新旧两种探测技术对蒸发差异性分析

罗永祥，王 祥，龙正菊

(贵州省福泉市气象局，贵州 福泉 550500)



新旧两种探测技术对蒸发差异性分析

罗永祥，王 祥，龙正菊

(贵州省福泉市气象局，贵州 福泉 550500)

利用福泉国家气象观测站新30 a资料(1981—2010年)的小型蒸发观测资料与2014年、2015年自动大型蒸发传感器观测资料进行比较，统计分析了影响蒸发的主要因素。结果表明：新旧两种探测技术蒸发量差异比较大，新探测年、月、日蒸发量明显小，夏秋季差异大、冬春季差异较小。重点分析了两种探测手段对实际蒸发量的影响因素及提高蒸发观测值的方法，认为自动大型蒸发传感器数据更准确，更接近真实值。

探测；蒸发；传感器；差异

1 引言

蒸发是国务院气象主管机构规定开展的观测项目。气象站测定的蒸发量是水面(含结冰时)蒸发量，它是指一定口径的蒸发器中，在一定时间间隔内因蒸发而失去的水层深度，以毫米(mm)为单位，取1位小数[1]。影响蒸发量的主要因素有空气温度、湿度及流动速度(也就是风)。

随着大气探测技术的发展，目前多采用了自动传感技术取代了以前的人工器测项目，蒸发也不例外。以前对蒸发方面的研究多为影响因子的研究或应用研究，而针对两种不同探测技术差异性研究则不多，差异性这么大也未引起业务管理部门的足够重视，而其他要素的自动探测仪器与人工观测值相差不大，如气温、气压等。因此，分析一地区因探测技术的改变而对蒸发的影响，对于我们利用蒸发资料开展气候影响评估、制作服务材料或对外开展服务具有重要的指导意义。不要一比较就说蒸发偏少多少，两种不同的探测技术，不具可比性，或至少需要订正说明。

2 资料与方法

本文使用福泉国家气象观测站新30 a资料(1981—2010年)的小型蒸发观测资料与2014年、2015年自动大型蒸发传感器观测资料对蒸发的年、月、日值对比分析。

通过统计对比，发现蒸发的年、月值及日极值与相应天气要素值密切相关，蒸发量与环境空气温度、湿度、风速有关。一般认为空气温度越高、湿度越小、风速越大，则水汽蒸发越快，蒸发量越大。蒸发量还与日照和降水有关。这也说明为什么蒸发月、日最大值出现在炎热的夏季，年极大值出现在气温偏高、日照充沛、降水偏少的年份。

3 结果与分析

3.1 蒸发的年变化分析

选取福泉国家气象观测站30 a蒸发量最大的2 a、最小的2 a与新探测技术后的2014年、2015年蒸发量以及当年的年气温、降水、相对湿度、日照等气象因子进行比较，详见表1，得出蒸发的年际变化很大，蒸发与年平均气温、日照等呈正相关，与年降水量、相对湿度等呈负相关，新探测技术探测值明显小，仅2 a就双双打破30 a蒸发的最低极值。

表1 年蒸发量及气温、降水、相当湿度、日照气象资料

3.1.1 30 a蒸发量最大的2 a分析 蒸发量的最大年极值出现在2011年，年蒸发量为1 377.2 mm，该年出现历史罕见的夏秋冬春连旱，年降水量仅为868.4 mm，为1981年以来历史第2低值，只多于1989年的793.5 mm；该年的年平均相对湿度为历史最低值，为71%，比历年平均相对湿度低了10个百分点。次值出现在1998年，年蒸发量为1 320.7 mm，而该年的日照为1 383.5 h，为1981年以来日照最充沛年；年均温为15.8 ℃，也为1981年以来福泉气温的第2高值，仅低于2013年的15.9 ℃。可以看出气温高，日照充沛，相对湿度低，降水量偏少，则蒸发量大。

3.1.2 30 a蒸发量最小的2 a分析 蒸发的最小年极值出现在1982年，年蒸发量为1 020.5 mm，该年年平均气温14.6 ℃，较常年平均偏低；年降水量1 379.0 mm，降水日数203 d，雨日明显偏多，年总降水量为1981年以来第3多年，仅少于2002年的1 498.3 mm和1999年的1 448.1 mm。次值出现在2012年，年蒸发量为1 025.9 mm，该年年平均气温14.2 ℃，较常年平均明显偏低，是自1981年以来福泉平均年气温第2低年，仅高于1984年的13.8 ℃；年降水量1 208.2 mm，而日照仅为773.1 h，为30 a来日照最寡之年。可以看出气温低，日照寡，降水量偏大、雨日多，则蒸发量小。

3.1.3 2014年、2015年蒸发量分析 新探测技术2014年蒸发量为736.9 mm，2015年蒸发量为712.6 mm，比30 a平均值1 193.2 mm偏少了近4成，比历史最低极值也低了近3成，蒸发历史最低极值瞬间被打破。气象要素极值被打破，除非出现极端天气，而从表1看2014年、2015年的气象资料，显然不成立。2 a的气温较常年偏高，虽降水略偏多，日照偏少较多，但如果是老的探测技术，年蒸发量至少也在1 000 mm以上。说明新探测技术蒸发值比老探测技术明显偏小。

