白洋淀西部平原参考作物腾发量长期变化趋势及其成因

高惠嫣; 朱睿; 刘宏权; 杜秀萍; 陈任强; 柴春岭; Hui-yan GAO; Rui ZHU; Hong-quan LIU; Xiu-ping DU; Ren-qiang CHEN; Chun-ling CHAI

中国农村水利水电 ›› 2022 ›› (3) : 155-162.

农田水利

白洋淀西部平原参考作物腾发量长期变化趋势及其成因

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Trends of Reference Evapotranspiration and the Main Causes from 1955 to 2018 in Dianxi Plains

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摘要

参考作物腾发量ET₀ 是作物需水量计算的关键因子，是水循环研究的重要因素。研究气候变化背景下参考作物腾发量长期变化规律，阐明其主要成因，可为应对气候变化对农业产生的影响和区域水资源规划管理提供基础。采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了淀西平原1955-2018年逐日ET ₀，分析了ET ₀及其构成项辐射项ET_rad 和空气动力学项ET_aero 的长期变化规律，利用Mann-Kendall方法分析了ET ₀及其主要驱动因素平均温度、湿度、日照和风速的变化趋势，并利用偏相关分析获得ET₀ 和主要驱动因素之间的关系。结果显示：淀西平原多年平均ET₀ 为1 070.5 mm，ET₀ 下降趋势明显，倾向率为-19.5 mm/10 a。多年平均ET_rad 和ET_aero 占ET ₀的百分比分别为61.2%和38.8%。从4月至10月以辐射项为主，辐射项占参考作物腾发量的53.0%~80.2%，其他时段空气动力学项占的比例大些。淀西平原平均温度呈显著上升趋势，温度倾向率为0.23 ℃/10 a；日照时数、平均风速和相对湿度倾向率分别为-138.85 h/10 a、-0.09 m/s/10 a和 -0.58%/10 a。从偏相关分析来看，参考作物腾发量与平均温度、日照时数、平均风速呈显著正相关，相关系数分别为0.909、0.608和0.534，与相对湿度呈显著负相关，相关系数为-0.371。淀西平原参考作物腾发量呈显著下降趋势，主要因为日照时数和风速的显著下降所致。

Abstract

The long-term trends of reference evapotranspiration （ET ₀） and the main caused in Dianxi Plain were studied in this paper， which provides the basis for dealing with the impact of climate change on agriculture and water resources planning and management. The daily ET ₀ during 1955-2018 was calculated by using the Penman-Monteith formula recommended by FAO， the variation regularity of ET ₀ and radiation term （ET_rad ） and aerodynamics term （ET_aero ） were analyzed. The trends of mean temperature， humidity， sunshine and wind speed， which are the main driving factors of ET ₀ were analyzed by using the Mann-Kendall method. The relationship between ET ₀ and main driving factors was obtained by partial correlation analysis. The results show that ET ₀ decreases obviously in 1955-2018， its decline rate is -19.5 mm/10 a. The average annual ET ₀ is 1 070.5 mm. The annual average ET_rad and ET_aero as the percentage of ET ₀ is 61.2% and 38.8% respectively. The annual average daily ET ₀ shows a single peak curve and its average value is 2.9 mm/d. ET _rad accounted for 53.0%~80.2% is dominated from April to October， while ET _aero accounted for a larger proportion in other periods. The average temperature shows a significant upward trend； its decline rate is 0.23℃/10a. The sunshine， average wind speed， relative humidity all show an obvious downward trend in Dianxi Plain， the decline rates are -138.85 h/10 a， -0.09 m/s/10 a and -0.58/10 a respectively. ET ₀ is linearly positively correlated with the average temperature， sunshine hours， and average wind speed and the correlation coefficients are 0.909， 0.608， and 0.534， respectively. ET ₀ is linearly negative with relative humidity， and the correlation coefficient is -0.371. It is mainly due to the significant decrease of sunshine and wind speed that ET ₀ shows a significant downward trend in Dianxi Plain.

