气候变化已导致全球的气温、降水和蒸散量发生显著变化^[1]。百年来, 我国均温约升高0.5—0.8℃。由于气温的不稳定上升, 地区间降水的波动性较大^[2], 潜在蒸散量(potential evapotranspiration, ET₀)也随之发生变化, 潜在蒸散量是指在水分充分供给的条件下, 区域下垫面的最大蒸散量, 并且作为地表水循环和全球能量平衡中的一个关键环节, 其时空演变特征是表征水文资源和生态环境对全球变化响应的重要指标^[3]。另外, 潜在蒸散量也是拟定农作物灌溉制度的基本依据, 对于预测分析气候演变对农作物的影响、作物对水分的需求量以及农业干湿状况的分布情况具有十分重要意义^[4]。

近年来, 国内外专家学者在潜在蒸散量演变因子与驱动机制等方面有了不少研究, 其中美国^[5]、泰国^[6]和印度^[7]等国家的研究表明, 由于日照时数和风速的减少, ET₀整体上表现为递减趋势；Mcvicar等^[8]认为在分析ET₀的变化趋势时, 应考虑温度、日照时数、大气湿度和风速等气象因子；Chattopadhyay^[9]和Peterson等^[10]认为美前苏联、美国和印度等地区ET₀降低主要是因为日照时数的减少与北半球空气湿度的增加；而Roderick^[11]等人认为新西兰和澳大利亚ET₀的减少是因为南半球气溶胶浓度与云量的增加。我国许多专家学者在对区域间ET₀变化成因与特征的分析上做了大量工作。相关研究表明, 中国ET₀的空间区域分布特征差异显著：陈莉等^[12]认为东北地区ET₀的特点为东南较多西北较少, 且随着纬度的增加ET₀递减特征显著；刘宪锋等^[2]研究发现西北地区全年及各季影响ET₀变化的主导因素为风速, 但风速在不同季节、不同区域的影响范围有所差异；王琼等^[13]通过对南方长江流域ET₀评估发现, 在季节上除秋季增加趋势比较明显外, 其他各季均表现为不同程度的减小趋势；谢平等^[14]认为西南地区ET₀对气候影响因素的敏感程度从大到小分别为：温度、相对湿度、太阳辐射、风速, 相对湿度为高敏感因子, 但对ET₀的影响低于太阳辐射量和温度。

辽宁省东西和南北的宽度基本一致, 总面积为14.8万km², 位于亚欧大陆东岸, 是我国重要的经济强省。辽宁省的农业发展程度趋于领先地位, 现代农业也逐渐成为了发展规划的重中之重, 但同时也是受农业气象灾害与洪涝灾害影响最严重、灾害发生最频繁的地区之一^[15], 潜在蒸散量异常变化会影响一个地区的水热平衡和气候的干湿状况, 导致水资源短缺、水库和灌溉缺水变化, 从而诱发洪涝或干旱等气象灾害, 严重威胁着作物生长。另外, 从气候方面来说, 辽宁省因常年受副热带高气压带的影响, 形成了典型的温带大陆性季风气候, 蒸散量作为气候响应及水分循环中不可或缺的部分显得尤为重要。鉴于以往研究均局限于气温与降水的变化趋势及特征分析, 鲜有对辽宁省蒸散发时空变化特征与成因及时空特征背景下的驱动机制分析的深入探讨。故此, 在已有研究成果的基础上, 本文分析辽宁省潜在蒸散时空变化特征及变化成因, 以期为水资源管理部门提供参考依据。

