基于EOF的淮河流域潜在蒸散发时空演变特征研究.pdf

第3 0卷第6期2 0 2 3年1 2月水土保持研究R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.3 0,N o.6D e c.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-1 0-2 7 修回日期:2 0 2 2-1 1-1 3 资助项目:国家自然科学基金项目(5 2 0 0 9 1 1 6);江苏省高效节能大型轴流泵站工程研究中心开放课题(E C H E A P 0 1 4);江苏省自然科学基金项目(B K 2 0 2 0 0 9 5 8;B K 2 0 2 0 0 9 5 9);中国博士后科学基金项目(2 0 1 8 M 6 4 2 3 3 8);扬州大学本科生科创基金(2 0 2 2年扬州大学水利学院1 3号)第一作者:刘赛艳(1 9 9 0),女,江西东乡人,博士,讲师,主要从事水文过程研究。E-m a i l:L i u s a i y a n y z u.e d u.c nh t t p:s t b c y j.p a p e r o n c e.o r gD O I:1 0.1 3 8 6 9/j.c n k i.r s w c.2 0 2 3.0 6.0 4 4.刘赛艳,张以弛,胡嘉玮,等.基于E O F的淮河流域潜在蒸散发时空演变特征研究J.水土保持研究,2 0 2 3,3 0(6):2 6 4-2 7 3.L I US a i y a n,Z HAN GY i c h i,HUJ i a w e i,e t a l.S p a t i a l a n dT e m p o r a lE v o l u t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o fP o t e n t i a lE v a p o t r a n s p i r a t i o n i nH u a iR i v e rB a s i nB a s e do nEm p i r i c a lO r t h o g o n a lF u n c t i o nA n a l y s i sJ.R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,3 0(6):2 6 4-2 7 3.基于E O F的淮河流域潜在蒸散发时空演变特征研究刘赛艳1,张以弛1,胡嘉玮1,解阳阳1,2(1.扬州大学 水利科学与工程学院,江苏 扬州2 2 5 0 0 9;2.扬州大学 现代农村水利研究院,江苏 扬州2 2 5 0 0 9)摘 要:目的揭示流域潜在蒸散发(E T0)时空演变规律,阐明淮河流域E T0变化的主要原因,为淮河流域水资源管理、干旱评估及农业用水评估和规划等提供参考研究。方法 基于淮河流域内及其周边2 9个气象站点1 9 6 02 0 2 0年逐日实测气象数据,采用P e n m a n-M o n t e i t h公式、M a n n-K e n d a l l法研究了E T0的基本变化趋势,并运用经验正交函数分解法(E O F)分解了流域各站点组成的E T0矩阵,得到流域年和四季E T0气象场的时空分布结构,通过分析典型分布模态对应的时间系数揭示了流域E T0气象场的变化规律。结果流域年E T0多年均值为8 5 8.4mm,除春季外,其他三季和年E T0均呈下降趋势。流域年E T0整体以同增同减、流域西北和东南区域反相变化两种空间分布模态为主,其中,模态一以1 9 8 0年为界,有从“全流域高E T0”的空间分布形式转变为“全流域低E T0”的显著变化趋势;模态二也有从“西北E T0偏高东南E T0偏低”向“西北E T0偏低东南E T0偏高”的显著变化趋势。流域四季E T0整体以同增同减的空间分布为主,流域年E T0空间分布模态的转变主要是由夏季E T0的空间模态转变造成的。结论淮河流域E T0时空变化存在明显的季节和区域性差异,夏季E T0对年E T0的变化贡献率最大,显著减少的日照时数和风速是导致流域存在“蒸发悖论”的主要原因,未来可针对性地加强夏季蒸散发的实际观测和研究。关键词:淮河流域;潜在蒸散发;经验正交函数;时空分布中图分类号:P 3 3 9 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 5-3 4 0 9(2 0 2 3)0 6-0 2 6 4-1 0S p a t i a l a n dT e m p o r a lE v o l u t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o fP o t e n t i a lE v a p o t r a n s p i r a t i o ni nH u a iR i v e rB a s i nB a s e do nE m p i r i c a lO r t h o g o n a lF u n c t i o nA n a l y s i sL i uS a i y a n1,Z h a n gY i c h i1,H uJ i a w e i1,X i eY a n g y a n g1,2(1.C o l l e g eo fH y d r a u l i cS c i e n c ea n dE n g i n e e r i n g,Y a n g z h o