杨铭珂， 贺中华， 任荣仪， 张 浪

(贵州师范大学 地理与环境科学学院， 贵州 贵阳 550025)

1 研究背景

全球变暖对水循环系统造成的影响日益明显，水资源短缺，但洪涝和干旱等灾害事件频发，如何有效管理以及有效利用水资源成为重要的研究课题[1]。地表蒸散发是陆面水分平衡和地表能量平衡的主要组成部分，它直接影响地表和大气间的水汽输送[2]，所以蒸散发研究对反映区域水文过程以及科学管理水资源都十分重要。水文过程较为复杂，地表蒸散发难以获取，通常利用潜在蒸散发去估算区域蒸散发量以用于水资源管理以及评估[3]。土地利用模式的变化会使得区域水资源也随着发生变化[4]，影响一个地区的水平衡，即影响该地区潜在蒸散发以及水供应[5]。韩静艳等[6]认为区域蒸散发即潜在蒸散发的变化能够反映不同土地利用类型对一个地区的水文循坏系统的潜在影响。不同土地利用类型的潜在蒸散发变化存在差异，Boisier等[7]研究发现森林面积减少会使得夏季蒸散发减少。而Liu等[8]发现农业用地的蒸散发高于城市用地。并且区域蒸散发在不同地区也会出现不同的变化。研究表明，农业活动会使得蒸散发增加，但在中国西北地区，依赖灌溉的农业地区的潜在蒸散发有所下降[9]。因此根据不同地区研究不同土地利用类型对潜在蒸散发的影响是非常有必要的。

黔中水利枢纽是解决该地区工程性缺水的重要调水工程，由于地处岩溶发育区，黔中地区的水资源有效利用率较低[10]。随着地区经济的迅速发展，使得土地利用开发强度增大，而区域内土地利用模式转变将会引起该区域潜在蒸散发变化，这对该区域水资源有效调配提出了挑战。黔中地区有关水环境研究主要集中在降水、径流等时间序列变化[11]、河流水化学特征[12]以及土壤养分研究等[13]，而社会研究主要集中在水资源有效利用等经济方面。因此本文将结合潜在蒸散发和土地利用变化，对黔中地区不同土地利用类型的潜在蒸散发变化进行分析，讨论人类活动即土地利用模式的转变对潜在蒸散发的影响，以了解区域水资源行为和水资源管理。

2 资料来源与研究方法

2.1 研究区概况

黔中地区位于贵州省中部核心地带，地处北纬25°23′30″～75°05′10″，东经104°10′20″～107°02′20″，研究区的海拔在479～2 885 m，地形西高东低，95%以上为山地和丘陵地貌，土地利用类型主要以林地、耕地和草地为主；气候属于亚热带季风气候，多年平均降水量在1 100～1 400 mm之间，1月平均气温为6～8 ℃，7月平均气温一般为22～25 ℃，云量多，日照时数少，多年平均相对湿度为79.1%。因研究区地处两江分水岭河源地带，岩溶地貌发育强烈，山高谷深水源低，雨水多，但不易蓄水，山体坡度大土层薄，使得该地区水土流失严重[14]，生态环境较为脆弱，水资源开发利用难度大，且水资源时空分配不均，人均水资源量较少。黔中地区水利工程区及周边地区气象站分布见图1。

图1 黔中地区水利工程区及周边地区气象站分布图

2.2 数据来源

本文收集了研究区内及周边的13个气象站(图1)1995-2015年的气象数据，获取了各站点1995-2015年逐日的最高气温、最低气温、平均相对湿度、平均风速以及日照时数。1995、2000、2005、2010、2015年共5期的土地利用数据由地理空间数据云提供的Landsat遥感影像经过ENVI监督分类处理而得。依据全国遥感监测土地利用分类体系，将土地利用类型分为6个一级地类，不同年份各土地利用类型面积如表1所示。

表1 黔中地区不同年份各土地利用类型面积 km2

2.3 研究方法

2.3.1 Penman-Monteith公式 研究表明[15]Penman-Monteith(P-M)公式能够较好地考虑气象要素的综合反映，适用于西南地区潜在蒸散发的计算，而且计算结果较为准确。本文研究采用FAO(Food and Agriculture Organization of the United Nations)推荐的P-M公式估算黔中地区的潜在蒸散发量(ET0)[16-17]，计算公式如下：

