基于ESA CCI遙感數據的山西省土壤水時空變化特征及影響因子分析

周林康，郭 磊，晉 華

（1.太原碧藍水利工程設計股份有限公司，太原 030024；2.太原理工大學水利科學與工程學院，太原 030024）

0 引 言

土壤水分（Soil Moisture，SM）作為土壤的一個重要組成部分，是表征陸面狀況的重要參數之一，在調控陸地-大氣水分循環和能量收支平衡過程中發揮著巨大作用[1-4]。在干旱和半干旱地區，土壤水分是反映植被生長狀況和農業干旱的重要指標[5,6]。土壤水分長期短缺可能會導致地表和大氣能量交換不平衡，進而造成區域內生態環境不斷惡化[7]。因此，精準把握土壤水分的時空演變規律，有利于對干旱進行監測和預警。

傳統的土壤水分監測方法多采用烘干法[8,9]，該方法可以測量不同深度的土壤水分含量且精度高，但存在采樣成本偏高、耗時費力及以點代面等缺點而無法實現大區域的動態監測。近年來，隨著通訊技術的進步和遙感領域的快速發展，使得基于衛星遙感實時、動態監測土壤水分成為可能[10-12]。楊靜敬等[13]和劉蘇峽等[14]通過研究發現：表層土壤水分和深層土壤水分具有較好的相關性，因此基于遙感反演的表層土壤水分可以很大程度上反映土壤水分的整體變化。此外，土壤水分的時空變化還會受到多種因素影響，包括氣候因素[15]、地形因素[16]以及植被生長狀況[17]等。

歐洲空間局（European Space Agency，ESA）氣候變化項目（Climate Change Initiative，CCI）遙感土壤水分數據[18]，是基于主動和被動微波傳感器，將2者優勢相互融合所生成的包含主動數據集、被動數據集和融合數據集的長時間序列（1979-2019 年）。ESA CCI 土壤水分數據作為目前全球范圍內已知時間序列最長的遙感數據，自發布以來就受到廣泛的關注，在許多地區得到有效應用[19,20]。ZOHAIB 等[21]利用ESA CCI 土壤水分數據評估了2000-2015 年全球灌溉用水信息，結果表明，ESA CCI產品能很好地識別全球灌溉面積，精度可達65%左右，并且通過研究發現近年來全球灌溉用水呈上升趨勢。TOMáS 等[22]使用ESA CCI 產品分析了葡萄牙東北部地區土壤水分的變化并建立了回歸模型，通過驗證表明了該模型具有較高的精度，R2為0.8～0.9。DORIGO 等[23]基于全球596 個地面站點的土壤水分觀測資料評估了ESA CCI土壤水分數據的隨機誤差，結果表明兩者之間的平均斯皮爾曼相關系數的絕對值為0.46，無偏均方根誤差的平均值為0.05。XU 等[24]將勞倫斯大湖盆地的現場觀測數據和ESA CCI土壤水分數據進行了稀疏網絡驗證，結果表明，兩者的無偏均方根誤差為0.04，相關系數為0.7 左右。由此可知，ESA CCI 數據在研究土壤水分變化方面具有較高的精度，然而該產品在中國的應用相對較少。

山西省地處黃土高原，屬于溫帶大陸性季風氣候，干旱、水土流失災害嚴重，生態環境相對脆弱。根據山西省2000-2015 年ESA CCI 土壤水分數據，并結合氣候（降水、氣溫以及風速）和NDVI（歸一化植被指數）等數據，對山西省近16 a 來土壤水分的時空演變規律及其與各環境因子的相關性進行分析，并進一步得出影響土壤水分時空變化的主要因子。本研究可為山西省生態建設和水資源管理等提供科學依據，推動該地區生態保護和高質量發展戰略的發展。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

山西省位于110°14＇E-114°33＇E 和34°34＇N-40°43＇N，總面積為15.67 萬km2。山西省地處華北西部的黃土高原東翼，北與內蒙古毗連，南與河南為鄰，西與陜西接壤，東與河北相望，省輪廓總體呈“東北斜向西南”的平行四邊形，地勢東北高西南低；地貌十分復雜，有山地、丘陵、臺地、平原等，其中，山地和丘陵約占80%。山西省處于中緯度地帶，屬溫帶大陸性季風氣候，不同地區氣候差異顯著，且年際、季節變化大。山西省多年平均年降水量為358～621 mm，季節分配極不均勻，60%左右的降雨集中發生在6-8月；多年平均氣溫為3～14 ℃，晝夜溫差相對較大。

