基于SEBAL模型的盤錦濕地日蒸散估算及其分布特征

于文穎，紀瑞鵬?，徐德增，賈慶宇，馮銳，孫龍彧，武晉雯，張玉書

(1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，110166，沈陽； 2.遼寧省水利水電勘測設計研究院，110006，沈陽； 3.沈陽市氣象局，110168，沈陽)

基于SEBAL模型的盤錦濕地日蒸散估算及其分布特征

于文穎1，紀瑞鵬1?，徐德增2，賈慶宇1，馮銳1，孫龍彧3，武晉雯1，張玉書1

(1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，110166，沈陽； 2.遼寧省水利水電勘測設計研究院，110006，沈陽； 3.沈陽市氣象局，110168，沈陽)

為了驗證SEBAL模型對濕地蒸散量估算的準確性，本研究基于Landsat 8衛(wèi)星數據和SEBAL模型，以盤錦濕地生態(tài)系統(tǒng)野外觀測站的渦動相關實測數據為檢驗，估算盤錦濕地2013—2015年典型晴天衛(wèi)星過境時刻的瞬時蒸散量，并利用正弦函數法將遙感反演訂正后的蒸散瞬時值轉換為日尺度的蒸散值，分析蘆葦和稻田濕地的日蒸散量分布特征。結果表明：SEBAL模型反演的盤錦濕地瞬時蒸散量比實測值偏高，平均相對誤差為31.6%，但相關系數達0.79，為了提高反演精度，利用線性方程進行訂正，訂正后的遙感估算值與實測值平均相對誤差為6.4%，提高了25.2%；蘆葦濕地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之間，占總面積的64.7%～82.4%；稻田濕地日蒸散量集中在3.6～4.1 mm/d之間，占總面積的67.4%～86.6%；稻田濕地日蒸散量普遍比蘆葦濕地高0.1～0.2 mm/d。應用訂正后的SEBAL模型反演濕地蒸散量，可為濕地區(qū)域蒸散估算及濕地水資源管理提供依據。

濕地； 遙感； 蒸散； SEBAL模型

濕地蒸散包括土壤、水面、植被表面的蒸發(fā)和蒸騰過程，是濕地生態(tài)系統(tǒng)水分損失的主要途徑，是濕地生態(tài)水文過程綜合作用的結果[1-3]。在全球氣候變化背景下，由于濕地特殊的生態(tài)水文特征以及對氣候變化和人類活動的敏感反應，濕地生態(tài)水文過程一直是國內外科學家研究的熱點。開展?jié)竦卣羯⒐浪愫湍M研究，可為濕地蒸散量的準確評估提供科學依據，同時對濕地水資源管理、生物多樣性保護以及全球氣候變化均有重要意義[4-5]。

傳統(tǒng)的蒸散研究方法多基于“點”尺度，而遙感法從“面”尺度研究，適用于區(qū)域尺度的濕地蒸散估算[6]。國內外利用遙感技術估算蒸散的模型可分為經驗模型法和地表能量平衡模型法。經驗模型法是將遙感獲得的數據應用于傳統(tǒng)的蒸散模型，如Priestly-Taylor(P-T)模型、Penman、Penman-Monteith(P-M)模型；能量平衡法是通過遙感技術獲取輻射和通量等數據，利用能量平衡方程推算蒸散量[7]。經驗模型法中，P-M模型綜合能量平衡方程和空氣動力學法，廣泛應用于估算區(qū)域參考作物蒸散量。地表能量平衡法是基于地表能量平衡原理發(fā)展起來的模型，主要分為2類，一類為單層模型，另一類為多層模型。單層模型是將土壤和植被視為均勻的單層“大葉”模型，適用于下墊面均勻、覆蓋度較高的條件；多層模型則考慮土壤和植被水熱傳輸特性的差異和相互作用，適用于稀疏植被和下墊面不均一的地表條件[8-9]。

