1961-2010年鲁南地区参考作物蒸散量时空分异特征及气候归因

2016-01-14张美玲,鹿翠华,陈连侠等

山西农业大学学报（自然科学版） 2015年6期

1961-2010年鲁南地区参考作物蒸散量时空分异特征及气候归因张美玲

1，鹿翠华2，陈连侠2，万庆海1

(1.山东省滕州市气象局，山东滕州 277500； 2.山东省枣庄市气象局，山东枣庄 277800)

摘要：使用鲁南地区6个气象站1961-2010年逐日气象数据和Penman-Monteith方法计算了各站参考作物蒸散量，利用K-W检验、M-K突变检验、回归分析、相关分析等方法对鲁南地区ET0的时空分异特征和影响因子进行分析。结果表明：鲁南地区年ET0平均值在1 000～1 100 mm之间，日照与内陆站差异显著；近50年微山、滕州、费县、枣庄年ET0呈极显著下降趋势，倾向率为-2.56～-3.48 mm·a-1，临沂和日照变化趋势不显著；鲁南地区ET0夏季最大，春季次之，冬季最小；微山、滕州、枣庄、费县夏季ET0气候倾向率占年ET0气候倾向率的49%～67%。年ET0极显著减小的主导因子是平均风速或太阳辐射。夏季ET0极显著减小的主导因子是太阳辐射，内陆站春季、秋季、冬季ET0显著减小的主导因子是平均风速，日照站春季ET0极显著增大的主导因子是水汽压差。

关键词：参考作物蒸散量；Penman-Monteith公式；回归分析；主导因子

收稿日期：2015-07-13修回日期：2015-07-26

作者简介：张美玲(1968-)，女(汉)，山东滕州人，高级工程师，研究方向：气候变化

中图分类号：S161.4文献标识码：A

Variation Characteristics and Climate Explanation of Spatial Distribution and Temporal Variation of Reference Crop Evapotranspiration in South of Shandong from 1961 to 2010

Zhang Meiling1, Lu Cuihua2, Chen Lianxia2, Wan Qinghai1

(1.Tengzhoumeteorologicalbureau,ShandongProvince,Tengzhou277500； 2.Zaozhuangmeteorologicalbureau,ShandongProvince,Zaozhuang277800)

Abstract:Based on the daily observation data of 6 meteorological stations in the South of Shandong from 1961 to 2010, ET0 were calculated using Penman-Monteith formula, then variation characteristics and influencing factors were analyzed by Kruskal-Wallis assay, Mann-Kendall test, regression analysis and correlation analysis and other methods. The results showed that: The annual average ET0 of South of Shandong was between 1000-1100 mm, Rizhao and inland stations were significantly different. The annual average ET0 of Weishan, Tengzhou,Zaozhuang,Feixian has significantly decreased during the last 50 years, the rate was -2.56～-3.48 mm/a, the trends of Linyi and Rizhao were not significant. The ET0 of the summer of South of Shandong was the largest, spring followed and winter was the minimum. In Weishan, Tengzhou, Zaozhuang and Feixian, the ET0 of summer has very significantly reduced the annual ET0 which contributes up to 49%-67%. The dominant factor of the very significant reduction of annual ET0 was the average wind speed or solar radiation. The dominant factor of the very significant reduction of ET0 in summer was solar radiation.The dominant factor of the significant reduction of the ET0 in spring, autumn and winter was the average wind speed. The dominant factor of the very significant increase of the ET0 in Rizhao during spring was vapour pressure deficit.

