ResourcesScience
第34卷第7期2012年7月
2012，34（7）：1277-1286
Vol.34，No.7Jul.，
2012
文章编号：1007-7588（2012）07-1277-10
近20年来中国内陆地表蒸散的时空变化
田静1，苏红波1，陈少辉1,孙晓敏2,陈庆美1
(1.中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室，北京100101；2.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京100101）
摘
要：本研究利用NOAH陆面过程模型模拟了1986年-1996年，2000年-2008年两个时间段内的中国大陆
地区地表水热过程参数的变化。按中国大陆的六大分区（东北、华北、华东、中南、西北和西南），分析了1986年以来这六大区域的地表蒸散的时空变化特征，并利用1980年，1995年，2000年和2005年四期土地利用/覆盖变化数据、地表反照率数据、降雨数据及地表温度和土壤水分的模拟结果，分析了近20年来中国地表蒸散的时空变化特征及其原因。结果表明：华北地区年蒸散有下降趋势外，其余5个地区的年蒸散量都有所增加。增加幅度最大的地区依次为中南，西南，华东，东北和西北。地表温度与地表蒸散间有较好的响应关系，华北地区中部和山东半岛蒸散量下降趋势较明显，地表温度呈明显增加趋势；西南地区南部蒸散量增加趋势十分明显，地表温度呈现的下降趋势也十分明显。降雨的变化趋势与表层土壤水分的变化趋势有较好的一致性，说明降雨还是影响表层土壤水分的关键因子。除东北地区外，年降雨量与年蒸散的趋势也很一致，说明这些地区降雨量仍是决定蒸散的最主要因素。
关键词：地表蒸散；NOAH陆面模型；时空变化特征；影响因素
1引言
针对改革开放以来由于生态环境破坏造成的一系列重大环境问题，尤其是受1998年长江、松花江与嫩江流域洪涝灾害的教训，1998年国务院制订了生态恢复重建的“32字方针”，即“封山育林、退耕还林、退田还湖、平垸行洪、以工代赈、移民建镇、加固干堤、疏浚河道”，先后通过了《全国生态环境建设规划》和《全国生态环境保护纲要》，并进行全国性的生态恢复重建。实施的退耕还林（草）、退田还湖、天然林保护、退牧还草等生态保护与恢复项目，对遏制我国生态退化的趋势起到了积极的促进作用[1]，同时使得生态系统水分参数发生了巨大变化，地表蒸散就是其中的重要参数之一。
地表蒸散作为地表能量平衡和水量平衡的关键参数，是陆面过程中地气相互作用的重要过程之一，对地球表面水分和能量平衡过程的模拟和动态
收稿日期：2012-04-10；修订日期：2012-05-20
监测具有重大的科学意义和实用价值[2]。首先因为它与降雨、径流和土壤水分三大水循环要素相比是最难观测的变量，而在地球的大气圈-水圈-生物圈中又发挥着重要的作用，人们必须了解它；其次，在全球气候变化的认识和研究中，人们已经越来越认识到陆面蒸散的重要作用。许多气候模式试验都表明，气候对陆地表面蒸散的变化是很敏感的；再次，在全球水资源日益匮乏的情况下，为了合理利用和分配水资源，愈加需要深入了解不同植被覆盖和土地利用条件下的耗水状况，而蒸散是地表耗水的重要组成部分。在水文和农业当中，土壤蒸发和植被蒸腾的准确估算对水资源动态监测和精准农业的实施都会产生巨大的经济、社会和生态效益。因此，全球环境气候变化影响下的区域地表蒸散过程研究，是目前国际水文学与水资源学及地理、生态、气象等众多学科交叉的前沿领域，是21世纪水
基金项目：国家重点基础研究发展计划项目：“流域水文过程与绿洲化、荒漠化的相互作用及综合模拟”（编号：2009CB421305）；国家自然科学基金项目：“无线传感器观测网络与遥感蒸散模型的双向互操作协同研究”（编号：41171286）；“土壤水汽阻力、植被冠层阻力的遥感反演方法研究”（编号：40801141）；中科院百人计划支持项目。
作者简介：田静，女，辽宁阜新人，博士，助理研究员，主要从事遥感水文方面的研究。E-mail：[email protected]
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科学发展一个十分重要的研究方向[3-4]。
结合我国生态恢复重建的背景条件，本研究在1980变化数据的基础上，年，1995年，2000按中国大陆的六大分区，年和2005年土地利用/覆盖见图空变化特征及其原因。
1，分析了1986年以来这六大区域地表蒸散发的时
2研究方法和数据来源
本研究主要使用了6类数据，包括土地利用/覆盖、地表反照率、地表温度、降雨、土壤水分和地表蒸散进行地表蒸散的时空变化特征及其原因分析。其中土地利用/覆盖数据来自中科院地理所地理系统科学数据共享平台的中国1km陆地覆盖分类数据，分耕地、林地、草地、水体、城乡用地和未利用地6类；地表反照率和降雨数据来自美国国家环境预报中心(NCEP)的大气同化产品和模型再分析资料，是经过全球资料同化系统（GDAS，GlobalData观测资料而得，Assimilation应用非常广泛；System）同化多种常规资料和卫星地表温度、土壤水分和地表蒸散数据来自NOAH陆面过程模型模拟[5]。University/LandNOAH陆面Surface模型是Model由OSU-LSM）发展而来，（Oregon2000年正
State
式定名，经过多年不断完善，已经被广泛用于陆面过程的综合模拟[6-9]。土壤热力学方法和土壤水动力学方法是模型模拟土壤水分的基础。前者采用的是普遍使用的土壤温度热扩散方程[10]
：
C(Θ)=[Kt(Θ)]（1）
式中C是土壤容积热容量；Kt是导热率，都是土壤容积含水量Θ的函数；
T是温度；t是时间；z是深度。后者采用的是广泛使用的Richard公式[11]，见公式（2），来源于Darcy定律，假设了一个各向同性的，均匀的，垂直一维方向流动的土壤水，这也就决定了NOAH模式是一个一维的陆面模式，没有考虑水分的测向流动[12]
：
=(D)++FΦ（2）式中D是土壤水扩散率；K是导水率，它们是土壤容积含水量Θ的函数；z是深度；
t是时间；FΦ是土壤水的源和汇（降水、蒸发和径流等）。模式将公式2）积分至4个土壤层进行计算，分别是表层至10cm，30cm，60cm和1m的深度，因此其输出包括4http://www.resci.net
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图1中国内陆六大分区
Fig.1Sixregionsof
China
层土壤的温度和湿度。
总蒸散E的计算主要考虑了3种类型，包括土壤表层的直接蒸发Es，植被截留的蒸发Ec和植被及其根系的蒸腾Ev。这里，土壤直接蒸发被认为与潜在蒸发(Ep)存在较好的线性关系，潜在蒸发采用经典的Penman公式计算而得。植被蒸腾的计算则采用的是传统的阻抗法。具体如公式（3）-公式6）所示[6,13-14]：
E=Es+Ec+Ev（3）Es=(1-f)βEp（4）E∂Wc=fEp(
Wc)n
,c
=fP-D-Ec（5）n
EfEæWcö
v=pBc[1-çè÷ø
]
（6）
式中f是地表覆盖率；β是相对土壤水分含量；Wc是植被截留的水量；
S是最大的植被截水量；P是总降水量；
D是到达地面的降水量；Bc是植被阻抗的相关函数。另外，地表能量平衡方程，公式（7）也是模式的关键组成部分[15]：
Rn=S0(1-α)+R4ld-σεTs=H+LE+G
