西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,蘭州 730070
20世紀(jì)90年代以來,氣候變暖背景下的極端天氣氣候事件的變化引起了廣泛關(guān)注(Wang et al,2013)。已有研究指出,1990年以前全球潛在蒸散量(ET0)普遍降低(Yin et al,2010;Liu et al,2012),其中西北黃土高原隴中地區(qū)(王媛媛等,2013)和新疆天山(張明軍等,2009)等地的年潛在蒸散量都呈明顯的下降態(tài)勢。影響潛在蒸散量的主導(dǎo)因素因區(qū)域差異會有不同,最常見的是溫度、風(fēng)速和相對濕度(Liu et al,2011;Saeid et al,2011;李媛等,2016),因此潛在蒸散量能很好地反映地表的干濕狀況。同時(shí)干旱指數(shù)(AI,aridity index)也是干旱監(jiān)測、預(yù)測和評價(jià)的關(guān)鍵參數(shù)。Huo et al(2013)利用干旱指數(shù)分析中國西北的干濕狀況,結(jié)果表明降水是影響干旱指數(shù)最為敏感的因子,同時(shí)干旱指數(shù)呈波動下降趨勢。大部分干旱指數(shù)是在特殊的時(shí)期和地區(qū)應(yīng)用的(沈國強(qiáng)等,2017),選擇最能反映特定區(qū)域干濕狀況的指標(biāo)格外重要,本文以干旱指數(shù)來表示地表的干濕狀況,它是在潛在蒸散量的基礎(chǔ)上得到的,綜合了多項(xiàng)氣象要素,在濕潤和干旱地區(qū)都適用。
隴中地區(qū)位于東部季風(fēng)區(qū)、西北干旱區(qū)和青藏高原高寒區(qū)三大自然區(qū)的交匯過渡帶,氣象條件和地質(zhì)條件復(fù)雜多樣、自然災(zāi)害高發(fā),其中尤其以極端氣候事件影響最為顯著。在農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)方面,這里既是農(nóng)牧交錯(cuò)帶,又是冬、春小麥種植的分界線,因此該區(qū)不僅是氣候變化的敏感區(qū),也是生態(tài)環(huán)境的脆弱區(qū)(張旭東等,2009)。基于以上分析,本研究以隴中地區(qū)為研究區(qū)域,選取潛在蒸散量和干旱指數(shù)兩個(gè)指標(biāo),結(jié)合長序列的氣象數(shù)據(jù)和P-M模型,運(yùn)用Morlet小波分析等方法,定量分析隴中地區(qū)潛在蒸散量和干旱指數(shù)的變化趨勢,旨在揭示潛在蒸散量和干旱指數(shù)與干濕狀況的關(guān)系,有助于了解隴中地區(qū)干濕時(shí)空變化特征和規(guī)律,對進(jìn)一步研究隴中地區(qū)植被與氣候變化和農(nóng)業(yè)水資源管理有重要意義。
隴中地區(qū)位于甘肅省中部、黃土高原西端,介于 102°30′ —?106°44′E,34°06′ —?37°38′N,其南部是隴南山地、西部是烏鞘嶺、東部是六盤山,包括蘭州市8縣區(qū)、白銀市5縣區(qū)、定西市7縣區(qū)、臨夏回族自治州8縣市、天水市北部5縣區(qū)和平?jīng)鍪械撵o寧、莊浪縣,面積約7×104km2,約占全省面積的15%。隴中地區(qū)氣候類型多樣,雨熱同季,屬半濕潤和半干旱地區(qū),具有降水稀少、氣候干燥等大陸性氣候特征,是氣象災(zāi)害易發(fā)區(qū),其特點(diǎn)包括發(fā)生頻率高、影響范圍廣和種類多等。干旱為該區(qū)最重要的氣象特征,大部分地區(qū)夏季盛行東南風(fēng),冬季盛行西北風(fēng),年均溫6 —?9℃,年降水量 200 —?500 mm,年蒸發(fā)量 1200 —?1500 mm,無霜期 160 —?180 d,干燥度 1.5 —?4。該區(qū)年降水量大致自南向北逐漸減少,降水變率較大,平均雨量變率為23.7%,基本集中在7、8、9三個(gè)月份,占全年降水總量的60%以上,本區(qū)年均溫與年均降水量在空間上呈相反的分布。
