朱曉華，徐 芳，姬祥祥，毛 鑫，周 翔，馮 浩，何建強

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點實驗室，陜西 楊凌 712100；2.中國科學(xué)院水利部水土保持研究所，陜西 楊凌 712100；3.西北農(nóng)林科技大學(xué)中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西 楊凌 712100)

0 引 言

蒸散發(fā)是水文循環(huán)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是能量平衡的重要支出項[1]。然而，蒸散發(fā)過程不可見且測量難度較大，一般通過實測和模型估計方法來確定，例如蒸發(fā)皿觀測[2]。蒸發(fā)皿蒸發(fā)量作為衡量大氣蒸發(fā)能力的一個重要指標(biāo)，對于監(jiān)測氣候和水文循環(huán)變化具有重要指示意義，也是衡量作物需水量，湖泊蒸發(fā)、陸地蒸發(fā)量的重要參數(shù)[3]。2018年3月23日世界氣象組織(WMO)發(fā)布了《2017年全球氣候狀況聲明》：在2017年，全球平均氣溫較工業(yè)化前高出約1.1 ℃，2013-2017年全球平均溫度達到了有記錄以來的最高值[4]。也有研究發(fā)現(xiàn)中國地區(qū)溫度呈現(xiàn)上升趨勢，在1961-2014年期間每10年溫度增加0.24℃[5]。因此，合理估算蒸發(fā)量，系統(tǒng)分析蒸發(fā)量的時空變化規(guī)律，對研究中國氣候變化和水資源評價具有重要的意義，也對農(nóng)業(yè)需水量管理、旱情監(jiān)測以及水資源有效利用具有重要的應(yīng)用價值[6]。

隨著全球氣溫上升，西班牙[7]、伊朗[8]等地區(qū)蒸發(fā)量呈現(xiàn)上升趨勢，而墨西哥、印度地區(qū)蒸發(fā)量持續(xù)下降[9,10]，這與全球變暖可能導(dǎo)致蒸發(fā)潛力增加的猜測相矛盾，因此這種現(xiàn)象被稱為“蒸發(fā)悖論”[11]。中國的黃河地區(qū)、海河地區(qū)、黑河地區(qū)，也存在同樣的現(xiàn)象[12-14]。由于蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化受多種因素共同影響，許多學(xué)者對其主導(dǎo)因素進行了研究：Michael L等人[15]認為蒸發(fā)下降是由于云量和氣溶膠增加，從而引起太陽總輻射下降，即太陽輻射是主導(dǎo)因素；Rayner等人[16]發(fā)現(xiàn)風(fēng)速下降是澳大利亞蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降的主導(dǎo)因素；印度地區(qū)相對濕度的增加和風(fēng)速的下降是其參考作物蒸發(fā)量下降的原因[17]。在中國地區(qū)：劉昌明等[18]通過敏感系數(shù)得出全國范圍內(nèi)潛在蒸散發(fā)對氣象因子的敏感性為：水汽壓>最高氣溫>太陽輻射>風(fēng)速>最低氣溫；曾燕等[2]發(fā)現(xiàn)日照百分率下降導(dǎo)致太陽總輻射下降，這可能是近年來蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降的主要原因；祁添強等[19]發(fā)現(xiàn)相對濕度是影響中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的關(guān)鍵因子；劉敏等[20]對中國地區(qū)通過完全相關(guān)系數(shù)法分析發(fā)現(xiàn)，氣溫日較差和平均風(fēng)速的減小與蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的減少具有最顯著的相關(guān)性，是蒸發(fā)皿蒸發(fā)量減少的影響因子。由于研究年限和方法的差異，結(jié)果有所不同。

