2000—2018年黄河上中游地区蒸散发年际时空变化及其影响因素分析

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0865

2000—2018年黄河上中游地区蒸散发年际时空变化及其影响因素分析

崔泽鹏^,¹^,², 王志慧^,², 肖培青², 申震洲², 常晓格³, 石永磊³, 马力²

1.郑州大学水利科学与工程学院，河南郑州 450001

2.黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土保持重点实验室，河南郑州 450003

3.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作 454000

Analysis of Spatio-temporal Dynamics of Interannual Evapotranspiration and Its Influencing Factors in the Upper and Middle Reaches of the Yellow River from 2000 to 2018

Cui Zepeng^,¹^,², Wang Zhihui^,², Xiao Peiqing², Shen Zhenzhou², Chang Xiaoge³, Shi Yonglei³, Ma Li²

1.School of Water Conservancy Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China

2.Key Laboratory of Soil and Water Conservation on the Loess Plateau of Ministry of Water Resources，Yellow River Institute of Hydraulic Research，Zhengzhou 450003，China

3.School of Surveying and Land Information Engineering Henan Polytechnic University，Jiaozuo，454000，China

通讯作者: 王志慧（1985-），男，山西太原人，博士，高级工程师，主要从事水循环与生态环境遥感研究。E⁃mail:wzh8588@aliyun.com

收稿日期: 2021-08-22 修回日期: 2022-07-12

基金资助:

中央级公益性科研院所基本科研业务费专项. HKY⁃JBYW⁃2022⁃13. HKY⁃JBYW⁃2020⁃09
国家自然科学基金黄河水科学研究联合基金项目. U2243212

Received: 2021-08-22 Revised: 2022-07-12

作者简介 About authors

崔泽鹏（1996-），男，河南汝州人，硕士研究生，主要从事水文遥感研究E⁃mail:835243561@qq.com , E-mail：835243561@qq.com

摘要

黄河流域水资源匮乏且生态系统脆弱，明晰气候与下垫面变化对蒸散发（ET）时空变化的影响机制对于未来黄河流域水资源优化配置与生态建设规划均具有重要意义。基于实测降雨、径流量和GRACE产品数据，利用线性加权融合方法对5种全球ET产品进行融合。利用去趋势法、多元线性回归、全微分和残差法定量计算ET对降雨（Pre）、温度（Temp）、日照时数（SD）、饱和水汽压差（VPD）、风速（WS）和植被叶面积指数（LAI）的敏感性系数，定量分析了各气象要素、植被和其他要素（微地形变化和农业灌溉等）对ET变化趋势的贡献作用。结果表明：①与验证精度最高的GLDAS_CLSM相比，融合ET均方根误差和平均相对误差分别减小12.8 mm和2.2%。2000—2018年黄河上中游ET净增长率为3.82 mm/a，头道拐—龙门区间ET增长率最大（6 mm/a）。②植被LAI显著增加导致上中游区ET趋势增加2.49 mm/a。各气象要素的变化趋势与ET对其敏感性系数的空间异质性共同决定了气象要素对ET的影响作用空间分布，5个气象要素对ET总体趋势的净影响量均为正值，其中温度影响作用最大（0.33 mm/a）。以微地形变化和灌溉活动为主的其他要素导致ET趋势增加0.5 mm/a，相对影响率为13.1%。③气象要素主导源区和唐乃亥—青铜峡区间ET趋势，而植被LAI主导了青铜峡-花园口区间ET趋势，其中LAI对不同子流域ET趋势影响作用排序为：延河>无定河>泾河>北洛河>汾河>窟野河>伊洛河>沁河>渭河>大黑河。其他要素对唐乃亥—青铜峡和龙门—花园口区间的ET影响作用较大，表明该区域的水利水保工程措施和灌溉等人类活动更为剧烈。

