齐齐哈尔地区蒸发量与气象因子间灰色关联分析

刘美玲，王子佳，朱丽丽，吕佳品

（1.松辽水利委员会水文局（信息中心），吉林 长春 130021；2.常熟市水利工程质量监督站，江苏 常熟 215500；3.长春城市设施建设股份公司，吉林 长春 130033）

0 引言

蒸发量是重要的气象参数，与水资源开发利用和作物灌溉密切相关，分析蒸发量的变化及其影响因素具有十分重要的意义。影响蒸发的气象因子主要有：日照时数、降水量、气压、风速、气温、相对湿度、水汽压等。一般认为气温是影响蒸发的重要因子。在以往的研究中，魏光辉等对深圳市各气象要素对水面蒸发量影响程度进行分析，温度影响最大，风速影响最小；曹伟等对新疆玛纳斯县水面蒸发进行分析，温度影响最大，而日照影响最小[1]。

以齐齐哈尔站1963—2010年气象资料为基础，采用灰色关联度方法分析各气象因子对蒸发量的影响程度。在此基础上，分析影响蒸发量变化的主要因素，以期为该地区水资源的合理配置和管理提供科学的气象依据。

1 研究区概况

齐齐哈尔市位于黑龙江省西南部的松嫩平原，东北与绥化市、东南与大庆市、南与白城市、西与呼伦贝尔市、北与黑河市接壤，面积43 000 km2。

齐齐哈尔市地域平坦，平均海拔146 m，东部和南部地势低洼；属中温带大陆性季风气候；四季分明，春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季暂短霜早，冬季干冷漫长；年降水量423.2 mm，年平均温度3.9℃，1月平均温度-18.7℃，7月平均温度23.1℃；年平均无霜期122～151 d。年日照时数在2 460～3 000 h，生长期（5—9月），日照时数为1 300～1 350 h。

齐齐哈尔市主要江河有嫩江、诺敏河、雅鲁河、罕达罕河、乌裕尔河、音河等170余条，有湖泡800余个，入境水量丰沛。

2 资料与方法

2.1 资料来源及处理

资料来源于齐齐哈尔气象站1963—2010年（共48年）逐月的实测蒸发量（E20和E601型蒸发皿）、降水量、风速、气温、日照时数、相对湿度和水汽压等气象资料。在气象观测中，E20蒸发皿是安装在距离地面70 cm高度的小型蒸发皿，是各级气象台站广泛使用的蒸发测量仪器。E20蒸发皿因水体面积、安装高度等原因，使测得的蒸发量与实际水体蒸发（可由E601蒸发皿观测值近似代表）有一定差距。但在东北地区，由于E601蒸发皿受结冰影响，因此仅在汛期使用，其他月份仍采用E20观测。所以，从资料完整性角度考虑，采用长系列的E20观测资料分析蒸发量变化，亦能反应自然水体蒸发的一般规律。

根据收集的资料，齐齐哈尔站1985—2010年5—9月为E601蒸发量，其余月份为E20蒸发量，为保证资料观测的完整性和一致性，将E601观测数据换算成E20观测数据。具体计算过程：1985—2001年5—9月为E601和E20同步观测，因此利用该17年资料估算E601蒸发皿和E20蒸发皿观测数据间的折算系数，然后利用该折算系数将2002—2010年5—9月E601观测值转算为E20观测值。根据上述资料计算，齐齐哈尔地区E20和E601观测数据的折算系数平均为1.86，即E20=1.86×E601。按月统计，折算系数不同，其中5月为2.0，6月为 1.96，7月为 1.88，8月为 1.76，9月为1.71。最终得到齐齐哈尔气象站1963—2010年历年逐月E20蒸发量。

2.2 研究方法

采用灰色关联度法分析主要气象因子（降水量、风速、气温、日照时数、相对湿度、水汽压）对蒸发量的影响程度。

灰色关联度分析方法是一种用灰色关联度顺序来描述因素间关系的强弱、大小、次序的方法。其基本思路是：以因素的数据序列为依据，用数学的方法研究因素间的几何对应关系，即序列曲线的几何形状越接近，则它们之间的关联度越大，反之越小。目前，判断序列间灰色关联度大小的计算模型主要有邓氏关联度、灰色B型关联度、广义关联度、灰色斜率关联度等。本文采用广义关联度作为计算模型。

广义关联度包括灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度。灰色绝对关联度主要是研究两个序列绝对增量间的关系，用两条序列折线间所夹的面积大小来衡量两序列的关联性的大小[2]。

灰色相对关联度主要研究的是两序列增长速度之间的关系。设 Xi=（xi（1），xi（2），…，xi（n）），（i=0，1，2，…，m），记折线 X′i=（xi（1）/（xi（1），xi（2）/xi（1），…，xi（n）/xi（1）），X′0与 X′i的灰色绝对关联度为X0与Xi的灰色相对关联度，记为r0i。

灰色综合关联度既体现折线间的相似程度，又体现二者相对于初始点的变化速率的接近程度，是较为全面的表征序列之间联系是否紧密的一个数量指标。灰色综合关联度为：

式中：θ——般取0.5。

3 蒸发量变化特征分析

3.1 蒸发量的时程变化

齐齐哈尔站20世纪70年代蒸发量比60年代约增加6.3%，80年代和90年代蒸发量无明显变化趋势，2000—2010年蒸发量总体呈减少趋势，其中2005—2010年蒸发量降至多年平均值以下。齐齐哈尔站历年蒸发量值见表1，变化过程线如图1所示。

