全 文 ：第 34 卷第 19 期
2014年 10月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.19
Oct.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金(41171090)
收稿日期:2013鄄12鄄02; 摇 摇 修订日期:2014鄄07鄄14
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: yanjp@ snnu.edu.cn
DOI: 10.5846 / stxb201312022869
王鹏涛,延军平,蒋冲,刘宪锋.华北平原参考作物蒸散量时空变化及其影响因素分析.生态学报,2014,34(19):5589鄄5599.
Wang P T, Yan J P, Jiang C, Liu X F.Spatial and temporal variations of reference crop evapotranspiration and its influencing factors in the North China
Plain.Acta Ecologica Sinica,2014,34(19):5589鄄5599.
华北平原参考作物蒸散量时空变化及其影响因素分析
王鹏涛1,延军平1,*,蒋摇 冲2,3,刘宪锋4
(1. 陕西师范大学旅游与环境学院, 西安摇 710019;
2.北京师范大学全球变化与地球科学研究院地表过程与资源生态国家重点实验室,北京摇 100875;
3. 西北农林科技大学资源环境学院,杨凌摇 712100;4. 北京师范大学资源学院, 北京摇 100875)
摘要:根据华北平原 56个气象站 1960—2012年逐日气象数据和 Penman鄄Monteith模型计算了各站及区域整体参考作物蒸散量
(ET0),利用样条插值法、气候倾向率、累积距平、敏感性系数等方法对华北平原 ET0的时空变化及其影响因素进行了分析。 结
果表明:(1)华北平原多年平均 ET0为 1071.37mm,空间上呈现高低值相间分布格局,高值中心分布在冀北、鲁中、豫西,而低值
中心分布在冀东、鲁南、豫东及豫南等地;(2)近 53年 ET0呈减少趋势(-12.8mm / 10a),山东半岛北部及冀北等地有缓慢增加趋
势,其余地区以减少为主;(3)ET0对气温、平均风速、日照时数为正敏感,而对相对湿度为负敏感。 平均气温与日照时数敏感系
数呈现下降趋势,相对湿度与风速敏感系数表现出上升趋势。 ET0对气温和风速敏感度高的区域同时对日照时数和相对湿度
敏感度较低;(4)归因分析表明,华北平原 ET0的主导因子是日照时数,平均风速次之,相对湿度、最高温度、最低温度对 ET0变
化影响较小,日照时数主导区域包括冀北、坝上地区、冀中、豫西、豫南、鲁中及鲁西北,平均风速的主导区域为冀南、河南黄河以
北、豫中、鲁西北,温度主导区域零星分布于冀北、豫西、山东半岛等地,相对湿度的主导区域主要分布在鲁南、山东半岛。
关键词:华北平原;参考作物蒸散量;Penman鄄Monteith公式;敏感系数
Spatial and temporal variations of reference crop evapotranspiration and its
influencing factors in the North China Plain
WANG Pengtao1, YAN Junping1,*, JIANG Chong2,3, LIU Xianfeng4
1 College of Tourism and Environment,Shaanxi Normal University,Shaanxi 710019,China
2 State Key Laboratory of Earth Surface Proccesses and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
3 College of Resources and Environment, Northwest Agriculture and Forestry University, Yangling 712100, China
4 College of Resource Science & Technology, Beijing 100875, China
Abstract: Potential evapotranspiration is the theoretical upper limit value of actual evapotranspiration, which constitutes the
important parameters for the research of regional thermal balance, water budget, water resources assessment and crop water