关键词： 蒸散发 ; 多源产品融合 ; 时空变化 ; 影响因素分析 ; 黄河上中游

Abstract

Yellow River Basin （YRB） has been facing issue of severe water shortage， hence detection and attribution of spatio-temporal variation of Evapotranspiration （ET） in the YRB is very significant for optimal allocation of water resources and sustainable development of social-economy and eco-environment. Combined with measured rainfall and runoff and GRACE product， five global ET products were merged by an linear weighting method. Detrended scheme， multiple linear regression， partial differential and residual method were then employed to calculate the sensitivities of ET to Precipitation （Pre）， Temperature （Temp）， Vapor Pressure Deficit （VPD）， Sunshine Duration （SD）， Wind Speed（WS） and Leaf Area Index （LAI）， and quantitative impacts of different climatic factors， LAI and residual factors （microtopography change， irrigation， impoundment of reservoir， etc.） on the ET trend. ① Compared to the GLDAS_CLSM with best performance， RMSE and MRE of the merged ET were reduced by 12.8 mm and 2.2% respectively. The growth rate of ET over the whole study area during 2000—2018 was 3.82 mm/a， and the ET trend of Toudaoguai-Longmen was highest （6 mm/a） among all subregions. ② Dramatic increasing of LAI improved the ET trend by 2.47 mm/a in the upper and middle reaches of the Yellow River Basin. Spatial heterogeneity of change trend of meteorological factors and sensitivities of ET to them determined the spatial pattern of impacts of meteorological factors on the ET trend. The net impact of all five meteorological factors on the trend of ET was positive， with Temp having the largest impact （0.33 mm/a）. The impact of residual factors on ET trend mainly induced by microtopography change and irrigation should also not be neglected， with impact and relative impact rate of 0.5 mm/a and 13.1%. ③the ET trends of source area and Tangnaihai-Qingtongxia were dominated by climatic factors. Vegetation restoration is the dominant factor for ET increasing trend in the middle reaches， where the impact rates of LAI on the ET trend were ranked as follows： Yanhe Rive > Wudinghe River > Jinghe River > Beiluohe River > Fenhe River > Kuyehe River > Yiluohe River > Qinhe River > Weihe River > Daheihe River. Residual factors have higher effects on ET in the Tangnaihai-Qingtongxia and Longmen-Huayuankou subregions， indicating that human activities such as water conservation engineering measures and irrigation are more intense in this region.

Keywords： Evapotranspiration ; Multi-source product merge ; Spatio-temporal variation ; Analysis of influencing factors ; Upper and Middle reaches of the Yellow River

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本文引用格式

崔泽鹏, 王志慧, 肖培青, 申震洲, 常晓格, 石永磊, 马力. 2000—2018年黄河上中游地区蒸散发年际时空变化及其影响因素分析. 遥感技术与应用[J], 2022, 37(4): 865-877 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0865

Cui Zepeng, Wang Zhihui, Xiao Peiqing, Shen Zhenzhou, Chang Xiaoge, Shi Yonglei, Ma Li. Analysis of Spatio-temporal Dynamics of Interannual Evapotranspiration and Its Influencing Factors in the Upper and Middle Reaches of the Yellow River from 2000 to 2018. Remote Sensing Technology and Application[J], 2022, 37(4): 865-877 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0865

1 引言

蒸散发（Evapotranspiration， ET）是陆地与大气物质循环和能量循环过程的重要环节，是陆地水循环的关键过程和地表能量平衡的主要分量^［1］。蒸散发是一个复杂的物理过程，准确估算区域实际蒸散发一直是水循环研究中的难点^［2］。在全球气候变化和剧烈人类活动影响下，准确模拟区域实际蒸散发并对其动态变化开展定量归因对于明晰区域水循环过程，水资源高效利用与优化配置、生态建设与社会经济发展所需水资源评价等重大问题都具有重要意义^［3-5］。

蒸渗仪、涡度相关仪、大孔径闪烁仪等设备可对ET进行直接观测，观测尺度可从米级到公里级^［6］，但由于观测站点有限，无法获取区域范围内ET时空动态变化。随着蒸散发理论与遥感技术和气候/陆面模式的结合，全球和区域尺度ET产品应运而生。迄今为止，全球ET产品多达十几种，根据其计算方法不同，可分为三大类：①机器学习方法插值产品，如：MTE^［7］；②基于遥感蒸散发模型模拟产品，如：MODIS^［8］，PML^［9］；③再分析与陆面模式同化产品，如：JRA55^［10］，GLDAS^［11］，GLEAM^［12］。但是由于模型结构复杂、参数物理机制不清、输入数据不足及尺度变异等问题，不同蒸散发产品的时空分布存在很大不确定性。

黄河流域是我国重要的生态屏障，它以仅占全国河川径流量2%的水资源，哺育着占全国12%的人口，黄河水资源人均占有量仅为全国平均水平的27%^［13］。1999年以来，黄土高原相继实施退耕还林草等生态修复工程，植被生物量显著增加^［14-15］。与此同时，蒸散发剧增已导致流域天然径流量大幅减少，且部分区域的深层土壤出现干层现象^［16-17］，当前黄河流域水资源开发利用率已高达80%，远超一般流域40%生态警戒线^［18］。因此明晰气候与下垫面变化对黄河上中游地区ET显著增加的影响作用对于黄河流域水资源高效利用与优化配置和生态建设规划与实践具有重要意义。

