滇黔桂岩溶区ET时空特征及气候因子驱动

王永锋, 靖娟利, 马炳鑫

(1.桂林理工大学， 广西 桂林 541004; 2.广西空间信息与测绘重点实验室， 广西 桂林 541004)

蒸散发(Evapotranspiration，ET)是植被及地面向大气输送的水汽总通量，包括地表土壤水分的蒸发和植物体内水分的蒸腾[1]，它决定着土壤—植被—大气系统中能量和水分传输[2-3]。全球陆地大约60%的降水都会以蒸散的形式返回大气中，在降水量较少的干旱地区甚至达到90%[4-5]，可见蒸散发在全球水分循环和能量平衡过程中起着关键作用[6]。在气候变化背景下，滇黔桂岩溶区由于其特殊的地质环境背景，加上人类活动的干扰，旱涝灾害频繁发生；这意味着该区水量平衡关系发生了变化，而蒸散发对水量平衡具有重要作用[7-8]。因此，准确掌握滇黔桂岩溶区蒸散发量，并探索其与气候因子的关系，对区域水资源合理开发利用、旱涝监测和预警等研究具有重要意义。

传统基于观测站的蒸发方法只能反映站点周围的蒸散发情况，不足以反映区域蒸散发的实际情况[9]。遥感技术可以提供丰富的地表参数信息，具有快捷、经济、宏观等特点，为准确估算区域尺度蒸散发提供了有效途径[10]。2011年美国NASA团队基于Penman-Monteith模型和MODIS数据，在ET的反演算法上取得重大成果，并发布了全球陆地蒸散数据产品MOD16，该数据集已通过全球通量塔数据验证，模拟精度达到86%[11-12]，在全球得到广泛应用[13-15]。

滇黔桂岩溶区属于我国西南岩溶区核心地带，自然环境复杂多变，生态环境脆弱。近年来，国内学者相继对该区地表蒸散发进行研究。以往研究表明，西南地区ET整体上表现出随着纬度的降低而增加的特征，从西北高原地区向东南沿海区逐步增加，不同季节ET空间分布差异较为明显[16]；基于Penman-Monteith-Leuning遥感模型的ET估算结果显示，桂西北岩溶区季节ET变化显著，年际ET空间分布不仅受降水的空间分布影响较大，还与人类活动和土地利用类型有关[17]；贵州省ET总体呈西低东高、南高北低态势，ET年内变化呈单峰型，ET季节变化空间差异非常显著，ET年际变化呈弱增加趋势，呈东、西部减少、中部增加趋势，不同岩溶地貌类型ET具有差异性[18-19]；ET与同期气温和降水量呈正相关关系，与同期日照时数以正相关为主，降水量是贵州省ET年内变化影响最大的气候因子[20]。

目前，学者们对滇黔桂岩溶区ET的研究多集中在局部区域，以滇黔桂岩溶区为整体，同时考虑生态地理分区探讨ET时空变化及其与气候因子关系的研究尚不多见。因此，本文以MOD16 ET数据为基础，结合同期气象站点数据、生态地理分区数据、植被类型数据，探讨滇黔桂岩溶区ET时空变化特征及气候因子的驱动机制，并进一步分析不同生态地理区、不同植被类型ET变化的差异性。研究结果可为滇黔桂岩溶区水资源合理开发利用、旱涝灾害成因认识、生态环境保护等方面提供科学依据。

1 研究区概况

滇黔桂岩溶区地理位置为97.07°—112.45°E，20.72°—29.40°N，分布在我国云南、贵州、广西3省(区)，属于西南岩溶区核心地带(图1)。地势总体呈西高东低的分布格局，海拔在0～5 948 m波动。位于热带、亚热带季风气候区，水热资源充足，年均气温大约介于6～24℃，年均降水量介于430～2 015 mm，降水量和气温总体呈从西北向东南递增的趋势。研究区内碳酸盐岩大面积出露，具有地上地下双层水文地质结构，土壤瘠薄、持水性差；植被具有石生、旱生、喜钙等特点，以矮小灌木居多，一旦遭到破坏就可能出现石漠化，属于全球变化的敏感地带。根据温度带、干湿分区和生态地貌类型将研究区划分为7个生态地理区：云南高原(Ⅰ)、川西藏东高山深谷(Ⅱ)、滇中南亚高山谷地(Ⅲ)、滇南中山谷地(Ⅳ)、贵州高原(Ⅴ)、南岭山地(Ⅵ)和广西低山平原(Ⅶ)，其空间分布见图1。

