河西地区近50年参考作物蒸散量的演变趋势及其影响因素

吕晓东，王鹤龄，马忠明

1.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 甘肃 兰州 730000；2.农业部张掖绿洲灌区农业生态环境重点野外科学观测站, 甘肃 张掖 734000；3.中国气象局兰州干旱气象研究所, 甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室, 甘肃 兰州 730020；4.甘肃省农业科学院, 甘肃 兰州 730070

参考作物蒸散(ET0)表征了大气蒸发率及实际蒸散率的上边界大小[1]，作为区域能量平衡和水分平衡的重要组成部分[2]，在农业水资源利用[3-4]、生态系统过程建模[5]及评价区域干湿状况[6]等方面是一个关键的计算因子，一直受到国内外研究者广泛关注。Thomas[7]采用Penman-Monteith公式，利用中国65个气象站的气象资料，分析了潜在蒸发的时空变化趋势，结果表明总体上全国潜在蒸发一年四季均为下降趋势,其中西北和东南下降趋势显著。李春强等[8]对河北省35个气象站点35年ET0的分析表明:春、夏、秋、冬四季和年的ET0序列变化呈现下降趋势，风速和日照时数是影响ET0变化的主要因子。王幼奇等[9]对黄土高原近50年ET0的研究表明：ET0季节变化明显，20世纪80年代后ET0呈上升趋势，且温度、日照时数是影响ET0日值和月均值的关键因子。然而受气象条件、数据质量和计算方法等因素差异的影响，各区域ET0变化特征及其关键影响因子也不同。封志明[10]采用不同的ET0计算方法研究了甘肃省33个气象台站近20年ET0的变化，研究揭示了ET0由东南向西北递增的总体变化趋势,但未分析其变化原因。佟玲等[11]对石羊河流域进行研究发现：ET0总体呈逐年下降趋势同时其与平均相对湿度的相关性最好。

河西地区属干旱地区，水资源短缺一直是制约该区生态环境恢复重建，绿洲工、农业发展的重要因素。已有研究表明，近几十年来，河西地区的气候正发生着变化，自20世纪50年代以来河西走廊年平均气温以0.018～0.036 ·a℃-1的速率上升，增温率总体低于或接近全国0.04的平均水平[12]。因此，在现代气候变化的背景下，对ET0的演变趋势及主要气候影响因子进行研究是非常必要的。本文利用河西地区绿洲17个站点1961—2008年逐日气象资料，揭示春、夏、秋、冬四季和多年ET0平均总量的演变趋势，分析其与气候因子之间的相互关系，确定影响四季和多年ET0平均总量变化的主导气候因子，旨在为气候变化条件下进一步探讨农业生产作物需水变化及水资源的科学利用提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域

本文选择甘肃河西绿洲地区17个常规气象站点作为研究对象，利用1961—2008年各气象站经度、纬度、海拔、平均温度、最高气温、最低气温、相对湿度、日照时数和风速逐日气象资料，对河西地区参考作物蒸散量变化特征进行分析。原始数据源于国家气象局气象资料中心及甘肃省气象局，气象站的分布情况如图1所示。

1.2 数据处理方法

图1 河西地区17个气象站点分布Fig.1 Distribution of 17 meteorological stations in the Hexi Region

国内外学者分别在不同地区、不同气候条件下采用不同的参考作物蒸散计算方法进行了比较研究，表明Penman-Monteith公式计算的参考作物蒸散在干旱区准确度要高于其它方法[13-14]。本研究采用FAO-56推荐的Penman-Montieth公式[1]，计算了河西17个气象站1961—2008年间逐日ET0值,并以此进行分析。趋势变化检测采用世界气象组织推荐并已广泛使用的Mann-Kendall非参数检验方法[15]。采用皮尔逊(Pearson)相关分析法检验各气象要素与ET0间的相关关系,并建立以ET0为因变量各气象要素为自变量的多元线性回归方程,对偏回归系数进行显著性检验,以 t检验统计量确定各气象要素对ET0的影响程度。

