四川省土壤水分狀況空間分布特征①

翁 倩，袁大剛，張 楚，宋易高，付宏陽，陳劍科，李啟權，王昌全

(四川農業大學資源學院，成都 611130)

土壤水分狀況(SMR)是土壤系統分類中重要的診斷特性，成為土壤類型劃分的重要依據[1-2]；是影響植物生長發育和作物產量的重要因子[3]，在評價土壤質量中有重要地位[4-5]。由于土壤水分本身觀測資料的限制，SMR的確定常借助于氣候資料建立數學模型來間接估算。楊學明[6]利用修訂的 Thornthwaite公式計算潛在蒸散量(ET0)并確定其他參數后，再根據美國土壤系統分類與南京土壤所對SMR確定的原則，對吉林省SMR進行了等級劃分；張學雷等[7]利用 Newhall Simulation Model(NSM)模型對山東省SMR進行了等級劃分；潘靜嫻等[8]利用改進的NSM模型對新疆地區也進行了SMR的等級劃分；陳健飛[9]將氣象站蒸發器實測值折算后得出年干燥度(IA)，再按照中國土壤系統分類的標準劃分了福建省SMR等級；曹祥會等[5]通過修正的謝良尼諾夫公式，按照《中國綜合自然區劃》中的劃分指標間接劃分了河北省土壤干濕狀況等級。

中國土壤系統分類中的 SMR等級主要依據Penman經驗公式計算的ET0與降水量之比，即IA來確定。因此，ET0的準確計算對確定SMR顯得尤為重要。FAO-PPP-17 Penman修正公式[10]和 FAO-56 Penman-Monteith公式[11]所需參數多、精度高，被公認為是計算 ET0較好的方法[12-13]，其中 FAO-56 Penman-Monteith公式是當前FAO推薦計算ET0的標準方法[11]。于東升等[4]根據改進的Penman公式估算了我國的年IA，依據《中國土壤系統分類(修訂方案)》將我國初步劃分為濕潤、半干潤和干旱3個SMR區；由于缺乏各月IA資料，其不足之處是對實際存在的“常濕潤”無法進行區分。蘇秀程等[14]基于Penman-Monteith公式計算ET0與濕潤指數，并結合ArcGIS反距離加權插值法分析了近50年來中國西南地區地表干濕狀況時空變化特征及空間差異[15]；趙璐等[16]利用四川省1960—2010年45個站點逐月數據，采用Penman-Monteith公式并基于云模型研究了四川省ET0的時空分布特征；吳俁[3]也僅利用四川省部分區縣的土壤濕度測定結果簡要分析了四川省土壤水分(貯水量)時空變化規律，這些學者均未進一步計算IA，并根據中國土壤系統分類要求探討四川省SMR。因此，本文依據四川省160個氣象站點的地面氣候資料，通過對比FAO-PPP-17 Penman修正式與FAO-56 Penman-Monteith公式計算的年均和月均ET0及進一步得到的年均和月均IA，依據《中國土壤系統分類檢索(第三版)》[2]中有關“常濕潤”、“濕潤”、“半干潤”、“干旱”的定義，結合地統計學知識與ArcGIS分析技術，確定四川省SMR可能等級并分析其空間分布特征，為四川省土壤系統分類與土壤資源可持續利用奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 數據來源

本文采用四川省地面氣候資料(1951—1980年)中阿壩、成都、達州、攀枝花、涼山、甘孜、樂山、綿陽、雅安、宜賓、南充、自貢、內江等地共計160個氣象站(圖1)的海拔、經緯度、年均和月均氣溫、氣壓、相對濕度、風速、降水量、蒸發量、日照百分率等指標，開展四川省SMR空間分布特征研究。

1.2 研究方法

1.2.1 潛在蒸散量計算方法 1)FAO-PPP-17 Penman修正公式。采用聯合國糧農組織(FAO)1979年修訂的Penman公式[10]估算參考作物蒸散量，下文簡稱Penman公式，表達如下：

圖1 四川省氣象站點分布Fig.1 Spatial distribution of weather observation stations in Sichuan Province

式中：ET0為潛在蒸散量(mm)；Ra為大氣上界的太陽輻射量(mm/d)；為日照百分率；a、b為根據日照時數估算太陽總輻射的系數，本文參照祝昌漢[17]所列分區值，甘孜、阿壩、涼山州選擇青藏高原區值(a=0.183，b=0.681)，其他地區選擇東部濕潤區值(a=0.136，b=0.602)；σTK4為氣溫TK時的黑體輻射，化為蒸發當量(mm)，TK為絕對溫標TK=273+t°，σ為Stefan-Boltzmann 常數=2.01×10-9mm/(d℃4)；ea與ed分別為飽和水汽壓與實際水汽壓(mb)；u2為距地面2 m 高的平均風速(m/s)；C為風速系數，其取值如表1[10]；Δ為飽和水汽壓曲線在T=Ta處的斜率(mb/℃)；γ為干濕表常數0.66；P0與P分別為海平面平均氣壓與本站平均氣壓(mb)。

