基于SEBS模型估算遼西北地區蒸散發及時空特征

王 蕊, 張繼權, 曹永強, 郭恩亮, 李丹君, 馬齊云

(1.東北師范大學 環境學院自然災害研究所, 長春 130117; 2.遼寧師范大學 城市與環境學院, 遼寧 大連 116029)

基于SEBS模型估算遼西北地區蒸散發及時空特征

王 蕊1, 張繼權1, 曹永強2, 郭恩亮1, 李丹君1, 馬齊云1

(1.東北師范大學 環境學院自然災害研究所, 長春 130117; 2.遼寧師范大學 城市與環境學院, 遼寧 大連 116029)

蒸散發是陸面過程中的重要環節，聯系著陸面水循環和地表能量平衡。采用MODIS數據，逐月選取2013年12期遙感數據，并分季度求其平均值作為四季代表，結合SEBS模型，對遼西北地區地表蒸發蒸騰量進行了估算，并為了驗證遙感反演精度，提取不同土地利用類型的蒸散發量。同時，利用Penman-Monteith公式計算遼西北地區近50年潛在蒸散發值，通過一元線性趨勢分析法、小波分析法、IDW反距離加權法和R/S分析法分析其時空分布特征。結果表明：遼西北地區2013年蒸散發量夏季>春季>秋季>冬季；近50年來潛在蒸散發值由高到低依次為夏季、春季、秋季和冬季，且具有明顯的區域性。同時，經驗證，遙感手段反演蒸散發值誤差約為7.5%，表明該方法在研究區應用合理可行。研究結果可為遼西北地區水資源分配和管理提供科學參考。

蒸散發; 遙感估算;SEBS模型; 遼西北地區

蒸散發(ET)包括地表、植物表面的蒸發量以及通過植物表面和體內的蒸騰量，是水量循環之間的關鍵環節，地表蒸散發通常是指土壤蒸發和植物蒸騰量之和[1-2]。它為農作物的生長發育提供重要的水分和能量，是陸表生態體系和水文循環的紐帶，控制著重要的水文過程，對研究流域水文循環和水資源情況起著至關重要的作用[3]。因此，準確估算區域地表蒸散發值，分析區域水資源分布情況成為研究熱點和難點。早期有關蒸散發的研究多為采用波文比法、渦度相關法以及土壤水量平衡法等樣地尺度、景觀尺度的測量，不能提供區域蒸散發的空間分布特征[4-5]。遙感數據能夠提供非均質性的地表能量平衡過程和與地表覆蓋情況緊密相關的參數，準確有效地反映時空的連續性和動態性[6-8]。因此借助遙感手段對地表蒸散發進行估算是目前最前沿的研究方向，近年來出現了許多遙感反演蒸散發的模型。其中SEBS模型是基于SEBAL模型基礎上發展的遙感模型，具有較高的通量估算精度和應用價值，是目前國內外學者反演蒸散發量中應用最為廣泛的模型之一。Vinukollu等通過SEBS模型和傳統的Penman-Monteith，Priestley-Taylor采用3種方法估算全球尺度的蒸散發值[9]；Gokmen等基于SEBS模型，在水分脅迫條件下集成土壤水分參數估算蒸散發[10]；Alkhaier等基于MODIS數據，采用SEBS模型分析了溫度、地下水位深度、地表顯熱通量和日蒸散發之間的關系[11]；陸靜等人基于MODIS數據，使用SEBS模型估算中國南方亞熱帶常綠松樹種植園得蒸散發值，并驗證了該模型的適用性[12]；呂明全等人基于遙感數據和氣象數據研究了1960—2013年三峽庫區蒸散發時空分布[13]；李琴等人基于SEBS模型，選取30 a遙感數據反演中亞5國及新疆地區日實際蒸散發量[14]；馬亮和魏光輝以新疆塔里木盆地西緣的阿克蘇地區為例，基于彭曼模型計算值為標準，評價了H-S，P-T和McCloud模型的適用性[15]。

