遼寧省近60年參考作物蒸散量時空變化特征及成因分析

張思瑤

(遼寧省朝陽水文局，遼寧 朝陽 122000)

氣候變化影響的主要因素之一為蒸散發ET，水文循環在大氣-陸地系統中的重要環節[1]。ET重要計算參數為參考作物蒸散量ETO，是雙參數包括作物和土壤系數計算蒸散發ET的重要基礎，也是作物需水量確定的關鍵因子[2]。區域農業用水管理和其水資源配置需要對ETO時空變化特征分析，多個研究成果表明[3- 11]，區域ETO變化的主要原因為氣象要素，但不同區域其氣象成因有所差異[12]。因此對于氣候變化影響下區域ETO時空變化特征的研究及其氣象成因分析十分必要[13]。遼寧省是全國糧食主產區，承擔國家糧食安全的主要職責，作物種植面積均位于全國前列[14]。區域農業灌溉用水規劃需要對全省ETO變化趨勢進行分析的基礎上進行決策的制定。當前，對于遼寧省ETO時空變化特征研究還相對較少，尤其是對其空間變化特征還未研究，為此本文利用FAO- 56分冊推薦的P-M公式，結合遼寧省10個市氣象站點近60年氣象要素數據對全省ETO時空變化特征進行分析，并對其氣象成因進行探討。研究成果對于遼寧省農業灌溉定額、調整種植結構以及農業節水措施規劃提供支撐依據。

1 站點選取及分析方法

1.1 站點選取

本文在遼寧省按照區域代表性、資料系列一致性、可靠性為原則選取10個氣象站點作為ETO計算的代表站，各站點分布如圖1所示。各站點氣象要素數據系列從1961—2020年近60年數據，部分站點年份缺失數據采用附近氣象站點進行插補。

圖1 選取的氣象代表站點分布

1.2 分析方法

參考作物蒸散量ETO選用FAO- 56分冊推薦的P-M公式進行計算，其計算方程為：

(1)

式中，Rn—參考作物表面凈輻射，MJ/(m2·d)；G—土壤熱通量，MJ/(m2·d)；γ—干濕常數，kPa/℃-1；Δ—飽和水汽壓-溫度梯度，kPa/℃-1；U2—2m處的平均風速，m/s；es—飽和水汽壓均值，kPa；ea—實際水汽壓，kPa；T—溫度均值，℃。氣象成因貢獻率采用多元回歸方法進行計算，首先對各氣象要素進行標準化處理，對標準化處理的氣象數據系列進行多元回歸計算，氣象因子對ETO的貢獻率計算方程為：

YET0=a1X1+a2X2+a3X3+…anXn

(2)

(3)

方程中YET0為標準化處理后的參考作物蒸散量ETO(mm)；X1、X2、、X3、…Xn為標準化處理的氣象因子；W為氣象因子對ETO的貢獻率。

2 參考作物蒸散量ETO時空變化特征

2.1 年尺度ETO變化特征

結合選取的10個氣象站點1960—2020年氣象數據，結合P-M公式對其1960—2020年參考作物蒸散量ETO進行計算，按不同年代際對其ETO進行統計分析，分析結果見表1。

表1 遼寧省各站點不同年代際ETO變化趨勢

從全省10個氣象站點各年代際ETO的變化趨勢可看出，各站點年ETO變化趨勢較為一致，均呈現逐年遞減的變化，在各站點中朝陽站的ETO年代際變化幅度最大，朝陽位于遼寧省的西部，海拔高程高于其他站點，加大了朝陽站的日照輻射，使得其參考作物蒸散量也高于其他站點，丹東站的ETO年代際變化幅度在各站點中最低，各站點ETO年代際變化值在600～1300mm之間，各站點ETO不同年代際變化率較為接近，總體在0.06mm/10a之間左右變幅，從1970—1979年全省各氣象站點總體呈現遞增變化，1978年前后為遼寧省近60年以來ETO最高值，最低值各氣象站點均在2013年。

2.2 季節尺度ETO變化特征

結合10個氣象代表站點，對遼寧省各年代際不同季節的ETO變化趨勢進行統計分析，分析結果見表2。

表2 遼寧省不同年代際各季節ETO變化趨勢

近60年遼寧省參考作物蒸散量不同季節變化差異較低，春季和夏季ETO高于其他兩個季節，夏季和春季ETO值分別占全年總量為36%和34%，其次是秋季占比為22%，冬季最低，占比為8%。各年代際不同季節ETO均呈現遞減變化，各年代際夏季、春季、秋季、冬季ETO的變化率分別為-0.022mm/10a、-0.020mm/10a、-0.013mm/10a、-0.005mm/10a。

2.3 ETO空間尺度變化特征

結合各年代際氣象因子數據，采用空間插值方法對各氣象因子進行插值計算，在結合P-M公式對全省不同年代際參考作物蒸散量ETO的空間變化特征進行分析，各年代際ETO空間變化如圖2所示。

