結(jié)合遙感數(shù)據(jù)對云貴地區(qū)蒸散發(fā)量及干濕變化特征的研究

黃 瑾，崔 巍，鐘 鳴，李析男

(1.貴州省水利水電勘測設(shè)計研究院有限公司，貴陽 550002；2.貴州省喀斯特地區(qū)水資源開發(fā)利用工程技術(shù)研究中心，貴陽 550002；3.南京水利科學(xué)研究院，南京 210029)

陸面蒸散發(fā)是全球水熱循環(huán)的重要環(huán)節(jié)。在我國喀斯特地區(qū)，巖溶地貌的發(fā)育和脆弱的土壤結(jié)構(gòu)造成了該地區(qū)可利用水資源的匱乏。蒸散量作為水量平衡中的損失項，其發(fā)展趨勢將顯著地影響農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟的發(fā)展。因此，通過準(zhǔn)確的蒸散發(fā)信息來探析其時空分布規(guī)律，將有助于了解喀斯特地區(qū)的水資源配置、區(qū)域水文過程以及干濕狀況的演變特征。

遙感技術(shù)的日益發(fā)展，使遙感影像反演得到的陸面蒸散發(fā)數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用。國內(nèi)外學(xué)者利用遙感技術(shù)對蒸散發(fā)的研究主要集中在估算方法[1]、質(zhì)量評估[2, 3]、時空變化以及影響因素[4, 5]和干旱監(jiān)測運用[6]等方面。一些研究在獲取地區(qū)蒸散發(fā)時空分布的基礎(chǔ)上，通過計算實際蒸散發(fā)(ETa)和潛在蒸散發(fā)(ETp)的差值來反映流域干旱化趨勢[7, 8]。目前針對各省蒸散發(fā)數(shù)據(jù)適用性及時空分布特性的相關(guān)研究較多，但如何將區(qū)域蒸散發(fā)的時空分布規(guī)律與干濕變化狀況聯(lián)系起來，并深入分析地區(qū)的干旱化趨勢還缺乏系統(tǒng)的研究。因此，本文以云南、貴州兩個喀斯特典型區(qū)域作為研究區(qū)，利用遙感系統(tǒng)MOD16的蒸散發(fā)產(chǎn)品和全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(GLDAS)模擬的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，結(jié)合不同蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的共同特征揭示2000-2014年云貴地區(qū)蒸散發(fā)時空變化規(guī)律，并通過計算3種干濕指數(shù)獲取云貴高原的干濕演變狀況，深入探究蒸散發(fā)、降水與地區(qū)干濕演變的關(guān)系，為云貴地區(qū)旱情監(jiān)測以及水資源評價提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

貴州和云南地區(qū)又稱作云貴高原，位于中國的西南部，兩省總面積約57 萬km2。在山地高原地貌和熱帶、亞熱帶季風(fēng)的影響下，云貴高原的氣候類型多樣且具有明顯的區(qū)域差異，降水充沛但分配不均，造成該地區(qū)干濕季分明。

作為世界上典型的喀斯特地貌地區(qū)[9]，貴州省地處全世界范圍內(nèi)喀斯特面積最大、最集中的巖溶山區(qū)[10]，喀斯特地貌面積達10.9 萬km2。而云南高原東南部喀斯特地區(qū)占總面積53%，是我國喀斯特最發(fā)育地區(qū)之一[11]。通過SRTM網(wǎng)站(http:∥srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp)獲取云貴地區(qū)空間分辨率為90 m的數(shù)字高程模型(DEM，見圖1)，可以看出該區(qū)域地勢懸殊較大，總體呈現(xiàn)出海拔高度由云南西北部向南部及貴州地區(qū)遞減的特點。

1.2 研究數(shù)據(jù)及來源

1.2.1 全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(GLDAS)數(shù)據(jù)