前人已利用ET模型^［19-20］、水文模型^［21-22］或已有全球ET产品^［23-25］对黄河流域ET时空变化及其驱动因素开展了大量研究。模型方法虽能够刻画水循环过程物理机理，但计算过程涉及大量模型参数，且模型结构差异也会给分析带来不确定性。由于基于ET产品的统计方法简单易行，可直观反映不同影响要素与ET之间的定量响应关系，该方法应用更为广泛^［23-26］。但目前全球ET产品繁杂多样，在黄河流域区域的精度水平参差不齐，基于不同产品的归因分析结果存在明显差异。基于具有趋势性的ET与影响要素时间序列统计回归会高估两者之间的相关性，从而不能客观反映ET对影响要素的敏感性。另外，其他要素（如：微地形变化、水库调蓄和农业灌溉等）对黄河流域ET变化的综合影响作用也仍不明晰。为此，研究基于黄河流域实测水文数据和GRACE产品，利用线性权重融合算法对5种全球ET产品进行融合，以期提高ET产品在黄河流域区域精度。然后综合利用去趋势法、多元回归分析和全微分方法计算ET对不同影响要素敏感性系数，定量评估不同影响要素对ET变化趋势的影响作用及其空间分异。本研究可为黄河上中游生态建设与水资源管理提供科学理论依据。

2 研究区与数据

2.1　研究区概况

黄河是中国第二大河流，全长5 464 km，发源于青藏高原巴颜喀拉山，自西向东流经9个省份和自治区，最后流入渤海（图1）。黄河流域东南部属半湿润气候，中部属半干旱气候，西北部属干旱气候。多年平均降雨量300—600 mm，多年平均温度-4—14 ℃，多年平均径流量580亿 m³，多年平均输沙量16亿 t，上游与中游分别为黄河径流量和泥沙的主要来源区。历史上气候变化与剧烈人类活动导致上中游地区生态系统严重退化。为改善区域生态环境，自1999年开始，国家在黄河上中游地区相继实施重大生态保护修复工程，经过近20 a生态修复治理，流域下垫面已发生剧烈变化，上游水源涵养能力稳定提升，中游黄土高原蓄水保土能力显著增强，水土流失得到有效抑制^［27］。

图1

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图1 研究区与气象水文实测站点地理空间分布

Fig.1 Geospatial distribution of the study area and climate and hydrological measurement sites

2.2　数据

研究所使用的5种全球ET产品包括：由3种陆面模式（NOAH、VIC、CLSM）驱动的全球陆面数据同化系统（Global Land Data Assimilation System）GLDAS产品，GLEAM_v3.3a产品以及PML_V2产品。另外，利用2种GRACE产品CSR RL06_mascons和JPL RL06_mascons分别提取陆地水储量变化（TWSA），并求其平均值。植被叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）选用GLASS LAI产品。所有产品的时间范围、时空分辨率信息见表1。气象站点实测数据来自中国气象科学数据共享服务网（http：//data.cma.cn/），5个主河道水文站（唐乃亥、青铜峡、头道拐、龙门、花园口）径流量实测数据来自黄河水利委员会水文局。研究采用Yuan等^［28］提出的方法计算得到了饱和水汽压差数据；利用气象数据专业插值软件AUSPLINE和ASTER GDEM将所有气象站点观测数据插值到0.25°分辨率。所有观测站点数据信息详见表2。

表1 本研究使用的生态水文参数产品数据

Table 1 Product data of ecohydrological parameters in this study

产品	时间范围/年	空间分辨率	时间分辨率	产品类型
蒸散发（ET）
GLDAS_CLSM	2000—2018	1°	月尺度	陆面模式同化
GLDAS_NOAH	2000—2018	0.25°	月尺度	陆面模式同化
GLDAS_VIC	2000—2018	1°	月尺度	陆面模式同化
GLEAM_v3.3a	2000—2018	0.25°	日尺度	陆面模式同化
PML_V2	2000—2018	500 m	8 d	卫星遥感产品
陆地水储量变化（TWSA）
CSR RL06_mascons	2003—2018	0.25°	月尺度	卫星遥感产品
JPL RL06_mascons	2003—2018	0.5°	月尺度	卫星遥感产品
植被叶面积指数（LAI）
GLASS	2000—2018	1 km	8 d	卫星遥感产品

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表2 本研究使用的气象水文站点观测数据

Table 2 Field measurements observed by meteorological and gauging stations in this study

数据类型	时间范围/年	站点个数/个	时间分辨率	数据来源
降雨量、风速、温度、相对湿度、日照时数	2000—2018	295	日	中国气象数据网
实测径流量	2000—2018	5	年	黄河水利委员会水文局

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3 研究方法

3.1　基于多源产品的线性加权融合算法

根据主河道5个水文站可将黄河上中游划分为5个流域区间（图1），分别为唐乃亥以上、唐乃亥—青铜峡、青铜峡—头道拐、头道拐—龙门、龙门—花园口。假设每个区间都遵循水量平衡原理则可用公式表达：