以上研究主要基于蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的實測值和Penman-Monteith模型模擬，我國常規(guī)使用20 cm(圓形)和E601(錐形)型蒸發(fā)皿，兩種蒸發(fā)儀器的折算系數(shù)存在空間差異和時間變異性，兩者轉(zhuǎn)化較為復(fù)雜[21]；在中國地區(qū)有研究用Penman-Monteith模型來估算蒸發(fā)皿蒸發(fā)量，但其中存在一定的折算系數(shù)[22]。不論是基于實測值還是Penman-Monteith模型，中間轉(zhuǎn)化都增加了誤差。PenPan模型是基于Class-A型蒸發(fā)皿建立的，目的是用來估算蒸發(fā)皿蒸發(fā)量，該模型在中國地區(qū)已有應(yīng)用[23-27]，方法簡單實用。故本研究采用PenPan模型對中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行研究，旨在得出中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的時空變化趨勢及主導(dǎo)因素。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)內(nèi)逐日氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象局(http:∥data.cma.cn/)，在1961-2017年氣象資料和蒸發(fā)皿觀測值序列中，本研究選擇相對完整的751個站點的數(shù)據(jù)進行分析(見圖1)。數(shù)據(jù)主要包括平均溫度(Ta)、相對濕度(RH)、日照時數(shù)(SD)、風(fēng)速(u2)和20 cm蒸發(fā)皿蒸發(fā)量。為了分析蒸散發(fā)的季節(jié)性變化，將一年分為春(3-5月)、夏(6-8月)、秋(9-11月)、冬(12-次年2月)4個季節(jié)。

圖1 研究區(qū)域氣象站空間分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in study area

1.2 PenPan模型

PenPan模型是基于Penman模型[28]建立的。Rotstayn等[29]于2006年將其進行改進，目的用來估算Class-A型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量。在本研究中，我們運用修正后適合計算20 cm蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的PenPan模型，計算方法如下：

(1)

1.3 模型評價

本研究采用RRMSE(Relative Root Mean Square Error)和NSE(Nash-Sutcliffe Efficacy Coefficient)[31]兩個指標(biāo)對PenPan模型在中國地區(qū)適用性進行評價。

(2)

(3)

(4)

一般認為RRMSE≤10%，模擬結(jié)果優(yōu)秀，10%40%，則認為模擬結(jié)果較差[32]；NSE為納什系數(shù)(-∞～1)，越接近1，效果越好。

1.4 趨勢分析

為了量化近年來中國地區(qū)氣候和蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化情況，對中國地區(qū)氣象因素和蒸發(fā)量進行趨勢分析。趨勢分析方法利用Mann-Kendall(M-K)趨勢分析方法[33,34]，M-K趨勢分析為非參數(shù)檢驗方法，不需要樣本遵循一定的分布，異常值對結(jié)果影響較小，適用于氣象等非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的趨勢檢驗。Mann-Kendall趨勢檢驗方法，具體如下：

(5)

(6)

E(S)=0

(7)

(8)

(9)

式中：xj，xi均為欲進行假設(shè)檢驗的隨機變量；n代表數(shù)據(jù)系列的長度；當(dāng)xj-xi大于、等于或小于0時，sgn的值分別為+1、0、-1。當(dāng)Z>0時，為上升趨勢；Z<0時，為下降趨勢。檢驗顯著性水平為0.05時，Z的臨界值為±1.96。

1.5 成因分析

蒸發(fā)皿蒸發(fā)量是多種氣象因子綜合作用的結(jié)果，為了探究氣象要素對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的敏感性，找出影響中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主導(dǎo)因素。本研究采用多元線性回歸，先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，來探尋影響中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主導(dǎo)因素[35]。

Y=aX1+bX2+cX3+dX4

(10)

ξX1=|a|/(|a|+|b|+|c|+|d|)

(11)

式中：Y為蒸發(fā)皿蒸發(fā)量標(biāo)準(zhǔn)化后的值；X1、X2、X3、X4均為氣象要素標(biāo)準(zhǔn)化后的值；a、b、c、d為每個氣象要素的相關(guān)系數(shù)；ξX1為X1氣象要素對Y的貢獻。

2 結(jié)果與分析

2.1 PenPan模型在中國地區(qū)適用性評價

本研究分析了月尺度的20 cm蒸發(fā)皿觀測值和PenPan模型模擬值的相關(guān)性(圖2)，選取點數(shù)n=351 859，其模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)為0.96，R2(Coefficient of Determination)為0.97，RMSE(Root Mean Square Error)為每個月28.03 mm。RRMSE為21.6%，NSE為0.90，接近于1，說明PenPan模型在中國地區(qū)適用性良好。

圖2 蒸發(fā)皿觀測值Epan和PenPan模型模擬結(jié)果比較Fig.2 Comparison of the observed and calculated

