引用格式:劉昌明,魏豪杉,張永強,等.黃河干流徑流變化歸因分析與有關問題商榷[J].人民黃河,2021,43(10):1-6,16.
作者簡介:劉昌明(1934—),男,湖南汨羅人,中國科學院院士,主要研究方向為水文水資源
摘要
黃河是中華母親河和中華文化的搖籃,黃河徑流量的變化與黃河流域乃至全國的社會經濟發展息息相關。為定量解析黃河徑流量變化的主要驅動因素,基於黃河干流蘭州、頭道拐、花園口和利津4個代表水文站1960—2010年實測徑流量資料、降水量資料、潛在蒸散發量資料以及還原徑流量資料,利用雙累積曲線法和Budyko彈性係數法,對黃河干流徑流量的變化進行歸因分析。結果顯示:1989年以後人類活動是導致黃河徑流量顯著減小的主要原因,其貢獻率在85%以上,而氣候變化對黃河徑流量減小的貢獻率不足15%,且越往下游人類活動貢獻率越高,簡而言之,氣候變化對黃河上游徑流量變化的影響大於對中下游的影響,人類活動對黃河中下游徑流量變化的影響大於對上游的影響。針對氣候變化與人類活動水文效應研究的若干理論與實際問題進行了商榷。
關鍵詞:人類活動;氣候變化;徑流量變化;歸因分析;黃河干流
1 引 言
黃河是世界第五大河、中國第二大河,作為中華母親河和中華文化的搖籃,哺育了流經的九省(區)60多個大中城市340個縣(市、旗)佔全國12%的人口,以僅佔全國河川徑流量2%的水資源灌溉了佔全國13%的糧田、貢獻了佔全國14%的GDP[1-3]。黃河是古絲綢之路和現代“一帶一路”的起點,在中國經濟發展中具有重要的地位與作用。黃河流域土地、水能、礦產等資源豐富,被譽為“能源流域”,開發與發展潛力巨大。流域內耕地資源豐富、光熱資源充足,適合多種作物生長,現有耕地1 193萬hm2、林地1 020萬hm2、牧草地2 793萬hm2,宜於開墾的荒地約200萬hm2。流域內水能資源、礦產資源分佈相對集中,上游地區的水能資源、中游地區的煤炭資源、下游地區的石油和天然氣資源等在全國均具有極其重要的地位,已探明的礦產有114種,在全國已探明的45種主要礦產中黃河流域有37種。
水資源短缺是制約黃河流域生態保護和高質量發展的關鍵因素。黃河流域地跨青藏高原、黃土高原和華北平原三大臺階,其突出特點是水少沙多、水沙異源、生態環境脆弱、下游懸河洪災風險大。上游的青藏高原是黃河徑流的主要來源區,年均貢獻黃河徑流量的約57%;上中游的黃土高原是黃河泥沙和汙染物的主要來源區,對水資源的消耗量約佔全河的70%;黃河下游為地上懸河,河勢遊蕩多變,防洪形勢嚴峻。隨著社會經濟的發展,黃河流域地表水開發利用率和消耗率已分別達86%和71%,遠超黃河水資源承載能力,缺水已成為生態保護和高質量發展面臨的最大挑戰。在氣候變化影響下,黃河上游“水塔”區冰雪消退;在大規模的人類活動影響下,中下游徑流量和輸沙量顯著下降,缺水與生態環境脆弱問題進一步惡化。黃河上中游地區持續開展各項水利工程建設和水土流失治理,有效減少了入黃泥沙,但黃河下游灘區安全及河口三角洲萎縮、溼地退化、海岸線蝕退、河口生態保護等方面的問題仍然嚴重。20世紀70—90年代末,在氣候變化與人類無序用水的影響下,黃河下游幹流和一些主要支流曾出現罕見的斷流現象,黃河健康岌岌可危,喪失了水資源再生(可更新)性,難以維持流域社會經濟的可持續發展。從1999年開始,黃河水利委員會實施黃河水量統一排程,卓有成效地解決了黃河干流斷流問題。然而,退耕還林還草、水庫修建、礦產資源尤其是煤炭開採等人類活動對流域下墊面產生重大影響[4],加劇了黃河年徑流量序列的非平穩性[5],導致河道徑流特徵發生明顯變化,因此有必要對黃河徑流量變化進行系統的歸因分析,釐清直接人類活動(取用黃河水)、間接人類活動和氣候變化對河川徑流量的影響。
2 基礎資料來源與分析方法
2.1 基礎資料來源