（7）
式中Rn是净辐射；
S0是太阳总辐射；α是地表反照率；
Rld是下行辐射；σ是玻尔兹曼常数；ε是地表发射率；
Ts是地表温度；H是显热通量；LE是潜热通量；
G是土壤热通量。这些共同组成了NOAH模式的核心方法。
来自美国国家环境预报中心NOAH陆面过程模型计算的气象强迫数据主要
(NCEP)的大气同化产
品和模型再分析资料；需要的地表参数数据分为如
（（
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下几类：
（1）来自马里兰大学（UMD）的海陆掩膜数据，1km（空间分辨率；
2）来自中科院地理所地理系统科学数据共享
平台的中国1km陆地覆盖分类数据，主要包括耕地、林地、草地、水体、城乡用地和未利用地六类；
（3）土壤参数，包括土壤颜色、土壤中粘土所占比例和沙土所占的比例，它们来自于世界粮农组织FAO）公布的全球土壤数据库；
（4）稳定的植被属性参数，包括根系层数、最小气孔阻抗、粗糙度等；
（5）稳定的土壤属性参数，包括模型定义的土壤各层深度、最大土壤体积含水量、饱和土壤水分扩散率、凋萎系数、土壤中石英含量等。这两类参数来源于GSWP-2（GlobalSoilWetnessProject）项目的发布。
在这些输入数据的驱动下，本文基于NOAH陆面模式得到了中国大陆地区1986年-1996年和2000间分辨率为年-20083h年两个时段的陆面蒸散模拟结果，空间分辨率为25km。基于中国通,时量网在我国三个典型生态系统的观测数据（禹城站，锡林浩特站和长白山站），作者已经对模型在中国的应用给出了详细的精度检验，NOAH模拟的地表蒸散结果在月尺度上与实测数据比较的相关系数显示，禹城站为0.68，锡林浩特站和长白山站均为0.91；NOAH模拟的0~10cm表层土壤含水量的变化趋势与台站观测的结果在变化趋势上吻合度较高，说明模拟结果能够反映真实土壤水分的变化过程。具体验证过程和结果请参见文献[16]。
3地表蒸散对土地利用/覆盖变化的响
应分析
根据模拟结果，本文统计了图1显示的六大区域1986年-1996年和2000年-2008年每年的地表蒸散总量，并利用1980年，1995年，2000年和2005年四期土地利用数据分析了地表蒸散对土地利用/覆盖变化的响应。
图2显示了6个区域的土地利用/覆盖变化和地表蒸散年总量随时间的变化趋势，图中直线是对地表蒸散年总量的线性拟合。
从图2数据分析，东北地区在1980年-2005年间耕地面积一直在增加，林地、草地和水体面积在1980年变化不大。地表年蒸散量略显增加趋势。华北年-1995年间有较明显的下降，2000年-2005地区1995年耕地面积最少，2000年以后有所增加。林地2000年开始有所下降。与其它土地利用类型相比，草地面积最多，且1995年以后下降明显。年蒸散量呈明显下降趋势。华东地区耕地1995地和草地面积年较19801995年下降较明显，年-2005年变化较小，之后比较平稳。林水体面积和城乡用地略显增加。年蒸散量在近20年间呈较明显的增加趋势。中南地区耕地在1995年达到最低，之后有所恢复。林地面积2000年后变化不大，但较1995年略有下降。草地面积1995年较1980年有所减少，之后变化不大。城乡用地面积在2005年增加较多。与华东地区一样，中南地区年蒸散量在近20年间也呈明显增加趋势。西北地区城乡用地所占比重最小，2000年耕地较1995年有所增加，之后比较稳定。草地从1995年开始略有下降，未利用土地变化很小。近20年间年蒸散量整体变化不大，略显增加趋势。西南地区1995年与1980年相比，草地和水体面积减少较多，未利用土地在1995年达到最大值。2000年较1995年相比，林地和未利用地有所减少，耕地、草地和水体面积都有所增加。年蒸散量在20年时间增加明显。整体而言，除华北地区年蒸散量表现下降趋势外，其余5个地区的年蒸散量都呈增加趋势。增加幅度由大至小依次为中南，西南，华东，东北和西北，增加趋势分别为200mm/20a5mm/20a，150mm/20a，130mm/20a，20mm/20a和根据不同区不同土地利用类型地表蒸散年总
。
量的统计，见表1，各区地表蒸散量最大的都是林地，最小的都是未利用地。除林地和未利用地外，东北地区城乡用地蒸散量较大，耕地、草地和水域蒸发量相差不大；华北地区城乡用地和耕地蒸散量相近，草地和水域蒸散量相近；华东和中南地区蒸散量由多至少依次是草地、水域、耕地和城乡用地；西北和西南地区依次是耕地、城乡用地、草地和水域。由此可见，由于不同地区气候条件和人类活动影响的差异，相同土地利用类型在不同地区蒸散量
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（
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图2全国六大区域的各土地利用类型和地表蒸散年总量随时间的变化
Fig.2Variationsoflanduseandtotalannualevapotranspirationinrecent20yearsforthesix
regions
表1不同区域各土地利用类型地表蒸散量多年平均值
有很大差异，且各区之间耕地、草地、水域和城乡用地蒸散量大小的排序也有较大差别，但林地和未利用地的排序十分稳定，说明相同气候条件下，林地http://www.resci.net
的耗水量明显高于其它地表类型，而未利用地主要是沙漠，戈壁，盐碱地等水分受限的地表，蒸散量低于其它地表类型。
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事实上，自然界中决定地表蒸散的因素主要有三类，一是地表入射能量，二是区域气象条件，包括降雨、风速、空气温湿度等，三是地表下垫面条件，主要指土地利用类型及水分条件。土地利用类型决定了地表下垫面状况，从而决定了模型需要的土壤和植被属性参数、地表发射率、地表粗糙度和地表反射率，前3个参数又在很大程度上决定了地表温度和土壤湿度。而地表反射率、地表温度和土壤湿度是影响地表能量和水量平衡的关键因素，从而进一步影响地表蒸散。这是土地利用类型影响地表蒸散过程的信息链。在地表入射能量和区域气象条件相似的条件下，且在平流作用很弱时，地表
蒸散与生态系统类型会紧密相连，但现实条件是降雨和风速等气象条件的空间变异性非常大，平流作用在多数情况下都有影响，因此由陆面模式计算出的真实地表蒸散是受上述三个因素综合作用的结果。为了更深入地分析生态系统类型对地表蒸散的影响，下文通过地表温度和地表反照率的时间变化过程看与地表蒸散变化趋势的联系。
图3显示了各区地表温度和地表反照率的年季变化，也体现了由于土地利用变化引起的影响地表蒸散的物理参数的变化。从整体趋势上，东北地区地表反照率在近20年的时间里下降趋势为0.01%/20a，地表温度升高趋势约1度/20a；
华北地区地表
图3全国六大区域年平均地表反照率和年平均地表温度随时间的变化
Fig.3Variationsofyearlyaveragesofsurfacealbedoandsurfacetemperatureinrecent20yearsforthesixregions
