陳海芳, 楊國范, 林茂森, 吳家兵, 袁鳳輝

(1.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利學(xué)院, 沈陽 110866; 2.中國科學(xué)院 沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所, 沈陽 110016; 3.中國科學(xué)院 森林生態(tài)與管理重點實驗室(沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所), 沈陽 110016)

潛在蒸散發(fā)(ET0)是區(qū)域水文循環(huán)和能量平衡的重要環(huán)節(jié)，表征充分供水條件下的區(qū)域蒸散發(fā)能力[1]，也是制定水資源管理決策、指導(dǎo)合理灌溉、估算實際蒸散、評價生態(tài)環(huán)境及區(qū)域干濕狀況的重要參數(shù)[2]。ET0的變化會對區(qū)域水分平衡和干濕狀況產(chǎn)生重要影響，而日照時數(shù)、溫度、相對濕度、風(fēng)速等氣象因子與ET0的改變有密切關(guān)系，尤其在近幾十年全球氣候變暖背景下，ET0變化更加顯著，并具有明顯的區(qū)域特征[3-4]。此外，土地利用方式、植被、土壤水分等的改變也引起了ET0的顯著變化。因此，準(zhǔn)確計算區(qū)域ET0，明確其變化趨勢及主要影響因素，不僅對理解氣象因子與水循環(huán)關(guān)系具有重要作用，而且對水資源管理[5]、農(nóng)業(yè)灌溉制度設(shè)計[6]、農(nóng)作物產(chǎn)量評估[7]以及生態(tài)環(huán)境治理等[8]具有重要意義。

我國學(xué)者對ET0進(jìn)行了大量研究，在黃淮海流域[9-11]、長江流域[12-13]、湘江流域[14]、黑河流域[15]、渭河流域[16]、西南地區(qū)[17]和青藏高原等[18-19]地已有不少研究成果。全球氣候變暖背景下，溫度顯著升高，大氣中水分減少，空氣變干，陸面水體蒸發(fā)量增加，從而得出地表蒸散量增加的結(jié)論[20-21]。然而，研究表明很多地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量和潛在蒸發(fā)量都在下降，例如加拿大[22]、印度錫金地區(qū)[23]、美國[24]、新西蘭[25]、澳大利亞[26]和中國部分地區(qū)[27]，這種預(yù)期值與觀測值的相悖稱為“蒸發(fā)悖論”，該現(xiàn)象在世界各地廣泛存在，但在伊朗西部[28]、巴西東北部[29]、中國的東北北部[30]和部分南方地區(qū)[7]ET0呈增長趨勢。因此，國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注全球、區(qū)域、流域等不同尺度ET0時空變化及影響因素的研究，并分析其對氣象因子的敏感性及貢獻(xiàn)率，以揭示ET0對氣候變化的響應(yīng)。但ET0的時空分布和主要影響因素與區(qū)域氣候特征密切相關(guān)，存在明顯的空間差異性，迄今為止，對影響ET0時空變化的因素仍沒有統(tǒng)一的說法。目前對ET0與氣象因子敏感性分析較多，且主要為較大空間范圍區(qū)域，而不同地貌類型ET0的對比研究較少。第二松花江流域位于中緯度典型氣候敏感區(qū)，氣象因子變化顯著，氣候、地貌類型復(fù)雜多樣，水資源時空分布不均，且有關(guān)第二松花江流域的研究重點主要在氣溫、降水量變化等方面，對長時間尺度ET0時空變化及相關(guān)氣象因子的分析研究甚少。因此，為探究氣候變化對流域水循環(huán)的影響，本文以第二松花江流域為研究對象，采用Penman-Monteith法、Kriging插值法、Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗法、逐步回歸分析法和偏相關(guān)分析法，計算ET0并分析其時空變化特征，開展氣象因子變化方面的研究，確定控制不同地貌類型ET0變化的影響因素，以期為流域水資源合理配置和農(nóng)業(yè)灌溉用水調(diào)配等提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

