魯向暉，白　樺，穆興民，楊文利

(1.南昌工程學(xué)院水利與生態(tài)工程學(xué)院，江西 南昌　330099；2.中國科學(xué)院教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心，陜西 楊凌　712100)

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江西省潛在蒸發(fā)量變化規(guī)律及“蒸發(fā)悖論”成因分析

魯向暉1,2，白樺1，2，穆興民2①，楊文利1

(1.南昌工程學(xué)院水利與生態(tài)工程學(xué)院，江西 南昌330099；2.中國科學(xué)院教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心，陜西 楊凌712100)

摘要：為分析過去55 a江西省潛在蒸發(fā)量的變化趨勢，驗證是否存在“蒸發(fā)悖論”及原因，根據(jù)江西省15個國家氣象站1957—2011年的逐月氣象資料，選取Penman-Monteith公式計算潛在蒸散量(ET0)，結(jié)合空間插值和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析ET0時空變化規(guī)律，對Penman-Monteith公式各自變量求偏導(dǎo)，以全微分和各自變量的偏導(dǎo)系數(shù)分別定量衡量ET0變化的成因和對各自變量的敏感性。結(jié)果表明，江西省年ET0自1970年起顯著減少，氣溫顯著上升，形成“蒸發(fā)悖論”，1970年后潛在蒸發(fā)量的年均值、汛期均值、非汛期均值相對之前分別減少0.20、0.10和0.31 mm·d-1，其中日照時數(shù)和平均風(fēng)速減少分別引起年、汛期、非汛期ET0減少0.19和0.04、0.13和0.03、0.25和0.04 mm·d-1，且ET0對日照時數(shù)和平均風(fēng)速的偏導(dǎo)數(shù)最大。分析認為江西省ET0和氣溫的差異性變化規(guī)律主要是由日照時數(shù)和平均風(fēng)速引起的。

關(guān)鍵詞：蒸發(fā)能力；蒸發(fā)悖論；敏感性分析；Penman-Monteith公式

潛在蒸發(fā)量(ET0)可有效表征蒸發(fā)能力和能量,蒸發(fā)能力的變化會引發(fā)水文循環(huán)系統(tǒng)改變,在特殊水文時段甚至?xí)蔀橹饕刂埔蛩卣T發(fā)干旱、霧霾等災(zāi)害。分析蒸發(fā)能力的變化,解釋其變化成因,可從氣象角度預(yù)警災(zāi)害的發(fā)生。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)在第5次報告中指出,1880—2012年間全球氣溫升高0.85 ℃[1],潛在蒸發(fā)量也將隨著氣候變暖而發(fā)生變化,其變化趨勢必將對區(qū)域水文循環(huán)系統(tǒng)的改變產(chǎn)生影響。因此,研究區(qū)域ET0的變化規(guī)律對于預(yù)測氣象干旱、合理利用水資源可提供較強的理論支撐。在全球氣候變暖的背景下,大多數(shù)研究表明ET0呈現(xiàn)下降趨勢,存在“蒸發(fā)悖論”(evaporation paradox)[2-4]?！罢舭l(fā)悖論”最早由MICHAEL等[5]提出,已在世界多個地方得到驗證[6-10]。江西省屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),水資源總量充足,但近年來季節(jié)性干旱頻發(fā),伏秋季降水隨著主汛期結(jié)束逐漸減少,蒸發(fā)成為控制該時段水分運移過程的要素,而位于南方紅壤丘陵區(qū)中心的江西省是否存在“蒸發(fā)悖論”尚鮮見研究。采用江西省1957—2011年的逐月氣象資料,依據(jù)Penman-Monteith公式[11]計算月ET0,并以泰森多邊形法計算江西省平均逐月ET0時間序列,利用克里格插值和時間序列分析方法揭示氣象要素、ET0的時空變化規(guī)律,結(jié)合氣溫和ET0的趨勢分析是否存在“蒸發(fā)悖論”;衡量ET0突變點前后的數(shù)值變化,利用Penman-Monteith公式推求ET0變化量的全微分方程,計算各氣象要素對ET0變化的貢獻,并以各氣象要素對應(yīng)偏微分系數(shù)表征其對ET0變化的敏感程度。研究成果可為江西省氣象災(zāi)害防控提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1材料與方法

