不同时间尺度下华北平原干湿气候时空变化及成因分析∗

胡 琦，董 蓓，潘学标**，王潇潇，魏 培，赵海涵，张煦庭（.中国农业大学资源与环境学院，北京 0093；2.农业部武川农业环境科学观测实验站，呼和浩特 0700）

不同时间尺度下华北平原干湿气候时空变化及成因分析∗

胡 琦1,2，董 蓓1,2，潘学标1,2**，王潇潇1,2，魏 培1,2，赵海涵1,2，张煦庭1
（1.中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2.农业部武川农业环境科学观测实验站，呼和浩特 011700）

利用华北平原 62个气象站点 1961-2014年逐日地面观测资料以及同期降水量资料，基于Penman-Monteith方法计算的参考作物蒸散量（ET0）研究近54a研究区干湿气候时空变化特征，并利用敏感性和贡献率法分析气候变化背景下主要气象因子对ET0的影响，对干湿气候变化的成因进行探讨。结果表明：华北平原在3个时间段（时段1：1961-1980；时段2：1981-2000；时段3：2001-2014）半干旱区和半湿润区的分界线呈东扩和南移，半干旱区面积不断扩大，湿润区面积变化不明显；研究区1961-2014年ET0呈显著下降趋势，空间差异大，河南和山东部分地区由于ET0下降趋势大于降水量减少趋势，气候变湿润；鲁东、天津、河北东部地区降水量减少且ET0增加，干旱化趋势明显。就月尺度而言，降水量在7月和8月减少幅度最大，夏季ET0减少幅度较大，5月和6月气候呈变湿趋势。ET0对相对湿度的变化最敏感，各月导致ET0变化的主要贡献因子不一，11月-翌年1月风速起主导作用，2月温度为主导因子，6-9月日照时数为主导因子，其它月份为相对湿度、风速等综合作用的结果。

华北平原；参考作物蒸散量；降水量；敏感性；贡献率

IPCC第五次评估报告指出，1951-2012年地球平均气温升高了约 0.72℃，且刚过去的 30a很可能是近1400a来北半球最温暖的30a[1]。全球变暖将增加大气中的水汽含量，改变海陆热力差异和大尺度环流结构，导致全球降水和蒸散的强度和分布产生变化，且这种变化在时间和空间上均表现出非均匀性[2]，由此对气候的干湿状况产生重要影响[3-4]。然而气候变化对不同区域的干湿气候影响存在差异[5]，影响的机理也存在许多不确定性，因此，系统研究气候变化背景下特定区域干湿气候的时空变化特征及其成因，具有重要的理论意义和科学价值。

华北平原是中国最重要的粮棉油生产基地之一[6]，对粮食安全保障体系和农业生产安全起着重要作用[7]，小麦-玉米轮作种植体系下的水资源供需矛盾，一直是该区农业生产面临的主要问题。气候增暖引起的干湿状况空间分布变化，对华北平原农业需水、作物布局和种植制度等必然产生重大影响[8-9]，而人类如何在气候变化背景下采取适当措施积极应对，已引起许多学者的思考和关注[10-11]。一些学者将参考作物蒸散量（ET0）作为评估气候干旱程度和水资源供需平衡中水分支出项的指标[12-15]，通过定量分析ET0与气象要素的关系了解其变化机制，对气候变化背景下区域干湿趋势的研究有一定参考意义[16-20]。然而，少有研究结合水汽的输入（降水量）和输出（蒸散）以综合分析水分的盈亏及收支的变化，且缺乏综合多时间尺度的系统研究。为此，本文利用华北平原（京、津、冀、豫、鲁）62个气象站点1961-2014年的地面观测资料，基于降水量和Penman-Monteith方法计算的ET0，从不同时间尺度系统研究近54a华北平原干湿气候的时空变化规律，并分析影响ET0的主要气象因子的敏感性和贡献率，对干湿变化的成因进行研究，旨在明确气候变化背景下华北平原的干湿分布和变化趋势，为农业规划和作物布局、规避可能的气候风险提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源及预处理

气象资料来自华北平原（京、津、冀、豫、鲁）具有 1961-2014年完整时间序列的逐日气象资料的台站，总计62个（图1），数据来源于中国气象科学数据共享服务网中的中国地面气候资料日值数据集（V3.0）。所有气象资料经过较严格的质量控制和检查，缺测率约千分之一，缺测的气象要素采用Matlab编程进行订正：若缺测序列＜5d，采用线性插值代替；若缺测序列≥5d，缺测值则采用其余年份同一日值的多年平均值取代。

