基于SEBS模型的遼河三角洲地表蒸發量的研究

摘 要：利用MODIS數據，采用SEBS模型，結合地面站點觀測的溫度、濕度、風速、日照時數等氣象數據，并結合地面氣象觀測數據，對遼河三角洲的蒸散發進行了估算，對遼河三角洲區域蒸散發量的時間分布特點進行了分析。得到了遼河三角洲蒸散發的分布結果，并對結果進行了可信度測試，結果表明模型在估算遼河蒸散發上具有一定的精度，可滿足區域日蒸散發估算的需要。

關鍵詞：遼河三角洲 SEBS模型 遙感數據 蒸發量

中圖分類號：P426 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）06（a）-0116-04

目前，水資源問題已成為人類面臨的最重要的自然資源問題之一，而幾乎所有的水資源問題都離不水循環過程的研究。蒸發是水資源狀態相互轉化中的重要環節，陸地上一年的降水約66%通過蒸散發返回大氣[1]。廣義的蒸發包括水面蒸發、地表蒸發和植物的蒸騰。地表蒸發過程受輻射、溫度、降水、風速等氣象因素和植被覆蓋、土壤濕度、地形地貌等地表因素的共同影響。有效地估算蒸散發，一直是農業、水文、氣象、土壤等學科的重要研究內容，在區域農業生產、干旱區水資源的規劃管理等各個力一而具有重要的應用價值叫[2]。由于地表特性的不均一性和熱傳輸過程的動態性，基于點觀測值的傳統地表能量通量及其分量估算力一法不適用于大范圍的地表能量通量估算[3～4]。

自1802年Dalton提出著名的Dalton蒸發定律以來，關于蒸發量估算問題的研究就沒有間斷過[5]。國際上對于蒸發量的研究已有200多年的歷史，人們投入大量的精力來研究蒸發的理論、測定、計算等問題，取得了大量成果，但都是基于預測點和模擬的結果[6]。到了20世紀后期，隨著遙感技術和GIS技術的發展，越來越多的學者投入到這方面的研究，至今已取得大量大范圍全覆蓋、精度更高的研究成果[7]。Brown和Rosenberg[8]根據能量平衡—作物阻抗原理提出了一個作物阻抗—蒸散模型，為熱紅外遙感溫度應用到蒸散模型提供了理論依據；Idso等[9]發展的用遙感估算潛在蒸散的經驗模型，可以估算24小時的蒸散速率；Jackson等[10]人在1977年建立了每日一次的熱紅外冠層空氣—溫度差與日蒸散的統計模型，1983年Jackson等[11]嘗試用衛星熱紅外資料計算地面輻射溫度和空氣溫度之差來估算大尺度區域蒸發量。Suguin等[12]研究了用衛星獲得的中午地表溫度估算每日蒸發。Menenti[13]1984年在他的博士論文中提出了一種衛星遙感技術確定沙漠地區蒸發量的方法，1986年他又提出了一種用陸地資源衛星（TM）資料估算表層土壤溫度的方法。Berghe（1986）[14]曾作過土壤表面的熱量和水分輸送過程的分析研究。1988年Griend[13]研究了在干旱半干旱區用衛星遙感和水平衡模式估算水平衡的方法。1989年Menenti和Bastiaanssen等[15][156]接連發表了幾篇有關區域地表特征參數估算的論文，在這些文章中，他們利用TM等衛星資料，首先分析得到了地表反射率、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）及地表溫度等特征參數，1990年[16]他們用陸地資源衛星TM和其它的衛星遙感資料，先推算出了地表反射率及地表溫度，進而估算了埃及西部沙漠地區的地下水分損失量，提出地表溫度反映了土壤—大氣界面處向上和向下的能量平衡狀況，地表反射率與地表溫度有一定關系，不均勻下墊面上能量平衡各分量可以從衛星遙感資料與地面觀測氣象資料相結合中求得。1993年Bastiaanssen等[17]又利用TM資料分析了西班牙兩個農業區陸地表面的能量交換過程，此項研究把TMS資料與土壤濕度監測網的資料作了比較，得到了區域平均熱通量，且找到Bowen比與淺層含水量之間的關系。G.J.Roerink，Z.Su.et al.（1999）[18]提出了S-SEBI（simplified surface energy balance index）模型，它不需要更多別的數據，只要遙感數據本身就可計算能量各分量。2000年Bastiaanssen等[19][20]又系統地發表了通過遙感資料獲得地面參數的SEBAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）方面的論文，使遙感技術在蒸發方面的應用日臻成熟。

