1961—2017年黑龍江省蒸發量演變特征及其與氣候因子的關系*

李秀芬 姜麗霞 李險峰 趙 放 朱海霞 王 萍 宮麗娟 趙慧穎

1 黑龍江省氣象科學研究所，哈爾濱 150030 2 中國氣象局東北地區生態氣象創新開放實驗室，哈爾濱 150030 3 黑龍江省水利科學研究院，哈爾濱150080 4 哈爾濱市氣象局，哈爾濱 150028

提 要： 利用黑龍江省80個站1961—2017年器測蒸發量觀測資料及常規氣象觀測資料，采用線性傾向估計、累積距平、Mann-Kendal突變分析、數理統計和Mexican hat小波分析等方法，分析了黑龍江省年和四季器測蒸發量的時空演變特征，并探討了其與氣候因子的關系。結果表明：黑龍江省年蒸發量的空間分布的地理特征明顯，其值隨緯度、經度、海拔高度的增加而遞減，遞減率分別為55.4 mm/°N、45.2 mm/°E、88.8 mm/(100 m)。1961—2017年，黑龍江省年蒸發量呈顯著下降趨勢，降幅達13.7 mm/(10 a)，存在8 a和24 a周期，全省下降趨勢站點比例達70.0%，其中62.5%站點的下降趨勢通過0.05的顯著性水平檢驗，遠超上升站點比例，總體存在“蒸發悖論”。季節間對照發現，春季蒸發量降幅較大且趨勢極顯著，存在24 a、準2 a 周期，有67個站點表現為下降趨勢，其中44個站呈顯著下降趨勢(P<0.05)；夏季、秋季的降幅較小且變化不顯著，均存在7 a周期；冬季則表現為小幅不顯著的增加趨勢，存在24、11、2 a周期，有23站冬季蒸發量呈顯著上升趨勢。突變檢驗發現，年、春季、冬季蒸發量存在明顯的突變時間，夏季和冬季則無明顯突變。年、季節蒸發量與平均溫度、風速存在正相關關系，與相對濕度存在負相關關系。風速顯著下降是導致年蒸發量顯著減少的主導因素，風速顯著下降及增濕明顯的疊加作用，致使春季蒸發量的下降趨勢更顯著，而氣候的暖干化使得冬季蒸發量呈較弱的上升趨勢。

引 言

蒸發作為陸-氣水循環系統的紐帶，在地表水資源重新分配中扮演著重要的角色，平均而言，陸地蒸發產生的降水占全球陸地總降水量的65%(Chahine，1992)。21世紀以來，由蒸散發再凝結形成的降水量增加，大氣內循環活躍程度加大(姜彤等，2020)。蒸發量的變化影響著全球水分循環和能量平衡，作為重要的指標，在水文監測預測、水利工程設計、水資源評價及氣候區劃等領域應用廣泛(莊曉翠等，2010；榮艷淑等，2012;程海濤和慕彩蕓，2009)。蒸發皿蒸發量(即器測蒸發量)雖然不能代表實際蒸發量，但是作為區域蒸發能力的一種體現，其值的大小及變化趨勢可以代表某地區大氣蒸發能力，同時也能反映該區域干濕狀況的變化以及對區域氣候變化的影響。因此，研究器測蒸發量的變化對深入了解氣候變化規律、探討氣候變化成因具有十分重要的意義。器測蒸發量資料具有覆蓋范圍廣、累積序列長、可比性好等優勢，為此，許多學者側重于器測蒸發量開展研究(Peterson et al，1995；邱新法等，2003；Liu et al，2009;2011；石明星等，2018)，獲得了大量的成果。眾多研究發現，氣候變暖背景下的全球大部分地區的器測蒸發量隨溫度升高不升反降趨勢明顯(Peterson et al,1995; Chattopadhyay and Hulme,1997;Cohen et al,2002;Burn and Hesch,2007;Liu et al,2009)，即存在“蒸發悖論”(Roderick and Farquhar,2002)。導致“蒸發悖論”現象產生的氣候機制因地域不同而有所差異。在中國，器測蒸發量表現為顯著下降趨勢，但其主要影響因子略有差異，曾燕等(2007)認為主要影響因子為輻射和氣溫日較差；申雙和和盛瓊(2008)將其歸因于日照時數和風速的變化；祁添垚等(2015)的研究發現，相對濕度是器測蒸發量變化的關鍵影響因子。在黃河流域，“蒸發悖論”具有空間上和時間上的不一致性，其主導因素是風速的明顯減小(馬雪寧等，2012)。在中國北方地區，則多將蒸發量的減小歸因于氣溫日較差的減小、風速的下降、太陽總輻射的減少及水汽壓的降低(Liu et al, 2011；朱紅蕊等，2013；岳元等，2017；楊璐等，2019)。京津冀地區，平均風速是其平原區蒸發量變化的主導因子，而在山區和高原地區，日照時數則是主導因子(于占江和楊鵬，2018)。在同樣的氣候背景下，部分地區的蒸發皿蒸發量也有增多現象(石明星等，2018)。大量的研究成果表明，無論蒸發量的增多還是減少，重要的是在氣候變暖的背景下存在蒸發量發生了明顯變化這一事實，但由于研究區域、研究時段、站點數等諸多因素的不同，導致結論存在一定的偏差，從而凸顯了開展長時間序列、精細化的小區域的動態研究的重要性。

