高志永, 汪有科, 姜 鵬

( 1.楊凌職業(yè)技術學院水利工程分院 楊凌 712100; 2.西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院/中國科學院教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心 楊凌 712100; 3.水利部發(fā)展研究中心 北京 100038)

黃土高原露日數(shù)變化趨勢分析*

高志永1, 汪有科2**, 姜 鵬3

( 1.楊凌職業(yè)技術學院水利工程分院 楊凌 712100; 2.西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院/中國科學院教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心 楊凌 712100; 3.水利部發(fā)展研究中心 北京 100038)

露日數(shù)是預防和控制植物病害的重要因子, 探討氣候變化條件下露日數(shù), 可為區(qū)域植物病害預測及防治提供事實依據(jù)。本文基于 52個氣象站點 1961—2010年逐日監(jiān)測氣象數(shù)據(jù), 計算了黃土高原不同時空尺度的露日數(shù), 利用去趨勢預置白處理(trend-free pre-whitening, TFPW)的Mann-Kendall法和Sen趨勢度估計法(Sen’ slope)分析了露日數(shù)變化趨勢, 并借助相關分析法探討了露日數(shù)的成因。結果表明, 在月尺度上, 黃土高原露水發(fā)生在3—11月, 全區(qū)域月平均值為7 d, 9月露日數(shù)最長, 其中南部、東南部和西北部露日數(shù)達8～12 d。5.77%～25.00%氣象站點露日數(shù)在6月和8—11月以0.02～0.15 d·a-1顯著增加, 17.31%和7.68%氣象站點露日數(shù)在4月和7月以-0.09 d·a-1和-0.02 d·a-1顯著降低。在季尺度上, 黃土高原露水發(fā)生在春、夏和秋季, 全區(qū)域季平均值為15 d, 秋季露日數(shù)最長, 其中南部、東南部和西北部露日數(shù)達14～26 d。僅3.85%和5.77% 的氣象站露日數(shù)在夏季、秋季分別以 0.25～0.09 d·a-1和 0.15～0.09 d·a-1顯著增加, 5.77%的氣象站露日數(shù)在春季以-0.34～-0.07 d·a-1顯著降低。相對濕度和溫度是影響上述露日數(shù)時空變化的最關鍵因子。

黃土高原; 露日數(shù); 變化趨勢; Mann-Kendall; Sen’slope

溫室效應引起的全球氣候變暖影響著諸如溫度、相對濕度、降雨、日照時數(shù)等氣象因子變化[1], 氣象因子的變化嚴重制約了全球人口、經(jīng)濟和工業(yè)等發(fā)展[2], 甚至影響到中國乃至全球糧食安全和水資源供需[3-4]。黃土高原地處半干旱和半濕潤氣候帶,是氣候變化的敏感區(qū), 又是生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū), 水土流失嚴重[5-7], 氣候變化對生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)會產(chǎn)生重要影響[8-9]。該區(qū)域以旱作雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)為主,降雨作為水資源的輸入項, 對黃土高原區(qū)域植物至關重要。然而, 該區(qū)域內近50年降雨呈現(xiàn)顯著性減少趨勢[10], 且降雨存在時空不均, 呈現(xiàn)從東南向西北遞減趨勢, 降雨多集中在7、8、9月, 因降雨集中出現(xiàn)大面積土壤流失現(xiàn)象[11-12]。黃土高原植被物候期因氣候變暖, 春季顯著提前, 秋季顯著推遲[13],導致氣候生產(chǎn)力以10.45 kg·km-2·a-1下降, 病蟲害發(fā)育期縮短, 種群增長力增加, 病害地理范圍擴大[14-15], 如定西地區(qū)馬鈴薯晚役病發(fā)病面積比例以3.55%·a-1增加, 隴東和隴中2000年麥蚜蟲發(fā)生面積是1980年的3.4倍和3.1倍[16]。陜北地區(qū)棗樹蟲害種類已占全國棗樹害蟲種類的53.45%, 桃小食心蟲在嚴重年份造成產(chǎn)量損失率為50%～90%，棗銹病可使產(chǎn)量損失率達50%～70%，病葉嚴重時可達70%以上[17-18]。

