陳東東，王曉東，王 森，栗曉瑋

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四川省潛在蒸散量變化及其氣候影響因素分析*

陳東東1,2，王曉東3，王 森4，栗曉瑋5

（1.中國(guó)氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610072；2.四川省農(nóng)業(yè)氣象中心，成都 610072；3.安徽省農(nóng)業(yè)氣象中心，合肥 230031；4.新疆農(nóng)業(yè)氣象臺(tái)，烏魯木齊 830002；5.重慶第二師范學(xué)院，重慶 400065）

潛在蒸散（ET0）是評(píng)價(jià)某一地區(qū)干旱程度的重要指標(biāo)，在全球氣候變暖趨勢(shì)下，估計(jì)ET0的變化對(duì)科學(xué)估算作物需水量，提高水分利用率具有重大意義。本文利用四川省1961-2014年151個(gè)氣象站的氣象資料，采用Penman-Monteith公式分3個(gè)區(qū)域（四川盆地、攀西地區(qū)和川西高原）計(jì)算ET0，并對(duì)主要?dú)庀笠蜃悠骄鶜鉁?、相?duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速的相對(duì)變化率、敏感系數(shù)及其對(duì)ET0貢獻(xiàn)率的時(shí)空變化進(jìn)行分析。結(jié)果表明：四川盆地和川西高原ET0呈現(xiàn)微弱減少，而攀西地區(qū)則呈現(xiàn)一定的增加，其空間分布表現(xiàn)為：攀西地區(qū)和川西高原南部年ET0為高值區(qū)，多在1000～1350mm，四川盆地的西南部年ET0為低值區(qū)，多在651～900mm，從西南向東北呈現(xiàn)“高-低-高”趨勢(shì)。各氣象因子對(duì)ET0的影響（對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率）主要取決于敏感性和相對(duì)變化率兩方面。3個(gè)區(qū)域ET0對(duì)相對(duì)濕度的變化均表現(xiàn)最敏感，其敏感系數(shù)分別為-1.13、-1.40、-1.53。在主要?dú)庀笠蜃又?，在四川盆地和攀西地區(qū)，平均風(fēng)速的多年相對(duì)變化率最大（-29.7%、-16.3%），川西高原則為平均溫度（40.4%）。進(jìn)一步分析得出，平均風(fēng)速在四川盆地和川西高原對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率最大，是主導(dǎo)影響因素，而在攀西地區(qū)則為相對(duì)濕度。

潛在蒸散；氣象因子；敏感系數(shù)；貢獻(xiàn)率

潛在蒸散（ET0）表示在一定氣象條件下水分供應(yīng)不受限制時(shí)，某一固定下墊面可能達(dá)到的最大蒸散量。潛在蒸散是評(píng)價(jià)某一地區(qū)干旱程度、研究作物需水以及指導(dǎo)灌溉的重要因子[1]。FAO[2]推薦了基于氣象要素的Penman-Monteith公式計(jì)算ET0。該模型考慮了植被的生理特征，使ET0主要只受氣象因子的影響，因此，受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用[3-5]。在全球變暖背景下，ET0的變化及其原因引起了諸多學(xué)者的討論[6-9]。隨著研究的不斷深入，敏感性分析方法被用來(lái)研究氣候要素對(duì)ET0變化的影響。劉小莽等[10]用敏感性分析法得出海河流域ET0對(duì)水汽壓最敏感。楊林山等[11]得出洮河流域ET0對(duì)凈輻射最敏感。在山東省[12]和松嫩平原西部[13]用該方法得出ET0對(duì)相對(duì)濕度的敏感性最高。由于研究區(qū)域以及氣象因子本身的隨機(jī)性和相互之間的影響，所以不同區(qū)域ET0對(duì)氣象因子的敏感性也不盡相同。因此，研究不同地區(qū)ET0對(duì)氣象要素敏感性分析具有重要意義[14]。

