鄂爾多斯高原湖泊蒸發(fā)原位試驗研究

許文豪，王曉勇，張 俊，尹立河，賈伍慧，朱立峰，董佳秋，孫芳強

(1.中國地質(zhì)大學(北京)水資源與環(huán)境學院，北京 100083；2.中國地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心，陜西 西安 710054)

水面蒸發(fā)是自然界中水循環(huán)和水量平衡的重要環(huán)節(jié)，幾乎所有有關(guān)水資源和農(nóng)業(yè)問題的研究，都離不開水面蒸發(fā)的分析與計算[1]。在干旱-半干旱地區(qū)，降水量較少而蒸發(fā)強烈，水資源緊缺，生態(tài)環(huán)境脆弱，水面蒸發(fā)的研究對于認識區(qū)域氣候、揭示水循環(huán)機理、評價水資源以及生態(tài)系統(tǒng)的評估管理等具有重要意義[2]。

由于觀測大水面蒸發(fā)量十分困難，國內(nèi)外對自然水面蒸發(fā)直接觀測較少，有前人在大型水體中通過渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測水面蒸發(fā)[3-4]。國外有研究采用水面漂浮蒸發(fā)皿實測小型水體蒸發(fā)[5]，研究表明水體中原位試驗測量蒸發(fā)明顯低于陸面條件蒸發(fā)觀測，開展原位試驗觀測蒸發(fā)更接近于水面實際蒸發(fā)。由于實測資料有限，水面蒸發(fā)量確定比較困難[6-7]，目前，通常是通過觀測小面積水面蒸發(fā)折算后間接推求大面積的水面蒸發(fā)，即蒸發(fā)器(皿)折算法[1]。折算法一般使用不同直徑的蒸發(fā)器(皿)(如E-601型蒸發(fā)器、φ20 cm蒸發(fā)皿)觀測的數(shù)據(jù)[8]，通過折算系數(shù)校正獲取水面蒸發(fā)量，如王永義經(jīng)計算檢驗表明采用折算法具有可推廣性[9]，何淵等研究鄂爾多斯盆地沙漠高原區(qū)湖泊蒸發(fā)選用E-601型和φ20 cm蒸發(fā)皿監(jiān)測蒸發(fā)數(shù)據(jù)[10]。蒸發(fā)器(皿)測量一般在陸面條件下進行，蒸發(fā)器及周圍空氣的動力及熱力條件與水體有很大不同，測得的蒸發(fā)量不能代表自然界真實的蒸發(fā)量。同時，由于蒸發(fā)皿折算系數(shù)受多種因素影響且隨季節(jié)變化[3，11]，即使通過折算系數(shù)進行校正，但也不能獲得水面蒸發(fā)的精確值。計算水面蒸發(fā)的另一種主要方法是通過各種蒸發(fā)模型計算理論值，常用的有Penman公式、Jesen-Haise公式及經(jīng)驗公式等。不同的公式方法存在約束條件，推廣應用收到一定的限制，如Penman公式需要較全的氣象數(shù)據(jù)等[12]，通過計算所得的理論蒸發(fā)量同樣不能代表水體的真實蒸發(fā)量。

鄂爾多斯高原位于干旱-半干旱地區(qū)，特殊的地質(zhì)條件與內(nèi)陸水循環(huán)的封閉性形成了眾多湖泊，水體是水資源的重要組成部分，也是湖泊生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。該地區(qū)湖泊主要接受地下水補給，湖面蒸發(fā)是湖泊唯一的排泄方式。因此，湖泊蒸發(fā)是區(qū)域水循環(huán)的關(guān)鍵過程，對水文循環(huán)研究有重要意義。同時，湖泊蒸發(fā)作為區(qū)域水平衡中重要均衡項，是準確評價水資源的關(guān)鍵項。因此，湖水蒸發(fā)研究對于認識區(qū)域水循環(huán)、水資源計算評價和湖泊生態(tài)環(huán)境保護等方面有著重要的科學價值和現(xiàn)實意義[13]。