第二松花江流域(124°36′—128°50′E，41°44′—45°24′N)位于東北地區(qū)中東部，干流總長958 km，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，從東南向西北由濕潤氣候過渡到半濕潤氣候再到半干旱氣候，年平均氣溫3～5℃，全年平均降雨量650～750 mm，6—9月降雨量占全年的72%，降雨由東南向西北逐漸減少。流域面積78 180 km2，其中540.8 km2屬于遼寧省，其余都位于吉林省境內(nèi)。整個流域地勢東南高、西北低，可分為東南山地和西北平原兩大地貌區(qū)，山區(qū)占49.3%，平原區(qū)占32.2%，其余為低山丘陵區(qū)。東南山區(qū)，植被覆蓋面積大，海拔一般在700～1 000 m；西北部地勢平坦，位于東北平原中部，土地肥沃，為全球三大黑土區(qū)和三大黃金玉米帶之一。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文所用氣象數(shù)據(jù)主要為第二松花江流域內(nèi)及其周邊11個氣象站點1978—2018年的逐日氣象觀測資料，包括最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、日照時數(shù)、相對濕度和10 m風(fēng)速。上述數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)，各氣象站具體信息見表1。東南部的敦化、東崗、二道、長白4個站點位于山區(qū)(海拔H>500 m)，其他7個站點位于平原區(qū)[31]。

表1 第二松花江流域不同站點基本信息

1.3 研究方法

1.3.1 Penman-Monteith法 采用聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式計算逐日ET0。此公式以能量平衡和水汽擴(kuò)散理論為基礎(chǔ)，綜合考慮作物生理特征和空氣動力學(xué)參數(shù)的變化，具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)，是目前世界上公認(rèn)的精度較好、誤差較小的方法[1]。計算ET0公式如下：

(1)

式中: ET0為潛在蒸散發(fā)(mm);Rn為冠層表面凈輻射[MJ/(m2·d)];G為土壤熱通量[MJ/(m2·d)],在日ET0計算中,G可忽略不計;T為距地面2 m高處日平均溫度(℃);u2為距地面2 m處風(fēng)速(m/s);es為飽和水汽壓(kPa);ea為實際水汽壓(kPa);Δ為飽和水汽壓曲線斜率(kPa/℃);γ為濕度計常數(shù)(kPa/℃)。

1.3.2 非參數(shù)趨勢檢驗法 Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗法是世界氣象組織(WMO)推薦的非參數(shù)檢驗方法，Mann-Kendall的檢驗統(tǒng)計量S可定義如下：

(2)

式中:xj和xi是欲進(jìn)行假設(shè)檢驗的隨機(jī)變量;n為數(shù)據(jù)序列長度;當(dāng)θ大于、等于或小于0時,sgn(θ)的值分別為+1,0,-1。S為正態(tài)分布,均值為0,方差為Var(S)=n(n-1)(2n-5)/18。當(dāng)n>10時,標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量通過下式計算:

(3)

(4)

當(dāng)-Z1-α/2

2 結(jié)果與分析

2.1 不同地貌類型潛在蒸散發(fā)時空變化

2.1.1 潛在蒸散發(fā)時間變化 圖1為第二松花江流域1978—2018年平原區(qū)和山區(qū)ET0年、季節(jié)變化趨勢。近41 a來，流域平原區(qū)多年平均ET0為825.9 mm，在750.1～934.8 mm范圍內(nèi)，最高值和最低值分別出現(xiàn)在1982年和2010年。其中，夏季(6—8月)ET0最高(362.2 mm)，春季(3—5月)次之(273.7 mm)，秋季(9—11月)為152.1 mm，冬季(12月至翌年2月)最少(38 mm)，分別占平原區(qū)全年ET0的43.9%，33.1%，18.4%，4.6%；山區(qū)多年平均ET0為738.8 mm，在670.7～799.4 mm之間波動，最高值和最低值分別出現(xiàn)在2015年和1995年。其中，夏季ET0最高(323.4 mm)，春季次之(276 mm)，秋季為140.1 mm，冬季最少(39.2 mm)，分別占山區(qū)全年ET0的43.8%，32%，19%，5.3%；夏春兩季ET0分別占平原區(qū)、山區(qū)全年ET0的77%和75.8%，對第二松花江流域全年ET0貢獻(xiàn)最大。平原區(qū)年ET0呈微弱下降趨勢，下降速率為6.99 mm/10 a。四季ET0呈下降趨勢，下降速率依次為3.0 mm/10 a，0.28 mm/10 a，3.05 mm/10 a，0.76 mm/10 a，僅秋季達(dá)顯著水平(p<0.05)。山區(qū)年ET0顯著上升(p<0.01)，上升速率為10.49 mm/10 a。春、秋季ET0均呈微弱上升趨勢，上升速率分別為10.49 mm/10 a，1.89 mm/10 a，夏、冬季顯著上升(p<0.05)，上升速率分別為2.53 mm/10 a，1.09 mm/10 a。