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温度升高趋势约0.5度/20a，反照率基本没有变化；华东和中南地区的反照率和地表温度均变化不大；西北地区地表反照率呈较明显增加趋势，约0.05%/20a；西南地区反照率也呈增加趋势，约上升0.15%/与地表蒸散在各区的变化趋势比较发现，地表蒸散趋势；地表蒸散量增加较大的西南地区，地表温度呈明显的下降趋势。其它地区没有显著的相关性。20a，地表温度下降趋势非常明显约为2.5度/20a。量下降较明显的华北地区，地表温度呈较大的增加
程。图4显示了近20年来全国6个区域降雨与土壤水分的变化趋势。很明显，降雨的变化趋势与表层土壤水分的变化趋势有较好的一致性，说明降雨还是影响表层土壤水分的关键因子。东北和华北地区降雨呈下降趋势，年降水量减少趋势为150mm/20a，其它地区则呈增加趋势，其中中南地区增加趋势最大，达到了300mm/20a，华东地区增加趋势为100mm/20a，西南地区增加趋势为70mm/20a，西北
地区显示出小幅的增加。将此结果再与地表蒸散的变化趋势进行对照发现，除东北地区外，年降雨量与年蒸散量的变化趋势都是一致的，由此说明这些地区降雨量仍是决定蒸散量的最主要因素，而东
4降雨与土壤水分的时间变化过程
决定地表蒸散的关键内因是地表的水分条件，因此有必要研究降雨与土壤水分的时间变化过
图4全国六大区域年降雨量和年平均表层土壤体积含水量随时间的变化
Fig.4Variationsofprecipitationandyearlyaverageofsoilwatercontentoftopsoilinrecent20yearsforthesix
regions
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北地区蒸散量的变化趋势与降雨的变化趋势并不一致，说明还有其它因素对该地区蒸散量的变化起重要作用。
北和华北交界处，西南地区西部略呈下降趋势，但幅度较小。地表反照率下降的区域恰恰也是表层土壤水分下降的区域；地表温度在西南地区南部有较大范围的下降，而这里的降雨量和蒸散量增加幅度较大，表层土壤水分也呈增加趋势。再结合4期的土地利用/覆盖变化数据发现，从20世纪80年代到2005年间，东北和华北交界处林地和草地面积有所增加；西南地区西部在1995年未利用地增加较明显，之后又恢复成草地；西南地区南部变化不显著，2000年之后耕地略有增加，仍以林地为主。这与地表反照率下降区和地表温度升高明显区是吻合的，说明生态系统变化对地表两大参数的影响，即林地和草地的增加引起地表反照率和地表温度的下降。
再结合地表蒸散的空间变化趋势图分析发现，
5地表蒸散的空间变化特征
本文第3节从时间过程角度分析了全国六大区域地表蒸散的变化特征和影响因素，由于区域平均结果会弱化空间信息，为了空间上有更清晰的认识，图5显示了利用最小二乘拟合法得到的近20年来地表反照率、地表温度、降雨量、表层土壤含水量和地表蒸散随时间变化趋势的空间分布图，更便于信息的挖掘。图中正值表示变量值随时间逐渐增加，负值则表示变量值随时间逐渐减小。
图中可见，全国大部分地区地表反照率基本变化不大，地表温度略显增加趋势。地表反照率在东
图5地表反照率（a）、地表温度（b）、地表蒸散（c）、降雨（d）和土壤体积含水量（e）变化趋势
Fig.5Slopemapsofsurfacealbedo(a)，surfacetemperature(b)，evapotranspiration(c)，precipitation(d)andsoilwatercontentof
topsoil(e)
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图5明显地显示出西南地区南部蒸散量增加趋势最明显，同时地表温度的减少趋势也是最显著的。华北地区中部和山东半岛是蒸散量减少最明显的地区，这里的地表温度呈现出明显的增加趋势。这与上文根据区域平均地表蒸散和区域平均地表温度的变化趋势分析得到的结果相一致，进一步体现了地表蒸散与地表温度的相互作用，即地表蒸散对地表有明显的降温作用，而地表温度的变化又会对地表蒸散产生影响。
6结论与讨论
6.1结论
地表蒸散是受地表入射能量、区域气象条件和地表下垫面条件综合作用的结果，因此本文从土地利用/覆盖变化、地表反照率、地表温度、降雨和土壤水分这几个影响地表蒸散最关键的参数入手，分析了中国内陆六大区域近20年来地表蒸散时空变化特征及其影响因素。主要得出如下几点结论：
（1）从时间过程分析。1986年至2005年间，华北地区年蒸散量有下降趋势外，其余5个地区的年蒸散量都呈增加趋势。变化最大的地区依次为中南，增加趋势200mm/20a，西南，增加趋势150mm/20a80mm/20a，华东，增加趋势130mm/20a，华北，下降趋势东北和华北地区降雨呈下降趋势，，东北和西北变化不显著。
年降水量减
少趋势为150mm/20a，其它地区则呈增加趋势，其中中南地区增幅最大，达到了300mm/20a，华东地区100mm/20a出小幅的增加。
，西南地区70mm/20a，西北地区只显示降雨的变化趋势与表层土壤水分的变化趋势有较好的一致性，说明降雨还是影响表层土壤水分的关键因子。除东北地区外，年降雨量与年蒸散量的趋势也很一致。说明这些地区降雨量仍是决定蒸散量的最主要因素。
（2）从空间过程分析。1986年至2005年间，全国大部分地区地表反照率基本变化不大，地表温度略显增加趋势。
全国范围内，西南地区南部蒸散量增加趋势最明显，同时地表温度的减少趋势也是最显著的。华北地区中部和山东半岛是蒸散量减少最明显的地http://www.resci.net
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区，这里的地表温度呈现明显的增加趋势。体现了地表蒸散与地表温度的相互作用。6.2讨论
本文是基于陆面模式计算出的网格蒸散结果开展分析的，因此模拟结果的准确性直接决定了本文结论的正确性。虽然利用站点观测数据对蒸散模拟结果进行了精度检验，但禹城站的验证结果显示，蒸散的模拟结果仍存在误差。
本研究的结果与已经发表的相关研究成果相比有一致性也有矛盾性。如与范广洲等[17]利用1960区夏季蒸散量呈上升趋势的结论相一致，年-2000年的NCEP再分析资料得到的华北地这是因为本研究使用的大气强迫数据正是NCEP的再分析资料。而与王润元等[18]利用甘肃东部两个气象站实地观测资料计算的1981年-2000年蒸散量呈下降趋势的结论相矛盾，其原因也与数据源存在密切关系。台站观测的数据只能代表‘点’信息，很难与区域上的结果相对比。本研究与Nature[19]上发表的由于水分供给不足导致的全球陆面蒸散呈下降趋势的结论存在出入，但文章图中显示这种下降在亚洲并不明显，在我国东部甚至显示增加趋势。与周蕾等利用BEPS(BorealEcosystemProductivitySimu-lator)国陆地生态系统蒸散时空分布特征相比，生态系统过程模型得到的1991年至2000本研究的年中结论与之有较好的一致性，都显示内蒙古东部、东北西部和西北西部地表蒸散存在下降趋势，其他地区主要呈增加趋势，都得出降雨是决定地表蒸散变化趋势的主要因素。
虽然地表实际蒸散时空变化特征及成因的研究一直是全球变化研究讨论的重点课题，但由于资料来源不一使得利用不同研究方法得到的研究结论也不一，再加之实际观测资料的缺乏使得基于直接观测资料的研究结果较少，因此目前的研究没有统一的定论。
参考文献(References):
[1]邹铭探讨,[J].史培军自然灾害学报,周武光,等,2002,.中国洪水灾后恢复重建行动与理论
11(2):25-30.
