肖 楊,周 旭,羅 雪,李洪廣,梁任剛,楊大方

(貴州師范大學 地理與環(huán)境科學學院,貴陽 550025)

蒸散量作為區(qū)域能量平衡和水分循環(huán)的重要控制因素，是評估氣候變化、水資源配置、作物需水量、干旱預測與預警、生態(tài)環(huán)境保護等領域的關鍵指標[1-2]。在全球氣候變化的背景下，不同區(qū)域潛在蒸散量變化存在差異性，其影響潛在蒸散量變化原因不同，逐漸成為區(qū)域水文氣候變化研究的重點與熱點[3-4]。全球氣候變暖已成為不爭的事實，氣溫上升會加速水文循環(huán)，導致潛在蒸散量增加[5-6]。但是，有些地區(qū)潛在蒸散量呈減少趨勢，被稱為“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象[7-8]。如前蘇聯(lián)[9]、美國[10]、新西蘭[11]、泰國等[12]。然而，在其他地區(qū)潛在蒸散量呈增加趨勢，如伊朗[13]、北美東北部[14]、非洲尼羅河沿岸國家等[15]。在中國長江上游[16]、東北北部[17]的年潛在蒸散量顯著增加，在淮河流域[18]、長江中下游地區(qū)[19]和珠江流域[20]的年潛在蒸散量顯著減少。同時，上述研究確定了影響潛在蒸散量變化的主要氣候因素，由于區(qū)域差異性，研究結果存在異質性。一些學者將潛在蒸散量的變化歸因于日照時數(shù)或太陽輻射[10-11,13]，另外學者則認為風速是導致下降趨勢的主要因素[18-19]。此外，氣候因素之間的相互影響也是促成潛在蒸散量變化的重要原因。因此，在區(qū)域尺度上研究潛在蒸散量的時空變化趨勢及其驅動因素，對厘清區(qū)域與氣候變化的響應具有重要意義[21]。

黔中地區(qū)水資源豐富，但時空分布不均，且該區(qū)域為喀斯特山區(qū)，自然基底的異質性和生態(tài)環(huán)境的脆弱性，加上二元三維水文地質結構影響[22]，水資源不易儲存于地表，導致水資源稀缺問題突出。受氣候變暖影響，加之農業(yè)基礎條件較為薄弱，出現(xiàn)水旱災害較多[23]。近年來，工業(yè)經濟發(fā)展快速，對水資源的需求量較大，水量平衡各項的變化對地區(qū)工農業(yè)發(fā)展及水文過程產生巨大影響，進而對地區(qū)水安全和糧食安全帶來嚴峻挑戰(zhàn)。潛在蒸散量的研究可分析黔中地區(qū)可獲得水資源量及水分消耗過程，且潛在蒸散量的變化可為各種作物需水量的計算提供科學依據，進而制定合理的灌溉制度，達到節(jié)水目的。基于此，本文利用1960—2019年黔中地區(qū)日氣象數(shù)據，采用FAO推薦的Penman-Monteith方法，計算黔中地區(qū)日潛在蒸散量，基于Theil-Sen median趨勢分析與Mann-Kendall檢驗、小波分析等方法分析年均及四季潛在蒸散量時空變化特征與周期變化特征，通過相關性分析研究黔中地區(qū)潛在蒸散量和氣象因素的變化趨勢并識別影響潛在蒸散量變化的主導因素?？蔀樵摰貐^(qū)水資源優(yōu)化配置、農業(yè)需水預測、制定合理灌溉方案和農作物種植結構調整提供科學參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據來源

1.1 研究區(qū)概況

黔中地區(qū)位于貴州省中部地區(qū)，包括貴陽、遵義、安順、畢節(jié)、黔東南和黔南6個市(州)，涉及貴安新區(qū)在內的33個縣(市、區(qū))，總面積53 800 km2，占貴州省面積的31%[24]。地勢自西向東傾斜，屬亞熱帶高原季風性氣候，大部分地區(qū)為喀斯特丘陵地貌，年均溫約為15.04℃，年降水量約為1 163.79 mm，年日照時數(shù)1 175.62 h。土壤類型以黃壤、石灰土、水稻土、沼澤土等為主[25]。區(qū)域森林覆蓋率高，以常綠闊葉林為主，自然資源豐富，是適宜居住的綠色生態(tài)聚居地[24]。

