楊永剛，崔寧博,2**，胡笑濤，龔道枝

?

中國糧食主產(chǎn)區(qū)參考作物蒸散量演變特征與成因分析*

楊永剛1，崔寧博1,2**，胡笑濤3，龔道枝4

（1． 四川大學水力學與山區(qū)河流開發(fā)保護國家重點實驗室/水利水電學院，成都 610065；2． 南方丘區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究四川省重點實驗室，成都 610066；3． 西北農(nóng)林科技大學旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點實驗室，楊凌 712100；4．中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所/作物高效用水與抗災減損國家工程實驗室，北京 100081）

在全球變暖的背景下，參考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration，ET0）的改變及其空間分布勢必對中國糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)水資源規(guī)劃、農(nóng)業(yè)用水管理等產(chǎn)生重要影響。本文將中國糧食主產(chǎn)區(qū)劃分為溫帶濕潤半濕潤地區(qū)（I區(qū)）、溫帶干旱半干旱地區(qū)（II區(qū)）、暖溫帶半濕潤地區(qū)（III區(qū)）和亞熱帶濕潤地區(qū)（IV區(qū)）4個子區(qū)域，基于糧食主產(chǎn)區(qū)265個站點1961-2013年53a氣象數(shù)據(jù)，采用FAO-56 Penman-Monteith公式計算各站點逐日ET0，利用ArcGIS空間插值、Mann-Kendall趨勢檢驗、敏感性分析和貢獻率分析等方法，對該區(qū)域ET0的時空分布規(guī)律及其成因進行分析。結果表明：（1）近53a來，中國糧食主產(chǎn)區(qū)年均ET0為878.9mm，整體呈顯著下降趨勢，速率為0.47mm·a?1（P＜0.05），I、II區(qū)和IV區(qū)年均ET0分別為741.8、1079.8和924.2mm且均有所減小，但變化趨勢并不明顯，III區(qū)年均ET0為940.2mm，呈極顯著下降趨勢，速率為1.21mm·a?1（P＜0.01）。（2）全區(qū)及I-IV區(qū)ET0最敏感氣象因子均為相對濕度，其敏感系數(shù)分別為?1.060、?1.232、?0.784、?1.114和?1.009。（3）全區(qū)及I-III區(qū)對ET0變化貢獻最大的氣象因子為風速，IV區(qū)為相對濕度。（4）風速的減小是造成糧食主產(chǎn)區(qū)全區(qū)及I-III區(qū)ET0減小的首要原因，風速減小和日照時數(shù)縮短是造成IV區(qū)ET0減小的主要原因。

糧食主產(chǎn)區(qū)；參考作物蒸散量；時空分布；成因分析；敏感性分析

參考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration，ET0）是與作物類型、作物生長狀況、土壤狀況和管理技術水平相獨立的表征大氣蒸發(fā)能力的氣象參數(shù)[1]。在全球變暖的背景下，氣候變化已是不爭的事實，且已在很大程度上影響了生態(tài)水循環(huán)過程，特別是降水和蒸散發(fā)[2]。ET0的時空分布是區(qū)域水資源規(guī)劃和農(nóng)業(yè)用水管理的重要依據(jù)，而氣候變化勢必會引起ET0時空分布的改變。研究表明，中國大部分地區(qū)ET0呈不同程度的下降趨勢。Li等[3]發(fā)現(xiàn)西南地區(qū)1961-2009年ET0以5.0mm·10a?1的速率下降；Zheng等[4]發(fā)現(xiàn)西北地區(qū)大部分氣象站ET0均呈顯著下降趨勢；劉園等[5]發(fā)現(xiàn)華北平原地區(qū)1961-2007年絕大部分站點ET0呈顯著下降趨勢。目前，敏感性分析是分析ET0變化成因的主要方法[6]。敏感性分析能定性反映氣象因子對ET0變化的影響強度，但不能定量確定氣象因子對ET0的影響水平；貢獻率分析在敏感性分析的基礎上結合氣象因子的趨勢變化，得出氣象因子對ET0變化的貢獻率，從而解決了這一問題。Zheng等[7]對全國范圍內(nèi)的ET0進行敏感性分析，發(fā)現(xiàn)在中國南方地區(qū)太陽輻射是影響ET0變化最敏感因素，西北地區(qū)為相對濕度，青藏高原地區(qū)太陽輻射和氣溫同為最敏感因素，而東北和華北地區(qū)則分別為氣溫和相對濕度。Huo等[8]分析了中國干旱地區(qū)氣候變化對ET0的影響，結果表明風速對ET0變化的貢獻大于其它氣候因子。Li等[3]對西南地區(qū)以及Zheng等[4]對西北地區(qū)的研究結果均顯示，風速是影響ET0下降的最主要因素。

