楊蓉華，李佳佳，賀新光

（1. 湖南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，長沙 410081；2. 地理空間大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用湖南省重點實驗室，長沙 410081）

IPCC（2021）第六次報告指出，21 世紀(jì)前20年全球表面溫度比1850—1900年高0.99℃。在全球變暖背景下，氣溫升高會加快地氣系統(tǒng)之間的水分循環(huán)，改變?nèi)蛩Y源的時空分布，進(jìn)而影響到生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（江濤等，2000；Roderick et al.,2004）。蒸發(fā)是地表水分平衡和能量平衡的重要組成部分，而蒸發(fā)皿蒸發(fā)量（Pan Evaporation,PE）是估算大氣蒸發(fā)需求的重要指標(biāo)之一，其數(shù)值可以有效表征大氣的干濕程度（張強(qiáng)等，2007；岳元等，2021）。因此，PE的變化特征及影響因素分析對水資源的調(diào)配和利用、旱澇災(zāi)害的成因分析，以及農(nóng)林牧業(yè)和水利工程的發(fā)展等具有重要意義（王艷君等，2005a；Zuo et al.,2016；鮑振鑫等，2014）。

PE 對近地面氣候變化十分敏感（謝睿恒等，2020），就理論而言，氣溫升高會促使陸地和水體蒸發(fā)增加，但已有研究表明（Peterson et al.,1995;Roderick et al.,2002；劉敏等，2009）：一些地區(qū)的PE在20世紀(jì)50年代—21世紀(jì)00年代呈明顯下降趨勢，該現(xiàn)象被稱為“蒸發(fā)悖論”。為了解釋其原因，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究，并提出不同的觀點。如Roderick等（2007）認(rèn)為1975—2004年澳大利亞地區(qū)PE的下降主要是由風(fēng)速的變化引起的；Liu等（2004）認(rèn)為太陽輻射減少是導(dǎo)致1955—2000 年中國地區(qū)PE 下降的主要原因；張婷婷等（2013）認(rèn)為1960—2006 年湘江流域PE 的減少受飽和水汽壓差和風(fēng)速的影響較大。然而，在全球持續(xù)變暖背景下，Stephens等（2018）發(fā)現(xiàn)1994—2016年澳大利亞地區(qū)PE 卻呈增加趨勢，表現(xiàn)為“反蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。同樣地，這一增加趨勢在捷克（Mozny et al., 2020）以及中國黃土高原地區(qū)（Zhang et al.,2016）也被觀測到?？梢姡煌貐^(qū)或同一地區(qū)不同時段的PE 對氣候變化的響應(yīng)存在顯著變化，PE的變化特征及其影響因素分析仍是研究關(guān)注的重點。此外，以往研究多從研究區(qū)整體進(jìn)行討論，不利于探討研究區(qū)內(nèi)不同區(qū)域蒸發(fā)的驅(qū)動因素，因此，對PE的分區(qū)討論工作尤為重要。

長江流域是中國人口稠密、經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的地區(qū)，在中國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中有舉足輕重的作用。而蒸發(fā)作為陸地和大氣水熱交換的紐帶，對流域的生產(chǎn)發(fā)展有直接的影響。因此，探討長江流域PE 的變化特征及其影響因素，對充分了解該流域的水分循環(huán)狀況以及干濕變化具有重要意義。在已有研究中，宋萌勃等（2011）發(fā)現(xiàn)1951—2000年長江流域PE下降的主要原因可能是日照時間的減少和平均水汽壓的增加；王艷君等（2005b）分析得出太陽凈輻射和風(fēng)速的下降是導(dǎo)致1961—2000年長江流域年均PE 下降的主要原因。然而，上述研究的時段大多數(shù)停留在2000 年左右，關(guān)于PE 最近時序的變化特征及影響因素的分析尚未見報道。此外，長江流域面積廣闊，受復(fù)雜地形和氣候條件的影響，流域內(nèi)各地區(qū)的PE 變化也存在較大差異，簡單地按照上中下游（宋萌勃等，2011；王艷君等，2005b）進(jìn)行討論未免有些粗糙，因此有必要對流域PE 進(jìn)行一致性子區(qū)域劃分，并探討各子區(qū)域PE 的最近變化趨勢及其主要影響因子。

旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)（Rotating Empirical Orthogonal Function,REOF）可集中映射原始要素時空場的特征信息到載荷場所代表的優(yōu)勢空間上（胡倩等，2019），更為清晰地反映區(qū)域的變化特征。模糊C均值聚類（Fuzzy C-Means,FCM）算法克服了硬聚類分析“非此即彼”的缺點，從而更貼近實際數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)（祁添垚等，2015）。故耦合REOF和FCM 對流域PE 進(jìn)行分區(qū)，既克服REOF 在確定載荷值界限時的主觀性，又能使分區(qū)結(jié)果更具客觀性（向旬等，2008）。目前，已有研究（榮艷淑等，2012；祁添垚 等，2015；Yan et al.,2019）用FCM 對研究區(qū)PE 進(jìn)行分區(qū)討論，但鮮有研究將REOF 和FCM 結(jié)合對流域PE 進(jìn)行分區(qū)并分析其變化特征及成因。鑒于此，本研究選取長江流域148個氣象站1980—2017 年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的觀測數(shù)據(jù)，首先，采用REOF 和FCM 相結(jié)合的方法對流域PE進(jìn)行分區(qū)；然后，分析各區(qū)PE 在近幾十年溫度升高更加迅速背景下的變化特征；最后，利用多元逐步回歸方法識別各區(qū)域PE 變化的主要影響因子。以期為研究區(qū)的生產(chǎn)發(fā)展以及水資源管理提供科學(xué)建議。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)資料

1.1 研究區(qū)概況

長江流域位于24°30′—35°45′N、90°33′—122°25′E，總面積為180 萬km2，占中國國土面積的18.8%，是中國第一大流域，世界第三大流域。流域內(nèi)降水充沛，有著豐富的自然資源，是中國社會經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的地區(qū)之一。由于地域遼闊，地形復(fù)雜，季風(fēng)氣候典型，流域分帶性明顯。因此，流域PE的區(qū)域劃分及其相關(guān)變化特征值得深入研究。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

選取長江流域189個氣象站1980—2017年的逐日氣象觀測資料，數(shù)據(jù)下載自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)①http://www.escience.gov.cn/metdata/page/index.html。具體要素包括：蒸發(fā)皿蒸發(fā)量（mm）、氣壓（hPa）、0 cm 地溫（℃）、降水量（mm）、相對濕度（%）、日照時數(shù)（h）、平均氣溫（℃）和平均風(fēng)速（m/s）。此外，飽和水汽壓差（hPa）也被使用而且通過平均氣溫和平均風(fēng)速計算而得（Allen et al.,1998）。在中國，自20世紀(jì)80年代末，已應(yīng)用E601和Ф20對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進(jìn)行了平行觀測和對比（Niu et al.,2021）。2002年以后，用E601蒸發(fā)皿測量非冰期（5—9月）的蒸發(fā)量，代替Ф20蒸發(fā)皿。盡管E601 蒸發(fā)皿測得的蒸發(fā)量更接近實際自由水面的蒸發(fā)量，但利用Ф20蒸發(fā)皿獲得的數(shù)據(jù)仍是特別重要的水文和氣象數(shù)據(jù)，其在中國的觀測沒有中斷，具有長期特征（Aydaraili et al.,2011），因此選取Ф20蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)開展研究。對于缺測的Ф20蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)，參考榮艷淑等（2012）的研究，根據(jù)各站點2種蒸發(fā)皿同觀測時期的實測資料（同觀測時長＞365 d），通過線性擬合關(guān)系將E601 蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)統(tǒng)一訂正到Ф20蒸發(fā)皿蒸發(fā)量水平上。然后，考慮到數(shù)據(jù)的完整性和代表性，剔除數(shù)據(jù)缺失率＞5%的站點。最終有148 個站點（圖1）滿足要求，其中13個站點蒸發(fā)資料全部為Ф20蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)，其余135 個站點數(shù)據(jù)經(jīng)過訂正，且相關(guān)系數(shù)均＞0.70，標(biāo)準(zhǔn)差在0.60～1.93。在未訂正前，Ф20蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)總?cè)睖y時長不超過研究時段15%的站點有14個，總?cè)睖y時長占研究時段15%～30%的站點有24 個，而余下110個站點的資料總?cè)睖y時長在30%～45%，且多集中在2002—2017年；訂正后，Ф20蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)的完整性得到顯著提高，其中115個站點資料總?cè)睖y時長不超過1%，31 個站點資料缺測時長在1%～3%，僅2 個站點的缺測時長在3%～5%。對于這些仍缺失的日數(shù)據(jù)，由同站點的多年同日平均值插值補(bǔ)充而獲得。年數(shù)據(jù)按照自然算法，即1—12月之和。四個季節(jié)數(shù)據(jù)以3—5月的數(shù)據(jù)之和為春季，6—8 月為夏季，9—11 月為秋季，12 和1—2 月為冬季。