遼西北地區是重干旱區，屬暖溫帶，半濕潤、半干旱大陸性季風氣候，降水量由東南向西北遞減，西部降水量最少，多年平均水資源量不足以維持原有生態系統的最低水資源量，屬于資源性缺水區域[16-17]。在已有的研究中，對遼西北地區蒸散發量的研究較少，因此，本文通過MODIS數據，采用SEBS模型估算研究區蒸散發現狀，結合土地利用類型和彭曼模型估算其模擬精度，并進一步分析研究區近50 a蒸散發量分布特征，最后采用變標度極差分析法對遼西北地區未來蒸散發趨勢加以分析，以期為區域水資源綜合管理、分配與規劃提供理論支持與科學依據，對進一步研究該區域旱澇災害特征并提供防御措施具有重要的研究意義。

1 研究區域與研究方法

1.1 區域概況及數據來源

遼西北地區是遼寧省重點干旱區域，素有“十年九旱”之稱，主要包括朝陽、阜新、錦州、葫蘆島、鐵嶺5縣市以及沈陽的康平、法庫縣[18]。該區域多年平均降水量為450～700 mm左右，降水多集中在夏季，年際變化很大[19]。本文選取遼西北地區及其周邊27個氣象臺站50 a的氣象數據(圖1)，數據來源于氣象科學數據共享服務網，包括日照時數、日最高最低氣溫、平均相對濕度、平均風速等，時間序列為1961—2010年。遙感數據來源于NASA數據中心，為了更準確的估算2013年不同季節蒸散量的變化情況，本文選取2013年內平均每月一景無云或少云遙感影像，應用MODIS投影變換軟件MRT工具對數據進行重采樣及投影變換的處理，主要提取1～7，1～19，31，32波段。并用MODIS LDOPE工具對云量的分布進行檢測，進行除云處理工作，并評價各個波段數據的質量。最終應用內嵌于ILWIS中的SEBS模型進行數據處理、應用和分析。

圖1 遼西北地區氣象臺站

1.2 基于SEBS的遙感ET估算模型

本文基于能量平衡原理及SEBS模型[20]，得到能量平衡公式如下：

λET=Rn-G-H

(1)

式中：Rn是地表凈輻射通量(W/m2)；λET是潛熱通量(W/m2)；λ為水的汽化熱(J/kg)；ET為實際蒸散量[kg/(m2·s)]；G是土壤熱通量(W/m2)；H是顯熱通量(W/m2)。

地表凈輻射通量(Rn)的公式如下：

(2)

式中：α為地表反照率；Rswd為向下的短波輻射；Rlwd為向下的長波輻射；ε為地表發射率，又稱輻射率；σ為Stefan-Bolzmann常數，T0為遙感反演的地表輻射溫度(K)。其中α、ε、T0能從遙感數據的可見光至熱紅外波段得到。

土壤熱通量(G0)的計算公式如下：

G0=Rn×[Γc+(1-fc)×(Γs-Γc)]

(3)

式中：Rn為凈輻射通量(W/m2)；Γc為植被在完全覆蓋的情況下，G0與凈輻射的比值；Γs為裸土條件下G0與凈輻射的比值；fc為植被覆蓋率。

顯熱通量(H)的計算公式如下：

(4)

式中：ρ為空氣密度(kg/m3)；CP為比熱容[J/(kg·k)]；ΔT為溫度差(K)；ra為空氣動力學阻抗(s/m)。

通過以上公式，進而求出λET。

1.3 Penman-Monteith公式

本文依據FAO[21]推薦的Penman-Monteith公式計算遼西北地區的日蒸散發值，時間序列為1961—2010年。其公式如下：

(5)

式中：ET0為參考作物蒸散量(mm/d)；Δ為飽和水汽壓曲線斜率(kpa/℃)；Rn為地表凈輻射(MJ/(m2·d))；G為土壤熱通量(MJ/(m2·d))；r為干濕表常數；T為2 m高處日均氣溫(℃)；U2為2 m高處風速(m/s)；es為飽和水汽壓(kPa)；ea為實際水汽壓(KPa)。