E T_{W B_{i j}} = P_{i j} - R_{i j} - Δ S_{i j}

（1）

其中： $E T_{W B_{i j}}$ 为第i年第j个区间的ET（mm）； $P_{i j}$ 、 $R_{i j}$ 、 $Δ S_{i j}$ 分别为第i年第j个区间实测降雨量（mm）、实测径流深（mm）和GRACE产品反演的陆地水储量变化量（mm）。

线性加权融合算法^［29］如下所示：

V_{m e r g e} = \sum_{p = 1}^{n} w_{p} \times E T_{p}

（2）

w_{p} = f_{p} / \sum_{p = 1}^{n} f_{p}

（3）

其中： $V_{m e r g e}$ 是多源产品融合值； $E T_{p}$ 表示第p个待融合的ET产品；n表示ET产品总数； $w_{p}$ 是第p个产品权重值； $w_{j}$ 的计算过程如下：

f_{p} = \{\begin{matrix} k_{p}^{} & 0 < k_{p}^{} \leq 1 \\ \frac{1}{k_{p}^{}} & k_{p}^{} > 1 \end{matrix}

（4）

E T_{W B_{i j}} = k_{p} \times E T_{i j p} + b_{p} + ε

（5）

其中：， $E T_{i j p}$ 为第p个ET产品第i年第j个区间的ET平均值（mm）； $k_{p}$ 和 $b_{p}$ 是第p个ET产品和 $E T_{W B_{i j}}$ 线性拟合公式的斜率和截距；ε为残差项。斜率 $k_{p}$ 越接近于1∶1线的斜率，则表示第p个产品的ET模拟值越接近ET观测值。

研究利用决定系数R² 、均方根误差（RMSE，Root-Mean-Square Error）和平均相对误差（MRE，Mean Relative Error）3个指标对5个ET产品和融合产品分别进行精度验证。

3.2　线性斜率计算方法

采用一元线性回归模型斜率来表征ET及其影响因素的年际变化率，其计算公式如下：

S l o p = \frac{n \times \sum_{i = 1}^{n} i \times X_{i} - \sum_{i = 1}^{n} i \sum_{i = 1}^{n} X_{i}}{n \times \sum_{i = 1}^{n} i^{2} - {(\sum_{i = 1}^{n} i)}^{2}}

（6）

其中：n为年份总数；X_i 为第i年ET或影响因素的年际值。

3.3　ET变化趋势定量归因方法

前人大量研究已表明黄河流域ET变化主要由气象要素与下垫面变化导致。选取降雨（Precipitation，Pre）、温度（Temperature，Temp）、日照时数（Sunshine Duration，SD）、饱和水汽压差（Vapor Pressure Difference，VPD）、风速（Wind Speed，WS）作为影响ET变化趋势的气象要素，将LAI作为影响ET变化的植被结构参数。为了消除数据本身的趋势性对计算敏感性系数带来的误差，研究利用去趋势后的时间序列数据计算ET对降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速和LAI的敏感性系数，具体公式如下：

X_{n o t r e n d} = X - (X_{s i m u l a t e d} - X_{f i x})

（7）

其中：X_simulated 是基于X_i 和i构建的一元线性回归模型的模拟值；X_notrend 是时间序列X去趋势且平均值固定为X_fix 后的时间序列。

\begin{array}{l} d e_E T = γ_{0} + γ_{P r e} \times d e_P r e + γ_{T e m p} \times d e_T e m p \\ + γ_{S D} \times d e_S D + γ_{V P D} \times d e_V P D + γ_{W S} \times d e_W S \\ + γ_{L A I} \times d e_L A I \end{array}

（8）

其中：de_ET、de_Pre、de_Temp、de_SD、de_VPD、de_WS、de_LAI为去趋势后的时间序列，γ_Pre 、γ_Temp 、γ_SD 、γ_VPD 、γ_WS 分别表示ET对降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速、LAI的敏感性系数。

将ET变化斜率认为是由5个气象要素（降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速）、LAI和其他要素（微地形变化、水库调蓄和农业灌溉等）所引起的ET变化斜率之和，则以微分形式表达即为：

\begin{array}{l} \frac{d E T}{d t} = \frac{d E T_{P r e}}{d t} + \frac{d E T_{T e m p}}{d t} + \frac{d E T_{S D}}{d t} + \frac{d E T_{V P D}}{d t} \\ + \frac{d E T_{W S}}{d t} + \frac{d E T_{L A I}}{d t} + \frac{d E T_{R e s .}}{d t} \end{array}

（9）

其中： $\frac{d E T}{d t}$ 为ET变化斜率（mm/yr）， $\frac{d E T_{P r e}}{d t}$ 、 $\frac{d E T_{T e m p}}{d t}$ 、 $\frac{d E T_{S D}}{d t}$ 、 $\frac{d E T_{V P D}}{d t}$ 、 $\frac{d E T_{W S}}{d t}$ 、 $\frac{d E T_{L A I}}{d t}$ 、 $\frac{d E T_{R e s .}}{d t}$ 分别表示降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速、LAI和其他要素对ET变化斜率的影响量。

