基于BEPS-Terrainlab v2.0模型鄂西犟河流域1999年—2016年蒸散發(fā)模擬分析

崔 越， 張利華， 吳宗釩， 符雅盛， 馬永明

(中國地質(zhì)大學(武漢)地理與信息工程學院， 武漢 430074)

蒸散發(fā)(ET)是植被蒸騰與土壤蒸發(fā)的總和，在水文學中又被稱為綠水，在水循環(huán)中占據(jù)總水量的65%，因此被視為重要的水資源，同時ET也是連接水圈、大氣圈和生物圈的關(guān)鍵紐帶.獲取流域尺度的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)對農(nóng)林保護、水源涵養(yǎng)和旱情監(jiān)測等有重大意義[1-2].本研究中ET涉及范圍包括植被蒸騰、土壤蒸發(fā)、植被截留降水的蒸發(fā)，研究區(qū)內(nèi)無大量表層水體，本研究中ET不包含地表水體的蒸發(fā)量.

目前ET數(shù)據(jù)的獲取途徑主要有：通量站測量、遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品、模型模擬等.其中通量站可直接進行較小尺度測量，但建設(shè)站點需要一定成本，且可移植性差.在遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，受到國內(nèi)外研究者廣泛認可的MODIS數(shù)據(jù)ET產(chǎn)品[3](MOD16A2)空間分辨率1 000 m×1 000 m，在研究小流域尺度時無法得到更高分辨率的數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)精度不高.近年來，模型模擬的方法在不斷完善，結(jié)合遙感技術(shù)手段，可以一定程度上不受地區(qū)因素制約，高分辨率的應(yīng)用于研究小流域尺度的ET時空分布.

1948年P(guān)enman在研究蒸散發(fā)過程中建立了Penman公式[4].1965年Monteith在Penman公式的基礎(chǔ)上加入表面阻抗，建立Penman-Monteith(P-M)公式[5]，P-M公式適用性強、精度高得到了廣泛認可[6].研究采用的BEPS-Terrainlab v2.0模型，是雙向耦合生態(tài)水文模型，BEPS模型由Liu[7]等于1997年建立，Terrainlab分布式水文模型由Chen等[8-9]在Wigmosta等[10]的分布式水文植被模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的.模型采用P-M公式計算ET，充分考慮了地形影響下土壤水分側(cè)向流動對植物蒸騰的影響，同時還加入植被凋落物、根系分布等影響因素，大大提高了模擬精度.該模型已經(jīng)在加拿大[7-8]、美國[9]、中國[11]、中國秦嶺[12]和大興安嶺地區(qū)[13]成功運用.

研究區(qū)犟河流域位于湖北省十堰市，犟河是漢江的二級支流，流經(jīng)十堰市張灣區(qū)，匯入南水北調(diào)中線工程水源地丹江口水庫.獲得犟河流域ET數(shù)據(jù)對流域內(nèi)和流域下游的生態(tài)水文保護以及南水北調(diào)工程的評估具有重要意義，但流域內(nèi)沒有可用的ET通量站，并且流域面積較小(326 km2)，MOD16A2數(shù)據(jù)精度較低，因此采用模型模擬方法估算犟河流域ET，并分析其時空分布特征，以期更好地認識流域內(nèi)水文循環(huán)與生態(tài)水文過程，為農(nóng)林業(yè)管理、水資源保護和南水北調(diào)工程水源地評估提供借鑒依據(jù).

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

犟河是堵河的支流，也是漢江的二級支流，是十堰城區(qū)最大的河流，地處十堰市西城開發(fā)區(qū)，發(fā)源地為位于十堰花果一帶的大獨嶺，南部有財神溝、大西溝兩條主要支流[14].由于地勢東高西低，犟河自東向西流經(jīng)十堰市張灣區(qū)的花果街、西城、西溝、柏林、黃龍等地，在黃龍鎮(zhèn)匯入堵河，全長35 km，流域面積326 km2，跨越110°33′50″～110°42′8″E，32°27′28″～32°42′59″N.犟河流域地層以中元古屆武當山群為主，巖性為淺變質(zhì)巖系，流域地勢南高北低，自西南向東北傾斜，高程區(qū)間138～1 415 m，如圖1.

