付 軍,丁志宏,馮 平

(1.天津大學(xué)水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津 300072; 2.天津市中水科技咨詢有限責(zé)任公司,天津 300170)

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新疆降水量與參考作物騰發(fā)量的年際變化特性

付 軍1,丁志宏2,馮 平1

(1.天津大學(xué)水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津 300072; 2.天津市中水科技咨詢有限責(zé)任公司,天津 300170)

為了深入、系統(tǒng)地研究新疆地區(qū)降水量和參考作物騰發(fā)量的年際變化規(guī)律,在運(yùn)用FAO-56 Penman-Monteith公式計算新疆地區(qū)52個氣象站點的年參考作物騰發(fā)量序列基礎(chǔ)上,采用Mann-Kendall趨勢檢驗法和BG分割算法對各站點的降水量和參考作物騰發(fā)量序列的趨勢性、突變性等年際變化特征進(jìn)行了具體研究。結(jié)果表明:近60年來,新疆地區(qū)年降水量整體上呈增加趨勢,而參考作物騰發(fā)量整體上呈減小趨勢;參考作物騰發(fā)量的突變較降水量的突變更為頻繁和復(fù)雜;新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水資源天然供需條件有改善傾向,有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展。

新疆;降水量;參考作物騰發(fā)量;Mann-Kendall趨勢檢驗法;BG分割算法

新疆維吾爾自治區(qū)面積約為166萬km2,占中國陸地面積的1/6,土地面積廣闊、光熱條件優(yōu)越,是我國土地資源的重要后備開發(fā)區(qū)域。新疆屬于典型的干旱半干旱氣候區(qū)域,降水稀少,蒸發(fā)強(qiáng)烈,作物生長所需水分主要依靠人工灌溉方式予以滿足,水資源成為該區(qū)域自然生態(tài)系統(tǒng)和人類社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)賴以維系和發(fā)展的關(guān)鍵制約因素。

作為使用間接法計算作物需水量的關(guān)鍵參數(shù)之一,參考作物騰發(fā)量(WET0)既是表征大氣蒸發(fā)能力的重要氣象參數(shù),也是確定地表耗水量、水量平衡研究及水資源配置的基本依據(jù)[1],因此,有關(guān)參考作物騰發(fā)量的研究受到水文水資源學(xué)界的廣泛關(guān)注,研究成果豐富,概括起來,現(xiàn)有的研究工作主要集中在參考作物騰發(fā)量時間序列的變化特性研究[2-5]、參考作物騰發(fā)量與其各類影響因素之間的因果關(guān)系研究[6-9]、參考作物騰發(fā)量時間序列的預(yù)測研究[10-13]以及參考作物騰發(fā)量的隨機(jī)模擬研究[14-17]等四個方面。

降水量和參考作物騰發(fā)量均是氣象水文系統(tǒng)的因變量,也是表示地區(qū)水分收支狀況的兩個方面[1],而氣象水文系統(tǒng)是典型的非線性復(fù)雜隨機(jī)系統(tǒng),其變量演化的趨勢性和突變性是普遍存在的。統(tǒng)籌考慮降水量和參考作物騰發(fā)量的趨勢性和重要性對于分析區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)宏觀的水資源天然供需情勢變化具有積極和重要的現(xiàn)實意義。目前,關(guān)于降水量或參考作物騰發(fā)量趨勢與突變特征的研究方法主要有雙累計曲線法[18]、滑動平均法[19]、R/S分析法[20]、Mann-Kendall趨勢檢驗法[21]等。在處理非線性的水文序列時,這些方法各有特點,均能在不同程度上揭示水文序列所具有的突變特征,但也存在著諸如只能找出一個突變點或者只能定性分析是否發(fā)生突變等不足[22-23]。BG(Bernaola-Galvan)分割算法是由Bernaola-Galvan等于2001年在研究心電圖序列突變特征時提出的一種檢測非線性和非平穩(wěn)性時間序列突變特征的新方法[24]。較傳統(tǒng)方法,BG分割算法是基于t檢驗而將非平穩(wěn)序列分割成多個具有不同均值的平穩(wěn)子序列,各個子序列表征的是不同物理背景,分解得到的各均值段的尺度具有可變性,還可以進(jìn)行多突變點檢測[23],不受方法本身的限制[24],因而在氣象、水文、遙感等研究領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用[25-28]。

