基于遙感的涇河流域日蒸散量估算

董國濤, 王鳴程, 白 娟, 蔣曉輝, 何宏謀, 黨素珍, 王化儒

(1.黃河水利委員會黃河水利科學研究院, 鄭州450003; 2.中國科學院 昆明植物研究所山地生態系統研究中心, 昆明650201;3.山西師范大學 城市與環境科學學院, 山西 臨汾 041000; 4.黃河水資源保護科學研究院, 鄭州 450003)

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基于遙感的涇河流域日蒸散量估算

董國濤1, 王鳴程2, 白 娟3, 蔣曉輝1, 何宏謀1, 黨素珍1, 王化儒4

(1.黃河水利委員會黃河水利科學研究院, 鄭州450003; 2.中國科學院 昆明植物研究所山地生態系統研究中心, 昆明650201;3.山西師范大學 城市與環境科學學院, 山西 臨汾 041000; 4.黃河水資源保護科學研究院, 鄭州 450003)

蒸散發是陸地水分和能量循環過程中的重要環節。利用遙感數據與傳統蒸散發模型相結合的方法，對涇河流域2006年3—10月日實際蒸散量進行動態模擬，并利用LAS站實測數據對模擬結果進行了驗證。結果表明：1) 基于遙感的P-T方法估算地表實際蒸散發可獲得較好的效果。2) 涇河流域蒸散發空間上，總體趨勢為“南高北低；東西兩側山區高，中部平原低”；林地蒸散量最高，其次為農田，最低的是草地。3) 時間上，涇河流域蒸散發呈單峰型分布，7月、8月份的蒸散發量最高。4) 月均氣溫、月降雨量和月均植被指數與月均蒸散發量的相關系數分別在0.8，0.5，0.7左右，表明溫度、降水和植被是影響涇河流域蒸散發的關鍵因素。

蒸散發; 遙感; 區域蒸散發模型; 涇河流域

蒸散發(Evapotranspiration，ET)包括土壤、水面的蒸發和植被蒸騰，是陸地生態系統水分輸出的主要途徑，是認識和研究地氣相互作用中水量平衡和熱量平衡過程的重要參量，也是植被生長狀況與作物產量的重要指標[1]。蒸散發量的大小反映了陸面過程中地、氣作用的強度，準確地估算區域地表蒸散量對于流域水資源管理和農業旱情監測等具有重要意義[1-2]。自1802年Dalton提出計算蒸發的公式以來，蒸散發理論取得一系列重要成果[3-8]，如波文比能量平衡法、空氣動力學方法、渦度相關法、Penman-Monteith公式、Priestley-Taylor公式等。這些理論主要是在點尺度上應用，而在區域尺度上的應用仍有很多局限性。

從20世紀70年代起，遙感不僅作為獲取區域信息的手段，而且開始作為一門獨立的學科提出了一些估算區域蒸散發的方法，區域蒸發量的研究取得了突破性成果，并發展了許多遙感蒸散發模型。遙感估算區域蒸散發的方法主要分為[9]：經驗統計模型、與傳統方法相結合的遙感模型、地表能量平衡模型和陸面過程與數據同化等。其中與傳統模型相結合的遙感模型方法，既具有較為堅實的理論基礎，又能用遙感獲取區域尺度的參數，國內外得到廣泛的應用[10-12]。本研究在傳統Priestley-Taylor(P-T)公式[8]的基礎上，采用多源遙感數據驅動模型，對涇河流域2006年3—10月的日實際蒸散量進行估算，結合地表LAS實測數據對模型的模擬精度進行評價，并進一步分析研究區實際蒸散發的時空分布特征及降水和植被對實際蒸散發的影響，為涇河流域的水文過程模擬提供基礎數據，對研究涇河流域水資源綜合管理具有重要意義。

1 研究區概況

涇河是渭河重要的支流，發源于寧夏涇源縣六盤山東麓，由西北向東南流經寧夏、甘肅、陜西3省區，在陜西省高陵縣陳家灘注入渭河。流域位于106°14′—108°42′E，34°46′—37°19′N，全長483 km，流域面積45 421 km2，流域絕大部分位于隴東黃土高原。流域北緣有賀蘭山、鄂爾多斯高原，南為秦嶺山脈，西依六盤山脈，東抵子午嶺山系，地貌分為北部黃土丘陵區、中部黃土殘塬區、西南部山地林區和東南部山地河川區。地勢西北高，東南低，總體是東北西三面向東南傾斜。