依据全微分的基本思想，对公式（9）中的所有影响要素对ET变化斜率的影响量进行偏微分分解可得：

\begin{array}{l} \frac{d E T}{d t} = \frac{\partial E T}{\partial P r e} \times \frac{d P r e}{d t} + \frac{\partial E T}{\partial T e m p} \times \frac{d T e m p}{d t} + \frac{\partial E T}{\partial S D} \\ \times \frac{d S D}{d t} + \frac{\partial E T}{\partial V P D} \times \frac{d V P D}{d t} + \frac{\partial E T}{\partial W S} \times \frac{d W S}{d t} + \frac{\partial E T}{\partial L A I} \\ \times \frac{d L A I}{d t} + \frac{d E T_{R e s .}}{d t} \end{array}

（10）

其中： $\frac{d P r e}{d t}$ 、 $\frac{d T e m p}{d t}$ 、 $\frac{d S D}{d t}$ 、 $\frac{d V P D}{d t}$ 、 $\frac{d W S}{d t}$ 、 $\frac{d L A I}{d t}$ 分别为降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速和LAI的年变化率， $\frac{\partial E T}{\partial P r e}$ 、 $\frac{\partial E T}{\partial T e m p}$ 、 $\frac{\partial E T}{\partial S D}$ 、 $\frac{\partial E T}{\partial V P D}$ 、 $\frac{\partial E T}{\partial W S}$ 、 $\frac{\partial E T}{\partial L A I}$ 即为公式（8）求解出的ET对降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速、LAI的敏感性系数。 $\frac{d E T_{R e s .}}{d t}$ 可由残差法计算得到。

各影响要素对ET趋势的相对影响率计算方法如下：

C o n t r . X_{i} = \frac{\frac{d E T_{X_{i}}}{d t}}{\sum_{i = 1}^{n} |\frac{d E T_{X_{i}}}{d t}|} \times 100 %

（11）

其中： $C o n t r . X_{i}$ 表示第i个影响要素（降雨、温度、日照时数、饱和水汽压差、风速、LAI和其他要素）对ET变化的相对影响率。

4 结果

4.1　融合ET产品精度评价

使用线性加权融合方法对5种ET产品进行融合处理^［29］，不同产品的权重系数见图2所示，从图中可看出不同产品的权重值相当，表明研究所选ET产品均能够对融合产品起到贡献作用。

图2

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图2 各ET产品的权重系数

Fig.2 Weighting coefficients of each ET product

5种ET产品与融合后的ET产品精度验证结果如图3所示。结果表明，5种ET产品中，GLDAS_CLSM产品的精度最高（R² =0.79，RMSE=51.2 mm，MRE=9.7%），GLDAS_VIC产品的精度最低（R²=0.66，RMSE=139.4 mm，MRE=29.0%）。PML_V2产品比GLEAM产品的精度更高。与精度最高的GLDAS_CLSM产品相比，融合后的ET产品RMSE和MRE分别减小12.8 mm 和2.2%。结果表明经过融合后的ET产品能够更准确地捕捉2000—2018年黄河流域ET变化的时空变化特征。

图3

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图3 5种ET产品与融合ET产品精度验证

Fig.3 Accuracy assessment of five ET products and merged ET products

4.2　ET与影响要素的时空变化特征

研究基于融合后ET产品分析2000—2018年黄河流域ET时空分异规律。黄河流域多年平均ET空间分布见图4（a）所示。从图中可以看出，黄河上中游多年ET平均值为433 mm。ET空间分布呈从东南至西北逐渐递减变化特征，这与降水和植被空间分布特征一致。龙门—花园口区间的多年平均ET最大，可达到529 mm，唐乃亥以上区域（459 mm）仅次于最大值。青铜峡—头道拐区间为沙漠河段，降雨量稀少，多年平均ET仅为296 mm。2000—2018年黄河流域ET年际变化的空间分布格局如图4（b）所示。黄河上中游ET年际变化率为3.82 mm/a。空间上，ET显著增加区域面积比为78%，头道拐—龙门区间ET增长率为6 mm/a。ET减小区域仅占7%，主要分布在黄河源区。黄河源区ET在2000—2006年期间增加显著，但2007年之后呈现出略微下降趋势。

图4

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图4 2000—2018年黄河流域多年平均ET空间分布和ET年际变化率空间分布

Fig.4 Spatial distribution of multi-year average ET， ET interannual variability in the Yellow River basin from 2000 to 2018

