黔中地區(qū)近60年潛在蒸散量時(shí)空變化特征及主導(dǎo)因素識(shí)別

肖 楊,周 旭,羅 雪,李洪廣,梁任剛,楊大方

(貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴陽 550025)

蒸散量作為區(qū)域能量平衡和水分循環(huán)的重要控制因素，是評(píng)估氣候變化、水資源配置、作物需水量、干旱預(yù)測(cè)與預(yù)警、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的關(guān)鍵指標(biāo)[1-2]。在全球氣候變化的背景下，不同區(qū)域潛在蒸散量變化存在差異性，其影響潛在蒸散量變化原因不同，逐漸成為區(qū)域水文氣候變化研究的重點(diǎn)與熱點(diǎn)[3-4]。全球氣候變暖已成為不爭(zhēng)的事實(shí)，氣溫上升會(huì)加速水文循環(huán)，導(dǎo)致潛在蒸散量增加[5-6]。但是，有些地區(qū)潛在蒸散量呈減少趨勢(shì)，被稱為“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象[7-8]。如前蘇聯(lián)[9]、美國(guó)[10]、新西蘭[11]、泰國(guó)等[12]。然而，在其他地區(qū)潛在蒸散量呈增加趨勢(shì)，如伊朗[13]、北美東北部[14]、非洲尼羅河沿岸國(guó)家等[15]。在中國(guó)長(zhǎng)江上游[16]、東北北部[17]的年潛在蒸散量顯著增加，在淮河流域[18]、長(zhǎng)江中下游地區(qū)[19]和珠江流域[20]的年潛在蒸散量顯著減少。同時(shí)，上述研究確定了影響潛在蒸散量變化的主要?dú)夂蛞蛩?，由于區(qū)域差異性，研究結(jié)果存在異質(zhì)性。一些學(xué)者將潛在蒸散量的變化歸因于日照時(shí)數(shù)或太陽輻射[10-11,13]，另外學(xué)者則認(rèn)為風(fēng)速是導(dǎo)致下降趨勢(shì)的主要因素[18-19]。此外，氣候因素之間的相互影響也是促成潛在蒸散量變化的重要原因。因此，在區(qū)域尺度上研究潛在蒸散量的時(shí)空變化趨勢(shì)及其驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)厘清區(qū)域與氣候變化的響應(yīng)具有重要意義[21]。

