黔中地区近60年潜在蒸散量时空变化特征及主导因素识别
2021-10-11李洪广梁任刚杨大方
肖 杨,周 旭,罗 雪,李洪广,梁任刚,杨大方
(贵州师范大学 地理与环境科学学院,贵阳 550025)
蒸散量作为区域能量平衡和水分循环的重要控制因素，是评估气候变化、水资源配置、作物需水量、干旱预测与预警、生态环境保护等领域的关键指标[1-2]。在全球气候变化的背景下，不同区域潜在蒸散量变化存在差异性，其影响潜在蒸散量变化原因不同，逐渐成为区域水文气候变化研究的重点与热点[3-4]。全球气候变暖已成为不争的事实，气温上升会加速水文循环，导致潜在蒸散量增加[5-6]。但是，有些地区潜在蒸散量呈减少趋势，被称为“蒸发悖论”现象[7-8]。如前苏联[9]、美国[10]、新西兰[11]、泰国等[12]。然而，在其他地区潜在蒸散量呈增加趋势，如伊朗[13]、北美东北部[14]、非洲尼罗河沿岸国家等[15]。在中国长江上游[16]、东北北部[17]的年潜在蒸散量显著增加，在淮河流域[18]、长江中下游地区[19]和珠江流域[20]的年潜在蒸散量显著减少。同时，上述研究确定了影响潜在蒸散量变化的主要气候因素，由于区域差异性，研究结果存在异质性。一些学者将潜在蒸散量的变化归因于日照时数或太阳辐射[10-11,13]，另外学者则认为风速是导致下降趋势的主要因素[18-19]。此外，气候因素之间的相互影响也是促成潜在蒸散量变化的重要原因。因此，在区域尺度上研究潜在蒸散量的时空变化趋势及其驱动因素，对厘清区域与气候变化的响应具有重要意义[21]。
黔中地区水资源丰富，但时空分布不均，且该区域为喀斯特山区，自然基底的异质性和生态环境的脆弱性，加上二元三维水文地质结构影响[22]，水资源不易储存于地表，导致水资源稀缺问题突出。受气候变暖影响，加之农业基础条件较为薄弱，出现水旱灾害较多[23]。近年来，工业经济发展快速，对水资源的需求量较大，水量平衡各项的变化对地区工农业发展及水文过程产生巨大影响，进而对地区水安全和粮食安全带来严峻挑战。潜在蒸散量的研究可分析黔中地区可获得水资源量及水分消耗过程，且潜在蒸散量的变化可为各种作物需水量的计算提供科学依据，进而制定合理的灌溉制度，达到节水目的。基于此，本文利用1960—2019年黔中地区日气象数据，采用FAO推荐的Penman-Monteith方法，计算黔中地区日潜在蒸散量，基于Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验、小波分析等方法分析年均及四季潜在蒸散量时空变化特征与周期变化特征，通过相关性分析研究黔中地区潜在蒸散量和气象因素的变化趋势并识别影响潜在蒸散量变化的主导因素。可为该地区水资源优化配置、农业需水预测、制定合理灌溉方案和农作物种植结构调整提供科学参考。
1 研究区概况与数据来源
1.1 研究区概况
黔中地区位于贵州省中部地区，包括贵阳、遵义、安顺、毕节、黔东南和黔南6个市(州)，涉及贵安新区在内的33个县(市、区)，总面积53 800 km2，占贵州省面积的31%[24]。地势自西向东倾斜，属亚热带高原季风性气候，大部分地区为喀斯特丘陵地貌，年均温约为15.04℃，年降水量约为1 163.79 mm，年日照时数1 175.62 h。土壤类型以黄壤、石灰土、水稻土、沼泽土等为主[25]。区域森林覆盖率高，以常绿阔叶林为主，自然资源丰富，是适宜居住的绿色生态聚居地[24]。
1.2 数据来源
本文采用的气象数据来自中国气象数据网(http:∥data.com.cn)，根据数据的连续性和时序性尽可能长的标准，选用黔中地区11个气象站点(图1)，时间序列为1960—2019年，数据包括日平均气温、日平均最高气温、日平均最低气温、日平均相对湿度、日平均风速、日平均日照时数等。计算各站点的日潜在蒸散量，然后进行月、季、年潜在蒸散量的统计，季节的划分为3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12—2月为冬季[26]。气象资料空间插值法在通过多种插值法进行准确度分析后采用反距离权重法[26]。