1 数据来源与研究方法 1.1 研究区概况与数据来源

辽宁省位于我国东北南部, 濒临黄海、渤海, 与山东半岛隔渤海海峡, 38°43′—43°26′N、118°53′—125°46′E之间。全省有14个地级市, 其中沈阳市为省会, 辽宁省同时也是国家区域中心城市, 地级市下属的市辖区为57个。辽宁省夏季温和多雨、冬季寒冷而少雨, 且日照时数长。研究区内近50年(1966—2015年)平均气温2—10℃, 年均降水量500—1000 mm, 且降雨年际间与年内差异性显著, 致使辽宁省地区旱涝灾害频发, 不仅如此, 由于省内的工业化城市较多, 工业生产需水量巨大, 这样就导致地表供水量增加, 辽宁省缺水现象持续恶化。

本文所用的气象数据来源于辽宁省23个气象站点的气象资料。气象数据来源于国家气象数据平台^[16](http://data.cma.cn/)提供的逐日气象数据集, 包括降雨、平均风速、平均气温、平均相对湿度、日照时数、最高气温、最低气温、平均气压、平均水气压。经过数据的准确性与质量筛查后, 选出数据较完整的23个气象站点(图 1), 对于其中不完整的数据采用该日前后两天的平均值代替。

1.2 研究方法 1.2.1 潜在蒸散

采用FAO推荐的Penman-Monteith方法计算ET₀, 该方法兼顾了作物生理特征及空气动力学参数变化适用于不同地区估算蒸散量, 且精度较高且计算误差小, 是目前广泛认可并应用的公式之一。但此方法不足之处在于其形式复杂, 参数较多, 我国目前能提供如此详细数据的气象站点相对较少且时间序列参差不齐, 研究区域可选取的气象站点具有一定局限性。

(1)

(2)

式中, ET₀为逐日作物蒸散量(mm), 采用Penman-Monteith公式计算；Δ为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率值(kpa/℃)；R_n为作物表面的净辐射量(MJ/m²)；其中, R_so为晴天辐射(MJ m^-2 d^-1)；n为实际日照时数(h), N为最大日照时数(h)；T_max、T_min分别为绝对温标的最高和最低气温(K)；γ是湿度计常数(kPa/℃)；T为日平均气温(K)；u₂为2m高处风速(m/s)；G为土壤热通量(MJ m^-2 d^-1), 日土壤热通量非常小, 往往可以忽略, 计算中按0处理；e_s为空气饱和水汽压(kPa)；e_a为实际水汽压(kpa/℃)。

1.2.2 偏相关检验

偏相关系数(Partial correlation coefficient)是多元回归分析中, 在消除其他因素影响的条件下, 计算的某两个变量之间的相关系数。本文采用SPSS软件辽宁省近50年的23个气象监测站点的潜在蒸散和气象因子年平均值进行偏相关检验。

1.2.3 变化趋势分析

利用最小二乘法建立年平均ET₀与时间的一元线性方程, 用于分析辽宁省近50年(1966—2015年)ET₀线性变化特征。方程的线性拟合斜率k表示年平均ET₀的变化趋势, 即正值表示年平均潜在蒸散呈逐次递增, 负值则代表逐次降低。

1.2.4 数据处理与图像分析方法

反距离权重法(IDW)是基于GIS平台的一种运用最普遍的插值方法, 该方法假定气象站点的气象因子数值不存在潜在的全局趋势, 只用局部因子就能够很好的预估未知值, 相对于传统插值方法精度较高^[17-18]。本文利用反距离权重插值法来实现辽宁省潜在蒸散量的空间变化趋势。

曼-肯德尔法(Mann-Kenddall)是一种非参数统计检验方法。该方法借助Matlab软件的程序编写对序列数据进行计算, 得到UF与UB两条曲线, 并用于检验序列的变化趋势。若UF或UB的值大于0, 则表示序列呈上升趋势, 小于0则表示序列呈下降趋势。当UF与UB两条曲线出现交点时, 且交点在临界值之间则表示该时刻为突变开始时刻^[19]。本文运用曼-肯德尔法对辽宁省潜在蒸散量时间变化趋势进行分析, 得到潜在蒸散在研究时段内的突变点时刻。

