錫林河流域長時間序列蒸散量遙感監測及其相關因子

于紅博, 張巧鳳, 包金蘭

(1.內蒙古師范大學 地理科學學院, 呼和浩特 010022; 2.內蒙古師范大學 遙感與地理信息系統重點實驗室,呼和浩特 010022; 3.內蒙古自治區土地調查規劃院, 呼和浩特 010055)

錫林河流域長時間序列蒸散量遙感監測及其相關因子

于紅博1,2, 張巧鳳1,2, 包金蘭3

(1.內蒙古師范大學 地理科學學院, 呼和浩特 010022; 2.內蒙古師范大學 遙感與地理信息系統重點實驗室,呼和浩特 010022; 3.內蒙古自治區土地調查規劃院, 呼和浩特 010055)

蒸散的準確估算對于草地干旱監測、水資源分布及利用等具有重要的參考價值。選擇錫林河流域為研究區，基于地表能量平衡原理，利用遙感方法對2000—2014年每年7月、2000年、2007年、2010—2014年每年4—9月的MODIS影像數據進行處理，結合同期氣象資料估算出流域日蒸散量，按所占日數加權得到月蒸散量。運用FAO推薦式進行了驗證，平均相對誤差為16.678%，在誤差允許范圍之內，說明該遙感方法有一定的可用性。結果表明，在時間分布上，2000—2014年這15年流域蒸散量的時間變化沒有固定的趨向，基本與各年7月份降水量的趨勢相一致，一年中蒸散量的最大值主要出現在6—7月份。將月蒸散量與月日均氣溫、風速、大氣相對濕度、水汽壓和月降水量作了單因子相關分析，表明，與蒸散量最為相關的氣象因子是降水量，說明降水量是影響蒸散量大小的主要限制因子；由于氣溫季節變化明顯，因此氣溫也是影響蒸散量的主要因子，但在每年的同一時間段(如7月)，氣溫變化不明顯時，氣溫就不再是影響蒸散量大小的主要因子了。

錫林河流域；蒸散量；遙感；相關因子

蒸散是陸地生態系統水文循環的重要環節，熱量的釋放和吸收是伴隨著蒸散過程同時進行的，是水分和能量平衡過程中最重要的輸出部分，直接影響生態系統的功能過程。內蒙古典型草原處于半干旱地區，降水稀少，存在著較嚴重的缺水問題，準確計算和評價典型草原植被的蒸散量是研究草原水分平衡的基礎。從20世紀60年代至今，眾多學者做了大量的研究和貢獻，蒸散發的監測也由傳統的方法發展到了遙感定量反演，利用遙感技術及氣象數據發展區域遙感蒸散模型取得了很大進展，例如蔡玉林等[1]利用SEBAL模型基于MODIS數據產品和野外實測氣象數據對大沽河流域的蒸散量進行估算，并證實模型反演結果與實測值之間具有良好的一致性；張圓等[2]將Landsat8與GEOEYE-1數據進行了融合，利用SEBS模型計算了天山北坡縣域蒸散量。這些模型的發展和應用對于蒸散遙感定量反演的準確和完善起到了積極的作用。作為草原生態需水的消耗量，蒸散的準確估算對于草地干旱監測、水資源分布及利用等具有重要的參考價值，對于合理利用有限水資源具有重大意義。

錫林河流域地表河流系統不發育，地下水是錫林河流域最主要的可利用水源，近年來工業用水增長迅速，超量開采地下水造成地下水位大幅下降，加之長期以來過度放牧，出現了植被退化、土地沙化等環境問題，水資源已成為制約該地區生態和社會經濟健康發展的重要因素。本研究運用遙感方法，結合氣象資料，反演流域蒸散量，來初步探究錫林河流域蒸散量的時間變化及其與相關因子的關系。這對科學有效地利用干旱地區的有限水資源，為生態環境發展的可持續性以及水資源的可持續利用具有重要的現實意義。

1 研究區概況

錫林河流域位于內蒙古高原中東部，它東緣屬于大興安嶺西麓低山丘陵區，地勢由東向西逐漸降低，東南部的嘎順山最高海拔為1 505.6 m，西北部的錫林河下游，最低處小于900 m，全流域相對高差達600 m，流域總面積約10 786 km2，總長175 km[3-4]。該流域地貌具有明顯的分區性，錫林河以南為多級玄武巖臺地，錫林河中下游是以低山丘陵與高平原相間分布為特征的內蒙古高原的一部分。該區的土壤具有明顯的地帶性,即由東南向西北有規律地分布著黑鈣土、暗栗鈣土和淡栗鈣土。