選取隴中地區(qū)9個(gè)氣象臺站(圖1)1961 —?2015年的日平均風(fēng)速、日均溫、日最高溫、日最低溫、日照時(shí)數(shù)、日相對濕度和日降水量等數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://cdc.cma gov cn/)提供的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。
圖1 研究區(qū)域氣象站點(diǎn)示意圖Fig.1 Illustration of meteorological stations in Central Gansu Province
1.3.1 潛在蒸散量
利用聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織(FAO)推薦的P-M模型計(jì)算ET0,在這個(gè)模型中整合了湍流能量傳輸特征、能量平衡狀況以及植被的生理特性等,充分分析了影響因素,是目前獲得ET0精度較高的一種方法(王瓊等,2013)。研究表明,該模型的模擬效果更為準(zhǔn)確,在濕潤或干旱半干旱地區(qū)都已經(jīng)有了很好的計(jì)算結(jié)果,計(jì)算公式如下(吳紹洪等,2005):
式中:ET0為潛在蒸散量(mm · d?1),Rn為參考 作 物 表 面 凈 輻 射(MJ · m?2· d?1),Δ 為 水 汽壓對溫度的斜率(kPa · ℃?1),G 是土壤熱通量(MJ · m?2· d?1,本文忽略不計(jì)),γ是干濕表常數(shù)(kPa · ℃?1),U2為 2 m 高處風(fēng)速(m · s?1),由氣象臺站觀測到的10 m高處的風(fēng)速轉(zhuǎn)換后得到,es與ea分別表示飽和水汽壓(kPa)和實(shí)際水汽壓(kPa),σ為 Stefan-Boltzmann常 數(shù)(4.903×10?9MJ · K?4· m?2· d?1),Tk為絕對溫標(biāo)溫度(K),n為實(shí)測日照時(shí)數(shù),N為地理可照時(shí)數(shù),Ra為地球外太陽輻射,Rs為入射輻射,Rso為晴天輻射。凈輻射是P-M模型計(jì)算的基礎(chǔ),經(jīng)驗(yàn)系數(shù)可以用FAO 建 議 的 值,即 c = 0.34、d = 0.14、e = 1.35、f = 0.35,西北地區(qū)的a、b系數(shù)分別為 0.281、0.441,其他參數(shù)使用聯(lián)合國糧農(nóng)組織引薦的準(zhǔn)則計(jì)算。以上各項(xiàng)數(shù)值可由基本日氣象要素計(jì)算得到。
1.3.2 干旱指數(shù)
Huo et al(2013)用干旱指數(shù)來分析中國西北的干濕狀況,結(jié)果表明影響干旱指數(shù)的主要因素是降水,近年來干旱指數(shù)波動下降,公式為:
式中:干旱指數(shù)(AI)是蒸散量(ET0)減去降水量(P),再除以蒸散量(ET0)獲得的。如果沒有降水,則AI是1,氣候越干燥;反之,若ET0比P小,則AI低于零,氣候越濕潤。1.3.3 Morlet小波分析
Morlet小波是一個(gè)常用的小波函數(shù),可以判斷時(shí)間域中時(shí)間序列的周期分布、振幅和位相等信息,對于任意函數(shù)f(t)∈L2(R)的連續(xù)小波變換如下(湯小櫓等,2008):
