基于遙感蒸散發模型的凈灌溉水量測算空間尺度研究

穆貴玲，鄭江麗*，王行漢，馬志鵬，劉晉

基于遙感蒸散發模型的凈灌溉水量測算空間尺度研究

穆貴玲1, 2，鄭江麗1, 2*，王行漢1, 2，馬志鵬1, 2，劉晉1, 2

（1.珠江水利委員會 珠江水利科學研究院，廣州 510611；2.水利部珠江河口治理與保護重點實驗室，廣州 510611）

【】農業用水總量和灌溉水有效利用系數是最嚴格水資源管理考核總量紅線和效率紅線控制的重要指標。目前遙感蒸散發模型在珠江片區域蒸散發量估算和凈灌溉水量評估的應用度不高，對其空間適用尺度缺乏研究。以廣西區為例，通過試驗觀測-遙感解譯等技術計算不同空間尺度遙感蒸散發量，并與相應尺度直接量測的凈灌溉水量建立線性相關關系，根據相關系數，得出誤差最小的空間尺度，從而建立一套更準確、快速、有效的最優空間尺度下，根據遙感蒸散發量進行區域凈灌溉水量估算的方法。在較大的廣西區、片區尺度，凈灌溉用水量和遙感蒸散發量之間存在明顯的線性相關關系，相關系數在0.8以上；對比廣西區和桂中片區凈灌溉用水量實測結果與遙感估算結果，誤差均在0.5%以內。在片區和廣西區等較大尺度，遙感測算結果的可信度較高，遙感蒸散發模型適用性較強，其估算結果可為最嚴格水資源管理考核和農業水資源科學管理提供科學支撐。

遙感蒸散發模型；空間尺度；凈灌溉水量測算；最嚴格水資源管理

0 引言

【研究意義】自2012年出臺《國務院關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》（國發〔2012〕3號），我國就加強水資源開發利用紅線、用水效率紅線、水功能區限制納污紅線管理，先后出臺《實行最嚴格水資源管理制度考核辦法》（國辦發〔2013〕2號）和《實行最嚴格水資源管理制度考核工作實施方案》，《“十三五”水資源消耗總量和強度雙控行動方案》再次強調全面實施最嚴格水資源管理制度考核。農業用水總量和灌溉水有效利用系數是總量紅線和效率紅線控制的重要指標。

珠江片屬南方豐水地區，根據《2019年珠江片水資源公報》，2019年珠江片農田灌溉用水量為421.9億m3，占總用水量的51.8%，農業用水總量占總用水量1/2以上；農田灌溉畝均用水量為697 m3，農田灌溉水利用效率較低。因此農業用水總量和用水效率控制是珠江片實施最嚴格水資源管理制度的重要部分。

目前凈灌溉用水量測算主要采用《全國農田灌溉水有效利用系數測算分析技術指導細則》中的直接量測法和觀測分析法。珠江片的中小型灌區較多，其中僅廣西區就有中型灌區341處、小型灌區48 395處。這些中小型灌區目前大多缺少基本的計量設施，開展試驗觀測工作比較困難。而且試驗觀測工作周期較長，工作量較大，專業技術人員缺乏，工作經費難以落實。隨著最嚴格水資源管理制度和總量強度雙控行動方案的實施，灌溉水有效利用系數作為一項主要考核指標，對其所采集數據的精度要求會越來越高，測算工作任務量將會越來越大。因此，基于遙感蒸散發模型的灌溉水有效利用系數測算在未來將會有較大的發展前景。

