下墊面特征變化對于旱區(qū)蒸散發(fā)的影響

童山琳，崔晨風，伍 妮，王艷娟

(1. 河海大學水文水資源學院，南京 210098; 2.西北農(nóng)林科技大學旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點實驗室，陜西 楊凌 712100;3. 武漢大學動力與機械學院, 武漢 430072)

0 引 言

蒸散發(fā) (Evapotranspiration,ET) 是水圈-大氣圈-生物圈之間能量和水分交換的關鍵過程，對旱區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展制定排水灌溉方案、監(jiān)測農(nóng)業(yè)旱情、防治土地沙漠化以及合理開發(fā)利用水資源等具有重要應用價值。ET的時空分布特征受到氣象、下墊面土地利用類型、植被覆蓋類型、人類經(jīng)濟活動等多種自然和社會因子的影響。由于這些因子出現(xiàn)地帶性和非地帶性的差異，它們會在不同的時間尺度下對ET反演產(chǎn)生不同程度的影響。研究表明[1]，經(jīng)濟快速發(fā)展和人類活動范圍擴大所導致的土地利用和覆蓋類型發(fā)生巨大變化，下墊面土地利用類型對ET的影響所占比重也逐漸增大。由于降雨稀少，旱區(qū)蒸散發(fā)對下墊面的變化最為敏感[2]。隨著中國經(jīng)濟快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化的不斷擴張，各類型的下墊面自然生態(tài)系統(tǒng)被人工生態(tài)系統(tǒng)代替[3]，導致中國旱區(qū)黃土高原的下墊面土地利用和覆蓋(LUCC)發(fā)生了巨大的改變。大片農(nóng)業(yè)用地和森林草地為街道、工廠和住宅等建筑物所代替，下墊面的滯水性、滲透性、熱力狀況均發(fā)生明顯的變化，促使市區(qū)及近郊的水文要素和水文過程產(chǎn)生相應的變化從而導致實際蒸散發(fā)量發(fā)生顯著變化[4,5]。為了探究不同土地利用類型對旱區(qū)蒸散能力的作用機制，本研究采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù)結合的方式，使用Penman-Monteith-Leuning (PML)蒸散發(fā)反演模型[6]，分析2010-2015年旱區(qū)內(nèi)98個站點不同土地利用類型對于ET的影響。重點研究土地利用類型為林地、旱地、水田轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)用地的過程對區(qū)域蒸散發(fā)能力的影響。

1 數(shù)據(jù)來源

1.1 氣象數(shù)據(jù)

本研究選用的氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)地面資料的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)，在我國水文循環(huán)和氣候變化研究中被廣泛地應用[7-9]。該數(shù)據(jù)集包含多個環(huán)境變量，本文采用近地面氣溫、氣壓、空氣比濕、風速、日照時數(shù)、降水率六個變量。以北緯34°～ 40°、東經(jīng)103°～ 114°為研究區(qū)界線分布在黃土高原及其周邊98個國家氣象站點所收集2010-2015年的氣象數(shù)據(jù)進行研究。

1.2 遙感數(shù)據(jù)

PML蒸散發(fā)模型所需要的遙感數(shù)據(jù)主要分兩類：一是地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)提供的GDEMV2 30M 分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)。二是同樣由地理空間數(shù)據(jù)云提供的MODND1D 中國區(qū)域植被數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)具有連續(xù)的長時間序列、高時空分辨率、高精度的優(yōu)勢。

1.3 其他數(shù)據(jù)

為了區(qū)分不同土地利用類型對蒸散能力的影響，本文采用中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心網(wǎng)(http:∥www.resdc.cn/Default.aspx)的2010年和2015年中國土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集包含6種主要土地利用類型，分別為耕地、林地、草地、水域、未利用土地和城鄉(xiāng)、工礦、居民用地。在此基礎上，本研究采用劃分出24個2級土地利用類型進行分析，土地利用類型劃分結果如圖1所示。

圖1 黃土高原下墊面土地覆蓋分類和站點分布Fig.1 Land cover classification of underlying surface and station distribution in loess plateau

2 研究方法

2.1 PML模型介紹

傳統(tǒng)的遙感模型應用復雜且輸入?yún)?shù)眾多，影響反演結果的不確定性因素較多。Penman-Monteith(P-M)方程的蒸散發(fā)模型具有明確的物理機制，僅需少量的輸入數(shù)據(jù)，即可定量區(qū)分蒸散發(fā)組分，實現(xiàn)區(qū)域尺度的多源蒸散發(fā)估算。該模型在蒸發(fā)研究領域中得到廣泛的應用。為進一步提高P-M模型反演精度，Leuning等[6]引入輻射和空氣濕度對蒸發(fā)的約束，建立了冠層導度計算模型，使P-M方程的物理機制進一步完善。本研究基于改進的PML模型對黃土高原蒸散發(fā)量進行反演計算。