表1 齐齐哈尔站历年蒸发量

3.2 蒸发量与各气象因子的线性相关分析

计算1963—2010年各月蒸发量与主要气象因子的线性相关系数，具体数据见表2。

图1 齐齐哈尔站历年蒸发量变化过程线图

从表2来看，各气象因子中，与蒸发相关系数最大的为相对湿度，最小的为水汽压。给定资料序列长度为48，自由度为46，给定显著性水平α=0.01，rα=0.37，在相关系数均值中，0.69＞rα，0.58＞rα，0.46＞ rα，因此，仅相对湿度、气温、日照时数与蒸发量的线性相关达到99%信度。

与蒸发量线性相关通过0.001显著性检验的是相对湿度和气温。相对湿度与蒸发为负相关，即相对湿度越大，蒸发越小；气温与蒸发为正相关，即气温越高越长，蒸发越大。历年月平均蒸发量、气温、相对湿度统计成果见表3，月平均蒸发量与气温和相对湿度的时间关系图如图2和图3所示。

由图2可见，1—5月蒸发量随气温升高而增加，9—12月蒸发量随气温降低而减小。6—8月（汛期）蒸发量未随气温同步变化，主要是因为汛期降水量增加，相对湿度增加，使蒸发量减小。由图3可见，1—5月蒸发量随相对湿度减小而增加，6—8月蒸发量随相对湿度增加而减小，11，12月蒸发量随相对湿度增加而减小，9，10月蒸发量与相对湿度之间的异步变化不明显。

表3 齐齐哈尔站各月平均蒸发量、气温、相对湿度统计成果

图2 各月蒸发量、气温和时间关系图

图3 各月蒸发量、相对湿度和时间关系图

4 蒸发量与气象因子间的灰色关联分析

4.1 计算步骤

以齐齐哈尔气象站1963—2010年逐月平均蒸发量、降水量、日照时数、平均气温、平均相对湿度、平均风速、平均水汽压为基础数据，按灰色关联度分析法，对蒸发量和以上气象因子进行分析。设历年月平均蒸发量系列为序列X0，历年月降水量、月日照时数、月平均气温、月平均相对湿度、月平均风速、月平均水汽压系列分别为序列X1，X2，X3，X4，X5和 X6。对各序列进行始点零化处理，得到序列（i=0，1，2，…，6），分别计算si（i=0，1，2，…，6），根据公式 ε0i=（1+|si0|+|si|）/（1+|s0|+|si|+|si-s0|），得到各气象因子与蒸发量的绝对关联度。对各序列进行初值化处理，得到序列（i=0,，1，2，…，6），分别计算与的灰色绝对关联度，记为r0i，得到各气象因子与蒸发量的相对关联度。利用公式 ρ0i=θε0i+（1-θ）r0i计算综合关联度，该文θ取0.5。

4.2 计算结果分析

根据以上公式和方法，计算得出各气象因子与齐齐哈尔站蒸发量的灰色关联度，具体结果见表4、表5和图4。

表4 齐齐哈尔站各月蒸发量与气象因子的灰色关联度

表5 齐齐哈尔站各月蒸发量与气象因子的灰色关联度均值及排序

图4 齐齐哈尔站蒸发量与各气象因子的关联度排序图

由表5和图4可知，在全年平均情况下，各气象因子与齐齐哈尔站蒸发量的关联顺序为：平均气温＞降水量＞日照时数＞平均水汽压＞平均相对湿度＞平均风速；在汛期，与齐齐哈尔站蒸发量关联度较大的为日照时数、平均气温和降水量；在非汛期，与齐齐哈尔站蒸发量关联度较大的为平均气温、降水量和平均水汽压。

5 结论

1）齐齐哈尔站20世纪70年代蒸发量比60年代约增加6.3%，80年代和90年代蒸发量无明显变化趋势，2000—2010年蒸发量总体呈减少趋势，2005—2010年蒸发量降至多年平均值以下。

2）通过线性相关分析，相对湿度、气温、日照时数与蒸发量的线性相关通过0.01的显著性检验，相对湿度和气温通过0.001的显著性检验。1—5月蒸发量随气温升高、相对湿度减小而增加；6—8月蒸发量受降水量增多的影响，主要随相对湿度增加而减小，随气温同步变化不明显；9—12月蒸发量主要随气温降低、相对湿度增加而减小。

3）通过灰色关联分析，全年平均情况下，与蒸发量关联度最大的气象因子为平均气温，其次为降水量，最小的是平均风速。

相对湿度主要受降水的影响，综合考虑线性相关分析和灰色关联分析结果，可认为对蒸发影响最大的气象因子为气温和降水。因此，在齐齐哈尔地区气候资源开发利用上，应充分考虑气温和降水对蒸发量的影响，积极应对气候变化，合理开发和利用水资源。

采用灰色关联分析对影响蒸发的气象因子进行了关联排序，但是影响蒸发的气象要素比较多，物理机制比较复杂[3]，不同的分析方法可能会有不同的结论，因此还有待进一步收集资料，综合应用分析方法，科学论证气象要素对蒸发的影响。

［1］吉奇，刘克中，詹克荣，吴英杰.本溪山区主要气象要素对水面蒸发量影响程度的灰色关联分析［J］.中国农学通报，2012，28（29）：266-270.

［2］曹明霞.灰色关联分析模型及其应用的研究［D］.南京：南京航空航天大学，2007：15-16.

［3］刘蕊蕊，陆宝宏，许丹，张杰，翟梦恩，常娜，李莉会.石羊河流域蒸发量变化特征及影响因素分析［J］.水文，2013，33（1）：82-89.