中國是世界最大的糧食生產(chǎn)和消費國，隨著人口增長、耕地面積的減少以及水資源短缺，糧食短缺問題愈發(fā)嚴重[9-10]，而合理規(guī)劃水資源及提高農(nóng)業(yè)水資源利用效率是解決糧食短缺問題的關鍵。中國糧食主產(chǎn)區(qū)是中國商品糧生產(chǎn)的核心區(qū)域，國家統(tǒng)計局關于2015年糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)顯示，中國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量4.85億t，占全國總產(chǎn)量的比重為78.1%，糧食作物耕種面積0.84億hm2，占全國的74%。因此，糧食主產(chǎn)區(qū)在國家安全和社會穩(wěn)定等方面具有重要的戰(zhàn)略意義。ET0是確定作物需水量最為關鍵的要素[11]，是水資源管理、農(nóng)田水利工程規(guī)劃和灌溉制度制定的重要依據(jù)[1,12]。因此，研究糧食主產(chǎn)區(qū)ET0時空分布特征及其成因在該區(qū)域的水資源合理規(guī)劃和農(nóng)業(yè)水資源利用效率的提高等方面具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文以氣候特征為依據(jù)將中國糧食主產(chǎn)區(qū)分為4個子區(qū)域，采用FAO-56 Penman-Monteith公式計算各站點逐日ET0，利用ArcGIS空間插值、Mann-Kendall趨勢檢驗、敏感性分析和貢獻率分析等方法，對該區(qū)域ET0時空分布特征及其成因進行研究。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及區(qū)域劃分

2004年《中共中央國務院關于促進農(nóng)民增收若干政策意見》的1號文件，以播種面積、糧食產(chǎn)量和提供的商品糧數(shù)量等為依據(jù)，按照行政區(qū)劃確定遼寧、河北、山東、吉林、內(nèi)蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江蘇、安徽、黑龍江13個?。▍^(qū)）為糧食主產(chǎn)區(qū)。而韓榮青等[13]認為年人均糧食產(chǎn)量也是劃分糧食主產(chǎn)區(qū)的重要依據(jù)，并以每人400kg作為標準，從而將重慶也劃入糧食主產(chǎn)區(qū)。本文以此為依據(jù)，將包括重慶在內(nèi)的14個?。▍^(qū)、直轄市）作為研究區(qū)域。

中國糧食主產(chǎn)區(qū)幅員遼闊，地形地貌以及氣候條件差異大，區(qū)域土地面積385.03×104km2，南北介于24°29′-53°33′N，東西介于97°10′-135°2′E。全區(qū)高原、山地、平原、丘陵、盆地交錯，地勢西高東低，海拔高差懸殊，其中平原主要包括東北平原、華北平原和長江中下游平原，高原主要是內(nèi)蒙古高原，丘陵包括遼東丘陵和山東丘陵，盆地主要是四川盆地。糧食主產(chǎn)區(qū)除內(nèi)蒙古外地區(qū)氣候以東部季風為主，夏季受海洋季風影響顯著，普遍高溫多雨，冬季受北方冷氣流影響，大部分地區(qū)寒冷干燥，風向與降水均隨季節(jié)而有明顯的變化和更替；內(nèi)蒙古屬中溫帶季風氣候，具有降水量少而不均、寒暑變化劇烈的顯著特點。

以黃秉維[14]在《中國綜合自然區(qū)劃草案》中基于熱量和濕度的一級自然分區(qū)為依據(jù)，將糧食主產(chǎn)區(qū)劃分為溫帶濕潤半濕潤地區(qū)（I區(qū)）、溫帶干旱半干旱地區(qū)（II區(qū)）、暖溫帶半濕潤地區(qū)（III區(qū)）和亞熱帶濕潤地區(qū)（IV區(qū)）4個子區(qū)域。其分區(qū)及氣象站點分布情況如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

氣象資料來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)（http://cdc.cma.gov.cn/），各省（區(qū)、直轄市）糧食產(chǎn)量與耕地面積數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。以糧食主產(chǎn)區(qū)氣象站1961-2013年53a的氣象資料為基本數(shù)據(jù)，包括日最高氣溫（℃）、日最低氣溫（℃）、風速（m·s?1）、日照時數(shù)（h）、日平均相對濕度（%）、日降水量（mm），剔除數(shù)據(jù)缺測較多的站點，最終選取265個氣象站點（其中I區(qū)55個，II區(qū)36個，III區(qū)64個，IV區(qū)110個），對其中缺測數(shù)據(jù)采用線性內(nèi)插法和多年平均值法補全。

圖1 中國糧食主產(chǎn)區(qū)亞區(qū)及氣象站點分布

注：4個子區(qū)域：溫帶濕潤半濕潤地區(qū)（I區(qū)）、溫帶干旱半干旱地區(qū)（II區(qū)）、暖溫帶半濕潤地區(qū)（III區(qū)）和亞熱帶濕潤地區(qū)（IV區(qū)）。

Note: Four subareas：temperate humid and semi-humid area(I area), temperate arid and semi-arid area (II area), warm temperate semi-humid area (III area) and subtropical humid area (IV area).

