郭 燕，刘春伟，雒福佐，祁英华，郭小伟，王让会

（1.南京信息工程大学应用气象学院，江苏省农业气象重点实验室，南京 210044；2.青海省气象信息中心，西宁 810001；3.中国科学院西北高原生物研究所，西宁 810001）

0 引 言

祁连山地区降水稀少，模拟高寒草甸的蒸发蒸腾量（ET）可以确定高寒草甸的生态需水量，并有助于明确气候变化条件下祁连山地区生态系统水循环的变化规律，为生态系统应对气候变化提供科学依据。气候变化条件下生态用水量变化对生态系统的影响评估可以明确气候变化对生态系统功能如固碳、生物量等的影响程度，因此为了保证最基本的生态用水，准确计算作物的需水量至关重要[1]。高寒草甸是青藏高原典型的地带性植被之一，约占青藏高原草地的46.7%[2]，在中国草地生态系统水循环中占有重要地位。近年来，由于人类活动的影响和生态气候的变化，高寒草甸出现了大面积的退化现象，造成了严重的生态环境问题[3]，而ET的量化在影响高寒草甸生态系统水分能量平衡方面起着重要的作用[4]。ET是实际用于作物代谢活动的水分，是土壤-植物-大气（SPAC）系统中一个关键的过程，准确测量或估算高寒草甸的ET对于高寒草甸的可持续利用具有重要意义[5]。

ET的确定包括ET的实际测定和模型模拟两种途径，其中ET的测定方法包括：①水文学方法，包括水量平衡法和称重式蒸渗仪法；②生理学方法，包括热脉冲法、热扩散法、热平衡法、气孔计法和空调室法；③微气象学方法，包括波文比能量平衡法和涡度相关法；④遥感法。ET的估算方法分为三大类：①间接法，包括单作物系数法和双作物系数法；②直接法，包括Penman-Monteith （PM） 模型、Shuttleworth-Wallace（SW）双源模型、Clumping 模型、Season clumping 模型；③经验法，包括Priestley-Taylor（PT）模型和多元回归模型[6]。1948年Penman 将地表能量平衡和质量传递结合起来，建立了一个通过标准气象数据来计算自由水面蒸发蒸腾量的方程，为了表征不同物种和环境条件下植物的蒸发蒸腾作用，1965年Monteith 在Penman 方程中增加了体积表面阻力项，得到PM 方程[7]。PM 模型是一个物理蒸散模型，它具有坚实的物理基础，稳定性好、精度高，在估算草地蒸散量方面运用较为广泛[8]。1972年Priestley 和Taylor 在Slatyer 和Mcilroy 的平衡蒸散发的基础上引进了常数α，导出了PT（无平流条件）计算公式，并分析了大量的海洋与湿润陆面数据资料，最终得到α的最佳取值为1.26[9]。PT 模型是对PM 公式的修正式，其结构简单，需要的参数较少，不需要考虑空气动力项的影响而广泛应用[10]。1985年Shuttleworth 和Wallace 在PM 模型的基础上建立了SW 双源模型，该模型综合考虑了冠层与土壤间的能量交换，适用于估算随季节变化的稀疏植被类型的蒸发蒸腾量，其将作物冠层假设为均匀覆盖，引进了冠层阻力与土壤阻力参数，近些年得到了广泛的应用[11]。宋克超等[12]利用PM、ASCE-PM 和PT 模型模拟黑河流域山区植被带草地蒸散发，表明利用PM 模型计算蒸发蒸腾量比ASCE-PM 与PT 模型精度高。王书功等[13]选用PM和PT模型估算黑河山区草地蒸散发，得出改进的PT 方法和PM 方法是估算黑河山区草地蒸散发的首选方法。周秉荣等[14]采用FAO56-PM、PT、Hargreaves和Makkink等方法估算了青藏高原高寒沼泽草甸的日蒸发蒸腾量，发现FAO56-PM、PT 和Makkink 模型的模拟精度高于Hargreaves 模型。贾红等[15]采用PM 和SW 模型模拟了黄淮海平原夏玉米的蒸散量，认为SW 模型估算的蒸散值比PM 模型的精度更高。朱仲原等[16]用SW 模型估算浑善达克沙地杨树的蒸散量，认为SW 模型在天气状况不好的情况下模拟精度有限。综上所述，PM、PT 和SW 模型在模拟高寒草甸ET中适用性有待进一步研究，通过与实际ET的比较，可以提高高寒草甸ET的估算精度。

