華北平原地表濕潤程度演變及其影響因素分析

周澤江，李保琦，趙子岳，董曉勇，顧金普

（1.廣西壯族自治區水利電力勘測設計研究院有限責任公司，廣西 南寧 530023；2.石家莊鐵道大學 土木工程學院，河北 石家莊 050043；3.河北省水利水電第二勘測設計研究院，河北 石家莊 050021；4.青海省水利電力勘測設計研究院，青海 西寧 810001；5.貴州新中水工程有限公司，貴州 貴陽 550000）

1 研究背景

由于全球氣候變化不斷深入和高強度人類活動的持續影響，水循環過程中的蒸散發環節在一定程度上發生了改變，因此區域干濕狀況也隨之出現變化。例如，IPCC第6次評估報告中指出，自1880至2012年全球平均地表溫度升高0.12℃/10a［1］，華北平原降水整體呈現顯著減少趨勢［2］，氣溫升高加速了水循環過程，降水減少則直接導致地表變干，而地表濕度變化又受太陽輻射、地表反射等能量循環因素的影響。因此，區域地表干濕程度演變及其影響因素的研究不僅可以正確認識地表干濕變化趨勢及其原因，而且對合理應對氣候變化具有一定的參考價值。

華北平原是我國重要的糧食主產區，但是其水資源本底較差，比如其年降水量為500～900 mm，但是在春季，氣溫回升，蒸發量增加，降水量較少，常會出現春旱問題；與冬小麥生育期（10月份—翌年的6月份）需水分布錯位，導致該地區成為典型的補充灌溉區。另外，區域內人口眾多、經濟較為發達，對水資源的需求較大。加之高強度人類活動和氣候變化的影響，引發了生態、環境、地下水超采、區域最高氣溫驟增等一系列問題。因此，華北平原地區干濕狀況變化具有區別于其他區域的獨特性和差異性。

濕潤指數作為衡量區域水熱收支情況的指標，即區域來水量與消耗量特點，可直接綜合表征區域地表濕度，進而可從側面反映區域干濕狀況。所以，濕潤指數的長系列分析可以反映出區域干濕狀況在外界環境綜合影響下的演變情況。因此，近年來，在氣候變化和高強度人類活動的影響下，有關濕潤指數的研究受到了學者的廣泛關注。例如，在區域尺度上，西北［3］的天山西部地區［4］、甘肅河東地區［5］以及石羊河流域［6］、黃土高原地區［7］，黃河流域［8］，青藏高原的三江源區［9］，還有位于華東的長三角地區［10］都有相關案例分析；在行政區劃尺度上，從市級的安康［11］到省級的陜西?。?2］和云南?。?3］，乃至全國［14-16］，都從不同空間尺度和時間尺度針對不同的側重點及問題進行了分析和探討。

盡管濕潤指數在不同地區及全國大區域尺度得到一些結論，但是不同區域及不同時間尺度的時空變化規律仍存在一定的差異。華北平原地區水資源本底差、人類活動強烈、供需水分布錯位，導致該地區干濕狀況呈現出高頻率和大振幅的變化，變化程度較其它區域更甚。為此，亟需進行華北平原地表濕潤程度演變及其影響因素分析，以便為水資源本底較差區域更好的應對氣候變化提供借鑒。

基于以上分析，本文對華北平原地表濕潤程度演變及其影響因素進行分析，首先采用地表濕潤指數來探尋華北平原干濕程度的演變，然后通過Mann-Kendall趨勢檢驗來獲得干濕程度的年際變化規律，最后應用正交函數分解對干濕程度空間分布進行模態分析。

2 數據來源

以可靠性、一致性、代表性為標準，對氣象站點資料進行審查篩選，在滿足精度要求的前提下剔除數據缺測的氣象站點，最終選取華北平原及其周邊82個站點數據作為本文的研究數據，研究區位置及站點分布如圖1所示。數據系列為1960—2017年日尺度實測數據，包含逐日降水量、日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、空氣相對濕度、日平均風速及日照時數等7個氣象要素。本文涉及的氣象數據均來源于中國氣象數據共享網（http：//cdc.cma.gov.cn）。

