湖北省潜在蒸散量的时空变化及其影响因子分析
2016-11-29吕晓蓉王学雷
吕晓蓉,王学雷
(1.中国科学院 测量与地球物理研究所,武汉 430077;2.中国科学院大学,北京 100049;3.环境与灾害监测评估湖北省重点实验室,武汉 430077)
湖北省潜在蒸散量的时空变化及其影响因子分析
吕晓蓉1,2,王学雷1,3*
(1.中国科学院 测量与地球物理研究所,武汉 430077;2.中国科学院大学,北京 100049;3.环境与灾害监测评估湖北省重点实验室,武汉 430077)
潜在蒸散量是水平衡的重要分量、水循环的关键驱动机制,一定程度上代表着区域的蒸散发能力,区域潜在蒸散量的变化将对其水生态系统产生复杂的影响.该文利用湖北省17个气象站1982年~2012年的地面气象观测资料,使用Matlab提取逐日的平均气温、最高温、最低温、日照时数、相对湿度、平均风速、降水量等气象指标,根据Penman-Monteith模型计算了湖北省31 a间的潜在蒸散量.并利用ArcGIS进行空间插值,分析其空间特征.最后通过主成分分析方法对湖北省潜在蒸散发的影响因子进行分析.研究发现31 a间湖北省的潜在蒸散量呈现出波动上升的趋势;从季节变化上看,春季和夏季上升最为明显,冬季上升不明显;从区域差异上看,其中鄂北地区潜在蒸散量明显大于省内其他区域;主成分分析发现年均温是区域蒸散发的主要影响因子,风速、日照时数和降水量对其影响不显著.
潜在蒸散量; Penman-Monteith模型; 空间插值; 主成分分析
蒸散是陆地水循环的重要环节,是水分消耗的重要途径,也是影响区域水量平衡的活跃因子[1-2].在全球气候变化的大背景下,不同区域潜在蒸散发的时空变化日益成为学者们研究的热点[3].湖北省位于长江中游地区,处于中国地势第二级阶梯向第三级阶梯过度的区域,同时也处于南北气候的过度带,拥有山地、平原和丘陵3种地形.由于区域地理环境和气候因子的不同,导致区域的潜在蒸散发能力具有很大的不确定性[4].因此,研究湖北省区域潜在蒸散量的变化特征及其影响因子对于合理的分配和利用水资源有重要意义;另外,由于气象站点和观测要素有限,实际蒸散发观测数据量有限,探讨多种潜在蒸散量的推算方法对地区水资源的评价和气候变化影响研究具有重要的实践意义[5-6].
1 数据与方法
1.1 数据来源
本文利用湖北省17个气象站点1982年~2012年逐日的平均气温、最高温、最低温、日照时数、相对湿度、平均风速、降水量等地面气象观测资料进行分析.对原始数据进行严格的质量控制并做基本处理,进行单位换算使其与公式中的单位一致.气象数据来源于国家气象信息中心;太阳辐射数据来源于NASA美国太空总署气象数据库.对于个别缺测值,用天气发生器CLIGEN模拟得到.CLIGEN天气发生器是 WEPP土壤侵蚀模型的组成模块之一,用于模型预测预报以及天气数据缺测时生成模拟天气数据[7].
1.2 研究方法
本文主要用到联合国粮农组织(FAO)推荐基于气象要素的Penman-Monteith公式来计算作物潜在蒸散发;运用ArcGIS 10.2选取普通克里金插值方法,对各站点1982年~2012年湖北省年均潜在蒸散发进行插值空间插值;运用主成分分析方法对湖北省潜在蒸散发的影响因子进行分析.
联合国粮农组织(FAO)推荐基于气象要素的Penman-Monteith公式主要用于计算作物蒸腾、水面蒸发和大气蒸发,只需要输入易于测定的气候变量即可,包括温度、水汽压、风速、净辐射等[8-10].Penman-Monteith公式较全面的考虑了影响蒸散的各种因素,近年来越来越多的学者将该模型应用到了生态学、农学、气象学和地理学中,很多应用取得了不错的效果.本文采用Penman-Monteith公式计算了湖北省的潜在蒸散发,并在此基础上对湖北蒸散发的时空变化趋势和其影响因素作出了分析.
