红原县参照蒸散发的计算和影响因子分析

李 玫，范彦辰，曾永刚，何 东

(成都大学 建筑与土木工程学院，四川 成都 610106)

0 引 言

蒸散发是水文过程的一个重要组成部分，是降雨径流形成过程的惟一损失.蒸散发是流域能量循环和水文循环的重要变量，准确估算蒸散发具有重要的现实意义[1].蒸散发的计算方法很多，包括道尔顿法、波文比—能量平衡法、基于近地层气流的动力学特性测定法及Hargreaves方法等[2-3].我国的蒸散发计算方法主要采用蒸渗仪法、水分平衡法与Potometer法等[4-5].目前，我国蒸散发的测定工作还处于起步阶段，既没有足够有效的实测资料，也缺乏用于检验的实测数据，从而导致大多数蒸散发计算结果得不到实测资料的充分检验与验证.此外，现阶段对参考作物蒸散发的敏感性研究相对较少，大多基于一个站点开展，时间跨度也较短[6].基于此，本研究以红原县为研究对象，并以该区域的监测数据作为依据，利用Penman-Monteith(P-M)方法，计算红原县2001～2007年的参照蒸散发，并对其相关气象因子进行了敏感性分析，以找出影响该地区参照蒸散发的主要因子及变化规律，从而为高寒湿地的生态修复提供相关依据.

1 参照蒸散发(ET0)

1.1 Penman-Monteith(P-M)方法

P-M方法将驱动蒸发的能量、影响水汽传输的饱和差与风速、限制蒸发的表面阻力和空气动力学阻力等因素组合在一起，来进行蒸散发的相关分析.其计算公式为，

(1)

式中，ET0为参照蒸散发，mm/day；Rn为地表净辐射，MJ/(m2·day)；G为土壤热通量，MJ/(m2·day)；es为平均饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa；Δ为饱和水汽压斜率，kPa/℃；γ为干湿表常数，kPa/℃；U2为2 m处风速，m/s.

相关因素的计算公式为：

1)净辐射Rn.

Rn=Rns-Rnl

(2)

式中，Rns为入射的短波辐射，与反照率和太阳辐射入射值有关，Rns=(1-α)Rs，有，

(3)

式中，α为反照率(查表获得)；Rs为太阳辐射入射值；as=0.25，bs=0.50；Ra为外空辐射，N为最大可能日照时数，Ra、N同样可经查表得到；n为实际的日照时数；Rnl为长波辐射值.

2)土壤热通量G.

Gmouth,i=0.07(Tmouth,i+1-Tmouth,i-1)

(4)

式中，Tmouth,i+1、Tmouth,i、Tmouth,i-1分别为下个月、本月与上个月的月平均气温.

3)干湿表常数γ.

(5)

式中，Cp为定压比常数，ε为水汽与干空气的摩尔质量比，λ为蒸发潜热.

4)实际水汽压ea与饱和水汽压es.

(6)

(7)

式中，Tdew为露点温度.

5)饱和水汽压Δ.

(8)

1.2 ET0计算

1.2.1 红原县气候和植被覆盖情况.

红原县地处青藏高原的东南边缘，位于四川省西北部、阿坝藏族羌族自治州中部，是长江、黄河上游的重要水源涵养地，平均海拔在3 600 m以上[7].红原县因受严寒的高原气候长期的影响，形成了大陆性高原寒温带季风气候，其主要气候特征为春秋短促、长冬无夏、热量低、干雨季节分明、雨热同季、日照长、太阳辐射强烈且灾害性天气多[8].红原县植被覆盖如图1所示.

图1红原县植被覆盖图

由图1可知，红原县境内草地类型复杂，差异明显，牧草资源丰富，牧草地主要分布在海拔3 200～4 000 m地带，面积7.32×105hm2，占全县面积的87.19%.

1.2.2ET0计算与结果.

