楊澤粟， 張宇*， 張強， 岳平， 曾劍， 齊玉磊

1 成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院， 高原大氣與環(huán)境四川省重點實驗室， 成都 610225 2 中國氣象局蘭州干旱氣象研究所， 甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室， 中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點開放實驗室， 蘭州 730020

0 引言

地表蒸散量(ET)作為水汽返回大氣的主要通道，是陸-氣相互作用的重要環(huán)節(jié)，在天氣、氣候預(yù)測中起著重要作用.陸地生態(tài)系統(tǒng)蒸散過程主要包括裸土蒸發(fā),冰升華及植被蒸騰，消耗土壤水分并吸收地表能量，同時影響植被光合生理過程.因此，它是聯(lián)系地表能量、水分和碳循環(huán)的紐帶，也是評價生態(tài)系統(tǒng)基本功能(生產(chǎn)力、區(qū)域耗水和水源涵養(yǎng)等)的基礎(chǔ)，在水資源、生態(tài)系統(tǒng)管理中具有重要作用.然而，蒸散過程十分復(fù)雜，影響因素多變，使蒸散變化特征具有顯著的區(qū)域差異(Teuling et al., 2009).

青藏高原是世界上海拔最高的高原.作為歐亞大陸上水汽和熱量南北輸送的巨大屏障(徐祥德等, 2015)，青藏高原直接影響著亞洲旱澇格局的分布(Sato, 2009; 宋靜和劉屹岷, 2014)和生態(tài)環(huán)境的變遷(Liang et al., 2016)，對亞洲甚至北半球人類生存環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展起著重要的環(huán)境和生態(tài)屏障作用(姚檀棟等，2017a; 周秀驥等, 2009).青藏高原大量的冰川、上空大范圍對流云系以及十分獨特的水循環(huán)系統(tǒng)使其成為亞洲多條大河的發(fā)源地，有“亞洲水塔”之稱，其水循環(huán)過程動態(tài)變化對亞洲水資源具有深遠影響.高原水分循環(huán)過程研究中，降水(雪)作為地表主要水分來源，觀測資料較為充分，其時空變化及其影響研究較為豐富(Xu et al., 2008; Yang et al., 2011; 趙勇等, 2013; Maussion et al., 2014)，而關(guān)于高原水分循環(huán)中另一主要分量，地表水分主要損失項——蒸散，由于難以大范圍分布式觀測(張強等, 2011)，其時空變化研究較為薄弱.

雖然蒸散量的準(zhǔn)確獲取十分困難，學(xué)者們?nèi)匀煌ㄟ^各種方法研究高原蒸散變化特征及其局地影響因素，主要途徑有兩種：一是基于潛在蒸發(fā)量或者蒸發(fā)皿蒸發(fā)量研究實際蒸散量，二是通過各種理論模型模擬實際蒸散量.研究表明，自1970年以來，青藏高原蒸發(fā)皿蒸發(fā)量正在減少(Zhang et al., 2007, 2009; Liu et al., 2011).潛在蒸發(fā)量和蒸發(fā)皿蒸發(fā)量實際上表征大氣蒸發(fā)能力，蒸發(fā)皿蒸散量變化趨勢可為我們研究實際蒸散量提供線索, 然而，蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與地表實際蒸散量的關(guān)系十分復(fù)雜(王艷君等, 2011; Brutsaert, 2013, Zuo et al., 2016)，兩者受環(huán)境條件的影響機制存在很大差異，所以，蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢對地表實際蒸散量變化的指示意義存在較大不確定性.區(qū)域地表蒸散的模擬方法主要有遙感模型和陸面過程模型.Yang等利用陸面過程模型SiB2模擬了1984—2006年青藏高原蒸散量，并指出蒸散量在研究期內(nèi)逐漸增加(Yang et al., 2011).尹云鶴等(2012)利用改進的LPJ動態(tài)植被模型，Zhang等(2018)利用互補模型(AA)，Wang 等(2018)利用改進的彭曼-蒙特斯模型(PML)模擬1982—2010年青藏高原蒸散量，也得到了相似的結(jié)論.然而，Song等(2017)基于改進的彭曼-蒙特斯模型(PM-Mu)估算了2000—2010年青藏高原蒸散量，得到蒸散呈顯著下降趨勢.同時，在蒸散影響因素方面，有些研究認(rèn)為青藏高原ET主要受表征地表水分可利用性的土壤濕度和降水控制(Yang et al., 2011; 尹云鶴等, 2012; Zhang et al., 2018)，有的則認(rèn)為空氣相對濕度和LAI在調(diào)控ET中起著主導(dǎo)作用(Wang et al., 2018; Song et al., 2017).可見，關(guān)于青藏高原蒸散變化趨勢及其局地影響因素研究還不明朗，有待進一步加深認(rèn)識.

蒸散不僅受到局地氣候環(huán)境因子的影響，大尺度環(huán)流因素的宏觀調(diào)控也十分重要.Miralles等(2014)研究表明ENSO驅(qū)動大氣環(huán)流改變是導(dǎo)致全球陸地平均蒸散年際變化的主導(dǎo)因子，厄爾尼諾和拉尼拉年際變化對土壤濕度的改變是引起蒸散變化的主要原因.由于蒸散具有顯著的區(qū)域特性(Teuling et al., 2009)，特定區(qū)域蒸散年際變化與大尺度環(huán)流系統(tǒng)的關(guān)系還有待研究.青藏高原是印度季風(fēng)和中緯度西風(fēng)的交匯區(qū)，這兩大環(huán)流系統(tǒng)是控制青藏高原氣候與環(huán)境變化的決定性因素.西風(fēng)和季風(fēng)此消彼長的波動對高原水汽輸送具有重要影響(周天軍等, 2019; 張宇等, 2019)，并進一步主導(dǎo)高原氣候干濕演變(Bothe et al., 2011; Qian et al., 2009).西風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)年際及年代際變化會造成高原氣候環(huán)境隨之變遷，從而影響陸—氣間水熱交換過程(姚檀棟等，2017b.).然而，當(dāng)前研究較少關(guān)注大尺度環(huán)流對地表水熱過程的作用，西風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)對青藏高原地表蒸散的影響及其機理還不清楚.