【研究進展】遙感蒸散發模型中用于區域蒸散發量提取和灌溉水有效利用系數測算較多的模型是SEBAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）模型[1]、SEBS（Surface Energy Balance System）模型[2]、TSEB（Two-Source Energy Balance）模型[3]。Yang等[4]選取SEBAL模型，以河套灌區為例，對其2000—2010年蒸散發的時空分布規律進行了模擬分析。蔣磊等[5-6]利用SEBAL模型對河套灌區作物生育期的蒸散發量和灌溉水有效利用系數進行了計算分析和評價，后續又基于遙感蒸散發模型對河套灌區玉米生育期日蒸散發量進行了提取，對玉米產量進行了估算。尚松浩等[7]對遙感蒸散發模型在灌區灌溉水利用效率評價中的應用情況進行了總結和評述。陳鶴等[8-9]選取SEBS模型，準確地獲取了位山灌區的長系列蒸散發量；后續又探討了將遙感蒸散發模型由衛星過境時刻的瞬時值擴展到日蒸散發的尺度提升方法，以及由未受云層遮擋的日蒸散發擴展到全年的尺度提升方法。丁杰等[10]利用SEBS模型對地表水熱通量和冬小麥生育期內蒸散發總量進行了分析。溫媛媛等[11]基于SEBS模型對小流域蒸散量的分布規律和特征進行了研究。寧亞洲等[12]利用SEBAL模型，對2017—2018年疏勒河流域昌馬灌區的蒸散量和灌溉水有效利用系數進行了定量估算。李杰等[13]基于遙感蒸散發模型，提出融合“遙感反演-實地監測-計量經濟學模型測算-數據綜合分析”四位一體的區域灌溉水有效利用系數測算框架。王行漢[14]運用改進SEBAL模型提出一套適用于中國南方地區的灌溉水有效利用系數測算方法。郭二旺等[15]利用SEBAL模型對區域農田蒸散發量進行了估算。

【切入點】盡管目前遙感蒸散發模型已經開始用于區域蒸散發量提取和部分灌溉水有效利用系數估算，但總體應用度不高，南方豐水地區應用很少。而且對遙感蒸散發模型用于灌溉水有效利用系數估算的空間適用尺度沒有具體研究。【擬解決的關鍵問題】本文通過試驗觀測-遙感解譯等遙感技術計算不同空間尺度下的遙感蒸散發量，并與相應尺度直接量測的凈灌溉水量建立線性相關關系，根據相關系數，提出誤差最小的空間尺度，從而建立一套更準確、快速、有效的最優空間尺度下的根據遙感蒸散發量進行凈灌溉水量估算的方法，為最嚴格水資源管理考核和農業水資源科學管理提供科學支撐。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

珠江片包括珠江流域、韓江流域、粵桂沿海諸河、海南省諸河和瀾滄江以東國際河流（不含瀾滄江），總面積65.43萬km2，涉及云南、貴州、廣西、廣東、湖南、江西、福建、海南8個省（自治區）及香港、澳門2個特別行政區。其中廣西區總面積23.76萬km2，占珠江片的36.3%，用水量占珠江片總用水量的33.4%，農業用水量占珠江片農業總用水量的42.8%，是珠江片用水大戶和農業用水大戶。故本次選擇廣西區作為典型區域進行研究。

廣西屬亞熱帶氣候，地處低緯度地區，全年受海洋暖濕氣流和北方變性冷空氣團的交替影響，是國內氣溫較高、降水較多的地區之一。年平均氣溫在17～22 ℃之間，氣候溫暖，雨水豐沛，光照充足。廣西耕地總面積437.11萬hm2，占土地總面積的18.54%。廣西是一個以農業為基礎產業的省區，主要農作物有糧食作物（水稻、玉米、大豆、薯類）、甘蔗、木薯、油料（花生、芝麻等）、蔬菜、水果等。2019年全年全區糧食種植面積274.70萬hm2，甘蔗種植面積89.02萬hm2，油料種植面積25.37萬hm2，蔬菜種植面積148.51萬hm2，木薯種植面積17.81萬hm2，果園面積133.19萬hm2，桑園面積19.69萬hm2。其中，播種面積比例在10%以上的作物為水稻（32.34%）、蔬菜（19.90%）、甘蔗（15.87%）、玉米（10.15%），其他作物均在10%以下。

1.2 研究方法

根據遙感蒸散發模型計算得出的作物蒸發蒸騰量，建立蒸散發量與實測凈灌溉水量的線性相關關系，通過線性相關關系計算得到的凈灌溉用水量，與直接試驗監測得出的凈灌溉用水量進行對比分析，確定不同空間尺度下2種計算結果的誤差，給出誤差較小的空間尺度，詳見圖1。

圖1 研究方法

1.2.1 遙感蒸散發模型

在綜合分析國內外研究的基礎上，結合研究區的特點，選擇采用SEBAL模型，通過估算凈輻射、顯熱通量和土壤熱通量計算潛熱通量，進而求得逐日蒸散發量。具體計算過程參考文獻[13-14]。該方法反演結果已在參考文獻[14]中進行了驗證，結果表明遙感反演結果與蒸滲儀監測日蒸散發量呈現顯著的線性相關性，相關系數達到0.98，遙感反演結果可靠。

