昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量變化特征及影響因子

葉爾克江·霍依哈孜，阿帕爾·肉孜，黃 健

（1新疆昌吉州氣象局，新疆昌吉 831100；2中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，烏魯木齊 830002）

0 引言

受全球氣候變暖的影響，中國極端氣候事件頻發(fā)，區(qū)域生態(tài)環(huán)境退化[1-2]。極端氣象問題引發(fā)的氣象災(zāi)害引起全社會的廣泛關(guān)注[3-4]。受氣候變暖影響，溫度、降水等氣象要素也有不同程度的變化，導(dǎo)致水文不平衡；盡管氣候變化的響應(yīng)方式不同，但是降水、徑流、地下水流動、蒸發(fā)以及土壤濕度的變化表明水文循環(huán)隨著20 世紀(jì)全球氣溫的上升在不斷加強(qiáng)[5]，進(jìn)而對各地社會經(jīng)濟(jì)、農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)深刻影響。同時(shí)，在干旱、半干旱區(qū)水資源短缺，水庫和灌溉的潛在蒸發(fā)損失極大，嚴(yán)重威脅著農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)和糧食安全[6-7]。許多學(xué)者已經(jīng)針對不同氣候區(qū)的潛在蒸散量變化趨勢特點(diǎn)、空間分布特征及其與氣象要素間的相關(guān)性進(jìn)行了研究[8]。董煜等[9]1961—2013新疆潛在蒸散量變化特征及趨勢研究得出新疆潛在蒸散量在2000年以來逐漸上升趨勢；鐘巧等[10]通過對博斯騰湖流域潛在蒸散量的計(jì)算發(fā)現(xiàn)，該流域山區(qū)與平原年均潛在蒸散量都呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢；梁紅閃等[11]伊犁河流域地表蒸散量時(shí)空特征分析研究中蒸散量變化趨勢以減少為主。這些學(xué)者為新疆蒸散量演變研究提供了豐富的理論依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)。前人對新疆不同地區(qū)氣候變化的研究較多，但是對氣候變化極為敏感的昌吉地區(qū)，作物生長季潛在蒸散量相關(guān)理論研究級少。潛在蒸散量在作物需水量、氣候條件及水資源可持續(xù)發(fā)展等方面均得到廣泛使用[12]。潛在蒸散量是表征大氣蒸散能力，評價(jià)氣候干旱程度、植被耗水量、生產(chǎn)潛力以及水資源供需平衡的重要指標(biāo)，通常是利用氣象要素計(jì)算得出[13]。本研究采用Thornthwaite方法計(jì)算昌吉地區(qū)作物生長季的潛在蒸散量并分析研究，Thornthwaite 方法是一種國際上通用的計(jì)算潛在蒸散量的方法，被廣泛應(yīng)用于氣候分類和植被-氣候關(guān)系研究。該方法的主要特點(diǎn)是計(jì)算簡便，以月平均溫度為主要依據(jù)，并考慮溫度因子（日照長度）建立的經(jīng)驗(yàn)公式。

昌吉回族自治州位于天山北麓、準(zhǔn)噶爾盆地東南緣。位于43°20′—45°00′N，85°17′—91°32′E。地勢南高北低，由東南向西北傾斜，南部是天山山地，中部為廣袤的沖積平原，北部為浩瀚的沙漠盆地，平原海拔高度為471.4～793.5 m。昌吉回族自治州（下稱昌吉地區(qū)）轄有五縣兩市，自西向東為西部的瑪納斯縣、呼圖壁縣，中部的昌吉市、阜康市，東部的吉木薩爾縣、奇臺縣、木壘縣。作物生長季如遇異常高溫干旱事件，對農(nóng)牧業(yè)影響較大，東部河灌區(qū)和山區(qū)旱地占得比例較大，整體上傳統(tǒng)種植、靠天吃飯的格局完全沒改變，存在水土資源配置不平衡，區(qū)域資源性缺水矛盾較為突出。2000年以來，在農(nóng)業(yè)大田調(diào)查發(fā)現(xiàn)東部旱地作物每年都會受旱災(zāi)的影響比較明顯，導(dǎo)致減產(chǎn)和品質(zhì)的降低。因此，開展昌吉地區(qū)潛在蒸散量的變化及趨勢研究是十分必要的，對區(qū)域水資源管理以及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