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Geographical location of research area

流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L性氣候，多年平均溫15.4°C，降水769.6 mm，降水集中在6、7、8、9月約占全年降水的60%.研究區(qū)森林覆蓋率達80%以上，是我國南北、東西地區(qū)植被種類過渡區(qū)，具有保存較完整的原始森林、次生林和水源涵養(yǎng)林，有面積較大的北亞熱帶、暖溫帶落葉闊葉林(以下簡稱闊葉林)、暖溫帶常綠針葉林(簡稱針葉林)、針闊混交林(簡稱混交林)等，十堰市政府地方志辦公室公布資料顯示，流域常見樹種有馬尾松、杉木、櫟類、響葉楊和果樹等，具有一定垂直分帶[15].

1.2 數(shù)據(jù)來源

高程數(shù)據(jù)： ASTER GDEM V2數(shù)據(jù)，用于模型輸入、提取流域邊界和生成坡度、坡向等.數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云，影像位置為path110/row032，空間分辨率30 m×30 m.

遙感數(shù)據(jù)：獲取Landsat5、7、8衛(wèi)星1999年—2016年逐年5月～9月區(qū)間內(nèi)影像，用于土地利用分類與葉面積指數(shù)(LAI)計算(受云量影響2009年獲取4月13日影像，2012年全年無可用影像后續(xù)處理中用2013年影像代替)，5月～9月流域內(nèi)植被分布廣泛，且年內(nèi)ET主要集中在該時間段.影像下載自美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)，影像位置path125/row037，空間分辨率30 m×30 m.

獲取MODIS衛(wèi)星蒸散發(fā)8 d合成產(chǎn)品MOD16A2，2000年—2016年數(shù)據(jù)，用于與模擬結(jié)果對比.數(shù)據(jù)下載自MODIS官網(wǎng)：https://MODIS.gsfc.nasa.gov，影像位置h27v05，空間分辨率1 000 m×1 000 m.

氣象數(shù)據(jù)：獲取十堰市氣象站1999年—2016年逐日最高溫、最低溫、日均溫、降水、風速、太陽輻射，用于模型輸入.數(shù)據(jù)收集自中國氣象局氣象數(shù)據(jù)中心.十堰市沒有測量太陽輻射站點，所以從位于十堰市四個不同方位的安康、侯馬、南陽、宜昌站點獲得輻射數(shù)據(jù)，再采用反距離加權(quán)法估算十堰市輻射數(shù)據(jù).

土壤數(shù)據(jù)：采用全國1∶100萬土壤類型圖和第二次土壤普查獲取到的土壤剖面數(shù)據(jù)[16]，根據(jù)砂粒、粉粒、黏粒含量進行土壤質(zhì)地劃分，用流域邊界對其裁剪，獲得空間分辨率為1 000 m×1 000 m的流域內(nèi)土壤質(zhì)地數(shù)據(jù).

2 研究方法

2.1 模型原理

BEPS-Terrainlab v2.0是基于過程的模型，將高程數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土地覆蓋類型、LAI等數(shù)據(jù)輸入模型，輸出數(shù)據(jù)以日為時間分辨率、30 m×30 m空間分辨率(以輸入數(shù)據(jù)為基準)，輸出數(shù)據(jù)有ET、總初級生產(chǎn)力、凈初級生產(chǎn)力、地表徑流、地下水位、土壤溫度和土壤濕度等生態(tài)水文數(shù)據(jù).本研究主要獲取其ET數(shù)據(jù)，做進一步分析.

模型將生態(tài)系統(tǒng)分成基本空間單元，每個遙感像元對應(yīng)一個特有的植被-水文-土壤系統(tǒng)，彼此間存在地表水和地下水的交換.垂直方向上，每個單元劃分五個層次：上層林木、下層林木、苔蘚層、不飽和土壤層、飽和土壤層(如圖2)，在水平方向上，受高程梯度影響每個像元和相鄰的8個像元進行水分交換.

