熱慣通量模型在阜新地區土壤水模擬中的應用

付 鑫，裴立山

(遼寧江河水利水電工程建設監理有限公司，沈陽 110003)

0 前 言

土壤水含量是區域農業干旱、水文模擬的重要依據和計算指標[1]。傳統方法大都采用人工觀測的方式進行測定或者通過水文模型進行估算得到，這種方法測定的土壤水大都不能代表整個區域的土壤水含量的分布情況，存在局限性[2]。當前，土壤水遙感反演技術逐步在許多區域得到應用，取得一定的研究成果[3-9]，但是受到土壤水遙感反演精度的影響，反演的土壤水含量和實際的土壤水之間存在較為明顯的誤差，使得該項技術很難得到有效推廣和應用。近些年來，有學者針對土壤水遙感反演精度不高的問題，提出一種基于熱慣通量模型的土壤水遙感反演處理方法，通過該模型，顯著提高了區域土壤水遙感反演的精度[10]-[15]。但模型都有其適用的方法，為探討該方法在北方干旱半干旱地區的適用性，選取遼寧西部較為典型阜新作為研究區域，阜新地區素有“十年九旱”的干旱變化特征，土壤水的監測對于區域制定抗旱應急措施十分重要，為提高旱情補水決策的科學性，結合阜新地區實測土壤水數據，采用熱慣通量模型對土壤水遙感反演進行處理，定量分析模型在阜新地區的適用性，從而實現區域土壤水空間變化特征的分析。

1 模型原理

熱慣通量模型對地表潛熱和顯熱的條件進行計算：

(1)

式中：Tmax為土壤溫度最大值，℃；a為陸面反射率；S0為參數值，一般取值為1367W·m-2；Cτ為太陽短波輻射；ω為太陽自轉角，°；B為土壤蒸發潛熱；A1為轉換參數；Hx和LEx分別表示為土壤顯熱通量，w/m2。

陸面溫度采用地表溫度調整曲線進行計算，方程為：

(2)

(3)

式中：tm為陸面最大溫度出現的時段，h；Pn和Pd分別為夜間和白天的時段長，h；Tmean為日平均溫度，℃，文章采用MODIS遙感數據來對日平均溫度進行反演；T2(t)為的遙感衛星過境時刻的陸面溫度，℃。

通過建立土壤含水量與含水率之間的線性方程來對土壤含水量進行反演，線性方程為：

θ0(t)=R0(t)(θsat0-θres0)θres0

(4)

式中：θ0(t)為對應t時刻的土壤含水量，%；θres0為剩余土壤含水量，%；θsat0為飽和含水量，%；R0為飽和土壤含水系數。建立底層和表層含水量之間的線性方程對深層含水量進行計算：

(5)

式中：C為土壤水擴散系數；θ1為地表3mm以下的土壤含水量，%；θ0為地表1mm-3mm土層含水量，%。

2 模型應用

2.1 研究區域概況

阜新市位于遼寧的西部，屬于典型的北溫帶半干旱大陸性季風氣候，多年平均降水量在500-600mm之間，6月下旬到7月中旬，土壤水含量較低，農業干旱特征明顯。隨著7月下旬雨量的增多，土壤含水量增加后，旱情能有所緩解。根據阜新地區土壤墑情監測數據表明，6月下旬到7月中旬土壤失墑很快，6月中旬從阜新市西北開始，干旱在十幾天的時間里就可分布到全市范圍內。6月下旬阜新地區10-20cm層土壤墑情介于4.4%-16.9%之間，部分區域干土層可在10cm以上，較深的在20-40cm之間。

2.2 資料概況

選取由中國科學院青藏高原研究所開發的基于微波數據同化的中國土壤水分數據集(ITP-SM)在遼寧阜新地區開展遙感土壤水反演研究。該產品覆蓋時段為2002-2018年，空間分辨率為0.25°，能夠提供每天0-5cm，5-20cm和20-100cm深度的土壤含水量狀況。

2.3 參數設置

基于微波數據同化的中國土壤水分數據集(ITP-SM)，模型需要針對不同土壤類型進行對應的土壤含水量參數設置，設置結果見表1。

表1 不同土壤類型參數設置

2.4 精度對比

結合阜新地區14個土壤墑情監測站點土壤水實測數據對改進前后的熱慣通量模型土壤水反演精度進行對比分析，結果見表2。

表2 土壤水反演精度分析結果

結合實測的不同土壤水分監測數據，對熱慣性通量模型的反演精度進行了比較和分析。從反演誤差看，心法的土壤水分反演值與各監測點測量值之間的相對誤差與改進前相比，減少了10.2%，改善了效果。土壤水反演效果更為明顯。采用熱慣通量模型反演的的每個監測點的土壤水分的相對誤差得到了顯著改善。均方根誤差是反映數據分散程度的指標。從傳統方法和新方法的均方根誤差可以看出，模型改進前后的均方根誤差<0.1，表明兩個模型對土壤水分和測得的土壤水分進行了反演。標準偏差的標準偏差分布滿足正態分布，隨機誤差在允許范圍內，表明熱慣通量模型也可用于阜新地區土壤水分反演。與傳統方法相比，熱慣通量模型的均方根誤差明顯減小。因此，建議在北部地區，特別是進入冬季后，應使用熱慣性通量模型進行土壤水分反演。

3 結 論

1)相比于傳統方法，采用熱慣通量模型進行土壤水遙感反演后，和實測土壤水相比，反演精度得到明顯改善，這主要是因為熱慣通量模型可分別實現地表潛熱和顯熱條件下的土壤水反演，相比于傳統只針對地表潛熱條件下土壤水反演精度，更符合區域土壤水縱向分布特征；

2)北方地區冬季土壤溫度較低，土壤低溫對土壤水反演效果影響明顯，因此在低溫期進行土壤水反演時，應增加土壤墑情監測站點實時數據，對采用熱慣性通量模型的土壤水反演精度進行修正，以提高土壤低溫期的土壤水反演精度；

3)土壤水受外部因素影響較多，在以后的研究中還需要重點針對土壤水縱向分布特征進行分析，提高模型在區域土壤水縱向分布的精度。