基于遙感和再分析蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的長江流域水循環(huán)變化時空特征研究

魯 漢， 葉林媛， 羅 鵬，劉 攀， 熊立華， 夏 軍， 程 磊

(1.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，武漢 430072；2.湖北省海綿城市建設(shè)水系統(tǒng)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室(武漢大學(xué)),武漢 430072； 3.水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計總院, 北京 100120)

水循環(huán)是聯(lián)系地球系統(tǒng)多圈層的紐帶，蒸散發(fā)是水循環(huán)過程中的關(guān)鍵要素，在地球的生物圈-水圈-大氣圈中發(fā)揮著重要作用。據(jù)估計，約有70%的陸地降雨以蒸散發(fā)的形式回歸大氣，同時這一過程還消耗了約60%的太陽凈輻射[1, 2]。因而，蒸散發(fā)影響著區(qū)域乃至全球的水量平衡過程，是探究水循環(huán)變化最關(guān)鍵的變量之一[3-5]。長江是我國經(jīng)濟(jì)和社會永續(xù)發(fā)展的生命河。近年來，氣候變化和人類活動導(dǎo)致長江流域降雨、徑流等水循環(huán)要素都發(fā)生了顯著變化[6, 7]。因此，研究長江流域的蒸散發(fā)時空分布特征及其演變規(guī)律，不僅可以為長江流域的水循環(huán)變化研究提供科學(xué)參考，而且能夠為長江流域水資源規(guī)劃及長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)提供科學(xué)支撐，具有重要科學(xué)意義和戰(zhàn)略價值。

蒸散發(fā)直接觀測方法主要是通過蒸滲儀、渦度相關(guān)等儀器觀測，但僅能夠有效觀測較小空間尺度的蒸散發(fā)[8]。對于水資源管理較關(guān)注的景觀或流域尺度的蒸散發(fā)來說，由于下墊面特征、水熱條件等時空高度異質(zhì)性，傳統(tǒng)方法難以進(jìn)行有效觀測。目前，大尺度蒸散發(fā)估算主要依賴遙感反演、統(tǒng)計分析和模型模擬等方法[9]。但是由于模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)物理機(jī)制不清、輸入數(shù)據(jù)不足及尺度變異等問題，不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的時空分布存在很大不確定性[10, 11]。Xu等[12]以通量觀測數(shù)據(jù)和水量平衡蒸散發(fā)為驗證，采用三角帽法評估了12種蒸散發(fā)產(chǎn)品在美國本土的不確定性，發(fā)現(xiàn)MODIS產(chǎn)品的不確定性約10～15 mm/月，遠(yuǎn)大于NLDAS-3產(chǎn)品(4～7 mm/月)。Miralles等[13]對5種全球蒸散發(fā)產(chǎn)品對比發(fā)現(xiàn)PT-JPL和GLEAM產(chǎn)品在大部分生態(tài)系統(tǒng)和氣候區(qū)中表現(xiàn)較好，而PM-MOD產(chǎn)品有低估熱帶和亞熱帶地區(qū)蒸散發(fā)的問題。S?rensson等[14]分析了9種蒸散發(fā)產(chǎn)品在南美洲的不確定性，總結(jié)了各個產(chǎn)品的重要特征，并強(qiáng)調(diào)應(yīng)根據(jù)研究區(qū)域和研究目的選擇蒸散發(fā)產(chǎn)品。因此，針對長江流域水循環(huán)變化機(jī)理不清的問題，十分有必要對現(xiàn)有蒸散發(fā)產(chǎn)品進(jìn)行比較分析，為水循環(huán)變化研究、未來氣候變化預(yù)測、水資源管理等方面提供支撐。

本研究基于7種可公開獲得并廣泛使用的蒸散發(fā)產(chǎn)品，包括4種診斷模型產(chǎn)品和3種再分析產(chǎn)品，以長江流域為研究區(qū)域，參照水量平衡法獲取的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，對7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的時空特征及其長期演變規(guī)律進(jìn)行了分析研究，以此探究長江流域水循環(huán)變化時空特征。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)方法