氣候屬大陸性溫帶半干旱氣候，冬季寒冷干燥，夏季溫暖濕潤，根據多年氣象資料，錫林河內從東南向西北降水量逐漸遞減，東南部的年降水量為400 mm左右，西北部為250 mm左右，年平均氣溫則從東南向西北逐漸增加，錫林河中游的中國科學院內蒙古草原生態系統定位研究站的多年平均氣溫為0.5℃，錫林河下游的錫林浩特的多年平均氣溫為2.1℃[4]。

錫林河流域地帶性植被的基本類型是草原(草甸草原、典型草原),約占植被總面積的85%；錫林河上游地勢較高的三級熔巖臺地上,代表群系為貝加爾針茅(Stipabaicalensis)草原和線葉菊(Filifoliusibiricum)草原，中游暗栗鈣土亞帶的代表群系為羊草(Leymuschinensis)草原和大針茅(Stipagrandis)草原,下游淡栗鈣土亞帶的代表群系為克氏針茅(Stpakrylovii)草原和冷蒿(Artemisiafrigida)草原[4-5]；在錫林河流經區域的地段上形成了濕地植被,此外,在錫林河流域還有渾善達克沙地東北端榆樹疏林、灌叢、草本鑲嵌分布所形成的沙生植被。

2 數據來源

2.1 氣象數據

由中國氣象科學數據共享服務網提供的2000—2014年每年6月25日—8月12日、2000年、2007年、2010—2014年每年3月5日—10月15日逐日氣象數據，包括平均氣溫、大氣相對濕度、2 m高度處風速、實際水氣壓、降水、實際日照時數。氣象數據包括研究區錫林浩特市及周邊阿巴嘎旗、東烏珠穆沁旗、克什克騰旗、西烏珠穆沁旗、多倫縣、化德共7個站點的站點數據。以上氣象數據均利用Kriging方法進行了插值處理。

2.2 遙感數據

遙感影像資料為美國NASA提供的2000—2014年每年6月25日—8月12日、2000年、2007年、2010—2014年每年3月5日—10月15日錫林河流域16 d合成MODIS衛星數據，是經過驗證、MODIS科學組推薦使用的L3級產品。包括地表溫度產品MOD11A2，地表窄波段反照率產品MCD43A3，植被指數和太陽天頂角產品MOD13A1，版本均為5.0。經過處理，數據分辨率統一至500 m，投影為Albers Conical Equal Area。

2.3 數據處理軟件

用MRT軟件對MODIS影像進行投影轉換，用Envi，PCI和ArcGIS軟件對MODIS影像進行處理、運算、分析和制圖。

3 理論及研究方法

本研究主要基于地表能量平衡原理估算流域蒸散量[6]：

LE=Rn-G-H

(1)

式中：Rn表示地表凈輻射通量(W/m2)；G表示土壤熱通量(W/m2)；H表示顯熱通量(W/m2)；LE表示潛熱通量(W/m2)。首先估算地表特征參數各分量(歸一化植被指數，植被蓋度，地表比輻射率，地表反照率)，然后得到地表能量平衡各分量(凈輻射通量，土壤熱通量，顯熱通量，潛熱通量)，由此算出瞬時蒸散量，通過積分運算，時間尺度擴大到日蒸散量，根據包括該月中日子的遙感結果按所占日數進行了加權得到月蒸散量。具體方法及公式詳見文獻[6]。

4 結果檢驗

利用FAO推薦的估算參考作物蒸散的Penman-Monteith(簡稱P-M)公式和作物系數對2012年3月29日—10月6日每8 d的日均蒸散量(共計23個時間段)進行了計算，FAO推薦的估算參考作物蒸散的P-M公式為[7]

(2)

式中：ET0表示參考作物蒸散量(mm/d)；Rn表示作物表面的凈輻射通量[MJ/(m2·d)]；G表示土壤熱通量[MJ/(m2·d)]；Δ表示飽和水汽壓斜率(kPa/℃)；eS表示飽和水汽壓(kPa)；ed表示實際水汽壓(kPa)；γ表示干濕球常數(kPa/℃)；u2表示2 m高度處的風速(m/s)；Td表示日均溫(℃)。通過參考作物蒸散量ET0和作物系數Kc可以確定某種作物的蒸散量，即

ET =Kc·ET0

(3)

式中：ET表示作物蒸散量(mm/d)。參考FAO56文件，作物系數取值如下：4—5月份為0.8，6—7月份為0.95，8—9月份為0.85。同時對遙感反演的值進行了流域平均，二者進行對比(圖1)，平均相對誤差為16.678%，在誤差允許范圍之內。因此，說明該遙感方法有一定的可用性。

圖1 P-M估算蒸散量與遙感反演蒸散量對比

5 結果與分析

5.1 錫林河流域蒸散量時間變化分析

圖2為反演的錫林河流域2000—2014年每年7月份蒸散量變化曲線圖，由圖可知，蒸散量的時間變化沒有固定的趨向，最大蒸散量出現在2012年，最小蒸散量為2000年，基本與各年7月份降水量的趨勢相一致。