1.2 數(shù)據來源

本文采用的氣象數(shù)據來自中國氣象數(shù)據網(http:∥data.com.cn)，根據數(shù)據的連續(xù)性和時序性盡可能長的標準，選用黔中地區(qū)11個氣象站點(圖1)，時間序列為1960—2019年，數(shù)據包括日平均氣溫、日平均最高氣溫、日平均最低氣溫、日平均相對濕度、日平均風速、日平均日照時數(shù)等。計算各站點的日潛在蒸散量，然后進行月、季、年潛在蒸散量的統(tǒng)計，季節(jié)的劃分為3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12—2月為冬季[26]。氣象資料空間插值法在通過多種插值法進行準確度分析后采用反距離權重法[26]。

圖1 黔中地區(qū)地理位置及氣象站點位置

2 研究方法

2.1 Penman-Monteith模型

計算潛在蒸散量的方法很多，應用最廣泛的是聯(lián)合國糧農組織(FAO)1998年推薦的Penman-Monteith模型[5-6,10]，該模型基于能量平衡和水汽擴散理論，考慮作物的生理特性和空氣動力學參數(shù)的變化，具有堅實的理論基礎，物理意義明確，在各種氣候和時間步長計算中證明效果良好，無需任何局部校準[8,10]。

2.2 線性回歸分析

假設公式y(tǒng)=ax+b中，y表示特定時間序列下氣候要素的變化趨勢[27]，x為年序，a表示一元線性方程的斜率，即為氣象要素的線性變化趨勢，若a為正時，則表示氣候要素呈增加趨勢，a為負時，表示氣候要素呈減小趨勢。

2.3 Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗

Theil-Sen median趨勢分析與Mann-Kendall檢驗結合使用，用于判斷長時間序列數(shù)據趨勢。Theil-Sen median趨勢分析是一種穩(wěn)健的非參數(shù)計算方法[27]，計算公式為：

(1)

式中:10表示“上升或增加趨勢”,β<0表示“下降或減少趨勢”,β=0表示“趨勢不變”。

Mann-Kendall檢驗是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗，不需要樣本服從一定的分布，同時也不受少數(shù)異常值的干擾，被廣泛應用于分析具有水文和氣象的時間序列分析中，用于判斷時間序列數(shù)據是否具有上升或下降的趨勢，計算公式詳見文獻[26]。

當Mann-Kendall進一步用于檢驗序列突變時，檢驗統(tǒng)計量與Z值有所差異，通過構造一秩序列再定義統(tǒng)計變量。通過分析統(tǒng)計序列UBk，UFk可以進一步分析x的趨勢變化，判斷明確突變時間。若UFk>0，則表明序列呈上升趨勢，若UFk<0，則表明序列呈下降趨勢，超過臨界值曲線，則表示上升或下降趨勢顯著[26]。若UBk，UFk兩曲線出現(xiàn)交點，且處于臨界值曲線間，則交點對應的時間點就是突變時間。以上公式通過IDL語言和Matlab程序代碼實現(xiàn)。

2.4 小波分析

Morlet小波分析方法能夠清晰地揭示時間序列中的多種變化，充分反映不同時間尺度下水文氣象數(shù)據的變化趨勢[28]。與多時間尺度分析方法如移動濾波分析和傅里葉分析相比，小波分析在時域和頻域上都具有更好的局部化功能，并且可以對時間序列進行定位分析。本文采用此方法對研究區(qū)進行周期分析。

