作物生長季潛在蒸散發量時空變化特征及其敏感性研究

張慶林

(遼陽市水利工程建設技術審核中心，遼寧 遼陽 111009)

遼寧省位于我國東北部地區地理位置介于東經118°53′～125°46′，北緯38°43′～43°26′之間，總面積為14.8萬km2共轄14個地級市和綏中縣、昌圖縣2個省管縣；地勢結構由北向南、由東西向中間整體呈降低趨勢，遼東、遼西區域為山地丘陵其海拔高度平均為800、500m，而中部區域為遼河平原區其海拔高度約200m；屬于溫帶、寒溫帶大陸性季風氣候冬冷漫長、夏熱多雨，年均降雨量600～1100mm且在時空分布上極不均勻，每年6—9月的降雨量占全年的56%以上并且在東部的山地丘陵區降雨量較為充足。遼寧省境內工業發展較為充分、畜牧業和農林業發展迅速，不僅是我國重要的糧食生產基地而且位于東北地區工業發展核心區域，在保證國家糧食生產安全以及工農業發展方面具有重要意義[1]。遼寧省制定農業灌溉管理制度的重要依據是該區域潛在蒸散法指標，劉昌明[2]等在全國尺度范圍探討了潛在蒸散法的變化特征以及影響因素并指數水汽壓指數是影響松花江流域變化的主要因素。然而，對氣象因子的敏感性特征僅僅是在全年尺度上分析，而不能代表單個月份和作物生長季的特征[3]。據此，本文以遼寧省為例研究了遼寧省作物生長季在1985—2016年的時空變化特征，并分析了各氣象因子與的敏感性、相關性，探討了隨時間推移發生變化的主要因素，以期為遼寧省制定科學、合理的農業灌溉管理制度提供一定參考和決策依據[4]。

1 數據來源及方法

1.1 數據采集

本文基于中國氣象科學數據共享平臺，對遼寧省在1985—2016年的逐日降雨氣象數據進行收集和提取，通過篩選并對缺失數據進行插補篩選出20個具有一定代表性的有效站點，站點基本覆蓋遼寧省的全區域，且可以代表區域內的降雨特征。對各個站點的分別采用平均相對濕度、氣溫、最高與最低氣溫、日照時間以及高于地面10m的風速6個氣象變量進行求解[5]。

1.2 蒸散法量計算

對EET0的求解利用聯合國糧食及農業組織推薦的Penman-Monteith公式并以此解決因缺少實測蒸發量數據造成蒸散法量計算不準的問題，公式如下：

EET0= [0.408Δ(Rn-G)+900γU2(es-ea)/ (Tmean+273)]/[Δ+γ(1+0.34U2)]

(1)

式中，Δ—飽和水汽壓-溫度曲線斜率，kPa/℃；Rn、G—分別為凈輻射與土壤熱通量密度，MJ/(M2·d)；γ、U2—分別為濕度計常數和2m高的風速，m/s；es、ea—分別為飽和水汽壓和實際水汽壓，kPa；Tmean—平均氣溫，℃。

可根據10m高的風速估計上述公式中U2的數據，相關公式如下：

U2=4.87Uz/ln(67.8z-5.42)

(2)

式中，Uz—地面上z米高處的風速測量值，m/s；z—地面上風速測量時的距離，m。

然后可對EET0的空間插值利用反距離加權法進行計算，并對EET0的長期趨勢利用改進的M-K法進行分析檢驗，并采用無趨勢的預白化程序校正數據中的序列相關性。文中所篩選的25個氣象站的EET0值均采用上述方法進行檢驗并得到在置信度α分別在0.01、0.05水平上的z值，利用空間插值法對所有值進行插值計算并得到具有一定差異的空間概率圖。對EET0于關鍵氣象因子的相關性利用Pearson相關系數進行分析并利用SPSS軟件求解r值。

