陸豐市蕉坑(二)水文站蒸發動態變化趨勢分析

劉臘梅

(廣東省水文局汕尾水文測報中心，廣東 汕尾 516600)

1 研究區域概況

陸豐市地處北回歸線以南，屬南亞熱帶季風氣候區，海洋性氣候明顯，光、熱、水資源豐富。其主要氣候特點是：氣候溫暖，雨量充沛，雨熱同季，光照充足；冬不寒冷，夏不酷熱，夏長冬短，春早秋遲；秋冬春旱，常有發生，夏澇風災，危害較重。境內雨量充沛，最大年雨量可達3 728 mm。雨熱同季是陸豐市氣候特點之一，雨季始于3月下旬到4月上旬，終于10月中旬；每年4—9月的汛期，既是一年之中熱量最多的季節，又是降雨量最集中的季節，占全年總降雨量85%左右。全市光照充足，多年年平均日照時數為1 900～2 100 h，日照百分率為44%～48%。

蕉坑水文站于1955年4月由廣東省水利電力廳在廣東省陸豐縣(現陸豐市)河東鎮蕉坑村設立，位于螺河中下游，屬于國家重要水文站，1980年，因站網改造，蕉坑站基本水尺斷面遷往上游410 m處，并改名為蕉坑(二)水文站，其集水面積為1 104 km2，測驗水位、流量、水質、降水量、蒸發量等水文要素，為螺河干流控制站，1967年2月8日開始觀測蒸發量。

蕉坑(二)水文站院內設陸上水面蒸發場，進行蒸發觀測。1970—1980年蒸發觀測儀器為80 cm口徑套盆蒸發器；1981年為E-601型蒸發器，配套精度為0.1 mm的專用雨量計；1982—2005年為改進后的E-601型蒸發器，配套精度為0.1 mm的專用雨量計；2006—2020年為E-601B型蒸發器，配套精度為0.1 mm的專用雨量計。

2 資料收集及審查

為保證數據真實性和分析結果的準確性，本文根據蕉坑(二)水文站1970—2020年實測蒸發資料，分析蒸發量的年內、年際變化及動態變化趨勢。

蕉坑(二)水文站為省水文局參編站，蒸發數據經過整編審查并刊印，時間序列連續，滿足可靠性；樣本容量大于《水利水電工程水文計算規范》(SL 278—2002)[1]中規定的30 a，滿足代表性。

氣候環境變化、人類活動導致的下墊面情況變化等均會影響蒸發量變化，降雨量是氣候影響中的主要因子，為檢驗資料的一致性，對年蒸發量與年降雨量進行相關性分析，繪制年降水量與年蒸發量時序累積值相關曲線(見圖1)，由圖1可以看出，年蒸發量與年降水量相關性較好，曲線近似為一條直線，未發生明顯偏移，說明已基本掌握蒸發量變化規律[2]，資料滿足一致性。

圖1 年降水量與年蒸發量時序累積值相關曲線示意

3 研究方法及動態變化趨勢分析

3.1 研究方法

蒸發量受風速、日照、濕度等影響，隨著時間而發生動態變化，這種變化一定存在某種趨勢，目前進

行趨勢變化分析的方法有多種，本文選擇用于檢驗水文時間序列變化趨勢較廣泛直觀的滑動平均法和spearman秩相關系數法，來分析陸豐市蒸發數據資料的趨勢性，用曼-肯德爾檢驗法檢驗數據有無突變及突變時間點。

3.1.1spearman秩相關系數法

Spearman秩相關系數法是一種無參數(與分布無關)檢驗方法，用于度量變量之間聯系的強弱。該方法是通過分析計算水文序列xi與其時序i的相關性來檢驗水文序列是否具有增大或減小的趨勢性。計算時，將水文序列xi用其秩次Ri(即把序列xi從大到小排列后，xi所在位置的名次)代表，秩相關系數r計算公式為：

(1)

式中n為序列長度;di=Ri-i。

如果秩次Ri與時序i相近，則di較小，秩次相關系數r較大，趨勢性顯著。

采用t檢驗法檢驗水文序列的趨勢性顯著與否，統計量T計算公式為：

(2)

統計量T服從自由度為n-2的t分布，先假設原水文時間序列無變化趨勢，根據水文序列的秩相關系數計算出統計量T，后選擇顯著水平α，在t分布表中查出臨界值tα/2，當|T|>tα/2時，則拒絕原假設，說明原水文序列有顯著變化趨勢，否則，接受原假設，該水文序列趨勢不顯著。|T|越大，則在一定程度上說明序列的趨勢性變化越顯著。

