氣候變化下廣東省參考作物蒸散量變化趨勢及其影響因素分析

黃 松,戴佳琦,趙寶山,劉 娜,李 輝,儲華平

(1.水利部南京水利水文自動化研究所,江蘇 南京 210008;2.水利部水文水資源監(jiān)控工程技術研究中心,江蘇 南京 210008;3.中國熱帶農(nóng)業(yè)科學院南亞熱帶作物研究所,廣東 湛江 524013)

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)發(fā)布的最新氣候變化評估報告指出,全球氣候呈現(xiàn)變暖趨勢,近10 a(2011—2020年)全球地表溫度比(1850—1900 年)升高了1.1 ℃,而中國可能上升1.8 ℃[1-2],與氣候變暖相關的其他氣候要素(如降水、空氣濕度、日照時數(shù)、風速)也會發(fā)生變化。蒸散是地表水分循環(huán)與能量轉換的關鍵環(huán)節(jié),主要受氣候條件的影響[3]。隨著氣候變暖,蒸散的變化必然將對水文循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重大影響,同時給水資源規(guī)劃管理和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來更大挑戰(zhàn)[4]。

由于地表下墊面的復雜性和時空尺度的不確定性,對區(qū)域實際蒸散的精準測算非常困難[5]。基于不同假設條件和研究領域,學者們相繼提出了潛在蒸散、水面蒸發(fā)、平衡態(tài)蒸發(fā)、參考作物蒸散等概念或物理量[6]。其中,1998年聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織(FAO)定義的參考作物蒸散量(ET0),在氣象學和水文學中通常被稱為一種潛在蒸散量,被作為評估氣候變化對區(qū)域蒸散的有效指標,因為ET0僅受氣象要素的影響,排除了其他因素的干擾[7-8]。在農(nóng)業(yè)用水管理中,ET0是區(qū)域灌溉調(diào)度和優(yōu)化水資源管理的關鍵參數(shù)[9]。近年來,國內(nèi)外學者在不同時空尺度下對ET0變化趨勢及其成因開展了大量研究。從全球范圍來看,多數(shù)地區(qū)ET0呈下降趨勢,包括美國[10]、印度[11]、伊朗[12]等地,日照時數(shù)(或太陽輻射)減少是ET0下降的主要原因,但同時部分地區(qū)測算到了ET0增加[13]。在中國,ET0整體呈下降趨勢[14],但中國幅員遼闊,受氣候帶差異影響,ET0變化趨勢在時空分布上同樣存在不一致性,如西北地區(qū)[15]、京津冀地區(qū)[16]ET0呈下降趨勢,風速是導致這些地區(qū)ET0下降的最主要因子;而青藏高原[17]、渭河流域[18]、珠江流域[19]等地區(qū)ET0呈現(xiàn)上升趨勢,其中渭河流域ET0上升主要歸因于相對濕度和風速下降,青藏高原和珠江流域主要歸因于氣溫上升。由此可見,由于各地區(qū)氣候特點的不同,ET0變化趨勢及其主導因子存在明顯的時空差異性。在氣候變化背景下,針對特定地區(qū)確定ET0變化趨勢及量化其主要影響要素顯得尤為重要。

廣東省地處中國南部,是中國光、熱和水資源較為豐富的地區(qū)之一。作為中國改革開放最早、經(jīng)濟外向度高的省份,由于社會經(jīng)濟快速發(fā)展和人類活動,加之地處低緯度沿海地區(qū),受熱帶氣旋侵襲的頻次和登陸地點不定的影響,水資源時空分布不均,季節(jié)性干旱和城市缺水問題常見報道[20-21],ET0的變化對該地區(qū)水資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會經(jīng)濟發(fā)展具有重要影響。然而,目前關于廣東省ET0時空變化及氣候成因的研究較為缺乏。基于此,本文通過收集1980—2020年廣東省轄區(qū)內(nèi)氣象資料,采用FAO Penman-Monteith方法計算ET0,明確自1980年以來廣東省ET0和主要氣象要素的時空變化特征,揭示ET0與各氣象要素變化之間的關系,確定不同氣象要素對ET0的影響程度和主導因子。研究成果對于理解氣候變化對廣東省水文循環(huán)的影響,評價與管理區(qū)域水資源及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)劃布局具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣東省地處中國大陸南部,全境位于20°09′～25°31′N和109°45′～117°20′E,土地總面積約17.98萬km2。全省分為珠三角、粵東、粵西和粵北4個區(qū)域,地勢北高南低,北部以山區(qū)丘陵為主,南部以平原和臺地為主。氣候類型屬于東亞季風區(qū),從北向南分別為中亞熱帶、南亞熱帶和熱帶氣候。全省多年平均氣溫22.3 ℃,日照時數(shù)1 745.8 h,多年平均降水量1 789.3 mm,省內(nèi)水資源時空分布不均,夏秋易洪澇,冬春常干早。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

