潜在蒸散量减少及其对作物产量的影响在中国北方平原在2061至14年的影响

摘要

气候变化已经引起了对空间的时间尺度的水文过程（降水和蒸散量），这将影响气候类型，最终影响到农业生产的不均匀变化。基于在中国北方平原（NCP），气候变量，如湿度指数，沉淀和潜在蒸散的时空特性（ET从1961年61个气象站到2014数据₀），进行了分析。灵敏度系数和贡献率分别适用于ET₀。由于ET的显著下降，华北地区经历了由北向南由半干旱到湿润的气候过程₀(−13.8毫米的十年^-1)。在研究区域，71.0%的站点出现了“泛蒸发悖论”现象。相对湿度对ET的影响最大₀，而风速，日照时间和空气温度对ET有积极的影响₀。风速和日照时数贡献最大的ET的时空变化₀，其次是相对湿度和空气温度。总的来说，影响ET的关键气候因素₀是新冠肺炎的风速下降，尤其是北京和天津。山东和河南两省的作物产量高于其他湿度指数较高的地区。河北省湿度指数越低，作物产量越低。因此，未来由于新冠肺炎的时空湿度变化，应考虑潜在的水资源短缺和水资源冲突。

1.介绍

水文过程和作物需水量已被修改，而气候变化对地方，区域和全球尺度[1，2]。气候变化的变化与地表气温的升高是一致的。

在水文循环中，实际蒸散发(ET)和潜在蒸散发(ET)₀)发挥了重要作用[3，特别是在土壤蒸发和作物蒸腾方面，最终影响作物的生产力。ET是指在现有大气条件下，某一地区的蒸发量[4]。ET通过同时存在的两个过程控制：从叶表面土壤和蒸腾蒸发[五]。ET₀当不存在的缺水[计算为可能丢失水蒸气在给定的环境下，通过植被覆盖地面的连续，大量的拉伸的水的最大量6]。ET₀是由气象条件及地面类型所决定的[7]。因为等₀从降水，温度，相对湿度，风速，以及日照小时计算8-10，这些变量的任何变化都可能改变ET₀。此外，这些变化创造了更多的良性或紧张的条件ET₀[11，12]。ET₀对水资源的可用性[一个显著的影响13，从而影响农业生产力。植物生长计划通常需要有关ET的信息₀[14，15来估计作物蒸腾作用。因此，对ET的研究₀气候变化已经成为一个有趣的研究课题，世界各地的科学家。此外，确定ET的变化也很重要₀在区域范围内。

湿度指数（ķ），降水变化，ET₀应用于估计干湿变化。以往对气候类型的研究只考虑了温度和降水的影响[16，17不包括相对湿度、太阳辐射、风速和日照时数的影响。因此，了解气候变化的变化特征，对水资源综合管理具有重要意义。此外,ķ可以应用于预测关键农业地区将持续存在的模型场景。因此,评估等₀和ķ分布可以解释气候变化和水文过程之间的关系。这将导致合理的水量调度和管理，以维持生态水文系统。

在新冠肺炎病区，夏玉米(玉米l)占全国粮食产量的33%，冬小麦占全国粮食产量的50% [18]。在未来的20年里，温度的升高和降水量的减少可能会降低几种主要农作物的产量[19]。水资源短缺将在中国北方[主要粮食生产皮带加剧20.，21]。Bergamaschi等人[22]表示，作物产量会由10-20％减少高达因为升温和干燥至2050。因此，在这些地区的了解水文分布是管理农业水资源，调整种植模式的关键。

目前，有通过整合在NCP大气中的水蒸气的输入（沉淀）和输出（蒸散）在气候类型的时空变化的研究很少。因此，本研究的目的是（1）量化在ET时空变化的变化₀和ķ在NCP 1961至2014年，（2）定量解释为在ET变化的原因₀通过分析敏感性系数和贡献率，(3)分析ET之间的关系₀和作物产量。结果可能是农业规划和布局是有用的。

2。材料和方法

2.1。研究区域和数据

研究区位于北纬31-43度和东经110-123度的北纬38度，属暖温带季风气候。夏季降水变化明显。主要作物是夏玉米和冬小麦。年平均气温13.0℃，年平均降水量586 mm [23]。在栽培层中，土壤通常具有粉壤土质地。本研究以北京、天津、河北、河南和山东为研究对象。

本研究收集了1961年1月至2014年12月全国60个气象站的日气象资料(表1)1)。这些数据包含由中国国家气象局国家气候中心（提供每日平均，最低和最高气温，日照时数，风速，降水，相对湿度http://cdc.cma.gov.cn)。利用Allen等人介绍的风廓线关系，将10米高度的风速转换为2米高度的风速。[24]，如式(1)。所观察到的数据集已经经受严格的质量和均一控制。站的地理位置显示在图1。 哪里ü₂距离地面2米(米·秒)的风速是多少^-1),ü_ž风速是多少ž米以上的表面（米·秒^-1），和ž是地面（米）上述测定的高度。