圖1 長江流域148個氣象站的空間分布及高程Fig.1 Spatial distribution of 148 meteorological stations and elevation in Yangtze River Basin

2 研究方法

2.1 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)

經(jīng)驗正交函數(shù)（EOF）常用于氣象要素場的時空分解，可以最大限度地表征要素場的區(qū)域變率結(jié)構(gòu)（熊光潔等，2012）。對于任意的時空場X(t，s)，可分解為空間函數(shù)u k(s)和時間函數(shù)ck(t)的乘積之和：

式中：s為空間位置；t為時間。根據(jù)North 等（1982）提出的計算特征值誤差范圍的方法對載荷向量場（空間模態(tài)）進(jìn)行顯著性檢驗，并對通過5%顯著性檢驗的空間模態(tài)進(jìn)行最大正交方差旋轉(zhuǎn)，得到相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)載荷向量場。EOF和REOF的詳細(xì)計算過程參考文獻(xiàn)Hannachi等（2007）。

2.2 模糊C均值聚類

模糊C均值聚類（FCM）是由Dunn（1973）和Bezdek（1981）所提出的一種無監(jiān)督聚類算法，通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個樣本點對所有聚類中心的隸屬度，從而決定樣本點的類屬，以達(dá)到自動對樣本數(shù)據(jù)分類的目的。其模糊隸屬度越大，表示樣本點與該聚類中心越接近。其目標(biāo)函數(shù)為：

式中：N為數(shù)據(jù)點個數(shù)；C為聚類數(shù)；uij為數(shù)據(jù)點xi相對于類j的隸屬度；m為模糊加權(quán)指數(shù)；dij為數(shù)據(jù)點xi到聚類中心cj的距離。

Dunn 指數(shù)（1981）是對類內(nèi)緊密性和類間離散性的度量，根據(jù)Dunn 指數(shù)確定最優(yōu)站點聚類數(shù)，其值越大，表明聚類效果越好。

2.3 Modified Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall（MK）檢驗是一種基于秩的非參數(shù)檢驗方法，常用于水文氣象時間序列的趨勢分析，計算簡便，不受少數(shù)異常值的干擾，并且樣本也不需要符合特定的分布（Hamed et al.,1998；李小麗等，2016）。然而，蒸發(fā)量序列往往存在自相關(guān)性，會影響MK 檢驗的可靠性。Hamed 等（1998）改進(jìn)的Mann-Kendall（MMK）趨勢檢驗法，用修正方差限制MK檢驗中序列自相關(guān)的影響，彌補(bǔ)了MK 檢驗的不足，故采用MMK 分析長江流域各站點蒸發(fā)量的變化趨勢。此外，MMK 通過統(tǒng)計量Z值判斷趨勢變化，且正負(fù)值分別代表上升或下降趨勢。

2.4 多元逐步回歸

多元逐步回歸是一種常用的自變量選擇方法，可以解決一個因變量與多個自變量之間的依存關(guān)系。其原理是逐個引入對因變量影響顯著的自變量，并對方程中原有變量進(jìn)行檢驗，如若原有變量因新引進(jìn)的變量而變得不顯著，則予以剔除。如此反復(fù)，以確保回歸方程中只包含對因變量最有顯著意義的變量。最終得到一個能合理反映自變量與因變量關(guān)系的方程。詳細(xì)過程和計算步驟參考文獻(xiàn)羅妤（2013）和孫建華等（2020）。

3 結(jié)果與分析

3.1 蒸發(fā)皿蒸發(fā)量分區(qū)

對長江流域148 個氣象站月蒸發(fā)量時空場（456×148的數(shù)組矩陣）進(jìn)行EOF分解，其中，前4個模態(tài)通過5%的顯著性檢驗。然后，旋轉(zhuǎn)這4個模態(tài)以獲取旋轉(zhuǎn)的空間模態(tài)，得到REOF方差貢獻(xiàn)率和累計方差貢獻(xiàn)率。結(jié)果顯示，REOF 的前4 個模態(tài)方差貢獻(xiàn)率分別為69.46%、14.85%、3.56%和2.46%，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到90.33%，能較好地表征流域PE 的空間特征信息。此外，第一模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于其他3個模態(tài)，表明其是流域PE空間分布中的最優(yōu)模態(tài)。

