郭曉彤,孟 丹,蔣博武,朱 琳,龔建師
(1.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048;2.水資源安全北京實(shí)驗(yàn)室,北京 100048;3.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心,江蘇 南京 210016)
蒸散發(fā)包括植被蒸騰,土壤、水面的蒸發(fā)及截留降水或露水的蒸發(fā),是地表能量平衡和水量平衡的重要組成部分,深刻影響著氣候變化。蒸散發(fā)的準(zhǔn)確估算,監(jiān)測(cè)其時(shí)空變化規(guī)律并分析其與氣象因子的關(guān)聯(lián)性,對(duì)農(nóng)林、水資源、氣候、經(jīng)濟(jì)等相關(guān)領(lǐng)域意義重大[1]。區(qū)域蒸散發(fā)的研究方法有多種,主要包括野外儀器實(shí)地測(cè)量法、基于物理機(jī)制的氣象因子計(jì)算法、水文模型模擬法以及遙感反演等。傳統(tǒng)的蒸散發(fā)多以觀測(cè)站觀測(cè)為主,得到的數(shù)據(jù)為“點(diǎn)”尺度,在空間上具有較大的局限性。而遙感技術(shù)基于能量平衡原理,可得到大區(qū)域、短周期的蒸散發(fā)量[2]。空間上克服了傳統(tǒng)“點(diǎn)”尺度的局限性,時(shí)間上可動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的根據(jù)需求獲取相應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)。
現(xiàn)今JRA55、GLEAM、MODIS、GLDAS等國(guó)內(nèi)外產(chǎn)品為蒸散發(fā)研究提供了方便。其中MODIS蒸散量產(chǎn)品(MOD16)空間分辨率較高,通過了全球通量塔站臺(tái)的檢驗(yàn),受到國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的關(guān)注。此領(lǐng)域的研究主要包括蒸散發(fā)產(chǎn)品的精度驗(yàn)證[3-4]、不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的評(píng)估[5-6]、區(qū)域蒸散發(fā)時(shí)空分布特征[7]、蒸散發(fā)影響因素分析[8-9]以及以蒸散發(fā)為參考因素對(duì)植被缺水指數(shù)[10]、地下水[11]、干旱指數(shù)[12]等的研究。在蒸散發(fā)區(qū)域時(shí)空分布與影響因素分析方面,蒙雨等[13]運(yùn)用MOD16產(chǎn)品和氣象站數(shù)據(jù),使用一元線性回歸分析法計(jì)算蒸散發(fā)的時(shí)間變化趨勢(shì)并進(jìn)行影響因素的單相關(guān)分析,探討了烏江流域蒸散發(fā)時(shí)空變化特征及其影響因素;溫媛媛等[14]采用變異系數(shù)法、Theil-Sen median趨勢(shì)法研究了山西省多年實(shí)際蒸散發(fā)、潛在蒸散發(fā)的空間分布特征與變化趨勢(shì);梁紅閃等[15]在已有趨勢(shì)分析的基礎(chǔ)上,增添了Mann-Kendall 和Hurst 指數(shù),研究了伊犁河流域蒸散量時(shí)空變化特征及波動(dòng)性。黃葵等[16]在單相關(guān)分析基礎(chǔ)上,增加了偏相關(guān)和復(fù)相關(guān),分析海河流域蒸散發(fā)的影響因素。
當(dāng)前對(duì)于蒸散發(fā)的研究主要集中于我國(guó)北部干旱半干旱地區(qū),而對(duì)于濕潤(rùn)地區(qū)的研究相對(duì)較少?;春恿饔蛉丝诿芗r(nóng)業(yè)用地占比較高,是我國(guó)的重要糧食產(chǎn)地,因此該地區(qū)的水土氣候及水資源具有很高的研究?jī)r(jià)值。本文基于MOD16/ET數(shù)據(jù)集定量分析淮河流域2000—2014年蒸散量的時(shí)空變化特征,結(jié)合時(shí)序氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù),采用相關(guān)分析方法定量探討了蒸散發(fā)與氣候因子的驅(qū)動(dòng)力關(guān)系,并分析土地利用及其變化對(duì)區(qū)域蒸散發(fā)的影響,以期為淮河流域的水資源合理開發(fā)利用提供科學(xué)指導(dǎo)。
淮河流域介于長(zhǎng)江和黃河兩流域之間,面積為26.6×104km2?;春恿饔虬ɑ春雍鸵抒疸艉觾纱笏?。西部、西南部及東北部為山區(qū)和丘陵地帶,其余為平原,平原面積占流域總面積的2/3(圖1)?;春恿饔虻靥幹袊?guó)南北氣候過渡帶,是我國(guó)南北方重要分界線,冬春干旱少雨,夏季悶熱多雨,冷暖和旱澇轉(zhuǎn)變急劇,流域多年平均降水量為 897.7 mm,年均氣溫為15.1℃。
