辽宁省近60年参考作物蒸散量时空变化特征及成因分析

张思瑶

(辽宁省朝阳水文局，辽宁 朝阳 122000)

气候变化影响的主要因素之一为蒸散发ET，水文循环在大气-陆地系统中的重要环节[1]。ET重要计算参数为参考作物蒸散量ETO，是双参数包括作物和土壤系数计算蒸散发ET的重要基础，也是作物需水量确定的关键因子[2]。区域农业用水管理和其水资源配置需要对ETO时空变化特征分析，多个研究成果表明[3- 11]，区域ETO变化的主要原因为气象要素，但不同区域其气象成因有所差异[12]。因此对于气候变化影响下区域ETO时空变化特征的研究及其气象成因分析十分必要[13]。辽宁省是全国粮食主产区，承担国家粮食安全的主要职责，作物种植面积均位于全国前列[14]。区域农业灌溉用水规划需要对全省ETO变化趋势进行分析的基础上进行决策的制定。当前，对于辽宁省ETO时空变化特征研究还相对较少，尤其是对其空间变化特征还未研究，为此本文利用FAO- 56分册推荐的P-M公式，结合辽宁省10个市气象站点近60年气象要素数据对全省ETO时空变化特征进行分析，并对其气象成因进行探讨。研究成果对于辽宁省农业灌溉定额、调整种植结构以及农业节水措施规划提供支撑依据。

1 站点选取及分析方法

1.1 站点选取

本文在辽宁省按照区域代表性、资料系列一致性、可靠性为原则选取10个气象站点作为ETO计算的代表站，各站点分布如图1所示。各站点气象要素数据系列从1961—2020年近60年数据，部分站点年份缺失数据采用附近气象站点进行插补。

图1 选取的气象代表站点分布

1.2 分析方法

参考作物蒸散量ETO选用FAO- 56分册推荐的P-M公式进行计算，其计算方程为：

(1)

式中，Rn—参考作物表面净辐射，MJ/(m2·d)；G—土壤热通量，MJ/(m2·d)；γ—干湿常数，kPa/℃-1；Δ—饱和水汽压-温度梯度，kPa/℃-1；U2—2m处的平均风速，m/s；es—饱和水汽压均值，kPa；ea—实际水汽压，kPa；T—温度均值，℃。气象成因贡献率采用多元回归方法进行计算，首先对各气象要素进行标准化处理，对标准化处理的气象数据系列进行多元回归计算，气象因子对ETO的贡献率计算方程为：

YET0=a1X1+a2X2+a3X3+…anXn

(2)

(3)

方程中YET0为标准化处理后的参考作物蒸散量ETO(mm)；X1、X2、、X3、…Xn为标准化处理的气象因子；W为气象因子对ETO的贡献率。

2 参考作物蒸散量ETO时空变化特征

2.1 年尺度ETO变化特征

结合选取的10个气象站点1960—2020年气象数据，结合P-M公式对其1960—2020年参考作物蒸散量ETO进行计算，按不同年代际对其ETO进行统计分析，分析结果见表1。

表1 辽宁省各站点不同年代际ETO变化趋势

从全省10个气象站点各年代际ETO的变化趋势可看出，各站点年ETO变化趋势较为一致，均呈现逐年递减的变化，在各站点中朝阳站的ETO年代际变化幅度最大，朝阳位于辽宁省的西部，海拔高程高于其他站点，加大了朝阳站的日照辐射，使得其参考作物蒸散量也高于其他站点，丹东站的ETO年代际变化幅度在各站点中最低，各站点ETO年代际变化值在600～1300mm之间，各站点ETO不同年代际变化率较为接近，总体在0.06mm/10a之间左右变幅，从1970—1979年全省各气象站点总体呈现递增变化，1978年前后为辽宁省近60年以来ETO最高值，最低值各气象站点均在2013年。

2.2 季节尺度ETO变化特征

结合10个气象代表站点，对辽宁省各年代际不同季节的ETO变化趋势进行统计分析，分析结果见表2。

表2 辽宁省不同年代际各季节ETO变化趋势

近60年辽宁省参考作物蒸散量不同季节变化差异较低，春季和夏季ETO高于其他两个季节，夏季和春季ETO值分别占全年总量为36%和34%，其次是秋季占比为22%，冬季最低，占比为8%。各年代际不同季节ETO均呈现递减变化，各年代际夏季、春季、秋季、冬季ETO的变化率分别为-0.022mm/10a、-0.020mm/10a、-0.013mm/10a、-0.005mm/10a。

2.3 ETO空间尺度变化特征

结合各年代际气象因子数据，采用空间插值方法对各气象因子进行插值计算，在结合P-M公式对全省不同年代际参考作物蒸散量ETO的空间变化特征进行分析，各年代际ETO空间变化如图2所示。