2 结果与分析 2.1 年平均潜在蒸散空间分布

根据公式(1)计算得出辽宁省地区近50年各站点平均潜在蒸散量为453—1043 mm, 如图 2所示, 从大的范围来看, 总体上表现为由东向西逐渐增大的趋势, 且中部地区平均潜在蒸散量在东西方向上的变化较大, 东部和西部地区在东西方向上的变化较小。从局部范围上来看, 潜在蒸散量高值区主要分布在辽宁省西北部, 大致为927—1043 mm, 其中高值区朝阳、彰武的潜在蒸散量最大, 分别为1043.58 mm和975.08 mm, 这主要是由于彰武和朝阳临近内蒙古科尔沁草原的沙缘地带, 属季风边缘带, 风沙大、日照强烈且雨水稀少, 因此潜在蒸散量大。潜在蒸散量低值区主要分布在辽宁省东部, 年平均潜在蒸散量大致为453—526 mm, 其中低值区宽甸和清原地区潜在蒸散量最小, 分别为453.10 mm和497.52 mm, 这可能是因为宽甸和清原地区濒临黄、渤二海, 空气相对湿度大, 降水偏多, 因此潜在蒸散量较少。

图 2将潜在蒸散量与地形条件相结合可知, 由于丘陵山地地区海拔较高, 大气透明度较大, 使该地区光照充足、空气稀薄、辐射强烈, 东北部低山区和西部山地丘陵区地势较高的地方气候条件与中部辽河平原区有很大不同, 因此会导致区域内水分盈亏量随海拔发生变化, 潜在蒸散量也随之变少。在辽宁省的丘陵和山地地区随着海拔高度的变化, 日照时数和太阳辐射在区域分布上的影响显著超过了地理纬度因子的影响。而中部为辽河平原区, 除上述的影响因子之外, 该区同时也是玉米集中的种植区域, 是辽宁省主要产粮基地, 在农作物的生长期时, 由于充分的日照以及降水和此时的作物系数都达到最大, 导致辽宁中部地区年平均潜在蒸散量值较大。

2.2 四季平均潜在蒸散空间分布

全省范围内, 夏季各气象监测站点的潜在蒸散量平均值最高, 为244 mm, 其次是春季232 mm和秋季163 mm, 冬季最低为77 mm, 分别占全年的34%、32%、23%和11%(图 3)。夏季的潜在蒸散量最高值出现在朝阳, 为397 mm；冬季的潜在蒸散量最低值出现在清原, 为47 mm。

春季, 辽宁省潜在蒸散量总体上表现为由东向西呈逐渐增加的趋势, 一般变化范围为134—375 mm, 其中, 西北部潜在蒸散量较高, 一般为322—375 mm, 最高值出现在朝阳375 mm, 由于朝阳市独特的地理位置和气候条件, 使其光热资源十分充足, 而降水量稀少, 尤其是在春季, 日均温增减幅度较大, 春旱时段干旱显著, 且该时段内温度偏高, 导致土壤水分蒸发量严重, 大部分地区出现轻度至中度干旱^[20], 因此在农业上要做好春旱的防御工作；东部地区潜在蒸散量较低, 一般为134—172 mm, 最低值出现在宽甸, 为134 mm, 东部地区总体潜在蒸散量变化范围较小。

夏季, 各个站点总体潜在蒸散量比春季略高, 总体表现为由东南向西北逐渐增加的趋势, 并且东部地区在东西方向上的变化较小, 而西北部地区变化较大。其中, 东部潜在蒸散量较低, 变化范围一般为155—175 mm, 最低值出现在宽甸, 为155 mm；西部潜在蒸散量的变化范围一般为231—388 mm, 最高值出现在朝阳, 其次是彰武, 分别为397 mm和388 mm。在夏季, 辽宁西部和北部地区季气候特点为气温偏高, 日照偏少, 大部分地区降水偏少, 降水时空分布极其不均匀, 部分地区伏旱较重, 因此潜在蒸散量较大, 该气象条件对作物生长有利有弊, 应改变农业种植结构, 合理利用水资源^[21]。