式中:ωf(a, b)為小波系數(shù),a是周期伸縮因子,b是時(shí)間位移因子,φa,b(t)是由φ(t)伸縮和位移而成的函數(shù),稱為連續(xù)小波。小波分析中的Morlet小波可以很好地分析隴中地區(qū)ET0和AI的周期性規(guī)律,研究變量的周期會在小波變換圖形中反映出來,這些周期中有主周期和次周期之分,可以通過變量的震蕩幅度來區(qū)分。
氣候突變的檢測方法有很多種,本文利用滑動t檢驗(yàn),此方法可以驗(yàn)證突變點(diǎn)的真?zhèn)危溆?jì)算原理見Fu and Wang(1992),薄盤樣條插值(TPS,thin plate spline)和主成分分析等方法詳見Hutchinson(1998)、張鵬(2004)。
2.1.1 隴中地區(qū)潛在蒸散量和干旱指數(shù)的年際變化
近55 a來,隴中地區(qū)ET0呈波動上升趨勢,傾向率為 8.04 mm · (10a)?1(圖 2),與中國東北 ET0的變化相一致,變幅高于東北的 3.92 mm · (10a)?1,但不同于中國其他地區(qū),如:
全國 ET0的傾向率為 ?6.41 mm · (10a)?1、中國西南為 ?18.97 mm · (10a)?1、北方為 ?13.80 mm · (10a)?1、西北為 ?3.90 mm · (10a)?1等,從變化幅度來看,隴中地區(qū)的變幅高于全國和西北,低于中國的西南和北方,區(qū)域差異明顯。ET0的多年平均值為905.73 mm,最小值出現(xiàn)在1992年,為821.54 mm,最大值出現(xiàn)在2013年,為977.07 mm,與吳紹洪等(2005)研究的蒸散量區(qū)間一致。從時(shí)段分析可知,1961 —?1990 年傾向率為 ?19.09 mm · (10a)?1,與整體趨勢相反,1991 —?2015 年為 31.76 mm · (10a)?1,趨同于整體趨勢,只是增幅明顯高于整體趨勢;1991 —?2015 年比 1961 —?1990 年上升了 50.85 mm,ET0在不斷增大,隴中地區(qū)氣候有變干的趨向。
近55 a來隴中地區(qū)AI以緩慢上升為主,斜率為 0.02 · (10a)?1(圖 2),隴中地區(qū)氣候有變干的趨向,并與近52 a甘肅黃河以東氣候變干的態(tài)勢相一致(王素萍等,2014)。其中,最大值出現(xiàn)在1997年,為0.55,最小值出現(xiàn)在1967年,為0.01,1961 —?1990年傾向率為 0.003 · (10a)?1,增加幅度高于整體,1991 —?2015 年傾向率為 ?0.001 · (10a)?1,趨勢與整體相反且幅度低于整體。隴中地區(qū)AI和ET0的年際變化趨同,AI隨ET0的變化而變化。
2.1.2 隴中地區(qū)潛在蒸散量和干旱指數(shù)的季節(jié)變化
如表1所示,ET0的年內(nèi)分布表現(xiàn)出極強(qiáng)的季節(jié)性特點(diǎn),呈單峰型分布,峰值出現(xiàn)在盛夏,為131.35 mm,初冬值最小,為21.94 mm,呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢;月最大ET0和降水量都在7月份,因?yàn)殡]中地區(qū)7月是氣溫最高的月份,降水量較為集中,而ET0也是升高最明顯的階段。隴中地區(qū)ET0存在明顯的季節(jié)性差異,年ET0夏季最大,為377.93 mm,春秋次之,分別為284.66 mm和162.04 mm,冬季最小,為81.11 mm,春、夏、秋、冬ET0分別占全年ET0的31.43%、41.73%、17.89%、8.96%,夏季ET0對全年的貢獻(xiàn)率最大。隴中地區(qū)ET0明顯上升的階段,也是溫度升高最快的階段,這與前人的研究結(jié)果一致(劉園等,2010;汪治桂等,2011),可見溫度變化對ET0的影響比較大。
圖2 隴中地區(qū)1961 —?2015年ET0和AI的年際變化Fig.2 Variation of annual average ET0 and AI in Central Gansu Province from 1961 to 2015