黑龍江省作為中國糧倉和東北亞生態屏障，擔負著保障國家糧食安全和生態安全的雙重重任。在氣候變化背景下，黑龍江省氣候變暖顯著(于梅等，2009；陳晶，2013；肖冰霜等，2016)的同時，水資源供給條件、分配方式也發生了相應的變化，特別是20世紀90年代以來，全省旱情自南向北逐漸加強(Zhao et al, 2019)，同時極端降水事件頻繁發生(朱海霞等，2019)。氣候干濕的劇烈交替，較大地影響著該地區生態環境和社會經濟的發展。為加深對黑龍江省蒸發能力隨氣候變化演變特征的理解，驗證黑龍江省是否存在“蒸發悖論”，本文綜合考慮熱力、動力、濕度等3類因子，建立蒸發量的多元線性回歸模型，以探討其與氣候因子的關系。研究結果有助于揭示區域水旱災害成因，為準確判識、預估旱澇趨勢，合理制定水資源高效利用途徑提供科學參考依據。

1 資料與方法

1.1 資 料

本文所用資料來自黑龍江省80個常規氣象站(圖1)1961—2017年的逐日觀測資料，包括器測蒸發量(小型、E-601型)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均風速、日照時數、降水量、平均相對濕度和平均水汽壓等。針對2002—2017年5—9月E-601B型蒸發皿蒸發量資料，按照換算系數(任芝花等，2002)統一折算成小型蒸發皿蒸發量后使用；對于缺測漏測值則通過建立其與本站氣溫、降水、日照、相對濕度及風速等多元線性回歸模型進行插補(祁添垚等,2015)。季節劃分采用氣象季節，即：春季為3—5月、夏季為6—8月、秋季為9—11月、冬季為12月—次年2月。各站年、季節蒸發量通過相應時段的逐日蒸發量觀測值累加獲得；黑龍江省年、季節蒸發量為80個站年、季節蒸發量的算術平均。

圖1 黑龍江省80個氣象觀測站分布 (填色為海拔高度)Fig.1 Locations of 80 meteorological stations in Heilongjiang Province (colored: altitude)

1.2 研究方法

1.2.1 線性傾向分析法

本文采用線性傾向估計法(魏鳳英,2007；趙慧穎等，2017)，通過建立蒸發量(EPi)與對應年(ti)建立的一元線性回歸方程，分析年、季節蒸發量的變化趨勢，公式如下：

EPi=a+bti

(1)

式中：a為回歸常數，b為回歸系數，通過最小二乘法確定。當b>0(b<0)時，說明蒸發量隨時間呈上升(下降)趨勢，以10b值的大小表示蒸發量上升(下降)的傾向程度。其年、季節變化的顯著性水平通過t檢驗進行判斷：α=0.1，變化趨勢較顯著；α=0.05，變化趨勢顯著；α=0.01，變化趨勢極顯著。

1.2.2 累積距平分析法

本文通過累積距平(魏鳳英,2007)曲線的起伏，

直觀判斷年、季節蒸發量的變化趨勢及持續性變化，對于氣候要素(xi)序列，其某一時刻t的累積距平(Xt)表示為:

(2)

(3)

1.2.3 Mann-Kendall突變檢驗法

采用非參數Mann-Kendall法(魏鳳英,2007)對黑龍江省年、季節器測蒸發量進行突變檢驗。對具有n個樣本的時間序列x的順序x1,x2,…,xn構建秩序列Sk，即

(4)

