王亞蕾,董 曄

(1.新疆師范大學(xué) 地理科學(xué)與旅游學(xué)院,烏魯木齊 830054;2.新疆師范大學(xué) 商學(xué)院,烏魯木齊 830054)

參考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration，ET0)作為一種假想性指標，其聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)定義為：當作物高度為0.12 m，冠層阻力為70 s/m，反射率為0.23時的假設(shè)參考作物，參考表面與寬闊的、高度均勻、生長活躍、完全覆蓋地面、水分充足的綠草表面非常相似[1]。計算參考作物蒸散量ET0常用的方法有輻射法[2]、溫度法[3]和蒸發(fā)皿法等[4]。ET0作為水文循環(huán)的重要參數(shù)[5]，對它的科學(xué)計算可為解決現(xiàn)實問題提供數(shù)據(jù)參考，研究分析ET0及其變化趨勢對農(nóng)業(yè)水資源分配，估算作物需水量[6]，規(guī)劃區(qū)域農(nóng)業(yè)活動以及評價區(qū)域干濕變化等[7]方面具有重要參考價值。

隨著全球氣候異常、世界人口增加和水資源短缺等問題愈加嚴重，人們開始關(guān)注蒸散發(fā)的變化，對ET0的研究也越來越廣泛。黃娟等[8]根據(jù)全國529個氣象站1961—2010年的觀測數(shù)據(jù)，表明中國參考作物蒸散量總體呈下降趨勢，下降幅度不大，指出中國西北和西南地區(qū)近50 a的ET0平均值明顯大于東北地區(qū)和中部腹地；王鵬濤等[9]研究表明，華北平原ET0在1960—2012年總體呈下降趨勢，在空間上呈高低值相間分布；白愛娟等[10]研究表明，青海湖流域1971—2007年ET0呈減弱趨勢，夏季減少最為顯著，秋冬季存在弱增加的趨勢；李雪[11]對遼河流域(遼寧段)的ET0進行研究表明，該河段內(nèi)11個氣象站在1960—2006年ET0大多呈下降趨勢，但多數(shù)不顯著，各氣象站ET0隨時間非線性變化；吳佳蔚[12]研究表明，在遼河流域的干濕過渡和半濕潤區(qū)ET0以-17.16，-12.71 mm/10 a的遞減速率下降，在半干旱區(qū)域以0.87 mm/10 a的遞增速率增加。根據(jù)已有研究可看出，在不同地區(qū)、不同環(huán)境條件下ET0的時空變化趨勢不同。

蒸散發(fā)作為連接陸地循環(huán)和大氣循環(huán)的中間環(huán)節(jié)[13]，其整個過程會受到眾多氣象因素的影響。吳霞等[14]研究表明，中國1961—2015年ET0呈減少趨勢主要是由風(fēng)速減小、日照時數(shù)降低和水汽壓微弱增加共同導(dǎo)致的；鐘巧等[15]對影響博斯騰湖流域ET0變化的氣象因子進行貢獻率分析，結(jié)果表明，該流域ET0變化對凈輻射最為敏感，其次為風(fēng)速和最高氣溫，對相對濕度和水汽壓的敏感性較弱；張淑杰等[16]研究表明，影響東北地區(qū)1961—2007年ET0變化的主要氣象因素為日照時數(shù)和風(fēng)速；張偉科等[17]研究表明，西遼河流域1974—2005年ET0與氣溫、日照時數(shù)和風(fēng)速呈顯著正相關(guān)，與平均相對濕度呈顯著負相關(guān)；王炳亮等[18]研究表明，在遼河三角洲的半干旱區(qū)，敏感系數(shù)由大到小依次是相對濕度、風(fēng)速、太陽輻射和平均氣溫，在半濕潤區(qū)和濱海干濕過渡區(qū)，敏感系數(shù)由大到小依次是相對濕度、太陽輻射、平均氣溫和風(fēng)速。根據(jù)現(xiàn)有研究可看出，ET0隨氣象因子的變化而變化，ET0的變化主要與氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速、相對濕度、氣壓等氣象因子相關(guān)[19]，在不同氣候條件下，各氣象因子對ET0的敏感性和貢獻率具有較大差異。