國內對于蒸發量的研究也投入大量的精力來研究蒸發的理論。何玲等[3]采用MODIS數據基于Nishida模型分析了無定河流域日蒸散分布規律；李發鵬等[4]采用SEBS（Surface Energy Balance System）模型，基于MODIS數據估算和分析了黃河三角洲區域陸面蒸散發及時空分布特征；劉朝順等[5]利用MODIS數據和SE-BAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）模型反演了山東省區域地表蒸散量；趙軍等[6]采用SEBS模型對甘南草原7月份的日蒸散進行反演，并分析了2000年和2009年間蒸散的時空分布差異和變化趨勢。由此可見，基于MODIS數據估算區域地表蒸散的方法和應用近年來逐漸增多，研究也越發深人和完善，但是存在的一個共性問題是：均使用了原始模型中的經驗公式與估算方案，很少考慮研究區局地環境的影響（包括地形、坡度、坡向及下墊面），使得蒸散模型在研究區的適用性較低，導致估算誤差較大。因此采用SEBS模型，對遼河三角洲的蒸散發進行了估算，對遼河三角洲區域蒸散發量的時間分布特點進行分析，并對結果進行了可信度測試，具有一定的實際意義。

1 研究區域與方法

1.1 研究區域

遼河三角洲位于遼寧省西南部遼河平原南端，由三角洲平原、河口灣及其毗鄰的遼東灣淺海組成，介于東經121°25′～122°31′，北緯40°39′～41°27′之間，是我國七大江河三角洲之一。在行政區劃上包括絕盤錦市大部分地區、營口市和錦州市部分地區。其中盤錦市位于遼河三角洲的核心地帶，是遼河三角洲的主體地區。本文為研究方便，以盤錦市域作為遼河三角洲的研究區。本區域屬于退海平原，資源豐富，風景秀美。地勢平坦，地面高程小于7m，海岸地帶地勢低洼。區內共有大小河流21條，其中較大的是遼河、大遼河、繞陽河、大凌河，平原河曲發育，遍布各種自然、人工濕地。本區海岸線長118 km，有泥質灘涂604 km2淺海水域分布著蛤蜊崗、黃沙崗等眾多水下沙洲。域內的雙臺河口國家級自然保護區是全國最大的濕地自然保護區，其獨特的地理環境，孕育了風光旖旎的濕地景觀。這里有一望無際的紅海灘，世界最大的蘆葦海以及各種珍稀鳥類，始終如一的原始自然風貌使盤錦市獲得了“國家級生態示范區”的美譽。本區域氣候屬于暖溫帶大陸性半濕潤季風氣候，溫度適宜，降水豐富，年平均溫度為8.5℃，年降水量650mm。盤錦市是我國重要的蘆葦、糧食、石油生產基地，遼河油田是我國第三大油田，在地區經濟中也起著支柱作用（如圖1）。

1.2 研究方法

SEBS模型是由Su等[6]提出用于估算大氣的湍流通量和蒸發比。SEBS基于地表能量平衡方程，應用對遙感數據處理所獲得的一系列地表物理參數如反照率、比輻射率、地表溫度、植被覆蓋度等，結合地面同時觀測的氣象資料，包括溫度、相對濕度、風速、氣壓等，對大區域范圍地表能量通量進行估算。

1.2.1 模型基礎

SEBS模型是基于能量平衡方程的。地表得到的凈輻射是各種能量交換的基礎，在地表，凈輻射在感熱、潛熱、和土壤熱通量之間平衡，任一時刻的地表能量平衡如下：

（1）

式中為凈輻射通量；為土壤熱通量；為湍流顯熱通量；為湍流潛熱通量（地表蒸發所用能量，其中=2.49106為水的汽化熱，為蒸發量）。

凈輻射通量Rn的計算公式：

（2）

式中α為反射率，Rswd，Rlwd分別為下行太陽輻射和長波輻射；ε為地表比輻射率；δ為Stefan-Bolzmann常數，T0為地表溫度。這些有關參數均可從遙感數據中獲得。

