地球气候系统正经历显著的气候变化，这种变化直接导致水文循环发生改变^[1-2].研究气候变化对水分循环的影响有多种途径，有人从水分收入项---降水变化入手^[3-4]，有人从地面径流变化入手^[5-6]，也有人从水分支出项---蒸发量(包括实测蒸发量和估算的潜在蒸发量)的变化入手^[7-8].在水分循环系统中，由于蒸发量的变化与农业､生态环境有着相当密切的关系，因此无论是实测蒸发量研究，还是潜在蒸发量研究都有其重要的价值.

在蒸发量的研究中，许多人着眼于蒸发量的量测结果，即蒸发皿蒸发量，并用其近似代表区域蒸发量.目前研究显示，近几十年来许多地区蒸发皿量测的蒸发量存在显著的减少现象^[9-12]，这种变化正是发生在全球气温显著增高的时期^{[9, 13]}.正常情况下，气温升高会导致大气变得更加干燥，进而促进水分蒸发，这就意味着蒸发皿蒸发量应当是增大的.但是观测到的蒸发皿蒸发量呈现明显的下降现象，现实与理论的这种不对应的现象被称为“蒸发悖论"^[9].“蒸发悖论"一经提出，便使蒸发皿蒸发量研究成为全球变化中的热点问题.

蒸发皿蒸发量减少的原因一直是这一问题讨论的重点，其中一些研究认为云量增多，日照时数减少，辐射能力下降，蒸发过程需要的能量减少，因而蒸发量下降^{[9, 14-16]}.一些研究认为风速和水汽压下降导致蒸发皿蒸发量减少^[10].还有研究认为湿度增加导致蒸发皿蒸发量下降^{[12, 17]}.Roderick^[18]认为云量和气溶胶增加导致太阳辐射下降，使蒸发皿蒸发量下降，并从温度日较差变小的事实出发，在理论上解释了近年来蒸发皿蒸发量下降主要是由于太阳辐射总量减少造成的.左洪超等^[14]认为由于蒸发皿所处的地理环境差异很大，环境气象因子对蒸发皿蒸发量影响差异显著，并不能得出气象要素与蒸发皿蒸发量的确切关系，但是，大气中水汽的含量增加明显，导致大气中的云量增多，进一步影响云物理属性变化，在这样的背景下，中国许多地区蒸发皿蒸发量下降.

与此同时，也存在一些不一致的现象，Cohen等^[19]发现以色列地区在干燥的夏半年里蒸发皿蒸发量存在较小的但具有统计意义的增多现象，他们认为以色列地区太阳辐射是减弱的，但是同时风速和饱和差却是增大的.在左洪超等^[14]的分析中，中国的62 个测站中66% 为下降趋势，其余为增加趋势.

综上所述，全球各地蒸发皿蒸发量既有增多现象，也有减少现象，变化并不一致.重要的是蒸发皿蒸发量确实在气候变暖的情况下发生了明显变化，这种变化究竟可引发生物系统､环境系统及水分循环系统怎样的变化，很值得深入研究.

长江流域是中国重要的水能基地，其中大部分水能资源都集中在上游地区，大规模的梯级水库建设和运行显著改变了长江天然的水文过程，因此，长江上游区域水分循环的状况受到很大关注.有研究表明，长江中下游蒸发皿蒸发量下降现象明显，而上游下降程度较小^[20].但是Rong 等^[21]的研究显示，长江上游蒸发皿蒸发量变化差异很大，有的地方下降明显，有的地方增加显著，存在显著的区域特征.那么长江上游具有何种区域特征以及影响区域特征形成的因素，并没有给予讨论.

本文选取长江上游66个气象站近30年的蒸发皿蒸发量资料和90个气象站的7种气象要素，分析蒸发皿蒸发量的区域变化特征及原因，并利用7 个水文站的年径流量变化资料，探讨蒸发皿蒸发量变化对长江上游水分循环的影响.

