塔里木盆地生长季ET0的时空变化特征及其敏感性分析

2022-05-20 08:32王大刚MALIKIreneuszWISTUBAMalgorzata闫小月孙凌霄于瑞德

中国农业气象 2022年5期

王大刚，于洋,4，MALIK Ireneusz，WISTUBA Malgorzata，张敏，闫小月，孙凌霄，于瑞德,4

（1．中国科学院新疆生态与地理研究所/荒漠与绿洲生态国家重点实验室，乌鲁木齐 830011；2．中国科学院大学，北京 100049；3．新疆策勒荒漠草地生态系统国家野外科学观测研究站，策勒 848300；4．波兰西里西亚大学地球科学学院中波环境研究中心，波兰卡托维兹 12,40-007）

塔里木盆地是一个封闭的内陆盆地，位于中国西北干旱区，水资源缺乏，是世界上最干旱的地区之一[1]，气候变化导致塔里木盆地一些流域河源区径流量增加，但人类活动导致河流下游径流量减少[2]，在人类活动和气候变化的影响下，塔里木盆地生态环境退化日益严重[3-4]。塔里木盆地绿洲的存在完全依赖于冰川融水和积雪的径流，在内陆干旱盆地的绿洲，水是极其有限的资源，气候变化引起的水资源变化对塔里木盆地绿洲的演化起决定性作用[5]。近年以来，随着城市的发展和人民生活水平的提高，用水量逐渐增加[6]，环塔里木盆地绿洲城市的发展和水环境质量之间的矛盾日益突出[7]，随着水资源开发利用力度的加大，塔里木盆地的环境和水文状况严重恶化[8-9]，大面积的土壤次生盐渍化，已成为制约农业发展的主要因素之一[10]。内陆干旱区绿洲社会经济可持续发展和自然生态保护的主要制约因素是水资源[11]，随着水资源需求的增长，有效重新分配现有的水资源变得非常重要[12]。因此，解决好新疆环塔里木盆地绿洲城市发展与水资源规划之间的关系，对塔里木盆地脆弱的生态系统具有重要意义。

蒸散发(Evapotranspiration，简称ET)作为一个重要的气象要素和水文循环环节，直接关系到地表的能量平衡和水量平衡，决定地理环境的形成和演化[13]，同时也是评价农业用水效率的重要基础和关键环节[14]。实际蒸散可以通过参考作物蒸散发量（Reference crop evapotranspiration，简称ET0）乘以经验作物系数（Kc）进行估算[15]。参考作物蒸散量（ET0）是水循环的重要组成部分，对水资源管理和评价至关重要[16]。针对ET0的时空变化和ET0对不同关键气象因子的敏感性方面，国内外学者做了大量研究。张山清等[17-19]分析了新疆、泾河流域和福海县ET0的时空变化。Biazar等[20-22]分析了伊朗湿润地区、洮儿河流域和东北地区ET0对不同气象因子的敏感性。也有较少学者分析了ET0时空变化的同时还分析了ET0对气象因子的敏感性，Nouri等[23]评估了17个干旱区ET0的时间变化趋势及相关气象因子对ET0变化趋势的贡献，并分析了ET0对关键气象因子变化的敏感性；Zhang等[24]研究了石羊河流域ET0及敏感系数的空间变化；Yang等[25]分析了黄淮海平原ET0的时空特征及其对气候因子的敏感性；邹海平等[26]分析了海南岛18个气象ET0的时空变化特征，并采用敏感系数和气象因子的相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行分析。这些研究揭示了不同地区ET0的时空变化和ET0对不同气象因子的敏感性，Zheng等[27]所述气象因子敏感性的空间变化随季节变化，且与地理位置密切相关，但目前针对塔里木盆地ET0的时空变化和ET0对关键气象因子敏感性的研究尚不多见。本研究利用2000-2019年塔里木盆地生长季19个地面气象观测站逐日气象资料，应用FAO-56 Penman-Monteith公式计算20a各气象站生长季逐日ET0的基础上，通过计算各气象站点ET0对相对湿度、2m处风速、日照时数、最低气温和最高气温的敏感系数，结合ArcGIS反距离权重插值法[28]对塔里木盆地ET0及关键气象因子敏感系数的时空变化进行定量分析，阐明生长季塔里木盆地ET0的时空变化，以及ET0对5种关键气象因子的敏感性变化规律，以期为塔里木盆地干旱区农业用水和水资源规划方面提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

