基于MOD16的銀川平原地表蒸散量時(shí)空特征及影響因素分析

王卓月，孔金玲，李 英，張?jiān)谟?，劉慧?5，蔣鎰竹，鐘炎伶，張靜雅

（1.長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院，陜西 西安 710054；2.長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，陜西 西安710054；3.寧夏回族自治區(qū)水文環(huán)境地質(zhì)勘察院，寧夏 銀川 750011；4.長安大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710054；5.寧夏回族自治區(qū)自然資源勘測調(diào)查院，寧夏 銀川 750002）

蒸散發(fā)是水文循環(huán)過程中極其重要的環(huán)節(jié)，同時(shí)也是自然界水資源管理中最基本、最不確定的要素。蒸散發(fā)將地表水分與地表能量平衡聯(lián)系起來[1]，由同時(shí)發(fā)生的兩個(gè)過程控制，即土壤蒸發(fā)和葉面蒸騰。潛在蒸散發(fā)是指一定氣象條件下，充分供水地表（植被、裸土或開闊水域）的蒸散發(fā)，是表征區(qū)域干旱程度的重要指標(biāo)之一。

由于地表的高度異質(zhì)性，大多數(shù)傳統(tǒng)方法通常只提供點(diǎn)尺度的估算，不能有效進(jìn)行區(qū)域尺度的計(jì)算。相較傳統(tǒng)的監(jiān)測方法，遙感技術(shù)可以針對地表的異質(zhì)性和傳熱過程的動(dòng)態(tài)性進(jìn)行區(qū)域尺度的蒸散量監(jiān)測[2]，被認(rèn)為是量化蒸散發(fā)時(shí)空變化與空間尺度擴(kuò)展的重要工具。目前采用遙感技術(shù)進(jìn)行區(qū)域尺度蒸散量反演的方法主要有經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)公式、能量余項(xiàng)模型、特征空間法等[3]?；趨^(qū)域尺度蒸散量計(jì)算方法，眾多學(xué)者及團(tuán)隊(duì)研發(fā)了蒸散量遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如NASA基于陸面模型提供的全球陸面通量數(shù)據(jù)GLDAS[4]；英國布里斯托大學(xué)Miralles等[5]基于Priestley-Taylor方程發(fā)布的GLEAM產(chǎn)品；美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）基于簡單化的陸面能量平衡模型（SSEB），以Penman-Monteith公式為理論支撐從而獲取實(shí)際蒸散量的SSEBop/ET產(chǎn)品[6]；美國航空航天局（NASA）基于MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，考慮多種阻力算法制作的全球陸地蒸散量產(chǎn)品MOD16等[7]。MOD16產(chǎn)品因具有高時(shí)空分辨率、獲取方式簡單、對蒸散量遙感監(jiān)測有較好的反演精度等特點(diǎn)而廣受國內(nèi)外學(xué)者認(rèn)可，Sebinasi Dzikiti等[8]以南非干旱區(qū)為研究區(qū)，比較了MOD16和PT-JPL兩種蒸散量估算模型的精度，結(jié)果表明與PT-JPL模型相比，MOD16具有準(zhǔn)確分析干旱環(huán)境下蒸散量的潛力；Hassan等[9]采用MOD16數(shù)據(jù)與SEBS模型反演的埃及月蒸散量進(jìn)行比較，兩者存在高度相關(guān)性；何慧娟等[10]探討了陜西省地表蒸散量的時(shí)空變化特征，證實(shí)MOD16數(shù)據(jù)具有較高的精度，滿足陜西省蒸散發(fā)研究要求。

由于降水量低、年平均氣溫高以及延長的干旱期等不利條件，銀川平原地區(qū)長期存在水資源空間分布不均和對傳統(tǒng)灌溉技術(shù)過于依賴等問題，因此需要對區(qū)域水資源進(jìn)行精確地估算及管理[11]。以往蒸散發(fā)研究多針對場地尺度，然而受黃河水系分布、降水等因素影響，銀川平原地表蒸散量空間差異性極大，場地尺度研究難以反映區(qū)域尺度上的時(shí)空變化規(guī)律。

本文以MOD16蒸散量數(shù)據(jù)、地面氣象實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對2004—2019年銀川平原地表蒸散量的時(shí)空變化特征進(jìn)行分析、模擬，并預(yù)測了2024年地表蒸散量的發(fā)展趨勢。研究結(jié)果可為掌握銀川平原水循環(huán)規(guī)律、合理開發(fā)利用水資源以及保護(hù)生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