本文基于2003-2010年祁连山高寒草甸生态系统国家野外观测研究站（通量站）的实际气象、土壤和ET观测资料，分析了祁连山典型的地带性植被高寒金露梅灌丛草甸的ET变化规律，采用PM、PT、SW 模型公式估算了日均ET，并与实际ET进行比较。在模型比较基础上计算了海北牧试站2003-2014年草甸的ET。最终确定了祁连山地区草甸的生态耗水量的年际变化特征。主要研究内容包括：①分析通量站高寒草甸蒸发蒸腾量的季节、年际变化过程及特征，及其对气象环境因素的响应；②采用PM、PT、SW 模型公式估算了通量站ET，并与实际蒸散进行比较，得到适用于祁连山高寒草甸的最优估算模型；③采用模型模拟牧试站长时间序列的ET的变化规律，分析牧试站长时间ET的年际变化特征，为气候变化下高寒草甸生态系统的水分收支平衡以及水资源合理管理提供有效的科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

青海海北高寒草甸生态系统国家野外观测研究站（通量站）-海北站高寒金露梅灌丛草甸辅助观测场（HBGFZ01，37.66°N，101.33°E，海拔：3 293 m），该站位于青海省海北藏族自治州门源县种马场干柴滩地区，地形地貌为祁连山山前洪积扇中部，下垫面为草甸，属于典型的高原大陆性气候，土壤类型为寒冻毡土类，年平均降雨量约为582.1 mm，年平均温度为-1.7 ℃。

青海省海北牧业气象实验站（牧试站，37°N，100.9°E，海拔：3 140 m），该站位于青海省海北藏族自治州海晏县西海镇七分厂（315 国道旁），下垫面为草甸，土壤类型为弱碱性砂壤土，地形为滩地，地势平坦。与通量站的直线距离为82.7 km。

1.2 数据来源

本文所用通量站气象数据（2003-2010年）源于国家生态科学数据中心(http://www.nesdc.org.cn)[17]，数据包括温度、湿度、风速、气压、太阳辐射、实际蒸散等；土壤水分数据源于国家青藏高原科学数据中心(http://data.tpdc.ac.cn)[18]。牧试站气象数据（2003-2014年）源于青海省气象信息中心，数据包括温度、湿度、风速；光合有效辐射数据源于国家生态科学数据中心(http://www.nesdc.org.cn)[19]。草甸生长阶段为4-10月。

1.3 蒸发蒸腾量模型

1.3.1 Penman-Monteith（PM）模型

PM 模型被广泛应用于计算草地植被的蒸发蒸腾量，它将下垫面看成了一个整体，没有具体区分植被和土壤蒸发蒸腾的不同过程。模型表达式为[20]：

式中：ET为蒸发蒸腾量，mm/d；Δ为饱和水汽压-温度曲线的斜率，kPa/℃；G为土壤热通量，MJ/（m2·d）；ρ为常压下平均空气密度，kg/m3；Cp为空气定压比热，MJ/（kg·℃），取1.013×10-3MJ/（kg·℃）；es、ea分别表示饱和水汽压和实际水汽压，kPa；es-ea为饱和水汽压差，kPa；λ为汽化潜热，MJ/kg，取2.45 MJ/kg；γ为空气湿度常数，kPa/℃；Ta为温度，℃；P为大气压强，kPa；Rn为净辐射，MJ/（m2·d）；Rns为净太阳或短波辐射，MJ/（m2·d）；Rnl为净输出长波辐射，MJ/（m2·d）；Ra为以日为时段的天顶辐射，MJ/（m2·d）；Gsc为太阳常数，取0.082 MJ/（m2·min）；dr为日地间相对距离的倒数；ωs为太阳时角，rad；φ为地理纬度，rad；δ为太阳偏磁角，rad。

式中：Rs为太阳短波辐射或射入进来的太阳辐射，MJ/（m2·d）；n为实际日照持续时间，h；N为最大可能的日照持续时间或日照时数，h；在没有实测的太阳辐射数据时，建议取as为0.25，bs为0.5；α为反射率或冠层反射系数，取0.23（无量纲）。

式中：σ为Stefan-Boltzmann 常数，取4.903×10-9MJ/（K4·m2·d）；Tmax,k为24 h内最高绝对温度值；Tmin,k为24 h内最低绝对温度值（K=℃±273.6）；Rso为晴空太阳辐射，MJ/（m2·d）；Z为海拔高度，m；rs为冠层表面阻力，s/m。

