基于SEBS模型估算遼西北地區(qū)蒸散發(fā)及時空特征

王 蕊, 張繼權(quán), 曹永強, 郭恩亮, 李丹君, 馬齊云

(1.東北師范大學(xué) 環(huán)境學(xué)院自然災(zāi)害研究所, 長春 130117; 2.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院, 遼寧 大連 116029)

基于SEBS模型估算遼西北地區(qū)蒸散發(fā)及時空特征

王 蕊1, 張繼權(quán)1, 曹永強2, 郭恩亮1, 李丹君1, 馬齊云1

(1.東北師范大學(xué) 環(huán)境學(xué)院自然災(zāi)害研究所, 長春 130117; 2.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院, 遼寧 大連 116029)

蒸散發(fā)是陸面過程中的重要環(huán)節(jié)，聯(lián)系著陸面水循環(huán)和地表能量平衡。采用MODIS數(shù)據(jù)，逐月選取2013年12期遙感數(shù)據(jù)，并分季度求其平均值作為四季代表，結(jié)合SEBS模型，對遼西北地區(qū)地表蒸發(fā)蒸騰量進行了估算，并為了驗證遙感反演精度，提取不同土地利用類型的蒸散發(fā)量。同時，利用Penman-Monteith公式計算遼西北地區(qū)近50年潛在蒸散發(fā)值，通過一元線性趨勢分析法、小波分析法、IDW反距離加權(quán)法和R/S分析法分析其時空分布特征。結(jié)果表明：遼西北地區(qū)2013年蒸散發(fā)量夏季>春季>秋季>冬季；近50年來潛在蒸散發(fā)值由高到低依次為夏季、春季、秋季和冬季，且具有明顯的區(qū)域性。同時，經(jīng)驗證，遙感手段反演蒸散發(fā)值誤差約為7.5%，表明該方法在研究區(qū)應(yīng)用合理可行。研究結(jié)果可為遼西北地區(qū)水資源分配和管理提供科學(xué)參考。

蒸散發(fā); 遙感估算;SEBS模型; 遼西北地區(qū)

蒸散發(fā)(ET)包括地表、植物表面的蒸發(fā)量以及通過植物表面和體內(nèi)的蒸騰量，是水量循環(huán)之間的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，地表蒸散發(fā)通常是指土壤蒸發(fā)和植物蒸騰量之和[1-2]。它為農(nóng)作物的生長發(fā)育提供重要的水分和能量，是陸表生態(tài)體系和水文循環(huán)的紐帶，控制著重要的水文過程，對研究流域水文循環(huán)和水資源情況起著至關(guān)重要的作用[3]。因此，準(zhǔn)確估算區(qū)域地表蒸散發(fā)值，分析區(qū)域水資源分布情況成為研究熱點和難點。早期有關(guān)蒸散發(fā)的研究多為采用波文比法、渦度相關(guān)法以及土壤水量平衡法等樣地尺度、景觀尺度的測量，不能提供區(qū)域蒸散發(fā)的空間分布特征[4-5]。遙感數(shù)據(jù)能夠提供非均質(zhì)性的地表能量平衡過程和與地表覆蓋情況緊密相關(guān)的參數(shù)，準(zhǔn)確有效地反映時空的連續(xù)性和動態(tài)性[6-8]。因此借助遙感手段對地表蒸散發(fā)進行估算是目前最前沿的研究方向，近年來出現(xiàn)了許多遙感反演蒸散發(fā)的模型。其中SEBS模型是基于SEBAL模型基礎(chǔ)上發(fā)展的遙感模型，具有較高的通量估算精度和應(yīng)用價值，是目前國內(nèi)外學(xué)者反演蒸散發(fā)量中應(yīng)用最為廣泛的模型之一。Vinukollu等通過SEBS模型和傳統(tǒng)的Penman-Monteith，Priestley-Taylor采用3種方法估算全球尺度的蒸散發(fā)值[9]；Gokmen等基于SEBS模型，在水分脅迫條件下集成土壤水分參數(shù)估算蒸散發(fā)[10]；Alkhaier等基于MODIS數(shù)據(jù)，采用SEBS模型分析了溫度、地下水位深度、地表顯熱通量和日蒸散發(fā)之間的關(guān)系[11]；陸靜等人基于MODIS數(shù)據(jù)，使用SEBS模型估算中國南方亞熱帶常綠松樹種植園得蒸散發(fā)值，并驗證了該模型的適用性[12]；呂明全等人基于遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)研究了1960—2013年三峽庫區(qū)蒸散發(fā)時空分布[13]；李琴等人基于SEBS模型，選取30 a遙感數(shù)據(jù)反演中亞5國及新疆地區(qū)日實際蒸散發(fā)量[14]；馬亮和魏光輝以新疆塔里木盆地西緣的阿克蘇地區(qū)為例，基于彭曼模型計算值為標(biāo)準(zhǔn)，評價了H-S，P-T和McCloud模型的適用性[15]。