1.2.2 土壤熱通量

土壤熱通量是地表能量與土壤的熱交換量。它取決于地表特征和土壤含水量等。土壤熱通量在能量平衡方程中占的比重較小，可用它與凈輻射的關系來確定

（3）

式中：在地表全部被植被覆蓋時，與的比值（Monteith，1973）[7～8]，而裸土時，（Kustas and Daughtry，1989）[9]。引入植被覆蓋率來描述植被的不同覆蓋程度。

1.2.3 感通熱量

感熱通量需應用總體大氣相似理論求出。在大氣的地表邊界層，剖面內的平均風速u和平均溫度θo-θa通常由下面幾個公式表達：

（4）

（5）

（6）

其中，u*為摩擦風速；ρ為空氣密度；k=0.4，卡門常數，Cp為定壓比熱；z為距地表高度；d0為零平面位移高度；z0m為動量傳輸粗糙度；z0h為熱傳導相對粗糙度；θo為地表位溫；θa為邊界層位溫；Ψm和Ψh分別是動量和熱量傳輸莫寧—奧勃霍夫穩定度校正函數；L為穩定度長度；g為重力加速度；θv為近地面虛位溫。

用迭代法解（3-9）～（3-11），即可得到摩擦風速、穩定度長度、和感熱通量

1.2.4 蒸發比

根據地表能量平衡方程，在土壤水分虧缺的干燥地表環境下，由于沒有土壤水分供給蒸發，潛熱通量約為0，此時感熱通量達到最大值：

（7）

其中：為干燥地表環境下的感通熱量。

在土壤水分充分供應的濕潤地表環境下，蒸發達到了最大值，此時感熱通量為最小值：

（8）

其中和為濕潤地表環境下的感熱通量和潛熱通量。

相對蒸發比定義為：

（9）

結合以上的式子可進一步得到：

（10）

最終蒸發比表達如下：

（11）

式中為相對蒸發比；為最濕狀態時的潛熱通量。

1.2.5 實際蒸散發量

求得蒸發比后，每天的蒸散發可由下式得到

（12）

地表各通量在一天內的變化極大，潛熱通量與它和感熱通量之和的比值卻相對穩定[9～10]。因此每天的平均蒸發比（）可以用前面的蒸發比來代替。此外由于每天的土壤熱通量近乎為零，因此日蒸發比主要取決于每天的凈輻射。

2 研究結果

2.1 結果分析

利用SEBS模型，估算了遼河三角洲2010年4月19日，7月17日，10月19日，1月17日四天的日蒸發量分別對應于春、夏、秋、冬的典型月份，在一定程度上反映遼河全流域蒸散發的年內變化，并對估算的結果與作物系數法和折算法得出的實際蒸散發進行了對比驗證。

圖2為春季，4月份總體特征為陸地部分的蒸發量偏高，海洋部分的蒸發量偏低。此時溫度轉暖，大部分積雪開始融化，農作物開始生長，由于水平充足，森林植被蒸騰、蒸發量較大。圖3對應盛夏，流域總體特征為陸地和海域部分的蒸發量最高。此時是農作物生長的旺盛季節，蒸散量最高。由于夏季時節的氣溫高于全年其他季節，夏季海洋蒸發量遠遠高于全年的其他時期。

圖4為秋季，此時植被的生長已經趨于緩慢，整個遼河三角洲流域的蒸發量較7月份都有很大的回落。而海岸線一帶大部分海域的蒸發量偏低，主要是因為遼東灣出現海冰所致。圖5對應嚴冬，由于天氣寒冷，溫度較低，部分區域被雪覆蓋，整個流域的蒸發量為全年最低，其中海域部分蒸發量極低。通過不同月份蒸發量的對比，可以在一定程度上反映整個遼河三角洲流域蒸發量的變化。從整體看，夏季蒸發量最高，冬季蒸發量最低。遼河三角洲陸地部分與海域部分蒸發量也存在明顯差異。陸地區域受人類活動影響，與植被的生長情況有很好的對應關系，海域部分隨著溫度的變化而變化，海域區域蒸發量整體小于陸地區域蒸發量。

