李秀 郎琪 雷坤 程全國 孟翠婷 黃國鮮 孫明東 蔡文倩 呂旭波

1 沈陽大學，沈陽 110866

2 中國環(huán)境科學研究院水生態(tài)環(huán)境研究所，北京 100012

1 引言

蒸散發(fā)作為連接地表熱量平衡和水量平衡的重要樞紐，不僅對空氣濕度、溫差等氣候變化具有調(diào)節(jié)作用，還對區(qū)域水循環(huán)，水資源合理利用和農(nóng)業(yè)灌溉等方面具有重要的影響（鮑振鑫等，2014）。據(jù)氣象組織最新報告顯示，2015～2019年全球平均氣溫較工業(yè)化前升高1.1°C，全球氣候變暖速度遠超人類預(yù)期。在氣溫持續(xù)升高的背景下，人們普遍認為氣溫升高可能使大氣持續(xù)變干，進而導致陸地水體蒸發(fā)量增大，加速全球水循環(huán)（祁棟林等，2015）。但研究發(fā)現(xiàn)全球許多地區(qū)的蒸發(fā)量存在顯著下降趨勢（Limjirakan and Limsakul,2012；Ji et al.,2012；Bre?a‐Naranjo et al.,2017）。蒸發(fā)皿蒸發(fā)量（以下簡稱蒸發(fā)量）隨溫度增加而下降的現(xiàn)象被稱為“蒸發(fā)悖論”，這一現(xiàn)象引起了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注，并對蒸發(fā)量下降原因展開了大量研究（王艷君等，2005；岳元等，2017；楊司琪等，2019）。Peterson et al.（1995）發(fā)現(xiàn)美國和前蘇聯(lián)的蒸發(fā)皿蒸發(fā)量出現(xiàn)隨著溫度升高而穩(wěn)定下降的現(xiàn)象，并通過與氣溫日較差對比分析得出蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的下降主要受低云量上升的影響。Roderick et al.（2007）等研究發(fā)現(xiàn)1975～2004年澳大利亞蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的減少原因主要為風速的變化。朱曉華等（2019）對全國751個氣象站1961～2017年的氣象資料分析發(fā)現(xiàn)，1961～1993年中國地區(qū)存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象，其主導因素為風速。祁添垚等（2015）利用中國1960～2005年氣象資料研究發(fā)現(xiàn)大氣相對濕度增加，水汽壓減少，水循環(huán)加劇是蒸發(fā)悖論在中國的主要體現(xiàn)。熊玉琳和趙娜（2020）通過對海河流域日照時數(shù)、平均氣溫、風速和相對濕度與蒸發(fā)皿蒸發(fā)量回歸分析發(fā)現(xiàn)，日照時數(shù)對蒸發(fā)量的貢獻值更大，全球變暗比全球變暖對蒸發(fā)量的影響更顯著。綜上所述，基于不同地區(qū)和研究方法得出的蒸發(fā)量關(guān)鍵影響因子有所差異。此外，多數(shù)研究將日照時數(shù)和相對濕度作為太陽輻射和水汽壓差的替代指標并不準確，且多缺乏對蒸發(fā)悖論本身形成原因的定量考慮。因此，蒸發(fā)量的驅(qū)動機制仍缺乏深入闡釋，對蒸發(fā)悖論現(xiàn)象的驅(qū)動成因研究仍然是氣象、水文循環(huán)與水資源利用領(lǐng)域關(guān)注的熱點問題之一。

永定河作為北京的“母親河”，對京津冀地區(qū)的生態(tài)環(huán)境及社會可持續(xù)發(fā)展具有重要作用。氣候變化和人為活動的劇烈影響，使永定河流域20世紀80年代以后，水資源嚴重短缺，下游河道常年斷流，生物多樣性降低，水生態(tài)系統(tǒng)嚴重退化，水資源時空分布和水量平衡關(guān)系發(fā)生顯著改變（丁愛中等，2013）。蒸發(fā)量是水量平衡中的唯一支出項和水循環(huán)的關(guān)鍵因子。因此，研究永定河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化對解決水資源短缺、水生態(tài)系統(tǒng)退化及水量平衡問題具有十分重要的現(xiàn)實意義。

