基于SEBAL模型的西北農牧交錯帶生長季蒸散發估算及變化特征分析

李旭亮,楊禮簫,胥學峰,田 偉,賀纏生,2,*

1 蘭州大學資源環境學院西部環境教育部重點實驗室,旱區流域科學與水資源研究中心,蘭州 730000 2 美國西密歇根大學地理系,美國密歇根卡拉馬祖 49008

蒸散發(Evapotranspiration,ET)包括土壤、水面蒸發和植被蒸騰,是土壤-植被-大氣系統中水循環和能量交換的重要組成部分,全球約有60%以上的降水通過陸地蒸散發重返大氣[1],農田系統中大約有99%的水用于蒸發和蒸騰,農田和牧場的蒸散發量占陸地總蒸散發量的三分之一左右[2]。在全球水資源日益匾乏的情況下,準確估算蒸散發不僅對全球氣候演變、環境問題以及水資源的評價等理論研究具有重要意義,而且對于指導農業的排水與灌溉、監測農業旱情、提高農業水資源的利用率等方面的現實意義也十分重大[3]。傳統的蒸散發觀測手段,如蒸滲儀法、渦度相關儀法、大孔徑閃爍通量儀法等可較準確的獲得特定地點的蒸散發量,但這些方法不僅需要復雜而精密的儀器,且成本高,耗時長,僅能提供特定位置蒸散發的“點”值信息[4],其區域尺度的應用受到了限制,而遙感影像真實的記錄了蒸散過程發生時的地表狀況,同時可將點測資料延拓到區域,克服了傳統站點觀測手段不能反映蒸散發空間變異性的缺點,解決了很多因地域原因而缺乏實測氣象水文資料帶來的估算問題[5]。過去幾十年里,基于遙感數據建立了一系列的蒸散發遙感估算模型,如：TSEB(Two Source Energy Balance)模型[6]、SEBAL(Surface Energy Balance Algorithms for Land)模型[7]、S-SEBI(Simplified Surface Energy Balance Index)模型[8]、SEBS(Surface Energy Balance System)模型[9]、METRIC(Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration)模型[10]、Ts-VI三角(surface temperature-vegetation index triangle method)模型[11]、基于Penman-Monteith公式改進的MODIS-ET模型[12]及將能量余項法與P-M公式相結合的ETwatch模型[13]等,其中SEBAL模型物理概念較為清楚、所需氣象數據較少、數據獲取比較容易、反演精度高而且普遍適用于各種氣候條件等優點,成為目前最常用的反演蒸散發的遙感方法之一[7],現已在多個國家各種農業氣候條件下的蒸散發估測均取得了良好的模擬效果。近年來,利用SEBAL模型已在我國的干旱流域如：沙拉沐淪河流域[14]、塔里木河干流[15]、疏勒河流域[16]和生態脆弱地區如：濕地[17]、綠洲[18]、黃土丘陵溝壑區[19]、典型草原[20]等各種下墊面條件下開展了區域蒸散發的估算與分析。

西北農牧交錯帶作為中國北方農牧交錯帶的典型區域,境內生態環境十分脆弱,氣候干旱,降水量少,蒸發能力強,水資源匱乏,干旱和水資源短缺是制約該地區社會經濟發展的主要因素,是我國生態環境亟待治理的重點地區,由于地理位置的獨特性和氣候環境敏感性的特征,許多學者對此處蒸散發做了專門研究,目前對該區域蒸散發的研究一方面是采用Penman-Monteith(P-M)公式計算區域潛在蒸散發并利用空間插值手段對其時空變化進行分析[21- 23],另一方面也有在流域尺度上利用SEBAL模型對蒸散發空間分布特征的探討[19, 24]。大部分學者基于氣象站點利用經驗公式來研究西北農牧交錯帶潛在蒸散發的時空變化特征,運用空間插值的手段進行空間分析存在外延精度低、下墊面特征考慮不足等問題,而采用物理機制模型對異質性較高,下墊面特征復雜的西北農牧交錯帶實際蒸散發的研究相對較少。

本研究從區域尺度入手,利用遙感獲得的地表溫度、歸一化植被指數(NDVI)、地表反照率等參數結合氣象站點數據,基于能量平衡原理建立的SEBAL物理機制模型估算西北農牧交錯帶生長季(4—10月)的日蒸散量,并采用RS、GIS技術與數理統計分析等手段分析生長季蒸散發的時空變化特征,探討蒸散發與地表特征參數之間的關系,研究結果有助于了解本地區的蒸散發時空變化規律及下墊面特征與蒸散發之間的關系,為本地區水資源的合理配置與生態可持續發展提供有意義的借鑒。