表1 隴中地區(qū)1961—2015年ET0的季節(jié)變化Tab.1 Variation of seasonal ET0 in Central Gansu Province from 1961 to 2015 / mm
春、夏、秋和冬的AI分別為0.48、0.01、0.16和0.84(表2),隴中地區(qū)冬季最為干旱,春秋次之,夏季相對比較濕潤。隴中地區(qū)冬季降雪少,風(fēng)速大,致使冬季最為干旱,夏季相對比較濕潤是由于降水多的緣故。AI在7月、8月和9月為負(fù)值,說明一年當(dāng)中這幾個(gè)月份是相對比較濕潤的,這幾個(gè)月正好是雨季;其他月份AI均為正值,最大值出現(xiàn)在12月,為0.89,表明這個(gè)月是一年中最干旱的月份;與ET0的最大值月份不一致,AI最小值出現(xiàn)在9月,比ET0的最大值滯后兩個(gè)月,原因可能是雨季降水的持續(xù)性影響,同時(shí)溫度逐漸降低,ET0減少,導(dǎo)致兩者不同步。
表2 隴中地區(qū)1961—2015年AI的季節(jié)變化Tab.2 Variation of seasonal AI in Central Gansu Province from 1961 to 2015
ET0常表現(xiàn)為準(zhǔn)周期和多頻率的振動特征。Morlet小波方差及其功率譜分析表明(圖3):隴中地區(qū)氣候變化的年際時(shí)間尺度局部化特性顯著,存在信號強(qiáng)度和相位的嵌套,且時(shí)域分布上相當(dāng)不均勻(韋振鋒等,2015)。從ET0周期圖中可以看出,ET0能量中心的頻域尺度主要集中在20 —?25 a,此時(shí)信號震蕩比較強(qiáng)烈,故可初步推斷隴中地區(qū)ET0變化可能存在20 —?25 a的周期;同時(shí)還存在 2 —?3 a和 6 —?7 a這樣的小周期。由于太陽黑子活動的海爾準(zhǔn)周期為22 a,大氣環(huán)流有2 —?4 a的周期,并且厄爾尼諾每發(fā)生一次需要2 —?7 a的時(shí)間,從以上尺度來看,ET0可能受控于厄爾尼諾、大氣環(huán)流和太陽活動等。
圖3 隴中地區(qū)1961—2015年ET0和AI的Morlet小波分析Fig.3 Morlet wavelet analysis of ET0 and AI in Central Gansu Province from 1961 to 2015
周期分析表明(圖3),AI變化存在5 —?6 a和10 —?11 a兩個(gè)周期,從小波方差圖中可以看出,AI有三個(gè)波峰,周期分別為 5 —?6 a、10 —?11 a 和51 a左右,AI可能受厄爾尼諾的影響,此外,其他因素仍是未來探究的重點(diǎn)。ET0和AI都受厄爾尼諾的影響,除此之外,ET0還受大氣環(huán)流和太陽活動等的影響。
本文利用滑動t檢驗(yàn)的方法對隴中地區(qū)近55 a來ET0的變化進(jìn)行突變檢驗(yàn),子序列長度設(shè)為3 a,當(dāng)α = 0.05時(shí),臨界線U = ±3.18(圖4)。由圖4可知,隴中地區(qū)ET0的突變年份在1975、1983和1997年,并且通過了置信度為0.05的檢驗(yàn),1975年和1983年是ET0明顯減少的突變點(diǎn),1997年是ET0明顯增大的突變點(diǎn)。近50 a來甘肅省年均溫不斷升高,最快增溫期為1987—1998年,這一時(shí)期氣溫上升比較劇烈(白冰等,2013),1997年氣溫突變(由低到高)可能是導(dǎo)致ET0突變(由小到大)的主因。風(fēng)速在近50 a中變化趨勢也較顯著(武金慧和李占斌,2008),1983年后ET0的減小也可能是年均風(fēng)速減小所致。