图1 研究区地理位置、生态地理分区及气象站点空间分布

2 数据及研究方法

2.1 数据来源及预处理

本研究选用2000—2014年的MOD16A3和MOD16A2产品，时间分辨率分别为年和月，空间分辨率均为1 km，轨道号为h26v06，h27v06和h28v06，数据来源于美国蒙大拿大学(https:∥www.ntsg.umt.edu/)。利用MRT(MODIS Reprojection Tool)工具对原始HDF进行拼接，并将正弦曲线(Sinusoidal)投影转为等积圆锥(Albers Equal Area Conic)投影，输出为GeoTiff格式；然后在ArcGIS平台中进行无效值去除、真值恢复，并根据研究区行政界进行裁剪，获取1 km分辨率的年和月ET数据集。

2000—2014年逐月气象数据来源于国家气象科学数据中心(https:∥data.cma.cn/)，包括滇黔桂地区72个地面气象站点(图1)，主要包括降水量(mm)和月均气温(℃)数据，采用IDW插值法进行气象数据空间插值。

结合研究区实际情况，将1∶100万植被类型数据重分类为针叶林、阔叶林、灌木林、草丛、草甸、高山植被和栽培植被。空间分辨率为90 m的SRTM DEM数据来源于地理空间数据云平台(https:∥www.gscloud.cn/)。中国1∶400万可溶岩分布图来源于中国科学院岩溶地质研究所。中国1∶600万生态地理分区数据和1∶100万植被类型数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https:∥www.resdc.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1 趋势分析 Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall趋势检验方法[21-22]，已成为长时间序列数据趋势分析的重要方法。运用该方法对滇黔桂岩溶区2000—2014年ET进行趋势分析和显著性检验，判断近15 a来ET变化趋势及其显著性。当趋势度β>0时，表示ET时间序列呈上升趋势，反之则呈下降趋势；变化趋势的显著性用Mann-Kendall方法中统计量Z进行检验，在给定置信水平α下，如果|Z|≥Z1-α/2，表示ET时间序列在α水平下变化趋势显著；本文选择α=0.05，Z1-α/2=1.96。

2.2.2 Hurst指数 基于重标极差分析法(Rescaled Range Analysis Method，R/S)的Hurst指数，由英国水文学家Hurst在研究尼罗河水文问题时提出，后经Mandelbrot对理论补充和完善[23-24]。Hurst指数H值域范围为(0，1)，当H=0.5时，表明序列不具有持续性，对过去的趋势没有依赖性；当H>0.5时，意味着未来的变化情况与过去一致，即持续性；而0

2.2.3 相关分析法 气候变化是影响区域水热分布的重要环境因素，以气温和降水量表现最为明显[25]。基于偏相关分析法探究降水量或气温对滇黔桂岩溶区ET的影响，并采用t检验进行显著性检验。复相关分析是综合考虑降水量和气温对ET的共同影响，并采用F检验进行显著性检验。偏相关分析和复相关分析的详细计算过程参考文献[26]。

3 结果与分析

3.1 滇黔桂岩溶区ET时间变化特征

3.1.1 ET年际和年内变化特征 2000—2014年滇黔桂岩溶区年际ET呈不显著增加趋势(p>0.05)，变化率为0.2252 mm/a；年际ET在818.44～866.16 mm波动，多年ET均值为846.91 mm，距平相对变化率年际差异较大(图2A)。研究时段内，年际ET超过多年均值的年份有2000年、2003年、2005年、2007年、2008年、2012年、2013年和2014年，其中2003年ET最高，为866.16 mm，超出多年均值19.25 mm，2012年ET超出多年均值最小，仅为2.24 mm；其余年份年际ET均低于多年均值，其中2010年ET最小，为818.44 mm，低于多年均值28.47 mm，而2009年ET值仅低于多年均值0.40 mm。以上分析表明，滇黔桂岩溶区近15 a的ET变化趋势呈现出明显的阶段性，2000—2010年ET呈波动减小趋势，2010年以后呈增加趋势。2010年ET为近15 a最低值，主要与2009—2010年西南地区大旱致使植被破坏密切相关。