1 研究區概況

西北農牧交錯帶(36°49′—40°11′N, 105°35′—110°54′E)位于鄂爾多斯高原向陜北黃土高原的過渡地區,總面積達8萬多平方公里,行政區劃上包括內蒙古自治區的烏審旗、鄂托克旗、鄂托克前旗,陜西省的定邊縣、榆陽區、神木縣、靖邊縣、橫山縣及寧夏回族自治區的鹽池縣、靈武市,具有以草地-農田-裸地大面積相互鑲嵌的獨特下墊面,是我國典型的農牧交錯地區。該地區位于我國季風區的西陲,年平均氣溫為6.0—8.5℃,多年平均降水量由東南部的440 mm,向西遞減至250 mm,降水變率大且主要集中于7—9月,約占全年降水的2/3以上[25]；地勢自西北向東南傾斜,境內分布著為毛烏素沙地,北部為庫布齊沙漠,西臨烏蘭布和沙漠,土地退化嚴重,生態環境極其脆弱；地下水位在空間分布上的變化很大,可從幾厘米到幾十米,沙地的水分供應來自大氣降水、河川與湖泊、地下水。本區的三大植被類群是梁地上的草原與灌叢植被,半固定、固定沙丘與沙地上的沙生灌叢,以及灘地上的草甸,鹽生與沼澤植被[25]。

圖1 西北農牧交錯帶位置示意圖及土地利用空間分布Fig.1 Location map of the agro-pastoral ecotone in Northwest China and its spatial distribution of land use

2 數據與方法

2.1 數據來源及處理

本文從美國國家航空和宇航局的土地處理分布式活動檔案中心(LP DAAC)網站(https://lpdaac.usgs.gov/data_access)下載獲得的MODIS產品作為數據源,選取地表溫度、NDVI與地表反照率作為SEBAL模型的主要輸入數據(詳見表1),覆蓋西北農牧交錯帶的MODIS產品軌道號為(h24v04、h24v05),原始的MODIS 產品為HDF-EOS 格式、ISIN(Integerized Sinusoidal)投影,利用MODIS的處理工具MRT(MODIS Reprojection Tools)進行軌道鑲嵌、格式轉換、投影變換等將其轉換為WGS- 1984坐標系統下Geo Tiff格式的文件,統一投影為Albers Conical Equal Area,之后在ArcGIS 10.2軟件中經過裁剪、重采樣等得到模型的輸入數據。DEM數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站(http://www.gscloud.cn),重采樣生成與MODIS數據相同的空間分辨率(1km)。

氣象數據源自中國氣象數據共享服務網(http://data.cma.cn/)所提供的日值數據,共計23個站點(見圖1),主要氣象要素包括逐日的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均風速、平均相對濕度、最小相對濕度和日照時數,主要用于SEBAL模型的數據輸入與P-M模型的估算,采用IDW插值方法將站點觀測資料擴展至區域。

土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心提供的2015年1km空間分辨率的土地利用數據(http://www.resdc.cn/),依據中國科學院資源環境數據中心的土地利用分類系統并結合研究區內的實際狀況,將其劃分為耕地、林地、草地、水域、建設用地與未利用地六類(圖1)。

蒸散發在冬季整體值較低且空間變異性較小,而生長季隨時間的推移水熱條件發生顯著變化,是蒸散發年內空間變化的主要時段。根據王靜璞等[26]的研究結果,本地區生長季開始于第90—156天,結束于第245—323天,由于遙感影像數據質量的限制及為了與土地利用數據獲得的年份統一,故而選取2015生長季4—10各月中云量覆蓋小,數據質量較好且為各月中旬具有代表性的一天探究研究區生長季日蒸散發的變化特征,日序分別為97(4月7日)、129(5月9日)、161(6月10日)、193(7月12日)、225(8月13日)、257(9月14日)、289(10月15日)。

表1 MODIS 產品的詳細信息

2.2 SEBAL模型簡述

1998年Basitaanssen等基于能量平衡原理建立的地表能量平衡算法(SEBAL)模型,它是一種單源能量平衡模型,它可以不需要土壤、作物和管理實踐的相關信息而估算潛熱通量和其他能量平衡組分[7,27]。主要是利用能量平衡原理來獲得蒸散發,即：

