段崢嶸，祖拜代木依布拉，夏建新

(中央民族大學(xué)生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，北京100081)

潛在蒸散量（Potential evapotranspiration,ET0）又稱最大蒸發(fā)量或蒸發(fā)力，指下墊面足夠濕潤(rùn)條件下（包括了地上植被含水量和林地土壤含水量均達(dá)到飽和以上的情況），水體保持充分供應(yīng)的蒸發(fā)量[1]，是評(píng)價(jià)區(qū)域氣候干濕程度、作物耗水等的重要指標(biāo)，其時(shí)空演變過(guò)程也表征著水文水循環(huán)和生態(tài)環(huán)境對(duì)全球變化的響應(yīng)．在干旱半干旱地區(qū)，水資源極為短缺，ET0的評(píng)估對(duì)于提高水資源的管理、規(guī)劃和有效利用至關(guān)重要[2?5]．近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)區(qū)域潛在蒸散量的變化已做了較多的研究[6,7]，其中，對(duì)于西北干旱區(qū)潛在蒸散量的研究較多，如胡雪瑛等[8]采用M-K突變檢驗(yàn)、小波分析等方法研究了54年來(lái)和田地區(qū)潛在蒸散量的變化特征及影響因素，發(fā)現(xiàn)平均風(fēng)速的減小和降水量的增加是和田地區(qū)潛在蒸散量減少的主要原因；李思思等[9]分析了北疆地區(qū)生長(zhǎng)季參考作物蒸散量的時(shí)空變化特征及其敏感性，得出近47a北疆地區(qū)ET0總體呈下降趨勢(shì)，根本原因是水汽壓升高、風(fēng)速減小和日照時(shí)數(shù)的減少對(duì)ET0的減小作用遠(yuǎn)大于溫度上升對(duì)ET0的增大作用；譚嬌等[10]研究了新疆艾比湖綠洲潛在蒸散量年代際變化特征，運(yùn)用Cramer突變檢驗(yàn)分析和相關(guān)性分析與貢獻(xiàn)率計(jì)算ET0特征變化，得出由于風(fēng)速減小的主導(dǎo)影響，該區(qū)域ET0總體呈減少趨勢(shì)，且年和四季均值的突變均出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代．阿克蘇地區(qū)地處新疆中部，區(qū)域內(nèi)蒸散發(fā)耗水強(qiáng)烈，是生態(tài)環(huán)境變化的敏感區(qū)域，但該地區(qū)的潛在蒸散量過(guò)程不清，驅(qū)動(dòng)該地區(qū)蒸散變化的機(jī)理不明．評(píng)估阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量，客觀地分析這一地區(qū)潛在蒸散量的時(shí)空演變特征，將有助于了解該區(qū)域水分盈虧的時(shí)空變化，為當(dāng)?shù)厮Y源保護(hù)、干旱監(jiān)測(cè)以及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)指導(dǎo)．

本文采用Penman-Menteith公式計(jì)算阿克蘇地區(qū)1961—2016年各氣象站點(diǎn)逐日潛在蒸散量，并累積得到月值、季節(jié)值和年值，采用線性趨勢(shì)法、滑動(dòng)平均、累積距平等多種統(tǒng)計(jì)方法分析潛在蒸散量的時(shí)間變化特征，并對(duì)潛在蒸散量的時(shí)間序列進(jìn)行Mann-Kendall趨勢(shì)分析和突變檢驗(yàn)，基于研究區(qū)的氣候因子變化特征，分析研究區(qū)潛在蒸散量變化的影響因素，并采用多元回歸方法計(jì)算貢獻(xiàn)率，定量研究ET0變化的主要驅(qū)動(dòng)因素．