圖1 氣象站點及研究區域分布圖

3 研究方法

3.1 地表濕潤指數 本文采用濕潤指數來綜合反映華北平原干濕狀況，該指數可由地面降水量（P）與潛在蒸發量（ET0）來計算：。式中P為氣象站實測降水量；ET0采用1998年FAO推薦的Penman-Monteith（PM）公式，其計算方法見文獻［15］。

用濕潤指數k表示干濕程度的標準，依據文獻［4］的干濕進行分級，具體分級標準見表1。

表1 中國干濕程度分級

3.2 Mann-Kendall趨勢檢驗Mann-Kendall（M-K）方法可定量分析時間序列趨勢，適用于氣象、水文等非正態分布的數據分析。為進一步分析華北平原地表濕潤程度演變趨勢，并對各影響因素進行置信度為0.01的顯著性檢驗，本文采用Mann-Kendall趨勢檢驗法［13］進行計算。

3.3 正交函數分解 影響地表濕潤程度的要素復雜繁多，本文采用正交函數分解法來分析華北平原地表濕潤程度演變的主要影響因素。正交函數（EOF）分解在多元統計分析中又稱主成分分析［17］，它是利用較少的幾種空間分布模態對原變量場進行描述，可基本涵蓋原變量場的信息，通常以向量場的貢獻率來表示。其優點在于EOF沒有固定的函數，可以在有限區域對隨機分布的站點分解，容易將變量場的信息集中于幾個分布模態上，且分離出來的變量場具有物理意義。

4 結果分析

4.1 干濕程度空間分布 年均濕潤指數為四季濕潤指數空間分布的疊加，研究區各站點多年平均地表濕潤指數介于0.5～1.3之間，空間差異顯著，總體上表現為從河南省中部向山東省中部呈現出西南-東北走向的區域界線，表現出由東南向西北逐漸遞減的態勢（圖2（a））。其中，低值區（0.5左右）主要位于西北部，高值區（1.3左右）位于南部和東南部。南北差異較為明顯，濕潤指數差異值約為0.8左右。一般來說，南部大部分區域濕潤指數在1.0以上，而北部則為0.6左右。按照文獻［4］的干濕程度分級，華北平原濕潤指數在0.3～1.0之間，屬于半濕潤地區，即整體來看華北地區全部位于半濕潤氣候地帶，屬于半濕潤氣候區，且大時間尺度內不會過渡為濕潤區和半干旱區。

圖2 濕潤指數空間分布圖

濕潤指數的各季節空間分布整體與年均濕潤指數基本相似，但并不完全一致，指數值的區間范圍和空間分布均有差別。冬、春季節全區濕潤指數大體以河南省中南部和山東省南部為分界線，其該分界線以北大部分地區濕潤指數小于0.5，以南則為0.6～1.3左右，且呈向南增加的趨勢。但與春季相比，冬季南北濕潤指數分界線相對靠南，位于山東省南部和河南省南部。夏季華北平原地區大部分區域濕潤指數在0.9以上，盡管空間分布上仍呈現出東南地區相對西北地區較高的差別，但二者的差異較小，不超過0.2。秋季濕潤指數的變化介于冬春季和夏季之間，區域間差異明顯，整體上南部濕潤指數大于北部，但以北京、天津和河北省大部分地區最小，不足0.5，河北南部、山東北部和河南北部為0.6～0.8，河南南部、山東南部及其以南地區大于0.8。

4.2 干濕程度年際變化規律 反距離權重（IDW）插值法是空間插值方法之一，具有能夠綜合反映插值點與樣點之間距離對插值點貢獻的特點，認為離插值點越近的樣本點賦予的權重越大，其權重貢獻與距離成反比。為此，本文采用此方法，在ArcGIS 10.2中對82個站點逐月濕潤指數進行空間插值獲得華北平原逐月平均濕潤指數，以此為基礎進行整個研究區濕潤指數年際演變特征分析。

由圖3可知，華北平原地區年均濕潤指數變化在0.5～1.35之間波動，其多年平均值為0.79，最大值出現在1964年，最小值出現在1997年，最大值與最小值相差約為0.7。近58年濕潤指數總體呈0.011/10a減少趨勢。華北平原地區1960 s、1970 s、1990 s和2000—2009年年尺度下濕潤指數偏大，相對多年平均值分別偏大4.42%、0.92%、0.19%和2.58%；而1980s和2010—2017年則分別偏小3.82%和5.37%。

