邹海平，陈汇林，田光辉，陈小敏，白 蕤，佟金鹤



海南岛参考作物蒸散量时空变化特征及成因分析*

邹海平，陈汇林，田光辉，陈小敏，白 蕤，佟金鹤

（海南省气象科学研究所，海口 570203）

根据海南岛18个气象站1971–2010年逐日气象资料和Penman–Monteith模型计算各站ET0，利用线性回归和ArcGIS空间插值技术分析年和四季ET0的时空变化特征，并采用敏感系数和气象因子的相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行分析。结果表明：海南岛18个市（县）年ET0均值为1191.4mm，其空间分布，除夏季外，年和其余各季ET0大致呈由东北向西南递增的趋势。近40a海南岛18个市（县）年ET0的气候倾向率均值为-5.0mm×10a-1，其中13市（县）为负值，5市（县）为正值。春、夏、秋、冬四季ET0的气候倾向率分别为-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm×10a-1。总体来看，年ET0减少的区域主要是由于春季ET0减少所致，年ET0增加的区域主要是因夏季ET0增加之故。引起海南岛大部分地区年和春、夏、秋季ET0减少的主要原因是平均风速减小和日照时数的减少，冬季ET0减少除与平均风速减小、日照时数减少有关外，水汽压增加也是主要成因之一。年和四季ET0增加的区域主要是平均最高和平均最低气温升高。

参考作物蒸散量；Penman–Monteith；敏感系数；贡献率；海南岛

参考作物蒸散量（ET0）是指水分供应不受限制时，某一参考下垫面蒸散到空气中的水量。联合国粮农组织（FAO）将其定义为“假设作物高度为0.12m，冠层阻力固定为70s×m-1，反照率为0.23的参考冠层的蒸散，非常类似于高度一致、生长旺盛完全覆盖地面且水分供应充足的开阔绿色草地的蒸散”[1]。近年来，有关全球变化背景下不同地区ET0变化特征及其成因受到国内外学者的广泛关注[2-17]，其中很多学者[2-8]采用趋势分析和相关分析法进行研究，该方法虽然能定性说明ET0的变化与各气象因子的关系，但不能定量给出各气象因子的变化对ET0的实际影响。近几年有学者[9-17]采用敏感系数和气象因子相对变化率相结合的方法，就各气象因子的变化对ET0的定量影响进行初步探讨表明，该方法可定量给出气象因子对ET0变化的实际贡献，用于解释ET0变化成因更具备合理性和可行性[14]。

海南岛位于南海北部，面积约3.4万km2。海南岛是农业岛，是重要的冬季瓜菜、热带水果、天然橡胶生产基地和农作物种子南繁基地。农业是第一用水大户，用水量约占全岛总用水量的80%，其中农田灌溉占总用水量的66%，水田灌溉水的利用率仅40%～50%[18]，远低于发达国家。近年来，部分地区为缓解水资源不足的问题，过度开采地下水，造成地下水位快速下降，形成巨大的地下水降落漏斗[18]，对生态环境造成不利影响。作为农业生产的命脉，水资源能否得到科学配置和合理利用将直接影响海南岛农业的可持续发展。ET0是计算作物需水量、制定作物灌溉制度和区域水资源供需计划的基本依据[19]，同时也是水资源合理利用和评价研究中的重要内容之一[7]。ET0仅受气象因子的影响[1]，近年有关海南岛气候变化的研究表明，过去的几十年里，全岛各地温度[20]、风速[21-22]、相对湿度[22]和日照[23]等气象要素均发生了不同程度的变化。而目前涉及海南岛ET0时空变化特征及成因的研究尺度为全国尺度[17]，选用海南气象站点较少，得出的结论不够细致全面。本研究拟基于海南岛18个气象台站1971-2011年逐日气象资料，利用Penman–Monteith公式计算各站ET0，结合线性回归方法和ArcGIS反距离加权（IDW）空间插值技术分析海南岛年和四季ET0的时空变化特征，并采用敏感系数和气象因子相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行定量分析，为当地农业灌溉和水利工程建设及水资源合理利用与评价等提供更全面的科学依据[15]。

