1975-2018年长江流域潜在蒸散发时空动态及关键驱动因素

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Spatiotemporal dynamics and key drivers of potential evapotranspiration across the Yangtze River Basin from 1975 to 2018

　　

研究区域：长江流域（YZRB）。研究焦点：作为大气蒸散发能力的关键指标，潜在蒸散发（Potential evapotranspiration，ET₀）在水-能量交换过程中起着基础性作用。本研究调查了YZRB中ET₀的时空变异性及其潜在机制。基于长期ET₀数据集，研究人员进行了敏感性分析以评估ET₀对其时间变异性影响的气象因素的响应，并实施了多尺度地理加权回归（Multiscale Geographically Weighted Regression，MGWR）模型来识别塑造ET₀空间变异性的驱动因素。新的水文见解：1975年至2018年，YZRB的年均ET₀约为930?mm，呈现出显著增长趋势，增长率为0.63?mm/yr，且在2003年后均值明显上升。温度（Temperature，T）在除春季外的大多数季节主导了ET₀的空间异质性，年度尺度的MGWR空间回归系数（Spatial Regression Coefficient，SRC）为0.466，季节尺度超过0.60。此外，太阳辐射（Solar Radiation，RS）对ET₀的时间变化影响最大，尤其是在夏季，ET₀对RS的时间敏感性系数（Temporal Sensitivity Coefficient，TSC）普遍超过1.00。这些结果突显了温度和辐射在塑造ET₀时空变异性中的不同作用，并为气候变化下的大规模水资源管理提供了宝贵的见解。

本研究聚焦于长江流域（YZRB）潜在蒸散发（ET₀）的时空动态及其驱动机制。ET₀作为大气蒸散发能力的关键指标，在水-能量交换中起基础作用，其时空变化与气候变化密切相关。IPCC第六次评估报告指出全球气温显著上升，导致水资源分布深刻变化，从而放大了区域及全球ET₀的时空异质性。长江流域作为中国经济社会发展的重要区域，洪旱事件频发，气候复杂多样，其ET₀时空格局及驱动因素亟待研究。现有研究多关注时间变化归因，但空间格局分析不足，且全局模型难以刻画空间非平稳性。为此，研究人员综合运用趋势分析、多尺度地理加权回归（MGWR）和敏感性分析，系统探究了YZRB中ET₀的时空变异性及气象因素的贡献。论文发表在《Journal of Hydrology: Regional Studies》。

研究人员为开展研究用到以下主要关键技术方法：首先，基于194个气象站点（来源：中国气象数据服务中心）1975-2018年的日值数据，利用FAO 56 Penman-Monteith公式计算每日ET₀；采用Theil-Sen趋势估计与Mann-Kendall检验分析长期趋势，并使用Pettitt检验检测断点。其次，运用多尺度地理加权回归（MGWR）模型（软件MGWR2.2），以温度（T）、风速（Wind, WIN）、相对湿度（Relative Humidity, HUM）和太阳辐射（RS）为自变量，分析其对ET₀空间变异性的影响，并与地理加权回归（GWR）模型对比。最后，采用Roderick和Farquhar提出的敏感性分析方法，计算ET₀对各气象因子的时间敏感性系数（TSC），揭示时间变化的归因。