黔中地區(qū)水資源豐富，但時(shí)空分布不均，且該區(qū)域?yàn)榭λ固厣絽^(qū)，自然基底的異質(zhì)性和生態(tài)環(huán)境的脆弱性，加上二元三維水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)影響[22]，水資源不易儲(chǔ)存于地表，導(dǎo)致水資源稀缺問題突出。受氣候變暖影響，加之農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件較為薄弱，出現(xiàn)水旱災(zāi)害較多[23]。近年來，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速，對(duì)水資源的需求量較大，水量平衡各項(xiàng)的變化對(duì)地區(qū)工農(nóng)業(yè)發(fā)展及水文過程產(chǎn)生巨大影響，進(jìn)而對(duì)地區(qū)水安全和糧食安全帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。潛在蒸散量的研究可分析黔中地區(qū)可獲得水資源量及水分消耗過程，且潛在蒸散量的變化可為各種作物需水量的計(jì)算提供科學(xué)依據(jù)，進(jìn)而制定合理的灌溉制度，達(dá)到節(jié)水目的?；诖?，本文利用1960—2019年黔中地區(qū)日氣象數(shù)據(jù)，采用FAO推薦的Penman-Monteith方法，計(jì)算黔中地區(qū)日潛在蒸散量，基于Theil-Sen median趨勢(shì)分析與Mann-Kendall檢驗(yàn)、小波分析等方法分析年均及四季潛在蒸散量時(shí)空變化特征與周期變化特征，通過相關(guān)性分析研究黔中地區(qū)潛在蒸散量和氣象因素的變化趨勢(shì)并識(shí)別影響潛在蒸散量變化的主導(dǎo)因素?？蔀樵摰貐^(qū)水資源優(yōu)化配置、農(nóng)業(yè)需水預(yù)測(cè)、制定合理灌溉方案和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黔中地區(qū)位于貴州省中部地區(qū)，包括貴陽、遵義、安順、畢節(jié)、黔東南和黔南6個(gè)市(州)，涉及貴安新區(qū)在內(nèi)的33個(gè)縣(市、區(qū))，總面積53 800 km2，占貴州省面積的31%[24]。地勢(shì)自西向東傾斜，屬亞熱帶高原季風(fēng)性氣候，大部分地區(qū)為喀斯特丘陵地貌，年均溫約為15.04℃，年降水量約為1 163.79 mm，年日照時(shí)數(shù)1 175.62 h。土壤類型以黃壤、石灰土、水稻土、沼澤土等為主[25]。區(qū)域森林覆蓋率高，以常綠闊葉林為主，自然資源豐富，是適宜居住的綠色生態(tài)聚居地[24]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用的氣象數(shù)據(jù)來自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.com.cn)，根據(jù)數(shù)據(jù)的連續(xù)性和時(shí)序性盡可能長(zhǎng)的標(biāo)準(zhǔn)，選用黔中地區(qū)11個(gè)氣象站點(diǎn)(圖1)，時(shí)間序列為1960—2019年，數(shù)據(jù)包括日平均氣溫、日平均最高氣溫、日平均最低氣溫、日平均相對(duì)濕度、日平均風(fēng)速、日平均日照時(shí)數(shù)等。計(jì)算各站點(diǎn)的日潛在蒸散量，然后進(jìn)行月、季、年潛在蒸散量的統(tǒng)計(jì)，季節(jié)的劃分為3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12—2月為冬季[26]。氣象資料空間插值法在通過多種插值法進(jìn)行準(zhǔn)確度分析后采用反距離權(quán)重法[26]。

圖1 黔中地區(qū)地理位置及氣象站點(diǎn)位置

2 研究方法

2.1 Penman-Monteith模型

計(jì)算潛在蒸散量的方法很多，應(yīng)用最廣泛的是聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)1998年推薦的Penman-Monteith模型[5-6,10]，該模型基于能量平衡和水汽擴(kuò)散理論，考慮作物的生理特性和空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)的變化，具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，物理意義明確，在各種氣候和時(shí)間步長(zhǎng)計(jì)算中證明效果良好，無需任何局部校準(zhǔn)[8,10]。

2.2 線性回歸分析

假設(shè)公式y(tǒng)=ax+b中，y表示特定時(shí)間序列下氣候要素的變化趨勢(shì)[27]，x為年序，a表示一元線性方程的斜率，即為氣象要素的線性變化趨勢(shì)，若a為正時(shí)，則表示氣候要素呈增加趨勢(shì)，a為負(fù)時(shí)，表示氣候要素呈減小趨勢(shì)。

2.3 Theil-Sen Median趨勢(shì)分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)

Theil-Sen median趨勢(shì)分析與Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)合使用，用于判斷長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)。Theil-Sen median趨勢(shì)分析是一種穩(wěn)健的非參數(shù)計(jì)算方法[27]，計(jì)算公式為：

(1)

式中:10表示“上升或增加趨勢(shì)”,β<0表示“下降或減少趨勢(shì)”,β=0表示“趨勢(shì)不變”。

Mann-Kendall檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，不需要樣本服從一定的分布，同時(shí)也不受少數(shù)異常值的干擾，被廣泛應(yīng)用于分析具有水文和氣象的時(shí)間序列分析中，用于判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否具有上升或下降的趨勢(shì)，計(jì)算公式詳見文獻(xiàn)[26]。