图1 黔中地区地理位置及气象站点位置
2 研究方法
2.1 Penman-Monteith模型
计算潜在蒸散量的方法很多，应用最广泛的是联合国粮农组织(FAO)1998年推荐的Penman-Monteith模型[5-6,10]，该模型基于能量平衡和水汽扩散理论，考虑作物的生理特性和空气动力学参数的变化，具有坚实的理论基础，物理意义明确，在各种气候和时间步长计算中证明效果良好，无需任何局部校准[8,10]。
2.2 线性回归分析
假设公式y=ax+b中，y表示特定时间序列下气候要素的变化趋势[27]，x为年序，a表示一元线性方程的斜率，即为气象要素的线性变化趋势，若a为正时，则表示气候要素呈增加趋势，a为负时，表示气候要素呈减小趋势。
2.3 Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验
Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验结合使用，用于判断长时间序列数据趋势。Theil-Sen median趋势分析是一种稳健的非参数计算方法[27]，计算公式为：
(1)
式中:1
Mann-Kendall检验是一种非参数统计检验，不需要样本服从一定的分布，同时也不受少数异常值的干扰，被广泛应用于分析具有水文和气象的时间序列分析中，用于判断时间序列数据是否具有上升或下降的趋势，计算公式详见文献[26]。
当Mann-Kendall进一步用于检验序列突变时，检验统计量与Z值有所差异，通过构造一秩序列再定义统计变量。通过分析统计序列UBk，UFk可以进一步分析x的趋势变化，判断明确突变时间。若UFk>0，则表明序列呈上升趋势，若UFk<0，则表明序列呈下降趋势，超过临界值曲线，则表示上升或下降趋势显著[26]。若UBk，UFk两曲线出现交点，且处于临界值曲线间，则交点对应的时间点就是突变时间。以上公式通过IDL语言和Matlab程序代码实现。
2.4 小波分析
Morlet小波分析方法能够清晰地揭示时间序列中的多种变化，充分反映不同时间尺度下水文气象数据的变化趋势[28]。与多时间尺度分析方法如移动滤波分析和傅里叶分析相比，小波分析在时域和频域上都具有更好的局部化功能，并且可以对时间序列进行定位分析。本文采用此方法对研究区进行周期分析。
3 结果与分析
3.1 潜在蒸散量时空变化
3.1.1 潜在蒸散量时间变化
(1)潜在蒸散量年际变化。1960—2019年黔中地区多年平均潜在蒸散量为1 004.12 mm，最高值出现在1963年，最低值在2012年，波动范围为915.22～1 139.15 mm，极差为223.93 mm。近60 a来年ET0的波动幅度较大，总体呈现波动下降趋势(图2)，线性拟合表明其递减倾向率约为-6.00 mm/10 a。
图2 黔中地区潜在蒸散量年际变化
(2)潜在蒸散量年代际变化。年代际尺度上年均和季节潜在蒸散量变化见表1，在10 a尺度上，黔中地区潜在蒸散量呈现出“减—减—减—增—减”的波动变化状态趋势，其中1970s—1990s一直呈减小趋势；在2000s潜在蒸散量出现增加趋势，但在2010s又出现减少趋势(图2)，2000s潜在蒸散量的变化幅度为2.8%。从各年代的各不同季节上看，秋季和冬季1970s—1980s呈减小趋势，1990s—2000s呈增加趋势，2010s呈减少趋势。2000s年代4个季节都呈增加趋势，其中春季上升幅度最大，变化幅度为4.9%。因此，在2000s年代潜在蒸散量呈现明显的增加趋势。