3.2 蒸发的月变化分析

选取福泉国家气象观测站30 a平均及2005年、2010年小型蒸发观测资料与2014年、2015年自动大型蒸发传感器观测资料的月值进行比较，详见表2，发现蒸发月值明显呈偏小趋势，幅度达 3成以上，7月、8月、9月差异更大。从图1可以看出，采用自动大型蒸发传感器观测后，2 a时间只有2014年1月和12月蒸发量值在30 a平均值之上，其余月份均远低于平均水平。2015年7月蒸发值91.3 mm，比30 a 7月蒸发平均值156.6 mm偏少65.3 mm，比2005年7月203.3 mm偏少112 mm。经统计，2015年7月91.3 mm的月蒸发量比1981—2010年30 a间7月蒸发量的最低值115.7 mm(出现在1999年)低了不小，可以说历史最低极值瞬间被打破。8月、9月差值也很大，情况也差不多，历史最低极值瞬间被破。和年蒸发量一致，月蒸发量大小与气温、降水、相对湿度、日照等气象因子紧密相关，蒸发的月际变化很大，夏季大，冬春季小。新探测技术蒸发月值明显偏小，夏秋季较冬春季差异更明显。

表2 福泉国家气象观测站蒸发月值 (单位：mm)

图1 福泉国家气象观测站蒸发月值变化曲线Fig.1 The mutative curve of monthly evaporation value in Fuquan National Meteorological Observation station

3.3 蒸发的日值变化分析

同样统计蒸发的日值，日蒸发一般晴天值大，阴雨天值小，夏秋季值大，冬春季值小。新探测技术日最大值较老探测技术明显偏小，经统计2014年、2015年日蒸发资料，发现日蒸发值很少超过6 mm，即便是炎热的夏天。全年90%以上的日蒸发量在1.5～5.0 mm之间，最大为2015年6月28日的5.1 mm，该日日照充沛，为10.6 h，气温较高，日均温28.3 ℃，平均风速4.1 m/s，平均相对湿度72%。而统计30 a日蒸发值，最大值为12.5 mm，出现在2011年8月15日，该日日均气温28.5 ℃，日照12.2 h，平均相对湿度52%，平均风速3.6 m/s。通过比较发现，在天气差异不大的情况下，新旧两种探测技术测得的日蒸发量相差1倍以上。夏秋季晴热少雨时段的小型日蒸发值多在6～9 mm之间，遇高温晴热天气日蒸发量往往超过10 mm。

为验证日蒸发量大小，福泉地区晴热的夏季日蒸发量能否达到10 mm左右，笔者于2016年7月26—30日连续做了5 d试验：见图2，用口径不一的3个平底盆，在每日20 h正点观测时次分别盛上10 mm深的水层，水平放置于观测场外，次日20 h检查剩余的水层深度，结果发现这5 d水盆的水层都没有蒸发干掉，仅失去一半多，口径小的水盆水层失去稍深一点。这5 d福泉均以晴间多云天气为主，日蒸发值4～6 mm，试验结果与自动大型蒸发值比较吻合。当然由于试验的时间短，采用的水盆材质不一，且没有进行精确的测量比较，结果缺乏科学性。

图2 在观测场外用口径不一的3个平底盆做日蒸发试验Fig.2 Making daily evaporation test with three different flat bottomed basins outside the observatory

3.4 新旧两种探测技术对蒸发值影响分析

3.4.1 探测方法不同 气象上常用小型蒸发皿或大型蒸发器观测蒸发量[2]，见图3。小型蒸发器是为口径20 cm，高约10 cm的金属圆盆，口缘镶有内直外斜的刀刃形铜圈，为防止鸟兽饮水，器口附有一个上端向外张开成喇叭状的金属丝网圈。每日20 h正点人工观测，测量前1 d 20 h注入的20 mm清水(即今日原量)经24 h蒸发剩余的水量，倒掉后再重新量取20 mm清水注入蒸发器内，作为次日的原量。蒸发量=原量+降水量-余量。

图3 大、小(左)型蒸发观测仪器Fig.3 Large and small evaporation observation instrument

自动大型蒸发传感器一般采用超声原量测距和连通器原量，通过计算水面高度得出单位时间内的蒸发量。测量探头通过检测测量筒内超声波脉冲发射和返回的时间差来测量水位变化情况并转化成电信号输出。整套蒸发测量系统由水位测量探头、测量筒、蒸发筒(由白色玻璃钢制作，是一个器口面积为3 000 cm2，有圆锥底的圆柱形桶，器口正圆，口缘为内直外斜的刀刃形)、连通器、水圈、小百叶箱等组成。测量筒和测量探头置于小百叶箱内，使用连通管和大型蒸发桶相连，大大降低水面波动对蒸发测量的影响，有效提高测量准确度和稳定性。自动大型蒸发24 h连续观测，每小时观测一个小时蒸发值，24 h的小时蒸发值累加，即为该日的日蒸发量。

