黄土塬面保护区潜在蒸发量时空变化及其与气象、环流因子关系分析
孙从建1,2, 郑振婧1, 李新功1, 孙九林1,3
1. 山西师范大学地理科学学院,临汾 041000
2. 中国科学院荒漠与绿洲生态国家重点实验室,乌鲁木齐 830011
3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
通讯作者:李新功(1967- ),男,北京人,博士,研究员,主要从事水循环研究。E-mail: lixi@ku.edu

作者简介:孙从建(1986- ),男,河北沧州人,博士,副教授,主要从事气候变化与水循环研究。E-mail: suncongjian@sina.com

摘要

黄土塬面是黄土高原地区主要的农业分布区和人口聚居地,地位十分重要。黄土塬面潜在蒸发量( ET0)的研究对于区域水循环研究、水土流失防治及农业的可持续发展具有重要意义。基于黄土塬面保护区1960—2017年的气象数据,利用Penman-Monteith模型、小波分析、Mann-Kendall非参数检验等方法研究了黄土塬面保护区 ET0的变化规律及其与气象、环流因子间的关系。结果表明:(1)黄土塬面保护区多年平均 ET0为1173.4 mm,总体呈现增长趋势,增长率为21.1 mm/10 a;其生长季平均 ET0值及增长率均高于非生长季平均 ET0。(2)该区多年平均 ET0空间分布特征表现为东部高西部低,西部甘肃塬区多年平均 ET0远低于东部山西塬区。(3)过去58年来,区域年均、生长季、非生长季 ET0均呈现出增长趋势,但空间差异明显;研究区年均 ET0存在着10年、30年和50年的震荡周期,其中以30年周期为主周期。(4)气温是控制区域 ET0变化的最重要的气象因子,但气温对 ET0的影响具有明显的空间差异,在整个研究区内最低气温影响最显著;而甘肃塬区和陕西塬区的 ET0变化主要受平均气温变化的控制,在山西塬区最高气温的变化是区域 ET0变化的主要控制因子。(5)遥相关分析结果显示太平洋/北美指数(PNA)与北大西洋年代尺度振荡(AMO)对该区域 ET0变化有一定影响,西太平洋海温指数(WPI)的变化影响区域非生长季 ET0变化。

关键词: 潜在蒸发量; Penman-Monteith模型; 时空分布; 影响因子; 黄土塬面保护区
Spatio-temporal distribution of the potential evapotranspiration and its controlling factors in the tableland protected region of the Loess Plateau
SUN Cong-jian1,2, ZHENG Zhen-jing1, LI Xin-gong1, SUN Jiu-lin1,3
1. School of Geographical Sciences, Shanxi Normal University, Linfen 041000, Shanxi, China
2. State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS, Urumqi 830011, China
3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
Abstract

The tableland protected region, as a major region for agriculture and habitation, plays an important role in the Loess Plateau. The information of the regional potential evapotranspiration ( ET0) and its distribution on the Loess Plateau are beneficial to the reorganization in regional water cycle, control on the soil erosion and sustainable development of agriculture. Based on the meteorological data of the tableland protected regions of the Loess Plateau during 1960-2017, the spatial and temporal distribution of the ET0 and its controlling factors were analyzed by using the Penman-Monteith model, wavelet analysis, Mann-Kendall test and ArcGIS. The results are shown as follows: (1) The average ET0 of the study area is 1173.4 mm, which shows a significant increasing trend with a rate of 21.1 mm/10 a. The average ET0 in growing season is much higher than that in the non-growing season. (2) The spatial distribution of the multi-year annual average ET0 in the study area decreased from the east to the west, and the multi-year average ET0 in the western Gansu tableland is far lower than that in the eastern Shanxi tableland. (3) Over the past 58 years, the average ET0 of the whole study area, growth season and non-growth season showed a significant increasing trend, but the spatial variations are remarkable. There were 10-year, 30-year and 50-year oscillation periods in the variation of average ET0 in the study area, of which the 30-year oscillation is the main oscillation period during the past 58 years. (4) Air temperature is the most important meteorological factor controlling ET0 change in the region, but the influence of air temperature on ET0 change shows an obvious spatial difference. The lowest temperature has the most significant effect on the ET0 change of the whole study area. The changes of ET0 in the Gansu tableland and Shaanxi tableland are mainly affected by the change of average temperature. The change of maximum temperature in Shanxi tableland has significant influence on regional ET0. (5) The Pacific/North America index (PNA) and the Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO) are associated with the regional ET0 change, while the ET0 change of the non-growing season is related to the change of the WPI.

