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        貴州省ET0時(shí)空演變規(guī)律的成因分析

        2017-03-22 03:04:35高曉麗程宇翔曹旭陽徐俊增楊士紅
        中國農(nóng)村水利水電 2017年8期
        關(guān)鍵詞:日照時(shí)數(shù)貴州省風(fēng)速

        高曉麗,程宇翔,曹旭陽,徐俊增,楊士紅

        (1.太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院,太原 030024; 2.中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,長沙 410083;3.河海大學(xué) 水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210098)

        0 引 言

        參考作物騰發(fā)量(ET0)作為水資源研究和作物需水量的基礎(chǔ)參數(shù),研究ET0的時(shí)空演變規(guī)律及其成因分析有助于理解水資源分布情況,對區(qū)域水資源管理、農(nóng)業(yè)灌溉制度的制定和水資源演化的研究具有重要的意義。

        國內(nèi)外眾多學(xué)者對不同區(qū)域ET0的時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行了研究,Chattopadhyay N[1]和Brutsaert W[2]在對氣候的預(yù)測研究中認(rèn)為參考作物騰發(fā)量隨逐年溫度的升高而增加,與此相反,叢振濤[3]和Michael[4]分別在國內(nèi)外的研究中提到了“蒸發(fā)悖論”,即參考作物騰發(fā)量隨溫度的增高而出現(xiàn)了顯著的降低[5],該結(jié)論也相繼在美國、澳大利亞、印度和伊朗等地得以驗(yàn)證[6-9],張方敏[10]分析得出我國ET0在西部和長江流域地區(qū)顯著下降,東部沿海、黃河中上游和東北顯著上升,韓煥豪[11]研究得出,云南省多年ET0在滇西南和滇西北地區(qū)主要呈現(xiàn)為增大的趨勢,在滇中地區(qū)主要表現(xiàn)為減小的趨勢。倪廣恒[12]和Thomas[13]研究表明我國參考作物騰發(fā)量總體上表現(xiàn)為西北地區(qū)高東北地區(qū)低的分布特點(diǎn);楊永紅[14]研究得出西藏高原區(qū)ET0均值表現(xiàn)為東部和中部高,東北部和東南邊緣低的空間分布規(guī)律,馮禹[15]研究得出四川省ET0表現(xiàn)為自東北、西南向中部逐漸遞減的趨勢,董煜[16]對新疆蒸散發(fā)研究得出,新疆蒸散發(fā)的呈現(xiàn)為由南向北遞減和由東向西遞減的分布特征。

        各氣象因子在不同地區(qū)對ET0具有不同的影響,大多均集中于定性影響的研究,定量影響的研究較少。國外研究表明,顯著下降的風(fēng)速是引起澳大利亞、加拿大和伊朗地區(qū)[17-19]ET0下降趨勢的主要原因,顯著增加的相對濕度和顯著下降的風(fēng)速是導(dǎo)致印度ET0下降的主要因素[9],Gao[20]等研究認(rèn)為,中國東部和北部地區(qū)ET0的變化主要?dú)w因于日漸降低的風(fēng)速,而中國南部地區(qū)ET0的變化主要?dú)w因于逐漸下降的日照時(shí)數(shù),Xu[21]研究發(fā)現(xiàn)顯著降低的風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)是引起長江流域ET0下降的主要原因,Wang和Tang[22, 23]認(rèn)為風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和相對濕度對海河流域ET0變化最為敏感的氣象因子,Jiang[24]研究表明日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的減少是秦嶺地區(qū)ET0多年下降的主要原因,郭軍[25]研究表明日照時(shí)數(shù)及太陽輻射的減少可能是造成黃淮海流域蒸發(fā)量減少的原因,趙璐[26]研究均表明日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的減少是中丘陵地區(qū)ET0多年下降的主要原因,其貢獻(xiàn)率分別為-5.403%和-2.054%。

        鑒于貴州地區(qū)進(jìn)行ET0分布特征及其影響因素的研究相對較少,徐蒙蒙[27]州省的時(shí)空變化特征進(jìn)行了研究,但對導(dǎo)致ET0變化的氣象因子尚未做定量化的影響因素分析。本文對貴州省參考作物騰發(fā)量的時(shí)空分演變規(guī)律及其成因進(jìn)行定量分析,為該區(qū)域的水資源演化方向預(yù)測、水資源的合理配置及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整提供理論依據(jù)。