[2]田静型在华北地区的应用,苏红波,孙晓敏,[J].等.地理研究遥感反演土壤蒸发,2009,28(5):/植被蒸腾二层模
1297-1306.
田静等：近20年来中国内陆地表蒸散的时空变化
2012年7月
[3]周蕾蒸散时空分布特征,王绍强,陈镜明[J].,等资源科学.1991年至,2009,200031(6):962-972.年中国陆地生态系统
[4]曾丽红散量时空格局及其影响因素分析,宋开山,张柏,等.2000年至[J].2008资源科学年松嫩平原生长季蒸
,2010,32(12):
[5]陈莹莹2305-2315.
衡数值试验,施建成[J].,水科学进展杜今阳,等.,基于2009,GLDAS20(1):25-31.的中国区地表能量平
[6]
surfaceChenFei,obser-evaporationMitchellvations[J].JournalbyKE,fourSchaakeJ,etal.Modelingofland-
ofschemesGeophysicalandcomparisonResearch,1996,withFIFE101[7]
(D3):7251-ChenF,Janic7268.
layerZ,MitchellKE.Impactofatmosphericsurface
NCEPparameterizationsinthenewland-surfaceschemeofthe[8]85(3):ChensimulateF,391-421.
mesoscaleEtamodel[J].Bound-LayerMeteorology,1997,MitchellglobalsoilKE.moistureUsingthefieldsGEWEX/ISLSCPandhydrologicalforcingcycledatafor
to
1987-1988[J].JournalofMeteorologicalSocietyofJapan,1999,[9]
77(1B):Wood.E.167-182.intercomparison
F,LettenmaierD.P.,LiangX,etal.Theprojectschemes
for
(PILPS)Experimentphasedescription2(c)of
Red-Arkanssland-surface
riverparameterization
basinexperiment:1.andPlanetaryChange,1998,andsummary19(1-4):115-135.
intercomparisons[J].Global[10]MahrtpotentialL,Michaelevaporation[J].EK.TheJournalinfluenceof.ClimateofatmosphericApplied.Meteorologystabilityon
,
[11]1984,PanMeteorology,H23(2):L.A222-234.
two-layer1984,29(1):model1-20.
ofsoilhydrology[J].Bound.-Layer
[12]RicharddevelopmentE,MascartP.TheinfluenceApplied.Meteorology,ofmesoscale1987,26(11):circulations[J].ofsoiland1483-1495.
JournalvegetationofClimateonthe
[13]Schaakemodel(SWB)JC,KorenforVI,DuanQrunoffY,etal.atAdifferentsimplewaterspatialbalance
temporalscales[J].Journalestimatingand
[14]Betts(D3):7461-land-surfaceAK,7475.
ofGeophysicalResearch,1996,101ChenandF,boundary-layerMitchellKE,modelsetal.inAssessmenttwooperational
ofthe
versionsWeather.ofReview,theNCEP1997,125(11):Etamodel2896-2916.usingFIFEdata[J].Monthly.[15]张仁华1996.
.实验遥感模型及地面基础[M].北京:科学出版社,[16]田静应用的精度检验,苏红波,孙晓敏[J].地理科学进展,等.GDAS数据和,2011,NOAH30(11):1422-1430.陆面模式在中国
[17]范广洲对气候变化的响应,吕世华,程国栋．华北地区夏季水资源特征分析及其
(1I):华北地区夏季水量丰、枯与气候变化
的关系[J].高原气象,2002,21(1):45-51.
[18]王润元和气候研究,杨兴国[J].,地球科学进展张九林,等.陇东黄土高原土壤储水量与蒸发
,2007,22(6):625-635.
[19]JunglandM,evapotranspirationReichsteinM,CiaistrendP.,dueetal.toRecentlimiteddeclinemoistureinthesupply[J].
global
Nature,467(10):951-954.
http://www.resci.cn
资源科学
第34卷第7期
Spatial-TemporalVariationsofEvapotranspirationinChina
MainlandinRecent20Years
TIANJing1,SUHongbo1,CHENShaohui1,SUNXiaomin2,CHENQingmei1
InstituteofGeographicalSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China;
2.KeyLaboratoryofSynthesisCenterofChineseEcosystemResearchNetworkObservationandModeling,
InstituteofGeographicalSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China)
(1.KeyLaboratoryofWaterCycleandRelatedLandSurfaceProcesses,
Abstract:Inthisstudy,waterbalancecomponentsandsurfaceenergybalancecomponentsduringtheperiodof1986and1996,and2000and2008wereestimatedusingNOAHlandsurfacemodel.NCEP(NationalCentersforEnvironmentPrediction)reanalysisforcingdata,land/seamaskdatafromUMD(UniversityofMaryland),soilpropertiesfromFAO(FoodandAgricultureOrganization),vegetationpropertiesfromGSWP-2(GlobalSoilWetnessProject-2)andlandcoverdatafromDataSharingInfrastructureofEarthSystemSciencewereusedtodrivetheNOAHmodel.Besides,thespatial-temporalvariationsofevapotranspirationinthesixregionsofChinesemainlandwereanalyzedEvapotranspirationestimatesusingevapotranspirationmeasurementsfromeddycovariancesystemin3stationsofYucheng,XilinhaoteandChangbaishanarevalidated.Thecorrelationcoefficientsof0.68,0.91and0.91areobtainedforthethreestations,respectively,whichmeansthatevapotranspirationestimatesfromNOAHmodelarereliable.Theeffectsoflandcover/change,surfacealbedo,precipitation,surfacetemperatureandsoilmoistureonsurfaceevapotranspirationwerealsostudied.Theresultsshowthat:1)AdecreaseoftotalannualevapotranspirationoverthenorthernChinawasfoundandanincreasedinofitoverthecentralsouthChina,thesouthwesternChinaand,theeasternChinawasfound,respectively.NoobviouschangesofevapotranspirationwerefoundinthenortheasternandthenorthwesternChina;2)FortheprecipitationofthenortheasternandnorthernChinaadecreasewasfound,whileanincreasesisfoundinthecentralsouthChina,thesouthwesternChina,theeasternChinaandthenorthwesternChina;3)Intheregionswhereevapotranspirationsignificantlydecreases,suchasinthecentralpartofnorthernChinaandShandongPeninsula,surfacetemperaturehasobviousincrease.Similarly,thereislargedecreaseinsurfacetemperatureandlargeincreaseinevapotranspirationinsouthwesternChina;4)Thereisgoodconsistencyebetweenprecipitationandsoilwatercontentin0~10cmdepth,indicatingthatprecipitationisthemainfactorinfluencingtopsoilmoisture.Inaddition,goodconsistenceyalsoexistsbetweenprecipitationandevapotranspiration,showingthatevapotranspirationisalsomuchaffectedbyprecipitation.Essentially,down-wardradiation,meteorologicalconditionsincludingprecipitation,windspeed,airtemperatureandairhumidity,andlandsurfacesituationarethemajorthreefactorsdeterminingevapotranspiration.Therefore,thereasonsofthevariationofevapotranspirationvariationarecomplicated.Directrelationshipbetweentemporalvariationsofevapotranspirationandthelandcoverchangeisnotfoundinthisstudy..
