陕西省参考作物蒸发蒸腾量的时空特征及其未来预测

宋 悦，粟晓玲，牛纪苹，崔晨风

(西北农林科技大学 水利与建筑工程学院，陕西 杨凌 712100)

陕西省参考作物蒸发蒸腾量的时空特征及其未来预测

宋 悦，粟晓玲，牛纪苹，崔晨风

(西北农林科技大学 水利与建筑工程学院，陕西 杨凌 712100)

【目的】 分析陕西省参考作物蒸发蒸腾量(ET0) 的时空特征, 并对未来的ET0进行预测，为制定该地区作物灌溉制度、水资源规划提供参考依据。【方法】 根据陕西省陕北、关中和陕南3个地区18个气象站1961-2000年历年逐日气象资料，采用世界粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算历年逐日ET0；依据NCEP再分析数据以及大气环流模式HadCM3输出的大尺度气候要素资料，采用统计降尺度模型(SDSM)对未来A2和B2排放情景下的ET0进行预测。【结果】 1961-2000年，陕西省ET0值在空间上自南至北呈递增趋势，除了7个气象站ET0呈上升趋势外，其余11个气象站平均ET0均呈下降趋势。在A2排放情景下，2011-2040、2041-2070、2071-2099年陕西省ET0的平均值较基准期(1961-2000年)分别增加2.7%，4.9%和8.9%，增幅最大的地区分布在陕南的安康、石泉、略阳和关中华山站以及陕北地区，关中地区增幅较小。2071-2099年陕西省ET0值四季变幅不均匀，其中以冬季的增幅最大。【结论】ET0的持续增长会导致陕西省水资源短缺问题恶化，将进一步影响该地区未来的作物需水量和农业灌溉需水量。

参考作物蒸发蒸腾量；气候变化；统计降尺度模型；时空分布；陕西省

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是指高度在8～15 cm、生长状态良好、不缺水且完全覆盖地面的绿色矮秆作物的蒸发蒸腾量。ET0是灌区水文循环研究的重要内容，也是水文模型中水量平衡分析及气候变化评价的重要指标[1]。ET0只受气象因子的影响，在全球气候发生大幅变化的前提下，其在数量和时空分布上也发生了变化。研究ET0的时空演变规律，可为制定作物灌溉制度、灌区水资源管理规划以及农作物生产运筹等提供重要依据。

由于ET0变化的时空差异性，不同学者对不同地区ET0变化趋势的研究结论也不尽相同。如Esmaeilpou等[1]应用Blaney-Cridle方法计算Aras river 的ET0，结果表明，该流域既存在ET0显著增加(25 mm/年)的气象站，也存在显著减少(8.4 mm/年)的气象站。我国多数地区ET0呈下降趋势，如川中丘陵区[2]、西北地区[3]、海河流域[4]和辽宁省太子河流域[5]；也有ET0呈增加趋势的地区，如在黄河流域的中间部分ET0有明显的增加趋势[6]；在甘肃的石羊河流域，除凉州、肃南站ET0呈逐年显著减少趋势外，其他站的ET0值均表现为逐年增加趋势[7]。

在未来气候变化下ET0的研究方面，不同地区ET0的变化趋势和变化幅度也不同。如Abdolhosseini等[8]运用HadCM3和SDSM模型预测A2情景下伊朗Gharehsoo子流域未来ET0呈显著减少趋势。Lee等[9]使用天气发生器模型LARS-WG、Harmsen等[10]使用基于DOE/NCAR PCM大气循环模式的统计降尺度方法、Chun等[11]使用HadCM3和广义线性模型GLM，分别预测未来韩国水原市、波多黎各及英国的ET0，结果表明其均呈增加趋势；Li等[12]的研究表明，我国黄土高原未来ET0在2011-2040、2041-2070、2071-2099年3个时期将分别增加4%，7%和12%；牛纪苹等[13]指出，在石羊河流域2011-2040、2041-2070、2071-2099年，在HadCM3模式的A2排放情景下ET0将分别增加6.4%，13.6%和23.3%，B2排放情景下将分别增加7.0%，12.0%和16.6%；王卫光等[14]研究表明，长江中下游地区未来ET0在2011-2040、2041-2070、2071-2099年3个时期将呈持续下降趋势。

