西藏高原區(qū)參考作物蒸發(fā)蒸騰量空間分布特征

西藏高原區(qū)參考作物蒸發(fā)蒸騰量空間分布特征

作物蒸發(fā)是指與植物冠層（et0）相對應的想象。與這種情況類似的是，表面是開放的，高度是相同的，生長旺盛，完全覆蓋著地面，而不是缺水。這是研究作物需要水量的重要組成部分。同時，它也是一個區(qū)域或區(qū)域水資源的開發(fā)、使用和管理以及農(nóng)業(yè)作物結構、布局和布局的重要依據(jù)。在一定的區(qū)域內(nèi)氣象站數(shù)量總是有限的,如何將單站或者多站的ET0計算成果在空間上拓展,得到ET0的區(qū)域時空分布規(guī)律,既具有重要的理論價值,又對區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的調(diào)整等實際問題具有很大的指導作用。因此,ET0的時空變化規(guī)律研究逐漸引起了國內(nèi)外學者的廣泛關注。目前,美國工程師協(xié)會——環(huán)境與水資源機構(ASCE-EWRI)(2005)推薦ASCE-EWRIPenman-Monteith方程為計算ET0的最新方法。國內(nèi)外許多學者在不同區(qū)域或地區(qū)利用該方法進行了大量的ET0時空變化特征研究,然而,在西藏高原地區(qū)有關ET0的研究相對較少,而針對氣候變化方面的研究則相對較多。本文首先根據(jù)西藏高原區(qū)七地(市)的典型氣象站點逐日氣象觀測資料,利用Mann-Kendall(簡寫M-K)趨勢檢驗方法,分析比較7個氣象站點ET0的逐日變化、月際變化和年際變化,找出西藏高原區(qū)七地(市)典型站點之間ET0的時間變化規(guī)律;然后再以西藏高原區(qū)38個氣象站點的年ET0均值為變量,利用Kriging插值方法獲得其空間分布規(guī)律。該研究旨在找出西藏高原區(qū)ET0的時空變異規(guī)律,為其農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、灌溉農(nóng)業(yè)發(fā)展模式、農(nóng)作制度制定、生態(tài)環(huán)境建設的有效模式等科學和生產(chǎn)實際問題起指導作用,更好地為西藏經(jīng)濟建設服務。1研究方法和數(shù)據(jù)處理1.1學習方法(1)環(huán)境與水資源機構1998年,聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)提出:用FAO-56標準Penman-Monteith公式作為計算ET0的唯一標準方法;2005年,美國工程師協(xié)會——環(huán)境與水資源機構(ASCE-EWRI)又推薦出:當參考作物和計算尺度都不同時,采用ASCE-EWRIPenman-Monteith方程作為計算ET0的最新方法。最新方法將兩種參考作物——牧草(高度12cm)和紫花苜蓿(高度50cm)計算ET0的公式合為一體,計算時段可以為月、旬、天、小時或更短時段,使該公式具有了更好的適應性,它被廣泛應用于農(nóng)業(yè)和水利等行業(yè)中。(2)統(tǒng)計值與數(shù)據(jù)的相關性是由世界氣象組織(WMO)推薦并使用的方法,適用于氣象、水文數(shù)據(jù)時間序列變化的趨勢檢驗并且得到了廣泛應用。該方法的統(tǒng)計值Zc與連續(xù)的數(shù)據(jù)值變量(Xi,Xj)和數(shù)據(jù)時間序列長度(N)有關。如果-Z1-a/2≤Zc≤Z1-a/2(α為檢驗的顯著水平),表示研究對象沒有趨勢;在M-K檢驗中,當表示單調(diào)變化范圍的Kendall斜率β>0時,研究對象反映上升或增加的趨勢;當β<0時,則反映下降或減少的趨勢。(3)第4類法國人類學該方法是建立在地質統(tǒng)計學基礎上的一種插值方法,是由南非地質學家Krige(1951年)首先提出并由法國地質學家Matheron(1962年)加以完善的一種線性、無偏內(nèi)插估計量的最優(yōu)方法,如今已廣泛應用于地質學、土壤學、氣象學、遙感及其它研究“時空變量”的領域中。