圖2 模型垂直分層Fig.2 Model vertical stratification

在以流域為研究單位的模擬中，假設(shè)降水是唯一的水輸入方式.降水先落到植被上冠層，一部分被截留，蒸發(fā)(或升華)返回大氣；其余部分下落到下林冠層，同樣被截留并有部分返回大氣；剩余的部分降落地表滲入不飽和層.運算時將苔蘚層和不飽和層簡化為一個層面，水量平衡描述為：

ΔWo+ΔWu+ΔWsat+ΔWunsat=

P-Eo-Eu-T0-Tu-Roff-Es-Wdr，

(1)

其中，ΔWo，ΔWu，ΔWsat，ΔWunsat分別是上林冠層、下林冠層、土壤不飽和層、土壤飽和層的儲水量變化；P是降水量；Eo，Eu分別是上林冠層和下林冠層截留降水蒸發(fā)量；To，Tu分別是上林冠層和下林冠層蒸騰量；Roff是地表徑流量；Es是土壤水分蒸發(fā)量；Wdr是土層向下排水量.

模型采用P-M公式[5]計算蒸散發(fā)量：

(2)

其中，Ex是第x層的蒸散發(fā)；Δ為飽和水氣壓與溫度曲線的斜率；Rnx是第x層接收到的凈太陽輻射；ρ為空氣密度；Cp為空氣比熱；es為飽和水氣壓；e為表面水氣壓；α為空氣阻力；λv為蒸發(fā)潛熱；γ為干濕表常數(shù)；β為氣孔阻力.

總蒸散發(fā)表達式為：

ET=aTo+bTu+cEm+dEs+Sf+Ie+Is,

(3)

其中，To，Tu分別是上林冠層、下林冠層的蒸騰；Em，Es分別是苔蘚層和土壤表層的蒸發(fā)；a，b，c，d分別是蒸騰、蒸發(fā)權(quán)重因子；Sf是苔蘚層和土壤層雪的升華；Ie，Is分別是截留降水的蒸發(fā)和升華.

2.2 數(shù)據(jù)處理

模型運行需要輸入的數(shù)據(jù)主要有：土地利用類型、LAI、高程、坡度坡向、氣象數(shù)據(jù)等.

高程數(shù)據(jù)處理：在ArcGIS中對dem數(shù)據(jù)進行水文分析，提取犟河流域邊界，并計算流域內(nèi)坡度坡向.

遙感數(shù)據(jù)處理：Landsat原始影像在ENVI中經(jīng)過幾何校正、大氣校正和輻射定標等預處理，用流域邊界裁剪得到研究區(qū)內(nèi)影像，利用最大似然法進行土地覆蓋類型分類.由于流域內(nèi)植被較多，人類活動對植被分類的影響較少，因此對于土地覆蓋類型基本不變的連續(xù)年份使用一種土地覆蓋類型代表.逐年對比發(fā)現(xiàn)2012年—2013年流域東北部出現(xiàn)較大面積裸地，在此前流域內(nèi)基本無大面積裸地，因此以2013年為界，將流域土地覆蓋類型分為2013年前(如圖3)和2013年后(如圖4).

圖3 犟河土地覆蓋類型(2013前)Fig.3 Land cover type of Jiang River (before 2013)

圖4 犟河土地覆蓋類型(2013后)Fig.4 Land cover type of Jiang River (after 2013)

在ENVI中利用波段運算計算歸一化植被指數(shù)(NDVI)，再根據(jù)陳方鑫[17]在湖北省堵河流域建立的NDVI-LAIe模型，利用波段運算計算出有效葉面積指數(shù)(LAIe)，公式為：

LAIe=7.7768NDVI1.8353.

(4)

根據(jù)He Liming[18]等基于MODIS BRDF數(shù)據(jù)的全球聚集度指數(shù)研究，流域聚集度指數(shù)Ω取值0.6，LAIe除以聚集度指數(shù)得出LAI：

LAI=LAIe/Ω.

(5)

MOD16A2數(shù)據(jù)經(jīng)過MRT投影轉(zhuǎn)換，采用流域邊界裁剪.原始影像某些像元存在無效值(如32 765)，通過波段計算重新賦為空值，這些像元不參與后續(xù)的統(tǒng)計計數(shù). MOD16A2數(shù)據(jù)為8 d合成數(shù)據(jù)，換算為以日、年為時間尺度，方便后續(xù)的對比研究.