大氣中的水汽是決定地球氣候變化的重要因子之一[19], 也是全球水文循環(huán)的關鍵組成[20]。露水是空氣中水汽在物體表面的冷凝產(chǎn)物[21-22], 是一個重要的物理現(xiàn)象, 它影響著SPAC系統(tǒng)的能量平衡[23],是干旱半干旱地區(qū)重要的水資源[24-25], 是黃土高原不可缺失的水資源補充項[26-27], 具有降水所不及的普遍性和穩(wěn)定性, 約占黃土高原陸面水分來源的15%[28]。一方面, 露水能夠被植物冠層葉片直接吸收來補充體內虧缺的水分[29-31], 降低其周圍的水汽壓差, 促進植物氣孔開放和光和[23], 進而影響冠層溫度[32]; 此外, 露水可以通過植物木質部到達根部, 緩解土壤水分虧缺[33]。另一方面, 植物葉片的露水為許多病菌孢子的萌發(fā)和感染宿主提供環(huán)境條件[34]。因此,在全球變暖環(huán)境下分析露水變化趨勢, 有利于全面理解黃土高原露水資源, 也為該區(qū)域生態(tài)環(huán)境評價提供一定的依據(jù)。

露水量和露水持續(xù)時間是露水研究的熱點[23],因缺乏監(jiān)測標準而難以測定[35]。針對以上不足, 許多經(jīng)驗和機理模型, 如RH、CART、P-M、SWEB、ANN等模型被用于預測露水[36-39], 該類模型通過借助氣象數(shù)據(jù)來估算露水[34,40-42]。機理模型在不同地理和氣候條件下均可應用, 能夠準確地估測露水,但需要輸入較多的參數(shù), 如云量、長短波輻射率、凈輻射等, 且計算結果對于輸入?yún)?shù)變化十分敏感[39],經(jīng)驗模型雖然缺乏機理支撐, 但仍是露水模擬的可靠方法[38]。

目前, 一些學者利用實測或模型對黃土高原露水量進行了研究[26-27,43-44], 但對露水持續(xù)時間的研究鮮有報道。露日數(shù)與露水持續(xù)時間密切相關, 是預測植物葉片疾病的重要參數(shù)[37]。此外, 以上研究僅考慮年內某地區(qū)露水多寡, 未考慮氣候變化條件下長時間序列露水變化特征, 也未對整個黃土高原區(qū)域露水狀況進行全面分析。由于以往對露水的關注度不夠, 缺乏露水相關資料, 本文借助長時間序列(1961—2010年)的氣象數(shù)據(jù), 采用經(jīng)驗模型計算了露日數(shù), 分析月、季尺度露日數(shù)時空變化特征, 利用去趨勢預置白處理(trend-free pre-whitening,TFPW)的Mann-Kendall法和Sen趨勢度估計法(Sen’slope)分析露日數(shù)的變化趨勢, 并采用相關分析法探討露日數(shù)和氣象因子的敏感度, 以期進一步全面了解氣候變化條件下黃土高原露日數(shù)分布特征和變化趨勢, 為黃土高原植物病害預測、防治提供事實依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

黃土高原位于黃河中上游地區(qū), 地理坐標為32°47′N～40°44′N 和 106°54′E～114°33′E, 東起太行山, 西至青海日月山, 南界秦嶺, 北抵陰山, 全區(qū)總面積為 6.285×105km2, 海拔為 1 200～1 600 m, 黃土覆蓋層厚30～80 m[6]。該區(qū)域包括山西、內蒙、河南、陜西、甘肅、寧夏和青海7個省(自治區(qū))、341個縣(市), 是溫和半濕潤氣候區(qū)向溫和半干旱、溫和干旱氣候區(qū)的過渡帶, 氣候變化敏感, 生態(tài)環(huán)境脆弱[5]。為全面研究黃土高原露日數(shù), 本文選擇52個具有代表性的氣象站(圖 1)。氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局,氣象數(shù)據(jù)時間范圍為1961—2010年, 時間分辨率為逐日; 空間范圍為黃土高原區(qū)域, 空間分辨率為中國地面國家級基準、基本站。該類數(shù)據(jù)主要包括日序列的降雨量(P, mm), 平均、最大和最小溫度(Tm,Tmax,Tmin, ℃), 風速(u, m·s-1)、相對濕度(RH, %)和蒸發(fā)(E, mm)。飽和水氣壓虧缺(VPD, kPa)是當時溫度下空氣中飽和水氣壓(es)和實際水氣壓(ea)之間的差值, 由以下公式計算得出:

式中:es為飽和水汽壓, kPa;ea為實際水汽壓, kPa;Td為露點溫度, ℃; a、b為常數(shù), 分別為 17.625和243.04;T為大氣平均溫度, ℃; RH為大氣平均相對濕度, %; VPD為飽和水汽壓差, kPa;Tmin為大氣最小溫度, ℃;Tmax為大氣最大溫度, ℃。

圖1 黃土高原氣象站點分布Fig.1 Location of meteorological stations in the Loess Plateau

1.2 研究方法

1.2.1 露日數(shù)

本研究露日數(shù)(DD)指大氣溫度低于露點溫度的天數(shù)。為嚴格判斷露日數(shù), 排除各氣象站降雨日和結霜日。采用Magnus-Tetens方程[45]計算各氣象站非降雨非霜日逐日的露點溫度, 并利用計算的日露點溫度與該日最小溫度對比, 判斷結露與否。如果某日Pi=0, 且0＜＜Tdi, 表示該日存在露水,記Ti=1, 反之, 記Ti=0。式中:Tdi為i日露點溫度, ℃;Pi為i日的降雨量, mm;Timin為i日最小溫度, ℃。時段劃分: 月尺度為1—12月逐月; 季尺度以3、4、5月為春季, 6、7、8月為夏季, 9、10、11月為秋季, 12月至翌年1、2月為冬季。

月尺度露日數(shù)(DDm)為:

季尺度露日數(shù)(DDs)為:

1.2.2 趨勢性統(tǒng)計方法

為說明月和季尺度露日數(shù)變化趨勢, 借助Z統(tǒng)計值和Sen值, 并對露日數(shù)在 95%和 99%置信水平下顯著變化所對應的氣象站進行統(tǒng)計, 通過Z統(tǒng)計值、顯著性氣象站所占總氣象站的比例和Sen值說明露日數(shù)變化趨勢增減。因此, 本文采用去趨勢預置白處理(trend-free pre-whitening,TFPW)的Mann-Kendall法分析露日數(shù)的趨勢性變化。去趨勢預置白處理的Mann-Kendall處理過程如下[1-2,46]:

1.2.2.1 Mann-Kendall檢驗方法

設一平穩(wěn)序列為Xt(t=1, 2, …,n,n為序列長度)

則:

其中:

采用雙側檢驗, 在α顯著水平下, 如果|Z|＞Z(1-α/2), 拒絕無趨勢的假設, 即認為在顯著水平a下,序列Xt中存在有向上或向下的趨勢; 否則接受序列Xt無趨勢的假設。Z(1-a/2)是概率超過α/2時標準正態(tài)分布的值。

1.2.2.2 去趨勢預置白處理的Mann-Kendall法

1)計算樣本數(shù)據(jù)的線性趨勢 :

2)形成新序列項:

3)計算新序列項的一階自相關r1:

如果r1對于0不顯著相關, 則對原始序列直接進行Mann-Kendall檢驗方法, 如果r1對于0顯著相關,則需構建不含自相關影響的新序列。

4)剔除序列中的自相關項:

5)形成不含自相關影響的新序列:

6)對不含自相關影響的新序列進行Mann-Kendall檢驗。

1.2.2.3 斜率(Sen’ slope)

為估算某一個時間數(shù)據(jù)序列變化趨勢的數(shù)值程度大小, 利用Sen提出的非參數(shù)化斜率估算[1,46-47]。

1)構建新序列xi(i=1, 2,…,n,n為序列長度),用下式計算組合序列斜率:

式中:xj,xk分別為數(shù)據(jù)序列在j和k時刻的數(shù)值,j＞k,i=1, 2,…,n,。

2)Sen斜率為求n個斜率估測值Qi的中值:

Qmed＞0表示上升趨勢, 反之表示下降趨勢。為檢驗數(shù)據(jù)序列變化趨勢顯著性與否, 對Qmed在100(1-α)%置信區(qū)間進行檢驗。

1.2.3 相關性分析

為說明不同時間尺度露日數(shù)對氣象因子的響應,分析露日數(shù)與氣象因子在95%和99%置信水平下的相關性。相關系數(shù)表征變量和變量之間的相關性,相關系數(shù)的絕對值越大, 表明變量間相關程度越高,相關系數(shù)計算公式如下:

式中:Rxy為變量x和y的相關系數(shù),n為統(tǒng)計數(shù)據(jù)的總數(shù),i為第i個統(tǒng)計數(shù)據(jù),為x的均值,為y的均值。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理

采用R 3.4.0和Microsoft Excel 2010進行數(shù)據(jù)整理和統(tǒng)計分析, 借助Origin 2016進行繪圖, 并利用arcgis 10.1中應用廣泛差值準確的Kriging插值法[48]繪制露日數(shù)時空分布圖。

2 結果與分析

2.1 露日數(shù)時空分布特征

在月尺度上, 從時間分布來看(圖 2a), 露日數(shù)在3—9月顯著增加(P＜0.05, 0.01), 在10—11月顯著降低(P＜0.05, 0.01), 9月份達最大, 平均值為7 d; 1—2月和12月露水幾乎不發(fā)生。從空間分布來看(圖 3), 南部武功和西北部臨河是露水發(fā)生最早, 持續(xù)時間最長的地區(qū),其值分別為2～10 d和2～14 d; 全區(qū)域在5—10月均存在露水。從時空分布來看, 露水起始于 3月黃土高原南部, 持續(xù)時間為2～6 d, 武功最大, 達6 d; 4、5月南部和東南部大面積發(fā)生, 持續(xù)時間為 2～10 d,同時, 西北方向臨河附近出現(xiàn)露水, 持續(xù)時間為2～6 d; 進入 6月后, 南部呈現(xiàn)減弱趨勢, 西北部增加, 持續(xù)時間為4～14 d; 7月西北部降低為4～10 d,南部增加1～2 d; 8月與7月露水發(fā)生情況基本一致,但東南部增加為8～12 d; 9、10月南部和東南部基本保持不變, 西北部在10月減小, 降至6～8 d; 11月西北部低于2 d, 南部縮減2 d。

在季尺度上, 從時間分布來看(圖 2b), 夏季露日數(shù)與秋季無差異(P＜0.05, 0.01), 露日數(shù)在秋季最大, 平均值為15 d, 冬季幾乎不存在露水。從空間分布來看(圖4), 南部武功和西北部臨河是露日數(shù)最長地區(qū), 其值分別為20～24 d和30～34 d。從時空分布來看, 露日數(shù)主要在黃土高原春季南部、西北部, 其值分別為14～26和14～22 d, 西部和東北部低于4 d;進入夏季和秋季, 露水存在整個黃土高原, 持續(xù)時間為 6～34 d, 其中秋季南部、東南部和西北部露日數(shù)較高, 為14～26 d; 冬季幾乎不存在露水。

2.2 不同時間尺度露日數(shù)變化趨勢

圖5為月尺度上Mann-Kendall分析露日數(shù)存在顯著性變化所在氣象站占總站百分比。在月尺度上,露日數(shù)具有增加趨勢的氣象站點多于降低趨勢的氣象站點; 5.77%～25.00%氣象站點露日數(shù)在 6月和8—11月顯著增加, 其中8月顯著增加為最大, 占總站數(shù)的 25%, 露日數(shù)顯著性增加率為 0.02～0.15 d·a-1;17.31%和7.68%氣象站點露日數(shù)在4月和7月顯著降低, 4月顯著降低達最大, 占總站數(shù)的17.31%, 露日數(shù)顯著性降低率為-0.09～-0.02 d·a-1。

