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        近50年來四川省潛在蒸散量變化成因研究

        2014-12-21 08:03:54璐,梁
        水土保持研究 2014年4期
        關(guān)鍵詞:趨勢(shì)

        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(píng)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(duì)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(shì) 。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(shì)。對(duì)水資源相對(duì)豐富的西南地區(qū)ET0的變化趨勢(shì)及其成因研究較少。本文主要針對(duì)氣候相對(duì)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(shì)及成因進(jìn)行研究。

        1 研究區(qū)域和資料

        1.1 研究區(qū)域

        四川省(92°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(shì)三大階梯中的第一級(jí)和第二級(jí),即處于第一級(jí)青藏高原和第二級(jí)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(cè)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(duì)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(cè)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(shì)。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(shì)是否顯著。公式如下:

        式中:S——序列所有對(duì)偶觀測(cè)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(shì),則│M│>Mα/2。M值為正,表明具有上升趨勢(shì);M值為負(fù),則意味著下降的趨勢(shì)。

        2.3 變化趨勢(shì)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(shì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)值的大小表明ET0的變化對(duì)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(píng)估敏感性,Lenhart等[16]將敏感系數(shù)分為4個(gè)等級(jí),見表1。

        表1 敏感系數(shù)等級(jí)

        2.4.2 氣象因子對(duì)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(duì)變化率相乘,得到由此因子引起的ET0的變化,即該因子對(duì)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(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率;Svi——vi的敏感系數(shù);RCvi——vi的多年相對(duì)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(duì)ET0變化的總貢獻(xiàn),公式為:

        式中:ConET0——ET0的估計(jì)相對(duì)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(duì)濕度,風(fēng)速,日照時(shí)數(shù)對(duì)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(shì),石渠、紅原和松潘呈上升趨勢(shì)外,其它的站點(diǎn)都呈下降趨勢(shì);ET0在四川盆地除成都、綿陽和達(dá)縣呈上升趨勢(shì)外,其它的站點(diǎn)呈下降趨勢(shì);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(shì)。ET0在川西南山地區(qū)雷波、昭覺、會(huì)理和仁和呈上升趨勢(shì),其它站點(diǎn)都呈下降趨勢(shì)。45個(gè)站點(diǎn)中ET0在3個(gè)站點(diǎn)呈顯著上升趨勢(shì),11個(gè)站點(diǎn)呈上升趨勢(shì),14個(gè)站點(diǎn)呈顯著下降趨勢(shì),17個(gè)站點(diǎn)呈下降趨勢(shì)。平均所有站點(diǎn)的ET0得到整個(gè)四川省的ET0,通過趨勢(shì)分析得出整個(gè)四川省的ET0呈下降趨勢(shì),趨勢(shì)變化率為-0.0003,相對(duì)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(shì)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(duì)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(duì)RH的敏感系數(shù)為-0.62,敏感程度達(dá)到高;對(duì)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(duì)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(shì),而n,u,RH呈下降趨勢(shì)。n和u下降-8.85%,-14.13%,對(duì)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(duì)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(shì),貢獻(xiàn)率為-1.23%,這與ET0在近50年來的相對(duì)變化率為-0.69%的變化趨勢(shì)基本一致。

        表2 四川省各氣象因子敏感系數(shù)、相對(duì)變化和對(duì)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(duì)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(duì)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(shì)。由式(7)和(8)計(jì)算出各個(gè)分區(qū)的氣象因子的相對(duì)變化率和對(duì)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(duì)變化和對(duì)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(duì)T的敏感程度達(dá)到中等,有19個(gè)站點(diǎn)ET0對(duì)T的敏感程度可以忽略。其中川西南山地ET0對(duì)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(shì),其它3個(gè)區(qū)域的T呈上升趨勢(shì)。川西北高原T增加22.03%對(duì)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(duì)ET0的正貢獻(xiàn)分別為0.11%,0.12%。川西南山地T 減少-2.90%對(duì)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(duì)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(duì)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(shì)。川西北高原Tmax上升5.27%對(duì)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(duì) 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(duì)Tmin的敏感程度為中等外,其它站點(diǎn)ET0對(duì)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(duì)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(shì),其它區(qū)域的Tmin呈上升趨勢(shì)。川西北高原、四川盆地和盆周山地Tmin上升39.20%,9.50%,18.70%對(duì) 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(duì)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(duì)n的敏感程度為中,1個(gè)氣象站點(diǎn)ET0對(duì)n的敏感程度可以忽略,其它站點(diǎn)ET0對(duì)n的敏感程度為高。其中川西南山地和川西北高原ET0對(duì)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(shì),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(duì)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(duì)u的敏感程度為高,峨眉山ET0對(duì)u的敏感程度可以忽略外,其它站點(diǎn)ET0對(duì)u的敏感程度為中。川西南山地和川西北高原ET0對(duì)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(shì),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(duì)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(duì)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(duì)RH的敏感程度為非常高外,其它站點(diǎn)ET0對(duì)RH的敏感程度為高。四川盆地和盆周山地ET0對(duì)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(shì)。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(duì) 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(duì)ET0的貢獻(xiàn)可以得出(表3),川西北高原n和u的下降對(duì)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(duì)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(shì),估計(jì)變化率為1.66%。Tmin上升對(duì)川西北高原ET0的正貢獻(xiàn)最大;四川盆地n和u的下降對(duì)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(duì)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(shì),估計(jì)變化率為-3.66%。n下降對(duì)四川盆地ET0負(fù)貢獻(xiàn)最大;盆周山地n和u的下降對(duì)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(duì) 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(shì),估計(jì)變化率為-2.02%。風(fēng)速下降對(duì)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(duì)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(duì)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(shì),估計(jì)變化率為-0.97%。u下降對(duì)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(duì)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(shì)。n和u的下降對(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn)超過了T,Tmax,Tmin上升以及相對(duì)濕度下降對(duì)ET0的正貢獻(xiàn),使得ET0呈下降趨勢(shì)。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(duì)濕度下降對(duì)ET0的正貢獻(xiàn)超過了u和n下降對(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn),使得ET0在近50年來呈上升趨勢(shì)。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(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn)超過了T,Tmax,Tmin上升以及RH下降對(duì)ET0的正貢獻(xiàn),使得ET0在近50年來呈下降趨勢(shì)。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(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn)超過了Tmax上升和RH下降對(duì)ET0的正貢獻(xiàn),使得ET0在近50年來呈下降趨勢(shì)。其中u下降是川西南山地ET0下降的主要原因。

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