ET0=

(1)

式中：ET0为潜在蒸发量，mm/d；Rn为净辐射，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量，MJ/(m2·d)；γ为干湿常数，kPa/℃；Δ为饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃；U2为2 m高处的风速,m/s；es为平均饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa；T为平均气温，℃。

公式(1)中Rn计算公式为：

(2)

(3)

(4)

式中：Ra为大气顶层的太阳辐射，MJ/(m2·d)；N为最大日照时数，h；n为实际日照时数，h；Q为波尔兹曼常数 (Q=4.903×10-9MJ/(K4·m2·d))；Tmax, k、Tmin,k分别为最高、最低绝对气温，K；as为云全部遮盖下 (n=0) 大气外界辐射到达地面的分量；bs为晴天 (n=N) 大气外界辐射到达地面的分量；a为地表反射度[18]，取值0.23；as、bs分别取值为0.248、0.752[19]；Gsc=0.082 0 MJ/(m2·min)；dr为日地距离订正；ωs为日落时角(弧度)；φ为示纬度(弧度)；δ为太阳高度角(弧度)。

公式(1)中Δ计算公式为：

(5)

公式(1)中γ计算公式为：

(6)

(7)

式中：p为大气压，kPa；λ=2.501-0.002361T；λ为蒸发的潜热系数；h为海拔高度，m。

公式(1)中ea和es的计算公式为：

(8)

es=

(9)

式中：Rh为相对湿度；Tmax、Tmin分别为最高、最低绝对气温，℃。

2.3.2 Mann-Kendall(M-K)趋势检验与突变分析 Mann-Kendall(M-K)是一种非参数检验法，常用于水文长时间序列的检验与突变分析，该方法既能发现该序列的变化趋势，也能找到该序列发生突变的时间[20]。M-K趋势检验法将某一序列设为X，其时间长度为n，检验其统计量S：

(10)

(11)

趋势变化统计量Z:

(12)

给定一个置信水平(α=0.05为显著水平，±1.96；α=0.001则为极显著水平，±2.58)，Z在置信水平(Z的绝对值超过1.28、1.64、2.32即分别通过置信水平90%、95%以及99%)上表示该时间序列呈增大或者减小趋势，即Z为正时表示增大，Z为负时表示减小。

突变分析统计量UF为标准正态分布，其计算公式为：

(13)

UB=-UF

(14)

式中：E[Sk]为Sk的均值； Var[Sk]为Sk的方差。UB为UF的反序列，将两者绘制曲线，若在置信水平α内相交，则相交点对应的时间为序列突变时间。同时若UF>0，则表示序列层上升趋势；UF<0则表示其呈下降趋势；当它们超过显著性水平对应的临界值时，表明上升或下降趋势显著[21]。

2.3.3 潜在蒸散发估算值精度检验 为了保证气象站点实测数据的精度，根据气象站点的空间分布位置以及剔除缺失数据，从1995-2015年的13个站点中挑选了4个气象站点，将气象测量仪器蒸发皿测量的蒸发数据依据折算系数换算成陆面蒸散发量，与估算的潜在蒸散发量做假设检验以及精度检验。

3 结果与分析

3.1 潜在蒸散发量的空间分布

研究区春季、夏季、秋季及冬季的ET0分别占年总ET0的30%、35%、22%及10%。图2为1995-2015年黔中地区季均ET0空间分布。由图2可看出，不同季节ET0的空间变化趋势不一致。春季ET0空间分布特征呈自西向东递减的变化趋势(图2(a))，其高ET0值区主要出现在毕节西部以及安顺南部，最大值为302.2 mm；低值区主要分布于贵阳东部，最低值为245.2 mm。夏季时黔中地区ET0整体出现高值区(图2(b))，安顺以东等地区ET0均在315.6 mm以上，而毕节西部以及六盘水北部出现低值区，ET0均低于300 mm。秋季ET0的空间变化均呈现自东南向西北逐渐递减的趋势，秋季ET0最小值为178.4 mm，主要位于六盘水北部，最大值为216.6 mm，主要位于贵阳南部、东南部以及安顺东南部，中部地区平均ET0为197.5 mm。冬季ET0最大值出现在毕节西部(图2(d))，为155.14 mm，最小值则主要出现在毕节南部，为108.2 mm。由图2可知，夏季至冬季黔中地区ET0的低值区由毕节西部向毕节南部、六盘水东北部以及贵阳东部移动，而高值区由安顺东部至贵阳东南部逐渐向毕节西部移动；夏秋季ET0的空间分布均呈现高海拔低ET0、低海拔高ET0的规律。