        1 數(shù)據(jù)與方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        貴州省地區(qū)位于東經(jīng)104°~110°,北緯25°~29°之間,地處中國西南地區(qū)(圖1),是典型的喀斯特低山丘陵地貌區(qū)。省內(nèi)多年平均降雨量為1 131 mm,省內(nèi)近年來季節(jié)性干旱頻發(fā)。計(jì)算數(shù)據(jù)采用中國氣象局國家氣象信息中心[28]發(fā)布的分布在貴州省的19個(gè)基本氣象站1959-2015年的基本氣象數(shù)據(jù),主要包括平均溫度(T)、最高溫度(Tmax)、最低溫度(Tmin)、平均風(fēng)速(U)、相對濕度(RH)和日照時(shí)數(shù)(n)等日資料,各氣象站點(diǎn)的位置分布如圖1所示,其經(jīng)度、緯度和海拔等信息見表1。根據(jù)氣象季節(jié)劃分方法,春季、夏季、秋季和冬季分別為3-5月、6-8月、9-11月和12-2月。

        圖1 貴州省氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1 The spatial distribution of meteorological stations in Guizhou Province

        站臺(tái)號(hào)站點(diǎn)名稱經(jīng)度E/(°)緯度N/(°)海拔/m57816貴陽106.4326.351074.357806安順105.5526.151394.157707畢節(jié)105.1727.491514.457922獨(dú)山107.3325.501012.357825凱里107.5926.36722.657916羅甸106.4625.26441.557722湄潭107.2827.46792.856793盤縣104.3728.081516.957803黔西106.0127.021252.557932榕江108.3225.58287.457832三穗108.4026.58611.057731思南108.1527.57417.757606桐梓106.5028.35972.057741銅仁109.1127.43280.557906望謨106.0525.11567.056691威寧104.1726.522236.257614習(xí)水106.1328.531181.357902興仁105.1125.261379.357713遵義106.5327.32844.9

        1.2 計(jì)算與分析方法

        運(yùn)用FAO-56Penman-Monteith[29]方程計(jì)算各站點(diǎn)日ET0,以分析省內(nèi)年和季節(jié)ET0的空間分布特征及多年變化的影響因子。根據(jù)貴州省19個(gè)站點(diǎn)的長系列值,共23個(gè)站,并結(jié)合與貴州省接壤的永川、懷化、西林和巧家等4個(gè)站點(diǎn)的相應(yīng)長系列值,采用反距離權(quán)重插值法(IDW)進(jìn)行空間分布特征分析,其中,永川、懷化、西林和巧家等4個(gè)站點(diǎn)的經(jīng)緯度矩形區(qū)可以完全包含貴州省區(qū)域。采用Mann-Kendall(MK)檢驗(yàn)法[30]對ET0時(shí)間序列變化趨勢進(jìn)行分析,MK檢驗(yàn)得到的結(jié)果為正值,表示該時(shí)間序列具有增加的變化趨勢,負(fù)值表示時(shí)間序列為減小的變化趨勢;檢驗(yàn)結(jié)果的絕對值大于95%置信水平統(tǒng)計(jì)值1.96,代表該時(shí)間序列具有顯著的變化趨勢。敏感性采用偏導(dǎo)數(shù)的計(jì)算方式進(jìn)行計(jì)算[31],敏感系數(shù)可以描述ET0對氣象因子變化所發(fā)生的反應(yīng)靈敏度, 敏感系數(shù)為正值表示ET0隨氣象因子的增加(減小)而增加(減小),其絕對值表示ET0的變化對該氣象因子的敏感程度,即單位氣象因子變化導(dǎo)致的ET0變化率。貢獻(xiàn)率采用敏感系數(shù)與多年相對變化率的乘積進(jìn)行計(jì)算[32],貢獻(xiàn)率反映了某一氣象因子的改變對ET0變化的貢獻(xiàn)程度,可用于定量解釋多年ET0變化趨勢的成因。

        2 ET0變化趨勢及其歸因分析

        2.1 ET0的時(shí)間變化趨勢

        總體上,貴州省不同地區(qū)的多年ET0表現(xiàn)出不同程度的變化趨勢。貴州省多年ET0的MK趨勢檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示,多年的年ET0在西部地區(qū)表現(xiàn)為上升的趨勢,在東南部、東北部和中部區(qū)表現(xiàn)為下降的趨勢,其中中部區(qū)的下降趨勢最為顯著;春季ET0在東北部和東南部呈現(xiàn)出上升的趨勢,而在西部區(qū)呈現(xiàn)出下降的趨勢,且在中部區(qū)表現(xiàn)出顯著的下降趨勢;夏季ET0僅在安順和望謨表現(xiàn)出較小的上升趨勢,在貴州省其他地區(qū)均表現(xiàn)出了下降的趨勢,其中中部區(qū)表現(xiàn)出極顯著的下降趨勢;秋季ET0在西部區(qū)和東北部區(qū)表現(xiàn)出了上升的趨勢,而在中部區(qū)和東南部區(qū)表現(xiàn)出了下降的趨勢;冬季的ET0僅在中部區(qū)表現(xiàn)出了下降的趨勢,且在東北部具有顯著的上升趨勢。受地形變化大的影響,貴州省不同季節(jié)的ET0年代間變化兼具上升和下降的趨勢。