因此，本文基于永定河流域1958～2018年14個氣象站的蒸發(fā)皿蒸發(fā)量及氣象數(shù)據(jù)，全面分析蒸發(fā)量時空變化特征，采用完全相關(guān)系數(shù)識別氣候因子與蒸發(fā)量的相關(guān)程度，并根據(jù)多元回歸分析定量計算氣候因子對蒸發(fā)量的貢獻率，探討影響永定河流域蒸發(fā)能力的驅(qū)動機制與關(guān)鍵影響因子。

2 研究區(qū)概況

永 定 河 地 處（39°N ～ 41°20'N，112°E～117°45'E），由上游桑干河和洋河在河北省懷來縣匯流而成，流經(jīng)北京、河北、天津，最終流入渤海，全長約 747 km，流域總面積約為 4.7×104km2，其中山區(qū)面積約為 4.5×104km2，平原面積約為0.2×104km2。永定河流域氣象站點基本信息見表1。永定河流域?qū)儆跍貛О霛駶?、半干旱大陸性氣候類型，地勢西高東低，多年平均降雨量360～650 mm，平均氣溫 6.9°C。

3 資料與方法

3.1 資料來源及處理

所用氣象站數(shù)據(jù)來源于中國氣象局國家氣象信息中心（www.data.cma.cn[2020-02-15]），數(shù)據(jù)類型包括逐日小型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量、最高/最低及平均氣溫、相對濕度、日照時數(shù)、平均風速（10 m）。其中，10 m處的風速采用對數(shù)風速轉(zhuǎn)換模型公式轉(zhuǎn)化為2 m的風速（劉小莽等，2009）。為滿足數(shù)據(jù)的完整性、準確性和代表性要求，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，開展了缺測值和異常值檢驗，剔除有明顯錯誤的數(shù)據(jù)，由于1958年以前天鎮(zhèn)等氣象站缺測天數(shù)超過31天，因此，選取了1958～2018年間無地理遷移、連續(xù)無缺測且使用小型蒸發(fā)皿觀測的氣象站數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，確保計算結(jié)果的準確性和有效性。選取14個永定河流域內(nèi)及相鄰近氣象站，氣象站點分布見圖1。季節(jié)劃分按水文年統(tǒng)計為春季（3～5月）、夏季（6～8月）、秋季（9～11月）、冬季（12月至次年2月）。

3.2 研究方法

3.2.1 氣候傾向率

將氣象要素的趨勢變化用一次性方程表示，即：

其中，t為時間，a1>0表示氣象要素隨時間增加；a1＜0則相反；將10a1定義為氣候傾向率，表示氣象要素每10年的變化率。

3.2.2 Mann–Kendall趨勢檢驗

Mann–Kendall趨勢檢驗（以下簡稱M–K）通過統(tǒng)計量Z來判別趨勢變化，當Z的絕對值大于1.64和2.32，表明通過了置信度95%和99%的顯著性檢驗，Z值的正負代表上升和下降趨勢（Mann,1945）。

表1 永定河流域氣象站點基本信息Table 1 Information of meteorological observatories in the Yongding River basin

圖1 永定河流域氣象站點分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in the Yongding River basin

3.2.3 反距離權(quán)重插值法

采用ArcGIS地理統(tǒng)計模塊中的反距離權(quán)重插值法（簡稱IDW）將各測站的點數(shù)據(jù)插值成面數(shù)據(jù)，來分析流域年蒸發(fā)量的空間分布特征（王新宇等,2020）。

3.2.4 完全相關(guān)系數(shù)

氣象因子與蒸發(fā)量緊密相關(guān)，同時在60年中發(fā)生顯著變化，才可能成為影響蒸發(fā)量變化的氣候因子。因此本文采用皮爾遜相關(guān)分析計算完全相關(guān)系數(shù)（劉波等，2006）。完全相關(guān)系數(shù)公式為

