呂曉蓉，王學(xué)雷

(1.中國(guó)科學(xué)院 測(cè)量與地球物理研究所，武漢 430077；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430077)

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湖北省潛在蒸散量的時(shí)空變化及其影響因子分析

呂曉蓉1，2，王學(xué)雷1，3*

(1.中國(guó)科學(xué)院 測(cè)量與地球物理研究所，武漢 430077；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430077)

潛在蒸散量是水平衡的重要分量、水循環(huán)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)機(jī)制，一定程度上代表著區(qū)域的蒸散發(fā)能力，區(qū)域潛在蒸散量的變化將對(duì)其水生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生復(fù)雜的影響.該文利用湖北省17個(gè)氣象站1982年～2012年的地面氣象觀測(cè)資料，使用Matlab提取逐日的平均氣溫、最高溫、最低溫、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、降水量等氣象指標(biāo)，根據(jù)Penman-Monteith模型計(jì)算了湖北省31 a間的潛在蒸散量.并利用ArcGIS進(jìn)行空間插值，分析其空間特征.最后通過(guò)主成分分析方法對(duì)湖北省潛在蒸散發(fā)的影響因子進(jìn)行分析.研究發(fā)現(xiàn)31 a間湖北省的潛在蒸散量呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)；從季節(jié)變化上看，春季和夏季上升最為明顯，冬季上升不明顯；從區(qū)域差異上看，其中鄂北地區(qū)潛在蒸散量明顯大于省內(nèi)其他區(qū)域；主成分分析發(fā)現(xiàn)年均溫是區(qū)域蒸散發(fā)的主要影響因子，風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和降水量對(duì)其影響不顯著.

潛在蒸散量； Penman-Monteith模型； 空間插值； 主成分分析

蒸散是陸地水循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，是水分消耗的重要途徑，也是影響區(qū)域水量平衡的活躍因子[1-2].在全球氣候變化的大背景下，不同區(qū)域潛在蒸散發(fā)的時(shí)空變化日益成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn)[3].湖北省位于長(zhǎng)江中游地區(qū)，處于中國(guó)地勢(shì)第二級(jí)階梯向第三級(jí)階梯過(guò)度的區(qū)域，同時(shí)也處于南北氣候的過(guò)度帶，擁有山地、平原和丘陵3種地形.由于區(qū)域地理環(huán)境和氣候因子的不同，導(dǎo)致區(qū)域的潛在蒸散發(fā)能力具有很大的不確定性[4].因此，研究湖北省區(qū)域潛在蒸散量的變化特征及其影響因子對(duì)于合理的分配和利用水資源有重要意義；另外，由于氣象站點(diǎn)和觀測(cè)要素有限，實(shí)際蒸散發(fā)觀測(cè)數(shù)據(jù)量有限，探討多種潛在蒸散量的推算方法對(duì)地區(qū)水資源的評(píng)價(jià)和氣候變化影響研究具有重要的實(shí)踐意義[5-6].

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文利用湖北省17個(gè)氣象站點(diǎn)1982年～2012年逐日的平均氣溫、最高溫、最低溫、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、降水量等地面氣象觀測(cè)資料進(jìn)行分析.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制并做基本處理，進(jìn)行單位換算使其與公式中的單位一致.氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心；太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)來(lái)源于NASA美國(guó)太空總署氣象數(shù)據(jù)庫(kù).對(duì)于個(gè)別缺測(cè)值，用天氣發(fā)生器CLIGEN模擬得到.CLIGEN天氣發(fā)生器是 WEPP土壤侵蝕模型的組成模塊之一，用于模型預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)以及天氣數(shù)據(jù)缺測(cè)時(shí)生成模擬天氣數(shù)據(jù)[7].

1.2 研究方法

本文主要用到聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)推薦基于氣象要素的Penman-Monteith公式來(lái)計(jì)算作物潛在蒸散發(fā)；運(yùn)用ArcGIS 10.2選取普通克里金插值方法，對(duì)各站點(diǎn)1982年～2012年湖北省年均潛在蒸散發(fā)進(jìn)行插值空間插值；運(yùn)用主成分分析方法對(duì)湖北省潛在蒸散發(fā)的影響因子進(jìn)行分析.

聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)推薦基于氣象要素的Penman-Monteith公式主要用于計(jì)算作物蒸騰、水面蒸發(fā)和大氣蒸發(fā)，只需要輸入易于測(cè)定的氣候變量即可，包括溫度、水汽壓、風(fēng)速、凈輻射等[8-10].Penman-Monteith公式較全面的考慮了影響蒸散的各種因素，近年來(lái)越來(lái)越多的學(xué)者將該模型應(yīng)用到了生態(tài)學(xué)、農(nóng)學(xué)、氣象學(xué)和地理學(xué)中，很多應(yīng)用取得了不錯(cuò)的效果.本文采用Penman-Monteith公式計(jì)算了湖北省的潛在蒸散發(fā)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)湖北蒸散發(fā)的時(shí)空變化趨勢(shì)和其影響因素作出了分析.

