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        三江源區(qū)蒸散量的時空分布特征

        2021-07-14 10:19:26甘海洪金曉媚張緒財朱曉倩
        現(xiàn)代地質(zhì) 2021年3期
        關(guān)鍵詞:趨勢研究

        甘海洪,金曉媚,張緒財,朱曉倩

        (中國地質(zhì)大學(xué)(北京)水資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100083)

        0 引 言

        蒸散由地表水分蒸發(fā)和植物蒸騰兩部分組成,是大氣-植被-土壤中能量交換的主要途徑[1]。三江源地區(qū)位于我國青海省南部,其面積約為35.2萬km2,是中國海拔最高的天然濕地和面積最大的自然保護(hù)區(qū),同時也是世界高海拔地區(qū)生物多樣性最集中的自然保護(hù)區(qū)。然而三江源地區(qū)自然環(huán)境十分惡劣,生態(tài)系統(tǒng)脆弱敏感;更由于近年來氣候變暖,三江源地區(qū)出現(xiàn)冰川消融、局部草地退化等生態(tài)環(huán)境問題。蒸散作用是干旱-半干旱地區(qū)地下水的主要排泄方式,因此準(zhǔn)確計算地下水蒸散量不但是地下水資源量評價的關(guān)鍵,還對生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義[2]。

        目前已有部分學(xué)者[3-5]對三江源區(qū)蒸散、植被等做過一些研究,但針對三江源地區(qū)蒸散量變化趨勢及其影響因素的研究還不足,少有的研究也只是利用了傳統(tǒng)方法估算區(qū)域蒸散量,缺乏長時間序列蒸散量的時間與空間變化研究,無論從時間尺度還是空間尺度均不能準(zhǔn)確地反映三江源區(qū)蒸散量的分布特征。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,推出了許多地表蒸散量的估算模型,擴展了傳統(tǒng)方法在時空尺度上的應(yīng)用范圍,減小了傳統(tǒng)方法以點代面引發(fā)的誤差。1983年,Seguin和Itier[6]嘗試從衛(wèi)星熱紅外資料中獲得地面輻射溫度與空氣溫度的差值,進(jìn)而估算大尺度區(qū)域蒸散量。21世紀(jì)初Su[7-8]提出地表能量平衡系統(tǒng)(SEBS),其目的是將衛(wèi)星對地觀測的可見光、近紅外和熱紅外波段資料與實測氣象或大氣模式輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合,從而更連貫地估算大氣湍流通量,進(jìn)而得到地表相對蒸散量。2008年,金曉媚等[9]利用SEBS模型對張掖盆地的區(qū)域蒸散量進(jìn)行了估算,并用水均衡法進(jìn)行驗證,結(jié)果吻合較好;2014年,郭仁宏等[10-12]估算了柴達(dá)木盆地的區(qū)域蒸散量,并分析了其影響因素;2017年,楊笑天[13]利用Landsat-8數(shù)據(jù)和SEBS模型估算了格爾木河流域的區(qū)域蒸散量;2018年,張曉玉[14]利用SEBS模型估算了艾比湖流域的區(qū)域蒸散量,并研究了其時空變化規(guī)律。

        本文將采用連續(xù)序列的MODIS數(shù)據(jù)(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)和GLDAS (Global Land Data Assimilation System)數(shù)據(jù),利用SEBS模型計算三江源地區(qū)2001—2017年17年間的區(qū)域蒸散量,并分析蒸散量的時空分布特征、變化趨勢以及影響因素,以期對三江源地區(qū)水資源合理開發(fā)利用提供參考。

        1 研究區(qū)概況

        三江源地區(qū)位于青藏高原中東部、青海省南部,平均海拔4 300 m左右(圖1),其地理位置為北緯31°39′—36°12′、東經(jīng)89°45′—102°23′,是青藏高原腹地,是我國三大主要河流長江、黃河和瀾滄江的源頭匯水區(qū)。研究區(qū)內(nèi)地勢西高東低,西部的長江源區(qū)平均海拔最高;山地是主要地貌,區(qū)內(nèi)山脈分布眾多,地形較為復(fù)雜。