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:降水量和AI均在1983年和2012年發(fā)生突變,同時(shí)AI在1986年也發(fā)生了突變。1983年為降水量顯著增加的突變點(diǎn),與已有研究基本相符(馬中華和張勃,2012),因此1983年后降水突然增多可能是極端降水所致。AI減小的突變點(diǎn)在1983年,與已有研究一致(吳紹洪等,2005),與ET0在1983年后減小是同步的,之所以兩者呈突變減小趨勢是因?yàn)?983年年平均氣溫普遍降低、降水量偏少、日照時(shí)數(shù)正常略偏少。ET0、氣溫和降水量等的變化可能是隴中地區(qū)AI發(fā)生突變的主要原因。
圖4 隴中地區(qū)1961—2015年ET0和AI的突變分析Fig.4 Analysis abrupt change of ET0 and AI in Central Gansu Province from 1961 to 2015
如圖5所示:隴中地區(qū)蒸散發(fā)比較強(qiáng)烈,年均ET0介于802.5—1125.5 mm,總體表現(xiàn)為自南向北遞增,岷縣和華家?guī)X為低值區(qū)(802.5—852.1 mm),尤以岷縣最小,景泰為高值區(qū)(1019.9—1125.5 mm)。景泰縣位于河西走廊東末端,在騰格里沙漠南部70 km處(魏桂英等,2015),地勢西南向東北傾斜,屬典型的內(nèi)陸氣候,氣候比較干燥,降水稀少,土地沙化嚴(yán)重,平均海拔在1276—3321 m,因該地區(qū)受蒙古高壓控制,強(qiáng)烈的下沉氣流使得該地區(qū)晴天相對較多,日照百分率達(dá)60%,有利于蒸發(fā),致使該地區(qū)有更大的蒸散發(fā)潛力。而華家?guī)X和岷縣等地區(qū)ET0小,華家?guī)X屬二陰溫寒山區(qū),海拔2000—2457 m,年均相對濕度70%,太陽總輻射相對較小,不利于蒸發(fā),因此該地區(qū)ET0小;岷縣的氣候特點(diǎn)是高寒陰濕,植被的茂密程度相對比較理想,這些因素會制約水分蒸發(fā),致使該地區(qū)ET0小。
隴中地區(qū)AI的空間分布與降水量相反,AI整體上呈自南向北遞增的趨勢,表明自南向北氣候越來越干旱,景泰最為干旱,靖遠(yuǎn)和皋蘭次之,岷縣和天水相對比較濕潤。近55 a來,AI介于0.13—0.76,多年平均值為0.37,主要因?yàn)殡]中地區(qū)北部緯度較高、太陽輻射強(qiáng)、風(fēng)速相對比較大、日照時(shí)數(shù)長、降水少,以致北部地區(qū)干旱程度比較嚴(yán)重,干旱對經(jīng)濟(jì)活動和人民生活有極大影響;而南部緯度較低,植被覆蓋度相對較高,降水多,以致AI較小,氣候相對濕潤。ET0和AI疊加分析可知,兩者是基本吻合的,ET0越高,AI越大,反之則AI越小,但在靖遠(yuǎn)縣和平川區(qū)的西北部出現(xiàn)偏差,即ET0并不是最高的,而AI卻是最大的,表明靖遠(yuǎn)縣和平川區(qū)的西北部比同緯度其他縣區(qū)干旱,一方面是氣候條件的影響,另一方面是這里有煤礦,人們加大了煤炭的開采力度,進(jìn)而導(dǎo)致氣候環(huán)境的惡化。
各氣象要素對ET0和AI的影響不盡相同,AI是根據(jù)ET0和降水量計(jì)算的,因此本研究只分析氣象要素對ET0的影響,進(jìn)而推出AI的影響因素。為進(jìn)一步分析ET0的影響因素,對7個(gè)影響因子進(jìn)行主成分分析,獲得三大主成分的相應(yīng)要素值,累積貢獻(xiàn)率達(dá)86.11%(≥80%),因此,用三大主成分可以較全面地反映ET0變化的驅(qū)動因子,更容易歸納影響因子。