圖1 1978-2018年第二松花江流域全年及四季ET0時間變化

2.1.2 潛在蒸散發(fā)空間分布 圖2為1978—2018年第二松花江流域全年及四季ET0空間分布。流域各站點平均ET0在732～921 mm，東西差異明顯，高值區(qū)出現(xiàn)在西北長春站(920.7 mm)和前郭站(887.0 mm)一帶，低值區(qū)出現(xiàn)在東南二道站(732.1 mm)、磐石站(732.2 mm)和長白站(732.2 mm)一帶，除東崗站與其周圍站點相比略高，總體上第二松花江流域年ET0呈現(xiàn)由西北向東南逐漸減少的趨勢。季尺度上，春季ET0波動區(qū)間為235～310 mm，夏季為320～394 mm，春、夏季ET0空間變化特點與年際ET0基本一致，然而春季東崗站ET0較小。秋季ET0變化范圍為139～168 mm，高值區(qū)出現(xiàn)在長春站(176.4 mm)和前郭站(161.4 mm)一帶，低值區(qū)出現(xiàn)在二道站、蛟河站、磐石站和梅河口站一帶，且東崗站ET0略高于周圍站點。冬季ET0在32～47 mm，高值區(qū)出現(xiàn)在長春站(47.0 mm)，低值區(qū)出現(xiàn)在蛟河站(32.5 mm)和梅河口站(32.6 mm)一帶，呈現(xiàn)西北和東南兩邊高，中間低的分布趨勢。

圖2 1978-2018年第二松花江流域全年及四季ET0空間分布

2.2 不同地貌類型氣象因子變化

近41 a來，流域平原區(qū)氣溫(平均、最高、最低)顯著上升(p<0.01)，上升速率分別為0.24℃/10 a，0.27℃/10 a，0.27℃/10 a，其中春季變化最大，每10 a分別上升0.41℃，0.37℃，0.39℃，冬季變化最小，每10 a分別上升0.14℃，0.10℃，0.15℃。平原區(qū)氣溫(平均、最高、最低)在春季、夏季(p<0.01)、秋季(p<0.05)均顯著上升，只有冬季呈微弱上升趨勢。流域平原區(qū)年相對濕度呈微弱下降趨勢，下降速率為0.25%/10 a；季尺度上，相對濕度在春、夏、冬季呈下降趨勢，且夏季變化顯著(p<0.05)。值得注意的是，相對濕度在秋季呈微弱上升趨勢，上升速率為0.25%/10 a。平原區(qū)年日照時數(shù)顯著下降(p<0.01)，下降速率為0.13 h/10 a，其中，秋季下降速率最大(0.2 h/10 a，p<0.01)，夏季最小(0.03 h/10 a，不顯著)，春、冬季呈顯著下降趨勢(p<0.01)。平原區(qū)風(fēng)速在全年和四季均呈顯著下降趨勢(p<0.01)，每10 a分別下降0.26 m/s，0.21 m/s，0.27 m/s，0.20 m/s，0.29 m/s，平原區(qū)風(fēng)速下降速率高于山區(qū)，風(fēng)速變化較大(表2)。

表2 第二松花江流域平原區(qū)氣象因子年、季節(jié)變化率

第二松花江流域山區(qū)氣溫(平均、最高、最低)顯著上升(p<0.01)，上升速率分別為0.41℃/10 a，0.38℃/10 a，0.44℃/10 a，其中春季變化最大，每10 a分別上升0.47℃，0.43℃，0.54℃，冬季變化最小，每10 a分別上升0.27℃，0.20℃，0.31℃。山區(qū)氣溫(平均、最高、最低)在春季、夏季(p<0.01)、秋季(p<0.01)均顯著上升；冬季最低氣溫顯著上升(p<0.1)，平均氣溫、最高氣溫呈微弱的上升趨勢?？梢娚絽^(qū)氣溫變化在全年和季節(jié)上都大于平原區(qū)，且變化趨勢相同。山區(qū)年相對濕度顯著下降(p<0.01)，下降速率為0.86%/10 a；季尺度上，相對濕度在春季(p<0.05)、夏季(p<0.01)、冬季(p<0.01)顯著下降，在秋季呈微弱的下降趨勢，且變化率最小(0.17%/10 a)。山區(qū)年日照時數(shù)顯著下降(p<0.1)，春冬季顯著下降(p<0.1)，夏秋季呈微弱下降趨勢，山區(qū)日照時數(shù)變化率較小。風(fēng)速在全年和四季均顯著下降(p<0.01)，每10 a分別下降0.14 m/s，0.12 m/s，0.16 m/s，0.09 m/s，0.21 m/s(表3)。