目前，基于遙感數據估算濕地蒸散的模型常用單源模型(如SEBAL模型)，而雙層模型(如TSEB模型)應用較少。SEBAL模型可利用較少的實測資料估算區(qū)域蒸散，近幾十年在全球得到廣泛應用，并對其反演精度進行了反復驗證[10-11]；NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、Landsat/TM等數據為遙感估算區(qū)域蒸散的主要數據源[12-14]，檢驗模型模擬精度多采用Penman-Montieth模型、波文比方法、渦動相關法等方法。

遼河三角洲濕地水資源豐富，在調節(jié)河流水位和保持水量平衡中起著重要作用[15]；但受到氣候變化和人類活動的共同影響，近幾十年來“暖干化”趨勢明顯[16]，導致生態(tài)用水不足甚至濕地退化，因此，研究濕地蒸散可增進對濕地水量平衡的理解，為保護濕地生態(tài)功能和水資源管理提供依據。盤錦濕地是遼河三角洲的主體[5]，本文以盤錦濕地為研究對象，利用Landsat 8遙感數據和SEBAL模型，以渦動相關數據的實測結果為檢驗，基于SEBAL模型模擬濕地主要植被(蘆葦和稻田)的蒸散量，為區(qū)域尺度的濕地蒸散評估提供方法。

1 研究區(qū)概況

盤錦濕地地處E 121°25′～122°31′，N 40°39′～41°27′，是遼河三角洲濕地的主體。遼河三角洲濕地是全國最大的濕地之一，也是亞洲第2大的蘆葦生產基地。遼河三角洲地處暖溫帶大陸性半濕潤季風氣候區(qū)，四季分明，雨熱同期，其年平均氣溫為8.6 ℃，年降水量約631 mm，年蒸發(fā)量1 390～1 705 mm。土壤有草甸土、鹽土、沼澤土、水稻土等類型；濕地植被主要以蘆葦沼澤和稻田為主[17-18]。該區(qū)域海拔低于7 m，地勢平坦，坡降小，由北向南緩慢傾斜于遼東灣[5，15]。

2 材料與方法

2.1 遙感數據

本研究采用的遙感數據為美國陸地衛(wèi)星系列的Landsat-8衛(wèi)星和國產GF-1號衛(wèi)星數據，下載地址分別為USGS官網http:∥glovis.usgs.gov/和中國資源衛(wèi)星應用中心網站http:∥218.247.138.121/DSSPlatform/index.html，影像空間分辨率分別為30和16 m。選擇2013—2015年7—9月的晴空數據共9景(均為不受云影響的晴天數據)，具體影像資料介紹見表1。

表1衛(wèi)星資料詳細信息

Tab.1Detailed information of satellite data

日期Date過境時刻Transittime衛(wèi)星名稱Satellitename傳感器Sensor中心經緯度Centerlongitudeandlatitude分辨率Resolution/m景數Numberofscene2013-07-2610:36Landsat-8OLI_TIRSE121.81°,N41.76°;E121.35°,N40.33°3022014-08-3010:34Landsat-8OLI_TIRSE121.82°,N41.76°;E121.36°,N40.33°3022014-09-1510:34Landsat-8OLI_TIRSE121.82°,N41.76°;E121.35°,N40.33°3022015-05-2411:01GF-1WFVE122.57°,N41.34°1612015-09-0210:34Landsat-8OLI_TIRSE121.83°,N41.76°;E121.37°,N40.33°302

2.2 渦動相關數據

觀測資料來源于盤錦濕地生態(tài)系統(tǒng)野外觀測站(屬于中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所)，該站位于遼河三角洲雙臺子河口，海拔為0～3.8 m。盤錦濕地生態(tài)系統(tǒng)野外觀測站包括蘆葦觀測站(E 121°57′,N 40°56′ )和稻田觀測站(E 121°58′, N 40°56′)，觀測場配備有小氣候梯度觀測系統(tǒng)、渦動相關觀測系統(tǒng)(Li-cor，Inc，USA)，采用的數據包括2013—2015年盤錦蘆葦濕地、稻田濕地觀測站渦動相關系統(tǒng)的潛熱通量、小氣候梯度等數據。渦動相關法以其高精度常作為地面蒸散實際值，可用來檢驗模型或遙感蒸散值的估算精度，且廣泛應用于各種類型濕地[19]。筆者以渦動相關數據作為模型模擬蒸散的檢驗，利用Eddypro 5.0.1軟件對渦動相關系統(tǒng)獲取的通量數據進行坐標旋轉、WPL校正等處理，轉化為30 min觀測頻率的潛熱通量數據，并進行QA/AC奇異值剔除[20]。