2.2 可信度分析

通過遙感手段計算遼河三角洲區域蒸發量，其計算結果是否反映實際情況，需要通過實踐檢驗。

2.2.1 MODIS圖像計算結果與氣象站資料的對比

本文利用氣象站實測的日蒸發量和SEBS模型計算得到的日蒸發量進行比較。選擇遙感圖像時，時間涵蓋2010年的12個月，每個月選擇一幅圖像。站實測值和利用MODIS數據的計算值的對比如圖5所示。從圖中可以看出，SEBS模型的計算結果和實測值比較一致，只是和實測值相比，計算值都要稍小一些，這是因為MODIS圖像上，代表氣象站的像元（1.1 km×1.1 km）并不是一個純凈的像元，除大部分水體外，還包括一小部分陸地，計算結果反應的是該像元內陸地和水體蒸發量的平均值；而此處提到的實測值則指的是水面的蒸發量。

2.2.2 MODIS圖像計算結果與TM圖像計算結果的比較

根據MODIS圖像計算的日蒸發量除了與墾利站的日蒸發量實測值對比之外，還與TM圖像計算的日蒸發量與進行了對比。

由于沒有同一天的TM圖像和MODIS圖像，考慮到時間因素，選擇了2010年1月31日TM圖像計算的日蒸發量；同日MODIS圖像計算的日蒸發量是由2010年1月31號的計算結果求得的。為便于比較，TM圖像的空間分辨率經重采樣由30m變為1100m，和MODIS圖像的空間分辨率一樣。整個研究區共包含6462個像元，此次隨機選擇了70個像元點，并注意使這些點比較均勻地分布于研究區。

圖7是2010年1月31號MODIS和TM圖像日蒸發量計算結果相對誤差圖。據統計，相對誤差小于5%的有28個點，占總數的40%；相對誤差大于5%且小于10%的27個點，占總數的39%；相對誤差大于10%且小于15%的10個點，占總數的14%；相對誤差大于15%的點5個，占總數的7%。

除了點上的對比之外，還對整個盤錦市的日蒸發量進行了計算。2010年1月31號，根據MODIS圖像計算得到的區域日均蒸發量是0.580 mm，根據TM圖像計算得到的區域日均蒸發量是0.598 mm，相對誤差為3.01%。

總之，MODIS圖像計算的日蒸發量，無論是與氣象站實測的資料相比，還是與TM圖像計算的日蒸發量相比，都比較一致。所以，有理由相信，計算的蒸發量應該是符合實際情況的。

3 結論與討論

將模型用在遼河流域結合數據產品和氣象觀測資料，抽取春、夏、秋、冬各個季節中的一天作為研究數據，估算了遼河流域的蒸散量，并對結果進行了可信度測試，表明。

（1）模型的結果是合理的?？梢栽谝欢ǔ潭壬戏从吵鲞|河流域蒸散發隨季節的變化特征。（2）并發現遼河流域蒸散發存在一定的時空變異性。7、8月份流域蒸散發量較大，9、10月份蒸散發量逐漸減小。（3）流域西部山區多為林地覆蓋，蒸散發較大，而中部和東部多為平原，較西部蒸散發偏小。（4）春季的蒸散量較低，夏季的達到最大，秋季的有較大回落，冬季的最小遼河流域的蒸散發在上、中、下游有明顯的差異。（5）上游區域植被覆蓋類型為森林和高覆蓋草地，除冬季外，都具有較高的蒸發量，冬季由于冰雪覆蓋，上游部分區域蒸發量較低中游地區受人類活動影響明顯，和農作物的生長季具有較好的對應關系，在夏秋兩季具有較高的蒸散發下游地區為戈壁和沙漠覆蓋，供給蒸發的水分不足。

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