全球陸面同化系統(tǒng)(Global Land Data Assimilation System，GLDAS)目前提供GLDAS-2數(shù)據(jù)集，包含了GLDAS-2.0和GLDAS-2.1兩類數(shù)據(jù)。兩者氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)具有差異[12]，其中GLDAS-2.0由Princeton大學(xué)制作的全球氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動Noah或CLM模型模擬得到1984-2014年，時間尺度為3 h或1月，空間尺度為0.25°×0.25°和1°×1°的各種地表水熱通量數(shù)據(jù)集。本文使用GLDAS-2.0數(shù)據(jù)集的ETa數(shù)據(jù)，因數(shù)據(jù)集中沒有提供ETp，因此利用GLDAS-2.0時間尺度為3 h產(chǎn)品中的輻射、氣壓、氣溫和風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)，運用FAO56推薦的P-M公式[13]計算逐日ETp后，累加得到逐月潛在蒸散發(fā)量(記為PM_ETp)。

1.2.2 MOD16全球陸地蒸散發(fā)產(chǎn)品

MOD16全球陸地蒸散發(fā)產(chǎn)品由美國航空航天局(NASA)發(fā)布，該產(chǎn)品包含了陸面蒸散發(fā)數(shù)據(jù)(ETa)、潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)(ETp)和潛熱通量等數(shù)據(jù)。MOD16中ETa數(shù)據(jù)結(jié)合了MODIS數(shù)據(jù)以及實測氣象信息，在得到植被與土壤的凈輻射量后，以Penman-Monteith公式為基礎(chǔ)計算得到[14]。ETp數(shù)據(jù)表征的是蒸散面水量趨于飽和時的蒸散量，該變量的計算結(jié)合了濕潤土壤和植被表面的蒸發(fā)數(shù)據(jù)，經(jīng)Priestley-Taylor公式得到的植被潛在蒸騰量以及土壤的潛在蒸發(fā)量。

目前NASA已更新發(fā)布版本6的MOD16數(shù)據(jù)，因該版本數(shù)據(jù)在云貴高原缺失嚴重，本文使用版本5的MOD16數(shù)據(jù)(來源：ftp:∥ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/Mirror/MOD16)該數(shù)據(jù)由蒙大拿大學(xué)密蘇拉分校地球動態(tài)數(shù)值模擬研究組(NTSG)基于MOD16基本數(shù)據(jù)，進一步處理得到月尺度下0.05°×0.05°和年時間尺度下0.5°×0.5°數(shù)據(jù)。本文采用數(shù)據(jù)為0.05°×0.05°的月尺度實際蒸散量(記為MOD16_ETa)和潛在蒸散發(fā)量(記為MOD16_ETp)。

1.2.3 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/site/index.html)，該數(shù)據(jù)集基于中國地面2472個臺站的資料，利用ANUSPLIN軟件的薄盤樣條法，結(jié)合三維地理空間信息進行空間插值后，生成了1961至2018年的水平分辨率為0.5°×0.5°的格點降水?dāng)?shù)據(jù)。本文所用數(shù)據(jù)時間范圍為2000年1月至2014年12月。

1.2.4 MOD16與GLDAS數(shù)據(jù)適用性討論

國內(nèi)外一些研究已對MOD16和GLDAS中蒸散發(fā)產(chǎn)品在各地的適用性進行了較為廣泛的驗證：Andam-Akorful[15]等以非洲Volta流域為研究區(qū)，結(jié)合水量平衡原理對MOD16和GLDAS的蒸散發(fā)產(chǎn)品進行評估，結(jié)果顯示總體上MOD16與GLDAS_NOAH的ETa產(chǎn)品和各類產(chǎn)品校正后計算的平均參考ETa較一致，但MOD16數(shù)據(jù)的不確定性相較GLDAS的更小。賀添等[16]分別從站點、流域尺度對MOD16_ETa進行精度檢驗，總體上講MOD16產(chǎn)品值與實測數(shù)據(jù)匹配較好，但在與我國十大流域多年平均蒸散值的對比驗證中發(fā)現(xiàn)MOD16估算的年蒸散發(fā)量總體偏高，兩者的均方根誤差為152 mm/a。姜艷陽等[2]通過水量平衡方法，對中國松花江、黃河以及長江上游和中游地區(qū)的MOD16_ETa產(chǎn)品進行了評估，指出該產(chǎn)品的月尺度數(shù)據(jù)存在著低值區(qū)高估而高值區(qū)低估的特點，尤其在蒸發(fā)過程較弱的11月至次年3月，存在普遍性高估。針對云南和貴州的研究中，很多研究從站點尺度對MOD16蒸散發(fā)產(chǎn)品的可靠性進行了分析[17, 18]，結(jié)果表明MOD16蒸散發(fā)產(chǎn)品和氣象站點觀測的蒸發(fā)量在時空分布上有較高一致性?；谝延醒芯?，雖然MOD16和GLDAS蒸散發(fā)產(chǎn)品仍存在一定的不確定性，但整體模擬精度較好，兩套遙感蒸散發(fā)數(shù)據(jù)可應(yīng)用于分析云貴地區(qū)ETa和ETp的時空分布及干濕演變研究。