圖6為季尺度上Mann-Kendall分析露日數(shù)存在顯著性變化所在氣象站占總站百分比。在季尺度上,春、夏和秋季露日數(shù)在95%和99%置信水平下顯著變化所對應的氣象站占總站的 7.69%、7.69%和3.85%。夏季和秋季露日數(shù)分別以0.25～0.09 d·a-1和0.15～0.09 d·a-1顯著增加, 5.77%氣象站露日數(shù)在夏季顯著性增加最大; 5.77%氣象站露日數(shù)在春季以-0.34～-0.07 d·a-1顯著性降低。

2.3 不同時間尺度露日數(shù)成因

表1和表2分別為月和季尺度露日數(shù)與氣象因子顯著相關條件下, 所在氣象站占總站百分比。在月尺度上Tm、RH、P、u、E和VPD對露日數(shù)都存在顯著性影響; 其中, 露日數(shù)與RH和P在3—11月均表現(xiàn)出顯著性正相關, 顯著性相關所在氣象站占總站的變化范圍分別為50%～99.9%和15.39%～71.15%; 露日數(shù)與E和VPD在3～11月均表現(xiàn)出顯著性負相關, 顯著性相關所在氣象站占總站的變化范圍分別為 25%～73.08%和28.84%～90.39%; 露日數(shù)與Tm和u在3—11月顯著性相關正負隨月份變化而變化; 露日數(shù)與Tm在3、4、10、11月顯著正相關, 在5—9月顯著負相關, 顯著性正、負相關所在氣象站占總站最大比例為 46.15%和63.47%; 露日數(shù)與u在5月和9月正相關, 在3月、4月和6—8月和10—11月負相關, 顯著性正、負相關所在氣象站占總站最大比例為71.1%和40.39%。表2顯示, 在季尺度上Tm、RH、P、u、E和VPD對露日數(shù)影響顯著; 其中, 露日數(shù)與RH和P在春、夏和秋季上均表現(xiàn)出顯著性正相關, 顯著性相關所在氣象站占總站的變化范圍分別為 69.23%～96.16%和32.69%～76.92%; 露日數(shù)與u、E和VPD在春、夏和秋季上均表現(xiàn)出顯著性負相關, 顯著性相關所在氣象站占總站的變化范圍分別為 21.15%～36.54%、23.08%～51.92%、57.69%～75.00%和 57.69%～88.46%;露日數(shù)與Tm在春、夏季顯著性負相關, 在秋季顯著性正相關, 顯著性相關所在氣象站占總站的 21.16%、57.69%和19.23%。

圖2 黃土高原月(a)和季(b)尺度露日數(shù)Fig.2 Dew days on monthly (a) and seasonal (b) scales in the Loess Plateau of China

圖3 黃土高原月尺度露日數(shù)時空分布圖Fig.3 Spatiotemporal distribution maps of dew days on monthly scale in the Loess Plateau of China

3 討論

3.1 氣象因子對露日數(shù)的影響

露水形成是一個極其復雜的過程, 受諸多氣象因子的影響[25,49-50], 與水汽分布、水分輸送、凝結過程有關的環(huán)境因素均可影響結露過程[51], 影響露水形成的氣象因子敏感性會隨時間尺度不同而發(fā)生變化[52]。本文僅借助溫度和相對濕度估算露日數(shù), 具有一定的局限性。本研究表明, 在月和季尺度上露日數(shù)與RH和P顯著正相關, 與E和VPD顯著負相關。露日數(shù)與 RH顯著相關所在氣象站占總站數(shù)比例高達99.9%, 較高的RH為露水形成提供了充足的水汽[49,53], 降雨促使 RH增加, 增加了空氣中的水汽[49], 更容易結露;E與RH負相關[54], 增加的E使RH降低, 水汽來源減少; VPD反映空氣中水汽接近飽和的程度, 決定露水量的多寡[55], VPD越大, 說明空氣中的水汽越難接近飽和, 露水難形成。此外, RH和P、E、VPD在月和季尺度上極顯著相關(P＜0.01), 相關系數(shù)分別為0.55、-0.26、-0.28和0.63、-0.14、-0.16。

圖4 黃土高原季尺度露日數(shù)時空分布圖Fig.4 Spatiotemporal distribution maps of dew days on seasonal scale in the Loess Plateau of China

