贛江上游流域蒸散發(fā)量影響因素的遙感分析

陳曉菲，任立良，江善虎，馬明衛(wèi)，劉 懿

(河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇南京 210098)

陸面蒸散發(fā)包括土壤表面的蒸發(fā)和植被的蒸騰，它在地表水量平衡及能量平衡中極其重要［1］。長期以來，關(guān)于陸面蒸散發(fā)量的研究一直是水文水資源、氣象、農(nóng)業(yè)和生態(tài)等相關(guān)領(lǐng)域關(guān)注的熱點，已經(jīng)成為一個多學科交叉的研究領(lǐng)域，并產(chǎn)生了許多估算蒸散發(fā)量的方法［2］。

目前關(guān)于遙感估算區(qū)域蒸散發(fā)量的估算方法有很多［3］，相對于傳統(tǒng)的方法，遙感技術(shù)更加經(jīng)濟、適用、有效，而且在非均勻下墊面的蒸散發(fā)量監(jiān)測上有明顯的優(yōu)越性。其中，地表能量平衡系統(tǒng)(surface energy balance system，SEBS)模型是 Su 等［3-4］于2002年提出的一種單層蒸發(fā)模型，該模型適用于大區(qū)域尺度的地表能量通量估算，因而在區(qū)域蒸散發(fā)量估算中得到了較為廣泛的應(yīng)用［5-10］。筆者對2008年贛江上游流域春、夏、秋、冬四個季節(jié)的晴空無云日的區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)量進行估算，并根據(jù) FAOPenman模型計算的參考作物蒸散發(fā)量和實際觀測數(shù)據(jù)對其精度進行檢驗［11-12］。

1 研究區(qū)概況與資料

選取贛江上游峽山水文站以上的集水區(qū)域作為研究區(qū)域(圖1)。該區(qū)域位于北緯25°00'～27°10'、東經(jīng)115°10'～116°40'，總集水面積為 19506 km2，屬亞熱帶丘陵山區(qū)濕潤季風氣候，年平均氣溫18.9℃，多年平均降雨量為1607 mm，降水年內(nèi)分布不均，多集中在5—10月。將SEBS模型對日蒸散發(fā)量的遙感估算應(yīng)用于該濕潤地區(qū)，分析影響該流域蒸散發(fā)量的主要因素［13］。

圖1 贛江上游流域水系

利用1.1 km空間分辨率的 NOAA/AVHRR遙感數(shù)據(jù)(NOAA-18 衛(wèi)星)［14］，選取贛江上游流域2008年中的晴空無云日進行計算。為使數(shù)字高程模型(DEM)擁有與遙感數(shù)據(jù)相同的分辨率，將分辨率90 m的STRM-DEM數(shù)據(jù)處理成1 km分辨率的成品。實測降雨資料來源于中國水利部水文局發(fā)布的水文年鑒。

2 SEBS模型

SEBS模型是一種遙感模型，它通過對遙感數(shù)據(jù)處理與反演獲取大量的地表物理信息(反照率、植被指數(shù)、地表溫度等)［15］，并結(jié)合一定的氣象資料進行地表蒸散發(fā)量估算。

2.1 模型基礎(chǔ)

地表能量平衡和近地層的湍流熱通量是遙感計算蒸散發(fā)量的出發(fā)點和主要依據(jù)。其中地表能量平衡方程可以表示為

式中:Rn為凈輻射通量，W/m2;λ為蒸發(fā)潛熱，J/m3;E為蒸散發(fā)量，m/s;H為感熱通量，W/m2;G0為土壤熱通量，W/m2。

2.2 凈輻射通量

凈輻射通量是地球表面所獲得的各種輻射之和，為太陽輻射減去反射所剩的能量。地表凈輻射是地球一切生命活動的能量來源，是各種氣候變化及生態(tài)過程的驅(qū)動力。其計算公式如下:

式中:Rn為地表凈輻射通量;α是地表反射率;Rswd為下行太陽輻射，W/m2;ε為地表比輻射率;Rlwd為下行長波輻射，W/m2;σ為 Stefan-Bdzmann常數(shù)(σ =5.67×10－8W/(m2K4));t0為地表溫度，℃。

2.3 日實際蒸散發(fā)量

日實際蒸散發(fā)量可用式(3)計算:

式中:Ed為實際蒸散發(fā)量，mm/d;為日平均蒸發(fā)比，由于蒸發(fā)比守恒，所以可以通過SEBS模型進行近似估算；為日凈輻射通量，W/m2;為土壤熱通量，W/m2;λ為汽化潛熱，J/kg;ρw為水的密度，取ρw=1000 kg/m3。

