關穎紅

（遼寧省東港市水利技術推廣中心 遼寧 東港 118300）

蒸發(fā)蒸騰由地表蒸發(fā)、植被蒸騰組成，是影響地表水汽循環(huán)和大氣環(huán)流的重要因素，也是地表水循環(huán)系統(tǒng)中最難估算的分量[1]。在全球氣候變化的研究中，蒸發(fā)蒸騰的重要性日益得到重視，認識蒸發(fā)蒸騰過程，探討其變化規(guī)律及影響機制對了解區(qū)域能量與水量平衡具有重要作用，同時也對水資源規(guī)劃管理、科學灌溉、農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測與預警有著重要意義[2]。

FAO將參考作物騰發(fā)量（ET0）定義為“假設高度為0.12m，冠層阻力為70s·m-1，反照率為0.23的參考作物冠層的蒸散量，相當于生長旺盛，長勢一致，完全覆蓋地面且水分供應充足的開闊綠色草地的蒸散量”，并且推薦基于氣象要素的Penman-Monteith公式作為計算ET0的標準公式[3]。

1 研究區(qū)概況

丹東位于亞歐大陸東岸中緯度地帶，地處遼東半島經(jīng)濟開放區(qū)東南部鴨綠江與黃海的匯合處，是東北亞經(jīng)濟圈、環(huán)渤海經(jīng)濟圈重要交匯點，具有沿海、沿江、沿邊的獨特優(yōu)勢，堪稱旅游避暑勝地。丹東四季分明，冬季時間最長，夏季次之，春秋過渡季節(jié)最短。丹東降水量較多，水源充足，氣候濕潤，年平均降水量為881.3mm～1087.5mm。全年降水量的2/3集中在夏季，其中七月中旬至八月中旬是該區(qū)暴雨集中期。

2 材料與方法

丹東地區(qū)有4個國家標準氣象站，本文借助這些氣象站近47年（1960年～2006年）的實測氣象資料，選用FAO推薦的Penman-Monteith公式計算逐日ET0，表達式如下[4]：

圖1 丹東地區(qū)生長季各氣象要素及ET0的變化特征

表1 丹東地區(qū)生長季各氣象要素的敏感系數(shù)、多年相對變化量及對ET0變化的貢獻

表2 丹東地區(qū)生長季各氣象要素的敏感系數(shù)、多年相對變化量及對ET0變化的貢獻

式 （1）中，ET0是參考作物騰發(fā)量（mm/d）；Δ是溫度隨飽和水汽壓變化的斜率（kPa/℃）；Rn是凈輻射[MJ/（m2·d）]；G是土壤熱通量密度[MJ/（m2·d）]，相對于 Rn取值很小，尤其是在植被覆蓋、計算步長等于或接近于1天的情況下，取值忽略為0；γ是干濕表常數(shù)；T是日平均氣溫（℃）；U2是2m高處風速（m/s），可由 10m高處風速換算得到[5-6]；ea是飽和水汽壓（kPa）；ed是實際水汽壓（kPa）。

敏感性分析是定量描述一個或幾個因素變化對另一個因素影響程度的分析方法。本文基于偏倒數(shù)計算丹東地區(qū)ET0對各氣象要素的敏感性系數(shù)，其有關偏倒數(shù)敏感性分析法的理論參見文獻[7]。

敏感系數(shù)的大小可以表明氣象要素的改變引起ET0變化的程度，而基于敏感系數(shù)的貢獻值可以表示不同時間尺度下，該要素的變化對ET0變化的貢獻水平[6,8]。其計算公式如下[6,8]：

式（2）中，Convi為氣象因子vi對ET0變化的貢獻，Sυi為 ET0對 vi的敏感系數(shù)，RCvi為 vi的多年相對變化量，可由式（3）計算得到，其中Trend和av分別為研究時段內(nèi)（本文是47年）vi的變化率和平均值，變化率Trend用趨勢分析法[9]計算得到。將各氣象要素的貢獻值累加后就得到對ET0變化的總貢獻，公式為[6]：