        圖1 研究區(qū)地理位置圖Fig.1 Geographic map of the study area

        三江源地區(qū)表現(xiàn)為典型的高原大陸性氣候。冷熱兩季分明,干濕兩季交替;年際溫差較小,晝夜溫差較大。冷季時,由于受到青藏高原冷氣流影響,溫度低,降雨少,較為干燥;熱季時,受到印度洋暖季風(fēng)影響,降雨比較充沛,具有明顯雨熱同期特征。但是,三江源地區(qū)的降水量在區(qū)域上明顯分布不均,其東部較為濕潤,降雨較多,多年年平均降水量為672.6 mm;西部地區(qū)為干旱-半干旱地區(qū),降雨較少,多年年平均降雨量為375.84 mm。全區(qū)氣溫年際變化不大,多年月均氣溫變化范圍為-10.84~10.85 ℃;晝夜溫差大,平均晝夜溫差可達(dá)20 ℃以上[15]。

        由于三江源地區(qū)海拔較高,空氣稀薄,太陽輻射強烈,年日照時間超過2 300 h[15]。三江源水系發(fā)達(dá),植被分布狀況不均,黃河源區(qū)東北部和瀾滄江源區(qū)為山區(qū),植被覆蓋度最好;長江源區(qū)的中部地形平坦,分布有覆蓋度較高的高原草甸;而長江源區(qū)的西部以及黃河源區(qū)的西部氣候干旱,植被稀疏,有較大面積的荒漠分布。

        2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        2.1.1 MODIS數(shù)據(jù)

        本文選用的是2001—2017年間的MODIS數(shù)據(jù),包含地表反射率(MOD09A1)、地表比輻射率與地表溫度(MOD11A2)。MOD09A1和MOD11A2兩種數(shù)據(jù)時間分辨率均為8 d,空間分辨率分別為500 m和1 000 m。為保證數(shù)據(jù)一致性,對兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣處理,得到統(tǒng)一空間分辨率500 m。本文選用MOD09A1和MOD11A2數(shù)據(jù)共3 128景,均源于美國NASA網(wǎng)站(https://reverb.echo.nasa.gov/reverb)。

        2.1.2 GLDAS數(shù)據(jù)

        GLDAS數(shù)據(jù)全稱為全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)數(shù)據(jù),選用的是2001—2017年GLDAS_NOAH025_M數(shù)據(jù)中比濕 (kg·kg-1)、風(fēng)速 (m·s-1)、氣溫(K)和氣壓(Pa)、土壤(0~10 cm)濕度(kg·m-2)5個波段,空間分辨率為0.25°,時間分辨率為1個月,最后將空間分辨率調(diào)整為500 m。數(shù)據(jù)共204景,源于https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets。

        2.1.3 DEM數(shù)據(jù)

        文中采用了空間分辨率為90 m的SRTM-DEM數(shù)據(jù),包括三江源地區(qū)地表高程、坡度和坡向數(shù)據(jù)。為使研究數(shù)據(jù)一致,對DEM數(shù)據(jù)也進(jìn)行重采樣,將空間分辨率與GLDAS數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)統(tǒng)一。DEM數(shù)據(jù)源于中國科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。

        2.1.4 氣象數(shù)據(jù)

        為分析氣象因素對蒸散量的影響,本文選取三江源地區(qū)內(nèi)14個氣象站的氣溫、降水等氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)的“中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集”。

        2.2 研究方法

        2.2.1 表面能量平衡系統(tǒng)(SEBS)

        利用SEBS模型計算區(qū)域蒸散量主要分為4步:(1)對遙感圖像進(jìn)行處理,獲得一系列地表物理參數(shù)(如反照率、比輻射率、植被覆蓋度等);(2)建立熱傳導(dǎo)粗糙度模型[16];(3)運用總體相似理論[17]確定摩擦速度、顯熱通量和奧布霍夫穩(wěn)定度;(4)利用地表能量平衡指數(shù)[18]計算蒸發(fā)比,從而得到區(qū)域日蒸散量。

        在任一時刻,地表的凈輻射在感熱通量、潛熱通量和地面熱通量方面都處于平衡,地表能量平衡方程為:

        Rn=G0+H+λE

        (1)

        式中:Rn為凈輻射通量,W·m-2;G0為土壤熱通量,W·m-2;H為感熱通量,W·m-2;λ為水的汽化潛熱,J·kg-1;E為實際水分蒸散總量,mm·d-1;λE為潛熱通量,W·m-2。