图2 1995-2015年黔中地区季均ET0空间分布

图3为1995-2015年黔中地区年均ET0空间分布。由图3可发现，黔中地区年均ET0自东南向西北整体呈递减趋势，高值区主要位于贵阳市东南部，最大ET0值为973.1 mm，低值区主要分布在六盘水北部，最小ET0值为854.4 mm。中部地区年均ET0在902.1～930.6 mm。黔中地区的地形呈西北高东南低，由图3可以看出，区域高海拔地区ET0低于低海拔地区，海拔在1 700 mm以上地区的ET0平均为882.5 mm，而海拔在1 700 mm以下地区的ET0平均为942.5 mm。地形通过影响降水、风速以及气温等气候因素从而影响到了该地区ET0的空间分布。

图3 1995-2015年黔中地区年均ET0空间分布

3.2 潜在蒸散量的时间变化

图4为1995-2015年黔中地区月均ET0值。

图4 1995-2015年黔中地区月均ET0值

由图4可知，黔中地区月均ET0年内呈双峰变化，月均ET0最大值在7月，为111.5 mm，占全年ET0的12%，最小均值在1月，为36.9 mm，占全年ET0的4%，这与水热时间分布相似。但6月出现了明显的低峰，相关研究发现黔中地区6月降水最多，这表明当降水增多时，空气中的相对湿度会增大，ET0也会随之减少。1-3月，ET0增长速度要高于其他月份， 4-7月，ET0增长速度变得平缓，在7月达到峰值，随后7-11月，ET0急速下降，12-1月ET0变化平稳，在1月达到ET0最低。结合黔中地区的气象条件来看，1-4月与10-12月的月均ET0均低于100 mm，分别为61.0、48.9 mm，相比全年，这两个时段的平均气温较低、平均降水较少，使得植被生长速度缓慢，植物蒸腾作用下降，所以月均ET0较低。5-8月为全年月均ET0的高峰值区，这一时段，降水与气温逐渐增加并达到一年中最大值，日照时数增加，相对湿度减少，这些因素综合作用使得这一时段的月均ET0最大。8-10月的月均ET0减少，这主要与降水减少、气温逐渐降低有关。由此可见，气温和降水的耦合作用也会引起月均ET0变化。

图5为1995-2015年黔中地区多年月均ET0的M-K变化趋势。由图5可知，1995-2015年黔中地区的月均ET0整体呈增大趋势。月均ET0增加趋势以7月为最大，Z值为1.72，超过95%的置信水平，增加显著；其次以增加趋势大小排序分别为2月>5月>8月>11月>4月>3月；月均ET0以12月减小趋势最为明显，Z值为-1.60，通过了90%的置信水平，其次是1月、9月。这表明月际平均ET0变化出现不稳定性，但大体上还是与水热月际分配一致。