遼西北地區(qū)是重干旱區(qū)，屬暖溫帶，半濕潤、半干旱大陸性季風(fēng)氣候，降水量由東南向西北遞減，西部降水量最少，多年平均水資源量不足以維持原有生態(tài)系統(tǒng)的最低水資源量，屬于資源性缺水區(qū)域[16-17]。在已有的研究中，對遼西北地區(qū)蒸散發(fā)量的研究較少，因此，本文通過MODIS數(shù)據(jù)，采用SEBS模型估算研究區(qū)蒸散發(fā)現(xiàn)狀，結(jié)合土地利用類型和彭曼模型估算其模擬精度，并進一步分析研究區(qū)近50 a蒸散發(fā)量分布特征，最后采用變標(biāo)度極差分析法對遼西北地區(qū)未來蒸散發(fā)趨勢加以分析，以期為區(qū)域水資源綜合管理、分配與規(guī)劃提供理論支持與科學(xué)依據(jù)，對進一步研究該區(qū)域旱澇災(zāi)害特征并提供防御措施具有重要的研究意義。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來源

遼西北地區(qū)是遼寧省重點干旱區(qū)域，素有“十年九旱”之稱，主要包括朝陽、阜新、錦州、葫蘆島、鐵嶺5縣市以及沈陽的康平、法庫縣[18]。該區(qū)域多年平均降水量為450～700 mm左右，降水多集中在夏季，年際變化很大[19]。本文選取遼西北地區(qū)及其周邊27個氣象臺站50 a的氣象數(shù)據(jù)(圖1)，數(shù)據(jù)來源于氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，包括日照時數(shù)、日最高最低氣溫、平均相對濕度、平均風(fēng)速等，時間序列為1961—2010年。遙感數(shù)據(jù)來源于NASA數(shù)據(jù)中心，為了更準(zhǔn)確的估算2013年不同季節(jié)蒸散量的變化情況，本文選取2013年內(nèi)平均每月一景無云或少云遙感影像，應(yīng)用MODIS投影變換軟件MRT工具對數(shù)據(jù)進行重采樣及投影變換的處理，主要提取1～7，1～19，31，32波段。并用MODIS LDOPE工具對云量的分布進行檢測，進行除云處理工作，并評價各個波段數(shù)據(jù)的質(zhì)量。最終應(yīng)用內(nèi)嵌于ILWIS中的SEBS模型進行數(shù)據(jù)處理、應(yīng)用和分析。

圖1 遼西北地區(qū)氣象臺站

1.2 基于SEBS的遙感ET估算模型

本文基于能量平衡原理及SEBS模型[20]，得到能量平衡公式如下：

λET=Rn-G-H

(1)

式中：Rn是地表凈輻射通量(W/m2)；λET是潛熱通量(W/m2)；λ為水的汽化熱(J/kg)；ET為實際蒸散量[kg/(m2·s)]；G是土壤熱通量(W/m2)；H是顯熱通量(W/m2)。

地表凈輻射通量(Rn)的公式如下：

(2)

