吐鲁番地区水面蒸发演化特征及影响因素

2022-07-04王海涛严新军侍克斌郝国臣徐思远肖建

甘肃农业大学学报 2022年2期

王海涛，严新军，侍克斌，郝国臣，徐思远，肖建

(1.新疆农业大学水利与土木工程学院，新疆乌鲁木齐 830052；2.新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室，新疆乌鲁木齐 830052；3.吐鲁番市高昌区水管总站，新疆吐鲁番 838000)

水是万物之源，生态之基。在整个地球系统中，水文循环扮演着极为重要的角色，是维系生态稳定、环境安全的基石，包括降雨、蒸发、地表或地下径流、蒸腾及蒸散发等过程[1-2]。其中，蒸发是水文循环过程的关键一环，是液态水变为气态水的过程，亦是大气水与陆地水相互转化、输送的纽带。对区域水资源的空间分布及开发利用都有着直接影响。此外，蒸发作为研究气象学的重要分支之一，对气候变化的潜在影响不可忽略，两者彼此影响。部分研究表明，随着全球气候的变暖，一些区域蒸发量呈下降趋势，如我国中部及南部蒸发下降趋势显著[3-5]。另有研究表明，我国东部及西北部蒸发量下降趋势明显，西南地区呈波动变化特征，无明显下降趋势[6]。究其原因，许多学者对此开展了大量的相关工作，结果表明：造成当前蒸发量下降的主要原因来自太阳辐射量的减少，直观体现如日照时数、辐射强度、风速、温度等因素的波动，对区域蒸发变化都有着重要影响[7-12]。尤其是在水资源匮乏的干旱区，了解蒸发演变特征对当地农业的健康生产及水资源的高效利用都有着极为重要的现实意义[13-14]。本文以典型干旱区—新疆吐鲁番为例，收集相关气象数据，分析探讨了吐鲁番近50 a蒸发演变特征及影响因素，进步一揭示了干旱区水文循环特征，为提高干旱区水资源可持续利用提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

吐鲁番盆地位于我国新疆中部，四周环山，西、北部是博格达山，东部为库木塔格丘陵，南部为却勒塔格山(图1)。其独特的地形形成了暖温带干旱荒漠气候，突出特点就是干燥、多风、温差大[15]。通常最低气温出现在1月份，最高气温出现在7月份，年温差在44 ℃左右[16]。受北部博格达山对气流的阻碍影响，盆地中心年均降雨不足17 mm，而年均蒸发量在2 647～3 287 mm之间。

图1 研究区地理区位

1.2 数据来源

本文1970～2020年观测数据来源于吐鲁番(51573)气象站，蒸发皿型号为20 cm口径。并对逐日、逐月数据进行缺失值、异常值处理，缺失值采用相邻数据平均值，异常值予以剔除。最终整理为年数据，为下一步数据分析提供支撑。

1.3 研究方法

1.3.1 数据均值化首先气象站采集的原始数据进行缺失值和均值化处理，缺失值取其前后数据的均值，均值化目的是消除计算过程中不同量纲的影响，计算见公式(1)：

(1)

1.3.2 曼肯德尔趋势检测(M-K) 设气候序列为x1，x2，…，xn，Sk表示第i个样本xi>xj(1≤j≤i)的累计数，计算见公式(2)：

(2)

在时间序列随机独立的假定下，Sk的均值E[Sk]和方差Var[Sk]计算见公式(3)：

(3)

统计量UFk和UBn-k计算见公式(4)：

(4)

式中：UFk值大于0，则表明序列呈上升趋势，小于0则表明呈下降趋势；当它们超过临界直线时，表明上升或下降趋势显著；超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域。如果UFk和UBk2条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变开始的时间。

1.3.3 小波分析(wacelet analysis) 该方法是由Morlet于20世纪80年代提出，主要用于时频信号的分辨处理，能够挖掘信号内部隐藏的周期性及趋势性。其基本思想就是用一簇小波函数来表示或逼近某一信号或函数，小波函数Ψ(t)需满足公式(5)：

(5)

式中：Ψ(t)为基小波函数。通过尺度的伸缩可形成许多子小波函数，见公式(6)。

(6)