        表2 貴州省多年ET0的MK趨勢檢驗(yàn)Tab.2 The result of MK test for annual and seasonal ET0 during1959-2015 in Guizhou Province

        注:正值和負(fù)值分別表示上升和下降的趨勢,*和**分別表示通過95%和99%的置信水平,ET0具有顯著和極顯著的變化趨勢。

        整體上,貴州省多年ET0以及春季和夏季ET0表現(xiàn)為下降趨勢,而秋季與冬季表現(xiàn)為上升的趨勢。Wang[22]對海河流域ET0的分布研究發(fā)現(xiàn),東部平原區(qū)的ET0呈顯著下降趨勢,西部山地區(qū)的ET0呈現(xiàn)顯著上升趨勢,趙璐[26]研究得出川中丘陵地區(qū)的ET0呈下降趨勢。貴州省地屬西南地區(qū),與趙璐在川中丘陵區(qū)的研究結(jié)果相一致,均表現(xiàn)為下降的趨勢。

        2.2 各站點(diǎn)多年的年和季節(jié)ET0分布特征

        如圖2所示,貴州省各地的多年年平均ET0為785~989 mm,總體上呈現(xiàn)為由西南到東北遞減的分布特征。多年年平均ET0、春季ET0和冬季ET0在空間上均表現(xiàn)為由由西南到東北遞減的變化趨勢,高值區(qū)位于興仁和望謨地區(qū),其中年ET0在東北部的湄潭和思南地區(qū)出現(xiàn)了局部高于周圍的增加趨勢,其中春季ET0和冬季ET0變化范圍分別為107~287和108~153 mm;夏季ET0在252~319 mm呈現(xiàn)為由西向東遞增的分布特征,高值區(qū)位于湄潭和思南地區(qū);秋季ET0在123~359 mm呈現(xiàn)為由東南向西北遞減的分布特征,高值區(qū)位于西部地區(qū)。此外,貴州海拔高程相差較大,海拔高程對貴州省ET0的影響不顯著,但整體上貴州省ET0隨高程的增加表現(xiàn)為遞減的分布特征,與廖清飛[33]的研究結(jié)果相一致。

        圖2 貴州省各站點(diǎn)多年ET0空間分布特征Fig.2 Spatial distribution characteristic of ET0 in Shanxi Province

        2.3 敏感性分析

        貴州省各地區(qū)ET0對氣象因子的敏感性基本上較為一致,ET0對各氣象因子的靈敏性依次為RH>n>Tmax>T>Tmin>U。ET0均隨T、Tmax、Tmin、U、n的增加而增加,隨RH的增加而減小。如圖3所示,各地區(qū)ET0對T、Tmax、Tmin、U、RH和n的敏感系數(shù)變化范圍分別為0.126 1~0.232 2、0.140 8~0.243 9、0.043 5~0.090 9、-0.9935~0.2274、;全省內(nèi)ET0對Tmax、T、RH和n的平均敏感系數(shù)分別為0.206 2、0.179 3、-0.591 7和0.216 6,ET0對U和Tmin的靈敏度最差,敏感系數(shù)僅為0.071 9和0.087 3。研究結(jié)果表明,貴州省多年ET0的變化趨勢對相對濕度最為靈敏,對平均風(fēng)速的靈敏性最差。

        不同地區(qū)ET0的變化趨勢對各氣象因子的靈敏程度不同。Zhang[34]認(rèn)為在石羊河流域ET0對風(fēng)速最敏感,Tang[23]認(rèn)為海河流域ET0隨平均溫度的增加而增加,隨凈輻射和風(fēng)速的增加而減小,且ET0對溫度的靈敏性最大,曹雯[35]研究認(rèn)為在西北地區(qū)ET0對太陽輻射最敏感,曾麗紅[36]等認(rèn)為在東北地區(qū)ET0對溫度最敏感,而貴州省的分析結(jié)果與同屬西南地區(qū)的川中丘陵區(qū)研究結(jié)果[23]較為一致,亦表現(xiàn)到ET0對相對濕度的敏感性最大,日照時(shí)數(shù)和氣溫次之。

        圖3 多年ET0變化對各氣象因子的敏感性空間分布Fig.3 Spatial distribution characteristic of sensitivity of annual ET0 to each climatic variables