收集了1980—2020年廣東省轄區(qū)內(nèi)37個全國基準基本站地面氣象日值資料,包括降水、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、平均風速和日照時數(shù)等數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/),各氣象站點分布情況及區(qū)域劃分見圖1。本研究對數(shù)據(jù)質(zhì)量及有效性進行了檢查,對于個別缺測數(shù)據(jù)或異常值進行了線性插補[22]。其中,豐順站因2016—2020年數(shù)據(jù)缺失未進行統(tǒng)計。將日氣象數(shù)據(jù)和ET0求平均后轉換為每個站點的月尺度和年尺度數(shù)據(jù)(降水數(shù)據(jù)累加),通過反距離權重插值法得到研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)和ET0的空間分布結果。采用氣象學標準劃分季節(jié),以3—5月為春季,6—8月為夏季,9—11月為春季,12月至次年2月為冬季。

圖1 廣東省氣象站點分布

1.3 ET0計算

采用FAO推薦的Penman-Monteith公式計算ET0,該方法是計算ET0的標準方法,已在全球各地得到廣泛應用[7]。計算見式(1):

(1)

式中 ET0——計算所得的參考作物蒸散量,mm/d;Ω——飽和水汽壓曲線斜率,kPa/℃;Rn——凈輻射,MJ/(m2/d);G——土壤熱通量,在以天為時段計算ET0時忽略不計,MJ/(m2/d);γ——濕度計常數(shù),取值0.067 kPa/℃;T——平均氣溫(日最高氣溫和日最低氣溫的均值),℃;u2——2 m高處風速,m/s;es——飽和水汽壓,kPa;ea——實際水汽壓,kPa。

變量Ω、Rn、es、ea、u2可通過各站點收集的氣溫、相對濕度、日照時數(shù)、風速實測資料和站點海拔高度計算,計算過程見式(2)—(12)。飽和水汽壓曲線斜率Ω與氣溫的關系式為式(2)[7]:

(2)

es、ea根據(jù)氣溫和相對濕度數(shù)據(jù)計算,見式(3)—(5)[7]:

(3)

(4)

(5)

式中Tmax、Tmin——日最高氣溫、日最低氣溫,℃;RH——相對濕度,%;其余各變量含義同前。

凈輻射Rn的計算過程為式(6)—(11)[7]:

Rn=Rns-Rnl

(6)

Rns=(1-α)Rs

(7)

(8)

(9)

(10)

Rso=(as+bs)Ra

(11)

式中Rns、Rnl——凈短波輻射和凈長波輻射,MJ/(m2/d);α——下墊面反射率,參考作物取值0.23,無量綱;Rs——太陽輻射,MJ/(m2·d-1);as、bs——回歸常數(shù)、截距,取值0.25和0.50;n——日照時數(shù),h;N——理論最大日照時數(shù),h;Ra、Rso——大氣頂層輻射和晴空輻射,MJ/(m2/d),可根據(jù)經(jīng)緯度和日序數(shù)計算;其余各變量含義同前。

收集的觀測風速數(shù)據(jù)為10 m高處的平均風速,通過式(12)計算2 m高處的風速[7]:

(12)