        蒸發(fā)比可利用最干和最濕兩種極限狀態(tài)下的感熱通量特征得到:

        (2)

        式中:EF為相對蒸發(fā)比,是實際蒸散量與最大蒸散量之比;Hdry為干極限狀態(tài)下的感熱通量,W·m-2;Hwat為濕極限狀態(tài)下的感熱通量,W·m-2。

        日蒸散量為:

        (3)

        2.2.2 Sen+Mann-Kendall趨勢分析

        Sen 趨勢度分析是一種利用中位數(shù)函數(shù)研究長時間序列的方法,但因其本身不能實現(xiàn)序列趨勢顯著性判斷,而 Mann-Kendall方法則無須樣本數(shù)據(jù)服從特定的分布,也不受少數(shù)異常值的影響,因此引入該方法對序列趨勢進(jìn)行顯著性檢驗,得到Sen+Mann-Kendall趨勢分析方法[19-20]。

        Sen趨勢度β計算公式為:

        (4)

        趨勢度β可判斷時間序列X(x1,x2,x3,…)趨勢的升降,當(dāng)β> 0時,時間序列呈上升的趨勢;β< 0 時,時間序列呈下降的趨勢。

        Mann-Kendal公式如下:

        對于時間序列X(x1,x2,x3,…),

        (5)

        其中:n為數(shù)據(jù)樣本長度;sgn為符號函數(shù)。sgn定義如下:

        (6)

        當(dāng)n<10時,直接使用統(tǒng)計量S進(jìn)行雙邊趨勢檢驗;當(dāng)n≥10時,統(tǒng)計量大致服從正態(tài)分布,則使用檢驗統(tǒng)計量Z進(jìn)行趨勢檢驗。

        Z值計算公式為:

        (7)

        同樣,采用雙邊趨勢檢驗,在給定顯著性水平α下,當(dāng)|Z|≤Z1-α/2時,接受原假設(shè),即趨勢不顯著;當(dāng)|Z|>Z1-α/2時,則拒絕原假設(shè),即認(rèn)為趨勢顯著。

        3 結(jié)果分析

        3.1 區(qū)域蒸散量分布特征

        3.1.1 蒸散量時間分布特征

        SEBS系統(tǒng)計算出的為日蒸散量:取計算區(qū)域內(nèi)所有像元蒸散量值的平均值作為區(qū)域日蒸散量值;再對該月多幅圖像日蒸散量值平均,平均日蒸散量值乘以相應(yīng)月份的天數(shù)得到月蒸散量;最后將該年12個月蒸散量值相加即得到年蒸散量值。經(jīng)過計算得到2001—2017年期間三江源地區(qū)逐年蒸散量,得到研究區(qū)蒸散量年際變化趨勢圖(圖2)和研究區(qū)多年平均蒸散量年內(nèi)變化趨勢圖(圖3)。從圖2和圖3可以看出,長江源、黃河源、瀾滄江源蒸散量的時間變化趨勢是基本一致的。

        圖2 研究區(qū)蒸散量年際變化趨勢Fig.2 Annual variation of actual ET in the study area

        圖3 研究區(qū)多年平均蒸散量年內(nèi)變化趨勢Fig.3 Variation of the annual average ET in the study area

        2001—2017年,長江源、黃河源、瀾滄江源年平均蒸散量分別為414.18 mm、424.67 mm、482.87 mm,整個三江源區(qū)年平均蒸散量為425.99 mm。17年間,三江源區(qū)年總蒸散量整體呈增長趨勢;2001年至2009年蒸散量增加明顯,增加速率約為23.4 mm/a;2009年至2017年蒸散量總體平穩(wěn),略有減小。三江源區(qū)年蒸散量最大值為552.55 mm(2009年),最小值為275.03 mm(2002年)。長江源、黃河源、瀾滄江源區(qū)年蒸散量最小值分別為238.04 mm(2002年)、287.98 mm(2002年)、275.03 mm(2002年),最大值分別為523.78 mm(2009年)、613.61 mm(2009年)、597.76 mm(2014年)。從多年月平均蒸散量趨勢圖(圖3)中可以看出,蒸散量主要集中在5月至9月,這5個月的蒸散量占全年80%以上;6月蒸散量最高,平均可達(dá)80 mm,1月和12月的蒸散量很小,接近0 mm。