遙感數據應用前，必須對其進行預處理。前期處理工作包括輻射定標、幾何校正、大氣糾正、圖像鑲嵌、圖像掩膜等。作物蒸散發量具體計算式為：

=n--， （1）

式中：為蒸發潛熱（J/m3）；為蒸散發量（m/s）；為凈輻射量（W/m2）；為土壤熱通量（W/m2）；為顯熱通量（W/m2）。

1.2.2 試驗水田凈灌溉水量計算

1）樣點田塊凈灌水量

根據典型田塊灌溉前后田面水深的變化來確定某次單位面積凈灌溉用水量（田凈，mm），計算式為：

田凈=10×（21）， （2）

式中：1為某次灌水前典型田塊田面水深（mm）；2為某次灌水后典型田塊田面水深（mm）。

2）樣點灌區凈灌水量

樣點灌區年凈灌溉用水總量計算式為：

式中：樣凈為樣點灌區年凈灌溉用水總量（m3）；w為樣點灌區個片區內第種作物單位面積凈灌溉用水量（m3/hm2）；A為樣點灌區個片區內第種作物灌溉面積（hm2）；為樣點灌區個片區內的作物種類（種）；為樣點灌區片區數量（個）。

3）區域凈灌水量

分片區、全區等典型區域凈灌溉用水量計算方法根據本次測算的單位面積水稻作物凈灌溉水量，未實測的旱作則采用廣西農業灌溉定額，按照作物種植結構及種植面積推算。

1.3 數據來源

本研究中水稻試驗數據來自2019年現場試驗監測。未測到的作物采用附近試驗站歷史研究資料及自治區發布的作物灌溉定額確定。本次未實測作物凈灌溉用水定額取區用水定額中的偏高值，即甘蔗4 500 m3/hm2、蔬菜3 000 m3/hm2、玉米1 500 m3/hm2、馬蹄6 900 m3/hm2、芋頭3 000 m3/hm2、沙糖桔（柑橘）2 775 m3/ hm2、柿子2 250 m3/hm2、葡萄2 700 m3/hm2、其他1 500 m3/hm2。

作物灌溉面積來自桂林試驗站統計數據。

遙感數據采用搭載在對地觀測衛星TERRA上的中分辨率成像光譜儀MODIS所提供的地表反射率數據、地表溫度數據、地表覆蓋、植被指數以及地表反照率數據（https://ladsweb.nascom.nasa.gov）。

DEM數據是在地理空間數據云（http://www.giscloud.cn/）下載數據后，根據研究區的范圍通過ArcGIS對數據進行拼接，并用最鄰近法重采樣操作后得到1 km分辨率DEM。通過該數據的使用，能夠對研究區內由于地形起伏變化造成的空氣溫度等的影響進行糾正。

2 結果與分析

2.1 試驗測算

2.1.1 樣點灌區選擇

把廣西區分為桂南、桂西、桂北、桂中4個片區，桂南片區包括南寧、崇左、北海、欽州、防城港5個市，桂西片區包括百色、河池2個市，桂北片區包括桂林、梧州、賀州3個市，桂中片區包括來賓、柳州、玉林、貴港4個市。根據代表性、可行性、穩定性等原則，在4個片區中選取6個樣點灌區，分別為桂南南蛇山灌區、北海提水灌片，桂西那音灌區，桂北青獅潭灌區，桂中樂業灌區、金秀砂糖桔提水灌片。7個監測點位，其中1號監測點位處有4個樣點田塊，5號監測點位處有9個樣點田塊，其他監測點位均有1個樣點田塊。最終選定監測點位置見表1。

表1 樣點灌區基本情況

2.1.2 樣點灌區凈灌溉水量計算

根據樣點灌區的實測凈灌溉水量數據，結合桂林試驗站的常年歷史研究資料和自治區發布的《農林牧漁業及農村居民生活用水定額》（DB 45/T 804—2019），采用《全國農田灌溉水有效利用系數測算分析技術指導細則》中計算式，計算得出各樣點灌區年凈灌溉用水總量，詳見表2。水稻單位面積凈灌溉水量在7 952.25～8 776.65 m3，其中桂西片區的那音灌區水稻單位面積凈灌溉水量最小，用水效率最高；桂北片區的青獅潭灌區水稻單位面積凈灌溉水量最大，用水效率最低。

表2 樣點灌區凈灌溉水量計算

2.1.3 區域凈灌溉水量計算

桂南片區、桂西片區和桂中片區主要種植作物為水稻、柑桔、蔬菜、玉米、甘蔗；桂北片區作物種類較多，主要種植作物為水稻、柑桔、蔬菜、玉米、葡萄、柿子、馬蹄、芋頭、甘蔗。