銀川平原位于寧夏回族自治區(qū)中部黃河兩岸，東依鄂爾多斯高原，西至賀蘭山，南接黃土高原，北止石嘴山，南北長度約為165 km，東西長10～50 km（圖1）。銀川平原屬于溫帶干旱區(qū)，年均日照時(shí)數(shù)約3 000 h，年平均降水量僅約200 mm，是我國典型的引黃灌溉區(qū)，黃河過境水量年均達(dá)300×108m3。與此同時(shí)，銀川平原年蒸發(fā)量高達(dá)1 600 mm，強(qiáng)烈的蒸發(fā)濃縮作用加劇了當(dāng)?shù)佧}漬化的發(fā)展，成為制約農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素[12]。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area

1.2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文主要采用MOD16數(shù)據(jù)進(jìn)行銀川平原蒸散量時(shí)空特征分析，并結(jié)合氣象實(shí)測數(shù)據(jù)、Landsat數(shù)據(jù)探討影響因素。

MOD16數(shù)據(jù)是NASA基于Penman-Monteith模型[7]，綜合考慮植被蒸騰、土壤表面蒸發(fā)等條件提供的全球蒸散量數(shù)據(jù)集。本文選用2004—2019年MOD16A3數(shù)據(jù)，空間分辨率500 m，時(shí)間分辨率為年（https://search.earthdata.nasa.gov）。利用MRT工具對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、波段提取等預(yù)處理，并根據(jù)NASA提供的MOD16A3產(chǎn)品說明對水體、建筑用地等無植被覆蓋區(qū)進(jìn)行無值化處理，將其轉(zhuǎn)換成WGS-84基準(zhǔn)面、UTM投影的蒸散量、潛在蒸散量初始數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)源自中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)（https://data.cma.cn/），篩選銀川平原內(nèi)9個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)，主要包括氣溫、降水、日照時(shí)數(shù)、相對濕度及蒸發(fā)量氣象數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)分析2004—2019年實(shí)測蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)并處理成年值數(shù)據(jù)，用于MOD16蒸散量在銀川平原的適用性驗(yàn)證。

Landsat數(shù)據(jù)源自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站http://www.gscloud.cn/，選取2004年、2014年7月份遙感影像，根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》國家標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合銀川平原實(shí)際土地利用情況，采用支持向量機(jī)及面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǎ瑢y川平原土地劃分為水田、旱田、林地、草地、水體、建設(shè)用地及荒漠化土地7類，并通過實(shí)測調(diào)查取點(diǎn)驗(yàn)證，分類精度滿足研究需求。

2 研究方法

2.1 Theil-Sen Median趨勢度

Theil-Sen Median趨勢度方法主要用于蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)在像元尺度上的趨勢分析[13-14]。該方法與常用的一元線性回歸方法不同，其采用時(shí)序數(shù)據(jù)點(diǎn)的中值進(jìn)行趨勢分析，減小了異常值造成的誤差。非參數(shù)Sen斜率度結(jié)果可用來評估研究時(shí)段內(nèi)該時(shí)序數(shù)據(jù)單位時(shí)間的變化：

式中：Si、Sj——研究時(shí)段中第i、j年對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

趨勢度結(jié)果β通過正負(fù)反映該時(shí)序數(shù)據(jù)增加、下降的變化趨勢。

2.2 Mann-Kendall檢驗(yàn)

Mann-Kendall檢驗(yàn)是一種以非參數(shù)檢驗(yàn)為基礎(chǔ)，進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢分析的檢驗(yàn)方法。世界氣象組織（WMO）推薦使用這種方法來評估水文氣象時(shí)間序列是否存在單調(diào)趨勢[15]。該方法將非參數(shù)檢驗(yàn)與非線性趨勢檢驗(yàn)相結(jié)合，使結(jié)果合理化，主要用于蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)趨勢變化顯著性分析及突變檢驗(yàn)[16]。

Mann-Kandall方法通過檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值評估蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)顯著趨勢的存在：

