氣候變化下河北省寧晉縣參考作物蒸散量變化趨勢(shì)及敏感性分析

楊麗，劉海軍，唐曉培，高壯壯，馮東雪

氣候變化下河北省寧晉縣參考作物蒸散量變化趨勢(shì)及敏感性分析

楊麗，劉海軍*，唐曉培，高壯壯，馮東雪

（北京師范大學(xué) 水科學(xué)研究院 城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875）

【】深入分析寧晉縣氣候變化及其蒸散發(fā)的變化，為該區(qū)域的作物種植管理和灌溉計(jì)劃制定提供參考。根據(jù)1981—2018年河北省寧晉縣氣象站的逐日氣象資料，計(jì)算了極端氣候指數(shù)，并利用FAO56 Penman-Monteith公式計(jì)算了參考作物蒸散量（0）。分析了各氣象要素、極端氣候指數(shù)和0的變化趨勢(shì)，并利用敏感性分析找出影響0變化的主要?dú)庀笠蜃印?981—2018年河北省寧晉縣降水量無(wú)明顯變化趨勢(shì)，平均溫度呈顯著上升趨勢(shì)，日照時(shí)間、相對(duì)濕度和風(fēng)速呈顯著下降趨勢(shì)；極端高溫指標(biāo)呈上升趨勢(shì)，極端低溫指標(biāo)呈下降趨勢(shì)，極端降水指標(biāo)無(wú)顯著變化。相對(duì)濕度是0年均值主要影響因子；夏季對(duì)0月均值影響最大的氣象因素為凈輻射，其他季節(jié)，相對(duì)濕度對(duì)其影響最大；風(fēng)速和輻射的降低不僅抵消了溫度升高和相對(duì)濕度降低對(duì)0的正影響，還使得0呈下降趨勢(shì)，但下降趨勢(shì)不顯著。

氣候變化；極端氣候；參考作物蒸散量；敏感性分析

0 引言

【研究意義】氣候變化已成為國(guó)內(nèi)外的熱點(diǎn)研究，但具有很強(qiáng)的區(qū)域性，不同地區(qū)氣候的變化趨勢(shì)不盡相同[1-4]。在氣候變化背景下極端天氣頻發(fā)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了極大影響，表征溫度和降水的極端氣候指標(biāo)也具有較大的區(qū)域性差異[5-7]。因此，對(duì)農(nóng)業(yè)高產(chǎn)區(qū)，研究氣候以及極端天氣的變化情況對(duì)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。

【研究進(jìn)展】參考作物蒸散量（0）是反映具體地點(diǎn)、時(shí)間的大氣蒸發(fā)能力，不考慮作物特性和土壤條件的影響，影響0的因素只有氣象因素[8]。0與作物系數(shù)結(jié)合可計(jì)算實(shí)際的作物需水量，因此在灌溉計(jì)劃的制定和農(nóng)田水分管理中被廣泛運(yùn)用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于不同地區(qū)的0變化趨勢(shì)和影響因素進(jìn)行了大量研究。Croitoru等[9]對(duì)氣候變化條件下羅馬尼亞的0進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)羅馬尼亞大部分站點(diǎn)的0有所上升，對(duì)于不同季節(jié)而言，春夏季0大多呈上升趨勢(shì)，秋季則呈下降趨勢(shì)。Ma?ek等[10]研究了歐洲的斯洛文尼亞共和國(guó)的0，結(jié)果表明，大部分站點(diǎn)的0呈上升趨勢(shì)，太陽(yáng)輻射變化對(duì)0增加貢獻(xiàn)最大。Nam等[11]研究了氣候變化對(duì)韓國(guó)0的影響，研究發(fā)現(xiàn)韓國(guó)西北地區(qū)、東南城市地區(qū)、西南農(nóng)業(yè)地區(qū)的站點(diǎn)的年0呈上升趨勢(shì)。黃會(huì)平等[12]對(duì)中國(guó)十大水資源區(qū)的0進(jìn)行了研究，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)十大水資源區(qū)年均0均呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)。一些學(xué)者對(duì)中國(guó)局部地區(qū)的0也進(jìn)行了相關(guān)研究。武劍飛等[13]對(duì)四川省濕潤(rùn)氣候區(qū)的0進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)0同樣呈下降趨勢(shì)，影響0的主要因素為凈輻射。梁霄等[14]對(duì)若爾蓋濕地研究中發(fā)現(xiàn)0呈顯著上升趨勢(shì)，影響0的主要?dú)庀笠蜃訛橄鄬?duì)濕度。羅雨等[15]發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)的0呈上升趨勢(shì)，相對(duì)濕度和溫度是0變化的主要影響因子?！厩腥朦c(diǎn)】國(guó)內(nèi)外0的研究大多為大尺度區(qū)域研究。而在較小空間尺度下，不同區(qū)域的0變化趨勢(shì)和主要影響因子均呈現(xiàn)出較大的差異。同時(shí)對(duì)于不同地區(qū)，影響0的主要?dú)庀笠蜃右膊槐M相同。因此大尺度下0的研究不能完全代表其小尺度下0的發(fā)展規(guī)律，對(duì)于縣尺度的0變化，可能與其所在流域的0變化情況不符。對(duì)于0影響因子的相關(guān)研究，其時(shí)間尺度多為年尺度或季尺度，對(duì)于月尺度的0影響因子研究則相對(duì)較少。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】寧晉縣位于河北平原中部，是河北省最大的產(chǎn)糧縣。明晰該區(qū)域主要?dú)庀笠氐淖兓卣鳎?變化趨勢(shì)及其主要影響因子對(duì)于指導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)、制定合理灌溉計(jì)劃和優(yōu)化水資源配置等具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