1.1 研究區(qū)域

長江流域發(fā)源于青藏高原腹地，流域總面積達(dá)180 萬km2，是世界第三大流域。長江全長約6 397 km，上游為長江源頭至宜昌市，中游為宜昌至湖口一段，下游為湖口以下至長江入海口。根據(jù)全國水資源綜合區(qū)劃導(dǎo)則，長江流域內(nèi)支流劃分為12個二級流域分區(qū)(圖1)，從西至東分別為金沙江石鼓以上流域(1)、金沙江石鼓以下流域(2)、岷沱江流域(3)、嘉陵江流域(4)、上游干流(5)、烏江流域(6)、漢江流域(7)、中游干流(8)、洞庭湖水系(9)、鄱陽湖水系(10)、下游干流區(qū)域(11)以及太湖水系(12)。長江流域地勢西高東低，上游海拔可達(dá)5 000 m以上，中下游平原區(qū)海拔在500 m以下。其具有典型的季風(fēng)氣候特征，流域年平均氣溫約13.3 ℃，呈現(xiàn)隨高程降低而升高的趨勢；年降雨量約1 067 mm，具有典型的季節(jié)性特征[15]。流域內(nèi)水系縱橫發(fā)達(dá)，大部分地區(qū)相對濕度在65%以上。

圖1 長江流域水系及二級流域分區(qū)圖Fig.1 The Yangtze River Basin and its second hydrological units

1.2 數(shù)據(jù)資料

1.2.1 遙感和再分析蒸散發(fā)產(chǎn)品

本研究搜集了可公開獲取并廣泛應(yīng)用于分析區(qū)域水循環(huán)變化的7種蒸散發(fā)產(chǎn)品(表1)，來比較診斷長江流域的水循環(huán)變化。這7種蒸散發(fā)產(chǎn)品是：①EMTE[16]是基于模型樹集合方法(Model Tree Ensemble, MTE)集成了全球通量站網(wǎng)的水碳通量觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感下墊面覆被特征和陸面氣象數(shù)據(jù)等地理空間信息數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含1982-2011年的全球月蒸散發(fā)，空間分辨率為0.5°×0.5°；②EGLEAMv3a[17]是結(jié)合大量的遙感觀測數(shù)據(jù)來獲得日蒸散發(fā)量及其不同組分的全球蒸散發(fā)產(chǎn)品，包含了1980-2014年日蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.5°×0.5°；③EPML[18]采用Penman-Monteith-Leuning(PML)模型來估測過去30年蒸散發(fā)的趨勢和不同蒸散發(fā)組分的貢獻(xiàn)，包含了1981-2012年日蒸散發(fā)，空間分辨率為0.5°×0.5°；④EMTE-WB[19]通過耦合水量平衡模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來模擬全球1982-2013年的月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.5°×0.5°；⑤EMERRAa[20]是由NASA開發(fā)的產(chǎn)品，包含1980-2014年月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.5°×0.5°；⑥EMERRAs[21]基于GPCP對MERRA數(shù)據(jù)的氣象要素的修正，提高了估測精度，分辨率和時間段與EMERRAa產(chǎn)品相同；⑦EERA[22]是歐洲中期天氣預(yù)報中心開發(fā)的全球大氣再分析產(chǎn)品ERA-Interim同化數(shù)據(jù)，估算了全球1979-2014年的日蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.5°×0.5°。其中EMTE、EGLEAMv3a、EPML和EMTE-WB為診斷模型產(chǎn)品，EMERRAa、EMERRAs、EERA為再分析產(chǎn)品。本研究選取7種蒸散發(fā)產(chǎn)品共有時段1982- 2011共30年的月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

表1 本研究使用的全球蒸散發(fā)產(chǎn)品基本信息表Tab.1 Basic information of the global evapotranspiration products used in this study

1.2.2 水量平衡蒸散發(fā)數(shù)據(jù)

本研究還根據(jù)水量平衡公式計算多年平均蒸散發(fā)量，并以此為基準(zhǔn)評估不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在中國區(qū)域的精度。水量平衡計算蒸散發(fā)公式為：

EWB=P-R-ΔS

(1)

式中：EWB為水量平衡計算的蒸散發(fā)量；P為流域降水；R為流域徑流；ΔS為流域蓄水變化量；單位均為mm/a。

水量平衡方法是計算流域多年平均蒸散發(fā)十分有效的方法，因為降水和徑流是水循環(huán)中觀測精度較高、且有長期廣泛觀測的兩個變量。在多年平均尺度上，通常忽略水儲量變化ΔS部分，以此計算得到的流域多年平均蒸散發(fā)作為參照。

