趙 璐，梁 川

（1.四川大學(xué) 水利水電學(xué)院，成都610065；2.四川建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院 土木工程系，四川 德陽618000）

潛在蒸散量（Potential Evapotranspiration，ET0）是表征大氣蒸發(fā)能力的一個(gè)量度，是評價(jià)氣候干濕程度，確定農(nóng)業(yè)需水量的重要指標(biāo)，也是農(nóng)田水分管理的主要參數(shù)［1－2］。ET0受制于當(dāng)?shù)禺?dāng)時(shí)的氣候條件，反映了不同地區(qū)不同時(shí)期的大氣蒸散能力對作物需水量的影響。近幾十年，在全球氣候變化的背景下，北半球和南半球的蒸散量都呈下降趨勢 。有些學(xué)者認(rèn)為云量增加導(dǎo)致輻射減少是蒸散量減少的原因［8－9］，還有學(xué)者將蒸散量的減少歸因于風(fēng)速的減低［6］。在中 國，黃 河 流 域［10］、海 河 流 域［11］、青 藏 高原［12］、西北地區(qū)［13］以及全中國［4，14］的 ET0也呈下降趨勢。對水資源相對豐富的西南地區(qū)ET0的變化趨勢及其成因研究較少。本文主要針對氣候相對濕潤，地形地貌較為復(fù)雜的四川省ET0在近50a來的變化趨勢及成因進(jìn)行研究。

1 研究區(qū)域和資料

1.1 研究區(qū)域

四川?。?2°21′—108°12′N，26°03′—34°19′E）位于中國西南，地處長江上游，面積48.5萬km2。四川省位于我國大陸地勢三大階梯中的第一級和第二級，即處于第一級青藏高原和第二級長江中下游平源的過渡帶，高差懸殊，西高東低的特點(diǎn)特別明顯。西部為高原、山地，海拔多在4 000m以上；東部為盆地、丘陵，海拔多在1 000～3 000m之間。依據(jù)四川省的地形地貌等地理?xiàng)l件，將全省分為四個(gè)地區(qū)進(jìn)行研究：Ⅰ區(qū)是川西北高原區(qū)、Ⅱ區(qū)是四川盆地區(qū)、Ⅲ區(qū)是盆周山地區(qū)、Ⅳ區(qū)是川西南山地區(qū)。

1.2 基礎(chǔ)資料

本文數(shù)據(jù)來自國家氣象站，主要包括45個(gè)站點(diǎn)1960—2010年共51a逐月觀測資料：月最大、最小和平均氣溫（Tmax、Tmin、T），距地面10m 高處的風(fēng)速（計(jì)算時(shí)換算為距地面2m高處風(fēng)速，u2或u），月平均相對濕度（RH）和月平均日照時(shí)數(shù)（n），以及站點(diǎn)經(jīng)緯度及海拔高度。

2 方法

2.1 FAO-56Penman-Monteith公式

1998年FAO-56分冊推薦的Penman-Monteith方程以能量平衡和空氣動(dòng)力學(xué)原理為基礎(chǔ)，具有較完備的理論依據(jù)和較高的計(jì)算精度，在世界范圍內(nèi)得到廣泛使用。具體的計(jì)算公式［2］為：

式中：ET0——潛在蒸散量（mm／d）；Rn——凈輻射［MJ／（m2·d）］；G——土壤熱通量［MJ／（m2·d）］；T——平均氣 溫 （℃）；es——飽和 水氣壓 （KPa）；ea——實(shí)際水氣壓（KPa）；Δ——飽和水氣壓—?dú)鉁厍€斜率 （kPa／℃）；γ——濕 度計(jì)常數(shù) （kPa／℃）；u2——距地面2m高處的風(fēng)速（m／s）。

2.2 Mann-Kendall檢驗(yàn)法

本文采用 Mann-Kendall檢驗(yàn)法［15］檢驗(yàn)ET0的變化趨勢。通過計(jì)算統(tǒng)計(jì)量τ、方差δ2i、標(biāo)準(zhǔn)化變量M來判斷序列趨勢是否顯著。公式如下：