时空克里金插值也称空间局部估计或空间局部插值,是在变异函数理论及结构分析基础上构建的一种空间数据插值方法.克里金插值的实质是利用区域化变量的原始数据和半变异函数的结构特点,对未采样点的区域化变量值进行线性无偏最优估计[11].常用的有简单克里金、普通克里金、泛克里金等插值方法.许多地理要素在空间或时间上表现出一定的相关性,即近距离的样本测量值之间的相似度往往比远距离的测量值之间更高.克里金插值方法正是基于随机变量在空间或时间上的相关结构而建立的.
主成分分析方法是一种用于提取多个变量潜在公因子的方法,它是从众多可观测的变量当中抽取少数或几个潜在的公因子,并使这些公因子能最大程度的概括和解释原有变量所表达的信息,从而揭示原事物的本质[12-14].可以有效地实现降维达到简化数据的目的.
2 建模与分析
2.1 Penman-Monteith公式
计算潜在蒸散发的Penman-Monteith公式[15-16]如下:
ETo=ETrad+ETaero=
前一部分为辐射项(ETrad),后一部分为空气动力学项(ETaero),即:
其中,部分参数的计算公式为:
其中,ETo为潜在蒸散量(mm/d);Rn为净辐射[MJ/(m2·d)];Rs为晴天辐射[MJ/(m2·d)];G为土壤热通量[MJ/(m2·d)],日值的土壤热通量通常非常小,计算过程中一般按0值处理;γ为干湿表常数;es为饱和水汽压(kPa);ea为实际水汽压(kPa);U2和U10分别为分别为2 m和10 m高处的平均风速(m/s);Δ为饱和水汽压对温度曲线的斜率(kPa/℃);Tmax和Tmin分别为日最高温和日最低温,T为日均温;n为实际日照时数;N为最大日照时数;δ为Stefan-Boltzmann常数;RHmean为日相对湿度.首先计算出逐日的蒸散量,再合计得到逐月、季度和逐年的潜在蒸散发,整个湖北地区的潜在蒸散发由17个站点的蒸散发量求区域平均得到.
2.2 时空变化分析2.2.1 年际变化特征 分析发现,1982年~2012年,湖北省潜在蒸散量总体上呈现出波动上升的趋势,见图1,在a=0.01显著性水平上,相关系数可达到0.874 8,表明这种上升趋势是显著的;通过五年滑动平均分析,能明显看出滑动曲线呈上升趋势,见图1.20C80′S潜在蒸散发是最小的,20C90′S明显上升,2000年后呈现波动上升的趋势,2008年到2012年出现一个回降.见表1.
图1 1982年~2012年湖北省潜在蒸散量变化趋势Fig.1 Changes of potential evapotranspiration in Hubei Province from 1982 to 2012
时间1982年~1992年1992年~2002年2002年~2012年ETO/mm8303920910255
2.2.2 季节变化特征 湖北省潜在蒸散发的季节变化明显,夏季蒸散量最大,31 a的平均值为389.7 mm,春季的蒸散量也较大,为313.0 mm,秋季为272.5 mm,冬季蒸散量最小,为161.4 mm.从表2可以看出,2002年到2012年四个季节的潜在蒸散发明显高于前20 a.分别对四个季节31 a的潜在蒸散量趋势进行分析,发现四个季节的蒸散发总体都呈现出波动上升的趋势,其中春季和夏季上升最为明显,冬季上升不明显,见图2.
2.2.3 空间变化特征 为了更加直观的看出湖北省潜在蒸散量的区域差异,本文选用时空克里金插值方法,对湖北省潜在蒸散发的区域差异进行分析.本文应用ArcGIS10.2选取普通克里金插值方法,对各站点1982年~2012年湖北省年均潜在蒸散发进行空间插值.本实验采用交叉验证方法通过平均误差和均方根误差2个评价指标验证实验结果.插值结果见图3.
图2 湖北省潜在蒸散发的季节变化Fig.2 Seasonal changes of potential evapotranspiration in Hubei Province
时间1982年~1992年1992年~2002年2002年~2012年春季268930773669夏季358337954343秋季249928032896冬季148616101760
图3 1982年~2012年潜在蒸散发均值分布图Fig.3 The mean distribution of potential evapotranspiration from 1982 to 2012
通过插值结果可以看出,鄂北地区潜在蒸散发明显高于省内其他区域,同时鄂西北、鄂西南以及鄂东小部分区域的潜在蒸散发较低.鄂北地区包括老河口、枣阳两个气象站.对这两个站点的潜在蒸散发进行区域平均,并与东部和西南部做对比分析.其中鄂西北选取郧西、郧县两个气象站,鄂西南选取恩施、来凤两个气象站.通过图4可以看出3个地区1982年~2012年的潜在蒸散发都呈现出波动上升的趋势,鄂北地区同时期明显高于省内其他地区,鄂西南同时期明显低于鄂北地区.从表3可以看出,31 a年均潜在蒸散发最大的站点是枣阳站,达到1 383.7 mm,最小的是来凤站,只有641.7 mm,潜在蒸散发代表着地区的蒸散发能力,这说明鄂北地区蒸散能力最强,这与湖北北部降水较少、干旱频发的现状相吻合.鄂北地区是历史上是有名的“旱包子”,近年来更是连年发生特大干旱,研究该区的潜在蒸散发能力对于缓解旱情有重要意义.