当植被完全覆盖地表时：

当植被没有完全覆盖地表时[21]：

式中：r1为最小有效气孔阻力，s/m，取70s/m；LAIe为有效叶面积指数；LAI为叶面积指数；c1取0.85，c2取1.83；ρa为大气密度，kg/m3；ra为空气动力阻力，s/m；k为卡曼常数（Von Karmaen），取0.41；u2为参考高度2 m 高度处风速，m/s；z为参考高度（2 m）；d为零平面位移；z0为地面粗糙度，m；z0′为地面有效粗糙长度，假定为0.01 m；X=cd LAI，cd为拖曳系数，取0.07；hc为草甸高度，m。

1.3.2 Priestley-Taylor（PT）模型

1972年Priestley-Taylor提出了PT模型，模型表达式为[22]：

式中：α为PT模型系数，取1.26，其余参数意义同上。

1.3.3 Shuttleworth-Wallace（SW）双源模型

基于PM 方程，SW 模型中的地表总蒸散量包括下垫面的蒸发和植被的蒸腾。模型表达式为[23,24]：

式中：Cc与Cs分别为冠层蒸腾与土壤蒸发对总蒸发蒸腾量的贡献比例；PMc与PMs分别为冠层闭合条件下的蒸发蒸腾量和裸地条件下土壤蒸发量，mm/d；A与As分别为到达冠层表面和地表的可利用能量，MJ/（m2·d）；Rns为土壤表面净辐射量，MJ/（m2·d），Rns=Rnexp( -CLAI)，C为消光系数，取0.5。raa为平均冠层表面与参考高度之间的空气动力阻力，s/m，ras为土壤表面与冠层平均表面之间的空气动力阻力，s/m。

由下式计算[6]：

式中：n为湍流扩散衰减系数，取2.5；kh为冠层顶处的湍流扩散系数，m2/s；rac为平均叶面与平均冠层面之间的空气动力阻力，s/m；rb为植被单位面积的平均边界层阻力，s/m；ω为平均叶片宽度，m，假定为0.01 m；uh为冠层顶部的风速，s/m；rsc为冠层气孔阻力，s/m；rmax为理论最大气孔导度，s/m，取8.12 s/m；PAR为光合有效辐射，MJ/（m2·d）；a为0.51，b为26.97；rss为土壤阻力，s/m；θs为土壤含水量，cm3/cm3；θf为田间持水量，cm3/cm3，取0.2。

1.4 水量平衡法计算实际蒸发蒸腾量

地表水分平衡公式[26,27]：

式中：P为一时段降水量，mm；f为地表径流量，mm，因为研究区域地形平坦，地表径流比较弱，所以可将f忽略不计；ΔW为一时段内土壤贮水量的变化量，mm；R为灌溉量，mm，研究区域无灌溉，故灌溉量为0；ΔQ为某一土壤深层水分渗漏或地下水补充量，mm，由于0～20 cm 的浅层土壤是高寒草甸植物的主要根系分布土壤，很少有根系分布在40 cm 以下，而且草毡的表层有很强的滞水性，降水下渗不容易超过根层，土壤60 cm 以下是砾石层，地下水位为3 m 左右，地下水对土壤水的补给效果不明显，所以ΔQ为0；H为土层深度，mm，取100 mm；WL1为计算时段末土壤贮水量，mm；WL2为计算时段开始时土壤贮水量，mm。

1.5 模型评价指标

为了衡量模拟值与实测的蒸发蒸腾量值之间的关系，采用平均绝对误差（MAE）、绝对值修正后的一致性指数（d）、决定系数（R2）进行检验，由下式计算[21]：

式中：Pi为模拟值，mm/d；Qi为实测值，mm/d；N为样本数；为模拟平均值，mm/d；为实测平均值，mm/d。

平均绝对误差是指模拟值与实测值之间绝对误差的平均值，可更好的反映模型模拟值误差的实际情况，若平均绝对误差越低说明模型模拟效果越好；绝对值修正后的一致性指数决定模拟值和实测值之间的离散程度，若绝对值修正后的一致性指数越接近于1，则模拟值与实测值间的离散程度越小，说明模型模拟的效果越好；决定系数决定了模拟值与实测值间相关的密切程度，决定系数越接近于1，说明模拟值与实测值间的相关程度越高，模型模拟效果越好。

