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摘 要：采用建昌气象站1960-2014年蒸发皿蒸发量资料，运用相关分析等气候统计诊断分析方法，研究了该地区蒸发量变化特征和主要影响因子，为区域性水平衡研究提供技术支撑。结果表明：建昌地区蒸发量减少趋势明显，气候倾向率为-49.28mm/10a，年蒸发量减少15.2%；地面平均温度、日照时数和风速是影响蒸发皿蒸发量的主要因子；模拟预测蒸发量模式准确率为87.3%。研究成果可为地方水循环水平衡研究提供依据和参考。
关键词：气候变化；蒸发量；特征；影响因子；建昌
中图分类号 P426.2 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）08-137-03
Impact of Climate Change on Pan Evaporation in Jianchang Area
Ma Yongzhong et al.
（Liaoning Provincial Meteorological Bureau Jianchang County，Jianchang 125300，China）
Abstract：In order to regional water balance studies provide technical support，using the Climate Diagnostic Statistical analysis Jianchang 1960-2014 weather in pan evaporation data，using correlation analysis，research evaporation characteristics of the region and the major changes affecting factors. The results showed that：reduce evaporation Jianchang region was evident that climate trend rate -49.28mm/10a，15.2% reduction in evaporation；Average surface temperature，sunshine and wind speed are the main factor in pan evaporation；Simulation model to predict the exact amount of evaporation was 87.3%. The research results can provide the basis for local water cycle water balance studies.
Key words：Climate change；Evaporation；Features；Impact factor；Jianchang
在气候变暖的环境下[1]，自然界中的气象要素不断做着动态调整，气温升高[2-3]，降水减少[4-5]，日照时数减少[6-7]等现象均具有区域性特点，蒸发量受其影响也表现出动态变化的特征。近地面水分蒸发在水资源平衡中占有重要地位，是水分支出中的重要因子，蒸发量变化对植物生长影响最为明显，直接影响着水资源利用率。因此，较多学者采用不同的方式方法研究了蒸发量的变化特征和影响因子[8-9]，为水循环研究提供技术支持。例如，任国玉等[10]研究中发现，中国水面蒸发量，东部、南部和西北地区水面蒸发量显著减少，而西南诸河流域和东北的松花江流域减少趋势不明显；刘波等[11]研究认为影响蒸发量的主要原因是风速和气温日较差；而刘琼芳等[12]认为影响蒸发量减少的主要原因是风速和相对湿度。由此看出，地理环境的不同，蒸发量变化特征也不同，影响蒸发量的环境因子存在较大的差异，因此对区域性蒸发量的变化趋势研究很有必要。本文利用建昌地区1960-2014年蒸发皿蒸发量资料，研究蒸发量的变化特征，并运用相关分析法确定了建昌地区蒸发量的主要影响因子，并建立了蒸发量的估算模型，为水循环水平衡研究提供参考。
1 材料与方法