塔里木盆地是中国最大的内陆盆地，位于天山和昆仑山-阿尔金山之间，西靠帕米尔高原，地理位置 34°49' -43°2 2'N ，73°27' -93°00'E （图1），盆地地势西高东低，微向北倾斜[29]。行政区划包括巴音郭楞蒙古自治州、阿克苏地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州、和田地区以及新疆生产建设兵团的4个农业师[30]。塔里木盆地为暖温带大陆性极端干旱气候，降水稀少，蒸发剧烈，温差大，多风沙和浮尘天气，日照时间长[31]。多年平均气温10.6～11.5℃，绿洲区多年平均降水量为50～80mm，盆地中心为10mm左右。降水时间分布极度不均，80%以上集中于夏季，其余不到20%集中于冬季[32]。在塔里木盆地的沙漠和戈壁滩的边缘，分布着喀什、皮山、和田、策勒、于田、民丰、且末和若羌等大小绿洲，该地区土壤类型主要有风沙土、棕漠土、盐土、草甸土、潮土和灌淤土等[31]。

图1 塔里木盆地高程和气象站点分布Fig.1 Spatial distribution of altitude and meteorological stations in the Tarim basin

1.2 资料及其来源

选用2000-2019年塔里木盆地19个气象台站生长季（4-10月）逐日气象数据，包括平均相对湿度RH（%）、10m风速u（m·s-1）、日照时数n（h）、日最低气温Tmin(℃)、日最高气温Tmax(℃)、气压P(kPa)等。各气象站数据均来源于国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn），数据集名称“中国地面气候资料日值数据集(V3.0)”。

1.3 研究方法

1.3.1 FAO-56 Penman-Monteith方程

采用1998年联合国粮农组织（FAO）推荐的FAO-56 Penman-Monteith方程计算参考作物蒸散量[33]，表达式为

式中，E0T为参考作物蒸散量（mm·d-1）；Rn为作物表面净辐射(MJ·m-2·d-1)；G为土壤热通量(MJ·m-2·d-1)；T为2m高处日平均气温（℃）；u2为2m高处风速（m·s-1）；es为饱合水汽压（kPa）；ea为实际水汽压（kPa）；es-ea为饱和水汽压差（kPa）；Δ为饱和水汽压曲线的斜率；γ为湿度计常数（kPa·℃-1）。在日计算尺度，G相对于Rn较小，故忽略[31]。

Δ是一个空气温度的函数，计算式为

式中，exp(…)为底数是2.7183的指数函数。

湿度计常数γ计算式为

式中，γ为湿度计常数（kPa·℃-1）；P为大气压（kPa）；λ为汽化潜热，其值为2.45（MJ·kg-1）；CP为常压下的比热，其值为1.013×10-3（MJ·kg-1·℃-1）；ε为水蒸汽分子量与干燥空气分子量的比，其值为0.662。

为了把10m处测得风速值转化为2m处风速，采用对数风廓线关系来计算矮草覆盖面以上的风速，即

式中，u2为地表以上2m处的风速（m·s-1）；uZ为地表以上Z米处的风速（m·s-1）。

平均饱和水汽压（es）为

式中， e0( T)为空气温度T（℃）时的水汽压（kPa）。

实际水汽压(ea)为

则水汽压差(es-ea)为

太阳辐射RS通过Angstrom公式计算。该公式与太阳辐射有关，而太阳辐射又与天顶辐射及相对日照持续时间有关，即

式中，RS为太阳短波辐射(MJ·m-2·d-1)；n为实际日照持续时间(h)；N为最大可能的日照持续时间(h)；n/N为相对日照持续时间（无量纲）；Ra为天顶辐射（MJ·m-2·d-1）； as、bs为经验系数，根据FAO技术文档的建议取as为0.25，bs为0.50。

晴空太阳辐射(Rso)为

式中，Z为测站的海拔高程（m），其余参数同上。

净太阳辐射或净短波辐射（Rns）

式中，Rns为短波辐射（MJ·m-2·d-1）；α为冠层反射系数，以草为假想的参考作物时，α值为0.23（无量纲），其余参数同上。

净长波辐射（Rnl）为

式中，Rnl为净输出长波辐射(MJ·m-2·d-1)；б为Stefan-Boltzmann常数(4.903×10-9MJ·K-4·m-2·d-1)；Tmax,k为24h内最高绝对温度值( k = ℃ +273.6)；Tmin,k为24h内最低绝对温度值。

