1980—2019年珠江流域潜在蒸发量时空变化及其影响因素分析

左大幸,臧传富,汪丽娜

(华南师范大学地理科学学院，广东 广州 510631)

蒸发(Evapotranspiration,ET)是水文循环的主要组成部分，将影响作物用水需求以及水资源的未来规划和管理[1]。分析ET的变化对于理解气候变化对流域水平衡的影响至关重要[2]。ET是全球流域水分损失的主要途径，约62%的全球陆地表面降水由ET形成[3]，超过全球地表77%的径流量[4]。潜在蒸散也称参考作物蒸散，它表示在一定气象条件下水分供应不受限制时，某一固定下垫面可能达到的最大蒸发蒸腾量，常被人们作为估算实际蒸散量的参照，也是估算生态需水和农业灌溉的关键因子[5]。在实际计算当中需要对下垫面条件设置参考值，联合国粮食及农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO)于1998年推出的修正Penman-Monteith方程[6]是目前最常用的潜在蒸散发估算方法之一，其中参考下垫面为植被高度0.12 m的草地,具有固定的表面阻抗70 s/m，反照率为0.23。参考高歌等[7]的研究，本文使用ET0(Potential Evapotranspiration)表示潜在蒸散发。

由于P-M模型能够更好地表征影响潜在蒸散发的物理过程，因此常被推荐使用[8-9]。目前，已有许多国内学者利用P-M模型对流域[10-11]、黄土地貌[12-13]和北方地区[14-17]等地的潜在蒸发量时空变化特征进行了研究，并分析其与气象因子的相关程度。吴霞等[18]利用Penman-Monteith公式，以全国和各干湿气候区为研究单元，从年、季节和年代际尺度分析全国ET0。黄强等[19]根据珠江流域42个站点的每日气象数据，比较了包括FAO56 Penman-Monteith(PM)，Priestley-Taylor，Hargreaves-Samani和Thornthwaite方程在内的不同蒸散发计算方法，得出PM方程的计算结果在所有季节和地区都具有稳定性，并且与观测数据接近。国外学者针对印度[4]、澳大利亚[20]、佛罗里达南部[21]和伊朗[22]等也有类似的研究。近年来，一些学者对某些影响因子进行了更深入的探究，如蒋冲等[23]研究了绝对湿度与潜在蒸发量的关系，孙从建等[16]研究了环流因子对潜在蒸发量的影响。

珠江是中国第二大河流，珠江流域覆盖了滇、黔、桂、粤、湘、赣等省(自治区)和港澳地区，具有很高的社会经济地位，且珠江流域降水具有年际变化大、时空分布不均的特征，引起流域内旱、涝等自然灾害的频发[24]。珠江流域地处热带和亚热带季风气候区，年降水量充沛，因此该区域的潜在蒸散发与实际蒸散发较为接近。随着近几十年来气候的显著变化，潜在蒸散的变化对水资源的评价、提高水资源利用效率以及保护生态环境等都有直接的影响[25]。因此，研究近几十年来珠江流域潜在蒸散量的时空变化及影响因素是十分必要的。一些学者对珠江流域近几十年的潜在蒸散和实际蒸散进行了研究[19,26]，但对蒸散变化影响因素的研究较为缺乏。本研究拟利用FAO修正的Penman-Monteith模型计算了珠江流域1980—2019年逐月潜在蒸散，并从年际和季节的尺度分析了珠江流域ET0的时空变化特征，并探究影响潜在蒸散变化的气象因子，以期为珠江流域水资源综合评价和管理提供科学依据和理论基础。

1 研究区概况

珠江流域位于21°31′～26°49′N，102°14′～115°53′E，涉及中国云南、贵州、广西、广东、湖南、江西省(自治区)以及港澳地区，在中国境内的流域面积约453 700 km2[27]。流域地貌整体上呈现出西北高、东南低的特点；北靠南岭，南临南海，西部为云贵高原，中部丘陵、盆地相间，东南部为三角洲冲积平原。珠江流域位于热带和亚热带地区，气候温暖多雨，多年平均降雨量1 525 mm，多年平均气温在14～22℃之间[28-29]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