此外，青藏高原蒸散變化趨勢及其影響機理的不確定性與各研究所使用的蒸散模型結(jié)構(gòu)及其驅(qū)動數(shù)據(jù)密切相關(guān).氣候環(huán)境、地表條件和時空尺度均會影響蒸散模型的精度(Wang and Dickinson, 2012; Ershadi et al., 2014; Long et al., 2014; Yang et al., 2016; 岳平等, 2015)，青藏高原獨特的生態(tài)環(huán)境和氣候條件必然會對模型模擬效果產(chǎn)生較大的影響.準(zhǔn)確的蒸散數(shù)據(jù)有助于減小相關(guān)研究的不確定性，當(dāng)前國際上推出了多種蒸散量全球共享數(shù)據(jù)，包括診斷資料、再分析數(shù)據(jù)、遙感模型及陸面模型模擬數(shù)據(jù)，它們采用了不同的蒸散量模擬方法，在全球范圍內(nèi)具有較好的精度(Fisher et al., 2017)，這為評估各種方法模擬青藏高原蒸散量及研究蒸散量時空變化提供了數(shù)據(jù)支撐.

因此，當(dāng)前仍需加強青藏高原地表蒸散年際變化及其影響因素研究，尤其缺乏關(guān)于高原地表蒸散受大尺度環(huán)流因子宏觀調(diào)控特征的認(rèn)識.鑒于此，本文選取4種國際共享蒸散量數(shù)據(jù)集：診斷蒸散量(Complementary-Relationship-Based Evapotranspiration,CRET)(Ma et al., 2019)、再分析蒸散量(Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2, MERRA-2)( Rienecker et al., 2011)、衛(wèi)星遙感蒸散產(chǎn)品(Global Land Evaporation Amsterdam Model，GLEAM)(Martens et al., 2017)及離線陸面過程模式模擬蒸散量(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)( Rodell et al., 2004)，通過與代表性觀測站渦動相關(guān)資料對比，評估確定精度最好的蒸散數(shù)據(jù)集，并以此分析青藏高原地區(qū)蒸散年際變化特征及其主導(dǎo)局地氣候環(huán)境因素，探究大尺度西風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)年際變化對蒸散年際變率的影響，并通過分析西風(fēng)和季風(fēng)與局地環(huán)境因子的關(guān)系解釋其影響機制.該研究希望更加深入認(rèn)識青藏高原地區(qū)水循環(huán)時空變化特征及影響機制，為水資源和農(nóng)牧業(yè)管理提供科學(xué)參考.

1 研究區(qū)及資料介紹

1.1 研究區(qū)簡介

青藏高原從西向東延伸約2500 km，從南向北延伸約1000 km，總面積超過2.5×106km2，平均海拔超過4000 m(圖1).青藏高原是一個高海拔干旱草原，散布著許多山脈和大型湖泊.區(qū)域年降水量由東南大于1000 mm 遞減到西北不足100 mm,氣溫由東南20 ℃向西北遞減至-6 ℃，水熱條件空間差異巨大.高原日照充足，但氣溫寒冷，大部分地區(qū)存在著多年凍土.按受西風(fēng)和季風(fēng)的影響，青藏高原可分為3個子區(qū)域：西風(fēng)區(qū)、過渡區(qū)和季風(fēng)區(qū).這三個區(qū)域大致以35°N和30°為分界線，35°N以北為西風(fēng)區(qū)，30—35°N之間為過渡區(qū)，30°N以南為季風(fēng)區(qū)(姚檀棟等, 2017b).

圖1 青藏高原地形地貌及觀測站分布圖Fig.1 Geomorphological map of the Qinghai-Tibet Plateau and distribution of the observation sites

1.2 蒸散量實測資料

選取高原6個代表性站點：海北灌叢(HBGC)、當(dāng)雄(DX)(Yu et al., 2006)、珠峰(QOMS)、慕士塔格(MAWORS)、藏東南(SETORS)和納木錯(NAMORS)站(Ma et al., 2020)，利用渦動相關(guān)系統(tǒng)觀測的通量資料對蒸散格點資料進行驗證.這四個站的地理位置、海拔、下墊面特征及資料時間范圍詳見表1.

表1 蒸散觀測站點地理環(huán)境條件Table 1 Information of observation sites

蒸散量實測數(shù)據(jù)來源于渦動相關(guān)系統(tǒng)，渦動相關(guān)法計算蒸散的公式為

(1)

式中，ET為蒸散量(g/(m2·s))，ρ為空氣密度(kg·m-3)；q′和ω′分別是近地層比濕(g·kg-1)和垂直速度脈動(m·s-1),它們均可由超聲渦動觀測得到.