Rn=G+H+LE+PH

(1)

式中,Rn為地表凈輻射通量,W/m2；G為土壤熱通量,W/m2；H為感熱通量,W/m2；LE為潛熱通量,W/m2；PH是用于植物光合作用和生物量增加的能量,W/m2(其值很小可以忽略)。

2.2.1地表凈輻射通量Rn

地表凈輻射通量代表地面可用的實際輻射能量,通過從所有進入的輻射通量中減去所有輸出輻射通量計算獲得[7,27],主要公式如下：

Rn=(1-α)Rs↓+Rl↓-Rl↑-(1-εg)Rl↓

(2)

Rs↓=Gsc×cosθ×dr×τsw

(3)

(4)

(5)

式中,Rs↓為到達地表短波輻射,W/m2；α為反照率；Rl↓為入射的長波輻射,W/m2；Rl↑為向外發射的長波輻射,W/m2；τsw為大氣單向透射率；εa為大氣比輻射率,εa=1.08×(-lnτsw)；εg為地表比輻射率,又稱發射率,可由與NDVI之間的經驗公式進行推算,εg=1.009+0.047×ln(NDVI),當為水體時取0.995；Gsc為太陽常數,取1367 W/m2；θ為太陽天頂角；dr為日地距離(天文單位)；σ為斯蒂芬-玻爾茲曼常數,取值為5.67×10-8W m-2k-4；Ta為參考高度處的溫度,K；Ts為地表溫度,K。

2.2.2土壤熱通量G

土壤熱通量是由于傳導導致的儲存到土壤和植被中的熱量的比率,可由Rn、Ts、NDVI與α之間的經驗統計公式計算：

(6)

G=0.2×Rn(裸露土壤)

式中,NDVI為歸一化植被指數。

2.2.3感熱通量H

感熱通量是由于溫差造成的對流和傳導對空氣的熱損失速率[7],可由下式計算：

H=ρCpdT/rah

(7)

(8)

式中,ρ為空氣密度,kg/m3;Cp是空氣熱量常數(取值為1004 J kg-1K-1)；dT為高度z1、z2處的溫度差,其中z1和z2是植被冠層零平面位移以上的高度,取值分別是0.01m和2m；rah為空氣動力學阻抗;u*是摩擦速度;k是卡爾曼常數(一般取0.41);具體計算過程詳見文獻[7,27]。

地表溫度梯度(dT)的獲得是假定地表溫度與溫度梯度之間存在線性關系,即dT=a×Ta+b,計算系數a與b需要通過選取冷熱象元并引入Monin-Obukhov理論通過循環遞歸運算反復迭代獲得,熱象元代表極端干旱地區,假定濕度為0,即潛熱為0,H≈Rn-G,一般選擇在非常干燥的缺少植被覆蓋的沙漠、戈壁等地區；冷象元代表極端濕潤地區,假定地表溫度為0,即感熱為0,λET≈Rn-G,一般選擇在植物比較茂密,水分供應充足的地區。系數a、b確定后即可獲得dT,以此求得感熱通量。

2.2.4潛熱通量LE

潛熱通量是由蒸散發引起的表面潛熱損失率。當各個通量確定后即可根據公式(1)計算獲得。

2.2.5蒸發比EF

基于能量平衡公式結合遙感影像所獲得的蒸散量是瞬時的蒸散發,實際的應用價值較小,需要進行尺度的拓展至日蒸散發。研究表明,蒸發比在白天當中基本保持穩定[28],因而結合蒸發比不變定律可以擴展至日蒸散發。蒸發比的計算公式為：

(9)

式中,EF為蒸發比。

2.2.6日蒸散量ET24

當蒸發比已知時,日蒸散發ET24可以由下式進行計算：

(10)

式中,Rn24是一整天的凈輻射通量；G24是一整天的土壤熱通量；86400 是一天對應的秒數；λ為水的汽化潛熱(J/kg),可以由與溫度的關系式得到：

λ=[2.501-0.002361×(Ts-273.15)]×106

(11)

