周 麗，聶常樂(lè)，任釔潼，梁晶晶，徐 華

(1.內(nèi)江師范學(xué)院 地理與資源科學(xué)學(xué)院，四川 內(nèi)江 641199； 2.內(nèi)江市資中縣氣象局，四川 資中 641200)

蒸散由表層土壤蒸發(fā)和植物蒸騰組成[1]。蒸發(fā)、蒸騰被認(rèn)為是水循環(huán)最重要的基本組成部分之一[2]，不僅直接影響水資源狀況和水分利用效率，還會(huì)對(duì)農(nóng)作物和生態(tài)植被的生長(zhǎng)產(chǎn)生重要影響[3]。在實(shí)際工作中，要獲取某區(qū)域的實(shí)際蒸散資料往往比較困難，常需借助參考作物蒸散量(ET0)確定。參考作物蒸散量表征大氣蒸散能力，是開(kāi)展作物需水量估算的基礎(chǔ)參數(shù)，是評(píng)估某一地區(qū)氣候干濕程度、植被耗水量、生產(chǎn)潛力，以及水資源供需平衡的重要指標(biāo)之一[4]，是優(yōu)化水資源管理、制定有效灌溉策略的重要依據(jù)和基礎(chǔ)[5]。

根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第5次評(píng)估報(bào)告，近50 a年來(lái)全球平均溫度升高了0.72 ℃，升溫加速的趨勢(shì)明顯[6]，這使得一些地區(qū)的氣候發(fā)生重大變化。氣候變化可能會(huì)對(duì)水文循環(huán)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響[7]。在全球氣候變暖背景下，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)ET0展開(kāi)了廣泛的研究。Peterson等[8]認(rèn)為，世界ET0總體呈下降趨勢(shì)，與全球氣溫上升的趨勢(shì)相反，出現(xiàn)了“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象；Dinpashoh等[9]發(fā)現(xiàn)，伊朗ET0呈顯著下降趨勢(shì)，且風(fēng)速對(duì)ET0的影響最大；Sharifi等[10]指出，與伊朗ET0最敏感的氣象要素為風(fēng)速；Dadaser-Celik等[11]在土耳其的研究發(fā)現(xiàn)，ET0呈顯著上升趨勢(shì)；Liang等[12]認(rèn)為，我國(guó)東北洮兒河流域的風(fēng)速、溫度和日照時(shí)數(shù)與ET0呈正相關(guān)，而相對(duì)濕度與ET0呈負(fù)相關(guān)，且相對(duì)濕度是最敏感的氣象因子；鄒海平等[13]指出，海南島ET0以0.5 mm·a-1的速率減少，與全球大部分地區(qū)ET0呈下降趨勢(shì)的結(jié)論一致；李英杰等[14]指出，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶近53 a的ET0以0.21 mm·a-1的速率減少；高紅霞等[15]發(fā)現(xiàn)，內(nèi)蒙古興安盟ET0呈增加趨勢(shì)，且對(duì)氣溫最敏感。研究表明，我國(guó)大部分地區(qū)ET0呈下降趨勢(shì)，且不同區(qū)域各氣象要素對(duì)ET0的影響差異較大。四川是我國(guó)水資源相對(duì)豐富的地區(qū)，但關(guān)于當(dāng)?shù)谽T0變化趨勢(shì)及其成因的研究報(bào)道較少。陳超等[16]選取10個(gè)站點(diǎn)，利用Penman-Monteith公式計(jì)算四川的ET0，發(fā)現(xiàn)總體呈下降趨勢(shì)，日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速是影響當(dāng)?shù)谽T0的主要因素；趙璐等[17]分析了近50 a來(lái)四川省潛在蒸散量的變化成因，研究結(jié)果與陳超等[16]一致；張青雯等[18]分析了我國(guó)西南(四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、重慶市)ET0的時(shí)空變化，結(jié)果表明，ET0的年變化和季節(jié)變化均呈下降趨勢(shì)；劉悅等[19]分析了近56 a來(lái)西南地區(qū)四季ET0的變化成因，春、秋、冬季ET0上升、夏季ET0下降，主要原因分別是相對(duì)濕度降低、最高溫度上升、最低溫度和平均溫度升高、日照時(shí)數(shù)減少。以上研究多數(shù)針對(duì)某一區(qū)域的全年ET0展開(kāi)分析，極少與季節(jié)性干旱聯(lián)系在一起。針對(duì)四川冬旱頻率最高、春旱頻率次高、干旱強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，以及干旱范圍擴(kuò)大[20-21]等季節(jié)性干旱特征，系統(tǒng)分析四川冬春季參考作物蒸散量時(shí)空變化特征，探索當(dāng)?shù)刈魑镎羯⒘孔兓闹鲗?dǎo)因素及其敏感性和貢獻(xiàn)率，以期為優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃和決策、指導(dǎo)科學(xué)灌溉提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)，包括1980—2016年四川35個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日日照時(shí)數(shù)、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對(duì)濕度和2 m高度處風(fēng)速。對(duì)于缺測(cè)數(shù)據(jù)做如下處理：若站點(diǎn)缺測(cè)序列≤5 d，采用線性回歸法插補(bǔ)；若站點(diǎn)缺測(cè)序列>5 d，則用站點(diǎn)同一日多年平均值；若站點(diǎn)缺測(cè)值>30 d，則舍棄該站點(diǎn)。數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)遙感數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://rs.ceode.ac.cn/)。季節(jié)的劃分如下：冬季為12月—翌年2月，春季為3—5月，1980年冬季數(shù)據(jù)由1979年12月與1980年1—2月數(shù)據(jù)組成。氣象站點(diǎn)分布如圖1所示。