2.2。数据分析

2.2.1。湿度指数的估计（ķ）

湿度指数是降水与潜在蒸散发的比值，由 哪里P日降水量(mm·d^-1）和ET₀日潜在蒸散发(mm·d^-1)。表中列出了基于湿度指数的气候区域分类2[25]。

ET₀由Penman-Monteith公式计算[24]: 哪里[R_ñ表面的净辐射是MJ·m吗^-2·d^-1，G是土壤热通量密度，MJ·m的^-2·d^-1，测湿常数kPa°C是多少^-1，Ť是日平均气温，℃，ü₂风速是多少一个height of 2 m, m·s^-1，Ë_小号为饱和蒸汽压，kPa，Ë_一个实际蒸汽压，kPa，和Δ饱和水汽压曲线kPa°C的斜率是多少^-1。计算ET所需的所有数据的计算₀遵循FAO-56第3章的方法和程序[24]。

2.2.2。灵敏度分析和灵敏度系数

ET敏感性分析₀方程是分析对ET气象因素的影响的有效方法₀[26]。以往的研究表明无量纲相对灵敏度系数的使用说明气候变量的影响ET₀[27]: 哪里小号₆是的灵敏度系数一世第个气候变量，ET₀是潜在的蒸散，毫米·d^-1，ET₀是ET的日变化₀，V_一世是一世个气候可变的，并且ΔV_一世是的变化V_一世。积极/消极小号₆变量的表示ET₀将增加/减少气候变量。越大小号₆，气候因素对ET的影响更大₀。

2.2.3。贡献率的计算

该贡献率是否用于将气候变量与ET联系起来₀： 哪里的贡献一世为ET的气候变量₀，为敏感系数，对于所述相对变化率一世个气候变化，这是由方程（五)。的意思G₆是相同的小号₆。

在这个研究中，和对日气温、太阳辐射、相对湿度和风速进行估算，量化各因子对ET变化的贡献₀。 在趋势₆对于气候倾向率一世个气候变化，并通过公式计算（6),对于气候变化的平均值，和ñ在几年的时间。在这个研究中，ñ = 54.

2.2.4。气候趋势

气候倾向率（趋势₆)用最小二乘法计算: 哪里X_一世是一世气候变化,Ť是时间年，a是回归系数，10×一个为气候趋势率，b是恒定参数。

3.结果

3.1。湿度指数的年际变化和空间变化趋势

湿度指数（ķ）显示从北到南呈上升趋势，改变从0.34至1.20（图图2（a）)，这表明该地区的气候从半干旱到湿润，从北向南变化。冀西北和中西部地区为半干旱气候，豫南地区为湿润气候ķ上述1.其他区域已经semihumid气候，ķ从0.5到1.0。

的倾向率ķ为-0.005十年^-1（ ),这表明从南到北的轻微烘干的趋势（图图2（b）)。其中，以南部为主要分布点的35%(总数= 60)的趋势率为ķ高于0，这表明这些区域是湿的。在其他网站的倾向率ķ低于0，特别是华东和山东河北北部，干有一种倾向率ķ下面-0.01十年^-1。

3.2。年代际变化降水和ET₀

降水量的趋势速率为- 12.4毫米/年^-1，显示降水呈下降趋势。降水倾向率的突变主要出现在河北东南部和山东东南部(图2)图3（a）)。所有站点中只有10.0%的降水趋势率大于0。

的等₀ŤËñdency rate was −13.5 mm decade^-1（数字图3（b）），其呈下降趋势，从1961年至2014年的ET₀倾向率在0.05水平上有显著性差异，其中河北中东部和山东中南部差异最大。

3.3。温度敏感系数(小号_Ť），相对湿度（S_RH)、日照时数(S_SH）和风速（S_WS）到ET₀上年度和空间尺度

小号_Ť从0到0.15(图)4(一)），这意味着ET₀随温度增加。小号_Ť东南部的数据更高，尤其是河南省，而中部地区，如山东北部、北京、天津和河北北部的数据最高。小号_RH从- 0.70到- 0.19(图)4 (b))，表明ET₀随相对湿度的增加而减小。空间分布小号_RH呈现出从南到东的下降趋势。该小号_RH山东东部较高，绝对值大于0.5。在河北南部和北京，绝对值为小号_RH低于0.4。该小号_SH在所有区域高于0℃，用0.18的平均值（图4 (c))。该小号_SH结果显示，从北到南呈上升趋势。小号_WS从0.10至0.31（图范围4 (d))，并由北向南呈下降趋势。该小号_WS在该地区的北部，例如，河北北部，北京，天津，高于0.21，而在豫南，这是低于0.18。