圖5 黃土高原月尺度上Mann-Kendall分析露日數(shù)存在顯著性變化所在氣象站占總站百分比Fig.5 Percentage of stations with significant tends in monthly dew days by Mann-Kendall test in the Loess Plateau of China

圖6 1961—2010年黃土高原季尺度上Mann-Kendall分析露日數(shù)存在顯著性變化所在氣象站占總站百分比Fig.6 Percentage of stations with significant tends in seasonal dew day from 1961 to 2010by Mann-Kendall test in the Loess Plateau of China

表1 黃土高原月尺度露日數(shù)與氣象因子顯著相關所在氣象站占總站百分比Table 1 Percentage of stations with significant correlation between dew day and meteorological factors on monthly scale in the Loess Plateau of China %

溫度影響露水形成, 較低的氣溫易于物體表面冷卻而結露[56], 較高的溫度使得物體表面溫度高于露點溫度, 促使E加快, 降低物體表面RH, 露水不易形成[49]。然而, 本研究表明,Tm在 3、4、10、11月和秋季與露日數(shù)顯著正相關, 顯著性正相關所在氣象站占總站最大比例為46.15%。黃土高原地區(qū)在此時段內Tm為 1.30～10.20 ℃, 相應露點溫度為-5.46～0.15 ℃, 露點溫度低于 0 ℃時, 空氣中過剩的水汽直接以霜的形式體現(xiàn), 增加的Tm會影響到露點溫度, 促使露點溫度從負變?yōu)檎? 空氣中達到飽和的水汽才能以露水的形式凝結在物體表面。

風速是影響露水形成的重要氣象因子[57]。本文u與露日數(shù)僅在5月和9月顯著性正相關, 顯著性正相關所在氣象站占總站最大比例為71.1%, 該時段u均值為2.01～2.76 m·s-1;u與露日數(shù)在其他月份和季尺度上顯著負相關, 顯著負相關所在氣象站占總站的最大比例為40.3%, 該時段u均值為2.08～2.92 m·s-1。Monteith認為小于0.5 m·s-1的風速易于露水形成[58],微風或風速為零時, 水汽分子擴撒到穩(wěn)定邊界層可任意產(chǎn)生小液滴, 在液滴周圍形成水汽濃度梯度,在濃度梯度的作用下露水量增加[21], 小的風速有利于冷卻凝結面同時帶來水汽[59]。Jackson等[60]認為露水形成的適宜風速為 0.5～2 m·s-1, Muselli等[61]、Hanisch等[62]研究表明限制露水形成的風速分別為4.7 m·s-1、3.3～5.3 m·s-1和 5.7 m·s-1。大風可以使近地層大氣發(fā)生湍流運動, 也可以使近地面的溫度輪廓線絕熱,在不受對流加熱運動影響時, 可以很清楚地觀測到露水量[63]。因此, 風速對露水的影響存在不確定性。

表2 黃土高原季尺度露日數(shù)與氣象因子顯著相關所在氣象站占總站百分比Table 2 Percentage of station with significant correlation between dew day and meteorological factors on seasonal scale in the Loess Plateau of China %

綜上, 月尺度和季尺度上的溫度和相對濕度是影響黃土高原區(qū)域露日數(shù)的最關鍵因子, 這與已有關于濕潤區(qū)露水成因的結論相一致[64]。黃土高原南部及東南部溫度和相對濕度高于西北部[65], 露日數(shù)與溫度在3、4、10、11月及秋季顯著正相關氣象站占總站數(shù)的 13.47%～46.15%和 13.47%; 露日數(shù)與相對濕度在月和季尺度上顯著正相關氣象站占總站數(shù)的51.4%～99.9%和69.23%～96.16%, 因此, 南部和東南部在3、4、10、11月及秋季較高的溫度和相對濕度促使露日數(shù)大于西北部。