長江流域PE 前4 個REOF 模態(tài)的空間分布如圖2 所示。第一旋轉(zhuǎn)模態(tài)（圖2-a）的負(fù)值區(qū)主要分布在流域北部的大巴山以及西南部的橫斷山區(qū)，表明該帶的PE 與其他地區(qū)呈現(xiàn)反位向的變化特征；正高值區(qū)位于流域東南部的鄱陽湖平原，說明鄱陽湖平原為第一載荷向量的蒸發(fā)異常敏感區(qū)。第二旋轉(zhuǎn)模態(tài)（圖2-b）在流域絕大部分地區(qū)為負(fù)值，且負(fù)高值區(qū)位于流域的西南部，以橫斷山為中心，中心值為-0.25，說明該區(qū)為第二載荷向量的蒸發(fā)異常敏感區(qū)。第三旋轉(zhuǎn)模態(tài)（圖2-c）的值整體上呈現(xiàn)南正北負(fù)，表明該模態(tài)下流域PE 南北部變化特征相反；負(fù)高值中心位于流域北部的南陽盆地，故南陽盆地為第三載荷向量的蒸發(fā)異常敏感區(qū)。第四旋轉(zhuǎn)模態(tài)（圖2-d）的值自西向東呈“正負(fù)正”交替分布，說明流域中部地區(qū)PE 與東西部地區(qū)呈反位相的變化特征；負(fù)高值區(qū)主要位于流域中部的四川盆地，正高值區(qū)位于西部的川西高原，故該模態(tài)下這2 個地區(qū)為蒸發(fā)異常敏感區(qū)。

圖2 長江流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量前4個旋轉(zhuǎn)模態(tài)的空間分布Fig.2 Spatial distribution of the first four rotation modes of pan evaporation over the Yangtze River Basin

總體上，長江流域PE 的空間分布特征主要呈現(xiàn)5個異常敏感區(qū)：東南部鄱陽湖平原、西南部橫斷山、北部南陽盆地、西部川西高原以及中部四川盆地。這5 個蒸發(fā)異常敏感區(qū)基本涵蓋整個流域，因此，將其對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)空間模態(tài)作為FCM 聚類的特征向量，并根據(jù)Dunn指數(shù)選取最合理的聚類數(shù)，從而對流域PE 進(jìn)行分區(qū)。由圖3 可知：Dunn 指數(shù)最大值所對應(yīng)的聚類數(shù)為9，因而長江流域PE可以劃分為9 個子區(qū)域（圖4、表1）。為提高子區(qū)域的物理相干性，結(jié)合站點所處的地理位置、氣候條件以及PE 多年平均值，對個別站點進(jìn)行微調(diào)，確定最終的分類結(jié)果。從圖4可以看出，各區(qū)站點在空間分布上具有較好的地理臨近性。由表1可知，各子區(qū)域面積占比在5.63%～22.03%之間，相差較大，但站點數(shù)目還比較均勻，并沒有出現(xiàn)某一子區(qū)域站點數(shù)極多或極少的情況，這在一定程度上說明分區(qū)結(jié)果相對合理。結(jié)合圖4 和表1 可知，流域西南部橫斷山區(qū)，可能因其干濕季明顯、日照時間長，該區(qū)的年均PE 高達(dá)1 858.38 mm，在9 個子區(qū)域中最大；而流域中部盆地區(qū)，由于該區(qū)獨(dú)特的地形和氣候，空氣濕度高，天氣陰雨多霧，是中國風(fēng)速最小、日照時間最少的地區(qū)之一（楊甫樂等，2014），年均PE 只有1 172.39 mm，在9 個子區(qū)域中最小。因此，長江流域不同子區(qū)域的年均PE 差異顯著，然而，過去關(guān)于流域PE 的研究大多參考自然和社會2 個方面，僅將流域劃分為上游和中下游2 部分來分析變化特征及成因（王艷君等，2010；宋萌勃 等，2011），未免有些粗糙。而采用REOF 與FCM 耦合的方法將流域PE 劃分為9 個子區(qū)域，對進(jìn)一步認(rèn)識該流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的局部變化具有積極意義。