2000—2018年黄河流域气象要素与LAI年际变化的空间分布如图5所示，黄河上中游地区大部分区域降雨呈不显著增加趋势，而湟水、沁河流域和秦岭一带的降雨呈下降趋势。温度则是在整个上中游均呈增加趋势。与降雨和温度相比，日照时数、饱和水汽压差和风速的年际变化存在更明显的空间分异，日照时数呈减小趋势的区域主要分布在黄河源区、洮河流域及北洛河流域东南部，其余地区均呈现增加趋势。饱和水汽压差呈减小趋势的区域主要分布在头道拐—龙门区间的西南部和龙门-花园口区间的中部地区，其余地区均呈现增加趋势，其中黄河源区、沁河与伊洛河流域显著增加。风速呈增加趋势的区域主要分布在源区的中部、湟水流域、大黑河流域以及头道拐—龙门区间的南部，其余地区均呈现减小趋势。经过近20 a生态修复工程实施，上中游大部分地区植被LAI均呈显著增加趋势，仅黄河源区少部分区域和城镇开发区域LAI减小。此外，从图4和图5可以看出，ET增加的区域（图4（b））与降雨（图5（a））、温度（图5（b））和LAI（图5（f））增加的区域，以及风速减少的区域（图5（e））对应，而ET减少的区域（图4（b））与日照时数减少的区域（图5（c））和饱和水汽压差增加的区域（图5（d））对应。

图5

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图5 气象要素与植被要素变化趋势的空间分布图

Fig.5 Spatial distribution of trends in climate and vegetation factors

4.3　ET对不同影响要素的敏感性系数

ET对各气象要素和LAI的敏感性系数空间分布如图6所示。ET对降雨的敏感性（γ_Pre）的空间分布规律较为明显，整体呈现出随着降雨量的增加，γ_Pre降低。ET对温度的敏感性（γ_Temp）为负的区域主要集中在源区的西部、唐乃亥—青铜峡区间的东部和龙门—花园口区间的西部，其余区域γ_Temp基本为正。在黄河上中游的大部分地区ET对日照时数的敏感性（γ_SD）为正，γ_SD为负的区域主要集中祖厉河、泾河和汾河等流域。ET对饱和水汽压差的敏感性（γ_VPD）具有明显的空间差异，γ_VPD为负的区域主要集中在洮河流域和龙门—花园口区间的中西部地区，其余区域γ_VPD基本为正。ET对风速的敏感性（γ_WS）为负的区域主要集中在唐乃亥—青铜峡区间的东部、头道拐-龙门区间的北部和龙门-花园口区间的南部，其余区域γ_WS基本为正。ET对LAI的敏感性（γ_LAI）是干旱区明显强于湿润区，γ_LAI随着降雨量的增加而减小。

图6

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图6 ET对气象要素与植被要素敏感性的空间分布图

Fig.6 Spatial distribution of ET sensitivity to climate and vegetation factors

4.4　不同影响要素对ET变化趋势的影响作用

不同影响要素对ET趋势的影响量和相对影响率空间分布如图7所示。由降雨引起ET增加和减少的区域分别占总面积的70%和30%，对ET的正负影响量分别为0.50 mm/a和-0.26 mm/a。由温度引起ET增加和减少的区域分别占65%和35%，对ET的影响量分别为0.88 mm/a和-0.68 mm/a。由日照时数引起ET增加和减少的区域面积分别占到53%和47%，正负影响量分别为0.27 mm/a和-0.29 mm/a。饱和水汽压差在58%的区域均对ET起到增加作用，正影响量为0.55 mm/a，而对ET起减少作用的区域占42%，主要分布在洮河、闭流区、无定河、延河、泾河等流域，负影响量为-0.29 mm/a。风速对ET起到增加作用的区域主要分布在黄河源区、唐乃亥—青铜峡区间的大部分地区和龙门—花园口区间的南部，而对ET起减少作用的区域主要分布在闭流区和头道拐—龙门区间，其正负影响量分别为0.50 mm/a和-0.42 mm/a。

图7

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图7 气象、植被和其他因素对ET变化趋势的影响量与相对影响率

Fig.7 Spatial distribution of impacts and relative impact rates of climate， vegetation and residual factors to ET trend

LAI对ET趋势起到增加作用和减少作用的区域面积比分别占88%和12%，且正负影响量分别为2.86 mm/a和-0.33 mm/a，影响量的空间分布特征与LAI基本一致。其他要素导致ET增加的区域占到总面积80%，正影响量为0.71 mm/a，而导致ET减少的区域主要分布于黄河源区和头道拐—龙门区间的西南部，负影响量为-0.38 mm/a。从图7（h）可看出上游区气象要素对ET趋势的影响最大，而中游区影响ET趋势的主导因子转变为了LAI。