选取珠江流域空间分布均匀、数据时间连续且较为完整的42个气象站点(图1)，收集各个站点1980—2019年的地面逐月气象数据。主要包括：日照时数(h)、平均最低气温(℃)、平均气压(kPa)、平均最高气温(℃)、平均气温(℃)、平均风速(m/s)和平均相对湿度(%)数据。结合各个测站的经纬度和海拔数据，计算珠江流域月、季、年以及多年平均潜在蒸发量。本研究将每年的3—5月划分为春季，6—8月划分为夏季，9—11月划分为秋季，1、2、12月划分为冬季。气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1Penman-Monteith模型

采用经过联合国粮农组织(FAO)于1998年修正后的Penman-Monteith公式计算珠江流域的潜在蒸散发量[30]。P-M模型精度较高，在国内外广泛使用，是计算潜在蒸散量的标准方法之一[20,31]。公式如下：

(1)

式中 ET0——参考作物蒸散量，mm/d;Δ——饱和水汽压与温度曲线的斜率，kPa/℃;Rn——作物冠层表面的净辐射，MJ/(m2·d);G——土壤热通量，MJ/(m2·d);T——平均气温，℃，按最高气温Tmax和最低气温Tmin的算术平均值计算;u2——2 m高度处的风速，m/s;es——饱和水汽压，kPa;ea——实际水汽压，kPa;es-ea——饱和水汽压差，kPa;γ——干湿表常数，kPa/℃。

辐射计算中的太阳总辐射Rs的计算见式(2)：

Rs=(as+bs·S)Ra

(2)

式中Ra——天文辐射;S——日照百分率;as、bs——线性参数，取值参考祝昌汉[32]研究中东部平原区的取值，更加符合珠江流域的实际情况。

计算过程中需要用到日照时数(h)、平均最低气温(℃)、平均气压(kPa)、平均最高气温(℃)、平均气温(℃)、平均风速(m/s)和平均相对湿度(%)7个气象因子以及测站的纬度和海拔2个地理因子。对计算结果利用反距离权重插值得到珠江流域潜在蒸散发量的空间分布。

2.2.2Mann-Kendall趋势检验法

在时间维度上采用Mann-Kendall非参数检验法分析珠江流域潜在蒸散的变化趋势，气象水文数据大多是偏态且不服从同一分布，因而该检验方法在水文统计领域应用较广，具体计算过程如下。设一平稳独立序列为χt(t=1,2,…，n，n为序列长度)，定义检验统计量S如下：

(3)

当n≥10，统计量S近似服从正态分布,不考虑序列中等值数据点情况，其均值E(S)=0，方差Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。标准的正态统计变量通过式(4)计算:

(4)

Z为正值表示增加趋势，负值表示减少趋势，当|Z|大于等于1.28、1.64、2.32时表示分别通过了置信度90%、95%、99%的显著性检验。

2.2.3主成分分析法

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)，即通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分按照方差大小依次递减进行排列，方差最大的称为第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。将原来的多个变量信息更集中地显示在方差较大的主成分上，对主成分贡献较大的变量被认为具有更高的影响力。结合目前大多数学者对潜在蒸发量主要因素的分析[13,16,32]，本研究对ET0选择经度、纬度、高程、平均气温、最高气温、最低气温、平均风速、日照时数、相对湿度、饱和水汽压10个因子利用SPSS软件进行主成分分析。

3 研究结果

3.1 潜在蒸散发量的时间变化特征

珠江流域近40年年均ET0为1 145.8 mm，增长率约为1.37 mm/a，总体呈现上升趋势。其中2009年的ET0达到1 229.1 mm为极大值，1997年的ET0达到1 064.1 mm为极小值，极差为165 mm(图2)。珠江流域ET0的季节变化特征见图3，其中春季、秋季和冬季呈现增加的趋势而夏季呈现减少的趋势。1980—2019年，珠江流域春季的年均ET0为302.8 mm，夏季ET0为391.7 mm，秋季ET0为279.6 mm，冬季ET0为173.9 mm，分别占总ET0的26.4%、34.2%、24.4%和25.0%。