蒸散發(fā)用土壤蒸發(fā)和植被蒸騰之和表示，計算公式如下：

E=Ec+Es

(1)

式中：E為蒸散發(fā)，mm/d；Ec為植被蒸騰，mm/d；Es為土壤蒸發(fā)，mm/d。

(2)

(3)

式中：λ為汽化潛熱常數(shù)，MJ/kg；ε=Δ/γ，輔助計算數(shù)；Ac和As分別為可用能量中分別被冠層和土壤吸收的能量，MJ/(m2·d)；ρa為實時空氣密度，kg/m3；Cp為空氣定壓熱比常數(shù)，1.013×10-3MJ/(kg·℃)；γ為濕度計常數(shù)，kPa/℃；Da為參考高度飽和水汽壓差，kPa；Ga為空氣動力傳導度；Gc為葉片傳導度。

為提高蒸散發(fā)反演精度，Leuning基于K95冠層導度模型，引入空氣水分虧缺表征土壤含水量對氣孔導度的限制，并進行參數(shù)優(yōu)選，得到兩參數(shù)冠層導度計算模型：

(4)

式中：kQ為短波輻射的衰減系數(shù)；Qh為冠層上方的可見光輻射通量；gsx為冠層頂部氣孔導度最大值，需要采用粒子群優(yōu)化算法進行參數(shù)率定得出；Q50與D50分別為氣孔導度gs=gsx/2時的可見光輻射通量和水汽壓差。

2.2 粒子群優(yōu)化算法介紹

粒子群算法最早由Eberhart和Kennedy于1995年提出，該算法易于實現(xiàn)，求解效率高，非線性優(yōu)化性能強，是一種優(yōu)化領域研究與應用的熱門算法之一。本文采用粒子群算法對于PML模型部分參數(shù)進行優(yōu)化。其計算公式如下，假設在一個d維度搜索空間， 由N個粒子組成：

(5)

(6)

式中：v為飛行速度；w為慣性權重；c1和c2為粒子跟蹤自身歷史最優(yōu)值的權重系數(shù)，又稱學習因子，通常設置為2；P為粒子搜索到的最優(yōu)位置即個體最優(yōu)；gbest為整個種群搜索到的最優(yōu)位置即全局最優(yōu)；rand為[0,1]區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機數(shù)。

3 結果與討論

3.1 不同下墊面特征對ET的影響

下墊面土地利用類型不同，植株葉面積不同，最終導致ET的反演值以及下墊面ET變化規(guī)律不同。如圖2所示，不同下墊面土地利用類型ET值存在顯著的季節(jié)變化。有林地、疏林地和草地的ET值在時間尺度上變化趨勢不明顯，ET反演值變化較小。土地覆蓋類型為沙地和河渠的ET反演值高，蒸散能力強。由于因為地表植被稀少，地表吸收水分全部被蒸發(fā)，導致沙地反演ET值最高且變化幅度最大。下墊面土地利用類型為河渠的地區(qū)存在水面蒸發(fā)，導致蒸發(fā)量遠高于其他下墊面類型。與旱地相比，水田的土壤濕度較高且含有水面蒸發(fā)，并且水田的蒸發(fā)能力不受水分條件的約束，導致水田的ET反演值高于旱地。植被覆蓋度對植株蒸騰和土壤蒸發(fā)占比具有顯著影響，從而最終影響區(qū)域蒸發(fā)能力。本研究根據(jù)覆蓋度對草地ET反演值進行對比分析，下墊面為中覆蓋度草地的ET反演值最高，低覆蓋度草地次之，高覆蓋度草地最少。

圖2 不同土地覆蓋類型日ET平均值Fig.2 Different land cover types' daily ET values

根據(jù)下墊面NDVI反演值的不同，選取有林地、水田、旱地和城鎮(zhèn)用地做進一步對比分析。如圖3所示，下墊面土地利用類型為水田何城鎮(zhèn)用地的蒸發(fā)能力強。水田ET反演值峰值高于其他下墊面類型反演結果，變化范圍是0.7～7.2 mm。由于水田需要種植農(nóng)作物，受植物生長周期變化和人類活動影響較大。當農(nóng)作物生長進入抽穗-灌漿期或者拔節(jié)期，ET反演值顯著增加，日均ET值從5.1 mm增加到7.2 mm。進入秋季后開始收割農(nóng)作物，水田所產(chǎn)生的ET值顯著減小，斜率達到最小值-3.6 mm/月。與8月相比，水田10月ET值僅為8月ET值的一半。相比于氣候變化和植物生長期變化對于蒸散發(fā)的影響，人類活動對于下墊面ET變化存在更為顯著的影響作用。由于植被稀疏，土壤蒸發(fā)比例遠高于植物散發(fā)，氣溫和降雨是旱地ET變化的主導氣象因子。并且旱地的ET變化幅度相交于其他3種類型下墊面反演結果幅度最平緩，主要呈“單峰”變化曲線。有林地和城鎮(zhèn)用地所得反演ET值變化幅度較大，在夏季有林地ET變化曲線存在波動且蒸發(fā)量低于其他下墊面的同期蒸發(fā)量。冬季有林地蒸散值同比高于其他土地利用類型的蒸散發(fā)值。城鎮(zhèn)用地反演ET值幅度變化大，主要因為人口聚集，產(chǎn)生“熱島效應”。近地表溫度高于其他下墊面，導致該區(qū)域地表蒸散發(fā)較高。