秋季, 潜在蒸散量总体呈现由中部地区向四周逐渐递减趋势, 并且北部有向彰武地区延伸的趋势, 最高值出现在沈阳, 为372 mm, 最低值出现在朝阳, 为90 mm。由于辽宁省中部地区在秋冬季节城市热岛效应显著^[22], 特别是沈阳、鞍山和本溪等中部地区的城市群是我国传统的重工业基地, 使得辽宁省中部地区比四周气温高, 因此潜在蒸散量大。

冬季, 各个站点整体和其他季节相比其潜在蒸散量最小, 总体表现为由东北向西南逐渐增加的趋势, 并且整个辽宁省的在东西方向上的变化范围较小, 变化范围一般为47—113 mm, 其中, 最低值出现在清原, 为47 mm, 最高值出现在大连, 为113 mm。冬季辽宁省平均气温具有南高北低、从沿海向内陆逐渐降低的趋势, 因此处于南部地区的大连市相比辽宁其他地区冬季温度偏高, 且受到海洋气候影响相对湿润, 因此潜在蒸散量较大^[23]。

2.3 年际平均潜在蒸散空间分布

1966—2015年辽宁省潜在蒸散量的空间分布如图 4, 总体来看, 辽宁省潜在蒸散量存在明显的地区之间的差别, 空间分布整体呈现自东向西逐渐递增的规律；从年际变化来看, 西北部地区潜在蒸散量大致呈逐年减少趋势变化, 东部地区各年代际的变化不大。

20世纪60—70年代潜在蒸散量的平均值在近50年中最大, 其变化范围一般为471—1117 mm, 年平均为730 mm, 潜在蒸散量高于1000 mm的范围较大, 随后缩小, 直到20世纪70—80年代高值范围又略有扩大, 其变化范围为445—1067 mm, 年平均为714 mm, 但潜在蒸散量仍小于20世纪60—70年代, 与其相比减少了3.8%；辽宁省西北部地区20世纪90年代至21世纪初的变化范围为442—1031 mm, 年平均715 mm, 在2005年之后高于1000 mm的范围又开始缩小, 21世纪初潜在蒸散量年平均值与其他各年代际相比最低。潜在蒸散量与所在纬度地区的降水量、温度、日照和风速等因素有直接关系, 辽宁省地处中高纬, 从潜在蒸散量逐渐减少的趋势可以很好的反映气候变化这一现象, 但是由于不同地区对气候变化的响应存在差异, 因此, 潜在蒸散量的变化程度也各不相同, 这与吴霞等^[4]的研究结果较为一致。

2.4 辽宁省潜在蒸散量时间演变趋势

1966—2015年, 整体上辽宁省年均潜在蒸散量以1.43 mm/a的速率减少, 50年共减少71.5 mm, 相对变化量为25.0%(图 5), 减少趋势分别通过了0.01和0.05的信度检验。王琼、吴霞、尹云鹤等^{[4, 13]}的研究结果也得出近50年的潜在蒸散量呈下降趋势。

