1968-2018年遼河流域生長季潛散量變化及主控氣象因素

王亞蕾,董 曄

(1.新疆師范大學 地理科學與旅游學院,烏魯木齊 830054;2.新疆師范大學 商學院,烏魯木齊 830054)

參考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration，ET0)作為一種假想性指標，其聯合國糧農組織(FAO)定義為：當作物高度為0.12 m，冠層阻力為70 s/m，反射率為0.23時的假設參考作物，參考表面與寬闊的、高度均勻、生長活躍、完全覆蓋地面、水分充足的綠草表面非常相似[1]。計算參考作物蒸散量ET0常用的方法有輻射法[2]、溫度法[3]和蒸發皿法等[4]。ET0作為水文循環的重要參數[5]，對它的科學計算可為解決現實問題提供數據參考，研究分析ET0及其變化趨勢對農業水資源分配，估算作物需水量[6]，規劃區域農業活動以及評價區域干濕變化等[7]方面具有重要參考價值。

隨著全球氣候異常、世界人口增加和水資源短缺等問題愈加嚴重，人們開始關注蒸散發的變化，對ET0的研究也越來越廣泛。黃娟等[8]根據全國529個氣象站1961—2010年的觀測數據，表明中國參考作物蒸散量總體呈下降趨勢，下降幅度不大，指出中國西北和西南地區近50 a的ET0平均值明顯大于東北地區和中部腹地；王鵬濤等[9]研究表明，華北平原ET0在1960—2012年總體呈下降趨勢，在空間上呈高低值相間分布；白愛娟等[10]研究表明，青海湖流域1971—2007年ET0呈減弱趨勢，夏季減少最為顯著，秋冬季存在弱增加的趨勢；李雪[11]對遼河流域(遼寧段)的ET0進行研究表明，該河段內11個氣象站在1960—2006年ET0大多呈下降趨勢，但多數不顯著，各氣象站ET0隨時間非線性變化；吳佳蔚[12]研究表明，在遼河流域的干濕過渡和半濕潤區ET0以-17.16，-12.71 mm/10 a的遞減速率下降，在半干旱區域以0.87 mm/10 a的遞增速率增加。根據已有研究可看出，在不同地區、不同環境條件下ET0的時空變化趨勢不同。

蒸散發作為連接陸地循環和大氣循環的中間環節[13]，其整個過程會受到眾多氣象因素的影響。吳霞等[14]研究表明，中國1961—2015年ET0呈減少趨勢主要是由風速減小、日照時數降低和水汽壓微弱增加共同導致的；鐘巧等[15]對影響博斯騰湖流域ET0變化的氣象因子進行貢獻率分析，結果表明，該流域ET0變化對凈輻射最為敏感，其次為風速和最高氣溫，對相對濕度和水汽壓的敏感性較弱；張淑杰等[16]研究表明，影響東北地區1961—2007年ET0變化的主要氣象因素為日照時數和風速；張偉科等[17]研究表明，西遼河流域1974—2005年ET0與氣溫、日照時數和風速呈顯著正相關，與平均相對濕度呈顯著負相關；王炳亮等[18]研究表明，在遼河三角洲的半干旱區，敏感系數由大到小依次是相對濕度、風速、太陽輻射和平均氣溫，在半濕潤區和濱海干濕過渡區，敏感系數由大到小依次是相對濕度、太陽輻射、平均氣溫和風速。根據現有研究可看出，ET0隨氣象因子的變化而變化，ET0的變化主要與氣溫、日照時數、風速、相對濕度、氣壓等氣象因子相關[19]，在不同氣候條件下，各氣象因子對ET0的敏感性和貢獻率具有較大差異。

1 研究區概況

遼河流域地理位置介于東經116°30′—125°47′，北緯38°43′—45°00′，位于我國東北地區南部，發源于河北省平泉縣七老圖山脈的光頭山，流經河北省、內蒙古自治區、吉林省和遼寧省，最終注入渤海，全長1 345 km，是我國七大河流之一。流域內地勢自北向南、自東西兩側向中間傾斜，其西部為大興安嶺、七老圖山和努魯兒虎山，東部為吉林哈達嶺、龍崗山和千山，中下游為遼河平原。遼河流域上游山區水土流失嚴重，植被覆蓋度低于30%，多年平均實測最大含沙量為300～700 kg/m3。遼河流域大部分地區位于溫帶半濕潤半干旱季風氣候區，年降水量區域變率大，東部地區降水量大于西部地區，但總量大于東北地區其他河流。該流域氣溫分布不均，平原較高，山地較低，年平均氣溫在4～9℃，自南向北遞減，位于我國一年一熟耕作區，農作物以小麥、玉米、大豆和油料作物為主，是我國重要的商品糧基地，與此同時，遼河流域還是我國重要的工業基地和畜牧業基地，因此該區需水量大，水污染現象嚴重，又是我國水資源貧乏地區之一。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源