式中：S——序列所有對偶觀測值（xi，xj，i＜j中所有xi＜xj）出現(xiàn)的次數(shù)；N——序列長度。

本文取α＝0.05的顯著水平，如果一時(shí)間序列在此置信水平下存在顯著變化趨勢，則│M│＞Mα／2。M值為正，表明具有上升趨勢；M值為負(fù)，則意味著下降的趨勢。

2.3 變化趨勢分析

根據(jù)各氣象因子與時(shí)間建立一元回歸線性方程來表示氣象要素的趨勢變化，即：

2.4 基于敏感系數(shù)的貢獻(xiàn)率分析

2.4.1 敏感性分析 對于FAO-56，PM這種多變量模型，各變量的量綱與取值范圍不同，需要將ET0對各參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)轉(zhuǎn)化成無量綱的形式來定量表達(dá)ET0對各氣象因子的敏感性。

式中：Svi——敏感系數(shù)，無量綱；vi——第i個(gè)變量。

Svi取正值表明ET0隨著vi的增加而增加，反之亦然；敏感系數(shù)絕對值的大小表明ET0的變化對相應(yīng)氣象因子變化的敏感程度，即氣象因子vi的變化中有多少可以傳遞給ET0。

為了更加清楚地評估敏感性，Lenhart等［16］將敏感系數(shù)分為4個(gè)等級，見表1。

表1 敏感系數(shù)等級

2.4.2 氣象因子對ET0的貢獻(xiàn) Yin等［14］提出將單個(gè)氣象因子的敏感系數(shù)與該因子的多年相對變化率相乘，得到由此因子引起的ET0的變化，即該因子對ET0變化的貢獻(xiàn)。將引起ET0增加稱為正貢獻(xiàn)，引起ET0減小稱為負(fù)貢獻(xiàn)。具體的表達(dá)形式如下：

式中：Convi——?dú)庀笠蜃觱i對ET0變化的貢獻(xiàn)率；Svi——vi的敏感系數(shù)；RCvi——vi的多年相對變化率，可基于51年vi的平均值avvi和逐年變化率bvi利用式（8）計(jì)算獲得。由于Svi無量綱，RCVi以百分比為單位，因此計(jì)算得出貢獻(xiàn)Convi的單位也是百分比。

影響ET0變化的氣象因子眾多，且實(shí)際應(yīng)用中不可能只有單個(gè)氣象因子發(fā)生變化，所以將各因子的貢獻(xiàn)累加后就得到對ET0變化的總貢獻(xiàn)，公式為：

式中：ConET0——ET0的估計(jì)相對變化，表示6個(gè)氣象因子共同作用引起的ET0變化；ConT，ConTmax，ConTmin，ConRH，Conu，Conn——平均氣溫，最高氣溫，最低氣溫，相對濕度，風(fēng)速，日照時(shí)數(shù)對ET0變化的貢獻(xiàn)。

3 結(jié)果與分析

3.1 四川省ET0變化成因分析

四川省ET0近50年來時(shí)間變化顯示，ET0在川西北高原除若爾蓋和木里呈顯著上升趨勢，石渠、紅原和松潘呈上升趨勢外，其它的站點(diǎn)都呈下降趨勢；ET0在四川盆地除成都、綿陽和達(dá)縣呈上升趨勢外，其它的站點(diǎn)呈下降趨勢；ET0在盆周山地的峨眉山顯著上升，平武上升，其它站點(diǎn)都呈下降趨勢。ET0在川西南山地區(qū)雷波、昭覺、會(huì)理和仁和呈上升趨勢，其它站點(diǎn)都呈下降趨勢。45個(gè)站點(diǎn)中ET0在3個(gè)站點(diǎn)呈顯著上升趨勢，11個(gè)站點(diǎn)呈上升趨勢，14個(gè)站點(diǎn)呈顯著下降趨勢，17個(gè)站點(diǎn)呈下降趨勢。平均所有站點(diǎn)的ET0得到整個(gè)四川省的ET0，通過趨勢分析得出整個(gè)四川省的ET0呈下降趨勢，趨勢變化率為－0.0003，相對變化率為－0.69%（表2）。這與中國很多地區(qū)得出的ET0呈下降趨勢的結(jié)論基本一致［11－15］。