昌吉地區(qū)農(nóng)作物主要在4月春播，10月開始成熟、曬收。因此，本文中基于潛在蒸散量研究昌吉地區(qū)農(nóng)作物生長季（4—10月）潛在蒸散量時(shí)空變化特征及影響因子，既揭示潛在蒸散量的變化規(guī)律。

1 研究區(qū)域氣候特征及研究方法

1.1 研究區(qū)域氣候特征

昌吉地區(qū)處在歐亞大陸腹地，四周環(huán)山的盆地中，降水少，干燥度大，蒸發(fā)強(qiáng)烈，氣溫變化劇烈，為典型的大陸性干旱氣候。具有冬季寒冷漫長，夏季炎熱，光照充足，熱量豐富，氣溫年較差，日較差大，春、秋季氣溫變化劇烈，春、夏季多風(fēng)的特點(diǎn)。農(nóng)區(qū)各地年平均氣溫在5.7～8.0℃之間，無霜期為145～172天，≥0℃的活動積溫為3131.4～4161.8℃，≥10℃的活動積溫為3011.1～3671.8℃，年降水量為153.8～343.5 mm，年蒸發(fā)量為1606.8～2163.3 mm，年日照時(shí)數(shù)為2701.8～3075.8 h，年平均大風(fēng)日數(shù)為5～18天。

1.2 研究方法

本研究采用Thornthwaite 方法[14-15]來計(jì)算潛在蒸散量(PEunadj)，Thornthwaite 模型最初基于美國中東部地區(qū)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)而提出，它主要以月平均氣溫為依據(jù)，并考慮緯度因子（日照長度）建立經(jīng)驗(yàn)公式，如式(1)所示。

式中：PEunadj為Thornthwaite 模型計(jì)算的月潛在蒸散，單位：mm；Ti為月平均氣溫，單位：℃；I為年熱指數(shù)，求算公式如式(2)所示。

a為常數(shù)，由式(3)計(jì)算。

再運(yùn)用趨勢分析法[16-19]探究1963—2020年昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量趨勢變化；借助Matlab R2018b和Origin2018等軟件，主要從最常見的均值突變的檢測方法之一的Mann-Kendall（簡稱M-K）檢驗(yàn)[20-24]著手再考慮潛在蒸散量演變趨勢和變化情況，進(jìn)一步檢驗(yàn)潛在蒸散量變化趨勢和突變特征；運(yùn)用小波功率譜分析法[25-31]研究作物生長季內(nèi)潛在蒸散量周期分析；結(jié)合SPSS相關(guān)分析探討影響潛在蒸散量的氣候因子。

2 結(jié)果與分析

2.1 生育期內(nèi)潛在蒸散量年際、年代變化

圖1 給出了昌吉地區(qū)1963—2020 年，作物生長期內(nèi)潛在蒸散量年際、年代變化趨勢圖，可以看出昌吉地區(qū)潛在蒸散量總體呈上升趨勢，年際傾向率達(dá)到2.5 mm/10 a，并通過0.001 顯著性檢驗(yàn)，多年均值為880.32 mm，2000 年出現(xiàn)最大值為900.58 mm，1993 年出現(xiàn)最小值為863.66 mm；年代際變化來看，20 世紀(jì)60、70、80、90 年代變化平緩，均為872 mm 左右，21 世紀(jì)均為882 mm左右。5年滑動曲線顯示，昌吉地區(qū)作物生長季內(nèi)潛在蒸散量在20世紀(jì)60年代呈減少趨勢，70年代前期呈持續(xù)明顯增多趨勢，70年代后期至90年代初又平緩的減少趨勢，90 年代中期平緩的增多趨勢，21世紀(jì)增多最明顯。分析發(fā)現(xiàn)（表1），各站點(diǎn)潛在蒸散量有區(qū)域差異，生育期內(nèi)潛在蒸散量表現(xiàn)出中西部大于東部，相差20 mm左右。

