灌区蒸散发遥感反演及其时空变化特征分析
本文内容来源于《测绘通报》2022年第12期，审图号：GS京（2022）1439号
张娣1
1. 中国水利水电科学研究院, 北京 100048;
2. 湖北省漳河工程管理局, 湖北 荆门 448156
基金项目：国家自然科学基金重点项目（52130906）；中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室自主研究（SKL2022TS13）；中国水科院基本科研业务费专项（ID0145B022021；ID0145B052021）
关键词：蒸散发, MODIS, 时空特征, SEBS, 漳河灌区
摘要 ：准确反演区域尺度的蒸散发对于水资源循环、气候变化、科学灌溉及干旱与洪涝监测等方面的研究具有重要的科学意义，本文以漳河灌区为典型案例，构建了遥感蒸散发的SEBS模型，验证了其精度，分析了其时空规律。结果表明：①2009—2018年钟祥、荆门、团林站点的（蒸散发） ET观测值与模拟值的平均相关系数分别为0.86、0.84和0.83，RMSE平均值分别为0.61、0.67和0.62 mm/d。年际间的ET观测值与模拟值变化幅度均小于10%，相关系数范围为0.7～0.9，RMSE范围为0.4～0.8 mm/d，标准差比率范围为0.8～1.5。②研究区2009—2018年ET的平均值为427.34 mm，整体呈上升趋势。③年尺度、季尺度和月尺度ET与气温和降水在时间序列上均有较好的一致性。多时间尺度ET均呈东北和西南部高、西部低的空间分布特征。研究结果能够较好地呈现ET的高时空异质特征和年际间空间差异，本文将为漳河灌区水资源开发管理和科学灌溉提供科学依据。
蒸散发(evapotranspiration, ET)作为地表植被和土壤向大气传输的水汽总通量，是地球生态系统能量-水-碳循环的核心过程，准确估算蒸散发可为发展水资源循环、全球气候变化、科学灌溉及干旱与洪涝监测等方面提供数据支撑。因此，灌区地表蒸散发的动态遥感时空反演研究，对于灌区的水资源高效利用与管理和科学灌溉具有重要意义。
遥感数据具有获取时空连续动态变化信息的优点，结合遥感数据和气象数据等多源信息进行蒸散发的反演模拟已成为当今全球水文、生态、遥感界研究的热点，更是以后的发展方向[1]。国内外学者开发了多种基于地表能量平衡的遥感蒸散发模型，根据计算感热通量H过程中是否区分植被和土壤，地表能量平衡模型又可以分为单层模型和双层模型。单层模型是将植被和土壤作为一个整体与大气进行水热交换，近20年来发展了各种具有代表性的单层模型，如S-SEBI模型[2]、SEBAL模型[3]、SEBS模型[4]、METRIC模型[5]等。文献[6]利用MODIS数据采用SEBAL模型研究了河套灌区ET的时空格局。文献[7]基于MODIS数据和SEBS模型反演了华北平原农田区ET，并结合地面涡度相关系统的观测数据对SEBS模型进行了验证。双层模型由于充分考虑了植被冠层和裸土表面特征参数的差异性，物理机制较单层模型更强。双层模型中具有代表性的有TSEB模型[8]、HTEM模型[9]、SWH模型[10]等。文献[11]在中国黑河中游地区分别验证了HTEM、TSEB及MODIS双源ET模型。其中，HTEM模型的估算结果与地面涡度观测数据最接近。文献[12]详细比较了3种双源遥感ET模型在不同植被覆盖条件下的蒸散发模拟能力，并通过蒸散发区分土壤蒸发与植被冠层蒸腾的合理性进行了评价。
综上所述，通过遥感反演蒸散发的方法和研究成果丰富，但在有限的地面观测数据条件下，开展遥感数据反演结果的地面验证是定量遥感研究领域的难点问题。因此，本文基于MODIS地表参数和气象资料构建SEBS模型，定量反演漳河灌区2009—2018年分辨率为250 m的日尺度ET，结合地面气象站点的观测数据和P-M公式对反演的日尺度ET进行精度验证，并在合理验证的结果上探究了2009—2018年不同时空尺度ET的变化规律。
1 研究区与研究数据1.1 研究区概况
漳河灌区位于我国湖北省江汉平原西部，海拔范围为-80~445 m，全域地势自北向南逐渐降低，为长江中下游流域的典型灌区[13](如图 1所示)。灌区总面积约为5 543.93 km2，包含荆门、荆州、钟祥、当阳4个县市。漳河灌区土地利用类型以耕地、草地、林地为主，主要土壤类型有黏土、壤土，属于亚热带大陆性气候，多年年均气温为16.9℃，多年年平均日照时数为2100 h，多年年均降雨量为960 mm，蒸散和降水时空分布不均匀，具有明显的季节性和区域性。漳河灌区主要种植作物为水稻、油菜、小麦和棉花，是我国华中地区重要的粮食生产基地[14]。
| 图 1 研究区气象站点分布 |
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1.2 数据来源及预处理1.2.1 遥感数据
本文采用的MODIS产品数据信息见表 1。MODIS数据来源于NASA官方网站，覆盖时间段为2009—2018年，共10年，轨道号为h27v05。利用MRT批处理工具对MODIS数据进行预处理，主要流程包括：①格式转换，GeoTIFF格式；②投影坐标转换，WGS-84投影为UTM 49N；③统一重采样，分辨率为250 m；④质量控制，根据5个数据产品的质量控制波段对产品数据进行质量控制，剔除不合格的栅格单元信息，然后依据时间序列进行线性插值补充。