式中：xi和xj分別為第i年和第j年年、季節蒸發量。

在時間序列隨機獨立的假定下，定義統計量

(5)

式中：UF1=0；E(Sk)、var(Sk)分別為Sk的均值和方差，計算公式如下：

(6)

重復上述計算過程，按時間序列x的逆序xn,xn-1,…,x1計算統計量UBk，UB1=0。繪制UFk和UBk曲線，若UFk>0或UFk<0，則表明序列呈上升或下降趨勢；若UFk超過臨界值時，則表明上升或下降趨勢顯著；若UFk和UBk兩條曲線在臨界線之間有交點，一般來說交點對應的時刻即突變開始的時間。對于存在的虛假突變點，結合累積距平曲線剔除。本研究采用α=0.05顯著性水平，其臨界值為±1.96。

1.2.4 Mexican hat小波分析方法

本文采用小波分析法來識別年、季節蒸發量序列在一定時間尺度下的周期變化特征、小波方差分析該序列的周期尺度。連續小波變換可以定義為(Zhao et al，2016；馮禹昊和朱江玲，2019)：

(7)

-∞

(8)

2 結果與分析

2.1 蒸發量的地理分布特征

利用黑龍江省80個站多年平均年蒸發量(PE)與地理因子——緯度(N)、經度(E)、海拔高度(H)建立多元回歸方程，以描述年蒸發量的地理分布特征。建立的回歸方程如下：

PE=9 859.670-55.360N-45.182E-0.888H

(9)

式中：復相關系數R=0.801，通過了0.001的顯著性水平檢驗。分析圖2可知，年蒸發量總體表現為松嫩、三江兩大平原區高，大、小興安嶺山地及牡丹江半山區低。其大值區位于松嫩平原，絕大部分地區的年蒸發量大于1 200 mm，最大值出現在其南部地區(大于1 600 mm)；三江平原次之，大部分地區年蒸發量為1 200～1 600 mm；大、小興安嶺山地及牡丹江半山區大部最少(小于1 000 mm)。分析式(9)可知，年蒸發量隨地理因子的變化增減明顯，在

圖2 1961—2017年黑龍江省多年 平均年蒸發量的空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual average pan evaporation in Heilongjiang from 1961 to 2017

同經度、同高度下，緯度每增加1°，年蒸發量減少55.4 mm；在同緯度、同高度下，經度每增加1°，年蒸發量減少45.2 mm；在同經度、同緯度下，海拔高度每增高100 m，年蒸發量減少88.8 mm。

2.2 蒸發量時間變化

1961—2017年，黑龍江省年蒸發量變化總體呈波動下降的趨勢(圖3a)，降幅為13.7 mm/(10 a)，通過了0.05顯著性水平檢驗；年蒸發量的多年均值為1 296.0 mm，最大值為1 507.8 mm，出現在1982年，最小值僅為1 147.3 mm，出現在2013年，差值達360.5 mm。突變檢驗結果顯示(圖4a)，年蒸發量和曲線在0.05顯著性水平下存在多個交點，其中，1977—1978年的曲線超出了0.05顯著性水平上限，1993—1997年超出了0.05顯著性水平下限，表明年蒸發量存在明顯的時間突變，結合累積距平曲線(圖4b)，確定1983年、2001年為突變年。綜合分析圖3和圖4，近57年，年蒸發量經歷了3個階段變化：1961—1982年為偏多期，68.2%的年份為正距平年；1983—2000年為持續偏少期，94.4%的年份為負距平年；2001—2017年為先增后減期，58.8%的年份為負距平年。

圖3 1961—2017年黑龍江省年蒸發皿蒸發量時間變化曲線(a)和距平直方圖(b)Fig.3 Time variation curve (a) and anomaly histogram (b) of annual evaporation in Heilongjiang from 1961 to 2017

圖4 1961—2017年黑龍江省年蒸發量Mann-Kendall突變檢驗(a)和累積距平曲線(b)Fig.4 Mann-Kendall test (a) and accumulated anomaly curve (b) of annual pan evaporation in Heilongjiang from 1961 to 2017

春季蒸發量以13.1 mm/(10 a)的幅度呈顯著下降趨勢(圖5a)，通過0.01的顯著性水平檢驗。突變檢驗發現(圖6a)，UF和UB曲線在0.05顯著性水平下有1個交點，且20世紀90年代以來，UF值超過顯著性水平0.05顯著性水平下限，甚至超過0.001顯著性水平下限(臨界值為±2.56)，表明春季蒸發量存在明顯的時間突變，突變開始時間為1986年，突變前后其均值分別為477.1、430.0 mm，相差47.1 mm。綜合分析圖5a和圖6a，1961—1985年為春季蒸發量偏多階段，80.0%的年份為正距平年，1986—2017年為偏少期，71.9%的年份為負距平年。