表1 風速系數[10]Table 1 The coefficient affecting the wind speed at 2 m above the ground

2)FAO-56 Penman-Monteith公式。采用聯合國糧農組織(FAO)1998年修訂的Penman-Monteith公式[11]估算參考作物蒸散量，下文簡稱Penman-Monteith公式，表達如下：

式中：ET0為潛在蒸散量(mm)；Rn為凈輻射(MJ/(m2d))；G為土壤熱通量(MJ/(m2.d))；T為平均氣溫(℃)；U2為距地面 2 m 高的平均風速(m/s)；es與ea分別為飽和水汽壓與實際水汽壓(kPa)；Δ為飽和水汽壓曲線在T=Ta處的斜率(kPa/℃)；γ為干濕表常數(kPa/℃)。其中各參數計算如下：

式中：Uh為10 m高度處風速(m/s)，h=10。氣象站2 m的風速可用上式轉換得到。

式中：Tmon,i、Tmon,i-1分別為第i月、第i-1的平均氣溫(℃)。土壤熱通量G在月的時間尺度上需要根據平均氣溫計算。

式中：Δ為飽和水汽壓曲線斜率；Tmean為平均氣溫(℃)。

式中：γ為干濕表常數；λ為蒸發的潛熱系數(MJ/kg)，取值 2.45；ε為水蒸氣和干空氣的分子重量比，為0.622；Cp是標準大氣壓下的特定熱量值(MJ/(kg℃))，為 1.013×10-3；P為大氣壓(kPa)。

式中：es為飽和水汽壓Tmax、Tmin分別為最高、最低絕對氣溫(℃)。

式中：ea為實際水汽壓計；RHmean是相對濕度(%)。

式中：σ為Stefan-Boltzmann常數，取值4. 903×10-9(MJ/(K4m2d))；Tmin和Tmax分別為絕對溫標的最低、最高溫度(K)；a、b為根據日照時數估算太陽總輻射的系數，取值與Penman公式中所用相同；Rso為晴天輻射(MJ/m2)；α為地表反射度，取值 0.23。其中晴天輻射的計算公式為：

式中：Ra為天文輻射；Gsc為太陽常數(MJ/(m2min))取值為 0.0820，dr為日地距離(m)；ωs為日落時角(rad)；φ為緯度(rad)；δ為太陽高度角(rad)。其中

公式中單位的換算：Kelvin (°K) = (°C) + 273.16；1 millibar (mbar) = 0.1 kPa；1 bar = 100 kPa；1 mm/d=2.45 MJ/(m2·d)。

1.2.2 氣候干燥度計算與土壤水分狀況的劃分 通過計算出的 ET0與各氣象站點獲得的降水量來計算

IA，再依據IA來劃分SMR可能等級。IA計算公式為：

式中：IA為干燥度；ET0為潛在蒸散量(mm)；P為降水量(mm)。

SMR按《中國土壤系統分類檢索(第三版)》[2]由Penman經驗公式計算的IA估算“常濕潤”(年IA＜1，而且每月計IA幾乎都＜1)、“濕潤”(年IA＜1，但每月IA并不都＜1)、“半干潤”(1＜年IA＜3.5)和“干旱”(年IA＞3.5)。本文中11個月或12個月的IA都＜1的劃為“常濕潤”。

1.2.3 數據處理 利用Excel與SPSS進行數據錄入，結合蒸發皿觀測值統計檢驗 ET0計算模型的優劣；采用GS+對年均和月均IA進行半方差函數模擬，選擇適宜的半方差函數理論模型，使用ArcGIS中的Kriging空間插值技術進行疊加分析。

利用IA空間插值結果與氣象站點原始計算值的平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)來檢驗預測結果的準確性。平均絕對誤差和均方根誤差的值越小，預測結果準確性越好，其計算方法如下：

式中：Voi是年IA的實際計算數據，Vpi為預測數據，n為氣象站點數量，ABS為絕對值函數。

2 結果與討論

2.1 四川省各氣象站點潛在蒸散量和土壤水分狀況的對比

2.1.1 各氣象站點潛在蒸散量的對比 由 ET0的描述統計結果(表2)可以看出，用Penman-Monteith公式和Penman公式計算的160個氣象站點ET0的范圍分別在 509.68～1 383.40 mm 和 440.22～1 436.97 mm，兩公式計算結果差值在 -70～70 mm，多年平均值分別為842.88 mm 和806.74 mm，均小于趙璐等[16]基于 45個氣象站點 1960—2010年資料利用 Penman-Monteith公式計算的整個四川省的 ET0多年平均值(940.66 mm)，稍大于馮禹等[18-19]利用12個氣象站點1961—2010年的氣象資料分析的四川省 ET0多年平均值(791 mm)和川中丘陵區平均值(761 mm)。另外，Penman-Monteith公式計算的ET0的標準差與變異系數均小于Penman公式計算值。

