北方农牧交错带参考作物蒸散量时空变化与成因分析*6

2016-05-27李英杰延军平王鹏涛陕西浙范大学旅游与环境学院西安710062

中国农业气象 2016年2期

李英杰，延军平，王鹏涛（陕西浙范大学旅游与环境学院，西安 710062）

李英杰，延军平**，王鹏涛
（陕西浙范大学旅游与环境学院，西安 710062）

摘要：利用北方农牧交错带46个气象站1961-2013年气象资料，采用Penman-Monteith公式法计算该地区参考作物蒸散量(ET0)、ET0对气象因子的敏感性系数、气象因子对ET0的贡献率，并通过趋势分析、GIS空间插值方法对这些指标的时空变化进行分析。结果表明：（1）北方农牧交错带年ET0平均值在839～1097mm，近53a来以0.21mm · a-1的速率减小。（2）空间分布上，ET0总体呈现“一高二低”的分布格局：陕北高原为高值区，大兴安岭北部高纬地区、青东农区及陇中片区为两大低值中心区。且陕北高原、陇中及青东农区61%的站点ET0平均以0.85mm·a-1（P＜0.05）的趋势递增，而吉林西部、科尔沁沙地、辽西地区则呈明显减小趋势。（3）气象因子对ET0的贡献受ET0对气象因子的敏感性和气象因子的相对变化共同影响，其中北方农牧交错带ET0对相对湿度最敏感，其次为平均风速；但近53a来风速呈极显著下降趋势，下降速率达0.0154m·s-1·a-1（P＜0.001），因此，综合分析结果表现为风速对ET0的贡献量最大，说明北方农牧交错带ET0下降主要归因于风速的降低。

关键词：参考作物蒸散量；Penman-Monteith公式；敏感性系数；北方农牧交错带

李英杰,延军平,王鹏涛.北方农牧交错带参考作物蒸散量时空变化与成因分析[J].中国农业气象,2016,37(2):166-173

在全球气候变暖的大背景下，区域气温、降水发生了显著变化[1]，大气水循环的加速，致使区域水资源时空不均衡性更为严重。参考作物蒸散量是表征大气蒸散能力，健价气候干旱程度、植被耗水量、农作物需水量、生产潜力以及水资源供需平衡的重要指标[2]。因此，近年来有关气候变化对参考作物蒸散量影响的研究受到学术界越来越广泛的关注[2-4]，国外学者研究表明，20世纪60年代以来，除个别国家和地区ET0呈现增加趋势外，全球大部分国家和地区ET0均呈减小趋势[3,5]。国内学者近年对中国全境及各区域ET0的变化趋势进行了探讨，结果显示，全国绝大多数地区的年ET0呈现减少趋势，南方地区减少趋势更为明显。

中国北方农牧交错带地处半湿润半干旱地区，降水较少、蒸发强烈，生态环境脆弱，是中国自然环境变化的一级敏感带[6]。近年来，对自然资源的不合理开发利用，导致该区域耕地比例增加，林地、草地减少，土壤沙漠化等生态问题严重[7]。有关研究表明，该地区近50a气温呈显著线性上升趋势，年平均降水量总体减少40.0mm左右，绝大部分地区呈持续暖干化趋势[8-9]，干旱灾害频率增加[10]，但有关其参考作物蒸散量的时空变化及其成因的研究鲜有报道[4]。因此，本文以北方农牧交错带为研究区，采用FAO推荐的Penman-Monteith公式，利用北方农牧交错带及周边46个气象站点1961-2013年逐日观测数据，对ET0的时空变化特征、气象要素敏感性及对ET0的贡献率进行分析,以探究华北农牧交错带ET0下降的主导气候因素，从而明晰气候变化对北方农牧交错带水循环的影响，以期为科学健价该地区气候干湿状况、合理开发调配水土资源提供参考依据。

1　数据与方法

1.1研究区概况

农牧交错带又称为农牧过渡带，属半湿润和半干旱气候带的交错地带。该区域以草地和农田大面积交错而形成典型的景观特征，是自然群落与人工群落相互镶嵌的生态复合体[11]。本文中北方农牧交错带[12]北起大兴安岭西麓的呼伦贝尔，向西南延伸，经内蒙古东南、冀北、晋北、陕北、鄂尔多斯高原，直至宁夏南部、甘肃中部和青海东部。地理位置介于100°55′-124°45′E和34°50′-48°30′N，在行政范围上包括20个市辖区、177个县（旗），总面积72.6 万km²[13]。区域气候多变，年平均气温2～8℃，年平均降水量300～450mm，年际降水量变化大。研究区及站点分布见图1。