平均四川省45個(gè)站點(diǎn)的氣象因子值及ET0對各氣象因子的敏感系數(shù)值，得到整個(gè)四川省的相應(yīng)值（表2）。由表2知：四川省ET0對RH的敏感系數(shù)為－0.62，敏感程度達(dá)到高；對n，u，T的敏感程度為中等，敏感系數(shù)分別為0.21，0.12，0.06；對Tmax和Tmin的敏感程度可以忽略，敏感系數(shù)小于0.05。T，Tmax，Tmin呈上升趨勢，而n，u，RH呈下降趨勢。n和u下降－8.85%，－14.13%，對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－1.84% 和 －1.71%。T，Tmax，Tmin分 別 上 升3.07%，3.82%，26.95%和 RH 下降－1.92%，對ET0的正貢獻(xiàn)分別為 0.18%，0.10%，0.86% 和1.18%，負(fù)貢獻(xiàn)大于正貢獻(xiàn)，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，貢獻(xiàn)率為－1.23%，這與ET0在近50年來的相對變化率為－0.69%的變化趨勢基本一致。

表2 四川省各氣象因子敏感系數(shù)、相對變化和對ET0的貢獻(xiàn)

3.2 四川省不同分區(qū)ET0變化成因分析

由于不同分區(qū)的地形地貌和氣象特征有所區(qū)別，因此分別對四川省不同分區(qū)ET0的變化成因進(jìn)行分析。平均不同分區(qū)氣象站點(diǎn)氣象因子及ET0對各氣象因子的敏感系數(shù)值，得到不同分區(qū)的相應(yīng)值，并計(jì)算出各個(gè)分區(qū)氣象因子的變化趨勢。由式（7）和（8）計(jì)算出各個(gè)分區(qū)的氣象因子的相對變化率和對ET0的貢獻(xiàn)如表3所示。

表3 四川省不同分區(qū)氣象因子相對變化和對ET0的貢獻(xiàn) %

3.2.1 平均氣溫 45個(gè)氣象站點(diǎn)中有26個(gè)站點(diǎn)ET0對T的敏感程度達(dá)到中等，有19個(gè)站點(diǎn)ET0對T的敏感程度可以忽略。其中川西南山地ET0對T的敏感性大于其它3個(gè)區(qū)域。川西南山地的T呈下降趨勢，其它3個(gè)區(qū)域的T呈上升趨勢。川西北高原T增加22.03%對ET0的正貢獻(xiàn)最大，達(dá)到了1.10%，四川盆地、盆周山地T 上升1.88%和2.33%對ET0的正貢獻(xiàn)分別為0.11%，0.12%。川西南山地T 減少－2.90%對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)為－0.23%（表3）。

3.2.2 最高氣溫 四川省所有氣象站點(diǎn)ET0對Tmax的敏感程度都可以忽略。其中川西北高原和川西南山地ET0對Tmax的敏感性大于其它兩個(gè)區(qū)域。4個(gè)區(qū)域的Tmax都呈上升趨勢。川西北高原Tmax上升5.27%對ET0的正貢獻(xiàn)最大，達(dá)到了0.16%，四川盆地、盆周山地和川西南山地Tmax上升3.53%，6.14%，0.77%對 ET0的正貢獻(xiàn)分別為 0.07%，0.12%，0.02%（表3）。

3.2.3 最低氣溫 四川省45個(gè)氣象站點(diǎn)中除川西北高原的巴塘、道孚、馬爾康和盆周山地的仁和ET0對Tmin的敏感程度為中等外，其它站點(diǎn)ET0對Tmin的敏感程度可以忽略。其中川西北高原和川西南山地ET0對Tmin的敏感性大于其它兩個(gè)區(qū)域。川西南山地的Tmin呈下降趨勢，其它區(qū)域的Tmin呈上升趨勢。川西北高原、四川盆地和盆周山地Tmin上升39.20%，9.50%，18.70%對 ET0的正貢獻(xiàn)分別為1.57%，0.19%，0.56%。川西南山地 Tmin下降－5.80%對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)為－0.23%（表3）。

