新疆焉耆盆地参考作物蒸散量变化的气象因素定量分析

魏光辉

（新疆塔里木河流域管理局，新疆　　库尔勒 841000）

新疆焉耆盆地参考作物蒸散量变化的气象因素定量分析

魏光辉

（新疆塔里木河流域管理局，新疆库尔勒 841000）

本文根据新疆焉耆县气象站1961—2010年逐日气象观测数据，采用P e nm a n-M o nt e i t h模型分析了ET0对最高气温、最低气温、风速、日照时数、相对湿度的敏感性，并结合各气象要素的多年相对变化定量探讨了影响ET0变化的主导因素。结果表明：近50年来，研究区ET0以-1.818m m/年的趋势减少，夏季减少趋势最显著，1983年前后ET0发生突变。平均风速和日照时数的敏感系数较低，但其减小趋势极显著，多年相对变化较大；全年、春、秋和冬季对ET0变化的主导因子是平均风速，夏季是日照时数。

气候变化；参考作物蒸散量；P e nm a n-M o nt e i t h；焉耆盆地

由于ET0的变化是温、风、湿、辐射等多种气象要素共同作用的结果，因此不同地区不同的气候背景条件使ET0对气候变化的响应具有明显的区域差异。近年来，许多学者利用敏感性分析方法研究ET0变化的原因，取得了一些有意义的成果［5-7］。虽然利用敏感性、ET0和各气象要素的气候倾向率及相关性等分析方法可以从定性角度得出ET0的变化与不同气象要素变化的关联性，但并不能客观定量地衡量气象要素变化导致的ET0的变化，即气象要素变化对ET0的变化贡献。将敏感性分析和气象要素的相对变化结合起来，从而得到气象要素变化对ET0变化的定量结果，可以全面地理解气象要素对ET0变化的贡献和响应。

新疆焉耆盆地位于中国塔里木盆地北缘的巴音郭楞蒙古自治州境内，属温带大陆性气候区，降水稀少，蒸发强烈，四季分明。在气候变暖背景下，研究区各气象要素均有不同程度的变化，由于最高最低气温、风速、日照时数、相对湿度等气象要素与ET0的关联性，各气象要素的变化必将导致ET0的改变，因此，定量研究各气象要素对ET0变化的贡献，可为深入理解ET0对气候变化的响应提供科学依据。本文利用盆地内的焉耆县气象站1961—2010年逐日最高最低气温、风速、相对湿度、日照时数气象观测数据，基于P e nm a n-M o nt e i t h模型计算了ET0和敏感系数，结合各气象要素的变化趋势定量研究各气象要素对ET0变化的贡献及主要影响要素。研究结果可为区域农业资源开发和利用、水资源优化配置研究提供参考。

1数据和方法

1.1数据

气象观测数据取自中国气象数据共享服务网，包括1961—2010年逐日最高最低气温、相对湿度、日照时数、风速、降水量等。

1.2方法

1.2.1P e nm a n-M o nt e i t h模型

利用F A O在1998年推荐的P e nm a n-M o nt e i t h公式计算ET0，它以能量平衡和水汽扩散理论为基础，较全面地考虑了影响潜在蒸散的各种因素，有较好的物理依据，应用较广泛。其计算方法和参数取值采用《气象干旱等级》（G B/T20481—2006）推荐的P e nm a n-M o nt e i t h模型参数和方法。

1.2.2敏感性分析

（1）电磁吸附工装的应用 目前电磁吸附工装在工件搬运及机械加工行业有着广泛的应用，采用磁力吸盘对铁磁性材料进行吸合固定，如机械加工车削、铣削、磨削、镗削、锻件模具加工的紧固工作。

ET0的敏感性分析是从定量角度分析一个或几个相关气象因子发生变化时，对ET0变化影响的定量参数。通过假定其他参数不变，分析单个参数的变化对模型的作用，确定模型的敏感系数，是常用的敏感性分析方法。敏感系数定义为ET0变化率与气象因子变化率的比值，具体计算过程见文献［8］。

1.2.3其他方法

采用Mann-Kendall非参数检验方法进行突变分析。气象要素的长期变化趋势采用线性回归分析。回归系数表示气候变量的趋势倾向，回归系数为正时，说明随时间的增加气候变量呈上升趋势；反之亦然。回归系数的大小反映了气候变量上升或下降的速率。气候趋势系数表示某气候要素的长期趋势变化的方向和程度，即时间和气候要素的相关系数。

