五道沟地区“蒸发悖论”及成因探析
2020-06-11王怡宁梅海鹏王振龙
王怡宁,杨 秒,王 兵,路 璐,梅海鹏,王振龙
(1.南京水利科学研究院,南京 210029;2.河海大学,南京 210098;3.安徽省(水利部淮委) 水利科学研究院,安徽 蚌埠 233000;4.河北工程大学 水利水电学院,河北 邯郸 056021)
0 引 言
在全球气候变暖的大背景下,观测到的蒸发皿蒸发量随温度的升高而下降,这种现象被称之为“蒸发悖论”[1]。“蒸发悖论”现象在加拿大[2]、新西兰[3]、泰国[4]、澳大利亚[5]、意大利[6]、南美洲[7]、印度[8]等世界大部分地区都得到了观测资料的验证。对于“蒸发悖论”现象的机理,目前尚无确切的定论。关于蒸发量下降的原因,不同的地区有不同的体现。
对于蒸发量与气象因素的变化趋势,国内外开展了大量的研究。“蒸发悖论”现象在中国不同的农业活动影响地区表现出不同的规律[9],不同地区主导因素不同。丛振涛等[10]采用全国 353 个气象站1956―2005 年的气象资料,对“蒸发悖论”在中国的规律进行分析,表明全国范围内总体上存在““蒸发悖论”现象。李华丽等[11]对川中丘陵13 个代表站逐日气象资料进行计算,分析了主要气象因子的变化趋势,表明气温、辐射、降水、风速及相对湿度等气象因子60 a 来均呈“增大-减小”的周期性变化规律。杨林山等[12]对洮河流域潜在蒸散发(ET0)的气候敏感性进行了综合分析,探讨了ET0变化的气候原因,表明洮河流域ET0的增加与净辐射的降低和气温升高有关。韩松俊等[9]通过对不同农业活动地区的“蒸发悖论”现象及影响因素分析,表明灌溉等农业活动对“蒸发悖论”现象有显著影响。岳元等[13]通过分析吉林省蒸发量与气象因子的变化趋势,得出吉林省西部和中部的主要因素是日照时间和风速,南部为水汽压差。鲁向晖等[14]通过分析江西省55 a 间潜在蒸发量的变化趋势,认为该区“蒸发悖论”主要是由日照时间和平均风速引起的。鲍振鑫等[15]通过分析海河流域蒸发皿蒸发量的演变趋势及其与气象因子间的关系,表明平均风速下降是蒸发量下降的主导因素。杜军等[16]通过分析西藏雅鲁藏布江中游蒸发皿蒸发量与气象因素的关系,表明蒸发量下降的主要因素是日照时数和风速的下降及相对湿度的增加。邢广君等[17]对千鹤湖生产安全状况进行分析,表明单位面积点源COD 和综合营养指数为生态安全的主导因素。国内关于蒸发皿蒸发量下降的主导因素多数地区为风速和日照时间,少数地区为水汽压差、温度或太阳辐射。国外关于蒸发皿蒸发量减少的原因研究包括以下二方面内容:一是太阳辐射量的减少[18-20],由于云覆盖度或气溶胶质量浓度增加引起的;二是风速下降[21-22]和水汽差减少[23]导致的。上述二方面的变化都受到农业活动显著影响[24-26]。
在五道沟地区旱作低产农业活动背景下,针对目前气候变化对蒸发量影响的研究现状,以五道沟实验区气象场1970―2017 年实测数据为背景资料,对蒸发量的年际趋势进行分析与预测,应用线性趋势法对各影响因素进行定性分析,熵值法进行综合评价,深入探讨该区蒸发量趋势变化的原因,以期为进一步探讨蒸发皿蒸发量变化趋势的成因提供依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
五道沟实验站作为五道沟地区水文水资源综合实验研究基地,具有50 余年长系列资料,地处安徽省蚌埠市固镇县内,属于典型的半干旱半湿润季风气候南北过渡区,四季分明,冬季干旱少雨,夏季炎热多雨。多年平均(1970―2017 年)蒸发量为1 011.0 mm,多年平均降雨量为884.7 mm,且年际年内分布不均,其中6—9 月约占全年降雨量的60%,多年平均气温为14.9 ℃,多年平均日照时间为1 837.9 h。该区土壤为砂姜黑土区,质地黏重,垂直裂隙发育,农业种植为一年二熟制,冬季种植小麦,夏季种植玉米和大豆。人口密度约为510 人/km2。