uU n i v e r s i t y,Y a n g z h o u,J i a n g s u2 2 5 0 0 9,C h i n a;2.M o d e r nR u r a lW a t e rC o n s e r v a n c yR e s e a r c hI n s t i t u t e,Y a n g z h o uU n i v e r s i t y,Y a n g z h o u,J i a n g s u2 2 5 0 0 9,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT h ea i mo f t h i s s t u d y i s t or e v e a l t h e t e m p o r a l a n ds p a t i a l e v o l u t i o no f p o t e n t i a l e v a p o-t r a n s p i r a t i o n(E T0)a n dc l a r i f yt h em a i nc a u s e so fE T0c h a n g ei nt h eH u a iR i v e rb a s i n,t h e nt op r o v i d er e f e r e n c er e s e a r c hf o rw a t e rr e s o u r c e sm a n a g e m e n t,d r o u g h ta s s e s s m e n ta n da g r i c u l t u r a lw a t e ru s ea s s e s s-m e n t a n dp l a n n i n gi nt h i sb a s i n.M e t h o d sB a s e do nt h ed a i l y m e t e o r o l o g i c a ld a t ao f2 9 m e t e o r o l o g i c a ls t a t i o n s i na n da r o u n d t h eH u a iR i v e rb a s i n f r o m1 9 6 0t o2 0 2 0,t h eb a s i c c h a n g e t r e n do fE T0w a s s t u d i e db yu s i n gP e n m a n-M o n t e i t hf o r m u l aa n dM a n n-K e n d a l lm e t h o d,a n d t h eE T0m a t r i xc o m p o s e do f e a c hs t a t i o n i nt h eb a s i nw a sd e c o m p o s e db ye m p i r i c a l o r t h o g o n a l f u n c t i o nd e c o m p o s i t i o n(E O F),a n dt h es p a t i a l a n dt e m-p o r a ld i s t r i b u t i o ns t r u c t u r eo fE T0m e t e o r o l o g i c a l f i e l d i n t h eb a s i no f t h ey e a r a n d f o u r s e a s o n sw a s o b t a i n e d.B ya n a l y z i n gt h e t i m e c o e f f i c i e n t c o r r e s p o n d i n g t o t h e t y p i c a l d i s t r i b u t i o nm o d e,t h e c h a n g e l a wo fE T0m e t e o r o-l o g i c a l f i e l d i n t h e b a s i nw a s r e v e a l e d.R e s u l t sT h e a n n u a lm e a nv a l u e o fE T0i n t h e b a s i nw a s 8 5 8.4mm.E x c e p t i ns p r i n g,t h eE T0o f o t h e r t h r e e s e a s o n s a n do f t h e y e a r s h o w e d a d o w n w a r d t r e n d.T h e a n n u a l E T0o f t h e b a s i nm a i n l yh a d t w os p a t i a ld i s t r i b u t i o nm o d e s:t h es a m e i n c r e a s ea n dd e c r e a s e,a n dt h er e v e r s ec h a n g e i nt h en o r t h w e s ta n ds o u t h e a s t r e g i o n so f t h eb a s i n.Am o n gt h e m,t h e f i r s tm o d ew a sb o u n d e db y1 9 8 0,w i t has