由各主成分得分系數(shù)矩陣(表3)可知,第一主成分是氣溫因子(平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫),說明氣溫升高是ET0增大的主因;第二主成分主要涵蓋濕度因子(降水量、日照時(shí)數(shù)、相對濕度),相對濕度對ET0的影響最大,雖然降水增加有助于減少ET0,但是濕度降低的幅度更高,從整體上看,ET0還是增大的;第三主成分包括風(fēng)速因子,風(fēng)速在這一成分上負(fù)荷最大。因此,影響隴中地區(qū)ET0的主要?dú)庀笠蜃訛闅鉁?、濕度和風(fēng)速,這一結(jié)論與許多作者研究的影響ET0變化的主要原因一致(Liu et al,2011;Saeid et al,2011;李媛等,2016)。AI在很大程度上是隨著ET0的變化而變化的,因此影響AI的主要?dú)庀笠蜃右矠闅鉁亍穸群惋L(fēng)速。
圖5 隴中地區(qū)1961?—?2015年ET0和AI的空間分布Fig.5 Spatial distribution of average ET0 and AI in Central Gansu Province from 1961 to 2015
表3 主成分得分系數(shù)矩陣Tab.3 Matrix of principal component about ET0
在過去55 a來隴中地區(qū)ET0以上升趨勢為主,AI整體上升趨勢不顯著,從這兩個(gè)指標(biāo)的變化趨勢來看隴中地區(qū)近55 a氣候趨于干旱。年內(nèi)分布上ET0呈單峰型分布,AI呈谷狀分布,季節(jié)上夏季的ET0對全年的貢獻(xiàn)最大,AI則剛好相反,冬季最為干旱,ET0和AI都有顯著的季節(jié)差異。ET0和AI的整體變化趨勢中存在突變現(xiàn)象,氣溫和風(fēng)速等的變化可能是隴中地區(qū)ET0發(fā)生突變的主因。ET0、氣溫和降水量等的變化可能是AI發(fā)生突變的主要原因。
空間分布上,ET0和AI都呈自南向北遞增的趨勢,隴中地區(qū)氣候自南向北逐次變干,其中景泰最為干旱,岷縣相對濕潤。兩者是基本吻合的,ET0越高,AI越大,反之則AI越小。
ET0和AI的序列周期不盡相同,ET0存在2—3 a、6—7 a、20—25 a的周期,AI存在 5—6 a、10—11 a的周期,ET0和AI都受厄爾尼諾的影響,除此之外,ET0還受大氣環(huán)流和太陽活動等的影響。通過主成分分析可知,氣溫、相對濕度和風(fēng)速對隴中地區(qū)ET0和AI的貢獻(xiàn)相對較大。
白?冰, 薛萬孝, 孔令旺, 等. 2013. 甘肅省1963—2012年氣候變化特征[J]. 高原山地氣象研究, 33(2): 41 – 45.[Bai B, Xue W X, Kong L W, et al. 2013. Analysis of climate change characteristic from 1963 to 2012 in Gansu Province [J]. Plateau and Mountain Meteorology Research, 33(2): 41 – 45.]
李?媛, 謝應(yīng)忠, 王亞娟. 2016. 寧夏中部干旱帶潛在蒸散量變化及影響因素[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 36(15): 4680 – 4688.[Li Y, Xie Y Z, Wang Y J. 2016. Dynamic change and influencing factors of potential evapotranspiration in the middle arid region of Ningxia [J]. Acta Ecologica Sinica,36(15): 4680 – 4688.]