夏季、秋季蒸發量均呈小幅度不顯著的減少趨勢(圖5b、5c)，累積距平曲線特征與年蒸發量累積距平曲線相似。突變檢驗發現(圖6b、6c)，UF和UB線在0.05顯著性水平下均存在多個交點，但UF值均未超過0.05顯著性水平，表明夏季、秋季蒸發量不存在明顯的時間突變。

圖5 1961—2017年黑龍江省春(a)，夏(b)，秋(c)和冬(d)季蒸發皿蒸發量特征曲線Fig.5 Characteristic curves of seasonal pan evaporation in Heilongjiang from 1961 to 2017 (a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

圖6 1961—2017年黑龍江省春(a)，夏(b)，秋(c)和冬(d)季蒸發量突變檢驗Fig.6 Mann-Kendall test curves of spring (a), summer (b), autumn (c) and winter (d) pan evaporation in Heilongjiang 1961—2017年

冬季蒸發量呈小幅度不顯著上升趨勢(圖5d)，UF和UB線在0.05顯著性水平下有1個交點(圖6d)，其中，1964年達顯著性水平下限，1997—2009年，UF值在顯著性水平線上波動，且多次超過其上限值，表明冬季蒸發量存在明顯的時間突變，突變開始時間為1986年，突變前后其均值分別為39.2、44.2 mm，相差6.0 mm。其累積距平曲線表現為以1986年為轉折，呈現先降后升特征。

2.3 蒸發量變化趨勢的空間分布

從圖7可以看出，1961—2017年，黑龍江省80個站年蒸發量下降趨勢的范圍較大，其中35個站的年總蒸發量顯著下降趨勢，站點主要分布在松嫩平原、三江平原和牡丹江山區；9個站呈顯著上升趨勢，有4個站分布在黑河市，其他5個站分別分布在大興安嶺、哈爾濱、佳木斯、雞西和牡丹江等地。計算年蒸發量的傾向率發現，遜克站增幅最大，傾向率達55.2 mm/(10 a)，烏伊嶺站增幅最小，僅為0.3 mm/(10 a)；降幅最大和最小站均出現在綏化市，其中，蘭西站降幅達90.6 mm/(10 a)，望奎站僅為0.3 mm/(10 a)。

器測蒸發量的變化趨勢在不同季節表現為不同的空間分布特征(圖8)。從圖8a可知，春季蒸發量下降趨勢的空間分布特征與圖7基本相似，但范圍略大，44個站春季蒸發量呈顯著下降趨勢，集中在松嫩平原、三江平原及牡丹江半山區；僅4個站蒸發量呈顯著上升趨勢，分布在大興安嶺北部及黑河中部地區。夏季蒸發量下降的區域明顯縮小(圖8b)，僅14個站蒸發量呈顯著下降趨勢，集中分布在哈爾濱西部、伊春南部、綏化南部；顯著增加站點有所增加，達9個站，分布在黑南部(4站)及呼瑪、克山、富錦、尚志、穆棱等地。秋季蒸發量下降區域進一步縮小(圖8c)，僅9個站蒸發量呈顯著下降趨勢，零星分布在中、東部地區；顯著增加站點增加至17個站，除伊春外各地市均有分布。冬季蒸發量上升、下降趨勢站點相當(圖8d)，上升趨勢趨強，有23個站蒸發量呈顯著增加趨勢，主要分布在大、小興安嶺地區及三江平原北部，僅龍江、明水、鐵力、虎林等4個站蒸發量呈明顯下降趨勢。

圖7 1961—2017年黑龍江省年總蒸發量 變化趨勢的空間分布Fig.7 Spatial distribution of the trends of annual evaporation in Heilongjiang from 1961 to 2017

圖8 1961—2017年黑龍江省春(a)、夏(b)、秋(c)、冬(d)季器測蒸發量變化趨勢的空間分布Fig.8 Spatial distribution of the trends of spring (a), summer (b), autumn (c) and winter (d) evaporation in Heilongjiang from 1961 to 2017