選用河北省寧晉氣象站（緯度37°38′N，經(jīng)度114°555′E，海拔30.1 m）1981—2018年的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。原始?xì)庀髷?shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家氣象局氣象信息中心，數(shù)據(jù)以日為單位。數(shù)據(jù)包括降水量、平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、平均相對(duì)濕度、日照時(shí)間和平均風(fēng)速等。

1.2 研究方法

1.2.1 參考作物蒸散量（0）計(jì)算公式

本文采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）推薦的Penman-Monteith公式計(jì)算0，計(jì)算式為[8]：

式中：0為參考作物蒸散量（mm/d）；n為凈輻射（MJ/（m2·d））；為土壤熱通量（MJ/（m2·d）），以日為單位時(shí)可忽略；為濕度計(jì)常數(shù)（kPa/℃）；2為2 m處的風(fēng)速（m/s）；為飽和水汽壓差（kPa）；為2 m高處的日平均氣溫（℃）；為飽和水汽壓溫度曲線上的斜率（kPa/℃）。

1.2.2 Mann-Kendall（M-K）檢驗(yàn)和Sen's斜率計(jì)算

Mann-Kendall檢驗(yàn)是世界氣象組織（WMO）推薦并廣泛使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。該檢驗(yàn)法具有樣本不需遵從某一特定分布，其結(jié)果也不受異常值干擾的優(yōu)點(diǎn)，能較好地揭示整體時(shí)間序列演變趨勢(shì)[16-17]。如果數(shù)據(jù)時(shí)間序列顯示線性趨勢(shì)，則可以使用Sen[18]給出的簡(jiǎn)單非參數(shù)計(jì)算估計(jì)真實(shí)斜率。

使用Salmi等[19]基于Excel開發(fā)的MAKESENS 1.0軟件進(jìn)行氣象要素以及0的M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)和Sen's斜率計(jì)算。使用MATLAB軟件進(jìn)行M-K突變檢驗(yàn)。

1.2.3 極端氣候指數(shù)計(jì)算

選用由國(guó)際氣候診斷與指數(shù)專家組（ETCDDMI）確定的氣候變化指標(biāo)。根據(jù)研究區(qū)的地理位置和自然環(huán)境特征，選取8個(gè)極端氣溫指數(shù)和6個(gè)極端降水指數(shù)來(lái)分析研究區(qū)的極端氣候，極端氣候指數(shù)及其定義如表1所示。極端氣候指數(shù)計(jì)算采用加拿大氣象研究中心張學(xué)斌等[20]基于R語(yǔ)言開發(fā)的RClimDex模型。

表1 極端氣候指數(shù)定義

1.2.40的敏感性分析方法

①根據(jù)1981—2018年的平均溫度、相對(duì)濕度、凈輻射和風(fēng)速，計(jì)算出各氣象因素的平均值，最大值以及最小值；②將各氣象因素的平均值代入式（1），計(jì)算出0的基本值；③保持其他氣象因素不變，即為①中計(jì)算的平均值，只改變其中一個(gè)氣象要素的值，使其在①中的最大及最小值之間，利用式（1）計(jì)算出單個(gè)氣象要素變化時(shí)的0值，并與②中計(jì)算出的0的基本值進(jìn)行比較，變化越大，說(shuō)明其對(duì)應(yīng)的氣象要素敏感性越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣象要素變化趨勢(shì)