1.3 蒸散格點數(shù)據(jù)

蒸散量格點數(shù)據(jù)集包括CRET診斷資料、MERRA-2再分析資料、GLDAS-CLM離線陸面過程模式模擬資料和GLEAM衛(wèi)星遙感資料，其基本信息見表2.4個數(shù)據(jù)集計算蒸散量的方法完全不同，所用的輸入數(shù)據(jù)也不同.由于4種資料共同時段為1982年以后，為與其他氣象環(huán)境因子的數(shù)據(jù)時段相匹配，本文研究時段選擇為1982—2011年.

表2 蒸散量格點數(shù)據(jù)集概況Table 2 Information on gridded evapotranspiration (ET) datasets

CRET數(shù)據(jù)集(Ma et al., 2019)為基于廣義蒸散發(fā)互補方法建立的中國地表蒸散發(fā)產(chǎn)品(v1.5)，輸入數(shù)據(jù)包括CMFD向下短波輻射、向下長波輻射、氣溫、氣壓，以及GLASS地表發(fā)射率和反照率、ERA5-land地表溫度和空氣濕度、NCEP散射輻射率等.數(shù)據(jù)集時間跨度為1982—2017年，空間范圍為中國陸地區(qū)域.時間分辨率為逐月，空間分辨率為0.1°.

MERRA(Rienecker et al., 2011)是美國宇航局全球模擬和同化辦公室(GMAO)開發(fā)的最新大氣再分析數(shù)值產(chǎn)品.MERRA 使用GEOS-5(Goddard Earth Observing System)大氣模式與資料同化系統(tǒng)，資料同化應(yīng)用的是美國環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)發(fā)展的6 h為周期的格點統(tǒng)計插值系統(tǒng)，觀測資料在進行同化之前進行了質(zhì)量控制與誤差訂正，在三種相互獨立的數(shù)據(jù)上進行增量分析得到全球再分析數(shù)據(jù).MERRA-2把來自 NASA的地球觀測衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為氣候背景，吸收了其前身MERRA無法獲得的觀測類型，并對戈達德地球觀測系統(tǒng)(GEOS)模型和分析方案進行了更新.與MERRA相比，MERRA-2的改進包括減少水循環(huán)方面的偏差和不平衡，能充分地滿足水文循環(huán)的天氣學(xué)與氣候?qū)W研究.MERRA-2產(chǎn)品可通過NASA哥達德地球科學(xué)數(shù)據(jù)信息服務(wù)中心(GES光盤)在線訪問.

全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(GLDAS)(Rodell et al., 2004)蒸散數(shù)據(jù)選取陸面過程模式Common Land Model(CLM)模擬蒸散.CLM是1998年美國國家大氣研究中心(NCAR)氣候系統(tǒng)模型(CSM)會議上構(gòu)想，隨后由基層科學(xué)家聯(lián)合開發(fā).CLM集成了三個陸面過程模型的優(yōu)秀組件：NCAR陸地表面模型、生物圈-大氣轉(zhuǎn)移方案和中國科學(xué)院大氣物理研究所的LSM.CLM是NCAR耦合的社區(qū)氣候系統(tǒng)模型(CCSM)的陸面過程模塊.CLM中利用空氣動力學(xué)方法計算陸面水分蒸散過程.本文使用的蒸散量數(shù)據(jù)采用的是CLM2.0模擬數(shù)據(jù)，從全球陸面同化系統(tǒng)(GLDAS)獲取.

GLEAM(全球地表蒸散阿姆斯特丹模型) (Martens et al., 2017)是一套基于Priestley-Taylor方法，通過估計陸地蒸散的不同組成部分(蒸騰、裸土蒸發(fā)、攔截?fù)p失、露水蒸發(fā)和升華)的算法.GLEAM中使用Priestley-Taylor方程根據(jù)地表凈輻射和近地表氣溫計算潛在蒸發(fā)量.以微波遙感植被光學(xué)深度(VOD)和根區(qū)土壤濕度計算蒸散脅迫因子，并利用蒸發(fā)脅迫因子將裸土、冠層部分的潛在蒸發(fā)量估計值轉(zhuǎn)換為實際蒸發(fā)量.另外，以修正后的Priestley-Taylor方程，估算了水體和冰雪覆蓋地區(qū)的實際蒸發(fā)量.

1.4 其他氣象環(huán)境數(shù)據(jù)

其他氣象環(huán)境數(shù)據(jù)，包括近地層空氣溫度、相對濕度、風(fēng)速、輻射和植被指數(shù).空氣溫度、相對濕度和風(fēng)速數(shù)據(jù)選取了國家氣候中心氣候數(shù)據(jù)集，為了與蒸散格點數(shù)據(jù)相匹配，使用之前將站點資料插值為0.5°×0.5°格點數(shù)據(jù).輻射數(shù)據(jù)采用了衛(wèi)星遙感產(chǎn)品SRB3.0和CERES.歸一化植被指數(shù)Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)下載于NASA哥達德地球科學(xué)數(shù)據(jù)信息服務(wù)中心，本文所用產(chǎn)品為MOD13Q1，空間分辨率為1 km，時間分辨率為1月.500 hPa高度場、850 hPa和200 hPa風(fēng)場采用NCEP再分析資料.整層大氣水汽輸送通量及水汽通量散度選取ERA5再分析資料.

1.5 西風(fēng)指數(shù)和季風(fēng)指數(shù)

西風(fēng)和季風(fēng)強弱變化分別用西風(fēng)指數(shù)和季風(fēng)指數(shù)表示，西風(fēng)指數(shù)定義為70—110°E范圍內(nèi)35°N與50°N之間500 hPa平均高度場的差值表示(李萬莉等, 2008)，Westerly Index(WI)計算公式如下：

(1)

其中，H為500 hPa位勢高度，單位gpm，λ為沿緯圈的經(jīng)度數(shù)，間距為2.5°.