关键词

气候变化 / 参考作物腾发量 / 变化规律 / Mann-Kendall法 / 淀西平原

Key words

climate change / reference evapotranspiration / variation regularity / Mann-Kendall rank statistical test / Dianxi Plains

基金

国家重点研发计划(2018YFD0300503)

河北省重点研发专项(19227003D)

国家现代农业产业技术体系(CARS-08-G-22)

河北省水利厅项目(2018-38)

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高惠嫣 , 朱睿 , 刘宏权 , 杜秀萍 , 陈任强 , 柴春岭. 白洋淀西部平原参考作物腾发量长期变化趋势及其成因[J].中国农村水利水电, 2022(3): 155-162

Hui-yan GAO , Rui ZHU , Hong-quan LIU , Xiu-ping DU , Ren-qiang CHEN , Chun-ling CHAI. Trends of Reference Evapotranspiration and the Main Causes from 1955 to 2018 in Dianxi Plains[J].China Rural Water and Hydropower, 2022(3): 155-162

0 引言

根据IPCC第五次评估报告，全球地表持续升温，1880-2012年全球平均温度升高0.85 ℃^［1］。中国气候变化的趋势与全球气候变化趋势基本一致，近50 a平均地表气温增温速率接近 0.22 ℃/10 a^［2］。华北平原1960-2013年平均温度整体呈现显著上升趋势，气候倾向率为0.23 ℃/10 a^［3］。随着气候变化和人类活动的影响，蒸散发的变化受到的关注也越来越多^［4-12］。黄河流域^{［13，14］}、淮河流域^{［15，16］}、海河流域^{［17，18］}、长江流域^［19］等地ET₀ 的变化分析结果表明，不同地区蒸散发的变化形式及其成因都不尽相同。Mann-Kendall（MK）趋势检验法^{［20，21］}是非参数检验，不需要待检序列服从某一概率分布。该方法是目前气象水文领域进行趋势判断的主要方法，在蒸散发量、温度、日照、降水、径流等气象水文要素时间序列统计领域应用较广^{［16，18，22-29］}。

白洋淀流域位于华北平原中部，地势西高东低，由大清河山区和大清河淀西平原组成。潴龙河、孝义河、唐河、清水河、漕河、瀑河等穿过淀西平原流入白洋淀。淀西平原水资源开发利用及生态环境状况，直接影响流入白洋淀的水量及水环境，继而影响雄安新区的生态系统安全。许多学者^［30-34］对白洋淀流域在气候、生态环境、地下水位变化等方面进行了深入研究。本文采用FAO推荐Penman-Monteith公式^［35-38］计算了淀西平原1955-2018年逐日参考作物腾发量（Reference Evapotranspiration，ET₀），分析了参考作物腾发量及其构成项辐射项和空气动力学项的长期变化规律，利用Mann-Kendall非参数检验法分析了参考作物腾发量及其主要驱动因素平均温度、相对湿度、日照和风速的变化趋势，并利用偏相关分析获得ET₀ 和主要驱动因素之间的关系，揭示该区域气候和蒸散发变化规律，为应对气候变化对农业产生的影响、发展旱作节水农业、促进水资源合理开发利用、改善白洋淀水生态环境、维护雄安新区生态系统安全提供理论基础。

1 研究区概况及方法

1.1 研究区概况

淀西平原属于海河流域大清河水系，位于白沟河、潴龙河以西，百米等高线以下的地区面积12 323 km²（见图1）。区内地势平坦开阔，土层深厚，质地良好，作物单产水平较高，是中国粮食主产区之一。典型农作制度为冬小麦-夏玉米一年两熟制。白洋淀流域及周边有保定、蔚县等7个国家基本气象站，其中保定站位于淀西平原内，代表性较好，地理位置东经115°34′，北纬38°53′。保定站气象资料来源中国气象数据网（http：//data.cma.cn/），1955-2018年逐日气象资料包括最高气温、最低气温、平均气温、风速、日照时数和相对湿度等6个参数。

图1 淀西平原位置图

Fig.1 Location map of the Dianxi Plain

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1.2 计算分析方法

1.2.1 参考作物腾发量计算方法

用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算逐日参考作物腾发量ET₀，计算公式：

E T_{o} = E T_{r a d} + E T_{a e r o}

（1）

E T_{r a d} = \frac{0.408 Δ (R_{n} - G)}{Δ + r (1 + 0.34 u_{2})}

（2）

E T_{a e r o} = \frac{r \frac{900}{T + 273} u_{2} (e_{a} - e_{d})}{Δ + r (1 + 0.34 u_{2})}

（3）

式中：ET_o 为参考作物腾发量，mm/d；ET _rad为参考作物腾发量辐射量，mm/d；ET _aero为参考作物腾发量空气动力学量，mm/d；R_n 为作物表面的净辐射量，MJ/（m²·d）；G为土壤热通量，MJ/（m²·d）；u₂ 为2 m高处日平均风速，m/s；T为日平均气温，℃；r为常用的干湿表中的固定常数，kPa/℃；