Keyword: potential evapotranspiration; Penman-Monteith model; spatio-temporal distribution; influencing factor; the tableland protected region of the Loess Plateau

潜在蒸发量(ET0), 是指在水分充足的情况下可蒸散到空气中的总水量, 其对区域水分分配具有显著的影响[1, 2]。作为全球水循环的重要环节, ET0的变化直接影响区域干湿状况、植物的生长及区域水资源供需平衡[3]。准确地估算区域ET0并探索其时空分布规律对于区域生态环境的保护、水土流失的防范及区域水资源的优化配置具有重要意义[4]

已有学者研究了部分区域ET0的变化特征。其中, 伊朗地区[5]ET0研究结果表明, 温度、相对湿度及风速对区域ET0变化影响较大; 在澳大利亚, 气象因子对不同气候区的ET0的影响存在显著差异[6]。在中国, 大量的研究表明, 温度、湿度及风速等气象因子对我国北方地区ET0变化有着直接影响[7, 8, 9, 10, 11]。此外, 大气环流因子的改变也会引起区域ET0的变化, 其中太平洋/北美指数(PNA)及西太平洋海温指数(WPI)等大气环流因子的变化被证明对我国北方地区降水、温度及ET0的变化具有显著影响[12, 13, 14], 长江源区的研究表明该区域ET0变化与大尺度环流因子间存在显著的遥相关关系[15]。在黄土高原地区, 以往研究发现该区多年平均ET0变化在780~1470 mm之间, 并在空间上呈现出西北高东南低的趋势[7], 区域ET0变化与气象因子之间具有密切的关联性[8]。此外, 黄土高原内部的ET0变化规律表现出显著的空间差异性, 如高原北部[9]及典型丘陵沟壑区[10]的多年ET0变化呈现下降趋势; 而东部山西地区的多年ET0变化却呈增长趋势[11]。上述研究结果对认识区域蒸散发过程具有重要意义。然而现有的潜在蒸散发研究涉及到黄土高原塬面区域的甚少, 黄土塬面区的蒸散发时空变化特征仍不甚明确。在全球气候变化背景下, 气象因子、大气环流因子等变化是否带来该区ET0的时空分布变化, 已成为当前相关研究者密切关注并亟待解决的问题。

近年来, 水土流失导致黄土塬面萎缩、耕地锐减, 粮食减产, 黄土塬面地区生态安全问题日益严重[16], 已阻碍了黄土高原地区的经济可持续发展。为此, 水利部出台了专门的黄土高原塬面保护规划, 将陕西、山西及甘肃三省主要塬区设为黄土塬面水土流失防护及治理的重点保护区。该区位于我国东部季风区与西北干旱区的交汇处, 地理位置十分重要, 对气候变化极其敏感。开展黄土塬面保护区的ET0时空变化规律及其影响因素研究, 对于认识区域水循环过程、提升塬面地区应对气候变化的能力具有重要意义。鉴于此, 本文利用研究区多年的气测数据资料开展了该区域ET0变化规律及影响因素的研究, 以期弥补黄土高原塬面潜在蒸发研究的不足, 提升区域水土流失防治的能力。