式中u10——氣象站觀測的10 m高處風速,m/s。

1.4 Mann-Kendal檢驗和Sen’s斜率計算

Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗法是世界氣象組織推薦并已被廣泛使用的一種非參數(shù)檢驗方法,優(yōu)點是樣本序列不需要遵從特定分布,能有效區(qū)分樣本序列變化趨勢是隨機還是確定的,可以檢驗時間序列的變化趨勢,是水文和氣象序列研究常采用的方法[19]。采用Sen’s斜率方法確定時間序列線性趨勢的真實斜率[23]。

1.5 敏感性和貢獻率計算

敏感性和貢獻率分析方法是量化ET0對氣候變化響應的有效方法,已經(jīng)得到廣泛應用[16,18]。敏感性系數(shù)通過確定ET0的相對變化率(ΔET0)與各氣象要素相對變化量(Δx)的比值,即計算各氣象要素對ET0求偏導數(shù),來分析ET0對不同氣象要素變化的敏感程度,其計算見式(13):

(13)

式中x——氣象因子值;Sx——對應因子的敏感系數(shù),Sx>0表示ET0隨氣象因子的增大而增大,Sx<0表示ET0隨氣象因子的增大而減少,|Sx|越大則表示氣象因子對ET0的影響程度越大。

為了量化評估ET0對不同氣象因子的敏感程度,將敏感系數(shù)分為4個等級,|Sx|<0.05表示敏感程度很小,0.05≤|Sx|<0.20表示敏感程度中等,0.20≤|Sx|<1.00表示敏感程度高,|Sx|≥1.00表示敏感程度非常高[24]。本研究利用ArcGIS10.8軟件基于反距離權重差值法制作氣象站點及ET0的空間分布圖,使用MAKESENS 2.0軟件進行M-K趨勢檢驗和Sen’s斜率計算,采用Microsoft Excel軟件繪制折線圖。

2 結果與分析

2.1 氣象要素變化特征分析

1980—2020年廣東省氣溫、相對濕度、日照時數(shù)和風速的變化趨勢見圖2,對各氣象要素按時間序列進行M-K檢驗和Sen’s斜率計算,結果見表1。與全球氣候變暖的大環(huán)境一致,廣東省氣溫呈顯著上升趨勢,氣候傾向率為0.28 ℃/10a。從圖2c可知,相對濕度多年平均值為78.03%,以-0.40%/10a的速率不顯著下降,說明大氣呈一定干旱趨勢,2010年前后出現(xiàn)RH的最小值72.69%。由圖2d可知,廣東省日照時數(shù)變化范圍為4.26～5.59 h,多年平均值4.85 h,以-0.10 h/10a的速率不顯著下降。日照時數(shù)的下降可能與人類活動、城市化的發(fā)展導致大氣污染,空氣中氣溶膠增多有關。從圖2e可知,風速呈顯著上升趨勢,傾向率為0.05 m/(s·10a)。多年平均值為1.54 m/s,變化范圍為1.39～1.71 m/s。溫度在四季節(jié)均呈顯著上升趨勢(p<0.01),并且寒冷季節(jié)的增長趨勢比溫暖季節(jié)更快,冬季升溫速率分別為0.40 ℃/10a和0.46 ℃/10a,高于夏季升溫速率0.20 ℃/10a和0.17 ℃/10a。RH在四季均呈下降趨勢,在春、夏、秋季顯著下降。同樣的,日照時數(shù)在春、夏、秋季顯著下降。風速在四季呈顯著上升趨勢,在夏季達到最大值為0.06 m/(s·10a)。降水量在夏秋冬三季呈現(xiàn)不顯著上升趨勢,而在春季呈現(xiàn)不顯著下降趨勢,整體傾向率為-1.09 mm/10a。