3 結果與分析

3.1 潛在蒸散量時空變化

3.1.1 潛在蒸散量時間變化

(1)潛在蒸散量年際變化。1960—2019年黔中地區(qū)多年平均潛在蒸散量為1 004.12 mm，最高值出現(xiàn)在1963年，最低值在2012年，波動范圍為915.22～1 139.15 mm，極差為223.93 mm。近60 a來年ET0的波動幅度較大，總體呈現(xiàn)波動下降趨勢(圖2)，線性擬合表明其遞減傾向率約為-6.00 mm/10 a。

圖2 黔中地區(qū)潛在蒸散量年際變化

(2)潛在蒸散量年代際變化。年代際尺度上年均和季節(jié)潛在蒸散量變化見表1，在10 a尺度上，黔中地區(qū)潛在蒸散量呈現(xiàn)出“減—減—減—增—減”的波動變化狀態(tài)趨勢，其中1970s—1990s一直呈減小趨勢；在2000s潛在蒸散量出現(xiàn)增加趨勢，但在2010s又出現(xiàn)減少趨勢(圖2)，2000s潛在蒸散量的變化幅度為2.8%。從各年代的各不同季節(jié)上看，秋季和冬季1970s—1980s呈減小趨勢，1990s—2000s呈增加趨勢，2010s呈減少趨勢。2000s年代4個季節(jié)都呈增加趨勢，其中春季上升幅度最大，變化幅度為4.9%。因此，在2000s年代潛在蒸散量呈現(xiàn)明顯的增加趨勢。春季和夏季1970s—1990s呈減小趨勢，2000s年代呈增加趨勢。1970s年代春季減小幅度最大，變化幅度為-8.2%；1990s年代夏季減小幅度較大，變化幅度為-4.0%；1980s和2010s年代秋季減小幅度較大，變化幅度為-4.4%；1980s年代冬季減少幅度最大，變化幅度為-8.0%。從變化幅度上看，四季均呈負值，春季減少趨勢最大。從年平均潛在蒸散量來看，整體上呈減小趨勢，變化幅度為-0.5%，比上一年代表現(xiàn)下降趨勢的年代是1970s，1980s和1990s，其中80年代的變化幅度最大為-2.5%?？傮w得出，年均潛在蒸散量下降主要原因是由春季和冬季潛在蒸散量的下降導致的。

表1 黔中地區(qū)年及季節(jié)潛在蒸散量的年代際變化

(3)潛在蒸散量季節(jié)變化。圖3是黔中地區(qū)潛在蒸散量的季節(jié)變化，四季整體上呈現(xiàn)減小趨勢，下降速率分別為-2.10 mm/10 a，-3.01 mm/10 a，-0.17 mm/10 a，-0.62 mm/10 a。夏季平均潛在蒸散量最大為373.07 mm，約占全年平均的37.16%，其次是春季和秋季，分別為288.17 mm和218.34 mm，占全年平均ET0的28.75%和21.75%，冬季平均ET0為124.01 mm，是四季中最小值，約占年平均ET0的12.35%。夏春兩季潛在蒸散量占全年的65.91%，對全年的潛在蒸散量貢獻最大。4個季節(jié)的R2都較小，說明下降趨勢受到干擾嚴重，相比較其他季節(jié)，夏季的下降趨勢略好，但都不夠顯著，季節(jié)變化在年周期上更多地是一種振蕩。

圖3 黔中地區(qū)潛在蒸散量季節(jié)變化

3.1.2 潛在蒸散量空間變化

(1)年際潛在蒸散量空間變化。圖4A顯示了黔中地區(qū)ET0的空間分布情況，除南部地區(qū)的貴陽站、惠水站和凱里站和北部地區(qū)的仁懷站ET0值較高外，西部地區(qū)畢節(jié)站ET0處于最低值，總體表現(xiàn)為自南向北遞減趨勢。南部的貴陽、惠水、凱里ET0在961.20～1 223.10 mm，西部的畢節(jié)ET0為930.50～1 047.00 mm。