表 1 SEBS模型所需的MODIS产品数据信息
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1.2.2 气象数据
气象数据一部分来源于国家气象科学数据中心的钟祥(57378)、宜昌(57461)、荆州(57476)和天门(57483)站点，包括日最高气温、最低气温、平均气温、平均气压、相对湿度、平均风速、日照时数；另一部分来源于湖北省漳河工程管理局提供的团林站点和荆门站点的历史气象数据，共6个气象站点的信息，具体见表 2。气象数据空间插值均采用ANUSPLIN插值方法，生成与各地表参数统一尺度和投影坐标系统的栅格数据。
表 2 气象站点信息
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2 数学模型
瞬时遥感蒸散发的反演采用SEBS模型，计算要素详见文献[7]。
采用恒定蒸发比法对蒸散发进行时间尺度扩展，计算公式为
式中，δ为24 h内的蒸发比；λ为水的汽化潜热J·kg-1；ET为参考作物的蒸散发(mm/d)；Rn为作物的净辐射通量(MJ·m-2·d-1)；G为土壤热通量(MJ·m-2·d-1)；LST为地表温度(K)；H为显热通量(MJ·m-2·d-1)。
地面验证采用FAO Penman-Monteith方法，基于地面站点的气象观测数据计算日ET值，并与遥感蒸散发模型的反演结果进行点尺度上的验证，计算公式为
式中，γ为干湿表常数(kPa/℃)；T为平均气温；U2为2 m高度处的风速(m/s)；Δ为饱和水气压曲线斜率(kPa/℃)；es-ea为饱和水气压差。
3 结果与分析3.1 SEBS模型验证
2009—2018年ET观测值与SEBS模型模拟值站点整体对比见表 3，2009—2018年钟祥、荆门、团林站点ET观测值与SEBS模型模拟整体精度验证结果如图 2—图 4所示，钟祥站点SEBS模型整体相关系数为0.86，RMSE为0.61 mm/d，MAE(平均绝对误差)为0.47 mm/d。荆门站点SEBS模型整体相关系数为0.83，RMSE为0.67 mm/d，MAE为0.52 mm/d。团林站点SEBS模型整体相关系数为0.84，RMSE为0.62 mm/d，MAE为0.47 mm/d。
表 3 2009—2018年ET观测值与SEBS模型反演值站点综合对比
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| 图 2 2009—2018年钟祥站点ET观测值与SEBS模型模拟值泰勒图和对比 |
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| 图 3 2009—2018年荆门站点ET观测值与SEBS模型模拟值泰勒图和对比 |
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| 图 4 2009—2018年团林站点ET观测值与SEBS模型模拟值泰勒图和对比 |
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钟祥、荆门、团林3个站点都满足文献[15]提出的优秀遥感蒸散发模型反演的日尺度ET与ET观测值的相关系数在[0.80，0.91]，以及RMSE的范围在0.5~1.2 mm/d的模型要求。因此，SEBS模型在3个站点的整体模拟匹配程度较好。
3.2 漳河灌区年尺度ET时空变化特征3.2.1 漳河灌区年尺度ET时间变化特征
漳河灌区ET的年际变化过程及ET的年际相对变化情况如图 5所示，2009—2018年漳河灌区年尺度ET整体呈上升趋势，ET年平均值的波动范围为[388.59，480.67]mm/a，最高值出现在2013年(480.67 mm/a)；最低值出现在2009年(388.59 mm/a)。多年ET的平均值为427.34 mm/a(如图 5所示)。年ET值的变化可分为3个阶段：2009—2011年，呈缓慢增加趋势；2012—2014年，变化较为剧烈，期间有波峰；2015—2018年，呈平稳增加趋势。
| 图 5 2009—2018年漳河灌区ET年际变化规律 |
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3.2.2 漳河灌区年尺度ET空间变化特征
2009—2018年研究区内年尺度ET的空间分布如图 6所示，ET高值在研究区的东北部和西南部分布较广，多大于400 mm，西北部和东南部明显低于其他地区，多小于350 mm。其主要原因为：①林草地的根系强，吸水高于裸地和水体，研究区东北和西南部的土地利用类型是林地和草地，而西北部和东南部则是水体和裸地。②灌区的半人工生态特性的耕地、建设用地、水体的细碎化分布形成ET的高空间异质特征的分布。2009—2018年漳河灌区的年尺度ET值全局分布整体呈上升趋势。其中，研究区内2013、2017及2018年ET值全局分布相对于整体的变化趋势出现了明显的偏高，属于高ET年份，而2009和2014年的ET值全局分布则相对偏低，属于低ET年份。因此，遥感ET能够较好地呈现ET的高时空异质特征，且能够捕捉到年际间ET的空间差异与异常。
