劉 濤

(新疆額爾齊斯河流域開發(fā)工程建設(shè)管理局，新疆 烏魯木齊 830000)

自2000年以后，我國西北干旱區(qū)的蒸散量由減小趨勢逆轉(zhuǎn)為顯著上升趨勢[1-2]。新疆阿克蘇河流域位于我國西北部干旱區(qū)，受區(qū)域地形和氣候因素的影響，作物蒸散耗水能力極強，是對氣候變化的敏感地區(qū)之一。水資源短缺已嚴重影響阿克蘇河流域生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。蒸散量是氣候變化及水分循環(huán)中極其重要因素，分析參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)的時空分布特征及其對氣候因子的響應(yīng)，有助于深入理解氣候變化與人類活動對阿克蘇河流域水分循環(huán)的影響。

近年來，諸多學者在ET0時空演化特征與敏感氣象因素分析方面做了大量研究[3-5]。鄭榮偉等[6]基于五種氣候模式集合數(shù)據(jù)及偏微分方法，預測了2030—2060年我國ET0時空變化趨勢及驅(qū)動要素；王大剛等[7]采用敏感系數(shù)、氣候傾向率和M-K非參數(shù)檢驗等方法，分析了塔里木盆地ET0時空變化規(guī)律及關(guān)鍵氣象因子敏感度；依帕熱古麗·艾合麥提尼亞孜等[8]分析了南京市ET0年際變化趨勢及主要影響因素；張彥波[9]利用河南新鄉(xiāng)氣象站1962—2016年氣象數(shù)據(jù)，采用M-K趨勢檢驗法對年、季尺度的ET0變化趨勢進行了分析；高曉麗等[10]利用貴州省19個氣象站1959—2015年氣象數(shù)據(jù)，采用M-K趨勢檢驗法、IDW插值法和偏導數(shù)法分析了研究區(qū)ET0時空特征及敏感氣象因子貢獻率；王丞等[11]利用塔里木河干流下游2000—2014年MODIS ET數(shù)據(jù)，基于M-K檢驗、Theil-Sen分析和R/S分析方法研究了ET0時空變化特征。

盡管學者已在流域或區(qū)域尺度方面對ET0時空演化特征與敏感因素分析方面做了大量研究，但對于西北極端干旱區(qū)——新疆阿克蘇河流域ET0時空演化特征與敏感氣象因素分析的研究仍然較少見諸報道。鑒于此，該文以研究區(qū)典型氣象站長序列觀測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計算分析了ET0在流域尺度下的時空變化特征，旨在為流域水資源科學管理與高效利用提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 氣象數(shù)據(jù)收集

收集阿克蘇河流域典型氣象站1972—2014年的逐日氣溫、氣壓、相對濕度、風速等數(shù)據(jù)，典型氣象站基本信息見表1。

表1 研究區(qū)典型氣象站概況

1.2 ET0估算

采用世界糧農(nóng)組織推薦的Penman-Monteith計算ET0，具體過程詳見文獻[12-13]。

1.3 非參數(shù)趨勢檢驗

采用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗法[2]。該方法定量化程度較高，且不必事先假定數(shù)據(jù)分布特征，廣泛應(yīng)用于趨勢分析，如式(1)所示。

(1)

式中：β為ET0時間序列的趨勢，mm/a；xi、xj為ET0時間序列值，mm；1 ≤j0時，表示上升趨勢，反之表示下降趨勢。

通過Mann-Kendall趨勢檢驗，可得到正序、反序統(tǒng)計量曲線。若曲線超過置信度區(qū)間，則超過置信度區(qū)間的部分即為突變發(fā)生時間；若曲線均位于置信度區(qū)間內(nèi)，則不存在顯著變化趨勢。此外，依據(jù)滑動T檢驗原則驗證Mann-Kendall檢驗，判定真正的突變點。

1.4 貢獻率計算

利用多元回歸分析方法分析各氣象因子對潛在蒸散量變化的影響，并研究其對潛在蒸散量變化的相對貢獻率[14]。如式(2)～式(4)所示。

Ys=aX1s+bX2s+cX3s+…

(2)

(3)

(4)

式中：Ys為潛在蒸散量標準化值；X1s、X2s、X3s…分別為各氣象因子標準化值；a、b、c為序列標準化后回歸系數(shù)；η1為X1變化對Y變化的相對貢獻率；η2為X1變化對Y變化的實際貢獻率；ΔX1s為X1s的變化量；ΔYs為Ys的變化量。