图1　北方农牧交错带46个气象站点（·）分布Fig. 1　Locations of 46 meteorological observation stations(·) in farming-pastroral ecotone of northern China

1.2数据来源与处理

北方农牧交错带区域内及周边共46个气象站点1961-2013年的气象资料及站点经纬度（逐日平均气温、最高气温、最低气温、平均风速、平均相对湿度、日照时数等）均来自中国气象科学数据共享服务网地面观测日值数据集，个别站点缺失的数据按照线性回归法进行插补。90m分辨率DEM影像数据来自地理空间数据云。文中采用的四季按3-5月为春季、6-8月为夏季、9-11月为秋季、12月-翌年2月为冬季进行划分。

1.3研究方法

1.3.1参考作物蒸散（ET0）的计算

采用联合国粮农组织（FAO）1998年Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量[14]。其中取a=0.25，b=0.5[15]，其余参数的计算均采用FAO标准参考文献[16]。

1.3.2ET0变化趋势分析及空间插值方法

变化趋势分析主要采用气候倾向率法[17]。空间插值方法采用ArcGIS10.0中的Kring插值技术[18]。

1.3.3ET0对气象因子敏感性分析方法

敏感系数是体现ET0对气象因子敏感性的主要指标，已成为判断气象因子对扰动的有效方法，并得到广泛应用[19-20]。其计算式为

式中，Vi为气象因子，SVi为相应气象因子的敏感系数。敏感系数绝对值的大小反映了气象因子对ET0影响的大小，绝对值越大说明气象因子对ET0的影响越大[21]。

1.3.4气象因子对ET0的贡献率

Yin等[22-25]提出将单个气象因子的敏感系数ViS与该要素的多年相对变化RCV相乘，得到该要素对ET0变化的贡献ConVi，即

式中，n为研究年限，本文取值为53，TrendVi为气象因子Vi的年气候倾向率。

2　结果与分析

2.1年参考作物蒸散量的时空变化特征

2.1.1年际变化

由图2a可见，1961-2013年，北方农牧交错带内各站年ET0平均值在839～1097mm。该区存在1个明显的高值区和2个低值区：陕北高原（延安、榆林、运城、盐池、银川）为高值区，参考作物蒸散量在1050mm以上；大兴安岭北部高纬地区（嫩江、克山、扎兰屯、安达、齐齐哈尔、西乌珠穆沁旗、乌兰浩特）、青海高原东部（合作、西吉、西宁、榆中）为两大低值区，ET0普遍低于940mm。

年ET0的线性变化趋势分析结果显示（图2b），ET0总体以0.21mm·a-1速率减小，并存在10～20a的波动周期：20世纪60-80年代初ET0呈增加趋势，80年代中期开始持续减小，并在1996年达到最低值，此后又呈回升趋势，在2009年达到极值后又开始下降。总体上，ET0年代际变化呈现先增加后减少，近10a又呈增加的趋势。由年ET0倾向率的空间分布（图2a）可以看出，陕北高原、陇中及青东农区61%的站点ET0平均以0.85mm·a-1（P＜0.05）的趋势递增，而吉林西部、科尔沁沙地、辽西地区减小趋势明显。

图2　1961-2013年年ET0倾向率的空间分布（a）及全区平均年ET0距平值的变化过程（b）Fig. 2　Distribution of annual ET0and its change rate(a) and the annual ET0anomaly(b) in the study area from 1961 to 2013

图3　1961-2013年各年代ET0的空间分布Fig. 3　Distribution of the decadal ET0in study area from 1961 to 2013

2.1.2年代际变化

由图3可见，各年代际ET0的空间分布格局与年ET0（图2a）相似，均呈现东北地区、青黄高原东部低，陕北和华北地区高的特点，但有两个片区出现明显波动变化，一是东北段的辽西地区及科尔沁沙地，自20世纪60年代开始持续减小，其中90年代减小幅度最大，而从2001年之后，又呈缓慢增加趋势。另一个是陕北高原及吕梁山脉区域，该区一直以来是ET0高值区，近53a来经历了先增大（60-70年代），后减小（70-80年代），然后又持续增大（80年代-2013年）的过程。而青东地区、陇中以及大兴安岭以北高纬地区年代际变化基本不明显。