1.1研究區(qū)概況

江西省地處中亞熱帶溫暖濕潤季風(fēng)氣候區(qū),氣候溫和,年均溫約16.3～19.5 ℃,冬暖夏熱,年無霜期240～307 d,活動積溫5 000～6 000 ℃,利于水稻生長,是我國主要的糧食主產(chǎn)區(qū);年降水量1 341～1 943 mm,是我國多雨省區(qū)之一,地區(qū)分布呈南多北少、東多西少、山區(qū)多盆地少，降水年際變化很大,季節(jié)分配不均,旱澇災(zāi)害頻繁。水資源豐富,全省河川多年平均徑流總量為1 385億m3,徑流總量居全國第7位,地下水天然資源多年平均值為212億m3以上。地形南高北低,以丘陵山地為主,盆地、谷地廣布,江湖眾多。地帶性土壤為紅壤和黃壤,植被以常綠闊葉林為主,具有典型的亞熱帶森林植物群落。

1.2數(shù)據(jù)來源

采用江西省15個國家氣象站1957—2011年的逐月氣象資料,資料來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn),站點分布見圖1。利用Penman-Monteith公式計算ET0,結(jié)合空間插值和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析ET0時空變化規(guī)律,對Penman-Monteith公式各自變量求偏導(dǎo),以全微分和各自變量的偏導(dǎo)系數(shù)分別定量衡量ET0變化的成因和對各自變量的敏感性。

圖1　江西省國家氣象站分布示意

1.3計算方法

1.3.1潛在蒸發(fā)量的計算及敏感性分析

潛在蒸發(fā)量本質(zhì)上是關(guān)于風(fēng)速、平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、日照時數(shù)和相對濕度的函數(shù),即:

ET0=f(T，Tmax，Tmin，v，N，HR)。

(1)

式(1)中,ET0為潛在蒸發(fā)量,mm·d-1;T為年平均溫度,℃;Tmax為年平均最高氣溫,℃;Tmin為年平均最低氣溫,℃;v為年平均風(fēng)速,m·s-1;N為日平均日照時數(shù),h;HR為年平均相對濕度,%。

根據(jù)ET0對平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、風(fēng)速、日照時數(shù)、相對濕度求偏導(dǎo),轉(zhuǎn)化為偏微分方程,即:

(2)

式(2)中,每一項Δ分別為對應(yīng)氣象要素突變前期與突變后期的變化值。式(2)右側(cè)各變量偏微分系數(shù)的絕對值越大,表明該氣象要素對ET0越敏感,即對ET0變化的影響越大。

1.3.2分析方法

采用的數(shù)據(jù)分析方法主要包括Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗法、Pettitt突變點檢驗及回歸分析法。采用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗法分析氣候要素長期變化趨勢,可以事先不必假定數(shù)據(jù)的分布特征;Pettitt法是直接利用秩序列來檢測突變點的分析方法;回歸分析是確定2種或2種以上變量之間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。

2結(jié)果與分析

2.1江西省年ET0的空間變化

基于江西省15個國家氣象站的月氣象資料(月降水量、日最高氣溫、日最低氣溫、日大氣壓力、日相對濕度、日照時數(shù)),采用Penman-Monteith公式和泰森多邊形法(圖1)計算各站和江西省年ET0、氣象要素年時間序列。經(jīng)Kolmogorov-Smirnov方法[12]驗證,各站多年平均ET0符合正態(tài)分布,采用普通克里格插值方法繪制江西省多年平均ET0等值線(圖2)。由圖2可見,江西省多年平均日ET0在2.57～3.17 mm之間變化,自西北向東南遞增,最大和最小值分別位于贛縣和廬山附近。

圖2　江西省多年平均潛在蒸發(fā)量(ET0)等值線圖

采用線性回歸法分析江西省15個國家氣象站ET0的變化趨勢(表1),可以發(fā)現(xiàn),14個氣象站的年ET0呈下降趨勢,占總站數(shù)的93.33%;9個氣象站的下降趨勢通過α=0.05的顯著性檢驗,占總站數(shù)的60%。年平均日ET0高值區(qū)分布在江西省北部偏東、中部偏東以及贛南大部分地區(qū),其下降趨勢顯著;北部鄱陽湖周邊地區(qū)為相對低值地區(qū),下降趨勢不明顯。