本文數(shù)據(jù)主要包括MOD16/ET、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)、淮河流域邊界數(shù)據(jù)及水系矢量數(shù)據(jù)。MOD16全球蒸散發(fā)產(chǎn)品(http://files.ntsg.umt.edu)算法是基于改進(jìn)的Penman-Monteith 公式,對(duì)于無植被覆蓋區(qū)域做了空值處理。本文使用的MOD16A2,MOD16A3蒸散發(fā)產(chǎn)品時(shí)間尺度分別是月尺度及年尺度,空間分辨率1 km×1 km,數(shù)據(jù)衛(wèi)星軌道行列號(hào)為h27v05和h28v05。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪拼接,提取實(shí)際蒸散發(fā)波段,投影變換為CGCS2000,并剔除空值。
圖1 研究區(qū)概況及氣象站位置Fig.1 Overview of the study area and location of the weather stations
氣象資料來源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn)中國(guó)地面氣候資料數(shù)據(jù)集,收集了2000—2014年的年、月、日氣象數(shù)據(jù)。本文用到的氣象因子包括氣溫、降水量、蒸發(fā)量。因年、月值數(shù)據(jù)集缺少蒸散發(fā)數(shù)據(jù),故采用中國(guó)地面氣象資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0),選取許昌、碭山、蒙城、泗洪、沐陽、灌云等6個(gè)氣象站蒸散量的日值數(shù)據(jù)累加得到月尺度蒸散量數(shù)據(jù),用于MOD16A2/ET月尺度數(shù)據(jù)的適用性分析。選取氣溫、降水量作為蒸散量的主要?dú)夂蛴绊懸蛩兀捎肐DW插值法對(duì)淮河流域內(nèi)部及周邊共計(jì)61個(gè)地面氣象站的年尺度和月尺度氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,空間分辨率設(shè)置為1 km×1 km??臻g化后的氣象數(shù)據(jù)與MOD16/ET進(jìn)行偏相關(guān)分析和復(fù)相關(guān)分析,用于蒸散量的氣候驅(qū)動(dòng)類型研究。
本研究采用資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)提供的2000年、2005年、2010年、2015年土地利用數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km×1 km,用于分析土地利用及其變化對(duì)區(qū)域蒸散發(fā)的影響。該數(shù)據(jù)集間隔5年有一期數(shù)據(jù),考慮到相差一年土地利用類型不會(huì)發(fā)生顯著變化,所以在本研究中用2015年土地利用數(shù)據(jù)替代2014年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析。根據(jù)“中科院土地利用覆蓋分類體系”,將數(shù)據(jù)重分類為水田、旱地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、未利用地等7種土地利用類型,其中耕地劃分成水田和旱地,可量化不同農(nóng)田類型下蒸散量分布特征。
2.2.1 數(shù)據(jù)適用性分析
為驗(yàn)證MOD16/ET數(shù)據(jù)在本研究區(qū)的適用性,采用相關(guān)系數(shù)(r)、均方根誤差(RMSE)、平均偏差(BIAS)和平均絕對(duì)偏差(MAE)等指標(biāo),將氣象站蒸發(fā)皿觀測(cè)數(shù)據(jù)與MOD16A2/ET進(jìn)行比對(duì)。
2.2.2 趨勢(shì)分析
利用一元線性回歸方程的斜率對(duì)淮河流域2000—2014年 MOD16A2/ET數(shù)據(jù)進(jìn)行基于像元尺度的趨勢(shì)分析:
式中:n——監(jiān)測(cè)時(shí)間序列的長(zhǎng)度,本文中n=15;
METi——第i年ET的平均值;
θslope——像元ET的回歸斜率值,并對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。
結(jié)合基于像元尺度的趨勢(shì)分析法,模擬蒸散量空間變化趨勢(shì)斜率θslope和P值,并將變化趨勢(shì)分為5個(gè)等級(jí),見表1[17]。