requirements. Study on regional response of potential evapotranspiration to global climatic changes in China has significance
in global hydrological cycling, energy balance and eco鄄environmental evolution research. Reference crop evapotranspiration
(ET0) as a common parameter is largely an evolution of definition of potential evapotranspiration and with the method of
Penman鄄Monteith Model recommended by Food and Agriculture Organization for computing crop water requirements in
1998, reference crop evapotranspiration could be estimated quickly and accurately. Based on the daily observation data of
the 56 meteorological stations in the North China Plain from 1960 to 2012, reference crop evapotranspiration were
calculated, then the spatial鄄temporal variation patterns of reference crop evapotranspiration over North China Plain was
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analyzed with the methods of linear regression, spline interpolation and accumulative anomaly method. In the meantime, the
dominant factors of the ET0忆 s variations in North China Plain were quantitatively analyzed by calculating sensitivity
coefficients of reference crop evapotranspiration to climate elements and the relative change of the climate elements. The
result showed that: (1) Annual reference crop evapotranspiration of north China plain was 1071.37mm and the spatial
distribution pattern was high center alternating with low center. The high value reference crop evapotranspiration areas
mainly distributed in the northern Hebei, central part of Shandong mountainous region and western regions of Henan, while
the low value centers distributed in the eastern regions of Hebei, southern Shandong, eastern and southern regions of Henan
province. (2)The reference crop evapotranspiration has decreased obviously in North China Plain during the last 53 years by
the rate of 12. 8mm / 10a, and its decadal variation showed that the decade anomaly consistently decreased. From the
perspective of the regional distribution of ET0 change, the ET0 of the northern Shandong Peninsular and the northern regions
of Hebei province showed a slowly increasing trend, while the ET0 of the rest areas decreased. ( 3) The sensitivity