1.3 研究方法

1.3.1 趨勢分析方法

Mann-Kendall(M-K)檢驗是一種非參數(shù)的時間序列趨勢性檢驗方法，常用于檢驗溫度、降水、蒸散發(fā)等時間序列的顯著性變化[19]。對于具有明顯季節(jié)性的時間序列數(shù)據(jù)，可采用季節(jié)性M-K檢驗方法。M-K檢驗的結(jié)果由變化率τ值和顯著性水平p值綜合反映變量的趨勢性變化情況。變化率τ>0表示趨勢在增加，τ<0表示趨勢在減小，τ=0表示沒有變化；顯著性水平p≤0.01表明變化趨勢極顯著，0.01

1.3.2 干燥度(ETp/P)

根據(jù)年潛在蒸散發(fā)量ETp和年降水量P，可求得年均干燥度(ETp/P)。該指數(shù)與氣候分布有密切關(guān)系，數(shù)值越大表明蒸發(fā)能力超過降水量越多，干燥程度越嚴重，干燥度的分級指標(biāo)如表1所示[20]。

表1 干燥度分級指標(biāo)Tab.1 The classification of aridity indicator

1.3.3 蒸散發(fā)比(ETa/ETp)

實際蒸散發(fā)ETa與潛在蒸散發(fā)ETp之比能夠反映一個地區(qū)的水分供應(yīng)環(huán)境。在充分供水條件下，ETa=ETp。水分供應(yīng)不充分時，Penman[21]認為ETa/ETp是關(guān)于植被生長和土壤供水能力的函數(shù)，ETa與ETp之間成正比關(guān)系。Bouchet[22]則認為當(dāng)水分供應(yīng)減小時，ETa的減少會使地面釋放出更多的顯熱能量，大氣通過對陸面的反饋作用使得溫度上升、濕度下降，進而造成ETp的上升，從而兩者表現(xiàn)為互補關(guān)系。盡管對于兩者之間的關(guān)系認識還不明確，但可以利用ETa與ETp的比值關(guān)系反映一個地區(qū)土壤的供水能力與干濕狀況。在供水充足的濕潤地區(qū)，一年的實際蒸散發(fā)接近于潛在蒸散發(fā)，該比值接近于1；在半干旱或半濕潤地區(qū)，ETa/ETp一般在0.2～0.7之間波動；而在干旱地區(qū)，ETa/ETp一般小于0.1[23]。

1.3.4 蒸散發(fā)系數(shù)(ETa/P)

2 結(jié)果與分析

2.1 云貴地區(qū)降水時空變化特征

2000-2014年云貴地區(qū)的平均降水P空間分布規(guī)律及季節(jié)性M-K檢驗結(jié)果如圖2所示，該地區(qū)多年平均降水量的變化范圍為487～2 638 mm。從空間分布情況來看，年均降水量在西北部最低，而逐漸向南部和東部增加。結(jié)合一年中各月份平均降水量數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)月均降水量的空間分布特征與圖2(a)的年均降水量空間分布基本一致，在年內(nèi)分配上，降水主要集中在7-8月，月均最大值在7月可達216 mm，在12月達到全年最小值，約17 mm。

從降水量變化趨勢來看，貴州省內(nèi)降水量基本無顯著變化，昆明以西的云南省中部地區(qū)的降水量顯著下降，且這部分地區(qū)多年平均降水量基本小于1 000 mm，說明云貴地區(qū)降水較少的區(qū)域變得更加少雨。對比各月降水量的變化情況，5月降水的變化趨勢與圖2(b)所示全年降水趨勢分布最為相似，但顯著下降的區(qū)域范圍更大，這說明昆明以西區(qū)域降水量的顯著下降與5月降水量的減少關(guān)系密切，其余月份的降水量變化不顯著。