式中：Ψa,b(t)为子小波簇；a为尺度因子，反映序列变化周期；b为伸缩因子，反映时序平移变化。

1.3.4 灰色关联分析法灰色关联法主要用于分析不同影响因子与因变量之间的关联程度，反映影响因子对因变量的贡献度。计算步骤如下：

(1)计算不同影响因子与因变量的绝对值差(i，见公式(7)：

Δi=|x0(k)-xi(k)|

(7)

式中：x0(k)为均值化处理后的蒸发量；xi(k)为均值化处理后的各影响因子数据，包括相对湿度、气温、水汽压、风速、日照时数、降水。

(2)计算关联系数ζi(k)，见公式(8)：

ζi=

(8)

式中：ρ为分辨系数，根据前人经验，一般取0.5。

(3)计算关联度γi，见公式(9)：

(9)

式中：i表示不同影响因子，n表示时间序列长度。

1.3.5 参考蒸发量计算(ET0) 本文采用修正彭曼公式计算研究区水面蒸发量，计算公式见(10～12)。

(10)

(11)

(12)

式中：ET0为参考蒸发量，mm/d；ETrad为辐射项，mm/d；ETaero为空气动力学项，mm/d；C取经验系数1.0；Δ为饱和温度水汽压曲线的斜率，kPa/℃；Rn为冠层表面净辐射，MJ/(m2·d)；γ为温度计常数，kPa/℃；au取经验系数0.26；bu取经验系数0.14；U2为2 m高处的风速，m/s；ea为饱和水汽压，kPa；ed为实际水汽压，kPa。

1.3.6 水面蒸发时序预测以修正彭曼公式计算水面蒸发为依据，采用LSTM-循环神经网络时序模型，对研究区未来5年水面蒸发进行预测，建模步骤详见文献[17-18]。误差精度采用MAPE(平均绝对百分比误差)、RMSE(均方根误差)、MAE(平方绝对误差)3个指标进行评估。

2 结果与分析

2.1 蒸发时序变化特征

图2显示，近50 a新疆吐鲁番地区年均蒸发量整体上呈缓慢上升趋势，年均上升2.5 mm。在研究时段内，蒸发量经历3个不同变化时期，1970～1990年为缓慢上升期，年均升高2.1 mm；1990～2015年为明显下降期，年均下降7.8 mm；2015～2020年为显著上升期，年均升高76.9 mm。近5 a吐鲁番地区水面蒸发主导了其近50 a蒸发变化趋势，且波动明显。一个具有较大波动性的水文变化过程，会对区域水文生态的稳定带来不可预估的影响，扰乱当地水资源利用规划。而对于缺水十分严重的干旱区来说，分析其蒸发变化的成因，进一步探究当地水文循环演化过程，有利于实现当地水资源的可持续利用。

图2 吐鲁番年均蒸发量变化特征

2.2 蒸发周期变化特征

本文采用Haar小波函数对研究区1970～2020年蒸发数据进行周期性及趋势性分析。由图3可知，研究区蒸发存在3个明显震荡周期，分别为3～5、10～15、25～30 a。其中，25～30 a为研究区蒸发主震荡周期，先后经历低蒸发-高蒸发-低蒸发-高蒸发-低蒸发5个完整阶段，贯穿整个研究时段。2015年后重现高蒸发特征，这与实际情况高度吻合；3～5 a为次震荡周期，尤其是在1984年后，呈现出明显的高蒸发-低蒸发-高蒸发-低蒸发的变化特点，且在2015年后，高蒸发与低蒸发差异显著化，表明近几年研究区蒸发出现剧烈变化；10～15 a震荡周期自1982年起出现明显周期性变化，表现为高蒸发-低蒸发-高蒸发-低蒸发的特征，同样在2015年前后，高蒸发与低蒸发出现明显差异。

图3 小波实部系数图

结合图4小波方差分析，波峰为震荡周期，最高波峰为主震荡周期。1970～2020年研究区存在3个显著波峰，分别为1975、1982、1998年，相应变化周期为5、12、28 a。其中1998年对应最大波峰值为主震荡周期，即研究区蒸发主变化周期为28 a左右，该结论与图3结果相符。此外，依据小波方差曲线变化趋势，在2000年之后曲线再次上升，说明研究区蒸发可能存在30 a以上的主周期。

