气候变化下乌江流域蒸散发互补关系变化及成因辨识

赵玲玲,陈 喜,夏 军,郭凤睿

(1.中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室,北京 100101;2.河南省濮阳市水利局,河南 濮阳 457000;3.中国科学院研究生院,北京 100101;4.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;5.海河水利委员会卫河河务局,河南濮阳 457000)

蒸散发既是地表能量平衡的重要组成部分,又是水量平衡的组成部分,而地表热量、水分收支状况在很大程度上决定着天气、气候的变化,进而决定着地理环境的形成和演变[1].此外,蒸散发也是水文循环的关键环节,因此蒸散发一直是地学、农学、生物学界的研究热点问题之一.蒸散发量取决于气象条件及下垫面特征,很难通过仪器测量区域蒸散发量,因此间接估算的方法应用较为广泛.

近年来蒸散发估算方法得到很大发展,主要方法有水量平衡法、互补相关理论、SPAC理论和参考作物蒸发方法、定量遥感估算方法等[2-4].因气象因子具有长期观测资料,所以基于气象资料的蒸散发估算方法得到广泛重视.1963年Bouchet[5]提出:在1～10km2大而均一的表面,外界能量保持不变,当水分充足时,表面上的实际蒸散发量Ea与潜在蒸散发量Ep相等.若供水不充分时,则实际蒸散发量减少,其减少率等于潜在蒸散发量的增加率,它们之间的互补关系为

式中Ew为湿润环境蒸散发量(Ew定义为无平流条件下,净辐射能量保持不变,下垫面供水充分时的蒸散发总量).在Bouchet提出的实际蒸散发与潜在蒸散发互补关系基础上,根据基于该原理估算蒸散发量的模型有:AA模型(the advection-aridity model)[6]、CRAE模型(the complementary relationship areal evapotranspiration model)[7];GG(granger and gray)模型[8].近几十年,许多学者利用该类模型估算实际蒸散发量[9-11].

本文以贵州省内乌江思南以上流域为研究区,首先验证了研究区存在蒸散发互补关系,在此基础上,运用蒸散发互补关系模型结合水量平衡验证估算实际蒸散发量,并对1961—2007年实际蒸散发和蒸散发互补关系的变化趋势及其影响因素进行分析.

1 研究区域及资料

贵州省内乌江思南以上流域位于东经104°～109°、北纬26°～29°之间,贵州省西部,气候温暖湿润,属于亚热带湿润季风气候,雨日较多,且降水集中,夏季降水占全年的45%以上,冬季仅占6%左右.该区域为高原山地地形,海拔在2000m以上,岩溶发育复杂,是分布面积最大的东亚岩溶区域中心,研究区总面积50791km2,流域内喀斯特面积占70%以上.流域多年降水量1169mm,多年平均径流深615mm,多年蒸散发量554mm.

本文采用的数据包括:88个雨量站1973—1983年的逐日降水数据;26个蒸发观测站∅80蒸发皿平均年蒸散发量,思南水文站的径流资料及8个气象站点1961—2007年的气象资料.气象站点实测资料包括日最高最低气温、平均气温、相对湿度、风速、日照时数.各个站点的位置分布情况见图1.

图1 研究区站点分布Fig.1 Gauging station distribution in study area

2 蒸散发互补关系的验证

邱新法等[1]采用∅80蒸发皿年蒸散发量作为年潜在蒸散发量指标,用流域年降水量与流域年径流深之差代表流域年实际蒸散发量,以流域年降水量代表流域历年的湿润状况,验证了淮河流域、松花江流域、乌江流域及淮河流域蒸散发存在互补关系.本文采用流域内 88个雨量站1973—1983年的降水量均值作为流域面平均降水量,采用26个蒸发观测站∅80蒸发皿平均年蒸散发量代表流域潜在蒸散发量;运用两参数月水量平衡模型[12]估算流域实际蒸散发量,以模型效率系数和水量平衡综合最优为目标对模型进行优化,其中两参数取值为:C=0.8;SC=576.1973—1983年两参数月水量平衡模型水量平衡系数为0.98,模型效率系数为0.9.用年降水量反映流域湿润情况,得到研究区实际蒸散发量和潜在蒸散发量之间的关系如图2所示.