氣象數(shù)據(jù)：模型輸入為每日最高溫、最低溫、日均溫、露點溫度、降水、太陽輻射.其中十堰站缺少的數(shù)據(jù)：露點溫度根據(jù)Magnus-Tentens近似法查表得出；輻射數(shù)據(jù)采用四個站點反距離加權(quán)法估算十堰市輻射數(shù)據(jù)：

(6)

(7)

式中，Wi為各氣象站的權(quán)重；p參數(shù)取值為2；hi是各氣象站到十堰站的距離；n是氣象站個數(shù)此處為4；Z(s0)為估算的十堰站輻射；Z(si)為各氣象站輻射.

3 模擬結(jié)果

3.1 時間分析

3.1.1 犟河流域ET年內(nèi)變化 運行模型，輸出的ET時間分辨率為日.計算1999年—2016年在一年內(nèi)每日對應(yīng)ET的多年平均值，得到多年平均的年內(nèi)(1～365 d)ET變化趨勢，如圖5.

圖5 犟河流域年內(nèi)ET變化Fig.5 ET variation in Jiang River basin during the year

年內(nèi)ET呈單峰狀分布，受氣溫、降水、太陽輻射和植被生長周期的影響.第1～60 d ET較低且增長緩慢；第60～120 d溫度、降水、太陽輻射上升，植被進入生長季，蒸騰作用增強，ET迅速上升；第120～180 d氣溫、降水、太陽輻射繼續(xù)升高，植被生長進入繁盛期，在第180 d左右達到年內(nèi)最大ET；第180～200 d溫度達到一年中最高，溫度過高會導致植被氣孔關(guān)閉，蒸騰作用減弱，降水量也達到一年中最大值，但連續(xù)降雨導致日照時長縮短，地表接收太陽輻射降低，ET在這段時間內(nèi)略有下降；第200～230 d溫度開始降低，不再抑制植被蒸騰作用，ET短暫回升；第230～365 d，氣溫、降水降低，植被蒸騰減少，ET逐漸波動降低，最終達到年初水平.

犟河流域年總ET在1999年—2016年的平均值為611.4 mm，其中春季(3～5月)156.9 mm，夏季(6～8月)302.5 mm，秋季(9～11月)133.5 mm，冬季(12～次年2月)18.5 mm.ET在6月最高(112.6 mm)，1月最低(2.4 mm)，3月增長率最大(266 %).

3.1.2 犟河流域ET年際變化 統(tǒng)計1999年—2016每年的年總ET，以年為時間單位，輸出犟河流域ET年際變化，如圖6.

圖6 犟河流域年際ET變化Fig.6 ET variation in Jiang River basin annually

年際ET呈現(xiàn)波動變化，有一定的周期性：1999年—2006年呈“低—高—低”3年一個周期變化，2006年—2016呈“低—高—高—低”4年一個周期，整體上有上升趨勢.最低值在1999年(494.6 mm)，最高值出現(xiàn)在2000年(714.1 mm)，平均差49.8 mm.ET的周期變化與厄爾尼諾現(xiàn)象周期較為吻合，在2000年、2007年—2008年、2011年—2012年幾個ET較高的年份分別對應(yīng)了幾次強拉尼娜事件年或其次年[19].考慮到厄爾尼諾現(xiàn)象對研究區(qū)氣候影響可能存在一定的滯后性，可能的原因是厄爾尼諾現(xiàn)象對降水、氣溫等氣象因子產(chǎn)生影響，進而影響年際ET變化，但現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資料還不足以論證，有待進一步研究.

3.1.3 數(shù)據(jù)驗證 采用犟河流域模型模擬ET與MOD16A2數(shù)據(jù)進行年內(nèi)和年際變化的對比.由于MOD16A2數(shù)據(jù)在犟河流域有部分影像缺失，且部分影像無效像元數(shù)量較多，除去缺失或無效像元過多的影像，在ENVI中對剩余影像進行統(tǒng)計，得到MOD16A2影像的ET值用于對比.

年內(nèi)變化：模擬ET時間分辨率為每日，MOD16A2數(shù)據(jù)為8 d ET的和，將MOD16A2數(shù)據(jù)除以8后得到每8 d的平均值.為了便于比較，模擬ET每8 d計算一次平均值，降低時間分辨率與MOD16A2相同，對比如圖7、圖8.

