柴達木盆地蒸散發遙感估算與耗水有效性評價

涂晨雨,賈紹鳳,朱文彬,*,呂愛鋒,官云蘭

1 中國科學院地理科學與資源研究所,陸地水循環及地表過程重點實驗室, 北京 100101

2 東華理工大學測繪工程學院, 南昌 330013

我國西北干旱內陸區地處歐亞大陸腹地,是全球氣候變化的生態脆弱區,也是絲綢之路經濟帶建設的核心區[1—2]。面對經濟社會發展與生態環境保護的用水矛盾,水資源短缺成為制約該地區長遠可持續發展的關鍵因子。從水資源消耗的角度來看,干旱區80%的降水通過蒸散發形式耗散[3—4]；對于人類社會而言,農業用水占我國用水總量的60%左右,其絕大部分也是以農田灌溉的形式消耗于蒸散發。因此,準確估算干旱區的陸面蒸散發,掌握其時空變化特征,對于該地區的水資源合理利用與生態文明建設具有重要意義[5—7]。

陸面蒸散發(Evapotranspiration,ET)是土壤蒸發與植被蒸騰之和。考慮到ET在水文學、氣象學、生態學和農學等諸多領域中的重要作用,國內學者在我國西北干旱區蒸散發研究方面已取得較多成果,概括為以下3個方面：一是站點尺度典型生態系統蒸散發的觀測與分析研究[8—10],二是區域尺度遙感蒸散發模型的研發與應用研究[11—13],三是基于蒸散發的水分利用效率評價與生態需水研究[14—16]。前兩者為后者提供數據與方法支撐,后者是前兩者的拓展應用。具體來說,基于渦度相關法、波文比-能量平衡法和稱重法的站點觀測技術,雖然可以實現ET的準確測量,對于把握典型生態系統局地的ET特征具有明顯優勢,但無法有效反映大尺度異質下墊面ET的空間變異性[17]。與之相反,遙感技術具有快速便捷、宏觀性強等諸多優點,在獲取區域尺度地表特征參數方面具有無可比擬的優勢,因而成為當前大尺度陸面蒸散發模擬估算的主流方法[18—19]。當前關于遙感蒸散發模型的綜述文章較多,分類也不盡相同[18,20]。根據模型內在的物理機制,基本可將其分為經驗統計模型、能量平衡模型和特征空間模型三大類[21]。經驗統計模型主要是基于蒸散發與遙感參量的統計關系進行模型研發,常用的遙感參量有植被指數、地表溫度和反照率等；能量平衡模型通過凈輻射、土壤熱通量和顯熱通量的遙感估算,基于能量平衡方程余項計算法求得潛熱通量,代表性模型有SEBAL模型[22—23]、SEBS模型[24]、TSEB模型[25]等；特征空間模型基于區域尺度地表溫度、植被指數、反照率等遙感參量二維散點圖的幾何形態構建模型邊界,進而通過插值算法獲得像元尺度蒸散發。值得注意的是,上述模型雖然在過去幾十年間獲得了長遠的發展,但仍然面臨著共同的挑戰。一是受云量對光學遙感的影響限制,上述模型一般只應用于無云條件下,陸面蒸散發的時空連續模擬方法仍待探索；二是上述模型在實際應用中以單源架構為主,如何構建雙源遙感蒸散發模型,實現土壤蒸發和植被蒸騰的有效分離,尚缺乏成熟可靠的技術體系；三是針對我國西北干旱區這種實測資料稀缺的區域,如何擺脫實測資料匱乏的制約,發展完全基于遙感的蒸散發模型,仍面臨較大困難。受制于上述挑戰,當前我國西北干旱區基于蒸散發的水分利用效率評價仍以站點和灌區尺度為主,難以在區域尺度以時空連續的方式揭示蒸散發水分消耗的有效性,這嚴重制約了基于ET的水資源管理目標的實現[6]。

針對上述困難與挑戰,本研究選定柴達木盆地這一高寒干旱內陸區為代表,利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)遙感數據,構建了具有時空二維屬性的地表溫度-植被指數特征空間,在日尺度實現了陸面蒸散發的時空連續模擬,進而通過土壤蒸發與植被蒸騰的分離,從低效、中效和高效三個層次開展研究區水分消耗的有效性評價。