研究所用的气象数据取自于中国气象局气象信息中心，蒸发皿蒸发量(E_pan)的观测数据来自于66个站，起止时间为1980-2008 年.气象要素包括气温(TA)､日较差(TR)､水汽压(VP)､日照时数(SD)､风速(WS)､相对湿度(HR)和降水量(P)等资料来自于90 个气象站，起止时间是1957-2005年.图 1是长江上游气象站点的位置图，蒸发皿蒸发量的观测站与7 种气象要素的观测站并不完全对应，图 1中的黑色圆点表示既有气象要素也有蒸发皿蒸发量的观测站，空心圆点表示仅有气象要素的观测站.

图 1

Fig. 1

图 1 长江上游气象站点位置图 Fig. 1 Location of meteorological sites in the upper reach of the Yangtze River

另外，蒸发皿蒸发量的观测设备经历了20cm蒸发器向E601 蒸发皿的转变，具有20cm 蒸发器的测站较多，时间序列也较长，因此，本文选择了20cm蒸发器的观测序列.对于缺少20cm 数据的部分，利用两种设备的量测结果进行一元回归分析，将所有数据都统一订正到20cm 蒸发器的水平上.径流数据来自于长江水利委员会水文局，年径流是各月径流的平均值.年径流资料的时间序列长短也不统一，有的水文站数据时间尺度可达50年以上，有的站仅有20多年，但是不影响数据分析.大气可降水量数据来自于NCEP 全球再分析资料(起止年份为1961-2008年)，这套资料是美国国家环境预测中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)的合作研究成果.大气可降水量是对地面到200hPa高度中的大气水汽含量进行积分，得到大气对流层中的总水汽含量，假定这些水汽全部凝结，并降落到地面，以此作为地面可能降水量的估计.

研究中使用的趋势分析数据，通过某要素的时间序列与其对应的时间构建的一元线性回归模型得到，模型中的回归系数就是趋势数值.如果使用的是年际序列，那么回归系数的物理意义就是某要素每年随时间的变化量.在气候变化讨论中，常常讨论的是每10 年的变化量，因此，将回归系数值放大10倍，得到了每10年的趋势变化值.

图 2是年蒸发皿蒸发量(E_pan)的趋势变化的空间分布图，由图可见，整个研究区域的趋势分布并不一致，区域中间是趋势增大区，两侧是趋势减少区.在四个季节中，这种趋势分布特征同样存在(图略)，只是正负趋势的强弱和范围略有不同.表 1给出了年和四季E_pan随时间变化的线性趋势统计结果.由表 1可见，在年蒸发量序列中有29 个站为下降趋势，37个站为增加趋势.在春季和夏季，E_pan减少的站点超过50%，其中减少最显著的站点，两个季节分别达到-179 和-97 mm/10a.在秋季和冬季，E_pan增加的站点超过了50%，其中增加最显著的地区，分别达到了61和40 mm/10a.这种增加与减少趋势并存的现象是长江上游流域与其它地方显著不同的地方，因此长江上游区域的蒸发皿蒸发量具有显著的区域特征.

图 2

Fig. 2

图 2 长江上游年蒸发皿蒸发量趋势的空间分布图(灰色区为负趋势，单位:mm/10a) Fig. 2 Distribution of linear time trend of annualEpan(gray area for negative trend，Unit:mm/10a)

表 1(Table 1)

表 1 蒸发皿蒸发量趋势减少或增加的站点统计 Table 1 Number of sites with the trends of decrease and increase of pan evaporation

表 1 蒸发皿蒸发量趋势减少或增加的站点统计 Table 1 Number of sites with the trends of decrease and increase of pan evaporation

为了能够详细研究该流域E_pan的区域变化特征，以相关距离聚类方法对E_pan进行气候划分，得到了三个分区，并用粗黑色线将它们区分开(见图 1中粗黑实线)，其中区域1和区域2的E_pan基本为趋势下降区域(分别用RⅠ､RⅡ表示)，区域3(用RⅢ表示)基本为趋势上升区域.

这三个分区具有鲜明的地理特征，RⅠ 是青藏高原区域，RⅡ是大巴山的部分地区，地形由此过渡到中国东部季风气候区，RⅢ 是云贵高原北部和黄土高原南部边缘及其包围的四川盆地.对三个气候区取区域平均，绘制了三个区域E_pan的时间变化曲线(见图 3，图中括号中的数值为区域平均E_pan趋势数值，负值为趋势减少，正值为趋势增加).由图 3可见，RⅠ和RⅡ中E_pan下降趋势很明显，RⅢ中上升趋势很明显，三个分区的趋势均通过了0.01显著性水平的检验.