1 研究區(qū)概況

遼河流域地理位置介于東經(jīng)116°30′—125°47′，北緯38°43′—45°00′，位于我國東北地區(qū)南部，發(fā)源于河北省平泉縣七老圖山脈的光頭山，流經(jīng)河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省和遼寧省，最終注入渤海，全長1 345 km，是我國七大河流之一。流域內(nèi)地勢自北向南、自東西兩側(cè)向中間傾斜，其西部為大興安嶺、七老圖山和努魯兒虎山，東部為吉林哈達嶺、龍崗山和千山，中下游為遼河平原。遼河流域上游山區(qū)水土流失嚴重，植被覆蓋度低于30%，多年平均實測最大含沙量為300～700 kg/m3。遼河流域大部分地區(qū)位于溫帶半濕潤半干旱季風(fēng)氣候區(qū)，年降水量區(qū)域變率大，東部地區(qū)降水量大于西部地區(qū)，但總量大于東北地區(qū)其他河流。該流域氣溫分布不均，平原較高，山地較低，年平均氣溫在4～9℃，自南向北遞減，位于我國一年一熟耕作區(qū)，農(nóng)作物以小麥、玉米、大豆和油料作物為主，是我國重要的商品糧基地，與此同時，遼河流域還是我國重要的工業(yè)基地和畜牧業(yè)基地，因此該區(qū)需水量大，水污染現(xiàn)象嚴重，又是我國水資源貧乏地區(qū)之一。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所采用的基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)來源于中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)，該數(shù)據(jù)集包含了研究區(qū)內(nèi)具有代表性的23個氣象站點的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，各氣象站點的分布狀況(圖1)，從中選取1968—2018年生長季(5—9月)的5項基本氣象數(shù)據(jù)，分別為最高氣溫(Tmax)、最低氣溫(Tmin)、日照時數(shù)(h)、相對濕度(RH)和風(fēng)速(u)。

圖1 遼河流域氣象站點分布

2.2 研究方法

2.2.1 Penman-Monteith公式 本文采用聯(lián)合國糧農(nóng)組織FAO推薦的Penman-Monteith公式來計算遼河流域參考作物蒸散量ET0，計算公式如下：

(1)

式中：ET0為參考作物蒸散量(mm/d)；Rn為參考作物表面凈輻射[MJ/(m2·d)]；G為土壤熱通量[MJ/(m2·d)]；T為平均溫度(℃)；es為平均飽和水汽壓(kPa)；ea為實際水汽壓(kPa)；Δ為飽和水汽壓與溫度曲線的斜率(kPa/℃)；γ為干濕常數(shù)(kPa/℃)；U2為2 m高處的風(fēng)速(m/s)[1]。

2.2.2 克里金空間插值分析 克里金空間插值法是建立在變異函數(shù)和結(jié)構(gòu)分析上的一種空間插值方法，該方法所確定的權(quán)重系數(shù)是根據(jù)插值過程中某種趨勢函數(shù)的變動來決定的[20-21]。可以表示為：

(2)

式中：Z(x0)為待估位置x0的估計值；Z(xi)為已知位置的xi觀測值；λi為分配給Z(xi)的權(quán)重；n為估計使用的觀測值個數(shù)。

2.2.3 通徑分析 通徑分析是一種標準化變量的多元線性回歸分析[22]，該方法可以得出自變量對因變量的直接和間接影響，進而分析各變量間的相互關(guān)系。

3 結(jié)果與分析

3.1 遼河流域ET0時間序列變化

3.1.1 遼河流域ET0年際變化 遼河流域內(nèi)23個氣象站點1968—2018年生長季逐日氣象數(shù)據(jù)的ET0處理表明(圖2)，該流域多年平均ET0為705.52 mm，最大值763.79 mm(1972年)，最小值643.73 mm(1990年)，年際極差為120.06 mm。從變化趨勢看，遼河流域1968—2018年生長季多年平均ET0呈下降趨勢，下降速率為-0.302 7 mm/a，與全國及十大流域1956—2000年ET0變化趨勢相近，均呈下降趨勢，但全國及十大流域的ET0下降趨勢較遼河流域ET0下降趨勢顯著，下降速率為-1.18 mm/a[23]。

圖2 1968-2018年遼河流域生長季平均ET0變化趨勢

3.1.2 遼河流域生長季ET0月際變化 對遼河流域1968—2018年生長季各月ET0進行線性分析表明(表1)，5—9月平均ET0為168.27，158.91，145.31，130.57，102.71 mm，各月平均ET0占生長季平均ET0的24%，23%，21%，19%，15%，說明5月、6月對生長季ET0的貢獻大，占生長季的47%。從變化趨勢看，遼河流域近51 a來5—9月平均ET0呈下降趨勢，氣候傾向率為-0.153 3，-0.134 9，-0.027 9，0.000 6，0.016 6 mm/a，但各月決定系數(shù)較小，表明線性擬合效果不好，其中，5月、6月、7月多年平均ET0呈下降趨勢，8月、9月多年平均ET0呈上升趨勢，但變動的趨勢性不顯著。從變化范圍和幅度來看，遼河流域近51 a來5—9月ET0變化范圍在85～195 mm，整體變化幅度不大，5月、6月、7月ET0變化范圍在120～195 mm，8月、9月ET0在85～150 mm，7月變化幅度最大。遼河流域1968—2018年ET0最大值為192.36 mm(1974年5月)，最小值為85.03 mm(2016年9月)，極值比為2.26倍。

