周舒佳　徐昝敏　劉玲

摘要 揭示參考作物蒸發(fā)（ET0）變化及其相關(guān)機(jī)理，可以為建立科學(xué)的水資源管理制度提供重要科學(xué)依據(jù)。詳細(xì)分析了海南島1961—2020年間年和季節(jié)ET0的時(shí)空變化特征，并基于多控制因子聯(lián)立求解法進(jìn)行了歸因分析。結(jié)果顯示：（1）海南島多年平均ET0總體表現(xiàn)為沿海（除南部）高、島內(nèi)低的空間分布特征;但各季節(jié)的空間分布特征存在差異。（2）區(qū)域平均的年、春和夏季ET0增加，而秋、冬季下降。除春季，55%以上區(qū)域顯示年和其他季節(jié)的ET0下降。（3）區(qū)域平均的年和春季、夏季、秋冬季ET0變化的主控因子分別為凈輻射、相對濕度、凈輻射。55%以上的地區(qū)顯示年、夏、秋、冬季ET0的變化可歸因于凈輻射，而春季42%（45%）地區(qū)的主控因子為凈輻射（溫度和相對濕度）。

關(guān)鍵詞 參考作物蒸散發(fā);線性趨勢;Penman–Monteith公式;歸因分析;海南島

中圖分類號：TV11 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2022）04–0098–05

參考作物蒸散發(fā)（ET0）已被廣泛用于作物需水量的估算、農(nóng)業(yè)水分資源的評價(jià)、灌溉制度的合理制定[1]。隨著全球氣候變化的不斷加劇，近年來的ET0已在全球范圍內(nèi)發(fā)生了變化，且表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性特征。為此，國內(nèi)外眾多學(xué)者針對不同區(qū)域ET0變化特征及其可能原因，開展了大量研究[2-6]。例如，敏感系數(shù)法和偏微分方法的提出，為定量化地理解ET0變化提供了必要的方法，且已經(jīng)在不同地區(qū)得到了應(yīng)用。尤其要注意的是，此類方法依然存在一定的問題，如沒有充分考慮氣候因子間的相互作用，可能導(dǎo)致估算的不同氣候要素對ET0變化的貢獻(xiàn)與真實(shí)值之間存在偏差，進(jìn)而造成歸因結(jié)果的不確定性。為減小或克服因子間相互作用帶來的不確定性，Sun等[7]提出了一種基于敏感性試驗(yàn)的多控制因子聯(lián)立求解方法，可以更有效、準(zhǔn)確地剝離氣候因子對ET0變化的影響，已被成功應(yīng)用于歸因中國西南地區(qū)ET0變化，為量化理解ET0變化的潛在機(jī)理提供了較為可靠的新方法。

海南島為中國第二大島嶼，位于南海北部，屬熱帶季風(fēng)海洋性氣候，光、熱、水資源豐富。據(jù)報(bào)道，農(nóng)業(yè)用水占海南島用水總量的80%，但水田灌溉用水利用率遠(yuǎn)小于發(fā)達(dá)國家，為40% ～50%[8]。因此，如何合理配置和利用海南島水資源，對維持海南島社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性發(fā)展至關(guān)重要，尤其是對水資源嚴(yán)重依賴的農(nóng)業(yè)。全球氣候變化背景下，海南島氣候已經(jīng)發(fā)生了不同程度的變化，這勢必會(huì)對海南島的水資源產(chǎn)生影響[9-11]。考慮ET0是計(jì)算作物需水量、制定作物灌溉制度和區(qū)域水資源供需計(jì)劃的基本依據(jù)，因此充分認(rèn)識ET0變化特征及其潛在機(jī)理是合理配置和利用海南島水資源的基礎(chǔ)[12]。

綜上，擬基于海南島15個(gè)氣象站1961—2020年逐日氣象數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析氣候和ET0的變化特征，并采用FAO56 Penman-Monteith公式結(jié)合多控制因子聯(lián)立求解方法，定量化估算海南島氣候變化對ET0的影響，并以此探討相關(guān)機(jī)理，為維持社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展提供重要的科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源及處理