2.2 實際蒸散發(fā)量的空間分布與變化

圖3為云貴地區(qū)實際蒸散發(fā)的空間分布情況，兩套ETa在數(shù)值上存在一定差異。MOD16_ETa的年均值范圍為344～1 325 mm；而GLDAS_ETa年均值范圍為453～1 062 mm。總體上GLDAS_ETa數(shù)據(jù)偏低，但兩者的空間分布狀況較為相似，且與該地區(qū)的年均降水量空間分布較為一致：ETa總體呈現(xiàn)為云南南部最高，貴州東部其次，云南北部最低的特點。

通過計算2000-2014年的各月平均實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，對比兩套ETa數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)它們具有相似的季節(jié)性變化規(guī)律，即夏高冬低，但是不同的月份存在一定的差異，具體表現(xiàn)為：月均MOD16_ETa產(chǎn)品在7月達到全年最大值106.89 mm，在12月達到全年最少蒸散量37.34 mm，這與月均降水量的最值分配情況一致。而GLDAS_ETa則是在8月達到了全年蒸散量最大值，約為108.11 mm，全年蒸散最小值發(fā)生在1月，僅35.46 mm。總體來看，相較于GLDAS_ETa數(shù)據(jù)，MOD16_ETa的最大和最小值發(fā)生時間提前。

圖4是對2000-2014年云貴地區(qū)逐月MOD16_ETa和GLDAS_ETa季節(jié)性M-K趨勢檢驗結(jié)果。兩套數(shù)據(jù)反映出的ETa空間變化趨勢存在著相同處，即ETa在云南西南部顯著增加，而在云南北部地區(qū)顯著減小。對比圖3可知，云南西南部及北部分別對應(yīng)于ETa的高值和低值區(qū)，即云南地區(qū)的ETa高值區(qū)的蒸散發(fā)量變得更大，而低值區(qū)的蒸散發(fā)量變得更小。貴州地區(qū)的ETa變化不明顯，僅北部地區(qū)有零散增加。兩套數(shù)據(jù)反映ETa的變化趨勢存在一些差異：云南西北角MOD16_ETa顯著減小，而GLDAS_ETa在顯著增加。同時，MOD16_ETa在貴州南部零散地區(qū)具有增加趨勢，而GLDAS_ETa顯示有零散地區(qū)呈減少趨勢。

此外，在分別計算各月ETa的變化趨勢后發(fā)現(xiàn)，MOD16_ETa在2、3、5月的變化趨勢的時空分布與圖4(a)的結(jié)果較一致，10、11月MOD16_ETa增加的區(qū)域與圖4(a)中顯示MOD16_ETa總體增加的云南西南部一致，這表明多個月份MOD16_ETa的增加造成了云南西南部MOD16_ETa的上升，而2、3、5月MOD16_ETa的減小主要造成了云南中部地區(qū)MOD16_ETa的下降。

1-6月GLDAS_ETa減小的區(qū)域與圖4(b)中顯示GLDAS_ETa總體減少的云南中部區(qū)域一致，9-12月呈增加趨勢的區(qū)域與圖4(b)中顯示GLDAS_ETa總體增加的云南西南部一致，因此可認為1～6月的GLDAS_ETa減小造成云南中部區(qū)域總體GLDAS_ETa的減小，而9-12月這4個月GLDAS_ETa的增加造成了云南西南部GLDAS_ETa的總體增加。

2.3 潛在蒸散發(fā)量的空間分布與變化

MOD16_ETp和PM_ETp在2000-2014年的年均分布見圖5。兩套數(shù)據(jù)表明整體ETp在云貴高原的空間分布差異較小，PM_ETp在數(shù)值上明顯低于MOD16_ETp，PM_ETp的年均值范圍為645～1 190 mm，MOD16_ETp的年均值范圍為1 157～2 067 mm。通過對比各月的ETp均值分布(圖略)發(fā)現(xiàn)，PM_ETp和MOD16_ETp的季節(jié)變化較為一致：在1-2月處于較低水平，3-4月開始由南向北增加，其中以云南地區(qū)增加速度最快；伴隨著能量和降水的增加，云南和貴州的最大值分別出現(xiàn)在5月和7月；ETp從9月開始自回落，以貴州地區(qū)的下降速率最快，整個區(qū)域的ETp在12月達到全年最低值，約40.41 mm(PM_ETp)和79.14 mm(MOD16_ETp)。