圖1 新疆52個氣象站點位置

綜上所述,為了更加深入和系統(tǒng)地研究新疆地區(qū)降水量和參考作物騰發(fā)量的年際變化規(guī)律，以便為區(qū)域水資源規(guī)劃與管理工作提供科學(xué)參考,本文分別采用Mann-Kendall方法、BG分割算法對新疆52個氣象站點近60年的降水量和參考作物騰發(fā)量序列年際變化的趨勢性、突變性等特征進(jìn)行研究。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

新疆52個氣象站點位置如圖1所示。本文所采用各氣象站點年參考作物騰發(fā)量是基于其歷年逐日氣象資料并運(yùn)用Penman-Monteith公式計算求得日值之后累計而得。在計算與分析過程中所使用的基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)資料均來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.gov.cn/),原始數(shù)據(jù)文件均經(jīng)過有關(guān)部門嚴(yán)格的質(zhì)量控制和檢查。

1.2 方法

1.2.1 Penman-Monteith公式

1998年,FAO推薦的計算參考作物騰發(fā)量的Penman-Monteith公式既考慮了作物的生理特征,又考慮了空氣動力學(xué)參數(shù)的變化,其具體形式為

(1)

式中:WET0為參考作物騰發(fā)量，mm/d;Δ為飽和水汽壓-溫度曲線上的斜率，kPa/℃;Rn為植物冠層表面凈輻射，MJ/(m2·d);G為土壤熱通量，MJ/(m2·d),逐日計算G=0;γ為濕度計常數(shù)，kPa/℃;u2為2 m高處的風(fēng)速，m/s;es和ea分別為飽和水汽壓和實際水汽壓,kPa;T為日平均氣溫，℃。

采用式(1)計算逐日WET0時所使用的數(shù)據(jù)包括氣象站點的高程、緯度、風(fēng)速、測量高度等地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)以及日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫、日平均風(fēng)速、日平均相對濕度和日照時數(shù)等氣象觀測數(shù)據(jù)。WET0的計算起始日期為當(dāng)年1月1日,終止日期為當(dāng)年12月31日。

1.2.2 Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall檢驗中,原假設(shè)H0:時間序列(x1,…,xt)是n個獨立隨機(jī)變量的同分布樣本;選擇假設(shè)H1:雙邊檢驗,對于所有的k,j≤n,xk和xj的分布是不同的。當(dāng)n>10時,標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)統(tǒng)計量Z可由下式計算(式中S服從正態(tài)分布,其均值為0):

(2)

進(jìn)行雙邊趨勢檢驗,置信度設(shè)為α,若|Z|≥Z,則表示在置信度為α?xí)r,時間序列具有顯著的上升或下降趨勢。采用傾斜度指標(biāo)β表征單調(diào)趨勢,由下式計算：

(3)

β>0表示序列具有上升趨勢,β<0表示序列具有下降趨勢。

1.2.3 BG分割算法

對于一個長度為n的非線性時間序列X(t),t=1,2,…n,BG分割算法步驟如下:

步驟1 計算第i點左右兩部分的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,分別記為μL(i)、μR(i)和SL(i)、SR(i),其中i=2,3,…n-1。

步驟2 采用t檢驗的統(tǒng)計值來衡量μL(i)和μR(i)之間的差異,定義為

(4)

式中:SD為聯(lián)合方差;NL和NR分別為第i點左右兩部分序列的樣本個數(shù)。

步驟3 計算T(i)中的最大值TM及其統(tǒng)計顯著性P(TM):

P(TM)=P(T≤TM)

(5)

式中P(TM)為在隨機(jī)過程中T值小于或等于TM的概率,一般地,可近似表示為

P(TM)=[1-I(δυ,δ)]γ

(6)

其中γ=4.19lnN-11.54

δ=0.4υ=N-2

式中:N為時序長度;Ix(a,b)為不完全β函數(shù)。顯著性水平一般取0.95,若P(TM)大于所選取的顯著性水平,則在該點將時序X(t)分割為兩段,反之則不分割。對新得到的兩個子序列重復(fù)上述計算步驟,直至所有的子序列均不能分割為止。通過上述計算,即將原時序X(t)分割為具有不同均值的子序列,分割點即為均值突變點。

2 結(jié)果及分析

2.1 趨勢性分析

運(yùn)用Mann-Kendall檢驗法,對圖1所示的新疆52個氣象站點的降水量和參考作物騰發(fā)量序列進(jìn)行年際變化趨勢檢驗,置信度α取0.95,當(dāng)|Z|≥1.64時,表示通過了置信度95%的趨勢檢驗,即該序列具有顯著的趨勢性,再根據(jù)β值來判斷是上升趨勢還是下降趨勢,結(jié)果見表1。