式中：S——Kendall檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；

xi、xj——第i、j年對應(yīng)的蒸散量；

n——時(shí)序數(shù)據(jù)的長度，本文為16。

在特定α顯著性水平下，采用雙邊趨勢檢驗(yàn)，根據(jù)正態(tài)分布表中的值判斷蒸散量趨勢變化是否顯著。若該時(shí)序數(shù)據(jù)趨勢變化通過了α顯著性水平。本文選取0.01，0.05，0.10的α水平進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，Z1?2/α的值分別為2.576，1.960，1.645，根據(jù)3個(gè)斷點(diǎn)將蒸散量變化趨勢分為極顯著、顯著、弱顯著以及不顯著4種狀態(tài)[17]。

Mann-Kandall可通過對蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)構(gòu)造一組秩序列，用于總體趨勢分析中的突變點(diǎn)檢驗(yàn)。秩序列計(jì)算公式為：

此時(shí)設(shè)定蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)是獨(dú)立、互不干擾的，UF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

通過計(jì)算，得到蒸散量UFi曲線。通過UFi曲線與α顯著性水平下對應(yīng)的正態(tài)分布表臨界值Uα對比：若|UFi|＞Uα，意味著蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)存在顯著的趨勢變化。將逆序的蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)X(xn,···,x2,x1)重復(fù)以上計(jì)算步驟，并將計(jì)算結(jié)果乘以?1，得到統(tǒng)計(jì)量曲線UBi。通過兩條統(tǒng)計(jì)量曲線在α置信區(qū)間內(nèi)的交點(diǎn)個(gè)數(shù)及位置，可以判斷該時(shí)序數(shù)據(jù)突變發(fā)生的次數(shù)及相應(yīng)的時(shí)間。

2.3 CA-Markov模型

CA-Markov模型可用于蒸散量時(shí)序數(shù)據(jù)的模擬預(yù)測。元胞自動(dòng)機(jī)（CA）設(shè)定元胞在時(shí)間、空間均處于獨(dú)立、離散的狀態(tài)，是一種能夠模擬復(fù)雜系統(tǒng)空間演化過程的模型。該模型基本思想為：復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)的任一元胞互不干擾，執(zhí)行各自對應(yīng)的局部轉(zhuǎn)換規(guī)則。CA模型計(jì)算公式為：

式中：St、St+1——復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)t、t+1時(shí)間的元胞狀態(tài)；

N——設(shè)定的元胞鄰域范圍；

f——從t到t+1時(shí)刻元胞執(zhí)行的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

CA-Markov模型在元胞自動(dòng)機(jī)對空間格局精確模擬的基礎(chǔ)上，結(jié)合Markov模型對時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測的顯著優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)了模擬結(jié)果在時(shí)間、空間上的合理化[18]。本文根據(jù)2004年、2009年、2014年、2019年4期年蒸散量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分級，采用Markov模型計(jì)算相應(yīng)時(shí)段的轉(zhuǎn)移概率矩陣，以5 a為反演時(shí)段，對2024年銀川平原的蒸散量進(jìn)行模擬預(yù)測。

3 結(jié)果與分析

3.1 MOD16數(shù)據(jù)適用性分析

在采用MOD16數(shù)據(jù)對銀川平原蒸散量時(shí)空特征分析之前，需對數(shù)據(jù)適用性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用實(shí)測蒸發(fā)量與潛在蒸散量的相關(guān)分析進(jìn)行適用性檢驗(yàn)。由于MOD16數(shù)據(jù)是年尺度，因此，將氣象站點(diǎn)蒸發(fā)皿日值數(shù)據(jù)處理成年值，解決了氣象數(shù)據(jù)中異常值及不同口徑大小對結(jié)果的影響，實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)在時(shí)間尺度上的統(tǒng)一。提取該站點(diǎn)所在像元點(diǎn)的潛在蒸散量，在點(diǎn)尺度上進(jìn)行各個(gè)氣象站點(diǎn)蒸發(fā)量實(shí)測值與潛在蒸散量的相關(guān)分析。結(jié)果（圖2）顯示氣象站實(shí)測蒸發(fā)量與潛在蒸散量在0.01水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.88，表明MOD16數(shù)據(jù)可用于銀川平原地區(qū)蒸散量的相關(guān)研究。