图 3

Fig. 3

图 3 长江上游三个分区的Epan距平的时间序列变化.(a)为 RⅠ和RⅡ区，(b)为 RⅢ区 Fig. 3 Time series of Epan anomalies in three regions in upper reach of the Yangtzi River.(a) ForRⅠand RⅡ；(b) For RⅢ

蒸发皿是根据需要人为放置在室外的，因此蒸发皿内水分蒸发过程完全受环境因素影响，蒸发皿蒸发量是环境气象要素综合作用的产物，不是单一要素的影响结果，因此，用线性相关系数分析各气象要素与蒸发皿蒸发量的相互关系是不合适的.

在此，选用偏相关系数分析方法，这样可以去除掉其它要素，仅考虑某气象要素与E_pan的关系，以便彰显该气象要素在某种环境状况下对E_pan的影响程度.同时，按气象要素的性质，将其分为三类，分别是热力因子(包括TA､TR和SD)，动力因子(包括WS和VP)和湿度因子(包括HR和P).表 2是三个分区的平均E_pan与各类因子的偏相关系数，表中，“*"和“**"分别表示该偏相关系数达到了统计显著性0.05和0.01的水平.可以看出，热力因子中，TA和SD都与E_pan有正相关关系，而TR与E_pan为反相关关系；动力因子和湿度因子中，除了RⅠ区中WS和RH与E_pan是正相关关系外，其余均为反相关关系.因此，不同区域影响E_pan变化的因素不同.

表 2(Table 2)

表 2 蒸发皿蒸发量与气象要素的偏相关系数 Table 2 Partial correlation between £pan and meteorological elements

表 2 蒸发皿蒸发量与气象要素的偏相关系数 Table 2 Partial correlation between £pan and meteorological elements

如果以偏相关系数>0.4 为临界值，可以发现不同分区中存在不同的优势因素，并以黑色粗体显示(见表 2).对RⅠ 区，优势因素有3 个，分别是TA､SD和WS；对RⅡ区，优势因子是SD和P；对RⅢ区，优势因子分别是TA和SD.

如果以E_pan为自变量，以上述7 种气象要素为因变量，组建多元回归方程，便可获得每个气象要素对E_pan的方差贡献，这样可以根据方差贡献判断各类因子对E_pan的影响程度.表 3 给出了各类因子的方差贡献.从表 3 中可以看到，3 类影响因子中，热力因子对每个分区的影响都是最大的；动力因子和湿度因子在不同分区贡献不同，在RⅠ中，动力因子的影响程度明显大于湿度因子，与热力因子的作用程度接近，而在RⅡ和RⅢ中，湿度因子的作用均大于动力因子.

表 3(Table 3)

表 3 多元回归方程中气象要素对蒸发皿蒸发量的方差贡献(单位:%) Table 3 Variation contribution of meteorological elements tn Multt Regression Analysis (Unit： %)

表 3 多元回归方程中气象要素对蒸发皿蒸发量的方差贡献(单位:%) Table 3 Variation contribution of meteorological elements tn Multt Regression Analysis (Unit： %)

以每个因子的方差贡献乘以该因子的数值，然后再做标准化处理，得到每个分区的优势影响因子序列，并以Fst1-Fst3表示，图 4给出了3个分区的优势因子与E_pan的时间变化曲线.可见看到，RⅠ和RⅡ区的优势因子与E_pan同降(见图 4a和图 4b)，而RⅢ区优势因子与E_pan同升(见图 4c).这种结果表明优势因子的选择是合适的.

图 4

Fig. 4

图 4 优势因子与Epan的时间变化曲线.(a)RⅠ区；(b)RⅡ区；(c)RⅢ区 Fig. 4 Time series of Epan and forcing factors (a) RⅠ区，(b)RⅡ区，(c)RⅢ区.