Δ

为饱和水汽压e_a 与温度曲线的斜率，kPa/℃；e_a 为饱和水汽压，kPa；e_d 为实际水汽压，kPa；

1.2.2 Mann-Kendall趋势检验

在Mann-Kendall^{［39，40］}检验中，原假设H ₀为时间序列数据（x ₁ ，x ₂ ，…，x_n ），是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H ₁是双边检验。对于所有的i，j≤n，且i≠j，x_i 和x_j 的分布是不相同的。定义检验统计量S为：

S = \sum_{i = 2}^{n} \sum_{j = 1}^{i - 1} s i g n (X_{i} - X_{j})

（4）

式中：sign（）为符号函数。

\{\begin{matrix} s i g n (X_{i} - X_{j}) = - 1 & X_{i} - X_{j} < 0 \\ s i g n (X_{i} - X_{j}) = 0 & X_{i} - X_{j} = 0 \\ s i g n (X_{i} - X_{j}) = 1 & X_{i} - X_{j} > 0 \end{matrix}

（5）

S为正态分布，其均值为0，方差

V a r (S) = n (n - 1) (2 n + 5) / 18

。

M-K统计量S大于、等于、小于零时分别为：

\{\begin{array}{l} Z = (S - 1) / \sqrt[]{V a r (S)} & S > 0 \\ Z = 0 & S = 0 \\ Z = (S + 1) / \sqrt[]{V a r (S)} & S < 0 \end{array}

（6）

在双边趋势检验中，对于给定的置信水平α，若

|Z| \geq Z_{1 - α / 2}

，则原假设H ₀是不可接受的，即在置信水平α上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。Z为正值表示增加趋势，负值表示减少趋势。Z的绝对值在大于等于1.28、1.64、2.32时表示分别通过了信度90%、95%、99%显著性检验。

1.2.3 非参数Mann-Kendall法突变检测

设气候序列为x ₁ ，x ₂ ，…，x_n，S_k 表示第i个样本

X_{i} > X_{j} (1 \leq j \leq i)

的累计数，定义统计量：

S_{k} = \sum_{i = 1}^{k} r_{i}

r_{i} = \{\begin{matrix} 1 & x_{i} > x_{j} \\ 0 & x_{i} \leq x_{j} \end{matrix}

(j = 1,2, \dots, i; k = 1,2, \dots, n)

（7）

在时间序列随机独立的假定下，S_k 的均值和方差分别为：

E [S_{k}] = k (k - 1) / 4

（8）

V a r [S_{k}] = k (k - 1) (2 k + 5) / 72

（9）

将S_k 标准化：

U F_{k} = \frac{(S_{k} - E [S_{k}])}{\sqrt[]{V a r [S_{k}]}}

（10）

其中

U F_{1} = 0

。给定显著水平α，若

|U F_{k}| > U_{α}

，则表明序列存在明显的趋势变化。所有

U F_{k}

可组成一条曲线。将此方法引用到反序列，把反序列

x_{n}, x_{n - 1}, \dots, x_{1}

表示为

x_{1}^{'}, x_{2}^{'}, \dots, x_{n}^{'}

。

\bar{r_{i}}

表示第i个样本

X_{i} > X_{j} (1 \leq j \leq i)

的累计数。当

i^{'} = n + 1 - i

时，

\bar{r_{i}} = r_{i}^{'}

，则反序列的

U B_{k}

由下式给出：

U B_{k} = - U F_{k}

i^{'} = n + 1 - i

（11）

式中：

U B_{1} = 0

；

i

，

i^{'} = 1,2, \dots, n

。

给定显著性水平，如α=0.05，那么临界值

U_{0.05} = \pm 1.96

。若UF _k的值大于0，则表明序列呈上升趋势，小于0则表明呈下降趋势。UF _k在临界线内变动，表明变化曲线趋势和突变不明显，当它们超过临界直线时，表明上升或下降趋势显著。如果UF _k和UB _k两条曲线在置信区间内出现交点，则交点对应的时刻即为突变开始的时间，超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域；若交点出现在临界线外或出现多个交点，可结合其他检验方法进一步判断是否为突变点。

2 结果分析

2.1 参考作物腾发量长期变化规律

2.1.1 年际变化规律

用Penman-Monteith公式计算淀西平原1955-2018年逐日参考作物腾发量，求和得到年参考作物腾发量。用M-K方法分析年参考作物腾发量长期变化趋势和突变，具体结果见图2~3。

图2 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量变化趋势分析

Fig.2 The trend and mutation analysis of ET ₀ during 1955-2018 in Dianxi Plain

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图3 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量、辐射项、空气动力学项年际变化规律

Fig.3 The variation regularity of ET ₀， ET_rad and ET_aero during 1955-2018 in Dianxi Plain