1.1 研究区概况 建昌地区位于119°12′47″～120°17′46″E，40°24′30″～41°05′57″N，隶属辽宁省葫芦岛市，属于丘陵山区，距离渤海海岸线100km左右。以大陆性季风气候为主，四季分明，春季干燥雨少多大风，夏季温高雨多，秋季雨少气温下降迅速，冬季寒冷雨雪少。该地区以农业为主，4～9月为大田作物生长季，9月至翌年4月为设施农业生产季。
1.2 资料来源 资料来自建昌县气象局档案室，年限为1960-2014年，共计55a资料。选取资料包括：20cm口径蒸发皿蒸发量，年平均气温，年平均最高、最低气温，气温日较差，地面平均温度，年降水量，相对湿度，水汽压，云量，年日照时数，年平均风速。
1.3 研究方法
1.3.1 气候倾向率[13] 应用一元线性方程（1）式的斜率a乘以10，来体现气象要素每10a平均变化趋势，由a>0、a<0表示上升或下降趋势。
[y=ax+b] （1）
1.3.2 标准偏差[13] 用标准偏差方法分析蒸发量异常年，确定极端事件发生几率，见公式（2）。
[S=∑yi-y2N] （2）
式中：S为标准偏差，[yi-y]为历年值减总体平均数，N为样本数。
1.3.3 累积距平和信噪比[14] 通过累积距平最大绝对值所对应的时间假定为气候突变点，并采用信噪比（XZB）对其进行检验。当XZB≥1.0时，气候突变显著；当XZB<1.0时气候突变不显著，见公式（3）。
[XZB=X2-X1S1+S2] （3）
式中：[X1]、[X2]和S1、S2分别为假定突变点（年）前、后序列的平均值和标准差。 1.3.4 相关系数[13] 气候因子之间的相关，即蒸发量与各个气候因子之间的相关性，计算见公式（4）。
[rxy=i=1nxi-xy-yi=1nxi-x2y-y2] （4）
式中：x、y分别为气象要素。
2 结果与分析
2.1 蒸发皿蒸发量变化特征 建昌地区年蒸发皿蒸发量平均值为1 786mm，最多为2 336mm（1961年），最少为1 463mm（1985年），极差为873mm。标准偏差为±175mm，正常年蒸发量在1 611～1 961mm；异常偏多（>1 961mm）有8a，几率为14.5%；异常偏少（<1 611mm）有6a，几率为10.9%。图1显示，1960-2014年近55a蒸发皿蒸发量的减少趋势明显，气候倾向率为-49.28mm/10a，线性序列相关系数为0.4465（P<0.01）达极显著水平，在近60a里线性减少蒸发量271mm，占年平均值的15.2%。从年代时间尺度分析，各个年代平均值依次为20世纪60年代蒸发量最大（1 930mm）>20世纪70年代（1 778mm）>21世纪00年代（1 772mm）>20世纪90年代（1 962mm）>20世纪80年代最小（1 735mm），年代最大平均相差288mm，由此看出，除20世纪60年代蒸发量较大，其它各年代较为接近。近20a（1995-2014年）平均为1 739mm，前20a（1960-1979年）平均为1 867mm，平均减少蒸发量128mm。
图1 1960-2014年蒸发皿蒸发量变化趋势
年蒸发量距平累积最大值出现在1983年，根据信噪比概念，1983、1984年存在假设气候突变拐点。根据公式（3）分析得到信噪比XZB=8.5较为显著，假设成立，即1984年蒸发量出现突变性减少。气候突变之前，1960-1983年蒸发皿蒸发量平均值为1 872mm，突变之后，1984-2014年为1 719mm，气候突变前后蒸发皿蒸发量平均减少153mm。
2.2 气象要素变化对蒸发量的影响 在气候变暖环境影响下，气象要素出现不同程度的改变，如：建昌年平均气温每10a升高0.2℃，年日照时数总量每10a减少104.7h，年平均风速每10a减小0.31m/s，年降水量年际变化呈减少趋势。诸多要素的变化直接或间接对蒸发皿蒸发量产生影响。通过对平均气温、平均最高气温、平均最低气温、气温日较差、地面平均温度、日照时数、风速、相对湿度、水汽压、降水量及云量等因子与蒸发皿蒸发量相关统计分析，其中，地面平均温度（r=0.5418；P<0.01）、日照时数（r=0.6793；P<0.01）和风速（r=0.5292；P<0.01）3个要素对其影响最为显著，见图2。
图2 蒸发量与地面平均温度、日照时数、风速关系