图2 不同年代际辽宁省参考作物蒸散量ETO空间分布

辽宁省各年代际ETO空间分布规律性较为明显，ETO总体均从西到东逐步递减变化，西部朝阳站ETO值最高，东部本溪站ETO最低。ETO空间分布和海拔高程分布一致，海拔较高的区域其ETO值较大。从参考作物ETO总体空间分布可看出，ETO值在2000年以前在空间上总体呈现10年低-高变化周期，但2010年以后全省ETO总体呈现递增变化，主要原因是气温的升高影响。

3 气象成因分析

3.1 气象要素和ETO关联分析

结合各站点气象要素和计算的ETO进行关联分析，各气象站点气象要素与ETO关联系数见表3。

表3 各气象站点气象要素与ETO关联系数

从关联系数可看出，平均风速和辽宁省参考作物蒸散量ETO关联度最高，呈正相关，关联系数在0.432～0.719之间，且均达到P=0.05显著相关水平，其次为日照时数，辽宁省位于我国的东北部，常年日照时数较高，直接影响P-M公式的参考作物表面净辐射量，因此其和ETO关联系数也较高，在0.389～0.715之间，也均达到P=0.05显著相关水平。相对湿度越高区域ETO值越低，辽宁省总体相对湿度均较低，其和ETO呈负相关，但相对湿度和ETO的关联系数要高于其他三个气象因子，也均可达到显著相关水平。从平均气温的关联系数可看出，关联度最高的是沈阳站，达到0.498，显著相关，辽宁中部的鞍山以及西部的绥中站关联度最低，均低于0.1。

3.2 气象要素和ETO变化率及敏感度分析

结合参考文献[15]的方法，在分析各气象站点气象因子变化的基础上，对ETO受气象因子的影响的敏感度进行分析，结果分别见表4—5。

表4 各气象站点气象要素及ETO变化率分析结果

从各站点气象因子的变化率分析结果可看出，全省平均风速和日照时数都逐年递减变化，递减率均值分别为-0.252m/s·10a和-0.152(h/d·10a)，气温和相对湿度总体呈现年递增变化，递增率均值分别为0.552%·10a和0.212℃/10a，平均风速、日照时数以及气温都和ETO呈现正相关，因此这三个气象因子均向着ETO递减的趋势变化，而相对湿度向着ETO递增的趋势变化。从各站点气象因子和ETO的敏感系数分析可看出，其和关联系数分析也较为一致，风速和相对湿度对ETO变化的敏感度最高，其次为日照时数，平均温度敏感度最低。

表5 各气象站点气象要素敏感度分析结果

3.3 气象要素对ETO影响贡献率分析

为定量分析各气象因子对ETO变化的影响程度，结合气象要素影响贡献率分析方法，在各气象站点不同气象要素标准化的基础上，建立近60年各气象要素标准化数据系列，建立ETO值和各气象因子的多元回归方程，统计各自变量因子对ETO变量的贡献率，计算结果见表6。

表6 各气象站点气象要素对ETO影响贡献率分析结果

从各气象站点不同气象要素对ETO影响贡献率分析可看出，平均风速对ETO影响的贡献率最高，均值为-1.23%，为变化主因，其次为相对湿度，影响贡献率为-0.575%，日照时数的影响贡献率最低，为-0.124%。从前面分析可值，辽宁省参考作物蒸散量ETO总体为逐年递减变化，其西部递减幅度最高，而平均风速、相对湿度也为逐年递减变化，通过贡献率分析，平均风速和相对湿度的递减变化是ETO递减变化的主因，平均温度为正贡献率，其平均温度的升高，是2010年以来辽宁省ETO逐年递增的主因。

4 结论

(1)辽宁省气温总体呈现递增变化，但参考作物蒸散量ETO逐年下降变化，“蒸发悖论”现象究其原因在于气温对于辽宁地区ETO影响贡献率不高，而其影响的主因在于风速和日照时数，而这两个气象因子都逐年下降，这也很好解释辽宁地区气温升高但作物蒸散量却下降的现象。

(2)全省参考作物蒸散量ETO超过1000mm的高值区主要位于辽西4市，对于辽西4市应主以种植作物需水量较低的农作物如玉米、小麦等，ETO低于600mm的区域主要位于辽东的本溪和丹东2市，可以种植作物需水量较高的经济类作物，如水稻、茶叶等。

(3)本文主要考虑4种气象因子对参考作物蒸散量ETO的影响，在后续研究还可增加如气压、大气环流因子等，并可结合气候变化模式对区域未来ETO变化进行动态预测。