降水量和參考作物騰發(fā)量是表示地區(qū)水分收支狀況的兩個方面[1],是植被和農(nóng)作物系統(tǒng)在水資源供應(yīng)端和需求端的兩個天然表征指標(biāo),二者相結(jié)合所表現(xiàn)出來的不同趨勢組合對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),尤其是以人工灌溉為主的干旱區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn),具有重要意義。例如降水量呈增加趨勢而參考作物騰發(fā)量呈減小趨勢,意味著水資源的天然本地供給量在增加而作物系統(tǒng)的需水量在減小,這對于干旱區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展是有利的,有助于水利工程增加可供水量或者擴(kuò)大農(nóng)田灌溉面積;而當(dāng)降水量呈減小趨勢、參考作物騰發(fā)量呈增加趨勢則意味著水資源的天然本地供給量在減少、作物系統(tǒng)的需水量在增加,這就要求增加水利工程的外調(diào)水供水量或者適當(dāng)縮減農(nóng)田灌溉面積以維持干旱區(qū)自然生態(tài)系統(tǒng)的脆弱平衡,這種情形是不利于干旱區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的。

因此,為便于分析,本文對降水量和參考作物騰發(fā)量之間年際變化趨勢的組合類型劃分為9類,具體見表2,其中Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ型是對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展明顯有利的天然供水與耗水組合形式;Ⅳ、Ⅶ、Ⅷ型是對區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展明顯不利的天然供水與耗水組合形式;Ⅰ、Ⅸ型對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的影響需要根據(jù)降水量和參考作物騰發(fā)量的相對變化情勢來具體確定,本文通過比較二者的線性傾斜率來確定,若降水量的線性變化率大于參考作物騰發(fā)量的線性變化率,則是對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展有利的天然供水與耗水組合形式;若降水量的線性變化率小于參考作物騰發(fā)量的線性變化率,則是對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展不利的天然供水與耗水組合形式;Ⅴ型則是維持現(xiàn)狀平衡的天然供水與耗水組合形式。

由表1和表2可知:①就降水量的年際變化趨勢而言,在52個站點中,有35個站點呈顯著增加趨采用線性傾斜率對比法對Ⅰ型組合的降水量和參考作物騰發(fā)量之間的年際相對變化關(guān)系進(jìn)行定量分析,結(jié)果見表3。從表3可知,Ⅰ型的5個組合均屬不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的組合,占全部52個站點的比例為9.62%。

表1 新疆降水量與參考作物騰發(fā)量的年際變化趨勢

勢,占比為67.31%;有16個站點無顯著變化趨勢,占比為30.76%;有1個站點呈顯著減少趨勢,占比為1.92%;②就參考作物騰發(fā)量的年際變化趨勢而言,在52個站點中,有9個站點呈顯著增加趨勢;有21個站點無顯著變化趨勢;有22個站點呈顯著減小趨勢;③就降水量和參考作物騰發(fā)量年際變化趨勢組合而言,在52個站點中,屬于Ⅰ型組合的有5個;屬于Ⅱ型組合的有16個;屬于Ⅲ型組合的有14個;屬于Ⅳ 型組合的有3個;屬于Ⅴ型組合的有5個;屬于Ⅵ型組合的有8個;屬于Ⅶ型組合的有1個;屬于Ⅷ型組合和Ⅸ型組合的均為0個?？梢?對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展明顯有利的Ⅱ、Ⅲ、Ⅵ型組合共有38個,占比為73.07%；維持現(xiàn)狀本地水資源供需情勢的組合有5個,占比為9.62%;對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展明顯不利的Ⅳ、Ⅶ、Ⅷ型組合共有4個,占比為7.69%。

由表1、表2和表3可知,在52個站點中,有38個站點的年降水量和年參考作物騰發(fā)量的變化趨勢是有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的,占比為73.07%;有5個站點的年降水量和年參考作物騰發(fā)量的變化趨勢維持現(xiàn)狀天然水資源供需情勢,占比為9.62%;有9個站點的年降水量和年參考作物騰發(fā)量的變化趨勢是不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的,占比為17.31%。