i g n i f i c a n t c h a n g e t r e n df r o mt h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o n f o r mo fh i g hE T0i n t h ew h o l e b a s i nt ol o wE T0i n t h ew h o l e b a s i n;M o d e 2a l s oh a das i g n i f i c a n t c h a n g e t r e n d f r o mh i g h e rE T0i n t h e n o r t h w e s t a n d l o w e rE T0i n t h e s o u t h e a s tt ol o w e rE T0i n t h en o r t h w e s ta n dh i g h e rE T0i n t h e s o u t h e a s t.T h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o no fE T0i n t h e f o u r s e a s o n s t o o k t h e s a m ei n c r e a s ea n dd e c r e a s ea s t h em a i nt r e n da saw h o l e.T h ec h a n g eo f a n n u a lE T0s p a t i a ld i s t r i b u t i o nm o d ew a sm a i n l yc a u s e db yt h ec h a n g eo fs u mm e rE T0s p a t i a lm o d e.C o n c l u s i o nT h e r ew e r eo b v i o u ss e a s o n a la n dr e g i o n a l d i f f e r e n c e si nt h es p a t i o t e m p o r a lc h a n g e so fE T0i nt h eH u a iR i v e rb a s i n.S u mm e rE T0h a dt h el a r g e s t c o n t r i b u t i o nt ot h ea n n u a lE T0c h a n g e.S i g n i f i c a n t l yr e d u c e ds u n s h i n eh o u r sa n dw i n ds p e e dw e r e t h em a i nr e a s o n s f o r t h e e x i s t e n c eo f t h ee v a p o r a t i o np a r a d o xi n t h eb a s i n.I n t h e f u t u r e,t h e a c t u a l o b s e r v a t i o na n dr e s e a r c ho f s u mm e re v a p o t r a n s p i r a t i o ns h o u l db es t r e n g t h e n e dp e r t i n e n t l y.K e y w o r d s:H u a iR i v e rB a s i n;p o t e n t i a le v a p o t r a n s p i r a t i o n;e m p i r i c a lo r t h o g o n a lf u n c t i o n;s p a t i o t e m p o r a ld i s t r i b u t i o n 潜在蒸散发(E T0)是水文循环的重要组成部分,它是指在水分供应充足的条件下,某一固定下垫面可能达到的最大蒸散发量,又可称为区域的蒸散发能力。作为水量平衡和能量平衡过程中重要的驱动因素1,E T0与 大 气 循 环、水 循 环 和 碳 循 环 紧 密 相连2-3。因此,准确估算区域E T0,明确其时空分布特征和演变趋势,不仅有利于揭示水文循环演变与气候变化的响应关系4,而且对区域实际蒸散发分析、干旱评估、水资源管理5、农业生产6-7、植被恢复等8具有重要的现实意义。近几十年以来,我国气候变化显著,E T0也随之发生变化。不同地区E T0的演变趋势及其对气候变化的响应已成为当前的研究热点。例如,高歌等9综合研究了中国十大流域E T0的演变特征,发现中国绝大多数流域E T0在年尺度、季尺度上均呈现减少趋势,且此趋势在南方地区流域尤为显著。尹云鹤等1 0在此基础上进行了归因分析,并按不同地形、气候条件明晰了E T0变化主导因子的区域特征和季节特征。此外,史建国1 1、王琼1 2、郭雯雯1 3、陈海芳1 4等也分别在黄河流域、长江流域、渭河流域和第二松花江流域开展了相关研究,不仅揭示了各流域E T0时空演变特征,而且分析了E T0对气候因子的敏感性及其驱动力。这些研究表明,E T0既受气候因素影响,又受地理条件制约,其时空演变特征在不同的区域和时间尺度上均存在显著差异。然而,当前有关E T0时空分布的研究大多从观测站点历史资料出发,通过计算面E T0及其变化特征值描述流域E T0的时间演变特征,或通过对各站点E T0的特征值进行空间插值表征流域E T0的空间变化特征,从流域整体气象变量场的角度揭示长时间尺度E T0的时空演变规律的研究并不多见。