1 研究區(qū)概況

阿克蘇地區(qū)位于新疆中部、天山山脈中段南麓、塔里木盆地的北緣，東經(jīng)78?03～78?39’，北緯39?30～42?41，面積約為13.25×104km2，占新疆總面積的8%[11]．全區(qū)地勢(shì)北高南低，由西北向東南傾斜，北部眾多山峰，其中托木爾峰海拔7 435.3 m，南部為塔克拉瑪干沙漠，其基本地貌格局是山地綠洲河流廊道荒漠．由于地處歐亞大陸腹地，屬暖溫帶大陸性干旱氣候，全地區(qū)年均溫10.7?C，熱量豐富，年日照時(shí)數(shù)約2 868 h，氣候干燥，蒸發(fā)強(qiáng)烈，降水稀少且分布不均，平原區(qū)年降水量約為50～10 mm之間，隨海拔上升降水增加，在海拔2 800～3 400 m可達(dá)500 mm以上．氣候變化劇烈，寒冬酷暑，晝夜溫差大，日較差在12?C～16?C間，年均風(fēng)速較小，約1.56 m/s．

2 資料和方法

2.1 數(shù)據(jù)資料

利用研究區(qū)內(nèi)6個(gè)國(guó)家級(jí)氣象站點(diǎn)1961—2016年的逐日氣象資料數(shù)據(jù)，包括日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、平均相對(duì)濕度、平均水汽壓、平均風(fēng)速等氣候要素觀測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)緯度、海拔高度等地理數(shù)據(jù)，進(jìn)行日、月、季、年的潛在蒸散量的統(tǒng)計(jì)．根據(jù)研究區(qū)的氣候特點(diǎn)將四季劃分為3～5月為春季、6～8月為夏季、9～11月為秋季和12～2月為冬季，進(jìn)行四季潛在蒸散量的計(jì)算．所用氣象資料數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）．氣象站點(diǎn)基本信息及相關(guān)氣象數(shù)據(jù)見(jiàn)表1．

表1 阿克蘇地區(qū)主要?dú)庀笳军c(diǎn)1961—2016年氣象因子均值表

2.2 潛在蒸散量的計(jì)算方法

目前，計(jì)算潛在蒸散量（ET0）的公式有很多，其中彭曼法（Penman-Monteith）基于能量平衡和水汽擴(kuò)散理論，不考慮作物種類、土壤類型和水汽條件的限制，僅考慮氣候要素變化的影響，其計(jì)算得出的潛在蒸散量與實(shí)測(cè)值最為接近，因此被廣泛的應(yīng)用到區(qū)域干濕狀況的評(píng)價(jià)研究中[12]．由于該公式具有較高的精度和良好的可比性，在干旱和高海拔地區(qū)具有較好的適用性[13]，本文采用P-M法計(jì)算潛在蒸散量[14]，計(jì)算公式為

其中ET0為參考作物耗水量（mm/d），?為飽和水汽壓與空氣溫度關(guān)系的斜率（kPa/?C），Rn為作物表面的凈輻射量（MJ/(m2·d)），G為土壤熱通量（MJ/(m2·d)），γ為濕度計(jì)常數(shù)（kPa/?C），T為2 m處日均氣溫（?C），u2為距地面2米處的風(fēng)速（m/s），es為空氣飽和水汽壓（kPa），ea為空氣實(shí)際水汽壓（kPa）．其中氣象站記錄的距地面10米高處風(fēng)速按FAO推薦公式轉(zhuǎn)換為2 m處風(fēng)速，計(jì)算公式如下

式中W2為距地面2米高空處的風(fēng)速，WH為高度H米處的風(fēng)速．

根據(jù)公式（1）可計(jì)算得到逐日的蒸散量，再合計(jì)轉(zhuǎn)換得到逐月、季節(jié)和逐年的潛在蒸散量ET0．

2.3 Mann-Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法在氣候、水文研究中應(yīng)用廣泛．本文采用Mann-Kendall檢驗(yàn)對(duì)潛在蒸散量的時(shí)間序列進(jìn)行趨勢(shì)分析和突變分析，具體原理參見(jiàn)文獻(xiàn)[15,16]．

