宋 悅，粟曉玲，牛紀蘋，崔晨風

(西北農(nóng)林科技大學 水利與建筑工程學院，陜西 楊凌 712100)

陜西省參考作物蒸發(fā)蒸騰量的時空特征及其未來預測

宋 悅，粟曉玲，牛紀蘋，崔晨風

(西北農(nóng)林科技大學 水利與建筑工程學院，陜西 楊凌 712100)

【目的】 分析陜西省參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0) 的時空特征, 并對未來的ET0進行預測，為制定該地區(qū)作物灌溉制度、水資源規(guī)劃提供參考依據(jù)。【方法】 根據(jù)陜西省陜北、關中和陜南3個地區(qū)18個氣象站1961-2000年歷年逐日氣象資料，采用世界糧農(nóng)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式計算歷年逐日ET0；依據(jù)NCEP再分析數(shù)據(jù)以及大氣環(huán)流模式HadCM3輸出的大尺度氣候要素資料，采用統(tǒng)計降尺度模型(SDSM)對未來A2和B2排放情景下的ET0進行預測?！窘Y(jié)果】 1961-2000年，陜西省ET0值在空間上自南至北呈遞增趨勢，除了7個氣象站ET0呈上升趨勢外，其余11個氣象站平均ET0均呈下降趨勢。在A2排放情景下，2011-2040、2041-2070、2071-2099年陜西省ET0的平均值較基準期(1961-2000年)分別增加2.7%，4.9%和8.9%，增幅最大的地區(qū)分布在陜南的安康、石泉、略陽和關中華山站以及陜北地區(qū)，關中地區(qū)增幅較小。2071-2099年陜西省ET0值四季變幅不均勻，其中以冬季的增幅最大。【結(jié)論】ET0的持續(xù)增長會導致陜西省水資源短缺問題惡化，將進一步影響該地區(qū)未來的作物需水量和農(nóng)業(yè)灌溉需水量。

參考作物蒸發(fā)蒸騰量；氣候變化；統(tǒng)計降尺度模型；時空分布；陜西省

參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)是指高度在8～15 cm、生長狀態(tài)良好、不缺水且完全覆蓋地面的綠色矮稈作物的蒸發(fā)蒸騰量。ET0是灌區(qū)水文循環(huán)研究的重要內(nèi)容，也是水文模型中水量平衡分析及氣候變化評價的重要指標[1]。ET0只受氣象因子的影響，在全球氣候發(fā)生大幅變化的前提下，其在數(shù)量和時空分布上也發(fā)生了變化。研究ET0的時空演變規(guī)律，可為制定作物灌溉制度、灌區(qū)水資源管理規(guī)劃以及農(nóng)作物生產(chǎn)運籌等提供重要依據(jù)。

由于ET0變化的時空差異性，不同學者對不同地區(qū)ET0變化趨勢的研究結(jié)論也不盡相同。如Esmaeilpou等[1]應用Blaney-Cridle方法計算Aras river 的ET0，結(jié)果表明，該流域既存在ET0顯著增加(25 mm/年)的氣象站，也存在顯著減少(8.4 mm/年)的氣象站。我國多數(shù)地區(qū)ET0呈下降趨勢，如川中丘陵區(qū)[2]、西北地區(qū)[3]、海河流域[4]和遼寧省太子河流域[5]；也有ET0呈增加趨勢的地區(qū)，如在黃河流域的中間部分ET0有明顯的增加趨勢[6]；在甘肅的石羊河流域，除涼州、肅南站ET0呈逐年顯著減少趨勢外，其他站的ET0值均表現(xiàn)為逐年增加趨勢[7]。

在未來氣候變化下ET0的研究方面，不同地區(qū)ET0的變化趨勢和變化幅度也不同。如Abdolhosseini等[8]運用HadCM3和SDSM模型預測A2情景下伊朗Gharehsoo子流域未來ET0呈顯著減少趨勢。Lee等[9]使用天氣發(fā)生器模型LARS-WG、Harmsen等[10]使用基于DOE/NCAR PCM大氣循環(huán)模式的統(tǒng)計降尺度方法、Chun等[11]使用HadCM3和廣義線性模型GLM，分別預測未來韓國水原市、波多黎各及英國的ET0，結(jié)果表明其均呈增加趨勢；Li等[12]的研究表明，我國黃土高原未來ET0在2011-2040、2041-2070、2071-2099年3個時期將分別增加4%，7%和12%；牛紀蘋等[13]指出，在石羊河流域2011-2040、2041-2070、2071-2099年，在HadCM3模式的A2排放情景下ET0將分別增加6.4%，13.6%和23.3%，B2排放情景下將分別增加7.0%，12.0%和16.6%；王衛(wèi)光等[14]研究表明，長江中下游地區(qū)未來ET0在2011-2040、2041-2070、2071-2099年3個時期將呈持續(xù)下降趨勢。

