山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系

利用山东省济南、青岛2001—2010年以及其他7个重点城市2005—2010年逐日空气污染指数（API）和同期的常规气象资料,运用统计方法,分析了各市空气质量年、季变化特征,并利用SPSS软件进一步分析探讨了API指数与风速、气温、降水、湿度、日照时数等气象因子的相关关系。结果表明：济南由于受能源结构、地形、气象条件等因素的影响,API指数累年平均值最大达到91.2,沿海城市空气质量明显好于内陆城市,日照 API 指数最小仅为56.5;从年际变化来看,济南由于加强对空气污染的治理,空气质量明显改善,API指数呈逐年下降趋势,其他城市有不同程度的增加或减小。空气质量具有明显的季节变化,各城市均是夏季空气质量最好,优良率天数频率最多,冬季最差,济南冬季发生轻微污染以上天数的频率最大占39.8%;各城市均以 PM10为首要污染物出现的频率为最多,出现以 NO2、SO2为首要污染物频率最多的城市分别是枣庄、潍坊,出现空气质量为优频率最多的城市是日照;各城市4季 API 指数与同期常规气象要素密切相关,4季API指数与降水均呈负相关,除济南春季外,与风速基本呈负相关,春、夏、秋3个季节API指数与相对湿度基本均成负相关,冬季API指数与日照时数成负相关、与气温、相对湿度成正相关。     

2001—2012年哈尔滨市空气质量长期变化特征

根据2001—2012年环保部发布的哈尔滨市城市空气质量日报数据及同期气象资料分析了哈尔滨市空气污染指数(API)的变化特征.结果表明,哈尔滨市空气污染呈现明显的北方季节变化特征,API冬、春季高,夏、秋季低,供暖期高于非供暖期.哈尔滨市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,空气质量状况以良居多,占总样本数的75.4%.从年际变化来看,空气质量有了一定的改善,12年间空气污染指数呈显著下降的趋势.哈尔滨市空气污染指数与风速呈显著正相关,与降水量、气温、能见度呈显著负相关.后向轨迹分析结果表明,哈尔滨市出现中度以上污染时,其气团来源体现了3种不同的特征.     

贵州高原NDVI变化及其对气候变化的响应

中国南方喀斯特地区气候变化加剧,植被对气候变化响应反映十分敏感,动态监测植被变化对区域生态环境保护有重要意义。基于1999—2017年贵州高原遥感数据和气象数据,从年、季、月等不同时间尺度研究了NDVI动态变化及其对降水量、平均地表气温、最高地表气温、最低地表气温、平均气温、最高气温、最低气温、大型蒸发量、平均风速、平均相对湿度、日照时数等气候因子的响应特征。研究表明:近19 a,贵州NDVI以0.007 3 a~(-1)的速率呈显著上升趋势,其中,2011—2017年的上升幅度大于1999—2010年的上升幅度,NDVI变化与最低地表气温、最低气温呈显著正相关;春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈显著上升趋势,春季年增长率最大(0.009 3 a~(-1)),其次依次为秋季(0.007 0 a~(-1))、夏季(0.006 9 a~(-1))、冬季(0.004 6 a~(-1));春、秋季NDVI与最低地表气温呈显著正相关,最低气温影响较大,夏季、秋季NDVI受气温和降水共同影响,冬季NDVI受日照时数影响较大,四季NDVI受气温影响程度大于降水;1—12月NDVI均呈上升趋势,其中,4、5、8、10月呈极显著上升趋势,2、3、7、9、11、12月呈显著上升趋势;2、3月份和11、12月份NDVI在增长,表明生长季有所延长。NDVI与当月气象因子相关程度大于其与前一个月、前两个月的相关程度;气温的当月效应和滞后效应大于日照时数和水分条件的效应。温度对贵州NDVI的影响程度大于水分的影响,气温升高促进生长季延长是贵州高原的重要气候效应。     