本次研究選擇鄂爾多斯高原木凱淖為典型湖泊，開展湖泊蒸發(fā)原位試驗研究，通過湖泊蒸發(fā)量實測，分析蒸發(fā)量與各個氣象要素之間的相關(guān)性，確定湖泊蒸發(fā)的影響因子，為鄂爾多斯高原湖水蒸發(fā)機理研究提供基礎(chǔ)依據(jù)。通過湖面原位實測與陸面不同條件蒸發(fā)試驗對比，獲取適合本地區(qū)小型蒸發(fā)皿與湖水蒸發(fā)的折算系數(shù)，并通過與Penman公式計算蒸發(fā)量對比，分析Penman公式在本地區(qū)的適用性，為該地區(qū)湖泊蒸發(fā)提供依據(jù)和參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

鄂爾多斯高原位于我國內(nèi)蒙古自治區(qū)西南部，總面積約13×104km2。鄂爾多斯高原屬干旱-半干旱大陸性氣候，多年平均降水量約300 mm，該區(qū)降水較少且主要集中在夏季，蒸發(fā)強烈，年均潛在蒸發(fā)量是降水量的7倍。鄂爾多斯高原地勢從西北向東南緩慢傾斜，海拔在1 300～1 500 m。北部為庫布其沙漠，南部為毛烏素沙漠和灘地，中部隆起，海拔1 400～1 700 m，為鄂爾多斯臺地。鄂爾多斯高原分布有大量湖泊，大多數(shù)為咸水湖泊，溶解性總固體較高，且湖水深度較淺。由于干旱少雨，蒸發(fā)量大，大多湖泊水質(zhì)較差。尤其在毛烏素沙漠，湖泊更為多見，集水面積在1 km2以上的湖泊有近70個[10,14-15]。

本次研究選在鄂爾多斯高原較為典型的湖泊——木凱淖開展湖泊蒸發(fā)原位試驗研究。木凱淖地處毛烏素沙漠北緣，屬典型的干旱-半干旱氣候。湖面海拔約1 370 m，面積約2 km2，湖水水深0.3～1 m，隨季節(jié)波動，湖水溶解性總固體約1.5g/L。根據(jù)距離木凱淖最近的烏審召氣象站的長期氣象資料(2000—2017年)顯示，年平均降水量330 mm，年變化系數(shù)為0.3，70%以上的降水發(fā)生在6—9月。φ20 cm蒸發(fā)皿測得的年平均蒸發(fā)量2 289 mm。

1.2 原位試驗方法

1.2.1試驗方案

為測得木凱淖湖水蒸發(fā)量，本次研究在湖中心位置放置E-601型蒸發(fā)器，以鋼架平臺固定(圖1)，保持蒸發(fā)器平穩(wěn)。為避免鹽度變化對蒸發(fā)的影響，蒸發(fā)器中加入淺層湖水，每隔3～4d進行人工換水，首先將蒸發(fā)皿中經(jīng)過蒸發(fā)的湖水全部清空，然后重新加入湖水至與湖水面齊平，以避免蒸發(fā)富集引起的湖水鹽度增加對蒸發(fā)的影響。在人工換水前后，人工測量換水前后蒸發(fā)皿中水位，用以對比校正蒸發(fā)皿中水位計監(jiān)測數(shù)據(jù)。另外，為對比湖水蒸發(fā)和陸面蒸發(fā)以及咸淡水等不同條件下的蒸發(fā)量，在湖泊附近的空曠位置安裝兩個φ20 cm小型蒸發(fā)皿，用支架固定，器口距地面70 cm。兩個蒸發(fā)皿分別加入湖水和淡水，用來觀測不同鹽度對蒸發(fā)量的影響。小型蒸發(fā)皿中水位高度7 cm，維持蒸發(fā)在5d以上，加水間隔為3～4d。原位試驗觀測時間為2017年6月9日—9月9日。