其中，r為完全相關(guān)系數(shù)，rt為氣象因子與時間的相關(guān)系數(shù)，re為氣象因子與蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)。rt和re必須大于0.2732（95%置信度的臨界值）。

3.2.5 貢獻率分析

由陳伏龍等（2017）研究可知，通過多元線性回歸方法，求出氣候因子的回歸系數(shù)，可計算不同氣候因子對蒸發(fā)量變化的貢獻率Qx（單位：%），表示為

其中，ΔEx為氣候因子變化導致的蒸發(fā)量的變化值，ΔE為實測蒸發(fā)量的變化值。

4 結(jié)果與分析

4.1 蒸發(fā)量的時間變化趨勢

圖2a為年蒸發(fā)量變化趨勢圖，從中可知永定河流域60多年蒸發(fā)量呈波動下降趨勢，多年均值為 1752.1 mm，最大值為 2048 mm（1972年），最小值為1282.2 mm（2018年）。從線性趨勢線可知，年蒸發(fā)量的呈明顯下降趨勢，下降速率達到-48.88 mm/10 a，通過了 α=0.01 的顯著性檢驗。從圖2b年均距平和累積距平曲線可知，1958～2001年蒸發(fā)量以正距平為主，蒸發(fā)量基本大于均值，2001年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點，2002～2018年蒸發(fā)量以負距平為主，基本小于平均值。

圖2c為四季蒸發(fā)量變化情況，四季蒸發(fā)量均表現(xiàn)為下降趨勢，其中夏季蒸發(fā)量下降速率為23.6 mm/10 a，下降趨勢最為明顯，多年均值為655.8 mm，約占全年37%，其次為春季，下降速率為?14.3 mm/10 a，多年均值為 618 mm，約占全年35%，秋季的下降速率為10.03 mm/10 a，多年均值為341.1 mm，占全年的9%，冬季蒸發(fā)量未發(fā)生顯著變化，僅占全年8%，除冬季外，其它季節(jié)均通過α=0.01的顯著性檢驗。因此說明春、夏兩季蒸發(fā)量的下降對年蒸發(fā)量的變化起重要作用。

圖2 1958～2018年永定河流域（a）年平均、（b）距平和累積距平、（c）四季及（d）不同年代年平均蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化Fig.2 Variation curves of (a) annual mean,(b) anormaly and cumulative anormaly,(c) season average,and (d) interdecadal annual mean of pan evaporating in the Yongding River basin during 1958–2018

圖2d為年代際變化過程，20世紀60至70年代蒸發(fā)量呈上升趨勢，且在20世紀70年代達到峰值，20世紀80年代到2000年代呈持續(xù)減小趨勢，但變化幅度較小，2010～2018年代際蒸發(fā)量大幅度下降，這種現(xiàn)象考慮為進入20世紀以后氣候變化和人為活動對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響更為劇烈。

4.2 蒸發(fā)量的空間分布特征

從蒸發(fā)量及趨勢變化空間分布圖3中可看出，14個測站的年蒸發(fā)量空間分布不均，總體上為上游河北?。☉褋?、張家口等地區(qū)）蒸發(fā)量較大，上游中部山西省部分地區(qū)（天鎮(zhèn)、蔚縣）蒸發(fā)量較小。從趨勢變化看出，14個測站的傾向率在－2.4～－8.7 mm/10 a，其中|Z|>2.32，通過 0.01 顯著性檢驗的有10個測站，主要分布在流域河北、北京、天津等地區(qū)，Z值在1.64＜|Z|＜2.32范圍內(nèi)，通過0.05顯著性檢驗的有3個站點，主要分布在山西省，上游右玉站未通過顯著性檢驗?？傮w而言，流域河北、北京等人口密集地區(qū)下降趨勢較上游蔚縣、天鎮(zhèn)、大同等山區(qū)更為顯著。