1 研究方法与数据来源
1.1 研究区概况

黄土塬面作为黄土高原的典型台地, 地势较平, 耕地集中, 农、林、牧等资源较丰富, 人口分布集中, 是黄土高原地区粮食生产的主体功能区[17]。黄土塬面保护区主要包括山西西南部的太德塬、陕西北部的洛川塬以及甘肃东部的董志塬等主要塬区, 总面积约5.58万km2 [18], 该区域位于黄土高原腹地, 地势平坦且开阔, 但塬沟相间、沟壑纵横[19](图1)。该区域兼具温带大陆性气候与温带季风气候的特征, 多年平均年降水量在450~709 mm之间, 降水多集中于夏季, 且分配极不均衡, 该区域多年年平均气温为8~15.6 ℃, 年日照时数在2099~2900 h之间[18]。黑垆土、黄绵土为研究区主要的土壤类型, 耐旱草本及松树、柏树、榆树等温带针叶落叶阔叶乔木为当地主要的植被。

图1 黄土塬面保护区地理位置及气象站点分布Fig. 1 Distribution of meteorological stations in the tableland protected region of the Loess Plateau

1.2 数据来源

本文选取黄土塬面保护区内及其邻近的大宁、西峰、洛川等13个气象站点, 研究数据主要包括各站点1960— 2017年间的风速(m/s), 日平均气温(℃), 日最低气温(℃), 日最高气温(℃), 日照时数(h), 相对湿度(%)及平均水气压(kPa), 经纬度和高程数据。气象数据下载自中国气象局国家气象信息中心(http://data.cma.cn/site/index.html), 而大尺度环流因子数据来源于NOAA网站(http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices)。为了评估农事活动与ET0的关系, 本研究将年内分为生长季(农事活动集中的4-10月)及非生长季(11月至次年3月)。为了进一步验证计算结果的正确性, 本研究选取乡宁、蒲县、吉县和汾西4个站点的蒸发皿蒸发量数据与ET0计算值进行了数据一致性检验。

1.3 研究方法

1.3.1 Penman-Monteith模型

本文的ET0计算选用FAO修订后Penman-Monteith模型[20]。其模型如下:

ET0=0.408Rn-G+γ900T+273u2(es-ea)+γ(1+0.34u2)(1)

式中: ET0表示潜在蒸发量( mm·d-1); 代表饱和水汽压曲线斜率( KPa·-1); Rn是太阳净辐射( MJ·m-2·d-1); G为土壤热通量( MJ·m-2·d-1); γ为干湿常数( KPa·-1); u2表示离地面2 m高处的风速( m·s-1); T为平均气温(℃); es是饱和水汽压平均值(kPa); ea代表实际水汽压(kPa); es-ea为饱和水汽压差值(kPa)。

1.3.2 趋势及周期分析方法

采用趋势分析及周期分析法来研究ET0的时间变化, 空间分布主要采用ArcGIS地统计模块的克里金插值法[21], 其中空间趋势变化选取在水文和气象数据研究中运用较多的Mann-Kendall检验[22, 23]。Morlet小波被用于分析本研究的周期变化规律[24]

1.3.3 相关分析与贡献率计算

运用相关分析对ET0的主要影响因素进行辨别, 并将各气象因子对区域ET0变化的相对贡献率进行计算。各气象因子对ET0的相对贡献率即其对应系数的绝对值除以所有回归系数绝对值的和[25], 其公式如下:

Y=a1X1+a2X2+a3X3++anXn(2)

g1=a1a1+a2+a3++an(3)

式中:Y表示ET0的标准化值; X1, X2, , Xn分别为气象因子的标准化值; a1, a2, , an为序列标准化后的回归系数; g1Xn变化对Y变化的相对贡献率。

2 结果分析
2.1 塬面保护区ET0的时间变化特征

研究区1960— 2017年间的平均ET0值为1173.4 mm, 年际倾向斜率为21.1 mm/10 a, 总体呈增长趋势(图2)。在1964年观测到了区域ET0最小值(1031.4 mm), 而在1997年观测到了该区域ET0的最大值(1293.3 mm)。在1960— 1994年间, 年均ET0整体保持低位震荡, 年均ET0除1986年、1987年接近1200 mm外, 其余均在1200 mm以下。而在1995— 2017年间, 年均ET0值除1996年和2003年外, 其余年份均整体较大, 大部分年份ET0大于1200 mm。