圖1 研究區(qū)位置及原位試驗圖Fig.1 Location of the study and in-situ test

1.2.2數(shù)據(jù)獲取

在E-601蒸發(fā)器底部安裝測量精度±1 mm的水壓力傳感器(Keller DCX-22A，Winterthur，Switzerland)，Keller同時配有氣壓傳感器探頭，固定于鋼架平臺。Keller監(jiān)測氣溫和水溫數(shù)據(jù)，監(jiān)測間隔為1h。在距離木凱淖湖邊200 m處放置自動雨量筒(52203 RM Young rain gauge, R.M. Young Co.，Michigan，USA)，安裝高度為70 cm，測量精度0.2 mm，監(jiān)測降雨量數(shù)據(jù)。同時，收集烏審召氣象站(木凱淖東南20 km)濕度、風速等氣象要素的日平均數(shù)據(jù)。另外從Earth Data數(shù)據(jù)網(wǎng)站下載日凈輻射數(shù)據(jù)(https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?keywords=GLDAS)，空間精度0.25°×0.25°，時間間隔3h。

計算通過E-601蒸發(fā)器中水壓與氣壓差值分別獲取該時段初和時段末的水位，水位差值加上該時段內(nèi)的降雨量得到蒸發(fā)實測值。如計算日蒸發(fā)量：由當天0：00時刻水位與第二天0:00時刻水位的差值加上該天降雨量。

φ20 cm小型蒸發(fā)皿每次加水前后用直尺測量水面距皿口高度。計算某一時段小蒸發(fā)皿蒸發(fā)量：該時段初與時段末的讀數(shù)差值加上該時段內(nèi)降雨量。

1.3 多元線性回歸分析

湖水蒸發(fā)受到多個氣象因素的影響，本次研究通過建立多元線性回歸模型對湖水蒸發(fā)的影響因子進行分析。根據(jù)統(tǒng)計學方法[16]，首先對因變量和自變量系列數(shù)據(jù)進行歸一化處理：

將歸一化后的數(shù)據(jù)輸入SPSS統(tǒng)計分析工具軟件中，建立蒸發(fā)量與氣象要素的多元線性回歸模型。采用逐步回歸分析方法進行變量引入。逐步回歸分析法可以從相關(guān)性很強的多個自變量中選擇最顯著的因子放入回歸模型，避免多重共線性問題[17]。采用F檢驗概率值作為判斷標準，使用系統(tǒng)默認值，進入概率小于等于0.05，移出概率大于等于0.1。

1.4 水面蒸發(fā)彭曼公式

在計算水面蒸發(fā)的模擬公式中，最常用的方法是Penman公式[2]：

式中：E——水面蒸發(fā)量/(mm·d-1)；

Rn——凈輻射的蒸發(fā)當量/(mm·d-1)；

Ea——干燥力/(mm·d-1)；

Δ——飽和水汽壓與溫度曲線的斜率/(hPa· ℃-1)；

γ——干濕球常數(shù)/(hPa· ℃-1)。

1.5 Nash效率系數(shù)

Nash效率系數(shù)(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)簡稱NSE，一般用來驗證水文模型結(jié)果：

式中：Q0——觀測值；

Qm——模擬值；

Qt——t時刻值；

NSE接近1，表示模型精度高，可信度較高；NSE接近0，表示模擬結(jié)果接近觀測值平均值水平，即總體結(jié)果可信，但模擬誤差較大；NSE小于0，則模型不可信，模擬失敗。

2 結(jié)果分析

2.1 蒸發(fā)量變化及影響因素分析

2.1.1日蒸發(fā)量及氣象因素變化特征

日蒸發(fā)量及降水量隨時間變化見圖2(a)。觀測期內(nèi)木凱淖實測總蒸發(fā)量603.3 mm，平均日蒸發(fā)量6.49 mm，變差系數(shù)(CV)0.43，日蒸發(fā)量波動劇烈，最大日蒸發(fā)量接近13 mm，最小不足1 mm，蒸發(fā)強烈時日蒸發(fā)量可達蒸發(fā)弱時的17倍。觀測期內(nèi)，日蒸發(fā)量的整體變化趨勢從6月中旬至7月中旬呈上升趨勢，在7月下旬出現(xiàn)一系列低值，而這段時期降雨量大，8月上旬恢復較高的蒸發(fā)，至9月上旬日蒸發(fā)量呈現(xiàn)下降趨勢(圖3)。