2 结果与分析

2.1 通量站降水量、土壤含水量、温湿度和风速等气象要素的变化

图1为2003-2010年通量站降水量、土壤含水量、温湿度和风速等气象要素的季节变化。由统计可得，2003-2010年8年的年总降水量分别为546.1、493.5、541.5、509.9、457.2、340.6、422.9 和447.4 mm，其中2003年总降水最多，2008年总降水最少。从图1（a）可知，2003-2010年每月降水分布不均匀，主要集中在4-10月，在草甸的生长阶段内，可保证草甸的生长发育。多年月总降水呈一个先升后降的趋势，并在8月出现最大值811.4 mm，12月出现最小值6.5 mm。土壤含水量的变化趋势与降水的变化趋势一致。从图1（b）可知，历年5-9月的月平均温度均为正值，可为草甸的生长提供有利条件，其余月均为负值，并在7月出现最大值9.7 ℃，1月出现最小值-13.2 ℃；降雨天气条件下，相对湿度较大，月平均相对湿度在9月出现最大值80.3%，1月出现最小值51.3%。从图1（c）可知，月平均太阳净辐射总体随季节的变化呈先上升后下降的趋势，并在6月出现最大值13.3 MJ/（m2·d），12月出现最小值0.8 MJ/（m2·d）；从风速条件来看，在草甸的整个生长阶段内变化波动不大，在4月出现最大值2.1 m/s，8月出现最小值1.5 m/s。

图1 2003-2010年通量站草甸的气象要素季节变化Fig.1 The seasonal variation of meteorological elements in the meadow of the flux station from 2003 to 2010

2.2 通量站涡度相关法实测蒸发蒸腾量的变化过程及特征

图2为2003-2010年通量站草甸实际月总ET与降水量关系的变化图。由统计可得，8年的年总ET分别为513.7、529.1、515.7、648.8、732.5、639.1、537.2 和494.2 mm，其中2007年蒸发蒸腾量最多，2010年蒸发蒸腾量最少。从图2可看出，多年实测月总蒸发蒸腾量的变化趋势与降水的变化较为一致，主要集中在草甸的生长阶段，随着草甸的生长发育逐步增大，在7月出现最大值830.9 mm，12月出现最小值60.5 mm。

图2 2003-2010年通量站草甸实际月总ET与降水量的关系Fig.2 Relationship between actual monthly Total ET and precipitation in Meadow of Flux Station from 2003 to 2010

气象因子是影响草甸蒸发蒸腾量的重要因素。图3是通量站实测ET对温度、太阳净辐射、相对湿度和风速的响应。从图3可以看出，实测ET与温度和太阳净辐射的决定系数R2分别为0.60 和0.65，与相对湿度和风速的决定系数R2仅为0.05和0.01。青藏高原东部地区草甸生长季风速均低于7.0 m/s，草甸的蒸发蒸腾量主要由温度和太阳净辐射决定，所有气象因素决定系数R2的排序为太阳净辐射＞温度＞相对湿度＞风速，这与刘春伟等[28]的研究结果一致。

图3 2003-2010年通量站实测ET与气象因素的关系Fig.3 The relationship between actual ET and meteorological factors measured at flux stations from 2003 to 2010

2.3 PM、PT和SW模型计算的日均ET与涡度相关法测定ET间的比较

图4为PM、PT、SW模型模拟与实测ET的月变化。从图4可以看出，实测值与3个模型的模拟值在变化趋势上一致，都是在草甸的生长阶段呈先上升后下降的趋势。从数值上看，1月：SW＞实测＞PT＞PM；3-6月、9-10月：PT＞SW＞实测＞PM；7-8月：PT＞实测＞SW＞PM；2、11月：SW＞PT＞实测＞PM；12月：SW＞实测＞PM＞PT。图5为PM、PT、SW 模型模拟与实测ET的年际变化。PM、PT、SW 模型模拟ET和实测ET分别在446.0～508.2、770.7～820.1、624.7～675.1 和494.2～732.5 mm 的变化范围内。从数值上看，2003-2005年、2008-2010年：PT＞SW＞实测＞PM；2006-2007年：PT＞实测SW＞PM。

图4 2003-2010年PM、PT、SW模型模拟与实测月均ET的变化Fig.4 Variation of monthly mean ET between the simulated value of the PM,PT,SW model and the actual measured value from 2003 to 2010

图5 2003-2010年PM、PT、SW模型模拟与实测年总ET的变化Fig.5 Variation of annual total ET between the simulated value of the PM,PT,SW model and the actual measured value from 2003 to 2010

PM、PT、SW 模型模拟值与实测ET比较结果表明（图6）：PM、PT 和SW3 个模型的模拟结果与实测ET结果吻合度都比较好。从图6可以看出，PM 和SW 模型的拟合线低于1∶1线，R2分别为0.79和0.84；PT模型的拟合线高于1∶1线，R2为0.83。相对而言，SW 模型的模拟效果较PM 和PT 模型模拟效果好。PM、PT、SW 模型模拟ET的模型验证结果表明（表1）：实测ET与PM、PT、SW 模型模拟的多年平均ET分别为1.58、1.30、2.16、1.76 mm/d。PM、PT 和SW 的平均绝对误差分别为0.46、0.72 和0.43 mm/d，绝对值修正后的一致性指数分别为0.89、0.85 和0.90。综上所述，SW 模型的模拟效果最好，其次是PM和PT。