2.3 蒸发皿蒸发量气候要素影响模式 通过相关分析结果，建立蒸发皿蒸发量与地面平均温度、日照时数和风速多元回归拟合模式（5）。回归方程为：y=87.538x1+0.362x2+59.755x3-272.832（R=0.7879，a=0.05） （5）
式中：y为年蒸发量；x1为地面平均温度；x2为日照时数年总量；x3为年平均风速；资料年限为1960-2012年。回归模式方差分析结果表明达到了显著水平（表1）。
表1 回归模式方差分析结果
[＼&df＼&SS＼&MS＼&F＼&Significance F＼&回归分析＼&3＼&1048026＼&349342＼&27.83719＼&8.3775E-11＼&残差＼&51＼&640022.9＼&12549.47＼&＼&＼&总计＼&54＼&1688049＼&＼&＼&＼&]
采用多元回归分析模式对建昌地区年平均蒸发量进行拟合详见图3。从图3可以看出，拟合值与实测值（1960-2012年）趋势变化具有一致性，相关系数为0.797 8（P<0.01），预测值与观测值接近，拟合率相对误差在-16.9%～12.3%。若以相对误差在±10%之间为正确，准确率在87.3%以上。
经模式（5）计算，预测2013年蒸发量为1 724mm，实测值为1 598mm，绝对误差为-126mm，相对误差为-7.9%；预测2014年蒸发量为1 803mm，实测值为1 687mm，绝对误差为-116mm，相对误差为-6.9%，2013、2014年预测结果在相对误差（±10%）允许范围内。运用该回归模式可预测建昌地区年蒸发皿蒸发量的趋势，对气候分析具有一定的作用。
图3 建昌地区蒸发皿蒸发量1960-2012年
实测与预测值对比分析
3 结论与讨论
（1）建昌地区1960-2014年蒸发皿蒸发量明显减少，每10a平均减少约49.3mm，近20a（1995-2014年）与前20a（1960-1979年）相比平均减少蒸发量128mm。蒸发皿蒸发量在1983、1984年发生气候突变，突变之前（1960-1983年）比突变之后（1984-2014年）年蒸发量平均减少153mm。
（2）经相关性分析，日照时数、地面平均温度和风速与蒸发量相关显著。说明蒸发皿蒸发量受光照、热量和动力因子影响最为明显，而作为水分因子的降水、空气湿度等则影响较小。 （3）根据相关因子建立了建昌地区年蒸发量多元回归模式（r=0.797 8，P<0.01），拟合相对误差在-16.9%～12.3%，准确率为87.3%。
（4）在气温升高降水量减少的情景下，蒸发量是减少而不是增加，这给人们在自然规律变化上提出了新的课题。影响蒸发量多少的是光照（辐射）、热量和动力因子，而不是水分因子，有关这些问题还需作进一步的研究。
参考文献
[1]秦大河，罗勇，陈振林.气候变化科学的最新进展：IPCC第四次评估综合报告解析[J].气候变化研究进展，2007，3（6）：311-314.
[2]马永忠，李明春，黄英华，等.近50年建昌县热量资源特征变化研究[J].安徽农业科学，2010，38（28）：15749-15790，19752.
[3]马永忠，黄英华.近50年建昌县霜期设施农业生产中光热气候资源变化特征[J].安徽农业科学，2011，39（15）：9069-9071.
[4]马永忠，黄英华，李明春，等.辽宁建昌作物生长季降水变化对农业干旱程度的影响[J].安徽农业科学，2010，38（29）：16327-16328，16331.
[5]孙凤华，李丽光，梁红，等.1961-2009年辽河流域气候变化特征及其对水资源的影响[J].气象与环境学报，2012，28（5）：08-13.
[6]马永忠，黄英华，李明春，等.建昌县近50年光照资源趋势变化及特征分析[J].安徽农业科学，2010，38（35）：20225-20226，20270.
[7]吴昊旻，廖良清.浙江省日照时数时空分布特征[J].中国农学通报，2011，27（32）：294-298.
[8]吉奇，刘克中，丁伟，等.近58 a本溪山区蒸发量变化特征及影响因子通径分析[J].山西农业科学，2014，42（3）：276-279，288.
[9]梁群，张国林，周广学.辽宁西部干旱区蒸发量变化特征分析[J].中国农学通报，2012，28（35）：286-290.
[10]任国玉，郭军.中国水面蒸发量的变化[J].自然资源学报，2006，21（1）：31-43.