图4 小波分析方差变化

2.3 蒸发突变检测

图5显示，1991年前后研究区蒸发量发生突变，由高蒸发转变为低蒸发，且在1995～1998年间蒸发量下降显著(P<0.05)，2007年前后下降趋势极显著(P<0.01)，2005～2020年有明显上升。该结果与研究区实际蒸发统计结果吻合。为进一步验证该结果，本文采用滑动t检验，对研究区1970～2020年蒸发数据进行趋势检测，结果显示：在整个研究期内，共存在4个极显著突变节点，分别为1982、1991、2004、2006年，其中1982、2004年前后蒸发上升趋势极为显著(P<0.01)，1991、2005年前后下降趋势极为显著(P<0.01)，见图6。结合M-K及滑动t检测法，确定研究区近50 a蒸发发生突变时间节点为1991年，蒸发量显著下降。

图5 1970～2020年蒸发突变检测

图6 1970～2020年蒸发滑动t突变检测

2.4 蒸发时域演化特征

2.4.1 50 a尺度变化通过灰色关联法，计算得出不同影响因子与蒸发的关联度，见表1。可知，在1970～2020近50 a尺度上，影响因子与蒸发量的关联度排序为：日照时数>温度>水汽压>相对湿度>风速>降雨。日照时数成为影响研究区蒸发变化的主要因素，时长越长，蒸发量越大。温度、水汽压、相对湿度次之，两者是影响区域蒸发速率的重要影响因子。通常水分供应无明显波动时，温度越高，蒸发速率越快，水汽压随之增大。而相对湿度的大小表示空气水汽接近饱和的程度，与大气中水汽含量密切相关，且与温度成反比关系，温度越高相对湿度越小。最后为风速和降雨，一般风速愈大蒸发愈快，干旱地区极少的降雨对研究区蒸发影响有限。一个区域的蒸发变化是整个气象因素的协同结果，彼此之间相互影响，相互制约。但整体上，该计算结果基本能够真实的反映出研究区不同气象因子对蒸发作用的贡献度。

表1 不同影响因子与蒸发量的关联度

2.4.2 10 a尺度变化以10 a作为分隔单位，将研究期分为5个时段：1970～1980、1981～1990、1991～2000、2001～2010、2011～2020。通过分析不同时段不同影响因子对蒸发的关联度，以确定不同影响因子对蒸发影响的演化趋势，计算结果见表2。

表2 不同影响因子与蒸发量的关联度演化趋势

如表2所示，在10 a尺度上，影响蒸发主导因素发生明显变化。1970～1980年，温度及日照时数决定了研究区蒸发量变化趋势。1981～1990年，水汽压及相对湿度成为主导因素。1991～2000年，主导因素演化为温度及水汽压。2001～2010，演化为日照时数及水汽压。至2011～2020年，温度及风速对蒸发量影响显著；而就单一影响因子来看，相较于其他影响因子，降雨对蒸发的关联度最小，但其在时域上整体呈上升演化趋势。温度、水汽压及相对湿度三者演化趋势相似，1970～2000年均呈现上升趋势，2001～2020呈下降趋势。日照时数关联度在1991～2000年、2010～2020年出现显著下降趋势，这与该时段空气质量及云量有密切关系。风速关联度整体上呈现下降趋势，近10 a上升趋势明显，与温度成为当前影响吐鲁番水面蒸发的主导气象因素。

2.4.2 5 a尺度变化以5 a作为分割单位，分别计算出不同时段与蒸发的关联度，见图7。可以看出，在5 a尺度上，1970～1975年日照时数与蒸发关联度明显高于其他气象因子；而在1976～2010年间温度逐渐演化为影响蒸发的主导因素；2011～2015年演化为风速及日照时数，2016～2020年为相对湿度及水汽压。而在整个研究期内，降雨对蒸发的影响呈现缓慢上升趋势。

图7 5 a尺度不同影响因子关联度演化趋势

综合10 a和5 a尺度上的关联度变化特征发现，整体上温度及水汽压是影响当地蒸发变化的主要因素。而在50 a尺度上，日照时数为影响蒸发的主导因素。由此可见，在不同时间尺度，气象因子与蒸发关联度的演化趋势存在明显差异，说明吐鲁番地区气象变化较为复杂，除自然因素对蒸发的影响外，人类活动如城镇化带来的下垫面的变化、耕地质量及结构的变化等都是影响蒸发的潜在因素。此外，在不同时间尺度上，降雨对蒸发的影响正在逐步上升。

