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    基于SEBAL模型的漓江流域蒸散量變化分析

    2015-11-07 01:34:47許君一
    水土保持研究 2015年4期
    關(guān)鍵詞:潛熱漓江通量

    周 玲, 張 麗, 許君一, 劉 廣

    (1.中國科學(xué)院 遙感與數(shù)字地球研究所 數(shù)字地球重點實驗室, 北京 100094;2.山東科技大學(xué) 測繪科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 青島 266590)

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    基于SEBAL模型的漓江流域蒸散量變化分析

    周 玲1,2, 張 麗1, 許君一2, 劉 廣1

    (1.中國科學(xué)院 遙感與數(shù)字地球研究所 數(shù)字地球重點實驗室, 北京 100094;2.山東科技大學(xué) 測繪科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 青島 266590)

    基于1993年、1999年、2006年和2010年Landsat TM/ETM+影像,應(yīng)用SEBAL模型估算了漓江流域四期不同時相的日蒸散量,并應(yīng)用P-M公式對估算結(jié)果進(jìn)行驗證。通過對研究區(qū)蒸散量結(jié)果進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:(1) 日蒸散量分布受到季節(jié)及氣候的影響,植被生長季的蒸散量明顯高于其他季節(jié);(2) 漓江流域的蒸散分布具有明顯的空間差異性,不同土地利用類型的蒸散均值相差較大,不同時期的蒸散量均表現(xiàn)出林地>水體>灌木/草地>耕地>建設(shè)用地的規(guī)律;(3) 近20 a來漓江流域土地利用變化顯著,除去氣候及降水量等因素的影響,蒸散量受到土地利用變化的影響明顯。隨著漓江水源林地的減少與退化,日蒸散量呈現(xiàn)下降的趨勢,進(jìn)一步揭示了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人類活動對漓江流域生態(tài)環(huán)境及水熱平衡的影響。

    遙感; 漓江流域; 土地利用; 蒸散量;SEBAL模型

    漓江是廣西壯族自治區(qū)最重要的生態(tài)及旅游資源,享有山水甲天下之美譽(yù)。漓江流域土地及生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展對維持流域內(nèi)及河流下游的經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展具有十分重要的意義[1]。但近年來,隨著漓江流域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及農(nóng)林經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,漓江上游部分原始林地遭到砍伐轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)林、果園以及農(nóng)田等,且城市建設(shè)用地面積不斷增加,使漓江流域的土地利用/覆蓋不斷發(fā)生變化,從而進(jìn)一步導(dǎo)致漓江水量不斷減少、枯水期逐年延長,土壤涵水能力下降,生態(tài)環(huán)境不斷惡化等問題[2]。土地利用/土地覆蓋變化是人為因素作用于地理過程、水文過程的主要表征,土地利用/覆蓋變化通過改變下墊面地表反射率、粗糙度、植被覆蓋度等因素,會進(jìn)一步引起地表水熱循環(huán)的變化。地表蒸散是反映土地利用/覆蓋變化所引起地表水熱變化的敏感因子,因此研究蒸散量的時空變化特征,能夠進(jìn)一步揭示漓江流域土地利用/覆蓋變化對水熱平衡的影響。

    蒸散(Evapotranspiration,ET)是地表與大氣間水熱平衡的主要組成部分,也是陸面過程研究的重要參數(shù)。地表蒸散過程包括土壤蒸發(fā)和植被蒸騰,此過程需要吸收周圍環(huán)境熱量,因此蒸散發(fā)過程是陸面耗水的主要方式[3]。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)估算蒸散量為區(qū)域蒸散量的估算提供了可能,其大尺度、高時效等優(yōu)勢在區(qū)域蒸散估算中發(fā)揮著越來越大的作用。在以遙感技術(shù)為基礎(chǔ)的估算方法中,常用的計算方法多是基于能量平衡法[4]。其中陸面能量平衡SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型算法是一種典型的基于能量平衡方程的區(qū)域蒸散反演方法,該模型的優(yōu)點在于能夠充分應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)信息。模型從建立到現(xiàn)在,已經(jīng)在巴基斯坦、美國及中國很多區(qū)域得到了試驗和驗證。