圖2 日蒸發(fā)量和降水量(a)、凈輻射和濕度(b)、氣溫和風速(c)隨時間變化圖Fig.2 Temporal variations in (a) daily evaporation and precipitation, (b) net radiation and humidity, and (c) air temperature and wind speed

圖3 旬平均蒸發(fā)量與降雨量Fig.3 Average evaporation and precipitation at ten-day’s scale

觀測期內(nèi)有降水天數(shù)35d，占總天數(shù)的38%，總降水量159.8 mm。一般在降水較多時對應微弱的蒸發(fā)，7月下旬平均日降雨量較大，對應的該時段內(nèi)湖水蒸發(fā)較少，平均日蒸發(fā)量較低。

觀測期內(nèi)日平均濕度及凈輻射隨時間變化過程見圖2(b)。日平均濕度從6月上旬到7月中旬整體下降，而在7月下旬日平均濕度較高，到8月上旬恢復到較低值后整體呈上升趨勢。這與日蒸發(fā)量的變化呈現(xiàn)相反的趨勢。日平均凈輻射在47.40～169.71 W/m2間波動，其波動趨勢整體上與濕度呈現(xiàn)一定的負相關(guān)。

由日平均氣溫和風速隨時間變化(圖2(c))可以看出，日平均氣溫在整體趨勢上，由6月上旬到7月中旬不斷上升，在7月下旬下降，8上旬恢復較高氣溫后到9月上旬呈現(xiàn)整體下降趨勢。這與日蒸發(fā)量的波動規(guī)律相似。觀測期內(nèi)日平均風速隨時間在0.8～4.1 m/s之間上下波動。

2.1.2日蒸發(fā)量與氣象因素相關(guān)分析

日蒸發(fā)量與氣象因素的波動規(guī)律存在一定的相關(guān)性。將日蒸發(fā)量與各氣象要素日平均值進行相關(guān)分析，見圖4。通過散點圖擬合線性方程，根據(jù)決定系數(shù)大小，蒸發(fā)量與濕度的相關(guān)性最好(R2=0.59，p<0.01)，與氣溫的相關(guān)性次之(R2=0.47，p<0.01)。蒸發(fā)量與凈輻射也呈現(xiàn)較好的相關(guān)性，其R2為0.23，p<0.01。而蒸發(fā)量與風速相關(guān)性較差，R2為0.05，p<0.05。

圖4 日蒸發(fā)量與氣溫、濕度、凈輻射及風速關(guān)系圖Fig.4 Relationship between daily evaporation and air temperature, humidity, net radiation and wind speed

由此可見，蒸發(fā)受濕度影響最大，日平均濕度較大一般對應較小的蒸發(fā)；受氣溫影響次之，氣溫越高則蒸發(fā)越強烈。在日尺度上凈輻射對蒸發(fā)的影響程度一般。此次研究發(fā)現(xiàn)，在日尺度上蒸發(fā)量與風速相關(guān)性很弱，可能原因是風速在一天內(nèi)被平均后對湖水蒸發(fā)的影響淡化。

2.1.3多元線性回歸模型

日蒸發(fā)量和氣溫、濕度、凈輻射、風速日平均數(shù)據(jù)建立的多元線性回歸模型為：

E0=-0.462ρ+0.373TA+0.178Sw+0.395

式中：E0——日蒸發(fā)量；

ρ——濕度；

TA——氣溫；

Sw——表示風速。

回歸方程的決定系數(shù)R2=0.69，說明模型擬合度好。模擬結(jié)果采用Nash效率系數(shù)NSE評價。利用多元線性回歸模型得到的蒸發(fā)量模擬值與實測日蒸發(fā)量計算多元線性回歸模型NSE=0.69，證明模擬效果較好。模型結(jié)果中包含濕度、氣溫、風速，剔除了凈輻射，對湖水蒸發(fā)影響顯著性排序依次為濕度、氣溫和風速。濕度和氣溫是對湖水蒸發(fā)影響最大的前兩個因素，這與相關(guān)分析法得出的結(jié)論一致。