表 4是E_pan和几个优势气象要素线性趋势的数值.由表 4可见，三个分区中，TA都存在明显的增加趋势(表 4 的RⅡ 区中，TA不是优势因子，因此未标出该要素趋势数值)，说明长江上游地区对全球变暖有明显的响应.但是，在RⅠ 中，SD和WS减少非常显著，这就意味着太阳辐射强度和风动力扰动强度是减弱的，这两个要素的合力对该区E_pan减少产生贡献.在RⅡ区中，优势气象要素均为显著减少，因此，该区域E_pan明显下降.在RⅢ 区中，仅有SD与TA是优势因素，但是SD自身变化趋势较弱，RⅢ 区大部分处于四川盆地，终年日照时间较少，因此辐射的作用相比RⅠ和RⅡ区明显偏弱，因而TA成为该区域的显著影响因子，该区域中TA显著高于其它地区，强烈增温加热了局部大气，使近地面层到高空，大气异常干燥(见后面对图 6 的分析)，加剧了水分蒸发过程，因此在RⅢ区中，气候变暖的效应显现出来，与人们对气候变暖产生的后果的分析是一致的^[18].

表 4(Table 4)

表 4 Epan及优势因子的线性趋势 Table 4 Linear trend of pan evaporation and forcing factors

表 4 Epan及优势因子的线性趋势 Table 4 Linear trend of pan evaporation and forcing factors

从上述分析中可以看到，偏相关关系分析与人们以往的研究有很大不同，过去的研究表明，大部分地区WS､VP､TR与E_pan均为线性正相关^{[10, 12, 16-18]}，但是在长江上游地区这三个要素均与E_pan有反相关关系.这种特点既反映了长江上游具有独特的区域气候，也反映了偏相关计算中剔除了气象要素之间的影响，良好地反映某个气象要素对E_pan影响的特点.

水分循环实际上就是水量转化过程，E_pan､降水和径流构成了水分循环的三个重要方面.由上述分析可知，长江上游E_pan有了显著的变化，因此，水分循环过程也必定发生改变.

一般情况下，当忽略地下蓄水量变化时，水分循环过程可简单表示为:

(1)

式(1)中，E为区域蒸发量，P为降水量，R为径流，式(1)的物理意义是蒸发量近似等于降水量与径流的差值，或者说是降水量完全用于蒸发与径流的消耗.当E变化时，其它各项也会发生变化，因此，

(2)

式(2)中δE､δP和δR分别表示蒸发量､降水量和径流量的变化.

为了详细了解地面以上的水分循环过程，图 5给出了长江上游年降水量线性趋势的空间分布图.在图 5中，降水量的正负趋势分布正好与图 2相反，在青藏高原的区域基本为正趋势，表明年降水量增加明显，其它相关研究也证实了这一点^[22-23]；盆地到大巴山一带呈现明显的减少趋势，仅在大巴山南部到云贵高原北缘有一小片增加趋势.季节降水量的趋势与年降水量大致相似，只是分布区域大小和数值略有差异(图略).

图 5

Fig. 5

图 5 年降水量的线性趋势空间分布 (灰色区为负趋势，单位:mm/10a) Fig. 5 Distribution of linear trend of annual rain fall (gray area for negative trend，Unit:mm/10a)

图 5中仅仅给出了地面降水量的变化，不能了解大气中水汽部分的变化，为此给出了中国区域整层大气的可降水量2000s与1950s-1990s之间的差值图(见图 6，图中红色曲线包围的区域为长江上游的大致位置).由于NCEP 数据集目前只有2008年以前的资料，因此，本文中的2000s 实际上是2001-2008年的平均值.

图 6

Fig. 6

图 6 中国区域大气可降水量2000s与1950s-1990s几个年代的差值 (单位:kg·m-2，橙色细线为陆地地形边界线，红色粗线为长江上游边界线)(a)2000s减1950s；(b)2000s减1960s；(c)2000s减1970s；(d)2000s减1980s；(e)2000s减1990s. Fig. 6 Difference of averaged precipitable water in the 2000s minus one in the 1950s-1990s over China (Unit:kg·m-2，orange color for terrestrial boundary line and red color for the upper reach of the Yangtze River)

由图 6可以看到中国区域的可降水量差值均为负值，表明最近10 余年来(2001-2008 年)中国区域上空的可降水量明显少于过去几个年代，如果用1990s的大气可降水量分别减去1950s-1980s的数据，除1990s与1970s的差值是正值外，其余差值图上也是负值(图略).这就说明最近20年来，大气中可以产生降水的水汽含量是减少的，或者说长江上游区域上空大部分地区空气是干燥的.对于长江上游而言(见图中红色粗线包围的区域)，减少最显著的区域在东侧，大致位于四川盆地到大巴山一带，对应该区域降水量显著减少(见图 5).在长江上游西部，可降水量在0值附近变化，表明这里的水汽含量前后几十年变化不明显.因此，图 6与图 5地面降水量的趋势变化分布基本一致.由此可知，长江上游降水量与其上空的大气水汽湿润程度密切相关.