涇河流域屬于大陸性氣候，是半濕潤—半干旱過渡帶，氣溫南高北低，年平均氣溫8～13℃，年平均降水量390～560 mm，降雨時空分布不均，由東南向西北逐漸遞減，降水主要集中于7—9月，多以暴雨形式出現，約占全年降水量的50%～60%[13]。涇河位于六盤山和子午嶺森林分布區之間，流域的中上游主要為草地，流域的中下游主要為農田，灌叢主要處于森林向農田和草地的過渡區，這4種土地利用類型占流域總面積的比例超過90%[14]。土壤類型主要為黃綿土、黑壚土、褐土、新積土等。

2 研究方法及數據處理

2.1 研究方法

本文采用傳統模型與遙感數據產品相結合的方法計算潛在蒸散發。選擇P-T公式[8]，P-T模型是Priestley and Taylor對Penman 公式的修正式，主要輸入參數為大氣溫度和太陽凈輻射，這兩個參量可通過遙感數據計算獲取，基于遙感數據的P-T模型計算流程見圖1。

圖1 基于遙感數據的P-T模型計算流程

2.1.1 Priestley-Taylor公式 Priestley-Taylor是在平衡蒸發(當下墊面上空的空氣趨于飽和或當下墊面的濕度與空氣相等時的蒸發)的基礎上，引入常數α，從而推導出無平流條件下潛在蒸散發的計算公式，其與Penman 公式的主要差別在于沒有考慮空氣動力項，Priestley-Taylor公式的表達式如下：

(1)

式中：ETP——潛在蒸散發(mm)；α——Priestley-Taylor系數，不同條件需要修正；Rn——地表凈輻射量(W/m2)；G——土壤熱通量(W/m2)；λ——汽化潛熱(MJ/kg)；Δ——飽和水氣壓—溫度曲線斜率(kPa/℃)；γ——干濕表常數(kPa/℃)。

飽和水汽壓曲線斜率Δ計算公式如下：

(2)

式中：Ta——氣溫(℃)。

干濕表常數計算公式采用下式：

(3)

式中：Pr——空氣定壓比熱，取值1.013×10-3MJ/(kg·℃)一定氣壓下，單位體積的空氣溫度升高1℃所需的能量為1.013×10-3MJ/(kg·℃)；Pr——大氣壓(kPa)；ε——水汽分子量與干空氣分子量之比，值為0.622；λ——汽化潛熱，取值2.45 MJ/kg；也可通過下式計算：

λ=2.50-0.0022Ta

(4)

區域尺度上大氣壓基于海拔估算：

(5)

式中：H——海拔高度(m)，由DEM數據獲取。

凈輻射是驅動地表蒸散和顯熱通量的主要來源[15]，本文中利用GLDAS數據產品凈短波輻射和凈長波輻射計算獲得。土壤熱通量的估算本文采用Su[16]提出的計算方法，對于有植被覆蓋的地面，計算公式如下：

(6)

式中：全植被覆蓋下，土壤熱通量與凈輻射的比值τc=0.05；裸地情況下，土壤熱通量與凈輻射比值τs=0.315；fc——植被覆蓋率。

對于水體和冰雪，土壤熱通量的計算多采用與Rn取比值的方法，本文水體的土壤熱通量與凈輻射的比值取0.5[16]，即

G=0.5Rn

(7)

2.1.2 日潛在蒸散發推求 本文采用正弦曲線法求算潛在蒸散發的日過程，根據謝賢群的研究結果[17]，當達到農田上的凈輻射與土壤熱通量之差為零時，蒸發速率為零，一般出現在日出后1 h和日出前1 h左右，同時潛在蒸散發的日變化過程呈現余弦曲線的變化趨勢。最大潛在蒸散發量出現在當地正午時間，通過該最大值可計算出曲線上任何時間點的潛在蒸散發[18]，計算公式如下：

(8)

式中：ETPmax——日最大潛在蒸散發；t——任意時間點，trise，tset——日出時間和日落時間，分別對應凈輻射變為正和變為負的當地時間，可通過緯度和日期計算得到。