表1 變化趨勢(shì)等級(jí)Table 1 Variation trend level
2.2.3 蒸散量氣候驅(qū)動(dòng)分區(qū)準(zhǔn)則
根據(jù)相關(guān)研究成果,在已有的植被覆蓋變化氣候驅(qū)動(dòng)[18]和蒸散量變化氣候驅(qū)動(dòng)研究[16]的基礎(chǔ)上,結(jié)合年尺度蒸散量與氣候因子偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果,確定淮河流域蒸散量與氣候因子的驅(qū)動(dòng)分區(qū)準(zhǔn)則,見表2。
表2 淮河流域蒸散發(fā)驅(qū)動(dòng)分區(qū)準(zhǔn)則Table 2 Rules of regionalization for the drivers of ET change
因氣象站數(shù)據(jù)為小型蒸發(fā)皿觀測(cè)的水面蒸發(fā)量,而MOD16A2/ET為實(shí)際蒸散量,參考文獻(xiàn)[19?20]確定折算系數(shù)。選取江蘇省的沐陽站、灌云站、泗洪站、河南省的許昌站、安徽省沐陽站、碭山站共計(jì)6個(gè)氣象站2000—2004年的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)MOD16A2/ET進(jìn)行分析。結(jié)果表明r值均大于0.7,RMSE在19.89~42.50 mm/mon,與相關(guān)研究結(jié)論吻合[21],證明了MOD16A2/ET在淮河流域的適用性較好。
3.2.1 蒸散量的年際變化特征
根據(jù)2000—2014年蒸散發(fā)統(tǒng)計(jì)結(jié)果,淮河流域多年蒸散量平均值為589.1 mm,標(biāo)準(zhǔn)差為99.1 mm。該區(qū)域蒸散發(fā)在空間上呈南高北低的分布格局(圖2)。
圖2 多年蒸散量均值空間分布Fig.2 Spatial distribution of the mean ET over the years
蒸散量最大值位于南部山區(qū)地帶,北部地區(qū)蒸散量值相對(duì)較低。根據(jù)地貌基本形態(tài)劃分指標(biāo)[22]將該地區(qū)高程分為5個(gè)區(qū)間(表3)。統(tǒng)計(jì)不同高程區(qū)間內(nèi)的蒸散量均值,結(jié)果表明中山地區(qū)蒸散量最高,其次為平原、高山地區(qū),丘陵和低山地區(qū)蒸散量較低。
表3 不同地貌類型劃分及其蒸散量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table 3 Classification of different geomorphic types and ET data statistics
對(duì)淮河流域2000—2014年整個(gè)研究區(qū)的年蒸散量、降水量、氣溫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖3),可看出15年中2002—2008年、2010年的蒸散值超過了多年平均值589.1 mm。15年間,整體上淮河流域蒸散發(fā)具有先增加后減少的趨勢(shì),自2003年達(dá)到峰值630.53 mm后,雖后續(xù)年份存在蒸散發(fā)的回升情況(2005—2008年),但整體上蒸散發(fā)開始呈現(xiàn)減少趨勢(shì),其中2011年的蒸散量最低。相關(guān)資料顯示,2003年淮河流域遭受洪災(zāi),2011年淮河流域曾遭遇旱災(zāi)。同時(shí),該地區(qū)年均降水為897.7 mm,降水充沛且年際變化較大;而氣溫年際變化較小,年均氣溫一直保持在15℃左右。根據(jù)相關(guān)性計(jì)算,氣溫與降水量相關(guān)系數(shù)為?0.351,呈負(fù)相關(guān),而降水量與蒸散發(fā)的相關(guān)系數(shù)為0.549,遠(yuǎn)高于氣溫與蒸散發(fā)的相關(guān)系數(shù)0.042,說明該地區(qū)蒸散發(fā)受到降水的影響更大。
圖3 2000—2014年蒸散量與氣候因子時(shí)間變化曲線Fig.3 Change of ET and climate factor from 2000 to 2014
為表征蒸散量年際變化在空間上的分布特征,本文基于像元尺度對(duì)15年間的蒸散量變化趨勢(shì)進(jìn)行了擬合,見圖4。結(jié)果顯示15年間,31.4%的地區(qū)蒸散量呈顯著或極顯著減少趨勢(shì),其中極顯著減少地區(qū)占16.6%,顯著減少地區(qū)占14.8%,主要分布在西部地區(qū)與江蘇省東部地區(qū);5.4%的地區(qū)蒸散量呈顯著或極顯著增加趨勢(shì),其中極顯著增加地區(qū)占1.8%,顯著增加地區(qū)占3.6%;63.2%的地區(qū)蒸散量無顯著變化。