降水?dāng)?shù)據(jù)采用國家氣象信息中心(http:∥data.cma.cn/)提供的1961-2016年中國地面降水月值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集[23]。徑流數(shù)據(jù)采用Linear Optimal Runoff Aggregate(LORA)1980-2012年全球格點(diǎn)徑流產(chǎn)品，該產(chǎn)品采用最優(yōu)加權(quán)法綜合考慮多個徑流產(chǎn)品的徑流輸入數(shù)據(jù)，在全球范圍內(nèi)的年平均徑流量上表現(xiàn)出較好的準(zhǔn)確性[24]，空間分辨率為0.5°×0.5°。

1.3 研究方法

1.3.1 評價指標(biāo)

本研究將多年平均尺度下的水量平衡原理計算出的蒸散發(fā)量作為流域?qū)嶋H蒸散發(fā)量值的參照值，分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。研究采用均方根誤差(Root Mean Squared Error,RMSE)、皮爾遜相關(guān)系數(shù)(r)等指標(biāo)來評價不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在長江流域的適用性。各指標(biāo)計算公式如下：

(2)

(3)

式中：E為蒸散發(fā)產(chǎn)品的蒸散發(fā)量；EWB為水量平衡蒸散發(fā)數(shù)據(jù)；N為數(shù)據(jù)系列長度。

RMSE顯示了各蒸散發(fā)產(chǎn)品與真實(shí)值之間的差異，RMSE越小，代表其與真實(shí)值的差異越小；r是研究變量間的線性相關(guān)程度的指標(biāo)，它在0 ～ 1之間變化，r值越大，相關(guān)程度越大。本研究中采用EWB作為區(qū)域蒸散發(fā)量的參照值，逐象元分析蒸散發(fā)產(chǎn)品與EWB的相關(guān)性和誤差。

1.3.2 Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗及Pettitt檢驗

本研究采用Mann-Kendall(MK)趨勢檢驗法分析各產(chǎn)品在長江流域的蒸散發(fā)年際變化趨勢，并采用Pettitt突變檢驗分析其變點(diǎn)位置。MK檢驗和Pettitt檢驗?zāi)芎芎玫奶幚矸钦龖B(tài)分布的數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于水文分析中。

1.3.3 經(jīng)驗正交函數(shù)展開法

經(jīng)驗正交函數(shù)展開法(Empirical Orthogonal Function，EOF)，最早是由統(tǒng)計學(xué)家Pearson在1902年提出，被廣泛應(yīng)用于氣象科學(xué)中來分析氣象變量的時空特征[25]。EOF方法將原始數(shù)據(jù)處理成M×N的矩陣：

(4)

式中：M為站點(diǎn)數(shù)；N為時間序列長度。

可通過EOF分解得到：

A=VMK×ZKN

(5)

式中：V和Z分別為空間函數(shù)矩陣和時間系數(shù)矩陣。V的列即矩陣A的特征向量，代表數(shù)據(jù)場的空間模態(tài)(EOFs)，指征要素場的空間分布特征，V越大即代表該空間點(diǎn)變化越頻繁。時間系數(shù)代表所對應(yīng)特征向量空間分布模態(tài)的時間變化特征，系數(shù)的符號決定模態(tài)的方向，正號表示與模態(tài)同方向，負(fù)號則相反，且系數(shù)絕對值越大，表明在該時間點(diǎn)這一模態(tài)越典型。

本研究對7種產(chǎn)品距平化后的逐年蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，進(jìn)行EOF分析，得到1982-2011年長江流域蒸散發(fā)逐年變化趨勢及空間分布特征。空間模態(tài)反映長江流域各地區(qū)變化的空間分布，時間系數(shù)反應(yīng)蒸散發(fā)的逐年變化趨勢，兩者符號相同即表示該地區(qū)蒸散發(fā)有上升趨勢，反之則有下降趨勢。