通過遙感能獲取衛星過境時刻的凈輻射量以及大氣溫度,可由Priestley-Taylor公式估算衛星過境時刻的瞬時潛在蒸散發量，結合余弦曲線法即可估算日最大潛在蒸散發量，計算公式如下：

(9)

式中：INETP——衛星過境時刻的潛在蒸散發；tpass——衛星過境時刻的當地時間。由此，日潛在蒸散發總量計算公式為：

(10)

通過以上方法，即可計算出基于遙感數據的日潛在蒸散發。

2.1.3 實際蒸散發計算 基于潛在蒸散量結果，結合實際土壤水分狀況計算實際蒸散量，實際蒸散發的估算采用土壤水分脅迫系數[19]，計算公式如下：

ETa=Ks×ETP

(11)

(12)

(13)

式中：ETa——實際蒸散量(mm)；Ks——土壤水分脅迫系數；SW——土壤水分(mm)；SWw——土壤凋萎含水量(mm)；SWFC——土壤田間持水量(mm)。

土壤水分計算采用為條件植被溫度指數法(VTCI)[20]，利用MODIS遙感產品和農業氣象觀測站點土壤水分數據，建立基于溫度植被指數的表層土壤水分遙感估算模型，對涇河流域土壤水分進行模擬估算。農業氣象觀測的土壤水分數據為涇河流域內10個農業氣象觀測站點2000—2010年的10 cm土壤相對含水量數據，時間為旬尺度。土壤相對含水量可通過下式計算：

(14)

式中：SW相對——土壤相對含水量；SW實際——土壤實際含水量；SWfc——土壤田間持水量。

通過公式(14)可知，站點土壤實際含水量可根據土壤相對含水量與田間持水量計算得出。通過全球土壤數據庫HWSD(The harmonized world soil database)查詢獲得表層土壤類型、機械組成、有機碳含量、土壤容重等，再用SPAW軟件(http：∥hydrolab.arsusda.gov/SPAW/index.htm)計算不同土壤類型的田間持水量和凋萎含水量。

以MODIS數據的植被指數NDVI為橫坐標，地表溫度LST為縱坐標的散點圖，通過繪制特征空間擬合“干邊”和“濕邊”，并求出“干邊”和“濕邊”的截距和斜率，進而結合NDVI和LST數據利用波段運算得到2006年16 d的VTCI數據。利用涇河流域內農業氣象觀測站點的表層(0—10 cm)土壤相對含水量，計算出各站點的實際土壤水分，建立實際土壤水分與條件溫度植被指數(VTCI)之間的線性關系模型，進而擬合得到涇河流域2006年16 d的土壤水分數據，最后利用線性時間插值為日土壤水分數據。

2.2 數據處理

本文使用的公共平臺數據主要包括SRTM的DEM數據、GLDAS (Global Land Data Assimilation System)氣溫數據、MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)數據、世界土壤屬性數據庫(HWSD)數據等。各數據的詳細信息如表1所示。

表1 研究所用公用平臺數據產品信息表

DEM 數據采用SRTM數據，空間分辨率為90 m，為了與其他數據保持一致，數據重采樣到1 km×1 km分辨率。GLDAS 氣溫數據、凈短波輻射和凈長波輻射是模型的重要輸入參數，本文采用NOAH模式同化的GLDAS產品，空間分辨率為0.25°，為滿足模型空間分辨率的要求，進行降尺度處理和計算，獲得到空間分辨率為1 km的瞬時氣溫數據和凈輻射。MODIS數據主要有地表溫度和發射率(MOD11A1)和植被指數數據(MOD13A2)。其中MOD11A1數據提供地表溫度、過境時間等參數，MOD13A2計算獲得植被覆蓋率。下載的MODIS數據使用ModisTool 工具對數據進行波段提取、拼接及重采樣、轉投影處理，然后邊界裁剪得到空間分辨率為1 km的ENVI標準格式數據。