1.2 研究方法

1.2.1 參考作物蒸散量

采用1998年聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式[22]測(cè)算ET0。

(1)

1，巴中(巴州)；2，閬中；3，南充高坪區(qū)；4，綿陽(yáng)；5，溫江；6，都江堰；7，樂(lè)山；8，宜賓；9，納溪；10，敘永；11，峨眉山；12，越西；13，雷波；14，昭覺(jué)；15，會(huì)理；16，鹽源；17，涼山(西昌)；18，木里；19，九龍；20，稻城；21，巴塘；22，理塘；23，康定；24，雅安；25，小金；26，道孚；27，新龍；28，甘孜；29，色達(dá)；30，德格；31，石渠；32，馬爾康；33，松潘；34，紅原；35，若爾蓋。 1， Bazhong(Bazhou); 2， Langzhong; 3， Gaoping， Nanchong; 4， Mianyang; 5， Wenjiang; 6， Dujiangyan; 7， Leshan; 8， Yibin; 9， Naxi; 10， Xuyong; 11， Emeishan; 12， Yuexi; 13， Leibo; 14， Zhaojue; 15， Huili; 16， Yanyuan; 17， Liangshan(Xichang); 18， Muli; 19， Jiulong; 20， Daocheng; 21， Batang; 22， Litang; 23， Kangding; 24， Ya’an; 25， Xiaojin; 26， Daofu; 27， Xinlong; 28， Ganzi; 29， Seda; 30， Dege; 31， Shiqu; 32， Ma’erkang; 33， Songpan; 34， Hongyuan; 35， Ruo’ergai.圖1 氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of meteorological stations

式(1)中：VET0為參考作物蒸散量(mm·d-1)，Rn為地表凈輻射(MJ·m-2·d-1)，G為土壤熱通量(MJ·m-2·d-1)，Tmean為平均氣溫(℃)，U2為2 m高處風(fēng)速(m·s-1)，es為飽和水汽壓(kPa)，ea為實(shí)際水汽壓(kPa)，Δ為飽和水汽壓曲線斜率(kPa·℃-1)，γ為干濕表常數(shù)(kPa·℃-1)。

1.2.2 氣象因子的敏感系數(shù)

敏感系數(shù)定義為參考作物蒸散量變化率與氣象因子變化率之比[23]，用來(lái)定量分析各氣象因子變化對(duì)參考作物蒸散量變化的影響程度，公式為

(2)