图4　1961-2013年全区平均主要气象因子的变化趋势Fig. 4　Change trend of four main meteorological factors in the study area from 1961 to 2013

2.2主要气象因子的时空变化特征

由图4可见，近53a来，北方农牧交错带升温速率达到0.032℃·a-1（P<0.001），远高于全国平均增温水平[23]。气温升高，ET0减少，说明北方农牧交错带也存在“蒸发悖论”现象[13]。而相对湿度、平均风速及日照时数均呈极显著下降趋势（P<0.001），风速下降趋势尤为突出，递减速率达0.0154m·s-1·a-1，高于近50a来中国近地面平均风速0.124m·s-1·a-1的平均水平。

从气象因子的空间变化看（图5），温度高值区往往也是增温速率较大的地区，如陕北高原区、科尔沁沙地片区；其次增温速率较大的地区为东北大兴安岭以东地区（图5a）。相对湿度呈现由东北向西南递增的空间分布格局，由图5b可以看出，尽管陕北高原、青海高原东部相对湿度较高，但近53a来其下降速率较快。平均风速呈由西南向东北增大的空间格局，但东北片区风速下降速率几近陕北高原、青东农区的2倍（图5c）。由图5d可见，越靠近东北日照时数越长，近53a来大兴安岭以东、吕梁山脉地区日照时数下降趋势明显（P<0.05）。

2.3年ET0对主要气象因子的敏感性分析

由图6可见，ET0对不同气象因子敏感性呈现明显的空间分异，对平均气温的敏感性呈由西北向东南递增的规律，对相对湿度和平均风速敏感性从西南向东北递增，而日照时数敏感性正好相反，呈东北向西南递增趋势，这可能与该区海拔高度自东北向西南递增有关。同时也可看出，科尔沁沙地既是平均温度敏感性的高值中心，同时也是相对湿度和平均风速敏感性高值中心，表明ET0在科尔沁沙地地区对气候变化最为敏感；4个气象因子中仅日照时数在研究区西北段的青东、陇中高海拔地区及陕北高原区形成高值中心，这可能与当地海拔高度、地形等有关。

图5 1961-2013年气象因子多年平均值及其气候倾向率的空间分布Fig. 5 Spatial distribution of meteorological factors’s mean value and their change rate from 1961 to 2013

图6　ET0对主要气象因子变化敏感系数的空间分布Fig. 6　Spatial distribution of meteorological factors’ sensitivity to ET0

2.4主要气象因子对ET0的贡献率

计算表明，平均气温、相对湿度、平均风速、日照时数对ET0的贡献率分别为2.7%、3.6%、-6.9%、-1.5%，可见，风速对该地区ET0的贡献率最大，其次为相对湿度，说明北方农牧交错带引起ET0变化的主导因素是风速。由上分析可知，尽管ET0对相对湿度的变化最敏感，但由于其多年相对变化较小，故并不是该地区ET0下降的主导因素。4个主要气象因子对ET0的综合贡献率为-2.1%，故ET0呈下降趋势。研究区各站点平均气温对ET0均呈正贡献，且呈明显的东北西南走向，即越往西南贡献率越大（图7a）；绝大多数区域相对湿度对ET0也呈正贡献，仅辽西、陕北高原以西部分地区呈负贡献（图7b）；平均风速对ET0的负贡献率绝对值高值主要集中在东北部（图7c），由图5c和图6c亦知东北部平均风速下降速率最大且对ET0的敏感性最为显著；日照时数对ET0的负贡献主要集中在吕梁山脉地区，而在其西北部和东北部贡献率绝对值则较低（图7d），这与图5d所呈现的趋势也一致。

图7　各气象因子对ET0贡献率(%)的空间分布Fig. 7　Spatial distribution of meteorological factors’s contribution rate (%) to ET0

3　结论与讨论

（1）北方农牧交错带ET0多年平均值在839～1097mm，高于全国但低于西北和华北地区。受复杂地理环境和气候条件的影响，ET0空间上总体呈现“一高二低”分布格局：陕北高原为高值区，大兴安岭北部高纬地区、青东农区及陇中片区为两大低值中心区。