2.3 處理方法

蘆葦和稻田濕地的最佳提取時相為水稻移栽期，由于缺少相應時段的Landsat 8晴天數據，因此利用國產GF-1號衛(wèi)星影像進行分類提取，采用2015年5月24日1景GF-1號16 m分辨率WFV1傳感器的衛(wèi)星影像。首先對GF-1號衛(wèi)星數據進行正射校正、輻射定標和大氣校正等處理，利用NDVI植被指數和非監(jiān)督分類法對研究區(qū)的濕地進行分類提取(圖1)。

圖1 盤錦濕地解譯圖Fig.1 Interpretation map of Panjin wetland

利用ENVI遙感軟件，首先GF-1號濕地遙感反演結果通過重采樣，降低空間分辨率為30 m，分別提取蘆葦濕地和稻田濕地作為掩膜。對Landsat 8遙感影像進行輻射定標、大氣校正、投影轉換，并與GF-1號影響進行圖像配準等處理后，利用SEBAL模型估算地表瞬時蒸散量，利用蘆葦濕地和稻田濕地的掩膜提取估算結果。

2.4 SEBAL模型的計算原理及各參數計算方法

盤錦蘆葦和稻田濕地長勢均勻，當覆蓋度較高時，可視為單一層次。Landsat 8提供了SEBAL模型要求的地表溫度、比輻射率、反照率等特征參數，而且空間分辨率較高，因此可利用Landsat 8遙感數據與SEBAL模型反演區(qū)域蒸散[21]。

利用SEBAL模型估算地表瞬時蒸散量為[22-24]

λE=Rn-H-G。

(1)

式中：λE為潛熱通量，W/m2；Rn為凈輻射，W/m2；H為感熱通量，W/m2；G為土壤熱通量，W/m2。

2.4.1 凈輻射

Rn=(1-α)RS↓+(RL↓-RL↑)-(1-ε0)RL↓。

(2)

式中：Rn為凈輻射，W/m2；α為地表反照率；RS↓為下行的太陽短波輻射，W/m2；RL↓為下行的長波輻射，W/m2；RL↑為上行長波輻射，W/m2；ε0為地表比輻射率。

其中：

RS=GSCcosθdrτsw；

(3)

(4)

(5)

(6)

ε0=1.009 4+0.004 7lnI;

(7)

τsw=0.75+2×10-5z；

(8)

(9)

式中：RS為下行的太陽短波輻射，w/m2；GSC為太陽常數，1 367 W/m2；θ為太陽天頂角；dr為日地距離因子，可通過儒略日求得；τsw為大氣單向透射率，根據研究區(qū)內氣象觀測站的海拔獲得；z為氣象站的海拔，m；σ為Stefan Boltzman常數，5.67×10-8W/(m2·K4)；Ts為地表溫度，K；Ts_cold為“冷”點地表溫度；α為地表反射率；αtoa為大氣層頂反射率；αpath_radiance為大氣層輻射值，本文選取經驗值0.03；為歸一化植被指數；K1為輻射定標系數，W/m2；K2為溫度定標系數，K；L10為波段亮溫值。

2.4.2 感熱通量

(10)

(11)

(12)

式中：H為感熱通量，W/m2；ρ是空氣密度，kg/m3，cp是空氣比定壓熱容(1 004 J/(kg·K)，dT是高度z1和z2間的溫差，rah是空氣動力學阻抗。z1和z2是參考高度植被的零平面位移，m;u*是摩擦速度，m/s；k是卡門常數，取0.4；u200是200 m的摩擦風速，m/s；z0m是地表動量傳輸的粗糙度長度，m。其中，rah和dT通過選取冷熱像元迭代試算取得。

2.4.3 土壤熱通量

(13)