1.5 空間插值分析

采用反距離權(quán)重法(IDW)[15]典型氣象站點ET0數(shù)據(jù)進行空間數(shù)據(jù)內(nèi)插。

2 結(jié)果與分析

2.1 ET0空間分布特征

阿克蘇河流域地形總體呈現(xiàn)西北高(中高山山區(qū))、東南低(谷地平原綠洲區(qū))，山區(qū)降雨充沛、氣候濕潤，谷底平原區(qū)降水稀少、氣候干燥，這導致研究區(qū)ET0的分布也截然不同。計算表明，研究區(qū)多年平均ET0為1180 mm，其中北部山區(qū)為1146 mm，西部與南部為1203 mm。

在季節(jié)尺度上，研究區(qū)ET0的分布極不均勻(如圖1所示)，主要集中在春季與夏季，多年平均ET0分別為373 mm、521 mm，約占全年的31.6%、44.2%，春夏季約占全年的75.8%；在空間尺度上，四季ET0基本與多年平均值呈現(xiàn)相同規(guī)律，即北部山區(qū)相對偏低，西部與南部相對較高。

圖1 季節(jié)尺度下ET0空間分布

2.2 ET0時間變化特征

受氣候變化與人類活動影響，自20世紀70年代至今，流域ET0呈現(xiàn)逐漸降低趨勢(見表2)。

表2 ET0年代際變化 mm

在月尺度下(見表3)，研究區(qū)7月ET0最大，為185 mm，占全年的15.7%，是全年中作物蒸散發(fā)最旺盛的時段；1月ET0最小，為18 mm，僅占全年的1.5%。

表3 ET0年內(nèi)變化 mm

2.3 ET0變化趨勢分析

采用經(jīng)典統(tǒng)計方法對季節(jié)尺度下的ET0變化趨勢進行回歸擬合，除冬季外，回歸模型決定系數(shù)R2值均在0.65以上(見圖2)。由圖2可知，ET0自20世紀70年以來總體呈現(xiàn)減少趨勢，在2010年以來又呈現(xiàn)增加趨勢。

圖2 ET0變化趨勢

2.4 ET0對氣象因素的響應(yīng)

選擇ET0作為因變量，氣溫、相對濕度、日照時數(shù)、風速和氣壓為自變量，利用式(2)～式(4)計算各氣象因素對ET0的貢獻率(見表4)。

表4 ET0與各氣象因素的回歸系數(shù)

由于氣溫、日照時數(shù)和地表風速與ET0的回歸系數(shù)均為正值，表明這三個氣候因子數(shù)值的增大均會導致ET0的增大，呈正比例關(guān)系；相對濕度與ET0的回歸系數(shù)為負值，表明呈反比例關(guān)系；氣壓與ET0的回歸系數(shù)近乎為零，表明氣壓的變化幾乎不會引起ET0的變化。

在6個氣象臺站中，各站地表風速與ET0均具有較高的回歸系數(shù)；在阿克蘇站和拜城站，氣溫與ET0具有較高的回歸系數(shù)；在庫車站、阿合奇站、柯坪站和阿拉爾站，氣溫與潛在蒸散量具有較小的回歸系數(shù)。

地表風速對ET0的貢獻率最大，其中：柯坪站地表風速對潛在蒸散量的貢獻率高達51.1%，阿合奇站和阿拉爾站地表風速對潛在蒸散量的貢獻率均在47.0%左右。在柯坪站、庫車站和阿合奇站，相對濕度對ET0的貢獻率僅次于地表風速。在庫車站、阿合奇站、柯坪站和阿拉爾站，氣溫和日照時數(shù)對ET0的貢獻相對較小，其中柯坪站氣溫對ET0的貢獻率幾乎為零。

3 結(jié) 論

(1)研究區(qū)多年平均ET0為1180 mm，北部山區(qū)為1146 mm，西部與南部為1203 mm，空間差異性不大；春夏兩季ET0占全年的76.4%，是作物最需要水分補給的時段，秋冬兩季占23.6%。

(2)研究區(qū)ET0自20世紀70年代至今呈逐漸降低趨勢，2010年以后呈現(xiàn)微弱增加趨勢，但是不顯著。

(3)引起研究區(qū)ET0變化的主要氣象因素是風速和相對濕度，其中風速對ET0的變化呈正相關(guān)性，相對濕度對ET0的變化呈負相關(guān)性?？缕赫?、阿合奇站和阿拉爾站風速對ET0的貢獻率均在49%左右；日照時數(shù)和氣溫對ET0的影響具有明顯的區(qū)域差異。