氣象要素變化對區域潛在蒸散發時空分布特征影響的定量分析

孫 玥

（遼寧省水文局，遼寧沈陽110003）

氣象要素變化對區域潛在蒸散發時空分布特征影響的定量分析

孫 玥

（遼寧省水文局，遼寧沈陽110003）

結合遼寧西部地區兩個氣象站1954～2015年氣象要素變化數據，基于M-K模型統計分析了區域氣象要素的變化趨勢，并采用雙層蒸發模型的對區域潛在蒸散發進行時空特征的計算，定量分析氣象要素變化趨勢對區域潛在蒸散發時空分布特征的影響。研究結果表明：在年尺度上，區域氣溫上升明顯，而日照時數和風速下降趨勢較為明顯。區域潛在蒸散發和氣溫、風速呈現正相關，相關系數均值達到0.617，而與相對濕度和日照時數存在負相關，負相關系數均值達到0.3932。氣溫和風速較大的區域，其潛在蒸發較大，而相對濕度較大的區域，蒸散發分布較小。

M-K模型；雙層蒸發模型；氣象要素變化；時空特征分析

潛在蒸散發是水文循環的重要部分，在區域水資源平衡中占據較為重要的比重。可見，氣候變化對區域水資源循環影響較大，而氣候要素變化主要影響區域水資源的降水和蒸發兩個重要要素。對于氣候要素變化對降水的定量影響，國內外學者展開許多研究，并取得一定的研究成果［1-6］，而對于區域氣候要素變化對潛在蒸發的定量影響研究較少，特別是在遼寧西部地區，遼寧西部地區處于干旱半干旱區域，區域蒸發量相對較大，區域水循環受到蒸發影響較大，而區域近些年來氣候要素變化較為顯著。為此本文以遼寧西部某區域為研究實例，基于區域內氣象站點1954～2015年氣象要素變化數據，采用M-K方法［7-8］對區域內氣象要素的變化趨勢進行了分析，并采用雙層蒸發模型［9-10］對區域潛在蒸發進行了計算，并結合氣象要素分析了氣象要素和潛在蒸發的相關性。此外，結合氣象要素采用空間插值計算了區域潛在蒸發的空間分布。

1 研究方法

本文采用M-K模型對區域的氣象要素特征進行趨勢分析，并采用雙層蒸發模型進行區域潛在蒸發的計算，并分析潛在蒸發和氣象要素之間的相關性。此外本文還采用地理空間插值的方法，對區域的氣象要素進行空間插值，采用雙層蒸發模型計算潛在蒸發的空間分布。

1.1 M-K模型分析原理

M-K模型計算分析指標時間變化的特征趨勢，其計算原理為：

（1）對計算的樣本數據序列｛xt｝，t=1，2，…，m（m≤n），構建統計分析序列組合：

式中，dm為模型的統計變量，計算長度為m的樣本序列x1，…，xm按照大小進行排位的樣本個數，也可稱為模型順序統計變量。n表示為樣本序列的總的個數。

（2）令方程（1）中的m=1，2，…，n，計算模型的統計變量U（dm），計算方程為：

（3）將樣本序列｛xt｝，反向構建樣本序列｛x′t｝，重復（1）和（2）的計算步驟，得到新的統計變量U′（dm），其中令：

式（5）中m′=n-m+1。

1.2 雙層蒸發模型原理

雙層蒸發模型植被葉面截留水量和植被根系的蒸騰計算方程為：

雙層蒸發模型考慮植被蒸騰量計算外，還考慮了土壤蒸發計算，計算方程為：

式中，Rnc表示為植被葉面受太陽輻射量；rc表示植被葉面氣孔總的阻抗，sm-1；ras為植被葉面與土壤之間的空間動力學的阻抗，sm-1；λ為大氣蒸發的潛熱常數，MJkg-1；ρ為大氣空氣密度常數，kgm-3；CP為大氣的比熱常數，1.013×10-3kJkg-1℃-1；Wfr表示為植被葉面冠層截留水量，mm；D0表示植被冠層處大氣壓差值，kPa；表示為飽和的水氣壓差值，kPa；G表示為土壤熱交換通量，Wm-2；γ表示為空氣中濕度的常數值，kPa℃-1；rs表示為土壤表層的空氣動力學阻抗，sm-1。

2 區域氣象要素對潛在蒸發定量影響分析

2.1 區域概況

本文以遼寧西部某區域為研究區域，該區域多年平均氣溫10.5℃，該區域地處干旱半干旱區域，年降水量偏少，而多年平均蒸發量達到400～450mm，區域內有兩個氣象站點，氣象要素數據系列長度為1954-2015年，氣象觀測系列較長，且具有代表性，本文結合氣象站數據，分析其氣象要素的變化趨勢，并定量分析其氣象要素變化趨勢對區域潛在蒸發時空分布特征的影響，