    本文基于SEBAL模型,以漓江流域為研究區(qū),應(yīng)用四期Landsat TM/ETM+遙感影像,結(jié)合漓江流域DEM及風(fēng)速、空氣溫度等氣象數(shù)據(jù),實現(xiàn)漓江流域日蒸散量的估算,并結(jié)合近年來研究區(qū)內(nèi)土地利用/覆蓋信息,統(tǒng)計不同土地利用類型的日蒸散量,進(jìn)一步分析土地利用/覆蓋變化對日蒸散量的影響,為漓江流域土地利用、灌溉規(guī)劃、水權(quán)調(diào)整等水資源管理的可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

    1.1研究區(qū)概況

    漓江流域位于廣西東北部,地理坐標(biāo)為109°45′—110°40′E,24°18′—25°41′N,北靠貓兒山自然保護(hù)區(qū);南至桂林陽朔縣;西面與柳州相接,東至海洋山自然保護(hù)區(qū)。研究區(qū)以桂林市為中心,包括桂林市區(qū)及興安、靈川、臨桂、陽朔4個縣,形成中部平坦、四周青山環(huán)繞的盆地地勢。研究區(qū)內(nèi)包括貓兒山、海洋山及青獅潭三個國家生態(tài)自然保護(hù)區(qū),整個研究區(qū)內(nèi)山巒疊嶂,溪谷縱橫,植被豐富,構(gòu)成了豐富的景觀類型,主要土地利用類型包括林地、灌木/草地、耕地、建設(shè)用地及水體等。

    漓江流域?qū)儆谥心蟻啛釒駶櫦撅L(fēng)氣候區(qū),氣候溫和,雨量充沛,光照充足,四季分明且雨熱同季,氣候條件十分優(yōu)越。年平均無霜期309 d,年平均降雨量1 949.5 mm,平均蒸發(fā)量1 490~1 905 mm。中部靈川縣境內(nèi),年蒸發(fā)量1 856.6 mm;中下游地帶主要包括桂林市區(qū)和陽朔縣、臨桂縣地區(qū),年降雨量1 838~1 941.5 mm,年蒸發(fā)量1 377~1 856.6 mm,降雨量大于蒸發(fā)量,年平均相對濕度76%[5]。

    1.2數(shù)據(jù)及預(yù)處理

    文章試驗所需數(shù)據(jù)包括遙感影像、DEM數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)選取分辨率30 m的Landsat影像。通過對1990年之后的landsat可用數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量篩選后,最終選取1993年、1999年、2006年及2010年四期TM/ETM+數(shù)據(jù),7個波段的全部資料用于反演各類地面參數(shù)及水熱通量。DEM數(shù)據(jù)采用ASTER GDEM30米分辨率數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)選用桂林氣象站點1993年,1999年,2006年,2010年的日值氣象數(shù)據(jù)(中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),http:∥cdc.cma.gov.cn/),主要用于估算模型參數(shù)及精度驗證。

    表1 Landsat數(shù)據(jù)行帶號及獲取時間

    整個研究區(qū)由四景Landsat影像覆蓋,影像行帶號分別為125—42,125—43,124—42及124—43。由于林地面積占研究區(qū)土地利用類型主要比例,因此所選影像成像時間盡量在植被生長季內(nèi)。數(shù)據(jù)行帶號及時間如表1所示。為保證試驗精度,在應(yīng)用Landsat遙感影像進(jìn)行估算前,首先對影像進(jìn)行幾何精校正與大氣校正,幾何校正精度在0.5個像元內(nèi)。

    2 漓江流域蒸散量估算

    SEBAL模型由荷蘭學(xué)者Bastiaanssen于1988年提出,是應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)估算區(qū)域蒸散量的重要方法[6-7]。該模型的優(yōu)點在于具有清楚的物理意義,能夠應(yīng)用在不同的氣候條件下,且除遙感影像資料外,所需氣象資料較少。到目前為止,該模型已經(jīng)在蒸散發(fā)研究中得到了廣泛的應(yīng)用[8-10]。SEBAL模型原理基于陸面能量平衡方程:

    Rn=λ·ET+G+H

    (1)

    式中:Rn——地表凈輻射通量;λ·ET——蒸發(fā)潛熱;G——土壤熱通量;H——感熱通量。模型通過遙感影像可見光、近紅外與熱紅外波段進(jìn)行估算,獲取地表凈輻射量、土壤熱通量與感熱通量,在此基礎(chǔ)上根據(jù)公式(1)求得潛熱通量,通過時間擴(kuò)展獲得日蒸散量。