2.4 蒸發量周期特征

1961—2017年Mexican hat小波分析發現，年蒸發量在5～10 a尺度上周期規律明顯(圖9a)，期間經歷了“偏少—偏多—偏少—偏多—偏少”5個循環交替，到2017年等值線也沒有閉合，說明在未來一段時間內年蒸發量仍將處于偏少期；且隨著時間尺度的增加，在21～26 a尺度上，在20世紀80年代中期存在較明顯的由偏多向偏少的轉折。

分析各季節蒸發量的周期特征表現。春季蒸發量在5 a以下尺度上雖波動劇烈，但周期規律不明顯；在21～27 a尺度上，在20世紀80年代中期存在明顯的由偏多向偏少轉折(圖9b)。從圖9c、9d可以看出，夏季、秋季蒸發量具有相似的周期規律，均在6～9 a尺度上經歷了“偏少—偏多—偏少—偏多—偏少”5個循環交替，且到2017年等值線均未閉合，說明在未來一段時間內夏季、秋季蒸發量仍將處于偏少期。冬季蒸發量的周期變化規律不同于其他三個季節(圖9e)，在2 a尺度上存在多個短期周期振蕩；在11 a左右尺度上則經歷了“偏少—偏多—偏少”3個循環交替；在20～27 a尺度上存在與春季相反的振蕩趨勢，在20世紀80年代中后期存在較明顯由偏少向偏多的轉折。

圖9 1961—2017年黑龍江省年(a)、春(b)、夏(c)、秋(d)、冬(e)季蒸發量小波分析Fig.9 Wavelet analysis of pan evaporation annual (a) and spring (b), summer (c), autumn (d), winter (e) in Heilongjiang from 1961 to 2017

利用小波系數方差對黑龍江省蒸發量的周期進行分析發現(圖10)，1961—2017年黑龍江省年蒸發量存在8 a、24 a周期；春季存在24 a、準2 a周期；夏季、秋季均存在7 a周期；冬季存在24 a、11 a、2 a周期。

圖10 同圖9，但為小波方差Fig.10 Same asFig.9, but for wavelet variance

2.5 蒸發量與氣候因子的關系

綜合分析年、季節蒸發量與相應時段各氣候因子的相關關系及各氣候因子的時間變化趨勢(表1)，結合各氣候因子間的相關關系(表略)，篩選了與蒸發量相關密切且獨立性較好的平均溫度(T)、相對濕度(RH)、風速(W)等3個因子，構建黑龍江省年、季節蒸發量的氣候影響多元線性回歸方程。

表1 黑龍江省平均各氣候因子的氣候變化趨勢及與相應時段蒸發量相關系數Table 1 Climate change trend of the average climate factors in Heilongjiang and the correlation coefficient with the evaporation in the corresponding period

由于各氣候因子與蒸發量的單位、量綱不盡相同，為準確描述氣候因子對蒸發量的影響程度，先對其進行標準化處理，然后建立多元回歸方程，并計算各氣候因子對蒸發量變化的相對貢獻率(張嘉琪和任志遠，2014)。結果見表2。式(10)～(14)中，EPy、EPSp、EPSu、EPA、EPW分別為年和春、夏、秋、冬季全省平均蒸發量；Ty、TSp、TSu、TA、TW為相應時段的全省平均溫度；RHy、RHSp、RHSu、RHA、RHW為平均相對濕度；Wy、WSp、WSu、WA、WW為平均風速。

由式(10)～式(14)可知，年、季節蒸發量對平均溫度、風速存在正相關關系，對相對濕度存在負相關關系，且各氣候因子與蒸發量的偏相關關系均通過了0.05及以上顯著性水平檢驗。以相對貢獻率來判斷各氣候因子對蒸發量的影響程度(表2)。年尺度上，平均溫度、相對濕度、風速對蒸發量的影響程度大小排序為相對濕度>風速>平均溫度，春季為風速>相對濕度>平均溫度，夏季和秋季為相對濕度>平均溫度>風速，冬季為平均溫度>相對濕度>風速。結合表1分析可得，風速顯著下降對年蒸發量的負效應遠大于顯著增溫和不顯著干化產生的正效應，導致年蒸發量呈顯著下降趨勢；春季風速顯著下降、增濕明顯對其蒸發量產生的疊加負效應遠大于顯著增溫產生的正效應，致使春季蒸發量較年蒸發量的下降趨勢更明顯；夏季顯著增溫對其蒸發量的正效應較大程度削弱了風速顯著降低產生的負效應，一定程度減緩了夏季蒸發量的減少趨勢；秋季增溫顯著、干旱化明顯對其蒸發量產生的正效應較大程度削弱了風速顯著下降產生的負效應，因此秋季蒸發量的下降趨勢更不明顯；而冬季則因氣候暖干對其蒸發量的正效應略大于風速顯著下降產生的負效應，使得冬季蒸發量呈較弱的上升趨勢。

