• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      近59a黃河流域蒸發(fā)量變化規(guī)律及影響因素

      2021-08-11 04:35:23卓瑩瑩趙慧霞魏敏隋瀟劉厚鳳
      人民黃河 2021年7期
      關鍵詞:氣候因子黃河流域

      卓瑩瑩 趙慧霞 魏敏 隋瀟 劉厚鳳

      摘 要:為分析氣候變化背景下黃河流域蒸發(fā)量變化特征及其影響因素,采用線性回歸、Mann-Kendall突變檢驗分析和經(jīng)驗正交分解等方法對1961—2019年黃河流域95個氣象觀測站蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化進行分析。結果表明:近59 a黃河流域蒸發(fā)量呈顯著下降趨勢,全流域平均氣候傾向率為-60.4 mm/10 a;2004年以后,蒸發(fā)量下降趨勢加劇(氣候傾向率為-219.4 mm/10 a);夏季下降趨勢相對明顯,春、夏、秋、冬氣候傾向率分別為-12.7、-24.5、-10.4、-1.9 mm/10 a;不同河段蒸發(fā)量下降趨勢不同,上、中、下游的氣候傾向率分別為-59.3、-49.2、-74.9 mm/10 a。流域內蒸發(fā)量氣候變化趨勢存在兩種空間分布模態(tài):一致性分布模態(tài)和中部與東部、西部反位相的分布模態(tài)。通過偏相關、灰色關聯(lián)度和多元回歸分析發(fā)現(xiàn),影響流域年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主要因素有年均氣溫日較差、年日照時數(shù)、年降水量和相對濕度。

      關鍵詞:蒸發(fā)皿蒸發(fā)量;時空變化特征;氣候因子;Mann-Kendall;正交經(jīng)驗分解;黃河流域

      中圖分類號:P467;TV882.1 文獻標志碼:A

      doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2021.07.006

      引用格式:卓瑩瑩,趙慧霞,魏敏,等.近59 a黃河流域蒸發(fā)量變化規(guī)律及影響因素[J].人民黃河,2021,43(7):28-34,77.

      Abstract: In order to analyze the variation of pan evaporation and the influencing factors of the Yellow River basin in the context of climate change, this paper used linear regression, Mann-Kendall and EOF to analyze the pan evaporations of 95 meteorological stations in the Yellow River basin from 1961 to 2019. The results show that the pan evaporation has shown a significant downward trend in the past 59 years. The climate inclination rate of the whole basin is -60.4 mm/10 a. However, the decline in evaporation has been accelerated, with an evaporation value of -219.4 mm / 10 a since 2004. For seasonal variation, the climate inclination rates in spring, summer, autumn and winter are -12.7, -24.5, -10.4 and -1.9 mm/10 a respectively. The climate inclination rate in the upper reaches (-59.3 mm/10 a) is the highest, followed by the middle reaches (-49.2 mm/10 a) and the lower reaches (-74.9 mm/10 a). Two spatial distribution modes in the basin are identified, including consistent distribution and the anti-phase distribution of central and eastern and western. Based on partial correlation, grey correlation and multiple regression analysis, the main factors influencing the pan evaporation in the Yellow River basin are the annual mean daily temperature range, annual sunshine duration, annual precipitation and relative humidity.

      Key words: pan evaporation; spatial-temporal distribution; climatic factors; Mann-Kendall; EOF; Yellow River basin

      蒸發(fā)是水循環(huán)的重要環(huán)節(jié)之一,對水資源利用有著重要的影響。黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展是我國重大國家戰(zhàn)略,研究黃河流域蒸發(fā)量是黃河流域水資源和生態(tài)環(huán)境研究的基礎。目前已有學者對黃河流域的蒸發(fā)量進行了大量研究[1-7],其中:柳春等[4]對1961—2010年黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量研究發(fā)現(xiàn),該時段黃河流域蒸發(fā)量呈顯著下降趨勢,且四季中夏季的下降趨勢最顯著;童瑞等[6]對1961—2012年黃河流域蒸散發(fā)進行研究,認為黃河流域潛在蒸散發(fā)量亦呈減少趨勢,在不同河段的增減趨勢不同;邱新法等[5]研究認為1960—2000年黃河流域氣溫雖呈上升趨勢,但蒸發(fā)皿蒸發(fā)量呈減少趨勢。