本研究所使用的氣象資料來自國家氣候中心，包括海南島16個(gè)縣（市）氣象站1961—2000年的逐日最高、最低和平均溫度、日照時(shí)數(shù)、10 m風(fēng)速、相對濕度。季節(jié)的劃分采用氣象學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，即春季為3—5月，夏季為6—8月，秋季為9—11月，冬季為12—翌年2月。

1.2 ET0的估算

本研究采用世界糧農(nóng)組織推薦的FAO56 Penman-Monteith公式估算ET0，該公式具有明確的物理含義，已在全球范圍內(nèi)得到廣泛使用;公式主要輸入的氣候變量有凈輻射、2 m風(fēng)速、相對濕度、溫度，其中凈輻射采用日照時(shí)數(shù)和Allen等[1]推薦的公式估算可得，而2 m風(fēng)速可利用10 m風(fēng)速和風(fēng)速—高度轉(zhuǎn)換公式計(jì)算獲得，具體計(jì)算公式和細(xì)節(jié)可參考Allen等[1]的研究。

1.3 歸因方法

為減少氣象要素之間相互作用可能給歸因結(jié)果帶來的不確定性，本研究擬采用Sun等[7]提出的多控制因子聯(lián)立求解方法設(shè)計(jì)試驗(yàn)，開展ET0變化的歸因分析（表1）。由于影響ET0的氣象因子有溫度、凈輻射、相對濕度、風(fēng)速，共需設(shè)計(jì)4組敏感性試驗(yàn)（記為EXP_non-Y，Y為影響因子）。以溫度試驗(yàn)（EXP_non-Tave）為例，平均溫度設(shè)置為1961年水平，凈輻射、相對濕度、風(fēng)速維持采用1961—2020年逐日時(shí)間序列，采用FAO56 Penman-Monteith公式計(jì)算ET0，然后聯(lián)立方程，獲得各氣象因素對ET0變化的貢獻(xiàn)。以EXP_non-Y為例，其對應(yīng)的ET0變化趨勢可認(rèn)為是除Y以外的其余因子變化共同引起的，則，

其中，表示除Y外的其他因子對ET0變化的總貢獻(xiàn);是EXP_non-Y試驗(yàn)的ET0變化趨勢;N為敏感性試驗(yàn)個(gè)數(shù)（N=4）。聯(lián)立解方程，可得k因子（溫度、凈輻射、相對濕度、風(fēng)速）對ET0變化趨勢的貢獻(xiàn)，公式如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 海南島ET0時(shí)空變化特征

2.1.1 ET0氣候態(tài)特征 由圖1a1可知，1961—2020年間海南島的多年平均ET0基本在1 220～1 360 mm之間，區(qū)域平均為1 306.860 mm;空間分布特征總體表現(xiàn)為：沿海（除南部）地區(qū)高，而島內(nèi)較低，但在五指山附近有一弱的高值中心。春季（圖1a2）和冬季（圖1a5），海南島大部分地區(qū)的多年平均ET0分別介于340～440 mm和140～260 mm之間;盡管量級上存在差異，但二者的空間分布基本一致，即北部表現(xiàn)為由沿海向島內(nèi)遞減，而南部表現(xiàn)為由沿海向島內(nèi)遞增。夏季（圖1a3），海南島ET0基本在400～460 mm之間，總體呈由沿海向島內(nèi)遞減的空間分布特征。秋季（圖1a4），多年平均ET0基本在260～360 mm之間，空間分布特征基本表現(xiàn)為由沿海向島內(nèi)遞減。

2.1.2 ET0時(shí)空變化特征 從表2來看，過去60年間海南島區(qū)域平均的年、春季和夏季ET0均呈上升趨勢，而秋季和冬季均遞減，但都不顯著。如圖1 b1-b5所示，不同區(qū)域的年和季節(jié)ET0在1961—2020年間均發(fā)生了變化。就年ET0來看，59%的地區(qū)呈下降趨勢，其中有22%的地區(qū)下降顯著，主要集中在儋州附近和海南島南部;41%的地區(qū)顯示年ET0增加，且有12%的地區(qū)增加顯著，主要集中在北部定安、臨安和中部瓊中一帶（圖1b1）。春季，44%地區(qū)的ET0下降，且在儋州附近下降顯著;其余56%的地區(qū)均顯示年ET0增加，其中有6%的地區(qū)顯著，同樣分布在北部定安、臨安和中部瓊中一帶（圖1b2）。夏季和秋季，ET0變化的空間分布特征基本與其年變化一致，下降趨勢主要發(fā)生在西部（除西北部沿海）及東部沿海，其中儋州附近和海南最南部地區(qū)下降顯著（圖1b3-b4）;冬季，除北部定安、臨安和中部瓊中附近的ET0增加外，其他77%的地區(qū)均下降，以儋州—樂東—海南島最南部一帶下降最明顯且顯著（圖1b5）。