图1 研究区气象站点分布Fig. 1 Distribution of the meteorological stations in the study area

1.2 研究方法及数据处理

1.2.1 湿润指数（K）计算

采用表征自然条件下大气水汽输入的降水量（P）和输出的蒸散量（ET0）计算湿润指数K。

式中，P为年降水量（mm）；ET0为年参考作物蒸散量（mm）。

年参考作物蒸散量由逐日参考作物蒸散累加得到，各气象站点的逐日参考作物蒸散采用 1998年FAO推荐的Penman-Monteith公式计算[21]。

以湿润指数作为干湿气候划分标准，对研究区气候进行干湿分区[22]：K＜0.03为极端干旱区，0.03≤K ＜0.2为干旱区，0.2≤K＜0.5为半干旱区，0.5≤K＜1.0为半湿润区，K≥1.0为湿润区。

1.2.2 气候倾向率计算

用最小二乘法拟合得到某一气候要素随年序变化的一元线性回归方程，以回归系数的10倍作为气象要素的气候倾向率，对拟合的回归方程采用 F检验法进行显著性检验（P＜0.05）。

1.2.3 敏感性分析方法

ET0是各气象因子综合作用的结果，ET0对各气候因子的敏感系数是判断气候因子对 ET0扰动的有效方法，并得到广泛应用[20,23-24]。本文采用 Beven提出的基于偏导数的敏感性方法计算 ET0对气象因子（平均温度、水汽压、风速、日照时数）的敏感系数[25]，考虑到 Penman-Monteith公式输入参数量纲和变化范围差异，将偏导数转化为无量纲的形式，即ET0的变化率与气象因子变化率的比值。

式中，SVi为相应气象因子Vi的敏感系数，ET0、ΔET0分别为逐日参考作物蒸散量及其日变化量；Vi、ΔVi分别为日气象要素值及其日变化量。月尺度及年尺度的敏感系数分别为该月和该年内日敏感系数的平均值。敏感系数SVi为正表示ET0随着气象因子值的增加而增加，为负表示ET0随气象因子值的增加而减小，SVi绝对值越大表示ET0对该气象因子的变化的敏感度越高。

1.2.4 气象因子的贡献率计算

某一气象要素的多年相对变化率与敏感系数的乘积即为该要素的变化对ET0的贡献率（Gvi），即

式中，Svi为气象因子Vi的敏感系数，Rvi为研究时段内气象因子多年相对变化率，即

式中，TrendVi为气象因子Vi的气候倾向率为气象因子的多年平均值，n为研究时段的年数，本文研究时段为1961-2014年，故n取值为54。贡献率＞0则表明该气象因子的变化引起参考作物蒸散增加，为正贡献，反之则为负贡献。

1.2.5 数据处理

数据处理均使用 Matlab2014软件实现；利用ArcGIS10.1软件反距离权重插值法（inverse distance weighted interpolation，IDW）制作气候要素的空间分布图，设定Cell size参数均为0.02；折线图采用OriginPro8软件制作。

2 结果与分析

2.1 年尺度下华北平原干湿状况变化及成因分析

2.1.1 年尺度干湿状况的时空变化

经计算，1961-2014年华北平原年平均湿润指数K值范围为0.34～1.20，平均0.65，按照干湿区域划分标准可分为3个区，即半干旱、半湿润和湿润区，分布结果见图 2a。由图可见，研究区内主要气候类型为半湿润气候，占研究区面积的80.1%，包括京、津、鲁和河南、河北的大部分地区；河北中部的张家口、保定和石家庄部分地区湿润指数小于 0.5，为半干旱区，面积占 16.1%；湿润区面积仅占 3.8%，分布在河南省东南地区的信阳市。

将整个分析期分为 3个时间段（时段 1：1961-1980；时段2：1981-2000；时段3：2001-2014），分别计算各站的湿润指数K并进行干湿分区，其相应各时段的主要K值线（K=0.5和K=1）分布见图2b。由图2b和表1可见，与时段1相比，时段2和时段 3半干旱区面积分别增加了 4.8×104km2和6.0×104km2，K=0.5等值线（半干旱与半湿润区分界线）在河北地区存在向东、南移的趋势，主要是河北和北京的半干旱区面积有所增加；时段2和时段3湿润区面积分别增加了1.1×104km2和 0.66×104km2，K=1等值线（湿润与半湿润区分界线）的变化则不明显。