整体看来, 近50年辽宁省潜在蒸散量的变化趋势基本呈现增减交替变化, 变化率为1.43 mm/a, 总体呈现显著性下降趋势变化, 变化幅度在589—759 mm之间, 其中最小值为589 mm, 出现在2015年, 最大值出现为759 mm, 出现在1982年, 该年9月份曾出现雨量多、强度大的连续阴雨天气过程, 因此该年潜在蒸散量相对较大。此后, 潜在蒸散量虽呈现增减交替变化, 但整体呈下降趋势, 潜在蒸散量的时间变化主要反映了气象因素对其的影响, 其变化趋势完全是气候自然波动影响的结果。结合图 6, 利用Mann-Kendall方法对辽宁省近50年平均潜在蒸散量进行分析, 由UF曲线可见, 1966—2015年辽宁省潜在蒸散量呈明显的下降趋势, 并且1993—1999年和2007年以后这种趋势大大超过0.05临界线(-1.96), 表明辽宁省潜在蒸散量的下降趋势是十分显著的, 也有文献表明, 中国年平均潜在蒸散量的变化在90年代初期也发生了明显的趋势转折^[24], 与本文所得结论相一致；根据UF和UB曲线交点的位置, 确定辽宁省蒸散量在2003年存在下降趋势突然增大的现象。然而, 对1986—1995年内潜在蒸散量增大的趋势, M-K检验并未检测到突变点。

对近几个年代的潜在蒸散量分别做线性回归(表 1), 发现辽宁省范围内除20世纪80—90年代潜在蒸散量呈上升趋势外, 其余各年代均呈下降趋势。通过气象因子排序及偏相关系数检验得到, 该下降与上升趋势主要受最高气温、最低气温和风速影响较大, 与引言中各位专家研究结果相一致。

2.5 各站点平均蒸散量时间变化趋势

对辽宁省23个气象站点1966—2015年平均潜在蒸散量进行线性变化趋势分析, 利用方程的斜率k表示年平均潜在蒸散量的演变趋势, 其空间分布特征如图 7所示。在辽宁省23个气象站点中, 有21个站点潜在蒸散量呈减少趋势(k≤0), 占研究站点总数的91.3%, 并且k值在-1.84— -0.88之间的站点分布范围最为广泛；其中, k值在-0.88—0.09之间的站点较为广泛, 并且分布特征比较分散；在0.09—1.05范围内的站点数最少, 占研究站点总数的8.7%。

当k值大于0时, 辽宁省潜在蒸散量在时间变化趋势上的呈递增趋势, 小于0时, 呈递减趋势变化, 并且|k|越大, 递增(或递减)率越高。从整体上看(图 7), 除阜新和岫岩外, 整个辽宁省地区k值基本都为负值, 说明辽宁省大部分区域的潜在蒸散量呈减少趋势, 并且k值范围在-3.77—-2.81之间的站点主要分布于辽宁西北地区, 潜在蒸散量呈减少趋势, 其递减率最大, 表明辽西北地区潜在蒸散量下降趋势最为明显；k值在-2.81—-1.84之间的站点比较分散, 主要分布于北部、中部和南部；k值在-1.84—0.88之间的站点相对较集中, 主要分布在北部与东部地区, 此范围内的地区中章党k值为-1.48, 下降趋势在此范围内最为明显, k值最小出现在宽甸, 为-0.927, 递减率最小；辽宁省南部和北部部分地区的k值在-0.88—0.09范围内；在0.09—1.05区间内的研究站点仅为2个, 分别是阜新和岫岩, 潜在蒸散量呈递增趋势变化。同时, 对各站点潜在蒸散量的线性变化趋势进行显著性检验, 空间分布如图 7所示。通过0.1显著性检验的站点共15个, 占研究站点总数的65.2%；并且, 这15站点全部通过了0.05显著性检验；其次, 通过0.01显著性检验的站点有13个, 占研究站点总数的56.5%；未通过检验的站点有8个, 占研究站点总数的34.8%。总得来说, 辽宁省年平均潜在蒸散量大体呈递减趋势变化, 且递减趋势显著。

2.6 潜在蒸散量变化原因分析

对辽宁省1966—2015年各气象站点潜在蒸散量和气象因子年平均值进行偏相关检验分析, 各气象因子的偏相关性系数分布有明显的地区差异, 潜在蒸散量与各气象因子偏相关系数绝对值大小依次为日最高气温(P_Tmax)、日最低气温(P_Tmin)、日照时数(P_n)、平均风速(P_v)和相对湿度(P_RH), 其偏相关系数的辽宁省平均值分别为0.698、0.627、0.473、0.358和-0.246, 这说明辽宁省潜在蒸散量与日最高气温、日最低气温、日照时数、平均风速呈正相关, 与相对湿度呈负相关, 这与韦振锋^[25]研究陕西省潜在蒸散量的研究结果相一致, 潜在蒸散量与前5个因子(日最高气温、日最低气温、日照时数、平均风速和相对湿度)的偏相关系数空间分布见图 8。

