李玖穎，陳皓銳，韓松俊

（1.黑龍江省灌溉排水與節(jié)約用水技術中心，哈爾濱150040；2.國家節(jié)水灌溉北京工程技術研究中心，北京100048；3.中國水利水電科學研究院水利研究所，北京100048）

潛在蒸散發(fā)量反映一定氣候條件下蒸散發(fā)能力的大小，具有多種定義和計算方法，其中基于Penman-Monteith 公式的參考作物蒸散發(fā)量[1]（ET0）反映了大氣蒸散發(fā)能力對作物需水的影響，在農業(yè)用水管理中應用非常廣泛。參考作物蒸散發(fā)量為假設高度為0.12 m，具有固定的葉面阻力70 s/m，反射率為0.23，水分充足的草地的蒸散發(fā)量，其大小與多種氣象因子有關。在全球變暖的背景下，全球很多區(qū)域潛在蒸散發(fā)量具有顯著下降趨勢[2,3]，分析ET0的變化趨勢對揭示區(qū)域作物需水和耗水演變規(guī)律進而提高農業(yè)用水管理水平具有重要意義[4-7]。

由于陸面和大氣之間的相互作用，氣象因子除受到以全球變暖為特征的大尺度氣候變化的影響外，還受下墊面特性改變引起的區(qū)域氣候效應的影響[8]。農業(yè)生產中密植、套間作、灌溉、種植防護林等措施具有顯著的農田小氣候效應，使田間溫度降低而濕度增加[9,10]，同時由于改變了農田表面粗糙度，對風速有明顯的阻滯作用[11]。農業(yè)發(fā)展引起的區(qū)域氣候特性改變會對大氣蒸散發(fā)能力產生影響，在某些情況下甚至超過大尺度氣候變化的影響[12,13]。人們發(fā)現在大規(guī)模灌溉影響區(qū)域潛在蒸散發(fā)是干旱半干旱地區(qū)的一個普遍現象，如在土耳其的一個灌區(qū)[14]，我國塔里木河流域[15,16]、黃河流域景泰灌區(qū)[17]、關中地區(qū)[18]、海河流域[19]和山東濟寧[20]等地都發(fā)現了潛在蒸散發(fā)量隨灌溉農業(yè)發(fā)展迅速下降的現象。相應地，參考作物蒸散發(fā)量也會受到影響。

東北是我國主要商品糧基地，自新中國成立以來農業(yè)得到了快速發(fā)展。自20世紀90年代中期以來灌溉面積得到了快速發(fā)展，“節(jié)水增糧行動”更是加快了灌溉農業(yè)發(fā)展的進程。截至2017年，東三省耕地面積為2 708 萬hm2，占國土面積的35.3%。數值模擬發(fā)現東北地區(qū)1990-2005年間的農田擴張使夏季和冬季平均氣溫降低[21]，而觀測數據也發(fā)現由于大量氣象站被耕地包圍，與受人類活動影響較小的站點相比，受農業(yè)發(fā)展影響顯著的站點觀測到的氣溫升高的趨勢受到抑制，而濕度則具有增加的趨勢[22]，農業(yè)發(fā)展已經影響到東北農業(yè)區(qū)氣溫和濕度變化趨勢。作為ET0的主要控制要素，農業(yè)發(fā)展對氣溫和濕度的影響也會反映到ET0的變化趨勢上。但目前關于農業(yè)發(fā)展對參考作物蒸散發(fā)影響的研究主要集中在干旱半干旱的西北地區(qū)，側重于灌溉發(fā)展的影響，對于東北地區(qū)ET0的變化趨勢是否受到農業(yè)發(fā)展的影響，受到了多大程度的影響仍不清楚。

本文以東北地區(qū)109 個氣象站為研究對象，以站點周圍5 km 半徑耕地面積比例（CF）作為衡量農業(yè)活動影響的指標，通過分析氣象站點1961-2017年ET0變化趨勢與CF值之間的關聯，并對比CF值較大與較小的兩類站點ET0的不同變化，以揭示農業(yè)發(fā)展對ET0變化趨勢的影響。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文研究范圍包括黑龍江、吉林、遼寧和內蒙古的東北區(qū)域。從中國氣象數據網（http：//data.cma.cn)選取研究區(qū)域內109 個氣象站1960-2017年逐日氣象資料，包括：平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、風速和日照時數，同時利用中國科學院資源環(huán)境科學數據中心2000年全國1 km網格土地利用數據。圖1為研究區(qū)109個氣象站及1 km 網格耕地面積比例分布情況。