        3.1.2 蒸散量空間分布特征

        根據(jù)2017年研究區(qū)年蒸散量空間分布圖(圖4)可知,研究區(qū)內(nèi)湖泊水體的年蒸散量最高,可達(dá)900 mm以上;裸土地區(qū)蒸散量較小,年蒸散量基本小于100 mm。三江源三個源區(qū)多年年平均蒸散量從大到小依次為:瀾滄江源(482.87 mm)>黃河源(424.67 mm)>長江源(414.18 mm)。瀾滄江源蒸散量明顯大于黃河源和長江源,黃河源和長江源蒸散量相差不大。研究區(qū)內(nèi)黃河源區(qū)的東北部主要為山區(qū),由于山區(qū)的蒸散量誤差較大,因此本文將山區(qū)部分剔除。對于地勢相對平坦的地區(qū),長江源西部荒漠地帶蒸散量較小,為30~100 mm,但湖泊水體的蒸散量大,年蒸散量最高可達(dá)1 100 mm左右;中部地區(qū)有高山草甸分布,年蒸散量為350~500 mm;東部地區(qū)植被較好,有高原草甸分布,年蒸散量較大,為500~850 mm。黃河源西部分布有扎陵湖、鄂陵湖,湖泊水體年蒸散量最高可達(dá)1 200 mm;西部其余地區(qū)年蒸散量為350~550 mm;南部地區(qū)分布有高山草原和草甸,年蒸散量為550~850 mm。瀾滄江源有覆蓋度較高的高山草甸分布,年蒸散量較大,為500~800 mm。

        圖4 2017年研究區(qū)年蒸散量空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of annual ET in the study area in 2017

        3.2 蒸散量趨勢分析

        為分析研究區(qū)蒸散量的連續(xù)空間變化趨勢及其變化的顯著性,本文利用Sen+Mann-Kendall顯著性檢測法對研究區(qū)17 a(2001—2017年)的蒸散量疊加數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先,使用Sen 趨勢度分析方法得到研究區(qū)蒸散量空間變化趨勢圖(圖5);其次,根據(jù)Sen 趨勢度分析結(jié)果和研究區(qū)實際情況,取0≤β≤ 6時,蒸散量呈基本不變趨勢;再根據(jù)趨勢度β來判斷時間序列趨勢的升降,檢驗統(tǒng)計量Z來進(jìn)行趨勢檢驗;最后,利用變化趨勢分類表(表1)將變化趨勢分為5類,分別為顯著減小、輕微減小、基本不變、輕微增長、顯著增長,得到研究區(qū)蒸散量顯著性變化分類圖(圖6)。

        表1 變化趨勢分類

        圖5 研究區(qū)蒸散量空間變化趨勢圖Fig.5 Spatial ET variation trend in the study area

        由研究區(qū)蒸散量顯著性變化分類圖(圖6)可知,在2001—2017年期間,三江源地區(qū)絕大部分地區(qū)蒸散量變化呈增長趨勢,顯著增長地區(qū)面積占比達(dá)62.62%,輕微增長地區(qū)面積占比為28.03%,兩者面積占比之和超過90%;基本不變地區(qū)面積占比為8.99%,輕微減小地區(qū)面積占比為0.37%,顯著減小地區(qū)面積占比遠(yuǎn)小于0.01%,可忽略不計。由此可知,三江源區(qū)絕大多數(shù)地區(qū)蒸散量都在增加。

        圖6 研究區(qū)蒸散量顯著性變化分類圖Fig.6 Classification of significant ET change in the study area

        從研究區(qū)蒸散量變化趨勢面積統(tǒng)計結(jié)果(表2)來看,顯著增長趨勢表現(xiàn)為瀾滄江源(68.37%)>長江源(63.25%)>黃河源(58.73%);輕微增長趨勢表現(xiàn)為黃河源(32.69%)>長江源(28.21%)>瀾滄江源(23.37%);基本穩(wěn)定趨勢表現(xiàn)為黃河源(8.32%)>長江源(8.22%)>瀾滄江源(7.63%);輕微減小趨勢表現(xiàn)為瀾滄江源(0.63%)>長江源(0.31%)>黃河源(0.26%)。三個源區(qū)中,輕微減小地區(qū)面積占比均小于1%,顯著減小地區(qū)面積占比均遠(yuǎn)小于0.01%。