1 研究區及數據介紹

1.1 研究區概況

柴達木盆地處青藏高原東北部,介于90°16′—99°16′E、35°00′—39°20′N之間,四周被昆侖山、阿爾金山和祁連山環繞,平均海拔在3000 m以上,是我國四大盆地中海拔最高的盆地[26]。盆地總面積約為27.5萬km2,整體呈干旱荒漠景觀,自盆地邊緣到中心依次分為高山、山地、戈壁、沙丘、細土平原帶、鹽沼、湖泊等地貌類型。從氣候類型看,柴達木盆地屬于典型的高寒干燥大陸性氣候,各地全年太陽總輻射量均大于680 kJ/cm2,降水量總體在200 mm以下,并從四周山區向盆地內部遞減[27]。圖1展示了柴達木盆地地形分布狀況。

圖1 柴達木盆地地形狀況及站點分布Fig.1 Topographic conditions and site distribution in the Qaidam Basin

1.2 數據來源

研究數據包括衛星遙感數據和氣象實測數據兩個方面。遙感數據采用的是MODIS系列產品。MODIS是搭載在Terra和Aqua衛星上的光學傳感器,涵蓋了從可見光到熱紅外的36個光譜波段。本研究采用的MODIS產品包括MOD03、MOD06_L2、MOD07_L2、MOD11A1、MOD13A2、MOD15A2和MCD43B3。其中,MCD43B3用于地表反照率(α)的提取,MOD13A2提供的歸一化植被指數(NDVI)用于植被覆蓋度(fc)估算,MOD15A2提取的葉面積指數(LAI)用于雙源蒸散發模型的構建,而其他產品則主要用于地表凈輻射的遙感反演。由于自然條件惡劣,柴達木盆地地廣人稀,僅有九個國家氣象站(圖1)。本研究采用的地面實測資料包括這九個氣象站的空氣溫度、相對濕度、風速與蒸發皿數據。

2 研究方法

本研究首先利用單源遙感蒸散發模型進行蒸散發的總體遙感估算,進而基于雙源蒸散發模型的理論框架,實現土壤蒸發與植被蒸騰的分離,最后通過土壤蒸發的進一步分離,開展蒸散發水分消耗的有效性評價。上述三部分的具體研究方法如下。

2.1 蒸散發的遙感估算

圖2 地表溫度-植被指數特征空間法示意圖[30]Fig.2 A conceptual sketch of the trapezoid Ts-VI space[30] Tsmax：純裸土在極端干旱條件下的最大地表溫度 maximum land surface temperature of the extremely dry bare soil；Tsoil：純裸土地表溫度 land surface temperature of the bare soil；Tw：充足水分供給條件下的地表溫度 land surface temperature under unlimited water access conditions；Tcanopy：植被完全覆蓋條件下的地表溫度 land surface temperature of full vegetated canopy；Ts：地表溫度 land surface temperature；fc：植被覆蓋度 fractional vegetation cover

本研究采用的遙感蒸散發模型為地表溫度-植被指數特征空間法[28—31]。該方法的基本假設是,若研究區內存在著足夠多充分反映土壤濕度與植被覆蓋度變化情況的像元,則由地表溫度(Ts)和植被指數(VI)構成的二維空間,將形成具有物理意義的三角形或梯形(圖2)。該形狀的上下邊界稱為干濕邊界,分別代表蒸散發的最小和最大速率,每個像元的蒸發比(潛熱通量占地表總的可利用能量的比值)可以根據其在干濕邊界中的相對位置,通過線性插值的方法求得。根據蒸發比(EF)的定義,在日尺度土壤熱通量(G)忽略的前提下,日蒸散發(ET)的估算公式如下：

ET=Rn,day×EFday

(1)

式中,Rn,day為日尺度地表凈輻射；EFday為日尺度蒸發比,可用衛星過境時刻的瞬時蒸發比近似代替[32]。

2.1.1瞬時蒸發比的遙感估算

本研究瞬時EF的估算方法是Jiang & Islam[33]根據Priestley-Taylor方程[34]提出的,具體公式如下：

(2)