1.2典型氣象站點et0的月際變化和年際變化時間變化規(guī)律根據(jù)西藏高原區(qū)38個氣象站點自20世紀50年代建站到2006年的逐日氣象觀測資料(基本資料略),采用MicrosoftExcel軟件完成數(shù)據(jù)處理與計算,應用FAO-56標準Penman-Monteith公式計算得出各站的逐日ET0均值;從西藏自治區(qū)38個氣象站點中選取7個地(市)地區(qū)的氣象站點為典型氣象站點,借助軟件SPSS15.0forWindows進行七地(市)典型氣象站點的相關分析,采用M-K趨勢檢驗方法確定7個典型氣象站點ET0的月際變化和年際變化的時間變化規(guī)律;利用軟件GoldenSoftwareSurfer8的空間分析功能,以西藏高原區(qū)38個氣象站點的年ET0均值為變量進行Kriging插值,獲得其空間分布規(guī)律。2結果分析2.1西藏高原區(qū)et0的日日性特征(1)關聯(lián)程度的相關分析利用FAO-56標準Penman-Monteith公式計算西藏高原區(qū)七地(市)7個站點逐日ET0均值,然后采用SPSS15.0軟件計算逐日ET0均值系列與年內(nèi)多年的日最高氣溫、日最低氣溫、平均氣溫、日照時數(shù)、平均相對濕度、平均風速和平均氣壓等7個氣象因子之間的相關系數(shù),詳見表1。分析表1中的數(shù)據(jù),其結果有:①7個氣象站點的逐日ET0均值與各個影響因子的關聯(lián)程度從高到低依次為平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、平均風速、日照時數(shù)和平均氣壓;3個氣溫與逐日ET0均值的相關系數(shù)最高,全部通過了置信度α=0.01的顯著性雙尾檢驗,達到了極顯著正相關,相關系數(shù)分別在0.854～0.967、0.844～0.963、0.815～0.964之間變化;平均相對濕度也全部通過了置信度α=0.01的顯著性雙尾檢驗,全部也為正相關,相關關系也較好;其它3個影響因子與逐日ET0均值的相關系數(shù)依次減弱,有一半站點通過α=0.01置信水平的雙尾檢驗,相關關系有正有負,相關關系最差的是平均氣壓。但是各站點也存在個別差異,比如獅泉河逐日ET0均值與日照時數(shù)的相關關系達到了極顯著水平,澤當也達到了較好相關關系,那曲平均氣壓影響在7個因子中排第一位,日照時數(shù)和平均風速影響反而很弱。②林芝和獅泉河的逐日ET0均值與7個影響因子的相關系數(shù)全部通過了置信度α=0.01的顯著性雙尾檢驗,說明這兩個氣象站點的逐日ET0均值與7個因子影響都是顯著的;獅泉河的逐日ET0均值與7個影響因子的相關關系全部為正相關,而林芝的逐日ET0均值與7個影響因子中的4個因子呈現(xiàn)正相關,與3個因子呈現(xiàn)負相關關系;說明7個影響因子在不同的站點顯著影響也是不同的。(2)個網(wǎng)點的et0日變化西藏高原區(qū)七地(市)7個站點逐日ET0均值變化曲線見圖1。研究7個站點逐日ET0均值的變化趨勢和ET0max,得出以下3條變化規(guī)律:①昌都、林芝和那曲3個站點的逐日ET0變化曲線基本一致,呈現(xiàn)單峰拋物線形狀,這與內(nèi)地的逐日ET0變化曲線完全類似。3個站點逐日ET0均值的ET0max都出現(xiàn)在6月上旬,昌都和那曲在同一天,日序數(shù)為156,而林芝的日序數(shù)在153。6～8月逐日ET0均值始終保持在全年的90%以上,并呈現(xiàn)上下波動;②拉薩、澤當和日喀則3個站點的逐日ET0變化趨勢基本一致,3個站點的逐日ET0均值的ET0max都出現(xiàn)在6月上旬的同一天,日序數(shù)為155,在ET0max出現(xiàn)之后的6～9月變化曲線呈現(xiàn)較快的下降趨勢。這3個站點在雨季到來之后,ET0降低,可以減少作物灌溉需水量,多余水量可以考慮其它用途,但在5～6月期間一定要做好灌溉規(guī)劃工作;③獅泉河的ET0呈現(xiàn)單獨變化趨勢,其逐日ET0均值的ET0max為7個站點中最高值,出現(xiàn)在6月底～7月初之間。獅泉河站的ET0max出現(xiàn)日序數(shù)為178,比其它6個站點ET0max的出現(xiàn)推遲大約25d。2.2西藏高原區(qū)et0的月際變化規(guī)律(1)逐月et0的季節(jié)變化西藏高原區(qū)七地(市)7個站點逐月ET0均值變化曲線見圖2。逐月ET0均值變化曲線由每年1月份開始,隨著氣溫的升高、日照時數(shù)的延長、太陽輻射的增強,ET0呈現(xiàn)較快的上升趨勢,在6月份達到最大值,之后由于降水和濕度加大的影響ET0逐漸減小,到12月份達到了最低值,該變化曲線表明ET0年內(nèi)變化呈現(xiàn)出一定的季節(jié)性變化趨勢。