1 资料与方法

1.1 资料来源与处理

气象资料来自海南省气象信息中心，包括海南岛18个市（县）气象站1971年3月1日-2011年2月28日的逐日平均最高、最低气温，日照时数，平均风速，水汽压和气压。季节的划分采用气象学标准，即3-5月为春季，6-8月为夏季，9-11月为秋季，12月-翌年2月为冬季。年尺度为3月1日-翌年2月的最后一天，以1971年为例，1971年为1971年3月1日-1972年2月29日，故研究时段为1971-2010年。

1.2 方法

1.2.1 ET0的计算方法

采用FAO1998年推荐的Penman-Monteith公式[1]计算ET0，其中计算净辐射的经验系数a和b采用李艳兰等[24]计算的海南逐月经验系数值，其余各项参数的计算均采用FAO推荐的标准。

1.2.2 气象因子对ET0的贡献率

气象因子对ET0的贡献率为ET0对该气象因子的敏感系数与该因子的多年相对变化率的乘积[17]，即

ET0的实际变化为

各气象因子的贡献之和为气象因子对ET0变化的总贡献[16]，即

1.2.3 其它方法

利用Excel2007软件，采用线性回归方法进行数理统计分析，并进行显著性检验。气象指标的趋势变化采用气候倾向率[20]表示。气象指标的空间分布图采用ArcGIS9.3软件中的IDW模块插值生成，栅格大小为200m×200m。

2 结果与分析

2.1 海南岛ET0空间分布及变化趋势

2.1.1 ET0的空间分布

1971-2010年海南岛年ET0在1057.8～1461.7mm，均值为1191.4mm，大致呈由东北向西南递增的趋势（图1a），年ET0高值区分布在西部的东方市、昌江县及南部的三亚市，低值区在中部至东北角一带。春季（图1b）、秋季（图1d）和冬季（图1e）ET0分别在296.2～399.2mm、221.6～341.9mm和164.4～271.6mm，占年ET0的28%、23%和17%，也总体呈东北向西南递增趋势。与年ET0相比，春季ET0高值区和中值区向东有所扩张，低值区相应地向东有所收缩；秋季ET0空间分布与年ET0基本一致；冬季ET0与年ET0相比高值区向东北方向有所扩张，低值区向东北方向有所收缩。夏季ET0在331.2～465.2mm，占年ET0的32%，空间分布上，其高值区所在区域与年ET0相似，但低值区移至中南部一带（图1c）。

图1 1971-2010年季节和年尺度参考作物蒸散量（ET0）平均值的空间分布

2.1.2 ET0的变化趋势

由图2a可见，近40a海南岛各地年ET0的气候倾向率为-44.7～28.5 mm×10a-1，均值为-5.0mm×10a-1。线性变化趋势特点不一，18个市（县）中有3个市（县）即澄迈县、乐东县、三亚市的年ET0呈显著减少趋势（P＜0.05），变化倾向率分别为-27.5、-29.5和-44.7mm×10a-1；2个市（县）即东方市和琼中县的年ET0呈显著增加的趋势（P＜0.05），变化倾向率分别为22.4和28.5mm×10a-1；其它13个站点年ET0的线性变化趋势均不显著，气候倾向率为正、负值的站点各有3个和10个。

春季（图2b）ET0气候倾向率为-11.1～6.5mm×10a-1，均值为-3.1mm×10a-1。18个市（县）中澄迈县、乐东县和三亚市的ET0减少显著（P＜0.05），气候倾向率分别为-9.4、-8.3和-11.1mm×10a-1，其余15市（县）春季ET0变化趋势均不显著，气候倾向率为正、负值的市（县）各有4个和11个；夏季（图2c）ET0气候倾向率为-6.4～10.9mm×10a-1，均值为1.8mm×10a-1。18市（县）中有3个即定安县、东方市和琼中县的ET0增加显著（P＜0.05），气候倾向率分别为5.3、8.9和10.9mm×10a-1，1个市（县）即澄迈县的ET0减少显著（P＜0.05），每10a减少10.9mm。其余14市（县）夏季ET0变化不显著，其中各有9个和5个市（县）的气候倾向率分别为正、负值；秋季（图2d）ET0气候倾向率为-11.5～6.4mm×10a-1，均值为-0.7mm×10a-1。全岛澄迈县、乐东县和三亚市3市（县）的ET0减少显著（P＜0.05），气候倾向率分别为-6.1、-7.5和-11.5mm×10a-1，1个市（县）即琼中县的ET0增加显著（P＜0.05），气候倾向率为6.4mm×10a-1。其余14站点秋季ET0变化不显著，气候倾向率为正、负值的站点各有8个和6个；冬季（图2e）ET0气候倾向率为-21.0～4.6mm×10a-1，均值为-2.8mm×10a-1。其空间分布与春季较为相似，澄迈县、乐东县和三亚市3市（县）的ET0减少显著（P＜0.05），气候倾向率分别为-5.7、-8.0和-21.0mm×10a-1，1个市（县）琼中县增加显著（P＜0.05），气候倾向率为4.6mm×10a-1。其余14市（县）ET0冬季变化均不显著，气候倾向率为正、负值的市（县）各有3个和11个。