本研究把蘭州、頭道拐、花園口、利津4個水文站分別作為黃河上游上段、上游下段、中游和下游的控制性代表站,進行黃河干流徑流量變化歸因分析。採用的基礎資料為1960—2010年水文和氣象資料:水文資料包括實測年徑流量資料以及還原年徑流量資料等,原始資料來源於水利部水文局;氣象資料包括年尺度的降水量、氣溫、相對溼度、風速、日照時數等,資料來源於中國氣象資料共享服務網(http://data.cma.cn),潛在蒸散發量為Penman公式計算結果。
2.2 分析方法
在對特定流域進行徑流量變化歸因(氣候變化和人類活動)定量研究之前,需要對徑流量的變化進行趨勢和突變分析,判斷徑流量變化(增大或減小)是否顯著,並找到顯著變化的突變點(突變點的出現意味著徑流量發生了明顯的趨勢性變化)。然後,將第一個突變點之前有實測資料的時段作為基準期,之後作為突變期,研究人類活動和氣候變化對突變期相對於基準期徑流量變化的貢獻率,對徑流量變化進行歸因分析。
2.2.1 趨勢與突變點分析
本研究主要採用M-K(Mann-Kendall)趨勢檢驗法[6],對徑流量的變化趨勢進行顯著性分析,即依據M-K檢驗的Z統計量判斷徑流量時間序列變化趨勢的顯著程度:當Z>0時徑流量時間序列呈現增大趨勢,當Z<0時徑流量時間序列呈現減小趨勢;當顯著性水平為99%(即α=0.01)時Z1-α/2 =2.58,顯著性水平為95%(即α=0.05)時Z1-α/2 =1.96,若∣Z∣>1.96則認為徑流量時間序列變化趨勢透過顯著性水平為95%的檢驗,若∣Z∣>2.58則認為徑流量時間序列變化趨勢透過顯著性水平為99%的檢驗。對變化趨勢顯著的徑流量時間序列進行突變分析,以M-K趨勢檢驗[6]為主,以滑動t檢驗[6-7]、Pettitt檢驗[8]、Buishand U檢驗[9-10]、標準正態同質性檢驗(SNHT)[11]為輔,確定突變點的原則為各種方法找到的突變點(年份)差別不超過5 a。
2.2.2 分離氣候變化和人類活動的影響
本研究定量分離氣候變化和人類活動影響的方法為降雨-徑流雙累積曲線法(DMC)[7,12-13]和Budyko彈性係數法[14-18]。雙累積曲線法是目前水文領域在水文氣象要素一致性分析中最為常用的方法,該方法透過觀察直角座標系中兩個變數連續累積曲線斜率的變化,來檢測兩個變數之間關係的一致性和變化情況。Budyko彈性係數法主要透過流域水量平衡方程來進行分析,本文采用的水量平衡方程包括Budyko型、Turc-Pike型、Fu型、Zhang型、Yang型和Wang-Tang型等6種類型[19-26]。
2.2.3 貢獻率計算
為確定氣候變化和人類活動對徑流量變化的貢獻率,首先需要計算氣候變化和人類活動引起的徑流量變化量:
式中:ΔQDHA、ΔQIHA、ΔQCC分別為由直接人類活動、間接人類活動、氣候變化引起的徑流量變化量;Q(t)為第t年的還原徑流量;Qobs(t)為第t年的實測徑流量;T0、T1分別為分析期的起始年份和結束年份;ΔQ為還原徑流量變化量;Qanalysis、Qbase分別為分析期、基準期的年平均還原徑流量;Qsim為分析期在僅受氣候變化影響的情況下模擬的多年平均徑流量。
人類活動(直接和間接)和氣候變化對徑流量變化的貢獻率計算公式如下:
式中:ηDHA、ηIHA、ηCC分別為直接人類活動、間接人類活動、氣候變化對徑流量變化的貢獻率。
3 對黃河干流徑流量變化歸因的一般認知
3.1 黃河的還原徑流量呈顯著減小趨勢
圖1為黃河干流蘭州、頭道拐、花園口、利津水文站所控制流域1960—2010年的還原年徑流量(用徑流深表示)、年降水量、年潛在蒸散發量、年均氣溫的變化情況,可以看出,4個水文站的年徑流量均呈現遞減趨勢,潛在蒸散發量有減小趨勢,年均氣溫有上升趨勢,年降水量在蘭州站和頭道拐站有增大趨勢、在花園口站和利津站呈現減小趨勢。由於水文變數波動範圍的大小不同,因此線性迴歸斜率只能直觀展現水文變數的變化趨勢,而不能判斷變化是否顯著。
圖1 黃河干流代表水文站控制流域徑流量與氣候因子變化情況
