淮河流域参考蒸散发量变化分析

蔡辉艺,余钟波,杨传国,鞠 琴,燕文明

(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)

气候变化对水文循环的影响,已经成为当今水文界共同关注的热点[1].蒸散发是水文循环的重要环节,因此研究气候变化条件下的蒸散发变化具有重要意义.Wang等[2-5]对长江流域的研究表明,1961—2000年流域蒸发皿蒸发量和参考蒸散发量存在显著下降趋势.郭军等[6]利用黄淮海流域1956—2000年的蒸发皿观测资料分析了流域蒸发量的变化趋势,结果表明这3个流域的蒸发皿蒸发量存在显著下降趋势.国内外对蒸散发变化原因进行了大量的研究.如:任国玉等[7]利用统计相关分析方法研究了中国水面蒸发量变化与5个气象因子之间的关系.Xu等[8]分析了长江流域40年来的4个气象因子的变化趋势,结合参考蒸散发对各气象因子的敏感性,得出导致长江流域参考蒸散发量显著下降的主要原因是太阳辐射量下降的结论.高歌等[9]采用偏相关分析方法评价导致潜在蒸散发变化主要气象因子.

评价气象因子的变化对蒸散发变化的贡献程度时,很多学者[4-11]都采用定性分析法,即根据气象因子的变化趋势及其与蒸散发的相关程度来评价导致蒸散发变化的主导因素.这种方法在一定程度上能够反映影响蒸散发变化的气象因子,但在一些情况下,对于揭示起主导作用的气象因子存在一定缺陷.假设研究时段内气温呈显著上升趋势且与蒸散发的相关性很强,若直接根据气温的变化趋势以及与蒸散发的相关性判断,可能得出气温上升是造成蒸散发发生变化的主要原因.但若温度的相对变化量相比于其他气象因子很小时,导致蒸散发发生变化的主要原因就有可能不是气温.因此,如何定量气象因子变化对蒸散发变化的贡献程度是评价导致蒸散发变化主导因子的关键.

本文利用淮河流域1960—2008年的气象观测资料计算流域的参考蒸散发量,结合气象因子的敏感性及其在近50a的变化情况,采用计算相对简便的方法定量评价各气象因子变化对参考蒸散发变化的贡献程度,进而分析导致流域参考蒸散发产生变化的主要原因.

1 研究区域与气象资料

1.1 流域概况

淮河流域地处中国东部,介于长江和黄河两流域之间,位于111°55'E～120°56'E,30°55'N～36°36′N之间,流域面积27×104km2.流域西起桐柏山、伏牛山,东临黄海,南以大别山、江淮丘陵、通扬运河及如泰运河南堤与长江分界,北以黄河南堤和沂蒙山与黄河流域毗邻.淮河发源于河南省南部的桐柏山,干流全长1000 km.流域西部、西南部及东北部为山区、丘陵区,其余为广阔的平原.淮河流域地处我国南北气候过渡带.流域多年平均降水量约为920mm,其分布状况大致是由南向北递减,山区多于平原,沿海大于内陆.

图1 淮河流域气象站点分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in Huaihe Basin

图1为流域的河网水系以及各气象观测站的分布情况.淮河流域地处我国南北气候过渡带,流域内以淮河为分界的南北区域上气候也存在差异.表1给出了流域内淮河以北、以南地区6个气象因子的区域多年平均值.从表1可以看出,2个区域上相差较为显著的气象因子有日最低温度、相对湿度、年太阳辐射量和年日照时数.

表1 淮河流域气象因子多年平均值Table1 Average values of meteorological factors during period from 1960 to2008 in Huaihe Basin

1.2 气象资料

采用的气象资料来自淮河流域的26个国家基准地面气象观测站,观测要素包括逐日的平均气压、最高气温、最低气温、平均相对湿度、2m高风速、日照时数,时间选取为1960—2008年.气象测站的分布如图1所示.

2 研究方法

2.1 参考蒸散发量的估算

本文采用FAO Penman-Monteith法[12]计算参考蒸散发量(ETref),由该方法计算得出的参考蒸散发量表征的是大气的蒸发能力,与作物类型、作物生长阶段以及管理措施无关,能够直接反映气象因子与蒸散发之间的关系.

世界粮农组织(FAO)将参考蒸散发定义为,假定下垫面为植被高度0.12m的草地,表面阻力为70s/m,反照率为0.23,植被生长旺盛和充分供水条件下的潜在蒸散发[13].其计算公式[12]为

式中:ETref——参考蒸散发,mm/d;Δ——饱和水汽压温度曲线斜率,kPa/℃;Rn——净辐射,MJ/(m2◦d);G——土壤热通量,计算日参考蒸散发量时可忽略不计,MJ/(m2◦d);γ——干湿常数,kPa/℃;t mean——平均气温,取最高、最低气温的平均值,℃;U2——2m 高的风速,m/s;es——饱和水汽压;ea——实际水汽压;esea——饱和水汽压差,kPa.