印度季風(fēng)指數(shù)采用Webster-Yang Index(WYI)(Webster and Yang, 1992)，WYI定義為區(qū)域(0—20°N，40—110°E)850 hPa與200 hPa緯向風(fēng)速差的平均值，其具體計算公式如下:

-U200(φ×2.5,λ×2.5+40)]],

(2)

其中，U為緯向風(fēng)速，φ為沿經(jīng)圈的緯度數(shù)，λ為沿緯圈的經(jīng)度數(shù)，間距為2.5°.

1.6 分析方法

采用相關(guān)分析確定蒸散的局地氣候環(huán)境影響因素及西風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)對局地環(huán)境的影響.由于各氣候環(huán)境變量間可能存在相互影響，本文采用偏向關(guān)分析排除變量之間的相互影響.

為比較季風(fēng)和西風(fēng)對高原及周邊地區(qū)水汽輸送、降水、土壤濕度、植被狀態(tài)等的影響差異，將這些變量場在強季風(fēng)(1984，1992，1997，199，2000年)和強西風(fēng)年(1982，1986，1987，1995，2006，2010)進行合成分析.強西風(fēng)或強季風(fēng)年選取依據(jù)該年西風(fēng)或季風(fēng)指數(shù)大小超過平均值1.5倍標(biāo)準(zhǔn)差.

2 蒸散格點數(shù)據(jù)集資料驗證

渦動相關(guān)系統(tǒng)是目前應(yīng)用比較廣泛、具有較高精度蒸散量觀測儀器，本文采用渦動觀測蒸散量為參考，對4套蒸散量數(shù)據(jù)集資料進行驗證，時間尺度為月.三個蒸散量數(shù)據(jù)集都是格點數(shù)據(jù)，為了與站點渦動相關(guān)儀觀測蒸散量進行對比，格點資料通過插值得到了站點的蒸散量.

對比CRETM、ERRA、CLM 和GLEAM與觀測數(shù)據(jù)的時間序列可以看到(圖2)，4個數(shù)據(jù)集均能較好地反映蒸散的季節(jié)變化，冬季最小，夏季最大.也能大致反映出蒸散量的年際變化特征，QOMS站2009年蒸散量明顯偏小，2011年明顯偏大.但是，4個數(shù)據(jù)集在夏季均偏小，尤其在QOMS和SETORS站較為明顯.總體而言，CRET與觀測蒸散量時間序列最為接近.進一步通過決定系數(shù)(R2)和均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)定量評估(圖3)可知，除慕士塔格站外，4個數(shù)據(jù)集與觀測數(shù)據(jù)R2均較大，范圍在0.73～0.87之間，表明這些數(shù)據(jù)能較好地解釋觀測蒸散，可以有效地反映高原蒸散的變化特征.所有格點資料在慕士塔格站相對于其他站R2都偏小，只有0.6左右，這與該站有較多的缺測，觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量較其他站點差有關(guān).而這當(dāng)中，CRET平均R2(0.83)最大(表3),Gleam比CRET稍小(0.82).從RMSE來看，MERRA-2的RMSE明顯偏大，表明其估算值偏離觀測數(shù)據(jù)較大；其余3個數(shù)據(jù)集RSME均較小，其中CRET的平均RSME最小，為15.67 mm(表3).因此，CRET具有最大的平均R2和最小的平均RMSE，是青藏高原4個數(shù)據(jù)集中相對可靠的蒸散量資料.鑒于此，本文選取CRET作為青藏高原地表蒸散數(shù)據(jù)，進行后面的一系列分析.

表3 各蒸散格點資料在青藏高原6個站點平均評估結(jié)果Table 3 Mean evaluation results for each gridded evapotranspiration data set at 6 sites in Tibetan Plateau

圖2 青藏高原6個觀測站月蒸散觀測資料與格點數(shù)據(jù)集時間序列對比Fig.2 Time series of monthly ET from observations (OBS) and gridded datasets (GLEAM, MERRA-2, GLDAS, CRET) at six sites in the Tibet Plateau

圖3 各蒸散格點數(shù)據(jù)集評估結(jié)果(a) 決定系數(shù)R2； (b) 均方根誤差RMSE.Fig.3 Evaluation results for each evapotranspiration grid point data set (a for R2 and b for RMSE)

CRET精度較高的一個重要原因之一是其分辨率較高(0.1°)，可減小插值過程中所產(chǎn)生的誤差.CRET精度較高的另一個重要原因是其具有堅實的理論基礎(chǔ).青藏高原大部分地區(qū)為非濕潤氣候，地氣間物理反饋作用很強，地表實際蒸散會引起近地層微氣象條件隨之改變，從而導(dǎo)致潛在蒸散(地表水分充足條件下的最大可能蒸散量，表征蒸發(fā)能力)變化，表現(xiàn)出實際蒸散和潛在蒸散之間此消彼長的互補變化.許多研究表明(Yang et al., 2011; Zhang et al., 2007; Brutsaert, 2013)，青藏高原實際蒸散與潛在蒸散具有很好的互補關(guān)系，基于互補理論的模型是蒸散估算的主要方法之一，而廣義互補理論又是近些年來在傳統(tǒng)線性互補理論上進一步發(fā)展(Han et al., 2012; Brutsaert, 2015)，通過非線性化解決了互補理論的非對稱性問題，使其在非常干旱條件下更加合理.

