吳興洋，陳怡璇，魯 霞，支亞京

(貴州省氣象信息中心，貴陽(yáng)550002)

0 引言

蒸發(fā)是地表熱量平衡和水分平衡的組成部分，在全球水分循環(huán)與能量循環(huán)中，陸面蒸發(fā)占陸面降水的2/3[1，2]。蒸發(fā)量資料被廣泛應(yīng)用于水利工程設(shè)計(jì)、干旱監(jiān)測(cè)評(píng)估、農(nóng)林牧業(yè)氣象服務(wù)、生態(tài)環(huán)境變化等科學(xué)研究中[3，4]。一個(gè)地區(qū)一定時(shí)間范圍內(nèi)的蒸發(fā)量是氣象學(xué)、地理學(xué)、土壤學(xué)、水利水文學(xué)等科研人員應(yīng)用的重要數(shù)據(jù)。影響蒸發(fā)量的因素較多，精確計(jì)算困難，國(guó)內(nèi)外科研工作者研究了一些估算方法，但估算出的蒸發(fā)量與實(shí)際蒸發(fā)量存在差異，因此，獲取蒸發(fā)量的根本途徑應(yīng)是直接觀測(cè)[5-7]。

2020年全國(guó)地面氣象觀測(cè)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，包括氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速、降水、能見度、地溫、大型蒸發(fā)、日照、輻射和降水類天氣現(xiàn)象等19項(xiàng)氣象要素[8]，上述氣象要素?cái)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)質(zhì)量控制、實(shí)時(shí)傳輸，經(jīng)過臺(tái)站、省級(jí)、國(guó)家級(jí)資料業(yè)務(wù)部門控制后推送給天氣預(yù)報(bào)、災(zāi)害預(yù)警和氣候預(yù)測(cè)等業(yè)務(wù)科研人員應(yīng)用。臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制由設(shè)備端軟件實(shí)時(shí)自動(dòng)完成，并將質(zhì)控后觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至省級(jí)，省級(jí)利用氣象資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)(MDOS)開展數(shù)據(jù)多級(jí)質(zhì)量控制[9-11]，將實(shí)時(shí)質(zhì)控后的觀測(cè)數(shù)據(jù)上傳至國(guó)家級(jí)。中國(guó)自2003年啟用氣象自動(dòng)觀測(cè)以來，很多從事氣象資料工作的業(yè)務(wù)工作者已經(jīng)對(duì)氣壓、氣溫、相對(duì)濕度、降水、風(fēng)和土壤水分濕度等氣象要素人工與自動(dòng)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析，分析了其差異及產(chǎn)生原因[12-22]。為了提高自動(dòng)氣象站實(shí)時(shí)氣溫、降水等觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性，一些專家研制了相關(guān)質(zhì)控方法和處理系統(tǒng)[23-29]。楊志彪[30]等評(píng)估了更換氣溫、相對(duì)濕度傳感器對(duì)觀測(cè)資料整體質(zhì)量的影響。沈艷、任芝花等應(yīng)用2005年全國(guó)130個(gè)臺(tái)站蒸發(fā)量自動(dòng)與人工觀測(cè)的平行觀測(cè)月數(shù)據(jù)，進(jìn)行了自動(dòng)與人工觀測(cè)蒸發(fā)量的對(duì)比分析，但這些分析數(shù)據(jù)都是省級(jí)質(zhì)量控制后的數(shù)據(jù)，并非自動(dòng)蒸發(fā)量觀測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。杜麗英[31]等討論了MDOS系統(tǒng)質(zhì)控過程中發(fā)現(xiàn)的蒸發(fā)自動(dòng)觀測(cè)異常記錄，但未對(duì)較長(zhǎng)時(shí)期自動(dòng)觀測(cè)實(shí)測(cè)蒸發(fā)量資料的質(zhì)量情況進(jìn)行全面評(píng)估，對(duì)自動(dòng)蒸發(fā)量觀測(cè)數(shù)據(jù)異常質(zhì)控的相關(guān)研究較少。文章應(yīng)用2019年貴州50個(gè)國(guó)家氣象觀測(cè)站自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)實(shí)時(shí)小時(shí)、日數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)了自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的主要原因和影響因素，提出質(zhì)控方案，供質(zhì)量控制人員參考，期望自動(dòng)觀測(cè)蒸發(fā)量有統(tǒng)一的質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)，提高自動(dòng)觀測(cè)蒸發(fā)量數(shù)據(jù)的可用性和實(shí)用性。