      國內外學者對蒸發(fā)量的影響因素也進行了一系列的研究,認為風速、相對濕度、氣溫日較差、日照時數(shù)等是蒸發(fā)量變化的主要影響因素[8-16]。蒸發(fā)量對氣溫的響應表現(xiàn)出負相關,在全球氣候變暖的背景下,我國的蒸發(fā)量出現(xiàn)減少的趨勢[17],即存在“蒸發(fā)悖論”[18]的現(xiàn)象。馬雪寧等[19]的研究結果表明黃河流域總體上存在“蒸發(fā)悖論”,風速的明顯減小是導致黃河流域潛在蒸發(fā)量減少的主要原因;柳春等[4]的研究也表明風速減小是導致黃河流域蒸發(fā)量減少的主要原因;劉波等[20]研究認為氣溫日較差和風速是影響1960—2004年我國北方蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的主要因素;Shen等[21]研究認為風速、氣溫日較差和降水量是影響1955—2001年我國干旱區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的主要因素;Fu等[22]研究認為近50 a來太陽輻射、蒸氣壓差和風速是影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的三大潛在因素。

      已有對黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量時空變化特征及其影響因素的研究時段多集中于2012年之前,對于更長時間尺度的研究尚未見報道。對黃河流域長時間序列(1961—2019年)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量開展研究,可闡明全球氣候變暖情境下黃河流域蒸發(fā)量的最新變化趨勢及影響因素,對黃河流域水資源平衡、水資源高效利用、生態(tài)環(huán)境保護及經(jīng)濟高質量發(fā)展具有重要參考意義。

      1 數(shù)據(jù)與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      黃河流域位于我國中緯度地帶(東經(jīng)96°—119°、北緯32°—42°),流域總面積為79.5萬km2。黃河流域地貌特征復雜多樣,東西橫跨4個地貌單元,分別是青藏高原、內蒙古高原、黃土高原和黃淮海平原。黃河流域氣候以溫帶大陸性氣候為主,具有氣溫年較差和日較差大、降水時間集中且年際變化大、蒸發(fā)量較大等特征。

      1.2 數(shù)據(jù)來源

      氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象局國家氣象信息中心,主要為1961—2019年黃河流域95個國家氣象觀測站(見圖1)的逐月蒸發(fā)皿蒸發(fā)量、平均氣溫、平均氣溫日較差、平均相對濕度、平均2 min風速、日照時數(shù)和降水量數(shù)據(jù)。其中2001—2010年有76個站點、2011—2019年有91個站點非結冰期只有大型蒸發(fā)量數(shù)據(jù),無小型蒸發(fā)量數(shù)據(jù),為了確保蒸發(fā)量數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可比性,采用比值法[23]將該時段的大型蒸發(fā)量數(shù)據(jù)折算為小型蒸發(fā)量數(shù)據(jù)。地圖底圖數(shù)據(jù)來源于標準地圖服務系統(tǒng)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/)。

      1.3 研究方法

      采用線性回歸法和Mann-Kendall突變檢驗法分析黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量隨時間的變化趨勢,運用經(jīng)驗正交函數(shù)分解法分析黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的空間變化特征,利用SPSS23.0對蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的影響因子進行相關性分析。

      1.3.1 線性回歸法

      用yi表示樣本量為n的某一氣象要素變量,用xi表示yi對應的時間段,建立yi和xi之間的一元線性回歸方程:

      式中:i為回歸計算值;a、b分別為回歸常數(shù)、回歸系數(shù),a和b可用最小二乘法估算。

      1.3.2 Mann-Kendall突變檢驗法

      Mann-Kendall(M-K)突變檢驗法是一種氣象學上用于判斷變化趨勢及是否發(fā)生突變的非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法,該方法的優(yōu)點是樣本數(shù)據(jù)不需要遵循一定的分布,也不受少數(shù)異常值的影響[24]。

      1.3.3 經(jīng)驗正交函數(shù)分解法

      經(jīng)驗正交函數(shù)分解法(EOF)也被稱為主成分分析法,是氣象診斷中經(jīng)常使用的方法之一。該方法的原理是將原變量場分解為幾個互不相關的典型模態(tài)來代替原變量場,在典型模態(tài)中盡可能多地保留原變量場的相關信息。該方法具有易于使用、不受站點分布限制、原始信息保留較完整和快速展開收斂等特點。