1.2 数据来源与处理
本文数据主要来源于五道沟实验站气象场实测数据,气象资料为1970―2017 年的逐年蒸发皿蒸发量(mm)、降雨量(mm)、温度(℃)、日照时间(h)、相对湿度(%)、风速(m/s)、水汽压力差(hpa)。蒸发皿蒸发量由E601(0.3 m2)型蒸发皿实测,气温和相对湿度分别采用放于百叶箱中的温度和相对湿度仪表实测数据,日照时间由日照计实测,降雨量由标准雨量筒实测,风速由1.5 m 高风速仪实测。其他GDP、建筑业增加值辅助资料来源于《中国统计年鉴》,环境空气质量达二级及二级标准以上的天数数据来源于《蚌埠市统计年鉴》。为方便起见,下将蒸发皿蒸发量简称为蒸发量。
1.3 研究方法
1)气候倾向率法
气候倾向率法[16]是用一次线性方程拟合气象要素随时间的变化,即:
2)熵值法
熵值法[27-28]综合评价是根据各影响因素的变异程度,利用信息熵这个工具,计算各影响因素的权重,为多影响因素综合评价提供依据。某影响因素的权重越大,表明该影响因素提供的信息量越多,在综合评价中所起到的作用也越大。
3)灰色预测
灰色预测[29-31]是指利用灰色模型对某个系统的发展规律进行预测估计,同时也可以对异常事件发生的时刻进行估计,以及在特定时区内发生事件的未来时间分布情况进行研究等。这些工作的实质是将“随机过程”作为“灰色过程”处理,“随机变量”作为“灰变量”处理,依据长序列现有数据对将来的发展变化趋势进行预测分析。
2 蒸发皿蒸发量的变化趋势
2.1 蒸发量的年际变化
距平值可以展现某个物理量在某时段的数据相对于长期平均值的高低情况。蒸发量年际变化趋势图与距平图如图1 所示。从图1(a)可见,1970―2017年蒸发量呈明显下降趋势,下降速率为8.7 mm/a。从图1(b)可见,1970―1984 年,均为正距平年,其中1978、1979 年值较大;1985―2001 年,正、负距平年基本交替出现;2002―2017 年,均为负距平年,绝对值整体上呈先增后减趋势。
2.2 蒸发量年际变化趋势预测
据上述分析,蒸发量整体上呈现减小趋势,以下用灰色系统中的GM(1,1)模型与Verhulst 模型对蒸发量进行预测。
用MATLAB 编程求得GM(1,1)模型与Verhulst模型的参数,2 种模型的时间响应序列如下:
GM(1,1)模型与Verhulst 模型的预测值与蒸发量实测值对比图见图2。由图2 可直观看到,GM(1,1)模型比Verhulst 模型更接近实测值。GM(1,1)模型的平均相对误差为0.065,Verhulst 模型的平均相对误差为0.131,由此可见GM(1,1)模型预测效果较好。
图1 蒸发皿蒸发量趋势分析 Fig.1 Trend analysis of evaporating dish evaporation
图2 GM(1,1)模型与Verhulst 模型预测值与实测值对比图 Fig.2 Comparison of predicted and original values of GM(1,1) model and Verhulst model
3 气象要素对蒸发皿蒸发量的影响
3.1 线性趋势法
蒸发量与各气象因素的相关关系如图3。从图3可见,气温与蒸发量呈负相关关系,表明该地区存在“蒸发悖论”现象;风速与蒸发量呈正相关关系,相关系数为0.60;相对湿度与蒸发量呈负相关关系,相关系数为0.60;日照时间与蒸发量呈正相关关系,相关系数为0.37;降雨与蒸发量呈负相关关系,相关系数为0.18;蒸发量与水汽压力差的相关关系较弱。
图3 蒸发量与气象因素的关系 Fig.3 Relationship between evaporation and meteorological factors