在全省范围内, P_Tmax主要由南向北逐渐递增的趋势分布, 除北部零星地区P_Tmax较高外, 其余地区一般低于0.8；其中, 辽南沿海地区P_Tmax较低, 变化幅度在0.54—0.59之间, 说明辽宁沿海地区的潜在蒸散量受日最高气温的变化与内陆地区相比影响较小, 并且最高气温对潜在蒸散量的影响在不同站点差异是较大的。

第二因素为日最低气温的偏相关性系数大致呈现由东南向西北逐渐递减的态势分布, 变化幅度一般为0.45—0.76, 其中北部与西北部地区P_Tmin值相对较高, 一般大于0.74；辽东南地区的丹东、庄河和大连P_Tmin相对较低, P_Tmin分别为0.45、0.46和0.47。

全省范围内, P_n的空间分布特征与P_Tmax和P_Tmin相反, 主要呈现由东南向西北逐渐递减的态势分布, 并且各站点之间P_n值总体差距不大, 除辽南有零星地区P_n较高以外, 其余地区P_n的变化幅度范围在0.37—0.47, 其中大连地区最高, 为058, 桓仁最小, 为0.37；辽南地区的潜在蒸散量受日照时数影响大, 不仅因为与其他地区相比纬度较低, 当地风速、温度和气溶胶浓度也会间接改变日照时数的增减来影响潜在蒸散量^[26]。

P_v的空间分布规律与前三个因子有所区别, 除辽西北和辽东南零星地区的P_v低于0.3以外, 其余地区变化范围基本在0.31—0.48之间, 大连最低, 为0.21, 最高的是桓仁, 为0.48。

P_RH的空间分布规律与P_RH相似, 不同的是P_RH在辽宁北部地区向中部延伸出一片狭长的低值区, P_RH整体为负值, 说明与潜在蒸散量呈负相关, 其中最大值出现在阜新, 为-0.03, 最小值出现在大连, 为0.42。

综上分析来看, 潜在蒸散量的变化虽然与日最高、最低气温相关性最大, 但是不能视为蒸发量是单纯随着温度升降来变化的, 而是由多个气象因子综合作用的结果。其中, 风速作为动力因子, 其值的大小是蒸发过程中水汽输送的主要条件。近30年来年东北三省年平均地面风速呈逐渐递减, 平均每10年减小0.23 m/s^[27]。辽宁省的地面风速下降导致气流交换速度变慢, 蒸发面的水汽不易被带到大气中, 最终导致潜在蒸散量减小, 也是“蒸发悖论”的主要原因。太阳辐射作为热力因子是潜在蒸散量的能量来源, 本文选择日照时数作为辐射的代表量, 辽宁省日照时数的减少, 导致潜在蒸散量下降, 这是由于日照时数减小使得蒸发面接受的辐射能量减少, 水分子动能减弱, 水汽的扩散能力也就相应减弱, 蒸发量下降, 从而出现“蒸发悖论”现象, 这与Michael等^[28]的研究结果相近。相对湿度是指某一地区的湿润或干燥程度, 在气候变暖背景下, 随着降水减少和气温升高, 中国东北地区呈现暖干化趋势^[29], 从本文的研究成果来看, 相对湿度与潜在蒸散量呈负相关, 说明辽宁省暖旱化趋势使得大气变干, 促进潜在蒸散量的增大, 但是由于前四个主要因子与潜在蒸散量呈正相关, 因此抵消了相对湿度对潜在蒸散量负面影响, 使其总体呈显著性下降趋势变化。