當(dāng)Mann-Kendall進(jìn)一步用于檢驗(yàn)序列突變時(shí)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與Z值有所差異，通過構(gòu)造一秩序列再定義統(tǒng)計(jì)變量。通過分析統(tǒng)計(jì)序列UBk，UFk可以進(jìn)一步分析x的趨勢(shì)變化，判斷明確突變時(shí)間。若UFk>0，則表明序列呈上升趨勢(shì)，若UFk<0，則表明序列呈下降趨勢(shì)，超過臨界值曲線，則表示上升或下降趨勢(shì)顯著[26]。若UBk，UFk兩曲線出現(xiàn)交點(diǎn)，且處于臨界值曲線間，則交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)就是突變時(shí)間。以上公式通過IDL語言和Matlab程序代碼實(shí)現(xiàn)。

2.4 小波分析

Morlet小波分析方法能夠清晰地揭示時(shí)間序列中的多種變化，充分反映不同時(shí)間尺度下水文氣象數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)[28]。與多時(shí)間尺度分析方法如移動(dòng)濾波分析和傅里葉分析相比，小波分析在時(shí)域和頻域上都具有更好的局部化功能，并且可以對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行定位分析。本文采用此方法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行周期分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 潛在蒸散量時(shí)空變化

3.1.1 潛在蒸散量時(shí)間變化

(1)潛在蒸散量年際變化。1960—2019年黔中地區(qū)多年平均潛在蒸散量為1 004.12 mm，最高值出現(xiàn)在1963年，最低值在2012年，波動(dòng)范圍為915.22～1 139.15 mm，極差為223.93 mm。近60 a來年ET0的波動(dòng)幅度較大，總體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)(圖2)，線性擬合表明其遞減傾向率約為-6.00 mm/10 a。

圖2 黔中地區(qū)潛在蒸散量年際變化

(2)潛在蒸散量年代際變化。年代際尺度上年均和季節(jié)潛在蒸散量變化見表1，在10 a尺度上，黔中地區(qū)潛在蒸散量呈現(xiàn)出“減—減—減—增—減”的波動(dòng)變化狀態(tài)趨勢(shì)，其中1970s—1990s一直呈減小趨勢(shì)；在2000s潛在蒸散量出現(xiàn)增加趨勢(shì)，但在2010s又出現(xiàn)減少趨勢(shì)(圖2)，2000s潛在蒸散量的變化幅度為2.8%。從各年代的各不同季節(jié)上看，秋季和冬季1970s—1980s呈減小趨勢(shì)，1990s—2000s呈增加趨勢(shì)，2010s呈減少趨勢(shì)。2000s年代4個(gè)季節(jié)都呈增加趨勢(shì)，其中春季上升幅度最大，變化幅度為4.9%。因此，在2000s年代潛在蒸散量呈現(xiàn)明顯的增加趨勢(shì)。春季和夏季1970s—1990s呈減小趨勢(shì)，2000s年代呈增加趨勢(shì)。1970s年代春季減小幅度最大，變化幅度為-8.2%；1990s年代夏季減小幅度較大，變化幅度為-4.0%；1980s和2010s年代秋季減小幅度較大，變化幅度為-4.4%；1980s年代冬季減少幅度最大，變化幅度為-8.0%。從變化幅度上看，四季均呈負(fù)值，春季減少趨勢(shì)最大。從年平均潛在蒸散量來看，整體上呈減小趨勢(shì)，變化幅度為-0.5%，比上一年代表現(xiàn)下降趨勢(shì)的年代是1970s，1980s和1990s，其中80年代的變化幅度最大為-2.5%?？傮w得出，年均潛在蒸散量下降主要原因是由春季和冬季潛在蒸散量的下降導(dǎo)致的。