2.2 不同方法蒸發(fā)量對比

2.2.1不同試驗條件蒸發(fā)量對比

將不同試驗條件下的φ20 cm蒸發(fā)皿蒸發(fā)量與湖內(nèi)蒸發(fā)量進行對比，見表1。觀測期內(nèi)總蒸發(fā)量湖內(nèi)最小，累計蒸發(fā)129.4 mm，湖邊陸面加入淡水和湖水的小型蒸發(fā)皿分別累計蒸發(fā)152.4 mm、151.4 mm，蒸發(fā)量接近一致。逐時段內(nèi)，湖內(nèi)蒸發(fā)量均小于湖邊陸面小型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量，湖邊陸面小型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量差值很小。日平均蒸發(fā)量湖內(nèi)8.6 mm，約為湖邊陸面φ20 cm蒸發(fā)皿的85%。

表1 不同試驗條件累計蒸發(fā)量

蒸發(fā)皿加入淡水和湖水蒸發(fā)量一致，可見蒸發(fā)皿中水的蒸發(fā)受鹽度(<1.5g/L)影響較小，可以忽略。湖內(nèi)蒸發(fā)量均小于湖邊陸面小型蒸發(fā)皿蒸發(fā)量。水體條件下，由于水面大量水分蒸發(fā)，其濕度一般大于陸面條件，另外隨著氣溫上升，大水體水溫的增長幅度遠小于小型蒸發(fā)皿中的水溫，因此水面實際蒸發(fā)小于小型蒸發(fā)皿中水分蒸發(fā)。根據(jù)小型蒸發(fā)皿換算湖水蒸發(fā)需折算系數(shù)的校正，本次研究表明，木凱淖湖泊蒸發(fā)與湖邊φ20 cm小型蒸發(fā)皿的折算系數(shù)約為0.85。

2.2.2與Penman公式對比

將逐日蒸發(fā)量與Penman公式計算結(jié)果做對比，兩者逐日變化見圖5(a)。Penman公式計算累計蒸發(fā)533.1 mm，日平均5.79 mm(實測值分別為603.3 mm、6.49 mm)，均略低于實測值。Penman公式計算值波動幅度較小，最大日蒸發(fā)量9.8 mm，最小日蒸發(fā)量2.1 mm，CV為0.26；實測日蒸發(fā)量波動幅度較大，CV達到0.43。蒸發(fā)很強烈時，如在7月11日和12日蒸發(fā)量均相對較高，實測蒸發(fā)量高于Penman公式計算值；而在蒸發(fā)很微弱時，如7月24日和25日蒸發(fā)量均相對很低，實測值則低于計算值。

圖5 實測日蒸發(fā)量與Penman公式計算結(jié)果動態(tài)曲線及關(guān)系圖Fig.5 Dynamic variation (a) and relationship (b) between the observed results and estimated results by using the Penman Equation for daily evaporation

由圖5(b)可以看出，實測蒸發(fā)量和Penman公式計算值相關(guān)系數(shù)R2=0.58，p<0.01，相關(guān)性較好。計算Nash效率系數(shù)NSE=0.46，說明使用Penman公式計算日蒸發(fā)量效果較好。當蒸發(fā)量偏離平均值時，使用Penman公式存在誤差；當蒸發(fā)很弱時，使用Penman公式高估湖水蒸發(fā)，計算日蒸發(fā)量偏大；當蒸發(fā)強烈時，使用Penman公式低估湖水蒸發(fā)，計算結(jié)果偏低。

3 討論

3.1 蒸發(fā)量與氣象因素相關(guān)性

湖水蒸發(fā)受多個氣象因素的影響，大量研究表明，影響干旱-半干旱水面蒸發(fā)的因素包括氣溫、水汽壓差、風速、濕度和輻射等[2，10，18]。通過相關(guān)和多元統(tǒng)計回歸模型兩種方法分析，結(jié)果表明日蒸發(fā)量與濕度、氣溫、凈輻射和風速間有一定的相關(guān)性，這與前人的結(jié)論一致。