表1 昌吉地區(qū)各站點(diǎn)作物生長季潛在蒸散量變化

圖1 研究區(qū)域地形圖

2.2 潛在蒸散量各月變化

昌吉地區(qū)1963—2020 年作物生長季月平均潛在蒸散量為115～140 mm（見圖2），呈現(xiàn)單峰型，最大值出現(xiàn)在7 月，為140.5 mm，最小值出現(xiàn)在4 月，為115.0 mm；4—7月潛在蒸散量持續(xù)上升，7月達(dá)到最大值，7月以后不斷下降，在10月達(dá)到最小值。4—9月潛在蒸散量均呈增加趨勢，增加速率為0.2～0.7 mm/10 a，其中，6月的增加速率最大，10月潛在蒸散量呈減少趨勢。各月各站最高潛在蒸散量基本表現(xiàn)為呼圖壁＞蔡家湖＞瑪納斯＞昌吉＞吉木薩爾＞奇臺＞木壘。昌吉地區(qū)潛在蒸散量的逐月變化趨勢（圖3）與各站的逐月變化趨勢基本一致。

圖2 昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量年際、年代變化

圖3 昌吉地區(qū)各站作物生長季潛在蒸散量逐月變化

2.3 潛在蒸散量突變分析

為分析1963—2020 年間昌吉地區(qū)作物生長期潛在蒸散量的變化規(guī)律，應(yīng)用M-K 檢驗(yàn)方法，在0.05 的顯著性水平下（95%置信度檢驗(yàn)線）檢驗(yàn)昌吉地區(qū)潛在蒸散量的突變特征。M-K檢驗(yàn)曲線圖中（圖4）可以看出昌吉各區(qū)域作物生長期潛在蒸散量UF 和UB 特征曲線變化基本一致，其中，西部(a)可見，蒸散量UF 和UB 特征曲線在臨界線內(nèi)存在2 次交點(diǎn)，突變交點(diǎn)在2009 年，特征曲線在2016 年突破0.05 顯著性臨界線，說明潛在蒸散量在2016年后增加趨勢較明顯；中部(b)蒸散量UF 和UB 曲線在臨界線內(nèi)1994 年存在1 次交點(diǎn)并發(fā)生突變，2005 年UF 曲線突破0.05 顯著性臨界線，這表明中部蒸散量在2005 年后增加趨勢較明顯。東部(c)蒸散量UF 和UB 特征曲線在臨界線內(nèi)存在2次交點(diǎn)，其中突變交點(diǎn)是2013年，2017年UF曲線超過0.05的信度線，蒸散量增加趨勢較明顯；昌吉地區(qū)總體來看，昌吉地區(qū)(d)蒸散量UF 和UB 曲線在臨界線內(nèi)1997 年發(fā)生突變并增加趨勢，到2014 年UF 曲線穩(wěn)定突破0.05 顯著性臨界線，說明，昌吉地區(qū)潛在蒸散在2014年后增加趨勢比較明顯。