2 結果與分析

2.1 遼西北地區遙感反演地表蒸散發

本文通過計算瞬時潛熱通量以及衛星過境瞬間提供的每個參量，得到蒸發比；利用蒸發比，由地表通量和各項因子并通過日照時數等地表參數的引入，最終通過轉換獲得實際的日蒸散量。結果見圖2，春季蒸散發最高值最大，但全區范圍內高值點較少，夏季值整體較高，遼西北地區2013年區域平均蒸散發量大小依次為夏季>春季>秋季>冬季。春季ET分布范圍較廣且均勻，其低值區大多分布在中北部，主要是因為該地植被覆蓋率低，植被稀疏，因此蒸散量較低；夏季植被覆蓋率最高，ET值明顯增加，其高值區分布在朝陽、阜新一帶，主要是因為該地區屬于遼西北重旱區，夏季溫度高，蒸散發量明顯增加，低值區出現在錦州、葫蘆島等地，該地區靠近海洋，溫度相對低，蒸散發值也相對降低；秋季ET值沒有明顯下降；而冬季氣溫驟降，植被覆蓋率減少，ET值進一步降低，由西部向東部逐漸降低。綜上所述，蒸散發量季節變化較為明顯。由圖2可以看出，春季蒸散發量分布范圍較廣且均勻；夏季表現為中部地區相對東西部地區較高；秋季蒸散分布整體均勻，只有西部零星高值區；冬季各地區出現差異，由西部向東部逐漸降低。遼西北地區季節內蒸散發時空差異較大，易發生春旱、秋旱，城市缺水問題較為嚴重。因此，遼西北地區水資源配置應考慮到區域蒸散發的四季變化情況進行合理優化。

圖2 遼西北地區不同季節日蒸散量(ET)空間分布

2.2 遼西北地區不同土地利用類型蒸散發值

為進一步探究遼西北地區蒸散發的空間分布特征，本文統計了該地區典型土地利用類型的蒸散發量，從箱狀圖(圖3)可見，雖然蒸散發量在季節上整體趨勢相同，但是不同土地類型的蒸散發量具有明顯的差異性，。遼西北地區土地主要以耕作為主，該地區是玉米主要種植區之一，因此其農田的比例相對較大，其蒸散發值也較高。林地、草地植被覆蓋率次之，因此其蒸散發量也相對較高，各個土地利用類型蒸散發值季節分布大小為夏季>春季>秋季>冬季。各個季節不同土地利用類型的蒸散發量變化大小依次為農田、草地、林地和水體。春季、夏季各土地利用類型蒸散發值變化幅度較小，變化不明顯，農田蒸散發值最大為8 mm/d左右，水體蒸散發值最小為0.5 mm/d左右；秋季農田蒸散發的最低值為3.24 mm/d，最高值為4.68 mm/d，落差較小；冬季溫度低，植被凋落、水體冰凍，因此各個土地利用類型的蒸散發量最低。在各個土地利用類型中，水體蒸散發值最小，主要由于遼西北地區氣候干旱，水資源匱乏，經濟發展水平較低，水體干枯，城市缺水現象嚴重，造成蒸散發量極少。

2.3 遙感ET與傳統P-M模型值的對比

為驗證SEBS模型估算蒸散發值的精度，本文根據2013年不同土地利用分布提取農田中各日蒸散發值，結合FAO推薦的Penman-Monteith公式和作物參照法計算研究區與遙感影像所對應的實際日蒸散發值，并求其平均值，與之進行對比，結果見圖4。SEBS模型的計算結果與實際測量的結果相差不大，誤差大約在7.5%左右，根據以往研究可知，本研究結果在允許接受的范圍內[22]。總體來說，本文利用ILWIS軟件，采用SEBS模型計算得到的遼西北地區2013年蒸散發時空分布上是合理可靠的。