Keywords:Evapotranspiration;NOAHlandsurfacemodel;Spatial-temporalvariationcharacteris-tics;Influencingfactors
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ResourcesScience
第34卷第7期2012年7月
2012，34（7）：1277-1286
Vol.34，No.7Jul.，
2012
文章编号：1007-7588（2012）07-1277-10
近20年来中国内陆地表蒸散的时空变化
田静1，苏红波1，陈少辉1,孙晓敏2,陈庆美1
(1.中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室，北京100101；2.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京100101）
摘
要：本研究利用NOAH陆面过程模型模拟了1986年-1996年，2000年-2008年两个时间段内的中国大陆
地区地表水热过程参数的变化。按中国大陆的六大分区（东北、华北、华东、中南、西北和西南），分析了1986年以来这六大区域的地表蒸散的时空变化特征，并利用1980年，1995年，2000年和2005年四期土地利用/覆盖变化数据、地表反照率数据、降雨数据及地表温度和土壤水分的模拟结果，分析了近20年来中国地表蒸散的时空变化特征及其原因。结果表明：华北地区年蒸散有下降趋势外，其余5个地区的年蒸散量都有所增加。增加幅度最大的地区依次为中南，西南，华东，东北和西北。地表温度与地表蒸散间有较好的响应关系，华北地区中部和山东半岛蒸散量下降趋势较明显，地表温度呈明显增加趋势；西南地区南部蒸散量增加趋势十分明显，地表温度呈现的下降趋势也十分明显。降雨的变化趋势与表层土壤水分的变化趋势有较好的一致性，说明降雨还是影响表层土壤水分的关键因子。除东北地区外，年降雨量与年蒸散的趋势也很一致，说明这些地区降雨量仍是决定蒸散的最主要因素。
关键词：地表蒸散；NOAH陆面模型；时空变化特征；影响因素
1引言
针对改革开放以来由于生态环境破坏造成的一系列重大环境问题，尤其是受1998年长江、松花江与嫩江流域洪涝灾害的教训，1998年国务院制订了生态恢复重建的“32字方针”，即“封山育林、退耕还林、退田还湖、平垸行洪、以工代赈、移民建镇、加固干堤、疏浚河道”，先后通过了《全国生态环境建设规划》和《全国生态环境保护纲要》，并进行全国性的生态恢复重建。实施的退耕还林（草）、退田还湖、天然林保护、退牧还草等生态保护与恢复项目，对遏制我国生态退化的趋势起到了积极的促进作用[1]，同时使得生态系统水分参数发生了巨大变化，地表蒸散就是其中的重要参数之一。
地表蒸散作为地表能量平衡和水量平衡的关键参数，是陆面过程中地气相互作用的重要过程之一，对地球表面水分和能量平衡过程的模拟和动态
收稿日期：2012-04-10；修订日期：2012-05-20
监测具有重大的科学意义和实用价值[2]。首先因为它与降雨、径流和土壤水分三大水循环要素相比是最难观测的变量，而在地球的大气圈-水圈-生物圈中又发挥着重要的作用，人们必须了解它；其次，在全球气候变化的认识和研究中，人们已经越来越认识到陆面蒸散的重要作用。许多气候模式试验都表明，气候对陆地表面蒸散的变化是很敏感的；再次，在全球水资源日益匮乏的情况下，为了合理利用和分配水资源，愈加需要深入了解不同植被覆盖和土地利用条件下的耗水状况，而蒸散是地表耗水的重要组成部分。在水文和农业当中，土壤蒸发和植被蒸腾的准确估算对水资源动态监测和精准农业的实施都会产生巨大的经济、社会和生态效益。因此，全球环境气候变化影响下的区域地表蒸散过程研究，是目前国际水文学与水资源学及地理、生态、气象等众多学科交叉的前沿领域，是21世纪水
基金项目：国家重点基础研究发展计划项目：“流域水文过程与绿洲化、荒漠化的相互作用及综合模拟”（编号：2009CB421305）；国家自然科学基金项目：“无线传感器观测网络与遥感蒸散模型的双向互操作协同研究”（编号：41171286）；“土壤水汽阻力、植被冠层阻力的遥感反演方法研究”（编号：40801141）；中科院百人计划支持项目。
作者简介：田静，女，辽宁阜新人，博士，助理研究员，主要从事遥感水文方面的研究。E-mail：[email protected]
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科学发展一个十分重要的研究方向[3-4]。
结合我国生态恢复重建的背景条件，本研究在1980变化数据的基础上，年，1995年，2000按中国大陆的六大分区，年和2005年土地利用/覆盖见图空变化特征及其原因。
1，分析了1986年以来这六大区域地表蒸散发的时
2研究方法和数据来源
本研究主要使用了6类数据，包括土地利用/覆盖、地表反照率、地表温度、降雨、土壤水分和地表蒸散进行地表蒸散的时空变化特征及其原因分析。其中土地利用/覆盖数据来自中科院地理所地理系统科学数据共享平台的中国1km陆地覆盖分类数据，分耕地、林地、草地、水体、城乡用地和未利用地6类；地表反照率和降雨数据来自美国国家环境预报中心(NCEP)的大气同化产品和模型再分析资料，是经过全球资料同化系统（GDAS，GlobalData观测资料而得，Assimilation应用非常广泛；System）同化多种常规资料和卫星地表温度、土壤水分和地表蒸散数据来自NOAH陆面过程模型模拟[5]。University/LandNOAH陆面Surface模型是Model由OSU-LSM）发展而来，（Oregon2000年正
State
式定名，经过多年不断完善，已经被广泛用于陆面过程的综合模拟[6-9]。土壤热力学方法和土壤水动力学方法是模型模拟土壤水分的基础。前者采用的是普遍使用的土壤温度热扩散方程[10]
：
C(Θ)=[Kt(Θ)]（1）
式中C是土壤容积热容量；Kt是导热率，都是土壤容积含水量Θ的函数；
T是温度；t是时间；z是深度。后者采用的是广泛使用的Richard公式[11]，见公式（2），来源于Darcy定律，假设了一个各向同性的，均匀的，垂直一维方向流动的土壤水，这也就决定了NOAH模式是一个一维的陆面模式，没有考虑水分的测向流动[12]
：
=(D)++FΦ（2）式中D是土壤水扩散率；K是导水率，它们是土壤容积含水量Θ的函数；z是深度；
t是时间；FΦ是土壤水的源和汇（降水、蒸发和径流等）。模式将公式2）积分至4个土壤层进行计算，分别是表层至10cm，30cm，60cm和1m的深度，因此其输出包括4http://www.resci.net
第34卷第7期
图1中国内陆六大分区
Fig.1Sixregionsof
China
层土壤的温度和湿度。
总蒸散E的计算主要考虑了3种类型，包括土壤表层的直接蒸发Es，植被截留的蒸发Ec和植被及其根系的蒸腾Ev。这里，土壤直接蒸发被认为与潜在蒸发(Ep)存在较好的线性关系，潜在蒸发采用经典的Penman公式计算而得。植被蒸腾的计算则采用的是传统的阻抗法。具体如公式（3）-公式6）所示[6,13-14]：
E=Es+Ec+Ev（3）Es=(1-f)βEp（4）E∂Wc=fEp(
Wc)n
,c
=fP-D-Ec（5）n
EfEæWcö
v=pBc[1-çè÷ø
]
（6）
式中f是地表覆盖率；β是相对土壤水分含量；Wc是植被截留的水量；
S是最大的植被截水量；P是总降水量；