表1為4個水文站徑流量與氣候因子變化趨勢的M-K檢驗結果(Z統計量及變化趨勢的顯著性),可以看出:徑流量的Z統計量均小於0,且均透過顯著性水平為95%的檢驗,其中花園口站和利津站通過了顯著性水平為99%的檢驗,也就是說,這4個站的還原徑流量均顯著減小;在黃河年徑流量顯著減小的同時,年降水量的變化並不顯著,說明黃河徑流量的變化主要是由人類活動影響造成的;近年來全球氣候變暖,黃河流域氣溫升高十分顯著;採用Penman公式計算的黃河中下游2個水文站潛在蒸散發量顯著減小,中上游的2個水文站減小不顯著。
表1 各變數變化趨勢的M-K檢驗結果
注:∗和∗∗分別表示變化趨勢透過顯著性水平為 95%和 99%的檢驗
總的來說,1960—2010年在降水量變化並不顯著的情況下,蘭州、頭道拐、花園口、利津這4個水文站的還原徑流量顯著減小,其中代表中游和下游的花園口站和利津站減小趨勢比代表上游的蘭州站和頭道拐站減小趨勢更顯著,這意味著,黃河干流還原徑流量呈現顯著減小趨勢,且越往下游減小趨勢越顯著。
3.2 徑流量突變點主要發生在1986—1989年
依據黃河干流4個水文站的還原徑流量進行突變點分析,發現不同方法得到的突變年份雖有一定差異,但差別均在5 a以內,最終選定的突變年份見表2。由表2可知:4個水文站的徑流突變點主要集中在1986—1989年,蘭州站、頭道拐站、花園口站、利津站徑流量突變點分別為1986年、1987年、1989年、1989年。因此,把1960—1986年作為蘭州站基準期,把1960—1987年作為頭道拐站基準期,把1960—1989年作為花園口站、利津站基準期。此外,為了使4個水文站控制流域各變數具有同步性和分析比較的一致性,4個水文站均以1989—2010年為突變期。
表2 徑流突變年份
注:滑動t檢驗步長取3a得到多個突變年份,表中列出的是與 M-K法接近或一致的年份
3.3 徑流量變化貢獻率分析
把徑流量突變期分為1989—1999年、2000—2010年、1989—2010年3個分析時段,按照前述方法進行直接人類活動、間接人類活動和氣候變化對4個水文站徑流量變化影響的分離並計算貢獻率,結果見圖2。
圖2 人類活動與氣候變化對徑流量變化的貢獻率
首先,就氣候變化和兩類人類活動對徑流量變化的貢獻率比較來看,各時段氣候變化對黃河干流各水文站徑流量變化的貢獻率均較小(<15%),人類活動對徑流量變化的貢獻率在85%以上,也就是說,黃河干流各河段的徑流量變化主要是由人類活動引起的。
其次,從上下游兩類人類活動對徑流量變化的貢獻率比較來看,從黃河上游到下游,直接人類活動的貢獻率提高、間接人類活動的貢獻率降低,越往下游直接人類活動的貢獻率越高、間接人類活動的貢獻率越低;整個分析期即1989—2010年,上游間接人類活動對徑流量變化的貢獻率大於直接人類活動的,而下游直接人類活動對徑流量變化的貢獻率大於間接人類活動的。
最後,就前後分析時段兩類人類活動對徑流量變化的貢獻率比較來看,1989—1999年直接人類活動的貢獻率比2000—2010年的大,說明2000年以後直接人類活動對黃河徑流量減小的貢獻率在降低、間接人類活動對黃河徑流量減小的貢獻率在提高。
4 氣候變化與人類活動水文效應研究的有關問題商榷
4.1 研究成果的不確定性問題
徑流量減小歸因於氣候變化與人類活動的影響,分析研究所用的基本資料包括水文氣象監測資料和社會經濟資料。這一問題的研究是一個極其複雜的巨系統,限於缺乏綜合完整的系統認知,許多研究成果存在不確定性,例如在徑流序列的還原時,天然徑流量序列的“還現”按目標可分為“向後還現”與“向前還原”等,涉及不同的概念與方法,一度成為氣候變化與人類活動效應問題研究的熱點。為了消除受氣候變化與人活動影響的水文觀測序列資料的消長變化,需對相應時間的取用水量(從河道提、引水量的記錄)進行還原,這是簡單易行而有效的方法。總的來說,將人類取用水量“返還”到幹流各測站的實測徑流量序列中形成的“還原”序列,是應予以認可的。雖然從河道提、引水量的記錄不完全,但其資訊卻在一定意義上還原了人類活動對徑流量變化的影響。但是,有關研究對幹流水文站以上匯入支流的人類活動影響卻未充分考慮,因此並沒有得到真正的“天然徑流量序列”。