陜西省位于我國中部，屬大陸季風性氣候區(qū)，分為陜北黃土高原、關中平原、陜南山地三大地貌，復雜的地貌構成了省內(nèi)獨特的氣候特征。南北延伸長達870 km，所跨緯度大，從而引起境內(nèi)南北間氣候的明顯差異。陜北的府谷、神木、榆林、橫山為溫帶干旱半干旱氣候，其余地區(qū)和關中平原為暖溫帶半干旱或半濕潤氣候，陜南盆地為北亞熱帶濕潤氣候，山地大部為暖溫帶濕潤氣候。陜西是我國的農(nóng)業(yè)大省之一，由于全球氣候變化及人類活動的影響，需水量急劇增長，水資源供需矛盾突出，但目前尚未見有關該區(qū)未來氣候變化下ET0的研究報道。為此，本研究對目前和未來氣候變化下陜西省ET0的時空變化規(guī)律進行分析，以期為制定灌溉發(fā)展模式及結(jié)構調(diào)整提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資 料

陜西省18個氣象站1961-2000年的逐日氣象資料, 包括平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時數(shù)、相對濕度、平均風速等，來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/)。18個氣象站的分布見圖1。

國家環(huán)境預報中心(NCEP)再分析數(shù)據(jù)為1961-2000年日序列，共有26個因子，包括平均海平面氣壓、地表平均氣溫、地表比濕、地表相對濕度、地表氣流強度、地表風向、地表緯向風速、地表經(jīng)向風速、地表渦度、地表散度、0.5 hkPa和0.85 hkPa位勢高度及0.5 hkPa和0.85 hkPa高度場的相對濕度、氣流強度、風向、緯向風速、經(jīng)向風速、渦度、散度。NCEP網(wǎng)格大小為1.875°×1.875°。

大氣環(huán)流模型GCM的輸出數(shù)據(jù)，采用英國Hadley氣候預測與研究中心的海氣耦合模式HadCM3，網(wǎng)格大小為2.50°×3.75°，包括A2和B2 2種氣候情景，預報因子與NCEP相同，其覆蓋在陜西省的有12個格點。 由于NCEP網(wǎng)格大小與HadCM3不符，因此將NCEP網(wǎng)格大小轉(zhuǎn)換成2.50°×3.75°，以與HadCM3數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一。NCEP和GCM數(shù)據(jù)均從網(wǎng)站http://www.cics.uvic.ca/scenarios/index.cgi下載獲得。

圖1 陜西省氣象站點的分布

1.2 ET0的計算

采用世界糧農(nóng)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式[15](以下簡稱P-M公式)計算各站歷年逐日ET0：

(1)

式中：ET0為參考作物蒸發(fā)蒸騰量(mm/d)，Rn為植被表面凈輻射量(MJ/(m2·d)),G為土壤熱通量(MJ/(m2·d))，γ為濕度計常數(shù)(kPa/℃)，T為空氣平均溫度(℃)，u2為在地面以上2m高處的風速(m/s)，es為空氣飽和水汽壓(kPa)，ea為空氣實際水汽壓(kPa)，Δ為飽和水汽壓-溫度關系曲線的斜率(kPa/℃)。

1.3 氣侯變化趨勢的檢驗方法

采用Kendall秩次相關檢驗法分析日平均最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、風速等氣象變量的變化趨勢?；驹頌椋簩τ跁r間序列x1，x2，x3,…，xn，先確定所有對偶值(xi，xj)(j>i)中xi

(2)

(3)

(4)