作物表面净辐射（Rn）采用净短波辐射（Rns）与净长波辐射（Rnl）的差值来计算，即

1.3.2 敏感系数

将参考作物蒸散量变化率与气象因子变化率之比作为参考作物蒸散量气候敏感系数[34]，即

式中，ET0为参考作物蒸散量，Sx为ET0对气象因子x的敏感系数，无量纲，式（14）便于不同气象因子之间的对比[35]。正敏感系数表明ET0随气象因子的增加而增加，负敏感系数则相反。敏感系数绝对值越大，表示ET0对该气象因子的变化越敏感；反之越不敏感[36]。运用逐日气象资料分别计算E0T对平均相对湿度、2m处风速、日照时数、最低气温和最高气温的日敏感系数，分别表示为SRH、Su2、Sn、STmin和STmax。生长季（4-10月）平均值由对应时段的逐日敏感系数平均获得。分别讨论ET0对这5个气象因子的敏感性，表1为敏感系数分类[37]。

表1 敏感系数（Svi）分类Table 1 Classification of the sensitivity coefficient(Svi)

1.3.3 有关要素变化趋势分析

采用气候倾向率和Mann-Kendall非参数检验法，分析和检验ET0以及有关气象因子等要素的时间变化趋势。

1.3.4 空间插值

据李泽鸣等[19]研究结果，反距离权重空间插值法适用于站点较少且分布较为散乱的插值问题，其插值结果比其他插值方法更接近真实情况，故采用该插值法对塔里木盆生长季ET0及ET0对有关气象因子的敏感系数的空间分布进行空间插值模拟。

2 结果与分析

2.1 生长季各月ET0日均值的时空变化特征

2.1.1 空间分布

由图2可见，塔里木盆地生长季和各月ET0日均值的时空分布差异较大，2000-2019年塔里木盆地生长季ET0日均值为4.55mm·d-1，其值在2.80～5.80mm·d-1之间波动（图2h）。塔里木盆地生长季ET0日均值各月存在明显差异，其中，6月日均ET0最大，10月日均ET0最小，多年平均逐月ET0日均值呈单峰型变化，峰值出现在6月，谷值出现在4月和10月，日均ET0值从大到小依次为6月（图2c）、7月（图2d）、5月（图2b）、8月（图2e）、4月（图 2a）、9月（图2f）、10月（图2g），其值依次为5.84、5.73、5.29、4.95、4.23、3.65和2.17mm·d-1，浮动区间分别在3.48～6.83、3.54～7.02、3.20～6.25、3.29～6.26、2.38～4.97、2.39～4.66和1.35～2.86mm·d-1。由于塔里木盆地面积大，气候类型多样，在研究区内ET0日均值分布存在明显差异，最小值（1.25mm·d-1）出现在10月的巴音布鲁克气象站，最大值（7.02mm·d-1）出现在7月的塔中气象站，在4-7月和10月，ET0日均值分布大致为北部低于南部，8月和9月分布大致为西北部低于东南部。整个生长季，ET0日均值分布呈由北向南递增的趋势，各月及整个生长季，盆地中间均有高值区存在。

图2 2000-2019年塔里木盆地生长季各月及整个生长季ET0日均值的空间分布Fig.2 Spatial distribution of daily mean ET0 in each month and whole crop growing season in the Tarim basin from 2000 to 2019