圖2 不同年代際遼寧省參考作物蒸散量ETO空間分布

遼寧省各年代際ETO空間分布規律性較為明顯，ETO總體均從西到東逐步遞減變化，西部朝陽站ETO值最高，東部本溪站ETO最低。ETO空間分布和海拔高程分布一致，海拔較高的區域其ETO值較大。從參考作物ETO總體空間分布可看出，ETO值在2000年以前在空間上總體呈現10年低-高變化周期，但2010年以后全省ETO總體呈現遞增變化，主要原因是氣溫的升高影響。

3 氣象成因分析

3.1 氣象要素和ETO關聯分析

結合各站點氣象要素和計算的ETO進行關聯分析，各氣象站點氣象要素與ETO關聯系數見表3。

表3 各氣象站點氣象要素與ETO關聯系數

從關聯系數可看出，平均風速和遼寧省參考作物蒸散量ETO關聯度最高，呈正相關，關聯系數在0.432～0.719之間，且均達到P=0.05顯著相關水平，其次為日照時數，遼寧省位于我國的東北部，常年日照時數較高，直接影響P-M公式的參考作物表面凈輻射量，因此其和ETO關聯系數也較高，在0.389～0.715之間，也均達到P=0.05顯著相關水平。相對濕度越高區域ETO值越低，遼寧省總體相對濕度均較低，其和ETO呈負相關，但相對濕度和ETO的關聯系數要高于其他三個氣象因子，也均可達到顯著相關水平。從平均氣溫的關聯系數可看出，關聯度最高的是沈陽站，達到0.498，顯著相關，遼寧中部的鞍山以及西部的綏中站關聯度最低，均低于0.1。

3.2 氣象要素和ETO變化率及敏感度分析

結合參考文獻[15]的方法，在分析各氣象站點氣象因子變化的基礎上，對ETO受氣象因子的影響的敏感度進行分析，結果分別見表4—5。

表4 各氣象站點氣象要素及ETO變化率分析結果

從各站點氣象因子的變化率分析結果可看出，全省平均風速和日照時數都逐年遞減變化，遞減率均值分別為-0.252m/s·10a和-0.152(h/d·10a)，氣溫和相對濕度總體呈現年遞增變化，遞增率均值分別為0.552%·10a和0.212℃/10a，平均風速、日照時數以及氣溫都和ETO呈現正相關，因此這三個氣象因子均向著ETO遞減的趨勢變化，而相對濕度向著ETO遞增的趨勢變化。從各站點氣象因子和ETO的敏感系數分析可看出，其和關聯系數分析也較為一致，風速和相對濕度對ETO變化的敏感度最高，其次為日照時數，平均溫度敏感度最低。

表5 各氣象站點氣象要素敏感度分析結果

3.3 氣象要素對ETO影響貢獻率分析

為定量分析各氣象因子對ETO變化的影響程度，結合氣象要素影響貢獻率分析方法，在各氣象站點不同氣象要素標準化的基礎上，建立近60年各氣象要素標準化數據系列，建立ETO值和各氣象因子的多元回歸方程，統計各自變量因子對ETO變量的貢獻率，計算結果見表6。

表6 各氣象站點氣象要素對ETO影響貢獻率分析結果

從各氣象站點不同氣象要素對ETO影響貢獻率分析可看出，平均風速對ETO影響的貢獻率最高，均值為-1.23%，為變化主因，其次為相對濕度，影響貢獻率為-0.575%，日照時數的影響貢獻率最低，為-0.124%。從前面分析可值，遼寧省參考作物蒸散量ETO總體為逐年遞減變化，其西部遞減幅度最高，而平均風速、相對濕度也為逐年遞減變化，通過貢獻率分析，平均風速和相對濕度的遞減變化是ETO遞減變化的主因，平均溫度為正貢獻率，其平均溫度的升高，是2010年以來遼寧省ETO逐年遞增的主因。

4 結論

(1)遼寧省氣溫總體呈現遞增變化，但參考作物蒸散量ETO逐年下降變化，“蒸發悖論”現象究其原因在于氣溫對于遼寧地區ETO影響貢獻率不高，而其影響的主因在于風速和日照時數，而這兩個氣象因子都逐年下降，這也很好解釋遼寧地區氣溫升高但作物蒸散量卻下降的現象。

(2)全省參考作物蒸散量ETO超過1000mm的高值區主要位于遼西4市，對于遼西4市應主以種植作物需水量較低的農作物如玉米、小麥等，ETO低于600mm的區域主要位于遼東的本溪和丹東2市，可以種植作物需水量較高的經濟類作物，如水稻、茶葉等。

(3)本文主要考慮4種氣象因子對參考作物蒸散量ETO的影響，在后續研究還可增加如氣壓、大氣環流因子等，并可結合氣候變化模式對區域未來ETO變化進行動態預測。