式中：U為Kendall秩次相關系數(shù)，D(τ)為Kendall秩統(tǒng)計量，ki為系列中所有對偶觀測值(xi，xj；j>i)中xi

本次檢驗給定的顯著水平α=0.05，當|U|

1.4 ET0的空間插值方法

基于陜西省地形數(shù)據(jù)，在ARCGIS下利用反距離加權插值(IDW)方法獲得ET0的空間分布。

1.5 未來ET0的預估

采用統(tǒng)計降尺度模型(SDSM)預測2011-2040、2041-2070、2071-2099年3個時期的ET0變化。SDSM是一個綜合天氣發(fā)生器和多元回歸2種方法的統(tǒng)計降尺度模型，其核心是確定NCEP再分析數(shù)據(jù)中預報因子與站點尺度的預報量(ET0)之間的統(tǒng)計關系，所以預報因子(表1)的選擇在很大程度上決定了降尺度的效果。一般采用敏感因子和確定系數(shù)來確定 SDSM 的模擬效果，當確定性系數(shù)R2>0.5時，說明模擬效果較理想[12]。本研究使用SDSM 4.2版本生成未來ET0的日序列。預測ET0分2步：首先建立各氣象站的日預報量(ET0)與1961-2000年NCEP再分析數(shù)據(jù)(大尺度的地區(qū)氣候因子)之間的經(jīng)驗關系，其中1961-1990年為率定期，1991-2000年為驗證期，采用模擬值與P-M公式計算的ET0值的相關系數(shù)評估模型的模擬能力；其次由HadCM3提供的A2(高溫室氣體排放情景)和B2(低溫室氣體排放情景)情景下2011-2099年的氣候預報因子，應用建立的經(jīng)驗關系生成2011-2040年、2041-2070年和2071-2099年3個連續(xù)的30年時間序列的ET0值。

2 結(jié)果與分析

2.1 1961-2000年ET0的時空分布

圖2-a表明，陜西省1961-2000年ET0值為852～1 109 mm/年，ET0平均值為964 mm/年,自南至北ET0呈遞增趨勢,ET0低值區(qū)位于陜南地區(qū)的漢中站,為852 mm/年，ET0高值區(qū)位于陜北的橫山站，為1 109 mm/年。ET0的空間分布模式主要受氣象因素的綜合影響，1961-2000年平均氣溫和相對濕度從陜南向陜北逐漸遞減(圖2-b,c),而日照時數(shù)和風速從南向北逐漸遞增(圖2-d,e)。

表1 NCEP再分析數(shù)據(jù)中預報因子的選擇及其含義Table 1 Selection and meaning of predictors for reanalysis data in NCEP

圖2 1961-2000年陜西省平均ET0及各氣象要素的空間分布

趨勢檢驗結(jié)果(表2)表明，1961-2000年陜西省18個氣象站中有7個站的ET0呈上升趨勢，其中陜北綏德站和關中華山站2個氣象站ET0呈顯著上升趨勢：有11個站ET0呈下降趨勢，其中關中武功站、西安站和陜南安康站3個站ET0呈顯著下降趨勢。從相對濕度看，陜南主要為上升趨勢，陜北總體為顯著下降趨勢，關中除西安站為顯著下降趨勢外，其余變化趨勢不顯著。從平均氣溫和最高氣溫看，陜北和關中基本呈顯著上升趨勢，陜南除鎮(zhèn)安和佛坪站為顯著上升趨勢外，其余站上升趨勢總體不顯著。11個氣象站的最低溫度呈顯著上升趨勢。6個氣象站日照時數(shù)和平均風速均呈顯著下降趨勢。

表2 陜西省各氣象站ET0及7個氣象要素的Kendall秩次相關檢驗結(jié)果Table 2 Kendall rank correlation test of ET0 and 7 meteorological elements in Shaanxi

注：**表示變化趨勢顯著；統(tǒng)計量為正，表示上升趨勢；統(tǒng)計量為負，表示下降趨勢。

Note:*represents significant trend.Positive shows upward trend while negative shows downward trend.

陜西省3個地區(qū)ET0年際變化的5年滑動平均過程線見圖3。由圖3-a可以看出，陜北地區(qū)1961-1968年ET0呈波動性變化；1969-1974年ET0呈上升趨勢；1975-1983年ET0持續(xù)下降，之后波動上升。圖3-b顯示，關中地區(qū)ET0在1979年前呈波動性變化，1979-1983年ET0顯著下降，1984-1991年ET0又呈小幅波動趨勢，1992-1997年ET0呈上升趨勢，1998年后ET0又呈下降趨勢。圖3-c表明，陜南地區(qū)ET0年際變化趨勢基本與關中地區(qū)類似。

2.2 ET0的SDSM模擬檢驗

陜西省18個氣象站點預報因子的分析結(jié)果見表3。由于氣象站點的不同，每個氣象站點所選取的預報因子也不同。由表3可知，陜西省多數(shù)站點的ET0對地表緯向風速、地表渦度、0.85 hkPa 高度場的緯向風速、0.5 hkPa高度場的相對濕度、0.85 hkPa高度場的相對濕度等因子都是敏感的。