時(shí)空克里金插值也稱空間局部估計(jì)或空間局部插值，是在變異函數(shù)理論及結(jié)構(gòu)分析基礎(chǔ)上構(gòu)建的一種空間數(shù)據(jù)插值方法.克里金插值的實(shí)質(zhì)是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和半變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對(duì)未采樣點(diǎn)的區(qū)域化變量值進(jìn)行線性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)[11].常用的有簡(jiǎn)單克里金、普通克里金、泛克里金等插值方法.許多地理要素在空間或時(shí)間上表現(xiàn)出一定的相關(guān)性，即近距離的樣本測(cè)量值之間的相似度往往比遠(yuǎn)距離的測(cè)量值之間更高.克里金插值方法正是基于隨機(jī)變量在空間或時(shí)間上的相關(guān)結(jié)構(gòu)而建立的.

主成分分析方法是一種用于提取多個(gè)變量潛在公因子的方法，它是從眾多可觀測(cè)的變量當(dāng)中抽取少數(shù)或幾個(gè)潛在的公因子，并使這些公因子能最大程度的概括和解釋原有變量所表達(dá)的信息，從而揭示原事物的本質(zhì)[12-14].可以有效地實(shí)現(xiàn)降維達(dá)到簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的目的.

2 建模與分析

2.1 Penman-Monteith公式

計(jì)算潛在蒸散發(fā)的Penman-Monteith公式[15-16]如下：

ETo=ETrad+ETaero=

前一部分為輻射項(xiàng)(ETrad)，后一部分為空氣動(dòng)力學(xué)項(xiàng)(ETaero)，即：

其中，部分參數(shù)的計(jì)算公式為：

其中，ETo為潛在蒸散量(mm/d)；Rn為凈輻射[MJ/(m2·d)]；Rs為晴天輻射[MJ/(m2·d)]；G為土壤熱通量[MJ/(m2·d)]，日值的土壤熱通量通常非常小，計(jì)算過(guò)程中一般按0值處理；γ為干濕表常數(shù)；es為飽和水汽壓(kPa)；ea為實(shí)際水汽壓(kPa)；U2和U10分別為分別為2 m和10 m高處的平均風(fēng)速(m/s)；Δ為飽和水汽壓對(duì)溫度曲線的斜率(kPa/℃)；Tmax和Tmin分別為日最高溫和日最低溫，T為日均溫；n為實(shí)際日照時(shí)數(shù)；N為最大日照時(shí)數(shù)；δ為Stefan-Boltzmann常數(shù)；RHmean為日相對(duì)濕度.首先計(jì)算出逐日的蒸散量，再合計(jì)得到逐月、季度和逐年的潛在蒸散發(fā)，整個(gè)湖北地區(qū)的潛在蒸散發(fā)由17個(gè)站點(diǎn)的蒸散發(fā)量求區(qū)域平均得到.

2.2 時(shí)空變化分析2.2.1 年際變化特征 分析發(fā)現(xiàn)，1982年～2012年，湖北省潛在蒸散量總體上呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，見圖1，在a=0.01顯著性水平上，相關(guān)系數(shù)可達(dá)到0.874 8，表明這種上升趨勢(shì)是顯著的；通過(guò)五年滑動(dòng)平均分析，能明顯看出滑動(dòng)曲線呈上升趨勢(shì)，見圖1.20C80′S潛在蒸散發(fā)是最小的，20C90′S明顯上升，2000年后呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，2008年到2012年出現(xiàn)一個(gè)回降.見表1.

圖1 1982年～2012年湖北省潛在蒸散量變化趨勢(shì)Fig.1 Changes of potential evapotranspiration in Hubei Province from 1982 to 2012

時(shí)間1982年～1992年1992年～2002年2002年～2012年ETO/mm8303920910255

2.2.2 季節(jié)變化特征 湖北省潛在蒸散發(fā)的季節(jié)變化明顯，夏季蒸散量最大，31 a的平均值為389.7 mm，春季的蒸散量也較大，為313.0 mm，秋季為272.5 mm，冬季蒸散量最小，為161.4 mm.從表2可以看出，2002年到2012年四個(gè)季節(jié)的潛在蒸散發(fā)明顯高于前20 a.分別對(duì)四個(gè)季節(jié)31 a的潛在蒸散量趨勢(shì)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)四個(gè)季節(jié)的蒸散發(fā)總體都呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，其中春季和夏季上升最為明顯，冬季上升不明顯，見圖2.