表1 長江流域各子區(qū)域的主要地理位置、名稱及相關(guān)數(shù)據(jù)Table 1 The main geographical locations,names and related data of respective sub-regions in the Yangtze River Basin

圖3 不同聚類數(shù)的Dunn指數(shù)值Fig.3 Dunn index for the number of different clusters

圖4 長江流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的空間分區(qū)Fig.4 Spatial division of Pan Evaporation in the Yangtze River Basin

3.2 蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢分析

為了分析長江流域各站點4個季節(jié)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化趨勢，分別對各站點1980-2017年四季的PE序列執(zhí)行具有5%顯著性水平的MMK趨勢檢驗。由圖5 可知：春季（圖5-a）流域內(nèi)有68%的站點PE 呈上升趨勢，其中呈顯著上升趨勢的站點占36%，主要位于流域中部和東部地區(qū)；而呈下降趨勢的站點占32%，主要集中在流域西部的川藏高原以及西南部橫斷山區(qū)。夏季（圖5-b）流域內(nèi)呈上升趨勢的站點（53%）主要集中在西部和中部地區(qū)，而呈下降趨勢的站點（47%）主要分布在東南部地區(qū)，其中有52%的站點上升或下降趨勢不顯著。而秋季（圖5-c）流域內(nèi)幾乎所有站點的PE都呈上升趨勢，其中呈顯著上升趨勢的站點占74%。冬季（圖5-d）流域PE 的變化趨勢同秋季相似，大多數(shù)站點為上升趨勢，僅有19%呈下降趨勢的站點零星地散布在各區(qū)域?？傮w而言，秋、冬季流域內(nèi)大部分站點的PE呈顯著上升趨勢，春季流域中大多數(shù)站點呈上升趨勢，且主要集中在中部和東部地區(qū)，夏季流域中近一半的站點PE呈下降趨勢，且主要集中在東南部地區(qū)。

圖5 長江流域1980—2017年4個季節(jié)PE序列的長期變化趨勢Fig.5 Long-term variation trend of respective seasonal PE series during 1980-2017 in the Yangtze River Basin

圖6 顯示，除西部高原區(qū)（圖6-a）外，其他子區(qū)域的氣候傾向率均通過5%的顯著性檢驗。西南部橫斷山區(qū)（圖6-b）的多年平均PE 值最大，中部盆地區(qū)（圖6-d）最小，但中部盆地區(qū)PE的上升速率最快，傾向率達(dá)到111.28 mm/10 a，而上升速率最小的地區(qū)是西部高原區(qū)（圖6-a），傾向率僅為12.5 mm/10 a。從各子區(qū)域的10年滑動平均看，西部高原區(qū)（圖6-a）和長江三角洲區(qū)（圖6-i）曲線波動幅度較小，呈微弱的上升趨勢；西南部橫斷山區(qū)（圖6-b）在1980-2000 年P(guān)E 呈微弱下降趨勢，2001-2011 年呈波動上升趨勢，之后呈下降趨勢；中部盆地區(qū)（圖6-d）、北部低山盆地區(qū)（圖6-e）以及北部南陽盆地區(qū)（圖6-f）PE 呈波動上升趨勢；而南部低山丘陵區(qū)（圖6-c）、中部兩湖平原區(qū)（圖6-g）和東南部平原丘陵區(qū)（圖6-h）PE變化趨勢相似，均呈上升-下降-上升-下降的變化特征?？傊?，流域內(nèi)各子區(qū)域的年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量均為上升趨勢，這與以往關(guān)于長江流域蒸發(fā)的研究有較好的一致性。如榮艷淑等（2012）研究發(fā)現(xiàn)1980-2008年長江上游的云貴高原到四川盆地一帶PE 上升趨勢顯著；祁添垚等（2015）研究發(fā)現(xiàn)1960-2005年中國PE 顯著上升的站點分布于西南地區(qū)和洞庭湖等地。

圖6 長江流域各子區(qū)域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的年際變化：Fig.6 Interannual variation of Pan Evaporation in each sub-region of the Yangtze River Basin

3.3 蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響因素分析

為了準(zhǔn)確識別長江流域各區(qū)域PE 變化的主要影響因素，選取氣壓、0 cm地溫、降水量、相對濕度、日照時數(shù)、平均氣溫、平均風(fēng)速和飽和水汽壓差等8個潛在影響因子，首先，分析各因素的變化趨勢及其與PE的相關(guān)性；然后，選取與各區(qū)PE相關(guān)性通過5%顯著性檢驗的因子作為自變量，并運(yùn)用多元逐步回歸識別影響各區(qū)PE變化的主要因子。