对珠江流域1980—2019年年均ET0进行Mann-Kendall检验，Z值为3.11，Z值大于0且|Z|>2.32，得出珠江流域ET0总体呈现显著增加的趋势，并且通过了99%显著性检验。通过计算珠江流域42个气象站点的Z值，并空间化珠江流域ET0Mann-Kendall检验Z值分布情况(图4)进一步分析珠江流域ET0的变化趋势。其中33个站点的Z值为正数呈现增加趋势，9个站点的Z值为负数呈现减少趋势，25个站点有显著的变化趋势(|Z|>1.28)。Z值为正的站点当中有23个通过了90%显著性检验，有21个通过了95%显著性检验，有15个通过了99%显著性检验；Z值为负的站点当中有2个通过了95%显著性检验，有1个通过了99%显著性检验。ET0变化趋势呈显著增加的区域主要分布在流域的东半部分，以及流域西部的望谟、河池、平果和南宁地区；ET0变化趋势呈显著减少的区域主要是流域东北部的寻乌和流域东部的增城及其附近地区。

3.2 潜在蒸散发量的空间变化特征

珠江流域多年平均ET0的空间分布情况主要表现为东西高、中间低和南高北低的特点，最高值为1 371 mm，最低值为936.3 mm(图5)。高值主要分布在流域东南部的广东沿海地区以及流域西侧的云南部分地区，低值主要分布在流域北侧的贵州南部地区以及处于广东广西交界处的贺州地区。珠江流域ET0的季节空间分布见图6，总体上夏、秋、冬季ET0分布较为相似，而春季ET0分布与夏、秋、冬季有较大差异。春季流域内ET0值差异较大，自西向东呈阶梯状逐渐降低，高值主要分布在流域西部云南部分地区，而流域中部和东部大部分的区域ET0值都较低(图6a)。夏季ET0值整体上在四季中偏高，空间分布与春季ET0有较大差异。高值主要分布在流域东部地区而低值主要分布在流域的西部地区，且ET0自西向东呈阶梯状逐渐增加(图6b)。秋季ET0值总体低于夏季和春季，高低值的分布情况与夏季较为相似(图6c)。冬季ET0空间分布(图6d)与多年平均ET0的空间分布相似。

3.3 潜在蒸散发量的影响因子

选取了Penman-Monteith模型计算过程中所用到的7个气象因子以及测站的纬度和海拔2个地理因子进行珠江流域潜在蒸散发量影响因子的分析。主成分分析的结果见表1、2，前4个主成分的累计贡献率达到了96.7%，涵盖了9个因子中的绝大部分信息，其中第一主成分的贡献率最大达到58.8%。通过主成分载荷矩阵(表2)可以看到，平均气温(Tave)、平均水汽压(Ea)、平均最低气温(Tmin)和平均最高气温(Tmax)在第一主成分上有较大载荷且为正，海拔(H)和纬度(LAT)在第一主成分上有较大的负载荷。日照时数(SH)和风速(W)在第二主成分上有较大载荷，并且与第二主成分成正相关，相对湿度(RH)在第二主成分上有较大载荷且成负相关。综上，本研究对于潜在蒸散发量的影响因子的分析结如下，按照影响力从大到小依次为平均气温>平均水汽压>平均最低气温>平均最高气温>海拔>纬度>日照时数>相对湿度>风速。

表1 ET0主成分特征值及累计贡献率 %

注：1—9为主成分。

表2 ET0主成分载荷矩阵

对珠江流域近40 a来潜在蒸发量和年平均气温做M-K检验和突变检验，结果见图7。珠江流域近40 a来平均气温总体呈减少趋势(图7a)，其中2005年之后减少趋势显著，通过了0.05显著性检验。珠江流域潜在蒸发量在1980—1990年呈减少趋势(图7b)，1990—1994年呈增加趋势，1994—2006年呈减少趋势，在2006年发生突变并在2006年之后呈现增加的趋势，2012年之后增加趋势明显，通过了0.05的显著性检验。根据检验结果，珠江流域潜在蒸发在1990—1994、2006—2019年存在“蒸发悖论”现象。