劉?園, 王?穎, 楊曉光. 2010. 華北平原參考作物蒸散量變化特征及氣候影響因素[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 30(4): 923 – 932.[Liu Y, Wang Y, Yang X G. 2010. Trends in reference crop evapotranspiration and possible climatic factors in the North China Plain [J]. Acta Ecologica Sinica, 30(4):923 – 932.]
馬中華, 張?勃. 2012. 近50 a甘肅省夏季日極端降水頻數(shù)與強(qiáng)度變化特征[J]. 干旱區(qū)研究, 29(2): 296 – 302. [Ma Z H, Zhang B. 2012. Analysis on change of daily extreme precipitation frequency and intensity in Gansu Province in summer during the period of 1959—2008 [J]. Arid Zone Research, 29(2): 296 – 302.]
沈國強(qiáng), 鄭海峰, 雷振鋒. 2017. SPEI指數(shù)在中國東北地區(qū)干旱研究中的適用性分析[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 37(11): 1 – 9.[Shen G Q, Zheng H F, Lei Z F. 2017. Applicability analysis of SPEI for drought research in Northeast China [J]. Acta Ecologica Sinica, 37(11): 1 – 9.]
湯小櫓, 金曉斌, 盛?莉, 等. 2008. 基于小波分析的糧食產(chǎn)量對氣候變化的響應(yīng)研究——以西藏自治區(qū)為例[J].
地理與地理信息科學(xué), 24(6): 88 – 92. [Tang X L, Jin X B,Sheng L, et al. 2008. Research on response of grain output to climate change based on wavelet analysis: a case study of Tibet [J]. Geography and Geo-Information Science,24(6): 88 – 92.]
汪治桂, 王建兵, 馮景昌, 等. 2011. 甘肅瑪曲縣近40 a潛在蒸散量的變化趨勢[J]. 干旱氣象, 29(4): 488 – 491.[Wang Z G, Wang J B, Feng J C, et al. 2011. Trends of potential evapotranspiration in Maqu Countyof Gansu Province in recent 40 years [J]. Journal of Arid Meteorology, 29(4): 488 – 491.]
王?瓊, 張明軍, 潘淑坤, 等. 2013. 長江流域潛在蒸散量時(shí)空變化特征[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 32(5): 1292 – 1302.[Wang Q, Zhang M J, Pan S k, et al. 2013. Spatiotemporal variation patterns of potential evapotranspiration in the Yangtze River basin of China [J]. Chinese Journal of Ecology, 32(5): 1292 – 1302.]
王素萍, 李耀輝, 馮建英, 等. 2014. 1961—2012年甘肅省干濕變化特征及其影響因子[J]. 中國沙漠, 34(6):1624 – 1632. [Wang S P, Li Y H, Feng J Y, et al. 2014.Changes and driving factors of surface wetness index in Gansu, China form 1961 to 2012 [J]. Journal of Desert Research, 34(6): 1624 – 1632.]
王媛媛, 張?勃, 尹海霞. 2013. 1961—2010年隴東參考作物蒸散量時(shí)空變化及氣候影響因子[J]. 生態(tài)學(xué)雜 志 , 32(6): 1511 – 1517. [Wang Y Y, Zhang B, Yin H X. 2013. Spatiotemporal variation of reference crop evapotranspiration and related climatic affecting factors in eastern Gansu of Northwest China in 1961—2010 [J].Chinese Journal of Ecology, 32(6): 1511 – 1517.]
韋振鋒, 陳思源, 黃?毅. 2015. 1981—2010年陜西潛在蒸散量時(shí)空特征及其對氣候因子的響應(yīng)[J]. 地理科學(xué), 35(8): 1033 – 1041. [Wei Z F, Chen S Y, Huang Y.2015. Spatial and temporal characteristics of potential evaporation and climatic factors on the impact in Shaanxi Province in 1981—2010 [J]. Scientia Geographica Sinica,35(8): 1033 – 1041.]
