参考作物蒸散量 (reference crop evapotranspiration, ET₀) 作为水文循环过程的重要参数, 能够为评价气候干旱程度、估算作物需水量、生产潜力以及水资源供需平衡等提供依据^[1-2], 是农业生产中实现合理调配水土资源及缓解水资源亏缺的重要参考值。气候模式和大气环流模式的数值试验表明, 气候因素的变动将直接影响ET₀的变化^[3-5]。在气候变化背景下, 气温、相对湿度、太阳辐射等气象因子的波动都将导致ET₀不同程度的变化。因此, 分析ET₀的变化特征及其变化成因, 有助于深入理解区域水循环对气候变化的响应机制。

关于ET₀的研究在全球范围内已广泛开展, 北半球太阳辐射减少, 南半球云量、气溶胶浓度增加均被认为是全球ET₀减少的主要原因^[6-8]。同时, 不同地区ET₀变化对气象因子的响应程度有所差异, 湿润半湿润地区ET₀变化与太阳辐射关系密切, 而风速、温度和相对湿度对干旱半干旱地区ET₀变化作用更为显著^[9-11]。过去数十年中国ET₀总体呈下降趋势^[12-14], 但东北地区、松嫩平原西部和黄河上游ET₀又呈微弱上升趋势^[15-17], 西北地区ET₀研究结果差异较大, 乌鲁木齐河流域及黄土高原以西地区ET₀呈现下降趋势, 但是西辽河流域及黄土高原以东ET₀呈现上升趋势^[18-20]。由于ET₀的变化受到气象要素、地形、植被、研究区域和时段等多因素共同影响, 所以局地的ET₀变化可能不同, 不同研究结果存在偏差。现有研究表明, ET₀的变化特征及其主导因子具有明显的区域性差异。基于1957—2012年全国气象资料分析得出气温是影响中国ET₀的主要因子^[21], 而西北地区, 华北平原和川中丘陵ET₀变化的主要归因于风速和日照时数^[22-24]。

毛乌素沙地是中国四大沙地之一, 位于中国西北部, 行政区地跨内蒙古自治区、陕西省和宁夏回族自治区, 降水波动性大, 旱季年份居多, 水资源短缺是限制毛乌素沙地生态环境恢复和农业生产潜力的重要因素^[25-26]。随着全球气候变化程度加剧, 毛乌素沙地气候呈现暖干化趋势, ET₀也随之发生变化^[27-28], 但该地区ET₀变化的主导因子尚不明确。本文基于毛乌素沙地典型气象站点1955—2014年气象资料, 利用Penman-Monteith公式计算毛乌素沙地ET₀, 通过Mann-Kendall趋势检验法和ArcGis的协同克里格插值法, 探究毛乌素沙地近60年ET₀时空变化特征, 并且利用敏感性分析法定量分析各气象因子对ET₀的影响作用。研究结果有助于深入理解本区域内气候变化对水循环的影响, 同时为该区农业生产中水土资源的合理配置提供指导。

1 研究区概况

毛乌素沙地位于中国西北部干旱半干旱地区, 地理位置介于37°30— 39°20′N和107°20′— 111°30′E之间, 包括内蒙古自治区鄂尔多斯南部, 陕西省榆林地区北部, 以及宁夏回族自治区盐池县东北部, 沙地面积约4万km²。本区域是鄂尔多斯高原向陕北高原过渡地带, 地势呈现由西北向东南倾斜, 属于温带季风区, 年平均气温为6.10— 8.15 ℃, 降水量呈波动性变化。区域内自然环境恶劣, 生态和人口的双重压力严重影响当地农业生产和社会经济发展。

2 研究方法 2.1 数据来源

本文选取毛乌素沙地内部和周边8个气象台站气象资料, 其中, 内蒙古自治区3个 (鄂尔多斯市、鄂托克旗和伊金霍洛旗), 陕西省4个 (定边县、横山县、榆林市和靖边县), 宁夏回族回族自治区1个 (盐池县), 靖边县站气象资料由于年代序列较短, 仅用于分析毛乌素沙地参考作物蒸散量空间分布特征。气象资料来源于国家气象信息中心 (http://www.escience.gov.cn/), 为1955—2014年逐日气象变量, 包括最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、平均风速和日照时数。采用气象学标准进行季节划分, 即春季为3—5月, 夏季为6—8月, 秋季为9—11月, 冬季为12—次年2月。

2.2 Penman-Monteith公式计算

本文中参考作物蒸散量 (ET₀, 也称潜在蒸散量) 计算采用世界粮农组织 (FAO) 推荐并修订的Penman-Monteith公式。表达式为：

(1)