2.5 参考蒸发及时序预测

2.5.1 参考蒸发时序特征利用修正彭曼公式计算蒸发量整体上高于实测蒸发量，但两者趋势变化相似(图8)。1970～2015年整体上呈现平稳下降趋势，7 mm/a。2015年后，参考蒸发量平均为3 059.24 mm/a，明显低于实际蒸发量3 225.24 mm/a。参考蒸发量趋势变化在一定程度上反映了研究区气象变化特征，如温度、辐射等。

图8 参考蒸发量变化趋势

2.5.2 参考蒸发时序预测依据参考蒸发计算结果，将1970～2020年数据20%作为LSTM模型验证集(测试集)，本文选取2011～2020年10 a作为验证集，1970～2010年作为训练集，结果见图9。

图9 LSTM模型水面蒸发预测

LSTM模型模拟精度均在可接受范围内，表明LSTM模型可较好的反映研究区水面蒸发实际情况，具有较高的可信度，见表3。本文利用该模型对研究区未来5 a水面蒸发进行预测，结果显示，未来5 a吐鲁番地区水面蒸发整体呈下降趋势，具一定波动性，年均蒸发量为3 073.42 mm，见表4。

表3 模型模拟精度计算结果

表4 未来5 a水面蒸发预测

3 讨论

近50 a来，吐鲁番地区水面蒸发呈缓慢上升趋势，1970～2015年表现为下降趋势，近5 a呈显著上升趋势。相关研究表明，研究区2003～2013年地下水位持续显著下降，对当地水文过程产生了一定影响，如蒸散发量减少、地下水资源补排功能下降等。至2013年后，地下水位有了缓慢恢复，同时水面蒸发量随之呈上升趋势[19]。其次，2000～2010年研究区耕地和草地大幅增加，水域面积缩小(湖泊萎缩)，也是导致该时段蒸发减小的重要原因之一[20]。部分学者对吐鲁番地区1981～2010年蒸发量变化进行研究，发现该时段内年平均蒸发量均呈递减趋势[21-22]，与本文结论趋于一致。近几年来，研究区降水量呈波动变化，气温以0.41 ℃/10 a的速率上升，加速水面蒸发速率[23]。其中，张慧琴[24]等研究发现吐鲁番盆地1960～2011年气温以0.373 ℃/10 a速度上升，气温上升趋势明显。不同影响因素之间存在复杂的关联性，一个区域的水面蒸发演化规律是多重因素协同的结果，需以系统观进行研究探索，从而揭示区域水文过程特征。

在整个研究期内，吐鲁番地区水面蒸发呈现3个震荡周期，其中主震荡周期为28 a，先后经历低蒸发-高蒸发-低蒸发-高蒸发-低蒸发5个变化阶段。在一个主周期的变化尺度内，常常伴有一定的次周期存在。本研究存在3～5、10～15 a 2个次周期，表明研究区气候变化在较小时间尺度上仍存在一定的差异性。

蒸发量的下降对研究区水文循环过程的有着重要影响。吐鲁番地区蒸发量于1991年左右发生突变，高蒸发转变为低蒸发。根据不同影响因子与蒸发关联度的演化趋势分析，50 a尺度上，日照时数及温度是影响区域蒸发的主要因素；10 a尺度上，温度及水汽压成为是影响区域蒸发的主导因素；5 a尺度上，温度及日照时数演变为主导因素。考虑到多种气象因素的影响，在时域上降雨和风速对吐鲁番地区蒸发量的影响正在缓慢上升，而温度、水汽压及相对湿度等因素对蒸发量的影响在10 a尺度上则呈现下降趋势，5 a尺度上呈现出一定的周期性。综上，在不同时间尺度上，温度成为影响研究区水面蒸发主导因素，而近些年吐鲁番地区气温逐渐升高，进一步加剧了当地干旱程度。吕婷等[25]研究表明，吐鲁番市气温变化存在30 a左右主周期，该研究结果与本文蒸发主震荡周期基本一致，间接表明气温变化已成为影响吐鲁番地区水面蒸发的主要因子。

根据LSTM模型预测结果，未来5 a吐鲁番地区水面蒸发量将会呈下降趋势。但相对2010年之前，吐鲁番地区未来5 a蒸发量仍偏高。在短时间尺度上，蒸发主要受地理环境、气候变化影响，如吐鲁番盆地热流和沿天山西北过来的冷流相遇，在吐鲁番盆地西部形成强风带，影响当地水文循环过程。