陜西省各氣象站SDSM模擬的ET0檢驗結(jié)果見表4。表4顯示，ET0模擬值與P-M公式計算值率定期(1961-1990年)的確定系數(shù)R2為0.58～0.80，驗證期(1991-2000年)的確定系數(shù)R2為0.56～0.76，說明SDSM的模擬效果較理想。

2.3 陜西省未來ET0的變幅及其分布

陜西省在A2排放情景下各氣象站及全省ET0的變幅見表5。表5顯示，2011-2040、2041-2071、2071-2099年3個時期全省ET0平均值與基準期(1961-2000年)相比，分別增加2.7%，4.9%和8.9%。A2排放情景下，2011-2040年各站點的ET0均呈增加的趨勢，但增幅不同，其中除陜南安康站、石泉站和略陽站以及關中地區(qū)華山站ET0增加的幅度大于4%外，陜南、關中地區(qū)其余各站的ET0增加幅度較小，為0.68%～1.60%；陜北地區(qū)，除洛川站ET0增幅較小外，其余各站ET0增幅均超過3%。A2排放情景下，2041-2070年的ET0值總體呈增加趨勢，佛坪和鎮(zhèn)安站ET0呈減少趨勢，分別減少了6.6和1.4 mm/年；陜南安康站、石泉站和關中華山站ET0增幅超過10%，略陽站接近10%，陜南、關中地區(qū)其余各站ET0增加幅度較小，在0.04%～1.35%；陜北地區(qū)除洛川站ET0增幅較小外，其余各站ET0增加幅度均超過8%。A2排放情景下，2071-2099年的ET0值多呈增加趨勢，只有佛坪、鎮(zhèn)安、商州和西安站的ET0值呈減少趨勢，分別減少了17.4，2.7，5.5和1.9 mm/年；陜南的安康站和石泉站ET0增幅大于20%，略陽和華山站ET0增幅超過15%，其余陜南和關中地區(qū)各站ET0增幅較小，小于2.5%；陜北地區(qū)除洛川站增幅較小外，其余各站ET0增幅均超過17%。

圖3 陜西省1961-2000年ET0的 5年滑動平均過程線Fig.3 Five-year moving average process line of ET0 in Shaanxi during 1961-2000

表3 陜西省18個氣象站點ET0預報因子的統(tǒng)計Table 3 Predictor statistics of ET0 at 18 stations in Shaanxi

表5 未來A2排放情景下陜西各氣象站及全省的平均ET0及其變幅Table 5 Provincial average ET0 and change at each meteorological station under A2 emission scenario in Shaanxi

A2和B2排放情景下，未來陜西省ET0變幅的空間分布分別見圖4和圖5。從圖4和圖5可以看出，2011-2099年，陜西省ET0變幅基本呈現(xiàn)上升趨勢，尤其陜北和陜南地區(qū)ET0增幅更為明顯，且A2排放情景比B2排放情景下ET0變幅大。

圖6 為A2排放情景下陜西省未來ET0的空間分布。從圖6可以看出，2011-2099年，A2排放情景下陜西省未來ET0值的空間分布總體呈上升趨勢。圖7表明，陜西省2071-2099年ET0值年內(nèi)季節(jié)變化表現(xiàn)出不均勻性。春季ET0基本呈增加趨勢，少數(shù)地區(qū)ET0呈降低趨勢但減幅不大，陜南地區(qū)佛坪、商州和漢中的ET0值有降低的趨勢，安康、石泉ET0增幅較大；夏季ET0呈增加趨勢，但只有陜北地區(qū)和陜南安康、石泉ET0的增幅較大；秋季大多數(shù)地區(qū)ET0呈增加趨勢，陜南的佛坪、商州、鎮(zhèn)安、漢中和關中的銅川ET0值有降低趨勢，但減幅不大，陜南的安康、石泉，關中的華山和陜北延安地區(qū)ET0增幅較大；與其他季節(jié)相比，冬季ET0的變幅最大，如安康、石泉、榆林、橫山的ET0變幅均達60%以上。

圖4 陜西省A2排放情景下未來ET0變幅的空間分布

圖5 陜西省B2排放情景下未來ET0變幅的空間分布
Fig.5 Future spatial distributionET0change in Shaanxi under B2 scenario