[11]刘波，马柱国，丁裕国.中国北方近45年蒸发变化的特征及与环境的关系[J].高原气象，2006，25（5）：840-847.
[12]李琼芳，刘轶王，鸿杰，等.气象变化趋势对蒸发皿蒸发的影响分析[J].水电能科学，2008，26（5）：1-3.
[13]杨永岐.农业气象中的统计方法[M].北京：气象出版社，1982：1-30.
[14]魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].北京：气象出版社，2007，5：36-41.
（责编：张宏民）
关键词：气候变化；蒸发量；特征；影响因子；建昌
中图分类号 P426.2 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）08-137-03
Impact of Climate Change on Pan Evaporation in Jianchang Area
Ma Yongzhong et al.
（Liaoning Provincial Meteorological Bureau Jianchang County，Jianchang 125300，China）
Abstract：In order to regional water balance studies provide technical support，using the Climate Diagnostic Statistical analysis Jianchang 1960-2014 weather in pan evaporation data，using correlation analysis，research evaporation characteristics of the region and the major changes affecting factors. The results showed that：reduce evaporation Jianchang region was evident that climate trend rate -49.28mm/10a，15.2% reduction in evaporation；Average surface temperature，sunshine and wind speed are the main factor in pan evaporation；Simulation model to predict the exact amount of evaporation was 87.3%. The research results can provide the basis for local water cycle water balance studies.
Key words：Climate change；Evaporation；Features；Impact factor；Jianchang
在气候变暖的环境下[1]，自然界中的气象要素不断做着动态调整，气温升高[2-3]，降水减少[4-5]，日照时数减少[6-7]等现象均具有区域性特点，蒸发量受其影响也表现出动态变化的特征。近地面水分蒸发在水资源平衡中占有重要地位，是水分支出中的重要因子，蒸发量变化对植物生长影响最为明显，直接影响着水资源利用率。因此，较多学者采用不同的方式方法研究了蒸发量的变化特征和影响因子[8-9]，为水循环研究提供技术支持。例如，任国玉等[10]研究中发现，中国水面蒸发量，东部、南部和西北地区水面蒸发量显著减少，而西南诸河流域和东北的松花江流域减少趋势不明显；刘波等[11]研究认为影响蒸发量的主要原因是风速和气温日较差；而刘琼芳等[12]认为影响蒸发量减少的主要原因是风速和相对湿度。由此看出，地理环境的不同，蒸发量变化特征也不同，影响蒸发量的环境因子存在较大的差异，因此对区域性蒸发量的变化趋势研究很有必要。本文利用建昌地区1960-2014年蒸发皿蒸发量资料，研究蒸发量的变化特征，并运用相关分析法确定了建昌地区蒸发量的主要影响因子，并建立了蒸发量的估算模型，为水循环水平衡研究提供参考。
1 材料与方法
1.1 研究区概况 建昌地区位于119°12′47″～120°17′46″E，40°24′30″～41°05′57″N，隶属辽宁省葫芦岛市，属于丘陵山区，距离渤海海岸线100km左右。以大陆性季风气候为主，四季分明，春季干燥雨少多大风，夏季温高雨多，秋季雨少气温下降迅速，冬季寒冷雨雪少。该地区以农业为主，4～9月为大田作物生长季，9月至翌年4月为设施农业生产季。