3.1.2曼-肯德爾檢驗法

曼-肯德爾法，又稱Mann-Kenddall 檢驗法，是一種氣候診斷與預測技術，應用Mann-Kendall檢驗法可以判斷氣候序列中是否存在氣候突變，如果存在，可確定出突變發生的時間。這一方法的優點在于不僅計算簡便，而且可以明確突變開始的時間，并指出突變區域，是一種常用的突變檢測方法。方法概述：

對于有n個樣本量的時間序列數據(x1,x2…,xn)，定義一個統計量ck：

(3)

其中 當xi>xj(1≤j≤i)時，mi=1，否則為0。可見ck是第i時刻數值大于j時刻數值個數的累計數。在x1,x2,…xn相互獨立且有相同連續分布時，計算下式：

E(ck)=k(k-1)/4

(4)

σ(ck)=k(k-1)(2k+5)/72

(5)

(6)

式中E(ck)、σ(ck)為ck的均值和方差，UFk為ck的標準化；按逆序列數據(xn,xn-1…,x1)重復上面過程，使UBk=-UFk,k=n,n-1,…,UB1=0。

分析繪出的UFk和UBk曲線圖，若UFk或UBk的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降趨勢[3]。給定顯著性水平，當其超過臨界值線時，表明上升或下降趨勢顯著，超過臨界線的范圍確定為出現突變的時間區域。如果UF和UB兩條曲線在臨界線之間內出現交點，那么交點對應的時刻便是突變開始的時間。

3.2 蒸發動態變化趨勢及規律分析

3.2.1年內變化

通過數理統計方法分析蒸發量的年內變化，由表1可以看出，蒸發量年內月均值7月份最大，占10.8%；最小為2月份，占5.8%。

表1 陸豐市多年平均蒸發年內分布

由圖2可見，第3季度蒸發量最大，第1季度蒸發量最小，均呈現波動下降趨勢。

圖2 季度蒸發量變化曲線示意

3.2.2年際變化

分析蒸發數據序列，陸豐市多年平均蒸發量為1 129.7 mm,年際變化懸殊。1997年年蒸發量最小，為836.9 mm，1977年年蒸發量最大，為1 574.4 mm，絕對變率為1.88倍。月最小蒸發量為29.1 mm，出現于1998年2月，月最大蒸發量為191.8 mm，出現于1979年7月，絕對變率為6.59倍。最小日蒸發量為0.0 mm，最大日蒸發量為12.2 mm，出現于1981年10月22日。

對1970—2020年蒸發量數據進行距平分析，由表2(各年代年蒸發量距平統計)可得出：20世紀70年代和80年代年蒸發量距平值為正，說明該段時期年蒸發量偏多，其中70年代年蒸發量增加明顯，距平百分比超過20%；20世紀90年代及進入21世紀后距平值為負，說明年蒸發量開始下降。從總體看，蒸發量在不同時期差異較大，整體呈現下降趨勢。

表2 各年代年蒸發量距平統計

滑動平均法可以過濾序列中較多隨機起伏，顯示出整體變化趨勢，能夠直觀的看出水文時間數據序列的變化趨勢，利用蕉坑水文站1970—2020年共51 a蒸發量資料繪制5 a滑動平均曲線(見圖3)，可以得出，年蒸發量變化具有波動性，年際分布不均，年蒸發數據序列呈現下降趨勢；從滑動平均計算分析，1976—1980年平均年蒸發量最大，為1 396.2 mm；1995—1999年平均年蒸發量最小，為945.0 mm。

圖3 年蒸發量序列5 a滑動平均曲線示意

將年蒸發及季度蒸發序列由大到小排列，統計系統值xi的秩次Ri，即xi在排列后的序列中所對應的序列號，由式(1)計算得序列秩相關系數r，由式(2)計算得T，選取顯著水平α=0.05，在t分布表中查出臨界值tα/2=1.64,計算結果見表3，則該數據序列有明顯變化趨勢。結合圖1、圖2，蒸發數據序列呈現明顯下降趨勢。

