1 引言
蒸散发包括地表水分蒸发和植被蒸腾（Xiao et al， 2013）， 参与土壤-植被-大气连续体（SPAC）中水分互相转换， 是水量平衡和能量平衡的关键组成部分（Avissar and Schmidt， 1998； 尚程鹏等， 2022）。同时， 蒸散发是影响小尺度内微气象状况和大范围气候变化的主要因素， 受环境和生物多方面影响（陈露等， 2021； 康绍忠， 1994）。在全球约60%的降水通过蒸散发的形式回归到大气中（Rivas and Caselles， 2004； Trenberth et al， 2009）， 在干旱半干旱地区比例高达90%以上（Wilcox et al， 2003）。干旱地区降水稀少， 蒸散发量大于降水量， 农业生产多采用节水灌溉， 引起灌溉地区蒸散发的改变， 从而影响局部地区生态环境（张振宇等， 2019）， 在西北内陆盆地大面积蒸散发也是造成土壤盐碱化的主要原因。因此， 研究干旱区实际蒸散发对深入了解区域水循环过程以及水资源合理开发具有重要意义（袁国富等， 2015）。
目前， 常用于测量蒸散发的方法主要包括蒸渗仪法（杨光超等， 2015）、 波文比-能量平衡法（张振宇等， 2019）、 遥感方法（Su， 2002）、 涡度相关法（Williams et al， 2004）等。蒸渗仪法适用于对土壤和植被长时间蒸散发量的测量， 不适用于短时间蒸散量的计算（韩宇平等， 2018）。波文比能量平衡法根据能量平衡方程、 气象观测和辐射资料计算蒸散发， 但是在波文比接近-1时存在计算结果不稳定情况（张亚春等， 2021）。遥感技术在大区域复杂下垫面蒸散量计算时具有一定优势， 但为了确保准确和可靠需要地面观测数据进行验证（Li et al， 2009）。与其他方法相比， 涡度相关法测量精度高、 理论假设少， 并且在数据处理方面有一套标准流程， 适合对蒸散发连续、 同步以及定点测量， 是目前精度较高的方法之一， 从而得到广泛运用（李思恩等， 2008）， 因此采用涡动相关技术能够更深入了解干旱地区生态系统蒸散发特征。
柴达木盆地属于典型的高寒干旱内陆盆地， 盆地高寒、 干旱、 多风沙、 高盐碱、 水资源短缺且时空分布不均、 资源开发集中、 荒漠化严重， 生态环境十分脆弱。由于柴达木盆地自然条件恶劣， 实际观测有限， 属于缺资料地区， 因此目前对于该地区蒸散发的研究较少， 并且多采用遥感技术来实现， 如金晓媚等（2013）基于遥感数据对柴达木盆地和8个水资源三级区蒸散发进行估算， 并进行影响因素分析； 郭任宏等（2014）采用中分辨率遥感数据估算柴达木盆地实际蒸散量， 并对不同用地类型蒸散量进行对比分析。以上研究虽然通过遥感技术很好地分析了柴达木盆地蒸散量大范围空间分布特征， 但是计算结果需要根据实际观测结果进行验证。柴达木盆地蒸散发地域分异特征显著， 整体表现为东部大于西部， 四周山区高于盆地内部。为了探究不同下垫面实际蒸散发的差异性， 本文在山区和盆地内部各选择覆盖面积较广的典型植被进行研究（郭任宏等， 2014）， 以山区高寒草甸以及盆地内部灌木林地为研究对象， 采用涡度相关系统观测的潜热数据计算不同下垫面的实际蒸散发量并分析气象因子对蒸散发的影响， 为深入了解柴达木盆地蒸散发特征以及水文循环研究提供一定的参考和数据支持。
2 数据来源与研究方法
2.1 研究区概况
柴达木盆地位于青藏高原东北部（90°16′E - 99°16′E， 35°00′N -39°20′N）， 平均海拔在3000 m以上， 在我国四大盆地中海拔最高（图1 ）。盆地总面积约27.5万km2， 从盆地四周到中心依次是山地、 绿洲、 荒漠和盐湖景观。柴达木盆地属于高原大陆性气候， 寒冷、 干燥， 太阳辐射强、 多风， 降水量总体在200 mm以下， 盆地中心不足25 mm， 降水量从山区到盆地内部递减（刘燕华， 2000）。
本研究在柴达木盆地山区和盆地平原区各取一个涡度相关观测站点进行研究。其中盆地平原区灌木林地观测点位于96.45°E， 36.50°N， 海拔2732 m， 下垫面为荒地， 主要植被有红柳和野生枸杞及灌木， 植被稀疏， 涡度相关系统安装高度为8 m； 山区高寒草甸观测站点位于96.48°E， 35.69°N， 海拔4186 m， 下垫面植被为高寒草甸， 涡度相关系统安装高度为8 m。
文中涉及的地图是基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2019）1822的中国地图制作， 底图无修改。
2.2 研究方法