图2 年和季节尺度参考作物蒸散量气候倾向率的空间分布

注：▲、▼分别表示显著增加、减少（P＜0.05），△、▽分别表示变化趋势不显著

Note：▲is significant increase，▼is significant decrease, △and▽are insignificant change

结合年和四季ET0气候倾向率发现，年ET0气候倾向率为正值的5个市（县），均表现为夏季ET0气候倾向率的值最大，表明夏季ET0增加是该5市（县）年ET0增加的主要原因。年ET0气候倾向率为负值的13个市（县）中，除三亚市和陵水县为冬季ET0气候倾向率的值最小外，其余11市（县）均是春季ET0气候倾向率的值最小，表明总体上年ET0减少的市（县）主要是由春季ET0减少所致。

2.2 海南岛ET0对气象因子的敏感性

根据近40a的逐日气象资料，利用式（2）计算得到ET0对各气象因子的逐日敏感系数，再求均值分别得到年和四季敏感系数，结果见图3。由图可见，海南岛各市（县）年和四季ET0除对平均水汽压的敏感系数为负外，对其余4项气象因子的敏感系数均为正值，表明年和四季ET0随水汽压增加而减少，随平均最高、最低气温以及日照时数、平均风速的增加而增加。比较年ET0对5个气象因子年敏感系数的绝对值（图3a）发现，近40a年ET0显著减少的澄迈县、乐东县和三亚市3个市（县）和显著增加的东方市和琼中县2市（县）均表现为平均最高气温＞水汽压＞平均最低气温＞日照时数＞平均风速，这说明该5个市（县）年ET0对平均最高气温的变化最敏感，对水汽压、平均最低气温、日照时数变化的敏感性依次降低，对平均风速敏感性最小。其余年ET0变化不显著的13个市（县）也均表现出上述规律。春季ET0显著减少的澄迈县、乐东县和三亚市3市（县）和其余ET0变化不显著15个市（县）对各气象因子敏感系数绝对值的排序与年ET0一致（图3b）；夏季ET0显著增加的定安县、东方市和琼中县3个市（县）和显著减少的澄迈县及其余ET0变化不显著的14市（县）敏感系数绝对值排序与年ET0基本一致（图3c）；秋季ET0显著减少的澄迈县、乐东县和三亚市3市（县）和显著增加的琼中县及其它ET0变化不显著的14个市（县）敏感系数绝对值排序与年ET0一致（图3d）；冬季ET0显著减少的澄迈县、乐东县和三亚市3市（县）和显著增加的琼中县及其它ET0变化不显著的14个市（县）敏感系数绝对值排序与年ET0基本一致（图3e）。总体而言，海南岛各市（县）年和四季ET0对各气象因子敏感系数绝对值的排序总体表现出“平均最高气温＞水汽压＞平均最低气温＞日照时数＞平均风速”的规律。

图3 年和季节尺度ET0对气象因子的敏感系数

注：Tmax为平均最高气温，Tmin为平均最低气温，U2为平均2m高风速，ea为实际水汽压，n为日照时数。下同

Note: Tmaxis average maximum temperature, Tminis average minimum temperature, U2is mean wind speed at 2m height, eaisactual vapor pressure, n is sunshine hours. The same as below