图6 2003-2010年PM、PT、SW模型的模拟值与实测值ET比较(虚线为1∶1线）Fig.6 Comparison between the simulated value of the PM,PT,SW model and the actual measured value ET from 2003 to 2010(the dotted line is 1∶1)

2.4 最优模型模拟牧试站蒸发蒸腾量

图7为最优模型（SW）模拟牧试站2003-2014年草甸ET与水量平衡法计算实际ET的变化。由统计可得，牧试站多年的年总ET分别为491.9、491.3、486.6、497.9、491.2、497.0、532.7、490.6、473.1、482.3、504.4 和492.7 mm，其中2009年蒸发蒸腾量最多，2011年蒸发蒸腾量最少，历年草甸的ET与降水均主要集中在4-10月。从图7可以看出，SW 模拟ET与实际ET间拟合度较高，R2为0.87，表明SW模型对高寒草甸蒸发蒸腾量的模拟效果好。

图7 2003-2014年牧试站最优模型（SW）模拟ET与水量平衡法计算实际ET的关系(虚线为1∶1线）Fig.7 Relationship between the simulated value ET of the optimal model(SW)and the actual ET calculated by the water balance method of the pastoral test station from 2003 to 2014(the dotted line is 1∶1)

3 讨 论

表1 PM、PT和SW模型模拟的高寒草甸ET精度验证Tab.1 ET accuracy validation of alpine meadows simulated by the PM,PT,and SW models

本研究采用Penman-Monteith （PM） 模型、Priestley-Taylor（PT）模型以及Shuttleworth-Wallace（SW）双源模型估算了高寒草甸的ET，并与涡度相关仪测定的实际ET值进行比较，结果表明采用PT 模型和SW 模型估算的ET较贴近实测的蒸发蒸腾量，因考虑到PT 模型的结构简单，未对其系数进行修正，结果误差较大，因此SW 模型的估算结果更接近实际值。王丹[29]运用内蒙古科尔沁通量站2015-2016年的气象、通量数据模拟了科尔沁沙地梯级生态系统（流动沙丘-玉米地-草甸地-固定沙丘-半固定沙丘）的蒸发蒸腾量，结果表明SW模型在草甸地有更高的适用性，对草甸生态系统影响最大的气象参数是太阳净辐射，这与本文中草甸蒸发蒸腾量的主要决定因素为太阳净辐射结果一致。童雅琴等[30]在阿柔观测站2014 和2015年的气象、水文观测数据的基础上，结合双源模型对高寒草甸的蒸发蒸腾量进行拆分，结果表明模型估算值与实测蒸发蒸腾量一致性较高，相关系数达到了0.9，且0～40 cm 土壤水分变化剧烈，降水较多的年份（2014年）会产生地表径流（42 mm）。本文中部分模型模拟的ET随着实际ET的增长无显著变化，其对应的降水量较多（均超过了110 mm），说明有地表径流产生，两者结果一致。由于本文研究区域地形较平坦，不考虑地表径流，因此将降水量较大的值进行剔除。

4 结 论

本研究以祁连山海北高寒草甸生态系统国家野外观测研究站（通量站）的高寒金露梅灌丛草甸的实际蒸发蒸腾量为参照，选用了Penman-Monteith（PM）、Priestley-Taylor（PT）和Shuttleworth-Wallace（SW）双源模型分别模拟了通量站草甸的蒸发蒸腾量。结果显示：

（1）SW 模型比PM 和PT 模型估算通量站的蒸发蒸腾量精度更高，平均绝对误差降低0.04～0.29 mm/d。

（2）选取最优模型（SW 模型）模拟牧试站2003-2014年的蒸发蒸腾量，蒸发蒸腾量夏季多，冬季少，与水量平衡法计算实际ET的决定系数（R2）为0.87。

（3）温度和太阳净辐射对草甸蒸发蒸腾量的影响比较明显，R2分别为0.73和0.80，其次是相对湿度和风速，R2分别为0.07 和0.03，影响顺序为太阳净辐射＞温度＞相对湿度＞风速。通过对高寒草甸蒸发蒸腾量的模型模拟并分析影响其变化的气象因素，可以为高寒草甸生态系统的水分收支平衡以及水资源合理管理提供有效的科学依据。