        表2 研究區(qū)蒸散量變化趨勢面積統(tǒng)計

        4 蒸散量影響因素分析

        4.1 氣象因素

        本次研究選用五道梁、興海、托托河、雜多、曲麻萊、玉樹、班瑪、清水河、瑪沁、達(dá)日、河南、久治、囊謙、班瑪共14 個氣象站的地面月值數(shù)據(jù)。分別對2001—2017年長江源、黃河源、瀾滄江源和三江源區(qū)內(nèi)的多個氣象站數(shù)值進(jìn)行平均后分析。

        4.1.1 降 水

        通過對氣象站降水?dāng)?shù)據(jù)分析,得到研究區(qū)降水量年際變化趨勢圖,如圖7所示;并對全區(qū)氣象站降水?dāng)?shù)值進(jìn)行平均求取三江源區(qū)2001—2017年期間的月均降水值,利用每月的降水值與對應(yīng)月的蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析,得到降水對蒸散量影響的分析圖,如圖8(a)所示。

        圖7 研究區(qū)降水量年際變化趨勢Fig.7 Annual variation of precipitation in the study area

        圖8 降水(a)和氣溫(b)對蒸散量的影響Fig. 8 Effect of precipitation (a) and air temperature (b) on evapotranspiration

        結(jié)果表明:三江源區(qū)降水量最大值為593.63 mm(2009年),最小值為419.14 mm(2002年),與三江源區(qū)年蒸散量最大值和最小值年份相對應(yīng)。多年年平均降水量:瀾滄江源(548 mm)>黃河源(545 mm)>長江源(468 mm),與蒸散量空間分布特征一致。研究區(qū)蒸散量與降水的相關(guān)性很好,確定系數(shù)達(dá)0.89。蒸散量總體與降水量變化趨勢一致,呈正相關(guān)關(guān)系,即蒸散量隨降水量的增大而升高。

        4.1.2 氣 溫

        通過對氣象站氣溫數(shù)據(jù)分析,得到研究區(qū)年均氣溫和月均氣溫變化趨勢圖(圖9),并對全區(qū)氣象站氣溫數(shù)值進(jìn)行平均求取三江源區(qū)2001—2017年期間的月均氣溫值,利用每月的氣溫值與對應(yīng)月的蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析,得到氣溫對蒸散量影響的分析圖,如圖8(b)所示。

        圖9 研究區(qū)年均氣溫 (a)、月均氣溫 (b)變化趨勢Fig.9 Annual (a) and monthly (b) variation of air temperature in the study area

        結(jié)果表明:除2008年較異常之外,2001年至2009年三江源區(qū)年平均氣溫明顯增加,2009年至2017年氣溫相對平穩(wěn),與蒸散量變化趨勢基本一致。三江源三個源區(qū)多年月平均氣溫從大到小依次為:瀾滄江源>黃河源>長江源,與蒸散量空間分布特征一致。長江源、黃河源、瀾滄江源多年月平均氣溫最大值分別為9.9 ℃、11.3 ℃、13.2 ℃,最小值分別為-11.7 ℃、-11.3 ℃、-6.7 ℃。當(dāng)氣溫低于零下10 ℃時,蒸散量基本上接近0 mm;當(dāng)溫度處于-10~-5 ℃之間時,蒸散量基本上小于10 mm。研究區(qū)蒸散量與氣溫具有很好的正相關(guān)關(guān)系,確定系數(shù)達(dá)0.80。因三江源區(qū)蒸散量在2001—2009年期間增加相對明顯,而在2009—2017年期間相對平穩(wěn),這與氣溫的變化較為一致,故相對于降水,蒸散量對氣溫的響應(yīng)更明顯。

        4.2 植被指數(shù)