四川省氣候特點(diǎn)主要表現(xiàn)為區(qū)域差異大，光熱水的分布不均衡，自然災(zāi)害頻發(fā)，嚴(yán)重制約了該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[15]。因此，研究四川省ET0的時(shí)空演變特征尤為重要。雖已有學(xué)者用代表站點(diǎn)對(duì)四川地區(qū)ET0及其影響因素作過(guò)研究[16]，分析采用了統(tǒng)計(jì)相關(guān)的方法，盡管可以反映兩個(gè)變量間線(xiàn)性相關(guān)的強(qiáng)弱程度，但并不能給出ET0對(duì)氣象因子改變的響應(yīng)程度，并且研究過(guò)程所用氣象站點(diǎn)較少，缺少系統(tǒng)的空間分析。另外，由于氣象因子的多年相對(duì)變化率在不同地區(qū)存在明顯的差異，僅從敏感性的角度判斷ET0的影響因子是不全面的，只有將敏感性和相關(guān)因子多年相對(duì)變化率進(jìn)行綜合分析，才能客觀反映某一地區(qū)ET0變化的主要影響因素。一些學(xué)者[17-19]在敏感分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析氣象要素對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率，深入闡明了各氣象要素對(duì)研究區(qū)域ET0的影響。因此，本文在將四川省按照不同氣候類(lèi)型分區(qū)域的基礎(chǔ)上，研究各區(qū)域ET0的時(shí)空變化特征，并著重分析ET0對(duì)各氣象要素的敏感性及對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率，探究ET0變化的主導(dǎo)因素，以期為農(nóng)業(yè)合理布局、科學(xué)灌溉提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來(lái)源

四川省因不同的地貌，形成的了獨(dú)特的氣候類(lèi)型，大致可分為四川盆地、攀西地區(qū)和川西高原3個(gè)區(qū)[20]（圖1）。全省151個(gè)氣象站點(diǎn)1961-2014年逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、水汽壓、相對(duì)濕度等資料來(lái)自四川省農(nóng)業(yè)氣象中心。

1.2 統(tǒng)計(jì)分析及空間插值方法

氣象數(shù)據(jù)處理及ET0、敏感系數(shù)計(jì)算使用Matlab軟件，利用FAO1998年推薦的Penman-Monteith方法計(jì)算逐日ET0。采用ArcGIS9.3地統(tǒng)計(jì)模塊中的Kring插值方法，得到各要素的空間分布圖。

1.3 氣候傾向率

采用最小二乘法計(jì)算氣候要素的變化趨勢(shì)，用x表示某一氣候變量，用t表示其所對(duì)應(yīng)的時(shí)間，建立x與t的一元線(xiàn)性回歸方程[21]。

以線(xiàn)性回歸系數(shù)a的10倍作為氣候要素傾向率。

1.4 氣象因子的敏感性和貢獻(xiàn)率

ET0對(duì)氣象因子的敏感性參照文獻(xiàn)[12-13]進(jìn)行計(jì)算，即

將單個(gè)氣象因子的敏感系數(shù)與該要素的多年相對(duì)變化率相乘，得到由此要素引起的ET0的變化，即為該要素對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率，貢獻(xiàn)率為正表示該要素的變化引起ET0增加，為正貢獻(xiàn)；貢獻(xiàn)率為負(fù)表示引起ET0減少，為負(fù)貢獻(xiàn)[22]。即

（4）

2 結(jié)果與分析

2.1 各區(qū)域潛在蒸散量的時(shí)空變化特征

由圖2a可見(jiàn)，攀西地區(qū)以及川西高原南部ET0值相對(duì)較高，多在1000～1350mm；盆周山區(qū)為過(guò)渡地帶，ET0多在900～1000mm。四川盆地大部區(qū)域ET0值較低，除盆東北地區(qū)在900～1000mm外，其余大部區(qū)域在651～900mm，大體分布從西南向東北呈現(xiàn)“高-低-高”趨勢(shì)。1961-2014年各區(qū)域ET0平均值隨年代變化（圖2b）表明，四川盆地和川西高原呈現(xiàn)微弱的減少，而攀西地區(qū)則呈現(xiàn)一定的增加，但其變化均不明顯。

對(duì)全省1961-2014年ET0傾向率的統(tǒng)計(jì)分析表明（圖2a），共有60個(gè)站點(diǎn)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其中40個(gè)達(dá)到極顯著水平（P＜0.01），20個(gè)站點(diǎn)為顯著水平（P＜0.05）。全省ET0空間分布存在明顯的區(qū)域特征，四川盆地除零星區(qū)域表現(xiàn)出增加趨勢(shì)外，大部地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，其中蒼溪縣、閬中、平昌縣等地區(qū)減速達(dá)17mm·10a-1以上（P＜0.01）。攀西地區(qū)和川西高原僅爐霍縣、新龍縣和德格縣一帶表現(xiàn)出減少趨勢(shì)，其余各地均表現(xiàn)增加，以攀西地區(qū)的鹽邊縣為增加大值中心，增速達(dá)32mm·10a-1（P＜0.01）。