2.4 貢獻(xiàn)率計(jì)算

計(jì)算氣象因子對(duì)潛在蒸散量影響的貢獻(xiàn)度[17]，可采用如下方法：首先，對(duì)ET0以及日照時(shí)數(shù)（Hssd）、年均相對(duì)濕度（Hrhu）、年均風(fēng)速（Wwin）、年均最高氣溫（Tmax）和年均最低氣溫（Tmin）等氣象因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換；其次，以ET0為因變量，以Hssd、Hrhu、Wwin、Tmax和Tmin為自變量，進(jìn)行多元回歸分析，得到式（3）；最后，以式（4）計(jì)算各氣象因子對(duì)ET0變化影響的貢獻(xiàn)度．

其中，a,b,c,d,e為回歸系數(shù)，n1,n2,···n5分別為Hssd、Hrhu、Wwin、Tmax和Tmin對(duì)ET0的貢獻(xiàn)度．

3 結(jié)果分析

3.1 潛在蒸散量的空間分布特征

研究區(qū)（綠洲）潛在蒸散量有較明顯的空間分異（庫(kù)車>柯坪>阿克蘇>沙雅>阿拉爾>拜城），東部庫(kù)車最大，為1 138 mm，北部的拜城最小，為878 mm．全地區(qū)總體的分布趨勢(shì)是東、西部最大，南、中部次之，而北部最?。⒖颂K地區(qū)四季潛在蒸散量的分布也存在明顯的空間差異性，春、夏、秋、冬四季的潛在蒸散量分別在285～346 mm、422～489 mm、159～198 mm和45～68 mm之間．春、夏和秋三季潛在蒸散量的空間分布同年潛在蒸散量較為相似，高值區(qū)均為東部的庫(kù)車，三個(gè)季節(jié)的ET0分別達(dá)到348 mm，495 mm和200 mm，低值區(qū)均為北部的拜城，三個(gè)季節(jié)的ET0分別為273 mm，399 mm和143 mm．但冬季略有不同，主要體現(xiàn)在西部的柯坪也成為潛在蒸散量的大值區(qū)，其ET0值為57 mm，僅略次于庫(kù)車的59 mm．

3.2 潛在蒸散量的時(shí)間變化特征

3.2.1 年際變化

阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量多年均值為1 049 mm，從年際變化（圖1）中可以看出1961—2016年研究區(qū)年潛在蒸散量有明顯的年代波動(dòng)，波動(dòng)范圍為974～1 129 mm，其中最大、最小值分別出現(xiàn)在1973年（1 129 mm）和1992年（974 mm）．從線性趨勢(shì)線可以看出，1961—2016年研究區(qū)年潛在蒸散量總體呈減少趨勢(shì)，減少的幅度為14.81 mm/10a，M-K趨勢(shì)分析統(tǒng)計(jì)值Z為-4.85，通過(guò)了置信度99%的顯著性檢驗(yàn)．由五年滑動(dòng)平均趨勢(shì)可知，整個(gè)研究時(shí)段ET0變化呈現(xiàn)“下降—上升—下降—上升”，2000年以后ET0呈增加趨勢(shì)，ET0最低值為2003年976 mm，最高值為2009年1 073 mm．就整個(gè)研究時(shí)段來(lái)看，1961—2003年ET0總體變化呈下降趨勢(shì)，減少傾向率為-28.18 mm/10a，2004—2016年ET0總體變化呈增加趨勢(shì)，增長(zhǎng)傾向率約為3.99 mm/10a．