本文所采用的基礎氣象數據來源于中國地面氣候資料日值數據集(V3.0)，該數據集包含了研究區內具有代表性的23個氣象站點的基礎數據，各氣象站點的分布狀況(圖1)，從中選取1968—2018年生長季(5—9月)的5項基本氣象數據，分別為最高氣溫(Tmax)、最低氣溫(Tmin)、日照時數(h)、相對濕度(RH)和風速(u)。

圖1 遼河流域氣象站點分布

2.2 研究方法

2.2.1 Penman-Monteith公式 本文采用聯合國糧農組織FAO推薦的Penman-Monteith公式來計算遼河流域參考作物蒸散量ET0，計算公式如下：

(1)

式中：ET0為參考作物蒸散量(mm/d)；Rn為參考作物表面凈輻射[MJ/(m2·d)]；G為土壤熱通量[MJ/(m2·d)]；T為平均溫度(℃)；es為平均飽和水汽壓(kPa)；ea為實際水汽壓(kPa)；Δ為飽和水汽壓與溫度曲線的斜率(kPa/℃)；γ為干濕常數(kPa/℃)；U2為2 m高處的風速(m/s)[1]。

2.2.2 克里金空間插值分析 克里金空間插值法是建立在變異函數和結構分析上的一種空間插值方法，該方法所確定的權重系數是根據插值過程中某種趨勢函數的變動來決定的[20-21]?？梢员硎緸椋?/p>

(2)

式中：Z(x0)為待估位置x0的估計值；Z(xi)為已知位置的xi觀測值；λi為分配給Z(xi)的權重；n為估計使用的觀測值個數。

2.2.3 通徑分析 通徑分析是一種標準化變量的多元線性回歸分析[22]，該方法可以得出自變量對因變量的直接和間接影響，進而分析各變量間的相互關系。

3 結果與分析

3.1 遼河流域ET0時間序列變化

3.1.1 遼河流域ET0年際變化 遼河流域內23個氣象站點1968—2018年生長季逐日氣象數據的ET0處理表明(圖2)，該流域多年平均ET0為705.52 mm，最大值763.79 mm(1972年)，最小值643.73 mm(1990年)，年際極差為120.06 mm。從變化趨勢看，遼河流域1968—2018年生長季多年平均ET0呈下降趨勢，下降速率為-0.302 7 mm/a，與全國及十大流域1956—2000年ET0變化趨勢相近，均呈下降趨勢，但全國及十大流域的ET0下降趨勢較遼河流域ET0下降趨勢顯著，下降速率為-1.18 mm/a[23]。

圖2 1968-2018年遼河流域生長季平均ET0變化趨勢

3.1.2 遼河流域生長季ET0月際變化 對遼河流域1968—2018年生長季各月ET0進行線性分析表明(表1)，5—9月平均ET0為168.27，158.91，145.31，130.57，102.71 mm，各月平均ET0占生長季平均ET0的24%，23%，21%，19%，15%，說明5月、6月對生長季ET0的貢獻大，占生長季的47%。從變化趨勢看，遼河流域近51 a來5—9月平均ET0呈下降趨勢，氣候傾向率為-0.153 3，-0.134 9，-0.027 9，0.000 6，0.016 6 mm/a，但各月決定系數較小，表明線性擬合效果不好，其中，5月、6月、7月多年平均ET0呈下降趨勢，8月、9月多年平均ET0呈上升趨勢，但變動的趨勢性不顯著。從變化范圍和幅度來看，遼河流域近51 a來5—9月ET0變化范圍在85～195 mm，整體變化幅度不大，5月、6月、7月ET0變化范圍在120～195 mm，8月、9月ET0在85～150 mm，7月變化幅度最大。遼河流域1968—2018年ET0最大值為192.36 mm(1974年5月)，最小值為85.03 mm(2016年9月)，極值比為2.26倍。