2 結(jié)果與討論

2.1 多年平均蒸散發(fā)對比

7種蒸散發(fā)產(chǎn)品在長江流域多年平均蒸散發(fā)的空間分布總體趨一致，由下游向中上游逐漸遞增(圖2)。蒸散發(fā)最低值均分布在長江源區(qū)，其中EPML和EGLEAMv3a在低值區(qū)域(即長江源頭)空間分布情況較一致，最低值低于其他產(chǎn)品，約為120 mm/a；EMERRAa最低值明顯比其他產(chǎn)品高，約460 mm/a。蒸散發(fā)最高值則主要分布在中游鄱陽湖、洞庭湖及長江下游地區(qū)，EMERRAa最高值在7種產(chǎn)品中最大，約1 200 mm/a。EWB變化的總體趨勢是從上游到下游逐步上升，在洞庭湖、鄱陽湖、太湖等湖泊地區(qū)及中下游干流區(qū)有明顯的高值區(qū)，各蒸散發(fā)產(chǎn)品的空間分布均與EWB相似。

圖2 長江流域7種蒸散發(fā)產(chǎn)品多年平均蒸散發(fā)量空間分布特征和區(qū)域平均蒸散發(fā)量比較Fig.2 Comparison of the Spatial distribution and regional magnitude of the evapotranspiration of 7 products in the Yangtze River Basin at the mean annual time scale

從流域多年平均蒸散發(fā)來看，7種蒸散發(fā)產(chǎn)品在長江流域的多年平均蒸散發(fā)量在600～1 000 mm/a之間[圖2(b)]，均大于EWB的571.8 mm/a(黑線)。EPML、EMTE和EGLEAMv3a的平均蒸散發(fā)量接近，分別是666.8±26.9，644.7±8.5和662.9±18.4 mm/a。EMERRAa的多年平均蒸散發(fā)量達(dá)到955.3±19.4 mm/a，年平均蒸散發(fā)量明顯大于其他產(chǎn)品，而另外兩種在分析產(chǎn)品EERA和EMERRAs的多年平均蒸散發(fā)量相近，分別是770.1±16.9和779.0±37.9 mm/a。總體上看，7種蒸散發(fā)產(chǎn)品與水量平衡蒸散發(fā)空間分布一致，但均高估了流域多年平均蒸散發(fā)。

圖3泰勒圖顯示了各產(chǎn)品與EWB逐象元間的相關(guān)系數(shù)以及均方根誤差。7種蒸散發(fā)產(chǎn)品與EWB的相關(guān)系數(shù)在0.51～0.64之間，EMTE、EMERRAs和EERA與EWB的相關(guān)系數(shù)最高，達(dá)到了0.64。不同蒸散發(fā)產(chǎn)品與EWB的RMSE差異較大，約在150～210 mm/a，其中EMTE的最小，EMERRAa的最大。可以發(fā)現(xiàn)，所有產(chǎn)品中與EWB最接近的是EMTE，相關(guān)性最好(r=0.64)且RMSE最低(162.5 mm/a)；差異最大的是EMERRAa，與EWB的相關(guān)系數(shù)僅為0.51，RMSE為186.7 mm/a。兩種診斷模型產(chǎn)品EMTE、EGLEAMv3a和兩種再分析產(chǎn)品EMERRAs、EERA的RMSE在150～170 mm/a，明顯小于EPML、EMTE-WB和EMERRAa，r在0.60～0.65之間，與EWB一致性較高。

圖3 7種蒸散發(fā)產(chǎn)品與水量平衡蒸散發(fā)(EWB)比較的泰勒圖Fig.3 Taylor diagram showing the comparison the evapotranspiration of 7 products with water balance evapotranspiration

