青藏高原蒸散年際變化及其對西風和季風環流的響應

楊澤粟， 張宇*， 張強， 岳平， 曾劍， 齊玉磊

1 成都信息工程大學大氣科學學院， 高原大氣與環境四川省重點實驗室， 成都 610225 2 中國氣象局蘭州干旱氣象研究所， 甘肅省干旱氣候變化與減災重點實驗室， 中國氣象局干旱氣候變化與減災重點開放實驗室， 蘭州 730020

0 引言

地表蒸散量(ET)作為水汽返回大氣的主要通道，是陸-氣相互作用的重要環節，在天氣、氣候預測中起著重要作用.陸地生態系統蒸散過程主要包括裸土蒸發,冰升華及植被蒸騰，消耗土壤水分并吸收地表能量，同時影響植被光合生理過程.因此，它是聯系地表能量、水分和碳循環的紐帶，也是評價生態系統基本功能(生產力、區域耗水和水源涵養等)的基礎，在水資源、生態系統管理中具有重要作用.然而，蒸散過程十分復雜，影響因素多變，使蒸散變化特征具有顯著的區域差異(Teuling et al., 2009).

青藏高原是世界上海拔最高的高原.作為歐亞大陸上水汽和熱量南北輸送的巨大屏障(徐祥德等, 2015)，青藏高原直接影響著亞洲旱澇格局的分布(Sato, 2009; 宋靜和劉屹岷, 2014)和生態環境的變遷(Liang et al., 2016)，對亞洲甚至北半球人類生存環境和可持續發展起著重要的環境和生態屏障作用(姚檀棟等，2017a; 周秀驥等, 2009).青藏高原大量的冰川、上空大范圍對流云系以及十分獨特的水循環系統使其成為亞洲多條大河的發源地，有“亞洲水塔”之稱，其水循環過程動態變化對亞洲水資源具有深遠影響.高原水分循環過程研究中，降水(雪)作為地表主要水分來源，觀測資料較為充分，其時空變化及其影響研究較為豐富(Xu et al., 2008; Yang et al., 2011; 趙勇等, 2013; Maussion et al., 2014)，而關于高原水分循環中另一主要分量，地表水分主要損失項——蒸散，由于難以大范圍分布式觀測(張強等, 2011)，其時空變化研究較為薄弱.

雖然蒸散量的準確獲取十分困難，學者們仍然通過各種方法研究高原蒸散變化特征及其局地影響因素，主要途徑有兩種：一是基于潛在蒸發量或者蒸發皿蒸發量研究實際蒸散量，二是通過各種理論模型模擬實際蒸散量.研究表明，自1970年以來，青藏高原蒸發皿蒸發量正在減少(Zhang et al., 2007, 2009; Liu et al., 2011).潛在蒸發量和蒸發皿蒸發量實際上表征大氣蒸發能力，蒸發皿蒸散量變化趨勢可為我們研究實際蒸散量提供線索, 然而，蒸發皿蒸發量與地表實際蒸散量的關系十分復雜(王艷君等, 2011; Brutsaert, 2013, Zuo et al., 2016)，兩者受環境條件的影響機制存在很大差異，所以，蒸發皿蒸發量變化趨勢對地表實際蒸散量變化的指示意義存在較大不確定性.區域地表蒸散的模擬方法主要有遙感模型和陸面過程模型.Yang等利用陸面過程模型SiB2模擬了1984—2006年青藏高原蒸散量，并指出蒸散量在研究期內逐漸增加(Yang et al., 2011).尹云鶴等(2012)利用改進的LPJ動態植被模型，Zhang等(2018)利用互補模型(AA)，Wang 等(2018)利用改進的彭曼-蒙特斯模型(PML)模擬1982—2010年青藏高原蒸散量，也得到了相似的結論.然而，Song等(2017)基于改進的彭曼-蒙特斯模型(PM-Mu)估算了2000—2010年青藏高原蒸散量，得到蒸散呈顯著下降趨勢.同時，在蒸散影響因素方面，有些研究認為青藏高原ET主要受表征地表水分可利用性的土壤濕度和降水控制(Yang et al., 2011; 尹云鶴等, 2012; Zhang et al., 2018)，有的則認為空氣相對濕度和LAI在調控ET中起著主導作用(Wang et al., 2018; Song et al., 2017).可見，關于青藏高原蒸散變化趨勢及其局地影響因素研究還不明朗，有待進一步加深認識.