2.2江西省年ET0及氣象要素的年際變化

基于江西省年ET0及其相關(guān)氣象要素年時間序列,采用線性回歸方法分析其趨勢,選定顯著性水平α=0.05對回歸方程的相關(guān)系數(shù)進行檢驗(表2)。由表2可知,年平均、最高及最低氣溫呈顯著上升趨勢,年ET0、年平均風(fēng)速和年均日照時數(shù)呈現(xiàn)顯著下降趨勢,年降水量、年平均氣壓無明顯變化趨勢。由年ET0與氣象要素之間的關(guān)系可知,年ET0的減小趨勢主要是由年均日照時數(shù)和風(fēng)速的減小引起的。

表1江西省各氣象站潛在蒸發(fā)量變化趨勢

Table 1Trends of the variation ofET0at the meteorological stations of Jiangxi Province

區(qū)域氣象站線性回歸方程樣本數(shù)顯著性贛北樟樹y=-0.0063x+15.32655--宜春y=-0.0038x+10.31455--修水y=-0.0003x+3.193755NS玉山y(tǒng)=-0.0020x+6.972955NS廬山y(tǒng)=-0.0010x+4.608955NS景德鎮(zhèn)y=-0.0040x+10.95355--貴溪y=-0.0075x+17.97155--南昌y=-0.0036x+10.16455NS波陽y=-0.0061x+15.22855--贛中南城y=-0.0003x+3.710955NS廣昌y=-0.0051x+12.95555--吉安y=-0.0071x+17.03855--遂川y=0.0002x+2.664155NS贛南尋烏y=-0.0032x+9.294155--贛縣y=-0.0034x+9.967455--

--表示顯著下降趨勢;NS表示變化趨勢不顯著。x和y分別表示時間序列及對應(yīng)年潛在蒸發(fā)量。

表2江西省年潛在蒸發(fā)量與相關(guān)氣象要素的變化趨勢

Table 2Variation trends of annualET0and related meteorological factors in Jiangxi Province

氣象要素線性回歸方程 樣本數(shù)顯著性年平均降水量y=1.281x-910.655NS年平均氣溫y=0.015x-12.9555++年平均風(fēng)速y=-0.017x+37.4155--年平均日照時數(shù)y=-5.579x+1281455--年平均水汽壓y=0.371x+136755NS年平均相對濕度y=-0.042x+162.755--年平均最高氣溫y=0.011x-0.16555++年平均最低氣溫y=0.019x-24.5655++年平均潛在蒸發(fā)量y=-0.003x+3.04255--

--表示顯著下降趨勢;++表示顯著上升趨勢;NS表示變化趨勢不顯著。x和y分別表示時間序列及所在行對應(yīng)的各年氣象要素值。

根據(jù)江西省年ET0序列,采用Pettitt法和Morlet小波分析(顯著性水平均取0.05)檢驗該序列的突變點和主周期(圖3～4)。由圖3～4可知,江西省年ET0突變點發(fā)生在1971年,自1971年起顯著減小,江西省年潛在蒸發(fā)量第1主周期為30 a,第2主周期為18 a。

2.3江西省“蒸發(fā)悖論”的成因分析

2002年,MICHAEL等[5]將蒸發(fā)量變化的預(yù)期值與觀測值相悖稱為“蒸發(fā)悖論”。前文分析結(jié)果表明,江西省存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象,與國內(nèi)外當(dāng)前已有的研究結(jié)論[13-14]一致,與中國的總體規(guī)律[15]相符。由ET0的計算函數(shù)可以看出,影響ET0的因子主要包括最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對濕度、平均風(fēng)速和日照時數(shù)等,每一個因子的變化或多個因子的相互作用都會使ET0產(chǎn)生變化,但各氣象因子之間的相互作用及影響復(fù)雜。因此,根據(jù)1957—2011年的氣象數(shù)據(jù)資料及突變點分析結(jié)果,計算各氣象要素對ET0的貢獻量(表3)。表3顯示,日照時數(shù)和平均風(fēng)速的變化與ET0的變化呈正相關(guān)關(guān)系,氣溫和相對濕度的變化與ET0的變化呈負相關(guān)關(guān)系,日照時數(shù)對江西省年均ET0變化的貢獻率最大(93.76%)。

