新疆阿克苏地区潜在蒸散量时空演变及驱动因素∗

段峥嵘，祖拜代木依布拉，夏建新

(中央民族大学生命与环境科学学院，北京100081)

潜在蒸散量（Potential evapotranspiration,ET0）又称最大蒸发量或蒸发力，指下垫面足够湿润条件下（包括了地上植被含水量和林地土壤含水量均达到饱和以上的情况），水体保持充分供应的蒸发量[1]，是评价区域气候干湿程度、作物耗水等的重要指标，其时空演变过程也表征着水文水循环和生态环境对全球变化的响应．在干旱半干旱地区，水资源极为短缺，ET0的评估对于提高水资源的管理、规划和有效利用至关重要[2−5]．近年来，国内外学者对区域潜在蒸散量的变化已做了较多的研究[6,7]，其中，对于西北干旱区潜在蒸散量的研究较多，如胡雪瑛等[8]采用M-K突变检验、小波分析等方法研究了54年来和田地区潜在蒸散量的变化特征及影响因素，发现平均风速的减小和降水量的增加是和田地区潜在蒸散量减少的主要原因；李思思等[9]分析了北疆地区生长季参考作物蒸散量的时空变化特征及其敏感性，得出近47a北疆地区ET0总体呈下降趋势，根本原因是水汽压升高、风速减小和日照时数的减少对ET0的减小作用远大于温度上升对ET0的增大作用；谭娇等[10]研究了新疆艾比湖绿洲潜在蒸散量年代际变化特征，运用Cramer突变检验分析和相关性分析与贡献率计算ET0特征变化，得出由于风速减小的主导影响，该区域ET0总体呈减少趋势，且年和四季均值的突变均出现在20世纪90年代．阿克苏地区地处新疆中部，区域内蒸散发耗水强烈，是生态环境变化的敏感区域，但该地区的潜在蒸散量过程不清，驱动该地区蒸散变化的机理不明．评估阿克苏地区潜在蒸散量，客观地分析这一地区潜在蒸散量的时空演变特征，将有助于了解该区域水分盈亏的时空变化，为当地水资源保护、干旱监测以及农业可持续发展提供科学指导．

本文采用Penman-Menteith公式计算阿克苏地区1961—2016年各气象站点逐日潜在蒸散量，并累积得到月值、季节值和年值，采用线性趋势法、滑动平均、累积距平等多种统计方法分析潜在蒸散量的时间变化特征，并对潜在蒸散量的时间序列进行Mann-Kendall趋势分析和突变检验，基于研究区的气候因子变化特征，分析研究区潜在蒸散量变化的影响因素，并采用多元回归方法计算贡献率，定量研究ET0变化的主要驱动因素．

1 研究区概况

阿克苏地区位于新疆中部、天山山脉中段南麓、塔里木盆地的北缘，东经78˚03～78˚39’，北纬39˚30～42˚41，面积约为13.25×104km2，占新疆总面积的8%[11]．全区地势北高南低，由西北向东南倾斜，北部众多山峰，其中托木尔峰海拔7 435.3 m，南部为塔克拉玛干沙漠，其基本地貌格局是山地绿洲河流廊道荒漠．由于地处欧亚大陆腹地，属暖温带大陆性干旱气候，全地区年均温10.7◦C，热量丰富，年日照时数约2 868 h，气候干燥，蒸发强烈，降水稀少且分布不均，平原区年降水量约为50～10 mm之间，随海拔上升降水增加，在海拔2 800～3 400 m可达500 mm以上．气候变化剧烈，寒冬酷暑，昼夜温差大，日较差在12◦C～16◦C间，年均风速较小，约1.56 m/s．

2 资料和方法

2.1 数据资料

利用研究区内6个国家级气象站点1961—2016年的逐日气象资料数据，包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日照时数、平均相对湿度、平均水汽压、平均风速等气候要素观测数据和经纬度、海拔高度等地理数据，进行日、月、季、年的潜在蒸散量的统计．根据研究区的气候特点将四季划分为3～5月为春季、6～8月为夏季、9～11月为秋季和12～2月为冬季，进行四季潜在蒸散量的计算．所用气象资料数据来自于中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）．气象站点基本信息及相关气象数据见表1．