年平均降水量、溫度、相對(duì)濕度、日照時(shí)間和風(fēng)速1981—2018年的變化趨勢(shì)如圖1所示。對(duì)其進(jìn)行M-K檢驗(yàn)和Sen's斜率計(jì)算，結(jié)果見圖2和表2。由圖1可知，年平均降水量在218.4~666.3 mm之間，多年平均降水量為430.3 mm，M-K檢驗(yàn)顯示研究區(qū)降水無(wú)明顯變化趨勢(shì)，說(shuō)明該研究區(qū)降水情況較為穩(wěn)定。年日照時(shí)間變化范圍為2 027～2 792 h，多年平均值為2 428 h，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)顯示整體呈下降趨勢(shì)，變化斜率為-7.68 h/a，表明該研究區(qū)的輻射水平有所降低，這可能與空氣污染導(dǎo)致大氣中懸浮粒子濃度增加，大氣渾濁度上升有關(guān)。阿多等[1]發(fā)現(xiàn)從20世紀(jì)60年代到21世紀(jì)10年代，華北平原的大氣渾濁度增加了53%，以煙、霾、微塵為主的微粒量增加，使得太陽(yáng)輻射減少。多年平均溫度變化范圍為11.81~14.25 ℃，多年平均值為13.03 ℃，突變發(fā)生年份為1997年，整體呈顯著上升趨勢(shì)，變化斜率為0.04 ℃/a，說(shuō)明研究區(qū)溫度升高，這與全球變暖的大環(huán)境相符。相對(duì)濕度變化范圍為59.99%~74.75%，多年平均值為66.05%，整體呈下降趨勢(shì)，變化斜率為-0.09%/a，表明研究區(qū)呈一定干旱趨勢(shì)，在降水量沒(méi)有顯著變化的情況下，研究區(qū)相對(duì)濕度減小可能與地下水位降低有關(guān)。自20世紀(jì)60年代以來(lái)，河北的地下水位急速下降，劉海若等[21]發(fā)現(xiàn)石家莊市的地下水埋深從1980年的10.1 m下降到2010年的32.87 m，降幅達(dá)到22.77 m，整個(gè)華北井灌區(qū)的地下水位也明顯下降。地下水位下降導(dǎo)致陸地蒸發(fā)減小，從而使得研究區(qū)相對(duì)濕度減小。研究區(qū)的風(fēng)速突變發(fā)生年份為1993年，整體呈下降趨勢(shì)，多年平均值為2.04 m/s。

圖1 氣象要素年際變化（1981—2018年）

圖2 氣象要素M-K突變檢驗(yàn)（1981—2018年）

表2 氣象要素的M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)和Sen's斜率

注 “+”、“*”、“**”和“***”表示分別通過(guò)了0.1、0.05、0.01和0.001的顯著性檢驗(yàn)。

2.2 極端氣候指標(biāo)變化趨勢(shì)

圖3和圖5分別為寧晉縣1981—2018年的年極端氣溫指數(shù)和極端降雨指數(shù)的變化過(guò)程。其M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)和Sen's斜率如表3所示。

由圖3和表3可以看出，表征高溫事件的極端氣溫指數(shù)夏日日數(shù)（SU25）和暖夜日數(shù)（TN90P）多年平均值分別為144.42 d和12.52 d，呈顯著上升趨勢(shì)，變化斜率分別為0.23 d/a和0.38 d/a；暖晝?nèi)諗?shù)（TX90P）和暖持續(xù)指數(shù)（）多年平均值分別為12.45 d和2.16 d，呈不顯著上升趨勢(shì)，TX90P突變發(fā)生年份為1992年，在研究時(shí)段內(nèi)無(wú)突變（圖4）。表征低溫事件的極端氣溫指數(shù)霜日日數(shù)（）和冷夜日數(shù)（TN10P）多年平均值分別為115.68 d和12.27 d，整體呈顯著下降趨勢(shì)，變化斜率分別為-0.5 d/a和-0.36 d/a，F(xiàn)D突變發(fā)生年份為1995年，TN10P在研究時(shí)段內(nèi)無(wú)突變；冷晝?nèi)諗?shù)（TX10P）和冷持續(xù)指數(shù)（）多年平均值分別為12.20 d和2.95 d，呈不顯著下降趨勢(shì)?？梢钥闯?，在氣候變暖背景下，河北省寧晉縣極端高溫事件越來(lái)越頻發(fā)，而極端低溫事件出現(xiàn)頻率則有所減小。并且夜間高溫指數(shù)和低溫指數(shù)的上升和下降趨勢(shì)均大于日間高溫指數(shù)和低溫指數(shù)的上升和下降趨勢(shì)。說(shuō)明夜間溫度的升高對(duì)研究區(qū)氣候變暖的貢獻(xiàn)很大，這與雅茹等[7]對(duì)內(nèi)蒙古極端氣候事件的研究結(jié)果相同。