圖1 1961—2016年阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量年際變化和累積距平曲線

運(yùn)用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法對(duì)阿克蘇地區(qū)年潛在蒸散量序列進(jìn)行突變檢驗(yàn)，得到圖2，圖中UF表示順序變化曲線、UB表示逆序變化曲線、虛線為兩條臨界線y=±1.96（顯著性水平α=0.05）.可以看出，56a中UF曲線基本為負(fù)值，其中1967—1973年UF曲線持續(xù)上升，但1974年后UF曲線波動(dòng)下降，自1980年后UF持續(xù)下降，2004年之后又略呈上升趨勢(shì)．Mann-Kendall突變檢驗(yàn)順序統(tǒng)計(jì)曲線UF和逆序統(tǒng)計(jì)曲線UB在1981年出現(xiàn)交叉點(diǎn)，且交叉點(diǎn)位于α=0.05的置信線±1.96之間，說(shuō)明1981年是阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量明顯減少的突變點(diǎn)．

圖2 阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量年際變化突變檢驗(yàn)

3.2.2 季節(jié)和年內(nèi)變化

阿克蘇地區(qū)的潛在蒸散量季節(jié)分布極不均勻，四季變化特征見(jiàn)圖3（a）和表2．潛在蒸散量總體上來(lái)說(shuō)夏季>春季>秋季>冬季，表現(xiàn)出夏季蒸散高而冬季蒸散小的特征，四季的潛在蒸散量多年均值分別為春季319 mm、夏季457 mm、秋季180 mm和冬季55 mm，分別占全年蒸散量的32%、45%、18%和5%．一年之中，潛在蒸散量高度集中在春夏季（3～8月），蒸散量約占全年蒸散量的77%，而冬季蒸散量最小，僅占全年蒸散量的5%．

圖3 阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量的季節(jié)和年內(nèi)變化曲線

從表2可以看出，1961—2016年阿克蘇地區(qū)四季的潛在蒸散量均呈現(xiàn)出減少的變化趨勢(shì)，其中減少趨勢(shì)最為明顯的是夏季的潛在蒸散量，傾向率為-5.85 mm/10a，冬季的潛在蒸散量減少幅度最小，僅有-0.69 mm/10a，而春秋兩季的減少幅度大致相同，分別為-2.41 mm/10a和-2.75 mm/10a．四季中，夏秋兩季的下降趨勢(shì)最為顯著，M-K統(tǒng)計(jì)值分別為-4.01和-3.44，通過(guò)了置信度99%的顯著性檢驗(yàn)，春季下降趨勢(shì)較顯著，僅通過(guò)了置信度95%的顯著性檢驗(yàn)，而冬季的下降趨勢(shì)不顯著．

表2 1961—2016年阿克蘇地區(qū)四季潛在蒸散量變化特征及趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果

潛在蒸散量還具有明顯的年內(nèi)分配特征．圖3（b）計(jì)算了研究區(qū)內(nèi)6個(gè)氣象站點(diǎn)的多年月平均ET0值變化特征．可以看出，研究區(qū)月潛在蒸散量在12月份最?。?1.6 mm），7月份最大（162.5 mm）．年內(nèi)ET0變化呈現(xiàn)出單峰型，4～9月的潛在蒸散量占全年的80.4%，而1月和12月的潛在蒸散量?jī)H占全年的1.3%和1.1%．

3.2.3 區(qū)域變化特征

阿克蘇地區(qū)的潛在蒸散量具有顯著的空間分異特征，見(jiàn)表3．各站ET0的年際變化有較大差異，多年均值在878～1 138 mm之間，最大值在942～1 398 mm之間，最小值介于783～984 mm之間，極值比在1.20～1.42之間．庫(kù)車ET0多年均值最大，為1 138 mm，而拜城最小，多年均值僅為878 mm．6個(gè)氣象站點(diǎn)中阿克蘇和拜城的ET0呈增加趨勢(shì)，其中阿克蘇站增加趨勢(shì)顯著，傾向率為22.51 mm/10a，拜城站的傾向率為3.20 mm/10a，增加趨勢(shì)不顯著．其余4個(gè)站點(diǎn)沙雅、庫(kù)車、柯坪和阿拉爾均呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，且減少趨勢(shì)均較為顯著，其中減少趨勢(shì)最為明顯的是庫(kù)車站，傾向率達(dá)到-37.04 mm/10a．對(duì)阿克蘇地區(qū)6個(gè)站點(diǎn)的潛在蒸散量時(shí)間序列進(jìn)行Mann-Kendall突變檢驗(yàn)，可知阿克蘇、拜城、庫(kù)車三地在整個(gè)研究期內(nèi)未有明顯突變點(diǎn)，而其余三站則發(fā)生了突變：沙雅的ET0在1980年發(fā)生突變，柯坪為1995年，阿拉爾為1977年．