4.2 關於氣候變化與人類活動導致的水文觀測序列的非平穩性問題
對黃河年徑流量變化分析依據的水文氣象還原資料序列,普遍存在非平穩性問題,使歸因分析計算的結果並不確定。Milly等[5,27]認為,在水文氣象還原資料序列的平穩性已不復存在的情況下,水資源管理極具挑戰性(Stationarity is Dead: Whither Water Management?);桑燕芳等[28]在對水文過程非平穩性進行系統論述的基礎上提出了處理的方法,其在理論與應用上均有重要的意義與價值。
4.3 氣候變化對水資源影響研究的薄弱環節或缺失問題
眾所周知,氣候變化是關係到全球人類共同體的重大問題。國際地球系統科學計劃聯盟(ESSP)將全球水系統計劃(GWSP)置於核心地位,列為國際全球變化研究的四大計劃之一。水迴圈使地球各個圈層構成完整系統,大氣、岩土、生態圈等成為一體、相互依存、相互作用,在這個龐大的系統中任何一個子系統的動態變化都可波及水系統。大氣圈系統中的大氣邊界層動態變化非常活躍,從地面到大約1 500 m高度的溫、溼、風、壓等均呈現日內與季節等的劇烈變化。筆者[29-30]對黃河流域水面蒸發量實測序列資料的分析發現,連年氣溫升高而水面蒸發量連年下降,其原因與風速減小、日照時間縮短有關。當前,氣候變化對水資源影響研究中對氣候相關因子的全面考慮仍是薄弱環節。
4.4 氣候變化與人類活動效應研究的4點認知
(1)氣象要素的時空地理分異性。我們很難看到任何氣象要素的時空分佈是均質的,在全球氣候變暖背景下,全球降水量總體上增加,但各地觀測記錄往往此起彼伏,大量測站的觀測記錄表明了區域分異性,有些地點的降水量出現不增反減現象,如我國常出現北旱南澇或北澇南旱現象,厄爾尼諾(EI Nino)和拉尼娜(La Nina)現象對黃河流域降水量的影響往往是後者大於前者,這些都與區域分異性有關。
(2)降雨徑流的形成受一系列過程要素影響,這些過程要素的變化非常複雜。一般來說降雨—徑流關係多是非線性的。筆者曾經多次利用小型人工降雨徑流儀器進行不同雨強、不同歷時的降雨量與下滲率及降雨量與徑流量關係的測定,結果表明,除完全無下滲的情況外,它們之間的關係都是非線性的。因此,在研究氣候變化與人類活動對降雨—徑流影響及其效應評價時不宜作簡單的線性處理。
(3)極值變化分析應考慮氣候變化導致的極端氣候事件。2021年7月黃河毗鄰城市鄭州發生的極端暴雨,就是未能預測的極端氣候事件。極端暴雨事件在乾旱期出現,其洪澇災害發生頻率和強度可能突破極值。極值變化是大系統問題,涉及眾多的影響因素,其研究理論與應對技術尚不完善。對極端洪水的研究應水文學與氣象學協同,進而開展可能最大降雨與可能最大洪水擴充套件研究。
(4)複雜互饋機制。按照19世紀大氣物理學家克勞修斯的克拉貝龍方程,純水面飽和水汽壓隨溫度升高而增大,因而水面蒸發量應隨溫度升高而增大,但很多測站實測結果卻恰恰相反。筆者[29-30]於2000年開始分析黃河水面蒸發資料時,首先在伊洛河盧氏水文站發現實測水面蒸發量隨氣溫升高而減小的現象,然後面向黃河全流域,採用123個站點的實測水面蒸發量資料進行分析,發現黃河全流域的實測水面蒸發量都呈現出隨氣溫升高而顯著減小的趨勢。對此現象,國際上相關專家說法不一,美國康奈爾大學Bruseart教授稱其為“蒸發悖論”[31]。Liu(中國科學院劉小莽)等[32]進行了新的論證,認為“蒸發悖論”於20世紀90年代初發生轉折,即“蒸發悖論”消失。上述研究說明氣候變化對水文迴圈影響研究的缺陷,為此,需要採用系統論的思想和方法,釐清諸如“蒸發悖論”的不確定性問題,進一步為應對氣候變化提供參考。