3 日蒸散量精度的驗證

為了驗證SEBAL模型所獲得的地表日蒸散量的可信度,需要對估算結果進行檢驗,因在該時段內缺少實測數據對模型的估算結果進行直接精度驗證,結合前人的研究經驗[15- 16],采用聯合國糧農組織(FAO)推薦使用的P-M公式與作物系數結合進行間接對比分析,參考FAO推薦的作物系數[29]及張娜等得到的各時期作物系數[30],確定4—5月取0.77,6月取0.99,7—8月取1.02,9—10月分別取0.86與0.68,以此對各時期估算的區域蒸散發均值與P-M模型的計算均值進行對比,由圖2結果得出：除6月10日可能存在低估外,其他各個時段均存在一定程度的高估,雖個別時期誤差較大,但整體變化特征基本吻合,整體平均絕對誤差(MAE)為0.79mm/d,均方根誤差(RMSE)為0.94mm/d,確定性系數(R2)為0.76。本研究中的誤差范圍與其他學者在區域尺度的檢驗結果相近[15,17,31],因而估算誤差處于合理范圍內,說明SEBAL模型在西北農牧交錯帶蒸散發的估算精度基本上可以滿足本地區的研究。

圖2 精度檢驗結果 SEBAL ET與P-M ET對比圖SEBAL ET與P-M ET散點圖Fig.2 The results of precision test The comparison of SEBAL ET and P-M ET,The scatter plot of SEBAL ET and P-M ETP-M ET：基于Penman-Monteith公式結合作物系數計算的蒸散發值The ET calculated based on FAO Penman-Monteith formula and crop coefficient;SEBAL ET：基于陸面能量平衡算法(SEBAL)模型計算的蒸散發值The ET calculated based on Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL) model

4 結果與分析

4.1 西北農牧交錯帶生長季蒸散發時空變化規律

圖3 西北農牧交錯帶生長季各天的蒸散發反演值分布Fig.3 Spatial dist ribution of ET during the growing season in the agro-pastoral ecotone in Northwest China

蒸散發受天氣參數、作物特征、地形特征、管理方式和環境因素等各方面的影響隨時間推移呈現明顯的空間變化規律,基于SEBAL模型得到2015年西北農牧交錯帶生長季蒸散發的空間變化(如圖3所示),4、5月份為本地區生長季初期,日蒸散發變化范圍分別為0—12.18、0—11.92mm/d,區域日均蒸散量分別為3.34mm/d與4.47mm/d。此時氣溫開始回升,植被逐漸變綠,農作物也剛開始耕種萌芽生長,故而蒸散發量逐漸升高。

6—8月份是本地區的生長季中期,日蒸散發變化范圍分別為0—12.52、0—16.71、0—15.08mm/d,區域日均蒸散量分別為5.22、5.73、5.46mm/d,7月份是一年當中蒸散發量最高的時段,其空間異質性也達到最大。究其因,此時氣溫明顯上升,日照時間變長,降水也進入了全年當中較為豐沛的時段,植被生長比較茂盛,尤其農田由于灌溉,土壤水分供應充足且作物達到完全冠層覆蓋,具有全年當中最大的葉面積指數,蒸騰旺盛,使得蒸散發量較高,植被覆蓋度的增加等均為蒸散發提供了有利的條件,使蒸散發高值區分布面積明顯增加,蒸散發高值區主要分布在耕地與植被覆蓋度較高草地。

9、10月份為本地區生長季末期,日蒸散發變化范圍分別為0—8.94、0—5.61mm/d,區域日均蒸散量分別為4.31、1.69mm/d,為一年生長季當中的較低值,區域內大部分蒸散發量小于5mm/d,其空間分布的異質性也降到了最低。此時氣候條件發生了明顯的變化,氣溫下降、降水量減少,且農業灌溉水量減少,土壤含水量較低,而旱生植物受水分影響大,一旦水分不足,便處于休眠或假死狀態,大部分植物的代謝活動已經下降,甚至枯萎,促進光合作用和蒸騰作用的氣孔數量顯著減少,植被參與蒸散發的作用大大降低,因而蒸散發量相對較低。

圖4 生長季日均蒸散發頻率分布圖 Fig.4 Daily average evapotranspiration frequency distribution map