coefficients of reference crop evapotranspiration to the daily temperature (SAT), sunshine hours (SSH), wind speed (SWS)
were positive values, while the sensitivities coefficients of reference crop evapotranspiration increased slowly, while SRH and
SWS decreased. There was a corresponding relationship for the sensitivity coefficients of reference crop evapotranspiration,
which meand areas of high sensitivity to temperature and wind speed had relative low sensitivity to sunshine hour and the
relative humidity. (4)The dominant factors of ET0 in North China Plain were as follows:sunshine hours and wind speed
were the dominant factors caused change of ET0 in North China Plain, while relative humidity, daily maximum temperature
and minimum temperature contributed less to the change of ET0 . Sunshine hours was the determining factor in the change of
ET0 in many regions of the northern and the central regions of Hebei province, Bashang District of Hebei Province, the
southern and western region of Henan province and the central regions of Shandong province.The regions affected by wind
speed expanded across the Southern region of Hebei province, southern Henan Province and the north of the Yellow River in
Henan Province, the central regions of Henan province, northwestern regions of Shandong province. The meteorological
stations affected by temperature scattered in the west of northern Henan Province, western region of Henan province and
Shandong peninsula, while relative humidity only had significant influence on the ET0 of the southern regions of Shandong
province and Shandong peninsula.
Key Words: North China Plain; reference crop evapotranspiration; Penman鄄Monteith; sensitivity analysis
摇 摇 全球变暖已成为不争的事实,第四次 IPCC 报告
指出 1906—2005 年全球平均升温幅度为 ( 0. 74 依
0郾 18)益,这一数值大于第三次评估报告给出的
1901—2000年全球平均升温幅度(0.6依0.2)益 [1],全
球变暖背景下的区域气候系统的响应研究已成为热
点问题[2鄄5]。 潜在蒸散量是实际蒸散的理论上限,是
区域水热平衡的重要指标,也是水资源规划中的必
要参量。 全球变暖促使地表蒸散速率的加快,从而
加快水循环,并最终导致水资源的再分配,因此在气
候变暖背景下研究潜在蒸散量的时空变化及其影响
因素就显得尤为重要[6鄄8]。 近年来全球潜在蒸散量
普遍减少,这一现象受到国内外学者的广泛关
注[6鄄14]。 Jensen等[15]考虑到作物作物特性对估算潜
在蒸散量影响,在潜在蒸散量的基础上提出参考作
物蒸散量的概念。 1977年世界粮农组织(FAO)对参
考作物进行了进一步的规定,明确定义了参考作物
蒸散量 (ET0 )的概念[16]。 1998 年 FAO 提出修订