圖4B顯示了黔中地區(qū)變化趨勢的空間分布格局，地區(qū)中部(東南—西北走向)呈下降趨勢、地區(qū)的南北部分呈現(xiàn)增加趨勢。地區(qū)東北部的匯川與西南部的安順、惠水呈上升趨勢，其余的站點呈下降趨勢。ET0上升的站點僅有3個，其中一個站點達到90%的顯著性水平，其余2個站點未達到顯著性水平，但呈小幅度上升趨勢。其余的8個站點呈下降趨勢，6個站點通過置信度90%的顯著性檢驗，2個站點未通過顯著性檢驗，呈不顯著減少變化趨勢。貴陽站是下降趨勢最大的站點(-16.20 mm/10 a)，匯川站是上升趨勢最大的站點(6.12 mm/10 a)。

圖4 黔中地區(qū)潛在蒸散量與M-K趨勢Z值變化趨勢空間分布

(2)不同季節(jié)潛在蒸散量空間變化。春季ET0空間上呈由南向北遞減趨勢，匯川站與畢節(jié)站明顯低于其他地區(qū)，處于研究區(qū)最低值狀態(tài)(圖5)。其變化趨勢呈現(xiàn)東北部和西南部增加、由西北部和東南部向中部遞減趨勢，3個站點(匯川、安順和惠水)通過90%的置信度檢驗，呈不顯著增加趨勢，3個站點(貴陽、息烽和黔西)呈顯著下降趨勢，其余站點均為不顯著下降趨勢。夏季ET0空間上除北部仁懷ET0高于其他地區(qū)，呈由東北部向西南部遞減趨勢。夏季和秋季ET0變化趨勢基本呈現(xiàn)東北部和西南部增加、由東南部向西北部遞減趨勢。夏季ET0有3個站點為不顯著上升趨勢，中部4站點通過90%的置信度檢驗，呈顯著下降趨勢。秋季ET0空間上呈由東南部向西北部遞減趨勢。秋季ET0有1個站點(匯川)通過90%的置信度檢驗，呈顯著上升趨勢，其余8個站點未通過90%顯著性檢驗。冬季ET0空間上呈由南部向北部遞減趨勢。冬季ET0有1個站點(匯川)通過90%的置信度檢驗，呈不顯著上升趨勢，另1個站點(貴陽)通過90%顯著性檢驗，呈顯著減少趨勢。

圖5 黔中地區(qū)四季潛在蒸散量與M-K趨勢Z值變化趨勢空間分布

3.2 潛在蒸散量突變分析

運用Mann-Kendall檢驗法分析黔中地區(qū)近60 a潛在蒸散量的突變特征，從圖6可以看出，UF與UB的交點位于1969年前后，這意味著黔中地區(qū)ET0突變的時間約為1969年，在1969年以前有1963年和1966年位于零分界線以上，說明該時段內ET0處于上升趨勢，但在1969年以后，黔中地區(qū)UF統(tǒng)計值小于0，表明1969年以后ET0整體處于下降趨勢，在1984年ET0下降趨勢達到0.05顯著性水平。對1969年前后年潛在蒸散量的計算，發(fā)現(xiàn)1970—2019年平均潛在蒸散量(996.80 mm)比1960—1969年(1 040.71 mm)下降了43.91 mm。

圖6 黔中地區(qū)年潛在蒸散量Mann-Kendall檢驗

3.3 潛在蒸散量周期性變化

為了分析黔中地區(qū)ET0的變化周期，利用Morlet小波分析對1960—2019年的年ET0進行變換，得到小波系數(shù)實部等值線圖(圖7A)。圖中實線表示為取正值的小波系數(shù)等值線，即為潛在蒸散量偏高期，虛線表示小波系數(shù)取負值的等值線，即為潛在蒸散量偏低期。研究區(qū)ET0存在3 a，9 a，21 a左右的周期變化，其中3 a，21 a周期變化貫穿于1960—2019年，而9 a周期變化主要存在于1960—1986年。從小波系數(shù)符號正負相位交替變化過程分析，表明ET0在于1960—2019年經歷了高—低—高—低—高—低的循環(huán)交替過程，1960—1970年、1982—1993年、2002—2011年為ET0偏高期，其余時間段為ET0偏低區(qū)，研究結果與ET0的年際變化結果相吻合。