D是到达地面的降水量；Bc是植被阻抗的相关函数。另外，地表能量平衡方程，公式（7）也是模式的关键组成部分[15]：
Rn=S0(1-α)+R4ld-σεTs=H+LE+G
（7）
式中Rn是净辐射；
S0是太阳总辐射；α是地表反照率；
Rld是下行辐射；σ是玻尔兹曼常数；ε是地表发射率；
Ts是地表温度；H是显热通量；LE是潜热通量；
G是土壤热通量。这些共同组成了NOAH模式的核心方法。
来自美国国家环境预报中心NOAH陆面过程模型计算的气象强迫数据主要
(NCEP)的大气同化产
品和模型再分析资料；需要的地表参数数据分为如
（（
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下几类：
（1）来自马里兰大学（UMD）的海陆掩膜数据，1km（空间分辨率；
2）来自中科院地理所地理系统科学数据共享
平台的中国1km陆地覆盖分类数据，主要包括耕地、林地、草地、水体、城乡用地和未利用地六类；
（3）土壤参数，包括土壤颜色、土壤中粘土所占比例和沙土所占的比例，它们来自于世界粮农组织FAO）公布的全球土壤数据库；
（4）稳定的植被属性参数，包括根系层数、最小气孔阻抗、粗糙度等；
（5）稳定的土壤属性参数，包括模型定义的土壤各层深度、最大土壤体积含水量、饱和土壤水分扩散率、凋萎系数、土壤中石英含量等。这两类参数来源于GSWP-2（GlobalSoilWetnessProject）项目的发布。
在这些输入数据的驱动下，本文基于NOAH陆面模式得到了中国大陆地区1986年-1996年和2000间分辨率为年-20083h年两个时段的陆面蒸散模拟结果，空间分辨率为25km。基于中国通,时量网在我国三个典型生态系统的观测数据（禹城站，锡林浩特站和长白山站），作者已经对模型在中国的应用给出了详细的精度检验，NOAH模拟的地表蒸散结果在月尺度上与实测数据比较的相关系数显示，禹城站为0.68，锡林浩特站和长白山站均为0.91；NOAH模拟的0~10cm表层土壤含水量的变化趋势与台站观测的结果在变化趋势上吻合度较高，说明模拟结果能够反映真实土壤水分的变化过程。具体验证过程和结果请参见文献[16]。
3地表蒸散对土地利用/覆盖变化的响
应分析
根据模拟结果，本文统计了图1显示的六大区域1986年-1996年和2000年-2008年每年的地表蒸散总量，并利用1980年，1995年，2000年和2005年四期土地利用数据分析了地表蒸散对土地利用/覆盖变化的响应。
图2显示了6个区域的土地利用/覆盖变化和地表蒸散年总量随时间的变化趋势，图中直线是对地表蒸散年总量的线性拟合。
从图2数据分析，东北地区在1980年-2005年间耕地面积一直在增加，林地、草地和水体面积在1980年变化不大。地表年蒸散量略显增加趋势。华北年-1995年间有较明显的下降，2000年-2005地区1995年耕地面积最少，2000年以后有所增加。林地2000年开始有所下降。与其它土地利用类型相比，草地面积最多，且1995年以后下降明显。年蒸散量呈明显下降趋势。华东地区耕地1995地和草地面积年较19801995年下降较明显，年-2005年变化较小，之后比较平稳。林水体面积和城乡用地略显增加。年蒸散量在近20年间呈较明显的增加趋势。中南地区耕地在1995年达到最低，之后有所恢复。林地面积2000年后变化不大，但较1995年略有下降。草地面积1995年较1980年有所减少，之后变化不大。城乡用地面积在2005年增加较多。与华东地区一样，中南地区年蒸散量在近20年间也呈明显增加趋势。西北地区城乡用地所占比重最小，2000年耕地较1995年有所增加，之后比较稳定。草地从1995年开始略有下降，未利用土地变化很小。近20年间年蒸散量整体变化不大，略显增加趋势。西南地区1995年与1980年相比，草地和水体面积减少较多，未利用土地在1995年达到最大值。2000年较1995年相比，林地和未利用地有所减少，耕地、草地和水体面积都有所增加。年蒸散量在20年时间增加明显。整体而言，除华北地区年蒸散量表现下降趋势外，其余5个地区的年蒸散量都呈增加趋势。增加幅度由大至小依次为中南，西南，华东，东北和西北，增加趋势分别为200mm/20a5mm/20a，150mm/20a，130mm/20a，20mm/20a和根据不同区不同土地利用类型地表蒸散年总
。
量的统计，见表1，各区地表蒸散量最大的都是林地，最小的都是未利用地。除林地和未利用地外，东北地区城乡用地蒸散量较大，耕地、草地和水域蒸发量相差不大；华北地区城乡用地和耕地蒸散量相近，草地和水域蒸散量相近；华东和中南地区蒸散量由多至少依次是草地、水域、耕地和城乡用地；西北和西南地区依次是耕地、城乡用地、草地和水域。由此可见，由于不同地区气候条件和人类活动影响的差异，相同土地利用类型在不同地区蒸散量
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（
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图2全国六大区域的各土地利用类型和地表蒸散年总量随时间的变化
Fig.2Variationsoflanduseandtotalannualevapotranspirationinrecent20yearsforthesix
regions
表1不同区域各土地利用类型地表蒸散量多年平均值
有很大差异，且各区之间耕地、草地、水域和城乡用地蒸散量大小的排序也有较大差别，但林地和未利用地的排序十分稳定，说明相同气候条件下，林地http://www.resci.net
的耗水量明显高于其它地表类型，而未利用地主要是沙漠，戈壁，盐碱地等水分受限的地表，蒸散量低于其它地表类型。
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田静等：近20年来中国内陆地表蒸散的时空变化
事实上，自然界中决定地表蒸散的因素主要有三类，一是地表入射能量，二是区域气象条件，包括降雨、风速、空气温湿度等，三是地表下垫面条件，主要指土地利用类型及水分条件。土地利用类型决定了地表下垫面状况，从而决定了模型需要的土壤和植被属性参数、地表发射率、地表粗糙度和地表反射率，前3个参数又在很大程度上决定了地表温度和土壤湿度。而地表反射率、地表温度和土壤湿度是影响地表能量和水量平衡的关键因素，从而进一步影响地表蒸散。这是土地利用类型影响地表蒸散过程的信息链。在地表入射能量和区域气象条件相似的条件下，且在平流作用很弱时，地表
蒸散与生态系统类型会紧密相连，但现实条件是降雨和风速等气象条件的空间变异性非常大，平流作用在多数情况下都有影响，因此由陆面模式计算出的真实地表蒸散是受上述三个因素综合作用的结果。为了更深入地分析生态系统类型对地表蒸散的影响，下文通过地表温度和地表反照率的时间变化过程看与地表蒸散变化趋势的联系。
图3显示了各区地表温度和地表反照率的年季变化，也体现了由于土地利用变化引起的影响地表蒸散的物理参数的变化。从整体趋势上，东北地区地表反照率在近20年的时间里下降趋势为0.01%/20a，地表温度升高趋势约1度/20a；
华北地区地表
图3全国六大区域年平均地表反照率和年平均地表温度随时间的变化
Fig.3Variationsofyearlyaveragesofsurfacealbedoandsurfacetemperatureinrecent20yearsforthesixregions