式(2)中：Sx為潛在蒸散發(fā)關(guān)于氣象因子x的敏感系數(shù)，無(wú)量綱；VET0與ΔVET0分別為參考作物蒸散量及其日變化量，x與Δx分別為氣象因子及其日變化量。Sx為正(負(fù))，表示ET0與氣象因子同增加(減少)，Sx絕對(duì)值越大，說(shuō)明氣象因子對(duì)ET0的影響越大。將敏感性劃分為4個(gè)等級(jí)：0≤|Sx|<0.05屬于低敏感；0.05≤|Sx|<0.20屬于中等程度敏感；0.20≤|Sx|<1.00屬于高敏感；|Sx|≥1.00屬于極高敏感[24-25]。

1.2.3 氣象因子的貢獻(xiàn)率

根據(jù)參考作物蒸散量變化對(duì)某一氣象因子的敏感系數(shù)，即因子的變化中有多少能影響到參考作物蒸散量，結(jié)合該因子的多年相對(duì)變化量，就可以得到近37 a來(lái)該因子變化對(duì)參考作物蒸散量變化的影響程度，進(jìn)而對(duì)影響因子和影響程度做到定量地描述。貢獻(xiàn)率的計(jì)算公式為[26]

Cx=Sx·Rx。

(3)

式(3)中：Cx為某一氣象因子對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率，Sx為敏感系數(shù)，Rx為因子的相對(duì)變化率(%)。

(4)

1.2.4 其他方法

參考作物蒸散量和其他氣象要素的空間分布特征通過(guò)克里金(Kriging)空間插值法體現(xiàn)。同時(shí)，運(yùn)用泰森多邊形計(jì)算35個(gè)站點(diǎn)ET0的空間權(quán)重。泰森多邊形是氣候?qū)W家泰森創(chuàng)建的由點(diǎn)內(nèi)插面的方法，其原理如下：對(duì)于由研究站點(diǎn)組成的x、y坐標(biāo)軸數(shù)組，由最鄰近的采樣點(diǎn)來(lái)確定某一未知點(diǎn)的最佳值[27]。除此之外，本研究還運(yùn)用一元線性方程斜率的10倍描述參考作物蒸散量，及其他氣象要素的氣候傾向率[28-29]，用于分析ET0與相關(guān)氣象要素在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 ET0年代際變化特征

采用泰森多邊形法求取研究區(qū)各氣象站點(diǎn)的ET0權(quán)重值，并據(jù)此得出各年份及各年代際ET0平均值(圖2)。由圖2可知，四川冬春季ET0在時(shí)間上總體呈現(xiàn)先降低后增高的趨勢(shì)，1980—2000年ET0快速下降，年代際均值由356.17 mm下降至325.61 mm，表明在1990—2000年四川冬春季處于低蒸散階段；2000—2010年 ET0逐漸上升，均值達(dá)到340 mm，與陳超等[16]的研究結(jié)論一致；2010年以后均值持續(xù)增加到357.29 mm，為各年代際最高，說(shuō)明2000年以來(lái)四川地區(qū)冬春季ET0處于逐步回升階段。

四川各年代冬春季ET0空間分布見(jiàn)圖3。ET0在空間上總體表現(xiàn)為西南高東部低的特征，空間差異南部大于北部，西南部高值區(qū)(西昌、鹽源、會(huì)理和木里)ET0變化范圍為595.0～700.6 mm，東部低值區(qū)(樂(lè)山、宜賓和南充)變化范圍為73.1～177.0 mm。1980—2016年，ET0高值區(qū)范圍持續(xù)擴(kuò)大，低值區(qū)范圍呈波動(dòng)縮小趨勢(shì)。其中，西南部以西昌和鹽源為中心的高值區(qū)范圍逐漸擴(kuò)大，2010年以后已延伸至攀枝花；西北部的石渠和德格在1980—2010年均呈減少趨勢(shì)，2010年后開(kāi)始回升；東部盆地地區(qū)變化尤為明顯，1980—2000年ET0呈大范圍減少趨勢(shì)，1990s盆地各站點(diǎn)年均值僅為73.1～125.0 mm，2000年后低值區(qū)范圍逐漸縮小，至2010年后僅瀘州合江縣及其周邊地區(qū)ET0值在73.1～125.0 mm。

圖2 1980—2016年年代際ET0時(shí)間變化特征Fig.2 Characteristics about time changes of ET0 in different generations from 1980 to 2016