蒸散不僅受到局地氣候環境因子的影響，大尺度環流因素的宏觀調控也十分重要.Miralles等(2014)研究表明ENSO驅動大氣環流改變是導致全球陸地平均蒸散年際變化的主導因子，厄爾尼諾和拉尼拉年際變化對土壤濕度的改變是引起蒸散變化的主要原因.由于蒸散具有顯著的區域特性(Teuling et al., 2009)，特定區域蒸散年際變化與大尺度環流系統的關系還有待研究.青藏高原是印度季風和中緯度西風的交匯區，這兩大環流系統是控制青藏高原氣候與環境變化的決定性因素.西風和季風此消彼長的波動對高原水汽輸送具有重要影響(周天軍等, 2019; 張宇等, 2019)，并進一步主導高原氣候干濕演變(Bothe et al., 2011; Qian et al., 2009).西風和季風系統年際及年代際變化會造成高原氣候環境隨之變遷，從而影響陸—氣間水熱交換過程(姚檀棟等，2017b.).然而，當前研究較少關注大尺度環流對地表水熱過程的作用，西風和季風系統對青藏高原地表蒸散的影響及其機理還不清楚.

此外，青藏高原蒸散變化趨勢及其影響機理的不確定性與各研究所使用的蒸散模型結構及其驅動數據密切相關.氣候環境、地表條件和時空尺度均會影響蒸散模型的精度(Wang and Dickinson, 2012; Ershadi et al., 2014; Long et al., 2014; Yang et al., 2016; 岳平等, 2015)，青藏高原獨特的生態環境和氣候條件必然會對模型模擬效果產生較大的影響.準確的蒸散數據有助于減小相關研究的不確定性，當前國際上推出了多種蒸散量全球共享數據，包括診斷資料、再分析數據、遙感模型及陸面模型模擬數據，它們采用了不同的蒸散量模擬方法，在全球范圍內具有較好的精度(Fisher et al., 2017)，這為評估各種方法模擬青藏高原蒸散量及研究蒸散量時空變化提供了數據支撐.

因此，當前仍需加強青藏高原地表蒸散年際變化及其影響因素研究，尤其缺乏關于高原地表蒸散受大尺度環流因子宏觀調控特征的認識.鑒于此，本文選取4種國際共享蒸散量數據集：診斷蒸散量(Complementary-Relationship-Based Evapotranspiration,CRET)(Ma et al., 2019)、再分析蒸散量(Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2, MERRA-2)( Rienecker et al., 2011)、衛星遙感蒸散產品(Global Land Evaporation Amsterdam Model，GLEAM)(Martens et al., 2017)及離線陸面過程模式模擬蒸散量(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)( Rodell et al., 2004)，通過與代表性觀測站渦動相關資料對比，評估確定精度最好的蒸散數據集，并以此分析青藏高原地區蒸散年際變化特征及其主導局地氣候環境因素，探究大尺度西風和季風系統年際變化對蒸散年際變率的影響，并通過分析西風和季風與局地環境因子的關系解釋其影響機制.該研究希望更加深入認識青藏高原地區水循環時空變化特征及影響機制，為水資源和農牧業管理提供科學參考.

1 研究區及資料介紹

1.1 研究區簡介

青藏高原從西向東延伸約2500 km，從南向北延伸約1000 km，總面積超過2.5×106km2，平均海拔超過4000 m(圖1).青藏高原是一個高海拔干旱草原，散布著許多山脈和大型湖泊.區域年降水量由東南大于1000 mm 遞減到西北不足100 mm,氣溫由東南20 ℃向西北遞減至-6 ℃，水熱條件空間差異巨大.高原日照充足，但氣溫寒冷，大部分地區存在著多年凍土.按受西風和季風的影響，青藏高原可分為3個子區域：西風區、過渡區和季風區.這三個區域大致以35°N和30°為分界線，35°N以北為西風區，30—35°N之間為過渡區，30°N以南為季風區(姚檀棟等, 2017b).

圖1 青藏高原地形地貌及觀測站分布圖Fig.1 Geomorphological map of the Qinghai-Tibet Plateau and distribution of the observation sites

1.2 蒸散量實測資料

選取高原6個代表性站點：海北灌叢(HBGC)、當雄(DX)(Yu et al., 2006)、珠峰(QOMS)、慕士塔格(MAWORS)、藏東南(SETORS)和納木錯(NAMORS)站(Ma et al., 2020)，利用渦動相關系統觀測的通量資料對蒸散格點資料進行驗證.這四個站的地理位置、海拔、下墊面特征及資料時間范圍詳見表1.