根據各片區作物種植結構及樣點灌區作物實測凈灌溉用水定額和自治區發布的《農林牧漁業及農村居民生活用水定額》（DB 45/T 804—2019），計算得到桂南片區凈灌溉水量為23.01億m3，桂西片區凈灌溉水量為6.84億m3，桂北片區凈灌溉水量為22.98億m3，桂中片區凈灌溉水量為32.79億m3。整個廣西區2019年凈灌溉水量為85.61億m3。詳見表3。

表3 區域凈灌溉水量計算

2.2 遙感測算

2.2.1遙感蒸散發量計算

以2019年MODIS衛星為數據源，基于SEBAL模型，計算得到了2019年廣西壯族自治區年尺度的蒸散發總量和逐日蒸散發量時空分布。計算結果表明，2019年廣西壯族自治區年蒸散發總量介于470～2 042 mm之間，空間分布上高蒸散發區與低蒸散發區相互鑲嵌，無明顯集中連片區域。與此同時，年蒸散發量基本呈正態分布的特征，年蒸散發量主要集中在1 000 mm附近，詳見圖2和圖3。

圖3 廣西2019年蒸散發量值統計分布

2.2.2 不同空間尺度遙感蒸散發量與試驗值關系分析

1）灌區尺度

基于ArcGIS軟件平臺，采用空間點位的數據提取方法，獲得各樣點灌區空間點位一致的多期遙感反演的日蒸散發量值，建立各樣點灌區試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量的相關關系圖，結果發現各灌區遙感蒸散發量與試驗監測值之間的相關系數在0.37～0.62之間，相關性較低。

圖4 樣點灌區實測凈灌溉用水量與遙感蒸散發量之間的關系

2）片區尺度

以桂中片區為例，分析桂中片區試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量的相關關系圖，結果發現桂中片區遙感蒸散發量與試驗監測值之間的相關系數為0.854 6，桂中片試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量高度相關。

3）廣西區尺度

分析廣西區試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量的相關關系圖，結果發現廣西區遙感蒸散發量與試驗監測值之間的相關系數為0.837 4，廣西區試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量高度相關。

2.2.3 遙感測算凈灌溉水量

基于廣西區年蒸散發量結果，結合廣西區和桂中片區2019年灌區種植結構的空間分布，提取獲得廣西區和桂中片2019年種植結構下灌區的總蒸散發量。計算得到廣西區和桂中片2019年種植結構下灌區的總蒸散發量分別為852 322.61萬、93 297.37萬m3。

根據圖6和圖5中的相關關系式，計算得到2019年廣西區和桂中片區凈灌溉用水總量分別為86.01億、32.83億m3。

圖5 桂中片區實測凈灌溉用水量與遙感蒸散發量之間的關系

圖6 廣西區實測凈灌溉用水量與遙感蒸散發量之間的關系

2.3 遙感測算誤差分析

2019年廣西區實測的凈灌溉用水總量為85.61億m3，桂中片區實測的凈灌溉用水總量為32.79億m3。對比實測與遙感估算的結果，誤差均在0.5%以內。說明在片區尺度和全廣西尺度，遙感測算的結果可信度較高。

3 討論

目前遙感蒸散發模型已經大量用于區域蒸散發量提取，學者們主要運用SEBS模型[8-11]和SEBAL模型[4-5,12,15]對蒸散發量進行提取，結果證明SEBS模型和SEBAL模型均能夠較準確地獲取地表蒸散發時空分布信息，但主要應用于西北和東北地區，南方豐水地區應用較少；遙感蒸散發模型少量開始用于灌溉水有效利用系數測算[14]，但尚處于嘗試階段，總體應用度不高，南方豐水地區應用更少。目前國內外對遙感蒸散發模型用于凈灌溉水量估算的空間適用尺度尚沒有具體研究。

針對遙感蒸散發模型用于凈灌溉水量估算的空間適用尺度研究缺乏的問題，本文通過試驗觀測-遙感解譯等遙感技術計算出廣西不同空間尺度下的作物遙感蒸散發量，與試驗觀測灌溉水量建立相關關系，根據相關系數的大小，提出誤差較小的空間尺度，從而建立了一套更準確、快速、有效的最優空間尺度下的區域凈灌溉水量估算方法。