圖2 錫林河流域2000年7月-2014年7月份月蒸散量與月降水量年際變化

圖3為反演的錫林河流域個別年份4—9月份生長季月蒸散量變化曲線圖，由圖可知，曲線變化不一。蒸散量變化曲線反映了植物在整個生長季的蒸散耗水狀況。2000年和2007年為欠水年，2000年蒸散量變化曲線為雙峰曲線，兩個峰值點分別出現在6月份和8月份，2007年為單峰曲線，其峰值點出現在5月份，雖然兩條曲線形狀不一，但它們的共同點是變化均比較平緩。2010年和2011年為平水年，2010年為雙峰曲線，兩個峰值點分別出現在5月份和7月份，但均不突出，2011年為單峰曲線，其峰值點出現在7月份，曲線從峰值點向兩側逐漸降低。2012—2014年為豐水年，三條曲線均為單峰曲線，峰值點分別出現在6月份、7月份和6月份，曲線從峰值點向兩側逐漸降低。在豐水年，降水充沛，有充足的水分可供蒸發，而6—7月份正是植物生長旺季，植物長勢最好，葉面積指數最大，可供蒸騰的面積最大，溫度較高，因此蒸散量最大值主要出現在6—7月份。在欠(平)水年，降水量(較)少，水分是蒸散的主要限制因子，因此最大值的出現主要與降水最大值出現的時間相一致。

5.2 影響錫林河流域蒸散量因素分析

將7年(2000年、2007年、2010—2014年)生長季(4—9月份)期間的月蒸散量與月日均氣溫、風速、大氣相對濕度、水汽壓和月降水量做單因子相關分析，結果表明，蒸散量與降水量的相關性最大，相關系數為0.818，其次為水汽壓(0.514)和氣溫(0.489)，這3個量均為p<0.01顯著正相關，與風速和大氣相對濕度的相關性較小，分別為0.030和0.280，均為正相關。由此可知，水分和氣溫是影響蒸散量大小的主要限制因子。

圖3 遙感反演錫林河流域4-9月份月蒸散量變化曲線圖

將2000—2014年每年7月份蒸散量與月日均氣溫、風速、大氣相對濕度、水汽壓和月降水量做單因子相關分析，結果表明，蒸散量與降水量的相關性最大，相關系數為0.860，其次為大氣相對濕度(0.854)，水汽壓(0.811)，這3個量均為p<0.01顯著正相關，說明水分是影響蒸散量的主要因子。風速和氣溫與蒸散量均為負相關，其中風速相關系數為-0.613，為p<0.05顯著相關。風速的變化是比較復雜的，風速增大的時候，蒸散理應增大，但是當風速的值大于大風(>1.2 m/s)，風速越大，植物由于自我保護特性，氣孔的開度變小，反而會降低植物蒸騰的水平[8]，而本研究區月均風速均大于2 m/s，遠遠大于大風標準。蒸散量與氣溫呈負相關，相關系數為-0.459，由于均為7月份，氣溫變化不如季節變化明顯，均在22℃左右，因此這時的氣溫并不是蒸散的限制因子，而降水極大地影響著蒸散量的大小，降水增加，一般云量也多，導致日照減少，氣溫降低，而蒸散則會隨降水的增加而增加，因此體現出蒸散量與氣溫的負相關性。

由以上分析可知，不論是蒸散量的年際還是季節動態分析，始終與蒸散量最為相關的氣象因子是降水量，說明水分是影響蒸散量大小的主要限制因子；由于氣溫季節變化明顯，因此氣溫也是影響蒸散量的主要因子，但在每年的同一時間段，氣溫變化不明顯時，氣溫就不再是影響蒸散量大小的主要因子了。

6 討論與結論

據《錫林郭勒盟志》[9]記載，年蒸發量最大值主要出現在5—6月，文中解釋為此時氣溫回升，日照時間長，導致蒸發量最大。本研究得出的結論為蒸散量最大值主要出現在植物生長旺季6—7月，與降雨較多、植物葉面積較大、氣溫較高均有關系。而《錫林郭勒盟志》中蒸發的測定主要為蒸發皿，忽略了自然降水對蒸發的影響這一主要因子，而且不考慮植物的蒸騰作用，因此與本研究結果不盡相同。

本研究選擇錫林河流域為研究區，基于地表能量平衡原理，運用遙感方法，結合氣象資料，對MODIS影像進行處理及運算，反演出2000年、2007年、2010—2014年每年4—9月蒸散量月值，以及2000—2014年每年7月份月蒸散量的值。用FAO推薦的Penman-Monteith公式以及作物系數對2012年3月29日—10月6日的日均蒸散量進行了計算，對該時間段的遙感反演結果進行了驗證，平均相對誤差為16.678%，在20%的誤差允許范圍之內。