Penman鄄Monteith公式[17],用以计算参考作物蒸散
量。 国内学者利用该公式对中国全境[6鄄9],中国北
方[10],海河流域[11]、西北五省[18]、江河源区[19]、秦
岭南北[20]、黄土高原[21]、渭河流域[22]、黑河流
域[23]、长江流域[24]等地 ET0的变化趋势进行了深入
研究,发现我国 ET0存在普遍下降趋势,受 ET0影响
的有关研究包括气候干湿状况[25],水分盈亏[26]及
“蒸发悖论冶现象[27鄄28]也在进行。 需要指出的是,
“蒸发悖论冶这一现象的成因仍存在较大争议,还有
较大的不确定性[6,27鄄28]。 因此在气候变暖背景下,研
究 ET0的区域差异与时空变化,分析气象要素对其影
响以及归因显得尤为重要[6]。
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华北平原是我国的政治、经济和文化中心,也是
我国的粮食主产区,水资源短缺是制约这一地区农
业生产力提升的主要因素。 谭方颖等[29]和延军平
等[30]研究表明,气温升高和降水的剧烈波动使得这
一地区的干旱化趋势有所加剧;郭军等[31]、刘园
等[32]、马洁华等[33]、莫兴国等[34]分别利用气象和遥
感数据对华北平原 ET0的变化进行了研究,指出该区
ET0存在显著下降趋势。 郭军等[31]认为造成 ET0 减
小的直接原因可能是日照时数和太阳辐射的减少。
谢贤群等[10]认为太阳辐射等下降对 ET0减少的贡献
达到 78%左右。 刘园等[32]认为日照时数因子的变
化可以解释 50%以上的太阳辐射变化,华北平原
ET0减少主要受日照时数影响。 Thomas[9]认为该区
35毅N以北主要受日照时数影响,其余地区则主要受
相对湿度影响。 目前,华北平原蒸散量变化的主导
因子还不明确。 另外,定量辨识不同气候要素对华
北平原地区 ET0变化的贡献率大小的研究并不多见。
基于此,本文利用 Penman鄄Monteith 公式和华北平原
56 个气象站 1960—2012 年逐日观测数据计算了该
区 ET0序列,并运用线性趋势、累积距平、GIS 空间插
值、敏感性系数和相关分析法分析了 ET0的时空变化
特征,各气象因素的敏感系数和各气候要素对 ET0的
贡献率,试图对华北平原潜在蒸散量进行归因分析,
以期为这一地区的区域水资源规划以及农业生产布
局等工作提供一些参考依据。
1摇 研究区域
华北平原又名黄淮海平原,地理位置介于 32毅
N—43毅N和 113毅E—123毅E 之间,在行政范围上包括
北京、天津、河北、河南、山东等 5 个省(直辖市),总
面积 53.56伊104km2。 华北平原由黄河、淮河、海河等
河流冲积而成,地势低平,自西向东倾斜[5]。 该区地
处我国东部季风区,冬季寒冷干燥、夏季高温多雨,
雨热同期,年降水量在 600—800mm,降水的季节分
配不均匀,主要集中在夏季。
2摇 数据来源与研究方法
2.1摇 资料来源与处理
研究所用气象资料来自中国气象数据共享服务
网提供的(http: / / cdc.cma.gov.cn)提供的《中国地面
气候资料日值数据集》,选取 1960—2012 年时间连
图 1摇 华北平原范围及气象站点分布图
Fig.1摇 Study area and distribution of meteorological stations
续性较好的 56 个国家气象观测台站的逐日最高气
温、最低气温、相对湿度、风速、日照时数、气压等指
标计算逐日 ET0。 季节的划分采用气象学标准,即
3—5 月为春季,6—8 月为夏季,9—11 月为秋季,
12—次年 2月为冬季。 对于少数站点个别时段缺测
数据采用线性回归法插补。
2.2摇 研究方法
2.2.1摇 参考作物蒸散(ET0)计算公式
世界粮农组织(FAO)将参考作物蒸散(ET0)定
义为“假设作物高度为 0.12m,冠层阻力和反照率分
别为 70m / s和 0.23的参考冠层的蒸散,相当于生长
旺盛,长势一致,完全覆盖地面且水分供应充足的开
阔绿色草地的蒸散[16,35]。 1998 年修订的 Penman鄄
Monteith公式无论在干旱还是湿润区的估算值与实
测作物需水量值都最为接近,适合于我国地表潜在
蒸散量研究,因此得到学者们的广泛应用[18鄄24],具体
计算方法:
ET紫 =
0.408驻(Rn - G) + 酌
900
壮 + 273
U2(es - ea)
驻 + 酌(1 + 0.34U2)
(1)
式中,ET0代表站点参考作物蒸散量(mm / d),Rn 为
净辐射(MJ m-2 d-1),G 为土壤热通量密度(MJ m-2
d-1),T 为 2m 高处日平均气温(益),由日最高气温
和最低气温平均值计算得到,U2为 2m 高处风速
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(m / s),es为饱和水汽压(kPa),驻 为饱和水汽压斜率
(kPa / 益),酌为干湿表常数,气温、湿度、风速观测资