該方法可為最嚴格水資源管理考核和農業水資源科學管理提供科學支撐。但目前試驗及分析的樣本數量偏少，后續可繼續增加樣本數量，進行更系統、深入、全面研究。

4 結論

1）針對作物凈灌溉水量難以測算，受人為主觀影響大等突出問題，提出了基于遙感技術手段的農業灌溉用水總量估算方法體系，并對其適用尺度進行了具體研究。

2）在廣西區尺度上，凈灌溉用水量和遙感蒸散發量之間存在明顯的線性相關關系，相關系數為0.84，表明在廣西區尺度上，通過建立校正關系，可以實現利用遙感蒸散發量來推算凈灌溉用水量。

3）在片區尺度上，以桂中片為例，分析桂中片試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量的相關關系圖，結果發現相關系數為0.85，桂中片試驗監測灌溉水深與同一時間遙感蒸散發量高度相關。表明在片區尺度上，通過建立校正關系，可以實現利用遙感蒸散發量來推算凈灌溉用水量。

4）在灌區尺度上，對桂林青獅潭灌區、防城港南蛇灌區、來賓樂業灌區和百色那音灌區的凈灌溉用水量和遙感蒸散發量進行了分析。各灌區相關系數在0.37～0.62之間，相關性較低。表明在灌區尺度上，相關關系整體偏低，不適宜采用遙感蒸散發量直接推算凈灌溉用水量。

5）對比廣西區和桂中片區實測凈灌溉水量與根據遙感蒸散發量估算結果，誤差均在0.5%以內。表明在片區尺度和全廣西尺度，遙感估算的結果可信度較高，遙感蒸散發模型可以適用。

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Using Remote Sensing to Estimate Evapotranspiration from Terrestrial Ecosystems at Different Scales

MU Guiling1, 2, ZHENG Jiangli1, 2*, WANG Xinghan1, 2, MA Zhipeng1, 2, LIU Jin1, 2

(1. Pearl River Water Resources Research Institute, Pearl River Water Resources Commission, Guangzhou 510611, China;2. Key Laboratory of the Pearl River Estuary Regulation and Protection of Ministry of Water Resources, Guangzhou 510611, China)

【】Evapotranspiration is an important component in the hydrological cycle and provides a nexus between water, carbon and surface energy exchanges in terrestrial systems. It is difficult to measure in situ at large scales. Remote sensing can plug this gap and has seen rapid application over the past three decades. The purpose of this paper is to test the feasibility of remote sensing to estimate evapotranspiration at provincial and sub-provincial scales in Guangxi province of China.【】We established a model to calculate evapotranspiration using remote sensing data first and then compared it with ground-true data. It was then used to estimate the net irrigation water measured at different scales using a regression model. Based on the correlation coefficient between the measurements and estimations at different scales, we found the optimal scale for application of the model and established an accurate and effective method to estimate net irrigation water using remote sensing data.【】There is a linear correlation between net irrigation water and the remote sensing evapotranspiration at both provincial and sub-provincial scale, and the correlation coefficient was higher than 0.8. Comparison with measured results revealed that the errors of the evapotranspiration estimated using the remote sensing data was less than 0.5% at provincial and sub- provincial scales.【】At large scales, remote sensing provides a reliable alternative to estimate evapotranspiration and be used to help improve irrigation and agricultural managements.

remote sensing evapotranspiration; spatial scales; net irrigation water measurement; the strictest water management

1672 - 3317（2022）03 - 0026 - 07

S27

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021267

穆貴玲, 鄭江麗, 王行漢, 等. 基于遙感蒸散發模型的凈灌溉水量測算空間尺度研究[J]. 灌溉排水學報, 2022, 41(3): 26-32.

MU Guiling, ZHENG Jiangli, WANG Xinghan, et al. Using Remote Sensing to Estimate Evapotranspiration from Terrestrial Ecosystems at Different Scales[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(3): 26-32.

2021-06-22

廣西重點研發計劃項目（902229136010）；水利技術示范項目（SF201913）；貴州省水利廳科技專項經費項目（KT201904）

穆貴玲（1989-），女，河南新鄉人。工程師，碩士，主要從事水資源高效利用與水生態環境研究。E-mail: mumudull2012@163.com

鄭江麗（1985-），女，湖北仙桃人。高級工程師，碩士，主要從事農業灌溉與水資源規劃研究。E-mail: 1307xiaoli@163.com

責任編輯：趙宇龍