對糧食主產(chǎn)區(qū)4個分區(qū)單個氣象數(shù)據(jù)進行整理得到的多年平均值如表1所示。由表可知，各分區(qū)氣候條件存在較大差異。處于高原的II區(qū)風速最大，為3.22m·s?1，其次是I區(qū)和III區(qū)，IV區(qū)最小，僅為1.79m·s?1；氣溫的分布主要受緯度的影響，同屬于溫帶的I區(qū)和II區(qū)，日最高、日最低氣溫相近且低于暖溫帶的III區(qū)，亞熱帶的IV區(qū)氣溫最高；各區(qū)年日照時數(shù)也有較大的差異，II區(qū)最長，達到3111.63h，IV區(qū)最短，僅1783.58h；年降水量的區(qū)域差異再次證明了中國降水量空間分布的不均，IV區(qū)的年降雨量最大，達到1282.18mm，其次是III、I和II區(qū)，分別為756.68、608.79和326.03mm；相對濕度也呈現(xiàn)出與降雨分布類似的地域性差異，分別是IV區(qū)最高，II區(qū)最低。

表1 各區(qū)域氣候要素的多年平均值(1961-2013年)

注：風速、溫度和相對濕度為日均值；日照時數(shù)和降水量為年均值。

Note:The wind speed, temperature and relative humidity are the daily mean values. Sunshine hours and precipitation are annual mean values. U2is wind speed at 2m height, Tmax is maximum temperature, Tmin is minimum temperature, RH is relative humidity, n is sunshine hours, P is precipitation.

1.3 研究方法

1.3.1 參考作物蒸散量計算方法

采用FAO于1998年推薦的Penman-Monteith（P-M）公式計算ET0[15]，即

1.3.2 敏感系數(shù)

ET0的敏感系數(shù)是表征一個或幾個相關氣象因子的變化對ET0變化影響程度的定量參數(shù)，定義為ET0變化率與氣象因子變化率之比[16]，計算式為

式中，SVi為敏感系數(shù)，無量綱；ET0、ΔET0分別為ET0及其變化量；vi、Δvi分別為氣象因子及其變化量。Svi>0表示ET0隨氣象因子的增加而增加，反之則隨氣象因子的增加而減少，其絕對值越大表示該氣象因子的變化對ET0的影響越大。敏感系數(shù)均在日值的時間尺度上求得。

1.3.3 氣象因子對參考作物蒸散量變化的貢獻

將單個氣象因子的敏感系數(shù)與該要素的多年相對變化相乘，可得到由此要素引起的ET0的變化，即該要素對ET0變化的貢獻，其中引起ET0增加為正貢獻，引起ET0減小為負貢獻[17]。其表達式為

式中，Convi為氣象因子vi對ET0變化的貢獻率，RCvi是vi的多年相對變化率，n取值為53，avi為vi的平均值，Trendvi為vi的逐年變化率。

4個主要氣象因子的貢獻率累加為其對ET0變化的總貢獻率，即

2 結果與分析

2.1 參考作物蒸散量的時空變化分析

2.1.1 平均態(tài)

由圖2a可見，1961-2013年糧食主產(chǎn)區(qū)全區(qū)年均ET0值為878.9mm，各子區(qū)域存在明顯差異。其中，II區(qū)（溫帶干旱半干旱地區(qū)）位于高原地區(qū)，年均ET0最大，在900～1500mm，全區(qū)平均為1079.8mm；I區(qū)（溫帶濕潤半濕潤地區(qū)）位于東北的吉林省、黑龍江省及內(nèi)蒙古的呼倫貝爾市，年均ET0最小，在500～900mm，全區(qū)平均年ET0為741.8mm；III區(qū)（暖溫帶半濕潤地區(qū)，位于遼寧省及華北平原地區(qū)）和IV區(qū)（亞熱帶濕潤地區(qū)，位于川渝及長江中下游地區(qū)）居中，年均ET0分別為940.2mm和924.2mm，整體差異不大。受氣候、地形等條件影響，在整個糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)年均ET0分布存在明顯差異，最小值（517mm）出現(xiàn)在黑龍江漠河地區(qū)，最大值（1767mm）出現(xiàn)在內(nèi)蒙古阿拉善右旗。在每個子區(qū)域內(nèi)也存在差異，I區(qū)和II區(qū)內(nèi)ET0年均值有從東向西逐漸增大的特征，III區(qū)內(nèi)空間差異較小，IV區(qū)內(nèi)由東向西先減小再增大，四川盆地ET0較小，在四川省西、南部高海拔地區(qū)ET0較大。