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温度升高趋势约0.5度/20a，反照率基本没有变化；华东和中南地区的反照率和地表温度均变化不大；西北地区地表反照率呈较明显增加趋势，约0.05%/20a；西南地区反照率也呈增加趋势，约上升0.15%/与地表蒸散在各区的变化趋势比较发现，地表蒸散趋势；地表蒸散量增加较大的西南地区，地表温度呈明显的下降趋势。其它地区没有显著的相关性。20a，地表温度下降趋势非常明显约为2.5度/20a。量下降较明显的华北地区，地表温度呈较大的增加
程。图4显示了近20年来全国6个区域降雨与土壤水分的变化趋势。很明显，降雨的变化趋势与表层土壤水分的变化趋势有较好的一致性，说明降雨还是影响表层土壤水分的关键因子。东北和华北地区降雨呈下降趋势，年降水量减少趋势为150mm/20a，其它地区则呈增加趋势，其中中南地区增加趋势最大，达到了300mm/20a，华东地区增加趋势为100mm/20a，西南地区增加趋势为70mm/20a，西北
地区显示出小幅的增加。将此结果再与地表蒸散的变化趋势进行对照发现，除东北地区外，年降雨量与年蒸散量的变化趋势都是一致的，由此说明这些地区降雨量仍是决定蒸散量的最主要因素，而东
4降雨与土壤水分的时间变化过程
决定地表蒸散的关键内因是地表的水分条件，因此有必要研究降雨与土壤水分的时间变化过
图4全国六大区域年降雨量和年平均表层土壤体积含水量随时间的变化
Fig.4Variationsofprecipitationandyearlyaverageofsoilwatercontentoftopsoilinrecent20yearsforthesix
regions
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田静等：近20年来中国内陆地表蒸散的时空变化
北地区蒸散量的变化趋势与降雨的变化趋势并不一致，说明还有其它因素对该地区蒸散量的变化起重要作用。
北和华北交界处，西南地区西部略呈下降趋势，但幅度较小。地表反照率下降的区域恰恰也是表层土壤水分下降的区域；地表温度在西南地区南部有较大范围的下降，而这里的降雨量和蒸散量增加幅度较大，表层土壤水分也呈增加趋势。再结合4期的土地利用/覆盖变化数据发现，从20世纪80年代到2005年间，东北和华北交界处林地和草地面积有所增加；西南地区西部在1995年未利用地增加较明显，之后又恢复成草地；西南地区南部变化不显著，2000年之后耕地略有增加，仍以林地为主。这与地表反照率下降区和地表温度升高明显区是吻合的，说明生态系统变化对地表两大参数的影响，即林地和草地的增加引起地表反照率和地表温度的下降。
再结合地表蒸散的空间变化趋势图分析发现，
5地表蒸散的空间变化特征
本文第3节从时间过程角度分析了全国六大区域地表蒸散的变化特征和影响因素，由于区域平均结果会弱化空间信息，为了空间上有更清晰的认识，图5显示了利用最小二乘拟合法得到的近20年来地表反照率、地表温度、降雨量、表层土壤含水量和地表蒸散随时间变化趋势的空间分布图，更便于信息的挖掘。图中正值表示变量值随时间逐渐增加，负值则表示变量值随时间逐渐减小。
图中可见，全国大部分地区地表反照率基本变化不大，地表温度略显增加趋势。地表反照率在东
图5地表反照率（a）、地表温度（b）、地表蒸散（c）、降雨（d）和土壤体积含水量（e）变化趋势
Fig.5Slopemapsofsurfacealbedo(a)，surfacetemperature(b)，evapotranspiration(c)，precipitation(d)andsoilwatercontentof
topsoil(e)
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图5明显地显示出西南地区南部蒸散量增加趋势最明显，同时地表温度的减少趋势也是最显著的。华北地区中部和山东半岛是蒸散量减少最明显的地区，这里的地表温度呈现出明显的增加趋势。这与上文根据区域平均地表蒸散和区域平均地表温度的变化趋势分析得到的结果相一致，进一步体现了地表蒸散与地表温度的相互作用，即地表蒸散对地表有明显的降温作用，而地表温度的变化又会对地表蒸散产生影响。
6结论与讨论
6.1结论
地表蒸散是受地表入射能量、区域气象条件和地表下垫面条件综合作用的结果，因此本文从土地利用/覆盖变化、地表反照率、地表温度、降雨和土壤水分这几个影响地表蒸散最关键的参数入手，分析了中国内陆六大区域近20年来地表蒸散时空变化特征及其影响因素。主要得出如下几点结论：
（1）从时间过程分析。1986年至2005年间，华北地区年蒸散量有下降趋势外，其余5个地区的年蒸散量都呈增加趋势。变化最大的地区依次为中南，增加趋势200mm/20a，西南，增加趋势150mm/20a80mm/20a，华东，增加趋势130mm/20a，华北，下降趋势东北和华北地区降雨呈下降趋势，，东北和西北变化不显著。
年降水量减
少趋势为150mm/20a，其它地区则呈增加趋势，其中中南地区增幅最大，达到了300mm/20a，华东地区100mm/20a出小幅的增加。
，西南地区70mm/20a，西北地区只显示降雨的变化趋势与表层土壤水分的变化趋势有较好的一致性，说明降雨还是影响表层土壤水分的关键因子。除东北地区外，年降雨量与年蒸散量的趋势也很一致。说明这些地区降雨量仍是决定蒸散量的最主要因素。
（2）从空间过程分析。1986年至2005年间，全国大部分地区地表反照率基本变化不大，地表温度略显增加趋势。
全国范围内，西南地区南部蒸散量增加趋势最明显，同时地表温度的减少趋势也是最显著的。华北地区中部和山东半岛是蒸散量减少最明显的地http://www.resci.net
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区，这里的地表温度呈现明显的增加趋势。体现了地表蒸散与地表温度的相互作用。6.2讨论
本文是基于陆面模式计算出的网格蒸散结果开展分析的，因此模拟结果的准确性直接决定了本文结论的正确性。虽然利用站点观测数据对蒸散模拟结果进行了精度检验，但禹城站的验证结果显示，蒸散的模拟结果仍存在误差。
本研究的结果与已经发表的相关研究成果相比有一致性也有矛盾性。如与范广洲等[17]利用1960区夏季蒸散量呈上升趋势的结论相一致，年-2000年的NCEP再分析资料得到的华北地这是因为本研究使用的大气强迫数据正是NCEP的再分析资料。而与王润元等[18]利用甘肃东部两个气象站实地观测资料计算的1981年-2000年蒸散量呈下降趋势的结论相矛盾，其原因也与数据源存在密切关系。台站观测的数据只能代表‘点’信息，很难与区域上的结果相对比。本研究与Nature[19]上发表的由于水分供给不足导致的全球陆面蒸散呈下降趋势的结论存在出入，但文章图中显示这种下降在亚洲并不明显，在我国东部甚至显示增加趋势。与周蕾等利用BEPS(BorealEcosystemProductivitySimu-lator)国陆地生态系统蒸散时空分布特征相比，生态系统过程模型得到的1991年至2000本研究的年中结论与之有较好的一致性，都显示内蒙古东部、东北西部和西北西部地表蒸散存在下降趋势，其他地区主要呈增加趋势，都得出降雨是决定地表蒸散变化趋势的主要因素。
虽然地表实际蒸散时空变化特征及成因的研究一直是全球变化研究讨论的重点课题，但由于资料来源不一使得利用不同研究方法得到的研究结论也不一，再加之实际观测资料的缺乏使得基于直接观测资料的研究结果较少，因此目前的研究没有统一的定论。
参考文献(References):
[1]邹铭探讨,[J].史培军自然灾害学报,周武光,等,2002,.中国洪水灾后恢复重建行动与理论
11(2):25-30.