圖3　江西省年潛在蒸發(fā)量序列的Pettitt檢驗

圖4　江西省年潛在蒸發(fā)量序列小波系數(shù)時頻分布

表3各氣象要素貢獻量

Table 3Contribution of various meteorological elements

項目平均最低氣溫/℃平均最高氣溫/℃平均相對濕度/%平均風(fēng)速/(m·s-1)日照時數(shù)/h平均溫度/℃ET0/(mm·d-1)突變前期15.3323.7079.342.465.0319.513.08突變后期15.6623.7278.802.064.5319.692.87平均值14.1922.4478.032.174.7918.312.97Δ(后-前)0.330.02-0.54-0.40-0.490.18-0.20?f/?x1)0.01630.0256-0.03060.10140.38420.0306貢獻量1)0.00540.00050.0164-0.0404-0.18920.0054-0.20貢獻率1)-2.68%-0.26%-8.15%20.01%93.76%-2.67%100%

Δ(后-前)為各氣象要素突變點后相對之前的變化量;?f/?x為年潛在蒸發(fā)量相對于所在列氣象要素年統(tǒng)計值偏導(dǎo)數(shù)的多年均值。1)無量綱。

利用Mann-Kendall突變點檢驗方法對江西省1957—2011年年平均日照時數(shù)時間序列突變點及顯著程度進行分析(圖5),江西省年平均日照時數(shù)呈顯著下降趨勢,突變點發(fā)生在1976年,與ET0的突變時間較為接近。對江西省15個國家氣象站點多年平均日照時數(shù)變化趨勢進行分析,ET0突變前期(1957—1970年)和突變后期(1971—2011年)全省日照時數(shù)的變化量等值線圖(圖6)顯示,江西省大部分地區(qū)日照時數(shù)近年來都呈減少趨勢,日照時數(shù)相對高值區(qū)主要集中在贛北和贛南地區(qū),并且由贛北、贛南地區(qū)向贛中地區(qū)發(fā)展,贛北地區(qū)日照時數(shù)變化最為明顯。日照時數(shù)減少導(dǎo)致地球表面接受到的太陽輻射下降,進而會導(dǎo)致蒸發(fā)所需的潛熱通量減少,這也證實了日照時數(shù)的減少是ET0降低的主導(dǎo)因素。

UF和UB分別代表正向和逆向統(tǒng)計值。

為了檢驗結(jié)果一致性,將1957—2011年氣象數(shù)據(jù)資料按照汛期(4—6月)、非汛期(7—次年3月)分類,根據(jù)突變分析結(jié)果,分別計算各個氣象要素對ET0的貢獻量,計算結(jié)果見表4～5。

圖6　江西省多年平均日照時數(shù)變化量(ΔN)(1971年前后)等值線圖

表4汛期各氣象要素貢獻量

Table 4Contributions of various meteorological elements in flood seasons

項目 平均最低氣溫/℃平均最高氣溫/℃平均相對濕度/%平均風(fēng)速/(m·s-1)日照時數(shù)/h平均溫度/℃ET0/(mm·d-1)突變前期18.0626.0081.682.384.6422.033.009突變后期18.4426.3680.442.064.3322.402.913平均值18.2526.1881.062.224.4822.212.96Δ(后-前)0.380.37-1.23-0.32-0.310.37-0.10?f/?x1)0.01560.0238-0.03450.10750.41260.0241貢獻量1)0.00590.00870.0425-0.0341-0.12980.009-0.10貢獻率1)-6.05%-8.91%-43.48%34.89%132.73%-9.18%100%

Δ(后-前)為各氣象要素突變點后相對之前的變化量;?f/?x為年潛在蒸發(fā)量相對于所在列氣象要素年統(tǒng)計值偏導(dǎo)數(shù)的多年均值。1)無量綱。

