邸爱民

(辽宁省鞍山水文局六间房水文站，辽宁 鞍山 114100)

蒸散发是自然条件下的水面蒸发、土壤蒸发以及植物散发的总称。国内外研究工作者对蒸散发(ET0)进行了很多研究：赵玲玲，夏军等[1]基于北京站1951—2009年的气象资料，采用Penman-Monteith公式估算潜在蒸散发，并对其年际年内的变化特征进行辨析。结果表明：北京1951—2009年年均潜在蒸散发量呈显著上升趋势；气象要素的敏感性从强到弱依次为空气相对湿度、温度、太阳辐射和风速。温姗姗，姜彤等[2]采用松花江流域60个气象站逐日资料，基干平流千旱模型计算并分析了流域实际蒸散发为总体呈现增加趋势，时空分布上有一定的特征。采用相关分析方法研究流域年均实际蒸散发的时空变化是各气象要素共同影响的结果，而且各气象要素在不同时期对实际蒸散发的影响是有差异的。杨剑、孙小舟等[3]以湖北汉江流域13个气象站点的逐日气象资料为基础，采用FAO推荐的Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量，用Mann-Kendall非参数检验法对其进行趋势分析和突变检验，并在ArcGIS环境下利用克里金插值分析潜在蒸散量的空间变化特征。表明潜在蒸散量整体呈波动下降趋势。空间分布特征表现为自东南向西北递减。韦小丽、管丽丽[4]根据气象水文资料，采用线性趋势分析、Mann-Kendall秩次相关检验和Pearson相关系数方法研究了第二松花江流域潜在蒸散发以及20cm蒸发皿蒸发量的变化特征及影响的主要气象因子。表明潜在蒸发下降趋势不明显，潜在蒸发的下降主要受日照时数、降水和低云量的影响。卓嘎、尼玛央珍等[5]利用彭曼公式进行藏西北地区潜在蒸散的计算，采用偏相关分析方法，分析得潜在蒸散呈现从西北向东南减少的分布特征，影响潜在蒸散的气象要素为相对湿度、平均气温和日照时数，风速对冬季潜在蒸散的影响最为显著。热孜宛古丽等[6]使用艾比湖流域6个气象站点资料，通过Penman-Monteith方程，利用线性倾向估计、累积距平法和Mann-Kendall法分析计算艾比湖流域年潜在蒸散量逐年下降、年气温增加及年降水量增多。国内对松花江流域的潜在蒸散发演变规律及影响因素并未做研究，故本文的研究很有意义。

本文以1961—2013年气象月数据为依据，运用联合国粮食与农业组织(FAO)推荐的PM公式，计算ET0，运用Mann-Kendall统计检验分析ET0(年值、逐月)的趋势变化，分析潜在蒸散发的时空变化特征以及平均气温、相对湿度、日照时数、风速等气象要素的变化趋势，揭示潜在蒸散发的变化规律，以及影响蒸散发的气象要素的变化规律。

1 研究数据与方法

本文使用的是松花江流域及其周边共68个气象站点1961—2013年的月气象数据，主要包括月最高气温、月最低气温、月平均气温、相对湿度、日照时数、10m高度风速等数据，所使用的所有数据均经过严格的质量控制和筛选。

1.1 FAO潜在蒸散发的计算方法及其参数优化

本文FAO推荐的经优化的Penman-Monteith公式计算月ET0和年ET0值。其中参考下垫面植被是假设表面开阔、具有充足水分、生长茂盛同时高度为0.12m的草地，具有固定的表面阻抗70s/m，反照率为0.23，表达式为：

(1)

式中，ET0—潜在蒸散发，mm；Rn—作物表层净辐射，MJ/(m2·d)；G—土壤热通量，MJ/(m2·d)；T—日平均气温，℃；U2—2m高度处风速,m/s；es—饱和水汽压，kPa；ea—实际水汽压，kPa；Δ—饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃；γ—干湿表常数，kPa/℃。