2.2 各區(qū)域主要?dú)庀笠蜃拥臅r(shí)空變化特征

由圖3可見(jiàn)，各區(qū)域主要?dú)庀笠蜃樱òㄆ骄鶜鉁?、相?duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速）大多表現(xiàn)出極顯著的變化趨勢(shì)（P＜0.01）。其中，四川盆地年平均氣溫表現(xiàn)為增加趨勢(shì)，變化速率達(dá)0.11℃·10a-1（P＜0.01），相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速均呈極顯著減少趨勢(shì)（P＜0.01），速率分別為0.55%·10a-1、39h·10a-1、0.05m·s-1·10a-1。攀西地區(qū)年平均氣溫表現(xiàn)為極顯著增加趨勢(shì)（P＜0.01），增速達(dá)0.19℃·10a-1，日照時(shí)數(shù)變化趨勢(shì)不明顯，相對(duì)濕度和平均風(fēng)速均呈極顯著減少趨勢(shì)（P＜0.01），減速分別為0.55%·10a-1、0.04m·s-1·10a-1。川西高原地區(qū)平均氣溫表現(xiàn)為極顯著增加趨勢(shì)（P＜0.01），增速達(dá)0.21℃·10a-1，相對(duì)濕度變化則不明顯，日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速均呈極顯著減少趨勢(shì)（P＜0.01），減速分別為24h·10a-1、0.05m·s-1·10a-1。

研究期內(nèi)主要?dú)庀笠蜃佣嗄晗鄬?duì)變化率的空間分布見(jiàn)圖4。由圖4a可見(jiàn)，全省平均氣溫變化率在0～5%，僅在盆東北個(gè)別地區(qū)表現(xiàn)為負(fù)值，川西高原大部在5%～15%，大體呈現(xiàn)東西走向，即越往西相對(duì)變化率越大。相對(duì)濕度的多年相對(duì)變化率在（圖4b）川西高原大部、盆北及盆南地區(qū)為-4%～0，攀西地區(qū)大部在-9%～-4%，僅攀枝花局部區(qū)域在-19%，整體呈現(xiàn)從東北向西南遞減。日照時(shí)數(shù)的多年相對(duì)變化率（圖4c）僅攀西地區(qū)大部表現(xiàn)為正值，在0～14%，其余兩個(gè)區(qū)域大多為負(fù)值，四川盆地多在-54%～-10%，川西高原多在-10%～0。平均風(fēng)速的多年相對(duì)變化率（圖4d）除四川盆地西南部小于-35%，攀西地區(qū)南部及川西高原北部在-15%～15%外，全省其余大部地區(qū)在-35%～-15%。

由表1可見(jiàn)，四川盆地和攀西地區(qū)平均風(fēng)速相對(duì)變化率的絕對(duì)值最大，其次分別是日照時(shí)數(shù)和平均氣溫；川西高原平均氣溫的相對(duì)變化率絕對(duì)值最大，其次是平均風(fēng)速；各區(qū)相對(duì)濕度的相對(duì)變化率絕對(duì)值最小。說(shuō)明研究期內(nèi)四川省各主要?dú)庀笠蜃又?，平均風(fēng)速變化最為劇烈，相對(duì)濕度的變化表現(xiàn)較穩(wěn)定。

2.3 各區(qū)域主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行苑治?/p>

由各氣象要素的敏感系數(shù)結(jié)果可知（表2），各區(qū)域除相對(duì)濕度的敏感系數(shù)為負(fù)外，其余氣象要素的敏感系數(shù)為正；各區(qū)域中以相對(duì)濕度敏感系數(shù)的絕對(duì)值最大，其次是平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和平均氣溫，說(shuō)明四川省ET0對(duì)相對(duì)濕度的變化最為敏感。

表1 1961-2014年主要?dú)庀笠蜃佣嗄晗鄬?duì)變化率（%）

注：多年相對(duì)變化率按方程（4）計(jì)算。

Note: Relative change rate is computed by equation (4).

表2 年ET0對(duì)各氣象因子的敏感系數(shù)

注：敏感系數(shù)根據(jù)式（2）計(jì)算。

Note: Sensitivity coefficient is computed with equation (2).