表3 第二松花江流域山區(qū)氣象因子年、季節(jié)變化率

2.3 潛在蒸散發(fā)主要影響因素

研究表明，ET0變化與氣象因子直接相關(guān)，本文在年和季節(jié)尺度上，對ET0和氣象因子進(jìn)行逐步回歸分析和偏相關(guān)分析，確定影響ET0的主要因素。逐步回歸分析法可以去除一些無關(guān)緊要以及與其他自變量存在多重變化線性關(guān)系的氣象因子，表中使用了相應(yīng)的“-”符號來表示這些情況，定義選進(jìn)模型時的顯著性水平為0.05，從模型中剔除變量的顯著性水平為0.1。從ET0與氣象因子相關(guān)性來看，ET0增加(減小)主要是與ET0呈正相關(guān)要素的增加(減小)和呈負(fù)相關(guān)要素的減小(增加)引起的。表4是第二松花江流域不同地貌類型年、季ET0與氣象因子的偏相關(guān)系數(shù)。年尺度上，平原區(qū)ET0與最高氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速顯著正相關(guān)(p<0.05)，與相對濕度顯著負(fù)相關(guān)(p<0.05)，與日照時數(shù)相關(guān)性最大，最高氣溫次之。日照時數(shù)顯著下降對平原區(qū)ET0變化趨勢的負(fù)效應(yīng)被最高氣溫顯著上升所帶來的正效應(yīng)所抵消，因此平原區(qū)ET0呈微弱下降趨勢。季節(jié)尺度上，四季ET0均與相對濕度顯著負(fù)相關(guān)(p<0.05)，春季平原區(qū)ET0與風(fēng)速和最高氣溫顯著正相關(guān)(p<0.05)，風(fēng)速相關(guān)性最大，且每10 a以0.29 m/s速率顯著下降。因此，風(fēng)速顯著下降給ET0帶來的負(fù)效應(yīng)克服最高氣溫顯著上升所帶來的正效應(yīng)使春季ET0呈微弱下降趨勢。夏季ET0與最高氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速顯著正相關(guān)(p<0.05)，最高氣溫相關(guān)系數(shù)最大，但夏季日照時數(shù)變化小且不顯著，因此夏季ET0變化歸因與春季相似。秋季ET0與最高氣溫和風(fēng)速顯著正相關(guān)(p<0.05)，且風(fēng)速以每10 a約0.27 m/s速率顯著下降，因此秋季ET0顯著下降。冬季ET0與最高氣溫和風(fēng)速顯著正相關(guān)(p<0.05)，最高氣溫和相對濕度變化較小且不顯著，所以風(fēng)速是影響冬季ET0變化的主要因素，但其相關(guān)性較小，因此冬季ET0呈微弱下降趨勢。

表4 第二松花流域不同地貌類型年、季ET0和氣象因子的偏相關(guān)系數(shù)

山區(qū)年ET0與最高氣溫、日照時數(shù)顯著正相關(guān)(p<0.05)，與相對濕度顯著負(fù)相關(guān)(p<0.05)，相對濕度偏相關(guān)系數(shù)最大，且以每10 a 0.86%的速率顯著下降，所以，相對濕度的顯著減小是山區(qū)ET0顯著上升的主要原因。季尺度上，山區(qū)四季ET0均與相對濕度顯著負(fù)相關(guān)(p<0.05)，春季ET0與最高氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速顯著正相關(guān)(p<0.05)，最高氣溫相關(guān)性最大，相對濕度次之，盡管風(fēng)速相關(guān)性較低，但10 a風(fēng)速自身下降速率很快(0.21 m/s，p<0.01)。因此，最高氣溫上升和相對濕度下降給春季ET0變化帶來的正效應(yīng)被風(fēng)速和日照時數(shù)顯著下降帶來的負(fù)效應(yīng)相抵消，最終使春季ET0呈微弱的上升趨勢。夏季ET0與最高氣溫、最低氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速顯著正相關(guān)，盡管日照時數(shù)相關(guān)性最大，但其變化速率小且不顯著，所以，夏季ET0變化歸因與年尺度相似。秋季ET0與最高氣溫、風(fēng)速顯著正相關(guān)(p<0.05)，相對濕度相關(guān)性最高，但其變化小且不顯著，因此秋季ET0呈微弱的上升趨勢。冬季ET0與平均氣溫、最高氣溫、風(fēng)速呈正相關(guān)，冬季氣溫呈微弱上升趨勢，因此，冬季ET0顯著上升的主要原因是相對濕度顯著下降。