    本文以漓江流域為研究區(qū),利用Landsat影像的可見光與近紅外波段可以計算地面反照率、植被指數(shù)NDVI、及比輻射率,應(yīng)用熱紅外波段及比輻射率計算地面溫度,詳細(xì)算法及計算過程見Bastiaanssen等人的文章[6-7,10]。在地表參數(shù)的估算過程中,由于地表溫度等參數(shù)難以獲取,因此對計算過程進(jìn)行了簡化處理。本文在獲得各類地面參數(shù)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用SEBAL模型進(jìn)行研究區(qū)水熱通量及日蒸散量的估算。

    2.1地表凈輻射量

    凈輻射量的計算過程可以表達(dá)[11]為:

    Rn=(1-α)Rs+(Rin-Rout)-(1-ε)Rin

    (2)

    式中:Rs——入射的短波輻射;Rin——入射的長波輻射;Rout——反射的地表長波輻射;α——地面反照率,各表達(dá)式如下:

    Rs=Gsc×cos(θ)×d×τsw

    (3)

    Rin=1.08(-lnτsw)0.265sTair4

    (4)

    Rout=εsTs4

    (5)

    式中:Gsc——太陽常數(shù),值為1 367 W/m2;d——日地距離系數(shù),主要通過影像獲取日期在太陽歷中的排列序號計算得到;s——Stefan Boltzman常數(shù)(5.67×10-8[W/(m2·K4)];Tair——空氣溫度;Ts——地表溫度;θ——太陽天頂角;ε——地面比輻射率。

    2.2土壤熱通量

    土壤熱通量是由于傳導(dǎo)作用而改變土壤與植被的能量。這部分熱量相對較小,直接計算很復(fù)雜。對于植被下墊面,SEBAL模型一般通過土壤熱通量G與地表溫度Ts、凈輻射量Rn、地面反射率α及NDVI的經(jīng)驗關(guān)系求得。計算公式如下:

    (6)

    對于非植被下墊面,計算公式需要改變[12],近似取為:

    G=0.2Rn

    (7)

    2.3感熱通量

    感熱通量指由于傳導(dǎo)和對流作用而散失到大氣中的那部分能量,是關(guān)于大氣穩(wěn)定度、風(fēng)速和表面粗糙度的函數(shù)。感熱通量的計算是應(yīng)用SEBAL模型估算蒸散量的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是計算過程最為復(fù)雜的步驟,計算公式如下:

    (8)

    式中:ρa(bǔ)ir——空氣密度(kg/m3);Cp——空氣熱量常數(shù)[1004 J/(kg·K)];ΔT——高度為Z1和Z2(通常取Z1=0.01 m,相當(dāng)于裸露土地的粗糙度長度;Z2=2 m,為氣象數(shù)據(jù)中的參考高度)處的溫度之差Tz1-Tz2;rah——空氣動力學(xué)阻力。

    為求得Tz1-Tz2,SEBAL模型假設(shè)該值與地面溫度成線性關(guān)系:Tz1-Tz2=aTs+b,為求得a,b,在研究區(qū)域的衛(wèi)星圖像上確定兩個極端點:一個“冷點”與一個“熱點”[13]?!袄潼c”是指該點植被生長茂盛、地表溫度較低,水分供應(yīng)充足、蒸散量處于潛在蒸散的水平,感熱通量基本為0,LE≈Rn-G?!盁狳c”是指蒸散量基本為零的像元,主要是指沒有植被覆蓋的干燥農(nóng)田或鹽堿地,滿足H≈Rn-G。由于近地層大氣的不穩(wěn)定,通過一次選取冷點、熱點并不能取得穩(wěn)定的值,因此模型應(yīng)用莫寧—奧布霍夫(Monin-Obukhov)定律,通過多次迭代運(yùn)算對空氣動力學(xué)阻力、空氣密度進(jìn)行校正,直到取得穩(wěn)定的感熱通量值為止,進(jìn)而粗略求得研究區(qū)域各像元點的感熱通量。