2结果分析

2.1参考作物蒸散量的突变分析

下图（a）和（b）分别给出了研究区ET0的M-K突变检验结果和累积距平曲线。由累积距平曲线可见，ET0在1964年和1983年前后发生转折，1964年前，ET0累积距平减少，之后为正距平，至1983年以后为负距平，且逐年减少。M-K突变检验中的U F和U B两条曲线在1983年前有多个交点，1983年以后顺序曲线持续减小，在1985年超过了0.05信度线，减少趋势更为显著。综合M-K突变检验和累积距平分析结果，可确定研究区ET0在1983年前后发生突变减少，1983年为突变年。

研究区1961—2010年ET0M-K突变检验和累积距平图

2.2ET0和影响要素的年际变化

近50年来，研究区ET0呈逐年减少的变化趋势，回归系数为 -1.818m m/年，趋势系数为0.481，通过了0.01显著性检验，ET0减少趋势极显著。春、夏、秋、冬四季（下同）ET0均呈减小的变化趋势，分别为-0.505m m/年、-1.039m m/年、-0.183m m/年、-0.091m m/年，其中春季通过了0.05的显著性检验，减少趋势显著，夏季通过了0.01显著性检验，减少趋势极显著。与ET0变化相关的各气象要素年际变化趋势并不一致，其中平均风速、日照时数变化趋势分别为-0.026m/（s·年）、-8.260h/年，趋势系数分别为0.938、0.703，均通过了0.01的显著性检验，减少趋势极显著。最高、最低气温均有升高趋势，分别为0.016℃/年、0.041℃/年，趋势系数分别为0.401、0.781，也通过了0.01显著性检验。相对湿度的变化趋势为-0.026%/a，减小趋势不显著。春季平均风速、夏季日照时数的减小趋势，冬季最高最低气温升高趋势年内变化最显著。

由下表中ET0和各气象要素分时段变化趋势结果可见，ET0发生突变后有不显著的增加趋势。其他各气象要素在ET0突变前后变化趋势差异明显，平均风速在ET0突变前减少趋势达-0.034m/（s·年），突变后为-0.013m/（s·年），相对湿度在突变后减小趋势达-0.113%/年，减少趋势极显著，日照时数突变后减少趋势极显著，为-9.372h/年，最高、最低气温在突变后增加趋势分别达到0.037℃/年、0.070℃/年。综合来看，研究区ET0发生突变前，平均风速减少趋势最显著，其他各相关要素变化趋势均不显著，突变后，平均风速减少趋势变小，其他各相关要素变化趋势极显著。

1961—2010年研究区ET0和各气象要素分时段变化趋势表

2.3引起ET0变化的气象要素贡献

气象要素的变化是导致ET0变化的决定性因素，为了探讨各气象要素对其变化的影响程度，采用气象要素敏感系数与多年相对变化结合的方法定量分析各要素对ET0变化的贡献。

平均风速对ET0变化的贡献为-1.925m m/年，平均风速的显著减少使其对ET0变化表现为负贡献。四季的贡献分别为-0.547m m/年、-0.305m m/年、-0.404m m/年、-0.319m m/年。相对湿度的不显著减小导致ET0的微弱增加，其贡献为0.34m m/年，四季的贡献分别为0.035m m/年、0.011m m/年、0.169m m/年、0.052m m/年，秋季相对湿度对ET0变化的贡献最大。日照时数的显著减少导致ET0的减小，其贡献为-0.634m m/年，四季的贡献分别为-0.094m m/年、-0.658m m/年、-0.117m m/年、-0.010m m/年，夏季日照时数减少趋势最显著，负贡献也最大。最高气温的升高导致了ET0的增加，其贡献为0.319m m/年，四季的贡献分别为0.109m m/年、-0.015m m/年、0.086m m/年、0.088m m/年。最低气温对ET0变化的贡献为0.423m m/年，由于最低气温上升趋势大于最高气温上升趋势，导致该站点最低气温的正贡献高于最高气温的正贡献，四季最低气温的贡献分别为0.172m m/年、0.076m m/年、0.085m m/年、0.095m m/年。不同时段相对湿度敏感系数均为负值，其他各要素均为正值。从敏感系数绝对值大小可看出，ET0对相对湿度变化最敏感，最高气温次之，再次为平均风速、日照时数、最低气温。虽然全时段平均风速的敏感系数较小，但其多年相对变化达-45.02%，导致了ET0为-8.87%的负变化贡献，成为1961—2010年ET0减小的最大贡献要素，其次是日照时数，虽然相对湿度的敏感系数绝对值最大，但由于其多年相对变化仅为-1.95%，仅对ET0产生了1.7%的正贡献，最高气温敏感系数仅次于相对湿度，贡献仅为1.55%，最低气温的敏感系数虽然只有0.085，由于其24.29%的多年相对变化，也导致ET0为2.065%的正变化贡献。从ET0突变前后各气象要素贡献对比来看，平均风速的贡献明显减小，从-10.07%减至-5.03%，其他各要素贡献均明显增大。