圖7 模擬ET與MOD年內(nèi)趨勢對比圖Fig.7 Trend comparison of simulated ET and MOD

圖8 模擬ET與MOD年內(nèi)對比散點圖Fig.8 Scatter diagram of simulated ET and MOD

二者變化趨勢一致，呈單峰狀，在春季上升期與秋季下降期具有一致性較高的變化趨勢，在夏季(第180～200 d)都有一個下降谷，不同在于模擬ET比MOD16A2下降幅度大，前者更早達到最高值，且最高值更高；MOD16A2數(shù)據(jù)在冬季(第330 d～次年第60 d)數(shù)值較高，模擬ET相對較低； MOD16A2數(shù)據(jù)全年總ET為670.9 mm略高于模擬ET的611.4 mm.繪制模擬ET與MOD16A2的散點圖R2為0.92，擬合度較高.

年際變化：MOD16A2數(shù)據(jù)每年46景影像求和，得到以年為時間單位的MOD16A2數(shù)據(jù)，其在2000年有10景影像缺失，所以選取2001年—2016年數(shù)據(jù)與模擬值相應(yīng)年份進行對比.MOD16A2變化趨勢上也表現(xiàn)為波動上升，上升幅度更大，并且也呈現(xiàn)出與模擬ET類似的周期性，在峰值上有一年滯后(如圖9).

圖9 犟河流域模擬ET與MOD16A2年際對比Fig.9 Comparison of simulated ET and MOD16A2 annually in Jiang River basin

綜合年內(nèi)、年際上的對比驗證，模擬ET與MOD16A2數(shù)據(jù)較為吻合，模擬值在很大程度上可以反映犟河流域ET的實際狀況.由于研究區(qū)尺度較小，MOD16A2數(shù)據(jù)尺度相對較大，并且之前對MOD16A2的處理中去除了部分無效像元，考慮到數(shù)據(jù)精度，不宜將MOD16A2數(shù)據(jù)作為真實值與模擬ET進行定量對比，只適宜定性分析.在數(shù)值與變化趨勢保持一致的前提下，模型模擬ET具有更高的時間、空間分辨率，并且不存在時間上的斷點，空間上的像元值缺失，更有利于小尺度的研究.

3.2 空間分析

將模型輸出的1999年—2016年影像波段運算，合成多年平均ET影像如圖10.

流域內(nèi)ET較高的區(qū)域達到700 mm以上，在河道內(nèi)ET明顯減少到300 mm以下.ET分布受土地覆蓋類型影響較大，植被覆蓋區(qū)域大于非植被覆蓋區(qū)，在植被覆蓋區(qū)，流域北部ET總體比南部較大.在MATLAB中導入圖像，統(tǒng)計流域內(nèi)不同土地覆蓋類型蒸散發(fā)分布情況，計算方法為：某類型ET表示該類型總蒸散發(fā)除以該類型所占像元數(shù)得到的平均值，如表1.

圖10 犟河流域多年平均ETFig.10 Multi-year average ET in Jiang River basin

表1 犟河流域不同土地覆蓋類型ET分布

由表1可見，不同地表覆蓋類型ET存在差異：闊葉>混交>針葉>農(nóng)田>城市>裸地.與其他研究者的相關(guān)研究進行對比，如表2.本研究中劃分的裸地相當于其他研究者劃分的稀草地、稀灌木地.

對比發(fā)現(xiàn)，本研究與楊金明[20]2011年在黑龍江研究結(jié)果對于ET的大小排序一致：闊葉>混交>針葉>農(nóng)田，但由于黑龍江屬于寒溫帶氣候類型，蒸散發(fā)作用明顯弱于湖北犟河流域，因此兩者在數(shù)值上存在較大差別.與Liu[21]等在長江流域的研究對比中，ET排序闊葉>農(nóng)田>裸地(稀草地)，并且在數(shù)值上較為接近，犟河流域位于長江流域之內(nèi)，與前人研究結(jié)果較為吻合.仇寬彪[22]以中國為研究區(qū)的研究中，同樣滿足闊葉、混交>針葉、裸地(稀草地)的排序，并且數(shù)值相當.因此可以認為本研究對于不同土地覆蓋類型的ET分布是較為準確的.

