1957—2017年河南省潛在蒸散量的時空分布特征

沙慧敏 李琪 何樂 孫錫鵬 曹強 胡正華 喬云發

摘要：在氣候變暖的大背景下，全球平均氣溫開始持續上升，干旱災害也日益嚴峻，嚴重影響了農作物的生長發育。河南省是全國干旱地區小麥作物主產最多的省份，基于河南省17個國家標準氣象站1957—2017年的氣象資料，利用彭曼-蒙特斯公式計算河南省近61年的潛在蒸散量，分析河南省潛在蒸散量的時間變化特征，采用M-K法分析潛在蒸散的突變情況，利用ArcGIS分析潛在蒸散的空間分布特征。結果表明，1957—2017年河南省潛在蒸散量年際變化呈現下降趨勢，蒸散量在904～1 252 mm，其中春季潛在蒸散量呈上升趨勢，其他三季呈下降趨勢。通過突變檢驗得知，1973年為年潛在蒸散突變年份，1969、1977、2003、1971年分別為四季突變年份，春季水分虧缺最嚴重，遠高于其他季節，因此河南省春旱情況嚴重。河南省大部分地區呈現缺水現象，但南部地區如信陽市卻出現降水量高于全年蒸散量的情況。

關鍵詞：潛在蒸散量;降水量;時空分布特征;季節分布;干旱;河南省

中圖分類號：S161.4 ? 文獻標志碼： A ?文章編號：1002-1302（2021）14-0231-06

在全球氣候變化的大背景下，氣溫升高使地表水體的蒸發加快，降水時空分布發生變化，導致部分地區干旱災害日益嚴峻，嚴重影響了農作物的生長發育，氣候變化給農業發展帶來了巨大的挑戰。潛在蒸散量是影響陸地灌溉用水平衡與地表土壤能量平衡的重要因素，也是預測農作物生長需水、指導灌溉和監測地表土壤旱情的重要參數[1]。潛在蒸散的減少印證了全球變暖會導致實際蒸散增加，國內外學者對潛在蒸散及其成因進行了大量研究。Chattopadhyay等認為，印度的潛在蒸散量增加主要是因為紫外線輻射減少及相對濕度增加[2]。黃會平等對全國潛在作物的蒸散量進行研究，通過自主成分動力學分析法對土壤水分進行分析，發現土壤水分變化因子、熱力學變化因子、輻射因子等主要受溫度變化的影響[3]。左德鵬等利用Mann-Kendall法和Spline插值法計算潛在蒸散量，分析渭河流域較長時區的蒸散量（ET0）變化趨勢，并使用Pettitt法進行突變檢驗[4]。Hulme等認為，全球潛在蒸散量的減少是由各種因素的綜合作用引起的[5]。Cohen等通過傳統的分析發現，風速的增大和大氣中水氣壓差的變化是導致以色列潛在蒸散量增加并最終導致氣溫高的主要原因[6]。謝平等通過貢獻率法和敏感系數進行分析，發現日照時數和平均氣溫對潛在蒸散有一定影響[7]。Espadafor等采用Blaney Criddle、Hargreaves、Priestley Taylor和Radiation法與傳統的P-M法進行比較，確定ET0的貢獻率平均值和變化趨勢，并發現PM-ET0顯著增加是由于太陽輻射和平均氣溫的增高以及相對濕度的降低[8]。此外，韓松俊等認為，山區和綠洲潛在蒸散量的變化差異，主要是因為二者的風速和輻射存在差異[9]。Yin等分析全國的潛在蒸散量，發現風速的下降和相對濕度的高靈敏度是其下降的原因[10]。我國是一個嚴重缺水的國家，農業抵御自然災害的能力不足，生產力不穩定[11]。河南省位于中國中東部，地處黃河流域與淮河流域，是目前全國小麥產量較大的省份之一，在全球變暖的大背景下，河南省干旱災害頻發。本研究基于Penman-Monteith公式分析河南省近1957—2017年61年來的潛在蒸散量及時空分布特征，以期為進一步掌握河南省干旱災害發生規律及優化水資源供給機制提供參考，這對于確保和推動河南省現代農業的發展與農民糧食產量保持平衡具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 數據來源

