基于多源數據的黑河流域日尺度蒸散發(fā)量模擬

張戈 夏建新 王樹東

摘要：植被蒸散發(fā)是地表水量平衡和熱量平衡的重要參量，也是衡量植被生長狀況和作物產量的重要指標，同時也是進行流域水資源優(yōu)化配置的依據。遙感技術的快速發(fā)展使其成為區(qū)域尺度蒸散發(fā)模擬的重要手段。以黑河流域為例，構建遙感驅動的蒸散發(fā)模擬模型，結合多源遙感數據（MODIS、TRMM等）以及GLDAS全球陸面數據同化系統(tǒng)數據，對黑河流域2005、2010、2015年三個時期的潛在蒸散發(fā)和實際蒸散發(fā)進行了時間尺度為每日、空間尺度為1 km的模擬。研究結果表明：潛在蒸散發(fā)月際變化明顯，從5月開始增長，于7月達到峰值，然后逐漸減少;實際蒸散發(fā)在月份之間變化趨勢明顯，在2015年均達到了最高值;精度檢驗結果表明本研究采用的兩個模型均達到了很好的效果，Kristensen-Jensen模型更適合用于黑河流域。本研究為黑河流域地表特征數據集提供了重要的日尺度蒸散發(fā)數據。

關鍵詞：黑河流域;蒸散發(fā);地表特征;遙感數據;GLDAS數據

中圖分類號：P426文獻標志碼：A開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：張戈

Simulating the daily evapotranspiration in Heihe river basin with multi-sensor remote sensing data

ZHANG Ge1，2，XIA Jianxin.1，WANG Shudong2

（1.Minzu University of China，Beijing 100081，China;2.Institute of Remote Sensing and Digital Earth，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China）

Abstract：Vegetation evapotranspiration is an important parameter involving ground surface water and heat balance.It is also an important index to measure vegetation growth and crop yield and the basis for optimized allocation of watershed water resources.The remote sensing technology has become an important method for simulation of regional scale evapotranspiration.With the Heihe River Basin as a case study，we constructed a remote sensing-driven evapotranspiration simulation model，combining multi-source remote sensing data （MODIS，TRMM，etc.） and GLDAS data，we simulated the potential evapotranspiration and actual evapotranspiration of Heihe River basin in 2005，2010 and 2015 on daily scale at a 1-km spatial resolution.The results showed that：the potential evapotranspiration varied significantly between different months，starting to grow in May，peaking in July，and then gradually decreasing.The actual evapotranspiration varied significantly between the months and reached the highest value in 2015.The results of precision test showed that the two models used in this study both had good effects.The Kristensen-Jensen model was more suitable for the Heihe river basin.This research can provide important diurnal evapotranspiration data for the Heihe river basin surface feature dataset.

Key words：Heihe river basin;evapotranspiration;surface feature;remote sensing data;GLDAS data

遙感數據具有很高的時間和空間連續(xù)性，為連續(xù)地監(jiān)測地表植被特征提供了重要的手段。遙感技術的快速發(fā)展，提供了更高時間分辨率和更高空間分辨率的高光譜、多波段遙感數據，使準確、實時、定量地模擬區(qū)域尺度的地標特征成為可能。相對于傳統(tǒng)站點監(jiān)測，遙感技術在區(qū)域尺度動態(tài)模擬監(jiān)測領域具有很大的優(yōu)勢。目前遙感技術已用于區(qū)域尺度的農作物、城市范圍、植被覆蓋、水質、土壤水分、蒸散發(fā)監(jiān)測，均取得了較好的效果[1-6]。

蒸散發(fā)是地表水量平衡和熱量平衡的重要參量，也是衡量植被生長狀況和作物產量的重要指標，對流域水資源配置具有參考價值[7]。目前已有眾多基于遙感數據的區(qū)域尺度蒸散發(fā)模擬研究，采用不同的模型對于同一區(qū)域結果也可能出現(xiàn)差別[8-11]。研究及比較模型在不同地區(qū)的適用性，對于區(qū)域尺度蒸散發(fā)的準確模擬具有重要意義。

黑河流域是我國西北地區(qū)第二大內陸流域，遠離海洋，高山環(huán)繞。該流域氣候具有明顯的東西差異和南北差異，其地形及氣候復雜性使得蒸散發(fā)模擬具有較大的挑戰(zhàn)性。目前已有眾多該流域的遙感蒸散發(fā)模擬研究[12-14]，然而不同模型在該流域的適用性的研究仍然較為缺乏。本研究以黑河流域為例，采用多源遙感數據并結合實測站點數據進行精度驗證，探討基于不同遙感蒸散發(fā)模擬模型的適用性，為該流域的水文過程及植被生長模型研究提供重要的參考數據集。