2.1.2 变化趋势

由图3和表2可见，塔里木盆地2000-2019年生长季各月ET0日均值的倾向率在各个月份表现出明显的差异性（极显著为P＜0.01，显著为P＜0.05，下同）。4月（图3a）ET0日均值气候倾向率为-0.30～0.89mm·10a-1，均值为0.16mm·10 a-1。塔里木盆地ET0日均值极显著增加和显著增加的气象站均占到总气象站个数的15.79%，有10.53%的气象站呈显著下降，其余气象站变化趋势均不显著，气候倾向率为正、负值的气象站各有6个和5个；5月（图3b）ET0日均值气候倾向率为-0.37～0.86mm·10a-1，均值为0.11mm·10 a-1。15.79%的气象站ET0日均值呈极显著递增的变化趋势，其余气象站变化趋势均不显著，气候倾向率为正、负值的气象站各有9个和8个；6月（图3c）ET0日均值气候倾向率为-0.54～0.58mm·10 a-1，均值为-0.09mm·10 a-1。分别有5.26%的气象站ET0日均值呈显著上升、极显著上升和极显著下降趋势，21.05%的气象站呈显著下降趋势，其余气象站变化趋势均不显著，其中各有5个和7个气象站的气候倾向率分别为正、负值；7月（图 3d）ET0日均值气候倾向率为-0.29～0.96mm·10 a-1，均值为0.24mm·10 a-1。有31.58%的气象站ET0日均值呈极显著上升趋势，5.26%的气象站呈显著上升趋势，其余气象站变化趋势均不显著，气候倾向率为正、负值的气象站各有6个；8月（图3e）ET0日均值气候倾向率为-0.50～0.58mm·10a-1，平均值为-0.07mm·10 a-1。分别有5.26%、10.53%和21.05%的气象站ET0日均值呈显著上升、极显著上升和显著下降趋势。其余气象站变化趋势均不显著，其中各有5个和7个气象站的气候倾向率分别为正、负值；9月（图3f）ET0日均值气候倾向率为-0.30～0.70mm·10a-1，其平均值为0.07mm·10a-1。分别有15.79%、5.26%和10.53%的气象站ET0日均值呈极显著上升、显著上升和显著下降趋势，其余气象站变化趋势均不显著，气候倾向率为正、负值的气象站各有6个和7个；10月（图3g）ET0日均值气候倾向率为-0.20～0.55mm·10 a-1，均值为0.08mm·10 a-1。分别有26.32%和10.53%的气象站ET0日均值呈极显著上升和显著下降趋势，其余气象站变化趋势均不显著，其中巴音布鲁克气象站ET0日均值的倾向率为0，其余各有6个和5个气象站的气候倾向率分别为正、负值。

图3 2000-2019年塔里木盆地生长季各月ET0日均值的变化倾向率Fig.3 Trend rate of monthly mean daily ET0 in the crop growing season of the Tarim basin from 2000 to 2019

表2 2000-2019年塔里木盆地生长季各月ET0日均值变化趋势的Mann-Kendall非参数检验Table 2 Mann-Kendall nonparametric test of change rate of daily mean ET0 during crop growing season month in the Tarim basin from 2000 to 2019

2.2 塔里木盆地生长季各月气象因子变化特征

2.2.1 日平均值

由图4可见，4-10月塔里木盆地各气象站相对湿度（RH，图4a）整体上呈递增趋势， RH值介于20.34%～60.43%，巴音布鲁克气象站相对其他气象站较稳定，且在生长季各月RH均最大，塔中气象站的RH在生长季各月均最小。各气象站2m高处风速（u2，图4b）整体呈递减趋势，所有气象站u2介于0.62～3.02m·s-1，盆地北部地区u2变化较小。各气象站日照时数（n，图4c）整体上呈先上升后下降的趋势，研究区内n值介于7.07～10.95。各气象站最低气温（Tmin，图4d）整体上呈倒U形变化，所有气象站Tmin介于-7.52～21.30℃，除巴音布鲁克在4、5、9和10月为负值外，其余气象站在各月份均为正值。4-10月塔里木盆地各气象站的最高气温（Tmax，图4e）整体上与Tmin变化相似，塔里木盆地的Tmax和Tmin均在7月达到最大值，10月达到最小值。

图4 2000-2019年塔里木盆地生长季各月气象因子的日平均值Fig.4 Daily mean values of monthly meteorological factors during crop growing season in the Tarim basin from 2000 to 2019

2.2.2 日平均值变化

由图5可见，在2000-2019年，塔里木盆地各关键气象因子变化的倾向率各有正负，在6月和7月，RH在塔里木盆地中部、南部和西部地区以上升为主，其余月份各地区均以下降趋势为主；整个生长季，u2在塔里木盆地中部、南部和西部地区以下降为主，北部和东部地区则以上升为主；在4月和7月，塔里木盆地n值呈上升趋势，在8月呈下降趋势，其余月份无明显规律；塔里木盆地在整个生长季Tmin以上升趋势为主，仅5月和6月在盆地中部地区以下降趋势为主；整个生长季塔里木盆地各地区，Tmax在5、6、8月以下降趋势为主，其余月份均以上升趋势为主。

图5 2000-2019年塔里木盆地生长季各月气象因子日平均值的变化倾向率Fig.5 Trend rates of monthly daily mean values of meteorological factors during crop growing season in the Tarim basin from 2000 to 2019