2.2 参考蒸散发对气象因子的敏感系数

不同的研究对于敏感系数的定义也不相同.如:Smajstrla等[14]将敏感系数定义为ET ref对气象因子曲线的斜率,即由气象因子变化所引起的 ETref的变化速率.Hupet等[15]认为敏感系数是气象因子变化所导致的ETref变化量的大小.本文采用FAO Penman-Monteith公式计算参考蒸散发,公式涉及多个气象因子,不同气象因子的单位也不相同.为比较不同气象因子间的敏感系数,采用量纲为1的敏感系数来进行比较,公式[16]为

式中:SXi——参考蒸散发对第i个气象因子的敏感系数,量纲为1;Xi——第i个气象因子.敏感系数为正数时,表示ETref随气象因子的增大而增大;敏感系数为负数时,表示ETref随气象因子的增大而减小.敏感系数绝对值越大,表明气象因子对ETref的影响越大.例如,某个气象因子的敏感系数为0.1,表示保持其他气象因子不变,增大该气象因子10%,参考蒸散发相应增大1%.

由于太阳辐射和日照时数有较好的相关关系,因此本文只选择最高温度、最低温度、相对湿度、平均风速和太阳辐射5个气象因子进行敏感性分析.

2.3 定量估算气象因子变化对参考蒸散发量变化的贡献程度

影响参考蒸散发的因素有很多,本文研究了其中的5个气象因子(日最高温度、日最低温度、日相对湿度、日平均风速和年太阳辐射总量).对由气象因子变化所导致的参考蒸散发的改变量的定量采用公式

式中:ΔEXi——由第i个气象因子改变所引起的参考蒸散发的改变量,mm/a——第i个气象因子的多年平均值;KXi——第 i个气象因子的变化率—参考蒸散发的多年平均值.

3 结果与分析

3.1 年参考蒸散发量的空间分布特征

图2所示为流域内多年平均年参考蒸散发量的空间分布情况.平均年参考蒸散发量在832～1 084mm之间变化,流域内不同地区的蒸散发量表现出显著的差异性.年蒸散发量大于1000mm的地区都出现在淮河以北,小于900 mm的地区都出现在淮河以南.淮河以北、以南的平均年参考蒸散发量分别为984.5mm和923.0mm,总体上,淮河以北的参考蒸散发量大于淮河以南.从表1可以看出,淮河以北的平均太阳辐射量和日照时数都大于淮河以南,并且相对湿度小于淮河以南,因此出现淮河以北参考蒸散发量较大的现象.

图2 淮河流域年均参考蒸散发量的空间分布(单位:mm)Fig.2 Spatial distribution of annual average reference evapotranspiration in Huaihe Basin(unit:mm)

3.2 年参考蒸散发的时间变化特征

图3给出了流域内各站点年参考蒸散发总量的变化率.26个站点中呈下降趋势的有22个,其中有15个通过了置信度为0.05的M-K检验;呈上升趋势的有4个,都未通过置信度为0.05的M-K检验.其变化范围在-5.29～1.38mm/a之间.

总体上,整个淮河流域的参考蒸散发呈下降趋势.从图3还可以看出,参考蒸散发量下降幅度超过2mm/a的站点仅有1个出现在淮河以南地区,其余全都出现在淮河以北.变化趋势介于-2～2mm/a的站点大部分都分布在淮河以南地区.根据以上分析可以大致得出如下结论:淮河以北参考蒸散发的下降趋势较淮河以南显著.为了进一步比较淮河以北、以南的差异,分别对这2个区域取平均年参考蒸散发量,并分析其年际变化情况,如图4所示.从图4可以看出,淮河以北的下降幅度为2.50mm/a,以南为0.55mm/a,淮河以北明显大于淮河以南.

3.3 参考蒸散发对气象因子的敏感性

表2给出了淮河流域参考蒸散发对气象因子的敏感系数.从表2可以看出:只有相对湿度的敏感系数出现负值,表示参考蒸散发随相对湿度的增大而减小;其他4个气象因子的敏感系数值都大于0,表示参考蒸散发量随相应气象因子的增大而增大.总体上,流域以北、以南2个区域,参考蒸散发对相对湿度的敏感系数的绝对值最大,表明参考蒸散发对相对湿度最敏感.相对于淮河以北地区,以南地区的敏感系数较大,也就是淮河以南地区的参考蒸散发对相对湿度更为敏感.其次是最高温度和太阳辐射,两者的敏感系数相差不大,南、北地区间存在差异.参考蒸散发对风速的敏感性次之,最低温度的敏感性最小.