2.2.1 观测数据
涡动相关系统采用的是CPEC310闭路式涡动系统， 包括测量三维风速和声波温度的三维超声风速仪（CSAT3A， Campbell Scientific Inc.）以及测量水汽和CO2浓度的闭路式气体分析仪器（EC155， Campbell Scientific Inc.）， 以上数据通过数据采集器（CR3000）自动采集， 观测时间频率为30 min。T200B称重式雨雪量测量系统用来对下垫面进行长时间降水量测量。土壤温度、 水分、 盐分传感器（CS655）探头安装于地面10~100 cm， 间隔为10 cm的10个土层深度处， 通过测量土壤温度、 土壤含水量和电导率来反映土壤温湿度和盐分情况， 每隔10 min自动记录一次数据。
2.2.2 通量数据处理与质量控制
本研究采用灌木林地站点2020年全年以及高寒草甸站点2020年1月1日至11月22日闭路涡度相关系统观测的通量数据。涡度通量数据处理过程包括以下几个步骤： （1）采用Loggernet软件对原始10 Hz数据进行格式转换和数据分割， 得到每30 min通量数据； （2）接下来采用EddyPro软件对转换后的数据进行校正处理和质量控制（Wang et al， 2015）， 包括异常值剔除、 延迟时间校正、 二次坐标旋转、 频率响应修正、 超声虚温修正以及WPL校正等， 质量控制是通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个标准对通量值进行评价并分为三个等级（0， 1， 2）； （3）根据质量标注以及观测资料进一步对数据进行筛选， 剔除质量差（标注为2）、 夜间湍流发展不充分（摩擦风速小于0.1 m·s-1）（Blanken et al， 1998）， 以及降水时段通量数据； （4）对缺失的数据进行插补， 若缺失数据不超过2 h则采用线性内插法插补， 2 h以上的缺失数据采用平均日变化（MDV， Mean Diurnal Variation）方法进行插补（Falge et al， 2001）， 即采用临近7~10天相同时段的观测值的平均值进行插补， 最终获得完整时间序列的通量数据。
2.2.3 蒸散发量的计算
潜热通量数据通过插补之后， 通过计算潜热通量和汽化潜热的比值来计算相应时段的半小时蒸散发［ET， 单位： mm·（30min）-1］， 公式如下：
式中： LE为潜热通量（单位： W·m-2）； λ为水的汽化潜热（单位： J·kg-1）。
2.2.4 下垫面水分消耗
下垫面水分消耗（IETP）是指下垫面蒸散发（ET）与降水量（Pr）的差值， 该值反映了下垫面与大气之间的水汽交换特征， 公式如下：
当IETP≥0时， 表明下垫面水汽交换特征以水分消耗为主； 当IETP<0时， 则下垫面水汽交换特征以水分吸收为主（王秀英等， 2022； 王军等， 2020）。
3 结果与分析
3.1 蒸散发量不同尺度动态变化特征
3.1.1 蒸散发日动态变化
3.1.2 蒸散发量月动态变化
柴达木盆地灌木林地和高寒草甸实际月蒸散发量如图3 所示， 两个下垫面月蒸散发量均呈现出正态分布趋势。灌木林地1 -3月蒸散发量偏小， 在10 mm以下， 自4月起蒸散发量逐渐上升， 在8月达到峰值， 为40.47 mm， 之后蒸散发量逐渐下降， 自10月起蒸散发量降到10 mm以下； 高寒草甸1 -2月蒸散发量在10 mm以下， 自3月起蒸散发量逐渐上升， 在7月达到峰值， 为88.92 mm， 之后蒸散发量逐渐下降， 自10月起蒸散发量降到10 mm以下。
3.2 气象要素变化
在干旱半干旱地区， 土壤含水量对蒸散发起到主要控制作用（Lawrence and Slingo， 2005； Seneviratne et al， 2010）， 并且不同深度的土壤水分对蒸散发的贡献不同（赵英等， 2005）， 不同深度土壤含水量又受降水的影响， 因此蒸散发过程与降水、 土壤水分状况密切相关。由于灌木林地土壤含水量数据缺失， 本研究以柴达木盆地高寒草甸站点为例进行分析， 高寒草甸全年降水量和不同深度土壤含水量的日动态变化如图5 所示， 4 -8月降水量较大， 其中6月降水量最多。土壤含水量随着降水事件的发生而随之发生变化， 其中0~40 cm深度土壤含水量随着降水事件发生较大的波动； 其次是50 cm深度和70 cm深度土壤含水量， 对降水事件响应减小； 而60 cm深度以及80 cm深度以上土壤含水量对降水响应最小， 变化波动不大。
3.3 不同下垫面蒸散发量与气象因子的相关性