图2 1960— 2017年间黄土塬面保护区ET0变化趋势Fig. 2 Variation of potential evapotranspiration in the tableland protected region of the Loess Plateau during 1960-2017

作物的生长已被证明对于区域ET0的变化具有显著的影响[26], 为系统分析区域ET0的变化规律, 本文研究了1960— 2017年生长季与非生长季ET0的变化特征。结果表明, 1960— 2017年间生长季平均ET0为933.9 mm, 远高于非生长季的239.7 mm。ET0在生长季和非生长季均呈现增长趋势, 但是增长速率有所差异, 其中生长季ET0的年际增长率为16.6 mm/10 a, 而非生长季ET0的年际增长率为5 mm/10 a, 二者均通过了0.01水平的显著性检验。此外, 两个季节的ET0极值的出现时间也呈现明显的差异, 生长季ET0最高值出现在1997年, 为1030.7 mm, 最低值出现在1964年, 为824.2 mm。而非生长季ET0最大值出现在1998年, 为293.6 mm, 这与生长季差异显著, 非生长季ET0最小值在1975年被观测到(201.8 mm)。

区域ET0与多种气象因子的关联性分析结果显示(表1), 在整个研究时段, 区域气温及相对湿度变化对区域年均ET0的变化影响较大, 其中相对湿度与年均ET0的变化呈显著负相关, 相关系数为-0.662; 平均气温对区域年ET0的变化影响最明显, 呈显著正相关关系。生长季与非生长季的ET0变化同样与区域气温变化的关联性显著, 这说明研究区ET0的变化主要受控于区域气温的变化, 未来气温的变化有可能引起区域ET0的改变。

表1 区域ET0变化与多种气象因子的相关分析 Table 1 The relationship between potential evapotranspiration and meteorological factors in the study area
2.2 塬面保护区ET0的空间变化特征

图3显示, 研究区东部的多年平均ET0值大于西部, 其中西部甘肃塬区ET0值远低于东部山西塬区。多年ET0均值由东部山西塬区的1568.5 mm减少至西部甘肃塬区的934.5 mm。此外, 研究区的生长季和非生长季的ET0空间分布特征也表现为东部高西部低的变化趋势, 其中生长季ET0的空间差异大于非生长季ET0的空间差异。在生长季, 山西塬区的ET0最大值出现在大宁站, 为1266.4 mm, ET0最小值出现在甘肃塬区的西峰站, 为739.2 mm。在非生长季, ET0最大、最小值分别为316.8 mm和195.3 mm, 分别出现在山西塬区的乡宁站和甘肃塬区的西峰站。

图3 黄土塬面保护区ET0的空间分布特征Fig. 3 Spatial distribution of potential evapotranspiration in the tableland protected region of the Loess Plateau during 1960-2017

对比分析三个不同的塬区发现(表2), 影响其各自ET0时空分布规律的气象因子不尽相同, 其中最高气温变化对甘肃塬区与山西塬区的ET0变化影响较为显著, 相关系数达到了0.889和0.915; 而在陕西塬区, 区域ET0的变化主要受控于区域相对湿度的变化。

表2 三塬区的ET0变化与气象因子的相关分析 Table 2 The relationship between potential evapotranspiration and meteorological factors in the three tableland regions
2.3 塬面保护区ET0的趋势分析及周期分析

2.3.1 ET0的趋势分析

图4为研究区ET0的Mann-Kendall统计量Z值空间分布图, 如图所示, 研究区年均ET0均呈现出增长趋势, 且地域差异明显。山西塬区除东北部呈现微弱上升趋势外, 其余地区均为显著增加趋势, 通过了0.01显著性检验; 在陕西塬区, 除东南部年均ET0增长趋势不明显外, 其余区域的年均ET0均呈显著增长; 在甘肃塬区, 年均ET0增长趋势整体上较为一致。三个区域中, 山西塬区的乡宁站年均ET0增长趋势最为显著, 增长速率为6.31 mm/a; 而陕西塬区的合阳站的年均ET0增速最小, 速率为1.99 mm/a。