图4 1982年~2012年湖北省区域蒸散发变化趋势Fig.4 The distribution of potential evapotranspiration in Hubei Province from 1982 to 2012
表3 湖北省部分台站31年年均潜在蒸散发
2.3 湖北省潜在蒸散量的影响因子
为了进一步分析各气象因子对潜在蒸散量影响程度的大小,选用主成分分析方法,对7个气象因子进行了因子分析.根据主成分对应的特征值大于1的原则,提取了两个主成分,各主成分的荷载矩阵见表4.
表4 潜在蒸散发影响因子主成分分析
第一个主成分的方差贡献率最大,为40.335%,第一主成分主要在年均温和年最高温两个指标上的荷载较大,表明温度是潜在蒸散量上升的主要影响因子,同时在相对湿度上的荷载为-0.875,通过对湖北省31 a间年均温、年最高气温的变化趋势进行分析,发现年均温和最高温度均呈现波动上升的趋势,见图5.对湖北省潜在蒸散量和年均温做相关性分析,相关系数为0.817,在0.05水平上显著,说明二者高度相关,即气温升高是湖北省潜在蒸散量升高的主要驱动因素之一,同时年均相对湿度与潜在蒸散发呈现出明显的负相关,见图6.
图5 1982年~2012年湖北省气温与潜在蒸散发走势图Fig.5 The trend of air temperature and potential evapotranspirationin Hubei Province from 1982 to 2012
图6 1982年~2012年湖北省年均相对湿度与潜在蒸散发走势图Fig.6 The trend of annual average relative humidity and potential evapotranspiration in Hubei Province from 1982 to 2012
第二个主成分的方差贡献率为17.392%,明显低于第一个主成分.第二个主成分主要在风速和日照时数两个指标上的荷载较大,说明风速和日照时数的增加也在某种程度上成为潜在蒸散量增加的因素,降水量对第二主成分的荷载为-0.649,说明降水量对潜在蒸散量的增加没有促进作用,从某种程度上是其制约因子之一.该主成分反应了制约潜在蒸散量增加的因子.通过上面的分析可知,年均温、最高气温、降水和湿度等几大气象因子对区域潜在蒸散发的影响是很显著的,这种影响也是复杂而多变的,不同因子对其影响程度是不同的.其中年均温、年最高气温对其影响最大.
3 结论与讨论
本文通过提取相关气象指标,运用Penman-Monteith公式计算得出湖北省1982年~2012年的潜在蒸散量,趋势分析发现近31 a潜在蒸散量呈现出缓慢上升的趋势;年内比较分析发现夏季蒸散量明显高于年内其他季节,并且四个季节的潜在蒸散量都呈现出波动上升的趋势.说明运用Penman-Monteit公式计算湖北省的潜在蒸散发是可行的,能看出一定的年内和年际变化,但是其表面阻抗的复杂性也在一定程度上影响了Penman-Monteit公式对区域蒸散发计算的精度,接下来的工作考虑将叶面积指数、归一化植被指数应用到模型的改进中.
空间插值分析发现湖北省31 a间潜在蒸散发省内分布不均,鄂北地区老河口和枣阳站的潜在蒸散量明显大于省内其他地区.2005年鄂北和鄂西北地区的潜在蒸散量达到最高,3个区域在2005年前后出现拐点,随后略微下降.这与2005年湖北出现秋冬春连旱事件相吻合,2005年鄂北地区随州市、广水市和大悟县等地严重干旱.潜在蒸散量的上升将对其水生态系统产生复杂的影响,省西北部干旱频发,蒸散量的增加将在一定程度上加剧旱情.
影响因子分析发现气温升高是湖北省潜在蒸散量升高的主要影响因子.这说明在全球变暖的大背景下,气温的升高已经开始对区域蒸散发产生影响.虽然本文中风速、相对湿度、降水量等因子对蒸散量的影响较气温弱,但是这些因子之间及其与蒸散量之间的关系是复杂的,以及植被、水文、地形以及人类活动对其产生的影响还需要进一步探讨.
