参考作物蒸腾蒸发时空变化及其影响因素分析

摘 "要：利用淠史杭灌区及周边12个气象站1958—2022年气象观测资料和Penman-Monteith公式计算参考作物蒸腾蒸发量（ET0），采用Mann-Kendall趋势检验、敏感曲线和线性回归等方法分析淠史杭灌区ET0变化特征及主要气象因子对年ET0变化的贡献，量化气象因素对其影响。该研究成果对提高农业应对气候变化适应能力和抵御气候灾害能力具有重要意义。

关键词：淠史杭灌区；参考作物蒸腾蒸发；敏感性分析；贡献率；气候变化

中图分类号：S274 " " "文献标志码：A " " " " "文章编号：2096-9902（2024）08-0009-04

Abstract： Based on the meteorological observation data of Pishihang Irrigation District and its surrounding 12 meteorological stations from 1958 to 2022， using Penman-Monteith formula， the reference crop evaporation and transpiration （ET0） was calculated. The variation characteristics of ET0 and the contribution of main meteorological factors to annual ET0 in Pishihang Irrigation Area were analyzed by means of Mann-Kendall trend test， sensitive curve and linear regression. The results of this study are of great significance to improve the ability of agriculture to adapt to climate change and resist climate disasters.

Keywords： Pishihang Irrigation Area; reference crop evaporation and transpiration; sensitivity analysis; contribution rate; climate change

大中型灌区是我国重要的粮食生产功能区和重要农产品生产保护区，亦是我国农业节水的主战场[1]。淠史杭灌区是我国三大特大型灌区之一，灌区农业灌溉用水总量占总用水量的80%以上，然而随着经济的发展和城镇人口的增加，灌区用水供需矛盾日益突出。

作物蒸腾蒸发是影响作物生长、物质积累和产量形成的关键因素之一[2]。参考作物蒸腾蒸发不仅是作物蒸腾蒸发估算和农田灌溉制度制定的基本依据，亦可以用来评价气候干湿程度和水资源亏缺程度。因此，详细了解淠史杭灌区ET0的变化规律对于水资源的科学管理和农业节水政策的合理制定具有重要意义[3-4]。

因此，本文利用淠史杭灌区内及周边12个站点1958—2022年逐月观测数据计算了ET0，分析淠史杭灌区ET0时空变化特征，量化气象因素对其影响，可以为加强水资源管理，提高农业应对气候变化适应能力和抵御气候灾害能力提供参考。

1 "材料与方法

1.1 "研究区概况

淠史杭灌区，介于115.50° E～117.68° E，30.99° N～32.56° N，是淠河、史河、杭埠河3个毗邻灌区的总称，位于安徽省中西部和河南省的中南部，地处大别山余脉的丘陵地带，控制面积13 130 km2，设计灌溉面积73.3万hm2，是我国3个特大型灌区之一。

1.2 "研究方法

参考作物蒸腾蒸发量ET0采用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式计算[5]

ET0=，（1）

式中：ET0为参考作物蒸腾蒸发量（mm/d）；Rn为作物表面净辐射（MJ/（m2·d））；G为土壤热通量（MJ/（m2·d））；T为2 m高度处空气温度（℃）；U2为2 m高度处风速（m/s）；es为饱和水汽压（kPa）；ea为实际水汽压（kPa）；Δ为水汽压曲线斜率（kPa/℃）；γ为湿度计常数（kPa/℃）。

趋势检验采用Man-kendall检验，参照Hu[2]的计算方法。敏感系数的计算方法参照李迎等[6]的方法，即敏感系数为ET0的相对变化量与单个气象因子相对变化量之比。气象因素对ET0变化的贡献大小采用气象因素与ET0的敏感系数乘以该因素的多年相对变化，即为该气象因素对ET0变化的贡献值。具体参照Li等[7]的计算方法。2 "结果与分析

2.1 "ET0时空变化特征

由图1可知，淠史杭灌区1958—2022年ET0变化趋势，淠史杭灌区年ET0的区域性差异十分明显，各地的多年平均值为858.0～938.2 mm。年ET0具有明显的空间分布规律，有合肥、六安、霍邱3个高值中心及舒城1个低值中心。四季ET0的空间分布规律与年ET0的相似。

2.2 "气象因子时空变化特征

由图2可知，温度在研究区内总体表现为南高北低的规律，在时间上表现为极显著的上升趋势。淠史杭灌区1958—2022年为15.7 ℃，其上升速率分别为0.28 ℃·10 a-1。相对湿度在空间分布上总体表现为南高北低的规律，在时间上表现为极显著的下降趋势。淠史杭灌区的1958—2022年为76.3%，年下降速率为0.94%·10 a-1。风速在空间分布上总体表现为西南低、东北高的规律，在时间上表现为极显著的下降趋势。淠史杭灌区的1958—2022年风速平均为2.4 m/s，下降速率为0.22 m/s·10 a-1。年日照时数在研究区内总体表现为南低北高的规律，在时间上表现为极显著的下降趋势。年日照时数平均为1 981.8 h，下降速率为79.8 h·10 a-1。