表2 不同土地覆蓋ET與其他研究結(jié)果對比

ET分布同樣受高程區(qū)間的影響，統(tǒng)計流域內(nèi)不同高程區(qū)間ET分布如表3.

表3 犟河流域不同高程ET分布

在海拔300～900 m區(qū)間內(nèi)ET較高，其中500～700 m區(qū)間最高，大于或小于這個區(qū)間ET都會下降，這與地表覆蓋類型和植被分布的垂直分異性有關(guān). 較高的闊葉、混交類型占比會顯著提高該高程區(qū)間內(nèi)的ET，統(tǒng)計不同高程區(qū)間土地覆蓋類型占比，發(fā)現(xiàn)闊葉林加混交林占比最高的區(qū)間是300～500 m (83.34%)，500～700 m區(qū)間次之(79.10%)，而它們分別對應(yīng)了ET第二高、最高的高程區(qū)間.說明不同高程ET分布很大程度上受植被類型的影響，但也受到其他因素的制約，例如水分的流動與聚集都受地形地勢的影響，最終也會對ET分布產(chǎn)生影響.

3.3 影響因素分析

在SPSS中分別計算年內(nèi)、年際ET與模型輸入數(shù)據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)，研究各影響因素中對ET變化的影響程度.模型輸入數(shù)據(jù)包括：氣溫、降水、太陽輻射、風速、LAI.研究區(qū)LAI以年為單位取值，所以LAI對年內(nèi)變化的影響暫不做分析.

年內(nèi)ET與氣溫、降水、太陽輻射和風速的相關(guān)性見表4，年內(nèi)ET與氣溫、太陽輻射相關(guān)系數(shù)較大，與降水、風速相關(guān)系數(shù)較小，4項均通過0.01顯著性檢驗.年際ET與氣溫、降水、太陽輻射、風速和LAI的相關(guān)性見表5，年際ET與LAI、年均降水相關(guān)系數(shù)較大，通過0.05顯著性檢驗，與其他因素相關(guān)系數(shù)較小.因此認為ET年內(nèi)變化受氣溫、太陽輻射影響較大，年際變化受LAI、降水影響較大.

表4 犟河流域年內(nèi)ET與各影響因素相關(guān)性

表5 犟河流域年際ET與各影響因素相關(guān)性

4 結(jié)論

研究采用BEPS-Terrainlab v2.0模型對犟河流域1999年—2016年ET進行模擬，將模擬結(jié)果與MOD16A2數(shù)據(jù)進行對比，年內(nèi)、年際變化一致，年內(nèi)模擬ET與MOD16A2數(shù)據(jù)R2=0.92，證明了模擬數(shù)據(jù)的合理性.

分析ET在時間、空間上的變化規(guī)律：1) 1999年—2016年多年平均ET值611.4 mm，ET在年內(nèi)的變化呈現(xiàn)單峰型，冬季18.5 mm，春季156.9 mm，夏季302.5 mm，秋季133.5 mm.其中春季為ET快速上升時期，3月增長率達266%；夏季ET在第180 d左右ET達到最大值，隨后由于溫度持續(xù)升高，抑制植被蒸騰作用，或連續(xù)降雨導致太陽輻射減少，ET在第180～200 d有下降趨勢，在第200～230 d再次出現(xiàn)一定程度升高；到達秋季，溫度、降水和太陽輻射下降年內(nèi)ET逐漸降低，冬季達到最低值.2) 模擬ET的年際變化具有波動性，1999年最低(494.6 mm)，2000年最高(714.1 mm)，波動變化有3～4 a周期性，總體上有上升趨勢.3) 空間上，流域內(nèi)ET在植被覆蓋區(qū)大于非植被覆蓋區(qū)，其中不同覆蓋類型ET大小順序為：闊葉>混交>針葉>農(nóng)田>城市>裸地.不同高程ET也不同，在500～700 m高程區(qū)間內(nèi)ET最高(655.88 mm)，大于或小于該高程區(qū)間ET減少.

犟河流域ET的影響因素中氣溫、太陽輻射對ET年內(nèi)變化影響較為顯著，而LAI、降水對ET年際變化影響更加顯著，以上均可解釋95%以上的ET變化.