4.3 蒸發(fā)量變化影響因素分析

4.3.1 蒸發(fā)量與氣候因子相關(guān)性分析

蒸發(fā)量是受多種因子共同影響的氣候要素，蒸發(fā)過程中的能量供給主要源于太陽輻射，水汽輸送條件取決于空氣飽和差和風速，而隨著氣溫的變化，蒸發(fā)量也會發(fā)生變化。因此，為了準確識別永定河流域蒸發(fā)量的主要影響因子，基于Penman-Monteith公式結(jié)合氣象資料準確計算凈輻射和空氣飽和差（Allen et al.,1998）。選取 1958～2018年平均氣溫、平均風速、凈輻射和空氣飽和差作為影響永定河流域蒸發(fā)量的主要氣候因子，詳細研究氣候因子的變化趨勢以及與蒸發(fā)量的相關(guān)性并建立氣候因子與蒸發(fā)量之間的多元回歸模型。

圖4和表2分別為4種氣象因子的年均趨勢變化和四季傾向率。60年來，永定河流域年均氣溫呈升高趨勢，上升速率為0.29°C/10 a，四季中春季和冬季的變化相對劇烈，上升速率分別為0.387和0.37°C/10 a，且通過了0.01的置信度檢驗，而年均蒸發(fā)量以?48.88 mm/10 a的速率顯著下降，說明該流域出現(xiàn)明顯的“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。空氣飽和差呈顯著上升趨勢，上升速率為0.02 kPa/10 a，其中，春、夏兩季的上升最大，速率分別為0.038和0.032 kPa/10 a，平均風速和凈輻射存在顯著下降趨勢，下降速率分別為?0.12 m s?1(10 a)?1和0.08 MJ m?2(10 a)?1，其中風速在春季和冬季變化更為劇烈，而凈輻射在夏季下降最為明顯，速率為?0.175 MJ m?2(10 a)?1，四季和年均氣候因子變化均通過0.01置信度檢驗。

表3為永定河流域1958～2018年均及四季氣象因子與時間和蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)和完全相關(guān)系數(shù)。從完全相關(guān)系數(shù)|r|可知，春、夏和秋季蒸發(fā)量與平均風速、凈輻射和空氣飽和差相關(guān)性較好，均通過0.01顯著性檢驗。其中春季完全相關(guān)系數(shù)由高到低分別為平均風速（0.472）>凈輻射（0.318）>空氣飽和差（0.177），平均風速的顯著變化是春季蒸發(fā)量下降的主要因素。夏季和秋季的完全相關(guān)系數(shù)最大為凈輻射，其次為平均風速和空氣飽和差。說明在此期間，隨著凈輻射、平均風速的顯著下降和空氣飽和差的顯著上升，蒸發(fā)量發(fā)生了顯著變化，其中凈輻射對夏、秋兩季蒸發(fā)量的影響占主導作用。冬季蒸發(fā)量只與平均氣溫具有相關(guān)性，且相關(guān)系數(shù)僅為0.181，說明冬季蒸發(fā)量受氣象因子的影響較小，這與冬季蒸發(fā)量未發(fā)生顯著變化現(xiàn)象相符。年均蒸發(fā)量與凈輻射和平均風速具有較強的相關(guān)性，完全相關(guān)系數(shù)分別為0.45和0.42。平均氣溫雖然隨時間呈顯著上升趨勢，但是與蒸發(fā)量的相關(guān)性并不顯著，與其他氣候因子相比，對蒸發(fā)量的影響貢獻被完全抵消，因此該流域出現(xiàn)“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。綜上所述，凈輻射、平均風速和空氣飽和差都是蒸發(fā)量的重要影響因子。其中，年均、夏季和秋季蒸發(fā)量的主導因素為凈輻射，春季蒸發(fā)量的主導因素為平均風速。

表2 1958～2018年永定河流域各氣象要素四季和年均氣候傾向率Table 2 Annual climatic inclinations for each meteorological element in the Yongding River basin during 1958–2018

圖3 1958～2018年永定河流域（a）蒸發(fā)皿蒸發(fā)量及（b）變化趨勢分布Fig.3 Distribution of (a) pan evaporation volume and (b) its change trend in the Yongding River basin during 1958–2018