式中，ET₀为参考作物蒸散量 (mm/d)；R_n为参考作物冠层表面净辐射量 (MJ (m^-2 d^-1)；G为土壤热通量 (MJ m^-2 d^-1)；T为平均气温 (℃)；e_s为饱和水汽压 (kPa)；e_a为实际水汽压 (kPa)；Δ为水汽压对温度的斜率 (kPa/ ℃)；γ为干湿球常数 (kPa/℃)；U₂为距地面2m高处风速 (m/s)。

Penman-Monteith公式中辐射项采用经辐射校正的FAO56-PM模型计算^[29], 表达式为：

(2)

式中, σ为波尔兹曼常数[4.903×10^-9MJ/(K⁴ m² d)]；R_sa为晴天辐射 (MJ m^-2 d^-1)；n为实际日照时数 (h), N为可照时数 (h), α为地表反射度, 取值0.23。

2.3 气象因子敏感性分析

参考作物蒸散量对气象因子的敏感系数计算^[30], 即通过计算ET₀对各气象因子变量的偏导数, 将气象因子对ET₀的变化无量纲化, 定量表达ET₀对单个气象因子的敏感性。表达式为：

(3)

式中, S_vi为ET₀对气象因子变量的敏感系数, 无量纲；vi为第i个气象因子变量, 本文包括平均风速、平均气温、平均相对湿度和日照时数。S_vi的正负反映ET₀变化与气象因子变化的一致性, S_vi为正值表明ET₀随该气象因子的增加而增加；S_vi绝对值大小反映ET₀的变化对相应气象因子变化的敏感程度, 绝对值大表明ET₀对该气象因子变化的敏感性大。

气象因子对ET₀变化的贡献量计算^[31], 即将单个气象因子的敏感系数与该因子的多年相对变化率相乘, 贡献量最大的气象因子为引起ET₀变化的主导因子。表达式为：

(4)

(5)

式中, Con_vi为气象因子vi对ET₀变化的贡献量；RC_vi为vi的多年相对变化率；av为60年vi的平均值；Trend为逐年变化率, 由趋势分析法计算获得。

2.4 插值方法

本研究采用ArcGIS软件中协同克里格插值方法 (Co-Kriging Interpolation), 地理数据选用空间分辨率为90 m×90 m的毛乌素沙地数字高程模型 (SRTM3 DEM) 数据, 将其作为地形因子参数 (协变量) 对研究区ET₀及其对气象因子的敏感系数进行空间插值。插值计算中协变异函数表达式为：

(6)

式中, γ_ij(h) 为协变异函数；N′(h) 为分离距离h的Z_i(x) 和Z_j(x)的样本对数；

协同克里格法的插值表达式为：

(7)

式中, z^*(x₀) 为x₀处预测变量的估算值；z₁(x_i) 为预测变量的测量值；z₂(x_j) 为协变量的测量值；λ_1i, λ_2j为分别为z₁和z₂的权重；m, q为分别为预测变量和协变量测量点数量。对空间插值结果的精度和误差采用t检验方法进行统计分析, P值大于0.05, 未达到显著差异水平, 表明插值估算结果与实测值不存在显著差异, 协同克里格插值结果可信。

2.5 数据分析

本文利用Matlab (R2012b) 统计软件, 应用Mann-Kendall趋势检验法对ET₀和气象因子变化趋势进行显著性检验；应用敏感性分析方法量化分析主要气象因子 (平均风速、平均气温、相对湿度和日照时数) 对ET₀变化的影响程度及其贡献量；应用协同克里格插值方法对研究区ET₀及其对气象因子的敏感系数进行空间插值, 分析ET₀及其对气象因子的敏感系数空间分布特征。

3 结果与分析 3.1 毛乌素沙地参考作物蒸散量及气象因子时间变化趋势 3.1.1 年值变化趋势

由表 1可知, 毛乌素沙地ET₀多年均值为1048.81mm, ET₀最大值在定边站 (1242.35mm, 2006年), 最小值在横山站 (851.64mm, 1959年), 逐年变化率为0.54 mm。Mann-Kendall趋势检验结果表明, 毛乌素沙地ET₀呈缓慢上升趋势, 其中, 定边和鄂尔多斯站ET₀上升趋势达到显著性水平；而鄂托克旗和伊金霍洛旗站多年ET₀呈现显著下降趋势。