图5 1995-2015年黔中地区月ET0的M-K变化趋势

图6为1995-2015年黔中地区ET0各季节变化趋势。由图6可看出，1995-2015年黔中地区季均ET0呈增加趋势，以春季最为显著。春季ET0多年平均值为273.6 mm(图6(a))，呈增大—减小—增大的变化趋势，由春季ET0的5 a滑动平均曲线可以看出，1995-2002年春季ET0出现明显的增大再减小的峰值，其他年份变化相对稳定。夏季ET0占全年ET0总量的36.22%，整体呈增大趋势(图6(b))。夏季ET0出现3个明显的峰谷，2005年ET0值最小，为284.6 mm；2011、2013年出现两个高峰值，ET0值分别为372.9、369.1 mm，变化率为16.64%。夏季ET0的5 a滑动平均曲线表明，夏季ET0在1995-2009年一直呈增大趋势，但从2010年开始，ET0整体出现减小趋势。秋季的ET0变化较为平稳(图6(c))，由5 a滑动平均曲线来看，秋季ET0总体呈减小—增大—减小的趋势，具体为1995-2003年以减小趋势为主，2004-2007年则以增大趋势为主，2007年以后ET0出现波动，但以减小趋势为主。冬季ET0最大值与最小值相差49.93 mm，由冬季5 a滑动平均曲线发现，冬季曲线整体呈增加—减少的趋势，1995-2009年ET0值波动增大，2010年以后呈减小趋势(图6(d))。

图7为1995-2015年黔中地区各季节ET0的突变分析。由图7可以发现，该地区ET0在研究时段内各季节均出现了突变年份，表明各季节ET0在研究时段内发生了明显变化。春季ET0变化明显，2003年以后，统计量UF以及UB均达到了α=0.05的置信水平(图7(a))，研究间段内共有3个突变年份，即2003、2004年春季ET0发生了显著的减小趋势，2007年则发生了显著的增大趋势，这与图6(a)春季ET0变化趋势一致。夏季ET0整体呈不明显增大趋势，仅有2002年为突变年份(图7(b))。秋季ET0在1995-2003年以及2006-2014年UF统计量为正(图7(c))，表明该两个时段秋季ET0呈增大趋势，但增大趋势不显著，并在2002年左右发生突变。2004-2005年秋季UF统计量为负，说明该时段秋季ET0呈减小趋势，且不显著。冬季ET0变化与春季大体相似(图7(d))，1995-2015年UF统计量均为正，表明冬季ET0整体呈增大趋势，且1996-2013年间ET0上升趋势显著，并在2008年发生突变。

图7 1995-2015年黔中地区各季节ET0的突变分析

图8为1995-2015年黔中地区ET0的年际变化趋势。由图8可知，1995-2015年期间黔中地区的ET0整体呈增大趋势，增大幅度为7.40 mm/10a；多年平均ET0为914.6 mm，ET0最大值为993.8 mm，最小值为835.3 mm，两者差值为158.5 mm；历年ET0围绕多年平均ET0波动幅度较大。图8中的5 a滑动平均曲线表明，年ET0呈增大与减小交替的变化趋势，1995-2007年ET0总体呈增大趋势，2008-2015年ET0呈减小趋势。

图8 1995-2015年黔中地区ET0的年际变化趋势

表2为黔中及周边地区各气象站点ET0的M-K趋势变化统计量Z的特征值。由表2可以看出，贵阳是13个气象站点中唯一一个Z值为负值的站点，同时Z的绝对值大于1.28，通过了信度90%，说明贵阳站的ET0呈显著的减小趋势；威宁、毕节、安顺、兴仁、紫云以及罗甸站的Z值虽然为正，但ET0增大的趋势不明显。ET0增大趋势显著的是普安、息烽以及惠水站，均通过了信度99%显著性检验，其次是黔西、织金以及望谟站，通过了信度95%显著性检查。

表2 黔中及周边地区各气象站点ET0的M-K趋势变化统计量Z的特征值

图9为1995-2015年黔中地区年平均ET0值M-K突变检验。由图9可看出，年际ET0总体呈增大趋势，UF统计量均为正值，1996-2003年及2005-2014年的UF曲线超过了a=0.05显著水平线，这表明黔中地区年平均ET0增大趋势十分显著。年平均ET0在2002-2007年出现了显著的突变点，说明在2002-2007年这段时期，ET0增大更为显著。

图9 1995-2015年黔中地区年平均ET0值M-K突变检验

3.3 潜在蒸散量的精度检验

研究表明，气象测量仪器蒸发皿实测蒸发数据应用于陆面地表蒸散发检验时，需要引入蒸发皿折算系数，使用蒸发皿蒸散发量和蒸发皿折算系数计算ET0。依据王梅等[22]的研究，蒸发皿折算系数为0.9，鲍平勇[23]根据地区修正认为湿润地区折算系数近似为1。本文考虑地区差异，并没直接引用两位作者提出的折算系数，而是采用张鑫等[24]在中国西南地区研究所提出的贵州蒸发皿折算系数0.8。