氣象站蒸發皿測量值也可以折算作為 ET0來研究區域干濕情況[20-22]。為判斷兩種Penman改進式計算結果是否能夠真實反映四川地區地表蒸散狀況，將四川地區 154個氣象站點的小型蒸發皿觀測數據與Penman-Monteith公式和Penman公式的計算結果進行對比分析。由圖2A～C可以看出，對應的小型蒸發皿觀測值與兩種公式計算得出的 ET0變化趨勢基本一致，但小型蒸發皿觀測值遠大于兩公式計算值。

從表3看可以出，由Penman-Monteith公式計算得出的ET0與小型蒸發皿觀測值極顯著相關，相關系數為0.954；由Penman公式計算得出的ET0與小型蒸發皿觀測值也是極顯著相關，相關系數略低，為0.953；另外，由Penman-Monteith公式與Penman公式計算得出的ET0之間具有極顯著相關關系，相關系數為0.995。由圖2D也可以看出，兩種計算方式下的ET0數據點離散程度較小，與小型蒸發皿觀測值具有良好的線性關系，Penman-Monteith公式計算值與蒸發皿觀測值之間的回歸方程式為yP-M=0.4176x+281.94，決定系數為0.911；Penman公式計算值與蒸發皿觀測值之間的回歸方程式為yP=0.4776x+165.35，決定系數略低，為0.907。

注：ET0(P-M)和ET0(P)分別表示用Penman-Monteith公式和Penman公式計算的潛在蒸散量；E小為小型蒸發皿觀測值。圖2 ET0與蒸發皿觀測值的變化趨勢Fig. 2 The change trend of the potential evapotranspiration and pan evaporation

表3 ET0計算值與蒸發皿觀測值的Pearson相關系數Table 3 Pearson correlation coefficient of potential evapotranspiration and pan evaporation

許多學者比較了兩種 Penman修正公式計算ET0的差異[12-13]，分析出兩者結果差異在于輻射項與空氣動力學項的計算，其中蒸散量輻射項計算時影響因素多且穩定性稍差，選擇不同的估算太陽總輻射的系數就會造成ET0的大幅改變。本文中兩公式計算輻射項時均參照祝昌漢[17]所列分區值參數，最終計算出的ET0差異不大，并均與蒸發皿觀測值具有良好的相關關系，證明利用Penman修正式能較好地計算ET0，能真實反映四川省整體地表蒸散狀況。

圖3 兩種計算方式下各氣象站點SMR對比Fig. 3 Comparison of the soil moisture regimes in the weather stations under two calculation methods

2.1.2 各氣象站點土壤水分狀況對比 依據 Penman-Monteith公式計算ET0，并進一步得到IA劃分的各氣象站點 SMR，如圖 3。天全、興文、合江和敘永為“常濕潤”，其中天全、興文各月IA都＜1，合江、敘永只有11個月IA＜1；通過Penman公式得到的IA劃分SMR時，大竹、鄰水、沐川、天全、合江、興文、敘永、雨城、峨眉山為“常濕潤”，其中，沐川、天全、興文每月IA都＜1，其余各縣只有 11個月IA＜1。兩公式計算的其他站點結果大體一致：成都、達州、綿陽、南充、內江、自貢全市，樂山、雅安、宜賓等地部分區域以及涼山州東北部為“濕潤”；阿壩、攀枝花，涼山、甘孜大部分區域，雅安的漢源、石棉及瀘州的古藺為“半干潤”；甘孜的得榮為“干旱”。兩種計算方式劃分結果主要在“常濕潤”上存在差異。相較而言，Penman公式得到的“常濕潤”站點更多，除川南丘陵區域外，廣安的大竹、鄰水也為“常濕潤”。

2.2 四川省氣候干燥度與土壤水分狀況的空間分布特征

2.2.1 氣候干燥度的空間分布特征 從上述結果可以看出，由Penman-Monteith公式計算的ET0變幅更小，與蒸發皿觀測值的相關系數更高，回歸方程決定系數更大，計算結果精度更高。并且以往學者[23-24]對比研究中，也一致認為Penman-Monteith公式是計算 ET0最好的一種方法。因此本研究選用 Penman-Monteith公式計算結果為基礎，通過半方差分析與普通Kriging插值獲得年均和月均IA空間分布情況。