    冷點與熱點的選取對蒸散量的計算結(jié)果具有一定的影響,因此在進(jìn)行冷熱點的選取時,將研究區(qū)遙感影像解譯結(jié)果與Google高分影像相結(jié)合,使得所選像元滿足冷熱點的特征要求。經(jīng)過分析,最終確定研究區(qū)影像冷點與熱點分別位于漓江上游青獅潭水庫中心位置及桂林兩江機(jī)場附近西南方的裸地區(qū)域?;诶錈狳c的各地表參數(shù),通過多次循環(huán)迭代運(yùn)算,最后得到四期不同時相影像ΔT和地表溫度Ts之間的關(guān)系系數(shù),如表2所示。

    表2 Monin-Obukhov定律迭代系數(shù)結(jié)果

    2.4日蒸散量

    根據(jù)能量平衡方程及獲取的凈輻射量、感熱通量及土壤熱通量,可以得到衛(wèi)星過境時的瞬時潛熱通量。研究區(qū)潛熱通量空間分布如附圖1所示。

    潛熱通量是下墊面與大氣之間交換的水汽通量,是水分循環(huán)和能量平衡的重要組成部分。潛熱通量與感熱通量值相反,一般植被覆蓋較好、表面溫度較低和表面濕度較大的區(qū)域,顯熱通量較低、潛熱通量較高;而在地表濕度較低、溫度較高的區(qū)域,地表與近地面空氣的溫差較大,所以近地面大氣與地表能量的交換方式是以感熱為主,而潛熱較低。漓江流域地處亞熱帶氣候區(qū),降雨量較多,相較于感熱,潛熱通量具有不可忽視的作用。經(jīng)過對研究區(qū)感熱和潛熱估算結(jié)果的對比,以及附圖1潛熱的空間分布可以看出,漓江流域感熱與潛熱大致呈現(xiàn)相反的分布狀態(tài)。在漓江上游高植被覆蓋區(qū)域,感熱較低而潛熱較高。與此相反,在研究區(qū)中部建設(shè)用地集中區(qū)域,感熱較高而潛熱值相應(yīng)較低。

    根據(jù)瞬時潛熱通量只能得到遙感影像過境時的瞬時蒸散量,根據(jù)研究表明,蒸發(fā)比在一天時間內(nèi)基本保持不變[14]。因此本文應(yīng)用蒸發(fā)比的概念,采用蒸發(fā)比不變法把瞬時的蒸散量擴(kuò)展成日蒸散量。日蒸散量可表示為:

    (9)

    (10)

    式中:Δday——一天24 h內(nèi)的蒸發(fā)比;Rn24——一天內(nèi)的凈輻射量;G24——一天內(nèi)的土壤熱通量,在計算日蒸散量時可以忽略不計;λ——水的汽化潛熱。

    附圖2所示依次為1993年9月24日、1999年12月15日、2006年9月21日和2010年8月31日漓江流域蒸散量估算結(jié)果。

    3 結(jié)果與分析

    3.1蒸散量估算結(jié)果驗證

    由于研究區(qū)內(nèi)缺少蒸散實測站點,難以獲取蒸散實測數(shù)據(jù),因此無法應(yīng)用實測數(shù)據(jù)對SEBAL模型的蒸散估算結(jié)果進(jìn)行驗證。Penman-Monteith公式是計算植被蒸散的重要方法,應(yīng)用溫度、相對濕度、風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)即可計算日蒸散量,且精度較高[15],因此試驗估算結(jié)果應(yīng)用Penman-Monteith公式和氣象站點數(shù)據(jù)進(jìn)行間接對比驗證。

    圖1 桂林站點模型估算結(jié)果與P-M公式計算蒸散量對比

    如圖1所示,本文應(yīng)用桂林氣象站點氣象數(shù)據(jù),通過P-M公式計算得1993-09-24,1999-12-15,2006-09-21,2010-08-31日蒸散量值分別為2.68,2.37,3.45,4.53 mm,而SEBAL模型估算該站點附近建設(shè)用地的日蒸散均值為3.66,3.13,1.63,6.03 mm。通過比較發(fā)現(xiàn)除2006年SEBAL模型估算結(jié)果低于P-M計算結(jié)果外,其他三個時相的模型估算結(jié)果較P-M計算結(jié)果均出現(xiàn)不同程度的高估現(xiàn)象,但相差不大,最大相對相差為33%,說明SEBAL模型在本研究區(qū)的估算結(jié)果較為合理。