陕西省位于我国中部，属大陆季风性气候区，分为陕北黄土高原、关中平原、陕南山地三大地貌，复杂的地貌构成了省内独特的气候特征。南北延伸长达870 km，所跨纬度大，从而引起境内南北间气候的明显差异。陕北的府谷、神木、榆林、横山为温带干旱半干旱气候，其余地区和关中平原为暖温带半干旱或半湿润气候，陕南盆地为北亚热带湿润气候，山地大部为暖温带湿润气候。陕西是我国的农业大省之一，由于全球气候变化及人类活动的影响，需水量急剧增长，水资源供需矛盾突出，但目前尚未见有关该区未来气候变化下ET0的研究报道。为此，本研究对目前和未来气候变化下陕西省ET0的时空变化规律进行分析，以期为制定灌溉发展模式及结构调整提供依据。

1 资料与方法

1.1 资 料

陕西省18个气象站1961-2000年的逐日气象资料, 包括平均气温、最高气温、最低气温、日照时数、相对湿度、平均风速等，来源于中国气象科学数据共享网(http://cdc.cma.gov.cn/)。18个气象站的分布见图1。

国家环境预报中心(NCEP)再分析数据为1961-2000年日序列，共有26个因子，包括平均海平面气压、地表平均气温、地表比湿、地表相对湿度、地表气流强度、地表风向、地表纬向风速、地表经向风速、地表涡度、地表散度、0.5 hkPa和0.85 hkPa位势高度及0.5 hkPa和0.85 hkPa高度场的相对湿度、气流强度、风向、纬向风速、经向风速、涡度、散度。NCEP网格大小为1.875°×1.875°。

大气环流模型GCM的输出数据，采用英国Hadley气候预测与研究中心的海气耦合模式HadCM3，网格大小为2.50°×3.75°，包括A2和B2 2种气候情景，预报因子与NCEP相同，其覆盖在陕西省的有12个格点。 由于NCEP网格大小与HadCM3不符，因此将NCEP网格大小转换成2.50°×3.75°，以与HadCM3数据格式统一。NCEP和GCM数据均从网站http://www.cics.uvic.ca/scenarios/index.cgi下载获得。

图1 陕西省气象站点的分布

1.2 ET0的计算

采用世界粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式[15](以下简称P-M公式)计算各站历年逐日ET0：

(1)

式中：ET0为参考作物蒸发蒸腾量(mm/d)，Rn为植被表面净辐射量(MJ/(m2·d)),G为土壤热通量(MJ/(m2·d))，γ为湿度计常数(kPa/℃)，T为空气平均温度(℃)，u2为在地面以上2m高处的风速(m/s)，es为空气饱和水汽压(kPa)，ea为空气实际水汽压(kPa)，Δ为饱和水汽压-温度关系曲线的斜率(kPa/℃)。

1.3 气侯变化趋势的检验方法

采用Kendall秩次相关检验法分析日平均最高气温、最低气温、相对湿度、风速等气象变量的变化趋势。基本原理为：对于时间序列x1，x2，x3,…，xn，先确定所有对偶值(xi，xj)(j>i)中xi

(2)

(3)

(4)