4.5 人類活動對水沙影響的程度尚無統一認識
前述第3.3節,討論了氣候變化與人類活動對徑流量變化的貢獻率。應當指出,新中國成立以來,人類活動尤其是各種水土流失治理措施對黃河徑流量、輸沙量變化的影響是空前的。黃河水利委員會設立的水土保持科研與管理機構,長期以來取得巨大的成就,積累了豐富的觀測與試驗資料。筆者根據各種水土保持措施資料,就人類活動的水沙變化效應進行了歸納,可以大致概括如下:來水量小的事件>來水量大的事件,乾旱地區>溼潤地區,平坦地區>山區,小流域>大流域,鬆散土壤的下墊面>厚實土壤的下墊面,產沙量減幅>徑流量減幅。上述各項人類活動對水、沙量變化的認知與氣候變化效應相結合進行研究,期望有助於氣候變化與人類活動對黃河水資源影響研究的深化,限於篇幅不再贅述。
5 結 論
究竟何種原因導致黃河徑流量減小,受到社會各界普遍關注。初步分析表明,1989年以後黃河的還原年徑流量顯著減小。基於黃河干流4個代表水文站1960—2010年實測年徑流量和還原年徑流量資料,採用雙累積曲線法和Budyko彈性係數法分析黃河干流徑流量減小的原因。結果顯示:1989年以後人類活動是導致黃河徑流量顯著減小的主要原因,其貢獻率在85%以上,且越往下游人類活動貢獻率越高,而氣候變化對黃河徑流量減小的貢獻率不足15%。簡而言之,氣候變化對黃河上游徑流量變化的影響大於對中下游的影響,人類活動對黃河中下游徑流量變化的影響大於對上游的影響。
黃河年徑流量變化歸因是巨系統問題,氣候變化與人類活動的影響涉及地球系統科學的各個圈層眾多要素的動態變化,本文對黃河干流徑流量變化歸因的初步計算結果,以及對若干不確定性問題的簡要商榷,既不全面且較為膚淺,歡迎讀者對本文中的謬誤予以斧正。
參考文獻
[1]劉昌明,劉小莽,田巍,等.黃河流域生態保護和高質量發展亟待解決缺水問題[J].人民黃河,2020,42(9):6-9.
[2]劉曉燕.關於黃河水沙形勢及對策的思考[J].人民黃河,2020,42(9):34-40.
[3]劉昌明,田巍,劉小莽,等.黃河近百年徑流量變化分析與認識[J].人民黃河,2019,41(10):11-15.
[4]FU B, WANG S, LIU Y, et al. Hydrogeomorphic Ecosystem Responses to Natural and Anthropogenic Changes in the Loess Plateau of China[J]. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 2017,45:223-243.
[5]MILLY P C D, BETANCOURT J, FALKENMARK M, et al. Stationarity is Dead: Whither Water Management?[J]. Science,2008,319(5863):573-574.
[6]魏鳳英.現代氣候統計診斷與預測技術[M].北京:氣象出版社,1999:63-79.
[7]臧榮強,胡國華,顧慶福,等.近55年來降水及人類活動對沅水流域徑流的影響[J].水土保持通報,2019,39(4):97-101.
[8]PETTITT A N. A Non-Parametric Approach to the Change-Point Problem[J]. Journal of the Royal Statistical Society: Series C(Applied Statistics), 1979,28(2):126-135.
[9]BUISHAND T A. Some Methods for Testing the Homogeneity of Rainfall Records[J]. Journal of Hydrology, 1982, 58(1-2):11-27.
