土默川地區地表總輻射及地表凈輻射變化規律分析

董燁博，王聲鋒

(華北水利水電大學，鄭州 450046)

0 引 言

太陽輻射是眾多自然過程的能量來源，與人類生產生活、動植物生命活動、氣候變化等密切相關。地表凈輻射(surface net radiation,Rn)是地表通過不同波段的輻射過程得到的凈能量[1]，Rn在氣候監測、天氣預報和農業氣象研究等領域被廣泛應用[2]。Rn是各種生態系統的能量來源，一方面，Rn的變化直接導致氣溫、濕度等氣象因素的變化，影響著區域氣候環境；另一方面，Rn對生態系統凈初級生產力的高低、植物的生長發育、生物量的形成與積累等具有重要意義。

Rn的主要組成是地表太陽總輻射(surface total radiation，Rs)，是計算Rn的重要參量。關于Rn和Rs的確定方法,過去已經進行過較為系統的研究,例如張藝璇等[3]對西北地區Rs計算模型的適用性進行了評價，于瑛等[4]研究了各種日Rs推算模型在中國的適用性，翁篤鳴等[5]、王可麗等[6]、劉新安等[7]、任鴻瑞等[8]研究了不同的Rn計算方法并進行評價，杜建飛等[9]、馬耀明等[10]、 葉晶等[11]、張杰等[12]利用遙感資料推算了部分地區的Rn等,但目前尚未見到有關土默川地區地表輻射的研究，哪種Rn計算模式更為適用于土默川平原,以及該區域地表輻射的歷史性變化規律都無明確的結論。土默川平原也被稱為“前套平原”，位于內蒙古西部地區，西起包頭市鐙口，東至蠻漢山，北靠大青山，南瀕黃河，以和林格爾丘陵為界，總體上南北窄，西窄東寬，可耕種土地面積約2.2 萬hm2，是內蒙古西部的糧食主產區之一，也是內蒙古的“米糧川”[13]。因此，研究該地區Rn及其變化趨勢，可以為該地區的資源高效利用和農業生產發展等事項提供重要的參考依據。

1 數據與方法

1.1 Rs及Rn分析方法

選取6種基于日照時數的Rs計算模型，利用土默特左旗氣象站1987-1989年的逐日日照時數以及逐日Rs數據進行參數擬合，并利用1990-1991年逐日Rs數據進行檢驗與精度比較，然后選取精度最優的模型對1978-2017年逐日Rs進行估算，并利用1978-2017年的逐日日照時數、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度等氣象數據模擬得到本地區的逐日Rn，對計算所得的逐日Rn數據進行處理，得到逐旬、季節、年平均Rn數據，并進行趨勢變化分析。

1.2 原始數據處理

本文使用的基礎數據包括中國氣象局提供的土默特左旗氣象站(站號：53464)1987-1991年逐日Rs觀測數據和1959-2017年逐日日照時數、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度數據，并以土默特左旗氣象站數據及計算結果代表土默川地區的情況。在進行參數擬合之前，先對原始數據進行嚴格的質量審核，設定逐日最低氣溫不得小于-89.4 ℃，最高氣溫不得大于93.9 ℃[1]，當日Rs不得大于相應的大氣頂層輻射值(atmospheric radiation,Ra)，即Rs/Ra<1，日Rs應大于連續陰天情況下的預測最小值，對于陰天等極端情況，可接受Rs/Ra不小于0.015，對于不滿足上述條件的數據進行剔除。為保證數據的一一對應，所剔除數據對應那一天的其他數據也一同被刪除，并對刪除數據按線性插補的原則進行插值處理。

1.3 Rs計算方法

(1)

表1 基于日照時數的Rs計算模型

1.4 Rn計算方法

Rn計算方法采用聯合國糧農組織FAO在1990年推薦的用于計算參考作物蒸散量的Penman-Monteith公式中用于計算輻射項的相關公式。該公式將計算標準進行了統一，用開闊(長寬都大于200 m)、不缺水的矮草地(草高8～15 cm)蒸騰蒸發ETg(g指草地)作為參考蒸騰蒸發，來替代開闊水面，估算精度高且可比性良好，計算公式如下：