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分析图2可知，1955-2018年淀西平原参考作物腾发量总体呈下降趋势。计算参考作物腾发量M-K统计值为-4.779 7，通过了0.01的显著性检验，表明年参考作物腾发量降低趋势非常明显，ET ₀倾向率为-19.5 mm/10 a。1955-2018年多年平均参考作物腾发量为1 070.5 mm，参考作物腾发量变化范围在921.2~1 238.2 mm。从参考作物腾发量突变分析图可以知，1991年以后，参考作物腾发量UF_k 曲线超出界限，其下降趋势显著。1991-2002年UF_k 曲线呈现“V”，1996年参考作物腾发量在“V”底部，其值为970.8 mm。

参考作物腾发量由辐射项和空气动力学项等两项组成，对1955-2018年64 a的参考作物腾发量构成项、辐射项和空气动力学项进行了分析，多年平均辐射项为655.0 mm，最大值为718.0 mm，最小值为568.7 mm；多年平均空气动力学项为415.1 mm，最大值为542.3 mm，最小值为242.9 mm。多年平均辐射项占参考作物腾发量的百分比为 61.2%，年际间变化范围54.2%~73.6%；多年平均空气动力学项占参考作物腾发量的百分比为38.8%，年际间变化范围为26.4%~45.8%，如图3所示。参考作物腾发量、辐射项和空气动力学项在64年长期变化趋势基本一致，均呈下降趋势。参考作物腾发量下降趋势比辐射项和空气动力学项明显。辐射项和空气动力学项M-K统计值分别为 -4.130 9和-2.415 9，均通过了0.01的显著性检验，表明辐射项和空气动力学项降低趋势显著。

2.1.2 年内变化规律

分析图4可知，1955-2018年多年平均日参考作物腾发量年内呈单峰曲线，多年平均值为2.9 mm/d；6月11日最大，其值为6.1 mm/d。辐射项年内变化与参考作物腾发量变化趋势相同，亦呈单峰曲线，多年平均值为1.8 mm/d；6月19日最大，其值为3.8 mm/d。空气动力学项年内变化呈双峰曲线，两个峰值范围分别出现在4-6月和9-10月，第一个峰值为2.3 mm/d，第二个峰值为1.1 mm/d，第一个峰值比第二个大，且持续时间长。参考作物腾发量6月最大，其值为162.8 mm/月，12月最小，其值为25.0 mm/月。辐射项7月最大，其值107.9 mm/月；12月最小，其值为6.6 mm/月。从4月至10月以辐射项为主，辐射项占参考作物腾发量的比例53.0%~80.2%，其他时段空气动力学项占的比例大些，其值为52.4%~73.6%。

图4 参考作物腾发量、辐射项和空气动力学项年内变化规律

Fig.4 The trend of the annual average daily ET ₀， ET_rad and ET_aero

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2.2 气象因素变化规律

采用M-K方法分析了淀西平原1955-2018年共64 a的长期气候变化趋势，包括平均温度、相对湿度、日照小时数和平均风速等，结果见表1和图5~10。

表1 1950-2018年淀西平原气象因素M-K统计值

Tab.1 M-K value of meteorological factors in Dianxi Plain

平均温度	相对湿度	日照时数	平均风速
4.605 9	-2.213 2	-7.103 0	-4.484 3

图5 1955-2018年淀西平原平均温度变化趋势分析

Fig.5 The trend and mutation analysis of mean annual temperature during 1955-2018 in Dianxi Plain

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分析表1和图5可知，淀西平原年平均温度64 a来总体呈上升趋势，M-K统计值为4.605 9，通过了0.01的显著性检验，表明年平均温度增加趋势非常明显，温度倾向率为0.23 ℃/10 a。多年平均温度12.86 ℃。其中，从1955-2010年平均温度呈明显上升趋势，2011年平均温度开始下降，2012年平均温度降低至近期最小值12.00 ℃，而后年平均温度开始上升。每10 a平均温度变化范围是-0.97~0.77 ℃。温度上升期也是我国经济快速发展时期，20世纪80年代以后我国经济快速发展，平均温度不断升高；近期随着对生态环境的关注，经济发展政策的调整，平均温度开始震荡下降，人类活动是平均温度变化的重要影响因素。由UF（k）和UB（k）两条曲线交点的位置可以确定淀西平原年平均温度突变的位置，具体年份是1985年。1985年以后平均气温增加趋势非常明显，2008年以后年平均气温出现下降趋势，2012年平均温度局部最小值12.00 ℃，而后平均气温开始比较平稳。1992-2018年UF（k）曲线超出临界线范围，即出现突变的时间区域，该时段平均气温上升趋势显著。突变分析结果与趋势分析相同。