[10]BUISHAND T A. Tests for Detecting a Shift in the Mean of Hydrological Time Series[J]. Journal of Hydrology, 1984,73(1-2):51-69.
[11]ALEXANDERSSON H. A Homogeneity Test Applied to Precipitation Data[J]. Journal of Climatology, 1986,6(6):661-675.
[12]王雁,丁永建,葉柏生,等.黃河與長江流域水資源變化原因[J].中國科學:地球科學,2013,43(7):1207-1219.
[13]王賀年,張曼胤,崔麗娟,等.氣候變化與人類活動對海河山區流域徑流的影響[J].中國水土保持科學,2019,17(1):102-108.
[14]LUAN J, ZHANG Y, MA N, et al. Evaluating the Uncertainty of Eight Approaches for Separating the Impacts of Climate Change and Human Activities on Streamflow[J]. Journal of Hydrology,2021,601:126605.
[15]劉劍宇,張強,陳喜,等.氣候變化和人類活動對中國地表水文過程影響定量研究[J].地理學報,2016,71(11):1875-1885.
[16]LIU X, LIU C, LUO Y, et al. Dramatic Decrease in Streamflow from the Headwater Source in the Central Route of China's Water Diversion Project: Climatic Variation or Human Influence? [J]. Journal of Geophysical Research, 2012,117(D6):D06113.
[17]JIANG C, XIONG L, WANG D, et al. Separating the Impacts of Climate Change and Human Activities on Runoff Using the Budyko-type Equations with Time-Varying Parameters[J]. Journal of Hydrology, 2015,522:326-338.
[18]楊倩,劉登峰,孟憲萌,等.環境變化對漢江上游徑流影響的定量分析[J].水力發電學報,2019,38(12):73-84.
[19]MIANABADI A, DAVARY K, POURREZA-BILONDI M, et al. Budyko Framework, Towards Non-Steady State Conditions[J]. Journal of Hydrology, 2020,588:125089.
[20]TURC L. Le Bilan Deau Des Sols: Relation Entre Les Precipitations, L'evaporation er L'ecoulement[J]. Ann Agron, 1954,5:24-26.
[21]PIKE J G. The Estimation of Annual Runoff from Meteorological Data in a Tropical Climate[J]. Journal of Hydrology, 1964,2(2):116-123.
[22]傅抱璞.論陸面蒸發的計算[J].大氣科學,1981,4(1):23-31.
[23]ZHANG L, DAWES W R, WALKER G R. Response of Mean Annual Evapotranspiration to Vegetation Changes at Catchment Scale[J]. Water Resources Research, 2001,37(3):701-708.
[24]YANG D, SUN F, LIU Z, et al. Analyzing Spatial and Temporal Variability of Annual Water-Energy Balance in Nonhumid Regions of China Using the Budyko Hypothesis[J]. Water Resources Research, 2007,43(4):W04426.
[25]YANG H, YANG D, LEI Z, et al. New Analytical Derivation of the Mean Annual Water-Energy Balance Equation[J]. Water Resources Research, 2008,44(3):W03410.
[26]WANG D, TANG Y. A One-Parameter Budyko Model for Water Balance Captures Emergent Behavior in Darwinian Hydrologic Models[J]. Geophys. Res. Lett., 2014,41(13):4569-4577.
[27]MILLY P C D, BETANCOURT J, FALKENMARK M, et al. On Critiques of “Stationarity is Dead: Whither Water Management?”[J]. Water Resources Research, 2015,51(9):7785-7789.
[28]桑燕芳,謝平,顧海挺,等.水文過程非平穩性研究若干問題探討[J].科學通報,2017,62(4):254-261.
[29]LIU C, ZENG Y. Changes of Pan Evaporation in the Recent 40 Years in the Yellow River Basin[J]. Water International,2004,29(4):510-516.
[30]邱新法,劉昌明,曾燕.黃河流域近40年蒸發皿蒸發量的氣候變化特徵[J].自然資源學報,2003,18(4):437-442.
[31]BRUTSAERT W, PARLANGE M B. Hydrologic Cycle Explains the Evaporation Paradox[J].Nature,1998,396(6706):30.
[32]LIU X M, LUO Y Z, ZHANG D, et al. Recent Changes in Pan-Evaporation Dynamics in China[J]. Geophysical Research Letters, 2011,38(13):L134041.