      2 黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量隨時間變化規(guī)律

      2.1 年際變化特征

      統(tǒng)計黃河流域95個氣象站點1961—2019年月蒸發(fā)皿蒸發(fā)量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),流域年均蒸發(fā)量為1 666.6 mm,年際波動大(年變異系數(shù)為0.08),最大值出現(xiàn)在1972年,為1 955.5 mm,最小值出現(xiàn)在2019年,為1 267.4 mm,二者相差688.1 mm。通過對黃河流域上、中、下游數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),年均蒸發(fā)皿蒸發(fā)量最小的是上游(1 638.3 mm),中游居中,為1 660.4 mm,最大的是下游(1 730.6 mm)。由1961—2019年黃河流域年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢(見圖2)分析得,1961—2019年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量總體呈下降趨勢,平均氣候傾向率為-60.4 mm/10 a(通過α=0.05顯著性水平檢驗)。2004年以后,蒸發(fā)量下降趨勢加劇,氣候傾向率達-219.4 mm/10 a(通過α=0.05顯著性水平檢驗)。1961—2019年上、中、下游蒸發(fā)皿蒸發(fā)量氣候傾向率分別為-59.3、-49.2、-74.9 mm/10 a,均通過α=0.05顯著性水平檢驗。這與Xu等[25]、Ji等[26]研究結論一致。

      圖2 1961—2019年黃河流域年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢

      對黃河流域年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行Mann-Kendall突變檢驗(見圖3)可知:1975—2019年(除部分年份外),年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量整體呈減少趨勢,且在1982年發(fā)生減少性突變。UF統(tǒng)計量在2009—2019年超過臨界值U0.05=±1.96,說明在2009—2019年年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量減少趨勢顯著。

      2.2 季節(jié)變化特征

      1961—2019年,黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量存在明顯的季節(jié)差異(見圖4)。夏季蒸發(fā)量最大,平均值為661.1 mm,冬季最小,平均值為156.2 mm,夏季蒸發(fā)量為冬季的4.2倍。流域內蒸發(fā)主要集中在春、夏兩個季節(jié),占全年蒸發(fā)量的73.4%。四季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量均呈降低的趨勢,春、夏、秋、冬氣候傾向率分別為-12.7、-24.5、-10.4、-1.9 mm/10 a,其中春、夏、秋三季降低趨勢顯著,冬季蒸發(fā)量減少不明顯。夏季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化幅度遠大于其他3個季節(jié),對全年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢起了主導作用。

      黃河流域各河段各季節(jié)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量均呈顯著減少趨勢,其氣候傾向率見表1,四季蒸發(fā)量減少幅度最大的河段均為下游,各河段不同季節(jié)蒸發(fā)量減少幅度最大的是夏季。

      對黃河流域四季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行M-K突變檢驗(見圖5)可知:春季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量在1980年前后發(fā)生減少性突變,1987—2019年減少趨勢顯著。夏季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量在1976—2019年呈減少趨勢,在1976年發(fā)生減少性突變。秋季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量在2012年前后發(fā)生減少性突變,2015—2019年UF統(tǒng)計量超過U0.05=±1.96,說明減少趨勢顯著。冬季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量在1964年發(fā)生減少性突變。

      3 黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量空間變化規(guī)律

      采用EOF法對1961—2019年黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量進行時空分解,并進行顯著性檢驗,得到黃河流域年蒸發(fā)場主要時空分布形式(見圖6和圖7)。特征向量和特征值誤差范圍分析結果表明,蒸發(fā)場前6個特征向量累計貢獻率達82.6%,且通過North顯著性檢驗,因此前6個特征向量能較好地表達1961—2019年黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的空間分布特征。本文選用特征向量貢獻率高的第一特征向量和第二特征向量進行分析。

      第一特征向量貢獻率為41.1%,遠高于其他特征向量的貢獻率,為黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主要空間分布形式(見圖6(a))。該特征向量的各分量均為正值,這表明黃河流域各區(qū)域變化趨勢基本一致,即黃河流域均為蒸發(fā)量偏大或蒸發(fā)量偏小的分布。墾利、泰山和三門峽為數(shù)值較大處,即變化量大的地區(qū)。

      第二特征向量的貢獻率為1.7%,也是1961—2019年黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主要空間分布形式(見圖6(b))。該特征向量的各分量正負值均有,說明黃河流域有兩種分布模式。流域的東部和西部為負值地區(qū),流域的中部為正值地區(qū)。西寧和墾利為負值地區(qū)的高值區(qū),吳忠和河曲為正值地區(qū)的高值區(qū),這說明上述地區(qū)為蒸發(fā)量波動變化大的地區(qū)。