式（4）中，ConET0表示4個氣象因子共同作用引起的ET0變化，也稱為ET0的估計變化。ConT、ConRh、ConUZ和ConRS分別代表溫度、相對濕度、風速和太陽輻射對ET0變化的貢獻。

3 結果與分析

3.1 ET0生長季（5月～9月）變化特征及成因分析

由圖1可知，近47年來，丹東地區(qū)生長季ET0有緩慢減少趨勢，但未達到顯著水平；其趨勢系數(shù)為0.159，氣候傾向率為-0.02 mm/10a，ET0的這種變化與當?shù)販囟?、風速等氣象要素的變化有著緊密聯(lián)系。由圖1不難看出，丹東地區(qū)生長季溫度、相對濕度均有上升趨勢，這表明在全球氣候變暖的背景下，丹東也出現(xiàn)了變暖趨勢，并且存在暖濕化現(xiàn)象；而風速、太陽輻射均有下降趨勢，其中，溫度和風速的變化通過了99%的顯著性檢驗，但相對濕度和太陽輻射的變化趨勢沒有達到顯著水平，以波動為主。

由表1可知，丹東地區(qū)ET0對溫度、風速和太陽輻射的變化呈正敏感性，對相對濕度的變化呈負敏感性。從敏感系數(shù)的大小看，ET0對太陽輻射的變化最敏感，相對濕度和溫度次之，對風速變化的敏感性最低，這與曹雯[6]等對我國西北地區(qū)ET0的研究結果相同，但與梁麗喬[7]、曾麗紅[10]等分別對我國松嫩平原、東北地區(qū)的研究結果有所差別，說明在不同地區(qū)、不同氣候背景條件下，ET0的變化對各氣象要素的敏感性是不盡相同的。

另外，分析表1可知，由于太陽輻射是丹東地區(qū)ET0變化最敏感的要素，且近47年來該要素緩慢減少，這使得它并非最高的-4.474%的多年相對變化量導致了ET0-4.231%的變化，成為對ET0變化貢獻最大的氣象要素；而風速是研究區(qū)ET0變化最不敏感的要素，但由于研究時段內(nèi)風速以-0.14ms-1/10a的速率明顯減小，它高達-30.698%的多年相對變化量引起了ET0-1.952%的變化，使其對ET0變化的貢獻僅次于太陽輻射。ET0對相對濕度的變化也很敏感，但由于相對濕度自身的變化趨勢不明顯，所以對ET0變化的貢獻較小。溫度以0.17℃/10a的速率顯著上升，多年相對變化量為4.067%，對ET0變化的貢獻最小。

3.2 ET0年際變化特征及成因分析

用同樣的方法分析丹東地區(qū)ET0年際變化特征及成因發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)多年ET0也呈不顯著減少趨勢，其中，該區(qū)ET0對各氣象要素變化的敏感性依次為太陽輻射>相對濕度>風速>溫度。各氣象要素對ET0變化的貢獻由大到小依次為風速>太陽輻射>相對濕度>溫度。由此可以看出，敏感性分析法在判斷引起參考作物騰發(fā)量變化的主導因素時存在一定的局限性，不能精確反映氣象要素對ET0變化的影響。

4 結論

本文借助丹東地區(qū)4個氣象站的逐日氣象資料分析了該地區(qū)參考作物騰發(fā)量的變化成因及貢獻值，結果表明：①生長季丹東地區(qū)ET0逐漸減少，太陽輻射的變化是引起ET0變化的主要氣象因素，其對ET0變化的貢獻值高達-4.231%。②從年際變化趨勢看，丹東地區(qū)逐年ET0也有不明顯減小趨勢，這種變化主要受太陽輻射的影響，但風速的變化是對ET0多年變化貢獻最大的氣象要素，其-33.920%的多年相對變化量約可導致ET0-5.502%的變化。由此也可看出，單獨的貢獻值分析或敏感性分析在判斷引起參考作物騰發(fā)量變化的主導因素時均存在一定的局限性，二者結合能更準確地反映氣象要素變化對ET0的影響。陜西水利

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