圖1 研究區(qū)耕地面積比例及109個氣象站分布Fig.1 Distributions of cultivated land fraction and the 109 meteorological station in the study area

1.2 研究方法

研究中首先利用逐日氣象數據計算參考作物蒸散發(fā)量ET0：

式中：Rn為凈輻射；G為土壤熱通量；es、ea分別為飽和水汽壓和實際水汽壓；Δ為飽和水汽壓es與溫度T關系曲線的斜率；γ為濕度溫度計常數；u2為2 m 高處的風速，在計算中根據10 m 風速確定。ET0包括兩項，其中輻射性ETrad主要受太陽輻射的影響，而空氣動力學項ETaero主要受氣溫、濕度和風速的影響。

研究中計算了每個站點1961-2017年的全年、生長季（5-9月）和非生長季（10-4月）的ET0、ETrad和ETaero值，并用趨勢坡度中位數β（假定為線性）作為衡量趨勢大小的指標：

式中：Xj、Xi為時間序列；i和j在本研究中代表年份；β正值為上升趨勢，負值為下降趨勢。

同時采用非參數統(tǒng)計檢驗Mann-Kendall 方法對潛在蒸發(fā)和氣候變化的趨勢進行檢驗，并預先采用Yue等[23]提出的無趨勢白化預處理以消除變量的自相關性。

氣象站點周圍耕地面積比例常被用來作為衡量農業(yè)活動影響程度的指標[9,22]。在本研究中利用2000年全國1 km網格土地利用數據，統(tǒng)計氣象站點5 km 半徑范圍內耕地面積比例（CF）值。如表1所示，研究區(qū)109個氣象站中有18個站點CF值小于15%，其均值為5.1%，而CF值大于60%的站點有33個，其均值為71.7%。CF值大于60%的站點平均海拔略低于CF值小于15%的站點，但年平均氣溫、降水量和ET0都高于CF值小于15%的站點。

表1 根據5 km半徑范圍內耕地面積比例（CF）分組的氣象站點特征Tab.1 General conditions of the station groups with different cultivated land fractions within 5 km radius

2 結果與分析

2.1 ET0變化趨勢與站點耕地面積比例的關聯

研究區(qū)109 個氣象站1961-2017年ET0變化的趨勢值平均為-3.4±7.9 mm/(10 a)，75 個站點具有下降的趨勢（其中39 個通過90%顯著性水平檢驗），而34個具有上升趨勢的站點中有17 個通過了90%顯著性水平檢驗。圖2(a)給出了109 個氣象站1961-2017年ET0變化趨勢值的空間分布。ET0下降的站點多集中在松遼平原和三江平原的農業(yè)地區(qū)，而位于內蒙古牧區(qū)的站點ET0多具有增加趨勢。對比圖1 可以看出，位于農業(yè)區(qū)、具有較大耕地面積比例的站點ET0下降的趨勢更為顯著。圖3(a)給出了站點ET0變化趨勢值與5 km 半徑范圍耕地面積比例CF值的散點圖，兩者具有顯著的負相關關系。站點CF值越大，ET0下降的趨勢越明顯，CF值每增大10%，則ET0下降的趨勢增加約1.5 mm/(10 a)。

圖2 研究區(qū)氣象站1961-2017年ET0，ETrad和ETaero變化趨勢值的分布Fig.2 Trend slopes of ET0，ETrad and ETaero during 1961-2017 in the study area

研究區(qū)ET0的輻射項ETrad[圖2(b)]和空氣動力學項ETaero[圖2(c)]具有不同的變化趨勢。109 個氣象站平均的ETrad變化趨勢值為4.9±4.5 mm/(10 a)，其中94 個站點ETrad具有增大的趨勢（其中75 個通過90%顯著性水平檢驗）。ETrad變化趨勢值的分布與ET0完全不同，與耕地面積比例CF值沒有相關性[圖3(b)]。