圖5 2015年研究區生長季日均蒸散發空間分布Fig.5 The distribution of average daily ET in 2015

為了探究研究區生長季蒸散發的整體空間分布特征,將各時段的蒸散發進行柵格平均并統計了其值域像元的頻數分布,如圖4所示,研究區生長季蒸散發均值的變化范圍處于0.12—10.66mm/d,呈單峰的分布特征,峰值主要集中于4—5mm/d,均值為4.31mm/d。從空間分布特征來說(如圖5所示),研究區生長季的區域蒸散發空間分布整體呈現東北、西南部較高,西部偏低的特征,蒸散發的高值區大部分出現在東部,其值范圍介于4—6mm/d,主要分布在神木、榆林、橫山、靖邊等部分地區,呈離散的條帶狀或塊狀的分布格局,因該地區主要的植被類型為草地與耕地,植被長勢較好,降水較多,具備了良好的蒸散條件；西南部的高值區(6—7mm/d)主要為分布在黃河沖積平原的農耕地區,與當地具有較好的供水條件密切相關；低值區出現在研究區西部,其值范圍處于1—3mm/d,呈片狀的分布格局,西部主要以沙地與稀疏草地為主且降水較少,地表溫度雖高但提供蒸散發的水分不足,因而蒸散發量小于東部。

4.2 蒸散發與地表特征參數關系探究

下墊面特征是影響地表能量和物質交換的重要因素,NDVI、地表溫度、地表反照率與地表凈輻射是描述下墊面性質的幾個重要參數,它們之間相互作用并共同影響著蒸散發的空間分布格局。如圖6各地表參數均值的空間分布所示：NDVI的高值區(0.24—0.54)主要集中于研究區的東部山區,除西南部呈條塊狀高值區(0.35—0.54)外,自東向西其值逐漸變小,植被覆蓋條件逐漸變差；地表反照率的高值區主要集中分布于西部,東部為低值區,因東部主要以高覆蓋的林地、草地與農田為主,地表較為濕潤且粗糙度較高,反照率相對較低,而西部主要以裸地與沙地為主,地表粗糙度較低,地面對太陽輻射的反射能力較高,地表反照率較高；地表溫度受地表覆被與海拔等因素的共同影響除西北部高海拔地區的地表溫度較低外,整體與NDVI的空間分布相反，但規律相似,植被覆蓋條件較好的地區地表溫度越低；受下墊面的影響，地表凈輻射與NDVI之間的空間分布格局相似。

圖6 2015年生長季地表特征參數的均值空間分布Fig.6 Spatial distribution of land surface parameters during growing season in the 2015

為了進一步量化各地表特征參數與蒸散發之間的關系,本文利用ArcGIS 10.2中的Create Fishnet命令以1km為間距進行取樣統計分析,如圖7所示,在植被覆蓋區,NDVI與蒸散發之間呈現出正相關關系,R2=0.28,即植被覆蓋度越高,植被長勢越好,植物散發在整個蒸散發過程中所占的比例越大,則蒸散發量越高；蒸散發與地表溫度二者之間呈顯著的線性負相關關系,R2=0.74,不同下墊面的物理屬性具有顯著的差異性,植被覆蓋度較高的地區因吸收和反射了大量的太陽輻射,因而地表溫度相對較低,加之由于植物散發,故而蒸散發量較高,而地表溫度的高值區主要分布于沙地、戈壁,感熱在整個能量分配占較大比例且由于水分因素的限制,蒸散發反而較低。反照率與蒸散發之間呈負相關關系,R2=0.33,反照率越高,到達地表的有效輻射越小,用于蒸散發的能量越少,所以蒸散發則越小。蒸散發與凈輻射通量之間呈顯著的正相關關系,R2=0.68,地表凈輻射是供給蒸散發的有效能量,它控制著蒸散發的物理與生物過程,如水分輸送與運移能量的多少、植被光合作用的大小等,因而能量越高,蒸散發越大。由以上分析可以得出,蒸散發與地表特征參數之間相關性由強到弱依次為地表溫度>地表凈輻射>地表反照率>NDVI。

圖7 蒸散發與各地表特征參數相關性圖Fig.7 Correlation diagram between evapotranspiration and characteristic factors of land surface

4.3 不同土地利用/覆被類型的蒸散發量分析

不同下墊面因理化性質的差異,因而蒸散發量各不相同。利用ArcGIS 10.2中的區域統計功能,統計了不同土地利用類型下的日均蒸散量,由于面積較小的土地利用類型包含的混合相元較多,誤差較大,故而不做統計,選取了該地區典型的耕地、林地、草地與未利用地統計結果如表2所示：耕地日均蒸散量為4.89mm/d,相對來說是蒸散發量較高的地類,因研究區內的耕地以旱地為主,農作物需要灌溉水源,當作物處于生長季中期時,氣溫較高且灌溉水源充足,植物散發與土壤、水面蒸發的雙重作用使得蒸散量較高；林地的日均蒸散量為4.44mm/d,林地具有水源涵養與蒸騰的雙重作用,能夠為蒸散發提供良好的水分條件,蒸發量理應相對較高,但研究區內林地的占比不足3%,且以人工林為主,樹齡小,林間密度低,樹種低矮,故而蒸散量相對較低；未利用地與草地蒸散量最小,日均值分別為4.21、4.18mm/d,草地與未利用地約占研究區總面積的80%,草地主要以草原植被、荒漠植被與沙地植被為主,分布稀疏,由于本地區獨特的鑲嵌性下墊面特征,草地與未利用地呈相間分布,蒸騰作用較低,且研究區西北部的高山荒漠地區可能存在一定程度高估,致使未利用地蒸散量的統計結果整體比草地較高。