由于白天的下行通量和夜間的上行通量大概平衡，所以日土壤熱通量接近于零，日蒸發(fā)主要取決于每天的凈輻射，即

3 結(jié)果分析與討論

3.1 驗證與校核

為了檢驗SEBS模型計算結(jié)果的精度，采用參考作物系數(shù)法，依據(jù) FAO-Penman模型計算參考作物蒸散發(fā)量，將其與SEBS模型計算結(jié)果進行對比。計算公式如下:

式中:EET為日蒸散發(fā)量，mm;ETr為由 FAO-Penman模型計算的蒸散發(fā)量［16］;Kc為作物系數(shù)，可根據(jù)FAO-56推薦的84種作物的標準作物系數(shù)，利用單值作物系數(shù)法進行計算。

圖2 兩種方法計算的日蒸散發(fā)量(2008年)

圖2展示了流域參考作物系數(shù)法估算蒸散發(fā)與SEBS模型計算結(jié)果的比較。從圖2可知，兩者較為接近，部分SEBS模型計算結(jié)果與參考作物法估算的蒸散發(fā)值有偏差，但總體吻合較好，可認為SEBS模型模擬的結(jié)果基本合理。

3.2 反演結(jié)果的時空分布

3.2.1 總輻射量及凈輻射通量

研究區(qū)2008年9月8日衛(wèi)星過境時刻的平均太陽總輻射量為1114 W/m2。從當日的地表凈輻射通量的空間分布特征(圖3)中可以看出，對應(yīng)于土地利用/土地覆被情況(圖4)，常綠闊葉林和針葉林地區(qū)所獲得的凈輻射最大;凈輻射隨海拔高度的增加而增大，在一些山間盆地及谷地，凈輻射量較低。經(jīng)過計算，凈輻射平均值為855 W/m2。

圖3 2008年9月8日贛江上游流域凈輻射量的空間分布

圖4 贛江上游流域土地覆被分布

計算結(jié)果顯示，凈輻射量在2008年四季中的分布規(guī)律較為明顯，且與總輻射量有良好的一致性。凈輻射總量的最小值出現(xiàn)在1月份和12月份，夏季7月3號的凈輻射總量最大(圖5)。凈輻射量年內(nèi)分布規(guī)律為:1月、2月和12月的冬季凈輻射總量水平是全年最低的時期，而夏季是凈輻射最大的時期，春季和秋季位于兩者之間。

圖5 凈輻射量和總輻射量的年內(nèi)分布

3.2.2 歸一化植被指數(shù)

計算表明，地表溫度與地物類型有很好的相關(guān)性:溫度較高的主要分布在農(nóng)田和灌木叢或者植被稀疏的草甸地區(qū)，而地表溫度較低地區(qū)一般位于植被較好或水體區(qū)域。

植被指數(shù)是指能較好地反映植被的生長狀況及空間分布，反映植被生物量和覆蓋度等生物物理特征的量［17］。其中歸一化植被指數(shù)INDVI定義為

式中:RNIR為近紅外波段的反射率;RRed為紅光波段的反射率。

由式(6)可以判別，INDVI的取值范圍為－1.0～1.0。

2008年9 月8 日贛江上游流域的INDVI空間分布特征如圖6所示，該流域的INDVI平均值在0.30左右。林地的植被歸一化指數(shù)最高，流域各支流的上游即山頂區(qū)域植被較好，INDVI值最高可達到0.6以上;而水域、耕地(多分布在水體周圍)、灌木及少數(shù)高山草甸區(qū)域相對較低，某些地區(qū)為零;同樣山谷及河流周圍植被稀疏，INDVI值相對較低，與土地覆被(圖4)調(diào)查數(shù)據(jù)對比，一致性較好。

3.2.3 日蒸散發(fā)量

2008年9 月8 日贛江上游流域蒸散發(fā)量空間分布見圖7。由圖7可以發(fā)現(xiàn)，林區(qū)的蒸散發(fā)量相對較大，而耕地、河流地區(qū)的蒸散發(fā)量相對較小。計算得到該流域9月8日的平均蒸散發(fā)量為2.96mm。

圖6 2008年9月8日贛江上游流域INDVI的空間分布

圖7 2008年9月8日贛江上游流域蒸散發(fā)量的空間分布

受氣溫年周期變化的影響，該地區(qū)的蒸散發(fā)量也呈現(xiàn)年周期的變化趨勢。在1月、2月、3月、6月、7月、9月、11月和12月幾個代表日中，由于冬季氣溫較低，植被覆蓋相對較少，不利于陸面蒸散發(fā)，所以1月蒸散發(fā)量最小;而7月氣溫達到最大值，降雨也比較多，所以蒸散發(fā)量也最大?？偠灾照羯l(fā)量夏秋較大，冬季較小，夏季是全年蒸散發(fā)量最大的季節(jié)，如圖8所示。