近50年淮河流域气候变化时空特征分析

在全球气候变化的背景下,流域水资源、农业和生态环境将对气候变化有不同程度的响应,研究淮河流域气候变化趋势和空间特征,将有益于制定应对气候变化的策略。利用1961─2010年淮河流域145个地面气象站观测资料,对近50年以来淮河流域常规气象要素的时间和空间特征进行分析,得出以下结论,(1)全流域年平均气温表现出升高的趋势,年平均气温变化有显著的空间差异性,南四湖地区、淮河干流中下游以南以及伏牛山区,为气温显著上升区;山区最高气温上升缓慢,而最低气温上升明显;全流域平均气温日较差有下降的趋势,气温日较差的空间变化呈现出流域中部平原区减小而其他地区增加的分布特征。(2)全流域地面气压呈降低趋势,空间差异性增大,淮河流域广大平原为降低速率慢的区域,上游桐柏山区和大别山区则为降低速率快的中心;风速的变化及其空间差异性总体上均呈减小趋势,但在淮干上游山区、沂蒙山区以及里下河沿海地区地面风速有增大的趋势。(3)流域西部相对湿度呈微弱增大的趋势,而流域东部呈微弱减小的趋势;日照时数逐年递减的趋势比较明显,空间上呈现流域西部递减的趋势比东部明显。(4)年均降水量以淮河干流为界,呈现南部增多,北部减少的特征,导致流域年平均降水量南多北少的空间分布差异呈增大趋势。     

基于CENTURY模型的乌审召滩地草场ANPP及对气候变化的响应

利用CENTURY模型对乌审召滩地草场1963─2010年地上净初级生产力(ANPP)动态进行了模拟研究,并将ANPP的模拟值与26个气象因子进行了相关性分析,以探讨气象因子对草地生产力的影响,为草地合理管理和持续利用提供理论支持。结果表明,CENRUTY模型能够比较准确地模拟这类草原的季节动态和年际变化。在过去的48年间,乌审召滩地草场生长季温度呈升高趋势,降水呈减少趋势,ANPP呈下降趋势,且ANPP下降幅度较降水量明显,其中每10年ANPP下降8.10 g·m~(-2)、降水量下降4.60 mm。利用气象观测资料模拟获得的年ANPP随气温和降水的变化而呈现出明显的变化规律,生长季内地上生物量对降水和温度的季节性分布也非常敏感。模型订正与验证结果显示,观测值与模拟值的相关系数变化范围为0.41~0.62,误差平方根值(RMSE)变化范围为57.29~87.17 g·m~(-2),平均绝对百分比误差(MAPD)变化范围为33.76%~63.39%。相关分析表明,不同时段降水量对ANPP均有明显影响,其中生长季、冬季和春季降水量对ANPP影响非常显著。极端高温对ANPP的负面影响非常显著,低温、蒸发、日照时数、风速以及年最大积雪深度等其他气象因子对ANPP的影响不显著。研究区ANPP呈下降趋势是降水量减少和极端高温事件频发共同作用的必然结果。     

珠三角地区典型浓雾和灰霾天气过程气象条件对比研究

为深入探究雾、霾天气发生发展过程中气象要素特征的差异,提升环境天气预报预警业务水平,选取2017年3月10-12日和2016年3月29日-4月3日分别出现在珠三角地区的典型浓雾、灰霾天气过程,基于国家自动气象站资料、广州番禺大气成分站数据以及NCEP/NCAR再分析数据,通过相关分析和天气学分析,从环流形势、地面气象要素特征和边界层特征等方面对两次过程进行对比研究。结果表明,(1)浓雾、灰霾个例中均具有较为稳定的环流背景场,高层(500hPa)为纬向平直西风环流,地面受均压场控制,等压线稀疏,稳定的高低层环流配置极有利于雾、霾天气过程的出现和维持,伴随环流形势调整,雾、霾消散。(2)雾、霾过程能见度均与相对湿度呈负相关,与风速、气温呈正相关。灰霾过程能见度与各气象要素的相关性整体高于浓雾过程,且灰霾过程中湿度和能见度的相关系数最大,其次是风速和气温;相对湿度和风速大小是影响浓雾天气的重要气象条件,相对湿度的减小是浓雾天气消散的主要原因,风速增大和降水是灰霾天气消散的主要气象条件。(3)边界层特征分析表明,浓雾天气低层有一个较浅薄的小风速层(1 000-950 h Pa),而灰霾天气存在一个深厚的小风层,小风层厚度从近地面上升至850 hPa左右,两次过程在低层均为一致下沉运动。低层风速增大、出现上升气流,是雾、霾天气开始消散的重要信号。从热力条件来看,两次过程均存在逆温层,浓雾过程逆温层出现在50 hPa附近,灰霾过程逆温层出现在近地面附近,浓雾过程对湿度条件的要求较灰霾天气更高。     