3 青藏高原蒸散年際變化特征

青藏高原所處的復(fù)雜氣候環(huán)境可造成蒸散量隨時間波動.圖4給出了研究期(1982—2011年)青藏高原及其子區(qū)域西風(fēng)區(qū)、過渡區(qū)、季風(fēng)區(qū)格點尺度年蒸散量的統(tǒng)計分布(即每格點每年一個數(shù)據(jù)).青藏高原年蒸散量為414.2±18.32 mm，子區(qū)域西風(fēng)區(qū)、過渡區(qū)和季風(fēng)區(qū)年蒸散量為257.83±35.64 mm、462.75±19.46 mm和579.15±32.3 mm.高原平均蒸散比Song等(2017)基于彭曼-蒙特斯模型(PM-Mu)的結(jié)果350 mm和Wang等(2018)基于PML的結(jié)果378.1 mm稍大.平均蒸散量自西北西風(fēng)區(qū)向東南季風(fēng)區(qū)逐漸增大，與降水空間分布特征大體一致(李生辰等, 2007).從年際變率看，高原年平均蒸散變率為4%，但各子區(qū)域蒸散的年際變率差異很大，其中，西風(fēng)區(qū)最大，為14%，季風(fēng)區(qū)次之，為6%，過渡區(qū)與高原平均變率相似，也為4%.蒸散具有很大的時空變率，體現(xiàn)了該區(qū)域陸-氣間水分、能量交換過程具有顯著的時空差異.從變化趨勢來看，高原蒸散整體變化為減弱趨勢，速率為-0.31 mm·a-1，北方西風(fēng)控制區(qū)表現(xiàn)為增加趨勢，西風(fēng)區(qū)蒸散量表現(xiàn)為1.45 mm·a-1的增加速率，南方季風(fēng)控制區(qū)和過渡區(qū)大部分均表現(xiàn)為下降趨勢，分別為-0.38 mm·a-1和-0.52 mm·a-1的減弱速率.蒸散年際變化趨勢的空間差異反映了蒸散年際變率的調(diào)控因素存在明顯的區(qū)域差異.

圖4 高原整體及西風(fēng)區(qū)、過渡區(qū)及季風(fēng)區(qū)ET 年際變化(實線為區(qū)域平均ET，陰影區(qū)為區(qū)域所有格點ET年際變化分布范圍)Fig.4 Interannual variation of ET in the whole plateau, westerly, transition and monsoon regions (solid line represents region-mean annual ET and shade region denotes the spread of interannual variation of ET for all grids)

4 青藏高原蒸散年際變化歸因

4.1 大尺度環(huán)流因子西風(fēng)和季風(fēng)年際變化及其對蒸散的影響特征

本文考慮了西風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)兩個大尺度環(huán)流因子，分別以西風(fēng)指數(shù)(WI)和季風(fēng)指數(shù)(WYI)反映它們的強弱.1982—2011年，WI和WYI均有明顯的年際波動(圖5)，其中，WI變率為6.4%，WYI變率為22.1%.WI表現(xiàn)為增大趨勢，表明西風(fēng)在逐漸增強，WYI則呈下降趨勢，表明季風(fēng)在逐漸減弱.并且，從7年滑動平均線可見，西風(fēng)和季風(fēng)存在著此消彼長的關(guān)系，也正因為西風(fēng)和季風(fēng)強弱對峙，才形成了介于西風(fēng)區(qū)和季風(fēng)區(qū)之間的過渡區(qū)(圖1).

圖5 1982—2011年西風(fēng)指數(shù)(WI)和季風(fēng)(WYI)年際變化特征Fig.5 Interannual variation of westerly index (WI) and monsoon index (WYI) from 1982 to 2011

進一步分析了西風(fēng)和季風(fēng)兩個大尺度環(huán)流因子與高原蒸散的關(guān)系.大尺度環(huán)流因子可從宏觀上影響青藏高原氣候環(huán)境，從而調(diào)控蒸散年際變化.為探究大尺度環(huán)流因子西風(fēng)和季風(fēng)指數(shù)是否對高原蒸散具有顯著的調(diào)控作用，對環(huán)流因子和ET做了偏相關(guān)分析(圖6).從WI與ET的偏相關(guān)系數(shù)分布可見，WI與ET在除西南地區(qū)外的其他大部分地區(qū)均呈較好的正相關(guān)，表明西風(fēng)越強，對高原大部分地區(qū)蒸散有促進作用.WYI與ET在季風(fēng)區(qū)和過渡區(qū)呈較好的正相關(guān),季風(fēng)越強，高原中南部蒸散越大.并且，西風(fēng)和季風(fēng)影響顯著的區(qū)域大致互補，共同控制著整個高原蒸散的年際變化.WYI與ET在西風(fēng)區(qū)呈較明顯的負(fù)相關(guān)，這可能是由WYI和WI此消彼長的強弱關(guān)系造成，較強的WYI對應(yīng)較弱的WI，而西風(fēng)區(qū)ET受WI控制，因此對應(yīng)較弱的ET.WI與ET在高原西南部分地區(qū)的負(fù)相關(guān)也是同樣的原因造成.總體而言，西風(fēng)區(qū)的ET受WI影響較大，而季風(fēng)區(qū)和過渡區(qū)的ET受WI和WYI共同影響.