    本文在SEBAL模型反演的過程中,各類參數(shù)的估算過程是影響反演精度的主要因素。由于模型所需參數(shù)較多而研究區(qū)內(nèi)的實測數(shù)據(jù)有限,因此很多參數(shù)只能借鑒一些較為經(jīng)典的經(jīng)驗公式進(jìn)行估算,這樣就會由于地域、氣候等因素的差異使各個參數(shù)的普適性受到影響,從而進(jìn)一步影響估算精度[16]。因此在未來應(yīng)該盡可能獲取更多的實測氣象數(shù)據(jù)及蒸散量實測數(shù)據(jù),結(jié)合影像實際成像條件及研究區(qū)的實際情況進(jìn)行估算及驗證,從而進(jìn)一步提高模型的估算精度。

    3.2蒸散量時空分布特征分析

    從附圖2漓江流域日蒸散量估算結(jié)果可以看出,研究區(qū)日蒸散量具有一定的空間差異性。估算結(jié)果均呈現(xiàn)出漓江上游海拔較高山地蒸散量較高、中部平原地區(qū)相對較小的空間分布特征。研究區(qū)北部及周邊區(qū)域海拔較高,主要以山地為主,植被覆蓋主要為水源林地,水源豐富,植被長勢較好,具備了良好的蒸散條件,因此林地及水體的蒸散量在整個研究區(qū)內(nèi)為最高水平。而中部平原地區(qū)主植被主要以農(nóng)作物及低矮灌木為主,植物蒸騰能力小于高大的喬木,因此蒸散量相對較小。漓江下游南部地區(qū)主要以灌木/草地為主,植被蒸騰作用介于喬木與農(nóng)作物之間,因此蒸散量小于北部但高于中部平原地區(qū)。

    表3 漓江流域區(qū)域蒸散量統(tǒng)計 mm/d

    通過附圖2和表3統(tǒng)計數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)四個不同時相的蒸散量估算結(jié)果具有較大的波動性。結(jié)合當(dāng)日氣候條件進(jìn)行分析:1993年9月24日蒸散量均值為6.51 mm,高于同一時期的2006年9月21日蒸散均值;1999年12月15日的日平均蒸散量為3.22 mm,最大值為8.10 mm,其中大部分區(qū)域蒸散量在2~5 mm/d之間,與其他三個時相的估算結(jié)果相差較大,這主要是由于冬季植被處于休眠期,且氣溫較低、降水量較少,不利于蒸散活動的進(jìn)行,因此蒸散量處于一年之中最低的時段。2006年9月21日的平均蒸散量為5.45 mm,此時研究區(qū)處于夏末秋初時節(jié),氣溫適中、日照時間較為充足,植被覆蓋度比冬季要高,但植被已經(jīng)處于生長季末端,隨時間推移呈現(xiàn)不斷減少的趨勢,因此2006年9月21日蒸散量較1999年12月15日蒸散量有所提高,但少于2010年8月31日蒸散量。2010年8月31日蒸散量均值為7.64 mm,大部分地區(qū)蒸散量在6 mm以上,在四個時相中蒸散量最大,這是由于8月份漓江流域時值盛夏,夏季氣溫高、降雨量豐沛,因此土壤含水量豐富,且植被及農(nóng)作物處于生長旺盛的階段,植被覆蓋度最高,因此蒸散量在四個時相中最高。

    3.3蒸散量的影響因素分析

    3.3.1不同土地利用類型日蒸散量的分布特征本文采用的四期土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)是基于1993年、1999年、2006年及2010年Landsat數(shù)據(jù),基于混合分類方法(監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類相結(jié)合)獲得[17]。根據(jù)附圖3可知,研究區(qū)內(nèi)土地利用類型分為林地、灌木/草地、耕地、建設(shè)用地、水體五類,漓江上游及其東南部多為水源林地,植被茂密;到中下游土地類型逐步過度到以低矮灌木/草地和耕地為主。在1993—2010年,研究區(qū)內(nèi)林地面積所占比重最大,但受經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響,水源林地面積正不斷減少,建設(shè)用地比重有逐年增加的趨勢。為了獲取日蒸散量與土地利用類型的關(guān)系,分別統(tǒng)計出不同時期各土地利用類型的日蒸散量均值,統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。