3 結(jié) 論

通過對陜西省18個氣象站點基準期(1961-2000年)ET0空間分布與變化趨勢的分析，應用SDSM模型生成A2、B2 2種排放情景下的未來2011-2040、2041-2070、2071-2099年3個時期陜西省的日ET0序列，分析了A2排放情景下的未來ET0的變化趨勢，得到以下結(jié)論。

1)陜西省1961-2000年ET0平均值為964 mm/年，空間分布自南至北呈現(xiàn)遞增趨勢。多數(shù)氣象站ET0和相對濕度呈下降趨勢；多數(shù)站點平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫呈上升趨勢；多數(shù)站點日照時數(shù)和平均風速呈下降趨勢。

圖6 陜西省A2排放情景下未來ET0的空間分布
Fig.6 Future spatial distribution ofET0in Shaanxi under A2 scenario

圖7 陜西省A2排放情景下未來2071-2099年四季ET0變幅的空間分布
Fig.7 Spatial distribution of seasonalET0change in Shaanxi during 2071-2099 year under A2 scenario

2)應用SDSM模型模擬各氣象站ET0值，模擬值與P-M公式計算值之間的確定系數(shù)R2在率定期(1961-1990年)為0.58～0.80，在驗證期(1991-2000年)為0.56～0.76，說明SDSM的模擬效果較理想，SDSM模型可以用于模擬ET0。

3)在HadCM3 A2排放情景下，2011-2040、2041-2071、2071-2099年3個時期陜西省ET0平均值與基準期(1961-2000年)相比，分別增加2.7%，4.9%和8.9%，增幅最大的地區(qū)分布在陜南的安康、石泉、略陽和關中華山站以及陜北地區(qū)，關中地區(qū)增幅較??；2071-2099年ET0值四季變化不均勻，其中以冬季的增幅最大。ET0的變化表明其將進一步影響未來陜西省的作物需水量和農(nóng)業(yè)灌溉需水量。

[1] Esmaeilpou M,Dinpazhooh Y.Analyzing long term trend of potential evapotranspiration in the southern parts of the Aras river basin [J].Geography and Environmental Planning Journal,2012,47(3):49-52.

[2] 趙 璐，梁 川，崔寧博，等.川中丘陵區(qū)參考作物蒸發(fā)蒸騰量近60年變化成因研究 [J].水利學報,2013,44(2):183-190.

Zhao L,Liang C,Cui N B,et al.Causes of change of reference crop evaporation nearly 60 years in Mid-Sichuan Hilly Region [J].Journal of Hydraulic Engineering,2013,44(2):183-190.(in Chinese)

[3] 段春鋒，繆啟龍，曹 雯.西北地區(qū)參考作物蒸散變化特征及其主要影響因素 [J].農(nóng)業(yè)工程學報,2011,27(8):77-83.

Duan C F,Miu Q L,Cao W.Variation characteristics and main influencing factors of reference crop evapotranspiration in northwest China [J].Journal of Transactions of the CSAE,2011,27(8):77-83.(in Chinese)

[4] 楊貴羽，王知生，王 浩，等.海河流域ET0演變規(guī)律及靈敏度分析 [J].水科學進展,2009,20(3):409-415.

Yang G Y,Wang Z S,Wang H,et al.Evolution and sensitivity analysis ofET0in Haihe River Basin [J].Journal of Advances in Water Science,2009,20(3):409-415.(in Chinese)

[5] 李 祿，遲道才，張政利，等.太子河流域參考作物騰發(fā)量演變特征及氣候影響因素分析 [J].農(nóng)業(yè)工程學報,2007,23(9):34-38.

Li L,Chi D C,Zhang Z L,et al.Change characteristics and influence factors of reference crop evapotranspiration in Taizi River [J].Journal of Transactions of the CSAE,2007,23(9):34-38.(in Chinese)

[6] Liu Q,Yang Z F.Quantitative estimation of the impact of climate change on actual evapotranspiration in the Yellow River Basin,China [J].Journal of Hydrology,2010,395(3/4):226-234.

[7] 佟 玲，康紹忠，楊秀英，等.石羊河流域參考作物蒸發(fā)蒸騰量空間分布規(guī)律的研究 [J].沈陽農(nóng)業(yè)大學學報,2004,35(5/6):432-435.

Tong L,Kang S Z,Yang X Y,et al.Spatial distribution of reference crop evapotranspiration in the Shiyang River Basin [J].Journal of Shenyang Agricultural University,2004,35(5/6):432-435.(in Chinese)

[8] Abdolhosseini M,Eslamian S,Mousavi S F.Effect of climate change on potential evapotranspiration:A case study on Gharehsoo sub-basin Iran [J]. International Journal of Hydrology Science and Technology,2012,2(4):362-372.