河南省17個氣象站1957—2017年的氣象數據（日值）來源于中國氣象局。由圖1可知，17個標準氣象站站點分布較均勻，可以代表河南省氣象要素的分布情況。為了計算潛在蒸散量，選取平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫等氣象數據以及臺站的經緯度、海拔、干濕表常數等基礎數據。

1.2 分析方法

1.2.1 ET0的計算 彭曼-蒙特斯（Penman-Monteith）公式是聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of The United Nations，FAO）建議廣泛使用的潛在蒸散量的一種計算表達方法[12-13]，經過標準統一化后的公式如下：

ET0=900γU2（es-ea）+0.408Δ（Rn-G）（273+T）（273+T）[Δ+γ（1+0.34U2）]。

式中：ET0表示參考作物蒸散量，mm/d;G表示土壤熱通量，MJ/（m2·d）;γ表示干濕表常數，kPa/℃;U2表示2 m高處的風速，m/s;es表示飽和水汽壓，kPa;Rn表示地表凈輻射，MJ/（m2·d）;ea表示實際水汽壓，kPa;T表示2 m高處的日平均氣溫， ℃;Δ表示飽和水汽壓曲線斜率，kPa/℃。各參數的計算方法可參考文獻[14-16]。

1.2.2 曼-肯德爾突變檢驗 曼-肯德爾法是一種成熟的時間序列數據分析方法，也是一種非參數統計檢驗方法，在氣象和水文數據的突變檢驗研究中應用廣泛。具體計算公式及說明可參考文獻[17]。

2 結果與分析

2.1 時間變化特征

2.1.1 年際變化 由圖2可知，河南省年均潛在蒸散量為904.8～1 251.8 mm，平均值為1 051.1 mm，近61年來河南省的潛在蒸散量整體呈現波動下降的趨勢，年均減少約0.2 mm，通過曼-肯德爾突變檢驗進行分析，近61年來潛在蒸散量呈現下降趨勢，這與全球氣候變暖的趨勢并不相同[18]。降水的變化對作物產生影響[19]。近61年來河南省的年均降水量為761.6 mm，年均降水量呈現下降趨勢。此外，潛在蒸散量和降水量的差值能夠反映水分的虧缺與盈余狀況，若為負值，則說明水分處于盈余狀態，反之則為虧缺狀態。通過計算可知，河南省潛在蒸散量和降水量的差值為289.5 mm，說明河南省水分虧缺，下降趨勢不顯著，表明近61年來河南省缺水狀況有輕微緩解。

2.1.2 季節變化 由圖3可知，河南省1957—2017年春季的潛在蒸散量為245.9～431.7 mm，平均值為315.4 mm。調查年限間春季潛在蒸散量呈現波動上升的趨勢，年均增加約0.64 mm。通過曼-肯德爾突變檢驗分析可知，近61年來春季潛在蒸散量呈現上升趨勢。近61年來河南省的平均降水量在春季為156.8 mm，整體呈現出下降的波動趨勢。此外由于潛在蒸散量逐漸增加，降水量逐漸降低，所以二者差值也呈顯著上升趨勢。春季水分虧缺造成春旱加劇。

由圖4可知，河南省夏季潛在蒸散量最小值出現在1989年，為345.8 mm，峰值出現在1966年，為517.3 mm，平均潛在蒸散量為414.0 mm。近61年來河南省夏季潛在蒸散量是波動下降的，年均下降0.3 mm。顯著性檢驗結果表明，近61年來河南省夏季潛在蒸散量的下降趨勢達到顯著性水平。夏季的平均降水量為389.2 mm，整體呈下降趨勢，但下降趨勢不顯著。夏季的平均差值為24.8 mm，說明夏季所存在的水分虧缺情況不嚴重。潛在蒸散量和降水量的平均差值也逐漸減小，說明夏季水分虧缺程度減輕。