式中,Δ表示飽和水汽壓隨氣溫(Ta)變化的斜率；γ是濕度計常數；φ作為一個無量綱變量,反映的是空氣動力學和地表阻抗信息,是特征空間法EF求解的關鍵參數。具體來說,各個像元對應的φ值主要由土壤濕度決定,從干邊向濕邊由0逐漸增大到1.26。對于純植被而言,由于冠層的熱力學屬性和顯著的蒸騰降溫作用兩方面原因,其表面溫度與空氣溫度處于平衡狀態,兩者基本接近,因此純植被像元的φ值(φcanopy)恒等于1.26。而對于純裸地的φ值(φsoil),借助于反映地表土壤濕度的修訂型溫度植被干旱指數(MTVDI),求解公式如下：

φsoil=1.26[1-exp(MTVDI-1)]

(3)

基于此,混合像元的φ值以植被覆蓋度(fc)為權重,通過線性插值的方法求得：

φ=φsoil(1-fc)+φcanopyfc

(4)

本研究根據Gillies等[35]提出的方法,利用NDVI來估算fc,公式如下：

(5)

式中,NDVImin和NDVImax根據Zhu等[36]的研究,分別設為0.05和0.86。

2.1.2MTVDI的求解

Sandholt等[37]通過研究特征空間與土壤濕度之間的經驗關系,提出了表征土壤濕度的溫度植被干旱指數(TVDI)。然而Sun等[38]研究表明這種經驗性的TVDI存在著較大的主觀性,因此提出了改進型溫度植被干旱指數(ATVDI),其中ATVDI的求解需要分別構建純裸地和純植被的地表能量平衡方程。在此之后,Zhu等[39]研究發現純植被地表能量平衡方程的構建涉及復雜的參數化方案,具有較大的不確定性,進而對TVDI進行改進,提出修訂型溫度植被干旱指數(MTVDI),公式如下：

(6)

式中,Tsmax和Tw分別代表純裸土在極端干旱和充足水分供給條件下所能達到的地表溫度,兩者構成了特征空間的干濕邊界；Tsoil為任意像元通過溫度分解求得的純裸土地表溫度,求解公式如下：

(7)

式中,Tcanopy為植被完全覆蓋條件下的地表溫度,可用近地表空氣溫度Ta近似代替,Ta根據Zhu等[40]提出的方法由MOD07_L2和MOD06_L2產品求得。Tsmax根據地表能量平衡原理,并參考Sun等[38]、Long & Singh[30]和Zhu等[31]的研究,求解公式如下：

(8)

式中,下標“s”和“d”分別表示相關參數是純裸土在極端干旱條件下求得的。其中,σ、εss、ρ、cp和cs分別為斯蒂芬-玻爾茲曼常數、裸土地表發射率、空氣密度、空氣定壓比熱容和純裸土土壤熱通量占地表凈輻射的比例,五者均為常數；Sd和εa分別表示下行太陽輻射和空氣發射率,其遙感反演方法參見Bisht & Bras[41]；ras和Tasd分別表示裸土的空氣動力學阻抗及在極端干旱條件下的空氣溫度,ras通過風速求得,Tasd參考Szilagyi等[42]的研究成果,求解公式如下：

(9)

(10)

式中,Td和Twb分別表示露點溫度和濕球溫度,e*表示對應溫度的飽和水汽壓。Td參考Bisht & Bras[41]等的研究方法由MOD07_L2產品求得。

傳統特征空間法并未給出Tw的理論求解公式,一般選用水體、茂密植被等特定像元的地表溫度值近似代替[38,43]。這不但增強了該方法的經驗性,而且在很大程度上限制了其在柴達木盆地這類植被覆蓋稀疏地區的應用。基于此,本研究參考Szilagyi[44]對于濕潤環境表面溫度的求解方法,將Tw用衛星過境時刻對應的濕球溫度(Twb)近似代替。

2.1.3日地表凈輻射的估算

在瞬時地表凈輻射(Rn)遙感反演的基礎上,本研究采用Rivas & Cormora[45]提出的經驗公式進行Rn,day的估算,公式如下：

Rn,day=0.43Rn-54

(11)