表3 阿克蘇地區(qū)各氣象站點(diǎn)1961—2016年潛在蒸散量年際變化

3.3 潛在蒸散量變化的驅(qū)動(dòng)因素

3.3.1 研究區(qū)主要?dú)夂蛞蜃幼兓卣?/p>

從Penman-Monteith公式中可以看出，潛在蒸散量主要與氣溫、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和相對(duì)濕度這4個(gè)氣象因子相關(guān)，是這4個(gè)氣象因子綜合作用的結(jié)果．近60a來(lái)，研究區(qū)的氣溫、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和相對(duì)濕度都發(fā)生了較為明顯的變化，見(jiàn)圖4．

從圖4中可以看出，阿克蘇地區(qū)近60a平均氣溫和相對(duì)濕度隨年份呈上升趨勢(shì)，其傾向率分別為0.18?C/10a和0.78%/10a，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值分別為4.56和3.55，通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)．平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)整體呈下降趨勢(shì)，傾向率分別為0.11 m/s·10a和-3.27 h/10a，其中日照時(shí)數(shù)雖在20世紀(jì)80年代有明顯減少，但到90年代又有所增加，日照時(shí)數(shù)總體變化不大，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為-0.29，未能通過(guò)α=0.01的顯著性檢驗(yàn)．風(fēng)速自20世紀(jì)70年代開(kāi)始呈明顯的減少趨勢(shì)，減少幅度較大，自2000年又有小幅增加趨勢(shì)，但1961—2016年阿克蘇地區(qū)風(fēng)速的M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為-6.13，通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)，風(fēng)速下降趨勢(shì)明顯．平均日最低氣溫和平均日最高氣溫與平均氣溫的變化趨勢(shì)一致，呈明顯的上升趨勢(shì)，傾向率分別為0.18?C/10a和0.27?C/10a，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為6.08和3.51，通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)，上升趨勢(shì)顯著．

圖4 阿克蘇地區(qū)主要?dú)庀笠蜃幽觌H變化特征

表4列出了阿克蘇地區(qū)6個(gè)氣象站點(diǎn)氣象因子的變化特征及趨勢(shì)性檢驗(yàn)．可以看出，近60a阿克蘇地區(qū)6個(gè)氣象站點(diǎn)氣象因子變化存在較大差異．拜城和庫(kù)車兩站的日照時(shí)數(shù)呈增加趨勢(shì)，而其余四站的日照時(shí)數(shù)和全區(qū)變化相一致，呈減少趨勢(shì)．其中拜城日照時(shí)數(shù)增加顯著，而沙雅的日照時(shí)數(shù)減少趨勢(shì)較為顯著，其余站點(diǎn)變化趨勢(shì)不顯著．年均風(fēng)速僅阿克蘇有不顯著的增加趨勢(shì)，其余5站的年均風(fēng)速均呈顯著減少趨勢(shì)，其中沙雅、庫(kù)車和阿拉爾3站的年均風(fēng)速減少傾向率均為0.02 m/sa，減少幅度相對(duì)較大．阿克蘇和沙雅兩地的相對(duì)濕度呈減少趨勢(shì)，其中阿克蘇的變化傾向率為-1.12%/10a，通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)，減少趨勢(shì)顯著，其余四站的相對(duì)濕度都呈增加趨勢(shì)，其中庫(kù)車的增加幅度最大，變化傾向率為2.35%/10a．研究期內(nèi)各區(qū)站的日最高氣溫均呈顯著增加趨勢(shì)，其中有四個(gè)區(qū)站呈極顯著增加趨勢(shì)，拜城的增溫幅度最大，傾向率為0.24?C/10a．日最低氣溫也呈顯著增加趨勢(shì)，其中有5個(gè)區(qū)站通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)，增溫幅度最大的是阿克蘇，傾向率為0.6?C/10a．庫(kù)車的年均氣溫與地區(qū)整體氣溫變化趨勢(shì)不一致，呈顯著減少趨勢(shì)，其余五站的年均氣溫均呈增加趨勢(shì)，其中阿克蘇年均氣溫的增長(zhǎng)傾向率最大為0.44?C/10a．