表1 阿克苏地区主要气象站点1961—2016年气象因子均值表

2.2 潜在蒸散量的计算方法

目前，计算潜在蒸散量（ET0）的公式有很多，其中彭曼法（Penman-Monteith）基于能量平衡和水汽扩散理论，不考虑作物种类、土壤类型和水汽条件的限制，仅考虑气候要素变化的影响，其计算得出的潜在蒸散量与实测值最为接近，因此被广泛的应用到区域干湿状况的评价研究中[12]．由于该公式具有较高的精度和良好的可比性，在干旱和高海拔地区具有较好的适用性[13]，本文采用P-M法计算潜在蒸散量[14]，计算公式为

其中ET0为参考作物耗水量（mm/d），∆为饱和水汽压与空气温度关系的斜率（kPa/◦C），Rn为作物表面的净辐射量（MJ/(m2·d)），G为土壤热通量（MJ/(m2·d)），γ为湿度计常数（kPa/◦C），T为2 m处日均气温（◦C），u2为距地面2米处的风速（m/s），es为空气饱和水汽压（kPa），ea为空气实际水汽压（kPa）．其中气象站记录的距地面10米高处风速按FAO推荐公式转换为2 m处风速，计算公式如下

式中W2为距地面2米高空处的风速，WH为高度H米处的风速．

根据公式（1）可计算得到逐日的蒸散量，再合计转换得到逐月、季节和逐年的潜在蒸散量ET0．

2.3 Mann-Kendall非参数检验

非参数Mann-Kendall统计检验法在气候、水文研究中应用广泛．本文采用Mann-Kendall检验对潜在蒸散量的时间序列进行趋势分析和突变分析，具体原理参见文献[15,16]．

2.4 贡献率计算

计算气象因子对潜在蒸散量影响的贡献度[17]，可采用如下方法：首先，对ET0以及日照时数（Hssd）、年均相对湿度（Hrhu）、年均风速（Wwin）、年均最高气温（Tmax）和年均最低气温（Tmin）等气象因子进行标准化变换；其次，以ET0为因变量，以Hssd、Hrhu、Wwin、Tmax和Tmin为自变量，进行多元回归分析，得到式（3）；最后，以式（4）计算各气象因子对ET0变化影响的贡献度．

其中，a,b,c,d,e为回归系数，n1,n2,···n5分别为Hssd、Hrhu、Wwin、Tmax和Tmin对ET0的贡献度．

3 结果分析

3.1 潜在蒸散量的空间分布特征

研究区（绿洲）潜在蒸散量有较明显的空间分异（库车>柯坪>阿克苏>沙雅>阿拉尔>拜城），东部库车最大，为1 138 mm，北部的拜城最小，为878 mm．全地区总体的分布趋势是东、西部最大，南、中部次之，而北部最小．阿克苏地区四季潜在蒸散量的分布也存在明显的空间差异性，春、夏、秋、冬四季的潜在蒸散量分别在285～346 mm、422～489 mm、159～198 mm和45～68 mm之间．春、夏和秋三季潜在蒸散量的空间分布同年潜在蒸散量较为相似，高值区均为东部的库车，三个季节的ET0分别达到348 mm，495 mm和200 mm，低值区均为北部的拜城，三个季节的ET0分别为273 mm，399 mm和143 mm．但冬季略有不同，主要体现在西部的柯坪也成为潜在蒸散量的大值区，其ET0值为57 mm，仅略次于库车的59 mm．