分別計算各年代ET0年均值的分布可見（圖2b-圖2f），大部分地區(qū)年均ET0的年代際變化不大，僅小部分地區(qū)變化較明顯。其中，I區(qū)ET0年代際變化不明顯，II區(qū)部分區(qū)域有較明顯變化，但規(guī)律性不明顯，III區(qū)在20世紀60-80年代有整體減小的趨勢，而80年代以后保持平穩(wěn)，IV區(qū)內(nèi)四川盆地以東的地區(qū)年代際變化較明顯，60-90年代明顯下降（圖內(nèi)黃色區(qū)域面積擴大），而2000年以后有上升趨勢（黃色區(qū)域面積縮?。?。

2.1.2 變化趨勢

由圖3可見，1961-2013年糧食主產(chǎn)區(qū)年均ET0在大部分地區(qū)減小，變化率在?3～0mm·a?1，在小部分地區(qū)增大，變化率在0～1.5mm·a?1，全區(qū)整體以0.47mm·a?1（P＜0.05）的速率呈下降趨勢。各區(qū)域內(nèi)年均ET0變化趨勢差異明顯。其中，I區(qū)年均ET0在呼倫貝爾和漠河地區(qū)增大，變化率在0～1.5mm·a?1，在東北平原地區(qū)減小，變化率在?1.5～0mm·a?1，但該區(qū)大部分地區(qū)的變化趨勢均不明顯；II區(qū)年均ET0在除東烏珠穆沁旗、阿巴嘎旗、蘇尼特左旗和阿拉善右旗等以外地區(qū)均減小，但變化趨勢不明顯；III區(qū)年均ET0整體以1.21mm·a?1（P＜0.01）的速率呈極顯著下降趨勢，其中約1/2的地區(qū)下降趨勢顯著（P＜0.05），變化率在?3.0～?1.5mm·a?1；IV區(qū)年均ET0在川渝地區(qū)以減小為主，變化率在?1.5～0mm·a?1，在長江中下游平原以增大為主，變化率在0～1.5mm·a?1，該區(qū)全區(qū)變化趨勢均不明顯。

圖2 中國糧食主產(chǎn)區(qū)年參考作物蒸散量（ET0 , mm）空間分布

2.2 參考作物蒸散量對氣候因子變化的敏感性分析

由表2可知，在糧食主產(chǎn)區(qū)全區(qū)及I-IV區(qū)，ET0對風速、日照時數(shù)和平均溫度的敏感系數(shù)均為正，對相對濕度的敏感系數(shù)均為負，且相對濕度敏感系數(shù)絕對值明顯大于其它3個氣象因子，說明相對濕度是糧食主產(chǎn)區(qū)ET0最敏感的氣象因子。而在各區(qū)域最不敏感氣象因子中，I、III和全區(qū)ET0均為日照時數(shù)，II區(qū)和IV區(qū)則分別為平均溫度和風速。

風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度敏感系數(shù)空間分布如圖4a-4d所示。全區(qū)風速敏感系數(shù)在0.05～0.40，平均為0.201，南北差異明顯，具有南小北大的分布特征（圖4a）。全區(qū)日照時數(shù)敏感系數(shù)在0～0.25，平均為0.134，南北具有明顯差異，其中IV區(qū)最大，平均為0.172，且分布較均勻，I-III區(qū)具有從南到北呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢，并在黑龍江漠河等地區(qū)出現(xiàn)負值（圖4b）；全區(qū)相對濕度敏感系數(shù)在?1.8～0，平均為?1.060，各區(qū)域分布差異明顯，其絕對值在I、II區(qū)由西向東呈逐漸增大的趨勢，在III、IV區(qū)由沿海到內(nèi)陸呈逐漸減小的趨勢（圖4c）；全區(qū)平均溫度敏感系數(shù)在?0.16～0.48，平均為0.160，各區(qū)域分布較復雜，其中在I、II區(qū)總體上由東向西呈逐漸減小的趨勢，并在大興安嶺以西地區(qū)出現(xiàn)負值，在III、IV區(qū)則具有由南向北逐漸減小的趨勢，并在四川盆地達到最大值（圖4d）。