由圖5可見(jiàn)，各氣象因子的敏感系數(shù)存在明顯的地域性，其中平均氣溫的敏感系數(shù)（圖5a）以四川盆地最高，在0.1～0.24；川西高原次之，大部區(qū)域在0～0.1；攀西地區(qū)最低，多在-0.1～0。相對(duì)濕度的敏感系數(shù)（圖5b）與平均氣溫相似，大體從東北向西南遞減，但變化幅度有所加劇，由四川盆地的-0.7遞減至川西高原西南部的-2.1，相差3倍。日照時(shí)數(shù)（圖5c）和平均風(fēng)速（圖5d）的敏感系數(shù)則受地形影響，均呈現(xiàn)四川盆地區(qū)域小，而攀西地區(qū)和川西高原明顯較高的格局。

2.4 主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的貢獻(xiàn)率分析

利用式（2）和（3）計(jì)算四川省各區(qū)域平均溫度、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率，其空間分布見(jiàn)圖6。圖6a顯示，全省除攀西地區(qū)西部、川西高原南部地區(qū)平均氣溫對(duì)ET0的貢獻(xiàn)為負(fù)，其余各地均為正貢獻(xiàn)，多在0～1%，僅川西高原南部相對(duì)較高，為1%～9.4%。相對(duì)濕度對(duì)ET0貢獻(xiàn)的空間分布（圖6b）大體表現(xiàn)為，從西南向東北遞減，攀西地區(qū)普遍較高，多在6%～22%；盆東北區(qū)域相對(duì)濕度較低，在-11%～0。日照時(shí)數(shù)對(duì)ET0貢獻(xiàn)的空間分布（圖6c），僅攀西地區(qū)大部為正貢獻(xiàn)，在0～3.6%，其余區(qū)域大部為負(fù)貢獻(xiàn)，其中四川盆地貢獻(xiàn)率絕對(duì)值相對(duì)較大。平均風(fēng)速對(duì)ET0貢獻(xiàn)的空間分布（圖6d），全省僅零星地區(qū)為正貢獻(xiàn)，絕大多數(shù)地區(qū)為負(fù)貢獻(xiàn)。其中，川西高原貢獻(xiàn)率的絕對(duì)值較高。

不同區(qū)域各氣象因子的貢獻(xiàn)率也不盡相同（表3）。以四川盆地為例，該區(qū)域平均風(fēng)速對(duì)ET0貢獻(xiàn)最大，其次是相對(duì)濕度，平均溫度貢獻(xiàn)最小。其中，日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速為負(fù)貢獻(xiàn)，而平均溫度和相對(duì)濕度為正貢獻(xiàn)，4個(gè)主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0總貢獻(xiàn)為-3.16%。而54a內(nèi)ET0多年相對(duì)變化率為-2.56%，0.6%的變化率可能由彭曼公式中其它變量引起。同理，其它區(qū)域亦如此。攀西地區(qū)4個(gè)主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0總貢獻(xiàn)為2.89%，而54a內(nèi)ET0多年相對(duì)變化率為2.29%；其它因子貢獻(xiàn)率為-0.6%。川西高原4個(gè)主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0總貢獻(xiàn)為-3.6%，而54a內(nèi)ET0多年相對(duì)變化率為-0.07%，其它因子貢獻(xiàn)率為3.53%。川西高原其它因子對(duì)ET0的影響，還需在今后的工作中深入探討。

表3 主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率（%）

注：貢獻(xiàn)率按式（3）計(jì)算。

Note: Contribution rate is computed with equation (3).

綜合以上分析可知，主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的貢獻(xiàn)取決于兩方面，ET0對(duì)氣象因子的敏感性和氣象因子自身隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。如四川盆地，雖然其相對(duì)濕度的敏感系數(shù)最大，但是其自身變化趨勢(shì)最??；風(fēng)速雖然敏感系數(shù)次之，但自身變化趨勢(shì)最顯著，綜合作用使平均風(fēng)速對(duì)ET0的貢獻(xiàn)最大。同樣，相對(duì)濕度貢獻(xiàn)其次，貢獻(xiàn)最小的是溫度。四川盆地和川西高原4個(gè)主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0變化的負(fù)貢獻(xiàn)率大于正貢獻(xiàn)率，而攀西地區(qū)則正貢獻(xiàn)率大于負(fù)貢獻(xiàn)率，這在一定程度上定量解釋了盆地和川西高原的ET0多年平均值呈下降的現(xiàn)象，而攀西地區(qū)呈現(xiàn)升高趨勢(shì)。