圖6 環(huán)流指數(shù)WI和WYI與ET偏相關(guān)系數(shù)空間分布(陰影點表示通過P<0.05顯著性檢驗)Fig.6 Spatial distribution of partial correlation coefficients between circulation index and ET on the Qinghai-Tibet Plateau, a for WI vs ET, b for WYI vs ET (Shaded points passed significant test P<0.05)

4.2 季風(fēng)和西風(fēng)對蒸散影響歸因

4.2.1 影響蒸散的局地氣候環(huán)境因素

上節(jié)分析表明大尺度環(huán)流因子對地表蒸散具有重要的調(diào)控作用，為探究大尺度環(huán)流因子如何調(diào)控地表蒸散，首先分析了影響蒸散的局地氣候環(huán)境因素.蒸散主要受氣象條件、土壤水分和植被狀態(tài)決定，為確定青藏高原蒸散的主要調(diào)控因素，本節(jié)分析了ET與風(fēng)速(ws)、土壤濕度(SM)、NDVI、相對濕度(RH)、空氣溫度(ta)和輻射(rn)的相關(guān)關(guān)系.由圖7可見，風(fēng)速與ET在西部部分地區(qū)多表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，在東部多表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系.這種東西部相反的ws影響作用實際反映了植被在該過程中的調(diào)控作用.較大的風(fēng)速可減小空氣動力學(xué)阻抗，但是減少的空氣動力學(xué)阻力對感熱和ET(即潛熱)促進作用的相對大小與植被阻抗相關(guān).當(dāng)植被阻抗較小時，ET會從較低的空氣動力學(xué)阻力中“受益”，相反，當(dāng)植被阻抗較大時，感熱會從較低的空氣動力學(xué)阻抗中“受益”(Moene and van Dam, 2014).高原土壤水分含量西部小、東部大，植被所有的水分脅迫西部大、東部小，因此植被阻抗西部大、東部小.這導(dǎo)致在空氣動力學(xué)阻抗減小的條件下，西部感熱趨于增強，而東部則ET趨于增強.

圖7 青藏高原ET與環(huán)境因子(風(fēng)速ws、土壤濕度SM、歸一化植被指數(shù)NDVI、相對濕度RH、氣溫ta和凈輻射rn)偏相關(guān)系數(shù)空間分布(影點表示通過P<0.05顯著性檢驗, 注：在高原西北角地區(qū)，因缺乏ws、RH和ta觀測站點，這些因子在該地區(qū)沒有數(shù)據(jù))Fig.7 Spatial distribution of partial correlation coefficients between ET and environmental factors on the Qinghai-Tibet Plateau (Shaded points passed significant test P<0.05)

土壤濕度與ET在絕大部分地區(qū)呈顯著的正相關(guān)，并且相關(guān)系數(shù)在土壤濕度略小一些的西北地區(qū)略大于土壤濕度較大的東南地區(qū).土壤濕度表征著可利用水分的大小，這說明，水分限制是調(diào)控青藏高原區(qū)域蒸散的重要因子.青藏高原大部分地區(qū)都處于地表水分匱缺狀態(tài)，土壤濕度波動嚴(yán)重影響蒸散可利用水分.因此，該地區(qū)土壤濕度和ET表現(xiàn)出較強的正相關(guān)關(guān)系.

NDVI反映了植被綠度，表征著地表植被的生理狀態(tài).NDVI與ET在大部分地區(qū)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，僅在植被狀態(tài)較差的西北阿里地區(qū)相關(guān)性較弱.青藏高原NDVI在近30年表現(xiàn)為顯著的增大趨勢(劉憲鋒等, 2015)，植被對蒸散的調(diào)控作用也更加重要.NDVI與ET正相關(guān)關(guān)系表明，植被生理生態(tài)條件越好，植被阻抗越小，蒸騰作用越強，對蒸散的貢獻也就越大.

RH反映了大氣中水汽的飽和程度，由圖可見青藏高原大部分地區(qū)RH與ET與表現(xiàn)為的弱正相關(guān)關(guān)系.RH影響蒸散有直接和間接影響兩種方式：一方面，RH決定的空氣的不飽和程度即飽和水汽壓差直接影響地-氣間水汽濃度差，進而影響蒸散的空氣動力學(xué)項大小，RH越小，地表與大氣間水汽濃度梯度越大，越有利于蒸散過程進行，這種過程中RH與ET是應(yīng)該成負(fù)相關(guān)；另一方面，RH可影響云量及年降水量，RH越大，云量越大，濕靜力能越大，年降水量越大，地表可利用水分增加，從而促進蒸散過程.圖中RH和ET的正相關(guān)表明在年際尺度上高原地區(qū)RH對ET的間接影響更加重要.

ET與TA和Rn在高原大部分地區(qū)成負(fù)相關(guān)，特別是在土壤濕度較小的中西部地區(qū)更加顯著.由于輻射對近地層氣溫的重要強迫作用(Guan et al., 2015)，輻射和溫度具有較強的正相關(guān)關(guān)系，它們與ET的關(guān)系比較一致.在干旱半干旱的高原中西部，陸氣相互作用強烈，地表水熱通量引起會引起顯著的地-氣間反饋作用(Cheng et al., 2015), 導(dǎo)致ET與TA和Rn相關(guān)性在高原中西部更加顯著.理論上，溫度和輻射是驅(qū)動蒸散過程的能量條件，對蒸散應(yīng)該具有正的貢獻，兩者應(yīng)該表現(xiàn)出較強的正相關(guān)關(guān)系.這種明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系表明，在年際尺度上，能量的波動并非影響蒸散的主要因子，相反，受蒸散過程通過地—氣反饋作用顯著地影響溫度和能量波動.一方面，由于蒸散與近地層大氣的物理反饋作用，蒸散大的年份，消耗大量地表熱量，使地表能量平衡分配中感熱比例下降，從而導(dǎo)致近地層氣溫下降.另一方面，蒸散增強可使大氣水汽含量增加，增加大氣不穩(wěn)定性，降低抬升凝結(jié)高度，使云覆蓋和云量增加，從而削弱太陽輻射.同時，太陽輻射減小又導(dǎo)致地表接收的輻射能量減小，通過感熱傳輸給近地層大氣能量減少，氣溫也會降低.