由表1和图6可知，淀西平原年平均相对湿度64 a来总体呈下升趋势，M-K统计值为-2.207 4，通过了0.05的显著性检验，表明年平均湿度降低趋势明显，湿度倾向率为-0.58%/10 a。多年平均相对湿度为61.69%，1964年平均相对湿度最大，其值为76.22%。每10 a平均相对湿度增大和减小交替变化，但变幅较小，最大-3.27%。由UF（k）和UB（k）两条曲线交点的位置可以确定淀西平原年平均湿度突变的位置，具体年份是1979年。1995年以后，UF（k）曲线超出临界线，表明1995年以后年平均湿度下降趋势显著，到2010年达到局部小值，该年平均湿度为53.46%，而后平均湿度开始上升。

图6 1955-2018年淀西平原相对湿度变化趋势分析

Fig.6 The trend and mutation analysis of mean relative humidity during 1955-2018 in Dianxi Plain

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由表1和图7可知，淀西平原年日照小时数64 a来总体呈下升趋势，M-K统计值为-7.103 0，通过了0.01的显著性检验，表明年日照小时数降低趋势非常明显，日照时数倾向率-138.85 h/10 a。多年平均日照小时数为2 427.90 h，20世纪80年代，年日照小时数最高，其值为2 659.01 h/a，而后呈阶梯状下降，每10 a平均下降256.75 h。1990年后，UF_k 曲线超出界限，表明1990年以后年日照时数下降趋势显著。

图7 1955-2018年淀西平原年日照时数变化趋势分析

Fig.7 The trend and mutation analysis of annual sunshine hours during 1955-2018 in Dianxi Plain

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由表1和图8可知，淀西平原年平均风速64 a来总体呈下降趋势，M-K统计值为-4.484 3，通过了0.01的显著性检验，表明年平均风速降低趋势非常明显，风速倾向率为-0.09 m/s/10 a。多年平均风速为2.04 m/s，1955年风速最大，其值为2.51 m/s。20世纪70年代以前，每10 a平均风速呈上升趋势；70年代以后，每10年平均风速呈阶梯状下降；2010以后，年平均风速有所回升，其值为2.02 m/s。由UF_k 和UB_k 两条曲线交点的位置可以确定淀西平原年平均风速突变的位置，具体年份是1981年。1987年以后，UF_k 曲线超出界限，表明1987年以后平均风速下降趋势显著。

图8 1955-2018年淀西平原平均风速变化趋势分析

Fig.8 The trend and mutation analysis of average wind speed during 1955-2018 in Dianxi Plain

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2.3 参考作物腾发量与气象因素的关系

采用SPSS19.0 软件，分析了淀西平原1955-2018年逐日参考作物腾发量与日平均温度、相对湿度、平均风速以及日照时数之间的相关关系，样本数量为23 376个，非缺失值例数 23 376，其他结果见表2。

表2 参考作物腾发量与气象因素偏相关性分析结果

Tab.2 Correlation analyses of ET ₀ and meteorological factors

因素	均值	标准差	相关系数	自由度 d_f	显著性（双侧）
参考作物腾发量ET₀ /（mm·d^-1）	2.90	1.89	1.000	-	-
平均温度/℃	12.86	11.22	0.909	23 371	0
相对湿度/%	61.69	18.57	-0.371	23 371	0
日照时数/（h·d^-1）	6.64	4.04	0.608	23 371	0
平均风速/（m·s^-1）	2.04	1.04	0.534	23 371	0

注：单元格包含零阶（pearson）相关。

由表2可知，在相对湿度、日照时数和平均风速作为控制变量的条件下，参考作物腾发量与平均温度偏相关系数0.909，自由度为23 371，显著性检验P值为0，说明参考作物腾发量与平均温度呈线性正相关，而且具有较强的相关关系；在平均温度、日照时数和平均风速作为控制变量的条件下，参考作物腾发量与相对湿度偏相关系数为-0.371，自由度23 371，显著性检验P值为0，参考作物腾发量与相对湿度呈线性负相关，而且相关关系较强；在平均温度、相对湿度和平均风速作为控制变量的条件下，参考作物腾发量与日照时数偏相关系数0.608，自由度 23 371，显著性检验P值为0，说明在该条件下两者之间线性正相关性更强；在平均温度、相对湿度和日照时数为控制变量的条件下，参考作物腾发量与平均风速偏相关系数0.534，自由度23 371，显著性检验P值为0，说明两者实际相关性更强一些。