    表4 不同土地利用類型蒸散量均值 mm/d

    從表4可知,1993-09-24,1999-12-15,2006-09-21,2010-08-31不同土地利用類型的日蒸散量均值都表現(xiàn)為林地>水體>灌木/草地>耕地的規(guī)律。漓江上游是國家生態(tài)環(huán)境重點保護(hù)區(qū)域,大部分區(qū)域是水源林地,林木長勢茂盛,植被覆蓋度很高,且土壤含水量豐富,因此植被的蒸騰作用顯著,故林地的平均蒸散量比單靠吸收熱量進(jìn)行蒸發(fā)的水體平均蒸散量要高,為不同土地利用類型中蒸散量最大者。水體區(qū)域主要包括漓江上游的青獅潭水庫以及漓江主體,占漓江流域總面積的2%左右。水體通過吸收太陽輻射進(jìn)行蒸發(fā),蒸散量高于灌木/草地和耕地。對附圖2蒸散量的空間分布及表4進(jìn)行分析可知,1993年,1999年,2006年,2010年四個時相的耕地平均蒸散量波動較大,這主要是不同時節(jié)耕地的覆蓋度變化較大的原因。漓江雖地處南方,但受氣候影響,冬季農(nóng)作物大多數(shù)仍枯落或處于休眠期,因此1999年12月15日耕地蒸散量較低;而夏季是農(nóng)作物生物量積累的重要階段,生長旺盛,因此其他三個時相的蒸散量相對較高。

    3.3.2土地利用/覆蓋變化對蒸散量的影響圖2為研究區(qū)2010年各土體利用類型占研究區(qū)比例,研究區(qū)內(nèi)所占比例最大的地類為林地,所占比例為43%左右,因此林地面積的變化對整個研究區(qū)的日蒸散均值的影響最大。通過對漓江流域近20 a來的土地利用/覆蓋進(jìn)行變化分析可知,從1993—2010年,研究區(qū)林地面積比重持續(xù)降低,共減少約4.23%。研究區(qū)桂林氣象站點1981—2010年的平均月降水量如圖3所示,漓江流域月降水量受季節(jié)氣候影響明顯,從4月份開始隨著氣溫的不斷回升,降水量逐漸增加,6月份達(dá)到峰值,之后逐月減少。林地面積的減少與降水量的季節(jié)性變化必然會引起研究區(qū)蒸散發(fā)的變化。

    1993—1999年,林地面積減少約1.82%,同時從表4的蒸散量統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出,1993年9月24日與1999年12月15日的日蒸散均值分別為6.51 mm與3.33 mm,林地蒸散均值分別為8.82 mm及4.27 mm,兩個時相的蒸散量出現(xiàn)如此大幅度的下降,除了與1999年影像處于冬季,地表蒸散活動受到抑制有較大的關(guān)系,林地面積的減少也成為蒸散量減少的原因之一。

    圖2 漓江流域2010年各土地利用類型比例

    圖3 桂林站點1981-2010年平均月降水量

    2006年林地比重與1999年基本持平,但較1993年林地面積仍然是減少的,灌木/草地所占比重減小,主要向耕地轉(zhuǎn)移;2006年9月21日蒸散量均值為5.45 mm,較1999年12月15日蒸散有所增加,這主要是受夏季氣溫較高,降水量豐沛有利于蒸散活動導(dǎo)致的結(jié)果,但相比同一月份的1993年9月24日蒸散量均值仍然有所降低,則是受林地退化、建設(shè)用地擴(kuò)張的影響,進(jìn)一步說明漓江水源林地的減少與退化對研究區(qū)內(nèi)蒸散活動產(chǎn)生消極的影響。

    2006—2010年,水源林地面積減幅較大,減少約9%,主要向灌木/草地及耕地轉(zhuǎn)化。而2010年8月31日蒸散量均值較2006年9月21日平均蒸散量及各地類蒸散均值有所增加。通過桂林氣象站點平均月降水量可知,8月平均降水量較9月降水多出60 mm左右,降水量的增多使地表土壤含水量增多,有利于土壤蒸發(fā),加之2010年時相較2006年時相植被生長更為旺盛,植被蒸騰作用更為顯著,因此2010年8月31日蒸散量較2006年9月21日蒸散量有所增高是土地利用/覆蓋變化與降水量共同影響的結(jié)果。

    4 結(jié)論與討論

    本文在基于遙感影像的基礎(chǔ)上,應(yīng)用基于能量平衡原理的SEBAL模型,對漓江流域的日蒸散量進(jìn)行了估算模擬,獲取了四個不同時相的相關(guān)地面特征參數(shù)及日蒸散量。通過對不同時相的估算結(jié)果進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:

    (1) 漓江流域的蒸散分布具有明顯的空間差異性。漓江上游地區(qū)植被覆蓋度較高,植被蒸騰作用顯著,從而蒸散量較高;中部地區(qū)以桂林市區(qū)為中心,主要以建設(shè)用地和農(nóng)業(yè)耕地為主,建筑物無蒸發(fā)性,通過吸收太陽輻射能量使地表溫度增加,因而感熱高潛熱低,蒸散量較低;耕地受季節(jié)變化影響植被覆蓋變化較大,因此蒸散量隨季節(jié)變化較大。南部區(qū)域主要以灌木/草地為主,蒸散量小于上游地區(qū)但高于中部平原地區(qū)。

    (2) 從時間上看,漓江流域不同時節(jié)的日蒸散量差異較大。受溫度、風(fēng)速等氣候因素的影響,冬季氣溫較低,降水量較少,植被覆蓋度下降,蒸散量低;而夏季光照充足,雨量充沛,植被生長旺盛,從而蒸散量較高。

    (3) 漓江流域的日蒸散量受到土地利用類型的影響。不同土地利用類型的蒸散量均值表現(xiàn)為林地>水體>灌木/草地>耕地>建設(shè)用地的規(guī)律。統(tǒng)計表明研究區(qū)從1999—2010年漓江流域林地面積減少,而耕地與建設(shè)用地面積增加,而2006年日蒸散量較1993年同期日蒸散量有所降低,說明蒸散量受到土地利用變化的影響。隨著漓江水源林地的減少與退化,蒸散量呈現(xiàn)下降的趨勢,從而進(jìn)一步揭示了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展與人類活動對漓江流域生態(tài)環(huán)境及水熱平衡的影響。

    文章在對研究區(qū)蒸散量進(jìn)行估算和分析的過程中,還存在問題與發(fā)現(xiàn),有待于進(jìn)一步的研究:(1) 應(yīng)用SEBAL模型估算研究區(qū)蒸散量時,由于大氣程輻射值、汽化潛熱等參數(shù)的獲取難度較大,在估算過程中進(jìn)行了簡化與近似取值處理,因此難免會帶來誤差,因此在未來應(yīng)該盡可能獲取更多的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行估算與驗證;(2) SEBAL模型較適用于平坦地區(qū),漓江流域中部地區(qū)雖然大部分地勢平坦,但漓江上游多為山地,地勢較為復(fù)雜,因此受地勢影響,應(yīng)用模型進(jìn)行估算時會降低精度,在今后的研究中需要結(jié)合地形因素對模型進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn),使其適用于復(fù)雜的地形。

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    Analysis of the Variations of Evapotranpiration in Lijiang River Basin Based on SEBAL Model

    ZHOU Ling1,2, ZHANG Li1, XU Junyi2, LIU Guang1

    (1.Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences,Beijing100094,China; 2.GeomaticsCollege,ShandongUniversityofScienceandTechnology,Qingdao,Shandong266590,China)

    Based on Landsat TM/ETM+ images in 1993, 1999, 2006 and 2010, regional evapotranspiration were estimated using the SEBAL model. The P-M model and the data from meteorology station were used to verify the accuracy of ET estimation from SEBAL model. The results shows that: (1) the evapotranspiration in Lijiang River Basin was strongly influenced by season and climate, and ET in growing season was much higher than that during other seasons; (2) the ET in the Lijiang River basin had the obvious spatial variations depending on different vegetation types, and the evapotranspiration for different periods all presented the sequence of woodland>water>bush/grassland>cropland>construction land; (3) the land use and land cover of the Lijiang River Basin had changed drastically, which had strongly influenced ET in the study region. ET showed teh declining trend due to the forest degradation, which further indicated the influences of economic development and human activity on the environment and water-heat balance in the Lijiang River basin.

    remote sensing; Lijiang River Basin; land use and land cover; evapotranspiration; SEBAL model

    2014-04-08

    2014-09-04

    國家科技支撐計劃課題 “漓江流域遙感動態(tài)評估與監(jiān)管技術(shù)體系研究” (2012BAC16B01)

    周玲(1989—),女,山東濟(jì)南人,碩士研究生,主要從事遙感應(yīng)用方面的研究。E-mail:zhouling8903@163.com

    TP79

    A

    1005-3409(2015)04-0332-06

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