表4 阿克蘇地區(qū)主要?dú)庀笠蜃幼兓厔?shì)及M-K檢驗(yàn)

3.3.2 氣象因素對(duì)潛在蒸散量的影響

近60a阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量總體呈下降趨勢(shì)，這種變化趨勢(shì)是多種氣象要素共同作用的結(jié)果．為深入分析潛在蒸散量變化的內(nèi)在原因，利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)ET0與氣象因子溫度、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速和相對(duì)濕度進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表5．盡管阿克蘇地區(qū)年潛在蒸散量總體呈下降趨勢(shì)，但阿克蘇和拜城兩站的潛在蒸散量近60a卻呈增加趨勢(shì)，傾向率分別為22.51 mm/10a和3.20 mm/10a（見(jiàn)表3），由表5可以看出阿克蘇潛在蒸散量和溫度、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速呈顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了0.01顯著水平，與相對(duì)濕度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系．拜城潛在蒸散量的增加主要原因是平均風(fēng)速的減少和相對(duì)濕度的增加，而與溫度和日照時(shí)數(shù)的相關(guān)關(guān)系不明顯．沙雅、庫(kù)車、柯坪和阿拉爾四站的ET0均呈減少趨勢(shì)，各站ET0與平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)在0.01顯著水平存在正相關(guān)關(guān)系，與平均相對(duì)濕度在0.01顯著水平上存在負(fù)相關(guān)關(guān)系．沙雅、庫(kù)車、柯坪和阿拉爾四地ET0減少的主要原因是平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)的減少和相對(duì)濕度的增加，其中風(fēng)速的影響因素最為顯著．

表5 阿克蘇地區(qū)各站ET0與氣象因子的相關(guān)性分析

3.3.3 氣象因子對(duì)潛在蒸散量變化的貢獻(xiàn)度

為定量描述氣象因子對(duì)潛在蒸散量的影響，對(duì)ET0與氣象因子日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速、相對(duì)濕度、日最高溫度和日最低濕度進(jìn)行多元回歸分析，得到阿克蘇地區(qū)各區(qū)站的多元回歸方程，方程式的決定系數(shù)（R2）均比較高，在0.85～0.98之間，其中五個(gè)區(qū)站的決定系數(shù)在0.95以上，因此可以用來(lái)模擬預(yù)測(cè)ET0．利用各區(qū)站的多元回歸方程可計(jì)算得到各區(qū)站氣象因子對(duì)ET0影響的貢獻(xiàn)度（表6）．