3.2 潜在蒸散量的时间变化特征

3.2.1 年际变化

阿克苏地区潜在蒸散量多年均值为1 049 mm，从年际变化（图1）中可以看出1961—2016年研究区年潜在蒸散量有明显的年代波动，波动范围为974～1 129 mm，其中最大、最小值分别出现在1973年（1 129 mm）和1992年（974 mm）．从线性趋势线可以看出，1961—2016年研究区年潜在蒸散量总体呈减少趋势，减少的幅度为14.81 mm/10a，M-K趋势分析统计值Z为-4.85，通过了置信度99%的显著性检验．由五年滑动平均趋势可知，整个研究时段ET0变化呈现“下降—上升—下降—上升”，2000年以后ET0呈增加趋势，ET0最低值为2003年976 mm，最高值为2009年1 073 mm．就整个研究时段来看，1961—2003年ET0总体变化呈下降趋势，减少倾向率为-28.18 mm/10a，2004—2016年ET0总体变化呈增加趋势，增长倾向率约为3.99 mm/10a．

图1 1961—2016年阿克苏地区潜在蒸散量年际变化和累积距平曲线

运用Mann-Kendall突变检验法对阿克苏地区年潜在蒸散量序列进行突变检验，得到图2，图中UF表示顺序变化曲线、UB表示逆序变化曲线、虚线为两条临界线y=±1.96（显著性水平α=0.05）.可以看出，56a中UF曲线基本为负值，其中1967—1973年UF曲线持续上升，但1974年后UF曲线波动下降，自1980年后UF持续下降，2004年之后又略呈上升趋势．Mann-Kendall突变检验顺序统计曲线UF和逆序统计曲线UB在1981年出现交叉点，且交叉点位于α=0.05的置信线±1.96之间，说明1981年是阿克苏地区潜在蒸散量明显减少的突变点．

图2 阿克苏地区潜在蒸散量年际变化突变检验

3.2.2 季节和年内变化

阿克苏地区的潜在蒸散量季节分布极不均匀，四季变化特征见图3（a）和表2．潜在蒸散量总体上来说夏季>春季>秋季>冬季，表现出夏季蒸散高而冬季蒸散小的特征，四季的潜在蒸散量多年均值分别为春季319 mm、夏季457 mm、秋季180 mm和冬季55 mm，分别占全年蒸散量的32%、45%、18%和5%．一年之中，潜在蒸散量高度集中在春夏季（3～8月），蒸散量约占全年蒸散量的77%，而冬季蒸散量最小，仅占全年蒸散量的5%．

图3 阿克苏地区潜在蒸散量的季节和年内变化曲线

从表2可以看出，1961—2016年阿克苏地区四季的潜在蒸散量均呈现出减少的变化趋势，其中减少趋势最为明显的是夏季的潜在蒸散量，倾向率为-5.85 mm/10a，冬季的潜在蒸散量减少幅度最小，仅有-0.69 mm/10a，而春秋两季的减少幅度大致相同，分别为-2.41 mm/10a和-2.75 mm/10a．四季中，夏秋两季的下降趋势最为显著，M-K统计值分别为-4.01和-3.44，通过了置信度99%的显著性检验，春季下降趋势较显著，仅通过了置信度95%的显著性检验，而冬季的下降趋势不显著．

表2 1961—2016年阿克苏地区四季潜在蒸散量变化特征及趋势检验结果

潜在蒸散量还具有明显的年内分配特征．图3（b）计算了研究区内6个气象站点的多年月平均ET0值变化特征．可以看出，研究区月潜在蒸散量在12月份最小（11.6 mm），7月份最大（162.5 mm）．年内ET0变化呈现出单峰型，4～9月的潜在蒸散量占全年的80.4%，而1月和12月的潜在蒸散量仅占全年的1.3%和1.1%．