      根據(jù)EOF法分解的黃河流域蒸發(fā)量空間形式可知,黃河流域蒸發(fā)場存在4種形式:第一特征向量決定全年全流域蒸發(fā)量偏多或偏少的分布特點;第二特征向量決定全年流域東部和西部蒸發(fā)量偏多、中部蒸發(fā)量偏少或者東部和西部蒸發(fā)量偏少、中部蒸發(fā)量偏多的分布特點。

      特征向量所對應的時間系數(shù)代表了這一地區(qū)由特征向量所表征的分布形式隨時間變化特征。時間系數(shù)為正值代表與空間模態(tài)同方向,負值則相反。時間系數(shù)的絕對值越大,表示這種分布形式越顯著。第一特征向量時間系數(shù)線性趨勢預測呈下降趨勢(見圖7(a)),說明黃河流域59 a來蒸發(fā)量有減少趨勢。在1961—2019年,時間系數(shù)為正值的有31 a,這31 a全流域蒸發(fā)量偏少,剩下的28 a蒸發(fā)量偏多。第二特征向量時間系數(shù)線性趨勢預測呈上升趨勢(見圖7(b)),說明59 a來流域中部蒸發(fā)量呈增加趨勢,東部和西部蒸發(fā)量呈減少趨勢。

      4 影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的氣候因子

      影響蒸發(fā)量的氣候因子有很多,按影響因子的性質可分為熱力因子、水分因子和動力因子三類。選用以氣溫、氣溫日較差和日照時數(shù)為代表的熱力因子,以相對濕度和降水量為代表的水分因子,以風速為代表的動力因子,對它們與蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的關系進行偏相關分析。

      4.1 氣候因子隨時間變化規(guī)律

      蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與影響因子之間的量綱不同,為進一步準確分析其相關性,對所有數(shù)據(jù)進行標準化處理,結果見圖8。黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與氣溫日較差和日照時數(shù)的變化趨勢相似,與氣溫的變化趨勢相反,與相對濕度、降水量波動趨勢相反。

      各氣候因子在四季的變化趨勢不一(見表2)。近59 a來,黃河流域夏季氣溫上升趨勢最顯著,冬季呈顯著降低趨勢;熱力因子中的氣溫日較差、日照時數(shù)除春季外其他季節(jié)均呈減小趨勢;風速和相對濕度各季節(jié)均呈減小趨勢;降水量在春、秋季呈不顯著減少趨勢,在夏、冬季呈不顯著增加趨勢。

      通過相關系數(shù)矩陣(見表3)分析發(fā)現(xiàn),研究區(qū)域各氣候因子間也存在一定相關性,相關性最顯著的是日照時數(shù)與氣溫日較差,說明日照時數(shù)通過影響太陽輻射量對氣溫日較差產生影響。降水量與氣溫日較差、日照時數(shù)均為顯著負相關關系,氣溫日較差和日照時數(shù)與相對濕度也均為顯著負相關關系,氣候因子間的相互關系都將影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化。

      4.2 蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與氣候因子的相關性

      黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與氣候影響因子分析(見表4)表明流域蒸發(fā)量與氣溫日較差相關性最顯著。從全流域看,春、秋、冬季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的最大影響因子均為氣溫日較差,相關系數(shù)分別為0.797、0.911、0.844,除此之外秋季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量受到日照時數(shù)的影響較大,相關系數(shù)為0.865。春季和冬季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量受相對濕度的影響較大,相關系數(shù)分別為-0.761和-0.791。全年和夏季蒸發(fā)皿蒸發(fā)量受降水量因素影響也較大,相關系數(shù)分別為-0.701和-0.636。

      黃河流域東西跨度大,不同河段之間的大氣環(huán)流具有一定的差異,導致氣溫、氣溫日較差、風速、相對濕度等因子的變化規(guī)律在各河段也表現(xiàn)出不同的特征(見表4)。采用偏相關分析法分析不同河段蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主要影響因素,結果表明各河段全年及四季的蒸發(fā)量與氣溫日較差相關性最顯著,但不同河段、不同季節(jié)其與各影響因子之間的相關系數(shù)不同。夏季,上、中、下游蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的主要影響因子為水分因子,濕度和降水量較大導致蒸發(fā)量減少,黃河流域大部分處于季風氣候區(qū),夏季是黃河流域降水量和云量最多的季節(jié),云量多少通過影響日照時數(shù)影響太陽輻射的強弱,進而影響蒸發(fā)量。秋、冬季蒸發(fā)量的主要影響因子為氣溫日較差(熱力因子),春季蒸發(fā)量的主要影響因子上游為氣溫日較差(熱力因子),中、下游為相對濕度。