为考察关键气象因子时间序列变化的显著性，分别对2000-2019年生长季各月份关键气象因子的变化进行Mann-Kendall非参数检验（表2）。4月有5.26%的气象站RH呈显著下降，u2呈极显著下降，u2呈极显著上升趋势；5月有10.53%、10.53%和5.26%的气象站分别表现为RH呈极显著下降、u2极显著上升和Tmin极显著下降趋势；6月有15.79%、5.26%、10.53%的气象站分别表现为u2极显著上升、u2极显著下降和Tmin显著下降；7月有36.84%和21.05%的气象站分别表现为RH呈极显著下降和Tmax呈极显著上升趋势，10.53%的气象站分别表现为u2极显著下降、u2极显著上升和Tmin极显著上升；8月有5.26%的气象站RH呈显著下降趋势，n呈极显著下降趋势，26.32%气象站u2极显著上升，而10.53%的气象站u2极显著下降；9月，分别有21.05%的气象站RH呈极显著下降，u2极显著上升，10.53%的气象站u2极显著下降，各站Tmin均呈极显著下降趋势；10月，分别有31.53%、21.05%和10.53%的气象站RH呈极显著下降趋势、u2呈极显著上升和u2呈显著下降趋势。

表2 2000-2019年塔里木盆地生长季各月日均气象因子变化的Mann-Kendall非参数检验Table 2 Mann-kendall nonparametric test of monthly mean meteorological factors during crop growing season in the Tarim basin from 2000 to 2019

2.3 塔里木盆地生长季各月ET0对气象因子的敏感性

由图6可见，2000-2019年塔里木盆地各月、生长季ET0对关键气象因子的敏感系数的空间差异性较大。塔里木盆地生长季ET0对相对湿度的敏感系数为负值（图6a8），对风速（图6b8）、日照时数（图 6c8）、最低气温（图6d8）、最高气温（图6e8）的敏感系数均为正值。其范围分别为0.20≤|SRH|≤0.76、0.09≤|Su2|≤0.37、0.19≤|Sn|≤0.32、0.02≤|STmin|≤0.13和0.27≤|STmax|≤0.75，其敏感系数绝对值的平均值按大小依次为Tmax(0.54)＞RH(0.29)＞n(0.28)＞u2(0.23)＞Tmin(0.10)，说明研究区生长季ET0对最高气温最为敏感，其次是相对湿度、日照时数、2m处风速，对最低气温的敏感性最低。4-10月ET0对各关键气象因子敏感系数绝对值范围依次为，0.15≤|SRH|≤1.07（图 6a)、0.05≤|Su2|≤0.40（图 6b)、0.14≤|Sn|≤0.36（图 6c)、0.00≤|STmin|≤0.21（图6)、0.19≤|STmax|≤0.84（图6e)。在所有计算的|SRH|值中，ET0对RH的敏感程度为中等、高和较高的值占比分别为15.04%、84.21%和0.75%；ET0对u2的敏感程度为中等和高的值占比分别为24%和76%，ET0对n的敏感程度为中等和高的值占比分别为13%和87%，ET0对Tmin的敏感程度为较低和中等的值占比分别为98.50%和1.50%，ET0对Tmax的敏感程度为中等和高的值占比分别为0.75%和99.25%。说明ET0对RH、u2、n、Tmax的敏感程度均以高敏感性为主，对Tmin的敏感程度以较低敏感性为主。时间上，ET0对最高气温和最低气温最为敏感的月份为7月，而对相对湿度、2m处风速和日照时数最为敏感的月份分别是10月、4月和8月。|SRH|的空间分布具有明显的地带性，呈由北向南递减的趋势，可能的原因是在生长季塔里木盆地北部降水量明显高于南部，导致空气相对湿度由北向南呈递减分布，从而使得|SRH|相应地在空间上呈由北向南递减分布。9、10月盆地南部ET0对RH的敏感性明显增加，但敏感性均小于盆地北部；|Su2|值在空间分布上，同时具有气温敏感系数和相对湿度敏感系数的分布特点[38]，盆地中部|Su2|值均高于其他地区，可能与盆地中部地区的沙漠和多大风天气有关，而塔里木盆地西北部降水多于东南部，绿洲分布较多，可以降低风速可能也是原因之一。在6-9月，|nS|在空间分布上均呈由西北向东南递减的趋势，且中等敏感性的气象站主要分布在盆地的东北部和西部，其余月份无明显规律；5月，|STmin|在空间分布上呈由西向东递减的趋势，6-8月，盆地北部ET0对最低气温的敏感性增加，9月，|STmin|在空间分布上与5月类似，整个生长季ET0对最低气温的敏感性从西向东递减；|STmax|的空间分布规律以由北向南递增和由西北向东南递增为主，|STmax|以塔克拉玛干沙漠为高值中心，低值区位于盆地北部和西部，整个生长季，盆地北部和西部地区ET0对最高气温的敏感性低于其他地区。