Key words:Reference crop evapotranspiration; Penman-Monteith formula;Regression analysis; Dominant factor

参考作物蒸散量(ET0)作为水分支出项之一，主要表征大气蒸散能力，在评价气候干旱程度、气候区划、区域水量平衡分析等方面被广泛采用。在农业生产中，参考作物蒸散量不仅是计算作物需水量的重要依据，也是制定灌溉制度的重要参数之一[1]。根据IPCC第五次评估报告，1880-2012年，全球海陆表面平均气温升高了0.85 ℃，全球变暖会影响空气中的水汽含量和大气环流。受气候变化的影响，降水、蒸散等水循环系统也发生了明显变化。高歌等、刘昌明等、倪广恒等、黄会平等运用偏相关分析、敏感性分析、主成分分析等方法对中国ET0时空变化特征及其影响因子进行了定性分析[3～6]。王鹏涛等、曹雯等、王晓东等、马宁等运用敏感系数结合多年相对变化率等方法对华北平原、安徽省、西北地区、淮河流域、黑河流域ET0时空分布特征和影响因子进行了定量分析[7～13]。然而同一地区相同时段选取的气象因子个数不同会导致影响因子定量分析结果出现差异，不同地区不同时段特有的自然气候也会导致的ET0变化特征及其影响因子存在明显的区域差异。

鲁南地区是山东省的主要农业生产基地，从西部湖滨到平原、丘陵，再到东南海滨地形地貌等下垫面特征差异明显，自然气候也差异显著。由于降水量季节分布不均、年际变化大，降水量和农田蒸散量集中度不一致，水资源亏缺制约了当地农业的发展，没有灌溉条件就没有农业的高产和稳产。本文研究鲁南地区ET0的时空分异特征和气候归因以期为农田水利工程规划设计与灌溉用水管理提供一些参考依据。

1研究区域与研究方法

1.1研究区域概况

鲁南地区地处鲁中山区的东南麓，北依鲁中群峰，南接苏北平原，属暖温带季风气候区，四季分明，降水集中，雨热同季，是山东省降水量最多的地方。该地区各气象站基本情况见表1。

表1　气象站基本情况

注：年平均气温、年降水量、年蒸散量数值为1981-2010年平均值。

Note：The value of annual average temperature, annual precipitation and annual ET0are mean value for 1981-2010.

1.2数据来源

本文使用由山东省气象局信息中心提供的鲁南地区微山、滕州、费县、枣庄、临沂、日照6个气象站1961-2010年的历年逐日平均风速、平均水汽压、最高气温、最低气温、日照时数等气象资料计算逐日、月、季、年的ET0值。季节的划分采用气象学标准，即3～5月为春季，6～8月为夏季，9～11月为秋季，12～次年2月为冬季。

1.3研究方法

1.3.1Penman-Monteith方法[1，2]

参考作物蒸散量的计算，采用联合国粮农组织1998年推荐的FAO Penman-Monteith公式求得。Penman-Monteith方法被推荐为计算参考作物蒸散量ET0的唯一标准化方法。计算公式为：

式中各项均依据FAO-56排水灌溉手册进行详细计算。ET0为参考作物蒸散量(mm·d-1)；Rn为作物表面净辐射(MJ·m-1·d-1)；G为土壤热通量(MJ·m-2·d-1)；T为日平均气温(℃)，为日最高气温和日最低气温的平均值；u2为2米高处风速(m·s-1)；es为饱和水汽压(kPa)；ea为实际水汽压(kPa)；Δ为饱和水汽压曲线斜率(kPa·℃-1)；γ为干湿表常数(kPa·℃-1)。

1.3.2统计方法

本文利用Microsoft Excel和DPS数据处理系统[14],采用Pearson相关分析、偏相关分析、一元线性回归、逐步回归、多元线性回归、Kruskal-Wallis检验[15]、Mann-kendall突变检验等方法进行统计分析，并进行显著性检验。

1.3.3气象因子的贡献

通过FAO-PM公式计算出的ET0独立于作物类型、作物生长状况及土壤水分状况，只受气象因素的影响。从PM公式可以看出，ET0是太阳辐射Rs、风速u、水汽压差VPD、水汽压ea及气温T的函数。ET0随时间的变化可分解为：

表明ET0的变化是气象因子共同作用的结果，等号右边的各项分别代表气象因子对ET0的贡献，并规定引起ET0上升为正贡献，引起ET0下降为负贡献。本文对参与ET0计算的平均风速、太阳辐射、水汽压差、水汽压、平均气温、最高气温、最低气温7个因子的运用逐步回归分析进行筛选，将通过α=0.05显著性因子引入回归方程，用多元线性回归分析求出偏相关系数、偏回归系数、贡献率。通过比较各因子对ET0变化贡献率的绝对值，绝对值最大者为影响ET0变化的主导因子。