2.2 ET0年際變化特征

2.2.1 時(shí)間變化趨勢(shì)

將35個(gè)站點(diǎn)歷年冬春季、冬季與春季的ET0值分別進(jìn)行泰森多邊形加權(quán)平均，得出研究區(qū)近37 a的ET0年值系列(圖4)。整體上看(圖4-a)，四川冬春季ET0在296.92～399.36 mm，多年平均值為343.75 mm，表現(xiàn)為先下降后上升的趨勢(shì)，具體可分為3階段：1980—1988年，ET0大于多年平均值17.33 mm；1989—2005年，ET0低于多年平均值17.46 mm；2006—2016年，ET0高于多年平均值12.82 mm。整個(gè)研究期呈微弱上升趨勢(shì)，氣候傾向率1.04 mm·10 a-1，未通過(guò)α=0.05的顯著性檢驗(yàn)。冬季與春季ET0分別以0.243、0.797 mm·10 a-1的速率上升，均值分別為168.04 mm和175.71 mm?？梢?jiàn)，冬春季、冬季與春季ET0年變化均呈上升趨勢(shì)，與其他學(xué)者得出的ET0全年總體變化呈下降趨勢(shì)的結(jié)論[16-18]不一致，進(jìn)而反映出在濕潤(rùn)地區(qū)全年參考作物蒸散量減小的情況下，冬春季節(jié)性干旱存在且有加重的趨勢(shì)。另外，春季ET0在均值和增速上均大于冬季，因此應(yīng)加強(qiáng)對(duì)春季干旱的防范。

2.2.2 空間變化趨勢(shì)分析

采用克里金空間插值法對(duì)35個(gè)站點(diǎn)冬春季、冬季、春季的ET0多年平均值和氣候傾向率分別進(jìn)行空間插值(圖5)。由圖5-a可見(jiàn)，1980—2016年四川冬春季ET0介于105.3～690.3 mm，總體呈西高東低的空間分布特征，ET0高值區(qū)分布于西南部的攀枝花，涼山西南部木里、鹽源和西昌，低值區(qū)位于成都平原一帶。近37 a來(lái)，四川地區(qū)東北部(包括巴中和綿陽(yáng)2市)和南部(會(huì)理)冬春季ET0呈極顯著(P<0.01)增加趨勢(shì)，綿陽(yáng)ET0上升速率最大，為37.6 mm·10 a-1。此外，東北部的南充和西部的理塘、木里ET0呈顯著(P<0.05)增加趨勢(shì)。位于西部的3個(gè)站點(diǎn)(德格、小金和西昌)的ET0呈極顯著(P<0.01)下降趨勢(shì)，1個(gè)站點(diǎn)(新龍)的ET0呈顯著(P<0.05)下降趨勢(shì)，德格ET0下降速率最大，達(dá)43.2 mm·10 a-1。其余25個(gè)站點(diǎn)ET0的氣候傾向率均不顯著。

圖3 1980—2016年各年代際ET0空間分布特征Fig.3 Distribution characteristics of ET0 in different generations from 1980 to 2016

圖4 冬春季ET0時(shí)間變化趨勢(shì)Fig.4 Time trends of ET0 in winter and spring

與冬春季(圖5-a)空間分布相似，冬季(圖5-b)和春季(圖5-c)ET0的空間分布表現(xiàn)為西高東低的特征。ET0高值區(qū)與低值區(qū)空間分布存在明顯的分界線，即川西高原與四川盆地的分界線，這反映了不同海拔的地形、植被、土壤和大氣之間的復(fù)雜反饋機(jī)制，與劉昌明等[25]的研究結(jié)論一致。冬、春季ET0分別在22.5～350.6 mm和73.8～335.7 mm，冬季ET0的空間差異大于春季。1980—2016年，四川地區(qū)東北部(綿陽(yáng))和西部(巴塘)的冬季ET0呈極顯著(P<0.01)增加，綿陽(yáng)ET0上升速率最大，為12.9 mm·10 a-1。東北部的南充和西部的木里ET0呈顯著(P<0.05)增加趨勢(shì)。西部的德格和小金ET0呈極顯著(P<0.01)減少，新龍呈顯著(P<0.05)下降。春季有3個(gè)站點(diǎn)，即東北部的綿陽(yáng)、巴中和南部的會(huì)理ET0呈極顯著(P<0.01)增加趨勢(shì)，與冬春季(圖5-a)表現(xiàn)完全一致，綿陽(yáng)ET0上升速率最大，為24.6 mm·10 a-1。位于西部的2個(gè)站點(diǎn)，即德格和小金ET0的變化趨勢(shì)呈極顯著(P<0.01)減少趨勢(shì)，氣候傾向率分別為-22.6、-16.4 mm·10 a-1。