兩套ETp數(shù)據(jù)的季節(jié)性M-K趨勢檢驗結(jié)果見圖6，可以看出，兩套ETp數(shù)據(jù)的變化趨勢分布格局有較大差異。MOD16_ETp在云南中部及北部、貴州大部分地區(qū)具有顯著上升趨勢，其余地區(qū)基本保持不變。而PM_ETp顯示云南絕大部分地區(qū)(尤其是中西部地區(qū))呈顯著上升趨勢，在貴州僅零散地區(qū)有顯著上升趨勢。

對兩套數(shù)據(jù)各月的ETp變化趨勢分別進行分析，MOD16_ETp產(chǎn)品在5月與圖5(a)的總體趨勢分布最為相似，但顯著上升的范圍更大；在8、11月均表現(xiàn)出整體的上升趨勢，說明5、8、11月MOD16_ETp的增加造成了云貴大部分地區(qū)的MOD16_ETp具有顯著上升趨勢。PM_ETp數(shù)據(jù)在5月的變化趨勢同樣與總體最相似，且顯著上升的范圍較廣，而3、4、5以及9月的PM_ETp呈上升趨勢的地區(qū)集中在云南西南和北方地區(qū)，與圖5(b)所示上升區(qū)域一致，說明這4個月對PM_ETp的變化趨勢影響最大。

綜合降水、實際蒸散發(fā)和潛在蒸散發(fā)在各月的變化情況來看，5月是云貴地區(qū)水分狀況發(fā)生急劇變化的時期，在此期間降水量和ETa顯著減小，而ETp顯著增加，這些因素的變化共同加劇了云南中部區(qū)域春季的干旱化趨勢，其中ETp的增加對地區(qū)干旱化具有顯著影響，這與WANG等[25]認為ETp較快的增加速率將加劇西南干旱事件的結(jié)論比較一致。

2.4 ETa/ETp的空間分布與變化

圖7(a)、7(b)為分別使用MOD16的ETa與ETp數(shù)據(jù)、GLDAS_ETa與PM_ETp數(shù)據(jù)計算得到的年均ETa/ETp空間分布狀況，以及對逐月ETa/ETp進行季節(jié)性M-K趨勢檢驗得到的趨勢結(jié)驗結(jié)果[圖7(c)、7(d)]?；贛OD16所得ETa/ETp范圍為0.1～0.8，反映云貴地區(qū)大部分地區(qū)處于半濕潤半干旱狀態(tài)，這與云貴地區(qū)主要為濕潤區(qū)的實際狀況[20, 26]不符。

基于GLDAS_ETa和PM_ETp計算的ETa/ETp在0.7～1.0間波動，反映整個云貴地區(qū)非常濕潤。兩套ETa/ETp計算結(jié)果的數(shù)值上差異很大，但空間分布上則較一致地表現(xiàn)出ETa/ETp由云南北部和中部逐漸向西南、東部增加，整體表現(xiàn)出與云貴地區(qū)地勢特點相反的分布特點。

結(jié)合ETa/ETp的變化趨勢圖來看，兩種ETa/ETp在云南的中部至北部區(qū)域均顯著下降，一致地反映該區(qū)域變干，這主要是因為云南中北部地區(qū)ETa在減小、ETp在增加，兩套ETa/ETp的變化共同反映出該區(qū)域的大氣蒸散發(fā)能力在增加。

2.5 蒸散發(fā)系數(shù)的空間分布與變化

云貴地區(qū)2000-2014年的年均蒸散發(fā)系數(shù)ETa/P空間分布狀況如圖8所示。由圖8可知，兩種遙感產(chǎn)品得到蒸散發(fā)系數(shù)的空間分布大體一致，ETa/P在云南的昆明附近及貴州的西北部分地區(qū)較高，部分地區(qū)ETa/P接近1，說明這部分區(qū)域較周邊區(qū)域更干燥。