2.2 中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量年際變化趨勢

圖3為1961-2017年中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量年際變化情況。中國地區(qū)年際總蒸發(fā)量在1 550～1 750 mm/a之間，在1961-2017年期間總蒸發(fā)量呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。其中趨勢發(fā)生變化的年份為1993年，在1961-1993年期間中國地區(qū)存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象，即隨著空氣溫度升高蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢；在1994-2017年空氣溫度持續(xù)升高，“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象消失。輻射項和動力項變化趨勢和總蒸發(fā)量變化趨勢基本一致(圖3)。輻射項的變化范圍為1 050～1 140 mm/a，動力項的變化范圍為500～610 mm/a，因此輻射項對總蒸發(fā)量的貢獻較大。

圖3 1961-2017年中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量年際變化趨勢Fig.3 Long time series of pan evaporation changes trends over period of 1961 to 2017 in China

在1961-2017年，通過表1可知，溫度和飽和水汽壓差呈現(xiàn)顯著上升趨勢，太陽輻射和風(fēng)速呈現(xiàn)顯著下降趨勢。在夏季輻射項和動力項都呈顯著下降的趨勢，說明夏季蒸發(fā)量下降是整體處于下降趨勢的關(guān)鍵季節(jié)。根據(jù)蒸發(fā)量整體的變化趨勢，將1961-2017年劃分為兩個時段：1961-1993、1994-2017年。在1961-1993年總蒸發(fā)皿蒸發(fā)量呈現(xiàn)顯著下降趨勢，春季和夏季下降顯著，秋季和冬季下降趨勢不顯著?？傉舭l(fā)皿蒸發(fā)量下降是輻射項和動力項的綜合影響，其中動力項在四季中都呈顯著下降趨勢，輻射項在春季和夏季顯著下降，秋季和冬季下降趨勢不顯著。在1994-2017年總蒸發(fā)量呈現(xiàn)顯著上升趨勢，其中春季和夏季上升趨勢顯著，輻射項變化不顯著，動力項在夏季和冬季顯著上升。

表1 中國氣象要素及蒸發(fā)量趨勢分析Tab.1 Trend analysis of meteorological elements and evaporation in China

注：Z≥︱±1.96︳；p≤0.05；*為趨勢顯著。

2.3 中國氣象要素和蒸發(fā)量空間變化

圖4為1961-2017年中國地區(qū)氣象要素的空間分布。中國地區(qū)空氣溫度多年平均變化范圍為-5.03～25.23 ℃，從北到南逐漸增大，越接近赤道溫度越高，在青藏高原呈現(xiàn)較低的情況，這與青藏高原海拔高度有關(guān)；中國地區(qū)風(fēng)速多年平均變化范圍為0.48～5.76 m/s，從北方到南方、從沿海到內(nèi)陸，風(fēng)速逐漸減??；中國地區(qū)太陽輻射多年平均值為21.38～34.68 MJ/(m2·d)，在青藏高原西南地區(qū)最大，四川盆地最小，這與海拔高度有關(guān)，海拔越高，接受到的輻射越多；中國地區(qū)飽和水汽壓差多年平均為0.16～1.54 kPa，在中國西北地區(qū)較大，這里沙漠較多，如塔克拉瑪干沙漠地區(qū)，水分不足，很難達到蒸發(fā)需要。

圖4 1961-2017中國氣象要素空間分布Fig.4 Spatial distribution of meteorological elements in China from1961 to 2017

圖5為1961-2017年中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的空間分布。中國地區(qū)輻射項的多年平均范圍為611.29～1 727.79 mm/a，動力項為208.08～1 714.34 mm/a，總蒸發(fā)量為872.50～2 903.45 mm/a。輻射項和動力項在空間上分布差異巨大。輻射項蒸發(fā)量最大和最小相差1 116.50 mm/a，在海南、云南、廣西和廣東最大，在東北地區(qū)較小。動力項蒸發(fā)量最大和最小相差1 506.26 mm/a，在內(nèi)蒙古及新疆地區(qū)較大，在中國南部和東北地區(qū)較小?？傉舭l(fā)量，最大和最小相差2 030.95 mm/a，表現(xiàn)出在內(nèi)蒙古和新疆地區(qū)較大，中國南部沿海地區(qū)次之，東北地區(qū)最小，表明中國地區(qū)蒸發(fā)量具有很大的區(qū)域差異?？傉舭l(fā)量最大在西北地區(qū)，但由于不同季節(jié)氣象要素具有空間差異，導(dǎo)致蒸發(fā)皿蒸發(fā)量具有時空變異性。