表1 黔中地區(qū)年及季節(jié)潛在蒸散量的年代際變化

(3)潛在蒸散量季節(jié)變化。圖3是黔中地區(qū)潛在蒸散量的季節(jié)變化，四季整體上呈現(xiàn)減小趨勢(shì)，下降速率分別為-2.10 mm/10 a，-3.01 mm/10 a，-0.17 mm/10 a，-0.62 mm/10 a。夏季平均潛在蒸散量最大為373.07 mm，約占全年平均的37.16%，其次是春季和秋季，分別為288.17 mm和218.34 mm，占全年平均ET0的28.75%和21.75%，冬季平均ET0為124.01 mm，是四季中最小值，約占年平均ET0的12.35%。夏春兩季潛在蒸散量占全年的65.91%，對(duì)全年的潛在蒸散量貢獻(xiàn)最大。4個(gè)季節(jié)的R2都較小，說明下降趨勢(shì)受到干擾嚴(yán)重，相比較其他季節(jié)，夏季的下降趨勢(shì)略好，但都不夠顯著，季節(jié)變化在年周期上更多地是一種振蕩。

圖3 黔中地區(qū)潛在蒸散量季節(jié)變化

3.1.2 潛在蒸散量空間變化

(1)年際潛在蒸散量空間變化。圖4A顯示了黔中地區(qū)ET0的空間分布情況，除南部地區(qū)的貴陽站、惠水站和凱里站和北部地區(qū)的仁懷站ET0值較高外，西部地區(qū)畢節(jié)站ET0處于最低值，總體表現(xiàn)為自南向北遞減趨勢(shì)。南部的貴陽、惠水、凱里ET0在961.20～1 223.10 mm，西部的畢節(jié)ET0為930.50～1 047.00 mm。

圖4B顯示了黔中地區(qū)變化趨勢(shì)的空間分布格局，地區(qū)中部(東南—西北走向)呈下降趨勢(shì)、地區(qū)的南北部分呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。地區(qū)東北部的匯川與西南部的安順、惠水呈上升趨勢(shì)，其余的站點(diǎn)呈下降趨勢(shì)。ET0上升的站點(diǎn)僅有3個(gè)，其中一個(gè)站點(diǎn)達(dá)到90%的顯著性水平，其余2個(gè)站點(diǎn)未達(dá)到顯著性水平，但呈小幅度上升趨勢(shì)。其余的8個(gè)站點(diǎn)呈下降趨勢(shì)，6個(gè)站點(diǎn)通過置信度90%的顯著性檢驗(yàn)，2個(gè)站點(diǎn)未通過顯著性檢驗(yàn)，呈不顯著減少變化趨勢(shì)。貴陽站是下降趨勢(shì)最大的站點(diǎn)(-16.20 mm/10 a)，匯川站是上升趨勢(shì)最大的站點(diǎn)(6.12 mm/10 a)。

圖4 黔中地區(qū)潛在蒸散量與M-K趨勢(shì)Z值變化趨勢(shì)空間分布

(2)不同季節(jié)潛在蒸散量空間變化。春季ET0空間上呈由南向北遞減趨勢(shì)，匯川站與畢節(jié)站明顯低于其他地區(qū)，處于研究區(qū)最低值狀態(tài)(圖5)。其變化趨勢(shì)呈現(xiàn)東北部和西南部增加、由西北部和東南部向中部遞減趨勢(shì)，3個(gè)站點(diǎn)(匯川、安順和惠水)通過90%的置信度檢驗(yàn)，呈不顯著增加趨勢(shì)，3個(gè)站點(diǎn)(貴陽、息烽和黔西)呈顯著下降趨勢(shì)，其余站點(diǎn)均為不顯著下降趨勢(shì)。夏季ET0空間上除北部仁懷ET0高于其他地區(qū)，呈由東北部向西南部遞減趨勢(shì)。夏季和秋季ET0變化趨勢(shì)基本呈現(xiàn)東北部和西南部增加、由東南部向西北部遞減趨勢(shì)。夏季ET0有3個(gè)站點(diǎn)為不顯著上升趨勢(shì)，中部4站點(diǎn)通過90%的置信度檢驗(yàn)，呈顯著下降趨勢(shì)。秋季ET0空間上呈由東南部向西北部遞減趨勢(shì)。秋季ET0有1個(gè)站點(diǎn)(匯川)通過90%的置信度檢驗(yàn)，呈顯著上升趨勢(shì)，其余8個(gè)站點(diǎn)未通過90%顯著性檢驗(yàn)。冬季ET0空間上呈由南部向北部遞減趨勢(shì)。冬季ET0有1個(gè)站點(diǎn)(匯川)通過90%的置信度檢驗(yàn)，呈不顯著上升趨勢(shì)，另1個(gè)站點(diǎn)(貴陽)通過90%顯著性檢驗(yàn)，呈顯著減少趨勢(shì)。