料的处理及订正方法见参考文献[27]。 Rn是太阳总
辐射 Rs的函数,Rn = f(Rs) [8],Rs计算方法:
Rs = (as + bs
S
N
)Ra (2)
式中,Ra为大气顶层太阳辐射(W / m2),S 为日照时
数,N为最大可照时数,as和 bs为线性参数,本文中取
as = 0.25,bs = 0.5[11,17]。
2.2.2摇 气象因子的敏感性分析
敏感系数由 McCuen[36]首先提出,利用 ET0对各
气候因子的偏导数,即 ET0的相对变化量与单个气象
因子相对变化量之比计算,具体计算方法:
S淄i = lim驻寅0
驻ET紫
驻淄i
·
ET紫
淄
æ
è
ç
ö
ø
÷
i
=
鄣ET紫
鄣淄i
·
淄i
ET紫
(3)
式中, vi代表气象因子,SVi代表相应气象因子的敏感
系数。 将气象因子对 ET0的变化无量纲化,使得比较
ET0对单个气象因子的敏感性变得简单可行[37]。 气
候因子的敏感系数已成为判断气候因子对 ET0扰动
的有效方法,并得到广泛应用[37鄄41]。 敏感系数的正
负反映了 ET0与气象因子的相关性,敏感系数为正表
明气候因子与 ET0呈正相关;敏感系数为负则表明气
候因子与 ET0呈负相关。 绝对值的大小则反映了气
象因子对 ET0的影响大小,绝对值越大,气候因子对
ET0的影响也越大[38]。 为研究方便,本文将日最高
气温、日最低气温、平均气温、相对湿度、风速和日照
时数分别简写为 HT,LT,AT,RH,WS,SH,则各气象
因子的敏感系数分别表示为 SHT, SLT, SAT, SRH,
SWS, SSH。
Yin等[6]认为气候因子的相对变化(RVi)与其敏
感系数(SVi)的乘积可表示该气候因子变化对 ET0变
化的贡献量(GVi),贡献量最大的气象要素可以归因
为站点 ET0变化的主导因子,计算公式:
Gvi =
驻vi
vi
·Svi (4)
式中,驻vi代表研究时段气候因子的相对变化,vi 代
表气候因子的平均值的绝对值[6,18,23]。
3摇 结果与分析
3.1摇 参考作物蒸散量的空间分布特征
摇 摇 华北平原 ET0的多年平均值为 1071.37mm。 由
图 2 可知,区域内存在 3 个明显的高值区和 3 个低
值区,其中冀北、鲁中和豫西地区为高值区,站点张
北、济南、泰山相对较高,年 ET0均达到了 1250mm以
上,其余等地相对较低,以冀东、鲁南、豫东及豫南为
代表,鲁南的日照,莒县及冀东的遵化和秦皇岛等站
ET0普遍未超过 990mm。
图 2摇 年 ET0的空间分布
Fig.2摇 Spatial distributions of annual ET0
四季 ET0空间分布与年 ET0高低值的分布格局
基本一致(图略)。 春季,山东丘陵的高值区域相较
年 ET0分布更广泛,鲁中地区与山东半岛交界均为高
值区;夏季 ET0的高值现象仅出现在鲁中地区;秋季、
冬季与年 ET0分布格局的差异表现在秋、冬两季豫中
成为区域的又一个低值中心,而豫南和豫东成为高
值区。 表 1为华北平原与各省份季节 ET0变化统计。
全区 ET0的年内变化则较为明显,夏季贡献最大,占
到全年的 39%,春季、秋季和冬季则分别占全年的
31%、20%和 10%。 各省份横向比较,年和四季尺度
ET0的差异不大,年 ET0以天津最多,河南最少;春季
ET0以北京最大,河南最小;夏季 ET0天津最大,河南
较小;秋季的最大值和最小值分别出现在山东和河
北;冬季 ET0最大值出现在河南,最小值出现在河北。
3.2摇 参考作物蒸散量的时空变化特征
近 53年来,华北地区 ET0呈下降趋势,下降速率
为 12.8mm / 10a,全区 ET0在 60—80年代初期呈上升
趋势,1982年以后呈下降趋势(图 3)。
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表 1摇 各省份季节 ET0统计
Table 1摇 Statistics of seasonal ET0 in different provinces
地区 Region 春季 Spring 夏季 Summer 秋季 Autumn 冬季 Winter 年 Annual
北京 358.31 420.33 204.86 106.19 1089.50
河北 349.01 433.96 201.54 89.08 1073.71
河南 318.75 420.53 209.67 116.43 1065.65
山东 325.34 399.01 233.21 111.58 1069.38
天津 353.57 430.53 221.35 97.70 1103.27
华北 333.08 418.60 214.74 104.72 1071.37
季节 ET0贡献 Contribution of seasonal ET0 / % 31.1 39.1 20.0 9.7 100
图 3摇 ET0距平和累积距平曲线
Fig.3摇 Anomaly and accumulative anomaly of annual ET0
摇 摇 年代际变化上,ET0各年代距平值持续降低。 20