表6 氣象因子對(duì)潛在蒸散量ET0變化的貢獻(xiàn)度（%）

由表6可以看出，對(duì)阿克蘇ET0變化貢獻(xiàn)度最大的氣象因子是平均風(fēng)速和日最低溫度．結(jié)合表4中阿克蘇地區(qū)主要?dú)庀笠蜃幼兓厔?shì)，近60a阿克蘇日最高氣溫、日最低氣溫和年均風(fēng)速均呈增加趨勢(shì)，且均與ET0呈正相關(guān)關(guān)系，其貢獻(xiàn)度之和為65.71%；日照時(shí)數(shù)呈減少趨勢(shì)，與ET0呈正相關(guān)關(guān)系，而相對(duì)濕度呈增加趨勢(shì)，與ET0呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，兩者貢獻(xiàn)度之和為34.29%，明顯小于上升因子貢獻(xiàn)度，因此阿克蘇的ET0呈上升趨勢(shì)．拜城影響ET0增加的氣象因子日照時(shí)數(shù)、日最低氣溫和日最高氣溫的貢獻(xiàn)度之和為69.19%，而風(fēng)速減小影響ET0減少的貢獻(xiàn)度為55.73%，略少于上升因子的貢獻(xiàn)度，因此拜城的ET0表現(xiàn)出不顯著的增加趨勢(shì)．雖然拜城相對(duì)濕度貢獻(xiàn)度較大，但是近60a相對(duì)濕度沒(méi)有明顯變化，不會(huì)引起ET0明顯上升．沙雅、庫(kù)車、柯坪和阿拉爾四個(gè)區(qū)域?qū)T0呈減少趨勢(shì)的貢獻(xiàn)度最大的是平均風(fēng)速，貢獻(xiàn)度均遠(yuǎn)大于其它四個(gè)氣象因子的貢獻(xiàn)率之和．風(fēng)速與ET0呈明顯的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，而近60a這些區(qū)域的年均風(fēng)速均呈顯著的下降趨勢(shì)，因此ET0也呈顯著的減少趨勢(shì)．

4 討論

（1）阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量空間分布呈現(xiàn)隨緯度增加而減少，隨海拔高度增加而減少的特征，符合一般性規(guī)律[18]．但是，研究區(qū)海拔高度差異尤為明顯，北部緊鄰天山山脈的最高峰托木爾峰，其海拔7 443.8 m，而南部的沙漠區(qū)域最低海拔僅有790 m，研究區(qū)整個(gè)地形特征是由西北向東南傾斜，最大相對(duì)高度差值為6 620 m．這種地形地貌的差異，使得局地小范圍氣候特點(diǎn)差異明顯，因此潛在蒸散量也具有顯著的空間分布特征．如東部的庫(kù)車，由于天山的北側(cè)山體阻擋了北部的北冰洋寒流，而南側(cè)山體又阻擋著塔克拉瑪干沙漠的干熱氣流，這兩股氣流只能沿天山向兩側(cè)移動(dòng)，在庫(kù)車附近的天山低海拔處交匯并越過(guò)天山，因此庫(kù)車的平均風(fēng)速較其它區(qū)域明顯增大，風(fēng)速大使得蒸發(fā)過(guò)程加速，這也是庫(kù)車潛在蒸散量較大的可能原因；拜城位于研究區(qū)北部，緯度及海拔相對(duì)較高，年均溫較其它區(qū)域偏低，加之地處山間盆地中，年均風(fēng)速相對(duì)其它區(qū)域較小，因此ET0值最?。?/p>

四季的ET0分布也表現(xiàn)出地形地貌對(duì)其的影響．柯坪冬季ET0值較高的主要原因是由于柯坪地處塔里木盆地的北緣天山山脈的背風(fēng)面，是西南天山支脈的中低山帶形成的區(qū)域，受其西部、北部天山屏障的阻隔，其氣候特征為冬暖夏涼，無(wú)霜期較長(zhǎng)，冬季有逆溫帶，年均溫較其它區(qū)域高，因此柯坪冬季潛在蒸散量較大．由此可見(jiàn)，不同海拔、地形地貌條件也將一定程度上影響到ET0值的變化．阿克蘇地區(qū)地形地貌的具體特征在本文中未進(jìn)行深入的分析，其對(duì)ET0的影響還需進(jìn)一步探討和研究．

