为了说明MOD16/A2ET在贵州省地表ET时空反演的适用性,通过实测年均ET与MOD16/A2产品反演的年均ET的简单线性相关系数进行精度验证。张鑫等^[40]的相关研究表明,中国西南地区实测ET值月值是小型蒸发皿测得的ET值的0.65～0.85倍,平均为0.75倍。因此,本文将所能获取的研究区内空间上均匀分布的8个站点内小型蒸发皿测的月ET值乘以0.75所得的数据计为实测月ET,然后将实测月ET合成实测年ET; 其中毕节、贵阳和遵义3个站点的小型蒸发皿观测时间段为2002—2014年,安顺、都匀、凯里、思南和兴仁5个站点的小型蒸发皿观测时间段为2009—2014年。MOD16/A2ET为以站点为中心3 km为半径的圆形缓冲区内的年ET均值。结果表明(表1):实测值与反演值的相关系数R为0.77～0.83,平均值为0.80,表明MOD16/A2产品反演的ET值与站点实测蒸散发量在时空分布上保持较高的一致性,研究区内MOD16/A2ET数据精度满足要求,可用于地表蒸散发的相关研究。

表1 MOD16 ET年值的精度验证

2000—2014年贵州省ET多年ET均值的空间分布见图2。由图2A可知,多年ET均值为531.3～1 299.6 mm,平均值为855.90 mm; 多年ET均值地域分异明显,由西北向东南逐渐变小,最强ET位于贵州省南部。研究区内各市(州)单元之间ET差异显著,从小到大依次为:六盘水市(753.29 mm)<毕节市(759.85 mm)<遵义市(821.56 mm)<安顺市(847.53 mm)<贵阳市(849.10 mm)<黔西南州(860.18 mm)<铜仁市(874.32 mm)<黔东南州(928.08 mm)<黔南州(939.67 mm)。贵州省平均海拔为1 108 m,通过手动分类法,将贵州省分为1～10个海拔区间(≤550 m,550～700 m,700～850 m,850～1 000 m,1 000～1 150 m,1 150～1 300 m,1 300～1 500 m,1 500～1 700 m,1 700～2 000 m,≥2 000 m),分区统计表明海拔越高的区域多年ET均值越小,即地表蒸散发的强弱程度与高程分布有一定的负相关性。

图2 贵州省ET空间(A)和海拔(B)分布

(1)年际变化特征。图3A为2000—2014年贵州省ET及气候因子的年际变化。2000—2014年贵州省年际ET值为822.28～879.19 mm,多年平均ET值为855.90 mm; 贵州省在2003—2010年ET表现为波动减少,2001—2003年和2010—2014年间ET表现为波动增加,研究时段内贵州省ET总体上呈缓慢增加趋势; 贵州省ET年最大值出现在2003年、2014年次之,而ET年最小值出现在2010年。单相关分析(表2)表明,研究时段内,贵州省ET与降水量、相对湿度、气温、日照时数、风速的相关系数分别为0.18,-0.01,0.10,-0.15,0.22,说明在年际变化上ET与各气候因子的相关性均不显著。

(2)年内变化特征。图3B为2000—2014年贵州省ET及气候因子的年内变化。贵州省多年月平均ET值为33.11～126.41 mm,其变化规律呈单峰型,高峰出现在7月。ET月均值的低值区出现在11月—次年1月,且波动变化不明显; 2—7月为ET的上升区,7—11月为ET的下降区。单相关分析(表2)表明,研究时段内ET与降水量、相对湿度、气温、日照时数、风速的相关系数分别为0.92,-0.18,0.81,0.71,0.17,说明在年内变化上ET与降水量、气温和日照时数均呈极显著正相关(p<0.01),与相对湿度和风速的相关性均不显著。这表明贵州省ET的年内变化与该区域水热变化同期,降水量、气温和日照时数是引起ET变化的重要气候因子。

图3 2000-2014年贵州省ET及气候因子的年际(A)和年内(B)变化

表2 MOD16 ET与气候因子的简单线性相关系数(R)

气候变化是影响区域水热分布的重要环境因素,气温和日照时数表征热力条件,降水量和相对湿度表征水分条件,平均风速表征动力条件。年内变化特征(图3B)表明贵州省ET的年内变化与该区域水热变化规律密切相关,降水量、气温和日照时数的变化是影响ET变化的重要气象因子,因此本文选用水分条件(降水量)和热力条件(气温、日照时数)作为影响贵州省ET的主要气候因子进行相关分析,以便讨论贵州省ET的驱动类型。