3.4。气候因素归因率ET₀上年度和空间尺度

在这项研究应用于指示ET的相对变化₀从每个气象因素造成。空气温度的归属率ET₀（G_vT)介乎- 0.5%至4.0%(图图5（a）)。G_vT在NCP的北部和东部地区超过1％，而在其他地区的低于1％。相对湿度至ET的归属率₀（G_vRH）介于-4.7％至10.1％（图图5（b）)。G_vRH在河北北部和西南地区山东低于0的日照时数的贡献率，以ET₀（G_太小）介于-8.4％至0.2％（图图5（c）)。G_太小高于0仅在一个位点。空间分布G_vSH结果显示，从北到南呈下降趋势。风速的贡献率，以ET₀（G_大众)介乎- 19.1%至4.9%(图图5（d）)。最高绝对值G_大众在北京和天津。

空气温度和相对湿度对ET的归因率₀为阳性，表明ET₀随这两种气候因子的增加而增加。然而，机制G_vT和G_vRH是不同的。G_vT灵敏度系数为正，倾向率为(0.24°C)时为正^-1)的空气温度上升(图6（一个））。G_vRH敏感度系数为负时为正，倾向率为0.44^-1)的相对湿度下降(图6(c))。日照时数和风速的归因率为负，说明两种气候因子的变化均降低了ET₀。气候因子的贡献率，以ET₀was in the following order: wind speed > sunshine hour > relative humidity > air temperature.

4.讨论

气候类型的变化是由于对各种气象变量的敏感性及其对ET的归因₀在全国大会党。ET₀对相对湿度最敏感，对湿度有负向影响。这与胡等人的研究一致。[28在中国东北。这影响ET的因素₀根据位置显著变化。霍等人。[3]表示ET₀was very sensitive to 2 m wind speed and relative humidity in Northwest China. In southern Spain, ET₀was sensitive to air temperature and radiation in the warmer season and to 2 m wind speed in cooler seasons [29]。在澳大利亚，温度被认为是为ET的最重要因素₀，但干燥和潮湿集水[之间不同的第二最重要的因素30.]。杨等人。[31]表明，ET的灵敏度₀从低海拔到高海拔，气候因素各不相同。ET的灵敏度₀气候因素是区域变化，因为气候条件和气候因素与区域变化不同[30.，31]。在这项研究中，风速降低了对ET下降的主要原因₀从1961年到2014年。但气候倾向率较低，导致归因率较低。

一般来说，温暖气候导致蒸发和蒸发蒸腾增加。然而，近几十年来，世界上大部分地区对pan蒸发速率的观测值有所下降[8，9，32，33，称为“泛蒸发悖论现象”[34]。另外，那些只考虑空气温度对ET的影响₀，而不考虑其他气象因素，例如风速、相对湿度及日照时数。它揭示了ET显著增加的趋势₀（ ）1961-1990年期间整个西非地区[35]。虽然空气温度在0.24℃下十年的速率增加显著^-1在风速和日照时降低的效果比增加空气温度，这导致了ET的显著下降的更大₀在全国大会党。变化的此图案与Dinpashoh等人的发现相一致。[36]在伊朗西北部，大部分电台(86%的地点)也显示出ET增加的趋势₀1997年和2016年之间。然而，Hou等人。[37表明温度是导致ET增加的关键变量₀由于它对ET的敏感性₀并有明显的增长趋势。

农业占至少90％，在干旱用水总量的和半干旱地区[38]。为缓解用水紧张的重要途径，是提高农业用水管理。全面认识的农业水文过程奠定了最大限度地减少农业用水奠定了基础。在浅水表的存在，地下水提供了在干旱半干旱地区为农作物水分利用的重要来源[39，40，影响作物产量。气候类型取决于降水和ET的变化率₀。这一重要问题涉及评估干旱对农业的影响。作物产量与干旱发生的统计数据密切相关[42，42，但从湿度指数和农业干旱调查得出的干旱趋势一致性分析很少。作物产量显著增加( ）在研究区域(图7)，按照ķ在每个领域。作物产量是更大的山东，河南，具有ķ与天津、北京和河北相比，分别为0.70和0.77(见表)3)。最低的ķ河北省(0.53)，作物产量最低。因此，应该考虑区域水平衡，并可能降低这些地区的干旱或洪水风险。我国对农业干旱地区的调查已有几十年的历史，因此对干旱程度的调查具有重要意义ķ和ET₀农业干旱调查，特别是气候趋势调查。

5.结论

由于降水变化幅度较小，ET显著下降，根据湿度指数，华北平原经历了由北向南由半干旱到湿润的气候过程₀年度和空间尺度。在研究区域，71.0%的站点出现了“泛蒸发悖论”现象。ET₀是相对湿度最敏感的，尤其是在东山东，随后风速。ET的主导原因₀下降的是风速，归因率最高，尤其是在北京和天津。山东省和河南省的湿度指数越高，作物产量越高。河北省湿度指数越低，作物产量越低。有必要对ET的影响进行分析₀对作物产量在不同作物的生长阶段。

数据可用性

用于支持本研究结果的数据已存储在3691421data-2019.xls库中，并包含在本文中。

信息披露

第一作者是董万林。

的利益冲突

作者声明，这篇论文的发表没有任何利益冲突。

致谢

这项研究是由中国（2017YFC0503805和2017YFD0300304）的国家重点研究发展计划的支持。

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