綜上所述，日照時數(shù)和風(fēng)速是影響平原區(qū)ET0變化的主要因素，相對濕度顯著降低是山區(qū)ET0變化明顯的主要原因；ET0變化是各氣象因子共同作用的結(jié)果，而且氣象因子對ET0的影響因季節(jié)和地貌類型而異。

3 討 論

1978—2018年第二松花江流域平原區(qū)ET0多年平均值為825.9 mm，呈微弱的下降趨勢，變化速率為6.99 mm/10 a。劉玨等[32]研究表明，吉林省平原地區(qū)ET0變化趨勢不顯著，多年平均值為898.2 mm，與之相比，第二松花江流域平原區(qū)多年平均ET0明顯低于吉林省平原地區(qū)，這可能與估算ET0所選站點的不同有關(guān)。研究表明，中國區(qū)域ET0以6.84 mm/10 a的速率顯著減小[33]，可見平原區(qū)ET0變化速率非常接近全國平均水平。然而，邱美娟等[34]研究表明，吉林省ET0以9.3 mm/10 a速率顯著下降，本研究的平原區(qū)ET0變化低于該結(jié)果，這可能是估算ET0的研究時段和所選區(qū)域不同引起的。東南山區(qū)位于延邊朝鮮族自治州，臨近日本海，氣候濕潤，雨量充沛，根據(jù)Budyko假設(shè)[35]，降水和潛在蒸散發(fā)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，故山區(qū)ET0相對較小，多年平均值(738.8 mm)遠(yuǎn)低于全國平均值(941.5 mm)。有研究表明[34,36-37]，吉林省中西部平原區(qū)ET0呈減小趨勢，東部山區(qū)呈增加趨勢，年ET0總體表現(xiàn)為西北高，東南低，呈由西北向東南逐級遞減的空間分布，這與本研究結(jié)果一致。

近41 a，第二松花江流域氣溫顯著上升，上升幅度較大，平原區(qū)年平均氣溫每10 a增長0.24℃，山區(qū)氣溫變化大于平原區(qū)，每10 a增長0.41℃，高于東北三省年平均氣溫增長速率0.38℃/10 a[36]。然而平原區(qū)ET0呈下降趨勢，存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象，因此氣溫變化可能不是影響ET0變化的主要因子，相對濕度、日照時數(shù)、風(fēng)速等因子的影響更為重要。大量研究發(fā)現(xiàn)[20,38-39]，造成“蒸發(fā)悖論”的主要原因有：云量和氣溶膠等大氣污染物增加引起的輻射量下降；空氣濕度增加，水汽壓差的減??；夏季季風(fēng)減弱，地面風(fēng)速下降，這進(jìn)一步佐證了第二松花江流域ET0變化的主要原因為日照時數(shù)、風(fēng)速、相對濕度的顯著下降。而平原區(qū)和山區(qū)ET0變化趨勢相反，可能是由于相對濕度在平原區(qū)和山區(qū)變化顯著性不同，這符合松花江流域ET0與相對濕度關(guān)系緊密的研究結(jié)論[3]。另外本文就氣象因子對ET0的影響進(jìn)行初步探究，并未定量分析，其他氣象要素以及大氣污染、土地利用、人為因素等對ET0的影響需進(jìn)一步研究。

4 結(jié) 論

第二松花江流域1978—2018年ET0總體上呈現(xiàn)由西北向東南逐漸減少的空間分布特點，平原區(qū)ET0高于山區(qū)。兩個地貌類型相比：平原區(qū)ET0呈微弱下降趨勢，山區(qū)ET0顯著上升，其內(nèi)在因素可能是平原區(qū)相對濕度下降不顯著而山區(qū)卻達(dá)到顯著水平。夏春兩季ET0對全年的ET0貢獻(xiàn)最大，其次為秋季，冬季最小。

流域平原區(qū)和山區(qū)氣溫(平均、最高、最低)均顯著上升，日照時數(shù)、風(fēng)速和相對濕度呈下降趨勢。研究區(qū)年和四季ET0與相對濕度顯著負(fù)相關(guān)，與最高氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速顯著正相關(guān)。日照時數(shù)和風(fēng)速是影響平原區(qū)ET0變化的主要因素，相對濕度顯著降低是山區(qū)ET0變化明顯的主要原因；各氣象因子共同作用引起ET0變化，且氣象因子對ET0的影響因季節(jié)和地貌類型而異。