图6 1961-2014年华北平原主要气象因子对ET0贡献率的空间分布Fig. 6 Spatial distribution of attribution rates to ET0of the main meteorological elements in North China Plain from 1961 to 2014

2.2.2 月度ET0对主要气象因子的敏感系数

就各月ET0对主要气象因子的敏感性而言，ET0对温度的敏感系数在0.01～0.21，自1月开始随着气温升高敏感系数逐渐增大，至 7-8月达到峰值（0.19～0.21），之后随着气温降低逐渐减少, 如表 2所示。ET0对日照时数敏感系数也有类似的规律，7-8月敏感系数最大，为0.30～0.32，冬季敏感系数最小。ET0对相对湿度和风速的敏感系数随月份变化的规律与对温度敏感系数相反，全年呈现先减小后增大的变化趋势，对相对湿度和风速的敏感系数（绝对值）均在11月-翌年1月达到最大，分别为-0.55～0.58和0.32～0.39。

表2 1961-2014年华北平原月尺度ET0对主要气象因子敏感性分析Table 2 Monthly sensitivity coefficients of ET0to the main meteorological elements in the study area in 1961-2014

2.2.3 月尺度主要气象因子变化对ET0变化的贡献率

由表3可见，各月气象因子对ET0变化的贡献率存在差异，综合4个气象因子的贡献率基本能解释各月ET0变化的原因。1-12月温度和风速对ET0的贡献率（绝对值）呈先减少后增大的趋势，日照时数对ET0的贡献率的变化趋势则相反。由于风速的显著下降，秋冬季（10月-翌年 2月）风速对 ET0的贡献率在-13.74%～-7.78%，对这一时段 ET0的减少起主要作用；但2月温度呈现显著升高的趋势，且此段时间平均温度较低，导致温度的正贡献率较大，抵消了风速降低带来的负贡献，使温度成为2月ET0变化的主导因子，ET0呈增加的趋势；6-9月日照时数呈极显著下降的趋势（-0.50～-0.31h·10a-1，P＜0.01），对ET0的负贡献率较大，成为ET0减少的主导因子；其它月份主要为相对湿度、风速等综合作用的结果。值得注意的是，虽然相对湿度敏感系数较大，但研究时段内其增加或减少的趋势不显著，其多年相对变化率不大，对ET0变化的贡献率较小。总之，各月导致ET0变化的主要贡献因子不一，风速的负贡献率起主导因子的月份为11月-翌年1月，温度的正贡献率起主导因子的月份为2月，6-9月日照时数为主导因子，其它月份为相对湿度、风速等综合作用的结果。

表3 1961-2014年华北平原月尺度主要气象因子变化及其对ET0贡献率Table 3 Monthly climatic trend（Tr）for the main meteorological elements and their attribution rates（Att）to ET0in the study area during the period 1961-2014

3 结论与讨论

就年尺度而言，华北平原气候在3个时间段（时段 1：1961-1980；时段 2：1981-2000；时段 3：2001-2014）中经历了变干到变湿的过程，半干旱区与半湿润区的分界线（K=0.5等值线）在河北地区存在东扩和南移的趋势，半干旱区面积不断扩大，湿润区面积在 3个时段变化不明显，此研究结果与谢贤群等[13]研究结论一致。1961-2014年研究区总体呈稍变干的趋势，空间差异大，其中降水量多年变化趋势不显著，ET0呈显著下降的趋势。河南中东部和山东南部地区由于 ET0下降趋势大于降水量减少趋势，气候变湿；山东中东部，天津，河北东部地区降水量减少且ET0增加，干旱化趋势明显。ET0的变化随着温度、日照时数、风速的增加而增加，对三者的敏感系数皆为正，对相对湿度敏感系数为负且最敏感，与一些学者在淮河流域[16]、长江流域[18]的研究结论一致，然而，相关研究表明，海河流域ET0对相对湿度最敏感[17]，西北地区 ET0对日照时数敏感系数高[19]，可见地域间差异较大[26]。空间分布方面，ET0对温度和风速敏感系数均为沿纬度方向自北向南随气温升高而递增，与对风速敏感系数空间分布相反，而对相对湿度敏感系数呈东部向西部递减（绝对值）的空间分布趋势。