1.3 敏感性分析

可利用主成分分析法對各氣象因子對EET0值的敏感性進行分析，其敏感性的大小即為各參數變量對輸出結果的影響程度。主成分分析法是運用“降維”的思想以幾個具有代表性的包含大量原始數據信息的綜合指標替代多個指標的方法，指標所包含有效信息的大小即為重要性程度[6]。在保證最具重要性指標的前提下利用貢獻率、特征值和得分情況篩選出信息量最小的指標，其中信息的完整心為該方法的核心內容。文中初始數據中所包含的大部分有效信息可通過主成分進行體現和反應，且各有效成分信息之間互不干擾和重疊。設定主成分分析法的樣本數為n，且各樣本中包含p項評價指標即為參數變量，據此可獲取p×n階的矩陣X，利用矩陣X的p個向量進行線性組合有：

Zi=li1X1+li2X2++lipXp

(3)

式中，Zi—第i個主成分，且各主成分之間互不關聯；lij—主成分系數；Xi—具有n個維度的向量。

敏感性分析基本計算步驟如下：

(1)首先對研究區域內具有n個樣本的p個指標的初始數據進行測量并得到初始數據矩陣。因各指標之間的量綱和單位存在差異性，為消除不同評價指標的不可通透性，需對初始數據矩陣進行標準化歸一處理。構建各評價指標之間的相關系數矩陣R，其中R表示指標數據的是對稱矩陣。

(2)對相關系數矩陣R的特征向量和特征值進行計算，公式如下：

|R-λiI|=0

(4)

式中，λi—相關系數矩陣R的特征值；I—單位向量。

將各特征值λi進行由大到小的排序有λ1≥λ2≥≥λp，然后對應于各特征值λi的特征向量ei(i=1,2,，p)進行求解并進行累計方差貢獻率r和主成分貢獻率ωi的計算，公式分別如下：

(5)

(6)

結合已有研究程度對評價指標進行主成分分析往往篩選并保留能夠包含70%～90%信息量的較大的幾個主要主成分。本文根據累計方差貢獻率計算結果，選取前k個累計方差貢獻率達90%的主成分。對主成分荷載lij進行計算，公式如下所示：

(7)

式中，eij—對應于ei特征向量的第j個數值。

(3)利用下述公式進行氣象參數敏感性計算：

(8)

式中，βj—氣象參數xj對評價結果的作用影響度，其值的大小代表第j個評價指標的敏感性程度和重要性，βj值越大則第j個指標敏感性越大，其重要性越高；反之，值越小則敏感性低，該指標的重要性越低。

2 結果與分析

2.1 潛在蒸散法量空間變化

在1985—2016年期間遼寧省作物在5—10月的多年平均值為536mm，遼寧省作物生長季EET0在空間上受復雜的氣象因子和地理環境影響顯著并在不同區域表現出較大的差異，EET0在空間上整體呈現出由東南向西北方向依次降低的趨勢，EET0值最大和最小的站點分別出現在瓦房店站和鐵嶺站，值分別為682mm和425mm。遼寧省作物生長季個月參考蒸散法量如圖1所示，由圖1可以看出，在生長季5—10月份遼寧省EET0表現出明顯的遞減趨勢，在5—10月份EET0分別為128、121、107、92、71、56mm。遼寧省作物EET0在生長季呈現出不同的空間特征，在5、6、8月份相對于其他區域西南部的潛在蒸散法量明顯較大，平原區域的蒸散法量在10月高于山區，而在其他月份差異不明顯[7-9]。