圖8 贛江上游流域蒸散發(fā)量與蒸發(fā)比的年內(nèi)變化

3.3 土地覆被與反演結(jié)果的關(guān)系

土地覆被類型是指經(jīng)過長期演變或人類活動等原因形成的不同地物覆蓋的地表。不同地表覆蓋具有不同的下墊面物理特性，如太陽輻射的吸收能力、地表反射率等，而能量的不均性必然導致地表蒸散發(fā)量的不均。從表1可以看出，研究流域基本以林地和灌木為主。對于不同地表覆蓋，蒸散發(fā)量空間分布會受到較大影響，其中，林地＞灌木叢＞耕地，水體和草甸的面積較小，不參與對比。

表1 贛江上游流域不同地表覆蓋的反演參數(shù)

3.4 植被指數(shù)與蒸散發(fā)量關(guān)系

地表植被在近紅外波段有較高的反射率，葉綠素在紅光波段的吸收強，因此在該波段具有較低的反射率，并且植被越好，植被覆蓋率越高，INDVI值越大。水體在紅光波段的反射率比近紅外波段的反射率大，其INDVI值小于0。INDVI是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子，而不同植被覆蓋度對下墊面的水熱交換影響亦不同［18］。

蒸散發(fā)量具有隨著植被蓋度增加而增大的趨勢。表2是2008年贛江上游流域季節(jié)代表日各種土地覆被類型的日蒸散發(fā)量比較，結(jié)果顯示森林地區(qū)日均蒸散發(fā)量最大，水體的日均蒸發(fā)量最小，說明森林具有促進水文循環(huán)的功能。植被較好的地區(qū)，持水能力強，地下水含量也較大，這些地區(qū)可以通過植被根系將包氣帶水、甚至地下潛水帶到地表，以植被蒸騰的方式進入大氣，地表蒸散發(fā)量往往相對較大。耕地的日均蒸散發(fā)量在夏季比林地還高，說明此時人類活動的影響比較劇烈。

表2 2008年贛江上游流域季節(jié)代表日各種土地覆被類型日蒸散發(fā)量的比較 mm

對2008年6月23日的日蒸散發(fā)量與INDVI關(guān)系進行統(tǒng)計，并將INDVI值按0.1為間隔求取平均值進行統(tǒng)計，結(jié)果見圖9。由圖9可知，植被指數(shù)小于0.14左右時，蒸散發(fā)量隨INDVI的增加而急劇下降，當植被指數(shù)大于0.14時，地表蒸散發(fā)量又有逐漸增大的趨勢。這主要是因為地表水體的植被同樣較差，其蒸散發(fā)量基本等于該地區(qū)的潛在蒸發(fā)量。但是當INDVI值達到0.3后，日蒸散發(fā)量隨著INDVI的變化趨于穩(wěn)定［19］。

圖9 2008年6月23日贛江上游流域日蒸散發(fā)量與INDVI變化關(guān)系

4 結(jié)論與展望

本研究中應(yīng)用的SEBS模型原理清晰，易于實現(xiàn)，模擬的地表蒸散發(fā)量在較合理的范圍內(nèi)，與結(jié)合FAO-Penman模型和參考作物系數(shù)法計算的日蒸散發(fā)量結(jié)果吻合較好，可應(yīng)用于濕潤地區(qū)地表蒸散發(fā)量的估算。計算結(jié)果表明，流域的蒸散發(fā)量年內(nèi)分布與太陽輻射一致，夏季較高，冬季最小;空間上與土地利用/土地覆蓋情況具有較高的相關(guān)性，其中林地最高，灌木次之，耕地最小;流域蒸散發(fā)量與INDVI具有正相關(guān)性。

SEBS模型所應(yīng)用的能量平衡法原理需要將遙感數(shù)據(jù)與氣象觀測數(shù)據(jù)相結(jié)合，氣象數(shù)據(jù)是單點連續(xù)時間觀測，而遙感數(shù)據(jù)是空間范圍瞬時獲取，所以在資料缺乏地區(qū)或者氣象觀測站點分布不均勻的地區(qū)的應(yīng)用仍存在局限［20］。筆者所用土地利用/土地覆蓋數(shù)據(jù)為全年平均數(shù)據(jù)，無法體現(xiàn)土地覆蓋年內(nèi)變化情況，對模擬結(jié)果有影響，而且遙感影像是一個瞬間的狀態(tài)，這就使得計算結(jié)果具有一定的不確定性，有待今后進一步探討。

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