式中：U为Kendall秩次相关系数，D(τ)为Kendall秩统计量，ki为系列中所有对偶观测值(xi，xj；j>i)中xi

本次检验给定的显著水平α=0.05，当|U|

1.4 ET0的空间插值方法

基于陕西省地形数据，在ARCGIS下利用反距离加权插值(IDW)方法获得ET0的空间分布。

1.5 未来ET0的预估

采用统计降尺度模型(SDSM)预测2011-2040、2041-2070、2071-2099年3个时期的ET0变化。SDSM是一个综合天气发生器和多元回归2种方法的统计降尺度模型，其核心是确定NCEP再分析数据中预报因子与站点尺度的预报量(ET0)之间的统计关系，所以预报因子(表1)的选择在很大程度上决定了降尺度的效果。一般采用敏感因子和确定系数来确定 SDSM 的模拟效果，当确定性系数R2>0.5时，说明模拟效果较理想[12]。本研究使用SDSM 4.2版本生成未来ET0的日序列。预测ET0分2步：首先建立各气象站的日预报量(ET0)与1961-2000年NCEP再分析数据(大尺度的地区气候因子)之间的经验关系，其中1961-1990年为率定期，1991-2000年为验证期，采用模拟值与P-M公式计算的ET0值的相关系数评估模型的模拟能力；其次由HadCM3提供的A2(高温室气体排放情景)和B2(低温室气体排放情景)情景下2011-2099年的气候预报因子，应用建立的经验关系生成2011-2040年、2041-2070年和2071-2099年3个连续的30年时间序列的ET0值。

2 结果与分析

2.1 1961-2000年ET0的时空分布

图2-a表明，陕西省1961-2000年ET0值为852～1 109 mm/年，ET0平均值为964 mm/年,自南至北ET0呈递增趋势,ET0低值区位于陕南地区的汉中站,为852 mm/年，ET0高值区位于陕北的横山站，为1 109 mm/年。ET0的空间分布模式主要受气象因素的综合影响，1961-2000年平均气温和相对湿度从陕南向陕北逐渐递减(图2-b,c),而日照时数和风速从南向北逐渐递增(图2-d,e)。

表1 NCEP再分析数据中预报因子的选择及其含义Table 1 Selection and meaning of predictors for reanalysis data in NCEP

图2 1961-2000年陕西省平均ET0及各气象要素的空间分布

趋势检验结果(表2)表明，1961-2000年陕西省18个气象站中有7个站的ET0呈上升趋势，其中陕北绥德站和关中华山站2个气象站ET0呈显著上升趋势：有11个站ET0呈下降趋势，其中关中武功站、西安站和陕南安康站3个站ET0呈显著下降趋势。从相对湿度看，陕南主要为上升趋势，陕北总体为显著下降趋势，关中除西安站为显著下降趋势外，其余变化趋势不显著。从平均气温和最高气温看，陕北和关中基本呈显著上升趋势，陕南除镇安和佛坪站为显著上升趋势外，其余站上升趋势总体不显著。11个气象站的最低温度呈显著上升趋势。6个气象站日照时数和平均风速均呈显著下降趋势。

表2 陕西省各气象站ET0及7个气象要素的Kendall秩次相关检验结果Table 2 Kendall rank correlation test of ET0 and 7 meteorological elements in Shaanxi

注：**表示变化趋势显著；统计量为正，表示上升趋势；统计量为负，表示下降趋势。

Note:*represents significant trend.Positive shows upward trend while negative shows downward trend.

陕西省3个地区ET0年际变化的5年滑动平均过程线见图3。由图3-a可以看出，陕北地区1961-1968年ET0呈波动性变化；1969-1974年ET0呈上升趋势；1975-1983年ET0持续下降，之后波动上升。图3-b显示，关中地区ET0在1979年前呈波动性变化，1979-1983年ET0显著下降，1984-1991年ET0又呈小幅波动趋势，1992-1997年ET0呈上升趋势，1998年后ET0又呈下降趋势。图3-c表明，陕南地区ET0年际变化趋势基本与关中地区类似。

2.2 ET0的SDSM模拟检验

陕西省18个气象站点预报因子的分析结果见表3。由于气象站点的不同，每个气象站点所选取的预报因子也不同。由表3可知，陕西省多数站点的ET0对地表纬向风速、地表涡度、0.85 hkPa 高度场的纬向风速、0.5 hkPa高度场的相对湿度、0.85 hkPa高度场的相对湿度等因子都是敏感的。