圖4 昌吉地區(qū)作物生長季各月潛在蒸散量變化

2.4 潛在蒸散量周期分析

運(yùn)用小波功率譜分析法研究昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量周期變化特征（圖5），圖中黑色粗實(shí)線所包圍的范圍通過了95%置信水平的紅噪聲標(biāo)準(zhǔn)譜檢驗(yàn)，黑色細(xì)實(shí)線包絡(luò)顯示了COI（Cone of influence，倒錐形線為小波影響錐，表示連續(xù)小波變換的數(shù)據(jù)邊緣效應(yīng)影響較大的區(qū)域）區(qū)域，影響錐外的功率譜由于受到邊界效應(yīng)影響，表現(xiàn)出的周期特征存在較大不確定性。小波方差圖中實(shí)線表示小波方差；虛線表示95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)曲線，若實(shí)線的峰值超過虛線表示周期顯著。結(jié)果表明，中西部、東部及昌吉地區(qū)潛在蒸散量周期震蕩基本一致，主要存在一個3.7～4.2年尺度的顯著性變化周期，其中，西部有3.7～4.2 年尺度的周期震蕩并通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，其他尺度的周期震蕩均沒通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，均可能為虛假周期，不予采用；中部同樣有3.7～4.2年尺度的周期震蕩并通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，其他尺度的周期震蕩均沒通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，均可能為虛假周期，不予采用；東部有振蕩較強(qiáng)的3.7～5.2 年的主要周期和2.2～2.5年的次要周期震蕩，均通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，其中3.7～5.2年的周期震蕩較強(qiáng)，其他尺度的周期震蕩均沒通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，均可能為虛假周期，不予采用；昌吉地區(qū)有3.7～4.2 年尺度的周期震蕩并通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，其他尺度的周期震蕩均沒通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，均可能為虛假周期，不予采用。圖5(a～c)顯示了蒸散量各區(qū)域偏高波動周期信號最強(qiáng)的是東部，其次為西部，中部最小，可以看出東部蒸散量逐年增加速度最快，其次為西部，中部最慢；說明東部蒸散量的增加是昌吉地區(qū)年蒸散量增加的主要貢獻(xiàn)者。

圖5 西部、中部、東部、昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量M-K檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)分析累計(jì)距平曲線（圖6）可以得出，昌吉各地作物生長季潛在蒸散量距平逐年變化曲線基本一致，西部潛在蒸散量1996年之前除了個別年份其他年份都是負(fù)距平，是蒸散量相對少的時(shí)段，1997 年開始大部分是正距平，是蒸散量相對多的時(shí)段，2011 年開始，除了2013 年負(fù)距平其他年份都是正距平，說明西部蒸散量2011 年開始明顯偏多。中部潛在蒸散量同樣在1996 年之前除了個別年份正距平其他年份都是負(fù)距平，是蒸散量相對少的時(shí)段，1997 年開始大部分年份是正距平，是蒸散量相對多的時(shí)段，到2011 年開始，除了2013年和2014年是負(fù)距平其他年份都是正距平，說明中部蒸散量也是從2011 年開始偏多比較明顯。東部潛在蒸散量在1999 年之前除了個別年份正距平其他年份都是負(fù)距平，是蒸散量相對少的時(shí)段，2000年開始正距平明顯多于負(fù)距平，是蒸散量相對多的時(shí)段。昌吉地區(qū)總體來看，在1999年之前除了個別年份正距平其他年份都是負(fù)距平，是蒸散量相對少的時(shí)段，2000年開始除了個別年份負(fù)距平其他年份都是正距平，是蒸散量相對多的時(shí)段，2011 年開始，除了2013年的負(fù)距平其他年份都是正距平，說明昌吉地區(qū)蒸散量1999年開始偏多，2011年開始明顯偏多。可以得出，昌吉各地作物生長季潛在蒸散量20世紀(jì)90年代末期開始增加的比較明顯，到21世紀(jì)2011年后增加的最為明顯。

圖6 昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量周期變化

2.5 潛在蒸散量的影響因子分析

潛在蒸散量變化是一個復(fù)雜的過程，受到熱力因子、動力因素、水分因子等氣候因素的綜合影響。為進(jìn)一步探討平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、蒸發(fā)量、相對濕度、風(fēng)速和降水量等氣象因子與潛在蒸散量的關(guān)系，對昌吉地區(qū)1963—2020 年作物生長季潛在蒸散量與各氣象因子做相關(guān)性分析（表2）。相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，作物生長季潛在蒸散量與降水量、日照時(shí)數(shù)有微弱的負(fù)相關(guān)，未通過顯著性檢驗(yàn)，相關(guān)性不顯著。與平均氣溫、最高氣溫及最低氣溫呈顯著的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.820、0.757 和0.824，均通過了a=0.01 顯著性檢驗(yàn)；與相對濕度和平均風(fēng)速呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.387 和0.219，并通過了a=0.05 顯著性檢驗(yàn)。

表2 昌吉地區(qū)1963—2020年作物生長季潛在蒸散量與各氣象因子間的相關(guān)系數(shù)