3.2.3 区域变化特征

阿克苏地区的潜在蒸散量具有显著的空间分异特征，见表3．各站ET0的年际变化有较大差异，多年均值在878～1 138 mm之间，最大值在942～1 398 mm之间，最小值介于783～984 mm之间，极值比在1.20～1.42之间．库车ET0多年均值最大，为1 138 mm，而拜城最小，多年均值仅为878 mm．6个气象站点中阿克苏和拜城的ET0呈增加趋势，其中阿克苏站增加趋势显著，倾向率为22.51 mm/10a，拜城站的倾向率为3.20 mm/10a，增加趋势不显著．其余4个站点沙雅、库车、柯坪和阿拉尔均呈现减少趋势，且减少趋势均较为显著，其中减少趋势最为明显的是库车站，倾向率达到-37.04 mm/10a．对阿克苏地区6个站点的潜在蒸散量时间序列进行Mann-Kendall突变检验，可知阿克苏、拜城、库车三地在整个研究期内未有明显突变点，而其余三站则发生了突变：沙雅的ET0在1980年发生突变，柯坪为1995年，阿拉尔为1977年．

表3 阿克苏地区各气象站点1961—2016年潜在蒸散量年际变化

3.3 潜在蒸散量变化的驱动因素

3.3.1 研究区主要气候因子变化特征

从Penman-Monteith公式中可以看出，潜在蒸散量主要与气温、风速、日照时数和相对湿度这4个气象因子相关，是这4个气象因子综合作用的结果．近60a来，研究区的气温、风速、日照时数和相对湿度都发生了较为明显的变化，见图4．

从图4中可以看出，阿克苏地区近60a平均气温和相对湿度随年份呈上升趋势，其倾向率分别为0.18◦C/10a和0.78%/10a，M-K趋势检验统计值分别为4.56和3.55，通过了α=0.01的显著性检验．平均风速和日照时数整体呈下降趋势，倾向率分别为0.11 m/s·10a和-3.27 h/10a，其中日照时数虽在20世纪80年代有明显减少，但到90年代又有所增加，日照时数总体变化不大，M-K趋势检验统计值为-0.29，未能通过α=0.01的显著性检验．风速自20世纪70年代开始呈明显的减少趋势，减少幅度较大，自2000年又有小幅增加趋势，但1961—2016年阿克苏地区风速的M-K趋势检验统计值为-6.13，通过了α=0.01的显著性检验，风速下降趋势明显．平均日最低气温和平均日最高气温与平均气温的变化趋势一致，呈明显的上升趋势，倾向率分别为0.18◦C/10a和0.27◦C/10a，M-K趋势检验统计值为6.08和3.51，通过了α=0.01的显著性检验，上升趋势显著．

图4 阿克苏地区主要气象因子年际变化特征

表4列出了阿克苏地区6个气象站点气象因子的变化特征及趋势性检验．可以看出，近60a阿克苏地区6个气象站点气象因子变化存在较大差异．拜城和库车两站的日照时数呈增加趋势，而其余四站的日照时数和全区变化相一致，呈减少趋势．其中拜城日照时数增加显著，而沙雅的日照时数减少趋势较为显著，其余站点变化趋势不显著．年均风速仅阿克苏有不显著的增加趋势，其余5站的年均风速均呈显著减少趋势，其中沙雅、库车和阿拉尔3站的年均风速减少倾向率均为0.02 m/sa，减少幅度相对较大．阿克苏和沙雅两地的相对湿度呈减少趋势，其中阿克苏的变化倾向率为-1.12%/10a，通过了α=0.01的显著性检验，减少趋势显著，其余四站的相对湿度都呈增加趋势，其中库车的增加幅度最大，变化倾向率为2.35%/10a．研究期内各区站的日最高气温均呈显著增加趋势，其中有四个区站呈极显著增加趋势，拜城的增温幅度最大，倾向率为0.24◦C/10a．日最低气温也呈显著增加趋势，其中有5个区站通过了α=0.01的显著性检验，增温幅度最大的是阿克苏，倾向率为0.6◦C/10a．库车的年均气温与地区整体气温变化趋势不一致，呈显著减少趋势，其余五站的年均气温均呈增加趋势，其中阿克苏年均气温的增长倾向率最大为0.44◦C/10a．