由圖5可知，1957—2017年河南省秋季潛在蒸散量最低在1964年，為155.9 mm，最高在1966年，為265.2 mm，平均潛在蒸散量為204.8 mm。秋季潛在蒸散量是波動下降的，年均約下降1.2 mm，通過曼-肯德爾突變檢驗分析可知，近61年來河南省秋季潛在蒸散量呈現顯著的下降趨勢。夏季平均降水量為173.2 mm，雖呈上升趨勢但不顯著。秋季潛在蒸散量和降水量平均差值為31.6 mm，下降的趨勢表明水分虧缺狀況趨于平緩，秋季的水分虧缺狀況遠不如春季嚴峻。

由圖6可知，1957—2017年河南省冬季潛在蒸散量最低為84.5 mm，出現在1989年，最高出現在1963年，為168.8 mm，平均潛在蒸散量為 116.9 mm。冬季潛在蒸散量年均上升約0.7 mm，呈現波動上升的趨勢。通過曼-肯德爾突變檢驗分析可知，在近61年來河南省冬季潛在蒸散量呈現下降趨勢。近61年來河南省的平均降水量在冬季為42.4 mm，整體呈不顯著的下降趨勢。冬季的平均差值為74.5 mm，相較于夏季，冬季的差值更高，說明水分虧缺狀況更嚴峻，但冬季因氣溫低等原因農作物生長緩慢，干旱特征并不明顯。

2.1.3 突變特征 利用曼-肯德爾突變檢驗法，將1957—2017年河南省17個站點的潛在蒸散量的年均值和季節均值導入分析，對突變年份進行判斷。河南省近61年來，1973年是年潛在蒸散的突變點，1969、1977、2003、1971年分別是春、夏、秋、冬4季的突變年份。可見，春季潛在蒸散發生的突變時間較早。

2.2 空間分布特征

2.2.1 年際分布 由圖7可知，河南省的潛在蒸散量在924～1 153 mm，整體上看南部地區潛在蒸散等級略低于北部地區。河南省西部的三門峽市盧氏縣和洛陽市欒川縣2個站點的潛在蒸散分別為924.6、958.5 mm，和其他區域相比是較低的。河南省其他站點的潛在蒸散量也大體在924～1 153 mm，其中東部和南部的潛在蒸散量要略高于西部，絕大部分范圍的潛在蒸散量在1 003～1 054 mm。北部的潛在蒸散量要更高一些，在1 054～1 091 mm。潛在蒸散最高的地區位于河南省中部，分布在洛陽市孟津縣和鄭州市，分別為1 152.4、1 129.3 mm。

2.2.2 季節分布 由圖8可知，春季河南省的潛在蒸散量在281～354 mm，從北向南遞減。三門峽市盧氏縣、洛陽市欒川縣、信陽市、周口市西華縣等地的潛在蒸散量的平均值較低，在281～301 mm之間，而新鄉市、三門峽市、開封市、安陽市、鄭州市和洛陽市孟津縣等地的潛在蒸散較高，在326～354 mm 之間。河南省夏季潛在蒸散量在376～451 mm，潛在蒸散等級分布和年際變化大體相似，在四季中潛在蒸散量最高。從全省范圍看，西部的欒川縣和盧氏縣潛在蒸散量較低，分別為376.1、381.8 mm。東部和南部次之，中部潛在蒸散量較高，潛在蒸散量最高的站點是三門峽市，達到450.4 mm，這與春季的變化趨勢不大相同。

由圖9可知，河南省秋季潛在蒸散量在168～225 mm，西部的盧氏縣和欒川縣潛在蒸散量較低，分別為168.1、83.2 mm。東部、南部、北部潛在蒸散量大都處于193～210 mm，中部潛在蒸散量較高，孟津縣的潛在蒸散量最高，為224.1 mm。

由圖9可知，河南省冬季潛在蒸散量在92～144 mm，在四季中最低。東部、西部、南部、北部的潛在蒸散量大都在92～125 mm， 中部偏高， 孟津縣的潛在蒸散量最高，為143.7 mm。