表1 蒸散觀測站點地理環境條件Table 1 Information of observation sites

蒸散量實測數據來源于渦動相關系統，渦動相關法計算蒸散的公式為

(1)

式中，ET為蒸散量(g/(m2·s))，ρ為空氣密度(kg·m-3)；q′和ω′分別是近地層比濕(g·kg-1)和垂直速度脈動(m·s-1),它們均可由超聲渦動觀測得到.

1.3 蒸散格點數據

蒸散量格點數據集包括CRET診斷資料、MERRA-2再分析資料、GLDAS-CLM離線陸面過程模式模擬資料和GLEAM衛星遙感資料，其基本信息見表2.4個數據集計算蒸散量的方法完全不同，所用的輸入數據也不同.由于4種資料共同時段為1982年以后，為與其他氣象環境因子的數據時段相匹配，本文研究時段選擇為1982—2011年.

表2 蒸散量格點數據集概況Table 2 Information on gridded evapotranspiration (ET) datasets

CRET數據集(Ma et al., 2019)為基于廣義蒸散發互補方法建立的中國地表蒸散發產品(v1.5)，輸入數據包括CMFD向下短波輻射、向下長波輻射、氣溫、氣壓，以及GLASS地表發射率和反照率、ERA5-land地表溫度和空氣濕度、NCEP散射輻射率等.數據集時間跨度為1982—2017年，空間范圍為中國陸地區域.時間分辨率為逐月，空間分辨率為0.1°.

MERRA(Rienecker et al., 2011)是美國宇航局全球模擬和同化辦公室(GMAO)開發的最新大氣再分析數值產品.MERRA 使用GEOS-5(Goddard Earth Observing System)大氣模式與資料同化系統，資料同化應用的是美國環境預報中心(NCEP)發展的6 h為周期的格點統計插值系統，觀測資料在進行同化之前進行了質量控制與誤差訂正，在三種相互獨立的數據上進行增量分析得到全球再分析數據.MERRA-2把來自 NASA的地球觀測衛星數據作為氣候背景，吸收了其前身MERRA無法獲得的觀測類型，并對戈達德地球觀測系統(GEOS)模型和分析方案進行了更新.與MERRA相比，MERRA-2的改進包括減少水循環方面的偏差和不平衡，能充分地滿足水文循環的天氣學與氣候學研究.MERRA-2產品可通過NASA哥達德地球科學數據信息服務中心(GES光盤)在線訪問.

全球陸面數據同化系統(GLDAS)(Rodell et al., 2004)蒸散數據選取陸面過程模式Common Land Model(CLM)模擬蒸散.CLM是1998年美國國家大氣研究中心(NCAR)氣候系統模型(CSM)會議上構想，隨后由基層科學家聯合開發.CLM集成了三個陸面過程模型的優秀組件：NCAR陸地表面模型、生物圈-大氣轉移方案和中國科學院大氣物理研究所的LSM.CLM是NCAR耦合的社區氣候系統模型(CCSM)的陸面過程模塊.CLM中利用空氣動力學方法計算陸面水分蒸散過程.本文使用的蒸散量數據采用的是CLM2.0模擬數據，從全球陸面同化系統(GLDAS)獲取.

GLEAM(全球地表蒸散阿姆斯特丹模型) (Martens et al., 2017)是一套基于Priestley-Taylor方法，通過估計陸地蒸散的不同組成部分(蒸騰、裸土蒸發、攔截損失、露水蒸發和升華)的算法.GLEAM中使用Priestley-Taylor方程根據地表凈輻射和近地表氣溫計算潛在蒸發量.以微波遙感植被光學深度(VOD)和根區土壤濕度計算蒸散脅迫因子，并利用蒸發脅迫因子將裸土、冠層部分的潛在蒸發量估計值轉換為實際蒸發量.另外，以修正后的Priestley-Taylor方程，估算了水體和冰雪覆蓋地區的實際蒸發量.

1.4 其他氣象環境數據

其他氣象環境數據，包括近地層空氣溫度、相對濕度、風速、輻射和植被指數.空氣溫度、相對濕度和風速數據選取了國家氣候中心氣候數據集，為了與蒸散格點數據相匹配，使用之前將站點資料插值為0.5°×0.5°格點數據.輻射數據采用了衛星遙感產品SRB3.0和CERES.歸一化植被指數Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)下載于NASA哥達德地球科學數據信息服務中心，本文所用產品為MOD13Q1，空間分辨率為1 km，時間分辨率為1月.500 hPa高度場、850 hPa和200 hPa風場采用NCEP再分析資料.整層大氣水汽輸送通量及水汽通量散度選取ERA5再分析資料.