表4 阿克苏地区主要气象因子变化趋势及M-K检验

3.3.2 气象因素对潜在蒸散量的影响

近60a阿克苏地区潜在蒸散量总体呈下降趋势，这种变化趋势是多种气象要素共同作用的结果．为深入分析潜在蒸散量变化的内在原因，利用SPSS统计软件对ET0与气象因子温度、日照时数、平均风速和相对湿度进行相关分析，结果见表5．尽管阿克苏地区年潜在蒸散量总体呈下降趋势，但阿克苏和拜城两站的潜在蒸散量近60a却呈增加趋势，倾向率分别为22.51 mm/10a和3.20 mm/10a（见表3），由表5可以看出阿克苏潜在蒸散量和温度、日照时数、风速呈显著正相关关系，相关系数都达到了0.01显著水平，与相对湿度呈显著负相关关系．拜城潜在蒸散量的增加主要原因是平均风速的减少和相对湿度的增加，而与温度和日照时数的相关关系不明显．沙雅、库车、柯坪和阿拉尔四站的ET0均呈减少趋势，各站ET0与平均风速、日照时数在0.01显著水平存在正相关关系，与平均相对湿度在0.01显著水平上存在负相关关系．沙雅、库车、柯坪和阿拉尔四地ET0减少的主要原因是平均风速、日照时数的减少和相对湿度的增加，其中风速的影响因素最为显著．

表5 阿克苏地区各站ET0与气象因子的相关性分析

3.3.3 气象因子对潜在蒸散量变化的贡献度

为定量描述气象因子对潜在蒸散量的影响，对ET0与气象因子日照时数、平均风速、相对湿度、日最高温度和日最低湿度进行多元回归分析，得到阿克苏地区各区站的多元回归方程，方程式的决定系数（R2）均比较高，在0.85～0.98之间，其中五个区站的决定系数在0.95以上，因此可以用来模拟预测ET0．利用各区站的多元回归方程可计算得到各区站气象因子对ET0影响的贡献度（表6）．

表6 气象因子对潜在蒸散量ET0变化的贡献度（%）

由表6可以看出，对阿克苏ET0变化贡献度最大的气象因子是平均风速和日最低温度．结合表4中阿克苏地区主要气象因子变化趋势，近60a阿克苏日最高气温、日最低气温和年均风速均呈增加趋势，且均与ET0呈正相关关系，其贡献度之和为65.71%；日照时数呈减少趋势，与ET0呈正相关关系，而相对湿度呈增加趋势，与ET0呈负相关关系，两者贡献度之和为34.29%，明显小于上升因子贡献度，因此阿克苏的ET0呈上升趋势．拜城影响ET0增加的气象因子日照时数、日最低气温和日最高气温的贡献度之和为69.19%，而风速减小影响ET0减少的贡献度为55.73%，略少于上升因子的贡献度，因此拜城的ET0表现出不显著的增加趋势．虽然拜城相对湿度贡献度较大，但是近60a相对湿度没有明显变化，不会引起ET0明显上升．沙雅、库车、柯坪和阿拉尔四个区域对ET0呈减少趋势的贡献度最大的是平均风速，贡献度均远大于其它四个气象因子的贡献率之和．风速与ET0呈明显的正相关关系，相关系数均在0.9以上，而近60a这些区域的年均风速均呈显著的下降趋势，因此ET0也呈显著的减少趋势．

4 讨论

（1）阿克苏地区潜在蒸散量空间分布呈现随纬度增加而减少，随海拔高度增加而减少的特征，符合一般性规律[18]．但是，研究区海拔高度差异尤为明显，北部紧邻天山山脉的最高峰托木尔峰，其海拔7 443.8 m，而南部的沙漠区域最低海拔仅有790 m，研究区整个地形特征是由西北向东南倾斜，最大相对高度差值为6 620 m．这种地形地貌的差异，使得局地小范围气候特点差异明显，因此潜在蒸散量也具有显著的空间分布特征．如东部的库车，由于天山的北侧山体阻挡了北部的北冰洋寒流，而南侧山体又阻挡着塔克拉玛干沙漠的干热气流，这两股气流只能沿天山向两侧移动，在库车附近的天山低海拔处交汇并越过天山，因此库车的平均风速较其它区域明显增大，风速大使得蒸发过程加速，这也是库车潜在蒸散量较大的可能原因；拜城位于研究区北部，纬度及海拔相对较高，年均温较其它区域偏低，加之地处山间盆地中，年均风速相对其它区域较小，因此ET0值最小．