表1 1980—2020年廣東省氣象要素的M-K趨勢檢驗和氣候傾向率

圖2 1980—2020年廣東省氣象要素的年際變化特征及線性趨勢

2.2 ET0的時空變化特征

2.2.1ET0的年際變化特征

廣東省1980—2020年ET0不同地區(qū)的年際變化特征統(tǒng)計見表2。可以看出,省內(nèi)ET0呈顯著上升趨勢,氣候傾向率為14.84 mm/10a,年ET0的變化范圍為1 069～1 235 mm;廣東省不同地區(qū)年際ET0變化特征存在差異,其中粵東地區(qū)年ET0增長速率最快,呈現(xiàn)顯著上升趨勢,傾向率為21.12 mm/10a,珠三角地區(qū)年ET0增長速率最慢,呈現(xiàn)不顯著上升趨勢,傾向率為9.78 mm/10a。粵北地區(qū)年ET0平均值最小,為1 099 mm;粵西地區(qū)年ET0平均值最大,為1 218 mm;廣東年ET0全省平均值為1 150 mm。

表2 1980—2020年廣東省ET0的年際變化特征統(tǒng)計

2.2.2ET0的季節(jié)變化特征

1980—2020年不同季節(jié)廣東省ET0的變化見表3,ET0在4個季節(jié)均呈上升趨勢,其中冬春季節(jié)呈現(xiàn)顯著上升趨勢,傾向率分別為5.02、7.26 mm/10a;秋夏季呈現(xiàn)不顯著上升趨勢,傾向率分別為0.40、2.07 mm/10 a。1980—2020年廣東省年內(nèi)ET0分布不均,夏季ET0最高,占全年的34.6%,為398 mm;其次是秋季300 mm,占全年的26.0%;再次是春季273 mm,占全年的23.7%;冬季ET0最小為181 mm,只占全年的15.7%。

表3 1980—2020年廣東省不同季節(jié)ET0的變化特征統(tǒng)計

2.2.3ET0的空間分布特征

由于氣象因子分布的非均勻性,研究區(qū)域內(nèi)ET0時空分布不均。圖3a顯示了廣東省年平均ET0的空間分布及變化趨勢,可以看出在空間分布上ET0從北到南逐漸增高。各站點ET0差異較明顯,粵西和珠三角等沿海地區(qū)ET0較高,ET0值最高的3個站點依次為上川島(1 281 mm)、徐聞(1 273 mm)和南澳(1 265 mm);粵北地區(qū)ET0較低,最低的3個站點依次為廣寧(1 046 mm)、新豐(1 019 mm)和連州(1 011 mm)。研究區(qū)37個站點中33個站ET0呈上升趨勢,其中20個站點呈顯著上升趨勢,ET0顯著上升最快的前3個站點出現(xiàn)在珠三角的清遠、中山和東莞。4個站點ET0呈下降趨勢,分別為南澳、電白、惠陽和增城。

不同季節(jié)各站點多年平均ET0的空間分布特征和變化趨勢見圖3b—3e。除夏季外,其余季節(jié)ET0從北到南逐漸增大。春季ET0的變化范圍為239～346 mm,徐聞站ET0明顯高于其他地區(qū),為346 mm,最低為新豐239 mm;全省37個站點全部站點ET0呈上升趨勢,其中汕頭、豐順、東莞等站點顯著上升,南澳、深圳、湛江等站點呈現(xiàn)不顯著上升趨勢。夏季ET0變化范圍為356～435 mm,ET0高值出現(xiàn)在粵西的徐聞站點,省內(nèi)20個站點ET0呈上升趨勢,17個站點呈下降趨勢,其中徐聞、中山和英德等站點呈現(xiàn)顯著上升趨勢,湛江、增城和惠陽等站點呈現(xiàn)下降趨勢。秋季和冬季ET0的變化范圍分別為251～353、132～228 mm,ET0高值主要集中于上川島、深圳、汕尾等沿海地區(qū);秋季26個站點ET0呈上升趨勢,11個站點呈下降趨勢,其中6個站點顯著上升,11個站不顯著下降;冬季35個站點ET0呈上升趨勢,其中23個站點顯著上升,2個站點呈現(xiàn)不顯著下降趨勢。從各季節(jié)ET0變化趨勢還可以看出,研究區(qū)春冬季ET0上升站點最多,上升趨勢最為明顯,而夏季ET0下降趨勢站點相對較多。