□代表極顯著(P<0.01)；○代表顯著(P<0.05)。 □ and ○ indicated significant difference at P<0.01， and P<0.05， respectively.圖5 冬春季ET0和氣候傾向率空間分布Fig.5 Spatial distribution of ET0 and climatic tendency rate in winter and spring

圖6 ET0和各氣象要素冬春季多年日均值變化Fig.6 Daily mean change of ET0 and meteorological factors in winter and spring

2.3 ET0日變化特征

ET0具有明顯的日變化特征，近37 a來(lái)冬春季多年日均ET0呈雙峰分布(圖6-a)：由初冬(即12月20日前后)開(kāi)始逐漸上升，至初春達(dá)到最高，經(jīng)歷20 d左右的波谷階段(3月23日—4月14日，即清明前后)，再次在4月15—20日達(dá)到次波峰，此后呈快速下降趨勢(shì)。ET0日變化趨勢(shì)與相對(duì)濕度呈高度負(fù)相關(guān)關(guān)系，與風(fēng)速呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為-0.874和0.422，且均通過(guò)α=0.01水平的顯著性檢驗(yàn)；但與平均氣溫和日照時(shí)數(shù)僅呈微弱相關(guān)關(guān)系(圖6-b)。兩次波峰時(shí)段之間相對(duì)濕度的增大和風(fēng)速的減小造成ET0進(jìn)入短暫的波谷階段。ET0在第2個(gè)波峰后的急劇下降可能是受東南季風(fēng)影響，進(jìn)入雨季，降水增多，導(dǎo)致相對(duì)濕度增加[30]。值得注意的是，ET0在冬末開(kāi)始高于平均值并持續(xù)上升，在1月22日—5月2日的3個(gè)多月時(shí)間中僅有8 d的ET0值低于多年日平均值，表現(xiàn)為明顯的連續(xù)高值時(shí)段，而該時(shí)段也是農(nóng)作物發(fā)芽和快速生長(zhǎng)、需水量較大的階段[31]，因此應(yīng)提早預(yù)防冬春干旱發(fā)生，尤其是對(duì)高于標(biāo)準(zhǔn)差線的時(shí)段，應(yīng)給予足夠的重視和預(yù)防。

2.4 冬春季ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行?/h3>

根據(jù)敏感性等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，圖7顯示了1980—2016年四川冬春季ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃?日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、相對(duì)濕度、平均氣溫)敏感性等級(jí)的空間分布。結(jié)果表明，ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)的敏感系數(shù)在0.46～0.97，全區(qū)均呈高敏感性，平均值為0.73(圖7-a)?？梢?jiàn)，日照時(shí)數(shù)的多寡對(duì)ET0的增減有明顯影響。ET0對(duì)風(fēng)速的敏感系數(shù)介于-0.32～0.37，平均值為0.09(圖7-b)，以中等敏感為主，高敏感性地區(qū)多分布在高山地區(qū)，北部低敏感性地區(qū)多分布于岷山以西的若爾蓋高原西部、西南部與南部，四川南部“幾”字型低敏感性區(qū)域左支分布于安寧河谷以東的山地地區(qū)，右支則位于西部山地與東部盆地的分界線地帶。圖7-c表示ET0相對(duì)濕度敏感性的空間分布，在-4.74～2.80，敏感性大致呈中部相對(duì)較小、向東西遞增的分布，西部山地高原與東部盆地均呈高與極高敏感性，中部地形分界線以中、低敏感性為主，呈狹長(zhǎng)帶狀分布。ET0對(duì)平均氣溫的敏感系數(shù)(圖7-d)介于-2.47～1.81，空間格局表現(xiàn)為由中部向東西遞增的分布特征。結(jié)合陳超等[32]的研究結(jié)論，即四川省平均氣溫空間分布呈經(jīng)向帶狀特征、由西向東逐漸升高，本研究認(rèn)為氣溫較低的川西高原與氣溫相對(duì)較高的四川盆地均屬于高敏感地區(qū)。總體而言，本研究范圍內(nèi)，ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、平均氣溫的敏感系數(shù)值為正，對(duì)相對(duì)濕度的敏感系數(shù)值為負(fù)，即ET0隨日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的減小(圖8-a、b和圖9-a、b)而減小，隨相對(duì)濕度的減小(圖8-c和圖9-c)而增大，隨平均氣溫的增大(圖8-d和圖9-d)而增大。ET0對(duì)各氣象因子的敏感性排序(括號(hào)內(nèi)為敏感系數(shù))為日照時(shí)數(shù)(0.73)>相對(duì)濕度(-0.68)>平均氣溫(0.27)>風(fēng)速(0.09)，排在前3位的氣象因子均呈高敏感性，風(fēng)速則為中等敏感性。