2.2.3 空間變化特征 為了更加直觀的看出湖北省潛在蒸散量的區(qū)域差異，本文選用時(shí)空克里金插值方法，對(duì)湖北省潛在蒸散發(fā)的區(qū)域差異進(jìn)行分析.本文應(yīng)用ArcGIS10.2選取普通克里金插值方法，對(duì)各站點(diǎn)1982年～2012年湖北省年均潛在蒸散發(fā)進(jìn)行空間插值.本實(shí)驗(yàn)采用交叉驗(yàn)證方法通過(guò)平均誤差和均方根誤差2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果.插值結(jié)果見圖3.

圖2 湖北省潛在蒸散發(fā)的季節(jié)變化Fig.2 Seasonal changes of potential evapotranspiration in Hubei Province

時(shí)間1982年～1992年1992年～2002年2002年～2012年春季268930773669夏季358337954343秋季249928032896冬季148616101760

圖3 1982年～2012年潛在蒸散發(fā)均值分布圖Fig.3 The mean distribution of potential evapotranspiration from 1982 to 2012

通過(guò)插值結(jié)果可以看出，鄂北地區(qū)潛在蒸散發(fā)明顯高于省內(nèi)其他區(qū)域，同時(shí)鄂西北、鄂西南以及鄂東小部分區(qū)域的潛在蒸散發(fā)較低.鄂北地區(qū)包括老河口、棗陽(yáng)兩個(gè)氣象站.對(duì)這兩個(gè)站點(diǎn)的潛在蒸散發(fā)進(jìn)行區(qū)域平均，并與東部和西南部做對(duì)比分析.其中鄂西北選取鄖西、鄖縣兩個(gè)氣象站，鄂西南選取恩施、來(lái)鳳兩個(gè)氣象站.通過(guò)圖4可以看出3個(gè)地區(qū)1982年～2012年的潛在蒸散發(fā)都呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，鄂北地區(qū)同時(shí)期明顯高于省內(nèi)其他地區(qū)，鄂西南同時(shí)期明顯低于鄂北地區(qū).從表3可以看出，31 a年均潛在蒸散發(fā)最大的站點(diǎn)是棗陽(yáng)站，達(dá)到1 383.7 mm，最小的是來(lái)鳳站，只有641.7 mm，潛在蒸散發(fā)代表著地區(qū)的蒸散發(fā)能力，這說(shuō)明鄂北地區(qū)蒸散能力最強(qiáng)，這與湖北北部降水較少、干旱頻發(fā)的現(xiàn)狀相吻合.鄂北地區(qū)是歷史上是有名的“旱包子”，近年來(lái)更是連年發(fā)生特大干旱，研究該區(qū)的潛在蒸散發(fā)能力對(duì)于緩解旱情有重要意義.

圖4 1982年～2012年湖北省區(qū)域蒸散發(fā)變化趨勢(shì)Fig.4 The distribution of potential evapotranspiration in Hubei Province from 1982 to 2012

表3 湖北省部分臺(tái)站31年年均潛在蒸散發(fā)

2.3 湖北省潛在蒸散量的影響因子

為了進(jìn)一步分析各氣象因子對(duì)潛在蒸散量影響程度的大小，選用主成分分析方法，對(duì)7個(gè)氣象因子進(jìn)行了因子分析.根據(jù)主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的原則，提取了兩個(gè)主成分，各主成分的荷載矩陣見表4.

表4 潛在蒸散發(fā)影響因子主成分分析

第一個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率最大，為40.335%，第一主成分主要在年均溫和年最高溫兩個(gè)指標(biāo)上的荷載較大，表明溫度是潛在蒸散量上升的主要影響因子，同時(shí)在相對(duì)濕度上的荷載為-0.875，通過(guò)對(duì)湖北省31 a間年均溫、年最高氣溫的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)年均溫和最高溫度均呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，見圖5.對(duì)湖北省潛在蒸散量和年均溫做相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)為0.817，在0.05水平上顯著，說(shuō)明二者高度相關(guān)，即氣溫升高是湖北省潛在蒸散量升高的主要驅(qū)動(dòng)因素之一，同時(shí)年均相對(duì)濕度與潛在蒸散發(fā)呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)，見圖6.