2.2 區域氣象要素變化特征分析

結合氣象站1954～2015年氣象要素變化數據，運用M-K方法分析其氣象要素季節尺度變化的趨勢值，并繪制了各氣象站1954～2015年各氣象要素年變化過程，計算和分析結果見表1和圖1。

表1 遼寧西部地區氣象要素年尺度M-K統計值

表2 遼寧西部地區氣象要素季尺度M-K統計值

表1為區域兩個氣象站年氣象要素變化M-K統計結果，從表中可以看出，1#氣象站點氣溫和相對濕度的M-K統計值均大于2.0，可通過M-K模型置信度為95%的檢驗值，表明1#氣象站點氣溫和相對濕度均上升趨勢較為明顯，這一點也可從圖1中1#氣象站點氣溫和相對濕度變化過程可以看出。1#氣象站點的風速和日照時數的M-K統計值在-1.0-1.0之間，表明風速和日照時數在1954～2015年變化趨勢不明顯，這一點也可以從圖1中看出。2#氣象站點年氣象要素M-K統計值結果可以看出，2#氣象站點各個氣象要素變化趨勢均為通過M-K的置信度檢驗，變化趨勢均不顯著，圖1中2#氣象站點各氣象要素的變化過程也驗證了MK值的統計結果。

從表2中可以看出1#氣象站點氣溫在春季變化較為明顯，而2#氣象站氣溫變化顯著點在夏季。1 #和2#氣象站點的風速均在夏季出現較為明顯的下降趨勢。1#氣象站點在冬季日照時數變化趨勢較為明顯，而2#氣象站點在各個季節變化趨勢較為不明顯。2#氣象站點在夏季相對濕度變化明顯，而1 #氣象站點的季節相對濕度和年尺度相對濕度變化趨勢一致，均未出現明顯的變化趨勢。

2.3 區域氣象要素對區域蒸發的影響分析

圖1 各氣象站點1954～2015年氣象要素變化過程圖

在分析區域氣象要素變化特征的基礎上，結合雙層蒸發模型計算區域潛在蒸發，并定量分析區域氣象要素對區域蒸發的影響，分析結果見圖2和表3。

圖2為兩個氣象站點點氣象要素和潛在蒸發相關圖，從圖中可以看出，區域潛在蒸散發和氣溫、風速呈現正相關，相關系數均值達到0.617，而與相對濕度和日照時數存在負相關，負相關系數均值達到0.3932。且蒸發和氣溫和風速的相關性均高于蒸發和相對濕度以及日照時數的相關性。表3為各氣象站點季節尺度氣象要素和潛在蒸發的相關關系結果，1#和2#氣象站點氣象要素均在夏季和潛在蒸發相關關系值較大，在冬季較低，看出夏季氣溫對潛在蒸發的影響較大。風速均在夏季和潛在蒸發相關性高于其他季節。1#氣象站點的日照時數在夏季和蒸發的負相關最高，而2#氣象站點在春季和蒸發負相關最高。1#和2#氣象站點的相對濕度在四個季節和蒸發的負相關均較低。

圖2 各氣象站點氣象年要素變化與潛在蒸發相關圖

表3 各氣象站點季節尺度氣象要素與潛在蒸發相關關系結果

2.4 氣象要素對區域蒸發空間特征分布影響分析

本文結合氣象站點的氣象要素采用空間插值方法并結合雙層蒸發模型對區域1990年代和2000年代的蒸發進行了空間分布的計算，計算分析結果見圖2。圖3為區域不同年代的蒸發時空分布計算結果，從圖中可以看出，不同年代區域其蒸發空間分布規律性不明顯，主要是因為空間的蒸發受到區域氣象要素影響較大，因此空間分布規律性較為不明顯，圖中蒸發量較大的區域，主要為氣溫較高且風速較大的區域，而日照時數和相對濕度較大的區域，其蒸發相對較小。這和前面分析的氣溫和風速對蒸發的影響分析較為一致，氣溫和風速對區域蒸發影響為正相關，而相對濕度和日照時數與區域蒸發呈現負的相關性。從不同年代際的蒸發空間分布來看，相同區域，1990年代的蒸發大于2000年代的蒸發。區域蒸發從1990年代到2000年代，蒸發整體呈現下降變化趨勢。

圖3 區域不同年代際蒸發時空分布圖

3 結語

本文運用M-K模型和雙層蒸發模型，定量分析了氣象要素變化對區域蒸發時空變化特征的影響，研究取得以下結論：

（1）氣溫和風速對區域蒸發影響較大，且風速對蒸發的影響高于氣溫，相對濕度和日照時數對蒸發影響較弱，對蒸發影響較小；

（2）蒸發空間分布受氣象要素分布的影響，氣溫和風速較大區域，蒸發較大，但蒸發空間總體受氣象要素分布影響的規律性不明顯。

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S161

A

1008-1305（2017）01-0104-05

2016-11-23

孫 玥（1980年—），女，工程師。