淮河流域地处我国南北过渡带,人口稠密、工农商业活动繁荣、水土资源开发利用程度较高。目前有关淮河流域E T0的研究成果较少,已有研究的时间也较为久远。因此,本文拟采用P e n m a n-M o n t e i t h法、M a n n-K e n d a l l趋势检验以及经验正交函数分解(E O F)法,估算淮河流域不同时间尺度的E T0,并揭示其时空变化特征,尤其是其空间分布结构的变化规律,以期为淮河流域水资源管理、干旱评估及农业用水评估和规划等提供参考。1 研究区概况及数据来源淮河流域(1 1 1 5 5 1 2 1 2 0 E,3 0 5 5 3 6 2 0 N)位于我国东部地区,发源于河南省桐柏山、伏牛山区,干流自西向东流经河南、安徽、山东、江苏四省,于扬州三江营汇入长江。淮河流域总面积达2 7万k m2,范围较广,支流众多。流域地处我国南北气候、高低纬度、海陆两相分界区域1 5。淮河以北属于暖温带区,淮河以南属于北亚热带区,年平均气温为1 11 6,降雨量为5 0 010 0 0mm,山区降水多于平原、沿海降水多于内陆。流域冬春干旱少雨,夏秋高温多雨,冷暖、旱涝转变急剧,加之淮河地区人口密集、土地及水资源开发程度深,干旱、洪涝等自然灾害易发,造成的经济、社会影响较大。研究采用中国气象数据网(h t t p:d a t a.c m a.c n/w a)提 供 的 淮 河 流 域 内 部 及 周 边2 9个 气 象 站 点1 9 6 02 0 2 0年的逐日观测资料,包括平均气温、平均气压、日照时数、最高气温、最低气温、平均相对湿度和平均风速。研究区域为淮河全流域,见图1。由图562第6期 刘赛艳等:基于E O F的淮河流域潜在蒸散发时空演变特征研究1可知,根据水系特点淮河流域可以分为上游、中游、下游和沂沭泗水4个子流域。图1 淮河流域气象站点及子流域分布F i g.1 D i s t r i b u t i o no fm e t e o r o l o g i c a l s t a t i o n sa n ds u b-b a s i n si nt h eH u a iR i v e rb a s i n2 研究方法2.1 P e n m a n-M o n t e i t h法本文拟采用P e n m a n-M o n t e i t h公式计算淮河流域的E T0,该公式基于能量平衡和水汽扩散理论,综合考虑作物生理特征和空气动力学参数的变化,具有严格的物理基础,是目前公认的高精度、低误差的计算方式1 6。该方法已被联合国粮农组织(F AO)认定为计算E T0的标准方法。根据F AO的标定,E T0的计算公式如下:E T0=0.4 0 8(Rn-G)+9 0 0T+2 7 3(es-ea)+(1+0.3 4u2)(1)式中:E T0为潜在蒸散量(mm/d);Rn为作物表面接收的太阳净辐射M J/(m2d);G为土壤热通量M J/(m2d);T为距地2 m高度处的平均气温();u2为2m高处平均风速(m/s);es为饱和水汽压(k P a);ea为实际水汽压(k P a);es-ea为饱和水汽压差(k P a);为饱和水汽压-气温曲线斜率(k P a/);为湿度计常数(k P a/)。2.2 M a n n-K e n d a l l检验法M a n n-K e n d a l l非参数趋势检验法是由世界气象组织(WMO)推荐的非参数检验方法,其对样本分布要求低且能规避一定异常数据的干扰,其具体计算步骤详见参考文献8-9。本文拟采用该方法研究淮河流域E T0的变化趋势,选取9 5%为显著性检验水平,则趋势检验统计量的相应临界值为1.9 6。此外,本文还采用S e n斜率法计算淮河流域E T0时间序列的趋势斜率,其计算公式如下:=m e d i a n(xj-xlj-l)1lj(2)式中:是判定变化趋势和程度的指标,0表示上升趋势,其值的大小表示变化程度剧烈与否。2.3 经验正交函数分解(E O F)法E O F法是以场的时间序列作为分析对象,通过对矩阵数据结构特征的分析从而提取主要数据特征量。E O F法最早于1 9 5 0年由L o r e n z引入气象学领域的研究1 7,现在已被广泛应用于气象因子演变及水文数据的分析1 8。本文拟采用该法研究淮河流域E T0的空间变化特征。由于特征向量对应空间样本(也称空间特征向量或空间模态,E O F),主成分对应时间变化(也称时间系数,P C),因此E O F分析是一类时空分解,即X=E O FmmP Cmn(其中m为站点数,n为序列长度)。该算法首先将各站点的气象数据预处理之后以矩阵Xmn形式给出,由矩阵X计算协方差矩阵,得到方阵:Cmm=1nXmnXTmn(3)求出方阵C的全部特征值1,m,特征向量Vmm,并使之满足条件:CmmVmm=VmmEmm(4)其中Emm为mm的对角阵,即为:E=1001(5)式中:1,2,m为矩阵Cmm的特征 值,且12m。每个非零特征根均与一系列向量值一一对应,即为E O F对应的各个空间分布模态。将E O F投射到原矩阵,可以得出各空间特征向量所对应的时间系数矩阵为:P Cmn=VTmmXmn(6)式中:P Cmn为时间系数矩阵。直观地,矩阵X的方差大小可通过特征根的值来反映,即越高的值代表其所对应的模态占有越重要的比重,对总方差的贡献越大。第k个模态对总方差的解释率可表示为:Rk=kmi=1i1 0 0%(7)式中:Rk表示第k个模态的方差贡献;i,k分别表示第i个和第k个特征值,k=1,2,i,p(ip日照时数(0.1 9)平均气温(0.1 1)。