圖5 黔中地區(qū)四季潛在蒸散量與M-K趨勢(shì)Z值變化趨勢(shì)空間分布

3.2 潛在蒸散量突變分析

運(yùn)用Mann-Kendall檢驗(yàn)法分析黔中地區(qū)近60 a潛在蒸散量的突變特征，從圖6可以看出，UF與UB的交點(diǎn)位于1969年前后，這意味著黔中地區(qū)ET0突變的時(shí)間約為1969年，在1969年以前有1963年和1966年位于零分界線以上，說明該時(shí)段內(nèi)ET0處于上升趨勢(shì)，但在1969年以后，黔中地區(qū)UF統(tǒng)計(jì)值小于0，表明1969年以后ET0整體處于下降趨勢(shì)，在1984年ET0下降趨勢(shì)達(dá)到0.05顯著性水平。對(duì)1969年前后年潛在蒸散量的計(jì)算，發(fā)現(xiàn)1970—2019年平均潛在蒸散量(996.80 mm)比1960—1969年(1 040.71 mm)下降了43.91 mm。

圖6 黔中地區(qū)年潛在蒸散量Mann-Kendall檢驗(yàn)

3.3 潛在蒸散量周期性變化

為了分析黔中地區(qū)ET0的變化周期，利用Morlet小波分析對(duì)1960—2019年的年ET0進(jìn)行變換，得到小波系數(shù)實(shí)部等值線圖(圖7A)。圖中實(shí)線表示為取正值的小波系數(shù)等值線，即為潛在蒸散量偏高期，虛線表示小波系數(shù)取負(fù)值的等值線，即為潛在蒸散量偏低期。研究區(qū)ET0存在3 a，9 a，21 a左右的周期變化，其中3 a，21 a周期變化貫穿于1960—2019年，而9 a周期變化主要存在于1960—1986年。從小波系數(shù)符號(hào)正負(fù)相位交替變化過程分析，表明ET0在于1960—2019年經(jīng)歷了高—低—高—低—高—低的循環(huán)交替過程，1960—1970年、1982—1993年、2002—2011年為ET0偏高期，其余時(shí)間段為ET0偏低區(qū)，研究結(jié)果與ET0的年際變化結(jié)果相吻合。

通過小波方差來鑒定對(duì)ET0變化規(guī)律具有影響力的時(shí)間尺度(圖7B)，小波方差存在兩個(gè)明顯的波峰，分別是3 a和21 a的時(shí)間尺度上，且在21 a的震蕩周期最強(qiáng)烈，取得最大值，為強(qiáng)顯著周期，第二周期為3 a。