Rn=0.77Rs-4.903×

(2)

(3)

(4)

式中：Rs為地表總輻射，MJ/(m2·d)；Rs0為晴空時太陽輻射，即n=N時的Rs，MJ/(m2·d)；Tmax,k、Tmin,k分別為24 h內最高、最低絕對溫度，K=C+273.16；ea為實際水汽壓，kPa；RHmean為平均相對濕度，%；e°(T)為氣溫為T時的飽和水汽壓，kPa；T為地面以上2 m處的氣溫；Tmax、Tmin分別為地面以上2 m處最高、最低氣溫，℃。

1.5 模型評價方法

將各氣象站點實測Rs作為標準值，采用決定系數R2、均方根誤差RMSE、平均絕對誤差MAE、平均相對誤差MRE等指標對所選模型的計算結果進行誤差及一致性評價，模型評價標準為：R2越接近1，說明計算值與實測值擬合度越高；MAE、MRE、RMSE越小，表示模型計算值與實測值的誤差越小，各指標計算公式為:

(5)

(6)

(7)

(8)

1.6 Rn變化趨勢分析方法

1.6.1 線性趨勢分析

將求得Rn的變化趨勢用一次線性回歸方程定量描述：

Rn=a0+a1T

(9)

式中：T為年份；a1為氣候傾向率，把a1×10稱為10年變化幅度。

對Rn計算值和年份序列的散點圖進行線性擬合，即可得到Rn逐年變化趨勢。

1.6.2 Mann-Kendall趨勢分析

采用國際氣象組織(WMO)推薦應用于環境數據時間序列趨勢分析的Mann-Kendall趨勢分析方法對土默川地區40 a來的Rn進行時間趨勢變化檢驗和突變分析。該方法不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，與傳統參數方法相比，可以更加客觀地反映出樣本序列變化趨勢，所以被廣泛應用于時間趨勢分析中，具體檢驗方法如下：

(10)

(11)

式中：Z為標準化后的檢驗統計量；S為檢驗統計量；sign()為符號函數，當Xi-Xj小于、等于或大于零時，sign(Xi-Xj)分別為-1、0或1；Xi、Xj為Rn序列數據；n為Rn序列數據個數。

當n≥8時,S近似為正態分布，其均值為0，方差Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。若|Z|≥Z1-a/2，則拒絕原假設H0，即在置信水平α上，所檢驗的序列數據存在明顯的上升或下降趨勢。Z為正值表示增加趨勢，負值表示減少趨勢。若Z的絕對值大于等于1.28、1.64或2.32時表示分別通過了置信度90%、95%、99%顯著性檢驗。

2 計算結果與分析

2.1 Rs計算模型比較及修正

考慮到不同的日照時數模型所計算的Rs值有所不同，模型中參數取值會對Rs值產生影響，為了使所選的模型能更加精確模擬土默川地區Rs值，選取1987-1989年土默特左旗Rs實測數據，采用最小二乘法對6種模型參數進行修正，并使用1990-1991年數據進行驗證，各模型修正后的參數值如表2所示。

表2 Rs計算模型參數率定與精度比較

經對比分析發現，Bahel日照時數模型(BA)的R2為0.83，RMSE為2.49 MJ/(m2·d),MRE為0.12，MAE為1.55 MJ/(m2·d)，具有最好的模擬精度，觀測值與模型擬合結果如圖1所示。故選用Bahel模型計算土默特左旗1978-2017年的逐日Rs序列，進而利用FAO推薦的公式計算1978-2017年的逐日Rn。

