福海站蒸发量变化特征及影响因子分析

古米娜·哈木斯别克

（新疆维吾尔自治区阿勒泰水文勘测局，新疆 阿勒泰 836500）

蒸发量是综合反映环境状况的重要气候要素，在水文研究、水利工程设计、气候区划及水资源评价中起着重要的参考作用，通过深入研究蒸发量变化特征及影响因素，对深入了解气候变化规律及对水资源的影响意义重大。根据相关研究成果，当前世界许多地区表现出“蒸发悖论”趋势，即区域气温升高但蒸发量却减小；整个中国存在“蒸发悖论”的地区约占65%，且大多集中在新疆北疆地区，其余地区蒸发量则随着气温的升高而增大。这种现象的存在对生态系统、环境水系，尤其是区域水循环系统势必造成重大影响。

基于此，本文以位于新疆乌伦古河流域的福海水文站为例，根据该测站1970—2020 年的气象观测资料，对蒸发量变化特征及主要影响因素展开研究，探索出蒸发量及主要气象因子变化的趋势特征，以期为测站及所在流域水资源开发利用、评价及规划提供参考依据。

1 测站概况

乌伦古河流域是位于准格尔盆地北部的内陆性河流，发源于都新乌拉山的青格里河是其主要支流，另一支流布尔根河则发源于蒙古国境内。福海水文站位于乌伦古河流域，自1956 年建站以来，主要对降水、蒸发及气温等气象水文要素展开监测，所使用的观测技术及观测仪器也与气象部门所要求的完全一致。福海站原气象观测场设置在流域下游克孜塞水库库区管理范围内，2017 年9 月在流域上游出山口附近新建气象测站，建成后原观测站继续运行。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

所用数据为福海站1970—2020 年逐日小型蒸发皿及E601型蒸发皿蒸发量和气温均值、最高及最低气温、风速、气压、降水、水汽压、日照时数、相对湿度等在内的常规气象观测数据，主要来自中国气象数据网。通过月折算系数将测站蒸发量资料全部折算为E601型蒸发皿蒸发量，福海站年（季）蒸发量根据相应时段逐日蒸发量累计得到。春、夏、秋、冬四季依次为3—5、6—8、9—11和12月—次年2月。

2.2 研究方法

2.2.1 时间序列分析

通过距平和累计距平展开数据时间变化分析。距平反映的是分析数据在不同时期与平均值相比的变动趋势，本文主要采用福海站1970—2020 年各气象因子均值；累计距平则是距平值的累加，反映的是时间序列在不同时期的升降趋势。

Mann-Kendall 趋势检验属于非参数统计检验方法，可在样本不遵从一定分布且存在少数异常值干扰的情况下对类型变量和顺序变量展开趋势分析，并检测时间序列趋势是否超出显著性水平，但无法得到具体数值。为此，本文在应用距平、累计距平分析测站蒸发量变化特征的基础上，采用一元线性回归技术，以回归系数推导气候因子的线性趋势值，将该趋势值放大10 倍后便为相应气象因子10 a 间的变化率[1]，即气候倾向率。

2.2.2 偏相关系数分析

为计算影响福海站蒸发量变化的各气象因子的相关程度，本文假定各气象因子之间为线性关系，这种假定明显与事实不符，且无法体现出气象因子之间的本质联系[2]。为此，本文通过偏相关系数进行测站各气象因子关系的表征。偏相关系数是在假定其余变量既定的情况下2 个变量间的线性相关程度，其取值越大（即越接近1.0），意味着2 个变量之间具有越高的线性相关程度，反之则反是。

2.2.3 因次分析

测站蒸发量同时受到诸多气象因素的影响，在测算蒸发量变化的过程中必须对影响因素的强弱展开评估。本文主要使用因次分析法对福海站蒸发量影响因子展开分析。该方法主要基于因次一致性原则，认为在通过基本物理规律所推导出的物理量方程中，各项因次必然相等。结合彭曼公式及道尔顿经典蒸发公式，蒸发量主要受到日平均温度、气温日较差、日照时数、水汽压、气压、相对湿度、风速等气候因子的影响，其中气温日较差属于气温数据，为避免重复分析，本文忽略气温日较差因子[3]。