1.5 西風指數和季風指數

西風和季風強弱變化分別用西風指數和季風指數表示，西風指數定義為70—110°E范圍內35°N與50°N之間500 hPa平均高度場的差值表示(李萬莉等, 2008)，Westerly Index(WI)計算公式如下：

(1)

其中，H為500 hPa位勢高度，單位gpm，λ為沿緯圈的經度數，間距為2.5°.

印度季風指數采用Webster-Yang Index(WYI)(Webster and Yang, 1992)，WYI定義為區域(0—20°N，40—110°E)850 hPa與200 hPa緯向風速差的平均值，其具體計算公式如下:

-U200(φ×2.5,λ×2.5+40)]],

(2)

其中，U為緯向風速，φ為沿經圈的緯度數，λ為沿緯圈的經度數，間距為2.5°.

1.6 分析方法

采用相關分析確定蒸散的局地氣候環境影響因素及西風和季風系統對局地環境的影響.由于各氣候環境變量間可能存在相互影響，本文采用偏向關分析排除變量之間的相互影響.

為比較季風和西風對高原及周邊地區水汽輸送、降水、土壤濕度、植被狀態等的影響差異，將這些變量場在強季風(1984，1992，1997，199，2000年)和強西風年(1982，1986，1987，1995，2006，2010)進行合成分析.強西風或強季風年選取依據該年西風或季風指數大小超過平均值1.5倍標準差.

2 蒸散格點數據集資料驗證

渦動相關系統是目前應用比較廣泛、具有較高精度蒸散量觀測儀器，本文采用渦動觀測蒸散量為參考，對4套蒸散量數據集資料進行驗證，時間尺度為月.三個蒸散量數據集都是格點數據，為了與站點渦動相關儀觀測蒸散量進行對比，格點資料通過插值得到了站點的蒸散量.

對比CRETM、ERRA、CLM 和GLEAM與觀測數據的時間序列可以看到(圖2)，4個數據集均能較好地反映蒸散的季節變化，冬季最小，夏季最大.也能大致反映出蒸散量的年際變化特征，QOMS站2009年蒸散量明顯偏小，2011年明顯偏大.但是，4個數據集在夏季均偏小，尤其在QOMS和SETORS站較為明顯.總體而言，CRET與觀測蒸散量時間序列最為接近.進一步通過決定系數(R2)和均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)定量評估(圖3)可知，除慕士塔格站外，4個數據集與觀測數據R2均較大，范圍在0.73～0.87之間，表明這些數據能較好地解釋觀測蒸散，可以有效地反映高原蒸散的變化特征.所有格點資料在慕士塔格站相對于其他站R2都偏小，只有0.6左右，這與該站有較多的缺測，觀測數據質量較其他站點差有關.而這當中，CRET平均R2(0.83)最大(表3),Gleam比CRET稍小(0.82).從RMSE來看，MERRA-2的RMSE明顯偏大，表明其估算值偏離觀測數據較大；其余3個數據集RSME均較小，其中CRET的平均RSME最小，為15.67 mm(表3).因此，CRET具有最大的平均R2和最小的平均RMSE，是青藏高原4個數據集中相對可靠的蒸散量資料.鑒于此，本文選取CRET作為青藏高原地表蒸散數據，進行后面的一系列分析.

表3 各蒸散格點資料在青藏高原6個站點平均評估結果Table 3 Mean evaluation results for each gridded evapotranspiration data set at 6 sites in Tibetan Plateau

圖2 青藏高原6個觀測站月蒸散觀測資料與格點數據集時間序列對比Fig.2 Time series of monthly ET from observations (OBS) and gridded datasets (GLEAM, MERRA-2, GLDAS, CRET) at six sites in the Tibet Plateau

圖3 各蒸散格點數據集評估結果(a) 決定系數R2； (b) 均方根誤差RMSE.Fig.3 Evaluation results for each evapotranspiration grid point data set (a for R2 and b for RMSE)

CRET精度較高的一個重要原因之一是其分辨率較高(0.1°)，可減小插值過程中所產生的誤差.CRET精度較高的另一個重要原因是其具有堅實的理論基礎.青藏高原大部分地區為非濕潤氣候，地氣間物理反饋作用很強，地表實際蒸散會引起近地層微氣象條件隨之改變，從而導致潛在蒸散(地表水分充足條件下的最大可能蒸散量，表征蒸發能力)變化，表現出實際蒸散和潛在蒸散之間此消彼長的互補變化.許多研究表明(Yang et al., 2011; Zhang et al., 2007; Brutsaert, 2013)，青藏高原實際蒸散與潛在蒸散具有很好的互補關系，基于互補理論的模型是蒸散估算的主要方法之一，而廣義互補理論又是近些年來在傳統線性互補理論上進一步發展(Han et al., 2012; Brutsaert, 2015)，通過非線性化解決了互補理論的非對稱性問題，使其在非常干旱條件下更加合理.