2.2 Rn年內變化特征

本文根據國內常用的氣象季節劃分法進行季節劃分，即冬季為上年12月至當年2月、春季為3月至5月、夏季為6月至8月、秋季為9月至11月。計算1978-2017年各旬的Rn平均值。圖2為40 a逐旬總平均Rn變化曲線，可知Rn在年內呈單峰型，與張曉龍(2018)[21]的研究結果一致，上半年(1-6月)Rn呈上升趨勢，3-4月上升最為迅速，上升幅度在1.75～2.92 MJ/(m2·d)之間，年內Rn峰值出現在5月下旬-8月上旬之間，不同年份達到峰值時間有所差異。下半年(7-12月)Rn開始下降，9-11月下降幅度最大，下降幅度在1.42～3.12 MJ/(m2·d)之間，Rn在12月下旬達到一年中的最低值。從圖2可知，Rn的季節性變化非常明顯，總體上呈現出夏季高，冬季低，春季高于秋季的特點，夏季到秋季Rn下降迅速，其下降幅度大于春季到夏季Rn的上升幅度。

圖2 40 a平均逐旬Rn變化曲線

2.3 Rn年際變化特征

對計算所得的1978-2017年40 a逐日Rn數據進行分析計算，得到4個季節及全年的平均值。圖3顯示的是為土默特左旗氣象站40 a全年、各季節Rn多年平均值變化曲線,其中*代表0.05水平上顯著；**代表0.01水平上極顯著?？梢钥闯?978-2017年土默川地區春季、秋季、冬季以及年Rn值在總體上呈下降趨勢，夏季Rn值在總體上呈現上升趨勢。

圖3 1978-2017年全年、春、夏、秋、冬季平均Rn變化趨勢

利用Mann-Kendall趨勢分析方法得到土默川地區年、四季Rn的統計值Z和變化趨勢，計算結果見表3?？煽闯?，Rn年平均值每10年變化幅度為-0.033 MJ/(m2·d)，通過了置信度為90%的顯著性檢驗，說明年Rn減少趨勢比較明顯，春季Rn每10年變化幅度為-0.060 MJ/(m2·d)，并通過了置信度為95%的顯著性檢驗，有明顯的減少趨勢。夏季Rn每10 a上升幅度為0.034 MJ/(m2·d)，并通過了置信度為90%的顯著性檢驗，說明夏季Rn增加趨勢比較明顯。秋季Rn每10 a變化幅度為-0.028 MJ/(m2·d)，但沒有通過顯著性檢驗，說明秋季Rn有下降趨勢但不明顯。冬季Rn的每10 a變化幅度最大，達到了-0.074 MJ/(m2·d)，并通過了置信度為95%的顯著性檢驗，說明冬季Rn的減少趨勢明顯。通過Mann-Kendall非參數檢驗法分析土默川地區年、春季、夏季、秋季、冬季Rn突變點，得到結果如圖4所示，年Rn和冬季Rn的突變點不明顯，春季突變點在2011年左右，夏季突變點在1987年、1988年、1991年和1992年，秋季則在2002年、2003年存在較明顯的突變點。

表3 40 a土默川年、春季、夏季、秋季、冬季Rn變化趨勢統計表

圖4 1978-2017年全年、春、夏、秋、冬季平均rn突變檢驗曲線圖

3 結 語

本文以土默川地區Rs和Rn為研究對象，將土默特左旗氣象站長期觀測的氣象數據，選用擬合度最好的日照時數模型(BA)計算逐日Rs序列，通過FAO1990年推薦的Penman-Monteith公式中輻射項計算公式，估算本地區長序列的逐日Rn，在此基礎上采用線性趨勢分析和Mann-Kendall趨勢分析方法，揭示本地區Rn的時間變化特征，得到了如下主要結論：

(1)以Rs實測值為標準值對6種基于日照時數的Rs計算模型進行參數擬合與精度比較，結果發現Bahel模型總體擬合精度最好。

(2)通過計算逐旬Rn，發現Rn在年內呈單峰型，年內Rn峰值出現在5月下旬-8月上旬月之間；Rn在上半年呈上升趨勢，3-4月上升幅度最大；7-12月Rn開始下降，9-11月下降幅度最大；Rn在12月下旬達到一年中的最低值。

(3)1978-2017年期間年、春、秋、冬季土默川地區平均Rn的均呈下降趨勢，每10年下降幅度分別為-0.033、-0.060、-0.028和-0.074 MJ/(m2·d)。夏季Rn呈上升趨勢，每10年上升幅度為0.034 MJ/(m2·d)。