结合福海站实际情况及以上分析，可将福海站蒸发量函数表示如下：

式中：E为蒸发量（mm）；W为风速（m/s）；t为气温均值（℃）；Vp为水汽压（Pa）；Sd为日照时数（h）；P为降水量（mm）；f表示函数关系，无实际意义。

各要素量纲按照下式表示：

式中：L为长度量纲；T为时间量纲；M为质量量纲。

本文所考虑的气象个数n=6，以其中的气温、日照时数和风速为基本因次，则基本因次个数m=3，由此可以得出6-3=3个无量纲综合量。按照因次一致性原则，可以得出：

根据式（3）可知，福海站蒸发量与日照时数及风速的4 次方、水汽压1 次方正相关，与气温1 次方负相关，这说明日照时数和风速是影响该测站蒸发的主要因素，气温和水汽压次之。

3 蒸发量变化特征分析

3.1 蒸发量多年及年际变化

通过对福海站多年平均蒸发量年内分配情况的分析发现，测站蒸发量年内分配不均，1—5月呈升高趋势，5 月均值（8.58 mm/d）为年内最高；6—12 月则逐月下降，如图1 所示。由图1 可知，夏季为蒸发旺期，其蒸发量占全年总蒸发量的41%；春季、秋季及冬季蒸发量占比依次为35.9%、19.2%和4.7%。

图1 福海站多年平均蒸发量年内分配情况

福海站年蒸发量特征曲线及突变检验曲线，如图2所示。由图2可知，该测站数十年来年蒸发量整体呈波动升高趋势，年平均蒸发量为1 415.54 mm，升高速率均值为8.44 mm/10 a；年蒸发量历史最小值1 267.41 mm 和历史最大值1 878.29 mm 分别出现在2013 年和2018 年。根据Mann-Kendall 突变检验曲线，年均蒸发量UF线和序列的逆序值UB线在a=0.05的显著性水平下存在交点，这意味着此处蒸发量出现了统计学意义上的突变[4]，突变起始年份为2018年。

图2 福海站年蒸发量特征曲线和突变检验曲线

通过分析此前福海站蒸发量变动趋势可以看出，1970—1976 年，UF线始终小于0，表明该时段蒸发量表现出微弱的下降趋势；1977—1982年，UF线始终大于0，表明该时段蒸发量呈上升趋势，且正距平年份占比达83.3%；1983—1990 年，UF线位于0 值线以下但并未低出a=0.05 显著性水平下限，表明该时期测站蒸发量不显著下降，负距平年份占比87.5%；1991—2000 年，UF线同样位于0 值线以下但超出了a=0.05 的显著性水平下限，表明该时期蒸发量显著变化，结合蒸发量变化曲线及累计距平曲线分析发现，此阶段蒸发量显著上升，正距平年份占比70%；2001—2007年，UF线位于0值线以下且未超出a=0.05显著性水平下限，表明该时期测站蒸发量不显著下降，负距平年份占比71.3%；2008—2020年，UF线位于0值线以上且未超出a=0.05显著性水平上限，表明此时期测站蒸发量不显著下降，负距平年份占比76.7%。

3.2 蒸发量季节变化

根据对福海站四季蒸发量特征曲线和Mann-Kendall 突变检验曲线的分析发现，测站四季蒸发量均表现出突变态势且UF线均超出a=0.05 的显著性水平上下限，表明四季蒸发量变化趋势均存在明显变化的阶段[5]。

测站春季蒸发量以7.54 mm/10 a 的速率下降，UF线和UB线在a=0.05 的显著性水平下存在交点，表明该时期蒸发量出现统计学意义上的突变，突变年始于1981 年，突变前后蒸发量分别为520.89、485.86 mm，整体表现为由1970—1981 年微弱上升到1982—1993年微弱下降、1994—2020年明显下降的变动趋势。

测站夏季蒸发量整体表现为先降后升的变动趋势：1970—1974 年微弱下降，1975—1983 年微弱上升，1984—2005年不显著下降，2006—2020年不显著上升。1990—2000年，UF线位于0值线以下且超出了a=0.05的显著性水平下限。与累计距平线结合分析发现，该时期蒸发量显著升高，2015年为突变年份。

测站秋季蒸发量整体呈升高趋势，2018 年以前仅1986—2000 年存在微弱下降趋势，其余年份均呈升高态势；2018年后则明显上升，其中2011、2014和2017年均为突变发生年。