1 自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)原理

氣象站測(cè)定的蒸發(fā)量是水面蒸發(fā)量，現(xiàn)用測(cè)量蒸發(fā)的自動(dòng)觀測(cè)儀器是超聲波蒸發(fā)傳感器。超聲波蒸發(fā)傳感器是基于連通器和超聲波測(cè)距的原理，選用高精度超聲波探頭，根據(jù)超聲波脈沖發(fā)射和返回的時(shí)間差測(cè)量水面水位變化，并轉(zhuǎn)換成電信號(hào)輸出，計(jì)算某一時(shí)段的水位變化得到該時(shí)段的蒸發(fā)量。超聲波蒸發(fā)傳感器由E-601B型蒸發(fā)桶、超聲波傳感器、水圈、百葉箱、測(cè)量筒、連通管和溢流桶等部件組成。為了減少降雨時(shí)蒸發(fā)桶內(nèi)的水濺出，使蒸發(fā)量偏大，增加了水圈，但降雨時(shí)水圈內(nèi)的水濺入到蒸發(fā)桶內(nèi)，連通器可減少風(fēng)對(duì)蒸發(fā)桶內(nèi)水面高度的影響，減少測(cè)量誤差[32]。

自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)是在觀測(cè)分鐘蒸發(fā)量基礎(chǔ)上，計(jì)算小時(shí)蒸發(fā)量、日蒸發(fā)量，以毫米(mm)為單位，保留1位小數(shù)。蒸發(fā)傳感器測(cè)量范圍0～100 mm，分辨力0.1 mm，測(cè)量準(zhǔn)確度±1.5%，采樣頻率10次/min，因降雨等其他原因?qū)е滦r(shí)和日蒸發(fā)量為負(fù)值時(shí)，按0.0 mm處理[33]，結(jié)冰時(shí)停止觀測(cè)。每分鐘蒸發(fā)量采用該分鐘內(nèi)正確采樣值算術(shù)平均求得。

(1)

2 自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)資料誤差

2.1 蒸發(fā)量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤實(shí)例

貴州省氣象資料質(zhì)控人員應(yīng)用氣象資料質(zhì)控軟件對(duì)月歸檔數(shù)據(jù)文件進(jìn)行質(zhì)量控制時(shí)，發(fā)現(xiàn)日蒸發(fā)量數(shù)據(jù)偏大的疑誤提示較多，提示雨中和雨后小時(shí)蒸發(fā)量數(shù)據(jù)異常偏大，小時(shí)蒸發(fā)量明顯與實(shí)況天氣不符。如表1中織金氣象站2019-07-13降雨量8.2 mm，日平均氣溫19.7 ℃，日平均相對(duì)濕度89%，平均風(fēng)速0.3 m/s，計(jì)算可能蒸發(fā)量0.7 mm，實(shí)測(cè)蒸發(fā)量14.0 mm，其中降雨時(shí)段蒸發(fā)量累計(jì)11.3 mm，計(jì)算值與實(shí)測(cè)值相差很大。雨后天氣，實(shí)測(cè)蒸發(fā)量與計(jì)算蒸發(fā)量出現(xiàn)較大誤差的情況較多，2020-06-25，修文站日可能蒸發(fā)量計(jì)算值2.0 mm，實(shí)測(cè)蒸發(fā)量27.0 mm，相差很大。表2是當(dāng)日修文站各小時(shí)要素實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及質(zhì)控前后小時(shí)蒸發(fā)量數(shù)據(jù)。

表1 織金氣象站2019-07-13小時(shí)蒸發(fā)量、降雨量

1)La：實(shí)測(cè)蒸發(fā)量mm；2)R：降水量mm。

表2 修文氣象站2020-06-25小時(shí)蒸發(fā)量、降雨量、相對(duì)濕度、風(fēng)速實(shí)測(cè)值及蒸發(fā)量質(zhì)控值

1)La：實(shí)測(cè)蒸發(fā)量mm；2)R：降水量mm；3)T：氣溫℃；4)U：相對(duì)濕度%；5)V：風(fēng)速(m/s)；6)LA：質(zhì)控蒸發(fā)量mm。

2.2 蒸發(fā)量誤差

應(yīng)用貴州省50個(gè)國(guó)家氣象觀測(cè)站2019年臺(tái)站實(shí)時(shí)傳輸?shù)淖詣?dòng)蒸發(fā)觀測(cè)小時(shí)、日數(shù)據(jù)和經(jīng)過人工質(zhì)控后的自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)小時(shí)、日數(shù)據(jù)對(duì)比評(píng)估(人工質(zhì)控主要是對(duì)降水時(shí)段小時(shí)蒸發(fā)量按0.0 mm計(jì)入日蒸發(fā)量)，基于上述兩組數(shù)據(jù)評(píng)估1個(gè)臺(tái)站年、月蒸發(fā)量的絕對(duì)、相對(duì)誤差。相對(duì)誤差采用公式(2)計(jì)算，式中Z0為臺(tái)站自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)實(shí)時(shí)小時(shí)數(shù)據(jù)累計(jì)的月、年蒸發(fā)量，Z1為經(jīng)過人工質(zhì)控后的自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)小時(shí)數(shù)據(jù)累計(jì)的月、年蒸發(fā)量。