滇黔桂岩溶区年内ET呈单峰变化趋势，ET多年月均值介于36.40～112.42 mm，均值为70.57 mm(图2B)。ET年内变化特征与气候条件密切相关，研究区3月份开始，随着气温的回升ET逐渐上升；7月份水热条件充足，ET达到年内的最大值，8月份开始ET呈逐渐下降趋势，10月份以后随着气温降低，蒸散量也随着减小；12月—次年2月份，研究区处于冬季，ET达到全年最低值。

3.1.2 不同生态地理区ET年际变化特征 不同生态地理区年均ET差异显著，其中滇南中山谷地(Ⅳ)ET最高，大致在1 100 mm左右波动；川西藏东高山深谷(Ⅱ)ET最小，大约在490～580 mm波动，云南高原(Ⅰ)ET为次低，其值介于630～720 mm；其他分区ET大约在850～1 050 mm波动(图3)。近15 a来，各生态地理区ET变化趋势具有一定差异性，滇南中山谷地(Ⅳ)年际ET增加趋势显著(p<0.05)，变化速率为2.25 mm/a；川西藏东高山深谷(Ⅱ)年际ET减少趋势显著(p<0.05)，变化速率为3.09 mm/a；其他生态地理区ET变化趋势均未通过0.05显著性检验。

图2 年际(A)和年内(B) ET变化特征

图3 不同生态地理区年际ET变化特征

以上分析可知，不同生态地理区年际ET变化特征具有差异性。究其原因主要是不同生态地理区ET的大小是植被、土壤、气候、地貌等因子的综合体现。滇南中山谷地(Ⅳ)ET最高，其位于边缘热带湿润地区，海拔介于1 000～2 000 m，地形起伏不大，植被类型主要以阔叶林为主，植被蒸腾作用较强。川西藏东高山深谷(Ⅱ)处于滇黔桂岩溶区的西北部地区，属于高原温带湿润—半湿润地区，海拔高、地形起伏大，植被类型以针叶林为主，植被蒸腾作用相对较弱。

3.2 滇黔桂岩溶区ET空间变化特征

3.2.1 ET年际及季节均值空间分布特征 受气候、植被类型、地形地貌等因子的影响，滇黔桂岩溶区年际ET均值空间分布表现出明显的区域差异性(图4)。多年平均ET小于600 mm的低值区主要位于云南高原和川西藏东高山深谷地区；贵州高原西北部和云南高原部分地区ET介于600～800 mm；贵州高原中部、滇中南亚高山谷地东部和广西低山平原中部地区ET在800～1 000 mm波动；滇中南亚高山谷地中部和西部、广西低山平原大部分地区ET在1 000～1 200 mm波动变化；ET大于1 200 mm的高值区集中分布在滇南中山谷地。结合研究区高程分布情况进一步分析发现，ET低值区(<600 mm)集中分布在海拔大于2 000 m的地区，而ET高值区(>1 200 mm)主要分布在海拔为500～1 000 m的地区，表明研究区ET的大小与高程空间分布密切相关。

图4 年际ET均值空间分布特征

为了研究滇黔桂岩溶区2000—2014年季节ET的变化分异规律，将研究区3—5月划归为春季，6—8月划归为夏季，9—11月划归为秋季，12月—次年2月划归为冬季。从图5可以看出，季节ET表现出显著空间差异性，其从大到小排序依次为：夏季(320.84 mm)>秋季(211.08 mm)>春季(200.17 mm)>冬季(114.63 mm)。

图5 季节ET均值空间分布特征

春季，ET均值介于35.17～463.63 mm，广西低山平原、南岭山地、贵州高原中部和滇中南亚高山谷地东南部ET在200 mm以上，贵州高原西部、云南高原和川西藏东高山深谷地区ET在200 mm以下。夏季，ET均值在94.35～585.63 mm波动，整体较春季有较大上升，广西低山平原、南岭山地和贵州高原ET值在300 mm以上，云南高原和川西藏东高山深谷地区ET值介于200～300 mm，云南高原北部和川西藏东高山深谷北部和南部局部地区ET小于200 mm。秋季，ET均值介于72.94～471.63 mm，整体较夏季有所下降，ET大于300 mm的高值区集中分布在广西低山平原西南部和滇南中山谷地，云南高原和川西藏东高山深谷地区ET低于200 mm。冬季，ET均值为全年最低，其值介于10.35～276.59 mm，广西低山平原、贵州高原和滇中南亚高山谷地ET在100～200 mm之间，而云南高原和川西藏东高山深谷地区ET低于100 mm。