式中,全天氣條件下Rn的求解是完全基于MODIS產品實現的,具體參數化方案詳見Bisht & Bras[41]和余曉雨等[46]。

2.2 土壤蒸發與植被蒸騰的分離

雖然Bisht & Bras[39]提供的參數化方案可以實現全天氣條件下Rn的遙感估算,但特征空間法對EF的求解需要Ts和VI兩個關鍵參數,這決定了該方法只能求得晴天條件下非水體像元的EF值。有云條件下EF的估算一直是遙感蒸散發模型面臨的一大難題,關于云量對EF穩定性的影響也存在一定的爭議。Santos等[47]和Farah等[48]的研究表明EF在5—10天具有一定的穩定性。基于此,本研究通過線性插值的方法獲得相鄰有云天的EF數據,最終實現陸面蒸散發的時空連續估算。在ET已知的前提下,計算土壤蒸發與植被蒸騰的任一組分,通過差值的方法即可實現另一組分的求解。柴達木盆地地處干旱區,總體的植被覆蓋度極低,因此本研究重點對土壤蒸發進行估算。具體分為三步：第一步是土壤凈輻射(Rn,soil)的計算,參考Purdy等[49]提出的參數化方法,估算公式如下：

Rn,soil=Rne(-kRnLAI)

(12)

式中,經驗參數kRn為0.6。第二步是土壤蒸發比的計算,由公式(2)和(3)聯合求得。第三步是日尺度土壤蒸發的計算,可參考公式(1)實現。

2.3 耗水有效性評價

在土壤蒸發與植被蒸騰分離的基礎上,本研究采用王浩等[50]提出的土壤水資源消耗效應評價指標體系,進行柴達木盆地耗水有效性評價。具體來說,蒸散發的水分消耗效應被分解為三個部分：植被蒸騰直接參與干物質形成,被認為是高效耗水；植被棵間的土壤蒸發雖然并未直接參與干物質生成,但是具有調節植被生長小氣候的作用,可認為是中效耗水；而在柴達木盆地廣泛存在的鹽殼、戈壁和沙漠等,常年屬于無植被區,這些地區的土壤蒸發被認為是低效耗水。由此可見,為了實現低效耗水與中效耗水的分項評價,還需進一步將土壤蒸發進行分離。本研究以公式(5)求得的多年平均植被覆蓋度為依據,將fc接近于零的土壤蒸發定義為低效耗水,將fc高于零的土壤蒸發定義為中效耗水。

3 結果與討論

3.1 蒸散發精度評價與時空分布特征

3.1.1蒸散發估算精度評價

由于缺乏蒸散發實測數據,本文主要是通過與現有蒸散發產品的對比分析來進行精度說明。雖然當前國外機構已發布了多種全球尺度的遙感蒸散發產品,譬如MOD16A2、GLEAM與SSEBop等,但這些產品或者空間分辨率較低,或者在柴達木盆地存在數據缺失。鑒于此,本研究基于國內外蒸散發模擬研究的發展前沿,選用了兩套由國家青藏高原科學數據中心發布的、相對較新并且具有較高空間分辨率的蒸散發產品作為參考。一套為Zhang等[51]通過總初級生產力與蒸散發耦合模擬生成的全球500m、8d時間尺度蒸散發產品,另一套為馬寧等[52]基于蒸散發互補模型建立的我國0.1°分辨率、月尺度蒸散發產品,該產品的氣象輸入是由我國氣象實測數據同化得到的。可以看出,這兩套產品無論是在空間分辨率還是輸入數據的準確性方面都有明顯優勢。與本研究相比,兩者均未提供日尺度數據,因此僅從年尺度和月尺度兩個方面來進行精度評價(圖3)。從三組數據年尺度對比分析結果可以看出,前四年三者具有較好的一致性,此后2016—2018年,Zhang等人估算結果總體偏大,而馬寧的數據雖然缺少兩年,但整體與本研究結果比較接近。從本研究估算結果與馬寧等的數據集在2011—2017年間月尺度對比的情況來看,兩組數據平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)和偏差(Bias)分別為4.04 mm、5.39 mm和0.58 mm,相關系數(r)高達0.96,具有顯著的正相關性。此外,雖然蒸發皿觀測數據代表的是潛在蒸散發,其數值在柴達木盆地這類干旱區遠遠高于實際蒸散發,但在實際蒸散發實測數據匱乏的條件下,兩者之間的對比也具有一定程度的驗證作用。圖4為九個氣象站2011—2019年間月尺度兩者的散點圖,可以看出兩者在站點尺度具有很好的正相關性,r在0.52—0.85之間。基于以上兩方面綜合評價,本研究估算結果達到了一定的精度要求,可用于分析柴達木盆地蒸散發時空分布特征。