2.4.4 潛熱通量

λE=Rn-H-G。

(14)

2.4.5 日蒸散量估算

(15)

式中：ETd為日蒸散量，采用正弦函數法估算[22]；ETi為瞬時蒸散量；NE為日蒸散時數，t為日出到衛(wèi)星過境時刻的時間間隔。

3 結果分析

3.1 濕地蒸散量遙感反演

3.1.1 反演結果驗證 SEBAL模型適用于在高植被覆蓋度時期進行濕地蒸散量的反演；因此，選取2013—2015年7—9月的晴天遙感影像，反演衛(wèi)星過境時刻(10:30左右)的瞬時蒸散量。本文采用的驗證數據來源于盤錦濕地生態(tài)觀測站的蘆葦和稻田渦動觀測數據?？紤]到遙感影像的采樣誤差，針對蘆葦和稻田濕地觀測點分別截取3×3窗口內(即90 m×90 m)的平均值作為該像元的遙感估算值。利用反演結果，分別求取2個觀測點的蒸散平均值。由于遙感影像衛(wèi)星過境時刻均為10:30左右，因此選取10:30渦動觀測系統(tǒng)的瞬時蒸散值，與遙感估算值進行比對(表2)。蒸散遙感估算值比實測值偏高，平均相對誤差為31.6%。

表2蘆葦和稻田濕地蒸散遙感估算數據與實測數據

Tab.2Estimated data and observed data of ET in reed and rice wetland

日期Date觀測時刻Observationtime估算值EstimateddataofET實測值ObserveddataofET稻田Ricewetland/(W·m-2)蘆葦Reedwetland/(W·m-2)稻田Ricewetland/(W·m-2)蘆葦Reedwetland/(W·m-2)2013-07-2610:30701.6569.9288.6280.92014-08-3010:30347.5310.9252.6263.92014-09-1510:30352.6326.9219.9247.72015-09-0210:30311.4273.7249.5222.5

Note: ET stands for evapotranspiration, the same below.

3.1.2 反演結果訂正 對瞬時蒸散的遙感估算值與實測值進行相關分析，發(fā)現相關系數為0.79，相關性顯著，因此利用SEBAL模型反演盤錦濕地蒸散量是可行的，但需要對遙感估算值進行訂正。針對估算值(x)和實際值(y)，建立線性方程(樣本數n為8，決定系數R為0.78)：

y=0.1275x+202.28。

(16)

根據方程，對遙感估算值進行訂正。訂正后的遙感估算值與實測值平均相對誤差為6.4%，提高了25.2%。

表3 蘆葦和稻田濕地遙感蒸散訂正后數據

3.2 蘆葦和稻田濕地日蒸散量空間分布

3.2.1 日蒸散量的空間分布 對瞬時蒸散的遙感估算值進行訂正后，利用正弦函數法將衛(wèi)星過境時刻反演的蒸散瞬時值轉換為日尺度的蒸散量。先將GF-1號衛(wèi)星提取的濕地解譯圖轉化為與Landsat 8衛(wèi)星影像的分辨率一致(30 m)，然后將蘆葦濕地和稻田濕地分別作為掩膜，提取蘆葦濕地蒸散(圖2)和稻田濕地蒸散圖(圖3)。

從數值上看，蘆葦和稻田蒸散量均在2.5～5.0 mm/d之間。2013年7月26日、2014年8月30日、2014年9月15日和2015年9月2日的蘆葦濕地日平均蒸散量分別為3.65，3.55，3.62和3.83 mm/d；稻田濕地日平均蒸散量分別為3.83，3.66，3.73和4.01 mm/d?？臻g分布上，盤錦地區(qū)地勢平坦，濕地蒸散無明顯的地形差異，日蒸散量空間分布較均一；盤錦大部地區(qū)的稻田濕地日蒸散量比蘆葦濕地略高0.1～0.2 mm。