3 結果與分析

3.1 模擬結果驗證

利用涇川站LAS監測的2006年5—7月的日均蒸散量觀測資料，將模型估算的日均蒸散發量與實測的日均蒸散量比較。考慮到影像的幾何糾正的誤差帶來的空間尺度取樣引起的誤差，觀測點處遙感估算采用以該像元為中心的3×3窗口內的平均值作為該像元的遙感估算值。模型模擬的2006年第152 d到212 d的模擬蒸散發量與實測蒸發量，總體符合較好，模擬值與觀測值相關性分析見圖2，相關系數為0.54。結果表明基于遙感的P-T方法計算實際蒸散發可以獲得較好的效果，該方法適用于本地的蒸散發模擬。

3.2 時間變化規律分析

圖3為涇河流域2006年3—10月實際蒸散發的月均值變化圖。總體來看，涇河流域的月均地表實際蒸散發量分布呈單峰型分布，與楊小利等[21]采用Penman-Monteith公式估算的涇河上游潛在蒸散發的結論一致。3月份和10月份的蒸散發量較低，從4月開始蒸散發量呈現顯著的增長趨勢，5月份月蒸散量達到50 mm，6月份蒸散量繼續快速攀升，7—8月兩個月份的蒸散發量差異不大，均處于80 mm，其中8月蒸散發量最大，達到83 mm。分析原因為3月、10月份研究區氣溫極低，不利于地表蒸散發；從4月開始氣溫回升蒸散發逐漸升高，5月，6月份氣溫繼續回升，空氣飽和差變大，導致耗水增加。7月，8月份是植被生長的旺季，植被蒸騰顯著提高，導致蒸散發量的大量增加。9月開始氣溫降低，植株衰老，葉片功能喪失，蒸散發降低。進入10月份隨著溫度進一步降低，大部分植物的代謝活動已經很低，蒸騰量也隨之降低。

圖2 涇川站模擬ETa與實測ETa相關性分析

圖3 2006年3-10月地表實際蒸散發的月均值

3.3 空間變化規律分析

圖4為涇河流域2006年3—10月蒸散發量的空間變化圖。涇河流域實際蒸散發量隨著季節的變化差異較大，在7月、8月份蒸散發量達到最高值。空間分布主要受土地利用類型的影響，總體趨勢為“東西兩側山區高，中部平原低；南高北低”，3月、4月份林地蒸散發較顯著，7月、8月份所有植被類型蒸散發都為一年中的最高值。

涇河流域3—10月蒸散發量處于20～95 mm之間，林地月蒸散發量最大，其它土地利用類型的蒸散發均在20～80 mm之間。從空間分布來看，月蒸散發的高值區主要分布于東部和西部的山區地帶。北部黃土丘陵區是流域內蒸散發的數量洼地，受到降雨減少的影響，該區域的蒸散發遠遠小于其他區域。中下游的平原區主要為農田區域，蒸散發由于受農作物生長季節的影響，其蒸散發量要高于草地，但明顯低于林地。

圖4 涇河流域月均實際蒸散量空間分布

流域的蒸散發受土地利用和覆被類型的影響，同時與作物的生長有很好的對應關系。林地植被覆蓋區，位于山區，降水相對多，7月份月蒸散發量超過100 mm；同期供水充足的農田，由于生長發育旺盛，蒸散發量也達到85 mm；而草地在7月份的蒸散發不到70 mm，由于涇河流域旱地大多不具備灌溉條件，大面積的旱田只能雨養，很多的時候處于缺水狀態，故蒸散量較低。總體來說，林地覆蓋區域蒸散發大于農田和草地，表明蒸散發量主要與植被蓋度和水分供給狀況有關。從年蒸散量(3—10月)來看，研究結果與張淑蘭等[2,22]對涇河流域實際蒸散發研究結果較為一致，森林覆蓋區域的年蒸散發量明顯高于其他區域，且總體上看流域自南向北蒸散發有明顯的減少趨勢。

3.4 影響因素分析

蒸散發受很多因素的影響，主要包括氣象因子、土壤水分條件、植被情況等[23]。本文選擇氣溫、降雨和NDVI3個重要因子，分析其對蒸散發的影響作用。將2006年3—10月的日蒸散量求月平均，并對各月的氣溫、降雨量以及NDVI求月平均，分析月均溫度、月降雨量和月均NDVI與區域蒸散發之間的相關關系，分別探討溫度、降水和植被對區域蒸散發量的影響。