因此,进一步表明了日照时数和风速的显著减少是导致流域“蒸发悖论”存在的主要原因。图7 各气象因子对淮河流域年E T0的贡献率空间分布F i g.7 S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f c o n t r i b u t i o nr a t e o fm e t e o r o l o g i c a lf a c t o r s t oa n n u a lE T0i nt h eH u a iR i v e rb a s i n4 结 论本文以淮河流域E T0为研究对象,采用经验正交分解函数E O F,M a n n-K e n d a l l趋势检验等方法研究了该流域1 9 6 02 0 2 0年年E T0、四季E T0的时空分布特征,得出以下结论:(1)淮河流域年E T0多年平均值为8 5 8.4mm,除春季外,其他三季和年E T0均呈减少趋势,其中夏季和年E T0呈显著减少趋势,表明淮河流域也存在“蒸发悖论”现象,且流域显著减少的日照时数和风速是导致流域“蒸发悖论”存在的主要原因。(2)淮河流域年E T0主要有2种空间分布类型,4种空间分布表现形式。其中年E T0模态一同增同减、变化趋势具有高度的统一性,以1 9 8 0年为界,模态一有从“全流域高E T0”的空间分布形式转变为“全流域低E T0”的显著变化趋势;年E T0模态二呈西北东南、内陆沿海的反相分布模式,且年E T0模态二的变化也有从“西北E T0偏高而东南E T0偏低”向“西北E T0偏低而东南E T0偏高”的显著变化趋势。(3)淮河流域四季E T0主要呈现出同增同减的空间分布特征,具有2种空间分布表现形式,且四季E T0空间变化程度存在明显的季节和区域性差异。其中,淮河流域夏季E T0的空间变化类型同样是以1 9 8 0年为界,由全流域E T0偏高年份向全流域E T0偏低年份进行转变,表明淮河流域年E T0空间表现形式的转变主要是由夏季E T0的空间变化造成的。参考文献1 刘昌明,张丹.中国地表潜在蒸散发敏感性的时空变化特征分析J.地理学报,2 0 1 1,6 6(5):5 7 9-5 8 8.L i uC M,Z h a n gD.T e m p o r a l a n ds p a t i a l c h a n g ea n a l y-s i so ft h es e n s i t i v i t yo fp o t e n t i a le v a p o t r a n s p i r a t i o nt om e t e o r o l o g i c a li n f l u e n c i n gf a c t o r si n C h i n aJ.A c t aG e o g r a p h i c aS i n i c a,2 0 1 1,6 6(5):5 7 9-5 8 8.2 郭小娇,石建省.水分蒸散发研究国内外进展与趋势J.地质论评,2 0 1 9,6 5(6):1 4 7 3-1 4 8 6.G u oXJ,S h i JS.G l o b a l r e v i e wo f t h e r e s e a r c hp r o g r e s sa n dt r e n do fe v a p o t r a n s p i r a t i o nJ.G e o l o g i c a lR e v i e w,2 0 1 9,6 5(6):1 4 7 3-1 4 8 6.3 杨泽龙,李艳忠,白鹏,等.1 9 8 02 0 2 0年中国九大流域蒸散发及其组分时空评估J.地球信息科学学报,2 0 2 2,2 4(5):8 8 9-9 0 1.Y a n gZL,L iYZ,B a i P,e t a l.S p a t i a l-t e m p o r a l d y n a m i c s o fe v a p o t r a n s p i r a t i o na n di t sc o m p o n e n t si nn i n er i v e rb a-s i n s i nc h i n a f r o m1 9 8 0t o2 0 2 0b a s e do ng l e a m-e tp r o d-u c t sJ.J o u r n a lo fG e o-I n f o r m a t i o nS c i e n c e,2 0 2 2,2 4(5):8 8 9-9 0 1.272 水 土 保 持 研 究 第3 0卷4 王焕,梅再美.贵州省地表蒸散发时空变化及其与气候因子的关系J.水土保持研究,2 0 2 0,2 7(5):2 2 1-2 2 9.W a n g H,M e iZ H.S p a t i o t e m p o r a lc h a n g e so fe v a p o-t r a n s p i r a t i o na n dt h e i rr e l a t i o n s h i pw i t hc l i m a t ef a c t o r si nG u i z h o uP r o v i n c eJ.R e s e a r c ho fS o i la n d W a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 0,2 7(5):2 2 1-2 2 9.5 F uJ,G o n gY Q,Z h e n g W W,e ta l.S p a t i a l-t e m p o r a lv a r i a t i o n so ft e r r e s t r i a le v a p o t r a n s p i r a t i o na c r o s sC h i n af r o m2 0 0 0t o2 0 1 9J.S c i e n c eo ft h eT o t a lE n v i r o n-m e n t,2 0 2 2,8 2 5:1 5 3 9 5 1.6 姜宇,杜崇,孙海宁,等.