2鲁南地区ET0变化特征分析

2.1鲁南地区ET0的年代际变化

图1反映了鲁南地区ET0年代际变化情况。微山、滕州、枣庄、费县20世纪60年代ET0最大，到了70年代，除临沂略有增大外，其余各站均有不同程度的减小，其中滕州和微山70年代ET0比60年代大幅减少84.5 mm和95.8 mm；80-90年代临沂和日照ET0持续增大，其余4站继续持续减小，90年代日照和枣庄ET0分别比80年代增大(或减小)70 mm左右；2000-2010年除滕州略有增大外，其余5站均有不同程度的减小，临沂减小幅度最大达88.2 mm。临沂和日照ET01990年代最大。

图1　各气象站ET 0年代际变化 Fig.1　Inter-decadal variation of ET 0 each metecoorological station

对比6站各年代气象要素变化情况(图略)可以发现鲁南地区ET0年代际变化的主要原因是平均风速和太阳辐射共同作用的结果。60年代微山、滕州、费县、枣庄4站平均风速和太阳辐射是各年代中最大(多)的，90年代临沂和日照平均风速和太阳辐射是各年代中最大(多)或次大(多)的。

对6站各年代ET0用K-W检验发现，除临沂各年代间无显著差异外，其余5站年代间有显著差异。其中微山和滕州60年代与80、90年代及2000-2010年差异显著；枣庄2000年代与1960、1980年代差异显著；费县2000-2010年与20世纪60、70年代差异显著，日照90年代与70年代差异显著。对各年代6站ET0用K-W检验发现，60、70、80年代6站间有显著差异，90年代及2000-2010年6站间无显著差异。

2.2鲁南地区ET0的年际变化特征

从表2可以看出，近50年鲁南地区年ET0平均值在1 000～1 100 mm之间，海滨日照最小，湖滨平原微山最大。用K-W检验分析发现日照站与内陆5站差异显著，内陆5站间无明显差异。年ET0极大值在1 160～1 290 mm之间，微山最大；极小值在890～960 mm之间，枣庄最小。极差和标准差都是枣庄站最大，变差系数是日照最大。从图2a距平曲线可以看出，微山、滕州、枣庄、费县4站年ET0均呈极显著下降趋势，倾向率为-2.56～-3.48 mm·a-1，费县最大。图2b显示临沂和日照变化趋势并不显著。

图2c累积距平曲线可以看出，微山、滕州、枣庄、费县4站年ET0明显分为偏多和偏少两个阶段，各站转折时间不同，微山和滕州在70年代初，枣庄和费县在80年代末。图2d显示临沂和日照大致可分为偏少—偏多—偏少三个阶段。

表2　各气象站年 ET 0特征值

图2　各气象站年ET 0距平和累积距平变化曲线 Fig.2　Interannual variation of ET 0 anomaly (ab)and accumulative anomaly(cd) in each meteorological station

将鲁南地区6站年ET0用M-K方法结合滑动t检验作突变分析，发现各站均有气候突变发生。70年代初期滕州和微山年ET0先后发生气候突变，80年代末期日照、费县和枣庄年ET0先后发生气候突变，1998年临沂年ET0发生气候突变。突变后内陆站年ET0平均值减少了6.0%～9.1%，海滨日照站平均值增加了4.4%。用K-W检验突变前后年ET0发现均存在显著差异。

2.3鲁南地区ET0四季变化特征

图3和表3显示了各气象站ET0季节变化情况。各站均是夏季ET0值最大，春季次之，冬季最小。春夏季海滨日照ET0小于内陆站，秋冬季高于内陆站。

春季ET0在280～350 mm之间，地处丘陵的费县最大，日照最小，占年ET0的28%～32%之间。夏季ET0在360～440 mm之间，微山最大，日照最小，占全年36%～40%之间。秋季ET0在210～250 mm之间，日照最大，滕州最小，占全年的20%～24%之间。冬季ET0在100～120 mm之间，日照最大，滕州最小，占全年的9%～12%之间。对各季节6站ET0用K-W检验发现，春夏秋三季日照站内陆5站均有显著差异，秋季滕州和临沂也有显著差异，冬季日照与微山、滕州、费县3站有显著差异。