109 個氣象站平均的ETaero變化趨勢值為-8.5±9.3 mm/(10 a)，其中91 個站點具有下降的趨勢（其中71 個通過90%顯著性水平檢驗）。ETaero下降的站點也主要分布在農業(yè)區(qū)，與ET0在趨勢值的分布非常一致，且ETaero變化的趨勢值與站點耕地面積比例之間也具有非常顯著的負相關關系[圖3(c)]。

圖3 研究區(qū)氣象站1961-2017年ET0變化趨勢值與耕地面積比例的散點圖及趨勢線Fig.3 Scatter plots of the trend slopes of ET0，ETrad and ETaero during 1961-2017 against the cultivated land fraction and the regression line in the study area

表2 中對比了作物生長季和非生長季ET0、ETrad和ETaero1961-2017年變化趨勢值與站點CF值之間線性回歸的斜率和截距。ET0和ETaero變化趨勢值與CF值之間在生長季和非生長季都具有負相關關系，但在生長季更為顯著。ETrad變化趨勢值與CF值之間在兩個時段都沒有顯著相關關系。

表2 ET0、ETrad和ETaero 1961-2017年變化趨勢值與站點耕地面積比例線性回歸參數Tab.2 Parameters of linear regression of the trends in ET0，ETrad 和ETaero during 1961-2017 upon the CFs

2.2 不同類型站點ET0變化的差異

研究區(qū)站點ET0變化趨勢值與CF值之間的顯著負相關關系表明，站點周圍耕地面積比例不同，則ET0變化具有很大差異。如表3所示，CF＜15%的18 個站點全年ET0變化趨勢值平均為4.0 mm/(10 a)，而CF＞60%的33 個站點全年ET0變化趨勢值平均為7.6 mm/(10 a)，兩者之差為-11.6 mm/(10 a)。兩類站點ET0變化趨勢值的差異在生長季[-8.4 mm/(10 a)]更為明顯，而非生長季差異只有-2.9 mm/(10 a)，主要受ETaero的影響，而ETrad趨勢值的均值差異很小。

表3 CF值大于60%與小于15%的兩類站點之間1961-2017年全年、生長季和非生長季ET0、ETrad和ETaero以及主要氣象要素氣溫Ta、日照時數n、相對濕度RH和10 m風速u變化的趨勢值的平均值之間的對比Tab.3 Comparison of trends in growing season(May to September)and nongrowing season(October to April)ET0，ETrad，and ETaero，and the main meteorological variables mean air temperature，sunshine duration，relative humidity，and 10 m wind speed of station groups with cultivated land fractions larger than 60%and smaller than 15%

為了進一步比較兩類站點ET0的年際變化過程，研究中計算了它們各自均值1961-2017年的時間序列。圖4 中給出了兩類站點作物生長季ET0相對于1961年的變化量的時間序列。相對于1961年，CF＜15%站點平均的ET0在1961-1982年期間先增大，隨之在1983-1999年期間減小，2000年之后又回升，ET0總體上呈增加的趨勢。CF＞60%站點平均的ET0與其具有相似的波動過程，這可以從它們之間的線性回歸方程（y=0.85x-28.5，R2=0.47）看出。但是CF＞60%站的平均的ET0呈現出顯著下降的趨勢，這樣造成兩類站點ET0的差距持續(xù)增大。

圖4 CF＜15%與CF＞60%的兩類站點1961-2017年平均的生長季ET0、ETrad和ETaero相對1961年初始值的變化過程，以及它們之間的差異（柱狀圖）Fig.4 Time series of station-averaged growing season ET0、ETrad和ETaero of the two groups with CF＜15%and CF＞60%relative to their original values at 1961-2017，and the differences between the two groups(bars)

兩類站點ETrad的變化具有非常一致的過程（線性回歸方程為y= 0.99x+ 8.17，R2 = 0.85），而ETaero變化過程的差異（線性回歸方程為y= 1.05x- 23.58，R2 = 0.48）是兩類站點ET0變化過程差異的主要原因。