由表2可知，流域內(nèi)各區(qū)域的平均氣溫均呈上升趨勢，傾向率在0.21～0.45℃/10 a 之間，且均通過1%的顯著性檢驗；氣壓在南部低山丘陵區(qū)、北部南陽盆地區(qū)、中部兩湖平原區(qū)、東南部平原丘陵區(qū)和東部三角洲區(qū)呈顯著下降趨勢，而在其他區(qū)域為不顯著變化或上升趨勢，呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異；除南部低山丘陵區(qū)外，流域內(nèi)所有區(qū)域的0 cm地溫和飽和水汽壓差隨時間呈現(xiàn)上升趨勢，相對濕度呈現(xiàn)下降趨勢，且均通過1%的顯著性檢驗；此外，降水和日照時數(shù)在大多子區(qū)域隨時間變化趨勢不顯著；平均風(fēng)速在西部高原區(qū)、西南部橫斷山區(qū)、中部兩湖平原區(qū)、東南部平原丘陵區(qū)和東部三角洲區(qū)隨時間呈現(xiàn)顯著下降趨勢，而在南部低山丘陵區(qū)、中部盆地區(qū)和北部低山盆地區(qū)呈顯著上升趨勢，在北部南陽盆地區(qū)呈不顯著變化趨勢。結(jié)合圖6可知，各區(qū)域PE 也呈上升趨勢，且除西部高原區(qū)外，傾向率均通過5%的顯著性檢驗，因此長江流域在近幾十年并不存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。由此可見，流域內(nèi)0 cm 地溫、平均氣溫和飽和水汽壓差與PE 變化趨勢相同，相對濕度與PE 變化趨勢相反，而其余因子的變化趨勢則呈現(xiàn)因地而異的特點。

由表2 可知，西部高原區(qū)PE 與0 cm 地溫、平均氣溫以及飽和水汽壓差呈顯著正相關(guān)，而與降水量和相對濕度呈顯著負(fù)相關(guān)；在西南部橫斷山區(qū)與東南部平原丘陵區(qū)，除了氣壓和平均風(fēng)速外，其余因子均與PE顯著相關(guān)，且PE與0 cm地溫、日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差呈顯著正相關(guān)，與降水量和相對濕度呈顯著負(fù)相關(guān)；南部低山丘陵區(qū)的PE與氣壓、降水量和相對濕度呈顯著負(fù)相關(guān)，而與其余因子呈顯著正相關(guān)；在東部三角洲區(qū)，除了平均風(fēng)速外，PE與其他因子的相關(guān)關(guān)系同南部低山丘陵區(qū)一樣；中部盆地區(qū)的0 cm地溫、日照時數(shù)、平均氣溫、平均風(fēng)速和飽和水汽壓差與PE 呈顯著正相關(guān)，相對濕度與PE 呈顯著負(fù)相關(guān)；北部低山盆地區(qū)的PE 變化與大多因子（氣壓除外）有較強(qiáng)的相關(guān)性，其中與降水和相對濕度呈顯著負(fù)相關(guān)，而與其余因子呈顯著正相關(guān)；在北部南陽盆地區(qū)和中部兩湖平原區(qū)，氣壓、降水量和相對濕度對PE 有顯著的負(fù)向作用；而0 cm地溫、日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差對PE 有顯著的正向作用。總體而言，絕大多數(shù)子區(qū)域的PE 均與0 cm 地溫、降水量、相對濕度、日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差顯著相關(guān)，且PE 與降水量和相對濕度為負(fù)相關(guān)關(guān)系，與0 cm地溫、日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差為正相關(guān)關(guān)系。結(jié)合各區(qū)因子的氣候傾向率（見表2）可知，多數(shù)子區(qū)域的降水量和日照時數(shù)未發(fā)生顯著變化，相對濕度隨時間呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，0 cm地溫、平均氣溫和飽和水汽壓差呈顯著上升趨勢，因此這可能是導(dǎo)致流域內(nèi)各區(qū)域PE 增加的主要原因。

表2 長江流域各子區(qū)域潛在影響因子的氣候傾向率及年蒸發(fā)量與各潛在影響因子的相關(guān)系數(shù)Table 2 The climate tendency rate of potential influencing factors and correlation coefficient between annual evaporation and potential influencing factors in each subregion of the Yangtze River Basin