圖3 本研究蒸散發估算結果與現有產品的對比分析Fig.3 Comparison of the ET estimation in this study and other existing productsET:蒸散發 Evapotranspiration

圖4 站點尺度月蒸散發估算值與蒸發皿實測值之間的散點圖Fig.4 Scatterplots of monthly estimated evapotranspiration and observed pan evaporation at site scale

3.1.2蒸散發時空分布總體特征

柴達木盆地2011—2019年蒸散發時間變化趨勢如圖5所示。盆地年蒸散發變化范圍在173.04—205.99 mm之間,多年平均值為188.75 mm。從年際變化看,盆地蒸散發近九年整體呈現先減少后增加趨勢,標準差為9.62 mm/a。從月際變化看,九年蒸散發年內變化趨勢非常接近,均呈顯著單峰型。1—5月盆地蒸散發持續增加,于6月或7月達到頂點,之后逐漸下降。2011年,月蒸散發最小值出現在1月,其余年份月蒸散發最小值均出現在12月。總體來說,4—9月份是盆地蒸散發的集中期,這6個月的蒸散發約占全年蒸散發的80%。

圖6是柴達木盆地蒸散發空間分布圖,可以看出盆地蒸散發地域分異特征顯著,具有明顯的從東南向西北減少的趨勢。這種差異主要是由盆地降水量的空間格局決定的。具體來說,盆地降水整體表現為東部大于西部,四周山區高于盆地內部,這與本研究蒸散發的空間分布特征非常吻合。對于盆地內部而言,蒸散發高值受局部水文條件影響,多出現于盆地中部的地下水出流帶以及河流湖泊等水體附近(如達布遜湖、托素湖、托索湖、柴達木河等),呈亮斑及條帶狀分布。

圖5 柴達木盆地2011—2019年蒸散發時間變化趨勢Fig.5 Temporal variation of ET in Qaidam Basin from 2011 to 2019

圖6 柴達木盆地多年平均蒸散發空間分布圖Fig.6 Spatial distribution of annual average ET in Qaidam Basin

3.2 土壤蒸發與植被蒸騰分項評價

圖7為柴達木盆地2011—2019年土壤蒸發與植被蒸騰時間變化趨勢圖。土壤蒸發多年平均值為171.06 mm,植被蒸騰多年平均值為14.26 mm,兩者分別占總蒸散發的92.3%和7.7%。根據本研究的估算結果,柴達木盆地總體的植被覆蓋度僅為4%,因而盆地整體的植被蒸騰量遠遠低于土壤蒸發量。就年際變化來看,土壤蒸發年際波動明顯,變化趨勢與盆地蒸散發一致,整體呈單谷型,最大值出現在2012年(188.36 mm),最小值出現在2016年(156.41 mm),標準差為9.16 mm/年；而植被蒸騰與盆地蒸散發年際變化并非完全一致,兩者在2014—2016年以及2019年期間的變化趨勢相反。在年內變化方面,土壤蒸發與植被蒸騰均呈單峰型,與降水量年內分配不均相一致；然而植被蒸騰峰值出現時間(7月份)總體比土壤蒸發(6月份)晚1個月,具有明顯的滯后效應。

圖8是土壤蒸發與植被蒸騰空間分布以及兩者分別占總蒸散發的比例分布圖。具體來說,土壤蒸發的空間分布趨勢與盆地總的蒸散發接近,具有明顯的由西北向東南增大、從盆地內部向四周山區增加趨勢；對于植被蒸騰而言,由于盆地內部屬于無植被區,而在外部呈現半環狀植被分布帶[53],因此植被蒸騰的空間分布極不均勻,主要集中在盆地東南部,整體呈向西北開口的半環形,并在局部地區受河流及地下水等影響,具有間斷條帶狀分布特征。從土壤蒸發與植被蒸騰占蒸散發的比例分布可以看出,兩者具有顯著的互補效應,土壤蒸發占比在39%—100%之間變動,高值區廣泛分布于盆地內部及西北部的無植被地帶；植被蒸騰占比在0—61%之間變動,這意味著在1 km的柵格尺度研究區尚無純植被覆蓋像元,其空間分布受植被覆蓋度控制,高值集中分布在盆地東南部以及祁連山和昆侖山的部分山區。