表2 ET0對氣象因子敏感系數(shù)（S）、氣象因子多年相對變化率（RC）及其對ET0變化的總貢獻率（Con）計算結果

對各氣象因子及其對應敏感系數(shù)作相關性分析可知（圖5a-5d），ET0對各氣象因子的敏感系數(shù)與對應氣象因子的大小有一定相關關系。其中，風速和平均溫度敏感系數(shù)分別隨風速和平均溫度的增大而增大，其決定系數(shù)分別為0.21和0.67；日照時數(shù)和相對濕度敏感系數(shù)分別隨日照時數(shù)和相對濕度的增大而減小，其決定系數(shù)分別為0.19和0.20；各因子決定系數(shù)均達到P＜0.01的顯著性水平。由此可知，單一氣象因子并不是影響其對應敏感系數(shù)大小的唯一因素。

2.3 氣候因子變化對參考作物蒸散量變化的貢獻分析

由圖6可見，1961-2013年，研究區(qū)內(nèi)各子區(qū)的氣候因子年值及其線性變化趨勢有一定的差異。其中，I區(qū)的風速、日照時數(shù)和相對濕度居中，溫度偏低，在整個分析時段內(nèi)，風速和日照時數(shù)呈顯著線性下降趨勢（P＜0.05），平均溫度呈顯著線性上升趨勢（P＜0.05），相對濕度有所減小，但變化趨勢不明顯。經(jīng)計算，該區(qū)域內(nèi)風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度的多年平均相對變化率（RC）分別為?28.62%、?15.95%、?1.27%和23.537%（表2），其中風速變化最大，相對濕度變化最小。從各因子對ET0變化貢獻率的計算結果（表2中的Con）可見，在該區(qū)風速的貢獻最大（?7.498%）且為負貢獻，貢獻最大因子為風速的站點在該區(qū)的占比為69%（圖7），因此，風速的減小是造成I區(qū)ET0減小的首要原因。

圖4 ET0對氣象因子敏感系數(shù)的空間分布

圖5 各氣象因子與其敏感系數(shù)的相關關系

注：*、**分別表示相關系數(shù)通過0.05、0.01水平的顯著性檢驗。下同。SU2、Sn、SRH和STmean分別表示風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度的敏感系數(shù)。

Note:*is P＜0.05，**is P＜0.01.The same as below. SU2is sensitivity coefficient of wind speed, Sn is sensitivity coefficient of sunshine hours, SRHis sensitivity coefficient of relative humidity, STmeanis sensitivity coefficient of mean temperature.

圖6 糧食主產(chǎn)區(qū)氣象因子的線性變化趨勢（1961-2013年）

II區(qū)表現(xiàn)為風速大、日照長、溫濕度低，在整個分析時段內(nèi)，風速、日照時數(shù)和相對濕度均呈顯著線性下降趨勢（P＜0.05），平均溫度呈顯著線性上升趨勢（P＜0.05）。經(jīng)計算，該區(qū)風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度的多年平均相對變化率分別為?33.05%、?9.26%、?2.43%和23.07%，其中風速變化最大，相對濕度變化最小。從各因子對ET0變化貢獻率的計算結果可見，在該區(qū)風速的貢獻最大（?10.01%）且為負貢獻，貢獻最大因子為風速的站點在該區(qū)的占比為81%（圖7），因此，在II區(qū)風速的減小是造成ET0減小的首要原因。

III區(qū)的風速、日照時數(shù)、濕度和溫度均居中，在整個分析時段內(nèi)，風速和日照時數(shù)均呈顯著下降趨勢（P＜0.05），平均溫度呈顯著線性上升趨勢（P＜0.05）。經(jīng)計算，該區(qū)內(nèi)風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度的多年平均相對變化率分別為?30.67%、?19.58%、?0.22%和7.48%，其中風速變化最大，相對濕度變化最小。從各因子對ET0變化貢獻率的計算結果可見，在該區(qū)風速的貢獻最大（?7.02%）且為負貢獻，貢獻最大因子為風速的站點在該區(qū)的占比為59%（圖7），因此，風速的減小是造成III區(qū)ET0減小的首要因子。

IV區(qū)的風速小、日照短、溫濕度高，且在整個分析時段內(nèi)，風速、日照時數(shù)和相對濕度均呈顯著線性下降趨勢（P＜0.05），而平均溫度呈顯著線性上升趨勢（P＜0.05）。經(jīng)計算，該區(qū)內(nèi)風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度的多年平均相對變化率分別為?26.95%、?14.53%、?4.45%和4.23%，以風速的變化最大，氣溫的變化最小。從各因子對ET0變化貢獻率的計算結果可見，在該區(qū)空氣相對濕度的貢獻最大（4.49%）且為正貢獻，貢獻最大因子為相對濕度的站點在該區(qū)的占比為43%（圖7），且集中于長江中下游平原，其次為風速和日照時數(shù)，其貢獻率分別為?3.21%和?2.45%，貢獻最大因子為風速和日照時數(shù)的站點其占比分別為29%和19%，平均溫度的貢獻最?。?.10%），貢獻最大因子為平均溫度的站點其占比僅為9%，該區(qū)4個主要氣象因子對ET0變化的總貢獻率為?0.12%，由此可知，風速減小和日照時數(shù)縮短是造成IV區(qū)ET0減小的主要原因。