2.3 敏感性分析

廣東省不同季節(jié)ET0對不同氣象因子的敏感系數(shù)計算結果見表4。ET0在不同季節(jié)均表現(xiàn)為對氣溫、日照時數(shù)、風速的敏感系數(shù)為正,說明ET0隨著平均氣溫、日照時數(shù)、風速氣象因子的增大而增大;ET0對相對濕度的敏感系數(shù)為負,說明ET0隨著相對濕度的增大而減小。根據(jù)敏感系數(shù)量化評估規(guī)則,ET0對氣溫的敏感系數(shù)為0.20～1.00,表示ET0對氣溫的敏感程度高;ET0對風速的敏感系數(shù)為0.05～0.20,表示ET0對風速的敏感程度中等;ET0對日照時數(shù)的敏感系數(shù)在春季和冬季分別為0.19和0.18,在0.05～0.20,表示ET0對日照時數(shù)的敏感程度中等,夏季和秋季為0.20～1.00,表示ET0對日照時數(shù)的敏感程度高;ET0對相對濕度的敏感系數(shù)絕對值為0.20～1.00,表示ET0對相對濕度的敏感程度高。總體來看,ET0對氣象因子的敏感系數(shù)排序為:相對濕度(-0.74)>氣溫(0.65)>日照時數(shù)(0.26)>風速(0.10)。

表4 廣東省不同季節(jié)ET0對氣象因子的敏感系數(shù)

2.4 貢獻率分析

研究區(qū)氣溫、風速、日照時數(shù)和相對濕度對ET0變化的貢獻率計算結果見表5,可以看出,氣溫對ET0變化的貢獻率在各季節(jié)均為正值,變化范圍在2.78%～8.01%,平均為5.26 %。氣溫在夏季貢獻率最小,冬季最高。相對濕度對ET0變化的貢獻率介于0.68%～4.43%,平均為2.24%。日照時數(shù)對ET0變化的貢獻率范圍在-0.09%～6.60%,其中,春季日照時數(shù)的貢獻率為正值,這是由于ET0對日照時數(shù)的敏感性為正,四季里僅夏季日照時數(shù)呈上升趨勢導致的。風速對ET0變化的貢獻率在不同季節(jié)為0.95%～2.54%。整體上,研究區(qū)各氣象因子對ET0貢獻率的排序為:氣溫(5.26%)>日照時數(shù)(3.09%) >相對濕度(2.24%)>風速(1.71%)。春季和夏季廣東省ET0變化的主導因素是日照時數(shù),秋季和冬季ET0變化的主導因素是氣溫。總體而言,廣東省變化的主導因素是氣溫,氣溫、相對濕度和風速對ET0的貢獻率平均為正值,表明近61 a廣東省氣溫、相對濕度和風速的變化引起了ET0的增加。而日照時數(shù)僅在春季貢獻率為正,其余季節(jié)對ET0的貢獻率平均為負值,表明在夏、秋、冬季廣東省日照時數(shù)的變化降低了ET0。

表5 廣東省氣象要素變化對ET0變化的貢獻率

3 討論

廣東省ET0以14.84 mm/10a的速率上升,這有區(qū)別于中國其他區(qū)域,如西北地區(qū)[15]、京津冀地區(qū)[16]和華北平原[25],這些地區(qū)ET0自20世紀60年代呈下降趨勢,出現(xiàn)所謂“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。事實上,在氣溫升高背景下,中國范圍內(nèi)ET0整體以5.20 mm/10a的速率下降,約62%的站點存在“蒸發(fā)悖論”的現(xiàn)象[14]。本研究結果表明廣東在空間分布上存在一些微妙的差異,研究區(qū)37個站點中僅4個站點發(fā)現(xiàn)了“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象,這4個站點ET0隨氣溫升高呈下降趨勢,分別為南澳、電白、惠陽和增城。究其原因是日照時數(shù)對廣東省ET0變化的貢獻率最大且為負貢獻,日照時數(shù)下降對ET0的減小作用掩蓋了氣溫上升對ET0的增大作用,最終導致這些地區(qū)的ET0呈下降趨勢,而在ET0上升地區(qū)日照時數(shù)對ET0變化的貢獻相對較小。