该研究结果与第一节中谢平等^[14]的结果大体趋于一致, 并且与Thomas^[30]的研究结果相符, 他认为中国东北地区潜在蒸散量变化的主导因子为最高温度, 而本文研究认为导致辽宁省潜在蒸散量变化的主要气象因子为日最高气温。

分析辽宁省1966—2015年前三个主要气象因子(日最高气温、日最低气温和日照时数)的时间变化趋势(图 9), 可知3个主要因子在近50年呈增减交替变化, 日最高气温、日最低气温和日照时数距平百分率年平均值分别为0.15%、2.10%和0.12%, 说明近50年日最低气温与同期平均状态的偏离程度较大。日最低气温在20世纪60年代末到80世纪变化幅度大且变化相对频繁, 20世纪90年代以后变化基本稳定, 而日最高气温和日照时数的变化幅度基本相似, 3个因子整体看来在近50年是呈减少趋势变化。前面分析可知, 日最高气温、日最低气温和日照时数与潜在蒸散量呈正相关关系, 因此日最高气温、日最低气温和日照时数的减少趋势共同导致过去50年辽宁省潜在蒸散量整体上表现出减少的趋势；而日最高气温与日最低气温在20世纪80年代中的明显减小趋势可能是引起辽宁省年平均潜在蒸散量在80年代存在下降速率突然增大现象的主要原因。

3 结论

(1) 1966—2015年, 辽宁省23个站点潜在蒸散量的平均值在453—1043 mm之间, 表现出由东向西逐渐增大的趋势, 且中部地区平均潜在蒸散量在东西方向上的变化较大, 东部和西部地区在东西方向上的变化较小, 不同地区的潜在蒸散量有所差异。

(2) 全省范围内夏季潜在蒸散量最高、春季和秋季次之、冬季最低；各季节潜在蒸散量在空间分布上有所差异, 春季和夏季在空间呈现东向西呈逐渐增加的趋势, 秋季则表现为由中部地区向四周逐渐递减, 冬季表现为由东北向西南逐渐增加的趋势。近几个年代际, 平均潜在蒸散量西北部地区潜在蒸散量大致呈逐年减少趋势变化, 东部地区各年代际的变化不大, 空间分布整体呈现自东向西逐渐递增的规律。

(3) 从时间上来看, 1966—2015年, 辽宁省潜在蒸散量变化趋势基本呈现增减交替变化, 总体呈现显著性下降趋势, Mann-Kendall方法的检验结果显示中国年平均ET₀的下降趋势在1993—1999年和2007年以后存在下降速率突然增大的现象。然而, 对1986—1995年内潜在蒸散量增大的趋势, M-K检验并未检测到突变点。

(4) 辽宁省潜在蒸散量的变化主要与日最高气温、日最低气温、日照时数和平均风速呈正相关, 和相对湿度呈负相关；并且, 日最高气温、日最低气温和日照时数的减少趋势共同导致过去50年辽宁省潜在蒸散量整体上表现出减少的趋势。

基于气象数据和Penman-Monteith(P-M)方法探究了辽宁省潜在蒸散量时空演变与成因分析, 结果表明, 辽宁省存在“蒸发悖论”现象, 随着进一步分析其“悖论”原因及规律, 有助于揭示本地区潜在蒸散量的变化趋势, 从而对本地区地气系统之间水分循环的变化产生更加深刻的理解, 为气候变化下本地区水资源规划和管理提供科学依据。但是, 本研究仅仅探究了潜在蒸散量的时空演变, 气候变化下的潜在蒸散量不仅仅体现在水资源的变化, 更需要明细辽宁省水热演变的机理与各影响要素的胁迫机制。在潜在蒸散量成因分析上, 今后应结合下垫面要素等开展潜在蒸散量的机理研究。