1.2 數據來源

（1）土壤水分數據。采用歐洲空間局（European Space Agency，ESA）氣候變化項目（Climate Change Initiative，CCI）所發布的土壤水分數據，包括3種數據產品：主動數據集、被動數據集和主被動融合數據集。其中主動數據集來自ERS-1/2、AMI-WS、ASCAT（Metop-A/B）等主動微波遙感產品，被動數據集來自SMMR、SMOS、DMSP SSM/1、TRMM TM1 等被動微波遙感產品，主被動融合數據集則是將上述2種數據集融合而成的。ESA CCI土壤水分（體積含水率）數據是以netcdf-4 格式提供，時間分辨率為1 d，空間分辨率為0.25°。選取2000年1月1日至2015年12月31日作為研究時段。

（2）氣候數據。采用的原始氣象數據（降水、溫度和風速等）來自國家氣象科學數據中心（http://data.cma.cn/）的全國2 481 個氣象觀測站點。利用反距離權重插值方法，將氣象數據進一步處理成時間分辨率為1 d，空間分辨率為0.25°的柵格數據，并裁取出山西省的數值。

（3） 植被覆蓋情況數據。NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）作為常用的植被指數之一，其變化在一定程度上可以反映地表植被覆蓋的變化情況。因此，NDVI指數在土壤水分研究、生態環境保護等領域都有著廣泛的應用[25]。采用的NDVI數據來源于國家科技資源共享服務平臺—國家地球系統科學數據中心（http://www.geodata.cn），時間尺度為月，空間分辨率為5 km。

1.3 研究方法

（1）Mann-Kendall趨勢檢驗法。Mann-Kendall（M-K）趨勢檢驗法是一種用于檢測序列變化趨勢的非參數統計方法，該方法的優點是計算相對簡單，人為干擾因素較小，數據定量化程度高，適用范圍廣且不需要序列數據服從一定的分布，也不會受到少數異常值的干擾，同時也可以明確序列數據開始突變的時間。因此，本文基于M-K 趨勢檢驗法，實現對山西省土壤水分的年際變化的趨勢檢驗分析。

（2）相關性分析法。采用相關性分析法對山西省土壤水分與氣候因素（如降水、氣溫、風速）、植被覆蓋情況（NDVI）的相關性進行分析。相關系數是用來描述2 個變量間的線性相關程度和方向的統計量，通常用r表示。具體表達式如下：

式中：n為樣本數；、分別是變量x、變量y的平均值。

（3）主成分分析法。主成分分析法是一種分析多個變量之間相關性的多元統計方法。該方法旨在利用降維的思想，通過線性變換把多個變量轉化為少數幾個主成分，并使它們盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此之間互不相關。主成分計算公式如下：

式中：Fp為主成分；a1i，a2i，…，api（i=1，2，…，n）為X的協方差陣的特征值所對應的特征向量，ZX1，ZX2，…，ZXp是原始變量經過標準化處理的值。

2 結果與分析

2.1 土壤水分的空間變化

圖1 是2000-2015 年山西省土壤水分的年均值空間分布情況。從圖1 中可以看出，山西省的土壤水分年均值為0.170～0.263 m3/m3。各區域的土壤水分分布差異較大，具有明顯的空間變化格局，總的分布呈現“南部、北部低，中部高”的變化特征。其中，運城市和大同市的大部分地區以及朔州市的東部地區土壤水分相對偏低，太原市西部、忻州市南部和東部、呂梁市東部以及晉中市的東部地區土壤水分相對較高。

圖1 山西省2000-2015年年均土壤水分Fig.1 Annual average soil moisture in Shanxi Province from 2000-2015

為進一步分析山西省近年來的空間動態變化趨勢，對2000、2005、2010 和2015 年這4 個特定時間的年均土壤水分空間分布進行分析。從圖2 中可以看出，在這4 a 中，山西省的土壤水分空間分布大致相同，土壤水分低值均出現在大同市和運城市附近，僅在2005 年晉中市中部小范圍區域出現較低值；土壤水分高值均出現在山西省中西部和東部邊緣地區。總之，雖然這些年土壤水分空間變化分布略有差別，但總體上均呈現“南部、北部低，中部高”的變化特征，這與圖1所展示的土壤水分分布規律大體一致。因此可以得出，山西省近16 a的土壤水分空間分布具有一定的穩定性。