（2）近53a来北方农牧交错带年ET0以平均0.21mm·a-1的速率下降，并存在10～20a的波动周期。空间上，科尔沁沙地及辽西片区和陕北高原及吕梁山脉片区两个片区ET0年代际波动变化频繁且显著，是研究农牧交错带气候变化的重点关注区。

（3）近53a来北方农牧交错带增温趋势极显著（P ＜0.001），相对湿度、平均风速及日照时数均呈极显著下降趋势（P＜0.001）。增温速率较大的地区集中在陕北高原区、科尔沁沙地片区；相对湿度和日照时数减小速率最明显的区域集中在东北大兴安岭以东、陕北高原及吕梁山脉一带；平均风速减小幅度最明显的区域则主要集中在东北地区。

（4）在4个气象因子中，ET0对相对湿度的变化最敏感，风速次之，对平均气温变化的敏感性最小。ET0对平均温度和平均风速的敏感性呈上升趋势（P ＜0.05），而对相对湿度的敏感性趋于减小。风速对ET0的贡献率最大且主要集中在东北部，其次为相对湿度，说明北方农牧交错带ET0变化的主导因素是风速。

参考作物蒸散量是健价区域农业气候干旱程度以及水资源供需平衡的重要指标，敏感系数法为定量研究ET0变化的驱动机理提供了参考。国内诸多学者也从气象因子敏感性的角度进行了积极探索，研究表明，不同区域ET0对气象因子的敏感性存在明显差异，其中东北地区[25]对气温最敏感，而西北地区[26]则对太阳总辐射最敏感，黄土高原区[19]对水汽压敏感性最强。然而，气候敏感性仅从一方面反映了气象因子在同等变化程度条件下对ET0的扰动情况，另一方面气象因子的相对变化率对ET0变化也有重要影响。因此将气候敏感性与气象因子的相对变化相结合来定量分析北方农牧交错带ET0变化的原因则具有特殊意义，并被证明用以解释区域参考作物蒸散量变化的原因具有可行性。引起ET0变化的原因具有多样性和复杂性，除气候因素外，还与人类活动、土地利用变化等有关，因此，还有待结合遥感影像资料从更加综合的视角作进一步研究分析。

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Temporal and Spatial Change and Causes Analysis of the Reference Crop Evapotranspiration in Farming-Pastroral Ecotone of Northern China

LI Ying-jie, YAN Jun-ping, WANG Peng-tao
(College of Tourism and Environmental，Shaanxi Normal University, Xi’an 710062，China)

Abstract：Based on the FAO Penman-Monteith equation and the meteorological dataset in farming-pastroral ecotone of northern China during 1961 to 2013，ET0and its sensitivity coefficients to meteorological factors were studied by using trend analysis and spatial interpolation methods．The results showed that the mean annual ET0was 839-1097mm and decreased slightly at the rate of 0.21mm×y-1during the study period. 61% meteorological stations in eastern Qinhai, mid-Gansu and the northern Shaanxi plateau showed an increasing trend of 0.85mm·y-1（P＜0.05），while in Horqin sandy land and the western Liaoning the ET0declined significantly. The meteorological factors’ contribution to ET0was influenced by two aspects: the sensitivity coefficient and relative change rate of the meteorological factors. The sensitivity analysis showed the relative humidity was the most sensitive factor among the four main meteorological factors, followed by the wind speed, sunshine hours, mean temperature. But the wind speed decreased dramatically at the rate of 0.0154m×s-1×y-1（P＜0.001）in recent 53 years, and the comprehensive result was that wind speed had the largest contribution to ET0, followed by relative humidity, which illustrating that the declination of ET0was due to the deceleration of wind speed.

Key words：Crop evapotranspiration; Penman-Monteith; Sensitivity coefficients; Farming-pastroral ecotone of northern China

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.02.006

* 收稿日期：2015-08-07**通讯作者。E-mail：yanjp@snnu.edu.cn

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（15JJD790022）“西北重大灾害时空统计规律与防灾对中研究”；国家社会科学基金重点项目（14AZD094）“西部重大灾害时空规律的统计研究”；国家社会科学基金重点项目（14XKS019）“中国丝绸之路经济带生态文明建设健价与路径研究”

作者简介：李英杰（1990-），硕士，主要从事全球变化与区域灾害防治研究。E-mail：lyj@ snnu.edu.cn

中国农业气象

2016年2期