圖7 ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行钥臻g分布Fig.7 Spatial distribution of sensitivity coefficient of main meteorological factors to ET0

2.5 冬春季主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的貢獻(xiàn)率

圖10顯示了1980—2016年四川冬春季日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、相對(duì)濕度和平均氣溫等主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0變化貢獻(xiàn)率的空間分布。貢獻(xiàn)率大于0，表示某氣象因子的變化引起ET0增加，為正貢獻(xiàn)；貢獻(xiàn)率小于0，表示其引起ET0減小，為負(fù)貢獻(xiàn)。由于貢獻(xiàn)率是某氣象要素的敏感系數(shù)與該氣象要素相對(duì)變化率的乘積，因此不僅可以反映某氣象要素貢獻(xiàn)率的空間差異，而且還可進(jìn)一步反映出該氣象要素在各地區(qū)的變化趨勢(shì)。結(jié)果表明，日照時(shí)數(shù)對(duì)ET0貢獻(xiàn)率的平均值為-2.7%，介于-22.1%～8.5%，總體呈現(xiàn)自東南向西北遞減的趨勢(shì)。由于研究區(qū)ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)的敏感性均表現(xiàn)為高敏感，因此日照時(shí)數(shù)變化率的空間分布特征與其貢獻(xiàn)率基本一致，即呈現(xiàn)自東南向西北遞減的趨勢(shì)。東部的巴中、南充、綿陽(yáng)和南部的會(huì)理、鹽源為日照時(shí)數(shù)貢獻(xiàn)率高值區(qū)，也是日照時(shí)數(shù)上升區(qū)域；西北部的石渠、德格為日照時(shí)數(shù)貢獻(xiàn)率低值區(qū)，也是日照時(shí)數(shù)下降區(qū)域(圖10-a)。風(fēng)速對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率平均值為-0.4%，介于-8.6%～11.6%，呈現(xiàn)東高西低的分布特征。由于南部的雷波、昭覺(jué)為高敏感地區(qū)，且風(fēng)速呈上升趨勢(shì)，因此該區(qū)域成為貢獻(xiàn)率的高值區(qū)；而北部的石渠、德格為高和中敏感區(qū)域，但由于風(fēng)速減小明顯，因此該區(qū)域成為貢獻(xiàn)率的低值區(qū)(圖10-b)。圖10-c顯示了相對(duì)濕度對(duì)ET0貢獻(xiàn)率的空間分布，貢獻(xiàn)率平均值為3.5%，介于-8.5%～13.1%，貢獻(xiàn)率為0的等值線與四川地形分界線有較好的一致性，界限以東為負(fù)，以西為正，其中，川西南地區(qū)不僅屬于極高敏感區(qū)域，而且相對(duì)濕度升高明顯，導(dǎo)致該區(qū)域成為貢獻(xiàn)率的高值區(qū)。平均氣溫對(duì)ET0貢獻(xiàn)率的平均值居各氣象因子之首，達(dá)8%，空間分布呈現(xiàn)西南高、東北低的特征，其中，位于西南部的稻城不僅為高敏感地區(qū)，且平均氣溫升高明顯，成為貢獻(xiàn)率的最高區(qū)，達(dá)39.7%(圖10-d)?？傊?，平均氣溫和相對(duì)濕度對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率平均值為正，說(shuō)明近37 a四川冬春季平均氣溫的升高和相對(duì)濕度的下降導(dǎo)致ET0的上升。然而，二者的作用機(jī)制略有不同：ET0對(duì)平均氣溫的敏感性為正，即ET0隨氣溫的升高而增加，1980—2016年四川冬、春季平均氣溫均呈極顯著(P<0.01)增加趨勢(shì)，分別為0.390、0.518 ℃·10 a-1(圖8-d和圖9-d)，故平均氣溫對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率為正值；而ET0對(duì)相對(duì)濕度的敏感性為負(fù)，1980—2016年四川冬、春季相對(duì)濕度均呈極顯著(P<0.01)下降趨勢(shì)，分別為-1.125%·10 a-1和-1.274%·10 a-1(圖8-c和圖9-c)，導(dǎo)致相對(duì)濕度的貢獻(xiàn)率為正。日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率為負(fù)值，而敏感系數(shù)為正值，氣候傾向率為負(fù)值(圖8-a、b和圖9-a、b)，表明冬春季日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的減小引起了ET0的降低。各氣象因子貢獻(xiàn)率大小排序?yàn)槠骄鶜鉁?相對(duì)濕度>日照時(shí)數(shù)>風(fēng)速?？傊?，四川冬春季、冬季和春季ET0均表現(xiàn)為上升，說(shuō)明雖然ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)的變化最敏感，但由于平均氣溫和相對(duì)濕度有較大的貢獻(xiàn)率，且平均氣溫的升高和相對(duì)濕度的降低對(duì)ET0的增大效應(yīng)超過(guò)了日照時(shí)數(shù)減少對(duì)ET0的減少效應(yīng)，因而四川地區(qū)冬春季ET0仍呈上升趨勢(shì)。換言之，影響冬春季ET0上升的主導(dǎo)因子是平均氣溫，而不是影響全年ET0變化的日照時(shí)數(shù)[16-18]。