表1 1968-2018年遼河流域生長季(5-9月)ET0變化

3.2 遼河流域生長季ET0空間分布

3.2.1 多年生長季ET0空間分布特征 對遼河流域1968—2018年生長季ET0進行克里金空間插值分析(圖3)，根據空間插值結果可知，該流域ET0空間分布整體上呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征。流域內多年平均ET0變化范圍在563.15～807.17 mm，其中，中部地區以開魯和通遼為中心的ET0分布范圍為762.30～807.17 mm，是遼河流域ET0的高值區；西部地區以巴林左旗為中心的ET0空間分布自東向西呈遞減趨勢，ET0變化范圍在736.61～744.03 mm，變動幅度較小；東部地區ET0空間分布差異大，ET0自中心向東南由高至低的分布，最低值位于該區域的東部。

圖3 1968-2018年遼河流域ET0空間分布狀況

3.2.2 生長季各月ET0空間分布特征 對遼河流域1968—2018年生長季各月ET0進行空間分析，對比分析各月ET0空間變化差異及分布特征，生長季各月ET0空間分布(圖4)與多年平均ET0空間分布特征相似，均呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征，ET0變化范圍為127.63～196.00 mm，121.78～185.71 mm，114.88～170.97 mm，105.11～150.71 mm，76.90～119.95 mm。其中，5月、6月ET0的高值區位于遼河流域的中部地區，低值區位于遼河流域的東部地區；7月、8月、9月ET0的高值區主要位于遼河流域的中部、西南部和東南部，低值區位于遼河流域的東部。

圖4 遼河流域生長季各月(5-9月)ET0空間分布

3.3 遼河流域ET0主控氣象因素分析

ET0的變化與氣象、地形及土地利用方式等[24]因素有關，本文主要分析影響ET0變化的氣象因素。影響ET0的主要氣象因素為氣溫、降水、日照時數、風速、氣壓、相對濕度等[25]，本文選取最高氣溫(Tmax)、最低氣溫(Tmin)、日照時數(h)、相對濕度(RH)和風速(u)5個氣象因子來分析其對遼河流域多年生長季ET0的影響程度，以此來確定主控氣象因素。

3.3.1 基于逐步回歸分析的遼河流域ET0氣候影響因素分析 通過逐步回歸法對影響遼河流域1968—2018年生長季ET0的氣候因素進行分析(表2)，近51 a來各氣象因子對ET0的影響程度：日照時數>相對濕度>風速>最低氣溫>最高氣溫，各氣象因子的回歸系數為0.526，-0.402，0.293，0.217，0.201，其中，日照時數對ET0的影響程度最大，表明日照時數為研究區多年ET0的主控氣象因素，相對濕度對該區ET0的影響程度僅次于日照時數，表明相對濕度是影響該區域ET0變化的重要氣象因素。

表2 遼河流域1968-2018年生長季各氣象因子回歸系數

5月各氣象因子對ET0的影響程度：風速>日照時數>相對濕度>最高氣溫>最低氣溫，其中，風速的回歸系數為0.392，對ET0的影響程度最大，表明5月ET0的主控氣象因素為風速；6月各氣象因子對ET0的影響程度為日照時數>相對濕度>風速>最高氣溫>最低氣溫，其中，日照時數的回歸系數為0.582，對ET0的影響程度最大，表明6月ET0的主控氣象因素為日照時數；7月各氣象因子對ET0的影響程度為：日照時數>相對濕度>風速>最高氣溫>最低氣溫，其中，日照時數的回歸系數為0.728，對ET0的影響程度最大，表明7月ET0的主控氣象因素為日照時數；8月各氣象因子對ET0的影響程度為：日照時數>相對濕度>最低氣溫>風速>最高氣溫，其中，日照時數的回歸系數為0.760，對ET0的影響程度最大，表明8月ET0的主控氣象因素為日照時數；9月各氣象因子對ET0的影響程度為：日照時數>相對濕度>風速>最高氣溫>最低氣溫，其中，日照時數的回歸系數為0.565，對ET0的影響程度最大，表明9月ET0的主控氣象因素為日照時數。

3.3.2 基于通徑分析的遼河流域ET0氣候影響因素分析 利用SPSS 17.0對影響ET0的氣象因素進行通徑分析，根據所得出的通徑系數表以及通徑系數原理來計算各氣象因子對ET0的直接與間接作用，通徑系數見表3。