綜上分析,耕地因灌溉等人為綜合管理措施使得蒸散量較高,其次為低矮的人工林地,未利用地與草地相差不大,日蒸散發量較小。

表2 不同土地利用/覆被類型下的平均日蒸散發量

5 結論與討論

本文利用SEBAL模型獲得研究區生長季日均蒸散發的變化范圍為0.12—10.66mm/d,這與蘇婷婷等[32]基于 Landsat8遙感影像在半干旱區的土默特右旗利用SEBAL模型在作物生育期內的蒸散發估算結果基本一致(1.182—13.144mm/d),說明利用MODIS數據結合SEBAL模型對區域尺度蒸散發的估算具有一定的適用性,但由于較低的空間分辨率對于西北農牧交錯帶復雜的農-草-裸鑲嵌分布的復雜下墊面的刻畫并不顯著,僅能反映出整體蒸散發的空間分布隨時間的變化特征,因而日后研究中選用高空間分辨率的遙感影像來刻畫復雜下墊面的信息是準確獲得蒸散發的前提。通過檢驗結果發現SEBAL模型計算的結果可能存在一定程度的高估,由于下墊面的異質性,采用單點驗證的方式并不一定能夠說明1km×1km空間分辨率的象元特征,不可避免的存在一定的驗證誤差,曾麗紅等[33]在松嫩平原與宇文穎等[17]在盤錦濕地利用渦度相關檢驗結果也得到類似的結論,為進一步明晰具體的影響因素,避免因各個參數的不確定性而致使誤差傳遞,需要利用實測數據對每一步的反演結果進行訂正以此來消除計算過程中產生的累積誤差。此外,通過取點回歸發現地表溫度與蒸散發之間的相關性最高且呈負相關關系,與NDVI呈正相關關系,此結果與楊肖麗等[14]在半干旱地區和王軍等[20]在典型草原得到的研究結果一致,說明了在干旱半干旱區地表蒸散發受下墊面特征的影響較為顯著,能量與水分是影響本地區蒸散發量的重要因素,但因蒸散發受地表溫度的影響顯著,在西北部高海拔地區出現了低值高估的現象,使得未利用地的蒸散發結果統計值偏高,可能因為模型對于地形考慮不足所致。

本文基于地表能量平衡的SEBAL模型利用MODIS數據對西北農牧交錯帶2015年生長季的蒸散發進行反演,并利用FAO推薦的 P-M公式結合作物系數對反演結果進行對比,得到平均絕對誤差為0.79mm/d,均方根誤差為0.94mm/d,確定性系數R2為0.76,結果在可信范圍之內,說明所需參數較少、物理機制較為明確的SEBAL模型在下墊面復雜的西北農牧交錯帶的蒸散發反演研究中也具有一定的適用性。并以此為基礎對蒸散發進行了分析,得到以下結論：

(1)西北農牧交錯帶生長季蒸散發隨時間變化呈現出明顯的空間變異性,生長季日均蒸散發為4.31mm/d,呈現出東北、西南部較高,西部偏低的空間分布格局,蒸散發的高值區呈小斑塊狀、離散的條帶狀或塊狀的分布格局；低值區呈片狀的空間分布格局,農區蒸散量高于牧區。

(2)基于SEBAL模型得到的日蒸散發與MODIS地表特征參數之間的統計分析結果表明,蒸散發與地表溫度和反照率之間呈負相關關系,與NDVI和地表凈輻射之間呈正相關關系,其中蒸散發與地表溫度之間的相關性最高,R2=0.74,因而對地表溫度的準確反演是獲得精確蒸散發的前提。

(3)不同土地利用/覆被下蒸散量大致呈現以下的特征：耕地具有較高的蒸散量,林地次之,未利用地與草地蒸散量較低。