研究7個站點逐月ET0均值的變化趨勢,得出和逐日ET0均值幾乎相同的3條變化規(guī)律:①昌都、林芝和那曲3個站點的逐月ET0變化趨勢基本一致,呈現(xiàn)單峰的拋物線形狀;②拉薩、澤當和日喀則3個站點的逐月ET0變化趨勢基本一致,逐月ET0最大值都出現(xiàn)在6月,6～9月變化曲線呈現(xiàn)較快的下降趨勢;③獅泉河的逐月ET0呈現(xiàn)單獨變化趨勢,逐月ET0最大值也出在6月份,其值為4.95mm/d,是7個站點中的最高值,5～8月的ET0總和在全年中占的比例最大,約為54%。(2)月、干季及干季et0的變化特征將西藏高原區(qū)七地(市)典型氣象站逐月ET0均值系列按月、干季(10月～翌年3月)和濕季(4～9月)分別進行統(tǒng)計,采用M-K趨勢檢驗方法進行趨勢顯著性檢驗,其結果詳見圖3。綜合分析結果:①日喀則各月及干濕季ET0呈現(xiàn)降低趨勢的最多,也極為顯著,即2月、4月、5月及干濕季均呈現(xiàn)極顯著降低趨勢,6月、10月呈現(xiàn)顯著降低趨勢;②澤當各月及干濕季ET0呈現(xiàn)降低趨勢的也較多,也較為顯著,即4月、5月、11月均呈現(xiàn)極顯著降低趨勢,干濕季呈現(xiàn)顯著降低趨勢;③各月及干濕季ET0呈現(xiàn)降低趨勢比較少的是昌都,即只有11月和濕季呈現(xiàn)極顯著降低趨勢;④各月及干濕季ET0呈現(xiàn)增加趨勢比較少的是獅泉河,即只有5月呈現(xiàn)極顯著增加趨勢;⑤林芝與其它6站點的各月及干濕季ET0變化趨勢幾乎完全相反,除11月外全部都呈現(xiàn)增加趨勢,其中1月、2月呈現(xiàn)極顯著增加趨勢,3月和干季呈現(xiàn)顯著增加趨勢;⑥拉薩和那曲的各月及干濕季ET0變化趨勢不太明顯,都只有5月呈現(xiàn)顯著降低趨勢。2.3年et0年際變化綜合分析為了比較ET0年際變化趨勢情況,將西藏高原區(qū)七地(市)典型氣象站逐日ET0均值系列按10年為一個年代際進行統(tǒng)計,采用M-K趨勢檢驗方法進行趨勢顯著性檢驗,然后和全系列的年ET0均值進行綜合分析。7站點(為節(jié)省篇幅,僅列出日喀則、澤當、昌都3個站點)全系列年ET0均值變化趨勢詳見圖4～圖6。西藏高原區(qū)7個氣象站點ET0年際變化M-K趨勢檢驗結果見表2。綜合分析結果為:20世紀60、70和90年代年ET0均值降低趨勢的站點偏多,年ET0均值降低順序從多到少為70年代>60年代>90年代,80年代年ET0均值增加趨勢的站點偏多;全系列年ET0均值降低趨勢的站點偏多。2.4藏南片區(qū)et0的時空分布根據(jù)計算的數(shù)據(jù),繪制西藏高原區(qū)年ET0均值等值線圖(圖7),然后對其空間分布規(guī)律進行分析。從圖7可以看出,西藏高原區(qū)年ET0均值等值線存在3個明顯的高值中心和兩個低值區(qū)域。西藏高原區(qū)年ET0均值等值線在藏東片區(qū)以八宿和左貢為中心的怒江流域地區(qū),在藏南片區(qū)以澤當和乃東為中心的雅礱河谷地區(qū),以謝通門和拉孜為中心的雅魯藏布江中游河谷存在3個常年高值區(qū);常年ET0低值區(qū)在藏東南片區(qū)的東南緣即喜馬拉雅山北側的錯那和帕里一帶,以及藏南片區(qū)的那曲、嘉黎、比如、丁青及類烏齊以北地區(qū);受藏東南局部地形及小氣候的影響,在藏東南片區(qū)的雅魯藏布江下游大拐彎附近區(qū)域ET0也形成了低值斑塊區(qū)域,在工布江達、米林和波密一帶較為明顯;藏北片區(qū)的年ET0均值等值線分布較疏,等值線從東到西逐漸遞增約與經(jīng)緯線呈45°夾角,最后在藏南片區(qū)的阿里以北區(qū)域與緯度基本平行,由于藏北片區(qū)氣象站點較缺乏,其蒸散計算有一定誤差。西藏高原區(qū)年ET0均值等值線總體分布呈現(xiàn)了東部和中南部高,東北部和東南緣低的空間分布規(guī)律。此結論符合張方敏等研究中國參考作物蒸散的空間分布在西藏高原的局部特征。3月內(nèi)et0的年際變化(1)西藏高原區(qū)7個典型站點的逐日ET0均值對平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫三個因子較為敏感,其次是平均相對濕度,都通過了置信度α=0.01的顯著性雙尾檢驗;林芝和獅泉河的逐日ET0均值與7個影響因子的相關系數(shù)全部通過了置信度α=0.01的顯著性雙尾檢驗。(2)昌都、林芝和那曲3個站點的逐日ET0在年內(nèi)變化曲線基本一致,呈現(xiàn)單峰拋物線形狀;拉薩、澤當和日喀則3個站點的逐日ET0年內(nèi)變化趨勢基本一致,6～9月變化曲線呈較快的下降趨勢;獅泉河的ET0呈現(xiàn)單獨變化趨勢。(3)和逐日ET0均值變化規(guī)律幾乎相同,7個典型站點的