圖3 1960—2017年華北平原年平均濕潤指數變化

為了分析濕潤指數年際變化的空間差異性，對華北平原82個站點58年濕潤指數進行傾向率計算，并繪制空間變化傾向率分布圖，如圖4所示。

圖4 濕潤指數空間變化傾向率分布

1960—2017年華北平原地區年平均濕潤指數大部分地區呈現出變小趨勢，即氣候變干趨勢，變化率為0～0.03/10a，山東半島和江蘇東北部等局部地區濕潤指數減小較多，約為-0.06/10a左右。在河南省中東部、安徽省北部等地區濕潤指數呈略微增加趨勢，變化率約為0.03/10a。

就整個華北平原而言，春季、夏季和秋季濕潤指數均呈減小趨勢，減小速率分別為0.009/10a、0.015/10a和0.018/10a；冬季濕潤指數呈現增大趨勢，增加速率為0.041/10a。各季節多年平均濕潤指數分別為0.43、1.23、0.78和0.37，年內四季濕潤指數差異較大，夏季最大，為春、冬季的3倍左右。

不同季節的濕潤指數，在局部地區的變化趨勢與華北平原整體略有不同。其中，春季河北、天津、北京和山東中部西北部濕潤指數呈增大趨勢，約為0～0.03/10a左右；河南南部、江蘇、安徽等區域呈現減小趨勢，約為-0.06/10a左右。夏季東北部呈現減小趨勢，西南呈現增大趨勢。秋季在安徽北部、江蘇西北部、河南東部和山東南部以及北京市周圍等地濕潤指數呈現增加趨勢，變化率介于0～0.06/10a之間，其他地區呈減小趨勢，其中，山東東部和江蘇東北部減小程度較大，變化率約為-0.09/10a。冬季研究區域濕潤指數整體呈現增加趨勢，且增幅由北向南增大，河北地區濕潤指數變化率較小，在0～0.03/10a之間，河北指南的河南、山東和安徽、江蘇北部地區濕潤指增加率較大，在0.06～0.09/10a之間。

4.3 影響因素分析 年均濕潤指數K值的時空分布情況，包含時間和空間兩個維度的變量。在時間上，若將n年序列存在n種空間分布情況，則時間變量有n種指標。然而，各時間變量指標與不同空間變量指標之間具有一定的相關性，導致K值所反映的信息在一定程度上有所重疊。經驗正交函數（EOF）是將不同研究變量的多個研究指標進行重新組合，形成新的互相無關的若干個綜合指標，來代替原來指標，即“降維思想”。

本文通過對華北平原82個站點58年的濕潤指數進行逐年空間插值，得出1960—2017年58種空間分布形式，然后采用經驗正交函數對華北地區濕潤指數進行空間特征分析，按概率統計提取出5種空間分布形式，來代表原始58種空間分布形式，將復雜的空間態勢簡單化，以便清晰的揭示地表干濕程度空間分布的規律（見表2和圖5）。

圖5 華北平原年平均濕潤指數EOF分析

由表2可知，華北平原1960—2017年年均濕潤指數K值的前8個特征向量累計貢獻率為75.69%，前5個特征向量累計貢獻率趨近于70%，所以前5個特征向量可以較好的表示華北平原年平均濕潤指數K值的空間變化特征。第一、二特征向量貢獻率均大于10%，對空間分布代表性較高，因此，對前兩個特征向量進行重點分析。

表2 華北平原濕潤指數K值前8個特征向量的貢獻率和累積貢獻率

由圖5可知，第一特征向量（EOF1）均為正值，貢獻率為34.33%，取值范圍在0～0.18之間（圖中標注為特征向量值乘100），說明華北平原濕潤指數空間分布呈現出一致性，即全區均偏干或全區均偏濕潤；但特征向量在數值上呈現的南部大于北部，說明南部偏干或偏濕的程度大于北部。第二特征向量（EOF2）取值范圍在-0.24～0.30之間，貢獻率為16.08%，在空間上呈現沿山東省和河南省中南部東北方向分界線，其北部為負值區和南部為正值區，反映華北平原北部和南部干濕狀況呈相反形式，即北部偏干南部偏濕潤或北部偏濕潤南部偏干。