式中：α為地表反照率；Rswd為向下的短波輻射；Rlwd為向下的長波輻射；ε為地表發(fā)射率，又稱輻射率；σ為Stefan-Bolzmann常數(shù)，T0為遙感反演的地表輻射溫度(K)。其中α、ε、T0能從遙感數(shù)據(jù)的可見光至熱紅外波段得到。

土壤熱通量(G0)的計算公式如下：

G0=Rn×[Γc+(1-fc)×(Γs-Γc)]

(3)

式中：Rn為凈輻射通量(W/m2)；Γc為植被在完全覆蓋的情況下，G0與凈輻射的比值；Γs為裸土條件下G0與凈輻射的比值；fc為植被覆蓋率。

顯熱通量(H)的計算公式如下：

(4)

式中：ρ為空氣密度(kg/m3)；CP為比熱容[J/(kg·k)]；ΔT為溫度差(K)；ra為空氣動力學(xué)阻抗(s/m)。

通過以上公式，進而求出λET。

1.3 Penman-Monteith公式

本文依據(jù)FAO[21]推薦的Penman-Monteith公式計算遼西北地區(qū)的日蒸散發(fā)值，時間序列為1961—2010年。其公式如下：

(5)

式中：ET0為參考作物蒸散量(mm/d)；Δ為飽和水汽壓曲線斜率(kpa/℃)；Rn為地表凈輻射(MJ/(m2·d))；G為土壤熱通量(MJ/(m2·d))；r為干濕表常數(shù)；T為2 m高處日均氣溫(℃)；U2為2 m高處風(fēng)速(m/s)；es為飽和水汽壓(kPa)；ea為實際水汽壓(KPa)。

2 結(jié)果與分析

2.1 遼西北地區(qū)遙感反演地表蒸散發(fā)

本文通過計算瞬時潛熱通量以及衛(wèi)星過境瞬間提供的每個參量，得到蒸發(fā)比；利用蒸發(fā)比，由地表通量和各項因子并通過日照時數(shù)等地表參數(shù)的引入，最終通過轉(zhuǎn)換獲得實際的日蒸散量。結(jié)果見圖2，春季蒸散發(fā)最高值最大，但全區(qū)范圍內(nèi)高值點較少，夏季值整體較高，遼西北地區(qū)2013年區(qū)域平均蒸散發(fā)量大小依次為夏季>春季>秋季>冬季。春季ET分布范圍較廣且均勻，其低值區(qū)大多分布在中北部，主要是因為該地植被覆蓋率低，植被稀疏，因此蒸散量較低；夏季植被覆蓋率最高，ET值明顯增加，其高值區(qū)分布在朝陽、阜新一帶，主要是因為該地區(qū)屬于遼西北重旱區(qū)，夏季溫度高，蒸散發(fā)量明顯增加，低值區(qū)出現(xiàn)在錦州、葫蘆島等地，該地區(qū)靠近海洋，溫度相對低，蒸散發(fā)值也相對降低；秋季ET值沒有明顯下降；而冬季氣溫驟降，植被覆蓋率減少，ET值進一步降低，由西部向東部逐漸降低。綜上所述，蒸散發(fā)量季節(jié)變化較為明顯。由圖2可以看出，春季蒸散發(fā)量分布范圍較廣且均勻；夏季表現(xiàn)為中部地區(qū)相對東西部地區(qū)較高；秋季蒸散分布整體均勻，只有西部零星高值區(qū)；冬季各地區(qū)出現(xiàn)差異，由西部向東部逐漸降低。遼西北地區(qū)季節(jié)內(nèi)蒸散發(fā)時空差異較大，易發(fā)生春旱、秋旱，城市缺水問題較為嚴(yán)重。因此，遼西北地區(qū)水資源配置應(yīng)考慮到區(qū)域蒸散發(fā)的四季變化情況進行合理優(yōu)化。