        2.4 貢獻(xiàn)率分析

        總體上,貴州省各氣象因子對ET0的變化兼具正貢獻(xiàn)和負(fù)貢獻(xiàn)。由圖4可知,T和Tmin在對多年ET0的貢獻(xiàn)均表現(xiàn)為貴陽為最大負(fù)值并向周圍逐漸轉(zhuǎn)為正貢獻(xiàn)的分布特征,其中平均氣溫在向中南部地區(qū)轉(zhuǎn)為正貢獻(xiàn)的趨勢較小,而Tmin在向東南轉(zhuǎn)為正貢獻(xiàn)的趨勢較?。籘max表現(xiàn)為凱里為最大負(fù)值并向四周逐漸轉(zhuǎn)為正貢獻(xiàn)的分布特征,其中習(xí)水地區(qū)表現(xiàn)為負(fù)貢獻(xiàn);RH表現(xiàn)為由中部為最大負(fù)值并向東北和西南方向逐漸轉(zhuǎn)為正貢獻(xiàn)的分布特征;U表現(xiàn)為黔西和中南部為較大負(fù)值并向周圍逐漸轉(zhuǎn)為正貢獻(xiàn)的分布特征;n表現(xiàn)為由中部為最大負(fù)值并向東北和西南方向的負(fù)貢獻(xiàn)率率逐漸減小的分布特征。

        圖4 各氣象因子對多年ET0變化的貢獻(xiàn)率空間分布Fig.4 Spatial distribution characteristic of attribution of each climatic variables for annual ET0

        氣象因子對ET0的貢獻(xiàn)值表明,日照時(shí)數(shù)是影響并且導(dǎo)致貴州省ET0下降的最主要?dú)庀笠蜃?。氣象因子對多年ET0變化的貢獻(xiàn)率依次為n>RH>T>Tmin>U>Tmax,T、Tmax、Tmin、RH、U和n對貴州省ET0的貢獻(xiàn)率分別為0.007 8、0.000 4、0.006 2、0.016 6、-0.005 5和-0.040 0,日照時(shí)數(shù)對ET0的貢獻(xiàn)率最大,日照時(shí)數(shù)每增加1 h所導(dǎo)致的年ET0就會(huì)減少0.04 mm,總體上,氣象因子對貴州省多年ET0的負(fù)貢獻(xiàn)值大于正貢獻(xiàn)值,即各氣象因子導(dǎo)致ET0的下降量大于各氣象因子所引起ET0的上升量,最終導(dǎo)致貴州全省的多年ET0表現(xiàn)出下降的趨勢。

        總體上,區(qū)內(nèi)ET0對相對濕度最為靈敏,而日照時(shí)數(shù)則是引起貴州省ET0減小的主要影響因子。不同地區(qū)ET0的主要影響因子不同,Lakshman[37]研究認(rèn)為風(fēng)速在干旱地區(qū)對ET0的作用顯著,日照時(shí)數(shù)在濕潤半濕潤地區(qū)對ET0的作用顯著,Xu[21]認(rèn)為日照時(shí)數(shù)是長江流域ET0下降的主導(dǎo)因子,Yin[32]研究認(rèn)為日照時(shí)數(shù)是引起南方熱帶和亞熱帶地區(qū)ET0減少的主要原因,趙璐[26]研究認(rèn)為日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的減少是川中丘陵區(qū)ET0多年減少的主要原因。同屬西南地區(qū)的貴州省多年ET0減少的主導(dǎo)因素是日照時(shí)數(shù),由于具有相似的氣候特點(diǎn),與川中丘陵區(qū)結(jié)果較為接近。

        3 結(jié) 語

        (1)貴州省不同地區(qū)的多年ET0表現(xiàn)出不同程度的變化趨勢和分布特征。貴州省多年的年ET0在西部地區(qū)表現(xiàn)為上升的趨勢,在東南部、東北部和中部區(qū)表現(xiàn)為下降的趨勢;多年年平均ET0為785~989 mm,總體上呈現(xiàn)為由西南到東北遞減的分布特征。

        (2)貴州省內(nèi)ET0對相對濕度最為靈敏,而日照時(shí)數(shù)則是引起貴州省多年ET0變化的主要驅(qū)動(dòng)因子。貴州省多年化ET0對各氣象因子的靈敏性依次為相對濕度>日照時(shí)數(shù)>最高氣溫>平均氣溫>最低氣溫>平均風(fēng)速,而氣象因子對多年ET0變化的驅(qū)動(dòng)作用依次為日照時(shí)數(shù)>相對濕度>平均溫度>最低溫度>平均風(fēng)速>最高溫度。

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