因此，高原蒸散年際變化的主導(dǎo)因素為sm、NDVI及ws，其中，SM表征的土壤水分可利用性在整個高原均比較重要，與Yang等(2011)、尹云鶴等(2012)及 Zhang等(2018)研究結(jié)果青藏高原ET受土壤水分供給控制相類似；NDVI在除植被較差的西北以外的大部分地區(qū)具有重要的調(diào)控作用，與Wang等(2018)和Song等(2017)研究發(fā)現(xiàn)植被生態(tài)因子LAI在調(diào)控ET也有著重要作用相佐，因為NDVI和LAI都與植被生理狀態(tài)密切相關(guān)，二者具有高度相關(guān)性；ws在東部和西部對蒸散起著正負(fù)相反的貢獻.

4.2.2 季風(fēng)和西風(fēng)系統(tǒng)對氣候環(huán)境因素的影響

前面分析發(fā)現(xiàn)NDVI、SM和ws是影響青藏高原蒸散最主要的氣候環(huán)境因子，下面將進一步分析季風(fēng)和西風(fēng)系統(tǒng)與這三個氣候環(huán)境因子的關(guān)系.從圖8可知，季風(fēng)指數(shù)WYI與SM和NDVI在高原大部分地區(qū)呈顯著的正相關(guān)，且高原中南部(即過渡區(qū)和季風(fēng)區(qū))比北部相關(guān)系數(shù)稍大；WYI與ws相關(guān)性較弱，盡在零星的小部分地區(qū)比較顯著.西風(fēng)指數(shù)WI與SM及NDVI在絕大部分地區(qū)均呈顯著正相關(guān)，且與NDVI的相關(guān)系數(shù)在高原中北部(過渡區(qū)和西風(fēng)區(qū))較南部大.此外，西風(fēng)指數(shù)WI與ws在大部分地區(qū)呈顯著的正相關(guān)，表明西風(fēng)對整個高原地表風(fēng)速的影響貢獻很大，并借助風(fēng)速變化對高原蒸散產(chǎn)生影響.結(jié)合ws對ET影響在東部和西部分別為正、負(fù)貢獻，最終使得WI在高原東部為正貢獻，在高原西部為負(fù)貢獻.此外，圖8還可發(fā)現(xiàn)WYI及WI與NDVI的相關(guān)性大于它們與sm的相關(guān)性，大尺度環(huán)流因素對高原植被生理生態(tài)特征的影響比對地表水分可利用性更大.并且，WYI對NDVI的影響側(cè)重于季風(fēng)區(qū)和過渡區(qū)，而WI對NDVI的影響側(cè)重于西風(fēng)區(qū)和過渡區(qū).

圖8 季風(fēng)指數(shù)WYI及西風(fēng)指數(shù)WI與各環(huán)境因子(土壤濕度SM、歸一化植被指數(shù)NDVI和風(fēng)速ws)偏相關(guān)系數(shù)空間分布(陰影點表示通過P<0.05顯著性檢驗)Fig.8 Spatial distribution of partial correlation coefficients between WYI/WI and environmental factors on the Qinghai-Tibet Plateau (Shaded points passed significant test P<0.05)

因此，由前面分析知，青藏高原局地氣候因素NDVI、SM和ws是調(diào)控ET的直接因子，而大尺度環(huán)流因子WYI和WI均與土壤濕度和NDVI顯著相關(guān)，并且WYI與NDVI的相關(guān)系數(shù)在中南部較大，WI與NDVI的相關(guān)系數(shù)在中北部較大，這導(dǎo)致北部西風(fēng)區(qū)蒸散年際變化的主導(dǎo)環(huán)流因子為WI，中部過渡區(qū)受WYI和WI共同控制，南部季風(fēng)區(qū)主要受WYI控制.此外，WI與風(fēng)速相關(guān)性在高原大部分地區(qū)顯著，WI可通過改變地表風(fēng)速控制整個高原的蒸散變化，在高原東部WI通過風(fēng)速對蒸散具有正貢獻，這也是WI對季風(fēng)區(qū)東部蒸散也有較大影響的原因，導(dǎo)致季風(fēng)區(qū)東部蒸散年際變化也受WI調(diào)控，蒸散受WI和WYI共同作用.正是由于WI對蒸散的三個局地影響因素sm、NDVI和風(fēng)速均有重要影響，WI對ET年際變化的調(diào)控作用比WYI的更強，影響的空間面積也更廣.因此，通過這樣一系列影響鏈，最終導(dǎo)致WYI對蒸散的影響在南部季風(fēng)區(qū)和中部過渡區(qū)較大，WI對蒸散的影響在除高原西南部分地區(qū)(季風(fēng)區(qū)西部)外的大部分區(qū)域均較大.

4.3 強西風(fēng)和季風(fēng)年高原水循環(huán)因子的響應(yīng)

從前面分析可知，西風(fēng)和季風(fēng)環(huán)流影響高原ET年際變化的重要途經(jīng)是它們對與高原水循環(huán)相關(guān)的SM和NDVI的影響.為進一步探究WYI如何通過SM和NDVI影響ET, 分析了強季風(fēng)(1984，1992，1997，199，2000年)和西風(fēng)年(1982，1986，197，1995，2006，2010年)年與水分和植被相關(guān)物理量的異常情況.通過強WYI年份和強WI水汽通量合成分析可見(圖9)，強WI與強WYI年相比，水汽通量在北部地區(qū)(白色矩形框1)明顯偏大，這表明強西風(fēng)環(huán)流可為高原北部地區(qū)輸送更多的水汽.由水汽通量散度空間分布差異可見，在高原西部，尤其是西南地區(qū)(白色矩形框2)，強WI年相對于強WYI具有更強的水汽輻；在東南部(白色矩形框3)，強WYI年水汽輻合更強一些.