气象因素对北京臭氧的影响

利用北京城区连续观测的O3及其前体物NOx和CO体积分数资料,分析了其时间变化特征,并结合气象要素进行了统计相关性分析.结果表明,在局地光化学反应的影响下,O3体积分数夏季超标严重.O3浓度呈单峰型日变化,在午后15:00左右出现日最大值,夜晚体积分数较低.受排放源强弱的季节变化影响,NOx和CO在冬季出现高值.NOx和CO体积分数呈现白天低,夜晚高的日变化过程.O3体积分数变化与温度,风速成正相关,与相对湿度成反相关,且存在季节变化,在夏季与温度相关性较高,在冬季与风速相关性较高.受上游污染源的影响,当北京盛行东南、偏南和偏西气流时,容易造成高O3体积分数.夏季O3体积分数主要受局地光化学反应控制,可以利用常规气象要素对O3体积分数趋势进行预测.     

太原市PM_(2.5)周期性特征及其成因分析

为研究太原市城区PM_(2.5)浓度不同时间尺度的演变特征及其与气象要素之间的关系,基于PM_(2.5)监测浓度、气象观测数据和再分析资料,利用小波功率谱和交叉小波方法分析了2014年1月1日—2016年5月31日太原市PM_(2.5)的周期变化,及其同气象要素的协同关系,同时研究了对应时段的太原市PM_(2.5)与天气形势的相关关系。结果表明,太原市PM_(2.5)浓度变化存在2~8 d和10~16 d的显著周期,与2 m相对湿度、混合层高度、近地面逆温强度和10 m风速具有相似的共振变化,显著时段主要在每年9月份左右至次年3月份。特定的天气形势是太原市冬季PM_(2.5)持续偏高的背景因素之一,特定的天气形势下PM_(2.5)与同期的气象要素存在密切的协同关系。在研究时段内,太原市PM_(2.5)浓度与华北地区海平面气压呈负相关关系,与朝鲜半岛、日本海的海平面气压呈正相关关系,与500 hPa高度场相关性最显著的区域主要分布在中国华北、东北以及朝鲜半岛,主要表现为正相关关系。研究时段内,中国东部上空500 hPa高度场异常偏高,海平面气压偏低,近地面风速减弱等不利于污染物扩散的形势是造成太原市冬季PM_(2.5)浓度持续偏高的背景因素之一。研究结果有利于从不同时间尺度了解太原市PM_(2.5)的变化规律及气象影响因素,对太原市大气污染防治,重污染预报预警工作具有较大的意义。     

内蒙古地区近25年植被对气温和降水变化的影响

利用1982—2006年内蒙古地区GIMMS-NDVI和降水量、气温数据,分析了不同植被类型对气温和降水变化趋势的影响。结果表明：近25年来内蒙古地区气温整体上呈上升趋势,降水量呈微弱降低趋势,西部荒漠区呈暖湿化趋势,中东部草原、森林等植被类型区呈暖干化趋势;从不同植被类型NDVI与平均气温和降水量的变化趋势率相关分析表明,NDVI值越低,升温趋势越明显,其中春季和秋季各植被类型间NDVI与季均气温升高趋势率呈显著和较显著的相关,夏、冬季关系不明显;植被NDVI越高,降水量减少趋势越明显。基于栅格的NDVI与气温升高幅度、降水变化趋势相关分析表明,年均气温升高幅度基本随NDVI的增加而降低,其中春、夏和秋季的季均气温升高幅度均随NDVI的增加而显著降低,冬季趋势不明显;而年降水量减小趋势率随植被NDVI的增加而显著增加,其中春季和冬季NDVI变化对降水的变化几乎没有影响;夏季和秋季均表现为随NDVI的增加,降水减小趋势率呈增加趋势。     