季节ET变化差异显著，其主要影响因子也各有差异。冬季，水热条件配置较差，植被生长受限，ET值在四季中最小；春季，随着气温逐渐上升，降水量逐渐增加，植被开始进入生长季，蒸腾作用增强，ET逐渐升高；进入夏季，水热条件配置达到最优，ET达到最大；秋季气温开始逐步下降，降水量减少，ET相较于夏季相对减弱。总体而言，滇黔桂岩溶区季节ET空间分布异质性显著，夏季ET最强，春秋季次之，冬季最弱。

3.2.2 ET年际变化趋势及其持续性 为了进一步了解滇黔桂地区2000—2014年ET年际变化趋势，基于Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验方法逐像元计算ET的年际变化趋势β，并判断当α=0.05，Z=1.96时，ET变化趋势的显著性。计算结果显示，趋势度β介于-40.40～56.17，统计量Z介于-4.45～4.65。根据β和Z组合，将ET变化趋势分为以下4类：显著减少(β<0，|Z|>1.96)、不显著减少(β<0，|Z|≤1.96)、不显著增加(β>0，|Z|≤1.96)和显著增加(β>0，|Z|>1.96)。

年际ET变化趋势计算结果表明，ET变化趋势存在显著的空间差异(图6A)。呈增加趋势的区域占比(50.79%)略高于呈减少趋势的区域占比(49.21%)；其中，呈显著增加趋势的区域占比5.28%，主要分布在南岭山地、广西低山平原、贵州高原南部、云南高原西部、滇中南亚高山谷地和滇南中山谷地地带；呈显著减少趋势的区域占比4.99%，集中分布在云南高原和川西藏东高山深谷地区、广西低山平原也有片状分布。云南高原和川西藏东高山深谷地区地势高，全年气温较低，不利于地表的蒸散发；广西低山平原ET显著减少的区域主要与城市建设和人类活动影响密切相关；而ET显著增加的区域主要与国家和地方政府的生态恢复政策有关，对石漠化地区植被恢复起到了积极作用，增加了植被覆盖率，从而增加地表蒸散发量。

图6 年际ET变化趋势(A)和Hurst指数(B)空间分布

基于滇黔桂岩溶区2000—2014年ET数据，逐像元计算Hurst指数，得到年际ET变化趋势的持续性空间分布图(图6B)。计算结果显示Hurst指数值介于0.21～0.99，均值为0.68。Hurst指数H<0.5的反持续性区域仅占8.86%，H>0.5的持续性区域占比为91.14%，其中H>0.75的强持续性分布区占比30.97%。ET变化趋势的持续性区域远大于反持续性区域，表明整个研究区ET变化趋势处于持续状态。图6B显示，Hurst指数总体上呈中间低、四周高的空间分布格局；低值区集中分布在云南高原和贵州高原接壤地区，川西藏东高山深谷地区也有连片分布；而高值区域在研究区其他区域均有连片分布。因此，反持续性区域的植被变化应受到重点关注。

3.2.3 不同植被类型ET年际变化特征 受地形地貌、气候、土壤等因子影响，不同植被类型ET具有差异性。滇黔桂岩溶区不同植被类型ET从大到小排序为(图7A)：阔叶林(965.14 mm)>灌木林(885.19 mm)>草丛(846.88 mm)>栽培植被(827.47 mm)>针叶林(793.76 mm)>草甸(641.60 mm)>高山植被(601.61 mm)。不同植被类型在研究区的占比排序为：灌木林(33.01%)>栽培植被(27.78%)>草丛(17.37%)>针叶林(15.02%)>阔叶林(4.52%)>草甸(2.14%)>高山植被(0.16%)。进一步对比发现，不同植被类型ET分布规律与其对应的占比排列不具有一致性，其原因主要有以下几点：阔叶林面积虽然仅占4.52%，但其主要分布在广西低山平原、南岭山地、贵州高原、滇中南亚高山谷地和滇南中山谷地等水热条件相对较好的区域，因此相较于其他植被类型而言，其ET比较大；针叶林占比为15.02%，其ET在310.81～1 442.25 mm波动，广泛分布在研究区，水热条件差异较大，因而整体ET较低；灌木林是研究区主要植被类型之一，在贵州、云南和广西分布面积占比分别为40.98%，29.94%和29.08%，地表土壤相对于阔叶林分布区瘠薄，保水能力较差，其ET小于阔叶林；栽培植被区土壤条件良好，人工灌溉可以有效补给表层土壤水分，其ET稍低于灌木林；草丛分布区在贵州、云南和广西的占比分别为54.19%，27.85%和17.96%，云南高原、川西藏东高山深谷和贵州高原水热条件相对较差，植被蒸腾作用相对较弱。

