农业发展对东北地区参考作物蒸散发量变化趋势的影响

2021-07-19 06:47李玖颖陈皓锐韩松俊
节水灌溉 2021年6期
关键词:耕地面积气象站风速

李玖颖,陈皓锐,韩松俊

(1.黑龙江省灌溉排水与节约用水技术中心,哈尔滨150040;2.国家节水灌溉北京工程技术研究中心,北京100048;3.中国水利水电科学研究院水利研究所,北京100048)

潜在蒸散发量反映一定气候条件下蒸散发能力的大小,具有多种定义和计算方法,其中基于Penman-Monteith 公式的参考作物蒸散发量[1](ET0)反映了大气蒸散发能力对作物需水的影响,在农业用水管理中应用非常广泛。参考作物蒸散发量为假设高度为0.12 m,具有固定的叶面阻力70 s/m,反射率为0.23,水分充足的草地的蒸散发量,其大小与多种气象因子有关。在全球变暖的背景下,全球很多区域潜在蒸散发量具有显著下降趋势[2,3],分析ET0的变化趋势对揭示区域作物需水和耗水演变规律进而提高农业用水管理水平具有重要意义[4-7]。

由于陆面和大气之间的相互作用,气象因子除受到以全球变暖为特征的大尺度气候变化的影响外,还受下垫面特性改变引起的区域气候效应的影响[8]。农业生产中密植、套间作、灌溉、种植防护林等措施具有显著的农田小气候效应,使田间温度降低而湿度增加[9,10],同时由于改变了农田表面粗糙度,对风速有明显的阻滞作用[11]。农业发展引起的区域气候特性改变会对大气蒸散发能力产生影响,在某些情况下甚至超过大尺度气候变化的影响[12,13]。人们发现在大规模灌溉影响区域潜在蒸散发是干旱半干旱地区的一个普遍现象,如在土耳其的一个灌区[14],我国塔里木河流域[15,16]、黄河流域景泰灌区[17]、关中地区[18]、海河流域[19]和山东济宁[20]等地都发现了潜在蒸散发量随灌溉农业发展迅速下降的现象。相应地,参考作物蒸散发量也会受到影响。

东北是我国主要商品粮基地,自新中国成立以来农业得到了快速发展。自20世纪90年代中期以来灌溉面积得到了快速发展,“节水增粮行动”更是加快了灌溉农业发展的进程。截至2017年,东三省耕地面积为2 708 万hm2,占国土面积的35.3%。数值模拟发现东北地区1990-2005年间的农田扩张使夏季和冬季平均气温降低[21],而观测数据也发现由于大量气象站被耕地包围,与受人类活动影响较小的站点相比,受农业发展影响显著的站点观测到的气温升高的趋势受到抑制,而湿度则具有增加的趋势[22],农业发展已经影响到东北农业区气温和湿度变化趋势。作为ET0的主要控制要素,农业发展对气温和湿度的影响也会反映到ET0的变化趋势上。但目前关于农业发展对参考作物蒸散发影响的研究主要集中在干旱半干旱的西北地区,侧重于灌溉发展的影响,对于东北地区ET0的变化趋势是否受到农业发展的影响,受到了多大程度的影响仍不清楚。

本文以东北地区109 个气象站为研究对象,以站点周围5 km 半径耕地面积比例(CF)作为衡量农业活动影响的指标,通过分析气象站点1961-2017年ET0变化趋势与CF值之间的关联,并对比CF值较大与较小的两类站点ET0的不同变化,以揭示农业发展对ET0变化趋势的影响。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本文研究范围包括黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古的东北区域。从中国气象数据网(http://data.cma.cn)选取研究区域内109 个气象站1960-2017年逐日气象资料,包括:平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、风速和日照时数,同时利用中国科学院资源环境科学数据中心2000年全国1 km网格土地利用数据。图1为研究区109个气象站及1 km 网格耕地面积比例分布情况。

图1 研究区耕地面积比例及109个气象站分布Fig.1 Distributions of cultivated land fraction and the 109 meteorological station in the study area

1.2 研究方法

研究中首先利用逐日气象数据计算参考作物蒸散发量ET0:

式中:Rn为净辐射;G为土壤热通量;es、ea分别为饱和水汽压和实际水汽压;Δ为饱和水汽压es与温度T关系曲线的斜率;γ为湿度温度计常数;u2为2 m 高处的风速,在计算中根据10 m 风速确定。ET0包括两项,其中辐射性ETrad主要受太阳辐射的影响,而空气动力学项ETaero主要受气温、湿度和风速的影响。

研究中计算了每个站点1961-2017年的全年、生长季(5-9月)和非生长季(10-4月)的ET0、ETrad和ETaero值,并用趋势坡度中位数β(假定为线性)作为衡量趋势大小的指标:

式中:Xj、Xi为时间序列;i和j在本研究中代表年份;β正值为上升趋势,负值为下降趋势。

同时采用非参数统计检验Mann-Kendall 方法对潜在蒸发和气候变化的趋势进行检验,并预先采用Yue等[23]提出的无趋势白化预处理以消除变量的自相关性。

气象站点周围耕地面积比例常被用来作为衡量农业活动影响程度的指标[9,22]。在本研究中利用2000年全国1 km网格土地利用数据,统计气象站点5 km 半径范围内耕地面积比例(CF)值。如表1所示,研究区109个气象站中有18个站点CF值小于15%,其均值为5.1%,而CF值大于60%的站点有33个,其均值为71.7%。CF值大于60%的站点平均海拔略低于CF值小于15%的站点,但年平均气温、降水量和ET0都高于CF值小于15%的站点。

表1 根据5 km半径范围内耕地面积比例(CF)分组的气象站点特征Tab.1 General conditions of the station groups with different cultivated land fractions within 5 km radius

2 结果与分析

2.1 ET0变化趋势与站点耕地面积比例的关联

研究区109 个气象站1961-2017年ET0变化的趋势值平均为-3.4±7.9 mm/(10 a),75 个站点具有下降的趋势(其中39 个通过90%显著性水平检验),而34个具有上升趋势的站点中有17 个通过了90%显著性水平检验。图2(a)给出了109 个气象站1961-2017年ET0变化趋势值的空间分布。ET0下降的站点多集中在松辽平原和三江平原的农业地区,而位于内蒙古牧区的站点ET0多具有增加趋势。对比图1 可以看出,位于农业区、具有较大耕地面积比例的站点ET0下降的趋势更为显著。图3(a)给出了站点ET0变化趋势值与5 km 半径范围耕地面积比例CF值的散点图,两者具有显著的负相关关系。站点CF值越大,ET0下降的趋势越明显,CF值每增大10%,则ET0下降的趋势增加约1.5 mm/(10 a)。

图2 研究区气象站1961-2017年ET0,ETrad和ETaero变化趋势值的分布Fig.2 Trend slopes of ET0,ETrad and ETaero during 1961-2017 in the study area

研究区ET0的辐射项ETrad[图2(b)]和空气动力学项ETaero[图2(c)]具有不同的变化趋势。109 个气象站平均的ETrad变化趋势值为4.9±4.5 mm/(10 a),其中94 个站点ETrad具有增大的趋势(其中75 个通过90%显著性水平检验)。ETrad变化趋势值的分布与ET0完全不同,与耕地面积比例CF值没有相关性[图3(b)]。

109 个气象站平均的ETaero变化趋势值为-8.5±9.3 mm/(10 a),其中91 个站点具有下降的趋势(其中71 个通过90%显著性水平检验)。ETaero下降的站点也主要分布在农业区,与ET0在趋势值的分布非常一致,且ETaero变化的趋势值与站点耕地面积比例之间也具有非常显著的负相关关系[图3(c)]。

图3 研究区气象站1961-2017年ET0变化趋势值与耕地面积比例的散点图及趋势线Fig.3 Scatter plots of the trend slopes of ET0,ETrad and ETaero during 1961-2017 against the cultivated land fraction and the regression line in the study area

表2 中对比了作物生长季和非生长季ET0、ETrad和ETaero1961-2017年变化趋势值与站点CF值之间线性回归的斜率和截距。ET0和ETaero变化趋势值与CF值之间在生长季和非生长季都具有负相关关系,但在生长季更为显著。ETrad变化趋势值与CF值之间在两个时段都没有显著相关关系。

表2 ET0、ETrad和ETaero 1961-2017年变化趋势值与站点耕地面积比例线性回归参数Tab.2 Parameters of linear regression of the trends in ET0,ETrad 和ETaero during 1961-2017 upon the CFs

2.2 不同类型站点ET0变化的差异

研究区站点ET0变化趋势值与CF值之间的显著负相关关系表明,站点周围耕地面积比例不同,则ET0变化具有很大差异。如表3所示,CF<15%的18 个站点全年ET0变化趋势值平均为4.0 mm/(10 a),而CF>60%的33 个站点全年ET0变化趋势值平均为7.6 mm/(10 a),两者之差为-11.6 mm/(10 a)。两类站点ET0变化趋势值的差异在生长季[-8.4 mm/(10 a)]更为明显,而非生长季差异只有-2.9 mm/(10 a),主要受ETaero的影响,而ETrad趋势值的均值差异很小。

表3 CF值大于60%与小于15%的两类站点之间1961-2017年全年、生长季和非生长季ET0、ETrad和ETaero以及主要气象要素气温Ta、日照时数n、相对湿度RH和10 m风速u变化的趋势值的平均值之间的对比Tab.3 Comparison of trends in growing season(May to September)and nongrowing season(October to April)ET0,ETrad,and ETaero,and the main meteorological variables mean air temperature,sunshine duration,relative humidity,and 10 m wind speed of station groups with cultivated land fractions larger than 60%and smaller than 15%