3.2.2 蒸散量的年內(nèi)變化特征
以2014年數(shù)據(jù)為例,分析蒸散量及氣候數(shù)據(jù)的月尺度變化特征,結(jié)果如圖5所示。數(shù)據(jù)顯示1—4月蒸散量逐步增加,5—6月份有所降低。查閱相關(guān)資料,產(chǎn)生這種現(xiàn)象主要與農(nóng)作物種植周期有關(guān),該地區(qū)農(nóng)作物類型主要以冬小麥夏玉米輪作為主,而冬小麥在河南、安徽一帶收割時(shí)段為5月下旬至6月上旬,從而影響到地表蒸散發(fā)。7—8月份蒸散量迅速增加,在8月達(dá)到峰值,此后蒸散量逐漸降低。對(duì)照降水量、氣溫的年內(nèi)變化,1—12月氣溫整體上呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì),7月氣溫最高;而年降水量呈現(xiàn)波動(dòng)上升,7—9月降水量較大,基本呈現(xiàn)雨、熱、蒸散同期。
圖4 2000—2014年蒸散量變化趨勢(shì)空間分布Fig.4 Spatial distribution of ET variation trend from 2000 to 2014
圖5 2014年各月份蒸散量與氣溫、降水量時(shí)間變化圖Fig.5 Variation diagram of evapotranspiration,temperature and precipitation in each month in 2014
統(tǒng)計(jì)2000—2014年蒸散量的季節(jié)分布,春夏秋冬四季的蒸散量均值分別為144.6,257.4,121.8,66.3 mm,夏季蒸散量最高,冬季蒸散量最低。夏季充沛的降水增加了該地區(qū)土壤水分,有研究表明陸面蒸散量以及土壤儲(chǔ)水量會(huì)隨著降水的增加而增加,且與其關(guān)系密切[23]。
分別計(jì)算年尺度蒸散量與年降水量、年均氣溫的偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)。蒸散量與降水的偏相關(guān)系數(shù)整體均值達(dá)到了0.42,正相關(guān)地區(qū)占整個(gè)研究區(qū)的92.1%;蒸散量與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)則表現(xiàn)為東部以正相關(guān)為主,西部以負(fù)相關(guān)為主,整體均值為0.12,其中正相關(guān)的地區(qū)占了總面積的68.6%。蒸散量與降水量、氣溫的復(fù)相關(guān)系數(shù)均值達(dá)到了0.51,說明降水量和氣溫對(duì)該地區(qū)蒸散發(fā)存在一定的影響。結(jié)合蒸散量與氣候因子偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果,確定了淮河流域蒸散發(fā)的氣候因子驅(qū)動(dòng)分區(qū)(圖6)。結(jié)果表明淮河流域蒸散發(fā)主要表現(xiàn)為非氣候因子驅(qū)動(dòng)型,面積占比52.0%;其次為降水驅(qū)動(dòng)型,面積占比44.1%,雙因子驅(qū)動(dòng)型和氣溫驅(qū)動(dòng)型范圍很小,面積占比分別為2.4%、1.5%。
結(jié)合高程對(duì)蒸散發(fā)驅(qū)動(dòng)分區(qū)的分布進(jìn)行討論,其中海拔小于20 m的平原地帶主要以非氣候因子驅(qū)動(dòng)型為主,面積占比達(dá)到81.3%;海拔在20~500 m之間的丘陵與低山地帶,降水量驅(qū)動(dòng)型與非氣候因子驅(qū)動(dòng)型分別占比46.9%、43.3%;海拔大于500 m的地區(qū),以非氣候因子驅(qū)動(dòng)型為主,面積占比為85.2%??傮w而言,該地區(qū)降水量驅(qū)動(dòng)型主要集中在西部的丘陵與低山地帶;非氣候因子驅(qū)動(dòng)型主要分布在東部平原,東部地區(qū)水網(wǎng)密集,農(nóng)用地以水田為主,人類活動(dòng)對(duì)蒸散發(fā)的影響顯著。
圖6 蒸散量氣候驅(qū)動(dòng)類型空間分布圖Fig.6 Spatial distribution of ET climate driven types
研究區(qū)以旱地為主,其次為水田和建設(shè)用地,以2000年為例,旱地、水田、建設(shè)用地、林地、水域、草地、未利用地面積占比依次為52.66%、17.33%、14.18%、7.07%、4.94%、3.73%、0.09%。2000—2015年間,建設(shè)用地和水域面積增加,旱地、水田、林地、草地面積減少,未利用地面積變化不大。