表3　各气象站 ET 0四季特征值

注：*、**、***分别表示趋势系数通过a=0.05、0.01、0.001的显著性检验。表5同。

Note: *,**,*** respectively indicate that the trend coefficient througha=0.05、0.01、0.001 to have a significant test. Table 5 same.

图3　各气象站年ET 0距平和累积距平变化曲线 Fig.3　Interannual variation of ET 0 anomaly (ab)and accumulative anomaly(cd) in each meteorological station

从各季变化趋势来看，春季微山、枣庄、费县的ET0呈现显著减小趋势，倾向率为-6.6～-9.3 mm·10 a-1，费县达极显著水平，而日照呈极显著增大趋势，倾向率为8.7 mm·10 a-1；夏季微山、滕州、枣庄、费县呈极显著减小趋势，倾向率为-13.8～-18.2 mm·10 a-1；秋季滕州、费县呈显著减小趋势，倾向率为-4.5～-6.0 mm·10 a-1；冬季滕州、枣庄、费县呈显著减小趋势，倾向率为-2.6～-2.8 mm·10 a-1。

对比年ET0倾向率可以发现，微山、滕州、枣庄、费县4站夏季倾向率所占百分比最大，达49%～67%，其次是春季为16%～27%，秋季为6%～17%，冬季最小为2%～10%。

3鲁南地区ET0变化影响因子分析

在全球变暖的背景下，近50年来世界各地的ET0大多呈下降趋势[4]，这一现象被称作“蒸发悖论”并受到广泛关注，主要归因于太阳辐射的减少和风速的下降。太阳辐射减少使蒸散所需的能量减少，风速下降使蒸散所需动力减小。由于ET0影响因子众多，其变化与各气候要素的变化的时空差异复杂多样，在不同区域的特定气候条件下，同一气候要素对ET0的作用也不尽相同。

近50年来鲁南地区平均气温呈极显著上升趋势，降水量呈不显著减少趋势，除临沂外平均风速和太阳辐射均呈显著下降趋势，水汽压差均呈显著增大趋势(表略)。为了深入分析鲁南地区ET0的变化原因，本文对参与ET0计算的平均风速、太阳辐射、水汽压差、水汽压、平均气温、最高气温、最低气温7个因子的年及四季历年值运用逐步回归分析进行筛选，将通过α=0.05显著性因子引入回归方程，用多元线性回归分析求出偏相关系数、偏回归系数，求出贡献率来分析ET0年际变化的影响因子。

偏相关系数是在扣除或固定某两个变量以外的其他变量对他们的影响以后，这两个变量之间的相关程度，它反映了事物间的本质联系，绝对值越大，偏相关程度越大，常用于表示各变量的相对重要性。

3.1ET0年际变化影响因子偏相关分析

通过对各站ET0年及四季历年值逐步回归分析发现，通过α=0.05显著性检验引入回归方程的因子有3～5个，除费县冬季线性回归方程决定系数在0.88外，其余回归方程决定系数在0.90以上。ET0与平均风速、太阳辐射、水汽压差、最高气温呈正相关，与水汽压、平均气温、最低气温有时呈负相关。

从表4可以看出，年ET0年际变化与平均风速、太阳辐射、水汽压差三项相关程度最大，除费县水汽压差外，偏相关系数均在0.80以上，与气温项和水汽压相关程度明显偏弱。

注：RS-太阳辐射，u-平均风速,VPD-水汽压差，ea-实际水汽压,T-平均气温，Tmax-最高气温,Tmin-最低气温；表中偏相关系数按照递减顺序排列，“-”代表偏相关系数为负值；粗斜体表示偏相关系数≥0.80。

Note：RS-solar radiation，u-average wind speed,VPD-vapour pressure deficit，ea-Autual vapor pressure,T-Mean temperature，Tmax-Maximum temperature,Tmin-Minimum temperature；The partial correlation coefficients are arranged in descending order.，“-” Representative partial correlation coefficient is negative；Bold Italic said partial correlation coefficient≥0.80.