春季和夏季1970s—1990s呈减小趋势，2000s年代呈增加趋势。1970s年代春季减小幅度最大，变化幅度为-8.2%；1990s年代夏季减小幅度较大，变化幅度为-4.0%；1980s和2010s年代秋季减小幅度较大，变化幅度为-4.4%；1980s年代冬季减少幅度最大，变化幅度为-8.0%。从变化幅度上看，四季均呈负值，春季减少趋势最大。从年平均潜在蒸散量来看，整体上呈减小趋势，变化幅度为-0.5%，比上一年代表现下降趋势的年代是1970s，1980s和1990s，其中80年代的变化幅度最大为-2.5%。总体得出，年均潜在蒸散量下降主要原因是由春季和冬季潜在蒸散量的下降导致的。
表1 黔中地区年及季节潜在蒸散量的年代际变化
(3)潜在蒸散量季节变化。图3是黔中地区潜在蒸散量的季节变化，四季整体上呈现减小趋势，下降速率分别为-2.10 mm/10 a，-3.01 mm/10 a，-0.17 mm/10 a，-0.62 mm/10 a。夏季平均潜在蒸散量最大为373.07 mm，约占全年平均的37.16%，其次是春季和秋季，分别为288.17 mm和218.34 mm，占全年平均ET0的28.75%和21.75%，冬季平均ET0为124.01 mm，是四季中最小值，约占年平均ET0的12.35%。夏春两季潜在蒸散量占全年的65.91%，对全年的潜在蒸散量贡献最大。4个季节的R2都较小，说明下降趋势受到干扰严重，相比较其他季节，夏季的下降趋势略好，但都不够显著，季节变化在年周期上更多地是一种振荡。
图3 黔中地区潜在蒸散量季节变化
3.1.2 潜在蒸散量空间变化
(1)年际潜在蒸散量空间变化。图4A显示了黔中地区ET0的空间分布情况，除南部地区的贵阳站、惠水站和凯里站和北部地区的仁怀站ET0值较高外，西部地区毕节站ET0处于最低值，总体表现为自南向北递减趋势。南部的贵阳、惠水、凯里ET0在961.20～1 223.10 mm，西部的毕节ET0为930.50～1 047.00 mm。
图4B显示了黔中地区变化趋势的空间分布格局，地区中部(东南—西北走向)呈下降趋势、地区的南北部分呈现增加趋势。地区东北部的汇川与西南部的安顺、惠水呈上升趋势，其余的站点呈下降趋势。ET0上升的站点仅有3个，其中一个站点达到90%的显著性水平，其余2个站点未达到显著性水平，但呈小幅度上升趋势。其余的8个站点呈下降趋势，6个站点通过置信度90%的显著性检验，2个站点未通过显著性检验，呈不显著减少变化趋势。贵阳站是下降趋势最大的站点(-16.20 mm/10 a)，汇川站是上升趋势最大的站点(6.12 mm/10 a)。
图4 黔中地区潜在蒸散量与M-K趋势Z值变化趋势空间分布
(2)不同季节潜在蒸散量空间变化。春季ET0空间上呈由南向北递减趋势，汇川站与毕节站明显低于其他地区，处于研究区最低值状态(图5)。其变化趋势呈现东北部和西南部增加、由西北部和东南部向中部递减趋势，3个站点(汇川、安顺和惠水)通过90%的置信度检验，呈不显著增加趋势，3个站点(贵阳、息烽和黔西)呈显著下降趋势，其余站点均为不显著下降趋势。夏季ET0空间上除北部仁怀ET0高于其他地区，呈由东北部向西南部递减趋势。夏季和秋季ET0变化趋势基本呈现东北部和西南部增加、由东南部向西北部递减趋势。夏季ET0有3个站点为不显著上升趋势，中部4站点通过90%的置信度检验，呈显著下降趋势。秋季ET0空间上呈由东南部向西北部递减趋势。秋季ET0有1个站点(汇川)通过90%的置信度检验，呈显著上升趋势，其余8个站点未通过90%显著性检验。冬季ET0空间上呈由南部向北部递减趋势。冬季ET0有1个站点(汇川)通过90%的置信度检验，呈不显著上升趋势，另1个站点(贵阳)通过90%显著性检验，呈显著减少趋势。
图5 黔中地区四季潜在蒸散量与M-K趋势Z值变化趋势空间分布
3.2 潜在蒸散量突变分析