陕西省各气象站SDSM模拟的ET0检验结果见表4。表4显示，ET0模拟值与P-M公式计算值率定期(1961-1990年)的确定系数R2为0.58～0.80，验证期(1991-2000年)的确定系数R2为0.56～0.76，说明SDSM的模拟效果较理想。

2.3 陕西省未来ET0的变幅及其分布

陕西省在A2排放情景下各气象站及全省ET0的变幅见表5。表5显示，2011-2040、2041-2071、2071-2099年3个时期全省ET0平均值与基准期(1961-2000年)相比，分别增加2.7%，4.9%和8.9%。A2排放情景下，2011-2040年各站点的ET0均呈增加的趋势，但增幅不同，其中除陕南安康站、石泉站和略阳站以及关中地区华山站ET0增加的幅度大于4%外，陕南、关中地区其余各站的ET0增加幅度较小，为0.68%～1.60%；陕北地区，除洛川站ET0增幅较小外，其余各站ET0增幅均超过3%。A2排放情景下，2041-2070年的ET0值总体呈增加趋势，佛坪和镇安站ET0呈减少趋势，分别减少了6.6和1.4 mm/年；陕南安康站、石泉站和关中华山站ET0增幅超过10%，略阳站接近10%，陕南、关中地区其余各站ET0增加幅度较小，在0.04%～1.35%；陕北地区除洛川站ET0增幅较小外，其余各站ET0增加幅度均超过8%。A2排放情景下，2071-2099年的ET0值多呈增加趋势，只有佛坪、镇安、商州和西安站的ET0值呈减少趋势，分别减少了17.4，2.7，5.5和1.9 mm/年；陕南的安康站和石泉站ET0增幅大于20%，略阳和华山站ET0增幅超过15%，其余陕南和关中地区各站ET0增幅较小，小于2.5%；陕北地区除洛川站增幅较小外，其余各站ET0增幅均超过17%。

图3 陕西省1961-2000年ET0的 5年滑动平均过程线Fig.3 Five-year moving average process line of ET0 in Shaanxi during 1961-2000

表3 陕西省18个气象站点ET0预报因子的统计Table 3 Predictor statistics of ET0 at 18 stations in Shaanxi

表5 未来A2排放情景下陕西各气象站及全省的平均ET0及其变幅Table 5 Provincial average ET0 and change at each meteorological station under A2 emission scenario in Shaanxi

A2和B2排放情景下，未来陕西省ET0变幅的空间分布分别见图4和图5。从图4和图5可以看出，2011-2099年，陕西省ET0变幅基本呈现上升趋势，尤其陕北和陕南地区ET0增幅更为明显，且A2排放情景比B2排放情景下ET0变幅大。

图6 为A2排放情景下陕西省未来ET0的空间分布。从图6可以看出，2011-2099年，A2排放情景下陕西省未来ET0值的空间分布总体呈上升趋势。图7表明，陕西省2071-2099年ET0值年内季节变化表现出不均匀性。春季ET0基本呈增加趋势，少数地区ET0呈降低趋势但减幅不大，陕南地区佛坪、商州和汉中的ET0值有降低的趋势，安康、石泉ET0增幅较大；夏季ET0呈增加趋势，但只有陕北地区和陕南安康、石泉ET0的增幅较大；秋季大多数地区ET0呈增加趋势，陕南的佛坪、商州、镇安、汉中和关中的铜川ET0值有降低趋势，但减幅不大，陕南的安康、石泉，关中的华山和陕北延安地区ET0增幅较大；与其他季节相比，冬季ET0的变幅最大，如安康、石泉、榆林、横山的ET0变幅均达60%以上。

图4 陕西省A2排放情景下未来ET0变幅的空间分布

图5 陕西省B2排放情景下未来ET0变幅的空间分布
Fig.5 Future spatial distributionET0change in Shaanxi under B2 scenario