表3 蒸發量spearman秩相關系數法趨勢檢驗

3.2.3突變分析

對年蒸發量、各季度蒸發量進行突變分析，用曼-肯德爾法分析蒸發數據系列，繪制出逐年和4個季度蒸發量的UFk和UBk曲線[4](置信度取α=0.05)，見圖4～8。

圖4 逐年蒸發量M-K統計曲線示意

圖5 第1季度蒸發量M-K統計曲線示意

圖6 第2季度蒸發量M-K統計曲線示意

圖7 第3季度蒸發量M-K統計曲線示意

圖8 第4季度蒸發量M-K統計曲線示意

分析可知，陸豐市年蒸發量有明顯的下降趨勢，20世紀80年代后期這種下降趨勢大大超過0.05臨界線(U0.05=1.96)，甚至超過0.001顯著性水平(U0.001=2.56)，表明陸豐市年蒸發量的下降趨勢是十分顯著的，且接近99.9%的置信水平。根據UF和UB曲線交點的位置，確定陸豐市年蒸發量的下降是一突變現象，具體是從1984年開始的。

前3個季度蒸發量變化趨勢與年蒸發量變化趨勢基本一致，突變都發生在1984年左右；第4季度蒸發量變化趨勢基本一致，但突變時間在90年代，有些滯后，且在2010—2013年間有一段明顯上升趨勢時期。

4 合理性分析

蒸發與降雨關系密切，對蕉坑(二)水文站1970—2020年降雨量資料進行分析并繪制年降雨—蒸發變化圖(見圖9)、多年月平均降雨—蒸發過程圖(見圖10)。蕉坑(二)站降雨量年際變化大，多年平均年降雨量為2 147.4 mm，距平百分比在-45.7%～40.2%之間，降雨量波動明顯。降雨蒸發過程符合水文特性，降雨量與蒸發量存在一定反相關趨勢。

圖9 年降雨—蒸發變化示意

圖10 多年月平均降雨—蒸發過程示意

總結國內外大量關于蒸發趨勢研究的文獻可得：

① 在全球氣候變暖的背景下，20世紀60年代以來，全國各流域年平均水面蒸發量都具有減少的趨勢，這種現象在氣候變化和水循環流域被稱為“蒸發悖論”[5-10]；

② 廣東省總蒸發量呈現下降趨勢，在20世紀80年代發生突變[11]；

③ 太陽輻射是影響實際蒸發量變化最顯著的因子，粵東沿海地區的太陽輻射的減少和風速的總體下降導致蒸發量的下降[12-13]。

綜上，陸豐市蕉坑(二)水文站蒸發量的下降是對大范圍氣候變化的同步響應，與眾多研究成果基本一致，本文的結論是合理可靠的。但由于蕉坑(二)水文站沒有進行其他氣象要素觀測，無法獲得該站的相關長序列資料(氣溫、濕度、日照、風速等)，不能分析其對蒸發量的影響，因此，在研究蒸發量變化時，還應參考其它相關研究，才能得出更加全面的結論。

5 結論

通過spearman秩相關系數法、滑動平均法、曼-肯德爾法分析研究陸豐市蕉坑(二)水文站1970—2020年實測蒸發數據，掌握蒸發量的年內分布情況及年際動態變化規律，結論如下：

1) 陸豐市多年平均蒸發量為1 129.7 mm，年內分配不均，7月份蒸發量最大，7—10月蒸發量占全年蒸發量的41.2%。年際變化大，年蒸發量與多年平均蒸發量變化幅度在-26.9%～39.4%之間，年蒸發量呈現下降趨勢，在1984年之前下降趨勢顯著性逐年變緩，之后下降趨勢顯著性越來越強。

2) 分季度來看，前3季度蒸發量與年蒸發量變化趨勢一致，突變發生于1984年前后，第4季度稍有不同，突變發生于1993年，且有一小段上升期。

3) 蕉坑站降水量年際變化大，波動明顯。

4) 本文對陸豐市蕉坑(二)水文站蒸發量變化趨勢的分析研究，樣本真實可靠，數據序列長，分析結果可為當地進行水資源評價、水量平衡計算、洪水預報、水資源利用等方面提供技術支撐，更好的服務地方國民經濟各部門。

5) 因缺少本地區長系列氣溫、濕度、日照等資料，無法分析其對蒸發的具體影響指數，得出蒸發量減少的根本原因。

6 建議

今后的研究方向將會從站到面進行轉換，不單單是某一個水文站，而是著眼于整個區域，為更全面深刻的研究區域蒸發量變化規律及影響因素，建議: ① 應增加蒸發站站點，合理分布，提高蒸發量的區域代表性；② 應增加觀測氣候要素(氣溫、濕度、日照、風速等)，收集相關長序列資料，為蒸發量變化的分析提供數據支撐。