各要素对ET趋势的影响作用在不同流域区间上存在空间分异（图8）。对于整个黄河上中游区，LAI显著增加是影响总体ET趋势的主导因素，其影响量和相对影响率分别为2.49 mm/a和65%。气象要素仅次于植被影响作用，且所有气象要素均起到正作用，其中温度对ET的影响量最大（0.33 mm/a），饱和水汽压差对ET的影响量最小（0.007 mm/a）。其他要素对ET的影响量和影响率分别为0.5 mm/a和13%，表明以微地形变化和灌溉活动为主的其他要素对ET趋势的增加作用也不容忽视。

图8

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图8 黄河流域不同区间气象、植被和其他因素对ET变化趋势的影响量与相对影响率

Fig.8 Impact and relative impact rate of climate， vegetation and residual factors on ET trend in different intervals of the Yellow River basin

在青铜峡—头道拐、头道拐—龙门和龙门—花园口区间，植被LAI均为ET趋势变化的主导因素，相对影响率分别为48.24%、75.40%和68.77%。在源区和唐乃亥—青铜峡区间，气象要素均为ET趋势变化的主导因素，相对影响率分别为94.21%和39.83%。气象要素对龙门—花园口区间的ET变化影响作用最小，相对影响率仅为14.18%。青铜峡—头道拐和头道拐—龙门区间的风速减小对其ET变化趋势起减小作用，影响量分别为-0.24 mm/a和-0.39 mm/a。在所有区间中，其他要素对唐乃亥-青铜峡和龙门—花园口区间的ET影响作用较大，影响量分别为0.86 mm/a和0.78 mm/a，这表明该区域的水利水保工程措施和灌溉等人类活动更为剧烈。

各要素对ET趋势的影响作用在不同子流域上也存在空间分异（图9）。黄河中游10个支流ET增加的主导因素均是LAI增加，相对影响率排序为：延河>无定河>泾河>北洛河>汾河>窟野河>伊洛河>沁河>渭河>大黑河。上游2个支流（湟水与洮河）气象要素变化是ET增加的主要因素，且在所选子流域中气象要素对湟水流域ET趋势的影响作用最大（66.30%），其中温度、饱和水汽压差和风速对ET是增加作用，影响量分别为1.63 mm/a、0.89 mm/a和0.23 mm/a，降雨和日照时数对ET是减少作用，影响量分别为-0.50 mm/a和-0.03 mm/a。

图9

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图9 黄河流域不同子流域气象、植被和其他因素对ET变化趋势的影响量与相对影响率

Fig.9 Impact and relative impact rate of climate， vegetation and residual factors on ET trend in different rivers of the Yellow River basin

5 讨论

5.1　ET变化趋势空间格局形成机制

研究表明2000—2018年黄河上中游ET增长率为3.82 mm/a，这与Bai等^［30］的研究结果基本一致。由公式（10）可知，特定影响要素对ET趋势影响量的空间分布特征是由影响要素自身年际变化率空间分布与ET对该影响要素的敏感性系数空间分布共同决定。黄河流域ΔET_Pre和ΔET_Temp的空间格局与γ_Pre和γ_Temp的空间格局基本一致，因为在大多数地区降雨和温度的年际变化率均为正。由于γ_SD在源区为正值而其年际变化率为负，故导致日照时数对源区蒸散发增加产生了负影响，除源区外，ΔET_SD和γ_SD的空间格局基本一致。在中游地区，ΔET_VPD和ΔET_WS的空间格局与γ_VPD和γ_WS的空间格局基本一致。γ_LAI在绝大部分地区为正值，故ΔET_LAI与LAI年际变化率的空间格局基本一致。总之，若影响要素自身年际变化率与ET对影响要素的敏感性系数的正负号相同，则其对ET变化起增加作用；反之，则对ET变化起减小作用。

5.2　不同影响因素对ET的影响机理

在受水分限制的干旱/半干旱地区，降雨可以通过增加土壤含水量，同时促进了土壤蒸发和植被蒸腾作用^［31-33］，因而γ_Pre在黄河流域大部分区域为正值。但随着干旱程度增加，潜在蒸散发越大，降雨进入土壤后越容易被蒸发，因而γ_Pre的空间分布与降雨空间分布呈负相关，与干旱指数呈正相关^［34］（图6（a）和7（a））。近20 a来，黄河流域的平均温度明显增加（图5（b）），然而平均温度的变化对黄河上中游区域蒸散发的变化贡献有限，这意味着能量供应的变化不是控制黄河流域区域蒸散发变化的主导因素^［35］。日照时数越大代表辐射能量越强，越容易发生蒸发。虽然日照时数在一定程度上会改变蒸散发的大小，但与其他因子相比，日照时数对蒸散发的影响在干旱/半干旱区较小^［36］（图7（c））。饱和水汽压差代表空气干燥程度，随着饱和水汽压差增加，蒸腾作用会越强烈，但超过一定阈值时，气孔导度减小，蒸腾作用受到抑制^［28］。近些年来，黄河流域的风速呈下降趋势（图5），而风速下降会减弱空气流动，造成蒸散发的减小，尤其是在荒漠草原地区更为明显^［37］（图7（e））。