1研究區(qū)簡介

黑河流域位于我國河西走廊中部，面積約13萬km.2，全長約810 km，流經青海、內蒙、甘肅三省，跨越高山濕冷及半干旱區(qū)、溫帶及暖溫帶干旱區(qū)三種不同的自然地理帶。黑河流域位于歐亞大陸中部，遠離海洋，周圍高山環(huán)繞，流域氣候主要受中高緯度的西風帶環(huán)流控制和極地冷氣團影響，氣候干燥，降水稀少而集中，多大風，日照充足，太陽輻射強烈，晝夜溫差大。土壤類型有寒漠土、草甸土、灰鈣土、栗鈣土等。上游地區(qū)經濟以牧業(yè)為主，中游地區(qū)為主要的綠洲農業(yè)經營區(qū)，下游是以蒙古族為主體的荒漠牧業(yè)區(qū)[15]。

2數據及方法

2.1潛在蒸散發(fā)估算

本文選擇Priestley-Taylor公式[16]，結合能量平衡原理，基于MODIS數據產品計算潛在蒸散發(fā)，作為蒸散發(fā)模型的輸入參數。該模型的主要特點是所需的參數較少，并且基本可以通過遙感數據反演得到。本文采用Priestley-Taylor模型主要是考慮到黑河流域的站點觀測資料（例如太陽輻射、濕度、風速等）有限，尤其是在2005年和2010年。要模擬黑河流域潛在蒸散發(fā)，Priestley-Taylor模型很好地解決了資料缺乏的問題。

Priestley-Taylor公式的表達式如下：

ETp=α[JB（（][SX（]Rn-G[]λ[SX）][JB））] [JB（（][SX（]Δ[]Δ+γ[SX）][JB））]（1）

式中：ETp為潛在蒸散發(fā)（mm）;α為Priestley-Taylor系數，取值為1.26;Rn為地表凈輻射量（W/m.2）;G為土壤熱通量（W/m.2）;λ為汽化潛熱（MJ/kg）;Δ為飽和水氣壓-溫度曲線斜率（kPa/℃）;γ為干濕表常數（kPa/℃）。模型的主要參數及數據來源見表1。

通過遙感能獲取衛(wèi)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(wèi)星過境時刻的潛在蒸散發(fā)，結合余弦曲線法即可估算日最大潛在蒸散發(fā)量[17]，計算公式如下：

ETp_max=[SX（]EINET，p[]sin[JB（[][JB（（][SX（]tpass-（trise+1）[]tset-trise-2[SX）][JB））]π[JB）]] [SX）]（2）

式中：EINET，p為衛(wèi)星過境時刻的潛在蒸散發(fā)量;tpass為衛(wèi)星過境時刻的當地時間;trise為當地日出時間;tset為當地日落時間。由日最大潛在正能散發(fā)推出日潛在蒸散發(fā)總量計算公式為

ETp=∫[DD（]tset[]trise[DD）]ETp（t）dt=∫[DD（]tset[]trise[DD）]ETp_maxsin[JB（[][JB（（][SX（]t-（trise+1）[]tset-trise-2[SX）][JB））]π[JB）]]dt（3）

2.2基于Kristensen-Jensen模型的實際蒸散發(fā)模擬

本文采用以遙感葉面積指數（ILA） 為主要參數的Kristensen-Jensen[18]模型，模型包括了蒸散發(fā)的3個方面。

2.2.1植被截留蒸發(fā)

模型將冠層截留過程模擬為截留貯水過程，并認為植被截留的水分最終均以蒸發(fā)的形式返回到大氣中。因此，植被截留蒸發(fā)公式如下：

Ecan=min（Sv[WTBX]ETp，P）（4）

式中：Ecan為植被截留層蒸發(fā)量（mm）;Sv為植被截留量（mm），由植被截留模型輸出;ETp為潛在蒸散發(fā)量（mm），由潛在蒸散發(fā)模型估算;P為降水量（mm），由經過站點數據校正后的TRMM數據集獲取。