因各影响因素量纲不同,为定量衡量影响因素对水面蒸发的影响大小,对各影响因素先进行标准化处理,再运用线性趋势法计算各影响因子对蒸发量的贡献。结果如下:年均气温为0.46,降雨量为0.13,日照时间为-0.35,相对湿度为0.39,风速为-0.66,水汽压力差为0.10,按贡献大小排序:风速>气温>相对湿度>日照时间>降雨量>水汽压力差。
3.2 熵值法
利用MATLAB 编写熵值法程序对各影响因素进行综合评价,蒸发量与各气象因素的综合评价结果见表1。从表1 可知,各影响因素的权值由大到小依次为:风速>气温>相对湿度>日照时间>降雨量>水汽压力差。权值越大,表明影响因素提供的信息量越多,在综合评价中所起的作用也越大。
表1 蒸发皿蒸发量与各气象因素的综合评价 Table 1 Comprehensive evaluation of pan evaporation and various meteorological factors
综上所述,线性趋势法与熵值法分析结果一致,探讨蒸发量影响因素的方法推荐采用线性趋势法与熵值法。由此可确定,五道沟地区蒸发量的变化主要由风速、气温、相对湿度和日照时间这些气象因素共同作用导致的。在全球变暖的大背景下,风速减少、相对湿度增加和日照时间减少使蒸发呈下降趋势。
3.3 蒸发皿蒸发量下降趋势成因分析
3.3.1 日照时间
日照时间年际变化趋势图与距平图如图4 所示。从图4(a)可见,1970―2017 年日照时间呈明显下降趋势,气候倾向率为97.5 h/10a。从图4(b)可见,1970―1988 年,基本为正距平年,绝对值整体上呈先增后减趋势;1998―2008 年,均为负距平年;1989―1997 与2009―2017 年,正、负距平年都有。日照时间的减少造成地面接收到的太阳辐射量下降,导致蒸发所需的潜热通量减少,蒸发量下降。
据《中国统计年鉴》和《蚌埠市统计年鉴》,安徽省1970―2016 年GDP 数据和蚌埠市2007―2017年空气质量达到及好于二级的天数趋势分析图见图5。从图5(a)可见,1970―2016 年GDP 呈指数形式增长,平均每年增长1 203.0 亿元;从图5(b)可见,2007―2017 年空气质量达到及好于二级的时间呈下降趋势,平均每年减少14 d。随着经济的快速发展,空气质量达到及好于二级的天数却在减少,说明空气质量差的时间在上升,空气质量差说明空气中污染物质量浓度高,气溶胶多。因此,该地区日照时间下降的主要原因很可能是气溶胶的增多。气溶胶量对太阳辐射有重要影响,气溶胶增加导致太阳辐射减少。
3.3.2 风速
风速年际变化趋势图与距平图如图6 所示。从图6(a)可见,1970―2017 年风速呈明显下降趋势,平均每年下降0.03 m/s。从图6(b)可见,1970―1988年,均为正距平年,绝对值整体上呈递减趋势;1989―2017 年,基本均为负距平年。风速的下降,降低了水面上方水汽扩散的动力,使干湿空气交换变慢,蒸发量下降。
图4 日照时间趋势分析 Fig.4 Trend analysis of sunshine hours
图5 GDP 与城市空气质量指标趋势分析 Fig.5 Trend analysis of GDP and urban air quality indicators
图6 风速趋势分析 Fig.6 Wind speed trend analysis
从上述分析,中国经济发展迅速,随着经济的发展,安徽省城镇化水平也不断提高,2017 年城镇化率达53.49%。从《中国统计年鉴》中统计安徽省2003―2016 年建筑业增加值数据,建筑业增加值是指建筑业企业在报告期内以货币形式表现的建筑业生产经营活动的最终成果。建筑业增加值趋势分析图见图7。由图7 可知,2003―2016 年建筑业增加值呈上升趋势,平均每年增加100.93 亿元。建筑业的日益昌盛,房屋高度不断升高,在一定程度上减弱了风速。风速的下降减缓了气溶胶的扩散,对气溶胶的增加也有一定影响。