圖1 遼寧省作物生長季各月參考潛在散發量

2.2 潛在蒸散法量時間變化

對遼寧省1985—2016年各月EET0多年變化趨勢利用改進的M-K法進行預測和分析，結果見表1。由表1可以看出，在空間上各氣象站點各月EET0呈現出無顯著變化或降低顯著降低的趨勢，EET0在氣象站點各月未表現出顯著的增加特征。大部分地區的EET0在5、6、7、10月份表現出在0.05顯著水平上降低趨勢，有些區域則表現出0.01極顯著水平上的降低趨勢，個別地區的變化不明顯。作物生長季期間遼寧省少部分地區的EET0呈顯著降低趨勢，其他區域在8、9月無明顯變化特征。EET0值在生長季整體來說變化幅度為-6.8mm/10a，該計算結果與相關文獻結論存在一定的差異，其主要原因為本文僅考慮了生長季的作物潛在蒸散法量而未考慮其他月份對全年的影響[10]。

表1 遼寧省作物生長季EET0變化情況

2.3 敏感性分析

利用文中所述層次分析法計算步驟和相關公式對氣象因子的時間變化特征進行求解，結果見表2。由表2可知，在各月份的實際風速均呈現出降低趨勢，降低幅度最大的月份為6月其值為-0.28(m·s-1)/10a；各月最高和最低氣溫均表現出增大趨勢，最高和最低氣溫增加幅度最大值分別為0.32℃/10a和0.58℃/10a，并出現在9月和6月。各月日照時數整體表現出降低趨勢，降低幅度最大的為8月份值為-0.26(h·d-1)/10a；除7月份外其他各月的相對濕度均表現出增大趨勢，相對濕度增大幅度最高的月份為5月其值為0.76%/10a。

表2 遼寧省作物生長季氣候因子變化特征

利用文中所述層次分析法各氣象因子之間的相關性與遼寧省作物生長季進行計算，結果見表3，表中“*”、“**”分別代表0.05和0.01的顯著性水平。由表3可知，與相對濕度和日照時數的相關性較強，其顯著性水平達0.01。通過分析各氣象因子與遼寧省作物生長季敏感性可以看出，各月份的相對濕度對應的敏感性最強，除10月份外其他各月的最高溫度對應的敏感性第二，而最低氣溫對應的敏感性最低，在不同月份各氣象因子的敏感系數存在一定差異，該分析結果與已有相關成果保持一致。通過對遼寧省作物生長季各氣象因子分析可以發現，最高溫度和最低溫度的遼寧省作物均呈顯著增大趨勢。結合各氣象因子分析結果可認為，日照時數、風速以及溫度等因子對作物呈正相關性，而相對濕度因子與呈現出負相關行，相對濕度的增加是引起遼寧省作物生長季降低的關鍵性因素[11]。敏感性分析結果認為，相對于其他氣象因子，相對濕度對應的敏感性較大，因此可認為其他氣象因子引起的增加量小于相對濕度引起的降低量，遼寧省作物生長季在過去幾十年整體呈降低趨勢。

表3 各氣象因子與遼寧省作物生長季的相關性分析結果

3 結語

(1)遼寧省在作物生長季5—10月份EETO表現出明顯的遞減趨勢，在5—10月份分別為128、121、107、92、71、56mm。作物在生長季呈現出不同的空間特征，在5、6、8月份相對于其他區域西南部的潛在蒸散法量明顯較大，平原區域的蒸散法量在10月高于山區，而在其他月份差異不明顯。

(2)作物生長季期間，遼寧省少部分地區的EETO呈顯著降低趨勢，其他區域在8、9月無明顯變化特征。EETO值在生長季整體來說變化幅度為-6.8mm/10a，該計算結果與相關文獻結論存在一定的差異。

(3)作物生長季氣候因子與相對濕度和日照時數的相關性較強，其顯著性水平達0.01；各月份的相對濕度對應的敏感性最強，除10月份外其他各月的最高溫度對應的敏感性較強，而最低氣溫對應的敏感性最低，在不同月份各氣象因子的敏感系數存在一定差異，該分析結果與已有相關成果保持一致。

(4)相對于其他氣象因子，相對濕度對應的敏感性較大，可認為其他氣象因子引起的增加量小于相對濕度引起的降低量，遼寧省作物生長季在過去幾十年整體呈降低趨勢。