圖7 糧食主產(chǎn)區(qū)對ET0變化貢獻最大氣象因子的空間分布

注：實心表示氣象因子對ET0的變化為正貢獻，空心表示負貢獻。

Note: The solid indicates the positive contribution of meteorological factors to the change of ET0, and the hollow indicates negative contribution.

糧食主產(chǎn)區(qū)全區(qū)風速、日照時數(shù)、相對濕度和平均溫度對ET0變化的貢獻率分別為?5.99%、?2.09%、3.13%和0.73%，總貢獻率為?4.23%，由此可知，風速的減小是糧食主產(chǎn)區(qū)ET0減小的首要原因。

3 結論與討論

（1）采用FAO推薦的Penman-Monteith公式計算得到中國糧食主產(chǎn)區(qū)275個站點1961-2013年日參考作物蒸散量。糧食主產(chǎn)區(qū)全區(qū)年均ET0值為878.9mm，各區(qū)域存在明顯差異，其中，II區(qū)ET0年均值最大，為1079.8mm，其次是III區(qū)和IV區(qū)，分別為940.2mm和924.2mm，I區(qū)最小，為741.8mm。I區(qū)和II區(qū)內(nèi)年均ET0有從東向西逐漸增大的特征，III區(qū)內(nèi)空間差異較小，IV區(qū)內(nèi)由東向西先減小再增大，四川盆地ET0較小，在四川省西、南部高海拔地區(qū)ET0較大。

（2）糧食主產(chǎn)區(qū)年均ET0整體以0.47mm·a?1（P＜0.05）的速率下降，其中III區(qū)下降速率為1.21mm·a?1（P＜0.01），I、II區(qū)和IV區(qū)均有所減小，但變化趨勢并不明顯。各區(qū)域內(nèi)年均ET0變化趨勢存在明顯差異，其中，I區(qū)在呼倫貝爾和漠河地區(qū)增大，在東北平原地區(qū)減小，II區(qū)在除東烏珠穆沁旗、阿巴嘎旗、蘇尼特左旗和阿拉善右旗等以外的地區(qū)均減小，III區(qū)在約1/2的地區(qū)下降趨勢顯著（P＜0.05），IV區(qū)在川渝地區(qū)以減小為主，在長江中下游平原以增大為主。

（3）敏感性分析表明，ET0對相對濕度的敏感系數(shù)為負值，對風速、日照時數(shù)和平均溫度的敏感系數(shù)均為正值。相對濕度是I-IV區(qū)及全區(qū)ET0最敏感因子，其敏感系數(shù)分別為?1.232、?0.784、?1.114、?1.009和?1.060；最不敏感因子I、III區(qū)和全區(qū)為日照時數(shù)，而II區(qū)和IV區(qū)則分別為平均溫度和風速。

（4）主要氣象因子中，風速和日照時數(shù)的變化對ET0變化為負貢獻，而相對濕度和平均溫度為正貢獻。其中，I-III區(qū)及全區(qū)對ET0變化貢獻最大的氣象因子為風速，IV區(qū)則為相對濕度。風速的減小是造成糧食主產(chǎn)區(qū)全區(qū)及I-III區(qū)ET0減小的首要原因，而風速減小和日照時數(shù)的縮短是造成IV區(qū)ET0減小的主要原因。

糧食主產(chǎn)區(qū)幅員遼闊，地形地貌及氣候條件差異大，不同區(qū)域的ET0變化規(guī)律及其成因也有明顯差異。糧食主產(chǎn)區(qū)各區(qū)域ET0均有不同程度的下降，但除III區(qū)（華北平原及遼寧省）外下降趨勢均不明顯，與其它學者的研究結論基本一致[5,18-19]。ET0下降是多種因素共同作用的結果，風速和日照時數(shù)對ET0變化為負貢獻，相對濕度和平均溫度為正貢獻，I-III區(qū)風速對ET0變化貢獻最大且遠大于其它氣象因子，因此，風速減小是造成ET0減小的最主要原因，而IV區(qū)對ET0變化貢獻最大的是相對濕度，由于相對濕度為正貢獻，因此，實際上IV區(qū)ET0減小是風速減小和日照時數(shù)縮短共同影響的結果。但由于糧食生產(chǎn)存在季節(jié)性特征，因此，還有待進一步對不同季節(jié)和作物生長季的ET0時空分布及其成因進行研究分析。

[1]Allen R G,Pereira L S,Raes D,et al.Crop evapotranspiration- guidelines for computing crop water requirements[M].Rome: Food and Agriculture Organization of United Nation,1998.