圖2 4個特定時間的年均土壤水分空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual soil moisture at four specific times

2.2 土壤水分的時間變化

2.2.1 年際變化

從圖3 中可以看出，2000-2015 年土壤水分的年際變化表現出上下波動的趨勢，土壤水分最低值出現在2002 年，其值為0.192 m3/m3，最大值0.220 m3/m3出現在2003 年。山西省近16 a的年均土壤水分為0.204 m3/m3，整體呈上升的趨勢，但并不是很顯著，傾向率為0.000 6 a-1。

圖3 山西省2000-2015年土壤水分的年際變化Fig.3 Interannual variation of soil moisture in Shanxi Province from 2000-2015

對山西省2000-2015 年年均土壤水分進行M-K 趨勢檢驗，并繪制M-K 趨勢檢驗的UF和UB曲線（見圖4）。本文給定顯著性水平a=0.05，臨界值u0.05=±1.96，將UF和UB2 個統計量序列曲線、±1.96 這2 條直線和0 值直線均繪在同一圖上。若圖中UF線在臨界線之間波動時，表明該序列變化趨勢不顯著；當UF的值大于零，表明該序列呈上升趨勢，反之呈下降趨勢；當其超過臨界線時表明上升或下降趨勢顯著；若UF和UB這2 條曲線在臨界線之間存在一個交點，則交點對應的時刻即為突變開始的時間。

圖4 山西省2000-2015年年均土壤水分M-K統計量Fig.4 Annual average soil moisture M-K statistics in Shanxi Province from 2000-2015

從圖4可以看出，在這16 a里，山西省的土壤水分大部分是處于上升趨勢，但不顯著，僅在2000-2003年間呈不顯著下降趨勢。UF和UB曲線在2003、2005-2006、2009 這3 處有交點，對應的UF值大于0 且小于1.96，說明了這3 個時間節點是年均土壤水分不顯著上升的突變點。

結合圖3 和圖4 可以得出，山西省這16 a 來土壤水分整體上呈不顯著上升趨勢。

通過計算土壤水分的線性趨勢系數，得到了山西省2000-2015年土壤水分的變化趨勢分布，如圖5所示。從圖5中可以看出，近16 a 來，山西省上北部、中東部和南部小部分地區呈明顯的濕潤趨勢，包括大同市北部、朔州市北部、忻州市中部和東部、太原市、陽泉市、晉中市、呂梁市東部、長治市西部、臨汾市中部、晉城市西部和運城市東部；山西省西部、下北部和東南部地區呈干旱趨勢，尤其是在運城市與臨汾市交界處和長治市東部。

圖5 山西省2000-2015年土壤水分年均值線性趨勢分布Fig.5 Linear trend distribution of annual mean soil moisture values in Shanxi Province from 2000-2015

2.2.2 季節變化

山西省多年月均土壤水分隨時間的變化曲線如圖6 所示。可以看出，從1月份開始，土壤水分從最低值0.175 m3/m3開始緩慢增加，直至4 月；4-5 月，土壤水分小幅度減少，這是因為地表植被需水量增加以及前期儲水量相對較低造成的；5-9月，土壤水分進入持續增加狀態，并在9 月份達到最大值0.249 m3/m3；9-12 月，土壤水分不斷減少。多年月均土壤水分隨時間的變化整體呈現出先增大后減小的趨勢。

圖6 山西省2000-2015年月均土壤水分隨時間的變化曲線Fig.6 Variation curve of monthly average soil moisture with time in Shanxi Province from 2000-2015

2.3 土壤水分的影響因子分析

2.3.1 土壤水分與NDVI關系

現有研究表明[26]，植被覆蓋情況是影響土壤水分時空變化的因素之一。地表植被不僅能直接影響土壤的水文過程，還能通過植物根系吸水和凈降雨量等間接影響土壤水分的變化。土壤水分和NDVI的季節變化圖如圖7（a）所示，可以看出，土壤水分與NDVI整體上變化趨勢大致相同，均表現出先增大后減少的趨勢；土壤水分的變化時間大體上滯后于NDVI1 個月左右。在年際變化上[見圖7（b）]，NDVI和土壤水分均表現出上下波動的變化趨勢且具有一定的關聯性，但并不是很直觀明了，因此需進一步對其相關性進行分析。