表1 1968-2018年遼河流域生長季(5-9月)ET0變化

3.2 遼河流域生長季ET0空間分布

3.2.1 多年生長季ET0空間分布特征 對遼河流域1968—2018年生長季ET0進行克里金空間插值分析(圖3)，根據(jù)空間插值結(jié)果可知，該流域ET0空間分布整體上呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征。流域內(nèi)多年平均ET0變化范圍在563.15～807.17 mm，其中，中部地區(qū)以開魯和通遼為中心的ET0分布范圍為762.30～807.17 mm，是遼河流域ET0的高值區(qū)；西部地區(qū)以巴林左旗為中心的ET0空間分布自東向西呈遞減趨勢，ET0變化范圍在736.61～744.03 mm，變動幅度較?。粬|部地區(qū)ET0空間分布差異大，ET0自中心向東南由高至低的分布，最低值位于該區(qū)域的東部。

圖3 1968-2018年遼河流域ET0空間分布狀況

3.2.2 生長季各月ET0空間分布特征 對遼河流域1968—2018年生長季各月ET0進行空間分析，對比分析各月ET0空間變化差異及分布特征，生長季各月ET0空間分布(圖4)與多年平均ET0空間分布特征相似，均呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征，ET0變化范圍為127.63～196.00 mm，121.78～185.71 mm，114.88～170.97 mm，105.11～150.71 mm，76.90～119.95 mm。其中，5月、6月ET0的高值區(qū)位于遼河流域的中部地區(qū)，低值區(qū)位于遼河流域的東部地區(qū)；7月、8月、9月ET0的高值區(qū)主要位于遼河流域的中部、西南部和東南部，低值區(qū)位于遼河流域的東部。

圖4 遼河流域生長季各月(5-9月)ET0空間分布

3.3 遼河流域ET0主控氣象因素分析

ET0的變化與氣象、地形及土地利用方式等[24]因素有關(guān)，本文主要分析影響ET0變化的氣象因素。影響ET0的主要氣象因素為氣溫、降水、日照時數(shù)、風(fēng)速、氣壓、相對濕度等[25]，本文選取最高氣溫(Tmax)、最低氣溫(Tmin)、日照時數(shù)(h)、相對濕度(RH)和風(fēng)速(u)5個氣象因子來分析其對遼河流域多年生長季ET0的影響程度，以此來確定主控氣象因素。

3.3.1 基于逐步回歸分析的遼河流域ET0氣候影響因素分析 通過逐步回歸法對影響遼河流域1968—2018年生長季ET0的氣候因素進行分析(表2)，近51 a來各氣象因子對ET0的影響程度：日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最低氣溫>最高氣溫，各氣象因子的回歸系數(shù)為0.526，-0.402，0.293，0.217，0.201，其中，日照時數(shù)對ET0的影響程度最大，表明日照時數(shù)為研究區(qū)多年ET0的主控氣象因素，相對濕度對該區(qū)ET0的影響程度僅次于日照時數(shù)，表明相對濕度是影響該區(qū)域ET0變化的重要氣象因素。

表2 遼河流域1968-2018年生長季各氣象因子回歸系數(shù)

5月各氣象因子對ET0的影響程度：風(fēng)速>日照時數(shù)>相對濕度>最高氣溫>最低氣溫，其中，風(fēng)速的回歸系數(shù)為0.392，對ET0的影響程度最大，表明5月ET0的主控氣象因素為風(fēng)速；6月各氣象因子對ET0的影響程度為日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最高氣溫>最低氣溫，其中，日照時數(shù)的回歸系數(shù)為0.582，對ET0的影響程度最大，表明6月ET0的主控氣象因素為日照時數(shù)；7月各氣象因子對ET0的影響程度為：日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最高氣溫>最低氣溫，其中，日照時數(shù)的回歸系數(shù)為0.728，對ET0的影響程度最大，表明7月ET0的主控氣象因素為日照時數(shù)；8月各氣象因子對ET0的影響程度為：日照時數(shù)>相對濕度>最低氣溫>風(fēng)速>最高氣溫，其中，日照時數(shù)的回歸系數(shù)為0.760，對ET0的影響程度最大，表明8月ET0的主控氣象因素為日照時數(shù)；9月各氣象因子對ET0的影響程度為：日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最高氣溫>最低氣溫，其中，日照時數(shù)的回歸系數(shù)為0.565，對ET0的影響程度最大，表明9月ET0的主控氣象因素為日照時數(shù)。

3.3.2 基于通徑分析的遼河流域ET0氣候影響因素分析 利用SPSS 17.0對影響ET0的氣象因素進行通徑分析，根據(jù)所得出的通徑系數(shù)表以及通徑系數(shù)原理來計算各氣象因子對ET0的直接與間接作用，通徑系數(shù)見表3。