从偏相关分析来看，参考作物腾发量与平均温度、日照时数、平均风速呈线性正相关，相关性由强到弱排序依次为平均温度、日照时数和平均风速；参考作物腾发量与相对湿度呈线性负相关。1955-2018年淀西平原平均温度增加显著，倾向率为0.23 ℃/10 a；日照时数、平均风速和相对湿度均呈显著下降趋势，日照时数、平均风速和相对湿度的倾向率分别为-138.85 h/10 a和-0.09 m/（s·10 a^-1）和-0.58%/10 a。近64 a参考作物腾发量呈显著下降趋势，倾向率为-19.5 mm/10 a，参考作物腾发量与平均温度呈相悖关系，在淀西平原“蒸发悖论”^{［24，41-42］}也存在。淀西平原参考作物腾发量下降的主要原因是日照时数减少和平均风速降低。

3 研究结论

采用FAO推荐的Penman-Monteith计算了淀西平原1955-2018年逐日参考作物腾发量，并分析了参考作物腾发量ET₀ 及其构成项辐射项ET_rad 和空气动力学项ET_aero 年际和年内变化规律。采用M-K方法分析了参考作物腾发量及其主要驱动因素平均温度、相对湿度、日照和风速等气象因素的长期变化趋势及突变情况。在此基础上分析了气候变化对参考作物腾发量的影响，为应对该区域气候变化对农业产生的影响、发展旱作节水农业减少水资源开发提供理论基础。主要结论如下。

（1）1955-2018年近64 a淀西平原参考作物腾发量总体呈下降趋势，M-K统计值为-4.779 7，通过了0.01的显著性检验，表明年参考作物腾发量降低趋势非常明显，ET ₀倾向率为-19.5 mm/10 a。多年平均日参考作物腾发量年内呈单峰曲线，多年平均值为2.9 mm/d；从4月至10月以辐射项为主，辐射项占参考作物腾发量的比例53.0%~80.2%，其他时段空气动力学项占的比例大些。

（2）采用M-K方法分析了淀西平原64 a长期气象因素的变化趋势和突变情况。淀西平原多年平均温度12.86 ℃，平均温度呈显著上升趋势；多年平均相对湿度、日照小时数和平均风速分别为61.69%、2 427.90 h和2.04 m/s，3个因素总体均呈下降趋势，且下降趋势非常明显。

（3）从偏相关分析来看，参考作物腾发量与平均温度、日照时数、平均风速呈显著正相关，相关性由强到弱排序依次为平均温度、日照时数和平均风速；参考作物腾发量与相对湿度呈显著负相关。近64 a淀西平原平均温度增加显著，平均温度倾向率为0.23 ℃/10 a；日照时数和平均风速均呈显著下降趋势，日照时数和平均风速倾向率分别为-138.85 h/10 a和-0.09 m/（s·10 a^-1）；考作物腾发量呈显著下降趋势，倾向率为-19.5 mm/10 a，其主要原因是显著下降的日照时数和风速。 □

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

1	EDENHOFER O， SEYBOTH K. Intergovernmental panel on climate change （IPCC）［J］. Encyclopedia of Energy Natural Resource & Environmental Economics， 2013，26（D14）：48-56. 本文引用 [1]

2	任国玉，郭军，徐铭志，等. 近50年中国地面气候变化基本特征［J］. 气象学报， 2005，63（6）：942-956. 本文引用 [1]

3	阿多，熊凯，赵文吉，等. 1960-2013年华北平原气候变化时空特征及其对太阳活动和大气环境变化的响应［J］. 地理科学，2016，36（10）：1 555-1 564. 本文引用 [1]

4	JHAJHARIA D， SHRIVASTAVA S K， SARKAR D， et al. Temporal characteristics of pan evaporation trends under the humid conditions of northeast India［J］. Agricultural and Forest Meteorology， 2008，149（5）：763-770. 本文引用 [1]

5	LI Y， ROBERT H， Ren T S， CHEN C Y， et al. Prediction of annual reference evapotranspiration using climatic data ［J］.Agricultural Water Management， 2010，97（2）：300-308.

6	倪广恒，李新红，丛振涛，等.中国参考作物腾发量时空变化特性分析［J］.农业工程学报， 2006，22（5）：1-4.

7	焦有权，王茜，江芳，等. 全国参考作物腾发量及其主要影响因素演变趋势［J］.中国农村水利水电，2020（9）：30-34.

8	李蓝君，宋孝玉，夏露，等. 黄土高原沟壑区典型造林树种蒸散发对气候变化的响应［J］.农业工程学报，2018，34（20）：148-159.

9	刘丽，李加顺.1960-2017年滇中地区参考作物腾发量时空变化特征［J］.中国农村水利水电，2019（11）：85-89.

10	张静，王力，韩雪，等. 黄土塬区农田蒸散的变化特征及主控因素［J］.土壤学报，2016，53（6）：1 421-1 432.