魏桂英, 陳少勇, 張媛文. 2015. 騰格里沙漠南緣沙塵暴氣候變化特征——以甘肅省景泰縣為例[J]. 干旱區(qū)研究,32(6): 1174 – 1139. [Wei G Y, Chen S Y, Zhang Y W. 2015.Sandstorms changing characteristics in the South Edge of the Tengger Desert [J]. Arid Zone Research, 32(6):1174 – 1139.]
吳紹洪, 尹云鶴, 鄭?度, 等. 2005. 近30年中國陸地表層干濕狀況研究[J]. 中國科學(xué)(D輯:地球科學(xué)),35(3): 276 – 283. [Wu S H, Yin Y H, Zheng D, et al. 2005.Study on dryness and wetness of land surface in China recent 30 years [J]. Science in China Series D: Earth Sciences, 35(3): 276 – 283.]
武金慧, 李占斌. 2008. 甘肅省近50年降水量及氣候變化趨勢研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 22(11): 24 – 29. [Wu J H, Li Z B, et al. 2008. Variation trend of precipitation and climate factors in Gansu Province for the last 50 years [J].Journal of Arid Land Resources and Environment, 22(11):24 – 29.]
張明軍, 李瑞雪, 賈文雄, 等. 2009. 中國天山山區(qū)潛在蒸發(fā)量的時(shí)空變化[J]. 地理學(xué)報(bào), 64(7): 798 – 806. [Zhang M J, Li R X, Jia W X, et al. 2009. Temporal and spatial changes of potential evaporation in Tianshan Mountains from 1960 to 2006 [J]. Acta Geographica Sinica, 64(7):798 – 806.]
張?鵬. 2004. 基于主成分分析的綜合評價(jià)研究[D]. 南京: 南京理工大學(xué): 6. [Zhang P. 2004. Research on comprehensive evaluation based on principal component analysis [D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology: 6.]
張旭東, 秘曉東, 辛吉武, 等. 2009. 基于DEM的農(nóng)業(yè)指標(biāo)溫度分析[J]. 冰川凍土, 31(5): 880 – 884. [Zhang X D,Mi X D, Xin J W, et al. 2009. Analysis of the agriculture index temperature based on DEM: A case study in Hedong region of Gansu province [J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 31(5): 880 – 884.]
Fu C B, Wang Q. 1992. The definition and detection of the abrupt climate change [J]. Scientia Atmospherica Sinica,16(4): 482 – 493.
Huo Z L, Dai X Q, Feng S Y, et al. 2013. Effect of climate change on reference evapotranspiration and aridity index in arid region of China [J]. Journal of Hydrology, 492:24 – 34.
Hutchinson M F. 1998. Interpolation of rainfall data with thin plate smoothing splines [J]. Journal of Geographic Information and Decision Analysis, 2(2): 139 – 151.
Liu C M, Zhang D, Liu X M, et al. 2012. Spatial and temporal change in the potential evapotranspiration sensitivity tometeorological factors in China (1960—2007) [J].Journal of Geographical Sciences, 22(1): 3 – 14.
Liu X M, Zheng H X, Zhang M H, et al. 2011. Identif i cation of dominant climate factor for pan evaporation trend in the Tibetan Plateau [J]. Journal of Geographical Sciences,21(4): 594 – 608.
Saeid E, Mohammad J K, Jahangir A K. 2011. Effects of variationsin climatic parameters on evapotranspiration in the arid and semi-arid regions [J]. Global and Planetary Change, 78: 188 – 194.
Wang B L, Zhang M J, Wei J L, et al. 2013. Change in extreme events of temperature and precipitation over Xinjiang,Northwest China, during 1960—2009 [J]. Quaternary International, 298: 141 – 151.
Yin Y H, Wu S H, Dai E F. 2010. Determining factors in potential evapotranspiration changes over China in the period 1971—2008 [J]. Chinese Science Bulletin, 55:3329 – 3337.