圖7 柴達木盆地2011—2019土壤蒸發與植被蒸騰時間變化趨勢Fig.7 Temporal variation of soil evaporation and vegetation transpiration in Qaidam Basin from 2011 to 2019

圖8 柴達木盆地土壤蒸發與植被蒸騰空間分布及占比圖Fig.8 Spatial distribution of soil evaporation and vegetation transpiration as well as their corresponding proportion in Qaidam Basin

3.3 自然生態系統耗水有效性評價

表1是根據土壤水資源消耗效應評價指標體系,對柴達木盆地2011—2019年自然生態系統耗水有效性評價的結果。具體來說,盆地自然生態系統多年平均耗水總量為430.94億m3,耗水量大小按有效性排序依次為中效耗水>低效耗水>高效耗水,三者分別為226.55億m3、176.17億m3和28.22億m3,占總耗水的比重分別為52.57%、40.88%和6.55%。高效、中效及低效耗水量年際變化整體均呈單谷型,即兩端年份(2011—2012年和2018—2019年)高而中間年份(2013—2017年)低。其中,低效與中效耗水年際變化與盆地耗水總量年際變化相吻合,而高效耗水與耗水總量年際變化趨勢相比存在一定差異,2014年高效耗水量增加,耗水總量減少；而2015年高效耗水量減少,耗水總量增加。此外,由于柴達木盆地自然景觀以荒漠、戈壁及鹽殼為主,植被覆蓋度極低,因而盆地整體的高效耗水占比遠遠低于中效耗水和低效耗水。然而就單位面積高、中、低效耗水情況而言,三者耗水量分別為297.83 mm、252.83 mm和132.23 mm。可以看出,單位面積純植被耗水實際要高于單位面積純裸土耗水；而就中效耗水與低效耗水而言,兩者雖然都是純裸地耗水,但是植被株間的裸地耗水遠遠高于無植被區。

表1 柴達木盆地2011—2019年耗水有效性評價統計結果

圖9 柴達木盆地不同等級耗水量逐月占比情況Fig.9 Monthly proportion of water consumption with different efficiency in Qaidam Basin

圖9是高、中、低效耗水量多年平均的逐月占比情況,其中高效耗水占比在3.57%和9.68%之間,具有明顯的生長季高于非生長季特點,呈單峰型變化；低效耗水占比在38.63%到47.63%之間,則具有明顯的非生長季高于生長季特點,表現為單谷型；而中效耗水占比在48.63%到55.01%之間,呈現雙峰型,耗水量占比于3—5月(春季)顯著上升,而6—8月(夏季)及10—11月具有明顯下降趨勢。

4 結論

本研究針對干旱內陸區實測資料匱乏的現狀,利用特征空間法實現了柴達木盆地逐日陸面蒸散發的遙感估算,進而通過土壤蒸發與植被蒸騰分離技術研發和土壤水資源消耗效應評價指標體系構建,以時空連續的方式揭示了土壤蒸發與植被蒸騰的時空變化特征,評價了自然生態系統水分消耗的有效性。主要結論如下：

(1)近九年,柴達木盆地蒸散發總體呈先減少后增加趨勢,多年平均值為188.75 mm,年內變化則呈現為單峰型分布,4—9月蒸散發占比達到80%。受降水空間格局影響,蒸散發具有明顯的空間異質性,整體表現為東部大于西部,四周山區高于盆地內部,盆地內部高值區主要集中在湖泊、河流及地下水出流帶等水體附近。

(2)盆地多年平均土壤蒸發與植被蒸騰分別為171.06 mm和14.26 mm,分別占總蒸散發的92.3%和7.7%。兩者年內變化趨勢一致,但植被蒸騰達到峰值的時間總體比土壤蒸發晚一個月,滯后效應顯著。土壤蒸發空間格局與盆地總蒸散發相一致,而植被蒸騰整體呈東南向西北開口的半環形,并在局部地區具有間斷條帶狀分布特征。

(3)盆地多年平均耗水總量為430.94億m3,其中高效、中效和低效耗水的占比分別為6.55%、52.57%和40.88%。盆地植被覆蓋度較低,因而高效耗水總量遠遠低于中效和低效耗水。然而就單位面積而言,三者的耗水量分別為297.83 mm、252.83 mm和132.23 mm,純植被耗水和植株間土壤耗水均遠遠高于無植被區裸土耗水。