圖7 黔中地區(qū)潛在蒸散量小波分析與小波方差

3.4 潛在蒸散量變化的氣象因素識(shí)別

通過分析可得出潛在蒸散量與各氣象因素的相關(guān)性程度(表2)，季節(jié)潛在蒸散量、年潛在蒸散量與各氣象因素的相關(guān)性基本一致。從年尺度上分析，平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速和水汽壓與ET0呈正相關(guān)關(guān)系，這些氣象因素的增加會(huì)導(dǎo)致ET0的增加，且平均氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速和水汽壓與ET0的相關(guān)性通過了0.01水平檢驗(yàn)；其中相關(guān)性系數(shù)最大的是日照時(shí)數(shù)，然后是風(fēng)速。相對(duì)濕度和降水量與ET0呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這些氣象因素的增加會(huì)導(dǎo)致ET0的減少；這兩個(gè)氣象因素與ET0都在0.01水平上顯著相關(guān)。從氣象因素的年變化趨勢(shì)來看(圖8)，風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水量和日照時(shí)數(shù)均呈下降趨勢(shì)，其氣候變化率分別為-0.03 (m/s)/10 a，-0.15%/10 a，-5.97 mm/10 a，-46.44 h/10 a，其中日照時(shí)數(shù)的變化對(duì)ET0的下降趨勢(shì)影響最大，其次是風(fēng)速。雖然平均氣溫呈上升趨勢(shì)，變化率為0.09℃/10 a，其在時(shí)段內(nèi)變化相比其他氣象因素而言不顯著。因此，在年尺度上，日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速是影響ET0發(fā)生變化的主導(dǎo)氣象因素。

圖8 黔中地區(qū)氣象因素變化趨勢(shì)

表2 黔中地區(qū)年及季節(jié)潛在蒸散量與氣象因素相關(guān)性分析

季節(jié)尺度上具有與年特征相似性，平均氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速在四季上都與ET0呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，相反的，相對(duì)濕度、降水量都和ET0呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。四季中，日照時(shí)數(shù)與ET0的相關(guān)性最高，均達(dá)到了0.01的正顯著性水平。春季，潛在蒸散量呈下降趨勢(shì)。平均氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速與ET0呈顯著正相關(guān)關(guān)系，而最低氣溫、相對(duì)濕度、水汽壓和降水量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中呈正相關(guān)性最大的日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速呈下降趨勢(shì)，變化率分別為-11.60 h/10 a，-0.07 (m/s)/10 a，雖然氣溫呈上升趨勢(shì)，降水量處于下降趨勢(shì)，為-6.56 mm/10 a，也沒有改變ET0的下降。因此，導(dǎo)致春季ET0下降的主要原因是日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速，其次才是降水量。夏季，日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速與ET0呈正相關(guān)關(guān)系，相對(duì)濕度、降水量與ET0呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。日照時(shí)數(shù)變化率為-20.47 h/10 a，其變化率較大，日照時(shí)數(shù)與風(fēng)速的顯著減少是夏季ET0下降的原因。秋季，平均氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)與風(fēng)速與ET0呈正相關(guān)關(guān)系，其中，平均氣溫、最高氣溫呈上升趨勢(shì)，其余呈下降趨勢(shì)，日照時(shí)數(shù)與降水量下降趨勢(shì)較大，分別為-7.55 h/10 a，-5.45 mm/10 a，這兩個(gè)因素是影響ET0下降的主要因子。冬季，日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速與ET0呈正相關(guān)關(guān)系，均達(dá)到顯著性水平，且都是呈下降趨勢(shì)。相對(duì)濕度、水汽壓和降水量與ET0呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，冬季氣溫較低，且日照時(shí)數(shù)較少，整個(gè)地區(qū)蒸發(fā)微弱，因此，這是導(dǎo)致ET0減少的最大原因。

綜上所述，在年尺度和季節(jié)尺度上各個(gè)氣象因素與ET0的變化分析均存在差異，是氣象因素共同作用的結(jié)果。黔中地區(qū)年ET0的減小的主要?dú)庀笠蛩厥侨照諘r(shí)數(shù)的減少，其次為風(fēng)速。