3结 语

本文利用Penman-Monteith模型计算了焉耆盆地1961—2010年参考作物蒸散量，并分析了参考作物蒸散量对平均风速、相对湿度、日照时数、最高最低气温的敏感系数，结合各气象要素的多年相对变化定量探讨了ET0变化的原因。

a.近50年来，研究区 ET0平均以 -1.818m m/年的趋势减少，夏季减少趋势最显著，在1983年前后ET0发生突变，突变后有不明显的增加趋势。

b.相对湿度对ET0的变化敏感性最高，平均风速和日照时数敏感系数较低。但平均风速和日照时数多年相对变化分别达-45.017%、-16.774%的减小幅度，使平均风速成为研究区ET0变化贡献最大的气象要素，日照时数次之，最高气温贡献最低。

c.全年、春、秋和冬季的对ET0变化的主导因子是平均风速，夏季是日照时数，一年四季ET0变化的主导因子是相对湿度。由于夏季日照时数极显著减少，导致突变后夏季主导因子为日照时数。

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Q u an t i t at i vean al ys i s onmET e or ol ogi c al f ac t or s of X i n j i an g Y an s h i B as i nr e f e r e n c ec r oPe vaP ot r an s P i r at i onc h an ge

WE I G ua ng hui
（X i nj i ang T ar i mR i v e r B as i n A dm i ni s t r at i o n，K o r l a 841000，C hi na）

P e nm a n M o nt e i t h m o de li sa do pt e d f o ra na l y z i ngs e ns i t i v i t yo fET0o n t hehi g he s tt e m pe r a t ur e，t hel o w e s t t e m pe r a t ur e，w i nd s pe e d，s uns hi net i m ea nd r e l a t i v ehum i di t ya c c o r di ngt oda i l ym ET e o r o l o g i c a l da t ao f X i nj i a ngY a ns hi m ET e o r o l o g i c a l s t a t i o n f r o m1961t o 2010i n t hepa pe r.R e l a t i v ec ha ng e s o f a l l m ET e o r o l o g i c a l e l e m e nt s f o r m a nyy e a r s a r e c o m bi ne d f o r qua nt i t a t i v e l ydi s c us s i ngdo m i na nt f a c t o r sa f f e c t i ngET0v a r i a t i o n.R e s ul t ss ho wt ha t ET0i sr e duc e d i n t he r e s e a r c h a r e aw i t h t hET r e nd o f-1.818m m/y e a r i n r e c e nt 50y e a r s.T he r e duc t i o n t r e nd i n s um m e r i s t he m o s t pr o m i ne nt. ET0unde r w e nt m ut a t i o n be f o r ea nd a f t e r 1983.Se ns i t i v ec o e f f i c i e nt o f a v e r a g ew i nd s pe e d a nd s uns hi net i m ei sl o w. H o w e v e r，i t sde c r e a s i ngt r e nd i se x t r e m e l ys i g ni f i c a nt.Y e a r so f r e l a t i v ec ha ng e si sdi f f e r e nt.D o m i na nt f a c t o ro n ET0v a r i a t i o n i s a v e r a g ew i nd s pe e d i n t hew ho l ey e a r，s pr i ng，a ut um n a nd w i nt e r，a nd s uns hi nET i m e i s t he do m i na nt f a c t o r i n s um m e r.

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1005-4774（2015）04-0078-04

10.16616/j.cn ki.10-1326/T V.2015.04.024