图6 塔里木盆地各月和生长季ET0敏感系数的空间分布特征Fig.6 Spatial patterns of ET0 sensitivity coefficient for five climate variables in monthly and crop growing season in Tarim basin

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）2000-2019年塔里木盆地月、生长季ET0日均值在时空分布上差异较大，生长季多年ET0日均值为4.55mm·d-1，其值在2.80～5.80mm·d-1之间波动，多年ET0日均值月份从大到小依次为6、7、5、8、4、9和10月，其值依次为5.84、5.73、5.29、4.95、4.23、3.65和2.17mm·d-1，气候倾向率依次为-0.09、0.24、0.11、-0.07、0.16、0.07和0.08mm·10a-1，在盆地中、西部ET0日均值变化以负倾向率为主，盆地东部则以正倾向率为主。在4-7月和10月，ET0日均值分布大致为北部低于南部，8月和9月，分布大致为西北部低于东南部。整个生长季，ET0日均值分布呈由北向南递增的趋势，各月及整个生长季，盆地中间均有高值区存在。

（2）整个生长季，塔里木盆地的相对湿度逐月增加，2m处风速逐月减小，日照时数则呈先增加后降低的趋势，最低气温和最高气温均呈倒U形分布，且均在7月达到最大值。相对湿度的变化以负倾向率为主，说明塔里木盆地在2000-2019年相对湿度具有减小的趋势，2m处风速变化的倾向率也以正倾向率为主，说明在塔里木盆地2m处风速具有增加的趋势，日照时数变化的倾向率在4月和7月以正倾向率为主，8月以负倾向率为主，说明4月和7月塔里木盆地日照时数具有增加的趋势，8月则有减少的趋势。

（3）敏感性分析表明，在生长季ET0对RH的敏感系数为负值，对u2、n、Tmin和Tmax的敏感系数均为正值。在空间上，ET0对Tmax最为敏感，其次是RH、n和u2，对Tmin的敏感性最低。在生长季各月，ET0对RH、u2、n和Tmax的敏感程度均以高敏感性为主，对Tmin的敏感程度以较低敏感性为主。时间上，ET0对最高气温和最低气温最敏感的月份是7月，而对相对湿度、2m处风速和日照时数最敏感的月份分别是10月、4月和8月。

3.2 讨论

本研究运用FAO-56PM方程计算了塔里木盆地生长季20a逐日ET0，研究了塔里木盆地生长季各月多年平均ET0的变化规律及空间分布，定量分析了ET0对不同气象要素变化的敏感性。由于新疆地域广，气象站点较分散且获取气象资料难度大，以往很多研究对ET0时空变化及敏感性分析的研究主要集中在地域小且气象站点密集的地区[18,22,38]，前人对新疆ET0的研究主要以北疆地区[19,39-40]为主，对塔里木盆地ET0的研究较少见，曹伟[32]仅选取了塔里木盆地5个代表性气象站分析了ET0的时空变化规律，而本研究选取的气象站点较多并分析了ET0对关键气象因子的敏感性。以往对ET0时空变化的研究主要以年、季节和月时间尺度为主[38,41-42]，选择以生长季时间尺度的研究较少[36]，研究作物生长季ET0的时空变化，可以为农业用水规划、灌溉系统设计和估算作物需水量等方面提供参考。关于ET0对关键气象因子敏感性的研究，学者对气象因子的选择不尽相同。梁丽乔等[38]选取的气象因子分别是平均气温、风速、日照时数和相对湿度；李思思等[39]选择的气象因子分别是气温、风速、日照时数和水气压；Sharifi等[43]选取的气象因子分别为平均气温、实际水汽压、风速和净太阳辐射。考虑到塔里木盆地地域广，气候差异大，本研究选择了相对湿度、风速、日照时数、最低气温和最高气温，研究ET0对这5个关键气象因子的敏感性。但由于仅使用了20a的气象数据，加之塔里木盆地气象观测站点少且较分散，得到的结果具有一定的局限性，在今后的研究中还应该进行长时间段和多试验站点综合研究。