2.2 海南島ET0時(shí)空變化的成因分析

2.2.1 主要?dú)夂蛞氐臅r(shí)空變化特征

由圖2b和圖3a可知，海南島區(qū)域年和各季節(jié)平均溫度均顯著上升且以東北部和中東部最明顯，從季節(jié)來看尤以秋、冬季增溫最明顯。由圖2c，海南島區(qū)域年和季節(jié)平均凈輻射均顯著下降，其中年下降速率為2.23 MJ/（m2 ·a）。就空間分布而言，年與各季節(jié)凈輻射變化的空間分布基本一致，除定安和瓊中附近上升，其余78%以上的地區(qū)均下降，且顯著區(qū)域主要發(fā)生在南部、東部沿海、儋州及定安附近（圖3b）。由圖2d可知，海南島區(qū)域年和季節(jié)平均相對濕度均顯著下降;由圖3c可知，年、夏季和秋季的全區(qū)相對濕度均下降，且沿海地區(qū)下降較大，而島內(nèi)相對較小，其中以東北部沿海和西南部沿海最明顯;除極少數(shù)區(qū)域略有增加，春季和冬季相對濕度均不同程度下降，其中下降較大（< -0.040%/a）的區(qū)域主要出現(xiàn)在東北部沿海和西南部沿海。圖2e顯示區(qū)域年和季節(jié)平均風(fēng)速均顯著下降;在年和季節(jié)尺度上（圖3d），絕大部分（≥ 97%）區(qū)域風(fēng)速均下降，年、春季和夏季風(fēng)速下降最為明顯[（< -0.016 m/（s·a）]的區(qū)域主要在西南部，而秋、冬季主要出現(xiàn)在澄邁—儋州—昌江—樂東一帶。

2.2.2 ET0變化歸因分析 圖2b～e分別給出了年和季節(jié)溫度、凈輻射、相對濕度、風(fēng)速對區(qū)域平均ET0變化趨勢的貢獻(xiàn)，對比年尺度上各貢獻(xiàn)值，可知就區(qū)域平均而言，年ET0變化趨勢的主控因子為凈輻射;對比各季節(jié)不同氣候因子的貢獻(xiàn)，春季和夏季區(qū)域平均ET0變化的主控因子分別為溫度和相對濕度，而秋季和冬季的主控因子均為凈輻射。

圖4為各氣候要素對ET0變化貢獻(xiàn)的空間分布，總體而言，絕大部分地區(qū)均符合溫度升高ET0增加、凈輻射下降ET0下降、相對濕度下降ET0增加和風(fēng)速下降ET0減小的物理規(guī)則，反之亦然;需要指出的是極小部分地區(qū)并不符合這種規(guī)則，可能與歸因方法的誤差有關(guān)。年尺度上，全區(qū)溫度對ET0變化的貢獻(xiàn)均為正值，幾乎都在0.4～0.8 mm/a之間（圖4a1）;除定安和瓊中附近的凈輻射為正貢獻(xiàn)，其余地區(qū)均顯示由于凈輻射的下降，年ET0均下降，以儋州附近、東部沿海及南部地區(qū)的貢獻(xiàn)較大（圖4b1）;除五指山附近小部分地區(qū)為負(fù)貢獻(xiàn)，絕大部分地區(qū)的相對濕度對年ET0變化的貢獻(xiàn)均為正，且沿海地區(qū)貢獻(xiàn)較大（圖4 c1）;風(fēng)速對全區(qū)年ET0變化的貢獻(xiàn)均為負(fù)（圖4 d1）。年ET0變化的主控因子有56%的地區(qū)為凈輻射，主要位于南部、東部沿海以及定安—昌江一帶，澄邁—保亭一帶有19%的地區(qū)顯示主控因子為溫度，西北部沿海及東北部有18%的地區(qū)顯示主控因子是相對濕度，另外，樂東和昌江—瓊中之間7%的地區(qū)相似主控因子為風(fēng)速（表3和圖5a）。