圖4 極端氣溫指數(shù)M-K突變檢驗(yàn)(1981—2018年)

對(duì)于極端降水指數(shù)（圖5和表3），極端降水日數(shù)（R25）、極端降水量（R95P）和持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)（）多年平均值分別為4.21 d、110.08 mm和3.82 d，呈現(xiàn)出不顯著上升趨勢(shì)，5日最大降水（RX5day），普通日降水強(qiáng)度（SDII）和持續(xù)干燥指數(shù)（）多年平均值分別為92.94 mm、9.75 mm/d和83.97 d，呈現(xiàn)出不顯著下降趨勢(shì)。極端降水指數(shù)和極端氣溫指數(shù)相比較，變化幅度較小。這與2.1中降水穩(wěn)定的情況相符。除了，其他極端降水指數(shù)均未超過(guò)臨界值±1.96，而在臨界值內(nèi)無(wú)交點(diǎn)，因此極端降水指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)均無(wú)突變（圖6）。

圖5 極端降水指數(shù)變化趨勢(shì)（1981—2018年）

圖6 極端降水指數(shù)M-K突變檢驗(yàn)（1981—2018年）

表3 極端氣候指數(shù)的M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)和Sen's斜率

注 “+”、“*”、“**”和“***”表示分別通過(guò)了0.1、0.05、0.01和0.001的顯著性檢驗(yàn)。

2.3 參考作物蒸散量（ET0）變化過(guò)程

圖7為1981—2018年間參考作物蒸散量（0）變化過(guò)程。研究區(qū)0在948~1 171 mm/a之間變化，平均值為1 073 mm/a，圖中實(shí)線為0變化趨勢(shì)線。對(duì)0進(jìn)行M-K趨勢(shì)分析和Sen's斜率計(jì)算，發(fā)現(xiàn)MK-Z值為-0.18，Sen's斜率為-0.17?？梢钥闯觯?在1981—2018年間呈下降趨勢(shì)，但不顯著。

根據(jù)圖7，計(jì)算實(shí)際0與變化趨勢(shì)線上對(duì)應(yīng)年份的0的差值，對(duì)這一系列差值做累計(jì)頻率分析（負(fù)值取其絕對(duì)值）。

圖7 研究區(qū)ET0在1981—2018年之間的變化過(guò)程

累計(jì)頻率90%對(duì)應(yīng)的差值約為82 mm/a，累計(jì)頻率50%對(duì)應(yīng)的差值約為35 mm/a。將變化趨勢(shì)線分別向上下移動(dòng)82 mm/a和35 mm/a，得到90%可能區(qū)間和50%可能區(qū)間（圖7中劃線和點(diǎn)線），這時(shí)0落入劃線和點(diǎn)線的可信度分別為90%和50%?？紤]到0在1981—2018年的變化趨勢(shì)不顯著，結(jié)合圖7，可以得知研究區(qū)未來(lái)0的變化特征，即年0落在986~1 150 mm/a的概率為90%，落在1 033~1 103 mm/a的概率為50%。

2.4 ET0對(duì)氣象因子敏感性分析

利用研究區(qū)1981—2018年的日氣象數(shù)據(jù)計(jì)算出氣象數(shù)據(jù)的月均值和年均值及變化范圍，然后利用1.2.4提出的敏感性分析方法分析溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、凈輻射對(duì)0的影響（其中凈輻射由日照時(shí)間計(jì)算得出）。分析結(jié)果如圖8所示。