通過小波方差來鑒定對ET0變化規(guī)律具有影響力的時間尺度(圖7B)，小波方差存在兩個明顯的波峰，分別是3 a和21 a的時間尺度上，且在21 a的震蕩周期最強烈，取得最大值，為強顯著周期，第二周期為3 a。

圖7 黔中地區(qū)潛在蒸散量小波分析與小波方差

3.4 潛在蒸散量變化的氣象因素識別

通過分析可得出潛在蒸散量與各氣象因素的相關性程度(表2)，季節(jié)潛在蒸散量、年潛在蒸散量與各氣象因素的相關性基本一致。從年尺度上分析，平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時數(shù)、風速和水汽壓與ET0呈正相關關系，這些氣象因素的增加會導致ET0的增加，且平均氣溫、最高氣溫、日照時數(shù)、風速和水汽壓與ET0的相關性通過了0.01水平檢驗；其中相關性系數(shù)最大的是日照時數(shù)，然后是風速。相對濕度和降水量與ET0呈負相關關系，這些氣象因素的增加會導致ET0的減少；這兩個氣象因素與ET0都在0.01水平上顯著相關。從氣象因素的年變化趨勢來看(圖8)，風速、相對濕度、降水量和日照時數(shù)均呈下降趨勢，其氣候變化率分別為-0.03 (m/s)/10 a，-0.15%/10 a，-5.97 mm/10 a，-46.44 h/10 a，其中日照時數(shù)的變化對ET0的下降趨勢影響最大，其次是風速。雖然平均氣溫呈上升趨勢，變化率為0.09℃/10 a，其在時段內變化相比其他氣象因素而言不顯著。因此，在年尺度上，日照時數(shù)和風速是影響ET0發(fā)生變化的主導氣象因素。

圖8 黔中地區(qū)氣象因素變化趨勢

表2 黔中地區(qū)年及季節(jié)潛在蒸散量與氣象因素相關性分析

季節(jié)尺度上具有與年特征相似性，平均氣溫、最高氣溫、日照時數(shù)和風速在四季上都與ET0呈現(xiàn)正相關關系，相反的，相對濕度、降水量都和ET0呈負相關關系。四季中，日照時數(shù)與ET0的相關性最高，均達到了0.01的正顯著性水平。春季，潛在蒸散量呈下降趨勢。平均氣溫、最高氣溫、日照時數(shù)和風速與ET0呈顯著正相關關系，而最低氣溫、相對濕度、水汽壓和降水量呈負相關關系。其中呈正相關性最大的日照時數(shù)和風速呈下降趨勢，變化率分別為-11.60 h/10 a，-0.07 (m/s)/10 a，雖然氣溫呈上升趨勢，降水量處于下降趨勢，為-6.56 mm/10 a，也沒有改變ET0的下降。因此，導致春季ET0下降的主要原因是日照時數(shù)、風速，其次才是降水量。夏季，日照時數(shù)、風速與ET0呈正相關關系，相對濕度、降水量與ET0呈負相關關系。日照時數(shù)變化率為-20.47 h/10 a，其變化率較大，日照時數(shù)與風速的顯著減少是夏季ET0下降的原因。秋季，平均氣溫、最高氣溫、日照時數(shù)與風速與ET0呈正相關關系，其中，平均氣溫、最高氣溫呈上升趨勢，其余呈下降趨勢，日照時數(shù)與降水量下降趨勢較大，分別為-7.55 h/10 a，-5.45 mm/10 a，這兩個因素是影響ET0下降的主要因子。冬季，日照時數(shù)和風速與ET0呈正相關關系，均達到顯著性水平，且都是呈下降趨勢。相對濕度、水汽壓和降水量與ET0呈負相關關系，冬季氣溫較低，且日照時數(shù)較少，整個地區(qū)蒸發(fā)微弱，因此，這是導致ET0減少的最大原因。