圖7 山西省2000-2015年土壤水分和NDVI的季節變化、年際變化Fig.7 Seasonal and interannual variation of soil moisture and NDVI in Shanxi Province from 2000-2015

對土壤水分和NDVI的年際相關性分析結果如表1 所示，2000-2015 年土壤水分和NDVI均呈現明顯的正相關關系。其中，相關系數最大的年份是2013 年，達到了0.912（p＜0.01）；2012、2000、2002 和2010 年次之，但也具有極好的相關性，相關系數均大于0.8（p＜0.01）；2003-2006年之間相關性較低，其中最低值發生在2003年，為0.069。

表1 土壤水分和NDVI的相關性分析Tab.1 Correlation analysis of soil moisture and NDVI

2.3.2 土壤水分與降水關系

圖8 給出了山西省2000-2015 年土壤水分和降水量的季節變化和年際變化關系。從圖8（a）可以看出，土壤水分和降水量的季節變化趨勢大體一致，且同NDVI一樣，都表現出先增大后減小的趨勢；土壤水分的變化時間大體上滯后于降水1個月左右。從圖8（b）可以看出，年均土壤水分和年降雨量的變化趨勢大致相同，降水量大的年份對應的年均土壤水分相對較高，降水量小的年份對應的年均土壤水分則相對較低。

圖8 山西省2000-2015年土壤水分和降水量的季節變化和年際變化Fig.8 Seasonal and interannual variation of soil moisture and precipitation in Shanxi Province from 2000-2015

對土壤水分和降水量的年際相關性分析結果如表2 所示，2000-2015 年土壤水分和降水量總體上呈現明顯的正相關關系。其中，相關系數最大的年份是2000 年，達到了0.884（p＜0.01）；2002、2009、2010、2012 以及2013 年的土壤水分與降水量也達到了極顯著相關；僅在2006 年呈負相關關系，但其相關性為-0.02；其他年份土壤水分和降水量也具有較好的相關性。

表2 土壤水分和降水量的相關性分析Tab.2 Correlation analysis of soil moisture and precipitation

2.3.3 土壤水分與氣溫關系

圖9 為土壤水分和氣溫的季節變化和年際變化關系圖。從圖9（a）可以看出，土壤水分和氣溫的季節變化趨勢也大致相同，均呈現出先增大后減小的變化趨勢。其中，一年中氣溫最高值出現在7 月份，土壤水分最大值出現在9月，結合圖中2 條曲線變化趨勢說明了土壤水分的變化時間大體上滯后于氣溫1～2 個月左右。從圖9（b）可以看出，土壤水分和氣溫這2 條曲線雖都呈現上下波動的變化趨勢，但是也是具有一定關聯性，因此可對兩者相關性進一步分析。

圖9 山西省2000-2015年土壤水分和氣溫的季節變化和年際變化Fig.9 Seasonal and interannual variation of soil moisture and air temperature in Shanxi Province from 2000-2015

土壤水分和氣溫的年際相關性分析結果如表3 所示，2000-2015 年土壤水分和氣溫大致呈現出正相關關系。這16 a來，相關系數最大的年份是2012 年，達到了0.781（p＜0.01），2013年次之，其相關系數為0.757；2003、2004和2006年為負相關關系，但其相關性不高，均小于0.2。

表3 土壤水分和氣溫的相關性分析Tab.3 Correlation analysis of soil moisture and air temperature

2.3.4 土壤水分與風速關系

風速主要是通過影響土壤的蒸發量和植被的蒸騰量進而影響土壤水分的變化。圖10 為土壤水分和風速的季節變化和年際變化關系圖。從圖10（a）可以看出，這2 條曲線呈“雙峰型”變化趨勢。1-4 月，土壤水分隨著風速的增大而增大，這是因為在該段時間內土壤大部分時間處于封凍期，土壤水分受風速的影響較低，主要是受降水、NDVI 等其他因素影響；5-12 月土壤水分隨風速的增大（減小）而減小（增大），兩者變化趨勢正好相反。從圖10（b）可以明顯看出土壤水分和風速這2條曲線大體上呈相反的變化趨勢。

圖10 山西省2000-2015年土壤水分和風速的季節變化和年際變化Fig.10 Seasonal and interannual variation of soil moisture and wind speed in Shanxi Province from 2000-2015