气候变化条件下黑龙江省作物生长季潜在蒸散发量时空变化特征及其 敏感 性分 析J.水电能源科学,2 0 1 8,3 6(5):6-9.J i a n gY,D uC,S u nH N,e ta l.T e m p o r a la n ds p a t i a lv a r i a t i o n so fp o t e n t i a le v a p o t r a n s p i r a t i o na n dt h e i rs e n-s i t i v i t y i nc r o pg r o w t hs e a s o ni n H e i l o n g j i a n gP r o v i n c eu n d e r c l i m a t ec h a n g eJ.W a t e rR e s o u r c e sa n dP o w e r,2 0 1 8,3 9(5):6-9.7 G a oX,P e n gS,W a n g W,e ta l.S p a t i a la n dt e m p o r a ld i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fr e f e r e n c ee v a p o t r a n s p i r a-t i o nt r e n d si n K a r s t A r e a:A c a s es t u d yi n G u i z h o uP r o v i n c e,C h i n aJ.M e t e o r o l o g y a n d A t m o s p h e r i cP h y s i c s,2 0 1 6,1 2 8(5):6 7 7-6 8 8.8 曹永强,刘明阳,李元菲,等.不同潜在蒸散发估算方法在辽宁省的适用性分析J.资源科学,2 0 1 9,4 1(1 0):1 7 8 0-1 7 9 0.C a oYQ,L i uM Y,L iYF,e ta l.A p p l i c a b i l i t yo fs i xp o t e n t i a l e v a p o t r a n s p i r a t i o ne s t i m a t i o nm e t h o d si nL i a-o n i n gP r o v i n c eJ.R e s o u r c e sS c i e n c e,2 0 1 9,4 1(1 0):1 7 8 0-1 7 9 0.9 高歌,陈德亮,任国玉,等.1 9 5 62 0 0 0年中国潜在蒸散量变化趋势J.地理研究,2 0 0 6,2 5(3):3 7 8-3 8 7.G a oG,C h e nDL,R e nGY,e t a l.T r e n do f p o t e n t i a l e v a p o-t r a n s p i r a t i o no v e rC h i n ad u r i n g1 9 5 6t o2 0 0 0J.G e o-g r a p h i c a lR e s e a r c h,2 0 0 6,2 5(3):3 7 8-3 8 7.1 0 尹云鹤,吴绍洪,戴尔阜.1 9 7 12 0 0 8年我国潜在蒸散时空演变的归因J.科学通报,2 0 1 0,5 5(2 2):2 2 2 6-2 2 3 4.Y i nY H,W uS H,D a iEF.D e t e r m i n i n gf a c t o r si np o t e n t i a l e v a p o t r a n s p i r a t i o nc h a n g e so v e rC h i n ai nt h ep e r i o d1 9 7 12 0 0 8J.C h i n e s eS c i e n c eB u l l e t i n,2 0 1 0,5 5(2 2):2 2 2 6-2 2 3 4.1 1 史建国,严昌荣,何文清,等.黄河流域潜在蒸散量时空格局变化分析J.干旱区研究,2 0 0 7(6):6 7 7 3-6 7 7 8.S h i JG,Y a nCR,H eWQ,e t a l.S t u d y o n s p a t i o t e m p o r a lc h a n g eo f e v a p o t r a n s p i r a t i o ni nt h eY e l l o wR i v e rB a 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o r so fp o t e n t i a l e v a p o t r a n s p i-r a t i o n i nt h eS e c o n dS o