[9] Lee E J,Kang M S,Park S W,et al.Estimation of future reference evapotranspiration using artificial neural network and climate change scenario [C]//American Society of Agricultural and Biological Engineers.Paper of ASABE Annual International Meeting.Pittsburgh:ASABE Annual International Meeting,2010.

[10] Harmsen E W,Miller N L,Schlegel J,et al.Downscaled climate change impacts on agricultural water resources in Puerto Rico [J].Agricultural Water Management,2009,9:1085-1095.

[11] Chun K P,Wheater H S.Projecting and hindcasting potential evaporation for the UK between 1950 and 2099 [J].Climatic Change,2012,113:639-661.

[12] Li Z,Zheng F L,Liu W Z.Spatiotemporal characteristics of reference evapotranspiration during 1961-2009 and its projected changes during 2011-2099 on the Loess Plateau of China [J].Agricultural and Forest Meteorology,2012,154/155:147-155.

[13] 牛紀蘋，粟曉玲.石羊河流域參考作物蒸發(fā)蒸騰量對氣候變化的響應模擬及預測 [J].水利學報,2014,45(3):286-295.

Niu J P,Su X L.Responsed simulation and forecasts.of climate change on reference crop evapotranspiration in Shiyang River Basin [J].Journal of Hydraulic Engineering,2014,45(3):286-295.(in Chinese)

[14] 王衛(wèi)光，彭世彰，孫風朝，等.氣候變化下長江中下游水稻灌溉需水量時空變化特征 [J].水科學進展，2012,23(5):656-664.

Wang W G,Peng S Z,Sun F C,et al.Spatiotemporal variation characteristics of climate change on rice irrigation water requirement in the Yangtze river [J].Journal of Advances in Water Science,2012,23(5):656-664.(in Chinese)

[15] Allen R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop evapotranspiration:Guidelines for computing crop water requirements [R].Rome:FAO Irrigation and Drainage,1998.

Temporal and spatial characteristics and forecasting of reference crop evaporation in Shaanxi

SONG Yue,SU Xiao-ling,NIU Ji-ping,CUI Chen-feng

(CollegeofWaterResourcesandArchitecturalEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

【Objective】 This study aimed to analyze temporal and spatial characteristics of reference crop evapotranspiration (ET0) and predict futureET0in Shaanxi so as to provide foundation for the development of crop irrigation system and water resources plan.【Method】 Based on the daily meteorological data from 18 meteorological stations in Shaanxi during 1961-2000,dailyET0values were calculated using Penman-Monteith equation recommended by FAO.According to the NCEP reanalysis data and GCMs (HadCM3) output data,statistical downscaling model was used to predict futureET0under the A2 and B2 emission scenarios.【Result】 Spatially,ET0values in Shaanxi had the increasing trend from south to north during 1961-2000.ET0values at 7 stations increased while at other 11 stations decreased.Under A2 emission scenario,the averageET0values in 2011-2040,2041-2070,2071-2099 year increased by 2.7%,4.9% and 8.9%,respectively compared to the base period (1961-2000).The areas with largest increase ofET0were Ankang,Shiquan and Lüeyang stations in Southern Shaanxi,Huashan station in Guanzhong,and stations in Northern Shaanxi.Guanzhong area performed smaller increase range.ET0values were predicted to change unevenly in 2071-2099 year with the largest increase in winter.【Conclusion】 The continued growth ofET0would increase the shortage of water resources in Shaanxi,further affecting the future water requirements of crops and irrigation.

reference crop evapotranspiration;climate change;statistical downscaling model;temporal and spatial distribution;Shaanxi

時間:2015-08-05 08:57DOI：10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.09.032

2014-01-21

國家自然科學基金項目(51279166)；水利部公益性行業(yè)科研專項(201301016)；西北農(nóng)林科技大學中央高?；究蒲袠I(yè)務費科技創(chuàng)新重點項目(QN201168)

宋 悅(1991-)，女，天津人，在讀碩士，主要從事農(nóng)業(yè)水土資源利用與保護研究。E-mail:351057779@qq.com

粟曉玲(1968-)，女，四川開江人，教授，博士，博士生導師，主要從事水資源規(guī)劃與管理研究。 E-mail:suxiaoling17@126.com

S271；S274

A

1671-9387(2015)09-0225-10

網(wǎng)絡出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20150805.0857.064.html