表3 遼河流域1968-2018年生長季氣象因子的通徑系數

對所選取的氣象因子進行通徑分析(表3)，ET0的變化與表中5種氣象因素均相關，但各氣象因素對ET0的直接作用和間接作用存在差異。日照時數對E的總貢獻為0.408，表明日照時數是影響該區域的決定性因素；相對濕度對E的總貢獻為0.274，表明相對濕度對該區域ET0的影響程度僅次于日照時數；最高氣溫對E的總貢獻為0.100，表明最高氣溫對該區域ET0變化的影響程度較??；風速對E的總貢獻為0.122，表明風速是影響該區域ET0變化的重要氣象因素；最低氣溫對ET0的貢獻為0.018，表明最低氣溫對研究區ET0的影響程度最小。按各氣象因子對E的總貢獻進行排序：日照時數>相對濕度>風速>最高氣溫>最低氣溫；按直接通徑系數進行排序：日照時數>相對濕度>風速>最低氣溫>最高氣溫；按各氣象因素的間接通徑系數進行排序：日照時數>最高氣溫>相對濕度>最低氣溫>風速。

通過以上兩種統計分析方法對遼河流域1968—2018年生長季ET0的氣候影響因素進行分析，結果表明，最高氣溫、最低氣溫、日照時數、風速和相對濕度5種氣象因素對ET0的影響程度不同，其中，日照時數是影響該流域多年ET0變化的主控氣象因素，對ET0的影響程度最大。對生長季各月ET0氣象影響因素分析表明，風速對5月ET0的影響程度最大，回歸系數為0.392，是該月的主控氣象因素，其余各月的主控氣象因素均為日照時數，與多年ET0變化的主控氣象因素相一致。

4 討論與結論

4.1 討 論

本文研究發現，遼河流域近51 a來ET0呈下降趨勢，ET0變化與日照時數呈正相關，與相對濕度呈負相關，這與李雪[11]對遼河流域(遼寧段)1960—2006年ET0變化趨勢相近，與影響該河段ET0變化的氣象因素相似，均與日照時數呈正相關，與相對濕度呈負相關。但根據前人研究發現，ET0變化趨勢及影響因素在不同地區存在差異。錢多等[26]研究表明，毛烏素沙地在1955—2014年ET0呈緩慢上升趨勢，并指出氣溫是影響該區域的主導因子；段婭楠等[27]研究發現，雅魯藏布江流域ET0呈顯著上升趨勢，平均氣溫對該流域的貢獻率最大；呂明權等[28]研究表明，嘉陵江流域ET0呈減少趨勢，減少斜率為0.43 mm/a，其主控氣象因素為風速和太陽輻射。本文認為，由于各地區所處的地理位置以及自身地理條件的不同，導致各地區ET0變化趨勢存在差異。ET0是一個復雜的系統，受氣溫、相對濕度、日照時數等多種氣象因素的影響，且近年來隨著全球變暖趨勢加劇，極端天氣頻發，導致在不同地區影響ET0變化的主控氣象因素不同。

在全球大環境的背景下，本文僅從氣象方面來分析影響ET0變化的原因，具有一定的局限性，還需進一步分析影響ET0變化的其他因素，以便為流域內的農業發展、規劃與管理進行更科學的指導。

4.2 結 論

(1)遼河流域1968—2018年生長季ET0整體呈下降趨勢，多年平均ET0為705.52 mm，下降速率為-0.303 mm/a。近51 a的生長季中，各月ET0變化范圍為85～195 mm，其中，5月、6月、7月ET0呈下降趨勢，8月、9月ET0呈上升趨勢。

(2)遼河流域1968—2018年生長季平均ET0的空間分布呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征，多年平均ET0變化范圍為541.68～827.36 mm，最高值出現在遼河流域中部地區，最低值位于遼河流域東部地區。生長季各月平均ET0空間分布特征與多年平均ET0空間分布特征相似，均呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征。

(3)各氣象因子對遼河流域1968—2018年生長季ET0的影響程度為：日照時數>相對濕度>風速>最低氣溫>最高氣溫，日照時數為遼河流域近51 a年來生長季ET0的主控氣象因素，相對濕度次之，最高氣溫與ET0的相關性最弱。