綜上所述，在年尺度和季節(jié)尺度上各個氣象因素與ET0的變化分析均存在差異，是氣象因素共同作用的結果。黔中地區(qū)年ET0的減小的主要氣象因素是日照時數(shù)的減少，其次為風速。

4 討 論

潛在蒸散量作為一項重要的農業(yè)與水文變量，對區(qū)域灌溉排水工程設計、流域規(guī)劃具有指導意義[4]?？諝鈩恿W、輻射、下墊面條件等對潛在蒸散量產生不同程度影響[29]，據已有研究表明[17]，潛在蒸散量受氣溫、降水、風速、相對濕度、日照時數(shù)等綜合氣象因素直接影響。氣溫的升高與降水量的減少可能會導致不同程度的干旱，近年來西南地區(qū)的干旱較為頻繁[26]，特別是2009年的西南大旱，對整個黔中地區(qū)的農業(yè)、人口等經濟造成巨大損失。全球變暖和厄爾尼諾現(xiàn)象的加劇導致海面溫度異常，降水少，雨季提前結束，最終導致氣溫高，降水更少[30]。過去50 a的全球氣溫變化率為0.13℃/10 a，黔中地區(qū)的氣溫增長率低于全球氣溫上升速率，為0.09℃/10 a。黔中地區(qū)的日照時數(shù)、風速和相對濕度減少，這與中國大部分地區(qū)變化相一致[8，31]，但是區(qū)域空間下存在異質性。氣候特征的變化將改變或已改變黔中地區(qū)的水文循環(huán)，這將導致更頻繁的干旱和洪水，水資源的合理配置對整個地區(qū)的農業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護和經濟協(xié)調發(fā)展等產生積極的意義。

黔中地區(qū)近60 a的平均氣溫顯著上升，但是潛在蒸散量顯著減少，說明黔中地區(qū)存在“蒸發(fā)悖論”，這與學者在研究西南地區(qū)潛在蒸散量的變化分析結果相同[26]。黔中地區(qū)氣溫升高和濕度降低可能會導致ET0的增加，但其影響ET0變化的主要氣象因素是日照時數(shù)和風速，最終導致黔中地區(qū)的“蒸發(fā)悖論”。但是，除氣象因素的影響外，潛在蒸散量在不同下墊面環(huán)境條件下的“蒸發(fā)悖論”是否存在差異，其研究結果將影響主導因素的識別，是下一步開展研究的重點，研究結果可為黔中地區(qū)的灌溉管理、水文過程和抗旱減災提供科學依據，

5 結 論

(1)1960—2019年黔中地區(qū)潛在蒸散量呈顯著下降趨勢，其遞減傾向率約為-6.00 mm/10 a。四季潛在蒸散量整體上呈減小趨勢，夏春兩季潛在蒸散量占全年的65.91%，是影響年潛在蒸散量下降的主要原因。

(2)黔中地區(qū)潛在蒸散量空間分布特征呈自南向北遞減趨勢，其變化趨勢在地區(qū)中部(東南—西北走向)呈下降趨勢、在地區(qū)的南北部分呈現(xiàn)增加趨勢。

(3)黔中地區(qū)潛在蒸散量在1969年左右發(fā)生一次明顯的減少突變，1970—2019年平均潛在蒸散量(996.80 mm)比1960—1969年(1 040.71 mm)下降了43.91 mm。從小波分析結果可得，研究區(qū)潛在蒸散量存在3 a，9 a，21 a的左右的周期變化，其中3 a，21 a周期變化貫穿于1960—2019年，而9 a周期變化主要在1960—1986年，且在21 a的震蕩周期最強烈為主周期。

(4)黔中地區(qū)平均氣溫、最高、最低氣溫呈顯著上升趨勢，而平均風速、相對濕度、降水量與日照時數(shù)呈顯著下降趨勢，研究區(qū)存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。其中日照時數(shù)是影響潛在蒸散量變化的主要氣象因素，其次是風速，且各氣象因素在季節(jié)上對潛在蒸散量影響存在差異性。