3.2 蒸散量動(dòng)態(tài)特征

2004—2019年銀川平原蒸散量年際變化見圖3。蒸散量整體上波動(dòng)較大，增加趨勢明顯。年際蒸散量為270.3～396.1 mm，多年平均蒸散量為330.7 mm。研究時(shí)段內(nèi)蒸散量距平相對變化率波動(dòng)強(qiáng)烈，為?18.3%～19.8%。2004—2009年蒸散量低于研究時(shí)段內(nèi)平均水平，2010—2019年（2013年除外）蒸散量均高于多年平均水平。其中2005年蒸散量最小，為270.3 mm，2016年蒸散量最大，為396.1 mm，差值達(dá)到了125.8 mm。

圖2 MOD16潛在蒸散量與蒸發(fā)皿實(shí)測年蒸發(fā)量擬合關(guān)系Fig.2 Correlation between potential evapotranspiration of MOD16 and measured annual evapotranspiration of pan

圖3 2004—2019年銀川平原蒸散量年際變化Fig.3 Interannual variation of evapotranspiration in the Yinchuan Plain from 2004 to 2019

在分析時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)，除分析蒸散量總體變化趨勢外，還需要判斷并檢驗(yàn)該時(shí)序數(shù)據(jù)在研究時(shí)段內(nèi)突變發(fā)生的時(shí)間以及頻率。在Matlab中采用Mann-Kendall法對2004—2019年銀川平原年蒸散量序列的突變情況進(jìn)行檢驗(yàn)（圖4）。結(jié)果表明：（1）近16年來，年平均蒸散量整體呈現(xiàn)波動(dòng)增加的趨勢；（2）2010—2019年UF曲線超過α=0.05顯著性水平臨界值（1.96），說明該時(shí)段年蒸散量增加趨勢顯著；（3）UF與UB曲線在置信區(qū)間（α=0.05）內(nèi)有1個(gè)交點(diǎn)，位于2010年，說明銀川平原年平均蒸散量在2010年左右發(fā)生了明顯突變，突變后年蒸散量增加了45.2 mm。突變前2004—2009年時(shí)間段年蒸散量均低于多年平均水平，2010年突變后高于多年平均水平。

圖4 銀川平原年蒸散量Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)量曲線Fig.4 Mann-Kendall statistical curve of annual evapotranspiration in the Yinchuan Plain

3.3 蒸散量空間變化特征

分析銀川平原多年平均蒸散量、潛在蒸散量基本空間特征（圖5）可知，2004—2019年銀川平原多年平均蒸散量、潛在蒸散量空間分布具有明顯差異。多年平均蒸散量變化范圍為175.7～577.8 mm，整體呈現(xiàn)出南高北低、中間高兩側(cè)低的空間格局。從各市行政單元看，吳忠市蒸散量最高，銀川市次之，石嘴山市蒸散量最低。多年平均潛在蒸散量為1 429.3～1 929.1 mm，整體呈現(xiàn)南低北高、中間低兩側(cè)高與蒸散量分布特征相反的差異特性。Bouchet等[19]認(rèn)為受區(qū)域能量的影響，實(shí)際蒸散量減少，剩余能量將用于增加潛在蒸散量。這一區(qū)域蒸散互補(bǔ)相關(guān)理論可以解釋蒸散量、潛在蒸散量空間分布的差異。多年平均潛在蒸散量以銀川平原西側(cè)荒漠帶及石嘴山市最高，低值位于吳忠市、銀川市內(nèi)。蒸散干旱指數(shù)（EDI）[20]，即整數(shù)1與蒸散量/潛在蒸散量之差，可初步描述銀川平原的干旱程度，該指數(shù)理論上量值范圍為0～1，EDI值越大，說明該地區(qū)地表水分缺失越嚴(yán)重。圖5（c）顯示，銀川平原地區(qū)整體干旱程度嚴(yán)重，EDI波動(dòng)范圍在0.66～0.90，石嘴山市最為干旱，銀川市次之。吳忠市內(nèi)黃河支系發(fā)達(dá)，整體地表水分較為充足，受水分脅迫程度較輕。

從銀川平原2004—2019年蒸散量和潛在蒸散量趨勢顯著性結(jié)果分析可知（圖6），銀川平原蒸散量整體呈增加趨勢，銀川、吳忠、青銅峽城市周邊區(qū)域蒸散量呈下降趨勢。潛在蒸散量變化趨勢與蒸散量趨勢相反，石嘴山市零星區(qū)域潛在蒸散量呈上升趨勢。整體上近16年來銀川平原潛在蒸散量下降的同時(shí)，蒸散量在相對增加，符合區(qū)域蒸散互補(bǔ)相關(guān)理論，并從蒸散干旱指數(shù)方向分析，該地區(qū)干旱情況較之前有明顯好轉(zhuǎn)。