從現(xiàn)有對區(qū)域ET0變化趨勢及其成因的研究結果來看,各地區(qū)ET0變化影響因素存在差異和不確定性,這主要是由于各氣象要素之間互相影響,ET0對其驅動氣象要素變量之間存在復雜的非線性關系。通常認為,ET0與風速、溫度、日照時數(shù)呈正相關,與相對濕度負相關[15]。本研究的敏感分析表明,廣東省ET0對相對濕度和氣溫的敏感程度高,對風速的敏感程度為中等。不同地區(qū)ET0對氣象要素的敏感性存在顯著差異,在京津冀[16]、華北平原[25]、江蘇省[26]等地區(qū),ET0對相對濕度最為敏感;而在西北內(nèi)陸地區(qū),ET0對風速最為敏感,其次是相對濕度、氣溫和太陽輻射[15]。盡管ET0對相對濕度比對氣溫更敏感,本研究貢獻率分析結果表明相對濕度對ET0增加的貢獻小于氣溫和日照時數(shù)。本研究中,氣溫上升是廣東省ET0變化的主要原因,日照時數(shù)是ET0變化的第二主要原因。研究期間廣東省氣溫上升和相對濕度下降對ET0的增大作用掩蓋了日照時數(shù)下降對ET0的減小作用,最終導致廣東省ET0整體呈上升趨勢。

廣東屬熱帶和亞熱帶季風季候區(qū),氣候濕潤、熱量和光照較為豐富、降水豐沛但分布不均。該地區(qū)是中國重要的糧食作物產(chǎn)區(qū)(如水稻、玉米),也是重要的熱帶作物生產(chǎn)基地(如橡膠、甘蔗)[27-28]。氣候變暖將使廣東農(nóng)業(yè)氣候熱量資源變得更豐富、作物生長期延長以及生長季的熱量增加,進而使現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)氣候帶和種植熟制界線向北、向高海拔推移。并且有利于該地區(qū)熱帶作物的種植,同時農(nóng)作物二熟和三熟區(qū)北界也向北移動,區(qū)域有所擴大[27]。但氣溫升高可能造成局部地區(qū)干旱,甚至引發(fā)不同程度的旱災和夏季高溫災害,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成減產(chǎn)或影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量[28]。ET0是確定作物需水量的關鍵參數(shù),ET0變化可能會使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和水資源管理的影響復雜化,省內(nèi)ET0上升,尤其粵東和雷州半島,這些地區(qū)農(nóng)作物灌溉用水需求增加,未來水資源供需矛盾突出,加劇水分限制地區(qū)干旱缺水的形勢,尤其是春季和冬季,因為這兩個季節(jié)的降水量已經(jīng)是一年中最低的[29-30]。

為了更全面地了解地區(qū)蒸散對氣候變化響應的變化機制,進一步研究應關注實際蒸散與ET0的反饋和定量關系,以及如何影響區(qū)域水文循環(huán)的問題。

4 結論

分析了1980—2020年廣東省ET0以及氣象因子的變化趨勢,并定量分析了主要氣象因素對ET0變化的影響程度,研究主要取得以下結論:①研究區(qū)年ET0以14.84 mm/10a的速率上升,大多數(shù)站點ET0增加,在4個站點中發(fā)現(xiàn)了ET0顯著下降,ET0在春冬季顯著增加,在秋冬季節(jié)呈現(xiàn)不顯著增加趨勢;②敏感性分析表明,廣東省ET0對相對濕度和氣溫的敏感程度高于日照時數(shù)和風速,春季ET0對相對濕度最敏感,秋季ET0對氣溫最敏感,貢獻率分析結果表明,氣溫是廣東省ET0變化的主導因子,其次是日照時數(shù)。未來氣溫的潛在升高與相對濕度的下降相結合,可能會導致更高的蒸散率和干旱事件。因此,為應對氣候變化應該采取長期的水資源管理來實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。