圖9 強WYI年與強WI年青藏高原周邊水汽輸送及水汽通量散度空間分布差異Fig.9 Differences in the spatial distribution of water vapor transport and water vapor flux dispersion around the Qinghai-Tibet Plateau in strong WYI and strong WI years

圖10給出了強WYI和WI年高原水循環(huán)相關(guān)因子的距平空間分布.由降水量距平空間分布差異可見，強WYI年份，在高原東南部降水量正距平，其他地區(qū)變化不大，這與強WYI年東南部水汽輻合偏強相關(guān).強WI年，在高原東南部為負(fù)距平，西部和北部為正距平，這與強WI年西北水汽輸送及西南水汽輻合明顯偏強一致.

圖10 強WYI年與強WI年青藏高原降水量(P)、土壤濕度(SM)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)及蒸散(ET)距平空間分布差異Fig.10 Differences in spatial distribution of precipitation (P), soil moisture (SM), (NDVI) and ET anomaly between strong WYI and strong WI years on the Qinghai-Tibet Plateau

由土壤濕度距平空間分布差異可見，強WYI年份，幾乎整個高原土壤濕度表現(xiàn)為正距平，且距平大小從西北向東南增大，東部和南部距平值較大；強WI年，土壤濕度距平空間分布與強WYI年大致相反，距平從東南向西北增大，西北部距平較大.土壤濕度正距平大值區(qū)與降水正距平大值區(qū)分布大致一致，反應(yīng)出土壤濕度距平空間分布受降水距平空間分布影響較大.

由NDVI距平空間分布差異可見，強WYI年份，高原大部分地區(qū)表現(xiàn)為正距平，且距平值由西北向東南增大，高原東南地區(qū)NDVI增大最為突出；強WI年，東部表現(xiàn)為較強的正距平，北部為較弱的正距平，南部為較明顯的負(fù)距平.

由ET距平空間分布差異可見，強WYI年份，高原東南大部分地區(qū)表現(xiàn)為較為明顯的正距平，與土壤濕度和NDVI正距平地區(qū)相似；強WI年份，東部和西北表現(xiàn)為較明顯的正距平，這是由東部NDVI正距平及西北部土壤濕度正距平相引起.

5 結(jié)論與討論

本文首先利用站點觀測資料評估了幾種國際上廣泛應(yīng)用的蒸散格點資料(GLDAS、GLEAM、MERRA-2和CRET)在青藏高原的適用性，得到CRET的平均決定系數(shù)R2為0.84，RMSE為15.67 mm，在青藏高原具有相對更高的精度. 青藏高原1982—2011年蒸散量平均值為414.2±18.32 mm，蒸散具有明顯的年際變率和變化趨勢，高原年平均蒸散變率為4%，高原蒸散整體變化為減弱趨勢，速率為-0.31 mm·a-1，各子區(qū)域蒸散的年際變率和變化趨勢差異很大.

青藏高原蒸散年際變化及其空間差異與西風(fēng)和季風(fēng)環(huán)流強弱的年際變化密切相關(guān).在研究期內(nèi)，季風(fēng)指數(shù)WYI呈波動下降趨勢，年際變率為22.1%，西風(fēng)指數(shù)WI呈波動增大趨勢，年際變率為6.4%.季風(fēng)和西風(fēng)對高原蒸散的影響存在顯著的區(qū)域差異，WI與蒸散的相關(guān)性在除高原西南部分地區(qū)(季風(fēng)區(qū)西部)外的其他區(qū)域均較大，WYI與蒸散的相關(guān)性在南部季風(fēng)區(qū)和中部過渡區(qū)較大.

WYI和WI可通過調(diào)節(jié)局地氣候環(huán)境條件對地表蒸散產(chǎn)生影響，分析影響青藏高原地表蒸散的主要局地氣候環(huán)境因素，得到土壤濕度、NDVI和風(fēng)速是蒸散的重要調(diào)控因子.研究WYI和WI與影響蒸散的主導(dǎo)氣候環(huán)境因子的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，大尺度環(huán)流因子WYI可通過對sm和NDVI的影響來間接調(diào)控高原中南部ET年際變化，由此導(dǎo)致了WYI對蒸散的影響在高原中部過渡區(qū)和南部季風(fēng)區(qū)較大；WI可通過對sm和NDVI的影響來間接調(diào)控高原中北部ET年際變化，并且WI還會通過改變ws調(diào)控高原東部蒸散年際變化，由此導(dǎo)致WI對高原蒸散的影響在除高原西南部的其他地區(qū)均較大.

在全球陸地尺度上，ENSO驅(qū)動大氣環(huán)流改變是陸地地表蒸散年代際變化的主導(dǎo)因子(Miralles et al., 2014)，本文研究表明WI和WYI是青藏高原地區(qū)蒸散年際變化的重要驅(qū)動因子.在青藏高原作為西風(fēng)和季風(fēng)的交匯區(qū)，WI和WYI不僅本身存在年際、年代際變化，它們之間還存在著復(fù)雜的相互作用，這種相互作用對青藏高原氣象環(huán)境乃至蒸散的影響需進一步探索.