3 青藏高原蒸散年際變化特征

青藏高原所處的復雜氣候環境可造成蒸散量隨時間波動.圖4給出了研究期(1982—2011年)青藏高原及其子區域西風區、過渡區、季風區格點尺度年蒸散量的統計分布(即每格點每年一個數據).青藏高原年蒸散量為414.2±18.32 mm，子區域西風區、過渡區和季風區年蒸散量為257.83±35.64 mm、462.75±19.46 mm和579.15±32.3 mm.高原平均蒸散比Song等(2017)基于彭曼-蒙特斯模型(PM-Mu)的結果350 mm和Wang等(2018)基于PML的結果378.1 mm稍大.平均蒸散量自西北西風區向東南季風區逐漸增大，與降水空間分布特征大體一致(李生辰等, 2007).從年際變率看，高原年平均蒸散變率為4%，但各子區域蒸散的年際變率差異很大，其中，西風區最大，為14%，季風區次之，為6%，過渡區與高原平均變率相似，也為4%.蒸散具有很大的時空變率，體現了該區域陸-氣間水分、能量交換過程具有顯著的時空差異.從變化趨勢來看，高原蒸散整體變化為減弱趨勢，速率為-0.31 mm·a-1，北方西風控制區表現為增加趨勢，西風區蒸散量表現為1.45 mm·a-1的增加速率，南方季風控制區和過渡區大部分均表現為下降趨勢，分別為-0.38 mm·a-1和-0.52 mm·a-1的減弱速率.蒸散年際變化趨勢的空間差異反映了蒸散年際變率的調控因素存在明顯的區域差異.

圖4 高原整體及西風區、過渡區及季風區ET 年際變化(實線為區域平均ET，陰影區為區域所有格點ET年際變化分布范圍)Fig.4 Interannual variation of ET in the whole plateau, westerly, transition and monsoon regions (solid line represents region-mean annual ET and shade region denotes the spread of interannual variation of ET for all grids)

4 青藏高原蒸散年際變化歸因

4.1 大尺度環流因子西風和季風年際變化及其對蒸散的影響特征

本文考慮了西風和季風系統兩個大尺度環流因子，分別以西風指數(WI)和季風指數(WYI)反映它們的強弱.1982—2011年，WI和WYI均有明顯的年際波動(圖5)，其中，WI變率為6.4%，WYI變率為22.1%.WI表現為增大趨勢，表明西風在逐漸增強，WYI則呈下降趨勢，表明季風在逐漸減弱.并且，從7年滑動平均線可見，西風和季風存在著此消彼長的關系，也正因為西風和季風強弱對峙，才形成了介于西風區和季風區之間的過渡區(圖1).

圖5 1982—2011年西風指數(WI)和季風(WYI)年際變化特征Fig.5 Interannual variation of westerly index (WI) and monsoon index (WYI) from 1982 to 2011

進一步分析了西風和季風兩個大尺度環流因子與高原蒸散的關系.大尺度環流因子可從宏觀上影響青藏高原氣候環境，從而調控蒸散年際變化.為探究大尺度環流因子西風和季風指數是否對高原蒸散具有顯著的調控作用，對環流因子和ET做了偏相關分析(圖6).從WI與ET的偏相關系數分布可見，WI與ET在除西南地區外的其他大部分地區均呈較好的正相關，表明西風越強，對高原大部分地區蒸散有促進作用.WYI與ET在季風區和過渡區呈較好的正相關,季風越強，高原中南部蒸散越大.并且，西風和季風影響顯著的區域大致互補，共同控制著整個高原蒸散的年際變化.WYI與ET在西風區呈較明顯的負相關，這可能是由WYI和WI此消彼長的強弱關系造成，較強的WYI對應較弱的WI，而西風區ET受WI控制，因此對應較弱的ET.WI與ET在高原西南部分地區的負相關也是同樣的原因造成.總體而言，西風區的ET受WI影響較大，而季風區和過渡區的ET受WI和WYI共同影響.