圖5 1961-2017中國蒸發(fā)量空間分布(單位：mm/a)Fig.5 Spatial distribution of evaporation in China from 1961 to 2017

2.4 中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的季節(jié)變化

2.4.1 輻射項

圖6為中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量輻射項空間分布。具體表現(xiàn)為：春季蒸發(fā)量范圍為156.09～536.46 mm/a，在云南和海南地區(qū)最大，在東北地區(qū)蒸發(fā)量較小。夏季與春季相比，蒸發(fā)量增大，蒸發(fā)量的范圍為305.51～691.00 mm/a，在內(nèi)蒙古西部和新疆地區(qū)蒸發(fā)量最大，在青藏高原西北部周圍地區(qū)較小，華東及以南地區(qū)變化差異較小。秋季蒸發(fā)量與夏季蒸發(fā)量相比，空間上整體呈下降趨勢，其范圍為77.50～405.11 mm/a，在海南、云南、廣西和廣東地區(qū)蒸發(fā)量最大，在新疆南部及青藏高原西南部地區(qū)蒸發(fā)量次之，東北地區(qū)最小。冬季蒸發(fā)量為四個季節(jié)中最小的，其范圍為7.04～298.28 mm/a，在海南、云南、廣西和廣東蒸發(fā)量最大，然后蒸發(fā)量向北逐漸減少。輻射項的蒸發(fā)量整體表現(xiàn)出夏季>春季>秋季>冬季。不同季節(jié)中，除夏季輻射項最大值出現(xiàn)在中國西北部地區(qū)，其余季節(jié)輻射項最大值的區(qū)域在中國南部地區(qū)，東北地區(qū)蒸發(fā)量都比較小。

圖6 1961-2017中國不同季節(jié)輻射項蒸發(fā)量空間分布(單位：mm/a)Fig.6 Spatial distribution of radiation evaporation in different seasons of China from 1961 to 2017

2.4.2 動力項

圖7為中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量動力項的空間分布。春季蒸發(fā)量范圍為52.23～512.60 mm/a，在內(nèi)蒙古和新疆地區(qū)蒸發(fā)量最大，東北次之，中國南部最小。夏季蒸發(fā)量較春季范圍增大，范圍為42.82～854.87 mm/a，在新疆東部和內(nèi)蒙古西部地區(qū)蒸發(fā)量最大，中國青藏高原、南部及東北地區(qū)蒸發(fā)量較小。秋季較夏季蒸發(fā)量變化范圍縮小，其范圍為35.91～392.85 mm/a，在新疆東部和內(nèi)蒙古西部地區(qū)蒸發(fā)量最大。冬季蒸發(fā)量變化范圍為三個季節(jié)最小的，其范圍為5.25～258.40 mm/a，在云南省蒸發(fā)量達到最大，青藏高原南部和云南地區(qū)較大，在西北地區(qū)和東北地區(qū)蒸發(fā)量最小。動力項的蒸發(fā)量整體呈現(xiàn)出夏季>春季>秋季>冬季。動力項的冬季蒸發(fā)量最大值在華南地區(qū)，其余季節(jié)在中國西北地區(qū)。

圖7 1961-2017中國不同季節(jié)動力項蒸發(fā)量空間分布(單位：mm/a)Fig.7 Spatial distribution of dynamic component evaporation in different seasons of China from 1961 to 2017