      在目前針對黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量影響因素的研究中,不同學者的結論有所不同,原因是已有研究在影響因子的選擇上只有柳春等[4]將氣溫日較差納入分析,童瑞等[6]、馬雪寧等[19]、Xu等[25]和Ji等[26]未將該因子納入分析。同時,研究的時間序列不同也可能會導致分析結果的不同。

      進一步對年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量相關因子進行灰色關聯(lián)度和多元回歸分析,結果表明,其重復的因子為年均氣溫日較差、年日照時數(shù)和年降水量,與前述偏相關分析結果一致,這說明年均氣溫日較差、年日照時數(shù)和年降水量是黃河流域年蒸發(fā)量變化的主要影響因子。影響蒸發(fā)量的因素有許多,不同的影響因子不僅受到不同作用機制的影響,同時影響因子間也存在相互影響,因此在該方面還有待進行進一步研究。

      5 結 論

      (1)1961—2019年黃河流域年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量呈顯著下降趨勢,2004年以來下降趨勢加劇,春、夏、秋、冬氣候傾向率分別為-12.7、-24.5、-10.4、-1.9 mm/10 a。上、中、下游的氣候傾向率分別為-59.3、-49.2、-74.9 mm/10 a。

      (2)根據(jù)EOF法分析,前兩個特征向量的累計貢獻率達42.8%,可以較好地反映流域內蒸發(fā)量變化特征的空間分布模態(tài)。第一特征向量場呈一致性分布,第二特征向量場表現(xiàn)為中部與東部、西部反位相的分布格局。

      (3)對黃河流域年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量影響較大的因子有氣溫日較差、日照時數(shù)、相對濕度和年降水量,其中氣溫日較差是最重要的影響因子。不同的時間尺度以及不同的河段其主要影響因子有所不同,全流域、中游、下游的全年和四季影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的主要因子均為氣溫日較差、日照時數(shù)和相對濕度;上游地區(qū)影響蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的主要因子為氣溫日較差、日照時數(shù)和降水量。

      參考文獻:

      [1] 丁磊,劉廷璽,張海霞,等.黃河內蒙古段干流水面蒸發(fā)量變化特征[J].人民黃河,2012,34(6):38-40.

      [2] 李高偉,韓美,張東啟.1961—2013年黃河三角洲氣候變化趨勢研究[J].人民黃河,2017,39(1):30-37.

      [3] 劉猛,夏自強,李俊芬,等.全球氣候變暖背景下黃河源區(qū)蒸發(fā)變化研究[J].人民黃河,2008,30(9):30-31,108.

      [4] 柳春,王守榮,梁有葉,等.1961—2010年黃河流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化及影響因子分析[J].氣候變化研究進展,2013,9(5):327-334.

      [5] 邱新法,劉昌明,曾燕.黃河流域近40年蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的氣候變化特征[J].自然資源學報,2003,18(4):437-442.

      [6] 童瑞,楊肖麗,任立良,等.黃河流域1961—2012年蒸散發(fā)時空變化特征及影響因素分析[J].水資源保護,2015,31(3):16-21.

      [7] 于蘭蘭,劉健.近50 a黃河三角洲潛在蒸發(fā)變化特征分析[J].人民黃河,2012,34(12):46-48.

      [8] HE Y, LIN K, CHEN X, et al. Classification-Based Spatiotemporal Variations of Pan Evaporation Across the Guangdong Province, South China [J]. Water Resources Management, 2015, 29(3): 901-912.

      [9] LIU Y J, CHEN J, PAN T. Analysis of Changes in Reference Evapotranspiration, Pan Evaporation, and Actual Evapotranspiration and Their Influencing Factors in the North China Plain During 1998-2005 [J]. Earth Space Sci, 2019, 6(8): 1366-1377.

      [10] 曾燕,邱新法,劉昌明,等.1960—2000年中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的氣候變化特征[J].水科學進展,2007,18(3):311-318.

      [11] 劉敏,沈彥俊,曾燕,等.近50年中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢及原因[J].地理學報,2009,64(3):259-269.