通過ETa/P的季節(jié)性M-K檢驗結(jié)果，兩種數(shù)據(jù)一致反映云貴的大部分地區(qū)蒸散發(fā)系數(shù)無顯著性變化，僅在云南中部以及西南部分區(qū)域具有增加趨勢，即有所變干。但MOD16數(shù)據(jù)顯示的變干區(qū)域位于貴州的貴陽以北地區(qū)，昆明以西、以南地區(qū)，且顯著性很強；而GLDAS數(shù)據(jù)顯示的云南的變干區(qū)域位置相對偏南部，且顯著性略弱。對比降水和實際蒸散發(fā)的趨勢結(jié)果后發(fā)現(xiàn)，昆明以西區(qū)域主要對應(yīng)ETa和降水減小的區(qū)域，故兩變量中ETa的減小速度更快；而云南西南部散發(fā)率ETa/P的增加主要受ETa變化所控制。

2.6 干燥度的空間分布與變化

根據(jù)年均MOD16_ETp、PM_ETp和地面觀測年均降水量，可求得云貴地區(qū)2000-2014年的年均干燥度(ETp/P)分布情況如圖9所示。根據(jù)表1的干燥度分級指標(biāo)，若采用MOD16的計算結(jié)果，云南的中部至北部地區(qū)屬于半干旱地區(qū)，云南西南部與貴州地區(qū)為半濕潤區(qū)，僅滇南少部分區(qū)域為濕潤區(qū)，該結(jié)果與云貴地區(qū)主要為濕潤區(qū)的實際狀況[20,26]不符，說明MOD16的ETp數(shù)據(jù)存在一定的高估情況。若采用PM_ETp的結(jié)果，半濕潤地區(qū)則主要分布在滇中和滇北，其余均為濕潤區(qū)。同時，對比干燥度與降水分布可以發(fā)現(xiàn)，1 000 mm等降水量線基本與MOD16所得的半干旱和半濕潤分區(qū)界限、PM_ETp所得的半濕潤和濕潤分區(qū)界限重合。

通過M-K檢驗的結(jié)果綜合分析發(fā)現(xiàn)，干燥度顯著增加的區(qū)域主要位于半干旱和半濕潤區(qū)，這與年均降水量小于1 000 mm的區(qū)域基本符合，其余地區(qū)干燥度基本不變。由于干燥度增加的區(qū)域存在ETp增加，P減小的現(xiàn)象，說明此區(qū)域年蒸散發(fā)能力與年降水量在逐漸接近，即在近15 a的氣候變化過程中，偏干地區(qū)的蒸散發(fā)能力逐漸達到飽和，干旱化程度愈發(fā)嚴重。

3 討 論

本文對比GLDAS和MOD16的潛在蒸散發(fā)產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，MOD16_ETp數(shù)據(jù)普遍高于PM_ETp，導(dǎo)致基于MOD16_ETp的干燥度和ETa/ETp結(jié)果與我國實際氣候分區(qū)[20,26]不符。而利用PM_ETp和GLDAS_ETa得到的干燥度、ETa/ETp結(jié)果則與中國自然地理區(qū)劃基本一致。結(jié)合降水的分布情況來看，采用MOD16_ETp得到的干濕分區(qū)顯示半干旱區(qū)位于年降水量小于1 000 mm的區(qū)域，這與降水帶的分布不吻合，由此可見，P-M方法的計算結(jié)果基本合理，而MOD16_ETp產(chǎn)品存在高估的現(xiàn)象。

從能量的角度來分析，凈輻射數(shù)據(jù)的誤差可能是導(dǎo)致MOD16潛在蒸散發(fā)估計值偏大的原因。對比GLDAS的凈輻射數(shù)據(jù)(Rn)，并計算MOD16_ETp、PM_ETp所對應(yīng)潛熱通量(λ=2.45 MJ/kg)在2000-2014年的逐月變化過程(見圖10)發(fā)現(xiàn)，PM_ETp所對應(yīng)的潛熱通量小于Rn，而MOD16_ETp的潛熱通量則明顯大于Rn，這說明用于計算ETp的MOD16凈輻射數(shù)據(jù)明顯大于GLDAS產(chǎn)品的。

針對MOD16凈輻射數(shù)據(jù)偏大的原因可以從Rn的計算方法做進一步分析，Rn實際是地表接收到的凈短波輻射與長波輻射能量之和(方向向下)，其中長波輻射是向下與向上長波輻射之差，需同時考慮大氣溫度與地表溫度的影響，其計算公式為[27]：

(1)

式中:α為地表反照率；Rs↓為向下的短波輻射；εa和εs分別為大氣和地表發(fā)射率；σ為Stefan-Boltzmann常數(shù)；Ta為大氣溫度，K；Ts為地表溫度，K。