2.4 遼西北地區近50 a參考作物蒸散發值時空分布特征

2.4.1 時間分析 本文利用均一化模型RHtest對氣象數據進行了均一化處理，然后根據Penman-Monteith公式計算了近50 a遼西北地區日參考作物蒸散發值。采用一元線性回歸法對不同季節全區蒸散發平均值進行分析(圖5，圖6)，結果表明遼西北地區50 a來日均蒸散發值季節差異性較大，整體呈下降趨勢，但是各季節變化趨勢差異性較小。1980年蒸散發量下降速率最大，蒸散發值由高到低依次為夏季、春季、秋季和冬季。其中50 a間夏季和春季蒸散發值波動較大，冬季和秋季蒸散發值相對平緩。春、夏、秋和冬季全區平均蒸散發值分別以0.020 mm/50 a，0.025 mm/50 a，0.019 mm/50 a和0.011 mm/50 a的速率減少，與近50 a蒸散發季節變化趨勢一致。春季蒸散發傾向率區間為-0.054 8～0.001 6 mm/50 a；夏季蒸散發傾向率降幅區間為0.005 1～0.004 1 mm/50 a；秋季蒸散發傾向率值區間為-0.039 5～0.012 1 mm/50 a；冬季蒸散發傾向率值區間為-0.024 3～0.005 9 mm/50 a，且全區蒸散發傾向率均為中部地區最高，向四周遞減的趨勢。

圖3 遼西北地區不同季節不同土地利用類型蒸散發值

圖4 兩種方法下日蒸散發量結果對比

圖5 1961-2010年遼西北地區近50 a參考作物蒸散發時間變化趨勢

2.4.2 空間分析 本文利用反距離加權法對遼西北地區參考作物蒸散發值進行空間插值(圖7)，春季蒸散發范圍為4.24～13.47 mm；夏季范圍為4.81～15.43 mm；秋季范圍為2.70～8.40 mm；冬季范圍為1.08～3.36 mm。遼西北地區蒸散發空間分布具有明顯的區域性，春、夏兩季蒸散發值由北部向南部逐漸減少，其較高的地區位于朝陽、阜新和康平縣一帶，該地區溫度較高且干燥，植被覆蓋率較多，因此其蒸散發值較高。秋季蒸散發值高值區位于遼西北西部和北部地區，包括錦州、朝陽、建平等地。冬季蒸散發值高值區分布在遼西北西部地區，由中北部向中南部逐漸降低。總體而言4個季節蒸散發低值區均位于遼西北中南部黑山縣。且四季平均日蒸散量排序為夏季>春季>秋季>冬季，這是由于春季隨著氣溫的回升，農作物耕種，此時蒸散發值較高，夏季氣溫升高，太陽輻射較強，降水充沛，農作物逐漸成熟，其蒸散發量達到最大，到了9月份，氣溫逐漸降低，其蒸散發值也隨之減少，冬季寒冷，作物枯萎，需水量大幅度下降，相應蒸散發量也達到最小。其分布規律與遙感反演的結果基本一致，且與蒸散發50 a間總體變化趨勢一致。

2.4.3 未來變化趨勢 變標度極差分析法(簡稱R/S分析法)是一種研究時間序列的分形理論，R/S→∞時，則說明所分析的時間序列存在Hurst現象，H稱為Hurst指數。當0.5

圖6 1961-2010年遼西北地區不同季節參考作物蒸散發傾向率變化

圖7 遼西北地區不同季節參考作物蒸散值空間分布

表1 各站點不同時間尺度的Hurst指數和分維數

3 結 論

(1) 遼西北地區下墊面蒸散發季節變化明顯，植被覆蓋情況和地表溫度是影響蒸散發的主要因素。春季ET分布范圍均勻，該地植被覆蓋率低，植被稀疏，因此蒸散量較低；夏季植被覆蓋率最高，ET值明顯增加；秋季植被覆蓋率較高，因此ET值沒有明顯下降；而冬季氣溫驟降，植被覆蓋率減少，ET值進一步降低。總體來說遼西北地區ET值較均勻，沒有明顯的高低之分，在所研究站點的數據上分析能夠得出在遼西北地區偏西北地區蒸散發值相對較高，中南部地區相對較低，只有部分低值區呈零星的分布，其區域分異并不明顯。