3.2 溫度和濕度對露日數(shù)的影響

溫度是氣候變化的“指示器”[47], 相對濕度影響生物圈和地表水文[66], 黃土高原區(qū)域溫濕度變化決定露日數(shù)變化趨勢。5.77%～55.77%氣象站的溫度在4—11月顯著增加(表3), 遞增率為0.018～0.090 ℃·a-1, 平均值為0.049 ℃·a-1, 高于近50年間全球0.013 ℃·a-1[67]和全國 0.022 ℃·a-1[68]增溫率。9.62%～15.39%氣象站的濕度在 7—9月顯著降低(表 3), 遞減率為-0.3～-0.1%·a-1,平均值為-0.2%·a-1; 11.54%～23.02%氣象站的濕度在4月和6月顯著增加(表3), 遞增率為0.1～0.3%·a-1, 平均值為0.3%·a-1。季尺度溫度和相對濕度變化顯著性不大。盡管黃土高原區(qū)域溫度存在上升趨勢, 部分月份相對濕度為降低趨勢, 但未影響到露日數(shù)上升趨勢這一狀態(tài), 其主要原因是月和季尺度上的平均溫度和相對濕度目前還處于易于結露(露水發(fā)生率大于 70%)的溫度和相對濕度范圍內(圖7)。

表3 黃土高原不同時間尺度Mann-Kendall分析溫度和相對濕度存在顯著性變化所在氣象站占總站百分比Table 3 Percentage of stations with significant trends in monthly and seasonal relative humidity and mean temperature in the Loess Plateau of China

圖7 黃土高原月(a, b)和季(c, d)尺度適宜結露溫度(a、c)和相對濕度(b、d)及露水發(fā)生頻率Fig.7 Suitable temperature (a, c) and relative humidity (b, d) for dew formation in monthly (a, b) and seasonal (c, d) scales and dew occurrence frequency in the Loess Plateau of China

3.3 存在不足及展望

全球氣候變暖愈演愈烈, 新的間歇性干旱、半干旱區(qū)域層出不窮。露水對干旱和半干旱地區(qū)植物生長極其重要。由于黃土高原地區(qū)露水實測資料缺失, 該地區(qū)露水對植物生態(tài)效應的研究匱乏。葉片和根系吸收水分策略是植物獲取水分的兩種有效途徑, 水資源的獲得性和限制性會影響到植物對兩種吸水策略的偏重。黃土高原長期處于土壤水分虧缺狀態(tài), 使植物根系較難獲取水分, 這勢必影響到植物獲取水分的途徑, 植物通過葉片能夠獲得多少水分？所獲得的水分能否維持其生長？露水與植物葉片相互機制如何？這是今后研究的重點。此外, 露水為真菌和細菌等病原體提供感染宿主植物的環(huán)境條件, 促使植物發(fā)病。然而如何利用這一特點采用相應措施(如制造微生物試劑等)對植物病蟲害進行防治還需進一步研究。

4 結論

基于黃土高原 52個氣象站長時間序列的氣象數(shù)據(jù), 分析月、季尺度露日數(shù)時空變化特征、變化趨勢及成因。在月尺度上, 黃土高原露水首先發(fā)生在3月武功, 終止于11月份, 5—10月全區(qū)域均存在露水; 9月露日數(shù)最長, 南部、東南部和西北部露日數(shù)達8～12 d, 全區(qū)域平均值為7 d; 5.77%～25.00%氣象站點露日數(shù)在 6月和 8—11月以 0.02～0.15 d·a-1顯著增加; 17.31%和7.68%氣象站點露日數(shù)在4月和7 月以-0.09～-0.02 d·a-1顯著降低。在季尺度上, 黃土高原露水發(fā)生在春、夏和秋季, 夏季和秋季露日數(shù)無顯著差異; 露日數(shù)在秋季最長, 南部、東南部和西北部露水持續(xù)達 14～26 d, 全區(qū)域平均值為15 d;3.85%和 5.77%的氣象站露日數(shù)在夏季和秋季分別以 0.25～0.09 d·a-1和 0.15～0.09 d·a-1顯著增加; 5.77%氣象站露日數(shù)在春季以-0.34～-0.07 d·a-1顯著性降低。相對濕度、降雨、蒸發(fā)、飽和水汽壓差和溫度在不同時間尺度上對露日數(shù)影響不同, 但相對濕度和溫度是影響露日數(shù)變化的最關鍵因素。