由表3 可知，各區(qū)PE 變化的主導(dǎo)因子因地而異，但大多子區(qū)域PE 的變化與日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差有關(guān)。具體而言，影響西部高原區(qū)和中部兩湖平原區(qū)PE 變化的主要因子為0 cm 地溫、降水量、平均氣溫和飽和水汽壓差；西南部橫斷山區(qū)為相對濕度和日照時數(shù)；南部低山丘陵區(qū)為氣壓、平均氣溫和飽和水汽壓差；中部盆地區(qū)為0 cm地溫、平均風(fēng)速和飽和水汽壓差；北部低山盆地區(qū)為日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差；北部南陽盆地區(qū)為氣壓、0 cm地溫、相對濕度、日照時數(shù)和平均氣溫；東南部平原丘陵區(qū)和東部三角洲區(qū)均為相對濕度、日照時數(shù)和飽和水汽壓差。此外，南部低山丘陵區(qū)、中部盆地區(qū)、北部低山盆地區(qū)、北部南陽盆地區(qū)、中部兩湖平原區(qū)、東南部平原丘陵區(qū)和東部三角洲區(qū)（Ⅲ-Ⅸ區(qū)）的R2在0.88 以上，最大值達(dá)0.96，西部高原區(qū)的R2最小，也達(dá)到0.74，表明各區(qū)所識別的主導(dǎo)因子對PE 變化的解釋能力很強(qiáng)，西部高原區(qū)可以解釋74%，Ⅲ-Ⅸ區(qū)均能解釋88%以上；根據(jù)各區(qū)回歸方程獲得的PE 擬合值與觀測值之間的相關(guān)系數(shù)均＞0.84，均方根誤差在21.80～48.35 之間。可見，本文所識別的影響各區(qū)PE變化的主要因素較為可靠。

表3 各區(qū)PE變化的主導(dǎo)因子、回歸方程的R2以及擬合值與觀測值的關(guān)系Table 3 The dominant factors of PE variations,the R2 of regression equation and the relationship between the fitted and observed values in each subregion

4 結(jié)論與討論

利用長江流域148個氣象站1980-2017年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量數(shù)據(jù)，對流域PE 進(jìn)行分區(qū)；然后，基于分區(qū)分析各區(qū)域PE 的變化特征；最后，應(yīng)用多元逐步回歸方法識別各區(qū)PE 變化的主要影響因子，并通過回歸方程的決定性系數(shù)評估所識別的主要影響因子對PE變化的解釋能力。得到的主要結(jié)論為：

1）長江流域PE 的前4 個模態(tài)主要呈現(xiàn)5 個蒸發(fā)異常敏感區(qū)：東南部鄱陽湖平原、西南部橫斷山、北部南陽盆地、西部川西高原以及中部四川盆地?；谶@4個模態(tài)，流域PE在空間上可以劃分為9 個子區(qū)域：西部高原區(qū)、西南部橫斷山區(qū)、南部低山丘陵區(qū)、中部盆地區(qū)、北部低山盆地區(qū)、北部南陽盆地區(qū)、中部兩湖平原區(qū)、東南部平原丘陵區(qū)和東部三角洲區(qū)。

2）在季節(jié)變化尺度上，秋季流域內(nèi)幾乎所有站點的PE 呈顯著上升趨勢；冬季流域內(nèi)絕大多數(shù)站點的PE 呈上升趨勢，剩余少部分呈下降趨勢的站點零星散布在各區(qū)域；春季流域中大多數(shù)站點呈上升趨勢，且主要集中在中部和東部地區(qū)，而少數(shù)呈下降趨勢的站點主要集中在西部地區(qū)；夏季流域中近一半的站點PE 呈下降趨勢，且主要集中在東南部地區(qū)。從逐年變化看，各區(qū)域PE 均呈不同程度的上升趨勢。