3 結(jié)論與討論

（1）四川省多年平均ET0在四川盆地和川西高原呈現(xiàn)微弱減少，而攀西地區(qū)則呈一定的增加；其空間分布從西南向東北大體呈現(xiàn)“高-低-高”格局。氣候傾向率分析表明，四川盆地大部呈現(xiàn)明顯減少趨勢(shì)，攀西地區(qū)和川西高原多呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

（2）各區(qū)域相對(duì)濕度的敏感系數(shù)均為負(fù)且絕對(duì)值最大，說(shuō)明四川省ET0對(duì)相對(duì)濕度的變化最為敏感。各氣象要素敏感系數(shù)空間分布區(qū)域特征明顯，平均氣溫和相對(duì)濕度表現(xiàn)為四川盆地高，攀西地區(qū)和川西高原兩地相對(duì)較低，而日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速剛好相反。各區(qū)域主要?dú)庀笠刈兓厔?shì)一致，其中，平均溫度為增加趨勢(shì)，相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速均呈減少趨勢(shì)。

（3）各區(qū)域主要?dú)庀笠貙?duì)ET0貢獻(xiàn)也不盡相同，其中四川盆地和川西高原平均風(fēng)速對(duì)ET0貢獻(xiàn)最大。其次是相對(duì)濕度，平均溫度貢獻(xiàn)率最小。在這兩個(gè)區(qū)域，平均氣溫均呈顯著上升趨勢(shì)，但氣溫升高對(duì)參考作物蒸散量變化的作用有限，ET0并未因變暖而增大，反而隨著風(fēng)速下降和日照時(shí)數(shù)減少呈下降趨勢(shì)。這一結(jié)論與一些學(xué)者[23-24]研究結(jié)果一致。攀西地區(qū)則是相對(duì)濕度是對(duì)潛在蒸散貢獻(xiàn)最大，其次是平均風(fēng)速，日照時(shí)數(shù)貢獻(xiàn)率最小。以盆地為例，主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的變化總貢獻(xiàn)率為-3.16%，在很大程度上解釋了ET0下降的原因，相較僅從敏感性判斷ET0的主要影響因子是相對(duì)濕度更全面。

ET0的計(jì)算對(duì)于科學(xué)估算作物需水量，提高水分利用率具有十分重要的意義。在全球氣候變暖趨勢(shì)下，在缺少實(shí)際資料的地區(qū)，計(jì)算ET0顯得更加重要。本文利用彭曼公式，研究四川省多年平均ET0變化規(guī)律及空間分布特征，定量分析了不同區(qū)域各氣象要素對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)率。這較陳超等[16]利用偏相關(guān)分析四川地區(qū)ET0的變化特征更加客觀、全面。主要表現(xiàn)在：一是區(qū)域的進(jìn)一步細(xì)化。前者將四川分成盆地和高原兩部分，而本文按照氣候特征類(lèi)型將研究區(qū)分成四川盆地、攀西地區(qū)和川西高原3個(gè)區(qū)域，區(qū)域劃分更合理。原因在于攀西地區(qū)屬于干濕季節(jié)分明的季風(fēng)氣候，與川西高原典型的高原大陸性氣候差異較大，故將其單獨(dú)分析。二是增加了各氣象要素空間特征分析。利用151個(gè)氣象站點(diǎn)將各氣象要素進(jìn)行空間插值分析，較前者研究使用代表站點(diǎn)更具代表性。三是貢獻(xiàn)率的分析使ET0變化的影響因素有了定量的指標(biāo)。最后，從分析結(jié)果來(lái)看，在川西高原引起ET0變化的主導(dǎo)因子得出的結(jié)論一致；而在四川盆地則結(jié)論不同，前者得出的主導(dǎo)因子是日照時(shí)數(shù)，本文得出的結(jié)論是平均風(fēng)速。分析其原因，如果僅從相關(guān)性分析日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速的變化趨勢(shì)都是極顯著，而從相對(duì)變化率上來(lái)看平均風(fēng)速要遠(yuǎn)大于日照時(shí)數(shù)，貢獻(xiàn)率的分析綜合了氣象要素的相對(duì)變化，能客觀定量地衡量ET0的改變，因此本文通過(guò)計(jì)算貢獻(xiàn)率得出的結(jié)果更加客觀。