11	佟长福，李和平，张娜.新疆维吾尔自治区参考作物腾发量时空变异性研究［J］.节水灌溉，2016（8）：153-156.

12	孙一萌，陈喜，黄日超，等.气候及土地利用变化对嘉陵江流域实际蒸散发量的影响［J］.水电能源科学， 2016，34（12）：33-36，73. 本文引用 [1]

13	LIU Q， YANG Z F， CUI B S， et al. The temporal trends of reference evapotranspiration and its sensitivity to key meteorological variables in the Yellow River Basin， China ［J］. Hydrological Processes，2010，24（15）：2 171-2 181. 本文引用 [1]

14	张调风，张勃，梁芸，等. 黄土高原地区生长季参考作物蒸散量对主要气象要素的敏感性分析［J］. 中国农业气象，2013，34（2）：162 -169. 本文引用 [1]

15	LI M， CHU R H， SHEN S H，et al. Quantifying Climatic Impact on Reference Evapotranspiration Trends in the Huai River Basin of Eastern China［J］ .Water， 2018，10（2）：144. 本文引用 [1]

16	郝振纯，安贵阳，王加虎，等.淮河中上游参考作物腾发量趋势变化及其成因［J］. 生态环境学报， 2013，22（9）：1 528-1 533. 本文引用 [2]

17	罗玉峰，缴锡云，彭世彰，等.海河流域参考作物腾发量长期变化趋势分析［J］.灌溉排水学报， 2009，28（1）：10-13. 本文引用 [1]

18	邹朝望，尹耀锋，孙媛媛. 海河流域参考作物腾发量长期变化趋势的空间分布规律分析［J］.人民珠江， 2015，36（6）：25-29. 本文引用 [2]

19	XU C Y， GONG L B， JIANG T， et al. Analysis of spatial distribution and temporal trend of reference evapotranspiration and pan evaporation in Changjiang （Yangtze River） catchment［J］. Journal of Hydrology， 2006， 327（1/2）： 81-93. 本文引用 [1]

20	MANN H B. Nonparametric tests against trend［J］. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1945，245-259. 本文引用 [1]

21	KENDALL M G. Rank correlation methods ［M］. London： Charles Griffin， 1975. 本文引用 [1]

22	TANG B， TONG L， KANG S Z， et al. Impacts of climate variability on reference evapotranspiration over 58 years in the Haihe river basin of north China［J］. Agricultural Water Management， 2011，98（10）：1 660-1 670. 本文引用 [1]

23	王艳君，姜彤，许崇育.长江流域 20 cm 蒸发皿蒸发量的时空变化［J］.水科学进展，2006，17（6）：830-833．

24	丛振涛，倪广恒，杨大文，等. “蒸发悖论”在中国的规律分析［J］.水科学进展，2008，19（2）：147-152. 本文引用 [1]

25	牛建龙，彭杰，王家强，等. 新疆阿拉尔地区近53年气候变化特征分析［J］.干旱区资源与环境，2016，30（1）：72-77.

26	赵勇，崔彩霞，李扬. 新疆天山地区日照时数的气候特征［J］.干旱区研究，2011，28（4）：688-693.

27	符淙斌，王强. 气候突变的定义和检测方法［J］.大气科学，1992，16（4）：482-493.

28	盛任，万鲁河，张羽威. 近 60 年来珠江三角洲地区气温时空变化特征及趋势分析［J］. 哈尔滨师范大学自然科学学报，2017，33（5）：60-65.

29	王力群，李崇银，谭言科，等. 冬季蒙古高压的时空变化和突变特征研究［J］. 高原气象， 2010， 29（1）：23-32. 本文引用 [1]

30	刘春兰，谢高地，肖玉.气候变化对白洋淀湿地的影响［J］.长江流域资源与环境，2007，16（2）： 245-250. 本文引用 [1]

31	张素珍，马静，李贵宝.白洋淀湿地面临的生态问题及可持续发展对策［J］.南水北调与水利科技，2007，5（4）：53-60.

32	王洁，徐宗学.白洋淀流域气温与降水量长期变化趋势及其持续性分析［J］.资源科学，2009，31（9）：1 498-1 505.

33	吕晨旭，贾绍凤，季志恒. 近30年来白洋淀流域平原区地下水位动态变化及原因分析［J］.南水北调与水利科技，2010，8（1）：65-68.