选择年份与数据比较完整、分布比较均匀的4个气象站点，以1995-2015年逐月ET0值与各站点实测蒸发值做相关性分析，即检验了两者在时间尺度上的相关性，也验证了两者在空间上的一致性。图10为该4个气象站点ET0估算值与实测蒸发值的相关性分析。由图10可知，ET0估算值与实测蒸发值的相关系数平均值为0.8，R2在0.7～0.9之间，其中毕节站的相关系数最大，R2为0.901 0；兴仁站的相关系数最小，R2为0.708 8。上述结果表明，P-M公式估算的ET0值与各气象站点的实测蒸发值具有良好的相关性，同时在时间与空间分布上保持较高的一致性，估算的ET0精度可满足该研究的需求。

图10 4个气象站点1995-2015年逐月ET0估算值与实测蒸发值的相关性分析

3.4 不同土地利用类型对潜在蒸散发量的影响

3.4.1 土地利用类型的变化 黔中地区的土地利用类型主要以林地、耕地及草地为主，其次是建设用地、少量的未利用地和水域。1995、2000、2005、2010、2015年5期的林地、草地、耕地3种主要土地利用类型的面积之和占整个研究区总面积的比例分别为97.7%，97.0%，95.6%，95.2%以及93.6%，其占比总体呈下降趋势，但不显著。

将研究时段按上述5期划分为4个阶段，即1995-2000、2000-2005、2005-2010以及2010-2015年，表3为各阶段黔中水利工程区土地利用的转移矩阵。

表3 1995-2015年不同阶段黔中水利工程区土地利用类型变化转移矩阵 km2

由表3可见，1995-2015年黔中水利工程区土地利用类型转移主要发生在林地、草地、耕地以及建设用地4种地类，且每种土地利用类型转移的规律不一致，具体为：(1)1995-2015年草地面积减少趋势最为显著，共减少了701.3 km2，主要向林地与耕地转移，转移量分别为421.5、190.8 km2/a，转移率分别为13.1%、5.9%。(2)1995-2015年耕地面积总体呈减少趋势，共减少了356.4 km2，主要向林地、草地以及建设用地转移，转移量分别131.50、283.7、149.0 km2/a，转移率分别为5.6%、12.2%、6.4%。(3)1995-2015年林地面积的变化呈减少—增加—减少的趋势，但整体还是呈增加趋势，林地面积共增加了386.14 km2，主要向草地和耕地转移，转移量分别为332.3、151.8 km2/a，转移率分别为18.0%、8.2%。(4)1995-2015年建设用地面积主要呈增加趋势，是增加面积最多的地类，共增加了587.3 km2，主要由耕地面积转入，4个不同时期的转移面积分别为164.1、183.9、58.9、196.5 km2，转移率分别为7.0%、7.9%、2.5%、8.4%。

利用黔中地区的1995、2000、2005、2010、2015年的土地利用类型的数据来研究1995-2015年黔中连续4个时段的不同土地利用类型ET0的时间变化特征，从而探求土地利用变化对黔中地区ET0变化的影响。

3.4.2 不同土地利用类型的潜在蒸散量变化趋势 图11为1995-2015年4个时段黔中地区各土地利用类型的月均ET0。由图11可以看出，不同时段各土地利用类型月均ET0存在差异但并不显著。1995-2000年月均ET0总体低于其他时段，这一时段，水域的月均ET0最大，为74.6 mm，未利用地的月均ET0最小，为69.0 mm，可以认为水域水面蒸发作用强烈，使得水域月均ET0较大。该阶段各地类的月均ET0大小排序为水域>建设用地>耕地>林地>草地>未利用地；2001-2005年未利用地月均ET0最大，为76.4 mm，建设用地的月均ET0最小，为74.4 mm。可以认为降水增多、气温较高时，表面无覆盖物的未利用土地ET0会随之增大。该时段月均ET0大小排序为未利用地>草地>林地>耕地>水域>建设用地；2006-2010年各地类月均ET0总体大于其他时段的，林地月均ET0为77.61 mm，在同时期各地类中为最大，建设用地的月均ET0最小，为76.2 mm。同期林地面积最大，植被的蒸腾作用以及叶面指数会使其月均ET0增加，该阶段各地类月均ET0大小排序为林地>耕地>水域>未利用地>草地>建设用地；2011-2015年林地月均ET0最大，为76.4 mm，建设用地月均ET0最小，为74.7 mm。该阶段各地类月均ET0大小排序为林地>耕地>草地>未利用地>水域>建设用地。