圖5 銀川平原2004—2019年年平均蒸散量、潛在蒸散量空間分布Fig.5 Spatial distribution of annual average evapotranspiration and potential evapotranspiration in the Yinchuan Plain from 2004 to 2019

圖6 2004—2019年銀川平原蒸散量、潛在蒸散量變化趨勢空間分布Fig.6 Spatial distribution of evapotranspiration and potential evapotranspiration in the Yinchuan Plain from 2004 to 2019

銀川平原絕大部分區(qū)域蒸散量呈增加趨勢，占比達(dá)92.96%，極顯著增加的范圍最大，達(dá)75.49%；其次分別是不顯著增加、顯著增加及弱顯著增加（表1）。蒸散量呈減少趨勢的區(qū)域中以不顯著減少為主，面積占比為4.41%；與蒸散量變化趨勢相反，銀川平原99.87%的區(qū)域潛在蒸散量呈下降趨勢，極顯著下降變化的面積占比最大，達(dá)53.68%，潛在蒸散量呈上升趨勢的區(qū)域面積占比僅0.13%。

表1 銀川平原蒸散量、潛在蒸散量變化趨勢及顯著性統(tǒng)計(jì)Table 1 Change trend and significance of evapotranspiration and potential evapotranspiration in the Yinchuan Plain

3.4 基于CA-Markov模型的蒸散量預(yù)測

基于CA-Markov模型，以2004年、2009年、2014年、2019年4期年蒸散量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，按照銀川平原實(shí)際蒸散量統(tǒng)計(jì)特征，以200，300，400，500，600 mm為斷點(diǎn)分為6個(gè)等級。通過Markov模型計(jì)算2004—2009年、2009—2014年、2014—2019年轉(zhuǎn)移概率矩陣，選取合適的濾波器，進(jìn)行預(yù)測次數(shù)的迭代，完成銀川平原2009年、2014年、2019年蒸散量的預(yù)測。對模型模擬結(jié)果與實(shí)際蒸散量數(shù)據(jù)進(jìn)行Kappa系數(shù)精度驗(yàn)證，精度檢驗(yàn)結(jié)果顯示2009年、2014年、2019年總體模擬精度分別為0.84，0.78，0.82，模擬精度較好，CA-Markov模型預(yù)測結(jié)果可信。在此基礎(chǔ)上，以2019年蒸散量為初始數(shù)據(jù)，對銀川平原2024年蒸散量空間分布進(jìn)行模擬。

從2024年銀川平原蒸散量模擬結(jié)果看（圖7），低值主要分布在銀川市、石嘴山市；與2019年相比，蒸散量整體上由低等級向高等級轉(zhuǎn)移，其中銀川平原北部以200～400 mm低蒸散量等級向400～500 mm較高蒸散量等級轉(zhuǎn)移為主，南部主要由較高蒸散量等級向500～600 mm高蒸散量等級轉(zhuǎn)移。

圖7 2024年銀川平原蒸散量 CA-Markov預(yù)測圖Fig.7 CA-Markov prediction of evapotranspiration in the Yinchuan Plain in 2024

銀川平原蒸散量等級面積占比統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2，100～300 mm蒸散量較低值區(qū)面積逐漸減少，300～400 mm蒸散量中等區(qū)面積基本持平，400～700 mm 蒸散量高值區(qū)面積持續(xù)增加。2024年CA-Markov模型模擬結(jié)果表明蒸散量整體呈增加的趨勢。

表2 銀川平原蒸散量等級面積占比Table 2 Proportion of the evapotranspiration grade area in the Yinchuan Plain