圖5 1982年～2012年湖北省氣溫與潛在蒸散發(fā)走勢(shì)圖Fig.5 The trend of air temperature and potential evapotranspirationin Hubei Province from 1982 to 2012

圖6 1982年～2012年湖北省年均相對(duì)濕度與潛在蒸散發(fā)走勢(shì)圖Fig.6 The trend of annual average relative humidity and potential evapotranspiration in Hubei Province from 1982 to 2012

第二個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率為17.392%，明顯低于第一個(gè)主成分.第二個(gè)主成分主要在風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)兩個(gè)指標(biāo)上的荷載較大，說(shuō)明風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的增加也在某種程度上成為潛在蒸散量增加的因素，降水量對(duì)第二主成分的荷載為-0.649，說(shuō)明降水量對(duì)潛在蒸散量的增加沒有促進(jìn)作用，從某種程度上是其制約因子之一.該主成分反應(yīng)了制約潛在蒸散量增加的因子.通過(guò)上面的分析可知，年均溫、最高氣溫、降水和濕度等幾大氣象因子對(duì)區(qū)域潛在蒸散發(fā)的影響是很顯著的，這種影響也是復(fù)雜而多變的，不同因子對(duì)其影響程度是不同的.其中年均溫、年最高氣溫對(duì)其影響最大.

3 結(jié)論與討論

本文通過(guò)提取相關(guān)氣象指標(biāo)，運(yùn)用Penman-Monteith公式計(jì)算得出湖北省1982年～2012年的潛在蒸散量，趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn)近31 a潛在蒸散量呈現(xiàn)出緩慢上升的趨勢(shì)；年內(nèi)比較分析發(fā)現(xiàn)夏季蒸散量明顯高于年內(nèi)其他季節(jié)，并且四個(gè)季節(jié)的潛在蒸散量都呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì).說(shuō)明運(yùn)用Penman-Monteit公式計(jì)算湖北省的潛在蒸散發(fā)是可行的，能看出一定的年內(nèi)和年際變化，但是其表面阻抗的復(fù)雜性也在一定程度上影響了Penman-Monteit公式對(duì)區(qū)域蒸散發(fā)計(jì)算的精度，接下來(lái)的工作考慮將葉面積指數(shù)、歸一化植被指數(shù)應(yīng)用到模型的改進(jìn)中.

空間插值分析發(fā)現(xiàn)湖北省31 a間潛在蒸散發(fā)省內(nèi)分布不均，鄂北地區(qū)老河口和棗陽(yáng)站的潛在蒸散量明顯大于省內(nèi)其他地區(qū).2005年鄂北和鄂西北地區(qū)的潛在蒸散量達(dá)到最高，3個(gè)區(qū)域在2005年前后出現(xiàn)拐點(diǎn)，隨后略微下降.這與2005年湖北出現(xiàn)秋冬春連旱事件相吻合，2005年鄂北地區(qū)隨州市、廣水市和大悟縣等地嚴(yán)重干旱.潛在蒸散量的上升將對(duì)其水生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生復(fù)雜的影響，省西北部干旱頻發(fā)，蒸散量的增加將在一定程度上加劇旱情.

影響因子分析發(fā)現(xiàn)氣溫升高是湖北省潛在蒸散量升高的主要影響因子.這說(shuō)明在全球變暖的大背景下，氣溫的升高已經(jīng)開始對(duì)區(qū)域蒸散發(fā)產(chǎn)生影響.雖然本文中風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水量等因子對(duì)蒸散量的影響較氣溫弱，但是這些因子之間及其與蒸散量之間的關(guān)系是復(fù)雜的，以及植被、水文、地形以及人類活動(dòng)對(duì)其產(chǎn)生的影響還需要進(jìn)一步探討.

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Analysis on spatial-temporal variation of potential evapotranspiration and its influencing factors in Hubei Province

LY Xiaorong1，2，WANG Xuelei1，3

(1.Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077；2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049；3.Key laboratory for Environment and Disaster Monitoring and Evaluation, Wuhan 430077)

Potential evapotranspiration is an important component of the water balance and key driving mechanism of water cycle, which represents the capacity of regional evapotranspiration. Variation on regional evapotranspiration will have complicated impact on aquatic ecosystems. In this paper, the potential evapotranspiration was calculated by Penman-Monteith model with the meteorological data of 17 weather stations from 1982 to 2012 in Hubei Province, using the daily average temperature, maximum temperature, minimum temperature, sunshine hours, relative humidity, average wind speed, precipitation and other meteorological indicators extracted by Matlab software. The spatial characters of potential evapotranspiration were analyzed according to spatial interpolation by ArcGIS and the influencing factors of potential evapotranspiration in Hubei Province were investigated by principal component analysis. It’s found that the potential evapotranspiration in Hubei Province rises with fluctuation over the 31 years；viewing from season change, the most significant rise exhibits in spring and summer, while not significant in winter；for the part of regional difference, the potential evapotranspiration in northern Huber Province is significantly larger than other parts； principal component analysis showed that the average annual temperature is the main factor affecting the regional evapotranspiration, while the impact of wind speed, precipitation and sunshine time are not significant.

potential evapotranspiration; Penman-Monteith model; spatial interpolation；principal component analysis

2016-04-12.

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571202)．

1000-1190(2016)05-0764-06

P426.2

A

*通訊聯(lián)系人. E-mail: xlwang@whigg.ac.cn.