表4 1981—1990年和2009—2018年氣象要素單獨(dú)變化對(duì)ET0的影響

圖8 氣象因子對(duì)ET0的月均值和年均值敏感性分析

0相對(duì)值變化（圖8（a）），不僅可以分析同一時(shí)期，0對(duì)氣象因素的敏感程度，還可以分析不同月份之間，0對(duì)同一氣象因素敏感程度的變化。而0絕對(duì)值變化（圖8（b）），只能反映同一時(shí)期氣象因素對(duì)0的敏感性大小，而對(duì)于不同月份，由于0不同，難以分析氣象因子對(duì)0影響大小的年際變化。但是0絕對(duì)值變化可以反映出不同月份，0變化的真實(shí)范圍。從0的相對(duì)值和絕對(duì)值變化可以看出，1—3月，影響0的氣象因子按影響力大小排序，依次為：相對(duì)濕度、溫度、風(fēng)速和凈輻射。此后，凈輻射對(duì)0的影響逐漸增大，相對(duì)濕度、溫度和風(fēng)速對(duì)0的影響逐漸減小。7月和8月凈輻射成為0的主要影響因子。尤其在7月，凈輻射對(duì)0的影響范圍絕對(duì)值在-0.85~0.51 mm/d之間，相對(duì)值在-18.45%~11.09%之間。之后相對(duì)濕度、溫度和風(fēng)速對(duì)0的影響又逐漸增大，凈輻射對(duì)0的影響逐漸減小。到12月，相對(duì)濕度對(duì)0影響范圍絕對(duì)值在-0.29~0.35 mm/d，相對(duì)值在-37.06%~44.81%之間，遠(yuǎn)大于12月其他氣象因子對(duì)0的影響。從整體來(lái)看，夏季（6—8月）凈輻射是影響0的主要因子，而其他季節(jié)相對(duì)濕度是影響0變化的主要?dú)庀笠蜃印?/p>

對(duì)于0年均值而言，相對(duì)濕度仍是影響0變化的主要?dú)庀笠蜃?，使?變化的相對(duì)值在-10.30%~7.17%之間，影響范圍為17.47%；溫度和凈輻射對(duì)0年均值的影響相差不大，影響0變化的相對(duì)值分別在-4.25%~3.53%和-3.71%~3.85%之間，影響范圍分別為7.78%和7.56%。風(fēng)速對(duì)0年均值影響最小，影響范圍為6.98%?？梢钥闯?，相對(duì)濕度是河北省寧晉縣0最敏感的因素。

對(duì)于氣象因子變化對(duì)0影響的年內(nèi)分布，可以看出，秋冬季，0對(duì)氣象因子的變化更為敏感（圖8（a）），相對(duì)值變化范圍為-41%~45%；而從0變化的絕對(duì)值來(lái)看（圖8（b）），秋冬季氣象因子變化對(duì)0影響的絕對(duì)值變化較小，變化范圍為-0.60~0.52 mm/d，而春夏季氣象因子變化引起的0變化的絕對(duì)值較大，變化范圍為-0.85~0.64 mm/d，這主要是由于春夏季0較大，秋冬季0較小，秋冬季較小的0絕對(duì)值變化會(huì)引起較大的相對(duì)值變化。

保持其他氣象要素為多年平均氣象數(shù)據(jù)，僅改變某一項(xiàng)氣象數(shù)據(jù)為1981—1990年或2009—2018年的平均值，即研究期前10年或后10年的平均值，計(jì)算氣象要素對(duì)0的影響。計(jì)算結(jié)果如表4所示。溫度升高和相對(duì)濕度降低使得0分別增加了0.06 mm/d和0.02 mm/d，但風(fēng)速和凈輻射的降低使得0分別減少了0.08 mm/d和0.05 mm/d?？梢钥闯?，風(fēng)速和凈輻射的降低抵消了溫度升高和相對(duì)濕度降低對(duì)0的正影響，并且使得0呈下降的趨勢(shì)。

3 討論

研究區(qū)0呈不顯著下降趨勢(shì)，說(shuō)明風(fēng)速和凈輻射的下降抵消了溫度的升高和相對(duì)濕度的下降對(duì)0的影響。黃會(huì)平等[12]對(duì)1957—2012年中國(guó)0時(shí)空變化分析中，發(fā)現(xiàn)海河流域的0也呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢(shì)，這與本研究結(jié)論相符。羅雨等[15]對(duì)北京地區(qū)0的研究中發(fā)現(xiàn)，北京地區(qū)0呈逐漸增加的趨勢(shì)。雖然本研究區(qū)和北京同屬海河流域，但0卻呈現(xiàn)出相反的變化趨勢(shì)。這可能是由于北京城鎮(zhèn)面積較大，農(nóng)業(yè)區(qū)相對(duì)較少，而研究區(qū)為河北主要農(nóng)業(yè)區(qū)，耕地占比較大，不同的土地利用狀況使得0變化趨勢(shì)差異較大。