蒸散发量的大小受到气候、 土地利用、 植被等多种因素的影响， 其中气象因子是影响蒸散发量最重要的因素。本研究采用气温、 风速、 饱和水汽压差、 土壤温湿度对蒸散发量的影响进行研究。根据不同深度土壤含水量与降水的响应特征， 本研究选取10~50 cm深度土壤平均温度和平均土壤含水量进行研究。图6 、 7 分别为柴达木盆地两个下垫面蒸散发量和气象因子相关性关系图。从图6 、7 中可以看出， 灌木林地蒸散发量与气温、 土壤温度、 饱和水汽压差呈极显著相关（P<0.01）， R 2分别为0.65、 0.65和0.57， 与风速相关性不明显， R 2为0.02； 高寒草甸蒸散发量与土壤含水量、 气温、 土壤温度呈极显著相关（P<0.01）， R 2分别为0.64、 0.54和0.54， 蒸散发量与气温和土壤温度相关系数比灌木林地小， 蒸散发量与饱和水汽压差相关性比灌木林地弱， R 2为0.24， 蒸散发量同样与风速相关性不大， 为负相关， R 2为0.02。
图6 2020年柴达木盆地灌木林地蒸散发量与气象因子相关性关系图Fig.6 Correlation between evapotranspiration and meteorological factors at shrub land in Qaidam Basin in 2020 |
为了更加细致展示柴达木盆地不同下垫面蒸散发量与气象因子相关性， 本研究对不同季节气象因子对蒸散发量的敏感程度进行分析， 结果如表1 所示。整体来看， 两个下垫面蒸散发量与气象因子相关性大小关系为： 气温>土壤温度>饱和水汽压差>风速， 此外高寒草甸与土壤含水量相关性也很强。不同季节灌木林地蒸散发量与气温都呈现出极显著相关（P<0.01）， 除冬季以外， 高寒草甸蒸散发量与气温呈极显著相关（P<0.01）； 灌木林地蒸散发量在春季和冬季与风速相关性强， 在夏季和秋季相关性弱， 而高寒草甸蒸散发量在各个季节与风速相关性都很弱； 灌木林地饱和水汽压差与蒸散发量在夏季相关性不强， 高寒草甸在冬季相关性不强， 其他季节呈极显著相关（P<0.01）； 灌木林地站点冬季和高寒草甸站点夏季蒸散发量与土壤温度相关性不强， 其他季节呈极显著相关（P<0.01）； 此外高寒草甸蒸散发量与土壤含水量在春季、 秋季和冬季呈极显著相关（P<0.01）， 在夏季相关性不强。
表1 2020年柴达木盆地不同下垫面不同季节蒸散发量与气象因子相关性Table 1 Correlation between monthly evapotranspiration and meteorological factors in different seasons over different underlying surfaces in Qaidam Basin in 2020 |
| 观测站点 | 气象因子 | 春季 | 夏季 | 秋季 | 冬季 | 平均 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 灌木林地 | 气温 | 0.531** | 0.268** | 0.885** | 0.477** | 0.540 |
| 风速 | 0.391** | 0.076 | 0.138 | 0.386** | 0.248 | |
| 饱和水汽压差 | 0.376** | 0.177 | 0.903** | 0.489** | 0.486 | |
| 土壤温度 | 0.646** | 0.354** | 0.854** | 0.153 | 0.502 | |
| 高寒草甸 | 气温 | 0.812** | 0.439** | 0.755** | 0.194 | 0.550 |
| 风速 | 0.157 | -0.085 | -0.080 | 0.257* | 0.062 | |
| 饱和水汽压差 | 0.748** | 0.616** | 0.502** | 0.161 | 0.507 | |
| 土壤温度 | 0.688** | 0.161 | 0.850** | 0.401** | 0.525 | |
| 土壤含水量 | 0.623** | 0.143 | 0.886** | 0.433** | 0.521 |
**和*分别表示在P<0.01 和P<0.05 水平（双侧）显著相关 |
3.4 不同下垫面水分消耗变化特征