2.2.2植被蒸騰

植物蒸騰模型表達式如下：

Eat=f1（ILA）·f2（θ）·RDF·（ETp-Econ）（5）

式中：Eat為實際植被蒸騰（mm）;RDF為根系分布系數;f1和RDF反映植被覆蓋對植被蒸騰的影響，分別表示蒸騰對植被葉面積和根系密度的依賴度;f2為根系層土壤水分函數，反映土壤水分狀況對蒸騰的影響;ETp-Ecan為扣除林冠截留量后的最大蒸發(fā)能力。

f1、f2和RDF的表達式如下：

f1（ILA）=max（0，min（1，（C2+C1·ILA）））（6）

f2（θ）=[JB（{][HL（2]0[]θ≤θw

1-（[SX（]θf-θ[]θf-θw[SX）]）.[SX（]C3[]ETp[SX）][]θw≤θ≤θf

1[]θ≥θf[HL）][JB）]（7）

RDF=[SX（]∫[DD（]z2[]z1[DD）]R（z）dz[]∫[DD（]LR[]0[DD）]R（z）dz[SX）]（8）

且：

logR（z）=logR0-AROOT×z（9）

RDF的計算形式可轉化為與植被根系深度有關的形式

RDF=[SX（]e.-AROOT×z2-e.-AROOT×z1[]e.-AROOT×LR-1[SX）]（10）

式中：ILA為葉面積指數，由MODIS數據集獲取;θ為土壤含水量（%）;θf為田間持水量（%）;θw為萎蔫含水量（%）;C1，C2，C3為參數，在本模型中取值分別為0.5、0.4和5.0;AROOT為描述根主要分布的參數;z1，z2分別為所求土壤層垂直方向上的兩端坐標（m）;LR為根系深度（m）。

2.2.3土壤蒸發(fā)

土壤蒸發(fā)計算公式如下：

Es=ETp[KG-*6]·[KG-*6]f3（θ））[KG-*6]·[KG-*6]f4（θ）[KG-*6]·[KG-*6]（1-f1（ILA））（11）

f3（θ）=[JB（{][HL（2]0[]θ≤θr

C2（θ/θw[WTBX]）[]θr≤θ≤θw[WTBX]

C2[]θ≥θw[WTBX][HL）][JB）]（12）

f4（θ）=[JB（{][HL（2][SX（]θ-0.5（θw[WTBX]+θf）[]

θf-0.5（θw[WTBX]+θf）[SX）][]θ≥0.5（θw[WTBX]+θf）

0[]θ<0.5（θw[WTBX]+θf）[HL）][JB）]（13）

式中：Qr為土壤剩余含水量。

非水面單元上的蒸散發(fā)為植被截留蒸發(fā)、植被蒸騰、土壤蒸發(fā)之和。模型的輸入參數主要包括決定蒸發(fā)能力的潛在蒸散發(fā)、影響植被截留和植被蒸騰的LAI、影響植被蒸騰的根系深度、影響植被蒸騰和土壤蒸發(fā)的土壤水分特征參數。

模型使用的公共平臺數據包括GLDAS土壤濕度、潛在蒸散發(fā)、TRMM降雨觀測數據、植被截留、葉面積指數、土壤屬性數據。各數據集詳細信息見表2。

2.3基于Penman-Monteith公式的實際蒸散發(fā)模擬

Penman-Monteith計算方法[19]中，實際蒸散量和潛在蒸散量表示為：

EPp=Kc·ET0（14）

EPa=Ks·ETp（15）

式中：ET0為參考作物蒸散量（mm/d）;ETp為潛在蒸散量（mm/d）;ETa為實際蒸散量（mm/d）;Ks為土壤水分脅迫系數;Kc為作物系數。

Ks通過下式計算：

式中：Wp為凋萎含水量;Wf為田間持水量;Wj為毛管斷裂含水量;W為土壤實際含水量，由GLDAS土壤水數據集獲得。

3結果與討論

3.1潛在蒸散發(fā)模擬結果

基于已構建的遙感驅動的潛在蒸散發(fā)動態(tài)模擬模型以及研究區(qū)潛在蒸散發(fā)模型參數空間數據庫，對研究區(qū)2005、2010、2015年三個年份3月-10月潛在蒸散發(fā)空間分布進行日尺度上的數值模擬，得到研究區(qū)空間分辨率1 km、時間分辨率1 d的潛在蒸散發(fā)空間分布。本文選取3月-10月進行模擬的主要原因是作物生長季主要集中在這段時間，而其它月份降雨量和蒸發(fā)量都非常少，研究這些月份意義不大。如圖1所示，潛在蒸散發(fā)月際變化明顯，從5月開始增長，于7月達到峰值，然后逐漸減少。潛在蒸散發(fā)月份之間的差異可能是由于月平均氣溫的差異引起，加上5月、6月、7月降雨量大，因此這幾個月份的潛在蒸散發(fā)量相對其它月份較高，本文中的GLDAS氣溫數據以及TRMM降雨數據也驗證了這一區(qū)域溫度和降雨量確實在這幾個月達到峰值。