1.2 MK统计检验趋势分析原理

MK统计检验因其简单又可处理丢失数据而被广泛应用。在本研究中，通过对ET0，Epan和kp年时间序列、月时间序列进行MK检验，分析了ET0、月平均气温、日照时数、风速、相对湿度等数据的趋势变化。检验统计量S按如下公式计算：

(2)

式中，x—第i或j年的数值；n—数据组的长度。

(3)

根据零假设，xi是独立且随机排列的。当n≥8时，S近似正态分布，零均值和方差以及标准化检验统计量Z的计算公式如下

(4)

(5)

统计量Z遵循零均值和序列无趋势的零假设方差情况下的标准正态分布。在显著性水平α下，如果|Z|≥Z1-α/2，则零假设不成立，其中Z1-α/2是标准正态分布中的(1-α/2)分位数。如果Z>0，说明该时间序列呈上升趋势，否则，呈下降趋势。在显著性水平α=0.05时，如果|Z|>1.96，则该序列的趋势显著。

2 松花江流域潜在蒸散发

为了对松花江流域气候变化有个空间分布上的具体了解，本文选用了流域上、中、下共6个站点(图里河、富裕、富锦、哈尔滨、桦甸、索伦)，如图1所示，并作出了这6个站点各气象要素年均值以及ET0年值的变化趋势，如图2所示，为变化趋势分析提供一定的依据。

图1 6个气象站点分布图

图2 松花江流域年ET0变化趋势

2.1 潜在蒸散发年际变化趋势

由图2可以看出，流域北部图里河站年蒸散量较其他地区明显小，1990年以前，年蒸散发的峰值均出现在流域中部的哈尔滨站，而1990年之后，年蒸散发的峰值均出现在流域西部的索伦站，1970—1985年全流域蒸散发大部分呈现年值上升现象，流域中部涨幅最大。

根据PM公式计算，最终得到松花江流域的年潜在蒸散发值。共有10个站点的年蒸散发值呈显著上升趋势，主要集中在松花江流域西部及北部；14个站点的年蒸散发值呈显著下降趋势，主要集中在松花江流域南部。流域内呈现上升趋势的站点共34个，其中有24个为不显著上升，主要集中在流域中部偏东的位置。流域内年蒸散发呈现下降趋势的也是34个站点，其中为不显著下降的站点为20个，集中在流域西南部，呈条带状分布，位于流域边缘。

2.2 潜在蒸散发年内变化趋势

松花江流域月ET0变化趋势如图3所示。

图3 松花江流域月ET0变化趋势

从图3中可以看出，流域北部蒸散发月值最小，流域中部各月蒸散发值变幅最大，而南部最为平缓，月ET0峰值一般均出现在6—7月，但流域南部ET0峰值出现在9月，流域南部月蒸散值为单峰型变化，流域内其他区域均为双峰型，9月为另一个峰值出现的时间。流域内62个站点均有变化趋势显著的时间段，其中2月呈现显著上升趋势的站点最多，共有56个站，另外的12个站中，只有满洲里站为不显著下降，其余11个站点蒸散发值也都出现上升趋势(不显著)。5月份有15个站点的蒸散发值为显著下降趋势，其他站点也以呈下降趋势居多(不显著)。

3 松花江流域气候变化趋势

3.1 松花江流域相对湿度变化趋势

采用月平均相对湿度数据，根据PM公式，得出湿度变化与蒸散发变化的关系，如图4所示。

图4 松花江流域相对湿度变化

由图4可知，松花江流域相对湿度总体呈现下降趋势，其中流域西部及南部有显著下降趋势，主要集中在内蒙古自治区内。而地处流域中部的克山站仅有9月份呈现下降趋势，且为不显著下降。位于流域最东边的富锦站相对湿度也几乎都呈现上升趋势，尤其是4月份呈显著上升趋势。位于流域中西部的泰来站一年中有10个月均呈现下降趋势。章党站位于流域最南边，其月平均相对湿度均呈现上升趋势，其中8—10月有显著上升趋势，其余9个月均为不显著上升趋势。清原站位于章党站东北部，两站距离很近，但是相对湿度变化趋势却不尽相同，清原站各月均无显著变化趋势，且有8个月呈现不显著下降趋势，其余4个月均为不显著上升趋势。总而言之，流域内西部及南部相对湿度下降趋势显著，其他站也以下降为主，但不显著下降为多。