| 图 6 2009—2018年漳河灌区年尺度ET空间分布 |
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3.3 漳河灌区季节尺度ET时空变化特征3.3.1 漳河灌区季节尺度ET时间变化特征
漳河灌区季节尺度ET多年变化规律如图 7所示，多年ET的变化具有一致的季节性规律，季节尺度ET多年均值从小到大依次为：冬季(12月—次年2月，43 mm/a) < 秋季(9—11月，85 mm/a) < 春季(3—5月，127 mm/a) < 夏季(6—8月，172 mm/a)；研究区ET在季节转换过程中也体现出一定的规律性：夏秋(87 mm/a)和冬春(84 mm/a)的变化幅度明显高于春夏(45 mm/a)和秋冬(42 mm/a)的变化幅度，引起这一现象的主要原因是夏秋和冬春的季节转换过程伴随着植被的枯萎和生长两个始末阶段。夏季降水量丰富、气温高，导致植被生长旺盛，ET值最大；进入秋季后，气温下降、降水量逐步减少，导致植被进入枯萎期，ET值随之减少；入冬后，植被完全枯萎，蒸腾作用近乎为零，此时ET主要依靠土壤水分的微弱蒸发提供，因此冬季ET值为全年最小；进入春季后，降水量和气温的升高导致植被进入生长季，蒸腾作用增强，同时土壤水分的蒸发伴随气温的升高也逐渐增强，导致春季ET也逐渐升高。
| 图 7 2009—2018年漳河灌区季节ET多年区域均值变化规律 |
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3.3.2 漳河灌区季节尺度ET空间变化特征
漳河灌区多年季度ET平均值的空间分布如图 8所示，季度ET平均值的高值空间分布区域差异性不大，4个季节的ET平均值高值大部分分布在研究区南部区域和北部林地聚集覆盖区域。春季ET均值的范围为[0，150.38]mm/a，灌区内大部分地区的ET值都处于较高水平，空间差异性不明显；夏季ET均值范围为[0，214.26]mm/a，研究区南部区域和北部林地覆盖区域的ET值明显高于其他地区，低值主要离散分布在研究区的中部区域；秋季ET均值范围为[0，105.02]mm/a，研究区南部区域和北部林地覆盖区域ET值仍然显著高于其他地区；冬季ET均值范围为[0，53.64]mm/a，ET低值聚集程度明显高于其他季度。
| 图 8 漳河灌区多年季度ET平均值空间分布 |
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3.4 漳河灌区月尺度ET时空变化特征
2009—2018年漳河灌区1—12月的月尺度ET空间分布如图 9所示，月尺度ET平均值在不同月份间存在较大的空间差异性：1—3月、10—12月的月尺度ET平均值的空间差值都小于15 mm，表明这些月份ET的空间变异性较低，整体ET值均趋于稳定；5—8月的月尺度ET平均值空间差值都大于30 mm，表明这些月份的ET变化强度剧烈。总体而言，月尺度ET高值主要分布在北部的林地区域，ET低值分布在南部和西北部，这与年尺度、季尺度ET的空间分布特征类似。漳河灌区年内月均ET呈现单峰变化趋势(如图 10所示)。其中，1—3月呈平稳上升趋势，4—5月呈剧烈上升趋势，6—7月呈快速上升趋势并在7月达年内的ET峰值(63.93 mm)。从9月开始波动下降，12月—次年1月为ET低值时段且变化特征不明显。多年月均ET在[9.01，63.93]mm变化，年内ET最低值为9.01 mm，出现在12月；最高值出现在7月，为63.93 mm。多年的月平均ET值(1—12月)为35.63 mm。
| 图 9 漳河灌区2009—2018年1—12月ET平均值空间分布 |
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| 图 10 2009—2018年多年1—12月平均ET与降水、气温变化 |
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漳河灌区2009年1月至2018年12月(120 m)月ET和月降水量、月平均气温如图 11所示，多年月ET与月降水量、月平均气温均呈单峰型的周期变化趋势。研究区内多年月平均降水量在5月最高(142.67 mm)，12月最低(13.88 mm)；多年的月平均气温7月最高(28.74 ℃)，1月最低(4.02 ℃)。月平均降水量的峰值较ET峰值提前2个月出现，这与长江中下游地区特有的梅雨季节有关。多年月平均降水和气温的变化特征与ET年内变化规律基本一致，表明研究区内ET与水热变化基本同期，降水和气温变化是导致ET持续变化的重要气候因素。
| 图 11 2009—2018年漳河灌区月尺度ET与降水量、气温的时间序列变化 |
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终审：金 君
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