3 结 论

通过对陕西省18个气象站点基准期(1961-2000年)ET0空间分布与变化趋势的分析，应用SDSM模型生成A2、B2 2种排放情景下的未来2011-2040、2041-2070、2071-2099年3个时期陕西省的日ET0序列，分析了A2排放情景下的未来ET0的变化趋势，得到以下结论。

1)陕西省1961-2000年ET0平均值为964 mm/年，空间分布自南至北呈现递增趋势。多数气象站ET0和相对湿度呈下降趋势；多数站点平均气温、最高气温和最低气温呈上升趋势；多数站点日照时数和平均风速呈下降趋势。

图6 陕西省A2排放情景下未来ET0的空间分布
Fig.6 Future spatial distribution ofET0in Shaanxi under A2 scenario

图7 陕西省A2排放情景下未来2071-2099年四季ET0变幅的空间分布
Fig.7 Spatial distribution of seasonalET0change in Shaanxi during 2071-2099 year under A2 scenario

2)应用SDSM模型模拟各气象站ET0值，模拟值与P-M公式计算值之间的确定系数R2在率定期(1961-1990年)为0.58～0.80，在验证期(1991-2000年)为0.56～0.76，说明SDSM的模拟效果较理想，SDSM模型可以用于模拟ET0。

3)在HadCM3 A2排放情景下，2011-2040、2041-2071、2071-2099年3个时期陕西省ET0平均值与基准期(1961-2000年)相比，分别增加2.7%，4.9%和8.9%，增幅最大的地区分布在陕南的安康、石泉、略阳和关中华山站以及陕北地区，关中地区增幅较小；2071-2099年ET0值四季变化不均匀，其中以冬季的增幅最大。ET0的变化表明其将进一步影响未来陕西省的作物需水量和农业灌溉需水量。

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Temporal and spatial characteristics and forecasting of reference crop evaporation in Shaanxi

SONG Yue,SU Xiao-ling,NIU Ji-ping,CUI Chen-feng

(CollegeofWaterResourcesandArchitecturalEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

【Objective】 This study aimed to analyze temporal and spatial characteristics of reference crop evapotranspiration (ET0) and predict futureET0in Shaanxi so as to provide foundation for the development of crop irrigation system and water resources plan.【Method】 Based on the daily meteorological data from 18 meteorological stations in Shaanxi during 1961-2000,dailyET0values were calculated using Penman-Monteith equation recommended by FAO.According to the NCEP reanalysis data and GCMs (HadCM3) output data,statistical downscaling model was used to predict futureET0under the A2 and B2 emission scenarios.【Result】 Spatially,ET0values in Shaanxi had the increasing trend from south to north during 1961-2000.ET0values at 7 stations increased while at other 11 stations decreased.Under A2 emission scenario,the averageET0values in 2011-2040,2041-2070,2071-2099 year increased by 2.7%,4.9% and 8.9%,respectively compared to the base period (1961-2000).The areas with largest increase ofET0were Ankang,Shiquan and Lüeyang stations in Southern Shaanxi,Huashan station in Guanzhong,and stations in Northern Shaanxi.Guanzhong area performed smaller increase range.ET0values were predicted to change unevenly in 2071-2099 year with the largest increase in winter.【Conclusion】 The continued growth ofET0would increase the shortage of water resources in Shaanxi,further affecting the future water requirements of crops and irrigation.

reference crop evapotranspiration;climate change;statistical downscaling model;temporal and spatial distribution;Shaanxi

时间:2015-08-05 08:57DOI：10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.09.032

2014-01-21

国家自然科学基金项目(51279166)；水利部公益性行业科研专项(201301016)；西北农林科技大学中央高校基本科研业务费科技创新重点项目(QN201168)

宋 悦(1991-)，女，天津人，在读硕士，主要从事农业水土资源利用与保护研究。E-mail:351057779@qq.com

粟晓玲(1968-)，女，四川开江人，教授，博士，博士生导师，主要从事水资源规划与管理研究。 E-mail:suxiaoling17@126.com

S271；S274

A

1671-9387(2015)09-0225-10

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20150805.0857.064.html