(2) 蒸散發量在不同土地類型中具有明顯的差異性，4個季節整體趨勢相同。蒸散發量的季節分布為夏季>春季>秋季>冬季，且各土地利用類型中蒸散發值由大到小分別為農田、草地、林地和水體。

(3) 本文利用Penman-Monteith公式和作物參照法計算的日蒸散發量驗證遙感反演的農田日蒸散發量，其誤差值約為7.5%，證明遙感手段反演區域蒸散發量值方法合理可行，可為區域水資源合理優化配置提供科學參考依據。

傳統的蒸散估算模型多是基于觀測站單點或田間尺度的計算，采用經驗統計模型，對地表觀測數據的依賴性過高。本文依據地表能量平衡方程，采用內嵌于ILWIS軟件中的SEBS模型，對各個波段拉伸偏移量、水汽含量、氣溶膠光學厚度以及臭氧含量等參數進行校正，結合顯熱通量、土壤熱通量、凈輻射通量等地表參數，進而計算區域蒸散發。結果表明采用SEBS模型有效消除了地表溫度和氣象數據對蒸散發估算帶來的不確定性，具有較高的精度。同時選用Penman-Manteith公式計算遼西北地區日潛在蒸散發，對模型模擬的結果進行驗證，得到合理可靠的結果，其誤差在前人所研究的允許誤差之內[22]。

本文也存在一定不足，由于數據的缺失，站點氣象數據不完善，彭曼公式所采用的氣象數據，只是對點上蒸散發的估算，不能對大區域結果進行驗證。但文中采用此模型對遼西北地區蒸散發進行估算及驗證，仍可為該地區有關蒸散發的研究提供科學依據，日后將重點研究基于長時間序列的遙感數據，使用SEBS模型的蒸散發時空特征分析。

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EstimationofEvapotranspirationandAnalysisofTemporal-SpaceCharacteristicinNorthwestofLiaoningProvinceBasedonSEBSModel

WANG Rui1, ZHANG Jiquan1, CAO Yongqiang2, GUO Enliang1, LI Danjun1, MA Qiyun1

(1.SchoolofEnvironment/NaturalDisasterResearchInstitute,NortheastNormalUniversity,Changchun130024,China;2.SchoolofUrbanPlanningandEnvironmentalScience,LiaoningNormalUniversity,Dalian,Liaoning116029,China)

Terrestrial evapotranspiration is the key connection of a wide array of Earth system processes, which links water cycles and enemy balances over land. This paper selected 12 sensing data from NASA as the representative of four seasons, combined with the SEBS model to reckon the evapotranspiration of land surface and analyzed the ET of different land use types to verify the precision of remote sensing. To analyze the temporal-spatial characteristic, trend analysis, wavelet analysis, IDW and R/S analysis method based on Penman-Monteith wereselected. The results show that the ET in northwest of Liaoning Province decreased in the order: summer>autumn>spring>winter; the evapotranspriration decreased in the order: summer>spring>autumn>winter; the error of evapotranspiration estimating is about 7.5% in meantime, indicating that the method is reasonable to be applied in the study area. The results can provide a scientific reference for water resources allocation and management in northwest of Liaoning Province.

evapotranspiration; estimating by remote sensing; SEBS model; northwest of Liaoning Province

P426.2;TP79

A

1005-3409(2017)06-0382-06

2016-12-16

2016-12-29

中央高校基本科研業務費專項資金(2412016KJ046);公益性行業(氣象)科研專項儲備項目(2015001);國家自然科學基金(41571491);國家自然科學基金(51279072)

王蕊(1993—),女,遼寧省錦州市人,碩士研究生,主要從事農業氣象災害風險評估等方面的研究。E-mail:wangr967@nenu.edu.cn

張繼權(1965—),男,吉林省九臺市人,教授,博士學位,主要從事環境災害風險評估與管理等方面研究。E-mail:zhangjq022@nenu.edu.cn