3.2.4 日照時(shí)數(shù) 四川省45個(gè)站點(diǎn)中，14個(gè)氣象站點(diǎn)ET0對n的敏感程度為中，1個(gè)氣象站點(diǎn)ET0對n的敏感程度可以忽略，其它站點(diǎn)ET0對n的敏感程度為高。其中川西南山地和川西北高原ET0對n的敏感性高于四川盆地和盆周山地。4個(gè)區(qū)域的n都呈減少趨勢，四川盆地、盆周山地、川西北高原和川西南 山 地 n 減 少 －30.66%，7.53%，－6.31%，－0.28%對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－5.52%，－1.43%，－0.13，－0.07%（表3）。

3.2.5 風(fēng)速 四川省45個(gè)站點(diǎn)中，除川西北高原的小金和新龍ET0對u的敏感程度為高，峨眉山ET0對u的敏感程度可以忽略外，其它站點(diǎn)ET0對u的敏感程度為中。川西南山地和川西北高原ET0對u的敏感性高于四川盆地和盆周山地。4個(gè)區(qū)域的u都呈下降趨勢，盆周山地、川西北高原、川西南山地和四川盆地u的下降－2.39%，－1.79%，－1.13%，－0.85%對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－2.39%，－1.79%，－1.31%，－0.85%（表3）。

3.2.6 相對濕度 四川省45個(gè)站點(diǎn)中，除川西北高原的康定和川西南山地的峨眉山ET0對RH的敏感程度為非常高外，其它站點(diǎn)ET0對RH的敏感程度為高。四川盆地和盆周山地ET0對RH的敏感性高于川西南山地和川西北高原。四個(gè)區(qū)域的RH都呈下降趨勢。四川盆地、盆周山地、川西北高原和川西南山地 RH 下降－3.29%，－1.21%，－1.48%，－1.51%對 ET0的正貢獻(xiàn)分別為2.34%，1.00%，0.84%，0.75%（表3）。

綜合各氣象因子對ET0的貢獻(xiàn)可以得出（表3），川西北高原n和u的下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－0.13%和－1.79%，T，Tmax，Tmin上升和 RH 下降對ET0的正貢獻(xiàn)分別為1.10%，0.16%，1.57%，0.75%，正貢獻(xiàn)超過負(fù)貢獻(xiàn)，使得ET0在這51年來呈上升趨勢，估計(jì)變化率為1.66%。Tmin上升對川西北高原ET0的正貢獻(xiàn)最大；四川盆地n和u的下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－5.52%和－0.85%。T，Tmax，Tmin上升和RH下降對ET0的正貢獻(xiàn)分別為0.11%，0.07%，0.19%和2.34%，負(fù)貢獻(xiàn)超過正貢獻(xiàn)，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，估計(jì)變化率為－3.66%。n下降對四川盆地ET0負(fù)貢獻(xiàn)最大；盆周山地n和u的下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－1.43%和－2.39%。T，Tmax，Tmin上升和RH 下降對 ET0的正貢獻(xiàn)分別為0.12%，0.12%，0.56%和1.00%，負(fù)貢獻(xiàn)超過正貢獻(xiàn)，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，估計(jì)變化率為－2.02%。風(fēng)速下降對盆周山地ET0的負(fù)貢獻(xiàn)最大；川西南山地T，Tmin，n和u的下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)分別為－0.23%，－0.23%，－0.07%，－1.31%，Tmax增加和 RH 減少對ET0的正貢獻(xiàn)分別為0.02%，0.84%，負(fù)貢獻(xiàn)超過正貢獻(xiàn)，使得ET0在這51年來呈下降趨勢，估計(jì)變化率為－0.97%。u下降對盆周山地ET0負(fù)貢獻(xiàn)最大；4個(gè)分區(qū)的ET0的估計(jì)變化率和ET0在這51年來的相對變化率基本一致。