四川省160個氣象站的年IA均值為0.95，而月IA各月差異較大，各月均值在0.60～18.0。年、月IA通過對數轉換均滿足正態分布。此外，從表4中可以看出，四川省土壤年IA為指數模型，月IA符合高斯、球狀模型，擬合決定系數均在0.9以上，擬合程度較高，可以用來反映四川省年均和月均IA空間變異結構特征。從擬合模型的參數可以看出，年均和月均IA的變程平均為778.29 km，空間自相關的范圍較大，其塊金值與基臺值的比值均小于25%，說明IA具有強烈的空間自相關性。

由圖4A可以看出，四川省年IA東西部差異明顯，東部地區海拔低、濕度大，年IA＜1，低值區在雅安與樂山沿岷江水系分布，年IA＜0.5；盆地最南緣的盆周山區古藺縣年IA＞1；西部地區海拔高、太陽輻射強、風速大，除越西、普格、布拖外的高原以及山地地區年IA＞1，高值區分布于鄉城縣與得榮縣，年IA＞2。

2.2.2 土壤水分狀況的空間分布特征 按照中國土壤系統分類檢索標準[2]，對全年及各月IA分布圖按屬性選擇疊加處理，得到四川省SMR分布圖(圖4B)。由圖4A和圖4B可以看出，SMR空間分布特征與年IA空間分布狀況大體一致，四川省SMR整體呈現東濕西干的分布特征，主要包括“濕潤”與“半干潤”2種，地域之間存在較大差異。四川東部平原、丘陵及盆周山地區主要為“濕潤”，但其中的興文及其與長寧、珙縣交界區域為“常濕潤”，古藺縣為“半干潤”；雅安雖然年IA＜0.5，但其周圍寶興、滎經、漢源、石棉等地12月至3月IA遠＞1，因此影響空間插值以及疊加分析結果，使得雅安即使年均IA很低但仍為“濕潤”。四川西部山地及高原區主要為“半干潤”，而其中的越西、昭覺、普格、布拖為“濕潤”，德榮縣南部區域為“干旱”。

表4 年均和月均IA的半方差函數及其擬合參數Table 4 Semi variance function of annual and monthly IA and its fitting parameters

圖4 四川省年IA(A)與SMR(B)空間分布Fig. 4 The spatial distribution of annual IA (A) and soil moisture regimes (B) in Sichuan Province

四川省地形復雜，海拔高差大，具有區域性氣候，結合氣候因子與地理因素綜合分析，四川西部地區平均海拔較高，太陽輻射強烈，日照時間長，風速大，年均ET0在1 000 mm左右[14]，而年降水量平均在700 mm左右，年均ET0遠大于年均降水量，因而該區域為“半干潤”；東部平原、丘陵及盆周山地區與四川西部山地及高原區情況相反，該區域陰雨天氣較多，相對濕度大，太陽輻射弱，日照時間短，風速小，年均ET0約為700 mm，年降水量則在1 000 mm以上，為“濕潤”，其中古藺縣因地處于盆地向貴州高原過度地帶，日照較充足，降水量偏少，為“半干潤”。

2.2.3 插值預測結果的準確性評估 MAE反映原始計算值與插值預測值之間的平均絕對差異，可以檢驗空間預測方法的效果；RMSE衡量原始計算值與預測值之間的偏差，反映估計值的極值效應和靈敏度[25]。四川省160個氣象站點年IA的預測值與原始計算值的MAE為0.05，RMSE為0.08；各月IA的預測值與實測值的MAE平均值為1.56，RMSE平均值為 4.36。各月 IA的預測值與實測值的 MAE與RMSE 差異較大，分別在 0.04～8.66 與 0.04～30.36。其中，在月IA本身較大且各站點之間變幅很大的12月至2月，其MAE與RMSE更高，分別在3.29～8.66、7.94～30.36。以上結果表明，年IA的預測效果很好，能準確劃分四川省的“濕潤”、“半干潤”、“干旱”等級；但由于12月至2月IA＜1的站點太少，估值精度隨之下降[26]，即IA＜1的區域變小，從而導致疊加得到的“常濕潤”區域面積也縮小。

3 結論

由Penman-Monteith公式和Penman公式計算出的四川省年均蒸散量分別在509.68～1 383.40 mm和440.22～1 436.97 mm，兩者呈現極顯著相關關系，趨勢變化具有一致性，都能準確反映四川省整體地表蒸散狀況。四川省區域之間SMR差異明顯，總體呈現“東濕西干”的空間分布特征；東部平原、丘陵及盆周山地區為“濕潤”，其中興文及其與長寧、珙縣交界區域為“常濕潤”；西部山地及高原區為“半干潤”；僅德榮南部為“干旱”。

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