图4 黄土塬面保护区ET0的Mann-Kendall Z值空间分布特征Fig. 4 Spatial distribution of Mann-Kendall's Z value for potential evapotranspiration in the tableland protected region of the Loess Plateau during 1960-2017

研究区内生长季和非生长季的ET0变化趋势与年ET0变化趋势较为相似, 均呈现增长趋势, 但是空间差异也较显著(图4)。生长季ET0增长趋势以山西塬区最为显著, 甘肃塬区其次, 陕西塬区最小。增长速率最快的是山西塬区的乡宁站, 达到6.53 mm/a, 增长速率最小的是陕西塬区的合阳站, 为1.54 mm/a。非生长季ET0增长趋势以甘肃塬区最为显著, 其次为陕西塬区, 山西塬区不明显。其中甘肃塬区的崆峒站增速最大, 通过了0.01显著性检验( Z> 2.58); 山西塬区的乡宁站最小, 为1.99 mm/a。

2.3.2 ET0的周期变化

图5为1960— 2017年间研究区ET0的Morlet小波实部时频分布等高线图及小波方差图。由图可知, 研究区年均ET0在30年左右的震荡最为明显, 其次是10年和50年; 年均ET0具有三个明显的小波方差峰值, 分别对应着周期为10年、30年和50年, 表明研究区年均ET0变化存在着10年、30年和50年的震荡周期, 其中30年为研究区多年ET0变化的主周期(图5a)。而研究区生长季和非生长季ET0的周期变化与年均ET0变化周期大体一致, 也表现出30年的主周期变化规律, 但在两个季节的ET0的50年左右周期中均有小幅度的提前。

图5 研究区ET0动态变化的小波分析Fig. 5 The wavelet analysis of the variation of potential evapotranspiration in the study area

3 结论与讨论
3.1 结论

(1)1960— 2017年间, 黄土塬面保护区多年平均ET0为1173.4 mm, 年际倾向斜率为21.1 mm/10 a, 总体呈现增长趋势。其中生长季平均ET0(933.9 mm)值远高于非生长季(239.7 mm), 生长季ET0增长速率大于非生长季。

(2)研究区多年平均ET0值在空间上表现为东部高西部低, 西部甘肃塬区ET0远低于东部山西塬区; 研究区三个塬区的年均ET0呈现出增长趋势, 但是地域差异明显。生长季和非生长季的ET0与年ET0变化一致, 呈增加趋势, 其中生长季ET0增长趋势以山西塬区最为显著, 非生长季ET0增长趋势以甘肃塬区最为显著。研究区ET0变化存在着10年、30年和50年的震荡周期, 其中30年左右周期为主周期。

(3)气温是影响研究区ET0变化的主导因素, 其中对于整个研究区的ET0变化, 贡献率最大的是最低气温; 而在甘肃塬区和陕西塬区, 平均气温对区域ET0变化贡献率最大; 最高气温的变化对山西塬区ET0的变化贡献最明显。除此之外, 相对湿度对陕西塬区ET0变化具有较高的贡献率。遥相关分析结果显示, 太平洋/北美震荡指数(PNA)与北大西洋年代尺度振荡(AMO)波动会影响区域ET0变化, 北大西洋年代尺度振荡(AMO)的相关性更强, 西太平洋海温指数(WPI)的变化对区域非生长季ET0变化产生影响。

3.2 讨论

3.2.1 区域ET0影响因素分析

(1)气象因子对年ET0的贡献

表3为黄土塬面保护区各气象因子对ET0变化的贡献率。在1960— 2017年间, 气温对于整个研究区、甘肃、山西和陕西塬区的区域ET0变化的贡献率均最大, 但不同区域, 气温的贡献率存在差异。最低气温对整体研究区的ET0变化的贡献率最高。而在甘肃塬区和陕西塬区, 平均气温变化对其区域ET0变化贡献率最大。在山西塬区, 最高气温对ET0变化贡献率最大。除此之外, 相对湿度对陕西塬区的ET0变化具有较高的贡献率。