图 1为近60年毛乌素沙地年ET₀及主要气象因子的变化趋势。距平曲线显示多年ET₀呈波动变化过程, ET₀在1955—1968年呈现下降趋势, 1969—1975年稍有上升, 1976—1996年呈现下降趋势, 1997—2006年逐渐上升, 2007年以后又呈现下降趋势。近60年内毛乌素沙地ET₀的波动范围在906.82—1142.37mm之间, 多年相对变化率为3.11%, 随时间呈现不显著增加趋势。相对湿度呈现不显著变化, 多年平均值为50.91%, 多年相对变化率较小, 为-0.71%。风速和日照时数随时间整体呈现显著降低趋势, 多年平均值分别为2.72m/s和7.94h, 距平曲线显示1983年以后风速和日照时数年均值明显低于两者多年平均值, 多年相对变化率分别为—17.62%和—6.05%。气温随时间呈现显著上升趋势, 多年平均值为7.75℃, 多年相对变化率为25.55%。

3.1.2 季节变化趋势

毛乌素沙地ET₀及主要气象因子具有明显的季节动态变化特征 (表 2)。ET₀夏季最高, 多年平均值为5.23 mm/d, 冬季最低, 为0.70 mm/d。春、冬两季多年平均ET₀呈现显著上升趋势, 逐年变化率分别为0.0036 mm/d和0.0019 mm/d, 而夏、秋两季多年平均ET₀变化不显著。风速春季最高, 为3.34m/s, 冬季最低为2.47m/s。相对湿度秋季最高为57.08%, 春季最低为39.81%。气温和日照时数季节变化同ET₀一致。Mann-Kendall趋势检验结果表明, 四季风速均呈现显著下降趋势, 气温呈现显著上升趋势。春、冬两季相对湿度呈现显著下降趋势。夏、秋、冬三季日照时数显著下降。

3.2 毛乌素沙地参考作物蒸散量的空间分布

从图 2可以看出近60年毛乌素沙地平均ET₀空间分布基本呈现自西向东递减, 地区性差异明显, 西部高蒸散量区 (鄂托克旗、盐池县和定边县)ET₀变化范围为1058.53—1103.85 mm, 东部低蒸散量区 (鄂尔多斯市、伊金霍洛旗、榆林市、横山县和靖边县) 变化范围为1014.05—1043.44 mm。不同季节ET₀的空间分布与年ET₀空间分布基本一致, 呈现西部较高, 东部较低。

3.3 参考作物蒸散量与气象因子的敏感性分析 3.3.1 参考作物蒸散量对气象因子的敏感系数

由表 3可知, ET₀年变化对风速、气温和日照时数的敏感系数为正值, 这说明其他气象因子不变的条件下, ET₀将随着以上气象因子的升高而增加, 而ET₀对相对湿度的敏感系数为负值, 表明相对湿度的升高将抑制ET₀增加。通过比较敏感系数绝对值可知, ET₀变化对各气象因子的敏感程度依次为风速>日照时数>气温>相对湿度。

不同季节ET₀变化对气象因子的敏感性与全年有所差异。春、秋两季ET₀变化对日照时数最为敏感, 其次为相对湿度。夏、冬两季ET₀变化对相对湿度最为敏感, 其次为平均风速。

毛乌素沙地ET₀对气象因子的敏感性存在区域差异。如图 3所示, 整个区域内, ET₀对风速、气温和日照时数的敏感系数均为正值, 而对相对湿度的敏感系数为负值。空间分布上, 风速和气温敏感系数的低值区分布在毛乌素沙地的西北部地区, 同时该地区也是相对湿度和日照时数敏感系数的高值区, 这说明该地区ET₀的变化对风速、气温和相对湿度敏感程度小, 而对日照时数的敏感程度大。风速敏感系数的高值区和相对湿度的低值区同时分布于毛乌素南部地区。气温敏感系数高值区位于毛乌素沙地的东南部地区, 日照时数敏感系数的低值区分布于毛乌素沙地的西南部。

3.3.2 参考作物蒸散量变化的主导因子

自然条件下, 气象因子对ET₀的影响是相互联系又相互制约的共同决定结果, 气象因子对ET₀变化的贡献量能够定量化分析单个气象因子对ET₀的影响, ET₀变化的主导因子即贡献量最大的气象因子。气温对ET₀年变化的贡献量最大, 为17.37%, 是毛乌素沙地ET₀变化的主导因子, 其次为风速 (-12.15%)、日照时数 (-5.11%) 和相对湿度 (0.44%), 由此得出, 近60年气温的显著升高引起ET₀的增加, 而风速和日照时数的显著下降导致ET₀减少。

由于不同季节的气候特征不同, ET₀变化的主导因子随季节的变化发生改变。夏季风速对ET₀的贡献量最大, 为-8.34%；春、秋、冬三季气温对ET₀的贡献量最大, 分别为5.77%、10.15%和27.70%。由此可知, 春、冬两季ET₀的显著增加归因于气温的显著上升；而夏、秋两季ET₀变化不显著, 是由于风速和日照时数的显著下降, 其对ET₀变化的负贡献量与气温上升的正贡献量相抵消。