1.2 资料来源 资料来自建昌县气象局档案室，年限为1960-2014年，共计55a资料。选取资料包括：20cm口径蒸发皿蒸发量，年平均气温，年平均最高、最低气温，气温日较差，地面平均温度，年降水量，相对湿度，水汽压，云量，年日照时数，年平均风速。
1.3 研究方法
1.3.1 气候倾向率[13] 应用一元线性方程（1）式的斜率a乘以10，来体现气象要素每10a平均变化趋势，由a>0、a<0表示上升或下降趋势。
[y=ax+b] （1）
1.3.2 标准偏差[13] 用标准偏差方法分析蒸发量异常年，确定极端事件发生几率，见公式（2）。
[S=∑yi-y2N] （2）
式中：S为标准偏差，[yi-y]为历年值减总体平均数，N为样本数。
1.3.3 累积距平和信噪比[14] 通过累积距平最大绝对值所对应的时间假定为气候突变点，并采用信噪比（XZB）对其进行检验。当XZB≥1.0时，气候突变显著；当XZB<1.0时气候突变不显著，见公式（3）。
[XZB=X2-X1S1+S2] （3）
式中：[X1]、[X2]和S1、S2分别为假定突变点（年）前、后序列的平均值和标准差。 1.3.4 相关系数[13] 气候因子之间的相关，即蒸发量与各个气候因子之间的相关性，计算见公式（4）。
[rxy=i=1nxi-xy-yi=1nxi-x2y-y2] （4）
式中：x、y分别为气象要素。
2 结果与分析
2.1 蒸发皿蒸发量变化特征 建昌地区年蒸发皿蒸发量平均值为1 786mm，最多为2 336mm（1961年），最少为1 463mm（1985年），极差为873mm。标准偏差为±175mm，正常年蒸发量在1 611～1 961mm；异常偏多（>1 961mm）有8a，几率为14.5%；异常偏少（<1 611mm）有6a，几率为10.9%。图1显示，1960-2014年近55a蒸发皿蒸发量的减少趋势明显，气候倾向率为-49.28mm/10a，线性序列相关系数为0.4465（P<0.01）达极显著水平，在近60a里线性减少蒸发量271mm，占年平均值的15.2%。从年代时间尺度分析，各个年代平均值依次为20世纪60年代蒸发量最大（1 930mm）>20世纪70年代（1 778mm）>21世纪00年代（1 772mm）>20世纪90年代（1 962mm）>20世纪80年代最小（1 735mm），年代最大平均相差288mm，由此看出，除20世纪60年代蒸发量较大，其它各年代较为接近。近20a（1995-2014年）平均为1 739mm，前20a（1960-1979年）平均为1 867mm，平均减少蒸发量128mm。
图1 1960-2014年蒸发皿蒸发量变化趋势
年蒸发量距平累积最大值出现在1983年，根据信噪比概念，1983、1984年存在假设气候突变拐点。根据公式（3）分析得到信噪比XZB=8.5较为显著，假设成立，即1984年蒸发量出现突变性减少。气候突变之前，1960-1983年蒸发皿蒸发量平均值为1 872mm，突变之后，1984-2014年为1 719mm，气候突变前后蒸发皿蒸发量平均减少153mm。
2.2 气象要素变化对蒸发量的影响 在气候变暖环境影响下，气象要素出现不同程度的改变，如：建昌年平均气温每10a升高0.2℃，年日照时数总量每10a减少104.7h，年平均风速每10a减小0.31m/s，年降水量年际变化呈减少趋势。诸多要素的变化直接或间接对蒸发皿蒸发量产生影响。通过对平均气温、平均最高气温、平均最低气温、气温日较差、地面平均温度、日照时数、风速、相对湿度、水汽压、降水量及云量等因子与蒸发皿蒸发量相关统计分析，其中，地面平均温度（r=0.5418；P<0.01）、日照时数（r=0.6793；P<0.01）和风速（r=0.5292；P<0.01）3个要素对其影响最为显著，见图2。
图2 蒸发量与地面平均温度、日照时数、风速关系
2.3 蒸发皿蒸发量气候要素影响模式 通过相关分析结果，建立蒸发皿蒸发量与地面平均温度、日照时数和风速多元回归拟合模式（5）。回归方程为：y=87.538x1+0.362x2+59.755x3-272.832（R=0.7879，a=0.05） （5）