4 讨论

根据现有研究，20世纪80年代至20世纪末珠江流域潜在蒸散总体呈减少趋势[7]，1957—1997年呈震荡中减少的趋势，1997年为最低值，1997—2009年缓慢增长[34]，多年平均ET0在空间上呈现由东南向西北递减的规律[35]，与本研究结果相符。李修仓等[26]研究发现在珠江流域的7个子流域中实际蒸散发与潜在蒸散发均满足“互补相关”[36]理论，王兆礼等[37]发现近几十年来整个珠江流域年蒸发皿蒸发量呈显著的减少趋势，本研究发现近几十年来珠江流域潜在蒸发量总体呈现增加趋势，满足实际蒸散发与潜在蒸散发的互补相关关系。有学者得出中国35°N以南ET0的主要影响因子为日照时数的结论[38]，在本研究中，日照时数也对ET0有较大的影响。根据现有研究，在过去50 a全球地表温度是有所升高的[39]，这种变化的后果应该是地表附近空气更干燥，这将导致地表蒸发率增加，然而大量的观测却表明过去50 a全球的蒸发率是有所下降的[40]，这种现象被学者称为“蒸发悖论”，丛振涛等[41]研究发现中国总体上存在“蒸发悖论”。本研究发现珠江流域潜在蒸发量在2006—2019年间存在“蒸发悖论”现象，占总研究时间的二分之一，所以“蒸发悖论”在珠江流域表现得并不突出。但总体上温度对潜在蒸发的变化是起正贡献作用的，因此珠江流域潜在蒸发量下降的原因可能是日照时数的减少和相对湿度的增加造成的。

本研究还存在一些不足之处，首先由于部分流域边界位于国界或者是海岸线，无法在流域外部获取气象数据进行插值，使得流域边缘的区域插值结果可能不够精确。其次，本研究使用的气象数据受到一些非气象因素的影响，如城市化对风速和气温的影响等，造成气象数据的非均一性问题[7]，从而影响研究结果。在潜在蒸散的计算过程当中，对于地表辐射量的计算只考虑了日照时数，而大气透明度和云量对地表辐射的影响没有被纳入研究范围，可能导致潜在蒸散的计算结果不够精确，以上2个要素对辐射的影响难以量化[3]，可作为后续的研究方向。

5 结论

利用Penman-Monteith模型和42个气象站点的数据计算了近40 a来珠江流域的ET0，随后利用Mann-Kendall检验法和反距离权重法分析流域ET0的时间变化规律和空间分布特征，最后利用主成分分析判断ET0影响因素影响力的大小。结果表明：①珠江流域近40 a ET0总体呈上升趋势，平均值为1 145.8 mm，春季、秋季和冬季呈现增加的趋势而夏季呈现减少的趋势，42个站点当中有23个站点的ET0呈现显著增加的趋势，有2个站点的ET0呈现显著减少的趋势；②珠江流域多年平均ET0的空间分布情况主要表现为东西高、中间低和南高北低的特点，高值主要分布在流域东南部的广东沿海地区以及流域西侧的云南部分地区，低值主要分布在流域北侧的贵州南部地区以及处于广东广西交界处的贺州地区，在ET0的季节空间分布上，夏季、秋季和冬季ET0分布较为相似，而春季ET0分布与夏、秋、冬季呈现相反的特点；③对珠江流域ET0的变化起正贡献的因子有平均气温、平均水汽压、日照时数和风速，而海拔、纬度和相对湿度对ET0的变化是负贡献。ET0变化的主导影响因子是温度、平均水汽压和海拔高度。“蒸发悖论”现象在珠江流域表现得并不明显，潜在蒸散的变化受气温影响较大。