空间分布上, ET₀变化的主导因子存在区域差异, 不同区域内气温和风速对ET₀变化的贡献量均较大, 其次是日照时数, 而相对湿度的贡献量最小。气温作为主导因子影响ET₀变化的主要区域集中在毛乌素沙地东部的鄂尔多斯市、榆林市和横山县, 以及西北部地区的鄂托克旗, 风速作为主导因子影响ET₀变化的主要区域集中在毛乌素沙地西南部的定边县和盐池县, 以及东南部的伊金霍洛旗。由于气象因子的多年相对变化率与敏感系数共同决定贡献量的大小, 所以影响ET₀变化主导因子的空间分布与敏感系数分布有所差异。

4 讨论

由于研究区域及时间段不同, 西北地区ET₀变化对气象因子的响应程度存在区域差异。已有研究表明, 内蒙古额济纳绿洲ET₀变化对太阳辐射敏感程度最高^[32], 黄土高原地区ET₀变化与气温和日照时数极显著相关^[33], 而石羊河流域ET₀变化与相对湿度相关性最好^[34]。本文基于最新年代气象数据计算敏感系数得出, 毛乌素沙地ET₀变化对相对湿度敏感程度最高。虽然敏感系数可以反映ET₀对气象因子变化的敏感程度, 但是不能衡量单个气象因子对ET₀变化的实际贡献水平, 即定量的评价各气象因子对ET₀的影响大小。本文通过计算气象因子对ET₀年变化的贡献量, 得到气温和相对湿度对毛乌素沙地ET₀变化具有正贡献作用, 风速和日照时数对ET₀变化具有负贡献作用；气温是ET₀变化的主导因子, 其次是风速, 这与曹雯等^[35]基于1961—2009年气象资料分析西北干旱半干旱区结果一致。1955—2014年毛乌素沙地风速和日照时数呈现的降低趋势抑制了ET₀增加, 但是对ET₀变化贡献量较高的气温呈现显著上升趋势, 气温对ET₀增加的促进作用略大于风速和日照时数的抑制作用, 相对湿度的相对变化率较小导致其对ET₀增加的贡献率不大, 因此, 毛乌素沙地ET₀整体呈现不显著上升趋势。

空间上, 由于气象因子对ET₀变化的贡献量及气候特征存在区域差异, 毛乌素沙地ET₀空间分布不均匀, 总体呈现自西向东递减趋势, 加之毛乌素沙地地形由西北向东南部倾斜, 这将加重毛乌素沙地西北部地区的水资源短缺压力和干旱程度。

由于毛乌素沙地区域内气象站点有限, 本文基于可获取的典型气象站点数据代表该区域气象特征, 将气象因子作为主导因子分析ET₀的时空变化特征, 但在干旱半干旱地区, 由风速、气温和相对湿度变异引起的平流、大气环流年际变化、下垫面的均一性以及人类活动均影响ET₀的变化, 可是这些因素尚不能定量化计算分析, 因此, 本文研究结果存在一定程度的局限性。参考作物蒸散量作为实际蒸散量的理论上限, 是衡量实际蒸散量的重要参考, 由于干旱半干旱地区受到严重水分限制, 开展该地区实际蒸散量和参考作物蒸散量的对比分析, 能够进一步深入和完善干旱半干旱地区的水循环研究。

5 结论

(1) 近60年毛乌素沙地ET₀整体呈现缓慢上升趋势, 多年平均值为1048.81mm；ET₀年内变化夏季最高, 多年平均值为5.23 mm/d, 冬季最低, 为0.70 mm/d。毛乌素沙地ET₀空间分布整体呈现自西向东递减趋势。

(2) 各气象因子对ET₀的敏感性分析中, ET₀对风速、气温和日照时数为正敏感, 对相对湿度为负敏感。ET₀变化对各气象因子的敏感程度依次为风速>日照时数>气温>相对湿度。春、秋两季ET₀变化对日照时数敏感程度最高, 夏、冬两季ET₀变化对相对湿度敏感程度最高。空间分布上, 毛乌素沙地东南部地区为气温敏感系数高值区, 西北部地区为相对湿度和日照时数敏感系数高值区, 南部为风速敏感系数高值区。

(3) 气温是影响毛乌素沙地ET₀年变化的主导因子, 其次是风速、日照时数和相对湿度。近60年气温的显著升高引起ET₀的增加, 而风速和日照时数的显著下降导致ET₀减少。夏季ET₀变化的主导因子是风速；春、秋、冬三季主导因子是气温。空间分布上, 毛乌素沙地西南部地区ET₀变化的主导因子为风速, 东部地区主导因子为气温。影响ET₀变化主导因子的空间分布与敏感系数分布有所差异。