2.4.3 總蒸發(fā)皿蒸發(fā)量

圖8為中國地區(qū)總蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的空間分布。4個季節(jié)中春季總蒸發(fā)量范圍為262.19～1 049.06 mm/a，在新疆南部地區(qū)和內(nèi)蒙古西部以及云南地區(qū)蒸發(fā)量最大，東北北部和華中地區(qū)較小。夏季相比春季蒸發(fā)量增大，其范圍為359.51～1 462.32 mm/a，在新疆地區(qū)和內(nèi)蒙古西部地區(qū)蒸發(fā)量最大，華北和華中地區(qū)次之，東北和青藏高原地區(qū)較小。與春夏季節(jié)相比，秋季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量減小，其范圍為125.33～748.06 mm/a，中國南部沿海地區(qū)蒸發(fā)量最大，新疆和青藏高原西南部次之，東北地區(qū)最小。冬季蒸發(fā)量為4個季節(jié)中最小的，其變化范圍為13.78～533.95 mm/a，云南和中國南部沿海地區(qū)的蒸發(fā)量最大，且向北逐漸變小?？傉舭l(fā)皿蒸發(fā)量受輻射項和動力項兩者共同作用，總蒸發(fā)量范圍表現(xiàn)出夏季>春季>秋季>冬季。隨著季節(jié)變化，輻射項和動力項在空間上差異顯著，總蒸發(fā)量最大值從北方轉(zhuǎn)移到了南方，說明在不同季節(jié)影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量主導(dǎo)因素不同。

圖8 1961-2017中國不同季節(jié)總蒸發(fā)量空間分布(單位：mm/a)Fig.8 Spatial distribution of total evaporation in different seasons of China from 1961 to 2017

2.5 中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的成因分析

本研究表明中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量呈現(xiàn)季節(jié)性差異，因此對影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的氣象要素進一步分析。結(jié)果表明：1961-2017年影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主導(dǎo)氣象要素為風(fēng)速，其次是飽和水汽壓差，然后是太陽輻射，最后是空氣溫度(表2)，這也解釋了隨著空氣溫度上升，蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢，不同氣象要素對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的作用相互抵消，空氣溫度的影響較小。不同季節(jié)中，春季表現(xiàn)為飽和水汽壓差和風(fēng)速共同占主導(dǎo)地位，然后是空氣溫度，最后是太陽輻射。夏季與春季相比，主導(dǎo)氣象要素變?yōu)樘栞椛?，其次是飽和水汽壓差，然后是風(fēng)速，最后是空氣溫度。秋季和春季主導(dǎo)氣象要素都為飽和水汽壓差，風(fēng)速次之，接著太陽輻射，最后是空氣溫度。冬季和秋季相比，溫度和太陽輻射影響的重要性位置互換，飽和水汽壓差和風(fēng)速不變。不同季節(jié)具體表現(xiàn)為：秋季和冬季都是飽和水汽壓差占主導(dǎo)地位，而春季的飽和水汽壓和風(fēng)速共同占主導(dǎo)因素，在夏季太陽輻射占主導(dǎo)地位。對不同時段進行成因分析，可知：第一時段1961-1993年風(fēng)速占主導(dǎo)地位，不同季節(jié)中，夏季太陽輻射占主導(dǎo)因素，冬季飽和水汽壓差占主導(dǎo)地位，其余季節(jié)風(fēng)速占主導(dǎo)地位。根據(jù)表1的趨勢分析得出，太陽輻射和風(fēng)速均處于下降趨勢，導(dǎo)致在此期間溫度雖然上升，但蒸發(fā)皿蒸發(fā)量仍處于下降的趨勢。與第一時段相比，第二時段(1994-2017年)主導(dǎo)氣象要素由風(fēng)速變?yōu)轱柡退麎翰?。除了冬季空氣溫度和太陽輻射互換順序，春、夏秋和多年排序一致。此時飽和水汽壓的影響呈現(xiàn)顯著上升的趨勢，空氣溫度的作用增大，風(fēng)速作用減小。

表2 中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量成因分析Tab.2 Analysis of the attribution of pan evaporation in China

3 討 論

本研究運用PenPan模型對中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行估算，發(fā)現(xiàn)1993年前后中國地區(qū)“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象消失。隨季節(jié)變化，中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量最大值所在區(qū)域由西北地區(qū)轉(zhuǎn)移到了中國南方地區(qū)。春夏兩個季節(jié)蒸發(fā)量最大值所在區(qū)域在西北地區(qū)，秋季和冬季在華南地區(qū)。盛瓊[36]分析了1957-2001年中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量得出春夏秋蒸發(fā)量最大在中國西北地區(qū)，冬季在云南地區(qū)，秋季結(jié)果與本文研究有所差異，其余季節(jié)相同。