2.3 "ET0对气象因子的敏感性分析

由图3可知，淠史杭灌区ET0对日最高温度（Tmax）、日最低温度（Tmin）、日平均温度（T）、相对湿度（RH）、风速（U）和日照时数（N）的敏感系数平均值分别为-0.78、-0.30、0.87、-1.17、0.04和0.22。淠河灌区ET0对Tmax、Tmin、T、RH、U和N的敏感系数平均值分别为-0.80、-0.31、0.90、-1.19、0.04和0.22。史河灌区ET0对Tmax、Tmin、T、RH、U和N的敏感系数平均值分别为-0.74、-0.28、0.82、-1.12、0.04和0.23。杭埠河灌区ET0对Tmax、Tmin、T、RH、U和N的敏感系数平均值分别为-0.80、-0.33、0.92、-1.21、0.03和0.22。

2.4 "气象因子对ET0的贡献率

由图4可知，气象因子对ET0变化的贡献率在不同区域是有差异的。Tmax、Tmin、T、RH和U、N对淠史杭灌区ET0的贡献率分别为-5.66%、-4.23%、7.87%、5.67%、-1.85%和-5.09%；对淠河灌区ET0的贡献率分别为-6.06%、-4.20%、8.15%、5.37%、-1.60%和-5.18%；对史河灌区ET0的贡献率分别为-4.90%、-4.40%、7.76%、5.75%、-2.14%、-4.48%；对杭埠河灌区ET0的贡献率分别为-6.53%、-3.66%、7.85%、6.87%、-1.46%和-7.09%。

3 "讨论

本研究发现，1958—2022年淠史杭灌区ET0总体呈现不显著下降趋势，其中杭埠河灌区达到显著水平。这与中国其他区域，如海河流域、华北平原和京津冀地区ET0自20世纪60年代以来呈下降趋势一致。淠史杭灌区ET0气候倾向率为-4.1 mm·10a-1，这与整个长江流域的3.4 mm·10a-1相近。在季节分布上，年ET0下降主要是由于夏季ET0下降导致的。

淠史杭灌区ET0变化对相对湿度最为敏感。本文中T、U、N的敏感系数为正值，RH的敏感系数为负值，这与前人的研究结果一致。然而，Tmax与Tmin的敏感系数为负值，这与前人在河南、山东等地的研究结果不同，这可能是与这些地方纬度高、日照时数长、温度低有关。另外，不同区域气象因子的多年变化趋势也不尽相同，对ET0变化的贡献也不一致。因此，综合气象因子的敏感系数和变化趋势，能够更好地定量评价各气象因子对ET0的影响。近年来，气温升高ET0降低的“蒸发悖论”现象在很多地区得到广泛的关注和验证。淠史杭灌区也有这种现象。究其原因，很大程度上是因为区域气温升高对ET0的贡献率在总贡献率没有风速和日照时数变化所占的比重大。Tmax、Tmin、T、RH、U和N对淠史杭灌区ET0的总贡献率为-3.28%，然而ET0是呈现不显著的下降趋势的，这说明引起ET0变化的原因多样化、复杂化，除这些气象因子影响外，还与其他气象因子及人类活动、下垫面变化等有关。此外，温度的贡献率为-2.01%，主要是由于日最高温度与日最低温度的贡献率为负，且之和超过了日平均温度。

4 "结论

1）淠史杭灌区年ET0总体呈现不显著的下降趋势，在时空分布上存在一定差异。淠河灌区、史河灌区全年ET0的变化趋势与全灌区表现一致。然而，杭埠河灌区的年ET0下降趋势达到显著水平。

2）淠史杭灌区的年平均温度、相对湿度、风速、日照时数分别呈现极显著的上升、下降、下降、下降趋势。

3）淠史杭灌区年ET0对相对湿度最为敏感，其次是日平均温度、日最高温度，对风速敏感性最低。气象因子对ET0的贡献率的绝对值表现为：相对湿度（5.67%）gt;日照时数（-5.09%）gt;温度（-2.01%）gt;风速（-1.85%）。其中，相对湿度的贡献率为正值，温度、风速、日照时数的贡献值为负值。日照时数下降是ET0不显著下降的主要原因。

参考文献：

[1] 倪文进.大中型灌区现代化建设需处理好几个问题[J].中国水利，2020（9）：6-7.

[2] HU X， CHEN M， LIU D， et al. Reference evapotranspiration change in Heilongjiang Province， China from 1951 to 2018： The role of climate change and rice area expansion [J]. Agricultural Water Management，2021，253（12）：1-14.

[3] 王琼，张明军，潘淑坤，等.长江流域潜在蒸腾蒸发量时空变化特征[J].生态学杂志，2013，32（5）：1292-1302.

[4] 檀艳静，胡程达，史桂芬.黄淮海区域参考作物蒸腾蒸发量的时空变化特征及影响因素[J].干旱气象，2020，38（5）：794-803.

[5] ALLEN R G， PEREIRA L S， RAES D， et al， Crop evapotranspiration： guidelines for computing crop water requirements[R].FAO Irrigation and Drainage Paper No.56.FAO，Rome，Italy，1998.

[6] 李迎，吕谋超，张海文，等.参考作物蒸散量对气象要素的敏感性分析[J].灌溉排水学报，2017，36（7）：94-99.

[7] LI C， WU P T， LI X L， et al. Spatial and temporal evolution of climatic factors and its impacts on potential evapotranspiration in Loess Plateau of Northern Shaanxi， China[J]. Sci Total Environ，2017，589：165-172.