研究结果如下：
3.1. ET₀的时空分布
3.1.1 长期平均ET₀的空间分布：通过分析多年平均及季节平均ET₀的空间分布，发现1975-2018年YZRB年均ET₀约930 mm，空间异质性显著。下游和西南地区较高（>900 mm甚至>1000 mm），源区较低（<800 mm）。季节上，春季西南及中下游北部较高（>350 mm），夏季从上游到下游递增（约310-400 mm），秋季东南与下游较高，冬季东南较高（约200 mm）。
3.1.2 ET₀的时间演变：通过Theil-Sen趋势分析和Pettitt断点检测，发现ET₀在1975-2018年显著增加，速率0.63 mm/yr，断点出现在2003年。断点后均值从926.37 mm升至956.38 mm，但断点前后子时段均呈不显著下降趋势，表明整体增长主要由均值突变驱动。194个站点中，141站呈上升趋势（71站显著），53站下降（13站显著）。
3.2. ET₀空间分布的成因分析
3.2.1 MGWR模拟结果与比较：通过MGWR与GWR模型的对比，MGWR在年度和季节尺度上的调整R2（adj. R2）均高于GWR（年度0.917 vs 0.893），且AICc更小，带宽更小，表明MGWR更适用于局部尺度模拟。
3.2.2 年度尺度空间格局分析：基于MGWR输出的空间回归系数（SRC），年度尺度上各因子影响排序为T（均值0.466）> RS（0.454）> INT（截距，0.215）> WIN（0.180）> HUM（0.130）。T的SRC标准差最大（0.295），表明其空间异质性最强。T在上游源区影响尤其显著（SRC达1.20），RS在上游较高，HUM在源区为正影响，其他区域多为负影响。
3.2.3 季节尺度空间格局分析：春季RS影响最大（SRC均值0.686），其次为T（0.669），HUM为负影响；夏季和秋季T主导（SRC分别为0.818和0.618），RS次之，各因子空间分布较稳定；冬季T和RS仍为主导（SRC均值0.772和0.736），HUM负效应最强（-0.487）。各季节中，夏季各因子SRC的标准差最小，空间异质性最弱。
3.3. ET₀时间变化的成因分析
3.3.1 影响因子的时间趋势：通过Sen-MK斜率分析，T在绝大多数站点（除2站外）显著上升；WIN在上游显著下降，中游显著上升；HUM主要在下降（127站显著）；RS以下降为主（59站显著），上升站点（26站显著）主要分布在西南、中游北部及洞庭湖下游部分。
3.3.2 ET₀时间变化归因于影响因子：计算各站点的时间敏感性系数（TSC）并进行克里金插值。TSC_T从上游到下游逐渐增大；TSC_WIN在年际和季节尺度上均接近0，影响最小；TSC_HUM较稳定，年均约0.10-0.20；RS的TSC最大，年度尺度约0.60-1.60，夏季最均匀（约1.00），冬季最低（约0.70）。表明RS主导ET₀的时间变化。

讨论部分：研究人员讨论了蒸发悖论与ET₀突变。1975-2018年整体上升趋势中，子时段呈现前降后升的“蒸发悖论”现象，即温度上升而蒸发下降，主要归因于太阳辐射下降抵消了温度升高的效应。2003年断点后的均值跃升与相对湿度下降及温度上升共同增强大气蒸发需求有关。此外，分析了影响因子对ET₀时空异质性的机制：RS和HUM直接反映热和水汽输送条件，因此ET₀对其敏感；夏季温度上升增强植物蒸腾，影响蒸发需求；空间相关分析表明，热量高的区域ET₀也高，植被覆盖变化可能改变季节间相关关系。人类活动如灌溉和化石燃料燃烧产生气溶胶也可能间接影响ET₀。

结论部分翻译：为定量分析YZRB中ET₀的时空异质性，研究人员采用了MGWR模型和敏感性分析，系统评估了四个气象因子（T、WIN、HUM、RS）的影响。1975-2018年，YZRB的ET₀主要表现为上升趋势，增长率约0.63 mm/yr，空间上源区较低、东南和下游较高，异质性显著。年度尺度上，T的MGWR空间回归系数（SRC）均值和标准差均为最大（0.466和0.295），表明T对ET₀及其空间异质性影响最大。季节尺度上，夏季各因子SRC的标准差较小，表明夏季各因子对ET₀的空间异质性影响较弱。时间敏感性系数（TSC）揭示ET₀对WIN响应最弱，对RS敏感最强；TSC_WIN在年际和季节尺度上约为-0.10~0.10，TSC_RS波动在夏季达到峰值（≈1.00），冬季最小（≈0.70），表明ET₀的时间动态主要受RS影响。本研究从时间和空间两个角度归因了ET₀的变化，但仍存在局限性，如未考虑其他气象与非气象因子、局部共线性问题及空间插值不确定性。总体而言，本文方法为气候变化下其他大尺度水文问题研究提供了新视角，时间响应分析有助于应对气候变化，空间响应分析可提供因地制宜的策略。