表2 降水量與參考作物騰發(fā)量年際變化趨勢的組合類型

表3 Ⅰ型組合降水量與參考作物騰發(fā)量年際變化趨勢

2.2 突變性分析

運(yùn)用BG分割算法,對圖1所示的新疆52個氣象站點的年降水量和年參考作物騰發(fā)量序列進(jìn)行突變性分析,置信度α取0.95,所得結(jié)果見表4和表5。由表4和表5可知:①就降水量的年際突變性而言,在52個站點中,發(fā)生過突變的有25個,占比為48.08%,其中烏魯木齊、輪臺和若羌發(fā)生突變次數(shù)均為2次,其余23個站點僅發(fā)生了1次突變;年降水量的突變年份主要集中在1980年、1990年和2000年左右。②就參考作物騰發(fā)量的年際突變性而言,在52個站點中,有13個站點未發(fā)生過突變,占比為25%;發(fā)生過1次突變的站點有10個,占比為19.23%;發(fā)生2次突變的站點有14個,占比為26.92%;發(fā)生3次突變的站點有11個,占比21.15%;發(fā)生4次突變的站點有4個,占比7.69%;年參考作物騰發(fā)量的突變年份主要集中在1960年、1980年和2000年左右。③年降水量和年參考作物騰發(fā)量均未發(fā)生過突變的站點有6個,占比為11.54%。④阿拉山口、烏魯木齊、吐魯番、莎車這4個站點的年參考作物騰發(fā)量發(fā)生突變最為頻繁,阿拉山口站和烏魯木齊站具有準(zhǔn)5年、準(zhǔn)10年和準(zhǔn)20年突變周期,吐魯番站具有準(zhǔn)10年突變周期,莎車站具有準(zhǔn)5年、準(zhǔn)20年突變周期。⑤年參考作物騰發(fā)量序列比年降水量序列更易發(fā)生突變。

表5 參考作物騰發(fā)量WET0的年際突變分析

表4 降水量的年際突變分析

3 結(jié) 語

降水量和參考作物騰發(fā)量之間具有天然相關(guān)性,是自然與人工生態(tài)系統(tǒng)在供水端和需水端的重要表征因子,將二者相結(jié)合予以統(tǒng)籌考慮對于分析區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)宏觀的、整體的水資源天然供需情勢變化具有積極的理論和現(xiàn)實意義。通過對新疆地區(qū)52個氣象站點的降水量和參考作物騰發(fā)量序列變化的趨勢性、突變性進(jìn)行研究,可知新疆地區(qū)降水量整體上呈增加趨勢,而參考作物騰發(fā)量整體上呈減小趨勢,有約60%的站點呈現(xiàn)有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的降水量與參考作物騰發(fā)量變化趨勢,顯示了新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水資源天然供需條件有改善的趨勢;總體上,參考作物騰發(fā)量的突變較降水量的突變發(fā)生得更為頻繁和復(fù)雜,這提示我們在區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)水資源供需風(fēng)險分析工作中,要更多地關(guān)注由于作物需水量的變化而導(dǎo)致的供需平衡分析的不確定性。

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Characteristics of interannual change of precipitation and reference evapotranspiration in Xinjiang area

//FU Jun1, DING Zhihong2, FENG Ping1

(1.StateKeyLaboratoryofHydraulicEngineeringSimulationandSafety,TianjinUniversity,Tianjin300072,China; 2.TianjinWaterScienceandTechnologyConsultingCo.,Ltd.,Tianjin300170,China)

In order to thoroughly discuss the interannual change regulations of the precipitation and reference evapotranspiration in Xinjiang area, the Mann-Kendall trend analysis and BG segmentation algorithm were applied to study the trend and mutation characteristics of the annual precipitation and reference evapotranspiration of 52 meteorological stations in Xinjiang area, calculated with the FAO-56 Penman-Monteith formula. Results show that, over the last 60 years, the annual precipitation is increasing and the annual reference evapotranspiration is decreasing in general; furthermore, the mutation of annual reference evapotranspiration is more frequent and complicated comparing with annual precipitation. The natural supply and demand condition of water resources for agriculture in Xinjiang area is inclined to improve, which is beneficial to agriculture development.

Xinjiang; precipitation; reference evapotranspiration; Mann-Kendall trend analysis; BG segmentation algorithm

10.3880/j.issn.1006-7647.2016.06.009

國家自然科學(xué)基金(51279123);水利部公益性行業(yè)科研專項(201101016)

付軍(1980—),男,博士研究生,主要從事水文模型及水文統(tǒng)計研究。E-mail:1145923215@qq.com

TV121;P426

A

1006-7647(2016)06-0044-07

2015-10-25 編輯：駱超)