表3 1958～2018年永定河流域氣象因子與時間相關(guān)系數(shù)rt、與蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)re和完全相關(guān)系數(shù)r絕對值Table 3 Complete relationship between the meteorological elements and time rt,pan evaporation re,and complete correlation coefficient r in the Yongding River basin during 1958–2018

表4 1958～2018年永定河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與3種因子復(fù)相關(guān)系數(shù)變化情況Table 4 Multiple correlation coefficients of pan evaporative and three factors in the Yongding River basin during 1958–2018

表5 1958～2018年永定河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與3種因子偏回歸系數(shù)及其t檢驗Table 5 Partial regression coefficients and t-test of pan evaporative and three factors in the Yongding River basin uring 1958–2018

從相關(guān)分析可知，凈輻射、平均風速和空氣飽和差是蒸發(fā)量的主要影響因子，因此本文運用SPSS（Statistical Product and Service Solutions）軟件建立因變量（蒸發(fā)皿蒸發(fā)量）與自變量（凈輻射、平均風速和空氣飽和差）的多元線性回歸模型。由表4和表5可知，模型的擬合優(yōu)度R2值為0.42，說明自變量可以解釋因變量約42%的變化，B表示自變量中各因子的回歸系數(shù)，凈輻射、空氣飽和差和平均風速所對應(yīng)的顯著性值（p）分別為0.001、0.007和0.013，均小于0.05，表明氣候因子的回歸檢驗具有顯著性。即得到多元線性回歸方程為

其中，x1為年凈輻射，x2為平均風速，x3為空氣飽和差，y為蒸發(fā)皿蒸發(fā)量。

根據(jù)公式（4）計算得到年蒸發(fā)量的模擬值，以年蒸發(fā)量的實測值為橫坐標，以對應(yīng)年份的模擬值為縱坐標制作散點圖，檢驗兩者的對應(yīng)關(guān)系，見圖5。可知實測值與模擬值對應(yīng)的點大部分均勻分布在45°斜線兩側(cè)，總體上，模擬值的相對誤差為0.04%～32.02%，平均相對誤差為4.92%，若以相對誤差在±20%以內(nèi)為模擬合格值，則合格率為98%。說明多元回歸方程對蒸發(fā)量擬合效果較好，可以用來分析氣候因子對蒸發(fā)量變化的貢獻量。

圖5 1958～2018年永定河流域年蒸發(fā)量實測值與擬合值對應(yīng)關(guān)系Fig.5 Relationship between the measured and simulated evaporation in the Yongding River basin during 1958–2018

表6 永定河流域1980～2018年與1958～1979年相比影響因子對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響量及貢獻率Table 6 Influence quantity and contributions of the control factors to pan evaporation in the Yongding River basin during 1980–2018 compared with 1958–1979

4.3.2 氣候因子貢獻程度分析

根據(jù)不同年代蒸發(fā)量分析可知，年蒸發(fā)量呈先升高后下降趨勢，因此將年蒸發(fā)量上升階段1958～1979年劃分為基準期，分析1980～2018年蒸發(fā)量下降時期各氣候因子相較于基準期對蒸發(fā)量變化的貢獻程度。由公式（3）和（4）得出氣候因子變化對蒸發(fā)量變化的貢獻程度見表6。從表中可知1980～2018年與1958～1979年相比，蒸發(fā)量共減少了131.5 mm，其中平均風速減弱0.5 m/s，導致蒸發(fā)量下降 101.9 mm，凈輻射下降 0.23 MJ m?2d?1，導致蒸發(fā)量下降87.4 mm，而空氣飽和差上升0.06 kPa，導致蒸發(fā)量上升54.2 mm。平均風速和凈輻射的減少對蒸發(fā)量下降的貢獻率分別為77%和66%，空氣飽和差的增加使蒸發(fā)量增加了54.2 mm，其對蒸發(fā)量的貢獻率為－41%。其他因素對蒸發(fā)量的貢獻率為－2%。綜上所述，平均風速和凈輻射變化是導致永定河流域蒸發(fā)量減少的主要因素。