3.5 蒸散量時(shí)空變化影響因素分析

蒸散量的時(shí)空變化受自然因素與人類活動(dòng)的共同影響，氣候變化影響區(qū)域水熱傳輸過程，土地利用格局影響地表水分的供給能力。

2004—2019年年均蒸散量與各氣象因子年均值進(jìn)行相關(guān)分析（表3），在時(shí)間尺度上探究銀川平原蒸散量與各氣象因子的關(guān)系。研究結(jié)果表明：蒸散量與氣溫、降水、日照時(shí)數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.910，0.905，0.768；與相對濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為?0.746，相關(guān)系數(shù)均通過了P=0.01的顯著性檢驗(yàn)。相關(guān)系數(shù)表明銀川平原蒸散量對氣溫、降水具有更高的敏感性。銀川平原日照充足，年均氣溫呈現(xiàn)逐漸增加趨勢，這為蒸散發(fā)過程提供了良好的熱力環(huán)境，而相對濕度增加限制了該地區(qū)的蒸散需求，由于蒸散量對氣溫具有高敏感性，銀川平原蒸散量呈增加的趨勢。銀川平原年降水量較少，分布不均，除南部及黃河沿岸地區(qū)外，降水是蒸散發(fā)過程主要的水分來源，受降水控制，蒸散量呈現(xiàn)與降水分布一致的南高北低的空間格局。

為進(jìn)一步掌握土地利用結(jié)構(gòu)對蒸散量空間分布格局的影響程度，利用2004年、2014年銀川平原土地利用遙感解譯圖分析不同土地利用類型的蒸散量特征。

圖8 2004年、2014年銀川平原土地利用類型Fig.8 Land use types of the Yinchuan Plain in 2004 and 2014

從2004年、2014年銀川平原土地利用類型空間分布圖（圖8）來看，研究區(qū)土地類型以水田、旱田為主，呈現(xiàn)出南部水田、北部旱田的空間格局，這與多年平均蒸散量南高北低的空間分布特征相同。耕地的蒸散量是銀川平原區(qū)域蒸散量的主要組成部分[21]，其中水田受地表水分脅迫程度較小，蒸散量高于旱田?；哪恋刂饕獮槁阃恋亍⑸车氐?，地表裸露，土壤水分含量較少，蒸散量相對較低。草地多分布在荒漠化土地與其他土地類型過渡地帶，降水是該類型地表水分的主要來源，水分缺乏，蒸散作用受限制。采用空間分析法統(tǒng)計(jì)各土地類型的平均年蒸散量（圖9）。由于MOD16數(shù)據(jù)在水體及城鎮(zhèn)用地的蒸散量無數(shù)據(jù)，為避免統(tǒng)計(jì)誤差，在對各土地類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)不考慮這兩類。兩期土地利用類型的年蒸散量均呈現(xiàn)出水田＞旱田＞林地＞草地＞荒漠的規(guī)律，且2014年各土地類型的蒸散量均高于2004年，這一現(xiàn)象與銀川平原近16年蒸散量整體變化趨勢相同。

圖9 2004年、2014年銀川平原各土地利用類型平均蒸散量Fig.9 Average evapotranspiration of different land use types in the Yinchuan Plain in 2004 and 2014

4 結(jié)論

（1）銀川平原2004—2019年蒸散量年際變化較大，整體呈增加趨勢，年均蒸散量為270.3～396.1 mm，多年平均蒸散量為330.7 mm，距平相對變化率波動(dòng)較大，其中2010年是銀川平原蒸散量年際變化的突變年。

（2）2004—2019年銀川平原蒸散量、潛在蒸散量的空間格局、變化趨勢存在明顯的空間差異。多年平均蒸散量南高北低、東高西低，潛在蒸散量分布特征與之相反；從變化趨勢看，蒸散量近16年呈增加趨勢，潛在蒸散量呈減少趨勢。CA-Markov模型預(yù)測結(jié)果顯示未來5年銀川平原蒸散量仍呈增加趨勢。

（3）銀川平原蒸散量與各氣象因子的相關(guān)分析結(jié)果表明：蒸散量與氣溫、降水、日照時(shí)數(shù)呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.910，0.905，0.768，與相對濕度呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為?0.746。其中，蒸散量對氣溫、降水具有更高的敏感性。

（4）2014年各土地利用類型的平均蒸散量明顯高于2004年，這一結(jié)果與蒸散量總體趨勢一致。兩期土地利用類型的年蒸散量均呈現(xiàn)出水田＞旱田＞林地＞草地＞荒漠的規(guī)律。

MOD16數(shù)據(jù)能夠?qū)︺y川平原多年蒸散量進(jìn)行監(jiān)測，但由于大尺度陸面蒸散發(fā)過程復(fù)雜，仍可能存在偏差。為進(jìn)一步深入研究陸面蒸散發(fā)過程及定量分析各影響因素對蒸散量的影響，在該地區(qū)建立蒸散量實(shí)測系統(tǒng)，提高區(qū)域蒸散量遙感監(jiān)測水平十分必要。