对于水分循环的地面部分---径流，本文仅以屏山､寸滩､朱沱､清溪场､奉节､万县､宜昌等7个水文站的流量资料，分析年平均径流的变化.表 5给出了上述水文站年平均流量变化及线性趋势统计.由表 5可见，除屏山水文站年径流量略有增加外，其余测站的年径流量均为明显减少.这种结论与文献^{[5-6, 22-25]}的结论是一致的.

表 5(Table 5)

表 5 水文站年径流量统计表 Table 5 Statistics of annual surface run-off of hydrological sites

表 5 水文站年径流量统计表 Table 5 Statistics of annual surface run-off of hydrological sites

由于屏山站是金沙江干流及其以上流域的出口站，本文就以屏山站径流量代表RⅠ 区的平均径流量.宜昌站位于长江上游与中游的交界处，以该站为RⅡ区的代表，同时还将位于RⅡ区的奉节站选入，以宜昌和奉节两个水文站的平均值代表RⅡ区的平均径流量.寸滩是长江上游干流的控制站，同时位于RⅢ区，因此，将其作为RⅢ 区的代表，同时还选取位于RⅢ区的朱沱､清溪场､万县三个水文站的径流量资料，并将这几个站的平均值作为RⅢ 区的平均径流量.根据表 5可知，RⅠ 区径流量存在增加趋势，RⅡ和RⅢ区径流量存在减少趋势.

综合降水､径流和蒸发三个构成水分循环的要素，对于RⅠ区水分循环而言，水分收入项---降水量增加，径流量也有增加，而水分支出项---蒸发量是减少的，这就意味着RⅠ 区有多余的水量向其它地区运移，使得RⅠ 区内的水分小循环有加速的可能性.对于RⅡ区，由于降水量､蒸发量和径流量都在减少，那么RⅡ区水量转化过程相应变慢，区域水分小循环会显著减弱.在RⅢ区，由于降水量和径流量减少､蒸发量增多，导致水分消耗增大，同时却没有多余的水量支持这种消耗，因此RⅢ 区水分小循环也有减弱的趋势.

根据聚类分析方法将长江上游蒸发皿蒸发量划分了三个分区，其一是长江源区到青藏高原东部边缘区域(RⅠ区)，蒸发皿蒸发量显著减少；其二是流域东部(位于大巴山一带，RⅡ区)，蒸发皿蒸发量显著减少；其三是云贵高原北部和黄土高原南部，及其所包围的四川盆地一带(RⅢ 区)，蒸发皿蒸发量明显增大.因此长江上游蒸发皿蒸发量具有东西两侧减少，中间增多的空间分布特征.

不同区域影响蒸发皿蒸发量变化的因素差异明显.影响RⅠ区E_pan下降的主要原因可归结于太阳辐射强度和风速动力扰动显著减少；RⅡ 区E_pan下降是太阳辐射强度､风速动力扰动和大气湿度条件同时显著减少所造成的；RⅢ 区E_pan增加是区域气温显著增高，导致其上空大气水汽含量显著减少，大气很干燥，引起蒸发过程加强所致.

区域E_pan显著变化，加之降水量和径流量的变化，导致区域水分循环发生强弱改变.RⅠ区在降水量和径流量增大，E_pan减少的情况下，区域水资源量有盈余，多余的水量向流域其它地区运移，导致RⅠ区水分小循环有所加快､加强.RⅡ 区由于降水量､径流量和E_pan都明显减少，水量转化过程减弱，导致RⅡ区水分小循环显著减弱.在RⅢ区，由于降水量和径流量都减少，但E_pan增加，水量消耗增大，水资源量损失明显，区域水分小循环也会变化.