图11 1995-2015年4个时段黔中地区各土地利用类型的月均ET0

图12为1995-2015年4个时段黔中地区各土地利用类型的季均ET0。由图12发现，不同时段不同季节的平均ET0出现不同的变化。具体为：

图12 1995-2015年4个时段黔中地区各土地利用类型的季均ET0

(1)各地类春季ET0在2001-2010年变化趋势大体一致，以未利用地的季均ET0为最大，建设用地为最小；ET0在1995-2000年以及2011-2015年两个时段出现了明显差异，1995-2000年以草地季均ET0为最大，未利用地为最小，而2011-2015年则以草地季均ET0为最大，建设用地为最小。

(2)各地类夏季ET0在不同时段变化趋势不一致。1995-2000年季均ET0以水域为最大，以未利用地为最小；2001-2005年，各地类季均ET0平均值大于300 mm，各地类之间ET0相差不大，以林地季均ET0为最大，以建设用地为最小；2006-2010年以及2011-2015年各地类ET0变化趋势相似，均以水域季均ET0为最大，但最小季均ET0出现差异，2006-2010年以草地季均ET0为最小，2011-2015年则以未利用地季均ET0为最小。

(3)秋季各地类ET0变化可以分为两个阶段。1995-2000年以及2001-2005年各地类秋季ET0变化相似，均以未利用地季均ET0为最小。但在最大季均ET0上出现差异，1995-2000年以水域季均ET0为最大，2001-2005年则以建设用地季均ET0为最大。

(4)冬季各地类之间平均ET0差值不大，但其变化大于其他季节。1995-2000年各地类中建设用地冬季ET0最大，未利用地ET0最小；2001-2005年季均ET0以未利用地为最大，以建设用地季均ET0为最小；2006-2010年以林地季均ET0为最大，以建设用地季均ET0为最小；2011-2015年冬季ET0以草地为最大，以建设用地ET0为最小。

图13为1995-2015年及其4个时段黔中地区各土地利用类型的年均ET0。

图13 1995-2015年及其4个时段黔中地区各土地利用类型的年均ET0

由图13可知，不同时段各地类年均ET0出现较大的差异。各地类在1995-2000年年均ET0最小，其中水域年均ET0最大，为894.2 mm，未利用地年均ET0最小，为834.5 mm，两者相差59.7 mm，这表明1995-2000年年均ET0变化十分显著；2006-2010年各地类年均ET0高于其他时段，林地年均ET0最大，为931.34 mm，建设用地年均ET0最小，为914.5 mm，两者相差16.8 mm，这与2001-2005年以及2011-2015年年均ET0变化幅度相似，变化幅度平均值为19.4 mm。2001-2005年年均ET0最大值是916.3 mm，地类为未利用地，年均ET0最小值为893.7 mm，地类为建设用地，两者相差22.6 mm；2011-2015年年均ET0最大值为912.5 mm，地类为林地，年均ET0最小值为893.5 mm，地类为建设用地，两者相差19.0 mm。由此可以得出各地类多年平均ET0大小排序为林地>耕地>草地>水域>建筑用地>未利用地。

4 讨 论

1995-2015年研究区不同时段各土地利用类型月均ET0存在差异但并不显著，总体月均ET0以林地为最大，以建设用地为最小，这与地类的属性和面积有关。林地面积较大且因其蒸腾作用以及叶面指数大等，整体月均ET0较大；建设用地面积随着经济的发展快速增长，但因其多为不透水层，整体月均ET0偏小。