成都市大气颗粒污染物与气象要素的关系

通过对2004年成都市API指数及API>100日数百分数的再分析,探讨了大气颗粒物污染季节分布、区域分布状况与气象要素的相互关系,并尝试用因子分析法研究了污染物浓度年际变化与气象因子的关系。研究表明,大气污染的季节分布为冬季>春季>秋季>夏季;API>100时数百分数的季节变化状况为春季>冬季>秋季>夏季,区域分布为城西北>城东>城北>城中心>城东南>城西>城南。城市发展对风向的改变比较明显,对风速的改变不明显。大气颗粒污染物年际变化与气象因子的相关性研究表明,PM10浓度与SO2、NOX、湿度、气压呈正相关,与风速、蒸发量、温度呈负相关关系。     

广州市大气能见度的特征及其影响因子分析

广州市大气能见度逐年下降,灰霾现象严重,收集广州市2001—2003年大气能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2和CO)监测数据,探讨广州市大气能见度的特征及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系。统计分析结果表明,广州市大气能见度的年、季、日变化特征明显,呈明显的逐年下降趋势。一年之中,春季能见度最低,夏季能见度最高。一日之中,早晨08时能见度最差,午后14时最好。能见度与气象要素及空气污染物的相关和偏相关分析结果表明能见度与平均风速呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;能见度与4种污染物在简单相关分析中均呈显著的较强负相关关系,而在偏相关分析中的相关性极弱,说明空气污染物对能见度的影响是综合作用的。最后用多元线性回归法建立了大气能见度与相对湿度和PM10、SO2、NO2、CO等污染物浓度间的回归方程。     

天津地区各季植被NDVI年际动态及其对气候因子的响应

探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球变化研究的重要内容之一.研究特定地区植被时间动态及其对气候因子的响应,对植被重建和生态环境恢复具有重要作用.利用1982-2003年8 km×8 km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数(NDVI)和气候数据,研究了天津地区各季NDVI年际变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:近20年来天津市春季、夏季及冬季平均气温呈显著的升高趋势(P<0.05),而秋季变化不明显;春季和夏季降水呈降低趋势,而秋、冬两季呈微弱增加趋势,但均没有达到显著性水平(P>0.05).从四季NDVI年际变化趋势来看,春、秋两季呈微弱上升趋势,而夏季显著降低(P<0.01),冬季变化不明显.近20年四季NDVI与同期平均气温及降水的回归分析表明,除冬季外,NDVI与温度及降水均有显著的正相关关系,其中春、秋两季NDVI与温度及降水的关系均达到极显著水平(P<0.001).本研究结果证实天津地区各季NDVI的年际变化特征存在明显差异,而且气温和降水共同决定了植被NDVI的变化.     

河西走廊极端干旱区PM10质量浓度分布特征及其与气象要素关系研究

利用敦煌和酒泉2007—2011年的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压、天气现象等相关气象要素资料,分析了河西走廊西部极端干旱区不同下垫面环境PM。0质量浓度的时空分布特征,结果表明,下垫面是沙地环境的敦煌PMl0质量浓度年平均值为128．9lμg·m-1,明显高于绿洲环境酒泉的76．1mg·m-1两站均是春季大于其他季节,尤以4月最为显著,敦煌和酒泉分别达到272．1lμg·m0和151lμg·m-2;PMl0质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其受沙尘天气的影响较大,其最大值可以反映沙尘天气的强度,非沙尘日PMl0质量浓度在不同下垫面条件下虽有一定相差,但空气质量状况均在“良”以上。两站PM10质量浓度日变化差异较大,敦煌四季的日变化特征均不特别显著,变化比较平稳,基本都呈单峰单谷型分布,最大值出现在17：00时左右,最小值出现在6：00左右;酒泉春、秋季日变化基本一致,呈单峰型,最大值出现在正午时段;夏季日变化规律性不明显,变化幅度比较平缓;冬季呈双峰双谷型,最大值和次大值分别出现在16：00和2：00左右,最小值和次小值分别出现在10：00和0：00左右。进一步分析发现,在沙尘日和非沙尘日PM10质量浓度明显不同,其对应的压、温、湿、风及能见度也有一定规律,沙尘日的日均风速和日最大风速大于非沙尘日,相对湿度、气压和能见度小于非沙尘日。两站的气温、气压、相对湿度、风速等气象要素与PM10质量浓度均有一定相关性,但PM10质量浓度的分布最终是受各要素综合影响的结果,敦煌和酒泉,PM值与PM10质量浓度日均值的相关性都很显著,相关系数分别为0．8961和0．9152,远高于其他各单气象要素与PM10质量浓度的相关性。两站沙尘日的昂M均值分别是非沙尘日2-3倍,因此气象影响指数能有效的区别沙尘日和非沙尘日。IPM的分布也能较好的反映PMl0质量浓度的分布,因此可用抽d来量化评价PM10质量浓度。     