4 討 論

潛在蒸散量作為一項(xiàng)重要的農(nóng)業(yè)與水文變量，對(duì)區(qū)域灌溉排水工程設(shè)計(jì)、流域規(guī)劃具有指導(dǎo)意義[4]?？諝鈩?dòng)力學(xué)、輻射、下墊面條件等對(duì)潛在蒸散量產(chǎn)生不同程度影響[29]，據(jù)已有研究表明[17]，潛在蒸散量受氣溫、降水、風(fēng)速、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等綜合氣象因素直接影響。氣溫的升高與降水量的減少可能會(huì)導(dǎo)致不同程度的干旱，近年來西南地區(qū)的干旱較為頻繁[26]，特別是2009年的西南大旱，對(duì)整個(gè)黔中地區(qū)的農(nóng)業(yè)、人口等經(jīng)濟(jì)造成巨大損失。全球變暖和厄爾尼諾現(xiàn)象的加劇導(dǎo)致海面溫度異常，降水少，雨季提前結(jié)束，最終導(dǎo)致氣溫高，降水更少[30]。過去50 a的全球氣溫變化率為0.13℃/10 a，黔中地區(qū)的氣溫增長(zhǎng)率低于全球氣溫上升速率，為0.09℃/10 a。黔中地區(qū)的日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速和相對(duì)濕度減少，這與中國(guó)大部分地區(qū)變化相一致[8，31]，但是區(qū)域空間下存在異質(zhì)性。氣候特征的變化將改變或已改變黔中地區(qū)的水文循環(huán)，這將導(dǎo)致更頻繁的干旱和洪水，水資源的合理配置對(duì)整個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展等產(chǎn)生積極的意義。

黔中地區(qū)近60 a的平均氣溫顯著上升，但是潛在蒸散量顯著減少，說明黔中地區(qū)存在“蒸發(fā)悖論”，這與學(xué)者在研究西南地區(qū)潛在蒸散量的變化分析結(jié)果相同[26]。黔中地區(qū)氣溫升高和濕度降低可能會(huì)導(dǎo)致ET0的增加，但其影響ET0變化的主要?dú)庀笠蛩厥侨照諘r(shí)數(shù)和風(fēng)速，最終導(dǎo)致黔中地區(qū)的“蒸發(fā)悖論”。但是，除氣象因素的影響外，潛在蒸散量在不同下墊面環(huán)境條件下的“蒸發(fā)悖論”是否存在差異，其研究結(jié)果將影響主導(dǎo)因素的識(shí)別，是下一步開展研究的重點(diǎn)，研究結(jié)果可為黔中地區(qū)的灌溉管理、水文過程和抗旱減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)，

5 結(jié) 論

(1)1960—2019年黔中地區(qū)潛在蒸散量呈顯著下降趨勢(shì)，其遞減傾向率約為-6.00 mm/10 a。四季潛在蒸散量整體上呈減小趨勢(shì)，夏春兩季潛在蒸散量占全年的65.91%，是影響年潛在蒸散量下降的主要原因。

(2)黔中地區(qū)潛在蒸散量空間分布特征呈自南向北遞減趨勢(shì)，其變化趨勢(shì)在地區(qū)中部(東南—西北走向)呈下降趨勢(shì)、在地區(qū)的南北部分呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

(3)黔中地區(qū)潛在蒸散量在1969年左右發(fā)生一次明顯的減少突變，1970—2019年平均潛在蒸散量(996.80 mm)比1960—1969年(1 040.71 mm)下降了43.91 mm。從小波分析結(jié)果可得，研究區(qū)潛在蒸散量存在3 a，9 a，21 a的左右的周期變化，其中3 a，21 a周期變化貫穿于1960—2019年，而9 a周期變化主要在1960—1986年，且在21 a的震蕩周期最強(qiáng)烈為主周期。

(4)黔中地區(qū)平均氣溫、最高、最低氣溫呈顯著上升趨勢(shì)，而平均風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水量與日照時(shí)數(shù)呈顯著下降趨勢(shì)，研究區(qū)存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象。其中日照時(shí)數(shù)是影響潛在蒸散量變化的主要?dú)庀笠蛩?，其次是風(fēng)速，且各氣象因素在季節(jié)上對(duì)潛在蒸散量影響存在差異性。