2 结果与分析

2.1 ET0的季节及年变化趋势

按春（3—5月）、夏（6—8月）、秋（9—11月）、冬（12—2月)4季及年统计各站逐日ET0的均值系列，以Mann-Kendall法作趋势显著性检验。由图2可见，从1961—2008年以来，河西17个气象站中有14站ET0值呈下降趋势，其中有9站通过0.05的显著性水平检验，有7站通过了0.001的显著性水平检验，这说明河西大部分站ET0值下降趋势显著。武威地区ET0值变化不一致，武威、古浪、天祝 3站 ET0值呈增加趋势，且古浪增加趋势显著（α=0.05），永昌、民勤呈微弱下降趋势。从不同季节来看，17站中春、夏、秋、冬各季ET0值分别有13、15、14、14站呈下降趋势，其中分别有4、5、6、2站通过极显著性水平检验（α=0.001）。从不同地区来看，酒泉地区和张掖地区各站ET0下降趋势总体较武威地区明显。

2.2 影响因素分析

为探求影响参考作物蒸散量年际及四季趋势变化的主要气象影响因子，选择ET0值变化显著的10站点对平均温度()、最高温度、最低温度、日照时数(H)、相对湿度(RH)、平均风速(v)6个气象要素进行分析。

研究区内典型站点的各气象要素Mann-Kendall值（表1）及其与ET0的相关关系（表2）与年ET0变化趋势相对应。

图2 各气象站不同季节及年ET0变化趋势及显著性检验Fig.2 Trend of ET0 and significance for different seasons and all year in every weather station

风速变化趋势绝大多数站均呈极显著下降趋势，Mann-Kendall值在-3.863～-6.8082之间。均值为-5.3099。同时，各站ET0和风速具有极显著的正相关性，相关系数在 0.415～0.945之间，均值为0.8235, 表明风速对ET0的影响非常大。

相对湿度变化趋势安西、临泽呈显著上升趋势，山丹呈显著下降趋势，其余 14站上升或下降的趋势不显著。但相关分析表明：除肃北、山丹站呈不显著负相关，其余各站均呈极显著负相关关系，相关系数在-0.370～-0.770之间，均值为-0.5475，这表明尽管相对湿度变化趋势微弱，但它也是影响ET0变化的主要因素之一。

典型站点平均温度、最高/低温度长期以来呈显著上升趋势。从表3可以看出各站ET0变化受平均温度、最高/最低温度影响不一致，古浪站表现为显著正相关，而其余9站均表现为负相关关系，其中安西、玉门、临泽 3站 ET0值与平均温度、最高/最低温度存在显著的负相关性。这表明：平均温度、最高/低温度对安西、玉门、临泽、古浪站的 ET0的影响很大，但对多数站点影响不大。

表1 典型站各气象要素Mann-Kendall值(1961-2008)Table 1 Mann-Kendall value of each climate factor in the typical stations (1961-2008)

表2 典型站点年均ET0与气候要素的相关关系Table 2 Correlation coefficient between annual average ET0 and each climate factor in the typical stations

表3 典型站ET0多元偏回归系数t检验统计量Table 3 t test of multivariate regression coefficient

日照时数对ET0的影响与温度类似，即对安西、玉门、山丹、肃北、古浪站影响较大，但对其它站点影响不大。

2.2.1 年际影响因素分析

为确定影响研究区年际参考作物蒸散量主要气象因子的影响程度,同时消除简单相关分析中存在的对各气象因子间关系的不真实性和多重共线性等问题，需建立多元线性回归方程,通过对偏回归系数的显著性检验及多重共线性的判定,最终通过t检验统计量，确定各气象要素对参考作物蒸散量的影响程度，结果见表 3，表 4。从影响各站 ET0变化的气象因素来看：风速对各站均有影响，t检验统计量范围从10.362～28.370之间，均值为20.7068，是临界值的 10倍，方差贡献显著；其次为相对湿度和日照时数。除安西日照时数t检验统计量小于临界值外，其余9站均超过临界值。最高温度是敦煌、安西、玉门、高台、肃南、山丹、古浪的主要影响因素。平均温度是金塔、临泽的主要影响因素，最低温度是肃北的主要影响因素。从影响ET0变化的主要气候因子主次排序来看：风速和最高温度为主要因素，其次为相对湿度，再次为影响相对较小的日照时数，而平均温度和最低温度不是影响整个研究区内ET0变化的主要气候因子。