研究时段内，不同植被类型多年ET均值变化趋势具有一定差异性(图7B)。其中，阔叶林、灌木林和草丛ET均呈波动增加趋势，其他植被类型ET均呈波动减小趋势，变化趋势均未通过p<0.05显著性检验。除高山植被外，其他植被类型ET最小值均出现在2010年，ET变化趋势表现出明显的阶段性，2000—2010年呈波动减小趋势，2010年以后呈增加趋势，这与研究区2009年秋至2010年春的干旱有一定相关性。

图7 不同植被类型ET均值和年际变化特征

3.3 滇黔桂岩溶区ET与气候因子的关系分析

3.3.1 ET与气候因子的偏相关分析 滇黔桂岩溶区ET与降水量的偏相关系数空间分布差异显著(图8A)；正相关的区域占比53.02%，主要分布在云南高原、贵州高原和广西低山平原，其中呈显著正相关(t>0.05)的区域占比5.59%，集中分布在毕节地区、昭通市、六盘水市、曲靖市、贵阳市、大理白族自治州等地区；呈负相关的区域占比为46.98%，主要分布在贵州高原西南部、广西低山平原北部、滇中南亚高山谷地、云南高原和川西藏东高山深谷地区，呈显著负相关(t>0.05)的地区占比仅为2.41%，零星分布于黔西南布依族苗族自治州、文山壮族苗族自治州、迪庆藏族自治州等地区。

研究区ET与气温的偏相关系数总体呈东部和西南部以正相关为主、中部和西北部以负相关为主的空间分布格局(图8B)。呈正相关的地区(42.73%)略少于呈负相关的地区(57.27%)，表明研究区ET与气温以负相关为主。其中，呈显著负相关(t>0.05)的区域占比15.23%，集中分布在云南高原中部、贵州高原中部、滇中南亚高山谷地和川西藏东高山深谷地区；而呈显著正相关(t>0.05)的地区仅占3.87%，主要分布在贵州高原东部、广西低山平原中部以及滇南中山谷地。

进一步统计分析发现，ET与降水量和气温在不同生态地理区的偏相关系数差异显著(表1)，统计结果显示ET与降水量的偏相关系数总体上小于其与气温的偏相关系数。当气温一定的情况下，川西藏东高山深谷(Ⅱ)、滇中南亚高山谷地(Ⅲ)和岭南山地(Ⅵ)ET与降水量呈不显著负相关，说明这些地区降水量的增加会降低气温，减小植被蒸腾作用；而当降水量一定的情况下，云南高原(Ⅰ)、川西藏东高山深谷(Ⅱ)以及滇中南亚高山谷地(Ⅲ)ET与气温呈负相关，当气温升高会引发干旱，对植被生长具有一定的抑制作用，从而不利于ET的增加。

以上分析表明，滇黔桂岩溶区ET与降水量和气温的偏相关关系总体以不显著为主导，ET与降水量和气温的偏相关系数通过t>0.05显著性检验的区域占比分别为8.01%和19.10%，说明气温对ET的影响大于降水量。

图8 年际ET与降水量和气温偏相关系数空间分布

表1 不同生态地理区ET与降水量和气温的偏相关系数

3.3.2 ET变化的气候因子驱动分区 年际ET与降水量和气温的复相关系数介于0～0.98(图9A)，复相关系数高值区集中分布在云南高原、川西藏东高山深谷和滇中南亚高山谷地，复相关显著性水平达到0.05的区域占比18.90%。

进一步统计分析发现，不同生态地理区复相关系数在0.33～0.66波动；其中，川西藏东高山深谷ET与降水量和气温的复相关系数最高，其次是云南高原，最低值出现在南岭山地。