在0敏感性分析中，相對(duì)濕度對(duì)年0影響最大，而夏季凈輻射對(duì)0影響最大。這是由于夏季輻射變化幅度較大，相對(duì)濕度和溫度變化幅度較小。7月輻射變化范圍為9.67~14.72 MJ/（m2·d），變化幅度達(dá)到5.05 MJ/（m2·d），相對(duì)濕度變化范圍為61.32%~85.06%，變化幅度為23.74%，日均溫度變化范圍為24.87~29.30 ℃，變化幅度為4.43 ℃。而冬季相對(duì)濕度和溫度變化幅度較大，輻射變化幅度較小，1月相對(duì)濕度變化范圍為38.03%~78.55%，變化幅度達(dá)到40.52%，幾乎為7月相對(duì)濕度變化的2倍，溫度變化范圍為-0.03~-6.30 ℃，變化幅度為6.27 ℃，約為7月份變化幅度的1.5倍。輻射變化范圍為2.51~2.90 MJ/（m2·d），變化幅度為0.39 MJ/（m2·d），僅為7月份輻射變化范圍的1/13。因此夏季0對(duì)輻射變化更為敏感，冬季0對(duì)相對(duì)濕度變化更為敏感。風(fēng)速變化范圍沒(méi)有明顯季節(jié)差異，之所以冬季0會(huì)對(duì)風(fēng)速更加敏感，主要是因?yàn)槎?值較小，從圖8（b）也可以看出，風(fēng)速變化時(shí)，夏季0變化的絕對(duì)值反而較大。趙彩霞等[22]發(fā)現(xiàn)，對(duì)于黃淮海平原地區(qū)，春、秋、冬季和全年，0對(duì)相對(duì)濕度最敏感，夏季0對(duì)太陽(yáng)輻射最敏感，這與本研究結(jié)論一致。

華北地區(qū)主要為夏玉米-冬小麥的復(fù)種方式，在水資源總體匱乏的大環(huán)境下，氣候變化將會(huì)對(duì)目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式造成較大影響。數(shù)據(jù)顯示研究區(qū)溫度升高，一方面使得作物種植季積溫升高，有利于作物生長(zhǎng)，另一方面，會(huì)導(dǎo)致作物生育期縮短，造成作物減產(chǎn)[23]。胡實(shí)等[24]發(fā)現(xiàn)石家莊地區(qū)1960—2009年50年間溫度升高使冬小麥返青期和開花期提前，增加了冬小麥碳水化合物累積及向籽粒轉(zhuǎn)化的時(shí)間，使得冬小麥增產(chǎn)，而溫度升高使夏玉米生殖生長(zhǎng)期縮短，減少了其碳水化合物累積及向籽粒轉(zhuǎn)化的時(shí)間，使得玉米減產(chǎn)。本研究結(jié)果顯示，1981—2018年間溫度顯著升高，考慮到研究區(qū)與石家莊氣候條件和作物種植情況較為類似，因此溫度升高可能使得研究區(qū)冬小麥增產(chǎn)，夏玉米減產(chǎn)。較弱的光照有利于作物營(yíng)養(yǎng)器官的生長(zhǎng)，卻不利于作物果實(shí)和籽粒的生長(zhǎng)。對(duì)于華北平原，輻射的降低會(huì)造成小麥和玉米減產(chǎn)[25-26]。本研究得出日照時(shí)間顯著下降，因此研究區(qū)輻射的下降可能會(huì)導(dǎo)致研究區(qū)小麥和玉米減產(chǎn)。在研究區(qū)極端氣候的分析中，發(fā)現(xiàn)極端高溫事件越來(lái)越頻發(fā)，而極端低溫事件出現(xiàn)頻率則有所減小。對(duì)于小麥和玉米生長(zhǎng)，最高溫度分別為30~32 ℃和40~44 ℃[27]，極端高溫指數(shù)的上升會(huì)導(dǎo)致作物受到高溫脅迫的概率增加，進(jìn)而可使作物減產(chǎn)。因此提高該區(qū)作物抵御高溫災(zāi)害能力至關(guān)重要。