而潛在蒸散發(fā)的年際變化結果（圖2）表明，黑河流域2015年平均潛在蒸散發(fā)最高，全流域平均值達到了3.23 mm，2005年和2010年流域潛在蒸散發(fā)量相差不大，平均值均為2.68 mm。說明在2015年，整個流域的潛在蒸散發(fā)量驟升。一方面，是由流域平均氣溫升高造成，另一方面，該年份降雨量的增加也是造成潛在蒸散增加的主要因素。該流域TRMM降雨數據以及GLDAS氣溫數據均支持這一結論。而在空間分布上來看，流域南部海拔較高的山區(qū)潛在蒸散發(fā)量比其它區(qū)域更高，山區(qū)的高降雨量可能是形成這一分布格局的重要因素。

3.2實際蒸散發(fā)模擬結果

基于已構建的Kristensen-Jensen蒸散發(fā)模型以及Penman-Monteith模型，對研究區(qū)2005年、2010年、2015年三個年份3月-10月實際蒸散發(fā)空間分布分別進行日尺度上的數值模擬，得到研究區(qū)空間分辨率1 km、時間分辨率1 d的實際蒸散發(fā)空間分布（圖3）。并利用黑河流域生態(tài)過程模擬驗證數據集對結果進行驗證。

在月份之間，兩個模型模擬的實際蒸散發(fā)與潛在蒸散發(fā)具有相似的變化趨勢，即在5、6、7月達到最高值，而從8月開始下降。分析實際蒸散發(fā)年際之間的變化趨勢可以得知，由兩個模型模擬的2015年實際蒸散發(fā)值均比2005和2010年的實際蒸散發(fā)高-由Kristensen-Jensen模型模擬出的2015年平均實際蒸散發(fā)為3.75 mm，高于2005年的1.70 mm以及2010年的1.27 mm。 而penman模型模擬的結果在年際變化趨勢上較相似，同樣也是2015年最高，但整體來看penman模型模擬的實際蒸散發(fā)值比Kristensen-Jensen模型更低。

整體來看penman模型更依賴于土壤水分數據，并且該模型輸入參數較少，受輸入數據集的影響較大，尤其受GLDAS土壤水數據集的影響，整體模擬數值偏低。相對而言kristensen-Jensen模型輸入參數多，模擬結果受單個數據集的影響較小。

3.3模型精度檢驗結果

由于阿柔站只有2010和2011年的觀測數據，因此選取研究區(qū)內阿柔（100.4529°E，38.06337°N）以及關灘（100.25°E，38.533°N）兩個觀測站2010年月尺度的實測蒸散發(fā)數據對本文的Kristensen-Jensen實際蒸散發(fā)模型進行精度驗證，結果見圖4。

Kristensen-Jensen模型模擬值與實測值的相關系數達到了0.9以上，表明本文的模擬取得了很好的效果，可為黑河流域地表特征數據集提供準確的蒸散發(fā)數據。Kristensen-Jensen模型模擬結果覆蓋了黑河流域幾乎全部的區(qū)域，而Penman模型模擬的數據則存在大面積的缺失，表明Kristensen-Jensen模型更適合用于黑河流域實際蒸散發(fā)的模擬。在本文采用的GLDAS土壤水數據中，2005年及2010年的土壤水分普遍較低，部分地區(qū)低于萎蔫含水量，這可能是造成Penman模型大面積缺失的原因，而Kristensen-Jensen模型輸入參數較多，可抵消較大部分GLDAS土壤水分數據的影響。利用Penman模型數據，在非缺失區(qū)域選取100個隨機點，對Kristensen-Jensen模型模擬結果進行驗證，二者也具有很好的相關性（R.2=0.888），進一步驗證了Kristensen-Jensen模型的可靠性。

4結論

本文采用遙感驅動的蒸散發(fā)模擬模型，對三個不同年份的黑河流域蒸散發(fā)進行區(qū)域尺度的模擬，模擬結果表明潛在蒸散發(fā)和實際蒸散發(fā)的變化趨勢較為一致，二者均在5月-7月達到最大值，而在模擬的三個年份中，2015年黑河流域的蒸散量明顯高于其它兩個年份。精度檢驗結果表明本文采用的Kristensen-Jensen模型方法準確可靠，模型模擬結果可為黑河流域的地表過程及水文循環(huán)提供重要的數據支撐。遙感技術的快速發(fā)展以及更多高精度數據集的出現(xiàn)，使得更高空間及空間分辨率的區(qū)域尺度蒸散發(fā)模擬成為可能，本研究也為后續(xù)的遙感蒸散發(fā)模擬研究奠定了基礎。然而，基于多源數據模擬遇到的數據不一致性問題以及模型結構之間的差異，有待在今后的研究中重點研究和解決。

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