3.2.2 日蒸散量的頻率分布 盤錦濕地日蒸散量的頻率圖顯示，蘆葦和稻田(圖4)濕地日蒸散量在2.5～5.5 mm/d之間，數值分布頻率均呈單峰變化。2013年7月26日、2014年8月30日、2014年9月15日和2015年9月2日的蘆葦濕地日蒸散量分別集中在3.5～3.7，3.4～3.7，3.5～3.7和3.7～4.0 mm/d之間，分別占總面積的64.7%，82.4%，67.4%和73.2%；稻田濕地日蒸散量分別集中在3.6～3.8，3.6～3.8，3.6～3.8和3.9～4.1 mm/d之間；分別占總面積的67.4%，86.6%，74.0%和74.2%。稻田濕地日蒸散量集中區(qū)域的數值比蘆葦濕地略高0.1～0.2 mm。

4 結論與討論

本文基于landsat 8遙感影像，應用SEBAL模型反演盤錦濕地2013—2015年典型晴天衛(wèi)星過境時刻的瞬時蒸散量，并與對應時刻的站點實測渦動蒸散通量數據進行比較，發(fā)現遙感模擬值比實測值偏高，平均相對誤差為31.6%。相關分析表明濕地瞬時蒸散的遙感估算值與實測值相關性顯著，相關系數達0.79；利用SEBAL模型反演濕地蒸散是可行的，但SEBAL模型反演的濕地日蒸散量存在高估現象。研究認為，SEBAL模型的參數計算大多采用簡化的經驗公式，其適用性和精度均需檢驗[25]。曾麗紅等[21]利用松嫩草地生態(tài)試驗站的渦動相關實測蒸散數據驗證SEBAL模型的估算結果，發(fā)現二者相關性較強，相關系數達0.8，但SEBAL模型存在高估現象，誤差為20%，與筆者所得結論一致；因此，為了提高反演精度，筆者建立了線性方程，對遙感估算值進行訂正，訂正后的遙感估算值與實測值平均相對誤差為6.4%，提高25.2%。

圖2 蘆葦濕地日蒸散量空間分布Fig.2 Daily ET distribution in reed wetland

圖3 稻田濕地日蒸散量空間分布Fig.3 Daily ET distribution in rice wetland

圖4 蘆葦和稻田濕地日蒸散量頻率分布Fig.4 Frequency distribution of daily ET for reed wetland and rice wetland

利用正弦函數法將對遙感反演訂正后的蒸散瞬時值轉換為日尺度的蒸散值，對盤錦蘆葦和稻田濕地2013年7月26日、2014年8月30日、2014年9月15日和2015年9月2日的日蒸散特征分析，發(fā)現：從數值上看，蘆葦和稻田蒸散量均在2.5～5.0 mm/d之間，蘆葦濕地日平均蒸散量為3.55～3.83 mm/d；稻田濕地日平均蒸散量為 3.66～4.01 mm/d。空間分布上，濕地蒸散無明顯的地形差異，日蒸散量空間分布較均一；蘆葦濕地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之間，占總面積的64.7%～82.4%；稻田濕地日蒸散量集中在3.6～4.1 mm/d之間，占總面積的67.4%～86.6%；盤錦大部地區(qū)的稻田濕地日蒸散量比蘆葦濕地略高0.1～0.2 mm。研究表明濕地蒸散的空間分布差異主要受下墊面狀況影響[2]，盤錦地區(qū)地勢平坦，濕地植被分布均一，因此濕地日蒸散量的空間分布差異小。

由于SEBAL模型的參數較多，導致反演蘆葦濕地日蒸散量誤差增大，需要對SEBAL模型的各個反演參數進行驗證，提高反演精度。日蒸散量的反演結果反映了盤錦蘆葦和稻田濕地的蒸散特征，但若研究氣候變化和土地利用變化對濕地蒸散的影響，還需長時間序列的研究。另外，遙感反演蒸散量只能選取晴空數據，而陰天蒸散量難以確定，由于晴天和陰天對遙感反演結果影響大，Landsat過境數據又較少，導致本文的可利用遙感數據較少；因此今后的研究在數據源選擇上將側重于應用國產氣象衛(wèi)星如風云三號系列衛(wèi)星和國產高分系列衛(wèi)星進行蒸散遙感估算。