        通過歸一化植被指數(shù)(NDVI)可以了解植物的生長狀態(tài)、植被覆蓋程度。NDVI的取值范圍為-1~1,<0為水體。NDVI 值越大,說明植被長勢越好,植被覆蓋率越高;NDVI 越小,植被長勢越差,植被覆蓋率越低。本文將2001—2017年的連續(xù)序列共204個植被指數(shù)MODIS NDVI數(shù)據(jù)與相對應(yīng)的月蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析,得到植被指數(shù)對蒸散量影響分析圖(圖10)。結(jié)果表明:兩者吻合較好,蒸散量波動趨勢與植被指數(shù)NDVI變化趨勢趨于一致;兩者相關(guān)性較好,確定系數(shù)為0.62,呈正相關(guān)。

        圖10 植被指數(shù)對蒸散量的影響Fig.10 Effect of NDVI on evapotranspiration

        4.3 用地類型

        用地類型不同,蒸散量的差異較大。研究區(qū)主要用地類型較為簡單,主要分為灌木叢、草地、裸土、水體4類。為了分析對比4種用地類型的蒸散量狀況,求取每種用地類型年蒸散量平均值,對三江源地區(qū)2017年年蒸散量進(jìn)行統(tǒng)計得到研究區(qū)不同用地類型蒸散量柱狀圖(圖11)。結(jié)果表明:水體的蒸散量最大,約為860 mm;灌木叢地區(qū)蒸散量其次,約為610 mm;草地地區(qū)蒸散量約為415 mm;裸土地區(qū)蒸散量最小,約為65 mm。

        圖11 研究區(qū)不同用地類型蒸散量柱狀圖 Fig.11 Histogram of ET of different land-use types in the study area

        4.4 土壤濕度

        土壤濕度對蒸散量也具有一定影響。由于缺乏土壤濕度實測數(shù)據(jù),本文采用GLDAS土壤(0~10 cm)濕度數(shù)據(jù),分析土壤濕度對蒸散量的影響。將年內(nèi)12組GLDAS土壤(0~10 cm)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,得到該年平均土壤濕度數(shù)據(jù),繪制出研究區(qū)土壤濕度與蒸散量年際變化趨勢圖(圖12)。對2001—2017年共204個GLDAS土壤(0~10 cm)濕度數(shù)據(jù)與計算得出的逐月蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析,得到土壤濕度對蒸散量影響分析圖(圖13)。結(jié)果表明:2001—2017年,蒸散量的變化趨勢與土壤濕度的變化趨勢基本一致,兩者具有一定的相關(guān)性,確定系數(shù)為0.60。

        圖12 研究區(qū)土壤濕度與蒸散量年際變化趨勢Fig.12 Annual variation of soil moisture and ET in the study area

        圖13 土壤濕度對蒸散量的影響Fig.13 Effect of soil moisture on evapotranspiration

        5 結(jié) 論

        本文利用連續(xù)時間序列的MODIS數(shù)據(jù),基于SEBS模型對三江源地區(qū)2001—2017年期間的蒸散量進(jìn)行估算,并對其時空分布特征及影響因素展開分析,得到以下認(rèn)識:

        (1)研究區(qū)2001年至2009年蒸散量增加明顯,增加速率約為23.4 mm/a,2009年至2017年蒸散量總體平穩(wěn);2009年蒸散量最大(552.55 mm),2002年最小(275.03 mm)。

        (2)研究區(qū)內(nèi)瀾滄江源的年均蒸散量最大,長江源的年均蒸散量最??;同時,研究區(qū)內(nèi)湖泊水體蒸散量最大,達(dá)850 mm以上,裸土蒸散量最小,基本小于100 mm。

        (3)三江源、長江源、黃河源和瀾滄江源蒸散量變化呈顯著增長趨勢地區(qū)面積占比分別為62.62%、63.25%、58.73%和68.37%,輕微顯著增長地區(qū)面積占比分別為28.03%、28.21%、32.69%和23.37%,顯著減小地區(qū)占比極低,遠(yuǎn)小于0.01%。

        (4)研究區(qū)的氣候是影響蒸散量變化的主要因素。研究區(qū)降水和溫度呈現(xiàn)增長趨勢,蒸散量與降水、氣溫呈明顯正相關(guān)關(guān)系,其確定系數(shù)分別為0.89和0.80,蒸散量隨著降水和氣溫的增加而增長。蒸散量與植被指數(shù)和土壤濕度具有一定相關(guān)性,隨著植被指數(shù)和土壤濕度增加而增大。

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