由于MOD16/ET數(shù)據(jù)在建設(shè)用地類型下多為空值,本研究?jī)H統(tǒng)計(jì)旱地、水田、林地、草地4種植被類型的蒸散量均值及總量(表4)。以2000年為例,4種土地覆蓋類型蒸散量均值由大到小依次為:林地、水田、旱地、草地。2000年蒸散發(fā)總量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中,旱地最多為798.36×108m3,其次為水田289.02×108m3、林地116.63×108m3,草地最少為53.76×108m3。
表4 淮河流域不同土地利用類型年均蒸散量統(tǒng)計(jì)Table 4 Annual average ET of different land use types in the Huaihe River Basin
本研究計(jì)算了2000—2014年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,并對(duì)每種轉(zhuǎn)變的用地類型面積、蒸散量均值及總量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。結(jié)果顯示,草地轉(zhuǎn)至水田蒸散量明顯增加,旱地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?、林地轉(zhuǎn)變?yōu)楹档氐恼羯⒘棵黠@減少??傮w而言,與2000年相比,2014年蒸散量明顯減少,15年間4種用地類型的蒸散量總共減少66.83×108m3。
本文基于MOD16/ET數(shù)據(jù)集對(duì)淮河流域蒸散發(fā)時(shí)空變化及影響因素進(jìn)行了分析,得到以下主要結(jié)論:
(1)適用性分析表明MOD16/ET產(chǎn)品與采用蒸發(fā)皿觀測(cè)折算后的蒸散量數(shù)據(jù)的一致性較高,相關(guān)系數(shù)均大于0.7,均方根誤差為19.89~42.50 mm/mon。
(2)淮河流域多年平均蒸散量為589.1 mm,空間上表現(xiàn)為南高北低;對(duì)不同高程下蒸散量的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)該地區(qū)中山地區(qū)蒸散量最高,其次為平原、高山地區(qū),丘陵和低山地區(qū)蒸散量較低。時(shí)間上,15年間蒸散量呈先升后降的趨勢(shì),總體而言蒸散量減少;基于像元尺度分析,31.4%的地區(qū)蒸散量呈減少趨勢(shì),5.4%的地區(qū)蒸散量呈增加趨勢(shì),63.2%的地區(qū)無顯著變化。
(3)蒸散量與降水的偏相關(guān)系數(shù)整體均值達(dá)到了0.42,正相關(guān)地區(qū)占整個(gè)研究區(qū)的92.1%;蒸散量與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)整體均值為0.12,其中正相關(guān)的地區(qū)占總面積的68.6%,相比于氣溫,淮河流域蒸散量與降水量的相關(guān)性更高。從蒸散量的氣候因子分區(qū)來看,52.0%的區(qū)域表現(xiàn)為非氣候因子驅(qū)動(dòng)型,44.1%的地區(qū)為降水驅(qū)動(dòng)型,雙因子驅(qū)動(dòng)型和氣溫驅(qū)動(dòng)型范圍很小,面積占比分別為2.4%、1.5%。
(4)蒸散量受土地利用類型的影響很大,呈現(xiàn)出明顯差異性,總體表現(xiàn)為林地>水田>旱地>草地。草地轉(zhuǎn)至水田蒸散量明顯增加,旱地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸亍⒘值剞D(zhuǎn)變?yōu)楹档氐恼羯⒘棵黠@減少,與2000年相比,2014年蒸散量明顯減少,15年間4種用地類型的蒸散量共減少66.83×108m3。
本文僅探討了氣溫和降水因素對(duì)淮河流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的影響驅(qū)動(dòng),實(shí)際蒸散發(fā)的影響因子還包括植被覆蓋度、光照強(qiáng)度、風(fēng)速、相對(duì)濕度、人工灌溉等諸多因素的影響,在不同氣候區(qū)蒸散發(fā)的影響因素也存在差別,因此多種復(fù)雜情況還需進(jìn)一步討論。此外,本文氣候因子驅(qū)動(dòng)分區(qū)討論是在年尺度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的分析,不可避免會(huì)模糊氣溫和降水的年內(nèi)變化,因此后續(xù)的研究中可以使用更精細(xì)的時(shí)間尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。