世纪 60 年代及四季均为正距平,说明这 10a 为 ET0
最大的 10a;70年代除冬季为负距平外,其余各季和
年尺度均为正距平;1980年之后,各年代的距平均有
所减少,1980—2012 年间,除 90 年代秋季与 2000—
2010年春季为正距平外,其余年代的距平均为负距
平。 2000—2012年负距平达到最大,说明该时段为
ET0最小的 10a。 春季距平的最高值和最低值分别位
于 60年代和 90年代,夏季的最值分别位于 60 年代
和 2000—2010 年,秋季最值为 70 年代和 2000—
2010年,冬季为 60 年和 80 年代。 从年代距平可以
看出,夏季和全年 ET0的年代际变化较为一致。
表 2摇 年度和季节 ET0的年代际距平
Table 2摇 Decadal anomalies of annual and seasonal ET0
年代
Decades
春季
Spring
夏季
Summer
秋季
Autumn
冬季
Winter
年平均
Annual
1960—1969 3.83 26.75 1.04 4.08 36.17
1970—1979 2.56 4.32 4.02 -0.25 10.90
1980—1989 -2.77 -2.97 -0.71 -4.37 -8.97
1990—1999 -11.77 -4.28 4.99 3.26 -9.18
2000—2012 6.66 -18.32 -7.18 -2.27 -22.25
摇 摇 图 4 为年和各季 ET0变化倾向率的空间分布。
年尺度上,区域内有 9 个站(16.1%)ET0呈现缓慢的
增加趋势,其中 4个站变化趋势达到显著水平,仅威
海增速超过 20mm / 10a,增加区域分布于山东半岛北
部及冀北。 豫北、冀南及山东丘陵地区均为明显的
ET0减少区。 季节尺度上,春、秋、冬的变化趋势较为
一致。 春季,ET0增加站点达到 23 个(41.1%),显著
增加的站点达到 12 个;秋季 ET0呈增加趋势的站点
为 14个(25%),鲁西北部增加趋势显著 6 个,显著
增加的站点均分布在该区;冬季 ET0增加站点为 19
个(33.9%),鲁西北和冀南的增加区域较大,12 个显
著变化的站点在两地也均有分布;夏季 ET0的变化趋
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势与年尺度相当,ET0增加站点仅为 4 个(7.1%),且
均未达到显著水平。 年尺度上表现出 ET0增加的站
点(日照、栾川、丰宁、蔚县、北京、莱阳、龙口、海阳、
威海)在春、秋、冬三季均有明显的增加趋势。 夏季
ET0对全年贡献量达到 39%,大部分地区年 ET0仍然
呈现减少趋势,这与郭军等[31]利用小型蒸发皿及高
歌等[7]研究全国潜在蒸散量得到的结果基本一致。
图 4摇 年度和季节 ET0变化趋势的空间分布
Fig.4摇 Spatial distributions of annual and seasonal ET0 change trends
3.3摇 参考作物蒸散量对气象因子的敏感性分析
3.3.1摇 敏感系数的时间变化
如图 5所示,各气候因子对 ET0的敏感系数都存
在一定的波动变化趋势。 SAT,SS H和 SWS为正值,表
明 ET0随气温、平均风速和日照时数增加而增加,
ET0仅对相对湿度为负敏感。 通过比较 4 个气候要
素敏感系数的绝对值(相对湿度>日照时数>平均温
度>平均风速),说明 ET0对相对湿度最敏感,对风速
敏感性较低。 从年际变化来看,敏感系数 SAT、SSH、
SWS、SRH年际变化的方差分别为 2伊10
-4,1伊10-4,2伊
10-4,5伊10-3,表明全区各气象要素的敏感系数的离
散程度均比较小,年际变化不大。 从年尺度上看,
SAT与 SS H呈现缓慢的下降趋势,SRH与 SWS呈现上升
趋势,敏感系数线性变化趋势分别为-0.0004 / 10a,
-0.005 / 10a,0.005 / 10a和 0.027 / 10a,其中 SWS与 SRH
的线性倾向率较大,表明 ET0对平均风速的正敏感性
逐渐增强,而对相对湿度的负敏感性有所减弱。
3.3.2摇 敏感系数的空间变化
ET0对各气象因素的敏感系数空间分布如图 6
所示,SAT,SWS和 SSH为正值的站点分别占到站点总数
的 98%, 98%和 100%, SRH为负值的站点则占到
100%,进一步表明 ET0对气温、平均风速和日照时数
为正敏感,对相对湿度为负敏感。 从空间分布上看,
SAT和 SWS的空间分布均表现为冀北、豫西和鲁中 3
个低值中心,冀南及鲁西北交界区和鲁南两个高值
区的分布格局,表明这些区域是 ET0对气温及风速敏
感区,其他区域次之;河北坝上地区和冀北一直向南
到豫西一带均为敏感系数 SRH的高值区,鲁中地区的
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图 5摇 1960—2012年气象要素敏感系数变化