3）根據(jù)各因子的氣候傾向率以及多元逐步回歸結(jié)果可以確定，長江流域PE 的增加主要與飽和水汽壓差的增大以及平均氣溫的上升有關(guān)。具體而言，西部高原區(qū)和中部兩湖平原區(qū)影響PE 變化的主要因子為0 cm地溫、降水量、平均氣溫和飽和水汽壓差；西南部橫斷山區(qū)為相對濕度和日照時數(shù)；南部低山丘陵區(qū)為氣壓、平均氣溫和飽和水汽壓差；中部盆地區(qū)為0 cm地溫、平均風(fēng)速和飽和水汽壓差；北部低山盆地區(qū)為日照時數(shù)、平均氣溫和飽和水汽壓差；北部南陽盆地區(qū)為氣壓、0 cm 地溫、相對濕度、日照時數(shù)和平均氣溫；南部低山丘陵區(qū)和東部三角洲區(qū)均為相對濕度、日照時數(shù)和飽和水汽壓差。

長江流域各子區(qū)域的PE 均隨氣溫的升高而呈現(xiàn)不同程度的上升趨勢，因此流域在近30年并不存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。這一增長趨勢在干旱或半干旱地區(qū)（Zhang et al.,2016;Xing et al.,2016;Mozny et al.,2020）以及黃河源區(qū)（石明星等，2018）最近的研究時段中也有體現(xiàn)，并且與李文燕等（2020）發(fā)現(xiàn)甘肅境內(nèi)長江流域代表站的水面蒸發(fā)量呈增加趨勢，Liu 等（2011）發(fā)現(xiàn)自1992 年以來中國PE呈現(xiàn)上升趨勢，Niu等（2021）分析得出的1994 年以后華東、西南和全國的PE 呈現(xiàn)上升趨勢等的結(jié)論較為一致。但與早期王艷君（2005）、宋萌勃（2011）以及郭媛（2012）等認(rèn)為長江流域PE呈下降趨勢的結(jié)論相矛盾。多數(shù)子區(qū)域PE 的增加是平均氣溫的上升以及飽和水汽壓差的增加所致。近幾十年來，在全球氣溫持續(xù)增高背景下，長江流域的區(qū)域平均氣溫均有所上升，提升了流域的蒸散能力，且已有研究（Zhang et al.,2016；石明星等，2018）表明氣溫升高是PE 增加的主要原因。蒸發(fā)和凝結(jié)的發(fā)生取決于實際水汽壓和飽和水汽壓之間的關(guān)系（張婷婷等，2013），而飽和水汽壓差正是特定溫度下飽和水汽壓與實際水汽壓的差值，常用于表征大氣的干燥程度，因此對PE 的變化起至關(guān)重要的作用。已有研究表明（黃夢杰等，2020）長江流域的干旱程度正在加劇，且各子區(qū)域平均氣溫均在上升、相對濕度在下降（見表2），說明空氣中的水分正在減少，大氣“變干”；且各區(qū)飽和水汽壓差對PE 的變化均為正向作用（見表2），故飽和水汽壓差的增大進(jìn)一步促使PE 的上升。同時，PE的變化受飽和水汽壓差的影響較大已被研究（張婷婷 等，2013；Mozny et al., 2020；李 文 燕 等，2020）證實。此外，由于PE 還受蒸發(fā)皿的安裝方式和周圍環(huán)境等非氣象因子的影響（任芝花等，2002），因而本文在選取影響PE變化的因素時，將0 cm地溫也考慮進(jìn)來，這在以往的因子分析中比較少見。從本研究得出的結(jié)論看，0 cm地溫是流域內(nèi)4個子區(qū)域PE變化的主導(dǎo)因子（見表3），可見其對PE的變化也發(fā)揮重要作用，因此在相關(guān)因素分析以及影響機(jī)理的研究中要加以考慮。另外，長江流域各區(qū)域0 cm地溫均呈顯著上升趨勢（見表2），這與王佳琳等（2016）研究得出中國大部分地區(qū)0 cm地溫都呈上升趨勢一致，但地溫對PE 變化的具體影響機(jī)理還需進(jìn)一步研究。

PE本質(zhì)上是有限水面在水分充足條件下的蒸發(fā)量，并不代表地表實際的蒸發(fā)量。蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化也并非多個因子的線性作用，在將日照時數(shù)作為太陽輻射變化的基礎(chǔ)上得出的結(jié)論可能有些偏頗。但根據(jù)實測蒸發(fā)資料分析長江流域區(qū)域PE 的變化趨勢及成因，對流域區(qū)域水循環(huán)、干濕變化特征以及對全球氣候變化響應(yīng)的區(qū)域差異性具有重要意義。此外，PE的變化受蒸發(fā)皿所處位置的土壤質(zhì)地，以及氣溶膠和霧霾等人為因素的影響也不可忽視，有必要在未來研究中深入探討。