34	董增川，王聪聪，张晓烨.南水北调中线工程通水后大清河淀西平原地下水位修复［J］.水电能源科学，2012，30（11）：29-30，177. 本文引用 [1]

35	ALLEN R G， PEREIRA L S， RAES D， et al. Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements ［M］. FAO irrigation and drainage Paper No.56. Food and Agriculture Organization of the United Nations， Rome. 1998. 本文引用 [1]

36	刘钰，蔡林根.参照腾发量的新定义及计算方法对比［J］.水利学报，1997（6）：28-34.

37	史海滨，田军仓，刘庆华.灌溉排水工程学［M］. 北京：中国水利水电出版社，2006.

38	彭世彰，徐俊增.参考作物蒸发蒸腾量计算方法的应用比较［J］.灌溉排水学报，2004（6）：5-9. 本文引用 [1]

39	KENDALL M G， STUART A. The Advanced Theory of Statistics ［M］.London： Charles Griffin， 1977. 本文引用 [1]

40	秦年秀，姜彤，许崇育.长江流域径流趋势变化及突变分析［J］.长江流域资源与环境，2005（5）：589-594. 本文引用 [1]

41	BRUTSAERT W， PARLANGE M B. Hydrologic cycle explains the evaporation paradox［J］. Nature， 1998，396：30. 本文引用 [1]

42	OHMURA A， WILD M. Is the hydrological cycle accelerating？［J］.Science， 2002，298：1 345-346. 本文引用 [1]

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Abstract
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基金
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0 引言
1 研究区概况及方法
1.1 研究区概况
图1 淀西平原位置图
1.2 计算分析方法
1.2.1 参考作物腾发量计算方法
1.2.2 Mann-Kendall趋势检验
1.2.3 非参数Mann-Kendall法突变检测
2 结果分析
2.1 参考作物腾发量长期变化规律
2.1.1 年际变化规律
图2 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量变化趋势分析
图3 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量、辐射项、空气动力学项年际变化规律
2.1.2 年内变化规律
图4 参考作物腾发量、辐射项和空气动力学项年内变化规律
2.2 气象因素变化规律
表1 1950-2018年淀西平原气象因素M-K统计值
图5 1955-2018年淀西平原平均温度变化趋势分析
图6 1955-2018年淀西平原相对湿度变化趋势分析
图7 1955-2018年淀西平原年日照时数变化趋势分析
图8 1955-2018年淀西平原平均风速变化趋势分析
2.3 参考作物腾发量与气象因素的关系
表2 参考作物腾发量与气象因素偏相关性分析结果
3 研究结论
参考文献

收稿日期	出版日期
2021-05-20	2022-03-15
发布日期
2022-05-26

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基金

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1 研究区概况及方法

1.1 研究区概况

图1 淀西平原位置图

1.2 计算分析方法

1.2.1 参考作物腾发量计算方法

1.2.2 Mann-Kendall趋势检验

1.2.3 非参数Mann-Kendall法突变检测

2 结果分析

2.1 参考作物腾发量长期变化规律

2.1.1 年际变化规律

图2 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量变化趋势分析

图3 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量、辐射项、空气动力学项年际变化规律

2.1.2 年内变化规律

图4 参考作物腾发量、辐射项和空气动力学项年内变化规律

2.2 气象因素变化规律

表1 1950-2018年淀西平原气象因素M-K统计值

图5 1955-2018年淀西平原平均温度变化趋势分析

图6 1955-2018年淀西平原相对湿度变化趋势分析

图7 1955-2018年淀西平原年日照时数变化趋势分析

图8 1955-2018年淀西平原平均风速变化趋势分析

2.3 参考作物腾发量与气象因素的关系

表2 参考作物腾发量与气象因素偏相关性分析结果

3 研究结论

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基金

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1 研究区概况及方法

1.1 研究区概况

图1 淀西平原位置图

1.2 计算分析方法

1.2.1 参考作物腾发量计算方法

1.2.2 Mann-Kendall趋势检验

1.2.3 非参数Mann-Kendall法突变检测

2 结果分析

2.1 参考作物腾发量长期变化规律

2.1.1 年际变化规律

图2 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量变化趋势分析

图3 1955-2018年淀西平原参考作物腾发量、辐射项、空气动力学项年际变化规律

2.1.2 年内变化规律

图4 参考作物腾发量、辐射项和空气动力学项年内变化规律

2.2 气象因素变化规律

表1 1950-2018年淀西平原气象因素M-K统计值

图5 1955-2018年淀西平原平均温度变化趋势分析

图6 1955-2018年淀西平原相对湿度变化趋势分析

图7 1955-2018年淀西平原年日照时数变化趋势分析

图8 1955-2018年淀西平原平均风速变化趋势分析

2.3 参考作物腾发量与气象因素的关系

表2 参考作物腾发量与气象因素偏相关性分析结果

3 研究结论

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