3 結論與討論

通過分析河南省1957—2017年的年際及季節潛在蒸散量變化，發現夏季平均潛在蒸散量在四季中最高，為414.0 mm。春季（圖3）、冬季（圖6）潛在蒸散量變化呈上升趨勢，夏季（圖4）、秋季（圖5）的潛在蒸散量呈現出整體下降的趨勢。不同時段潛在蒸散量與全球變暖的變化趨勢不相吻合，說明潛在蒸散量發生變化的因素之一是溫度，但不是完全決定因素。潛在蒸散量的變化趨勢受多種氣象因素的綜合作用[20-22]。差值表示水分虧缺的情況，河南省潛在蒸散量和降水量的差值較高，為 289.5 mm，說明河南省的干旱情況較嚴重。

河南省潛在蒸散量在空間上呈現不均勻分布。但是從整體來看，北部地區的蒸散量遠高于南部地區，而東部地區稍高于西部地區，中部地區蒸散量顯著高于邊緣地區。盧氏縣和欒川縣2個站點位于河南省西部，無論是全年還是四季的蒸散量都要比其他地區低，根據氣象數據分析猜測，可能是由于這兩地的氣溫要低于其他地區，同時其平均風速也要低于其他站點，所以造成潛在蒸散量偏低。可見，除了大氣溫度，風速也被認為是直接影響潛在蒸散氣體質量的一個重要因素。位于河南省南部的信陽和固始2個站點由于常年多雨，年均降水量要遠高于其他地區，造成異于其他站點的年均降水量高于年均蒸散量，且二者差值為負值。信陽和固始氣溫雖然高于其他地區，但平均水氣壓和平均濕度高，潛在蒸散量不高，年均蒸散量分別為1 018.1、1 028.6 mm。

綜上，不同地區影響潛在蒸散量的因素也不同。全年與各季節的潛在蒸散量的空間分布基本一致，但對于不同區域又有很大差別。說明影響潛在蒸散量的主要氣象因子因季節不同而存在差異[23-27]。隨著全球氣候變暖，水熱資源變化顯著，其配置情況是一個地區農業可持續發展的重要基礎，尤其是蒸發強烈、干旱頻發、降水稀少的地區[28]。因此，農業生產中要因地、因時制宜，充分了解區域內水分虧缺程度在空間與時間的分布規律及差異，針對不同季節、不同區域采取不同的措施有助于防旱抗旱力的提高，從而綜合最大效益，合理配置有限水資源，實現農業節水途徑的探索[29]。

參考文獻：

[1]許 健，康燕霞.基于云模型的中國參考作物蒸散量時空分異特征[J]. 蘭州大學學報（自然科學版），2016，52（2）：245-250.

[2]Chattopadhyay N，Hulme M.Evaporation and potential evapotranspiration in India under conditions of recent and future climate change[J]. Agricultural and Forest Meteorology，1997，87（1）：55-73.

[3]黃會平，曹明明，宋進喜，等. 1957—2012年中國參考作物蒸散量時空變化及其影響因子分析[J]. 自然資源學報，2015，30（2）：315-326.

[4]左德鵬，徐宗學，程 磊，等. 渭河流域潛在蒸散量時空變化及其突變特征[J]. 資源科學，2011，33（5）：975-982.

[5]Hulme M，Zhao Z C，Tao J.Recent and future climate change in East Asia[J]. International Journal of Climatology，1994，14（6）：637-658.

[6]Cohen S，Lanetz A，Stanhill G.Evaporative climate changes at Bet Dagen，Israel，1964—1998[J]. Agricultural and Forest Meteorology Volume，2002，111（2）：83-91.

[7]謝 平，龍懷玉，張楊珠，等. 云南省四季潛在蒸散量時空演變的主導氣象因子分析[J]. 水土保持研究，2017，24（2）：184-193.

[8]Espadafor M，Lorite I J，Gavilán P，et al.An analysis of the tendency of reference evapotranspiration estimates and other climate variables during the last 45 years in Southern Spain[J]. Agricultural Water Management，2011，98（6）：1045-1061.