長江流域蒸散發(fā)分布的空間特征主要受到氣候和地形條件控制。長江上游地區(qū)海拔高、輻射充足，但是年降水量低，受水分限制，蒸散發(fā)量基本在400 mm/a以下；中下游地區(qū)降水充足，蒸散發(fā)量較高[26]。本文的對比結(jié)果表明診斷模型產(chǎn)品更接近EWB，再分析產(chǎn)品存在明顯高估長江流域蒸散發(fā)的情況。這些差異反映了產(chǎn)品模型結(jié)構(gòu)、輸入數(shù)據(jù)間的不同。與診斷模型產(chǎn)品相比，3種再分析產(chǎn)品缺少地表植被等觀測數(shù)據(jù)[20-22]，而長江流域植被覆蓋度大、植被類型多樣，對蒸散發(fā)估算影響很大，這可能是造成再分析產(chǎn)品的表現(xiàn)差于診斷模型產(chǎn)品的原因之一。EMERRAa數(shù)據(jù)集對輻射估算過高，在降水量等的估算上存在較大不確定性[20]，也會導(dǎo)致其蒸散發(fā)高于EWB；EMERRAs對其降水等氣象變量進(jìn)行修正后的蒸散發(fā)量明顯降低。同時，本研究采用的徑流產(chǎn)品存在高估徑流的情況，尤其是在積雪地區(qū)和干旱半干旱地區(qū)[24]，這可能導(dǎo)致本文中的EWB偏低。

2.2 年際/季節(jié)蒸散發(fā)波動性對比

2.2.1 年際蒸散發(fā)波動性

7種產(chǎn)品的流域年平均蒸散發(fā)表現(xiàn)出相似的年際波動特征(圖4)。EMTE年際波動性最小，Cv=0.01。EPML、EMTE-WB、EMERRAs蒸散發(fā)年際波動較大，Cv>0.04，在1990年、1996年和1998年等年份均有較大波動。其中，EPML在烏江流域的Cv=0.07，是波動最大的區(qū)域；EMTE-WB在烏江流域及兩湖地區(qū)Cv都達(dá)到0.07以上；而EMERRAs在金沙江石鼓以上區(qū)域波動最大，Cv約為0.11。波動較大的區(qū)域主要集中在長江上游及兩湖地區(qū)。

圖4 7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的年際變化及其年際變異系數(shù)大小Fig.4 Annual variability of 7 products time series of the annual evapotranspiration and The value of Cv

2.2.2 年內(nèi)蒸散發(fā)波動性

盡管各產(chǎn)品的季節(jié)分布比例類似，但是同一季節(jié)蒸散發(fā)量存在較明顯差異(圖5)。春季蒸散發(fā)量再分析產(chǎn)品均大于診斷模型產(chǎn)品，尤其是EMERRAa春季蒸散發(fā)量達(dá)到247.3 mm，比其余產(chǎn)品高出約16.1%～32.6%，這也是其多年平均蒸散發(fā)量較高的原因之一。7種產(chǎn)品夏季蒸散發(fā)均占年蒸散發(fā)40%以上，但蒸散發(fā)量差距較大，EMTE的夏季蒸散發(fā)量最小，僅為267.6 mm，EMERRAa最大達(dá)到376.4 mm；EMTE-WB的夏季蒸散發(fā)量占比最高，大約占全年蒸散發(fā)量的46.1%。冬季產(chǎn)品間差異減小，分布較集中。從圖5也可得知，EMERRAa在四季都比其他產(chǎn)品高。總體上7種產(chǎn)品年內(nèi)蒸散發(fā)變化趨勢一致，表現(xiàn)為夏高冬低，但各月蒸散發(fā)量存在明顯差異。

圖5 7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的月蒸散發(fā)及季節(jié)蒸散發(fā)量Fig.5 The monthly and seasonal average evapotranspiration of 7 products

2.3 蒸散發(fā)變化趨勢比較分析

經(jīng)MK趨勢檢驗，7種蒸散發(fā)產(chǎn)品除EMTE-WB外都表現(xiàn)出顯著(p<0.05)的上升趨勢(圖6)，年蒸散發(fā)量的平均增加趨勢為1.25±0.46 mm/a2(22.3±8.2 億m3/a)。其中EMERRAs上升速率最快為2.14 mm/a2(38.2 億m3/a)；EMTE上升速率最慢為0.73 mm/a2(13.0 億m3/a)。EPML和EMERRAa表現(xiàn)出顯著的上升趨勢(p<0.05)，增長速率分別為1.36 mm/a2(24.3 億m3/a)和1.03 mm/a2(18.4億m3/a)。總體看7種蒸散發(fā)產(chǎn)品均顯示1982-2011年長江流域年蒸散發(fā)有上升趨勢。