测站冬季蒸发量于1970—1995 年整体呈微弱升高趋势，此后则显著增大，其中1988、2010和2013年为可能的突变发生年份。

4 影响蒸发量的气象因子分析

4.1 蒸发量与气象因子的相关性

分析测站蒸发量和主要气象因子的相关性，对全部数据实施标准化处理。处理结果表明，福海站水汽压降速为0.14 hPa/10 a，风速降速为0.159（m/s）/10 a，相对湿度降速为0.3%/10 a；平均水汽压和降水量升高速度分别为0.1 hPa/10 a 和11.67 mm/10 a；气温升速为0.3℃/10 a，日照时数则以42.38 h/10 a的速率升高。

福海站不同季节及年蒸发量与各气象因子的偏相关系数，详见表1。根据表1 数据，测站蒸发量与气温、风速、日照时数等正相关，而与降水、相对湿度和水汽压负相关。根据测站四季蒸发量等值线分布情况，气温呈显著上升趋势。在年尺度上，与蒸发量的偏相关系数最大的气象因子是相对湿度，气温次之；在季节尺度上，与春季蒸发量偏相关系数最大的气象因子是湿度，与夏季、秋季和冬季蒸发量偏相关系数最大的气象因子分别是气温、相对湿度、日照时数。

表1 福海站蒸发量与各气象因子的偏相关系数

4.2 气象因子的变动趋势

根据以上分析发现，对福海站蒸发量影响最大的气象因子主要有气温、相对湿度、日照时数、降水，此处就各主要气象因子的变化对福海站蒸发量变动趋势的影响展开分析。为从较长的时间尺度研究主要气象因子变化趋势，仍选择1970—2020年时段，并将该时段划分成1970—1989、1990—2020 年2 个区间，以便与蒸发量时间尺度对应。影响福海站蒸发量变化的各主要气象因子的变动趋势，如图3所示。

图3 气象因子的时间序列变动趋势

由图3（a）可知，前后2 个区间段日照时数存在明显变化，前一段降幅较小且未通过显著性检验；后一段则明显升高，通过置信水平a=0.01 的显著性检验；前后两段的函数关系分别为y=3 458.6-0.82x和y=-6 595.9+4.25x，其中y为蒸发量、x为相应气象因子。由图3（b）可知，年平均风速在前后2 个时段的变动趋势也明显不同，1970—1989 年降幅明显；1990—2020 年则明显上升，通过置信水平a=0.01 的显著性检验；前后两段的函数关系分别为y=24.1-0.011x和y=-25.1+0.013x。由图3（d）可知，年平均气温在2 个时间段内呈明显下降和明显上升趋势，且2 个阶段均通过置信水平a=0.01 的显著性检验；前后两段的函数关系分别为y=156.9-0.073x和y=86.6+0.051x。由图3（c）可知，年平均水汽压变化趋势与其余气象因子完全不同，不存在前后2 个时段的差异，1970—2020 年整个时间尺度内水汽压均表现出微弱上升的变化趋势特征，但是未通过显著性检验；整个时间尺度内蒸发量和相关气象因子的函数关系为y=12.756+0.003 4x，故认为水汽压无明显变化趋势[6]。

根据相似理论和对偏相关系数的分析发现，风速和日照时数是影响福海站蒸发量变化的主要因子，气温与水汽压为次要因子。其中，风速和日照时数的上升趋势对测站蒸发量增大起到正效应，与水汽压微弱升高的趋势叠加后会使蒸发量增大；平均气温的升高对蒸发量增大起到负效应，将削弱测站蒸发量增大趋势。

5 结论

综上所述，乌伦古河流域福海站年和季节蒸发量均呈增大趋势，其中年蒸发量增大趋势通过置信水平a=0.05的显著性检验；季节蒸发量中，春季蒸发量微弱下降，夏季蒸发量微弱上升，秋季和冬季蒸发量则显著上升，但春季和夏季蒸发量变化趋势均未通过显著性检验，故视为无明显变化趋势。日照时数、风速、气温及水汽压是影响福海站蒸发量的主要气象因子，但各因素对蒸发量的影响程度显然不同，其中日照时数和风速为显著正效应、水汽压为微弱正效应、气温为微弱负效应。这一结论与相关研究成果中的“蒸发悖论”较为吻合，也为测站及所在流域水资源管理提供了思路。