表2 蒸發量氣候影響多元回歸方程及各氣候因子的相對貢獻率Table 2 Climate response equation of evaporation and relative contribution rates of climate factors

3 結論與討論

利用黑龍江省80個站1961—2017年器測蒸發量觀測資料，運用線性傾向估計、累積距平、Mann-Kendall突變檢驗、數理統計及Mexican hat小波分析等方法，對黑龍江省年、季節器測蒸發量的空間分布特征、趨勢變化、周期規律進行了分析，并探討了其與氣候因子的關系，結果表明：

(1)1961—2017年，黑龍江省年、春季蒸發皿蒸發量分別以13.7、13.1 mm/(10 a)幅度呈顯著下降趨勢。夏季和秋季蒸發量的降幅分別為2.3 mm/(10 a)和0.3 mm/(10 a)，冬季蒸發量的增幅為0.9 mm/(10 a)，此三個季節的增減趨勢均不明顯。年蒸發量下降趨勢站點比例達70.0%，其中，62.5%站點的下降趨勢通過0.05的顯著性水平檢驗，遠超上升站點比例，驗證了增暖顯著的氣候背景下黑龍江省總體存在“蒸發悖論”現象。季節蒸發量的增減趨勢具有不同的空間分布特征。春季蒸發量顯著下降趨勢區域最大，冬季顯著增加趨勢區域最大。

(2)突變檢驗發現，黑龍江省年、春季、冬季蒸發量存在明顯的突變時間，夏季和秋季蒸發量不存在明顯的時間突變。年蒸發量存在兩個突變點，分別為1983年和2001年。春季和冬季蒸發量均存在一個突變點，且突變開始時間相同，為1986年，但變化趨勢相反，春季自突變年起蒸發量呈顯著減少趨勢，冬季則呈顯著增加趨勢。

(3)黑龍江省年、季節蒸發量的周期規律明顯。年蒸發量存在8 a和24 a周期；春季存在24 a、準2 a 周期；夏季、秋季均存在7 a周期；冬季存在24、11、2 a周期。在未來一段時間內，黑龍江省年和春、夏、秋三季的蒸發量將繼續處于偏少階段，而冬季蒸發量則仍將保持稍多態勢。

(4)年蒸發量的地理特征明顯，其值隨緯度、經度、海拔高度的增減(增高)而遞減。年蒸發量的最大值出現在松嫩平原南部(大于1 600 mm)。

(5)年、季節蒸發量對平均溫度、風速等的變化存在正相關關系，對相對濕度的存在負相關關系。年、夏季、秋季相對濕度對其蒸發量變化的貢獻最大，相對貢獻率分別為49.5%、55.0%、61.2%；風速對春季蒸發量變化的貢獻最大，相對貢獻率為38.8%，相對濕度次之，為35.0%；平均溫度對冬季蒸發量變化貢獻最大，相對貢獻率為57.3%。

研究表明，蒸發量的變化是多環境因子共同作用的結果(左洪超等，2006；楊司琪等，2019)，其相關關系存在一定的地區差異(邱新法等，2003；曾燕等，2007；馬雪寧等，2012；岳元等，2017；于占江和楊鵬，2018)。本研究表明，年、四季蒸發量的變化趨勢與風速的變化趨勢一致，這與已有的研究結論基本吻合(申雙和和盛瓊，2008；馬雪寧等，2012)。年、季節蒸發量變化趨勢的空間分布特征與朱紅蕊等(2013)的研究結論大體一致；但與曾燕等(2007)、申雙和和盛瓊(2008)、祁添垚等(2015)的研究結論存在較大的差異，差異產生的可能原因是研究資料的時間序列不同，上述文獻所用資料的時段分別為1960—2000年、1957—2001年、1960—2005年，本研究的資料時段為1961—2017年，因此，導致上述文獻與本研究結論在要素變化趨勢、周期特征上不一致。本研究系統分析了器測蒸發量的周期規律，并定量評價了其與氣候因子的關系，這有別于已有的研究成果，對已有成果是有益的補充。