另外，對昌吉地區(qū)1963—2020年作物生長季平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、相對濕度、平均風(fēng)速和降水量進(jìn)行趨勢分析發(fā)現(xiàn)，近57 年來平均氣溫、最高和最低氣溫呈顯著升高趨勢，而日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速呈下降趨勢，降水量和相對濕度弱增加趨勢，但增加趨勢不顯著（圖略）。

綜上所述，影響昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量主要因素是氣溫，其中最低氣溫升高導(dǎo)致潛在蒸散量增加的貢獻(xiàn)最大，其他氣候因子的變化對潛在蒸散量起著削弱作用。

3 討論

本文基于趨勢分析、小波分析和相關(guān)分析相結(jié)合，研究昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量的變化特征。結(jié)果表明，昌吉地區(qū)近57年作物生長季潛在蒸散量呈上升趨勢；這結(jié)論符合并證實(shí)普宗朝等[21]近36年天山區(qū)潛在蒸散量變化特征及其與南、北疆的比較研究中的各區(qū)域潛在蒸散量分別于20世紀(jì)90年代末前后持續(xù)減少轉(zhuǎn)為增加變化趨勢研究結(jié)論；氣溫上升是昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量增加的主要原因，這與張山清等[22-23]氣溫仍是影響新疆年、夏半年參考作物蒸散量變化，尤其是年際尺度變化的主要?dú)夂蛞蜃友芯拷Y(jié)果一致。但是本研究僅從潛在蒸散量傳統(tǒng)公式方面分析了它的變化特征，只考慮氣象因素影響進(jìn)行初步研究，并未考慮下墊面要素、農(nóng)業(yè)活動等人為因素對潛在蒸散量的影響。后期人為因素、地形、農(nóng)事活動等對潛在蒸散量的影響需要進(jìn)一步深入研究。

4 結(jié)論

本研究采用氣溫和降水資料結(jié)合Thornthwaite方法計(jì)算昌吉地區(qū)1963—2020年潛在蒸散量，分析了潛在蒸散量變化特征，其主要影響因子。得出以下結(jié)論。

（1）1963—2020 年昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量呈上升趨勢，年際傾向率達(dá)到了2.3 mm/10 a，并通過0.001顯著性檢驗(yàn)，特別是21世紀(jì)增幅尤為明顯；各站點(diǎn)潛在蒸散量有區(qū)域差異，生育期內(nèi)潛在蒸散量中西部大于東部；月際變化呈現(xiàn)單峰型，最大值出現(xiàn)在7月，最小值出現(xiàn)在4月；各月各站最高潛在蒸散量基本表現(xiàn)為呼圖壁＞蔡家湖＞瑪納斯＞昌吉＞吉木薩爾＞奇臺＞木壘。昌吉地區(qū)潛在蒸散量的逐月變化趨勢與各站的逐月變化趨勢基本一致。

（2）通過M-K 檢驗(yàn)可知，昌吉地區(qū)潛在蒸散量整體呈先降低后升高的變化趨勢，西部潛在蒸散量在2009 年、中部在1994 年、東部在2013 年發(fā)生突變，昌吉地區(qū)突變發(fā)生在1997 年。其中中部和昌吉地區(qū)突變早于西部和東部；中部在2005年突破0.05顯著性臨界線，增加趨勢較明顯，其他區(qū)域在2015 年左右突破0.05顯著性臨界線，潛在蒸散2015年后增加明顯。

（3）昌吉地區(qū)作物生長季潛在蒸散量有3.7～4.2年尺度的周期震蕩并通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，其他尺度的周期震蕩均沒通過95%置信水平的紅噪聲檢驗(yàn)，均可能為虛假周期，不予采用；在周期震蕩中“小-大”的變化特征；蒸散量各區(qū)域偏高波動周期信號最強(qiáng)的是東部，其次為西部，中部最小，可以看出東部蒸散量逐年增加速度最快，其次為西部，中部最慢；說明東部蒸散量的增加是昌吉地區(qū)年蒸散量增加的主要貢獻(xiàn)者。

（4）氣溫是潛在蒸散量變化的主要影響因子，其中最低氣溫的逐年升高對潛在蒸散量的逐年增加貢獻(xiàn)最大，其他氣候因子的變化對潛在蒸散量起著削弱作用。