2.3 气象因子变化对海南岛ET0变化的贡献率

利用式（3）计算各气象因子近40a年和四季的相对变化率，再利用式（1）得到各气象因子对年和四季ET0的贡献率，结果见表1和图4。海南岛各地各气象因子对年ET0变化的总贡献率在趋势和数值上与年ET0实际变化基本一致（表1），四季亦是如此（结果略），表明结合敏感系数和气象因子的多年相对变化率来解释海南岛年和四季ET0变化的原因是合理可行的。

由表1和图4b可以看出，近40a，海南岛年ET0减少（即年ET0实际变化为负值）的13市（县），平均风速下降、日照时数减少以及水汽压增大是其年ET0减少的原因，而其余5市（县）年ET0增加的原因除平均最高气温和平均最低气温升高外，部分市（县）还包括平均风速增大、日照时数增多。将与年ET0实际变化同符号（正号或负号）的气象因子贡献率按绝对值由大到小排序，发现前二者占与年ET0实际变化同符号的气象因子贡献率总和的比例普遍在80%以上，说明前两个气象因子变化是引起年ET0变化的主要原因，因此，将前两个气象因子定义为主要因子。年ET0显著减少的澄迈县、乐东县和三亚市的主要因子均为平均风速和日照时数，其余年ET0减少不显著的10市（县）的主要因子也基本为平均风速和日照时数。将年ET0减少情况与各气象因子的相对变化率以及年ET0对其敏感性进行对比可以看出，虽然年ET0对平均风速和日照时数的敏感性较低，但因平均风速和日照时数的相对变化（减少）明显（图4a），导致其对年ET0减少的贡献率绝对值仍然较大，以澄迈县为例，虽然平均风速和日照时数的年敏感系数分别仅为0.127和0.260，但因其多年相对变化率分别高达-51.21%和-24.51%，导致其对年的贡献率分别高达-6.50%和-6.38%。年ET0显著增加的东方市和增加不显著的3市（县）的主要因子均为平均最高气温和平均最低气温，说明总体上这些区域气温升高对年ET0增加的贡献超过了其它因子的负贡献。琼中县有些特殊，其主要因子为平均风速和日照时数。

表1 1971-2010年各气象因子对年ET0变化的总贡献率和年ET0实际变化

图4 1971−2010年各气象因子的年相对变化率及其对年ET0变化的贡献率（%）

气象因子对四季ET0的影响与其对年ET0的影响大致相同（结果略）。春季、夏季和秋季ET0显著减少的市（县）的主要因子也均为平均风速和日照时数，其余ET0减少不显著的市（县）的主要因子基本也为平均风速和日照时数。冬季情况则有所不同，ET0显著减少的3市（县）和减少不显著的11市（县）其主要因子除平均风速和日照时数外，还包括水汽压。四季ET0增加不显著的市（县）其主要因子为平均最高气温和平均最低气温，增加显著的市（县）（琼中县）其主要因子还包括平均风速和日照时数。

3 结论与讨论

（1）1971-2010年，海南岛18市（县）年ET0均值为1191.4mm，大致呈由东北部向西南部递增趋势，与高素华等[25]研究结果较一致。春季、秋季和冬季ET0空间分布与年ET0较相似。夏季ET0有所不同，其高值区所在区域与年ET0相似，但低值区移至中南部一带。ET0年内分布表现为夏季＞春季＞秋季＞冬季。

（2）1971-2010年，海南岛18市（县）年ET0的气候倾向率均值为-5.0mm×10a-1，略高于全国-4.3mm×10a-1[11]的平均水平，线性变化特点不一，减少显著、减少不显著、增加显著和增加不显著的站点各有3个、10个、2个和3个。春、夏、秋、冬四季ET0的气候倾向率均值分别为-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm×10a-1，线性变化特点也均不一。总体而言，海南岛年ET0减少的区域主要是由春季ET0减少所致，年ET0增加主要由夏季ET0增加所致。

（3）海南岛各地年和四季ET0对气象因子的敏感系数中，仅水汽压敏感系数为负值。18市（县）年ET0对气象因子的敏感性由强到弱排序均为平均最高气温＞水汽压＞平均最低气温＞日照时数＞平均风速，与刘昌明等[26]结论基本一致。各市（县）四季ET0对气象因子的敏感性规律与年ET0基本一致。