表5非汛期各氣象要素貢獻量

Table 5Contributions of various meteorological elements in non-flood seasons

項目 平均最低氣溫/℃平均最高氣溫/℃平均相對濕度/%平均風(fēng)速/(m·s-1)日照時數(shù)/h平均溫度/℃ET0/(mm·d-1)突變前期12.6021.4077.002.545.4117.003.11突變后期12.8821.0877.162.064.7416.982.80平均值12.7421.2477.082.305.0816.992.96Δ(后-前)0.28-0.320.16-0.48-0.67-0.02-0.31?f/?x1)0.01710.0275-0.03100.09020.37920.0337貢獻量1)0.0049-0.0089-0.0049-0.0432-0.2542-0.0007-0.31貢獻率1)-1.59%2.91%1.59%14.08%82.79%0.22%100%

Δ(后-前)為各氣象要素突變點后相對之前的變化量;?f/?x為年潛在蒸發(fā)量相對于所在列氣象要素年統(tǒng)計值偏導(dǎo)數(shù)的多年均值。1)無量綱。

從上述分析可知,江西省在汛期和非汛期均存在“蒸發(fā)悖論”,且“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象在非汛期表現(xiàn)更明顯。全年平均、汛期和非汛期3個時期的分析結(jié)果均表明,風(fēng)速、日照時數(shù)改變與潛在蒸發(fā)量變化呈正相關(guān)關(guān)系,這些氣候要素的減小將會使?jié)撛谡舭l(fā)量減小。全年風(fēng)速和日照時數(shù)對潛在蒸發(fā)量變化的貢獻量分別為-0.040 4和-0.189 2;汛期風(fēng)速和日照時數(shù)的貢獻量分別為-0.034 1和-0.129 8;非汛期風(fēng)速和日照時數(shù)的貢獻量分別為-0.042 3和-0.254 2。可見,日照時數(shù)和風(fēng)速為潛在蒸發(fā)量的主導(dǎo)因素,其中日照時數(shù)是最主要的因素。

3結(jié)論與討論

1957—2011年,江西省氣溫上升趨勢顯著,年平均風(fēng)速與年均日照時數(shù)呈現(xiàn)顯著下降趨勢,年降水量、年平均氣壓無明顯變化趨勢。江西省年平均氣溫自1970年起顯著上升,ET0顯著減少,存在“蒸發(fā)悖論”。不管是年尺度還是汛期及非汛期,“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象均存在,且在非汛期表現(xiàn)更明顯。日照時數(shù)和平均風(fēng)速的變化是導(dǎo)致江西省“蒸發(fā)悖論”存在的主要原因。

在全球氣候變化背景下,近年來江西省干旱頻發(fā),時間延長,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴重影響。潛在蒸發(fā)量是確定作物需水量的主要參數(shù),氣候變化對潛在蒸發(fā)量的影響十分復(fù)雜,雖然筆者研究認為影響潛在蒸發(fā)量下降的主要因素是日照時數(shù)和平均風(fēng)速的變化,但隨著人類活動影響的不斷增強,對潛在蒸發(fā)量產(chǎn)生影響的其他不確定因素還有很多。因此,深入研究潛在蒸發(fā)量的內(nèi)在影響機理，是解釋區(qū)域極端氣候變化的需求,是未來氣候變化中需要深入研究的方面。

參考文獻：

[1]IPCC.政府間氣候變化專門委員會第五次評估報告第一工作組報告:氣候變化2013:自然科學(xué)基礎(chǔ)[M].劍橋，英國：劍橋大學(xué)出版社，2013：3.

[2]馬雪寧,張明軍,王圣杰,等.“蒸發(fā)悖論”在黃河流域的探討[J].地理學(xué)報,2012,67(5):645-656.

[3]李敏敏,延軍平.“蒸發(fā)悖論”在北方農(nóng)牧交錯帶的探討[J].資源科學(xué),2013,35(11):2298-2307.

[4]蔣沖,王飛,劉思潔,等.“蒸發(fā)悖論”在秦嶺南北地區(qū)的探討[J].生態(tài)學(xué)報,2013,33(3):844-855.

[5]MICHAEL L R,GRAHAM D F.The Cause of Decreased Pan Evaporation Over the Past 50 Years[J].Science,2002,298(15):1410-1411.

[6]MICHAEL L R,GRAHAM D F.Changes in Australian Pan Evaporation From 1970 to 2002[J].International Journal of Climatology,2004,24(9):1077-1090.