對土壤水分和風速的年際相關性分析結果如表4 所示，2000-2015 年土壤水分和風速均呈現負相關關系。這16 a 來，相關系數最大的年份是2006 年，達到了-0.822（p＜0.01），2009、2004 以及2007 年次之，但也具有較好的相關性，相關系數均大于0.7（p＜0.01）；其他年份土壤水分和風速也具有一定的相關性。

表4 土壤水分和風速的相關性分析Tab.4 Correlation analysis of soil moisture and wind speed

2.4 主要影響因子分析

綜上所述，本文主要考慮降水量、氣溫、風速以及NDVI這4 個環境因子，在SPSS 軟件上運用主成分分析法來確定影響山西省土壤水分時空變化的主控因子。首先對這4個環境因子進行KMO 檢測，結果這4 個環境因子的KMO 均值為0.606＞0.500，且顯著性遠小于0.05，說明可以運用主成分分析法。主成分分析結果如表5 所示，主成分1 的累計貢獻率達到了68.762%，即這1 個主成分代表了這4 個環境因子的68.762%，因此，可將影響山西省土壤水分時空變化的環境因子歸為1個主要成分來進行下一步分析。

表5 主成分貢獻率和累計方差貢獻率Tab.5 Contribution of principal components and cumulative variance

該主成分與變量間的相關性如表6所示，載荷量表示主成分與各變量間的相關系數。可以看出，主成分1與NDVI、降水以及氣溫的相關性高，分別為0.969、0.931、0.905，與風速的相關性較低，為-0.354。因此，結合主成分1的貢獻率和各變量在主成分中所占的比例，可以確定這4個環境因子對山西省土壤水分的影響程度大小依次為：NDVI＞降水＞氣溫＞風速。結果表明影響山西省土壤水分變化的主控因子是NDVI。

表6 初始因子載荷矩陣Tab.6 Initial factor load matrix

3 討 論

本研究利用ESA CCI土壤水分數據、氣候（降水、氣溫以及風速）和NDVI等數據，對山西省近16 a 來土壤水分的時空演變規律及其與各環境因子的相關性進行分析，并通過主成分分析進一步得出影響土壤水分時空變化的主要因子。研究發現，該地區土壤水分的空間分布特征具有一定的穩定性，整體上呈“南部、北部低，中部高”的分布特征，這與王慧等[27]和郝振純等[28]的研究結果相似。采用相關性分析法得知土壤水分與NDVI、降水量、氣溫呈正相關關系，與風速呈負相關關系，結合主成分分析法最終確定影響山西省土壤水分變化的主要因子是NDVI和降水量，其次是氣溫以及風速，這與郝振純等通過現場觀測資料研究得到降水是影響山西省土壤水分時空變化的主導因素，其次是氣溫的結論大體一致，但不同的是郝振純等人并未考慮植被因素的影響。

本研究可為山西省土壤水分干旱評估和制定節水灌溉制度等提供數據支撐，從而推動當地生態保護建設，也可對今后大區域尺度的土壤水領域的研究提供一定的指導作用。但本文也存在一些缺陷，如在土壤水分變化中并未考慮到地形因素和人類活動的影響，在后續研究中應對這些分析進行補充完善。

4 結 論

（1）空間分布上，山西省土壤水分年均值為0.170～0.263 m3/m3。土壤水分總體分布呈現“南部、北部低，中部高”的變化特征，且空間分布具有一定的穩定性。其中，運城市和大同市的土壤水分相對較低，太原市西部、忻州市南部以及晉中市的東部地區土壤水分相對較高。

（2）時間變化上，2000-2015年山西省土壤水分變化整體呈不顯著上升趨勢，其傾向率為0.000 6 a-1，其中2003、2005-2006、2009年是土壤水分不顯著上升的突變點。在過去的16 a 間，山西省上北部、中東部和南部小部分地區呈明顯的濕潤趨勢，山西省西部、下北部和東南部地區呈干旱趨勢，尤其是在運城市與臨汾市交界處和長治市東部。

（3）運用相關性分析法和主成分分析法，分析了山西省土壤水分與NDVI、降水量、氣溫以及風速之間的相關性，結果表明：①土壤水分與NDVI、降水量、氣溫具有明顯的正相關關系，與風速呈負相關關系。②降水量、氣溫以及NDVI對土壤水分的影響均具有一定的滯后性，滯后時間大致為1～2個月。③結合主成分分析和相關性對比，最終確定了影響土壤水分時空變化的主要因子是NDVI和降水量。