（4）利用敏感系数和气象因子相结合的方法定量分析海南岛ET0变化的主要因子具有较好的效果。近40a引起海南岛大多数市（县）年、春季、夏季和秋季ET0减少的主要原因为平均风速下降和日照时数减少，冬季ET0减少除平均风速下降和日照时数减少的原因外，还包括水汽压增加。Yin等[17]认为日照时数减少是亚热带和热带地区年ET0减少的主要原因，与本文结论略有不同。这可能是由研究尺度和所用气象站点不同所致，Yin等的研究区域为全国，其中涉及海南岛的气象站点仅7个，得出的是宏观尺度上的结论，而本文研究区域为海南岛，所用气象站点多达18个，得出的是小尺度上的结论，更精确。有学者研究表明，海南岛年平均风速[21-22]和年日照时数[23]总体表现出显著的减少趋势，对本文结论是一个较好的佐证。而致使海南岛部分市（县）年和四季ET0增加的主要原因是平均最高气温和平均最低气温升高，其中琼中县还包括平均风速增大和日照时数减少。在分析各气象因子对年ET0的贡献率时，发现临高县和琼海市各气象因子对年ET0的总贡献率为正值而年ET0实际变化为负值的情况，同时通过查阅文献，发现其它学者[17,27]的研究也出现了类似情形，原因可能是因为ET0除主要受平均最高气温、平均最低气温、水汽压、日照时数和平均风速影响外，还受其它气象因子如平均气温、气压的影响，如果仅考虑对ET0影响较大的气象因子而不考虑其它因子的影响就可能出现上述情形。

（5）近40a海南岛大部分地区年ET0减少，加上年降水量增加[20-22]，表明海南岛大部分地区朝着变“湿”方向发展，对海南岛农业发展总体是有利的。但北部的定安县、西部的东方市及中部的白沙县、琼中县和五指山市5市（县）的年ET0增加，而其年降水量增加也较少，因此，上述5市（县）需加强水利灌溉设施的修建和节水灌溉机械的使用，以提高农业抗旱能力。

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Spatiotemporal Change Characteristics and Causes Analysis of Reference Crop Evapotranspiration in Hainan Island

ZOU Hai-ping, CHEN Hui-lin, TIAN Guang-hui, CHEN Xiao-min, BAI Rui, TONG Jin-he

（Institute of Meteorological Science of Hainan Province, Haikou 570203, China）

Based on the daily data of 18 meteorological stations in Hainan Island from 1971 to 2010, spatiotemporal change characteristics of ET0of year and the four seasons were analyzed with linear regression and ArcGIS spatial interpolation techniques after calculation with the Penman-Monteith model. Then the sensitivity coefficients were combined with the relative changes of meteorological factors to study the causes of change of ET0of year and the four seasons. The results showed that the average annual ET0of 18 stations was 1191.4mm, and except for summer, ET0of year and the other 3 seasons increased from the northeast to southwest approximately. The average climate change rate of annual ET0of 18 stations was -5.0mm×10y-1in recent 40 years, among which 13 stations’ climate change rates were negative and 5 stations’ were positive. The average climate change rate of four seasons’ ET0were -3.1, 1.8, -0.7 and -2.8mm×10y-1, respectively. Overall, 13 stations’ annual ET0decreased mainly due to the decrease of ET0of spring, and the rest 5 stations’ increase was mainly due to the increase of ET0of summer. The attribution analysis showed that mean wind speed’ decrease and sunshine hours’ reduction was by and large the main reason for the decrease of ET0of year, spring, summer, and autumn in most areas of Hainan Island. Besides the reason above, the decrease of vapor pressure was also one of the major causes for the decrease of winter’s ET0. On the other hand, the major reason for the increase of annual and four seasons’ ET0was the rise of the average maximum and minimum temperature.

Reference crop evapotranspiration; Penman-Monteith;Sensitivity coefficient; Contribution; Hainan Island

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.01.003

邹海平,陈汇林,田光辉,等.海南岛参考作物蒸散量时空变化特征及成因分析[J].中国农业气象,2018,39(1):18-26

2017-04-27

海南省自然科学基金项目（417300；20154172）；国家自然科学基金（41465005；41765007；41675113）

邹海平（1987-），硕士生，工程师，研究方向为农业气象。E-mail：google2456@163.com