4 結(jié)論

1）1981—2018年河北省寧晉縣各氣象要素變化趨勢(shì)為：年降水量變化較為平穩(wěn)，溫度呈顯著上升趨勢(shì)，相對(duì)濕度、年日照時(shí)間和風(fēng)速呈顯著下降趨勢(shì)。對(duì)極端氣候指標(biāo)的分析顯示，表征高溫事件的極端氣溫指數(shù)呈上升趨勢(shì)，表征低溫事件的極端氣溫指數(shù)呈下降趨勢(shì)，夜間高溫指數(shù)和低溫指數(shù)的上升和下降趨勢(shì)均大于日間高溫指數(shù)和低溫指數(shù)的上升和下降趨勢(shì)。極端降水指標(biāo)無(wú)顯著變化趨勢(shì)。

2）河北省寧晉縣1981—2018年的0變化范圍為948~1 171 mm/a，風(fēng)速和由日照時(shí)間計(jì)算得到的凈輻射的下降不僅抵消了溫度的升高和相對(duì)濕度的下降對(duì)0的正影響，還使得0呈下降趨勢(shì)，但是該下降趨勢(shì)不顯著。對(duì)0的月均值敏感性分析顯示，河北省寧晉縣地區(qū)，夏季對(duì)0影響較大的因素是凈輻射，而春、秋、冬3季，對(duì)0影響最大因素為相對(duì)濕度。年均值敏感性分析顯示，相對(duì)濕度是0變化的主要影響因子，溫度和凈輻射對(duì)0的影響相差不大，風(fēng)速對(duì)0的影響最小。

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Variation of Reference Crop Evapotranspiration and its Sensitivity Analysis in Ningjin County of Hebei Province under a Changing Climate

YANG Li, LIU Haijun*, TANG Xiaopei, GAO Zhuangzhuang, FENG Dongxue

(Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)

【】Agricultural production in Ningjin county of Hebei province relies on irrigation and understanding crops demand for water and its evapotranspiration is essential to improving agricultural water management. The purpose of this paper is to analyze the potential variation in evapotranspiration across the county under a climate projected to change.【】Meteorological data measured daily from 1981 to 2018 at the weather station in the county was used to calculate the reference crop evapotranspiration (0) using the FAO56 Penman-Monteith formula. We also calculated the extreme climate indexes and how each meteorological factor trended. The impact of each meteorological factor on0was estimated by sensitivity analysis.【】The change in precipitation in the county did not show noticeable trends in the studied period, but the average temperature had risen significantly accompanied by a significant decrease in sunshine hours, relative humidity and wind speed. The extreme temperature indexes for high temperature events trended up while the indexes for extreme low temperature events trended down, with extreme precipitation indexes not showing noticeable change. The annual average0was impacted by the relative humidity most, while the monthly average0was most sensitive to net radiation in summer and to relative humidity in other seasons. The decrease in wind speed and radiation appeared to have overwhelmed the positive influence of temperature rise and relative humidity drop on0, leading the0to decline although not at significant level.【】Most meteorological factors in the county had showed substantial changes from 1981-2018, but, surprisingly, their combination did not lead to a significant change in0.

climate change; extreme climates; reference crop evapotranspiration; sensitivity analysis

S161.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2020303

1672 - 3317（2021）01 - 0097 - 09

2020-06-06

自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目（51939005）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFD0201500）；111引智基地項(xiàng)目（B18006）

楊麗（1997-），女。碩士研究生，主要從事節(jié)水與水資源高效利用技術(shù)研究，E-mail: 201921470027@mail.bnu.edu.cn

劉海軍（1975-），男。教授，博士生導(dǎo)師，博士，主要從事農(nóng)業(yè)水文過(guò)程及現(xiàn)代節(jié)水灌溉理論和技術(shù)研究。E-mail: shanxilhj@bnu.edu.cn

楊麗, 劉海軍, 唐曉培, 等. 氣候變化下河北省寧晉縣參考作物蒸散量變化趨勢(shì)及敏感性分析[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2021,40(1): 97-105.

YANG Li, LIU Haijun, TANG Xiaopei, et al. Variation of Reference Crop Evapotranspiration and Its Sensitivity Analysis in Ningjin County of Hebei Province under a Changing Climate[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(1): 97-105.

責(zé)任編輯：白芳芳