中国沿海城市空气污染指数的分布特征

根据沿海23个城市2001年6月至2005年6月四年的空气污染指数(API)资料,利用聚类分析和时间序列分析对API值及首要污染物数据进行统计分析,利用相关性分析探讨API值和气象因素的关系,初步揭示了中国沿海城市API的变化特征.聚类分析的结果可将研究区域分为北部、东南部和南部三个区域.中国沿海区域的API都明显受到降水和风速的影响,API与降水普遍成负相关,与风速成正相关.指出采暖期燃煤对北方地区冬季API的增大有显著影响.北部城市明显受沙尘暴天气的影响,东南部受季风和降雨因素的影响,南部受海洋性气候的季节性风力和降水影响,各区域API呈现出季节性变化.     

东北主要城市的空气质量长期变化特征

利用2001—2012年沈阳、大连、长春和哈尔滨市及2005—2012年齐齐哈尔市和牡丹江市城市空气质量日报资料对空气质量变化特征和影响因素进行了分析.结果表明,东北地区城市空气质量与国内北京、天津、石家庄等地区相比,空气污染相对较轻,6个城市空气质量都以Ⅰ级(优)与Ⅱ级(良)为主;6个城市首要污染物均为可吸入颗粒物,占样本总数80%以上.沈阳、长春、哈尔滨市空气污染指数(API)年平均下降趋势显著,通过P0.01的显著性检验.大连、齐齐哈尔空气污染指数(API)年平均下降趋势显著通过P0.05的显著性检验.地理因素、污染源及沙尘天气对东北主要城市API分布的区域性特征和季节变化具有重要的影响.     

近50年三江源地表湿润指数变化特征及其影响因素

基于三江源区1959—2008年月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照百分率等气候要素资料,应用修订的Penman-Monteith（P-M）模型计算了最大潜在蒸散量和地表湿润指数,分析其空间分布、年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明：1959—2008年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率为5.316~13.047 mm.（10a）-1,春夏季增幅较大;最大潜在蒸散量呈增加趋势,年最大潜在蒸散量变化曲线线性拟合倾向率在5.073~10.712 mm.（10a）-1,夏季增幅最大;地表湿润指数变化也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率0.011~0.026（10a）-1,冬季增幅最大,在15年周期附近,出现了3~5个干湿交替期,1984年之后为偏湿期,在中高频区,1998—2006年有偏干振荡;影响三江源区地表湿润指数的主要因子是降水量、相对湿度和平均最高气温。     

近50年石羊河流域陆地表层干湿状况变化特征及其影响因素

基于石羊河流域区1961—2010年气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照百分率等气候要素资料,应用修订的Penman-Monteith(P-M)模型计算了最大潜在蒸散量和地表湿润指数,分析其空间分布、年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明:1961—2010年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率为2.128-10.061 mm·(10a)-1,春夏季增幅较大;最大潜在蒸散量呈增加趋势,年最大潜在蒸散量变化曲线线性拟合倾向率在1.598-12.892 mm·(10a)-1,春夏季增幅最大;地表湿润指数变化也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率0.001-0.059(10a)-1,冬季增幅最大,在20 a周期附近,出现了2-4个干湿交替期,2002年之后为偏湿期,在高频区,2004—2005年有偏干振荡;影响石羊河流域区陆地表层湿润指数的主要因子是降水量、相对湿度。     