進一步分析了影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主導(dǎo)氣象因素，發(fā)現(xiàn)在1993年前后主導(dǎo)氣象因素由風(fēng)速轉(zhuǎn)變?yōu)轱柡退麎旱牟睿諝鉁囟鹊淖饔迷龃?，風(fēng)速的作用減小，這是蒸發(fā)皿蒸發(fā)量趨勢發(fā)生變化的原因。劉波[37]分析了中國地區(qū)1960-2000年的蒸發(fā)皿蒸發(fā)量，得出中國大部分地區(qū)蒸發(fā)皿下降的主導(dǎo)因素為風(fēng)速，這和本文第一時段的研究結(jié)果一致。本研究是針對全國區(qū)域，有研究發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的影響因素有所差異，但是風(fēng)速的主導(dǎo)地位在各地區(qū)都有所顯現(xiàn)。如淮河流域，影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量氣象因素排序為風(fēng)速>太陽輻射>空氣溫度>飽和水汽壓差[26]；京津冀地參考作物蒸發(fā)量在1961-1991年的氣象要素排序為風(fēng)速>相對濕度>空氣溫度>日照時數(shù)，在1992-2015年氣象要素排序為空氣溫度>風(fēng)速>相對濕度>日照時數(shù)[38]；青海地區(qū)，劉蓓[39]發(fā)現(xiàn)日較差和風(fēng)速的減小是影響青海省蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的最主要原因。說明研究的區(qū)域不同，研究結(jié)果雖然有所差異，但風(fēng)速的下降是蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降的主要因素。第二時段蒸發(fā)量的趨勢發(fā)生變化，根據(jù)研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)(表1)，在1961-1993年期間，風(fēng)速的變化呈現(xiàn)顯著下降的趨勢，在1994-2017年后風(fēng)速下降趨勢不顯著，飽和水汽壓的差卻呈現(xiàn)顯著增加的趨勢，這可能是主導(dǎo)因素由風(fēng)速轉(zhuǎn)變?yōu)轱柡退麎旱牟畹脑颉４送猓諝鉁囟葘φ舭l(fā)皿蒸發(fā)量的影響變大。

本文利用PenPan模型對中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行分析，得出了中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量在時間和空間上的變化及主導(dǎo)因素的轉(zhuǎn)變情況。但是由于研究區(qū)域較大，不同地區(qū)的地理環(huán)境和局部氣候因素不同，其主導(dǎo)因素可能改變，說明應(yīng)該分區(qū)進行研究或者針對特定的區(qū)域進行分析，特別是西北和華南地區(qū)，以探究具體地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響因素，為中國地區(qū)水資源的合理調(diào)配進一步提出指導(dǎo)方案。

4 結(jié) 論

本文選用PenPan模型對中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行趨勢研究和成因分析，得到以下主要結(jié)論：

(1)中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量在1961-1993年呈現(xiàn)下降趨勢；在1994-2017年呈現(xiàn)上升趨勢，1993年是中國地區(qū)“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象消失年份。

(2)春夏秋冬4個季節(jié)，蒸發(fā)量空間差異變化大。輻射項蒸發(fā)量夏季最大值出現(xiàn)在西北地區(qū)，其余季節(jié)在華南地區(qū)；動力項蒸發(fā)量冬季最大值出現(xiàn)在華南地區(qū)，其余季節(jié)在西北地區(qū)；隨著季節(jié)推移，總蒸發(fā)量最大區(qū)域由西北轉(zhuǎn)移到華南地區(qū)。

(3)1961-2017年風(fēng)速是影響中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主導(dǎo)氣象因素，在1961-1993年間風(fēng)速占主導(dǎo)地位，而1994-2017年間飽和水汽壓差占主導(dǎo)地位，在季節(jié)上和年的氣象因素排序基本一致。影響中國地區(qū)蒸發(fā)量的主導(dǎo)因素在1993年前后發(fā)生變化，空氣溫度的影響增大，風(fēng)速的影響減小，氣象要素的趨勢變化和主導(dǎo)氣象因素改變是中國地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量趨勢發(fā)生變化的原因。