3.4.2 新旧两种探测技术可能误差分析 小型蒸发人工观测误差不容忽视，每个观测员由于观测习惯、工作责任心、观测时机等，会造成一定误差。小型蒸发皿及测量雨量杯附着的水量也会造成误差。小型蒸发受降水影响更是不得不提，为防止雨水溅入，业务要求下雨了要及时取下金属丝网圈，以防雨水溅入，或雨下大了要防止水溢出，要求同时对小型蒸发皿和蒸发雨量筒加盖，因时机和同步问题会造成不小的蒸发误差。还有小型蒸发安装的高度要高，不同高度的气象要素会不同，也会影响蒸发的速度。

自动大型蒸发传感器则受仪器性能，周边环境及维护保养等因素影响。测量仪器本身存在仪器误差；蒸发桶和连通管深埋于地下，蒸发桶会与土层产生热交换，是否有渗漏等，对蒸发值也有一定影响；大型蒸发桶周边草高、水层深度、水质清洁度等都会对蒸发量有影响。大型蒸发不可能做到每天换水，业务上要求一般每月换一次水，而实际上要根据环境、季节等灵活掌握，如果水层深度低于一定的界限值，则会严重影响蒸发观测。福泉局一般每旬到半个月得换水一次，夏秋季由于水温高，水体微生物多则换水需更勤。水的清洁度较小型蒸发要差很多，保持合适水层深度很重要，同时大型蒸发换水维护期间系统是暂停蒸发，期间蒸发值按0.0处理，显然维护频次、维护时机及维护时间长短都会对蒸发有不小的影响。

当然降水对大型蒸发的影响会小很多，加之大型蒸发测量水面远大于小型蒸发，一般认为面积越大，越接近实际蒸发。超声波蒸发传感器运行稳定，测量数据准确，测量分辨率为0.1 mm，因而可以认为自动大型蒸发传感器数据更准确，更接近真实值。

3.4.3 提高蒸发观测值的方法 加强仪器维护，按时年检，校正，勤换水，按规范操作，保持适当的水位等。观测业务是气象工作的基础，只有通过仪器的改进、人为的努力维护，尽可能使观测要素值接近真实值，才能更好的为预报、服务、科研等提供第一手的气象资料。

3.4.4 需要改进或说明之处 由于本文只用了福泉国家气象观测站1个站的气象资料进行分析，结果代表性不够。为此，专门询问了周边几个县局，普遍反映大型蒸发值偏小较多，总的趋势与文中分析的一致。

4 结论

通过以上分析得出以下结论：

①新旧两种探测技术测得的蒸发值差异很大，新探测技术测得的蒸发年、月、日值都明显的偏小，夏秋季和晴热天气两者差异更大，甚至差值达1倍以上。其他要素的自动探测仪测值与人工观测值差异不大，唯蒸发是例外，望引起业务主管部门的重视。

②蒸发存在较大的年际、月际和日变化。年(月)气温偏高、日照充沛、降水量偏少之年(月)，蒸发量大；年(月)气温偏低、日照偏寡、降水量偏多之年(月)，蒸发量小；一般夏秋季蒸发量大，冬春季蒸发量小。晴热之日蒸发量大，阴雨之日蒸发量小。

③新探测技术测得的蒸发值更稳定、更准确、更接近实际蒸发值。

[1] 中国气象局编.地面气象观测规范[M].北京：气象出版社，2003.11.

[2] 黄思源，刘钧.新型自动气象站观测业务技术[M].北京：气象出版社，2014.12.

Difference analysis of evaporation with new and old detection techniques

LUO Yongxiang,WANG Xiang,LONG Zhengju

(Fuquan Municipal Meteorological Bureau of Guizhou Province, Fuquan 550500，China)

A comparison was made between observation data of small evaporation station of new 30A materials (1981—2010)of Fuquan National Meteorological Observation Station and the observation data of automatic large evaporation sensor in 2014 and 2015. The main factors affecting evaporation were statistically analyzed. The results show that the difference of evaporation amount between the new and old detection technologies is quite large，the new detection technology shows that the annual, monthly and daily evaporation detected by the new detection technology is obviously smaller than that of the old ones. The difference between summer and autumn is large, and the difference between winter and spring is small. This paper focuses on the analysis of the influence of two detection methods on the actual evaporation and the method for improving evaporation observation value. We believe that the automatic large evaporation sensor data is more accurate, closer to the true value.

detection; evaporation; sensors; difference

1003-6598(2016)06-0072-04

2016-11-23

罗永祥(1974—)，男，工程师，主要从事县级综合气象业务管理工作，E-mail:1438977760@qq.com。

国家自然科学基金资助项目(41365008)。

P412

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