Fig.5摇 Sensitivity coefficients of meteorological factors from 1960 to 2012
图 6摇 华北平原各气象因子敏感系数的空间分布
Fig.6摇 Spatial distribution of sensitivity coefficients for each climate variable in North China Plain
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泰山及济南周边区域由于山地地形影响也成为敏感
系数高值区,其余地区均为 SRH低值区。 冀北、豫西
和鲁中 3 个变化中心区既是 SAT和 SWS的低值中心,
又是 SRH的高值中心。 冀南与鲁西北交界区和鲁南
既是 SAT和 SWS的高值区,又是 SRH低值区,这说明对
气温和风速敏感度高的区域同时对日照时数和相对
湿度敏感度较低。 汇总 56 个站点分析结果发现,蔚
县和张北站的 SAT和 SWS居于所有站点的前 5 位,SRH
和 SSH则居于最后 5位,再次说明对气温和风速高敏
感的站点也同时属于日照时数及相对湿度的低敏感
区。 总体上看,鲁西北、冀南和鲁南地区是气温和风
速高敏感区以及日照时数低敏感区,鲁中泰山周边
地区、河北坝上地区和豫西为气温和风速低敏感区
以及日照时数高敏感区。 豫西地区、河北坝上及鲁
中地区为相对湿度高敏感区,其余区域普遍为相对
湿度的低敏感区。
3.4摇 参考作物蒸散量影响因素分析
由 P鄄M公式可知,ET0主要受到气温、风速、相对
湿度和日照时数等气候因素的共同影响。 采用相关
分析法分析热力因子(日最高气温,日最低气温,日
平均气温)、动力因子(风速)和湿度因子(相对湿
度)对 ET0影响的大小,进一步探讨气候因素对 ET0
的影响(表略)。 ET0与日照时数、最高气温、平均气
温、平均风速呈正相关关系,且大多数站点的相关系
数达到 0.01显著水平,日照时数与 ET0的正相关系
数最大,最高温度次之,其次是温度和风速,ET0与相
对湿度则表现为负相关。 计算 ET0对气候因子的敏
感系数(Svi)与气候要素的相对变化(Rvi)的乘积,求
得各气候要素对 ET0变化的贡献量(Gvi),可以进一
步分析气候因子对 ET0变化的影响大小和影响 ET0
变化的主要因素,代表站点分析结果见表 3。 可以看
出,气候因子的总贡献量(GET0)与 ET0的相对变化
(RET0)接近,各站点 GET0相对 RET0的误差均在依8%以
内。 张北、天津、石家庄、信阳、卢氏站分别位于华北
平原北部、中部和南部,ET0变化的主导因素都是日
照时数,日照时数的变化对该地 ET0的减小的贡献最
大。 北京、丰宁、莱阳的 ET0有所增加,但是增加的原
因各不相同。 北京的 ET0变化主要归因于相对湿度
的减小,丰宁 ET0变化是由最高气温增加引起的,莱
阳 ET0的显著变化则主要是由于最低气温的变化引
起的。 惠民、秦皇岛、新乡 RET0的减小都是由平均风
速的负贡献引起,兖州站则以相对湿度为 ET0变化的
主导因子。
表 3摇 部分站点气候因子对 ET0的贡献量
Table 3摇 Contribution of climate factors to ET0 in representative stations
站点
Stations
蒸散量 / mm
ET0
气候因子贡献量 / %
GHT GLT GRH GWS GSH
总贡献 /
RET0 / %
ET0相对变化
RET0 / %
主导因素
Dominant factor
北京 1089.5 2.99 2.77 6.19 -3.99 -2.85 5.11 5.23 相对湿度(RH)
丰宁 1085.42 3.26 -3.51 1.59 1.76 -1.22 1.88 1.96 最高气温(HT)
惠民 1083.85 1.02 2.21 1.83 -6.86 -3.43 -5.23 -5.29 平均风速(WS)
莱阳 974.12 3.27 8.38 -4.66 -0.25 5.45 12.19 13.56 最低气温(LT)
卢氏 1071.87 1.15 0.16 0.19 -1.17 -4.76 -4.43 -5.65 日照时数(SH)
秦皇岛 960.84 1.32 1.09 -5.08 -12.2 -2.65 -17.52 -14.54 平均风速(WS)
石家庄 1046.52 1.03 2.55 4.23 -5.65 -8.54 -6.38 -8.53 日照时数(SH)
天津 1064.85 2.12 0.62 2.45 -5.39 -6.35 -6.55 -7.88 日照时数(SH)
新乡 1054.32 0.47 1.83 3.98 -5.82 -4.68 -4.22 -5.42 平均风速(WS)
信阳 1024.69 0.56 1.22 1.52 1.81 -7.15 -2.04 -2.95 日照时数(SH)
兖州 1058.73 0.68 0.71 -6.95 -4.51 -4.36 -14.43 -15.53 相对湿度(RH)