5 討論

隨著全球水資源緊缺形勢的日趨嚴峻，學者針對水文水資源循環(huán)過程展開大量研究，多數(shù)研究往往重點關(guān)注降水徑流對區(qū)域水量平衡的影響，而蒸發(fā)是水循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，研究表明全球陸地表面的蒸發(fā)量約占降水量的60%～65%（高蓓等，2012），因此，針對長時間序列蒸發(fā)量的演變趨勢展開研究，對于揭示流域水循環(huán)特征，緩解水資源短缺問題具有十分重要的意義。永定河屬于海河流域北系，據(jù)統(tǒng)計，永定河流域在2011～2016年水資源總量呈下降趨勢，多年平均值為25.99×109m3，平均用水量為 25.65×109m3，水資源利用率高達98%，下游平原區(qū)河道常年干涸斷流，生態(tài)水量嚴重不足，水資源短缺問題異常嚴峻。因此，針對永定河流域水文循環(huán)過程尤其是水量平衡關(guān)系中水量支出項—蒸發(fā)量演變趨勢的研究意義重大，本文對永定河流域1958～2018年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化趨勢及成因分析結(jié)果表明：永定河流域多年蒸發(fā)量呈顯著下降趨勢，年際蒸發(fā)量在2010～2018年間較20世紀70年代平均下降1.07×109m3。這與熊玉琳和趙娜（2020）及于占江和楊鵬（2018）學者對海河流域和京津冀地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的趨勢變化研究結(jié)果一致，其中海河流域和京津冀地區(qū)下降速率分別為－22.89、－55.9 mm/10 a。蒸發(fā)皿蒸發(fā)量表征大氣環(huán)境促使極小尺度水面蒸發(fā)的綜合能力，可通過折算系數(shù)估算潛在蒸發(fā)量，二者具有較好的相關(guān)性（焦丹丹等，2018）。目前基于對潛在蒸發(fā)量的不同理解存在兩種相反的蒸發(fā)理論，即：蒸發(fā)正比理論和蒸發(fā)互補理論。從能量平衡角度分析，Penman（1948）認為實際蒸發(fā)量是一定比例的潛在蒸散發(fā)量，凈輻射的持續(xù)下降導致大氣運動驅(qū)動力減弱，潛在蒸發(fā)量減少導致實際蒸發(fā)量也相應(yīng)減少。從水量平衡角度分析，Bouchet（1963）認為在不同的濕潤條件下，潛在蒸發(fā)量與陸地蒸發(fā)量關(guān)系有所差異，當下墊面水分減少時，實際蒸散發(fā)會減少，從而釋放出更多的能量成為顯熱，大氣對陸面的反饋作用使該地區(qū)空氣湍流加強，溫度升高，濕度降低等，從而導致潛在蒸散發(fā)增加。在區(qū)域降水量維持穩(wěn)定、水資源過度利用的情況下，蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的持續(xù)減少，無論從蒸發(fā)量正比假設(shè)還是互補假設(shè)來看，都會對自然水系統(tǒng)水量平衡產(chǎn)生顯著的影響。因此，有必要深入揭示蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降的驅(qū)動機制及關(guān)鍵影響因子。