不同季节不同土地利用类型的ET0有所差异，春季以草地和林地的ET0为最大，这与植被生长期需水及春季气温回升有关；夏季ET0总体比其他季节的大，以耕地和水域为最大，贵州属于亚热带季风气候，6月降水最多，7、8月则高温少雨，相对湿度小，并且黔中地区的粮食作物为以水稻为主，这使得耕地的ET0大于其他的地类，同时，夏季加快了水域表面的蒸发作用；秋季气温开始下降，植被生长变慢，蒸腾作用减弱，使得这个时期的林地、草地以及耕地ET0减少；冬季受冷空气影响，温度、相对湿度较低，使得各地类的季均ET0低于其他季节，未利用地因其表面无覆盖物且其土壤很难蓄水等原因，季均ET0又低于其他地类。

研究时段内各地类多年平均ET0总体均呈增加—减少的变化趋势，由图13可知，各地类年均ET0可以分为两个阶段，ET0增加阶段为1995-2010年，ET0减少阶段为2011-2015年。1995-2010年，土地利用结构变化明显，主要以林地、草地、耕地以及建设用地变化趋势为主，具体为林地和建设用地面积增加，草地以及耕地面积减少，这一时段，林地年均ET0比草地以及耕地年均ET0分别高4.1、4.3 mm/a。究其原因：一是根据林木根系吸水的生理特性，林地面积的增加，会使蒸腾作用加强；二是植被的叶面积指数升高也能使林地的年均ET0增大；三是退耕还林政策的实行对其产生的影响。2010-2015年年均ET0逐渐减少，该时期各土地利用变化以及转移较为明显，主要体现为林地、建设用地以及水域面积增加，耕地、草地以及未利用地面积减少。建设用地的不透水层以及未利用地无植被覆盖，使得两者的年均ET0小于其他地类。水域水体充足，主要以水面蒸发为主，所以年均ET0较高。随着经济的发展，耕地主要向建设用地转移以及退耕还林政策使其向林地转移，这使得耕地年均ET0呈减少趋势。林地以及草地面积波动范围较小，这一时期年均ET0虽然小于1995-2010年时段的年均ET0，但仍然高于其他地类。

5 结 论

本文基于黔中地区13个气象站逐日常规气象观测资料，采用FAO的Penman-Monteith公式估算了研究区1995-2015年逐月和逐年潜在蒸散发ET0，结合Mann-Kendall检验法，对ET0的时空格局特征进行了分析，并进一步研究了ET0对土地利用变化的响应，得出以下主要结论：

(1)1995-2015年黔中水利工程区ET0整体呈增加趋势。月尺度与季尺度的ET0变化与水热时间分配一致，且年内分配不均匀。月尺度ET0最大值出现在7、8月，最小值在1、12月；季尺度ET0最大值在夏季，最小值在冬季。年尺度ET0呈增加趋势，且1995-2015年发生了3次突变，变化显著，呈波动式增大。黔中地区ET0表现为较显著的空间分布格局，自东南向西北整体呈递减趋势。

(2)1995-2015年黔中水利工程区土地利用结构变化明显，主要以林地、草地、耕地以及建设用地变化趋势为主，且研究区内林地、草地以及耕地面积占比最大。林地、建设用地面积的变化以增加趋势为主，草地、耕地面积则以减少趋势为主。

(3)不同土地利用类型的ET0总体呈增加—减少的变化趋势，草地以及耕地向林地转移面积会使ET0增大，林地、草地以及耕地向建设用地、未利用地转移面积会使ET0减小。这表明土地利用变化明显时，ET0也会随之产生较大的变化。

本文通过不同土地利用类型的ET0变化来研究不同地类对ET0的影响，然而水文过程非常复杂，其受多种因素的影响，比如地形因子(坡度、海拔、地表粗糙度等)、地表参数(植被归一化NDVI、地表比辐射率、地表反照率等)以及气象因子(相对湿度、风速、气压、净辐射等)，单独考虑土地利用变化对潜在蒸散发的影响是不够的，需要进一步的完善。因此，未来时期将会继续致力于地表蒸散发的研究，将土地利用类型与各影响因子相结合，进一步探求影响地表蒸散发的原因和机理。