3.4.1 降水和氣溫對蒸散發的影響 選擇涇河流域環縣站和西峰鎮站兩個典型站點，分析得到這兩個站點的3—10月降雨量、月均氣溫與月蒸散發量之間的相關關系。如圖5所示，降雨量與蒸散發的相關系數均達到了0.5左右，二者呈較好的正相關關系，氣溫與蒸散發的相關系數達到0.8左右，說明溫度和降水對蒸散發均有顯著影響，且溫度較降水對流域蒸散發的影響作用更加明顯。

3.4.2 植被對蒸散發的影響 涇河流域月均NDVI與月蒸散發量之間的相關關系如圖6所示：流域的月均NDVI與月蒸散發量的相關系數均達到了0.718，高于降雨與區域蒸散發的相關系數，呈顯著的正相關關系，表明植被對區域蒸散發的影響作用比較明顯。

圖5 環縣和西峰鎮降雨量和氣溫與蒸散發的相關關系

圖6 涇河流域月均NDVI與月均蒸散發的相關關系

4 結 論

本文基于遙感驅動的區域蒸散發模型在涇河流域的模擬結果，對涇河流域蒸散發的時空變化規律進行分析，并分別探討了降雨和植被因素對區域蒸散發的影響。結論如下：

1) 空間分布上，主要受土地利用類型的影響，總體趨勢為“南高北低；東西兩側山區高，中部平原低”，林地蒸散量最高，其次為農田，最低的是草地。

2) 從時間上看，涇河流域蒸散發呈單峰型分布。3月份蒸散發量較低，從4月開始蒸散發量呈現顯著的增長趨勢，5月、6月份蒸散量繼續快速攀升，7月、8月份的蒸散發量達到最高，9月、10月份顯著下降。月份之間的變化主要受降雨量、氣溫和植被生長的影響。

3) 月均氣溫、月降雨量和月均植被指數與月均蒸散發量之間的相關系數分別在0.8，0.5，0.7左右，表明氣溫、降水和植被對區域蒸散發作用明顯。

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Estimation of Daily Evapotranspiration Based on Remote Sensing Data in Jinghe Basin

DONG Guotao1, WANG Mingcheng2, BAI Juan3, JIANG Xiaohui1,HE Hongmou1, DANG Suzhen1, WANG Huaru4

(1.YellowRiverInstituteofHydraulicResearch,YRCC,Zhengzhou450003,China;2.CentreforMountainEcosystemsStudies,KunmingInstituteofBotany,ChineseAcademyofSciences,Kunming650201,China; 3.CollegeofUrbanandEnvironmentalScience,ShanxiNormalUniversity,Linfen,Shanxi041000,China; 4.YellowRiverWaterResourcesProtectionInstitute,Zhengzhou450003,China)

Evapotranspiration (ET) is a key process in the global water and energy cycle. It is convenient to estimate the spatiotemporal variation of ET using remote sensing techniques. The regional ET model driven by remote sensing was built by coupling the conventional ET model with remote sensing data. Daily ET was estimated from March to October of 2006 in the Jinghe basin. The estimation was validated with LAS data. The results showed that: 1) the estimation using the P-T method based on remote sensing met the observations well; 2) spatial distribution patterns indicated that ET was higher in lower latitudes and mountainous areas than in higher latitudes and plains, and ET of forest ranked the highest among other land cover types; 3) ET presented a unimodal distribution and peaked in July and August; 4) strong correlations were found between monthly ET and the monthly average temperature, monthly precipitation, and vegetation index, the correlation coefficients were 0.8, 0.5 and 0.7, respectively. Temperature, precipitation and vegetation index were the major factors affecting the daily ET in Jinghe basin.

evapotranspiration; remote sensing; regional ET model; Jinghe basin

2014-04-23

2014-05-21

國家自然科學基金資助項目(41301496,41301030);中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金(HKY-JBYW-2013-22,HKY-JBYW-2013-23); “十二五”國家科技支撐計劃(2012BAB02B0403)

董國濤(1982—),男,山東青州人,博士,工程師,主要從事水文水資源過程模擬等方面的研究。E-mail:dongguotao@hky.yrcc.gov.cn

蔣曉輝(1972—),男，湖南永州人，博士，教授級高級工程師，主要從事水資源和生態環境研究。E-mail:jxh3412@163.com

P426.2

1005-3409(2015)02-0101-05