不同季節(jié)溫度對ET0變化的貢獻(xiàn)，全區(qū)均為正值（圖4a2～a5）;定安、瓊中一帶凈輻射的貢獻(xiàn)為正，而其他地區(qū)均顯示凈輻射的變化使得各季節(jié)ET0下降，且以儋州附近、東部沿海及南部地區(qū)的貢獻(xiàn)較大（圖4b2～b5）;除島內(nèi)小部分地區(qū)外，相對濕度對各季節(jié)ET0變化趨勢均顯示為正值，且以沿海地區(qū)的貢獻(xiàn)較大，（除冬季;圖4c2～c5）;風(fēng)速對各季節(jié)ET0變化趨勢的貢獻(xiàn)基本都為負(fù)值（除秋季和冬季東北部極小部分;圖4d2～d5）。

由圖5b～e和表3，可以發(fā)現(xiàn)：就春季主控因子，分別有22%、42%、23%和13%的區(qū)域?yàn)闇囟?、凈輻射、相對濕度和風(fēng)速，空間分布與ET0年變化的主控因子相似。夏季時(shí)，90%以上的地區(qū)顯示主控因子為凈輻射和相對濕度，相對濕度主要出現(xiàn)在西部和北部沿海、東北大部，余下地區(qū)（除瓊中、保亭附近為溫度和風(fēng)速）為凈輻射。秋季時(shí)，除五指山附近的主控因子為風(fēng)速外，95%地區(qū)的主控因子為溫度、凈輻射和相對濕度，其中相對濕度主要位于西北沿海及東北部分地區(qū)，東部17%的地區(qū)為溫度，其余地區(qū)基本為凈輻射。冬季主控因子溫度、凈輻射、風(fēng)速對應(yīng)的面積百分比分別為23%、60%和17%，溫度主要位于北部沿海、定安和瓊中附近地區(qū)，風(fēng)速主要出現(xiàn)在昌江—保亭一帶，其他地區(qū)基本為凈輻射。

3 結(jié)論

（1）1961—2020年，海南島多年平均ET0基本在1 220～1 360 mm之間，總體表現(xiàn)為沿海（除南部）高、島內(nèi)低的空間分布特征。各季節(jié)多年平均ET0的空間分布存在一定差異，春、冬季表現(xiàn)為北部由沿海向島內(nèi)遞減，而南部由沿海向島內(nèi)遞增;秋、冬季基本為島內(nèi)小而沿海大。

（2）就過去60年間海南島年ET0變化趨勢，區(qū)域平均為0.027 mm/a，但空間上存在明顯差異，其中59%的地區(qū)下降，而41%的地區(qū)增加?？傮w而言，除春季有50%以上的區(qū)域顯示ET0增加，其他季節(jié)均顯示55%以上區(qū)域的ET0下降。

（3）就區(qū)域平均而言，年、春、夏、秋和冬季ET0變化的主控因子分別為凈輻射、溫度、相對濕度、凈輻射、凈輻射。就全區(qū)而言，56%地區(qū)的年ET0變化可以歸因于凈輻射變化;春季，42%地區(qū)顯示ET0變化趨勢的主控因子為凈輻射，20%以上區(qū)域的主控因子為溫度或相對濕度;夏、秋、冬季，約60%地區(qū)顯示ET0變化的主控因子為凈輻射，其次為溫度或相對濕度。

本研究基于多控制因子聯(lián)立求解法詳細(xì)分析了海南島1961—2020年間年和季節(jié)ET0的時(shí)空變化特征及原因，為建立科學(xué)的水資源管理制度提供了重要的科學(xué)依據(jù)，但仍然存在一些不確定因素。如FAO56 Penman-Monteith公式并未考慮CO2濃度升高對植被生理特征（如氣孔導(dǎo)度和植被結(jié)構(gòu)特征）的影響，資料處理中采用固定的地表反照率（設(shè)置為常數(shù)0.23）估算凈輻射，這些都可能會(huì)造成ET0估算的偏差[13-14]。這一些問題將在未來的研究中進(jìn)行改進(jìn)，以達(dá)到更好的歸因分析結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

[1] Allen R G . Crop Evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements[M].FAO Irrigation and Drainage Paper （FAO）， 1998.