运用Mann-Kendall检验法分析黔中地区近60 a潜在蒸散量的突变特征，从图6可以看出，UF与UB的交点位于1969年前后，这意味着黔中地区ET0突变的时间约为1969年，在1969年以前有1963年和1966年位于零分界线以上，说明该时段内ET0处于上升趋势，但在1969年以后，黔中地区UF统计值小于0，表明1969年以后ET0整体处于下降趋势，在1984年ET0下降趋势达到0.05显著性水平。对1969年前后年潜在蒸散量的计算，发现1970—2019年平均潜在蒸散量(996.80 mm)比1960—1969年(1 040.71 mm)下降了43.91 mm。
图6 黔中地区年潜在蒸散量Mann-Kendall检验
3.3 潜在蒸散量周期性变化
为了分析黔中地区ET0的变化周期，利用Morlet小波分析对1960—2019年的年ET0进行变换，得到小波系数实部等值线图(图7A)。图中实线表示为取正值的小波系数等值线，即为潜在蒸散量偏高期，虚线表示小波系数取负值的等值线，即为潜在蒸散量偏低期。研究区ET0存在3 a，9 a，21 a左右的周期变化，其中3 a，21 a周期变化贯穿于1960—2019年，而9 a周期变化主要存在于1960—1986年。从小波系数符号正负相位交替变化过程分析，表明ET0在于1960—2019年经历了高—低—高—低—高—低的循环交替过程，1960—1970年、1982—1993年、2002—2011年为ET0偏高期，其余时间段为ET0偏低区，研究结果与ET0的年际变化结果相吻合。
通过小波方差来鉴定对ET0变化规律具有影响力的时间尺度(图7B)，小波方差存在两个明显的波峰，分别是3 a和21 a的时间尺度上，且在21 a的震荡周期最强烈，取得最大值，为强显著周期，第二周期为3 a。
图7 黔中地区潜在蒸散量小波分析与小波方差
3.4 潜在蒸散量变化的气象因素识别
通过分析可得出潜在蒸散量与各气象因素的相关性程度(表2)，季节潜在蒸散量、年潜在蒸散量与各气象因素的相关性基本一致。从年尺度上分析，平均气温、最高气温、最低气温、日照时数、风速和水汽压与ET0呈正相关关系，这些气象因素的增加会导致ET0的增加，且平均气温、最高气温、日照时数、风速和水汽压与ET0的相关性通过了0.01水平检验；其中相关性系数最大的是日照时数，然后是风速。相对湿度和降水量与ET0呈负相关关系，这些气象因素的增加会导致ET0的减少；这两个气象因素与ET0都在0.01水平上显著相关。从气象因素的年变化趋势来看(图8)，风速、相对湿度、降水量和日照时数均呈下降趋势，其气候变化率分别为-0.03 (m/s)/10 a，-0.15%/10 a，-5.97 mm/10 a，-46.44 h/10 a，其中日照时数的变化对ET0的下降趋势影响最大，其次是风速。虽然平均气温呈上升趋势，变化率为0.09℃/10 a，其在时段内变化相比其他气象因素而言不显著。因此，在年尺度上，日照时数和风速是影响ET0发生变化的主导气象因素。
图8 黔中地区气象因素变化趋势
表2 黔中地区年及季节潜在蒸散量与气象因素相关性分析
季节尺度上具有与年特征相似性，平均气温、最高气温、日照时数和风速在四季上都与ET0呈现正相关关系，相反的，相对湿度、降水量都和ET0呈负相关关系。四季中，日照时数与ET0的相关性最高，均达到了0.01的正显著性水平。春季，潜在蒸散量呈下降趋势。平均气温、最高气温、日照时数和风速与ET0呈显著正相关关系，而最低气温、相对湿度、水汽压和降水量呈负相关关系。其中呈正相关性最大的日照时数和风速呈下降趋势，变化率分别为-11.60 h/10 a，-0.07 (m/s)/10 a，虽然气温呈上升趋势，降水量处于下降趋势，为-6.56 mm/10 a，也没有改变ET0的下降。因此，导致春季ET0下降的主要原因是日照时数、风速，其次才是降水量。