2.3 影響站點ET0變化差異的氣象要素分析

對比兩類站點主要氣象要素的變化趨勢（表3）可以看出，CF＞60%站點日平均氣溫升高的趨勢弱于CF＜15%的站點，而相對濕度減小的趨勢弱于CF＜15%的站點，且主要發(fā)生在生長季。CF＞60%站點風速下降的趨勢強于CF＜15%的站點，但在生長季和非生長季量級相等。CF＞60%站點日照時數減小的趨勢強于CF＜15%的站點，且在生長季較為顯著。氣溫和太陽輻射是ETrad的主要影響要素，因此氣溫升高是東北ETrad增加的主要因素，但兩類站點之間差異不大。氣溫、濕度和風速是ETaero的主要影響因素，相比CF＜15%的站點，CF＞60%站點氣溫升高和濕度減小的趨勢受到抑制，而風速減小的趨勢得到加強，是ET0和ETaero顯著下降的主要原因。

3 討論

東北地區(qū)農業(yè)生產在1961-2017年得到了快速發(fā)展，黑龍江、吉林和遼寧三省的糧食產量由1961年的0.13 億t 增加到2017年的1.39 億t，農田有效灌溉面積由1961年的77.6 萬hm2增加到2017年的961.5 萬hm2。除了農田擴展，農藝措施、種植管理水平和灌溉等發(fā)展也顯著提高了作物產量。對于研究區(qū)被農田包圍的氣象站點，1961-2017年間農業(yè)發(fā)展水平的提高使區(qū)域實際蒸散發(fā)量增大。根據互補原理，區(qū)域實際蒸發(fā)量的增大引起的氣溫降低和濕度增大將引起潛在蒸散發(fā)量的下降。相比受人類活動影響較小地區(qū)的氣象站點，受農業(yè)活動影響顯著地區(qū)站點氣溫升高和濕度增大的趨勢都被抑制，而風速下降的趨勢被增強，這造成農業(yè)區(qū)占地ETaero具有顯著下降的趨勢。因此，對于研究區(qū)內氣象站，則其受到的農業(yè)活動的影響越大，其ET0下降的趨勢越顯著。

需要指出的是，研究中采用氣象站周圍5 km 半徑范圍2000年耕地面積比例作為衡量農業(yè)活動影響的指標，存在不確定性。首先，農業(yè)活動的小氣候效應具有一定的空間尺度，采用不同的半徑范圍結果會不同，我們也嘗試了用其他半徑值，具體結果會受到一定的影響，但并不影響總體結論。其次，耕地的空間分布、作物種植情況、是否灌溉等都會對結果產生影響，如果要進行定量化的研究，則需要考慮這些因素。此外，研究中僅采用2000年數據，沒有考慮土地利用變化的影響。事實上由于土地利用的變化，部分站點周圍耕地情況發(fā)生了非常顯著的變化，如部分地區(qū)耕地面積擴展，而部分農田轉變?yōu)榻ㄔO用地，這也為結果帶來了不確定性。

4 結論

（1）東北主要農業(yè)區(qū)氣象站1961-2017年ET0具有顯著下降趨勢，而非農業(yè)區(qū)站點具有弱上升趨勢，農業(yè)區(qū)站點ET0的下降趨勢主要受到空氣動力學項ETaero的影響，在作物生長季更顯著。

（2）以氣象站5 km 半徑范圍內耕地面積比例CF值作為衡量農業(yè)活動影響的指標，ET0與ETaero1961-2017年變化的趨勢值與CF值具有顯著負相關關系。CF＞60%的33 個站點ET0和ETaero生長季變化的趨勢值相比CF＜15%的18個站點下降顯著，且在差值研究期間持續(xù)增大。相比CF＜15%的站點，CF＞60%站點氣溫升高和濕度減小的趨勢受到抑制，而風速減小的趨勢得到加強，是ET0和ETaero顯著下降的主要原因。

（3）東北地區(qū)農業(yè)發(fā)展增強了農業(yè)區(qū)ET0的下降趨勢，在區(qū)域作物需水預測和水資源規(guī)劃中需要考慮這一影響。