表3 气象因子对年ET0变化的贡献率 Table 3 The contribution of meteorological factors to the regional potential evapotranspiration

(2)大气环流指数与区域ET0的遥相关分析

遥相关是指远距离的两个地点大气环流变化存在相关性[27]。1950年以来发现的北大西洋涛动(NAO)、南方涛动(SO)、太平洋/北美指数(PNA)均为典型的遥相关现象。此后, 众多学者开展了有关遥相关的研究, 并且在理论和数据等方面取得了许多重要的成果。如龚道溢等[28]证明NAO、北太平洋涛动(NPO)及SO均影响北半球气温变化; 李沛等[29]发现北极涛动(AO)会影响流域降水结构的变化; 丁一汇等[13]发现北大西洋年代尺度振荡(AMO)对东亚季风产生影响; 李春辉等[14]指出西太平洋海温指数(WPI)与中国冬季气候异常相关。在黄土高原的研究表明, 区域气候水文过程亦存在遥相关现象。如蓝永超等[30]发现厄尔尼诺/南方涛动(ENSO)现象与黄河上游的径流丰枯关系密切; 赵强等[12]发现PNA对陕西地区的降水产生影响。基于以上学者的研究, 本文选取可能对区域ET0变化存在遥相关关系的NAO、AO、ENSO、PNA、AMO与WPI等6个大尺度环流因子, 分析其与研究区ET0的关联性。根据主要大尺度环流因子与ET0的遥相关分析结果显示(表4), 研究区年均ET0变化与太平洋/北美指数(PNA)、北大西洋年代尺度振荡(AMO)存在遥相关关系, 这表明PNA与AMO对区域蒸散发的变化有一定影响。当PNA为正位相时, 夏季西太平洋副高增强并西向位移, 我国夏季降水增多, 进而导致研究区潜在蒸散发的变化; 而AMO处于正位相时, 北大西洋温度升高导致热带中太平洋地区降水减少, 从而带来西太平洋的东风和北半球其他区域的西风发生改变, 使得北半球夏季风环流及降水增强。并且其为正位相也对东亚冬季风产生影响, 我国大部分地区冬季温度升高, 进而对研究区年均ET0变化产生影响。

表4 大尺度环流因子与ET0的关联性分析 Table 4 The relationship between potential evapotranspiration and the circulation factors

研究区两个季节的ET0变化都与AMO存在较为显著的遥相关关系, 而非生长季ET0变化还与WPI的变化存在一定关联性。WPI的正负异常往往会改变副热带高压西向影响的强度, 当WPI为正时, 北太平洋西部区域海温值比同一时期的多年平均值要高[31], 西太平洋副高向西强度减弱, 对应的研究区的非生长季气温偏低, 进而导致该时期区域ET0值偏低。在三个塬区中, 山西塬区的年均ET0变化与AMO波动间的关联性最高, 甘肃塬区次之, 陕西塬区较低, 但均通过了0.01水平的显著性检验。

3.2.2 ET0结果验证

对比已有的研究发现, 在过去58年来, 陕西塬区年均ET0变化趋势与陕北黄土高原区的研究结果[7]较为相似, 区域年均ET0均呈增长趋势, 但是增长率较低。而在甘肃塬区, 区域ET0变化趋势与刘普幸[32]等学者在甘肃等地区的研究结果相似。这些都进一步验证了本文计算的ET0结果的准确性。

此外, 本文选取乡宁、蒲县、吉县和汾西4个站点的蒸发皿蒸发量均值与区域ET0估算值进行了比较。数据误差检验结果显示(表5), 各站点误差均保持在 (-18, 16) 之间, 误差相对较小, 这表明本文计算的ET0值可信度较高。此外研究时段内ET0的估算值与蒸发皿蒸发量变化趋势相似, 表明本文ET0估算值可以反映出黄土塬面保护区ET0的时空变化特征。

表5 ET0的估算值和蒸发皿蒸发量的比较 Table 5 Comparison of estimated and observed values of potential evapotranspiration
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