张北 1252.68 0.55 5.59 0.16 -3.09 -5.87 -2.66 -2.82 日照时数(SH)
摇 摇 HT, LT, AT, RH, WS和 SH分别表示日最高气温(High Temperature)、日最低气温(Low Temperature)、平均气温(Average Temperature)、相对
湿度(Relative Humidity)、风速(Wind Speed)和日照时数(Sunshine Hours); GHT, GLT, GRH, GWS, GSH分别为相应气候要素对 ET0变化的贡献率,
GET0为各要素对 ET0变化贡献的总和,RET0为 ET0的实际变化量
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摇 摇 华北地区 ET0变化的主导因子存在空间差异
(图 7)。 区域内 9个 ET0上升站点,其中北京、龙口、
日照、威海、海阳 ET0上升的主要原因为相对湿度的
下降,丰宁、蔚县 ET0上升则主要归因于最高气温的
上升,栾川及莱阳 ET0上升则归因于最低气温的上
升。 ET0下降的站点,其变化则主要是由于日照时数
的减少引起的。 河北中部、河北北部及坝上地区 ET0
减少区的主导因子为日照时数,仅廊坊站及环渤海
区的青龙、秦皇岛、乐亭站受风速影响大。 河北南
部、鲁西北地区、豫中及河南黄河以北地区也是平均
风速的主要影响区。 河南省豫西、豫南、豫东地区
ET0的下降则普遍是由于日照时数引起的,鲁中地区
也是日照时数的主要影响区。 相对湿度的影响站点
则主要分布在山东半岛及鲁南地区。 从全区来看,
日照时数的减小是导致华北平原蒸散量减少的主要
原因。 结合敏感系数来看,主导因素的空间变化与
敏感系数的空间格局并不对应,这是因为 ET0贡献量
的变化取决于敏感系数和气象要素相对变化两方
面。 从全区各站贡献主导因素的统计来看,31 个站
以日照时数为主导因子,其次是风速(13 个),相对
湿度占到了 8个,最高温度与最低温度均为 2个。
图 7摇 1960—2012年华北平原 ET0变化主导因子
Fig.7摇 Dominant factors of ET0 variation in North China Plain
from 1960 to 2012
4摇 结论与讨论
(1)华北平原多年平均 ET0为 1071.37mm,空间
分布上冀北、鲁中和豫西为区域 ET0高值中心,冀东、
鲁南、豫东及豫南为 ET0低值中心,四季 ET0空间分
布与年尺度分布格局基本一致。
(2) 近 53 年 ET0 呈减少趋势,减少速率为
12郾 8mm / 10a,1982年为正负距平的转折点。 从年代
变化来看,ET0各年代距平值持续降低。 区域内有 9
个站呈现缓慢的增加趋势,分布于山东半岛北部及
冀北,其余地区为减少区。
(3)ET0对气温、风速和日照时数为正敏感,仅相
对湿度为负敏感。 SAT与 SSH呈现缓慢的下降趋势,
SRH与 SWS呈现上升趋势。 空间分布上,对气温和风
速敏感度高的区域同时对日照时数和相对湿度敏感
度较低。
(4)ET0与日照时数、最高气温、平均气温和平均
风速均呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系。
日照时数的下降是该区 ET0变化的主要原因,从全区
各站贡献主导因素的统计来看, 31 个站以日照时数
为主导因子,其次是风速(13个),相对湿度占到了 8
个,最高温度与最低温度均为 2 个。 日照时数的主
导区域分布于冀北、坝上地区、冀中、豫西、豫南、鲁
中等地,风速主导区域包括冀南、河南黄河以北、豫
中及鲁西北,相对湿度的主导区域为山东半岛、鲁
南,温度主导区域零星分布在冀北、山东半岛及
豫西。
本文关于 ET0敏感系数的研究结果与张调风
等[39]对黄土高原、曾丽红等[40]对东北地区和李斌
等[41]对澜沧江流域 ET0对气象因子敏感性研究得出
的敏感系数不同,与刘昌明等[8]对黄河、海河和淮河
流域片区以及梁丽乔等[38]对松嫩平原研究得出的
敏感系数大小较为接近,可见地域差异会对敏感性
系数产生一定的影响。 但是敏感系数只是给出了
ET0对单一气象因子的响应大小,还不能用来度量每
个因子对 ET0的实际贡献水平。 本文在敏感系数研
究的基础上,进一步结合气象因子的相对变化,计算
ET0的贡献量,定量评价了各气象因子对 ET0的影响
大小。 近年来,“蒸发悖论冶现象在很多地区得到广
泛的关注和验证,华北平原气温的升高并没有导致
区域 ET0升高。 究其原因,很大程度上是因为该区域
气温对 ET0的贡献率在总贡献率里(GET0)占的比重
并不大,因此大部分区域 ET0并没有因为气温的变化
而发生显著变化,而日照时数及风速的变化是大部
分区域 ET0变化的主要原因。
7955摇 19期 摇 摇 摇 王鹏涛摇 等:华北平原参考作物蒸散量时空变化及其影响因素分析 摇
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