4 結(jié)論

（1）近50年來整個(gè)四川省ET0呈下降趨勢。n和u的下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)超過了T，Tmax，Tmin上升以及相對濕度下降對ET0的正貢獻(xiàn)，使得ET0呈下降趨勢。日照時(shí)數(shù)下降是ET0下降的主要原因。

（2）川西北高原T，Tmax，Tmin上升以及相對濕度下降對ET0的正貢獻(xiàn)超過了u和n下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)，使得ET0在近50年來呈上升趨勢。其中Tmin上升是ET0上升的主要原因；四川盆地和盆周山地n和u下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)超過了T，Tmax，Tmin上升以及RH下降對ET0的正貢獻(xiàn)，使得ET0在近50年來呈下降趨勢。其中n減少和u下降分別是四川盆地和盆周山地ET0下降的主要原因；川西南山地T和Tmin，n，u下降對ET0的負(fù)貢獻(xiàn)超過了Tmax上升和RH下降對ET0的正貢獻(xiàn)，使得ET0在近50年來呈下降趨勢。其中u下降是川西南山地ET0下降的主要原因。

［1］ Allen R G，Perreira L S，Raes D，et al.Crop evapotranspiration.Guidelines for computing crop water requirements.FAO Irrigation and Drainage Paper 56［R］.FAO，Rome，1998，300：6541.

［2］ 卓瑪蘭草，劉普幸，張亞寧，等.甘肅黃土高原區(qū)潛在蒸散量時(shí)空變化與成因研究［J］.水土保持研究，2012，19（1）：70-76.

［3］ Peterson T V.Evaporation losing its strength［J］.Nature，1995，377：687-688.

［4］ Liu M，Shen Y，Zeng Y，Liu C M.Change trend of pan evaporation and its cause analysis over the past 50years in China ［J］.Acta Geographica Sinica，2009，64（3）：259-269.

［5］ Moonen A C，Ercoli L，Mariotti M，et al.Climate change in Italy indicated by agrometeorological indices over 122years［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2002，111（1）：13-27.

［6］ Roderick M L，Rotstayn L D，F(xiàn)arquhar G D，et al.On the attribution of changing pan evaporation［J］.Geophysical Research Letters，2007，34（17）：403-409.

［7］ Roderick M L，Graham D F.The cause of decreased pan evaporation over the past 50years［J］.Science，2002，298（15）：1410-1411.

［8］ Stanhill G，Cohen S.Global dimming：A review of the evidence for a widespread and significant reduction in global radiation with discussion of its probable causes and possible agricultural consequencesJ.Agricultural and Forest Meteorology，2001，107（4）：255-278.

［9］ Roderick M L，F(xiàn)arquhar G D.The cause of decreased pan evaporation over the past 50years［J］.Science，2002，298（5597）：1410-1411.

［10］ Qiu X，Liu C，Zeng Y.Changes of pan evaporation in the recent 40years over the Yellow River Basin ［J］.Journal of Natural Resources，2003，18（4）：437-442.

［11］ 楊貴羽，王知生，王浩，等.海河流域ET0演變規(guī)律及靈敏度分析［J］.水科學(xué)進(jìn)展.2009，20（3）：409-415.

［12］ Zhang Y，Liu C，Tang Y，et al.Trends in pan evaporation and reference and actual evapotranspiration across the Tibetan plateau［J］.Journal of Geophysical Research：Atmosp heres（1984—2012），2007，112（D12）：110.

［13］ Shen Y J，Liu C M，Liu M，et al.Change in pan evaporation over the past 50years in the arid region of China［J］.Hydrological Processes，2010，24：225-231.

［14］ Yin Y H，Wu S H，Chen G.Attribution analyses of potential evapotranspiration changes in China since the 1960s［J］.Theoretical and applied climatology，2010，101（1／2）：19-28.

［15］ 劉敏，沈彥俊，曾燕，等.近50年中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢及原因［J］.地理學(xué)報(bào)，2009，64（3）：259-269.

［16］ Lenhart T，Eckhardt K，F(xiàn)ohrer N，et al.Comparison of two different approaches of sensitivity analysis［J］.Physics and Chemistry of the Earth，2002，27（9）：645-654.