圖2 遼西北地區(qū)不同季節(jié)日蒸散量(ET)空間分布

2.2 遼西北地區(qū)不同土地利用類型蒸散發(fā)值

為進一步探究遼西北地區(qū)蒸散發(fā)的空間分布特征，本文統(tǒng)計了該地區(qū)典型土地利用類型的蒸散發(fā)量，從箱狀圖(圖3)可見，雖然蒸散發(fā)量在季節(jié)上整體趨勢相同，但是不同土地類型的蒸散發(fā)量具有明顯的差異性，。遼西北地區(qū)土地主要以耕作為主，該地區(qū)是玉米主要種植區(qū)之一，因此其農(nóng)田的比例相對較大，其蒸散發(fā)值也較高。林地、草地植被覆蓋率次之，因此其蒸散發(fā)量也相對較高，各個土地利用類型蒸散發(fā)值季節(jié)分布大小為夏季>春季>秋季>冬季。各個季節(jié)不同土地利用類型的蒸散發(fā)量變化大小依次為農(nóng)田、草地、林地和水體。春季、夏季各土地利用類型蒸散發(fā)值變化幅度較小，變化不明顯，農(nóng)田蒸散發(fā)值最大為8 mm/d左右，水體蒸散發(fā)值最小為0.5 mm/d左右；秋季農(nóng)田蒸散發(fā)的最低值為3.24 mm/d，最高值為4.68 mm/d，落差較?。欢緶囟鹊?，植被凋落、水體冰凍，因此各個土地利用類型的蒸散發(fā)量最低。在各個土地利用類型中，水體蒸散發(fā)值最小，主要由于遼西北地區(qū)氣候干旱，水資源匱乏，經(jīng)濟發(fā)展水平較低，水體干枯，城市缺水現(xiàn)象嚴(yán)重，造成蒸散發(fā)量極少。

2.3 遙感ET與傳統(tǒng)P-M模型值的對比

為驗證SEBS模型估算蒸散發(fā)值的精度，本文根據(jù)2013年不同土地利用分布提取農(nóng)田中各日蒸散發(fā)值，結(jié)合FAO推薦的Penman-Monteith公式和作物參照法計算研究區(qū)與遙感影像所對應(yīng)的實際日蒸散發(fā)值，并求其平均值，與之進行對比，結(jié)果見圖4。SEBS模型的計算結(jié)果與實際測量的結(jié)果相差不大，誤差大約在7.5%左右，根據(jù)以往研究可知，本研究結(jié)果在允許接受的范圍內(nèi)[22]?？傮w來說，本文利用ILWIS軟件，采用SEBS模型計算得到的遼西北地區(qū)2013年蒸散發(fā)時空分布上是合理可靠的。

2.4 遼西北地區(qū)近50 a參考作物蒸散發(fā)值時空分布特征

2.4.1 時間分析 本文利用均一化模型RHtest對氣象數(shù)據(jù)進行了均一化處理，然后根據(jù)Penman-Monteith公式計算了近50 a遼西北地區(qū)日參考作物蒸散發(fā)值。采用一元線性回歸法對不同季節(jié)全區(qū)蒸散發(fā)平均值進行分析(圖5，圖6)，結(jié)果表明遼西北地區(qū)50 a來日均蒸散發(fā)值季節(jié)差異性較大，整體呈下降趨勢，但是各季節(jié)變化趨勢差異性較小。1980年蒸散發(fā)量下降速率最大，蒸散發(fā)值由高到低依次為夏季、春季、秋季和冬季。其中50 a間夏季和春季蒸散發(fā)值波動較大，冬季和秋季蒸散發(fā)值相對平緩。春、夏、秋和冬季全區(qū)平均蒸散發(fā)值分別以0.020 mm/50 a，0.025 mm/50 a，0.019 mm/50 a和0.011 mm/50 a的速率減少，與近50 a蒸散發(fā)季節(jié)變化趨勢一致。春季蒸散發(fā)傾向率區(qū)間為-0.054 8～0.001 6 mm/50 a；夏季蒸散發(fā)傾向率降幅區(qū)間為0.005 1～0.004 1 mm/50 a；秋季蒸散發(fā)傾向率值區(qū)間為-0.039 5～0.012 1 mm/50 a；冬季蒸散發(fā)傾向率值區(qū)間為-0.024 3～0.005 9 mm/50 a，且全區(qū)蒸散發(fā)傾向率均為中部地區(qū)最高，向四周遞減的趨勢。

