Page 91 - 《高原气象》2025年第6期

6 期 陈霆炜等：青藏高原不同区域蒸散发变化特征及影响因子分析 1499

图7 不同站点蒸散发多年平均日变化
Fig. 7 Diurnal variation of multi-year average evapotranspiration at different sites
3. 3 不同时间尺度下蒸散发与气象因子相关关系 则表现出较强的相关性。例如， 慕士塔格站的年蒸
3. 3. 1 年尺度下蒸散发与气象因子相关关系 散发量与净辐射之间存在显著的正相关， 而藏东南
表 3显示了不同站点蒸散发年累计量与各气象 站的气温与年蒸散发量之间也表现出较强相关。
因子的相关系数。结果表明， 在年尺度上， 大部分 这表明， 虽然多数气象因子与蒸散发之间的关系较
气象因子与蒸散发并未表现出显著的相关性。然 为复杂， 但在特定的站点和条件下， 某些因子对蒸
而， 部分通过显著性检验的气象因子与蒸散发之间 散发的影响仍然显著且起到主控作用。
表3 不同站点蒸散发年累计量与各气象因子相关系数
Table 3 The correlation coefficient between the annual evapotranspiration and meteorological factors at site
站点 风速 净辐射 气温 降水 土壤含水量
慕士塔格站 0. 08 0. 89* 0. 31 -0. 48 0. 72
那曲站 0. 33 -0. 18 0. 21 0. 46 0. 37
珠峰站 0. 60 0. 37 -0. 07 0. 44 -0. 36
藏东南站 -0. 04 0. 59 0. 90* 0. 76 -0. 79
**为通过0. 05的置信度检验（* is passing the confidence test of 0. 05）

3. 3. 2 月尺度下蒸散发与气象因子相关关系 相关性。其中， 那曲站的 LAI与月蒸散发的相关性
图 8展示了不同站点蒸散发月累计量与各气象 超过了所有气象因子； 而藏东南站， 其 LAI 与月蒸
因子间的相关性。所有站点月蒸散发量与环境因 散发的相关系数为四个站点中的最大值， 表明在该
子的相关系数均通过了显著性检验（P<0. 01）。除 站点植被对蒸散发的影响最大。
风速与月蒸散发量呈负相关外， 其他因子与月蒸散 为了进一步探究不同时期内影响月蒸散发的
发量均表现为正相关。具体而言， 慕士塔格站月蒸 主要气象因子， 本文根据相关性分析的结果， 选取
散发量与净辐射的相关性最强， 相关系数达 0. 93； 各站点不同时期内气温、 风速、 净辐射、 降水、 土
而与降水的相关性最弱， 相关系数为 0. 55。对于那 壤含水量的月均值作为输入， 结合多元逐步回归方
曲站， 气温和降水与月蒸散发量的相关性最强， 二 法进行拟合计算， 得到的标准化多元回归方程如表
者相关系数均为 0. 86。其次是珠峰站， 降水与月蒸 4 所示。从表 4 中可以看到， 除珠峰站非季风期没
散发量的相关性最强， 相关系数为 0. 90， 与饱和水 有通过检验外， 所有站点回归结果均通过了显著性
汽压差的相关性最弱， 相关系数仅为 0. 22。最后是 检验（P<0. 05）， 且对于大部分站点的拟合结果， 其
2
藏东南站， 气温与月蒸散发量的相关性最为显著， 决定系数 R 均大于 0. 50， 表明模型拟合效果良好。
相关系数为 0. 94； 土壤含水量与月蒸散发量的相关 另外， 各站点在不同时期内影响月蒸散发量的气象
性最弱， 相关系数仅为 0. 40。就环境因子而言， 因子存在差异， 即便在同一时期内， 不同站点间影
LAI与月蒸散发量在各站点均表现出较为显著的正 响月蒸散发量的主要气象因子也有所不同。