图3 淮河流域各站点ET r ef变化趋势空间分布(单位:mm/a)Fig.3 Spatial distribution of change trends of ET ref at stations in Huaihe Basin(unit:mm/a)

图4 淮河流域参考蒸散发的年际变化情况Fig.4 Inter-annual variation of reference evapotranspiration in Huaihe Basin

表2 淮河流域参考蒸散发对气象因子的敏感系数Table 2 Coefficients of sensitivity of reference evapotranspiration to meteorological factors in Huaihe Basin

3.4 气象因子的时间变化特征

表3给出了流域以北、以南地区各气象因子在近50a内的变化趋势.根据表3可得出以下几点结论:(a)整个流域的平均年太阳辐射量都出现显著下降趋势,淮河以北地区的下降幅度大于以南地区.(b)整个流域的平均日最高温度和日最低温度都出现上升趋势,都通过了显著性检验,最低温度的上升幅度明显高于最高温度.(c)日平均风速在流域上都出现下降趋势,下降幅度较大,且都通过了显著性检验.南、北2个区域的差别不大.(d)相对湿度在以北地区呈现微弱上升趋势,不显著;而在以南地区却出现较显著下降趋势.

表3 淮河流域5个气象因子在1960—2008年的变化趋势Table3 Change trends of five meteorological factors in Huaihe Basin from 1960 to2008

3.5 参考蒸散发量变化原因

图5 流域各站点 KET和ΔET的关系Fig.5 Relationship between K ET andΔET at stations in Huaihe Basin

首先对每个站点计算由各气象因子变化所引起的参考蒸散发的改变量(ΔETi),然后将由最高温度、最低温度、相对湿度、风速和太阳辐射变化所引起的参考蒸散发的变化量(分别表示为 ΔETtmax,ΔETtmin,ΔETRH,ΔETWD和ΔETRs)相加得到由各气象因子变化所引起的参考蒸散发的总改变量(ΔET),并与各站点年参考蒸散发在研究时段内的变化率(KET)进行比较.如图5所示,两者的线性拟合方程为KET=0.9726ΔET-0.644 8,相关系数 R2=0.9681,两者具有很高的相关性.对于大部分站点,|KET|比|ΔET|小.由于影响参考蒸散发的因素有很多,本文只考虑了其中5个气象因子,因此产生了这种现象.但这并不影响根据 ΔETt max,ΔETt min,ΔETRH,ΔETWD和 ΔETRs的大小,分析导致参考蒸散发产生变化的主要原因.表4所示为流域内淮河以北、以南各改变量的区域平均值.根据表4,淮河以北、以南区域平均ΔET为-1.98mm/a和0.14mm/a,而KET的大小分别为-2.5mm/a和-0.55mm/a,2个区域平均的KET均小于ΔET,这与图5所示结果一致.总体上,对参考蒸散发量减少贡献较大的气象因子主要是风速和太阳辐射,最高温度和最低温度对参考蒸散发的影响程度均较小,相对湿度对参考蒸散发的影响只在以南地区表现较为显著.从表4可以看出,对于淮河以北地区,ΔETWD和ΔETRs在ΔET中所占比重较大,表明由风速和太阳辐射量下降所引起的参考蒸散发量的减少对总蒸散发减少量的贡献最大,即造成淮河以北地区参考蒸散发下降的主要原因是风速和太阳辐射量的显著下降.相对于淮河以北地区,以南地区的ΔETWD和ΔETRs较小,而ΔETRH却相对较大,再加上 ΔETtmax和 ΔETtmin在一定程度上增大了参考蒸散发量,因此该区域蒸散发变化趋势不及以北地区显著.从该区域气象变量的年际变化情况也能解释这一现象.以南地区的风速和太阳辐射量下降幅度较以北地区都小,因而由这2个气象因子下降所引起的蒸散发的下降量也较小;而相对湿度呈显著下降趋势,加上最高、最低温度的显著上升,明显增大了该区域的蒸散发,因此以南地区出现了参考蒸散发变化趋势不显著的现象.

表4 不同气象因子变化引起的参考蒸散发的变化量Table4 Changes in ET ref resulting from changes in meteorological factors

4 结 论

a.从整个淮河流域来看,参考蒸散发对相对湿度最敏感,最高温度和太阳辐射的敏感性次之,其次是平均风速,最低气温的敏感系数最小.

b.从整个流域看,年太阳辐射总量出现显著下降趋势,且淮河以北地区的下降幅度较以南地区大.日最高、最低温度以及风速都表现出显著上升趋势,淮河以北、以南地区上升幅度的差异不大.流域相对湿度的变化趋势仅在淮河以南地区表现较为显著.

c.总体上,流域的参考蒸散发量呈现下降趋势,且淮河以北地区的下降趋势较以南地区显著.造成流域内淮河以北地区参考蒸散发量显著减少的主要原因是太阳辐射量和风速的显著下降.淮河以南地区,由于各太阳辐射量和风速的下降幅度都不及以北地区大,因此由这2个气候变量变化所引起的参考蒸散发的变化量也相对较小,并且淮河以南的相对湿度显著下降,这在一定程度上增大了蒸散发量,从而抵消了部分蒸散发下降量,因而蒸散发的变化呈现不显著趋势.

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