由图2可以看出,研究区潜在蒸散发量和实际蒸散发量的互补关系明显.事实上,图2表现出的是在一定干湿程度下蒸散发互补关系的部分片段,如果在研究时段内,研究区的干湿程度变化幅度足够大,能够覆盖从极端干燥到充分湿润的所有情形,则蒸散发的互补关系可以在一个流域内得到完整体现[1].

图2 研究区实际蒸散发量和潜在蒸散发量互补关系Fig.2 Complementary relationship between Eaand Epin study area

3 实际蒸散发量估算方法与估算结果

3.1 基于蒸散发互补关系的AA模型

如果蒸散发互补关系式(1)中采用Penman公式计算Ep,Priestley-Taylor公式计算Ew,则得到计算实际蒸散发量计算模型(AA模型):

式中:Δ——温度-饱和水气压曲线斜率,kPa/℃;γ——温度计常数,kPa/℃;λ——热通量,W/m2;ea——空气干燥力,mm/d;Rn——地面净辐射能,MJ/(m2◦d);α——经验系数,Priestley和Taylor根据海洋和大范围饱和陆面的观测资料,推荐α值为1.26,即认为海面或饱和陆面大尺度平流在蒸散发影响因素中占26%.

3.2 模型参数修正及实际蒸散发量计算结果

根据许崇育等[9-11]的研究结果,参数α与区域特征有关,可利用水量平衡原理进一步加以率定.由流域内1973—1983年88个雨量站的降水资料和思南水文站实测径流资料,运用水量平衡方程得到该流域多年平均实际蒸散发量为554mm,在流域中取11年水量平衡闭合差为0时的α值为最优值,此时思南以上乌江流域AA模型参数 α取1.096.

为了检验AA模型估算的实际蒸散发量的可靠性,将AA模型估算的实际蒸散发量与两参数月水量平衡模型[12]估算的实际蒸散发量进行比较.分析显示:两模型估算实际蒸散发量的月相关系数为0.92;以两参数月水量平衡模型估算的实际蒸散发量为基准值,AA模型估算的年实际蒸散发量在1973—1983年期间的相对误差均在10%以内.所以AA模型估算的实际蒸散发量是合理可靠的.

图3为AA模型计算的研究区1961—2007年实际蒸散发量变化曲线,区域年蒸散发量拟合的趋势线通过了 0.01显著性水平检验,呈现显著的下降趋势,乌江流域实际蒸散发量的减少变化率为1.65mm/a.

从季节性变化来看(图4),春季、夏季、秋季蒸散发量呈现减少趋势和冬季呈现增加趋势,夏季和秋季区域蒸散发量下降趋势显著(通过了0.01显著性水平检验),变化率分别为1.08mm/a和0.37mm/a.冬季增加趋势显著.春季区域蒸散发量减少趋势不显著(未通过0.05显著性水平检验).

图3 研究区年实际蒸散发量变化曲线Fig.3 Change curve of annual Eain study area

图4 研究区实际蒸散发量季节变化曲线Fig.4 Seasonal change curves of Eain study area

4 蒸散发互补关系变化及成因分析

4.1 蒸散发互补关系变化趋势

从图5可以看出,由于研究区1961—2007年期间潜在蒸散发量、湿润环境蒸散发量和实际蒸散发量呈下降趋势,下降速率分别为0.43mm/a,1.05mm/a和1.65mm/a.由于潜在蒸散发量和实际蒸散发量的减少,导致该区域蒸散发互补关系在1961—2007年期间呈现明显下降趋势,这种趋势和当下的蒸发悖论理论相一致.根据蒸散发的互补关系,在外界能量保持不变的情况下,随着实际蒸散发量的减少,富余的能量使得潜在蒸散发量增加,从以上3种蒸散发量的变化趋势可以看出:实际蒸散发量减少速率大于潜在蒸散发量的减少速率,这一结果表明:潜在蒸散发量相对实际蒸散发量是在增加,但增加的速率没有减少的快,所以表现为较实际蒸散发量较少的减少.