在MOD16算法中，將大氣溫度代替了地表溫度進行計算[19]：

(2)

式中：εa=1-0.26 exp[-7.77×10-4×(Ta-273.15)2]；εs=0.97。

由于在大部分地區(qū)Ts與Ta具有很強的相關(guān)性，但實際很多土地覆蓋類型下的白天Ts高于Ta，夜間的Ts低于Ta[28,29]，而在MOD16的蒸散發(fā)算法中，用Ta代替Ts進行長波輻射的計算，這可能會使長波輻射的計算結(jié)果在白天偏高，而在夜間偏低，但因夜間蒸散發(fā)量較小，所以總體上長波輻射的計算結(jié)果偏大。另外，εs取為0.97，而εa是關(guān)于氣溫的函數(shù)，在正常氣溫范圍內(nèi)均存在關(guān)系εa<εs，綜合大氣和地表溫度、發(fā)射率的算方法來看，Ta代替Ts以及εs=0.97可能是造成MOD16的長波輻射估算偏高的原因。為此，本文利用2010年1、4、7、10月(分別代表春、夏、秋、冬季節(jié))GLDAS所提供的地表溫度與氣溫數(shù)據(jù)，按式(1)和式(2)計算長波輻射后，兩種方法結(jié)果的平均偏差約為1.34 W/m2，由此可知MOD16算法中凈短波輻射的計算偏高，造成了其潛在蒸散發(fā)產(chǎn)品存在高估現(xiàn)象，并進一步導(dǎo)致本文利用MOD16_ETp數(shù)據(jù)所得干燥度和ETa/ETp結(jié)果對我國氣候的分區(qū)與實際不符。

4 結(jié) 論

本文采用0.05°×0.05°的MOD16和0.25°×0.25°的GLDAS蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，結(jié)合中國氣象局的降水?dāng)?shù)據(jù)，首先分析了云貴地區(qū)降水量和蒸散發(fā)量的時空變化，在此基礎(chǔ)上分別計算了3個干濕狀況指標(biāo)，探討了云貴地區(qū)在近15年來的干濕演變狀況、發(fā)展趨勢及其與蒸散發(fā)時空變化的內(nèi)在聯(lián)系。結(jié)果表明：

(1)MOD16_ETa和GLDAS_ETa的結(jié)果顯示，2000-2014年云貴地區(qū)年均ETa空間分布情況與年均降水量較為一致，ETa總體呈現(xiàn)為云南南部最高，貴州東部其次，云南北部最低的特點；從變化趨勢來看，15年來云南西南部的ETa在顯著增加，而云南北部地區(qū)的ETa在顯著減小。

(2)云貴高原上MOD16_ETp和PM_ETp在2000-2014年的年均空間分布差異較小，但PM_ETp在數(shù)值上明顯低于MOD16_ETp；兩種ETp數(shù)據(jù)的趨勢檢驗結(jié)果共同反映云南中部及部分北方區(qū)域的ETp具有顯著性上升趨勢。

(3)基于MOD16_ETp計算得到的干燥度和ETa/ETp反映云南西南部和貴州地區(qū)為半濕潤區(qū)，云南中部至云南北部為半干旱區(qū)，僅云南南部的少部分區(qū)域為濕潤區(qū)，這與實際狀況不符；而根據(jù)GLDAS_ETa和PM_ETp計算的干燥度及ETa/ETp顯示半濕潤地區(qū)主要分布在云南中部和北部，其余均為濕潤區(qū)，這與傳統(tǒng)氣候大區(qū)的分布結(jié)果相近，更具可靠性。MOD16_ETp數(shù)據(jù)普遍高于PM_ETp，而造成MOD16_ETp數(shù)據(jù)偏高的原因主要與其中凈輻射計算結(jié)果偏大有關(guān)。

(4)結(jié)合多種干濕指數(shù)的變化趨勢來看，貴州地區(qū)干濕情況較穩(wěn)定，云南的中部地區(qū)具有較顯著的變干趨勢，原因在于此區(qū)域的ETa和降水量顯著下降，ETp在顯著增加。這些因素在5月的變化最明顯，共同加劇著近15年來該區(qū)域的干旱化程度。

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