植被主要通过以下方式影响ET：①植被LAI增加可增加植被对降雨的截留蒸发量^［38］；②植被对地表径流有阻滞作用，且根系发育可增加土壤下渗率，增加土壤含水量^［39］；③土壤含水量的变化直接影响植被蒸腾和土壤蒸发变化，植被生物量增加既可以增加植被蒸腾，又可对土壤起到遮蔽作用，减少土壤蒸发量^［20］。研究表明植被增加所引起的植被蒸腾和植被截留蒸发的增加量远大于植被增加引起的土壤蒸发的减少量。

研究发现非植被下垫面因素也是ET增加不容忽视的一个重要原因。这主要是由于微地形改造（如：梯田、淤地坝、谷坊等）能够有效拦蓄地表径流，增加土壤水分含量^［40］，不仅可为植被生物量累积提供充足水分，增加植被蒸腾量^［41］，同时也显著提高了土壤蒸发与地表水面蒸发量。另外，农田灌溉也会显著增加农作物蒸腾和土壤蒸发量，从而导致ET大幅度增加^［42］。

5.3　不确定性分析

研究将基于GRACE卫星产品和水量平衡原理计算而来的ET作为区域尺度上的ET实测数据，存在一定误差。但对2种精度较高的GRACE产品取平均值方法可降低产品不确定性。研究假设气象要素、植被和其他要素之间不存在相互影响，且影响要素与ET呈线性响应关系，并采用多元回归模型计算ET对不同影响因素的敏感性系数，但这一假设并没有考虑下垫面变化与气候之间的互馈作用，因此分析结果存在一定不确定性。另外，基于残差法计算的其他要素对ET影响量中仍包含多元回归模型的拟合误差项，但Zhang等^［42］基于径流、土壤水分、ET实测资料和GRACE产品，利用水文模型模拟定量评估了以灌溉为主的人类活动对2003—2010年黄河流域ET增加贡献率为11%—16%，这与本文研究的其他要素对ET增加的贡献率（13%）仍较为接近。

6 结语

本研究基于实测降雨、径流量和GRACE产品数据，利用线性加权融合方法对5种全球ET产品进行融合。利用去趋势法、多元线性回归、全微分和残差法定量计算ET对降雨（Pre）、温度（Temp）、日照时数（SD）、饱和水汽压差（VPD）、风速（WS）和植被叶面积指数（LAI）的敏感性系数，定量分析了各气象要素、植被和其他要素（微地形变化和农业灌溉等）对ET变化趋势的贡献作用。明晰了气候与下垫面变化对ET时空变化的影响机制，主要结论如下：

（1）与综合精度最高的GLDAS产品相比，本研究融合后的ET产品RMSE和MRE分别减小12.8 mm 和2.2%。表明经过融合后的ET产品能够更准确地捕捉2000—2018年黄河流域ET变化的时空分布特征。

（2）2000—2018年黄河上中游ET增长率为3.82 mm/a。除黄河源区外，其他黄河上中游地区ET均呈显著增加趋势。植被与其他要素对黄河上中游地区ET增加均起到正贡献作用，其中植被是主要因素，影响量和相对影响率分别为2.49 mm/a和65%，微地形变化和农田灌溉等其他要素变化所引起的土壤蒸发与地表水面蒸发增加量不容忽视，影响量和相对影响率分别为0.5 mm/a和13%。气象要素中，温度对ET的影响作用最大，影响量为0.33 mm/a。

（3）黄河源区和唐乃亥—青铜峡区间ET变化的主要影响因素为气象要素，青铜峡—头道拐、头道拐—龙门和龙门—花园口区间ET变化的主要驱动因素为植被LAI。中游10个支流ET增加的主要因素均是LAI增加，LAI相对影响率大小排序为：延河>无定河>泾河>北洛河>汾河>窟野河>伊洛河>沁河>渭河>大黑河。

本研究仅采用了有限观测数据和简单统计方法开展研究，在数据和分析方法上仍存在欠缺，未来可收集黄河流域各级支流径流、土壤湿度和ET实测数据，综合利用非线性统计模型、遥感蒸散发模型和分布式水文过程模型等多种手段综合研判多尺度流域ET变化的影响机制及其空间异质性，从而更为科学客观的揭示黄河流域ET时空变化规律及其驱动机制，对黄河流域水资源变化归因、合理开发利用和未来规划管理提供关键数据与技术支撑。

参考文献

原文顺序

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文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

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