[2]Shan N,Shi Z J,Yang X H,et al.Spatiotemporal trends of reference evapotranspiration and its driving factors in the Beijing-Tianjin Sand Source Control Project Region,China[J]. Agricultural and Forest Meteorology,2015,200:322-333.

[3]Li Z X,Feng Q,Liu W,et al.Spatial and temporal trend of potential evapotranspiration and related driving forces in Southwestern China,during 1961-2009[J].Quaternary Internati- onal,2014,336:127-144.

[4]Zheng C L,Wang Q.Spatiotemporal variations of reference evapotranspiration in recent five decades in the arid land of Northwestern China[J].Hydrologic Processes,2014,28:6124- 6134.

[5]劉園,王穎,楊曉光.華北平原參考作物蒸散量變化特征及氣候影響因素[J].生態(tài)學報,2010,30(4):923-932.

Liu Y,Wang Y,Yang X G.Trends in reference crop evapotran- spiration and possible climatic factors in the North China Plain[J].Acta Ecologica Sinica,2010,30(4):923-932.(in Chinese)

[6]Du C Y,Yu J J,Wang P,et al.Reference evapotranspiration changes:sensitives to and contributions of meteorological factors in the Heihe River Basin of Northwestern China (1961-2014)[J].Advances in Meteorology,2016:1-17.

[7]Zheng C L,Wang Q.Spatiotemporal pattern of the global sensitivity of the reference evapotranspiration to climatic variables in recent five decades over China[J].Stoch Environ Res Risk Assess,2015,29:1937-1947.

[8]Huo Z L,Dai X Q,Feng S Y,et al.Effect of climate change on reference evapotranspiration and aridity index in arid region of China[J].Journal of Hydrology,2013,492:24-34.

[9]高占義,王浩.中國糧食安全與與灌溉發(fā)展對策研究[J].水利學報,2008,39(11):1273-1278.

Gao Z Y,Wang H.Strategy of grain security and irrigation development in China[J].Journal of Hydraulic Engineering, 2008,39(11):1273-1278.(in Chinese)

[10]楊貴羽,汪林,王浩.基于水土資源狀況的中國糧食安全思考[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2010,26(12):1-5.

Yang G Y,Wang L,Wang H.Thinking of food security in China based on regional water resources and land cultivation[J]. Transactions of the CSAE,2010,26(12):1-5.(in Chinese)

[11]黃會平,曹明明,宋進喜,等.1957-2012年中國參考作物蒸散量時空變化及其影響因子分析[J].自然資源學報,2015,30 (2):316-326.

Huang H P,Cao M M,Song J X,et al.Temporal and spatial changes of potential evapotranspirat and its influencing factors in China from 1957 to 2012[J].Journal of natural resources,2015,30(2):316-326.(in Chinese)

[12]Jarvis P G,Mc Naughton K G.Stomatal control of transpiration:scaling up from leaf to region[J].Advances in Ecological Research,1986,15:1-49.

[13]韓榮青,鄭度,戴爾阜,等.中國糧食主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)潛力對氣候波動響應研究[J].資源科學,2014,36(12):2611-2623.

Han R Q,Zhen D,Dai E F,et al.Response of production potential to climate fluctuation in major grain regions of China[J]. Resources Science,2014,36(12):2611-2623.(in Chinese)

[14]黃秉維.中國綜合自然區(qū)劃草案[J].科學通報,1959,(18): 594-602.

Huang B W.Draft comprehensive natural regionalization of China[J].Chinese science bulletin,1959,(18):594-602.(in Chinese)

[15]劉勤,嚴昌榮,梅旭榮,等.西北旱區(qū)參考作物蒸散量空間格局演變特征分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2012,33(1):48-53.

Liu Q,Yan C R,Mei X R,et al.Spatial evolution of reference crop evapotranspiration in arid area of Northwest China[J]. Chinese Journal of Agrometeorology,2012,33(1): 48-53.(in Chinese)

[16]李英杰,延軍平,王鵬濤.北方農(nóng)牧交錯帶參考作物蒸散量時空變化與成因分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(2): 166-173.

