论文总字数：15073字

目 录

摘要 1

Abstract 2

0 引言 3

1 资料和方法 4

1.1 研究区域 4

1.2 资料 5

1.3 研究方法 5

1.3.1 Penman-Monteith公式 5

1.3.2 趋势分析 5

1.3.3 参考蒸发变化的归因方法 6

1.3.3.1 敏感系数法 6

1.3.3.2 微分方程法 7

1.3.3.3 数值试验方法 8

2 参考蒸散发及相关气象因子的变化特征 8

2.1 参考蒸散发变化特征 8

2.2 相关气象因子的变化特征 10

3 参考蒸散发归因方法对比分析 10

3.1 西南地区整体对比 10

3.2 站点对比 11

4 参考蒸散发变化归因分析 13

5 结论 14

参考文献 15

致 谢 17

参考蒸散发归因方法的对比

邱 航

, China

Abstract:Recently, more and more researchers have begun to focus on reference evapotranspiration, and have tried numerous methods to identify the dominant factors of its change. Of these, the sensitive coefficient, the differential equation and the numerical experiment method have been widely used over the world; however, how these methods performed in attributing reference evapotranspiration and whether there existed some differences among them were not paid enough attention among scholars. As a result, based on the data (1961-2012) observed at 268 meteorological stations in Southwest China, we have utilized the three attributing methods to estimate each driving factor’s (i.e., net radiation, mean temperature, vapor pressure deficit and wind speed at 2 m height) contribution to the declined references evapotranspiration. Then, the summarized contributions from each factor were compared against the trends from Penman-Monteith equation with respect of various validation criteria. Results showed that the numerical experiment was efficient and more accurate in attributing the reference evapotranspiration. Subsequently, the attribution analyses of the decreased reference evapotranspiration in Southwest China were conducted based on the separated contribution of each driving factor. Taking the study area as a whole, net radiation and wind speed at 2 m height was the dominant factor, but vapor pressure deficit and mean temperature had damped its decreases to some extent. Except for the middle-south of Guangxi Province with the major contributor of the declined wind speed, decreases in net radiation were the main causes in the east part of Southwest China. For the west part, the dominant factor varied, and net radiation, wind speed and vapor pressure deficit might be responsible for the changed reference evapotranspiration.

Key words: Penman-Monteith equation; Reference evapotranspiration (RET); Attribution analyses; Trends; Southwest China

0 引言

气候变化及其对水文循环的影响，特别是对区域水文系统的影响是21世纪世界各国可持续发展中面临的重大课题^[1]。因此，气候变化与水文循环之间的关系也已成为气象学者研究的重点问题之一。蒸散发过程作为水文循环的重要组成部分，气候变化可以直接对其产生影响。尽管蒸散发可以利用实际仪器直接或间接地测量获取，但受限于仪器的价格和实地环境，故无法对所有流域、所有研究区域进行长期的、大范围的不间断观测；此外，与实际蒸散发量相比较，观测结果有时会存在较大误差。近年来，随着卫星遥感技术的不断进步，研究人员已广泛开展了利用遥感技术估算区域蒸散发的研究，且已成为当今蒸散发研究的热点之一。同时，基于常规气象站的观测资料构建模型不断提高蒸散发估算精度也是学者们研究的重点内容^[2]。

由参考蒸散发的定义^[3]，参考蒸散发被认为是基于气象因子的可用于实际蒸散发的总能量的估算、联系气象因子与水循环的重要物理参数；同时，它还是除气温和降水之外的一个重要的气象因子，是利用水文模型研究水量平衡的重要参数。因此，近些年来，气象学家、水文学家等对参考蒸散发的相关变化特征及其机制进行了大量的研究，以此来增强人们对实际蒸散发过程就气候变化的响应及其物理机制。李天军等^[4]提取关中地区34个气象站的气象观测资料，对相关影响因子进行敏感分析后，采用联合公式对关中地区参考蒸散发进行估算并与实际结果相比，发现该方法可以较好的模拟参考蒸散发。Gong等^[5]研究了中国长江流域的参考蒸散发对气象因子的敏感性，认为参考蒸散发对相对湿度最敏感，其次是对日照时数、温度和风速。梁丽乔等^[6]认为松嫩平原西部生长季的参考蒸散发对相对湿度最为敏感，其次是对气温，最后是对风速和日照时数。顾人颖等^[7]选取江西省境内1960-2005年79个气象站常规观测资料，并通过相关分析发现影响参考蒸散发的三因子中，日照百分率影响最大，风速次之，相对湿度影响则相对较小。基于东江流域在广东境内的12个气象站的观测资料，谢平等^[3]采用敏感系数法，分析了该地区气象因子对参考蒸散发变化的贡献；发现：日照时数的影响最大，其次是温度、相对湿度（二者量级相当），风速最小。利用江西省79个气象站的观测资料，孙善磊等^[8]通过对Penman-Monteith公式进行微分推导，获得了各气象因子对蒸发皿蒸散发变化贡献的计算公式，以此定量评估了各气象因子的定量贡献；结果发现， 5个气候因子对江西省年蒸发量变化的贡献大小依次为：风速gt;日照百分率gt;温度gt;最高温度gt;实际水汽压。采用SWAT分布式水文模型结合若干组敏感性试验，孙善磊^[9]定量评估了气候和植被变化对鄱阳湖流域4个典型子流域蒸散发的影响，指出各气象因子影响蒸散发的主次关系可以表示为：风速gt;太阳净辐射gt;相对湿度gt;温度。

通过回顾参考蒸散发的归因分析方法，总体而言，主要可以分为敏感系数法、微分方程方法和数值试验方法。尽管学者们应用这三种方法对不同地区、不同时间尺度的参考蒸散发变化特征进行了大量的研究，并得出各自的结论；但这三种归因方法在评估参考蒸散发变化的效果上究竟如何？是否存在一定的差异？依然没有受到学者们的足够重视。因此，本文试图利用西南地区1961-2012年268个常规气象观测站的实测资料，分别采用敏感系数法、微分方程方法和数值试验的方法，定量评估气候变化西南地区参考蒸散发变化特征；对比分析各方法剥离各气候因子贡献，并探讨这三种方法在参考蒸散发变化归因上的适用性。本研究对准确理解气候变化对参考蒸散发的影响的物理机理有着重要的实用价值；另外，准确评估气候变化的贡献，可以为制定各类水资源规划提供重要的数据支持。

1 资料和方法

1.1 研究区域

本研究区域地处中国西南地区（22-33°N ，97-110°E；图1），主要包括重庆市、四川省、云南省、贵州省以及广西西部地区，土地面积大约1.30×10⁶ km²。西南地区以山地为主，地形结构十分复杂，起伏较大。该地区人口稠密，约占全国人口的1/6左右。西南地区是我国主要的粮食产区，提供了全国粮食产量的16%左右。就整个西南地区而言，其气候属于典型的亚热带季风区，且干湿季节分明，雨季主要发生在4月至10月之间。

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