圖6 環流指數WI和WYI與ET偏相關系數空間分布(陰影點表示通過P<0.05顯著性檢驗)Fig.6 Spatial distribution of partial correlation coefficients between circulation index and ET on the Qinghai-Tibet Plateau, a for WI vs ET, b for WYI vs ET (Shaded points passed significant test P<0.05)

4.2 季風和西風對蒸散影響歸因

4.2.1 影響蒸散的局地氣候環境因素

上節分析表明大尺度環流因子對地表蒸散具有重要的調控作用，為探究大尺度環流因子如何調控地表蒸散，首先分析了影響蒸散的局地氣候環境因素.蒸散主要受氣象條件、土壤水分和植被狀態決定，為確定青藏高原蒸散的主要調控因素，本節分析了ET與風速(ws)、土壤濕度(SM)、NDVI、相對濕度(RH)、空氣溫度(ta)和輻射(rn)的相關關系.由圖7可見，風速與ET在西部部分地區多表現為負相關，在東部多表現為正相關關系.這種東西部相反的ws影響作用實際反映了植被在該過程中的調控作用.較大的風速可減小空氣動力學阻抗，但是減少的空氣動力學阻力對感熱和ET(即潛熱)促進作用的相對大小與植被阻抗相關.當植被阻抗較小時，ET會從較低的空氣動力學阻力中“受益”，相反，當植被阻抗較大時，感熱會從較低的空氣動力學阻抗中“受益”(Moene and van Dam, 2014).高原土壤水分含量西部小、東部大，植被所有的水分脅迫西部大、東部小，因此植被阻抗西部大、東部小.這導致在空氣動力學阻抗減小的條件下，西部感熱趨于增強，而東部則ET趨于增強.

圖7 青藏高原ET與環境因子(風速ws、土壤濕度SM、歸一化植被指數NDVI、相對濕度RH、氣溫ta和凈輻射rn)偏相關系數空間分布(影點表示通過P<0.05顯著性檢驗, 注：在高原西北角地區，因缺乏ws、RH和ta觀測站點，這些因子在該地區沒有數據)Fig.7 Spatial distribution of partial correlation coefficients between ET and environmental factors on the Qinghai-Tibet Plateau (Shaded points passed significant test P<0.05)

土壤濕度與ET在絕大部分地區呈顯著的正相關，并且相關系數在土壤濕度略小一些的西北地區略大于土壤濕度較大的東南地區.土壤濕度表征著可利用水分的大小，這說明，水分限制是調控青藏高原區域蒸散的重要因子.青藏高原大部分地區都處于地表水分匱缺狀態，土壤濕度波動嚴重影響蒸散可利用水分.因此，該地區土壤濕度和ET表現出較強的正相關關系.

NDVI反映了植被綠度，表征著地表植被的生理狀態.NDVI與ET在大部分地區呈顯著的正相關關系，僅在植被狀態較差的西北阿里地區相關性較弱.青藏高原NDVI在近30年表現為顯著的增大趨勢(劉憲鋒等, 2015)，植被對蒸散的調控作用也更加重要.NDVI與ET正相關關系表明，植被生理生態條件越好，植被阻抗越小，蒸騰作用越強，對蒸散的貢獻也就越大.

RH反映了大氣中水汽的飽和程度，由圖可見青藏高原大部分地區RH與ET與表現為的弱正相關關系.RH影響蒸散有直接和間接影響兩種方式：一方面，RH決定的空氣的不飽和程度即飽和水汽壓差直接影響地-氣間水汽濃度差，進而影響蒸散的空氣動力學項大小，RH越小，地表與大氣間水汽濃度梯度越大，越有利于蒸散過程進行，這種過程中RH與ET是應該成負相關；另一方面，RH可影響云量及年降水量，RH越大，云量越大，濕靜力能越大，年降水量越大，地表可利用水分增加，從而促進蒸散過程.圖中RH和ET的正相關表明在年際尺度上高原地區RH對ET的間接影響更加重要.

ET與TA和Rn在高原大部分地區成負相關，特別是在土壤濕度較小的中西部地區更加顯著.由于輻射對近地層氣溫的重要強迫作用(Guan et al., 2015)，輻射和溫度具有較強的正相關關系，它們與ET的關系比較一致.在干旱半干旱的高原中西部，陸氣相互作用強烈，地表水熱通量引起會引起顯著的地-氣間反饋作用(Cheng et al., 2015), 導致ET與TA和Rn相關性在高原中西部更加顯著.理論上，溫度和輻射是驅動蒸散過程的能量條件，對蒸散應該具有正的貢獻，兩者應該表現出較強的正相關關系.這種明顯的負相關關系表明，在年際尺度上，能量的波動并非影響蒸散的主要因子，相反，受蒸散過程通過地—氣反饋作用顯著地影響溫度和能量波動.一方面，由于蒸散與近地層大氣的物理反饋作用，蒸散大的年份，消耗大量地表熱量，使地表能量平衡分配中感熱比例下降，從而導致近地層氣溫下降.另一方面，蒸散增強可使大氣水汽含量增加，增加大氣不穩定性，降低抬升凝結高度，使云覆蓋和云量增加，從而削弱太陽輻射.同時，太陽輻射減小又導致地表接收的輻射能量減小，通過感熱傳輸給近地層大氣能量減少，氣溫也會降低.