图9 年际ET与降水量和气温的复相关系数(A)和气候因子驱动分区(B)空间分布

气候因子是区域水热空间分布存在差异性的重要影响因素，为了进一步揭示滇黔桂岩溶区ET的气候因子驱动机理，在偏相关与复相关分析的基础上，结合研究区实际情况，参考徐光来等[27]研究制定研究区气候驱动准则(表2)。

ET与气候因子驱动类型空间分布见图9B，其中气温驱动型主要分布在云南高原和川西藏东高山深谷，占比11.85%；降水驱动型主要分布在云南高原的大理白族自治州和贵州高原，占比3.33%；气温降水强驱动型主要散布在云南高原东北部和川西藏东高山深谷北部，占比为2.37%；气温降水弱驱动型主要零星分布在云南高原北部地区，占比仅为1.90%；非气候因子驱动型占比为80.55%。不同生态地理区ET气候因子驱动统计见图10，其中川西藏东高山深谷(Ⅱ)以气温驱动为主，占该生态地理区总面积的50%，其次为非气候因子驱动，占比39%；其他生态地理区均以非气候因子驱动为主。以上分析说明，2000—2014年滇黔桂岩溶区ET变化驱动力表现为非气候因子驱动。

表2 ET气候驱动准则

4 讨 论

2000—2014年滇黔桂岩溶区年际ET呈不显著增加趋势，年内ET变化呈单峰分布，表现出明显的季节变化特征，此结论与钟昊哲等[17]基于Penman-Monteith-Leuning遥感模型对西南喀斯特区域蒸散发估算结果一致。但与李汇文[16]用CRU4.0及GLDAS Noah 2.1数据集，采用随机森林算法反演的1966—2016年中国西南实际蒸散发数据时空变化特征具有一定差异性；究其原因主要与ET分析采用的数据源、数据空间分辨率、分析时段、研究区域等因素有关。

图10 不同生态地理区ET气候因子驱动

滇黔桂岩溶区ET的气候因子驱动主要表现为气温驱动型，占比11.85%，非气候因子驱动型占比为80.55%，因此，ET变化总体表现为非气候因子驱动。此结论与王焕和梅再美[20]对贵州省ET变化的驱动力分区有一定差异，其分析表明贵州省ET的气候因子驱动表现为降水驱动型。通过对比发现，王焕和梅再美[20]主要分析年内ET与同期气候因子的偏相关和复相关关系，并参考叶红等[25]气候驱动分区准则；而本文主要分析年际ET与同期气候因子的偏相关和复相关关系，气候驱动分区准则参考徐光来等[27]方法。

蒸散发是水文循环的重要组成部分，气候因子是影响区域水热分布的重要环境因子。已有研究表明温度、风速、降水、相对湿度、太阳辐射等气候因子对蒸散发具有重要影响，不同地区、不同时段，影响蒸散发的主要因子不同[28]。本文仅讨论了降水量和气温对滇黔桂岩溶区蒸散发的影响，未能考虑风速、相对湿度、太阳辐射等气候因子的影响作用，在后续的研究中将深入分析以上气候因子与ET的相关性，并进一步开展气候因子对ET的相对重要性分区研究。

5 结 论

(1) 2000—2014年滇黔桂岩溶区年际ET总体呈不显著增加趋势，ET年内分布呈单峰型分布，ET在7月份最大，12月份最小。不同生态地理区ET年际变化差异显著，滇南中山谷地ET最高，川西藏东高山深谷ET最小。

(2) 多年ET均值空间差异显著，总体呈西北低、东南高的空间分布格局；ET季节变化表现出显著的差异性。近15 a来，ET年际变化呈增加趋势的区域略多于呈减少趋势的区域。Hurst指数H>0.5的持续性区域占比为91.14%，表明研究区ET变化趋势处于持续状态。不同植被类型ET大小具有差异性，但年际波动基本一致。

(3) ET与降水量以正相关为主，而与气温以负相关为主；显著性统计结果表明气温对ET的影响大于降水量。ET受气温驱动的区域占比11.85%，受非气候因子驱动的区域占比为80.55%，不同生态地理区驱动类型具有差异性。