[9]韓松俊，胡和平，楊大文，等. 塔里木河流域山區和綠洲潛在蒸散發的不同變化及影響因素[J]. 中國科學：E輯 信息科學，2009，39（8）：1375-1383.

[10]Yin Y H，Wu S H，Chen G，et al.Attribution analyses of potential evapotranspiration changes in China since the 1960s[J]. Theoretical and Applied Climatology，2010，101（1/2）：19-28.

[11]劉 暢，于雙民，王 峻，等. 中國鄉村社區資源環境保護現狀問題及技術發展研究[J]. 中國農業科技導報，2013，15（5）：129-136.

[12]Allen R，Pereira L，Smith M，et al.Crop evapotranspiration：Guidelines for computing crop water requirements，fao irrigation and drainage paper 56 [J]. FAO Irriga & Drain，1998，56：300-321.

[13]張 丹，張廣濤，王麗學，等. 彭曼-蒙特斯公式在參考作物需水量中的應用研究[J]. 安徽農業科學，2006，34（18）：4513-4514.

[14]杜堯東，劉作新，張運福.參考作物蒸散計算方法及其評價[J]. 河南農業大學學報，2001，35（1）：57-61.

[15]楊 勤. 寧夏區域太陽輻射逐日、月、年總量的變化特征[C]//2007年中國氣象學會年會論文集.廣州，2007：834-845.

[16]楊 勤. 寧夏區域太陽日輻射通量計算方法的研究[J]. 干旱氣象，2007，23（3）：23-27.

[17]王 田. 河南省冬小麥主要農業氣象災害綜合風險評估[D]. 南京：南京信息工程大學，2018.

[18]許孟會.氣候變暖對河南干旱氣象災害的影響及其對策[C]//第26屆中國氣象學會年會論文集.杭州，2009：573-577.

[19]楊 森，李會云，寇艷玲，等. 1982—2012年河南省夏玉米生育期降水量時空變化格局分析[J]. 河南農業大學學報，2019，53（1）：28-33.

[20]趙亞迪，劉永和，李建林，等. 1960—2013年中國地表潛在蒸散發時空變化及其對氣象因子的敏感性[J]. 沙漠與綠洲氣象，2018，12（3）：1-9.

[21]Yang J Y，Liu Q，Mei X R，et al.Spatiotemporal characteristics of reference evapotranspiration and its sensitivity coefficients to climate factors in Huang-Huai-Hai Plain，China[J]. Journal of Integrative Agriculture，2013，12（12）：2280-2291.

[22]楊艷娟，曹經福，熊明明，等. 影響海河流域參考作物蒸散量的氣象因子定量分析[J]. 干旱氣象，2017，35（3）：367-373.

[23]顏雅瓊，申雙和. 近50多年來淮河流域氣候水分盈虧時空變化[J]. 氣象科學，2019，39（4）：457-466.

[24]王鵬濤，延軍平，蔣 沖，等. 華北平原參考作物蒸散量時空變化及其影響因素分析[J]. 生態學報，2014，34（19）：5589-5599.

[25]李 媛，謝應忠，王亞娟. 寧夏中部干旱帶潛在蒸散量變化及影響因素[J]. 生態學報，2016，36（15）：4680-4688.

[26]Eslamian S，Khordadi M J，Abedi-Koupai J. Effects of variationsin climatic parameters on evapotranspiration in the arid and semi-arid regions[J]. Global and Planetary Change，2011，78（3/4）：188-194.

[27]張 薇，韋 群，吳天傲，等. 基于GBDT算法的參考作物蒸散量模型在江蘇省的預測[J]. 江蘇農業學報，2020，36（5）：1169-1180.

[28]劉洪潤，高雪純，彭艷新，等. 近55年來河西走廊農業水熱資源變化特征與趨勢[J]. 中國農業科技導報，2018，20（1）：85-94.

[29]吳普特，趙西寧，馮 浩，等. 農業經濟用水量與我國農業戰略節水潛力[J]. 中國農業科技導報，2007，9（6）：13-17.