因此，高原蒸散年際變化的主導因素為sm、NDVI及ws，其中，SM表征的土壤水分可利用性在整個高原均比較重要，與Yang等(2011)、尹云鶴等(2012)及 Zhang等(2018)研究結果青藏高原ET受土壤水分供給控制相類似；NDVI在除植被較差的西北以外的大部分地區具有重要的調控作用，與Wang等(2018)和Song等(2017)研究發現植被生態因子LAI在調控ET也有著重要作用相佐，因為NDVI和LAI都與植被生理狀態密切相關，二者具有高度相關性；ws在東部和西部對蒸散起著正負相反的貢獻.

4.2.2 季風和西風系統對氣候環境因素的影響

前面分析發現NDVI、SM和ws是影響青藏高原蒸散最主要的氣候環境因子，下面將進一步分析季風和西風系統與這三個氣候環境因子的關系.從圖8可知，季風指數WYI與SM和NDVI在高原大部分地區呈顯著的正相關，且高原中南部(即過渡區和季風區)比北部相關系數稍大；WYI與ws相關性較弱，盡在零星的小部分地區比較顯著.西風指數WI與SM及NDVI在絕大部分地區均呈顯著正相關，且與NDVI的相關系數在高原中北部(過渡區和西風區)較南部大.此外，西風指數WI與ws在大部分地區呈顯著的正相關，表明西風對整個高原地表風速的影響貢獻很大，并借助風速變化對高原蒸散產生影響.結合ws對ET影響在東部和西部分別為正、負貢獻，最終使得WI在高原東部為正貢獻，在高原西部為負貢獻.此外，圖8還可發現WYI及WI與NDVI的相關性大于它們與sm的相關性，大尺度環流因素對高原植被生理生態特征的影響比對地表水分可利用性更大.并且，WYI對NDVI的影響側重于季風區和過渡區，而WI對NDVI的影響側重于西風區和過渡區.

圖8 季風指數WYI及西風指數WI與各環境因子(土壤濕度SM、歸一化植被指數NDVI和風速ws)偏相關系數空間分布(陰影點表示通過P<0.05顯著性檢驗)Fig.8 Spatial distribution of partial correlation coefficients between WYI/WI and environmental factors on the Qinghai-Tibet Plateau (Shaded points passed significant test P<0.05)

因此，由前面分析知，青藏高原局地氣候因素NDVI、SM和ws是調控ET的直接因子，而大尺度環流因子WYI和WI均與土壤濕度和NDVI顯著相關，并且WYI與NDVI的相關系數在中南部較大，WI與NDVI的相關系數在中北部較大，這導致北部西風區蒸散年際變化的主導環流因子為WI，中部過渡區受WYI和WI共同控制，南部季風區主要受WYI控制.此外，WI與風速相關性在高原大部分地區顯著，WI可通過改變地表風速控制整個高原的蒸散變化，在高原東部WI通過風速對蒸散具有正貢獻，這也是WI對季風區東部蒸散也有較大影響的原因，導致季風區東部蒸散年際變化也受WI調控，蒸散受WI和WYI共同作用.正是由于WI對蒸散的三個局地影響因素sm、NDVI和風速均有重要影響，WI對ET年際變化的調控作用比WYI的更強，影響的空間面積也更廣.因此，通過這樣一系列影響鏈，最終導致WYI對蒸散的影響在南部季風區和中部過渡區較大，WI對蒸散的影響在除高原西南部分地區(季風區西部)外的大部分區域均較大.

4.3 強西風和季風年高原水循環因子的響應

從前面分析可知，西風和季風環流影響高原ET年際變化的重要途經是它們對與高原水循環相關的SM和NDVI的影響.為進一步探究WYI如何通過SM和NDVI影響ET, 分析了強季風(1984，1992，1997，199，2000年)和西風年(1982，1986，197，1995，2006，2010年)年與水分和植被相關物理量的異常情況.通過強WYI年份和強WI水汽通量合成分析可見(圖9)，強WI與強WYI年相比，水汽通量在北部地區(白色矩形框1)明顯偏大，這表明強西風環流可為高原北部地區輸送更多的水汽.由水汽通量散度空間分布差異可見，在高原西部，尤其是西南地區(白色矩形框2)，強WI年相對于強WYI具有更強的水汽輻；在東南部(白色矩形框3)，強WYI年水汽輻合更強一些.