經(jīng)Pettitt檢驗，7種產(chǎn)品年值序列都存在變點(diǎn)，大都位于2000年左右。其中EMTE、EGLEAMv3a、EMERRAa、EMERRAs和EERA5種產(chǎn)品都通過了95%的顯著性檢驗，變點(diǎn)分別位于2001年、1999年、1997年、1997年和1993年。EPML和EMTE-WB的變點(diǎn)分別在2006年和1992年，但并未通過95%置信水平的顯著性檢驗。

圖6 7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的線性趨勢及其變點(diǎn)(黑色虛線)Fig.6 Linear trends and break points (black dotted lines) of 7 products used in this study

圖7展示了各蒸散發(fā)產(chǎn)品MK趨勢檢驗結(jié)果在長江流域的空間分布。從圖7中看到，上升區(qū)域主要集中在長江中下游地區(qū)，其中大部分區(qū)域上升速率在2 mm/a2以上。EMERRAa、EPML、EGLEAMv3a在上游四川盆地、嘉陵江流域等地區(qū)存在大于3 mm/a2的顯著上升趨勢。源區(qū)蒸散發(fā)趨勢不變或略有下降(0～-2 mm/a2)。7種產(chǎn)品在大部分區(qū)域蒸散發(fā)都呈現(xiàn)顯著上升趨勢，尤其是長江中下游地區(qū)。

長江流域蒸散發(fā)總體呈現(xiàn)上升趨勢可能與近年來顯著的氣候變化和頻繁的人類活動有關(guān)。輻射和溫度是7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的主要輸入變量，NDVI是基于遙感的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的重要輸入變量。有研究表明，1990年以來長江流域氣溫、輻射和NDVI都有顯著增大趨勢，這種變化會造成流域內(nèi)大部分區(qū)域蒸散發(fā)顯著上升[15, 27-29]。本研究對比發(fā)現(xiàn)的蒸散發(fā)趨勢變化與之前的基于不同數(shù)據(jù)和時段的研究結(jié)果是一致的。強(qiáng)皓凡等[30]研究發(fā)現(xiàn)1960-2012年長江源區(qū)年蒸散發(fā)存在明顯升降變化過程，且于1997年發(fā)生顯著突變；曾小凡等[27]發(fā)現(xiàn)長江中下游地區(qū)年平均氣溫的突變發(fā)生在1995年，長江流域南部、金沙江流域發(fā)生在1998年，3個區(qū)域年平均氣溫增加都在20世紀(jì)90年代后期，可能是長江流域蒸散發(fā)突變的原因。Lu等[31]分析1980-2014年長江流域中下游地區(qū)的蒸散發(fā)呈顯著增長趨勢(2～3 mm/a2)，而源區(qū)無明顯趨勢，與本研究結(jié)果一致。

圖7 長江流域年蒸散發(fā)線性趨勢的空間分布特征(黑點(diǎn)網(wǎng)格為趨勢顯著(p<0.1)的網(wǎng)格)Fig.7 Spatial distribution of the linear in annual evapotranspiration in the Yangtze River Basin during the period of 1982-2011

2.4 基于EOF的蒸散發(fā)趨勢時空特征解析

表2展示了EOF分析結(jié)果前3種模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率，前3個模態(tài)的累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到50%～70%，可以較好的反映蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的時空變化特征。第一模態(tài)的貢獻(xiàn)率約在30%～50%之間，是蒸散發(fā)場的主要空間分布模式，因此本研究以第一模態(tài)分析各蒸散發(fā)產(chǎn)品的時空特征。

表2 EOF分析主要模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率及累積方差貢獻(xiàn)率Tab.2 Variance contribution of the first three modes of EOF

圖8顯示了第一模態(tài)特征向量空間分布結(jié)果，EPML、EGLEAMv3a和EERA在長江中下游區(qū)呈現(xiàn)正值(負(fù)值)，而在上游區(qū)呈現(xiàn)相反的負(fù)值(正值)，在源頭區(qū)再次呈現(xiàn)正值(負(fù)值)，這三種產(chǎn)品第一模態(tài)的空間分布大致呈源區(qū)-上-中下游反向型。結(jié)合它們第一模態(tài)的時間系數(shù)(圖9)，EPML在2003年前以負(fù)值為主，源區(qū)和中下游年蒸散發(fā)量下降，上游區(qū)年蒸散發(fā)量上升；2003年以后以正值為主，源區(qū)和中下游年蒸散發(fā)量上升，上游區(qū)年蒸散發(fā)量下降。EGLEAMv3a和EERA的蒸散發(fā)量則分別在2001年和2000年前后有相同變化。