圖3 遼西北地區(qū)不同季節(jié)不同土地利用類型蒸散發(fā)值

圖4 兩種方法下日蒸散發(fā)量結(jié)果對比

圖5 1961-2010年遼西北地區(qū)近50 a參考作物蒸散發(fā)時間變化趨勢

2.4.2 空間分析 本文利用反距離加權(quán)法對遼西北地區(qū)參考作物蒸散發(fā)值進行空間插值(圖7)，春季蒸散發(fā)范圍為4.24～13.47 mm；夏季范圍為4.81～15.43 mm；秋季范圍為2.70～8.40 mm；冬季范圍為1.08～3.36 mm。遼西北地區(qū)蒸散發(fā)空間分布具有明顯的區(qū)域性，春、夏兩季蒸散發(fā)值由北部向南部逐漸減少，其較高的地區(qū)位于朝陽、阜新和康平縣一帶，該地區(qū)溫度較高且干燥，植被覆蓋率較多，因此其蒸散發(fā)值較高。秋季蒸散發(fā)值高值區(qū)位于遼西北西部和北部地區(qū)，包括錦州、朝陽、建平等地。冬季蒸散發(fā)值高值區(qū)分布在遼西北西部地區(qū)，由中北部向中南部逐漸降低?？傮w而言4個季節(jié)蒸散發(fā)低值區(qū)均位于遼西北中南部黑山縣。且四季平均日蒸散量排序為夏季>春季>秋季>冬季，這是由于春季隨著氣溫的回升，農(nóng)作物耕種，此時蒸散發(fā)值較高，夏季氣溫升高，太陽輻射較強，降水充沛，農(nóng)作物逐漸成熟，其蒸散發(fā)量達到最大，到了9月份，氣溫逐漸降低，其蒸散發(fā)值也隨之減少，冬季寒冷，作物枯萎，需水量大幅度下降，相應(yīng)蒸散發(fā)量也達到最小。其分布規(guī)律與遙感反演的結(jié)果基本一致，且與蒸散發(fā)50 a間總體變化趨勢一致。

2.4.3 未來變化趨勢 變標(biāo)度極差分析法(簡稱R/S分析法)是一種研究時間序列的分形理論，R/S→∞時，則說明所分析的時間序列存在Hurst現(xiàn)象，H稱為Hurst指數(shù)。當(dāng)0.5

圖6 1961-2010年遼西北地區(qū)不同季節(jié)參考作物蒸散發(fā)傾向率變化

圖7 遼西北地區(qū)不同季節(jié)參考作物蒸散值空間分布

表1 各站點不同時間尺度的Hurst指數(shù)和分維數(shù)

3 結(jié) 論

(1) 遼西北地區(qū)下墊面蒸散發(fā)季節(jié)變化明顯，植被覆蓋情況和地表溫度是影響蒸散發(fā)的主要因素。春季ET分布范圍均勻，該地植被覆蓋率低，植被稀疏，因此蒸散量較低；夏季植被覆蓋率最高，ET值明顯增加；秋季植被覆蓋率較高，因此ET值沒有明顯下降；而冬季氣溫驟降，植被覆蓋率減少，ET值進一步降低?？傮w來說遼西北地區(qū)ET值較均勻，沒有明顯的高低之分，在所研究站點的數(shù)據(jù)上分析能夠得出在遼西北地區(qū)偏西北地區(qū)蒸散發(fā)值相對較高，中南部地區(qū)相對較低，只有部分低值區(qū)呈零星的分布，其區(qū)域分異并不明顯。

(2) 蒸散發(fā)量在不同土地類型中具有明顯的差異性，4個季節(jié)整體趨勢相同。蒸散發(fā)量的季節(jié)分布為夏季>春季>秋季>冬季，且各土地利用類型中蒸散發(fā)值由大到小分別為農(nóng)田、草地、林地和水體。