圖9 強WYI年與強WI年青藏高原周邊水汽輸送及水汽通量散度空間分布差異Fig.9 Differences in the spatial distribution of water vapor transport and water vapor flux dispersion around the Qinghai-Tibet Plateau in strong WYI and strong WI years

圖10給出了強WYI和WI年高原水循環相關因子的距平空間分布.由降水量距平空間分布差異可見，強WYI年份，在高原東南部降水量正距平，其他地區變化不大，這與強WYI年東南部水汽輻合偏強相關.強WI年，在高原東南部為負距平，西部和北部為正距平，這與強WI年西北水汽輸送及西南水汽輻合明顯偏強一致.

圖10 強WYI年與強WI年青藏高原降水量(P)、土壤濕度(SM)、歸一化植被指數(NDVI)及蒸散(ET)距平空間分布差異Fig.10 Differences in spatial distribution of precipitation (P), soil moisture (SM), (NDVI) and ET anomaly between strong WYI and strong WI years on the Qinghai-Tibet Plateau

由土壤濕度距平空間分布差異可見，強WYI年份，幾乎整個高原土壤濕度表現為正距平，且距平大小從西北向東南增大，東部和南部距平值較大；強WI年，土壤濕度距平空間分布與強WYI年大致相反，距平從東南向西北增大，西北部距平較大.土壤濕度正距平大值區與降水正距平大值區分布大致一致，反應出土壤濕度距平空間分布受降水距平空間分布影響較大.

由NDVI距平空間分布差異可見，強WYI年份，高原大部分地區表現為正距平，且距平值由西北向東南增大，高原東南地區NDVI增大最為突出；強WI年，東部表現為較強的正距平，北部為較弱的正距平，南部為較明顯的負距平.

由ET距平空間分布差異可見，強WYI年份，高原東南大部分地區表現為較為明顯的正距平，與土壤濕度和NDVI正距平地區相似；強WI年份，東部和西北表現為較明顯的正距平，這是由東部NDVI正距平及西北部土壤濕度正距平相引起.

5 結論與討論

本文首先利用站點觀測資料評估了幾種國際上廣泛應用的蒸散格點資料(GLDAS、GLEAM、MERRA-2和CRET)在青藏高原的適用性，得到CRET的平均決定系數R2為0.84，RMSE為15.67 mm，在青藏高原具有相對更高的精度. 青藏高原1982—2011年蒸散量平均值為414.2±18.32 mm，蒸散具有明顯的年際變率和變化趨勢，高原年平均蒸散變率為4%，高原蒸散整體變化為減弱趨勢，速率為-0.31 mm·a-1，各子區域蒸散的年際變率和變化趨勢差異很大.

青藏高原蒸散年際變化及其空間差異與西風和季風環流強弱的年際變化密切相關.在研究期內，季風指數WYI呈波動下降趨勢，年際變率為22.1%，西風指數WI呈波動增大趨勢，年際變率為6.4%.季風和西風對高原蒸散的影響存在顯著的區域差異，WI與蒸散的相關性在除高原西南部分地區(季風區西部)外的其他區域均較大，WYI與蒸散的相關性在南部季風區和中部過渡區較大.

WYI和WI可通過調節局地氣候環境條件對地表蒸散產生影響，分析影響青藏高原地表蒸散的主要局地氣候環境因素，得到土壤濕度、NDVI和風速是蒸散的重要調控因子.研究WYI和WI與影響蒸散的主導氣候環境因子的關系發現，大尺度環流因子WYI可通過對sm和NDVI的影響來間接調控高原中南部ET年際變化，由此導致了WYI對蒸散的影響在高原中部過渡區和南部季風區較大；WI可通過對sm和NDVI的影響來間接調控高原中北部ET年際變化，并且WI還會通過改變ws調控高原東部蒸散年際變化，由此導致WI對高原蒸散的影響在除高原西南部的其他地區均較大.

在全球陸地尺度上，ENSO驅動大氣環流改變是陸地地表蒸散年代際變化的主導因子(Miralles et al., 2014)，本文研究表明WI和WYI是青藏高原地區蒸散年際變化的重要驅動因子.在青藏高原作為西風和季風的交匯區，WI和WYI不僅本身存在年際、年代際變化，它們之間還存在著復雜的相互作用，這種相互作用對青藏高原氣象環境乃至蒸散的影響需進一步探索.