有研究表明[25]，從年尺度上，四川地區(qū)季節(jié)性干旱特征表現(xiàn)為：干旱頻率和強(qiáng)度均呈西高東低的帶狀分布，高發(fā)區(qū)主要在川西高原、川西南山地。這一特點(diǎn)和四川地區(qū)ET0的空間分布基本一致，這也說(shuō)明ET0的變化與該地區(qū)干旱有著密切的聯(lián)系。研究結(jié)果顯示，四川盆地和川西高原ET0均呈降低趨勢(shì)，這將導(dǎo)致作物年需水量的降低，在一定程度上降低了季節(jié)性干旱帶來(lái)的影響。而在攀西地區(qū)ET0表現(xiàn)為增加，在作物系數(shù)不變的前提下，該區(qū)域的農(nóng)作物需水也隨之增大，作物的穩(wěn)產(chǎn)則更依賴(lài)灌溉，所以現(xiàn)有的種植模式和農(nóng)藝措施擬進(jìn)行調(diào)整，如采取水稻旱育秧技術(shù)，玉米集中育苗移栽技術(shù)，秸稈覆蓋技術(shù)等，以提高水分利用效率。

本文不足之處在于采用平均ET0在時(shí)間跨度上較大，而四川地區(qū)是典型的季節(jié)干旱頻發(fā)區(qū)，在今后的研究中可通過(guò)分析ET0的季節(jié)變化特征，以更好地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。

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Potential Evapotranspiration Changes and its Effects of Meteorological Factors across Sichuan Province

CHEN Dong-dong1,2, WANG Xiao-dong3, WANG Sen4, LI Xiao-wei5

(1.Institute of Plateau Meteorology, China Meteorological Administration/Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610072, China; 2.The Agrometeorological Center of Sichuan Province, Chengdu 610072; 3.Anhui Agrometeorological Center, Hefei 230031; 4.Xinjiang Agrometeorological Bureau, Urumqi 830002; 5.Chongqing University of Education, Chongqing 400065)

Potential evapotranspiration(ET0) is an important metric in measuring drought conditions for an area. Examining ET0changes is critical for estimating crop water demand, and thus it is crucial for improving water use efficiency in the context of global warming. Based on daily meteorological data of 151 meteorological stations in Sichuan province from 1961 to 2014, the authors calculated ET0with the Penman-Monteith formula for the three terrain regions of Sichuan: Sichuan basin, Panxi region and Western Sichuan Plateau, and also analyzed relative variation and sensitivity coefficients of the major meteorological factors (i.e., mean air temperature, relative humidity, radiation hours, and mean wind speed), and the spatiotemporal changes in their contribution to ET0changes. The results showed that ET0in the Sichuan basin and the Western Sichuan Plateau presented a weak declining trend, as opposed to an increasing trend in Panxi region. In terms of spatial distribution, ET0was high in the Panxi region and the Western Sichuan Plateau (1000-1350mm·y-1), and it was low in the southwestern Sichuan Plateau (651-900mm·y-1), with a decreasing and then increasing gradient of ET0from the southwest to northeast. The effect of each meteorological factor on ET0(i.e., contribution of each meteorological factor to ET0change) was determined by their sensitivity to ET0and relative variation. ET0was most sensitive to relative humidity across the three regions, with sensitivity coefficients of -1.13, -1.40, -1.53, respectively. Among all the meteorological factors, the variable with the highest long-term relative variation was mean wind speed in Sichuan basin (-29.7%) and Panxi region (-16.3%), in contrast to mean air temperature in Western Sichuan Plateau (40.4%). Further analyses suggested that the dominant factor determining ET0for Sichuan basin and Western Sichuan Plateau was mean wind speed, and that for Panxi region was relative humidity.

Potential evapotranspiration; Meteorological factors; Sensitivity coefficient; Contribution rate

2017-01-19

國(guó)家自然科學(xué)基金“參考作物蒸散模型的參數(shù)化研究及誤差來(lái)源的定量化解析（41405111）”項(xiàng)目；四川農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)技術(shù)的示范應(yīng)用（15010107）；高原大氣與環(huán)境四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題（PAEKL-2017-C4）

陳東東（1983-），碩士，主要從事農(nóng)業(yè)氣象科研和業(yè)務(wù)服務(wù)。E-mail：peter19831203@163.com

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.09.002

陳東東,王曉東,王森,等.四川省潛在蒸散量變化及其氣候影響因素分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(9):548-557