(2)

式中，Zd表示相對(duì)誤差；Z0表示臺(tái)站自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)實(shí)時(shí)小時(shí)數(shù)據(jù)累計(jì)的月、年蒸發(fā)量；Z1表示經(jīng)過質(zhì)控后的自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)小時(shí)數(shù)據(jù)累計(jì)的月、年蒸發(fā)量。

2.2.1 年蒸發(fā)量相對(duì)誤差

蒸發(fā)量受多種氣象要素影響，基于蒸發(fā)量的月值和年值進(jìn)行評(píng)估。貴州共有84個(gè)國(guó)家地面氣象觀測(cè)站，根據(jù)評(píng)估數(shù)據(jù)的完整性和一致性原則，只有50個(gè)觀測(cè)站觀測(cè)數(shù)據(jù)符合評(píng)估要求，其余34個(gè)站有大、小型蒸發(fā)分月觀測(cè)和數(shù)據(jù)缺測(cè)現(xiàn)象，不參與評(píng)估。參與評(píng)估的50個(gè)觀測(cè)站2019年年蒸發(fā)量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平均值833.5 mm，標(biāo)準(zhǔn)差96.4 mm；質(zhì)控后平均值808.9 mm，標(biāo)準(zhǔn)差84.3 mm，50個(gè)觀測(cè)站中年蒸發(fā)量最大相對(duì)誤差33%，其絕對(duì)誤差282.6 mm。其中有17個(gè)站年蒸發(fā)量相對(duì)誤差在3%以上，占比超三分之一，50個(gè)觀測(cè)站中有29個(gè)站年蒸發(fā)量最大相對(duì)誤差達(dá)2%以上。50個(gè)評(píng)估站年蒸發(fā)量質(zhì)控前后的平均絕對(duì)誤差24.6 mm，相對(duì)誤差3%。

2.2.2 月蒸發(fā)量相對(duì)誤差

用于年蒸發(fā)量評(píng)估數(shù)據(jù)來自臺(tái)站蒸發(fā)量觀測(cè)實(shí)時(shí)和質(zhì)控后的小時(shí)、日數(shù)據(jù)，有必要分析自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控前后相對(duì)誤差的月分布情況。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，評(píng)估站質(zhì)控前后逐月蒸發(fā)量平均相對(duì)誤差最大值出現(xiàn)在7月，相對(duì)誤差9%，最小值出現(xiàn)在4月，相對(duì)誤差0.0%，相對(duì)誤差較大的月份包括1，6，7，9，10，11，12月，相對(duì)誤差達(dá)到3%以上，2，3，4，5，8月相對(duì)誤差不足2%。

3 誤差產(chǎn)生原因與質(zhì)控

3.1 短時(shí)蒸發(fā)量計(jì)算

蒸發(fā)是水汽分子從水面、冰面或其他含水物質(zhì)表面逸出的過程，當(dāng)蒸發(fā)面與其環(huán)境中的水汽分子交換趨于一致時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)的水量和水汽分子含量都不再改變，可以認(rèn)為分子交換過程停止，或蒸發(fā)過程停止，基于這一理論基礎(chǔ)，地面氣象觀測(cè)規(guī)范將降水過程中(可看作是蒸發(fā)面與環(huán)境水汽趨于飽和狀態(tài))的蒸發(fā)量按0.0 mm計(jì)算。道爾頓通過實(shí)驗(yàn)提出了反映蒸發(fā)面的蒸發(fā)速率與影響蒸發(fā)諸因素的關(guān)系式：

(3)

式中，W為水面蒸發(fā)速率；(E-e)為空氣的飽和差，其中E為水面溫度下的飽和水汽壓，e為水面上空氣的實(shí)際水汽壓；P為氣壓；C為分子擴(kuò)散系數(shù)，C不便于測(cè)定，氣象上常用道爾頓經(jīng)驗(yàn)公式(4)計(jì)算日蒸發(fā)量[34]，現(xiàn)有業(yè)務(wù)質(zhì)量控制軟件通過對(duì)比觀測(cè)值與可能蒸發(fā)量公式(5)計(jì)算誤差提示疑誤信息，人工要對(duì)提示疑誤信息的日蒸發(fā)觀測(cè)值根據(jù)實(shí)時(shí)天氣狀況進(jìn)行質(zhì)控修正。