華北平原濕潤指數在空間分布整體上北部小于南部，在年際變化上呈現整體偏干趨勢，這與我國許多專家學者在不同空間尺度分析研究結果一致［14-15，18-22］。但是，濕潤指數是一個受多種氣象因素綜合影響的指標，為揭示華北地區濕潤指數變化的主要影響因素，本文結合降水、氣溫、相對濕度、風速、日照時數等做了進一步分析，結果見表3。

表3 1960—2017年華北地區濕潤指數與各要素的相關系數

可以看出，從多年平均尺度上看，濕潤指數與降水、相對濕度、氣溫呈顯著正相關，且相關性依次遞減；與風速、太陽輻射呈負相關，且相關性依次遞增。在各影響要素中，降水是濕潤指數變化的主導因素，二者整體變化規律呈現出相似的空間分布特點［23］，相關性達到0.889；其次為相對濕度和氣溫；而與濕潤指數呈負相關的太陽輻射和風速的影響則相對較小。

在季節上，春季濕潤指數的變化主要受降水、相對濕度和太陽輻射的影響，太陽輻射的影響逐年遞增；夏季濕潤指數受氣象因素作用的大小依次為降水、相對濕度、太陽輻射、氣溫和風速的影響顯著；秋季為降水、氣溫、相對濕度和太陽輻射的影響；冬季氣溫較低，對濕潤指數影響不顯著。綜合來講，華北平原濕潤指數的變化受降水、相對濕度和太陽輻射的影響較大，且前二者占主導地位。

在空間上，由于華北地區降水量呈現從南向北逐漸遞增，相對濕度、日照等氣候因子均受地理位置、氣候條件及東南季風等因素的影響，共同造成濕潤指數的空間差異性。

在此過程中，雖然降水量呈減少趨勢［23］，自然降水可用于蒸發的水量有限，但是灌溉用水也發揮著一定的作用。河北、北京、天津和山東西北部春季濕潤指數呈現增大趨勢即濕潤化，這可能與灌溉有關，冬小麥返青，而冬春季降水較少，不能滿足小麥生長所需水分，越冬水和返青灌溉補水可增加空氣濕度，造成濕潤指數與相對濕度呈正相關且相關性顯著。冬季，由于全區降水量減少，氣溫下降，太陽輻射成為濕潤指數的另一主導因素。

5 結論

通過對華北平原地表濕潤程度演變及其影響因素分析，得出如下結論：

（1）空間分布：華北平原多年平均地表濕潤指數介于0.485～1.4之間，空間差異較大，總體上表現為由東南向西北變干的趨勢。位于研究區南端河南東部、安徽及江蘇北部濕潤指數在1.1～1.4之間；研究區中部的河南北部及山東中南部則為0.6～1.0；研究區北部的天津、北京及河北濕潤程度最低，為0.5～0.8之間。各季節濕潤指數空間分布規律整體與年均分布一致，但指數值的區間范圍和空間分布均有所差別。

（2）年際變化：1960—2017年華北平原大部分地區呈現出濕潤指數變小趨勢，即氣候趨于干燥，變干速率為0～0.03/10a。但是，局部地區，如河南省中東部、安徽省北部，濕潤指數呈略微增加趨勢，變化率約為0.03/10a。各區域春、夏、秋季濕潤指數呈下降趨勢，而冬季呈濕潤化趨勢。年內變化：春季研究區北部出現變濕趨勢，濕潤指數增長率為0.001～0.030，中部和南部則逐漸變干，濕潤指數以0～-0.03和-0.09～-0.12的速度逐年減??；夏季研究區濕潤變化趨勢則與春季變化相反，濕潤指數南部逐年增大、中部和北部不斷減??；秋季濕潤指數南北出現變大趨勢，而中部不斷減??；冬季濕潤指數全研究區出現變大趨勢，南部增加速率最快，中部次之，北部最慢。

（3）影響因素：華北平原濕潤指數與降水、相對濕度、氣溫呈顯著正相關，相關系數分別為0.889、0.838和0.549；與風速、太陽輻射呈負相關，相關系數分別為-0.355和-0.251。其中，春季降水、相對濕度和太陽輻射相關性顯著，各因素與濕潤指數的相關系數為0.864、0.767和-0.528；夏季各要素對濕潤指數影響均顯著；降水、氣溫、相對濕度和太陽輻射對秋季濕潤指數影響顯著。

致謝：中國水利水電科學研究院李爍陽博士為本文提供了數據支持，在此致以最誠摯的謝意。