(3) 本文利用Penman-Monteith公式和作物參照法計算的日蒸散發(fā)量驗證遙感反演的農(nóng)田日蒸散發(fā)量，其誤差值約為7.5%，證明遙感手段反演區(qū)域蒸散發(fā)量值方法合理可行，可為區(qū)域水資源合理優(yōu)化配置提供科學(xué)參考依據(jù)。

傳統(tǒng)的蒸散估算模型多是基于觀測站單點或田間尺度的計算，采用經(jīng)驗統(tǒng)計模型，對地表觀測數(shù)據(jù)的依賴性過高。本文依據(jù)地表能量平衡方程，采用內(nèi)嵌于ILWIS軟件中的SEBS模型，對各個波段拉伸偏移量、水汽含量、氣溶膠光學(xué)厚度以及臭氧含量等參數(shù)進行校正，結(jié)合顯熱通量、土壤熱通量、凈輻射通量等地表參數(shù)，進而計算區(qū)域蒸散發(fā)。結(jié)果表明采用SEBS模型有效消除了地表溫度和氣象數(shù)據(jù)對蒸散發(fā)估算帶來的不確定性，具有較高的精度。同時選用Penman-Manteith公式計算遼西北地區(qū)日潛在蒸散發(fā)，對模型模擬的結(jié)果進行驗證，得到合理可靠的結(jié)果，其誤差在前人所研究的允許誤差之內(nèi)[22]。

本文也存在一定不足，由于數(shù)據(jù)的缺失，站點氣象數(shù)據(jù)不完善，彭曼公式所采用的氣象數(shù)據(jù)，只是對點上蒸散發(fā)的估算，不能對大區(qū)域結(jié)果進行驗證。但文中采用此模型對遼西北地區(qū)蒸散發(fā)進行估算及驗證，仍可為該地區(qū)有關(guān)蒸散發(fā)的研究提供科學(xué)依據(jù)，日后將重點研究基于長時間序列的遙感數(shù)據(jù)，使用SEBS模型的蒸散發(fā)時空特征分析。

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EstimationofEvapotranspirationandAnalysisofTemporal-SpaceCharacteristicinNorthwestofLiaoningProvinceBasedonSEBSModel

WANG Rui1, ZHANG Jiquan1, CAO Yongqiang2, GUO Enliang1, LI Danjun1, MA Qiyun1

(1.SchoolofEnvironment/NaturalDisasterResearchInstitute,NortheastNormalUniversity,Changchun130024,China;2.SchoolofUrbanPlanningandEnvironmentalScience,LiaoningNormalUniversity,Dalian,Liaoning116029,China)

Terrestrial evapotranspiration is the key connection of a wide array of Earth system processes, which links water cycles and enemy balances over land. This paper selected 12 sensing data from NASA as the representative of four seasons, combined with the SEBS model to reckon the evapotranspiration of land surface and analyzed the ET of different land use types to verify the precision of remote sensing. To analyze the temporal-spatial characteristic, trend analysis, wavelet analysis, IDW and R/S analysis method based on Penman-Monteith wereselected. The results show that the ET in northwest of Liaoning Province decreased in the order: summer>autumn>spring>winter; the evapotranspriration decreased in the order: summer>spring>autumn>winter; the error of evapotranspiration estimating is about 7.5% in meantime, indicating that the method is reasonable to be applied in the study area. The results can provide a scientific reference for water resources allocation and management in northwest of Liaoning Province.

evapotranspiration; estimating by remote sensing; SEBS model; northwest of Liaoning Province

P426.2;TP79

A

1005-3409(2017)06-0382-06

2016-12-16

2016-12-29

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2412016KJ046);公益性行業(yè)(氣象)科研專項儲備項目(2015001);國家自然科學(xué)基金(41571491);國家自然科學(xué)基金(51279072)

王蕊(1993—),女,遼寧省錦州市人,碩士研究生,主要從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估等方面的研究。E-mail:wangr967@nenu.edu.cn

張繼權(quán)(1965—),男,吉林省九臺市人,教授,博士學(xué)位,主要從事環(huán)境災(zāi)害風(fēng)險評估與管理等方面研究。E-mail:zhangjq022@nenu.edu.cn