[7]MOONEN A C,ERCOIL L,MARIOTTI M,etal.Climate Change in Italy Indicated by Agrometeorological Indices Over 122 Years[J].Agricultural and Forest Meteorology,2002,111(1):13-27.

[8]TEBAKARI T,JUNICHI Y,SUVANPIMOL C.Time-Space Trend Analysis in Pan Evaporation Over Kingdom of Thailand[J].Journal of Hydrologic Engineering,2005,10(3):205-215.

[9]BURN D H,HESCH N M.Trends in Evaporation for the Canadian Prairies[J].Journal of Hydrology,2007,336(1/2):61-73.

[10]HUANG H,HAN Y,CAO M,etal.Spatiotemporal Characteristics of Evapotranspiration Paradox and Impact Factors in China in the Period of 1960-2013[J].Advances in Meteorology,2015(4):1-10.

[11]MONTEITH J L.Environmental Control of Plant Growth[M].New York，USA:Academic Press,1963:95-112.

[12]RICHARD K M,MORLET J,ALEXANDRE G.Analysis of Sound Patterns Through Wavelet Transforms[J].International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,1987,1(2):273-302.

[13]MCVICAR T R,RODERICK M L,DONOHUE R J,etal.Global Review and Synthesis of Trends in Observed Terrestrial Near-Surface Wind Speeds:Implications for Evaporation[J].Journal of Hydrology,2012,416(1):182-205.

[14]韓松俊,王少麗,楊大文.農(nóng)業(yè)活動對中國區(qū)域“蒸發(fā)悖論”規(guī)律的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(10):1-8.

[15]叢振濤,倪廣恒,楊大文,等.“蒸發(fā)悖論”在中國的規(guī)律分析[J].水科學(xué)進展,2008,19(2):147-152.

(責(zé)任編輯： 許素)

收稿日期：2015-06-03

基金項目：國家自然科學(xué)基金(31360175)；江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(GJJ151123)；江西省水利廳科技項目(KT201213，KT201540)

通信作者①E-mail: xmmu@ms.iswc.ac.cn

中圖分類號：P426.2

文獻標志碼：A

文章編號：1673-4831(2016)04-0552-06

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.04.006

作者簡介：魯向暉(1976—),男,陜西臨潼人,講師,博士,主要研究方向為水土流失防治與氣候變化。E-mail: xianghuilu@nit.edu.cn

Trends of Potential Evapotranspiration in Jiangxi Province and Formation of Evaporation Paradox.

LU Xiang-hui1,2, BAI Hua1，2, MU Xing-min2, YANG Wen-li1

(1.College of Water and Ecology Engineering, Nanchang Institute of Technology, Nanchang 330099, China;2.Soil and Water Conservation and Ecological Environment Research Center, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Education, Yangling 712100, China)

Abstract:In order to analyze potential evapotranspiration in the past 55 years for trend of its variation and validate whether and how "evaporation paradox"existed in Jiangxi Province, monthly meteorological data of the years of 1957-2011 were gathered from 15 national-level meteorological observatories in Jiangxi Province. On such a basis, potential evapotranspiration (ET0) was calculated with the Penman-Monteith formula for analysis of spatio-temporal variation rule of ET0with the spatial interpolation and data mining technology, partial derivatives of each variable of the Penman-Monteith formula derived, and causes of the ET0variation and their sensitivities to each variable quantitated with the help of total differential and partial derivative coefficient of each variable. Results show that since 1970 annual mean ET0in Jiangxi Province had been declining significantly, while temperature there rising remarkably, thus forming obvious “evaporation paradox”. Mean potential evaporation of a year, the flood season and the non-flood season was 0.20, 0.10 and 0.31 mm·d-1, respectively, lower in the years after 1970 than in the years before that. Especially the decrease in sunshine hour and mean wind velocity caused the three indices to fall by 0.19 and 0.04, 0.25 and 0.04, 0.25 and 0.04 mm·d-1, respectively. Meanwhile, the partial derivative of ET0was the biggest to sunshine hour and mean wind velocity. Analysis in the study demonstrates that the rules of variation of ET0and temperature in Jiangxi Province was mainly determined by duration of sunshine hour and mean wind velocity.

Key words:evaporation power; evaporation paradox; sensitivity analysis; Penman-Monteith formula