3.2 松花江流域气温变化趋势

本文采用松花江流域及其周边共68个站点53年的月平均气温资料，使用MK统计检验方法进行了变化趋势分析，从中选取6个站的资料作出了变化趋势图，如图5所示。

图5 松花江流域年平均气温变化

由图5可知，松花江流域平均气温上升趋势十分显著。全流域68个站均出现了平均气温显著上升，第二、三季度呈现显著上升趋势尤其集中。1月、11月、12月不显著上升居多，仅12月，只有呼玛站和孙吴站呈现显著上升趋势，其他均为不显著上升或不显著下降，这其中不显著上升居多。除此之外，也有其他一些平均气温上升不显著的月份，如3月，该月全流域只有12个气象站点的数据显示当地平均气温在3月也显著上升了，甚至，富锦站在3月的平均气温呈现了下降趋势(不显著下降)。当然各站点变化趋势也不大相同，尽管总体上都呈现显著上升趋势，但是也有一些站，如漠河站、章党站、集安站、长白站、临江站、通化站、蛟河站等流域南部的站点，平均气温呈现显著上升趋势的时间段不足6月，一般显著上升的月份都出现在2月、9月及邻近的月份。

3.3 松花江流域风速变化趋势

对松花江流域53年月平均风速进行MK检验分析，如图6所示(本文中风速均已转换为2m处风速，本章中研究的是2m处风速的变化趋势)。

图6 松花江流域风速变化趋势

图6分析可知，松花江流域在过去50多年中，月平均风速大部分呈现下降趋势，且显著性下降为多。流域上、中部下降趋势显著，全流域共计33个站在一年12个月内均呈显著下降趋势，其中黑龙江省最多，共18个站，超过一半的站均在黑龙江省。全流域内共41个站一年超过10个月平均风速均呈现显著下降趋势。但是，鸡西站6、7、8月均呈现显著上升趋势，其它9个月也呈现上升趋势，尽管是不显著上升趋势。在流域南部及流域西北部，平均风速的变化比较分散，也不如其他地区趋势显著，大多数站点风速呈下降趋势的月份不到6个月，有一些站点风速还呈现上升趋势。因此，松花江流域南部及西北部应划入风速变化不显著区。

3.4 松花江流域日照时数变化趋势

松花江流域多年平均月日照时数如图7所示。

图7 松花江流域多年月平均日照时数变化趋势

松花江流域中部及南部日照时数多呈现显著下降趋势，在流域的中部及南部共有11个站点的数据显示，一年12个月中，当地日照时数有8个月以上均呈现递减趋势，这当中未呈现显著下降趋势的月份都集中在8—10月这3个月份，大部分站点在这3个月内日照时数变化趋势都为不显著下降。全流域只有大兴安岭站在一年12个月内均有显著变化趋势，其中11个月为显著下降趋势，只有2月份呈现显著上升趋势。流域上、中部各站点变化趋势比较散乱，各站变化趋势显著时段长度一般不超过6个月。在松花江流域西部，也有少数站点出现了日照时数显著上升的趋势，但仅仅出现在第一季度，8、9两个月份也有几个站点呈现显著上升趋势。

4 结论

松花江流域蒸散发近50年来发生了很大的变化：流域西部及北部的年蒸散发年际变化主要为显著上升趋势，而南部主要呈现显著下降趋势；流域北部蒸散发月值最小，流域中部各月蒸散发值变幅最大，而南部最为平缓；松花江流域的气温呈显著上升趋势，平均相对湿度、日照时数、平均风速均呈下降趋势。

存在的不足：本文仅对平均气温、平均相对湿度、风速、日照时数进行了研究和分析，而没有涉及到更具体的最高气温、最低气温等的研究；PM公式是根据日数据求算日ET0值，而本文研究数据为月数据，根据近似算法得到的月ET0值，有一定的偏差；没有将气象因素对蒸散发的具体影响程度计算，从而未能得出松花江流域各气象要素对潜在蒸散发的影响能力。