夏季，日照时数、风速与ET0呈正相关关系，相对湿度、降水量与ET0呈负相关关系。日照时数变化率为-20.47 h/10 a，其变化率较大，日照时数与风速的显著减少是夏季ET0下降的原因。秋季，平均气温、最高气温、日照时数与风速与ET0呈正相关关系，其中，平均气温、最高气温呈上升趋势，其余呈下降趋势，日照时数与降水量下降趋势较大，分别为-7.55 h/10 a，-5.45 mm/10 a，这两个因素是影响ET0下降的主要因子。冬季，日照时数和风速与ET0呈正相关关系，均达到显著性水平，且都是呈下降趋势。相对湿度、水汽压和降水量与ET0呈负相关关系，冬季气温较低，且日照时数较少，整个地区蒸发微弱，因此，这是导致ET0减少的最大原因。
综上所述，在年尺度和季节尺度上各个气象因素与ET0的变化分析均存在差异，是气象因素共同作用的结果。黔中地区年ET0的减小的主要气象因素是日照时数的减少，其次为风速。
4 讨 论
潜在蒸散量作为一项重要的农业与水文变量，对区域灌溉排水工程设计、流域规划具有指导意义[4]。空气动力学、辐射、下垫面条件等对潜在蒸散量产生不同程度影响[29]，据已有研究表明[17]，潜在蒸散量受气温、降水、风速、相对湿度、日照时数等综合气象因素直接影响。气温的升高与降水量的减少可能会导致不同程度的干旱，近年来西南地区的干旱较为频繁[26]，特别是2009年的西南大旱，对整个黔中地区的农业、人口等经济造成巨大损失。全球变暖和厄尔尼诺现象的加剧导致海面温度异常，降水少，雨季提前结束，最终导致气温高，降水更少[30]。过去50 a的全球气温变化率为0.13℃/10 a，黔中地区的气温增长率低于全球气温上升速率，为0.09℃/10 a。黔中地区的日照时数、风速和相对湿度减少，这与中国大部分地区变化相一致[8，31]，但是区域空间下存在异质性。气候特征的变化将改变或已改变黔中地区的水文循环，这将导致更频繁的干旱和洪水，水资源的合理配置对整个地区的农业发展、生态环境保护和经济协调发展等产生积极的意义。
黔中地区近60 a的平均气温显著上升，但是潜在蒸散量显著减少，说明黔中地区存在“蒸发悖论”，这与学者在研究西南地区潜在蒸散量的变化分析结果相同[26]。黔中地区气温升高和湿度降低可能会导致ET0的增加，但其影响ET0变化的主要气象因素是日照时数和风速，最终导致黔中地区的“蒸发悖论”。但是，除气象因素的影响外，潜在蒸散量在不同下垫面环境条件下的“蒸发悖论”是否存在差异，其研究结果将影响主导因素的识别，是下一步开展研究的重点，研究结果可为黔中地区的灌溉管理、水文过程和抗旱减灾提供科学依据，
5 结 论
(1)1960—2019年黔中地区潜在蒸散量呈显著下降趋势，其递减倾向率约为-6.00 mm/10 a。四季潜在蒸散量整体上呈减小趋势，夏春两季潜在蒸散量占全年的65.91%，是影响年潜在蒸散量下降的主要原因。
(2)黔中地区潜在蒸散量空间分布特征呈自南向北递减趋势，其变化趋势在地区中部(东南—西北走向)呈下降趋势、在地区的南北部分呈现增加趋势。
(3)黔中地区潜在蒸散量在1969年左右发生一次明显的减少突变，1970—2019年平均潜在蒸散量(996.80 mm)比1960—1969年(1 040.71 mm)下降了43.91 mm。从小波分析结果可得，研究区潜在蒸散量存在3 a，9 a，21 a的左右的周期变化，其中3 a，21 a周期变化贯穿于1960—2019年，而9 a周期变化主要在1960—1986年，且在21 a的震荡周期最强烈为主周期。
(4)黔中地区平均气温、最高、最低气温呈显著上升趋势，而平均风速、相对湿度、降水量与日照时数呈显著下降趋势，研究区存在“蒸发悖论”现象。其中日照时数是影响潜在蒸散量变化的主要气象因素，其次是风速，且各气象因素在季节上对潜在蒸散量影响存在差异性。