春季ET0与平均风速、水汽压差、太阳辐射三项相关程度最大，夏季ET0与太阳辐射、水汽压差相关程度最大，秋冬季ET0与平均风速、水汽压差相关程度最大。

3.2年及四季ET0变化的主导因子分析

从表5可以看出，年及四季ET0相对变率绝对值≥10%的都发生了显著变化。多元线性回归方程拟合的各站影响因子的总贡献率与一元线性方程拟合的年及四季ET0相对变化率差值绝对值最大仅为0.9%。

年ET0呈极显著减小的微山、滕州、枣庄、费县4站太阳辐射和平均风速也呈极显著减小趋势为负贡献，水汽压差呈显著增大趋势为正贡献，气温项呈显著升高但正贡献很微小。微山太阳辐射贡献率绝对值最大是主导因子，滕州、枣庄、费县平均风速贡献率绝对值最大是主导因子。临沂各项变化趋势均不显著，日照平均风速和太阳辐射呈显著减小趋势为负贡献，水汽压差和最高气温呈极显著增大趋势为正贡献，临沂和日照均是水汽压差贡献率绝对值最大，是主导因子，但由于正负贡献率值差别不大，基本互相抵消，所以两站ET0变化趋势不显著。

从四季ET0变化主导因子可以看出，6站夏季ET0变化的主导因子均是太阳辐射。滕州、枣庄、费县3站秋冬春变化的主导因子是平均风速。微山站冬春季ET0变化的主导因子是平均风速，秋季是水汽压差。临沂站冬春季ET0变化的主导因子是平均气温，秋季是水汽压差。日照站春秋季ET0变化主导因子是水汽压差，冬季是最高气温。

结合四季变化趋势显著水平与其主导因子综合分析可以发现：夏季ET0呈显著减小的微山、滕州、枣庄、费县站的主导因子是太阳辐射，春季ET0呈显著增大的海滨日照站的主导因子是水汽压差，春秋冬季三季ET0呈显著减小的内陆站的主导因子均是平均风速。

4结论

(1)鲁南地区ET0微山、滕州、枣庄、费县60年代最大，临沂和日照90年代最大。对各年代6站ET0用K-W检验发现，60、70、80年代6站间有显著差异，90年代及2000-2010年6站间无显著差异。

表5　各气象站年及四季 ET 0影响因子贡献率/%

注：粗斜体代表最大贡献率，粗体站名ET0发生显著变化。

Note: Bold italic represent the largest contribution rate,ET0of bold station name.have a significant change.

(2)年ET0平均值在1 000～1 100 mm之间，海滨日照最小，与内陆站差异显著。近50年微山、滕州、费县、枣庄年ET0均呈极显著下降趋势，倾向率为-2.56～-3.48 mm·a-1，临沂和日照变化趋势不显著。70年代初期至90年代末期鲁南地区年ET0先后发生气候突变，突变后内陆站年ET0平均值减少了6.0%～9.1%，海滨日照站平均值增加了4.4%。用K-W检验突变前后年ET0发现均存在显著差异。

(3)鲁南地区ET0夏季最大，春季次之，冬季最小。春夏季海滨日照ET0小于内陆站，秋冬季高于内陆站。费县四季ET0均呈显著减小趋势，日照仅春季ET0呈极显著增加趋势，临沂四季ET0变化趋势均不显著。微山、滕州、枣庄、费县夏季ET0倾向率占年ET0倾向率的49%～67%。

(4)鲁南地区年ET0极显著减小的主导因子滕州、枣庄、费县是平均风速，微山是太阳辐射；夏季ET0极显著减小主导因子均是太阳辐射。内陆春季、秋季、冬季ET0显著减小主导因子均是平均风速，日照春季ET0极显著增大的主导因子是水汽压差。

参考文献

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