圖8 7種蒸散發(fā)產(chǎn)品EOF分析的第一模態(tài)Fig.8 First EOF patterns of 7 evapotranspiration products

圖9 7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的EOF分析的時間系數(shù)序列Fig.9 Time series of temporal coefficients of 7 evapotranspiration products

EMTE、EMERRAs的第一模態(tài)在全流域基本為正(負(fù))值，EMTE時間系數(shù)在2003年前為負(fù)值，即年蒸散發(fā)量呈下降趨勢，在2003年以后主要是正值，即年蒸散發(fā)有上升趨勢；而EMERRAs則在2000年前主要為正值，蒸散發(fā)呈下降趨勢，而后轉(zhuǎn)為負(fù)值，蒸散發(fā)量上升。EMTE-WB在長江流域北部基本為負(fù)值，南部則為正值，故第一模態(tài)空間分布大致呈現(xiàn)南北反向型；時間系數(shù)在1992年前主要為負(fù)值，即長江流域北部蒸散發(fā)量上升，南部蒸散發(fā)量下降，之后時間系數(shù)轉(zhuǎn)為正值，但在2004年以后再次轉(zhuǎn)為負(fù)值。EMERRAa第一模態(tài)在源區(qū)和漢江流域東部為正值，其他區(qū)域為負(fù)值，其時間系數(shù)在2002年前為正值，源區(qū)和漢江流域東部蒸散發(fā)量上升，其他地區(qū)蒸散發(fā)量下降，2002年以后時間系數(shù)則轉(zhuǎn)為負(fù)值，即中下游蒸散發(fā)上升。總體上EOF第一模態(tài)的分布表明不同產(chǎn)品的蒸散發(fā)變化在大部分地區(qū)有較高的一致性，源區(qū)和中下游地區(qū)較其他區(qū)域變化更顯著。

3 結(jié) 論

蒸散發(fā)是區(qū)域水循環(huán)演變規(guī)律檢測分析最關(guān)鍵的變量之一，特別是受人類活動顯著影響的區(qū)域。本文以長江流域為研究區(qū)域，以水量平衡方法得到多年平均蒸散發(fā)量EWB作為參照，基于7種可公開獲得并廣泛使用的遙感和再分析蒸散發(fā)產(chǎn)品(包括4種診斷模型產(chǎn)品EMTE、EGLEAMv3a、EPML、EMTE-WB和3種再分析產(chǎn)品EMERRAa、EMRRRAs、EERA)，對比分析了1982-2011年間長江流域蒸散發(fā)和水循環(huán)變化的時空特征，結(jié)果表明：

(1)不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的空間分布特征相似，但量值上存在顯著差異。不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的多年平均蒸散發(fā)量在600～1 000 mm/a之間，均高于水量平衡蒸散發(fā)EWB。空間上，EMTE與EWB相關(guān)性最好(r=0.64)，且RMSE最低(162.5 mm/a)。

(2)不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的年際和年內(nèi)波動性差別不大。7種產(chǎn)品的年蒸發(fā)變異系數(shù)(Cv)在0.01～0.05，EPML、EMTE-WB、EMERRAs蒸散發(fā)年際波動較大(Cv>0.04)，波動性較大區(qū)域主要在上游及兩湖地區(qū)；月蒸散發(fā)表現(xiàn)為夏高冬低，夏季蒸散發(fā)均占年蒸散發(fā)40%以上。

(3)7種蒸散發(fā)產(chǎn)品的流域年蒸發(fā)量在1982-2011年間均呈上升趨勢，平均速率為1.25±0.46 mm/a2(約22.3±8.2 億m3/a)，中下游地區(qū)上升趨勢較大(> 3.5 mm/a2)；基于經(jīng)驗正交函數(shù)展開法分析發(fā)現(xiàn)，各產(chǎn)品大部分區(qū)域年蒸散發(fā)增加趨勢均發(fā)生在2000年后，由源區(qū)和中下游地區(qū)的趨勢主導(dǎo)。