表4 典型站点影响ET0变化的主要气候因子主次排序Table 4 Sequence of main influential factors for ET0in the typical stations

2.2.2 季节影响因素分析

对影响ET0值季节变化的主要气象要素进行多元回归分析，并按影响程度由强到弱依次排列，结果见表 5。从不同季节来看，风速和最高温度是影响春、秋和冬季ET0变化的主要因子。从不同站点来看，影响多数站点春季ET0变化的主要因子依次排序为风速、最高温度、相对湿度。夏季影响各站ET0变化的因子较为复杂，安西、玉门、高台、临泽、古浪主要受风速和相对湿度影响。金塔、肃北、山丹主要受风速和最高温度影响。敦煌、肃南主要受风速和日照时数影响。秋季除过风速外，最高温度和相对湿度是影响各站ET0变化的主要因子。冬季影响多数站ET0变化的主要因子大小依次为风速>最高温度>相对湿度。总体来讲，风速是不同季节、不同站点影响ET0变化的首要因子。

表5 影响季节ET0变化的主要气候因子主次排序Table 5 Sequence of main influential factors for seasonal ET0 of each typical station

3 结论与讨论

通过对河西地区近50 a四季和年ET0的演变趋势及主要气候影响因子进行研究，得到了以下几点结论：

1）河西地区多年ET0变化趋势表现为，武威、古浪、天祝3站年ET0呈增加趋势，其余14站均呈下降趋势。春、夏、秋、冬4季除武威地区各站变化趋势不一致外，张掖地区和酒泉地区各站均呈下降趋势，这和绝大多数研究得出的在全球气候变暖的背景下，参考作物蒸散呈现逐渐降低的趋势相一致[7-8,16]，但和佟玲[11]等研究认为除武威、肃南站ET0呈逐年显著减少趋势外, 民勤、天祝、永昌和古浪站的ET0值均表现为逐年增加趋势的结论不完全一致。原因可能在于：本研究采用逐日资料平均法计算逐月参考作物蒸散量，得到的值通常小于用Penman-Monteith方程计算的[17]。其次，使用日资料可以减少因使用月资料在计算过程中产生的各种气象要素对蒸散的线性化影响[18]。此外，尽管研究年限都近50 a，但研究起始年限不一致，这可能造成对参考作物蒸散量发生突变的不一致认识。

2）参考作物蒸散量变化与蒸发皿蒸发量变化具有相同的下降趋势。这和Hulme等[19]认为的全球气温升高将导致潜在蒸发增加的结论相反。王鹏祥等[20]研究了整个西北地区近 44年水面蒸发量的变化，结果认为：除个别站点ET0表现为增加趋势外，绝大部分基本上表现为显著减少趋势。本研究基于Penman-Monteith方程计算而得参考作物蒸散量，也得出了相一致的结论。

3）Penman-Monteith方程计算由两部分组成,从而构成影响其计算结果的因子不同。其中一部分受地表能量影响(主要气象因素为冠层表面净辐射),另一部分受土壤、植被等下垫面阻抗和空气动力学阻抗的影响(主要气象因素为风速)，而风速减小对影响蒸发的空气动力学分量更为重要[21]。风速减小影响了第二部分对蒸发的影响。本研究也得到相似结论，即风速下降是影响四季和年值ET0降低的首要因素，Thomas[7]同样认为影响中国西北的主要气象因素是风。

在当前气候变化的背景下，由于降水和参考作物蒸散量的变化,农业水分的有效性将会发生改变。针对河西干旱地区气候特点及水资源匮乏的现状，对ET0准确计算，摸清不同地区不同季节ET0的变化特征，这对于根据作物需水变化,在干旱区发展节水农业,提高灌溉水分利用效率，合理规划利用水资源具有重要的实际意义。

随着地理空间技术的发展，利用空间插值方法，并结合地形因子，对全局蒸散的时空特征进行了研究[16-18]。这也为本研究进一步明确河西地区参考作物蒸散量的时空变化特征提供了思路。

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