图7 建筑业增加值趋势分析 Fig.7 Analysis of the added value trend of the construction industry
3.3.3 相对湿度
相对湿度年际变化趋势图与距平图如图8 所示。从图8(a)可见,1970―2017 年相对湿度呈明显上升趋势,平均每年上升0.11%。从图8(b)可见,1970―1984 年,均为负距平年,绝对值整体上呈先增后减趋势;1985―2017 年,基本均为正距平年。相对湿度的上升,表明空气中含有的水汽质量增大,减少了水分向外扩散和交换,蒸发量下降。
图8 相对湿度趋势分析 Fig.8 Trend analysis of relative humidity
相对湿度与降雨量关系分析图见图9。从图9(a)可见,降雨量呈上升趋势,平均每年增加2.2 mm。从图9(b)可见,相对湿度与降雨量呈正相关关系,相对湿度的上升与降雨量的增加有一定关系。大气中悬浮粒子和水汽凝结成雾对光的散射和吸收导致能见度降低,能见度下降是城市空气质量下降的一个重要标志[32]。五道沟地区相对湿度的增加,增加了多雾天气的几率,也是日照时间减少的一个原因。
图9 相对湿度与降雨量关系分析Fig.9 Analysis of the relationship between relative humidity and rainfall
4 讨 论
本文主要分析了五道沟地区蒸发皿蒸发量趋势及成因,五道沟地区蒸发量下降的影响因素是风速、日照时间和相对湿度。岳元等[13]通过分析吉林省蒸发量与气象因子的变化趋势,发现吉林省西部和中部的主要因素是日照时间和风速,南部为水汽压差。鲁向晖等[14]通过分析江西省潜在蒸发量的变化趋势,认为该区“蒸发悖论”主要是由日照时间和平均风速引起的。与本文研究的主要影响因素存在差异,主要是因为不同地区、不同年份,蒸发皿蒸发量变化趋势的主要影响因素存在差异。总体上,关于蒸发皿蒸发量下降的主导因素多数地区为风速和日照时间,少数地区为水汽压差、温度或太阳辐射;关于蒸发皿蒸发量减少的原因主要包括以下2 方面内容:一是太阳辐射量的减少,由于云覆盖度或气溶胶质量浓度增加引起的;二是风速下降和水汽差减少导致的。
日照时间的减少与相对湿度的增加均与气溶胶增加有关,气溶胶的增加又是太阳辐射减少的一个重要原因,风速的下降减缓了气溶胶的扩散,对气溶胶的增加也有一定影响。因此,形成该区“蒸发悖论”现象的深层原因可能是随着经济的发展,空气质量变差,气溶胶增加,太阳辐射减少,但深入的机理分析及更大尺度上水面蒸发变化趋势、成因及分布特征还有待进一步研究。在全球气候变化条件下,伴随着极端天气的增多,“蒸发悖论”现象尚需进一步探究。
5 结 论
1)1970―2017 年蒸发皿蒸发量整体呈下降趋势,以86.9 mm/10a 的变化速率下降,运用灰色系统中的GM(1,1)模型与Verhulst 模型对蒸发量进行预测,综合对比表明GM(1,1)模型预测结果更符合实际。
2)风速、日照时间与蒸发量呈正相关关系,气温、相对湿度、降雨量与蒸发量呈负相关关系。1970―2017 年间气温每10 年平均升高0.25 ℃,水面蒸发每10 年平均下降86.9 mm,该区存在“蒸发悖论”现象。线性趋势法与熵值法分析结果一致,该区“蒸发悖论”现象的主要气候因子是风速减小、相对湿度增加和日照时间减少。
3)相对湿度的增加,增加了多雾天气的几率,也是日照时间减少的一个原因;日照时间下降的主要原因很可能是气溶胶的增多,风速的下降减缓了气溶胶的扩散,对气溶胶的增加也有一定影响。该地区“蒸发悖论”现象的深层原因可能是随着经济的发展,空气质量变差,气溶胶增加,太阳辐射减少。