月尺度上，降水量在7月和8月减幅最大，夏季ET0减幅较大，超过50%的站点通过了显著性检验。由于降水量和ET0的影响，研究区气候在4、7、8和10月呈变干的趋势，5月和6月呈变湿趋势。就各月ET0对主要气象因子的敏感性而言，ET0对温度和日照时数敏感系数均在 7-8月最大；对相对湿度和风速的敏感系数随月份推进呈现先减小后增大的变化趋势。各月导致 ET0变化的主要贡献因子不一，11月-翌年1月由于风速的显著减小，其负贡献率起主导作用，温度的正贡献率在2月为主导因子，6-9月日照时数为主导因子，其它月份为相对湿度、风速等综合作用的结果。

近年来，“蒸发悖论”现象引起学者的关注并在很多地区得到验证[27-30]，本文研究亦表明华北平原气温的升高并没有导致ET0升高，而研究区风速和日照时数显著下降对 ET0的负贡献率是引起区域 ET0变化的主要原因。值得注意的是，虽然相对湿度敏感系数较大，但研究时段内没有显著的增加或减少的趋势，导致其多年相对变化率不大，对ET0变化的贡献率较小。华北平原是最重要的粮棉主产区之一，然而由于地处东亚大陆性季风带，该地区成为中国气候敏感区之一，水资源短缺制约了农业发展，也影响农业生态环境[31-32]。明确该地区干湿分布和变化趋势对科学估算作物需水量，指导节水灌溉具有十分重要的现实意义[33]，如华北平原参考作物蒸散量的降低，将会带来当地主要作物冬小麦和夏玉米的生长季需水量的降低，一定程度上缓解了华北平原水资源不足的现状[34]，同时湿润指数作为农业气候区划的重要指标，对该地区农业种植规划和作物布局具有重要的指导和参考价值。

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Spatiotemporal Variation and Causes Analysis of Dry-wet Climate at Different Time Scales in North China Plain

HU Qi1,2, DONG Bei1,2, PAN Xue-biao1,2, WANG Xiao-xiao1,2, WEI Pei1,2, ZHAO Hai-han1,2, ZHANG Xu-ting1
（1.College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2.Scientific and Observing Experimental Station of Agro-Environment, Ministry of Agriculture, Hohhot 011700）

Global warming has caused non-uniform changes in precipitation intensity and distribution, which will inevitable impact on the wet and dry climate. In order to make clear the distribution of dry-wet climate zone and changes have occurred in recent 54 years, authors analyzed the temporal and spatial variation characteristics of dry and wet climate in North China Plain over the period 1961 to 2014 in this paper. The influence of main meteorological factors on ET0was also been studied by using the sensitivity and contribution rate method, as well as the causes for dry-wet climate variation. In this study, 62 meteorological stations each with 54-year data record （from 1961 to 2012） were selected in China （including Beijing, Tianjin, Shandong, Henan and Hebei）, ET0was then calculated by using Penman-Monteith method. The results showed that the area of semi-arid area was expanding continuously since the dividing line for semi-arid area and semi-humid area extended eastward and southward in three periods （period 1:1961-1980; period 2:1981-2000; period 3:2001-2014）. However, the humid area did not show significant changing trend. Precipitation showed non-significant trend over the period 1961 to 2014, while ET0showed a significant decreasing trend with large spatial differences. In most parts of Henan and Shandong, the climate became wet because that the negative trend for ET0is larger than the decreasing trend forprecipitation. On the contrast, most of Tianjin and Hebei regions showed significant dry trend rates with the decreasing precipitation and increasing ET0. As for the main contribution factor to ET0changes in each month, wind speed was the dominant factor in November to the following January, temperature in February, and sunshine hours in June to September. The main contribution factors to ET0in other months were result from the combined effects of relative humidity and wind speed.

North China Plain; Reference crop evapotranspiration; Precipitation; Sensitive coefficient; Contribution rate

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.05.001

胡琦,董蓓,潘学标,等.不同时间尺度下华北平原干湿气候时空变化及成因分析[J].中国农业气象,2017,38(5):267-277

2016-09-20**

。E-mail：panxb@cau.edu.cn

国家重点研发计划项目（2016YFD0300106；2016YFD0300105）；国家自然科学基金项目（41271053）

胡琦（1987-）,博士，研究方向为旱地降水的高效利用、农业减灾。E-mail：s10020292@cau.edu.cn

共同第一作者：董蓓（1993-）,硕士生，研究方向为气候变化、农业资源利用。E-mail：1741960811@qq.com