Li Y J,Yan J P,Wang P T.Temporal and spatial change and causes analysis of the reference crop evapotranspiration in farming-pastroral ecotone of northern China[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2016,37(2):166-173.(in Chinese)

[17]環(huán)海軍,楊再強,劉巖,等.魯中地區(qū)參考作物蒸散量時空變化特征及主要氣象因子的貢獻分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2015, 36(6):692-698.

Huan H J,Yang Z Q,Liu Y,et al.Temporal and spatial variation of reference crop evapotranspiration and contribution of main factors in the middle area of Shandong province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(6): 692-698.(in Chinese)

[18]王瀟瀟,潘學標,顧生浩,等.內(nèi)蒙古地區(qū)參考作物蒸散變化特征及其氣象影響因子[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2015,31(增刊1):142-152.

Wang X X,Pan X B,Gu S H,et al.Trend in reference crop evapotranspiration and meteorological factors affecting trends in Inner Mongolia[J].Transactions of the CSAE,2015, 31(Supp.1):142-152.(in Chinese)

[19]黃娟,申雙和,李新建,等.1961-2010年中國參考作物蒸散量變化趨勢與時空格局[J].水土保持研究,2016,23(5): 240- 244.

Huang J,Shen S H,Li X J,et al.Research of variation trend and spatial pattern of reference crop evapotranspiration during the period from 1961 to 2010 in China[J].Research of Soil and Water Conservation,2016,23(5):240-244.(in Chinese)

Spatio-Temporal Variability and Cause Analysis of Reference Crop Evapotranspiration in the Main Grain Producing Areas of China

YANG Yong-gang1，CUI Ning-bo1，2，HU Xiao-tao3，GONG Dao-zhi4

（1．State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering & College of Water Resource and Hydropower，Sichuan University，Chengdu 610065，China; 2．Provincial Key Laboratory of Water-Saving Agriculture in Hill Areas of Southern China， Chengdu 610066; 3．Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas，Ministry of Education, Northwest A&F University/Institute of Water-saving Agriculture in Arid Areas of China, Yangling 712100; 4．Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agriculture Science/State Engineering Laboratory for Efficient Water Use and Disaster Loss Reduction of Crops, Beijing 100081）

Under the background of global warming, the change and spatial distribution of reference crop evapotranspiration are bound to have an important impact on agricultural water resources planning and agricultural water management in the main grain producing areas of China. The main grain producing areas of China was divided into temperate humid and semi-humid area (I area), temperate arid and semi-arid area (II area), warm temperate semi-humid area (III area) and subtropical humid area (IV area) according to the difference of heat and humidity. Based on daily meteorological data of the 265 stations in the main grain producing areas of China during 1961 to 2013, the daily ET0was calculated by Penman-Monteith equation recommended by Food and Agriculture Organization in 1998. The temporal and spatial variation of ET0and its influencing factors were analyzed by using Arcgis spatial interpolation, Mann-Kendall trend test, sensitivity analysis and contribution rate analysis. The results showed that the annual ET0in major grain producing areas of China was 878.9mm and had a significant downward trend as a whole at the rate of 0.47mm·y?1(P＜0.05) in the past 53 years. The annual ET0of I, II and IV area decreased with the value of 741.8mm, 1079.8mm and 924.2mm respectively, but the trends of changes were not obvious. The annual ET0of III area was 940.2mm, which had an extremely significant downward trend with a rate of 1.21mm·y?1(P＜0.01). Sensitivity analysis indicated that relative humidity was the most sensitive meteorological factor to annual ET0change in the whole and I-IV area, with the sensitivity coefficient of ?1.060, ?1.232, ?0.784, ?1.114 and ?1.009，respectively. Contribution analysis showed that wind speed made the greatest contribution to ET0changed in I-III and whole area, while relative humidity was the meteorological factor that contributed most to the change of ET0in IV area. The decrease of wind speed was the dominant cause of ET0decrease in I-III and whole area, and the main reason for the decrease of ET0in IV area were the decrease of wind speed and the shortening of sunshine hours.

Main grain producing areas；Reference crop evapotranspiration；Temporal and spatial variability；Cause analysis；Sensitivity analysis

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.04.004

楊永剛,崔寧博,胡笑濤,等.中國糧食主產(chǎn)區(qū)參考作物蒸散量演變特征與成因分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(4):245-255

2017-07-30

。E-mail：cuiningbo@126.com

國家科技支撐計劃項目“精量低耗灌溉技術集成與示范”（2015BAD24B01）；國家重點研發(fā)計劃課題“西北典型農(nóng)區(qū)高效節(jié)水灌溉技術與集成應用”（2016YFC0400206）

楊永剛（1994-），碩士生，主要從事節(jié)水灌溉理論與技術研究。E-mail：yangyonggangscu@163.com