[2] 曹雯，申雙和，段春鋒.西北地區(qū)生長季參考作物蒸散變化成因的定量分析[J].地理學(xué)報(bào)，2011，66（3）：407-415.

[3] 鄒海平，陳匯林，田光輝，等.海南島參考作物蒸散量時(shí)空變化特征及成因分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象， 2018，39（1）：18-26.

[4] Zhang D， Liu X M， Hong H Y. Assessing the effect of climate change on reference evapotranspiration in China[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Asses-sment， 2013，27（8）： 1871–1881.

[5] Liu T G， Li L G， Lai J B， et al. Refe-rence evapotranspiration change and its sensitivity to climate variables in southwest China[J]. Theoretical and Applied Climatology， 2016，125（3/4）： 499-508.

[6] 張方敏，申雙和.我國參考作物蒸散的空間分布和時(shí)間趨勢[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，30（5）：705-709.

[7] Sun S L， Chen H S， et al. 2017. Attrib-uting the changes in reference evapotran-spiration in Southwestern China using a new separation method[J]. Journal of Hydrometeorology， 2017， 18： 777-798.

[8] 向曉明.海南島水資源基本特點(diǎn)及影響可持續(xù)發(fā)展的主要因素初探[J].海南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，20（1）：80-83.

[9] 羅紅霞，戴聲佩，李茂芬，等.海南島1959 —2015年氣候變化特征分析[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2018，46（15）：261-268.

[10] 孫瑞，吳志祥，陳幫乾，等.近55年海南島氣候要素時(shí)空分布與變化趨勢[J].氣象研究與應(yīng)用，2016， 37（2）：1-7， 122.

[11] 王春乙.海南氣候[M].北京：氣象出版社，2014.

[12] 封志明，楊艷昭，丁曉強(qiáng)，等.甘肅地區(qū)參考作物蒸散量時(shí)空變化研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（1）：99-103.

[13] Milly P， Dunne K A. Potential evap-otranspiration and continental drying? [J]. Nature Climate Change， 2016（6）： 946-949.

[14] Mira M， Weiss M， Ba Ret F， et al. The MODIS （collection V006） BRDF/albedo product MCD43D： temporal course evaluated over agricultural landscape[J]. Remote Sensing of Environment， 2015， 170（3）： 216-228.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Changes and Causes of Evapotranspiration of Reference Crops in Hainan Island From 1961 to 2020

ZHOU Shujia et al（Meteorological Bureau of Jintan District， Changzhou， Jiangsu 213200）

Abstract Revealing the change of reference crop evaporation （ET0） and its related mechanism can provide an important scientific basis for establishing a scientific water resources management system. In this study， the temporal and spatial variation characteristics of annual and seasonal ET0 in Hainan Island from 1961 to 2020 were analyzed in detail， and the attribution analysis was carried out based on the simultaneous solution method of multiple control factors. The results showed that： （1） the multi-year average ET0 of Hainan Island was generally characterized by high coastal （except the South） and low Island spatial distribution; However， the spatial distribution characteristics of each season were different. （2） The regional average annual， spring and summer ET0 increased， but decreased in autumn and winter. In addition to spring， more than 55% of the regions showed a decline in ET0 in years and other seasons. （3） The main controlling factors of ET0 changes in annual average， spring， summer， autumn and winter were net radiation， relative humidity and net radiation respectively. More than 55% of the areas showed that the changes of ET0 in year， summer， autumn and winter could be attributed to net radiation， while the main controlling factors in 42% （45%） areas in spring were net radiation （temperature and relative humidity）.

Key words Reference crop evapotran-spiration; Linear trend; Penman-Monteith formula; Attribution analysis; Hainan Island