(2)潛在蒸散量是研究作物需水量的重要方法．作物需水量指作物在適宜的土壤及水分條件下，其全生育期消耗于自身蒸騰和棵間土壤蒸發(fā)的水量總和，它是灌溉決策和水資源規(guī)劃的重要基礎(chǔ)[19]．計(jì)算作物需水量的方法有很多[20]，如以產(chǎn)量為參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)公式、水面蒸發(fā)量法、積溫法、日照時(shí)數(shù)法、飽和差法、作物系數(shù)法等．近年來(lái)，利用Penman-Monteith公式和作物系數(shù)法計(jì)算作物需水量展開(kāi)了大量研究，尤其針對(duì)我國(guó)主要作物冬小麥[21]、玉米[22]、棉花[23]、水稻[24,25]等，通過(guò)計(jì)算作物灌溉需水量，結(jié)合區(qū)域的水分虧缺來(lái)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)用水、優(yōu)化作物種植結(jié)構(gòu)等都取得了很好的效果[26]．因此，基于潛在蒸散量，進(jìn)一步研究區(qū)域作物需水量和耗水特征值得探討，可以由此評(píng)價(jià)區(qū)域的干濕狀況，為區(qū)域水資源的合理有效利用提供參考．

5 結(jié)論

本文采用Penman-Menteith公式、M-K檢驗(yàn)和相關(guān)分析等研究方法，計(jì)算和分析了阿克蘇地區(qū)近60年潛在蒸散量ET0空間分布特征及時(shí)間演變規(guī)律，并以此為基礎(chǔ)探討了ET0時(shí)空變化的影響因素，主要得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）阿克蘇地區(qū)多年平均潛在蒸散量為1 049 mm，其空間分布格局具有明顯的地域性差異，不同站點(diǎn)ET0值在783～1 398 mm間波動(dòng)，差異較大．年均及四季ET0的高值區(qū)為東部的庫(kù)車，低值區(qū)為北部的拜城，表現(xiàn)出南高北低，東、西部高而中部低的分布特征．

（2）阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量的年內(nèi)變化特征為，春夏兩季（3～8月）所占比重大，分別為340.5 mm和483.4 mm，占全年蒸散量的77%，而秋冬季（9～2月）比重較小，其中冬季蒸散量均值為55 mm，僅占全年的5.3%．各月潛在蒸散量變化以4～9月份最多，11月至第二年2月最低．

（3）從時(shí)間變化來(lái)看，在過(guò)去60a阿克蘇地區(qū)ET0呈減少趨勢(shì)，變化傾向率為14.81 mm/10a，通過(guò)了置信度99%的顯著性檢驗(yàn)．從縣尺度看，阿克蘇市和拜城兩站的ET0呈增加趨勢(shì)，其中，阿克蘇市變化較顯著．其余四站和阿克蘇地區(qū)整體ET0變化趨勢(shì)一致，均呈顯著減少趨勢(shì)，其中減少傾向率最大的是庫(kù)車，變化傾向率為-37.04 mm/10a．

（4）ET0與年均日照時(shí)數(shù)、年均風(fēng)速、溫度呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與年均相對(duì)濕度則呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系．日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速的減少和相對(duì)濕度的增加是阿克蘇地區(qū)潛在蒸散量減少的主要原因．阿克蘇的氣溫升高和平均風(fēng)速增加引起該地ET0上升，這兩項(xiàng)氣候因子對(duì)ET0貢獻(xiàn)度之和為64.71%；拜城ET0的上升因子是氣溫升高和日照時(shí)數(shù)顯著增加，貢獻(xiàn)度之和為69.19%．其余四站ET0均呈下降趨勢(shì)，其主要因素都是平均風(fēng)速的下降，其貢獻(xiàn)度均在49.9%以上，沙雅達(dá)到了67.31%，遠(yuǎn)大于其它氣候因子對(duì)ET0變化的影響．