本研究發(fā)現(xiàn)，永定河流域蒸發(fā)量下降的主要影響因子為凈輻射和平均風速。太陽凈輻射是蒸發(fā)過程中的能量供給因子，近60年來呈顯著下降趨勢，其中云量和氣溶膠是太陽輻射下降的主要原因（查良松，1996；齊月等，2015）。大量的空氣污染物排放使空氣中懸浮顆粒的濃度增大和云層的相對厚度增加，使太陽輻射很難到達地表面，直接發(fā)生了散射現(xiàn)象，使太陽的有效利用率降低，而云層厚度的增加，在一定程度上削弱了太陽輻射（鄧娟華等，2016）。京津冀地區(qū)作為我國經(jīng)濟發(fā)展核心區(qū)域，人口十分密集且自身地勢不利于污染物的擴散，且上游大同、朔州等地區(qū)豐富的煤炭資源會產(chǎn)生大量煤灰、粉塵等氣溶膠粒子，因此永定河流域空氣污染情況一直不容樂觀。2013年國家發(fā)布《空氣污染防治行動計劃》對全國城市的大氣污染進行治理后，京津冀地區(qū)2013～2018年空氣質(zhì)量有所改善但仍超標嚴重，且O3濃度逐年增加，2018年P(guān)M2.5、PM10、NO2和O3濃度均未達標，分別超標0.57倍、0.42倍、0.21和0.08倍（郭鑫等，2019）。從蒸發(fā)量時空分布情況也可驗證流域東南部北京、河北等人口密集、工業(yè)和居民生活污染的排放量較大，PM2.5和PM10濃度偏高等空氣污染嚴重區(qū)域的蒸發(fā)量下降趨勢更為顯著。

蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降的另一主要影響因素為平均風速。平均風速是蒸發(fā)過程中水汽輸送的主要條件。王楠等（2019）研究表明1979～2014年中國地面風速顯著下降，且春季下降趨勢最為顯著，并提出氣溫持續(xù)升高可能導致風速的減弱。地面風速減弱導致氣流交換速度變慢，蒸發(fā)面的水汽不易被帶到大氣中，最終導致蒸發(fā)量減小。此外，風速的減弱也不利于空氣污染物的擴散，使空氣污染更為嚴重。

本研究基于永定河流域近60年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化趨勢及成因分析，揭示了凈輻射與平均風速對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降起主要貢獻，但并未針對云量和氣溶膠等因子對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量下降的貢獻進行定量離析，后續(xù)研究建議圍繞空氣污染加劇等人為活動因素對蒸發(fā)量的影響進行深入分析。

6 結(jié)論

本文利用1958～2018年永定河流域的氣象觀測資料，分析蒸發(fā)皿蒸發(fā)量及影響因子的趨勢變化，識別主要驅(qū)動因子，并定量分析主要氣候因子對蒸發(fā)量的貢獻率，得出結(jié)論如下：

（1）永定河流域平均氣溫以0.29°C/10 a的速率上升，而蒸發(fā)皿蒸發(fā)量以－48.88 mm/10 a速率下降，存在明顯“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象，春、夏兩季蒸發(fā)量分別占全年的35%和37%，且下降趨勢較為顯著，年蒸發(fā)量的下降主要體現(xiàn)為春、夏兩季蒸發(fā)量的下降，20世紀70年代蒸發(fā)20世紀80年代80年代以后持續(xù)下降，2010年代下降幅度最大。

（2）蒸發(fā)量的分布具有明顯的空間差異，下游懷來、張家口等地區(qū)與上游天鎮(zhèn)、蔚縣地區(qū)相比蒸發(fā)量較大。M–K趨勢分析表明下游平原區(qū)較上游山區(qū)下降趨勢更為顯著。

（3）通過完全相關(guān)系數(shù)和多元回歸模型定量分析可知，平均風速、凈輻射和空氣飽和差與蒸發(fā)量具有顯著相關(guān)性。與基準期 1958～1979年相比，1980～2018年平均風速和凈輻射減少對蒸發(fā)量減少的貢獻率分別為77%、66%，空氣飽和差上升對蒸發(fā)量減少的貢獻率為－41%?？傮w來看，凈輻射和平均風速的減少是導致蒸發(fā)量減少的主要因素。

在全球氣候變暖的背景下，蒸發(fā)皿蒸發(fā)量一定程度的減少，蒸發(fā)能力減弱，但無法基于此推斷實際蒸發(fā)量的變化趨勢，因此，蒸發(fā)皿蒸發(fā)量和實際蒸發(fā)量的相互關(guān)系及對水量平衡的影響機制，以及人為活動造成的空氣污染等因素對蒸發(fā)量的影響有待進一步研究。