      [12] 祁添垚,張強,王月,等.1960—2005年中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化趨勢及其影響因素分析[J].地理科學,2015,35(12):1599-1606.

      [13] 申雙和,盛瓊.45年來中國蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化特征及其成因[J].氣象學報,2008,66(3):452-460.

      [14] 陳旭,戴安全,鞠彬.哈巴河地區(qū)潛在蒸發(fā)變化特征及影響因素分析[J].人民黃河,2016,38(11):54-57.

      [15] 廖曉芳,錢勝,彭彥銘,等.蒸發(fā)皿蒸發(fā)和潛在蒸散發(fā)對氣候變化的響應[J].人民黃河,2010,32(11):42-44,152.

      [16] 嚴登明,翁白莎,王俊鋒,等.皖北地區(qū)“蒸發(fā)悖論”探討[J].人民黃河,2017,39(4):21-24.

      [17] 左洪超,李棟梁,胡隱樵,等.近40 a中國氣候變化趨勢及其同蒸發(fā)皿觀測的蒸發(fā)量變化的關系[J].科學通報,2005,50(11):1125-1130.

      [18] RODERICK M L, FARQUHAR G D. The Cause of Decreased Pan Evaporation over the Past 50 Years [J]. Science, 2002, 298(5597): 1410-1411.

      [19] 馬雪寧,張明軍,王圣杰,等.“蒸發(fā)悖論”在黃河流域的探討[J].地理學報,2012,67(5):645-656.

      [20] 劉波,馬柱國,丁裕國.中國北方近45年蒸發(fā)變化的特征及與環(huán)境的關系[J].高原氣象,2006,25(5):840-848.

      [21] SHEN Y J, LIU C M, LIU M, et al. Change in Pan Evaporation over the Past 50 Years in the Arid Region of China [J]. Hydrol Process, 2010, 24(2): 225-231.

      [22] FU G B, CHARLES S P, YU J J. A Critical Overview of Pan Evaporation Trends over the Last 50 Years [J]. Climate Change, 2009,97(1-2):193-214.

      [23] 褚榮浩,申雙和,李萌,等.小型與E-601型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量對比分析及其折算系數(shù):以江蘇省為例 [J].氣象科學,2018,38(2):247-257.

      [24] 魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預測技術[M].北京:氣象出版社,2007:69-72.

      [25] XU S Q, YU Z B, YANG C G, et al. Trends in Evapotranspiration and Their Responses to Climate Change and Vegetation Greening over the Upper Reaches of the Yellow River Basin[J]. Agric For Meteorol, 2018, 263:118-129.

      [26] JI X J, WANG J J, GU W L, et al. Trends in Annual and Seasonal Pan Evaporation in the Lower Yellow River Basin from 1961 to 2010 [J]. Advances in Climate Change Research,2012,3(4):195-204.

      【責任編輯 張 帥】

      猜你喜歡
      氣候因子黃河流域
      基于氣候因子的湖南省主要樹種組林分生長率模型研建
      生態(tài)環(huán)境部啟動新一年度黃河流域“清廢行動”
      “黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展”專題征稿
      人民黃河(2022年7期)2022-07-07 06:52:24
      在黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展中展現(xiàn)陜西擔當
      當代陜西(2019年23期)2020-01-06 12:17:40
      黃河流域燦爛的齊家文化——陶器
      收藏界(2019年2期)2019-10-12 08:26:10
      增強大局意識 提升黃河流域生態(tài)保護發(fā)展水平
      人大建設(2019年12期)2019-05-21 02:55:42
      氣候因子對烤煙質量風格特色的影響
      三十六計之順手牽羊
      四川水稻產量及其構成要素對不同生育期氣候因子的響應分析
      天山北坡NDVI對氣候因子響應的敏感性分析
      三亚市| 容城县| 乾安县| 凉城县| 比如县| 正安县| 波密县| 太仓市| 怀远县| 泰兴市| 天门市| 南投县| 杭州市| 乌什县| 北京市| 镇原县| 灵台县| 临颍县| 筠连县| 宁南县| 澄迈县| 胶州市| 九江市| 搜索| 布拖县| 股票| 天津市| 阳曲县| 延庆县| 岳池县| 句容市| 东海县| 彰化县| 武山县| 荃湾区| 罗平县| 安图县| 托克逊县| 昌都县| 郁南县| 武宣县|