[2]田静型在华北地区的应用,苏红波,孙晓敏,[J].等.地理研究遥感反演土壤蒸发,2009,28(5):/植被蒸腾二层模
1297-1306.
田静等：近20年来中国内陆地表蒸散的时空变化
2012年7月
[3]周蕾蒸散时空分布特征,王绍强,陈镜明[J].,等资源科学.1991年至,2009,200031(6):962-972.年中国陆地生态系统
[4]曾丽红散量时空格局及其影响因素分析,宋开山,张柏,等.2000年至[J].2008资源科学年松嫩平原生长季蒸
,2010,32(12):
[5]陈莹莹2305-2315.
衡数值试验,施建成[J].,水科学进展杜今阳,等.,基于2009,GLDAS20(1):25-31.的中国区地表能量平
[6]
surfaceChenFei,obser-evaporationMitchellvations[J].JournalbyKE,fourSchaakeJ,etal.Modelingofland-
ofschemesGeophysicalandcomparisonResearch,1996,withFIFE101[7]
(D3):7251-ChenF,Janic7268.
layerZ,MitchellKE.Impactofatmosphericsurface
NCEPparameterizationsinthenewland-surfaceschemeofthe[8]85(3):ChensimulateF,391-421.
mesoscaleEtamodel[J].Bound-LayerMeteorology,1997,MitchellglobalsoilKE.moistureUsingthefieldsGEWEX/ISLSCPandhydrologicalforcingcycledatafor
to
1987-1988[J].JournalofMeteorologicalSocietyofJapan,1999,[9]
77(1B):Wood.E.167-182.intercomparison
F,LettenmaierD.P.,LiangX,etal.Theprojectschemes
for
(PILPS)Experimentphasedescription2(c)of
Red-Arkanssland-surface
riverparameterization
basinexperiment:1.andPlanetaryChange,1998,andsummary19(1-4):115-135.
intercomparisons[J].Global[10]MahrtpotentialL,Michaelevaporation[J].EK.TheJournalinfluenceof.ClimateofatmosphericApplied.Meteorologystabilityon
,
[11]1984,PanMeteorology,H23(2):L.A222-234.
two-layer1984,29(1):model1-20.
ofsoilhydrology[J].Bound.-Layer
[12]RicharddevelopmentE,MascartP.TheinfluenceApplied.Meteorology,ofmesoscale1987,26(11):circulations[J].ofsoiland1483-1495.
JournalvegetationofClimateonthe
[13]Schaakemodel(SWB)JC,KorenforVI,DuanQrunoffY,etal.atAdifferentsimplewaterspatialbalance
temporalscales[J].Journalestimatingand
[14]Betts(D3):7461-land-surfaceAK,7475.
ofGeophysicalResearch,1996,101ChenandF,boundary-layerMitchellKE,modelsetal.inAssessmenttwooperational
ofthe
versionsWeather.ofReview,theNCEP1997,125(11):Etamodel2896-2916.usingFIFEdata[J].Monthly.[15]张仁华1996.
.实验遥感模型及地面基础[M].北京:科学出版社,[16]田静应用的精度检验,苏红波,孙晓敏[J].地理科学进展,等.GDAS数据和,2011,NOAH30(11):1422-1430.陆面模式在中国
[17]范广洲对气候变化的响应,吕世华,程国栋．华北地区夏季水资源特征分析及其
(1I):华北地区夏季水量丰、枯与气候变化
的关系[J].高原气象,2002,21(1):45-51.
[18]王润元和气候研究,杨兴国[J].,地球科学进展张九林,等.陇东黄土高原土壤储水量与蒸发
,2007,22(6):625-635.
[19]JunglandM,evapotranspirationReichsteinM,CiaistrendP.,dueetal.toRecentlimiteddeclinemoistureinthesupply[J].
global
Nature,467(10):951-954.
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资源科学
第34卷第7期
Spatial-TemporalVariationsofEvapotranspirationinChina
MainlandinRecent20Years
TIANJing1,SUHongbo1,CHENShaohui1,SUNXiaomin2,CHENQingmei1
InstituteofGeographicalSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China;
2.KeyLaboratoryofSynthesisCenterofChineseEcosystemResearchNetworkObservationandModeling,
InstituteofGeographicalSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China)
(1.KeyLaboratoryofWaterCycleandRelatedLandSurfaceProcesses,
Abstract:Inthisstudy,waterbalancecomponentsandsurfaceenergybalancecomponentsduringtheperiodof1986and1996,and2000and2008wereestimatedusingNOAHlandsurfacemodel.NCEP(NationalCentersforEnvironmentPrediction)reanalysisforcingdata,land/seamaskdatafromUMD(UniversityofMaryland),soilpropertiesfromFAO(FoodandAgricultureOrganization),vegetationpropertiesfromGSWP-2(GlobalSoilWetnessProject-2)andlandcoverdatafromDataSharingInfrastructureofEarthSystemSciencewereusedtodrivetheNOAHmodel.Besides,thespatial-temporalvariationsofevapotranspirationinthesixregionsofChinesemainlandwereanalyzedEvapotranspirationestimatesusingevapotranspirationmeasurementsfromeddycovariancesystemin3stationsofYucheng,XilinhaoteandChangbaishanarevalidated.Thecorrelationcoefficientsof0.68,0.91and0.91areobtainedforthethreestations,respectively,whichmeansthatevapotranspirationestimatesfromNOAHmodelarereliable.Theeffectsoflandcover/change,surfacealbedo,precipitation,surfacetemperatureandsoilmoistureonsurfaceevapotranspirationwerealsostudied.Theresultsshowthat:1)AdecreaseoftotalannualevapotranspirationoverthenorthernChinawasfoundandanincreasedinofitoverthecentralsouthChina,thesouthwesternChinaand,theeasternChinawasfound,respectively.NoobviouschangesofevapotranspirationwerefoundinthenortheasternandthenorthwesternChina;2)FortheprecipitationofthenortheasternandnorthernChinaadecreasewasfound,whileanincreasesisfoundinthecentralsouthChina,thesouthwesternChina,theeasternChinaandthenorthwesternChina;3)Intheregionswhereevapotranspirationsignificantlydecreases,suchasinthecentralpartofnorthernChinaandShandongPeninsula,surfacetemperaturehasobviousincrease.Similarly,thereislargedecreaseinsurfacetemperatureandlargeincreaseinevapotranspirationinsouthwesternChina;4)Thereisgoodconsistencyebetweenprecipitationandsoilwatercontentin0~10cmdepth,indicatingthatprecipitationisthemainfactorinfluencingtopsoilmoisture.Inaddition,goodconsistenceyalsoexistsbetweenprecipitationandevapotranspiration,showingthatevapotranspirationisalsomuchaffectedbyprecipitation.Essentially,down-wardradiation,meteorologicalconditionsincludingprecipitation,windspeed,airtemperatureandairhumidity,andlandsurfacesituationarethemajorthreefactorsdeterminingevapotranspiration.Therefore,thereasonsofthevariationofevapotranspirationvariationarecomplicated.Directrelationshipbetweentemporalvariationsofevapotranspirationandthelandcoverchangeisnotfoundinthisstudy..
Keywords:Evapotranspiration;NOAHlandsurfacemodel;Spatial-temporalvariationcharacteris-tics;Influencingfactors
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