圖3 4種不同土地覆蓋類型平均日蒸散發(fā)值的時間變化Fig.3 Temporal variation of average daily evapotranspiration of four land cover types

3.2 下墊面特征變化對ET的影響

下墊面土地利用類型不同會對蒸散發(fā)的變化特征產(chǎn)生影響，下墊面土地利用類型改變也對旱區(qū)蒸發(fā)產(chǎn)生顯著影響。在多種土地利用變化類型中，本研究選取下墊面滲透性變化最劇烈的土地城鎮(zhèn)化對ET影響進行研究。水田、旱地和林地為街道、工廠和住宅等建筑物所代替，下墊面的滯水性、滲透性、熱力狀況均發(fā)生明顯的變化。本研究重點分析水田、旱地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘羞^程中，下墊面蒸散能力的變化情況。

如圖4所示，年數(shù)據(jù)分析結果顯示土地類型為旱地在城市化過程中，ET年均值呈上升趨勢，其變化率為0.044 9 mm/a。其他兩種土地城鎮(zhèn)化后ET值都呈下降趨勢，其中林地城鎮(zhèn)化顯著地削弱區(qū)域蒸散能力，ET年均值的變化率為-0.024 8 mm/a。而土地類型為水田的城鎮(zhèn)過程中，ET年均值變化率為-0.009 mm/a，變化幅度最小。

圖4 不同土地利用和覆蓋變化對ET的影響Fig.4 Influences of different land use and cover changes on ET

旱地ET值呈上升趨勢主要是旱地原有的植被稀少，蒸散能力處于一個較低的水平，而城市綠化導致大量外來植株移入，從而導致區(qū)域ET值大幅增加[10]。土地類型為林地的區(qū)域原本擁有較多的樹木和綠草，綠化程度高，但土地的城市化使其被消除，導致ET值逐年下降。水田城鎮(zhèn)化的ET變化幅度最小，由于城市的“熱島效應”通過升高溫度的方式增加區(qū)域蒸散發(fā)，彌補了一部分水面變成土地的ET減少量，所以旱區(qū)的水田ET值變化幅度小，下墊面利用類型的改變沒有對區(qū)域蒸發(fā)能力產(chǎn)生顯著變化。

4 結 語

本研究采用MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和地面氣象數(shù)據(jù)結合的方式，結合PML蒸散發(fā)反演模型，選取下墊面土地利用類型劇烈變化的黃土高原作為研究區(qū)，收集2010-2015年研究區(qū)內(nèi)98個觀測站所得地面數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，進行區(qū)域ET變化特征分析。主要探討了不同土地利用類型及其變化對于旱區(qū)蒸散發(fā)的影響，重點對水田、旱地和林地城鎮(zhèn)化過程對蒸散發(fā)的影響進行定量分析。

分析研究區(qū)下墊面14中不同下墊面土地利用類型的ET值變化特征，發(fā)現(xiàn)沙地和水渠的ET反演值高于其他下墊面土地利用類型的ET反演值，地表所存儲的降雨量主要以蒸散發(fā)的形式消耗。由于地面植被稀少、水土勢低，沙地無法對水分進行有效存儲，吸收的水分近乎全部以蒸散形式消耗。水渠地區(qū)存在水面蒸發(fā)的形式來消耗地表水量，導致ET反演值高于其他土地利用類型的ET反演值。與旱地相比，模型反演的水田ET值高。水田的下墊面土壤濕度較高，蒸散能力強。根據(jù)覆蓋度的不同，對3種類型的草地ET反演值對比分析，下墊面為中覆蓋度草地的ET反演值最高，低覆蓋度草地次之，高覆蓋度草地最少。

分析了林地、旱地和水田3種下墊面城鎮(zhèn)化對于蒸散發(fā)的影響。旱地城鎮(zhèn)化過程使區(qū)域蒸散能力顯著增加，ET變化幅度為0.044 9 mm/a。林地城鎮(zhèn)化過程導致蒸散值出現(xiàn)下降趨勢，ET變化幅度為-0.024 8 mm/a。下墊面為水田和城市的地區(qū)蒸發(fā)能力相近，導致水田城鎮(zhèn)化過程中蒸散發(fā)能力沒有發(fā)生顯著變化，ET變化幅度僅為-0.009 mm/a。