3.4.1 ET与气候因子的简单相关性分析

贵州省ET与降水量、气温和日照时数的空间简单线性相关系数分布见图4。由图4可知,ET与降水量的相关系数为0.72～0.98,空间平均相关系数为0.89; 与气温的相关系数为0.63～0.95,空间平均相关系数为0.79; 与日照时数的相关系数为-0.33～0.86,空间平均相关系数为0.61。研究区ET与降水量和气温均呈正相关关系,ET与日照时数相关关系以正相关为主,小部分区域为负相关。空间分异性分析表明,ET与降水量的相关系数在空间上差异最小,ET与日照时数的相关系数在空间上差异最大。ET与降水量在整个研究区均呈显著正相关(p<0.01); ET与气温呈显著正相关(p<0.01)的区域占研究区总面积的95.53%,另外的4.47%呈正相关,零散分布于贵阳市、遵义市、铜仁市、黔东南州和黔南州; ET与日照时数呈显著正相关(p<0.01)的区域占研究区总面积的18.28%,在毕节市、安顺市和黔西南州分布比较集中,而遵义市分布则比较零散; 呈正相关的区域占79.21%,另外的2.58%呈弱负相关,集中分布在毕节市西部。

图4 贵州省ET与降水量、气温和日照时数的简单线性相关系数空间分布

3.4.3 ET与气候因子的复相关性分析

贵州省ET与降水量和气温的空间复相关系数分布见图6,复相关系数为0.76～0.99,空间均值为0.90,高值区主要分布在贵州省西部的六盘水市和黔西南州,低值区主要分布在贵州省北部的遵义市。F检验结果表明,通过显著性检验的区域(F>F_0.05)总面积为80 km²,仅占研究区总面积0.05%; 研究区其余的99.95%区域均通过显著性检验(F>F_0.01)。

图5 贵州省ET与降水量和气温的偏相关系数空间分布

图6 贵州省ET与降水量和气温的复相关系数与驱动分区空间分布

大量相关研究^[6,10,32]表明,区域水热的时空分布与各气候因子紧密相关,为深入理解降水量和气温对贵州省ET的影响,基于偏相关和复相关分析,参考叶红等^[32]的研究拟定的贵州省ET的驱动规则见表3。

图6B为2000—2014年贵州省ET的驱动分区图,贵州省ET受气候因子驱动的地区主要表现为降水量强驱动,面积为89 849 km²,占研究区总面积的51.03%,主要分布在贵州省东部的黔东南州和东北方向的铜仁市,另外的7个市(州)则分布相对零散; 其次为降水量驱动型,面积为64 570 km²,占研究区总面积的36.67%,主要分布在贵州省北部的遵义市以及毕节市、安顺市、黔南州一带; 降水量气温共同驱动型的面积为9 121 km²,占研究区总面积的5.18%,集中分布在黔西南州的南部边缘; 其他因子驱动型的面积为8 663 km²,占研究区总面积的4.92%; 气温驱动型、气温强驱动型和降水量气温共同强驱动型的面积分别为2 644 km²,684 km²,542 km²,分别占研究区总面积的1.50%,0.39%和0.31%。贵州省87.70%的区域属降水量强驱动型或降水量驱动型,表明研究时段内降水量是贵州省ET年内变化的主要驱动因子,即降水量的增加是ET增强的主要原因。

降水量是对ET影响最大的气候因子,且与ET以正相关为主,这与前人研究一致^[6,31-32]。气温和日照时数对ET影响较大,也以正相关为主,与部分研究一致^[10,32],而王鹏涛^[31]等在陕甘宁黄土高原区的研究则认为气温和日照时数对ET的影响以负相关为主,黄葵等^[6]在海河流域的研究也表明气温与ET呈负相关。这可能是因为贵州省属亚热带湿润季风气候,是湿润地区,阔叶林分布广泛,属于能量控制型蒸散发,黄土高原区和海河流域均属于温带气候类型,降水量较少,气温和日照时数较大的情况下不利于阔叶林的生长,地表覆被类型多为草地和针叶林。许多研究表明风速与ET有显著正相关关系^[10,31,41],而本文中风速与ET虽呈正相关关系(表2),但相关性极小,说明风速对ET的影响基本可以忽略,这与前人研究^[10,31,41]明显不同。贵州省位于云贵高原,海拔127～2 890 m,地表起伏较大,山地和丘陵广泛分布,平均风速仅为1.60 m/s(图3A),故与充足的水分和热力条件相比,微弱的动力条件对ET的影响并不显著。

表3 贵州省ET驱动分区规则

本文基于MOD16/A2ET产品,在精度验证的基础上,结合气象数据,分析了2000—2014年贵州省ET的时空变化特征,通过单相关、偏相关和复相关分析探究了气候因子对ET的影响,并对ET的年内变化进行了驱动类型分析。主要结论如下:(1)空间上,ET呈由西北向东南增加的变化特征,随着海拔的增加ET逐渐减小;(2)时间上,从2000—2014年贵州省ET整体上表现为波动缓慢增加,年内ET呈单峰变化,高峰出现在7月,与该区域气温、降水量和日照时数呈强正相关关系;(3)贵州省87.70%的区域属降水量强驱动型或降水量驱动型,表明研究时段内降水量是贵州省ET年内变化的主要驱动因子。