两个下垫面各月蒸散发量与降水量如图8 所示， 高寒草甸各月蒸散发量和降水量远大于灌木林地， 其中， 灌木林地2020年总蒸散发量为178.63 mm， 同期降水量为24.43 mm， 降水量远远低于蒸散发量； 高寒草甸站点从年初到11月22日总蒸散发量为419.66 mm， 同期降水量为379.38 mm， 降水量稍低于蒸散发量。两个下垫面各月IETP特征曲线如图9 所示， 灌木林地各月IETP都大于0， 呈先增大后减小趋势， 7、 8月高于其他月份， 即下垫面水分消耗最为严重， 总体来看， 灌木林地水汽交换以水分消耗为主， 全年IETP累计值 为154.19 mm。高寒草甸4月、 6月、 11月的IETP<0， 并且在6月值最小， 此时处于垫面水分吸收高峰期， 其余月份IETP>0， 并且在7月达到最大值， 从 方面来看， 6月 <0， 说明6月高寒草甸处于水分充足状态， 2020年年初至11月22日 为40.28 mm， 远低于灌木林地。因此， 灌木林地年内干旱风险要高于高寒草甸。
图8 2020年柴达木盆地不同下垫面各月蒸散发量与降水量Fig.8 Monthly evapotranspiration and precipitation over different underlying surfaces in Qaidam Basin in 2020 |
4 讨论
柴达木盆地2020年灌木林地和高寒草甸两个下垫面蒸散发量在年内呈正态分布， 在7、 8两个月蒸散发量最高， 并且高寒草甸蒸散发量高于灌木林地， 这与前人研究结果相近（郭任宏等， 2014； 王凯霖等， 2016）。总体来看， 影响柴达木盆地灌木林地和高寒草甸两个下垫面蒸散发量的因素没有较大差异， 不同气象因子对蒸散发量的影响机制不同。两个下垫面气温和土壤温度与蒸散发量相关性很强， 随着温度的升高， 水分子剧烈运动使得蒸散发强度的增大（Singer et al， 1987）。两个下垫面饱和水汽压差与蒸散发量具有很好的相关性， 研究表明， 饱和水汽压差可以用来表示蒸散发的驱动力（陈露等， 2021）。两个下垫面风速与蒸散发量相关性不显著， 说明风速作为动力因素（黄会平等， 2015； 张亚春等， 2021）对两个下垫面蒸散发量的影响不大。在干旱半干旱地区， 土壤含水量是影响蒸散发的重要环境因子， 高寒草甸蒸散发量与土壤含水量相关性极为显著， 而土壤水分主要来源于降水。因设备原因， 缺少灌木林地站点土壤含水量数据， 根据以往研究， 蒸散发高值受到水文条件的影响（涂晨雨等， 2022）， 灌木林地站点附近分布有河流， 因此蒸散发水分可能来源于地下水。从不同下垫面水分消耗变化特征来看， 位于盆地平原区的灌木林地下垫面降水稀少， 各月下垫面都以水分消耗为主， 并且在7、 8月水分消耗最大， 而高寒草甸降水量远大于灌木林地， 在6月降水量最大， 处于明显的水分吸收期。根据以往研究表明， 在无降水或者降水减少时， 下垫面无法从外界吸收水分， 以水分消耗为主， 当有降水或降水增大时， 降水过程会导致相对湿度的增加（王秀英等， 2022）， 饱和水气压差将随之降低， 从而蒸散发降低， 下垫面以水分吸收为主。
5 结论
本文选取柴达木盆地灌木林地和高寒草甸两个观测站点， 对不同下垫面蒸散发量时间变化特征进行分析， 并且探究了不同气象因子对两个下垫面蒸散发量的影响。主要研究结论如下：
（1） 灌木林地和高寒草甸蒸散发都主要集中在4 -9月， 日蒸散发量与月蒸散发量动态变化都呈现出先增大后减小趋势。高寒草甸实际日蒸散发量波动较大， 实际日蒸散发量和实际月蒸散发量大于灌木林地。灌木林地和高寒草甸日平均蒸散发量分别为0.48 mm和1.28 mm， 灌木林地8月蒸散发量最高， 为40.47 mm， 高寒草甸7月蒸散发量最高， 达88.92 mm。
（2） 不同下垫面的气温、 土壤温度变化趋势大致相同， 蒸散发对蒸散发作用方面， 气温、 土壤温度是影响下垫面蒸散发的主导因子， 其次是饱和水汽压差， 风速的作用不明显， 此外， 高寒草甸土壤含水量也是影响下垫面蒸散发的主导因子。
（3） 不同下垫面水分消耗特征表明， 灌木林地降水稀少， 蒸散发强烈， 各月下垫面水汽交换以水分消耗为主， 7 -8月水分消耗量大于其他月份； 高寒草甸下垫面在4、 6、 11月以水汽吸收为主， 在6月达到最大值， 其他月份以水汽消耗为主， 并在7月达到最大值。
柴达木盆地属于缺资料地区， 本文基于涡动相关系统直接计算两个下垫面的蒸散发， 可以为该地区蒸散发模型计算结果的可靠性进行验证， 为探讨柴达木盆地水循环研究提供参考和数据支持。为了更全面了解柴达木盆地蒸散特征， 在今后的研究工作中， 有待于对多种下垫面长时间序列蒸散发进行实测研究。