在時間分布上，2000—2014年這15 a每年7月份流域蒸散量的時間變化沒有固定的趨向，基本與各年7月份降水量的趨勢相一致。一年中蒸散量的最大值主要出現在6—7月份。

將月蒸散量與月日均氣溫、風速、大氣相對濕度、水汽壓和月降水量作了單因子相關分析，結果表明，不論是蒸散量的年際還是季節動態分析，始終與蒸散量最為相關的氣象因子是降水量，說明降水量是影響蒸散量大小的主要限制因子；由于氣溫季節變化明顯，因此氣溫也是影響蒸散量的主要因子，但在每年的同一時間段(如7月)，氣溫變化不明顯時，氣溫就不再是影響蒸散量大小的主要因子了。

[1] 蔡玉林,于慧娜,高宗軍,等.大沽河流域蒸散量時空變化[J].遙感信息,2016.31(5):126-132.

[2] 張圓,鄭江華,劉志輝,等.基于Landsat8與GEOEYE-1數據融合的天山北坡縣域蒸散量計算:以呼圖壁縣為例[J].中國沙漠,2016,36(2):508-514.

[3] 仝川,楊景榮,雍偉義,等.錫林河流域草原植被退化空間格局分析[J].自然資源學報,2002,17(5):571-578.

[4] 白永飛,張麗霞,張焱,等.內蒙古錫林河流域草原群落植物功能群組成沿水熱梯度變化的樣帶研究[J].植物生態學報,2002,26(3):308-316.

[5] 顧曉鶴,何春陽,潘耀忠,等.基于生態風險評估的錫林河流域退化草地優化管理[J].應用生態學報,2007,18(5):968-976.

[6] 于紅博,包玉海,李和平,王軍.錫林河流域蒸散量遙感反演[J].水土保持研究,2014,21(1):224-228.

[7] 于紅博.黃土丘陵溝壑區植物蒸騰和植被蒸散估算尺度轉換模型研究[D].呼和浩特:內蒙古大學,2009.

[8] 王瑞輝,馬履一,李麗萍,等.元寶楓樹干液流的時空變異性研究[J].北京林業大學學報,2006,28(2):12-18.

[9] 錫林郭勒盟志編撰委員會.錫林郭勒盟志[M].呼和浩特:內蒙古人民出版社,1996.

LongTimeSeriesRemoteSensingMonitoringofEvapotranspirationinXilinRiverBasinandRelatedFactors

YU Hongbo1,2, ZHANG Qiaofeng1,2, BAO Jinlan3

(1.CollegeofGeograghicScience,InnerMongoliaNormalUniversity,Huhhot010022,China;2.InnerMongolianKeyLaboratoryofRemoteSensingandGeographyInformationSystem,InnerMongoliaNormalUniversity,Huhhot010022,China; 3.InnerMongoliaLandSurveyingandPlanningInstitute,Huhhot010055,China)

The study area is the Xilin River Basin. Remote sensing approach was used to retrieve instantaneous evapotranspiration based on the estimation of land surface fluxes by using MODIS images from July 2000 to July 2014 and from Apr. to Sept. of 2000, 2007, 2010—2014, and by using auxiliary environmental data from the same time periods. Daily evapotranspiration was estimated by scaling. Monthly evapotranspiration was weighted by the number of days. Results were verified by using the FAO method. This level of uncertainty was acceptable; therefore, the method that we concluded was applicable. In the time distribution, the evapotranspiration of fifteen years from 2000 to 2014 was no fixed trend. The trend of evapotranspiration was consistent with precipitation. The maximum evapotranspiration of a year mainly occurred in June and July. The single factor correlation analysis of the monthly evapotranspiration and monthly average temperature, wind speed, relative air humidity, vapor pressure, and monthly precipitation showed that the most relevant meteorological factor with evapotranspiration is precipitation. So precipitation is the main limiting factor of evapotranspiration. Air temperature is also an important factor because of its obvious seasonal changes. But air temperature is not the main factor when it does not change obviously such as in July from 2000 to 2014.

Xilin River Basin; evapotranspiration; remote sensing; related factors

P426.2;P407

A

1005-3409(2017)06-0366-04

2016-10-14

2016-11-11

國家自然科學項目“錫林河流域蒸散量估算模型建立及長時間序列蒸散分析研究”(41661009);內蒙古自然科學資助項目“錫林河流域生態用水遙感反演及氣候響應特征研究”(2013MS0611)

于紅博(1977—),女(滿族),內蒙古呼和浩特市人,博士,副教授,主要從事生態建模與遙感圖像處理方面的研究。E-mail:yuboge2003@sohu.com