图5 研究区蒸散发互补关系变化趋势Fig.5 Change trend of complementary relationship of evapotranspiration in study area

蒸散发量取决于3个条件:供水条件、能量及水气输送的速度(动力条件)[13].Budyko[14]发现陆面长期平均蒸散发量主要由大气对陆面的供给(降水量)和需求(净辐射量或潜在蒸散发量)之间的平衡决定,提出了Budyko假设.Yang等[15-16]基于Budyko假设,提出了蒸散发正比与蒸散发互补的统一解释,即在水分控制条件下存在互补关系,在能量控制条件下存在正比关系.所以研究区蒸散发互补关系的下降趋势主要是由于该区域湿润环境蒸散发量和潜在蒸散发量的减少造成的.

4.2 蒸散发互补关系变化原因分析

为了查明研究区各种蒸散发量的变化原因,首先采用统计的方法分析影响该区域各种蒸散发量的主要气象因子,然后对主要的气象因子的变化趋势进行分析,从而辨析该区域蒸散发互补关系的变化原因.由于蒸散发的动力条件受气温、湿度、风速、饱和差等多种要素的影响,运用统计的方法对影响蒸散发的气象因子(降水量、相对湿度、高温、低温、风速、日照时数)与各种蒸散发量(实际蒸散发量Ea、湿润环境蒸散发量Ew和潜在蒸散发量Ep)的相关性进行分析,确定影响该地区蒸散发量的主要气象因子.

由逐月资料分析的气象因子和蒸散发的相关性见表1,可以看出,降水、风速和日照时数是影响蒸散发的主要气象因子.

表1 气象因子与蒸散发量简单相关、偏相关系数Table 1 Correlation coefficients and partial correlation coefficients between climatic variables and evapotranspiration

用t检验方法对影响蒸散发的主要气象因子的变化趋势进行检验,贵州省处于湿润地区,供水条件充足,年雨量略有下降趋势(图6).以日照时数反映太阳总辐射的变化,图6中1961—2007年日照时数呈明显下降趋势,t检验p值为-5.88,显著性水平0.01的临界值为2.67,所以日照时数下降趋势显著.对影响水汽输送速度的主要影响因素风速进行分析发现,研究区风速变化不显著(未通过0.05显著性水平检验).所以该区域各种蒸散发量的减少趋势是由于日照时数减少导致提供给蒸散发的能量减少,最终使区域蒸散发互补关系呈现下降趋势.

图6 降水量、风速、湿润环境蒸散发量和日照时数变化曲线Fig.6 Change curves of precipitation,wind speed,wet environment evapotranspiration,and insolation duration

5 结 论

a.实测数据分析表明,研究区蒸散发存在显著互补关系;采用蒸散发互补关系模型估算实际蒸散发量与两参数月水量平衡模型估算量误差在10%以内,月相关系数为0.92,表明蒸散发互补关系模型在该区域估算量合理可靠.

b.1961—2007年期间,由于湿润环境蒸散发量和潜在蒸散发量呈现显著下降趋势致使研究区蒸散发互补关系表现为带有下降趋势的互补关系.

c.对影响蒸散发的气象因子与蒸散发的相关关系分析表明,降水、风速和日照时数与各蒸散发量的关系无论是简单相关还是偏相关都表现出较高的相关性,所以这3个因子是影响蒸散发的主要气象因子.

d.采用t检验法对降水、风速和日照时数的变化趋势分析显示,降水和风速下降趋势不显著,而日照时数下降趋势通过了0.05显著性水平检验,表明提供蒸散发能量的日照时数减少趋势明显,所以该区域带有下降趋势的蒸散发互补关系可能是日照时数减少的结果.

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