四季的ET0分布也表现出地形地貌对其的影响．柯坪冬季ET0值较高的主要原因是由于柯坪地处塔里木盆地的北缘天山山脉的背风面，是西南天山支脉的中低山带形成的区域，受其西部、北部天山屏障的阻隔，其气候特征为冬暖夏凉，无霜期较长，冬季有逆温带，年均温较其它区域高，因此柯坪冬季潜在蒸散量较大．由此可见，不同海拔、地形地貌条件也将一定程度上影响到ET0值的变化．阿克苏地区地形地貌的具体特征在本文中未进行深入的分析，其对ET0的影响还需进一步探讨和研究．

(2)潜在蒸散量是研究作物需水量的重要方法．作物需水量指作物在适宜的土壤及水分条件下，其全生育期消耗于自身蒸腾和棵间土壤蒸发的水量总和，它是灌溉决策和水资源规划的重要基础[19]．计算作物需水量的方法有很多[20]，如以产量为参数的经验公式、水面蒸发量法、积温法、日照时数法、饱和差法、作物系数法等．近年来，利用Penman-Monteith公式和作物系数法计算作物需水量展开了大量研究，尤其针对我国主要作物冬小麦[21]、玉米[22]、棉花[23]、水稻[24,25]等，通过计算作物灌溉需水量，结合区域的水分亏缺来指导农业用水、优化作物种植结构等都取得了很好的效果[26]．因此，基于潜在蒸散量，进一步研究区域作物需水量和耗水特征值得探讨，可以由此评价区域的干湿状况，为区域水资源的合理有效利用提供参考．

5 结论

本文采用Penman-Menteith公式、M-K检验和相关分析等研究方法，计算和分析了阿克苏地区近60年潜在蒸散量ET0空间分布特征及时间演变规律，并以此为基础探讨了ET0时空变化的影响因素，主要得出以下几点结论：

（1）阿克苏地区多年平均潜在蒸散量为1 049 mm，其空间分布格局具有明显的地域性差异，不同站点ET0值在783～1 398 mm间波动，差异较大．年均及四季ET0的高值区为东部的库车，低值区为北部的拜城，表现出南高北低，东、西部高而中部低的分布特征．

（2）阿克苏地区潜在蒸散量的年内变化特征为，春夏两季（3～8月）所占比重大，分别为340.5 mm和483.4 mm，占全年蒸散量的77%，而秋冬季（9～2月）比重较小，其中冬季蒸散量均值为55 mm，仅占全年的5.3%．各月潜在蒸散量变化以4～9月份最多，11月至第二年2月最低．

（3）从时间变化来看，在过去60a阿克苏地区ET0呈减少趋势，变化倾向率为14.81 mm/10a，通过了置信度99%的显著性检验．从县尺度看，阿克苏市和拜城两站的ET0呈增加趋势，其中，阿克苏市变化较显著．其余四站和阿克苏地区整体ET0变化趋势一致，均呈显著减少趋势，其中减少倾向率最大的是库车，变化倾向率为-37.04 mm/10a．

（4）ET0与年均日照时数、年均风速、温度呈显著正相关关系，与年均相对湿度则呈显著负相关关系．日照时数、平均风速的减少和相对湿度的增加是阿克苏地区潜在蒸散量减少的主要原因．阿克苏的气温升高和平均风速增加引起该地ET0上升，这两项气候因子对ET0贡献度之和为64.71%；拜城ET0的上升因子是气温升高和日照时数显著增加，贡献度之和为69.19%．其余四站ET0均呈下降趋势，其主要因素都是平均风速的下降，其贡献度均在49.9%以上，沙雅达到了67.31%，远大于其它气候因子对ET0变化的影响．