50年长江源区域植被净初级生产力及其影响因素变化特征

基于长江源区1959—2008年月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照时数等气候要素资料,应用修订的Thornthwaite Memorial模型计算了50年植被净初级生产力,分析其年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明：1959—2008年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率每10年为5.685~13.047 mm,春夏季增幅较大;年平均气温呈极显著上升趋势,气温变化曲线线性拟合倾向率每10年在0.240~0.248℃之间,增温率以秋冬季最大;最大蒸散呈增加趋势,年最大蒸散变化曲线线性拟合倾向率每10年在5.073~5.366 mm,春季增幅最大;地表湿润指数也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率每10年为0.013~0.020,冬季增幅最大,在10年周期时间频率附近,出现了6~8个干湿交替期,20世纪90年代之后为偏湿期,在低频区,1998—2005年有偏干振荡;近50年年NPP变化呈显著上升趋势,NPP变化曲线线性拟合倾向率每10年在97.901~197.01 kg.hm-2之间,2001—2008年NPP较高。影响长江源区NPP变化的主要气候因子是降水量、最大蒸散量和平均最低气温。     

气象因素对兰州市PM_(10)质量浓度的影响

气象因素对城市空气污染具有重要影响。分析不同季节PM10质量浓度变化与气象因子之间的关系,建立模型进行颗粒物污染预测,可以为污染物治理提供科学依据。为了解兰州市PM10污染特征,2011年1月─2011年12月对兰州市可吸入颗粒物(PM10)进行了为期1年的监测,并利用监测数据和同期气象观测数据,分析了PM10的质量浓度与气象因素之间的相关性。结果表明:PM10的质量浓度与温度呈现负相关关系,温度越高,PM10质量浓度越低。当风向为NW和NNW时,PM10污染相对较轻;而当风向为NE和ENE时,PM10污染比较严重。兰州市属于典型的河谷城市,四面环山,气流闭塞,风速过小导致城区大气污染物不利于向城区外扩散。PM10的质量浓度与气压呈正相关,兰州市冬季气压较高,PM10质量浓度较大;夏季气压较低,PM10质量浓度较低。降水能够对环境空气中污染物起到清除和冲刷作用,对可吸入颗粒物去除作用显著。PM10在无降水日的平均质量浓度为263.47μg·m-3,所有降水日的PM10平均质量浓度为171.71μg·m-3,比无降水日降低34.83%。     

内蒙古兴安盟参考作物蒸散量时空变化及敏感性分析

为探讨气候变暖背景下内蒙古兴安盟参考作物蒸散量的变化特征及其对主要气象要素的敏感性,基于兴安盟8个气象观测站1973—2017年逐日气象观测数据,通过联合国粮食及农业组织推荐的Penman-Monteith公式,计算兴安盟地区1973—2017年生长季(4—9月)逐日参考作物蒸散量(ET_0),采用气候倾向率、累积距平、响应曲线和敏感系数等方法分析了该时段内ET_0及主要气象要素的变化特征,并探讨了ET_0对气温、平均风速、日照时数、平均水汽压的敏感性。结果表明:(1)兴安盟生长季平均气温、最高气温、最低气温呈显著上升趋势(P0. 01),平均风速呈下降趋势,日照时数和平均水汽压呈上升趋势,后3者变化趋势均未通过显著性检验。(2)近45 a来兴安盟生长季ET_0平均值为765. 9 mm,高值区主要分布在突泉县大部以及科右中旗中部,低值区主要分布在阿尔山市西北部。兴安盟生长季平均日参考蒸散量呈增加趋势,但增加趋势不显著,兴安盟1973—2017年生长季日平均ET_0的变化大致可划分为5个特征明显的阶段。(3)近45 a来,阿尔山、索伦、巴彦呼舒生长季平均日ET_0呈显著增加趋势(P0. 05),突泉变化趋势不明显,音德尔、乌兰浩特呈弱下降趋势。(4)兴安盟生长季ET_0对气温、平均风速、日照时数为正敏感,且对气温最敏感,其次是平均水汽压,对平均风速敏感性最低,仅对平均水汽压负敏感。(5)ET_0对气温、日照时数和平均水汽压的敏感区主要分布在兴安盟东部和南部地区,北部大部以及东南角为ET_0对平均风速敏感区。