[1] 刘昌明,张 丹.中国地表潜在蒸散发敏感性的时空变化特征分析[J].地理学报,2011,66(5):579-588.
[2] 赵玲玲,夏 军,王中根,等.北京潜在蒸散发量年内-年际的气候变化特征及成因辨识[J].自然资源学报,2013,28(11):1911-1921.
[3] 王建兵,王素萍,汪治桂.1971-2010年若尔盖湿地潜在蒸散量及地表湿润度的变化趋势[J].地理科学,2015,35(2):245-250.
[4] 张晓琳,熊立华,林 琳,等.五种潜在蒸散发公式在汉江流域的应用[J].干旱区地理,2012,35(2):229-237.
[5] 谢贤群,王 菱.中国北方近50年潜在蒸发的变化[J].自然资源学报,2007,22(5):683-691.
[6] 高 歌,陈德亮.1956-2000年中国潜在蒸散量变化趋势[J].地理研究,2006,25(3):378-387.
[7] 胡云华,贺秀斌,郭 丰.CLIGEN天气发生器在长江上游地区的适用性评价[J].中国水土保持科学,2013,11(6):58-65.
[8] HARGREAVES G H,ALLEN R G . History and evaluation of Hargreaves evapotranspiration equation[J].Journal of Irrigation and Drainage Engineering,2003,129(1):53-63.
[9] ALLEN R G,PEREIRAL S,RAES D,et al.Crop Evapotranspiration-Guidelines for Computing Crop Water Requirements[M]. FAO Irrigation and drainage paper 56,Food and Agriculture Organization of the United Nations,Rome,1998.
[10] Makkink G F.Testing the Penman formula by means of lysimeters[J].J Inst Water Engineers,1975,11(3):277-288.
[11] 李俊晓,李朝奎,殷智慧.基于Arc GIS的克里金插值方法及其应用[J].测绘通报,2013(9):87-97.
[12] 任若恩,王惠文.多元统计数据分析[M].北京:国防工业出版社,1997.
[13] 阎慈琳.关于用主成分分析做综合评价的若干问题[J].数理统计与管理,1998(3):22-25.
[14] 李连科.因子分析法用于近岸海域大气污染来源的判别[J].海洋环境科学,1998,17(1):30-34.
[15] MONTEITH J L. Evaporation and environment[C]//Proceedings of the 19th Symposium of the Society for Experimental Biology. London: Cambridge University Press,1965:205-234.
[16] AYMAN A S.GERRIT H B.Comparison of Priestley-Taylor and FAO-56 Penman-Monthith fordaily reference evapotranspiration estimation in Georgia[J].Journal of Irrigation and Drainage Engineering,2007,133(2):175-182.
Analysis on spatial-temporal variation of potential evapotranspiration and its influencing factors in Hubei Province
LY Xiaorong1,2,WANG Xuelei1,3
(1.Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077;2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;3.Key laboratory for Environment and Disaster Monitoring and Evaluation, Wuhan 430077)
Potential evapotranspiration is an important component of the water balance and key driving mechanism of water cycle, which represents the capacity of regional evapotranspiration. Variation on regional evapotranspiration will have complicated impact on aquatic ecosystems. In this paper, the potential evapotranspiration was calculated by Penman-Monteith model with the meteorological data of 17 weather stations from 1982 to 2012 in Hubei Province, using the daily average temperature, maximum temperature, minimum temperature, sunshine hours, relative humidity, average wind speed, precipitation and other meteorological indicators extracted by Matlab software. The spatial characters of potential evapotranspiration were analyzed according to spatial interpolation by ArcGIS and the influencing factors of potential evapotranspiration in Hubei Province were investigated by principal component analysis. It’s found that the potential evapotranspiration in Hubei Province rises with fluctuation over the 31 years;viewing from season change, the most significant rise exhibits in spring and summer, while not significant in winter;for the part of regional difference, the potential evapotranspiration in northern Huber Province is significantly larger than other parts; principal component analysis showed that the average annual temperature is the main factor affecting the regional evapotranspiration, while the impact of wind speed, precipitation and sunshine time are not significant.
potential evapotranspiration; Penman-Monteith model; spatial interpolation;principal component analysis
2016-04-12.
国家自然科学基金项目(41571202).
1000-1190(2016)05-0764-06
P426.2
A
*通讯联系人. E-mail: xlwang@whigg.ac.cn.