表3 遼河流域1968-2018年生長季氣象因子的通徑系數(shù)

對所選取的氣象因子進行通徑分析(表3)，ET0的變化與表中5種氣象因素均相關(guān)，但各氣象因素對ET0的直接作用和間接作用存在差異。日照時數(shù)對E的總貢獻為0.408，表明日照時數(shù)是影響該區(qū)域的決定性因素；相對濕度對E的總貢獻為0.274，表明相對濕度對該區(qū)域ET0的影響程度僅次于日照時數(shù)；最高氣溫對E的總貢獻為0.100，表明最高氣溫對該區(qū)域ET0變化的影響程度較??；風(fēng)速對E的總貢獻為0.122，表明風(fēng)速是影響該區(qū)域ET0變化的重要氣象因素；最低氣溫對ET0的貢獻為0.018，表明最低氣溫對研究區(qū)ET0的影響程度最小。按各氣象因子對E的總貢獻進行排序：日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最高氣溫>最低氣溫；按直接通徑系數(shù)進行排序：日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最低氣溫>最高氣溫；按各氣象因素的間接通徑系數(shù)進行排序：日照時數(shù)>最高氣溫>相對濕度>最低氣溫>風(fēng)速。

通過以上兩種統(tǒng)計分析方法對遼河流域1968—2018年生長季ET0的氣候影響因素進行分析，結(jié)果表明，最高氣溫、最低氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速和相對濕度5種氣象因素對ET0的影響程度不同，其中，日照時數(shù)是影響該流域多年ET0變化的主控氣象因素，對ET0的影響程度最大。對生長季各月ET0氣象影響因素分析表明，風(fēng)速對5月ET0的影響程度最大，回歸系數(shù)為0.392，是該月的主控氣象因素，其余各月的主控氣象因素均為日照時數(shù)，與多年ET0變化的主控氣象因素相一致。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

本文研究發(fā)現(xiàn)，遼河流域近51 a來ET0呈下降趨勢，ET0變化與日照時數(shù)呈正相關(guān)，與相對濕度呈負相關(guān)，這與李雪[11]對遼河流域(遼寧段)1960—2006年ET0變化趨勢相近，與影響該河段ET0變化的氣象因素相似，均與日照時數(shù)呈正相關(guān)，與相對濕度呈負相關(guān)。但根據(jù)前人研究發(fā)現(xiàn)，ET0變化趨勢及影響因素在不同地區(qū)存在差異。錢多等[26]研究表明，毛烏素沙地在1955—2014年ET0呈緩慢上升趨勢，并指出氣溫是影響該區(qū)域的主導(dǎo)因子；段婭楠等[27]研究發(fā)現(xiàn)，雅魯藏布江流域ET0呈顯著上升趨勢，平均氣溫對該流域的貢獻率最大；呂明權(quán)等[28]研究表明，嘉陵江流域ET0呈減少趨勢，減少斜率為0.43 mm/a，其主控氣象因素為風(fēng)速和太陽輻射。本文認為，由于各地區(qū)所處的地理位置以及自身地理條件的不同，導(dǎo)致各地區(qū)ET0變化趨勢存在差異。ET0是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，受氣溫、相對濕度、日照時數(shù)等多種氣象因素的影響，且近年來隨著全球變暖趨勢加劇，極端天氣頻發(fā)，導(dǎo)致在不同地區(qū)影響ET0變化的主控氣象因素不同。

在全球大環(huán)境的背景下，本文僅從氣象方面來分析影響ET0變化的原因，具有一定的局限性，還需進一步分析影響ET0變化的其他因素，以便為流域內(nèi)的農(nóng)業(yè)發(fā)展、規(guī)劃與管理進行更科學(xué)的指導(dǎo)。

4.2 結(jié) 論

(1)遼河流域1968—2018年生長季ET0整體呈下降趨勢，多年平均ET0為705.52 mm，下降速率為-0.303 mm/a。近51 a的生長季中，各月ET0變化范圍為85～195 mm，其中，5月、6月、7月ET0呈下降趨勢，8月、9月ET0呈上升趨勢。

(2)遼河流域1968—2018年生長季平均ET0的空間分布呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征，多年平均ET0變化范圍為541.68～827.36 mm，最高值出現(xiàn)在遼河流域中部地區(qū)，最低值位于遼河流域東部地區(qū)。生長季各月平均ET0空間分布特征與多年平均ET0空間分布特征相似，均呈中間高，四周低，西部高于東部的分布特征。

(3)各氣象因子對遼河流域1968—2018年生長季ET0的影響程度為：日照時數(shù)>相對濕度>風(fēng)速>最低氣溫>最高氣溫，日照時數(shù)為遼河流域近51 a年來生長季ET0的主控氣象因素，相對濕度次之，最高氣溫與ET0的相關(guān)性最弱。