圖8 冬季主要?dú)庀笠氐淖兓厔?shì)Fig.8 Variation trends of main meteorological factors in winter

圖9 春季主要?dú)庀笠氐淖兓厔?shì)Fig.9 Variation trend of main meteorological factors in spring

圖10 主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0貢獻(xiàn)率的空間分布Fig.10 Spatial distribution of contribution rate of major meteorological factors to ET0

3 結(jié)論

(1)ET0的年代際變化中，2010—2016最高，研究時(shí)段呈先降后增的趨勢(shì)，空間上呈明顯的西南高東部低的分布特征，且高值區(qū)范圍持續(xù)擴(kuò)大，而低值區(qū)范圍波動(dòng)縮小。

(2)ET0的年際變化中，冬春季、冬季和春季均呈上升趨勢(shì)，分別為1.04、0.243、0.797 mm·10 a-1，春季ET0氣候傾向率明顯高于冬季?？臻g上，四川ET0高值區(qū)與低值區(qū)存在明顯分界線，即四川省高原山地地形與盆地地形的分界線，表明四川地區(qū)ET0受地形影響明顯。此外，春季ET0氣候傾向率空間差異大于冬季。

(3)同一日多年平均值自初冬至初春逐漸上升，1月22日—5月2日僅有8 d的ET0值低于多年日平均值，具有明顯連續(xù)的高值時(shí)段。

(4)ET0對(duì)日照時(shí)數(shù)的變化最敏感，但平均氣溫的正貢獻(xiàn)率是引起ET0變化的主導(dǎo)因子。1980—2016年四川平均氣溫升高對(duì)ET0的正效應(yīng)和相對(duì)濕度降低對(duì)ET0的負(fù)效應(yīng)，超過(guò)了日照時(shí)數(shù)減少對(duì)ET0的減少效應(yīng)，導(dǎo)致四川地區(qū)冬春季ET0呈上升趨勢(shì)。