研究顯示，不同因素對蒸發(fā)影響的顯著性中蒸發(fā)量受氣溫影響較顯著，與其他前人研究結(jié)論一致，如徐仁通過通徑分析得出平均氣溫是水面蒸發(fā)量的主要影響因素[19]，李慧菁采用影響因子分析法得出氣溫對水面蒸發(fā)影響占主要地位等[20]。本次研究表明，濕度對湖水蒸發(fā)影響顯著。對于濕度與水面蒸發(fā)相關(guān)性，目前有不同觀點，有些學者認為，蒸發(fā)與濕度相關(guān)性大，如方曉明等通過研究表明日蒸發(fā)量與日均相對濕度顯著負相關(guān)[21]，而有些學者認為蒸發(fā)受濕度影響不明顯[18]。

3.2 與小型蒸發(fā)皿對比

本次研究表明，湖內(nèi)蒸發(fā)量小于陸面小型蒸發(fā)皿觀測蒸發(fā)量，這符合普遍認為的小型蒸發(fā)皿觀測蒸發(fā)量大于水面實際蒸發(fā)的規(guī)律[1]，如Masoner J R在美國的研究表明，實測蒸發(fā)速率明顯小于陸面蒸發(fā)皿蒸發(fā)速率[5]。水面蒸發(fā)與小型蒸發(fā)皿折算系數(shù)在各個地區(qū)不同季節(jié)取值不一[22]。本次研究表明鄂爾多斯高原地區(qū)夏季湖水蒸發(fā)與φ20 cm小型蒸發(fā)皿的折算系數(shù)約為0.85。根據(jù)前人研究，黃河流域干旱半干旱地區(qū)6—9月小型蒸發(fā)皿與20 m2蒸發(fā)池(近似代表湖泊蒸發(fā))的折算系數(shù)多年平均值介于0.634～0.677[23]，本次結(jié)果偏高。不同的結(jié)果與試驗方法有關(guān)，本次在湖泊內(nèi)部進行原位試驗，所得折算系數(shù)對本地區(qū)具有一定的參考性。

此次研究發(fā)現(xiàn)小型蒸發(fā)皿中加入水的鹽度(<1.5 g/L)對湖水蒸發(fā)量影響不大，可以忽略。這與前人在本地區(qū)的研究結(jié)論一致[10]，并符合李陽等在干旱地區(qū)鹽度水面蒸發(fā)試驗研究得出的規(guī)律，水體鹽度在0.8～10g/L范圍內(nèi)對蒸發(fā)量影響較小[24]。

3.3 Penman公式適用性

Penman公式是國內(nèi)計算水面蒸發(fā)時常用的方法，然而對于不同的地區(qū)，其適用性存在差別。有些研究發(fā)現(xiàn)， Penman公式計算結(jié)果與蒸發(fā)實測值接近，精度較高，如前人在半干旱沙地-草甸區(qū)[2]的研究，而有些學者研究表明 Penman公式模擬水面蒸發(fā)效果較差，如韓鵬飛等在巴丹吉林沙漠的研究[17]。本次研究將實測湖泊蒸發(fā)量與Penman公式計算結(jié)果進行對比，發(fā)現(xiàn)兩者相關(guān)性較高，效果較好。

4 結(jié)論

(1)鄂爾多斯高原湖泊水面蒸發(fā)受濕度、氣溫影響最大。

(2)小型蒸發(fā)皿監(jiān)測蒸發(fā)量高于湖泊蒸發(fā)，與湖水蒸發(fā)折算系數(shù)為0.85。小型蒸發(fā)皿中加入湖水和淡水蒸發(fā)量無明顯差距，水的鹽度(<1.5g/L)對湖水蒸發(fā)影響很小，可以忽略。

(3)使用Penman公式估算湖泊蒸發(fā)量效果尚好。當蒸發(fā)很弱時，使用Penman公式計算日蒸發(fā)量偏大，而當蒸發(fā)強烈時，使用Penman公式計算結(jié)果則偏低。

受限于本次原位試驗觀測時段，未能就湖泊年蒸發(fā)量進行分析和討論，后續(xù)工作將延長觀測期，以深入分析不同季節(jié)的蒸發(fā)量變化規(guī)律及影響因素。