W=0.187(E0-E150)×(1+0.392V)

(4)

或

W=0.195(Es-E150)×(1+0.41V)

(5)

式中，W為日水面蒸發(fā)量；(E0-E150)為日平均飽和水汽壓力差；Es為平均地面溫度與平均氣溫兩者平均溫度下的飽和水汽壓；E150為日平均水汽壓；V為10 min日平均風(fēng)速(m/s)。

3.2 影響日蒸發(fā)量的主要因素及質(zhì)控

根據(jù)計(jì)算短時(shí)水面蒸發(fā)量的道爾頓經(jīng)驗(yàn)公式(4)可知，日水面蒸發(fā)量主要決定于日平均飽和水汽壓差和日平均風(fēng)速。飽和水汽壓取決于氣溫，水汽壓取決于氣溫和相對(duì)濕度。由表2、表3可知，雨中、雨后實(shí)測(cè)蒸發(fā)量與計(jì)算蒸發(fā)量差異較大，尤其是陣性降水、持續(xù)性較強(qiáng)降水期間和其后一段時(shí)間內(nèi)，實(shí)時(shí)蒸發(fā)量出現(xiàn)明顯異常。其原因是陣性降水較大雨滴產(chǎn)生蒸發(fā)桶水面浪涌、持續(xù)性較強(qiáng)降水導(dǎo)致蒸發(fā)桶水滿未及時(shí)取水換水，蒸發(fā)桶內(nèi)水有雜質(zhì)和逐漸溢出，引起實(shí)時(shí)蒸發(fā)量數(shù)據(jù)異常偏大。

用道爾頓公式(4)計(jì)算，氣溫在1.0～40.0 ℃變化，相對(duì)濕度變化區(qū)間93%～99%，飽和水汽壓差的變化0.01～0.98，平均風(fēng)速1.0～5.0 m/s時(shí)，蒸發(fā)量計(jì)算值0.003～0.54 mm。相對(duì)濕度傳感器具有不確定性，并且在高濕條件下測(cè)得的相對(duì)濕度偏干[35](相對(duì)濕度小于實(shí)際值3%～8%)，因此，雨中及雨后，實(shí)測(cè)相對(duì)濕度大于92%，可以認(rèn)為空氣中水汽基本處于飽和狀態(tài)，如果平均風(fēng)速較小，小時(shí)蒸發(fā)量按0.0 mm計(jì)入日蒸發(fā)量統(tǒng)計(jì)是合理的。

氣溫較高、風(fēng)速3 m/s以上的無雨天氣，用道爾頓公式(4)計(jì)算的蒸發(fā)量小于實(shí)測(cè)蒸發(fā)量較多，應(yīng)以實(shí)測(cè)蒸發(fā)量為準(zhǔn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著2020年地面氣象觀測(cè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，日蒸發(fā)量觀測(cè)取消了每日20：00人工觀測(cè)，日蒸發(fā)量采用自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)小時(shí)數(shù)據(jù)合計(jì)值，通過對(duì)貴州2019年50個(gè)自動(dòng)氣象站自動(dòng)蒸發(fā)量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，得出如下結(jié)論：

1)陣性降水引起蒸發(fā)桶水面浪涌，持續(xù)性較強(qiáng)降水引起蒸發(fā)桶水滿未及時(shí)取水換水，導(dǎo)致自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)實(shí)測(cè)蒸發(fā)量異常偏大，參與統(tǒng)計(jì)評(píng)估的50個(gè)臺(tái)站，年平均絕對(duì)值偏大24.6 mm，年平均相對(duì)誤差偏大3%，年最大相對(duì)誤差達(dá)到33%；

2)氣溫較高、風(fēng)速3 m/s以上的無雨天氣，計(jì)算蒸發(fā)量小于實(shí)測(cè)蒸發(fā)量較多，應(yīng)以實(shí)測(cè)蒸發(fā)量為準(zhǔn)；

3)對(duì)于雨中及雨后相對(duì)濕度大于92%的時(shí)段，自動(dòng)蒸發(fā)觀測(cè)實(shí)測(cè)小時(shí)蒸發(fā)量應(yīng)按0.0 mm處理。因其他不明原因引起的實(shí)測(cè)蒸發(fā)量異常數(shù)據(jù)，應(yīng)用相關(guān)氣象要素和道爾頓經(jīng)驗(yàn)公式(3.3)計(jì)算的可能蒸發(fā)量代替。