該研究對于全面了解氣候變化條件下黃土高原露日數(shù)分布特征及變化趨勢提供事實依據(jù), 也為未來黃土高原植株病害預測、防治及風險評估提供一定參考價值。

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Spatiotemporal analysis of dew days in China’s Loess Plateau*

GAO Zhiyong1, WANG Youke2**, JIANG Peng3
(1.Department of Water Conservancy, Yangling Vocational & Technological College, Yangling 712100, China; 2.College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University / Research Center of Soil and Water Conservation and Ecological Environment, Chinese Academy of Sciences & Ministry of Education, Yangling 712100, China; 3.Development Research Center of the Ministry of Water Resources of China, Beijing 100038, China)

Global warming due to greenhouse effect has altered meteorological variables such as temperature, relative humidity,rainfall and sunshine hours.The resulting change of these variables could have strong effects that threaten population, agriculture, environment, economy and industry.It could even affect global food security and supply/demand of water resources in the world.The Loess Plateau in North China is a semiarid and sub-humid climate region and is well-known for severe soil erosion, fragile ecological environment and sensitivity to climate change.Climate change will have a major impact on the ecological environment and agricultural ecosystems.Given the above, temporal and spatial distribution of meteorological elements for the Loess Plateau region has been analyzed.However, there was little information on dew days on the plateau.DewDew day was a key parameter of hydrologic cycle and plant disease prevention.Analysis of the spatial distribution and long-term temporal trends of dew days and the relatedness with climatic variables may provide the basis for plant disease prediction and prevention in local areas.In this study, dew day data from 52 meteorological stations for the period 1961–2010 were calculated using a model.The spatial distribution of seasonal and monthly dew days was interpolated by Kriging and the temporal trends of the days examined using trend-free pre-whitening (TFPW) and Sen’s slope estimator.Correlation analysis explained the dew-day formation.The results showed that at monthly scale, dew days started in March and ended in November,with a monthly mean of 7 dew days.The maximum dew days were in the south, southeast and northwest of the Loess Plateau in September, with a range of 8–12 days.Analysis of dew days indicated significant positive trends for 5.77%–25.00% of the stations, with a variation of 0.02–0.15 d·a-1during the periods from August through November and June.Dew days with significant negative trends were found too, with the decrease in July and April by 0.02–0.09 d·a-1and for 7.68%–17.31% of the stations.At seasonal scale, dew days occurred in spring, summer and autumn, with a seasonal mean of 15 dew days.The maximum dew days were in autumn, with 14–26 dew days in the south, southeast and northwest of the plateau.Dew days with significant positive trends were observed in summer and autumn, which varied respectively by 0.09–0.25 d·a-1and 0.09–0.15 d·a-1for 3.85% and 5.77% of the stations.Dew days with significant negative trends were evident in spring, which varied by ?0.34 to ?0.07 d·a-1for 5.77% of the stations.Relative humidity and temperature had clear and dominant effects on the spatiotemporal trend of dew days.The study provided a quantitative basis for understanding dew day distribution and trend in the Loess Plateau under global climate change.It also provided a vital reference for future plant disease forecast, prevention and risk assessment.

May 11, 2017; accepted Jun.21, 2017

Loess Plateau; Dew day; Trend analysis; Mann-Kendall test; Sen’ slope

S161.9; S165+.28; P467

A

1671-3990(2017)11-1718-13

10.13930/j.cnki.cjea.170435

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* 國家科技支撐計劃項目(2015BAC01B03)和陜西統(tǒng)籌項目(2014KTCG01-03)資助

** 通訊作者: 汪有科, 主要從事作物高效用水和水土保持研究。E-mail: gjzwyk@vip.sina.com

高志永, 主要從事近地表汽態(tài)水研究。E-mail: GZYstruggling@163.com

2017-05-11 接受日期: 2017-06-21

* This study was supported by the National Key Technologies R&D Program of China (2015BAC01B03) and Shaanxi Science & Technology Co-ordination and Innovation Project (2014KTCG01-03).

** Corresponding author, E-mail: gjzwyk@vip.sina.com