式中：y为年蒸发量；x1为地面平均温度；x2为日照时数年总量；x3为年平均风速；资料年限为1960-2012年。回归模式方差分析结果表明达到了显著水平（表1）。
表1 回归模式方差分析结果
[＼&df＼&SS＼&MS＼&F＼&Significance F＼&回归分析＼&3＼&1048026＼&349342＼&27.83719＼&8.3775E-11＼&残差＼&51＼&640022.9＼&12549.47＼&＼&＼&总计＼&54＼&1688049＼&＼&＼&＼&]
采用多元回归分析模式对建昌地区年平均蒸发量进行拟合详见图3。从图3可以看出，拟合值与实测值（1960-2012年）趋势变化具有一致性，相关系数为0.797 8（P<0.01），预测值与观测值接近，拟合率相对误差在-16.9%～12.3%。若以相对误差在±10%之间为正确，准确率在87.3%以上。
经模式（5）计算，预测2013年蒸发量为1 724mm，实测值为1 598mm，绝对误差为-126mm，相对误差为-7.9%；预测2014年蒸发量为1 803mm，实测值为1 687mm，绝对误差为-116mm，相对误差为-6.9%，2013、2014年预测结果在相对误差（±10%）允许范围内。运用该回归模式可预测建昌地区年蒸发皿蒸发量的趋势，对气候分析具有一定的作用。
图3 建昌地区蒸发皿蒸发量1960-2012年
实测与预测值对比分析
3 结论与讨论
（1）建昌地区1960-2014年蒸发皿蒸发量明显减少，每10a平均减少约49.3mm，近20a（1995-2014年）与前20a（1960-1979年）相比平均减少蒸发量128mm。蒸发皿蒸发量在1983、1984年发生气候突变，突变之前（1960-1983年）比突变之后（1984-2014年）年蒸发量平均减少153mm。
（2）经相关性分析，日照时数、地面平均温度和风速与蒸发量相关显著。说明蒸发皿蒸发量受光照、热量和动力因子影响最为明显，而作为水分因子的降水、空气湿度等则影响较小。 （3）根据相关因子建立了建昌地区年蒸发量多元回归模式（r=0.797 8，P<0.01），拟合相对误差在-16.9%～12.3%，准确率为87.3%。
（4）在气温升高降水量减少的情景下，蒸发量是减少而不是增加，这给人们在自然规律变化上提出了新的课题。影响蒸发量多少的是光照（辐射）、热量和动力因子，而不是水分因子，有关这些问题还需作进一步的研究。
参考文献
[1]秦大河，罗勇，陈振林.气候变化科学的最新进展：IPCC第四次评估综合报告解析[J].气候变化研究进展，2007，3（6）：311-314.
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[3]马永忠，黄英华.近50年建昌县霜期设施农业生产中光热气候资源变化特征[J].安徽农业科学，2011，39（15）：9069-9071.
[4]马永忠，黄英华，李明春，等.辽宁建昌作物生长季降水变化对农业干旱程度的影响[J].安徽农业科学，2010，38（29）：16327-16328，16331.
[5]孙凤华，李丽光，梁红，等.1961-2009年辽河流域气候变化特征及其对水资源的影响[J].气象与环境学报，2012，28（5）：08-13.
[6]马永忠，黄英华，李明春，等.建昌县近50年光照资源趋势变化及特征分析[J].安徽农业科学，2010，38（35）：20225-20226，20270.
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[8]吉奇，刘克中，丁伟，等.近58 a本溪山区蒸发量变化特征及影响因子通径分析[J].山西农业科学，2014，42（3）：276-279，288.
[9]梁群，张国林，周广学.辽宁西部干旱区蒸发量变化特征分析[J].中国农学通报，2012，28（35）：286-290.
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[12]李琼芳，刘轶王，鸿杰，等.气象变化趋势对蒸发皿蒸发的影响分析[J].水电能科学，2008，26（5）：1-3.
[13]杨永岐.农业气象中的统计方法[M].北京：气象出版社，1982：1-30.
[14]魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].北京：气象出版社，2007，5：36-41.
（责编：张宏民）