通常，在3月和10月，研究区处于冻土期，而4～9月是研究区作物正常状态下的生长季节.因此，本研究利用红原县观测站2001～2007年期间每年4～9月的监测实时数据进行处理，包括平均气压、月最高气温、月最低气温、平均相对湿度、月最低湿度、平均风速和月总日照时数等气象资料，从而可以直接或间接获得ET0计算所需要的全部参数，最终利用P-M方法计算得到ET0研究.不同年份的不同计算结果如图2所示.

从图2看出，研究区域的月ET0在2001～2007年均值的变化趋势基本一致.依据气候特点，以4～5月为春季、6～8月为夏季及9月～次年3月为封冻期，其ET0存在着较为明显的季节性变化特征.ET0在夏季明显高于其他月份，春、秋季次之，冬季最小.这是因为春季以后,日照与太阳辐射角同时增大，ET0随之加快，但进入雨季后,增加的相对湿度减弱了ET0的增加速度，而夏季日照时间长，其对ET0影响也较大，进入秋季后,由于日照和太阳辐射角减少，ET0随之减弱.

2 气象因子对ET0的敏感性分析

研究发现，不同地域ET0的变化对气温、风速及太阳辐射等气象因子之间的敏感程度均有不同，各个气候变量的敏感性对ET0均存在一定程度的波动[9].本研究利用单因子敏感性分析法探讨了气象因子最高气温Tmax、最低气温Tmin、平均相对湿度RH、平均风速U2、平均气压P及月总日照时数发生变化时对ET0的影响程度，并采用散点图趋势线与趋势线斜率绝对值的大小分析相应气象因子对ET0的敏感性.研究结果如图3所示.

从图3可以看出，随着最高气温增加的同时，ET0也呈现明显的增加趋势，这说明最高气温与ET0存在着较为明显的正相关关系，斜率为0.094 9(见图3(a)).同样，ET0随着最低气温的增加而增加，且也有较为明显的递增趋势，斜率为0.048 5(见图3(b)).同时，当最低温度低于0 ℃时，仍然存在ET0，说明在非冻土期虽然最低温度较低，但研究区域的下垫面仍然存在蒸散发现象，只是蒸散发量较低.随着平均相对湿度的增加，ET0数值基本处于同一水平线上，未发生较为明显的变化，斜率仅为0.000 6(见图3(c))，由此说明，平均相对湿度对ET0的影响极其微小，几乎可以忽略不计.风速的增加会引起ET0的变化，随着风速的增大，ET0值逐渐减小，但减少的趋势不明显(见图3(d))，这说明，风速与ET0存在负相关关系，平均风速增加使得ET0反而变小.从平均气压与ET0之间的关系分析中发现，ET0随大气压的变化不明显.当大气压在当地变化时，ET0基本变化不大，处于同一水平线，线性趋势线的斜率为1.153 9(见图3(e)).ET0随着月总日照时数的变化也较为明显.当日照时数增多时，ET0随之增多，变化幅度也相对较大，线性趋势线的斜率为0.007 2(见图3(f)).

图2 2001～2007年4～9月的ET0变化

图3ET0与Tmax、Tmin、RH、U2、P与月总日照时数的关系

本研究对最高气温、最低气温、平均相对湿度、平均风速、平均大气压与月总日照时数6项气象因子的ET0敏感性进行分析，列出了其对ET0的敏感系数，如表1所示.

表1 各项气象因子对应图示斜率

表1数据显示，气象因子的敏感系数排序为P>Tmax>Tmin>U2>月总日照时数>RHmean.可见，平均大气压与气温对研究区域ET0影响的敏感性较强，而受相对湿度与日照时数的影响不大.所以，研究区域对ET0影响最大的气象因子主要为大气压和气温.

3 结 论

本研究利用P-M方法估算了红原县区域的ET0，发现该区域的月ET0波动不大，但周期性和规律性明显，且存在明显的季节性变化.影响该区域ET0的主要气象因子为大气压与温度.其中，风速对参照蒸散发有一定的负相关影响，而大气压、温度、相对湿度和日照时数都与ET0存在着正相关影响.需说明的是，由于现有蒸散发计算方法的难点在于实测数据的累积和验证，因此，本研究所得的蒸散发计算结果也需要在实际中不断被检验，最终才能得到真正适合高寒地区的蒸散发计算方法.