为了进一步比较两类站点ET0的年际变化过程,研究中计算了它们各自均值1961-2017年的时间序列。图4 中给出了两类站点作物生长季ET0相对于1961年的变化量的时间序列。相对于1961年,CF<15%站点平均的ET0在1961-1982年期间先增大,随之在1983-1999年期间减小,2000年之后又回升,ET0总体上呈增加的趋势。CF>60%站点平均的ET0与其具有相似的波动过程,这可以从它们之间的线性回归方程(y=0.85x-28.5,R²=0.47)看出。但是CF>60%站的平均的ET0呈现出显著下降的趋势,这样造成两类站点ET0的差距持续增大。

图4 CF<15%与CF>60%的两类站点1961-2017年平均的生长季ET0、ETrad和ETaero相对1961年初始值的变化过程,以及它们之间的差异(柱状图)Fig.4 Time series of station-averaged growing season ET0、ETrad和ETaero of the two groups with CF<15%and CF>60%relative to their original values at 1961-2017,and the differences between the two groups(bars)

两类站点ETrad的变化具有非常一致的过程(线性回归方程为y= 0.99x+ 8.17,R² = 0.85),而ETaero变化过程的差异(线性回归方程为y= 1.05x- 23.58,R² = 0.48)是两类站点ET0变化过程差异的主要原因。

2.3 影响站点ET0变化差异的气象要素分析

对比两类站点主要气象要素的变化趋势(表3)可以看出,CF>60%站点日平均气温升高的趋势弱于CF<15%的站点,而相对湿度减小的趋势弱于CF<15%的站点,且主要发生在生长季。CF>60%站点风速下降的趋势强于CF<15%的站点,但在生长季和非生长季量级相等。CF>60%站点日照时数减小的趋势强于CF<15%的站点,且在生长季较为显著。气温和太阳辐射是ETrad的主要影响要素,因此气温升高是东北ETrad增加的主要因素,但两类站点之间差异不大。气温、湿度和风速是ETaero的主要影响因素,相比CF<15%的站点,CF>60%站点气温升高和湿度减小的趋势受到抑制,而风速减小的趋势得到加强,是ET0和ETaero显著下降的主要原因。

3 讨论

东北地区农业生产在1961-2017年得到了快速发展,黑龙江、吉林和辽宁三省的粮食产量由1961年的0.13 亿t 增加到2017年的1.39 亿t,农田有效灌溉面积由1961年的77.6 万hm2增加到2017年的961.5 万hm2。除了农田扩展,农艺措施、种植管理水平和灌溉等发展也显著提高了作物产量。对于研究区被农田包围的气象站点,1961-2017年间农业发展水平的提高使区域实际蒸散发量增大。根据互补原理,区域实际蒸发量的增大引起的气温降低和湿度增大将引起潜在蒸散发量的下降。相比受人类活动影响较小地区的气象站点,受农业活动影响显著地区站点气温升高和湿度增大的趋势都被抑制,而风速下降的趋势被增强,这造成农业区占地ETaero具有显著下降的趋势。因此,对于研究区内气象站,则其受到的农业活动的影响越大,其ET0下降的趋势越显著。

需要指出的是,研究中采用气象站周围5 km 半径范围2000年耕地面积比例作为衡量农业活动影响的指标,存在不确定性。首先,农业活动的小气候效应具有一定的空间尺度,采用不同的半径范围结果会不同,我们也尝试了用其他半径值,具体结果会受到一定的影响,但并不影响总体结论。其次,耕地的空间分布、作物种植情况、是否灌溉等都会对结果产生影响,如果要进行定量化的研究,则需要考虑这些因素。此外,研究中仅采用2000年数据,没有考虑土地利用变化的影响。事实上由于土地利用的变化,部分站点周围耕地情况发生了非常显著的变化,如部分地区耕地面积扩展,而部分农田转变为建设用地,这也为结果带来了不确定性。

4 结论

(1)东北主要农业区气象站1961-2017年ET0具有显著下降趋势,而非农业区站点具有弱上升趋势,农业区站点ET0的下降趋势主要受到空气动力学项ETaero的影响,在作物生长季更显著。

(2)以气象站5 km 半径范围内耕地面积比例CF值作为衡量农业活动影响的指标,ET0与ETaero1961-2017年变化的趋势值与CF值具有显著负相关关系。CF>60%的33 个站点ET0和ETaero生长季变化的趋势值相比CF<15%的18个站点下降显著,且在差值研究期间持续增大。相比CF<15%的站点,CF>60%站点气温升高和湿度减小的趋势受到抑制,而风速减小的趋势得到加强,是ET0和ETaero显著下降的主要原因。

(3)东北地区农业发展增强了农业区ET0的下降趋势,在区域作物需水预测和水资源规划中需要考虑这一影响。

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