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DailyevapotranspirationestimationofPanjinwetlandbasedonSEBALmodelanditsdistributioncharacteristics

YU Wenying1, JI Ruipeng1, XU Dezeng2, JIA Qingyu1, FENG Rui1, SUN Longyu3, WU Jinwen1, ZHANG Yushu1

(1.Institute of Atmospheric Environment, China Meteorological Administration, 110166, Shenyang，China;2.Liaoning Water Conservancy and Hydropower Survey and Design Research Institute, 110006, Shenyang, China;3.Meteorological Bureau of Shenyang, 110168, Shenyang, China)

BackgroundThe Liaohe Delta wetland is rich in water resources, but in recent decades, “warm dry” trend is obvious in wetland due to the climate change and human activities. Wetland evapotranspiration is the main way of water loss in wetland ecosystem, and the study of wetland evapotranspiration may enhance the understanding of wetland water balance, and provide a basis for the protection of wetland ecological function and water resources management.MethodsIn order to test the accuracy of SEBAL model for simulating the wetland evapotranspiration, the instantaneous evapotranspiration of Panjin wetland at satellite transit time in typical sunny day from 2013 to 2015 was estimated using Landsat 8 data and SEBAL model, and was corrected by the observed data of eddy covariance system. By using the sine function method, the corrected instantaneous evapotranspiration was converted to daily evapotranspiration, and then the distribution characteristic of daily evapotranspiration for reed and rice wetland was analyzed.ResultsThe result showed that the instantaneous evapotranspiration of Panjin wetland estimated by SEBAL model was higher than the measured value of eddy covariance system, and the average relative error was 31.6%. However, the correlation between the estimated value and the measured value was significant, with a correlation coefficient 0.79, thus it was feasible to estimate the wetland evapotranspiration by using SEBAL model. In order to improve the precision, the linear equation was established and the estimated values were corrected; the relative error was 6.4% between the corrected value and measured value, and the precision increased by 25.2%. Daily evapotranspiration of reed and rice wetland were in the range of 2.5-5.0 mm/d, with the average daily evapotranspiration of reed wetland and rice wetland were 3.55-3.83 mm/d and 3.66-4.01 mm/d, respectively. In spatial distribution, there was no significant difference in the terrain, and the daily evapotranspiration was uniform; the daily evapotranspiration of reed wetland was concentrated in 3.4-4.0 mm/d which accounted for 64.7%-82.4% of total area; the daily evapotranspiration of rice wetland was concentrated in 3.6-4.1 mm/d which accounted for 67.4%-86.6% of total area; the daily evapotranspiration of rice wetland was 0.1-0.2 mm/d higher than that of reed wetland in most area of Panjin wetland. The spatial distribution of evapotranspiration is mainly affected by the underlying surface, the terrain is flat in Panjin, and the distribution of wetland vegetation is uniform.ConclusionsThe application of SEBAL model for wetland evapotranspiration provided an accurate assessment method of regional evapotranspiration in wetland, but due to the large number of parameters in the SEBAL model, the error increased, thus the parameters in SEBAL model needed to be improved. In addition, the remote sensing data may only be applied in the sunny day, and it was difficult to determine the evapotranspiration in cloudy day, which needs a further research.

wetland; remote sensing; evapotranspiration; SEBAL model

P49

A

2096-2673(2017)05-0008-08

10.16843/j.sswc.2017.05.002

2017-03-17

2017-09-21

項目名稱： 國家自然科學基金“遼河三角洲蘆葦濕地冠層尺度蒸騰與蒸發(fā)過程模擬研究”(41405109)；中國氣象局項目“FY-3濕地遙感監(jiān)測評價應用示范” (FY-3(02)-UDS-1.7.1)；2017年度中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所面上項目“遼河三角洲蘆葦群落光合參數垂直分布特征及其參數模擬”(2017SYIAEMS4)

于文穎(1978—)，女，副研究員。主要研究方向：農業(yè)氣象與遙感。E-mail: ywyywy20000@163.com

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紀瑞鵬(1972—)，男，正研級高工。主要研究方向：農業(yè)氣象與遙感。E-mail: jiruipeng@163.com