淮河流域GLEAM衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)評(píng)估及其時(shí)空變化規(guī)律

楊傳國，梁 瑩，柏欣莉，李 想

（1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，南京210098；2.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210098）

1 研究背景

土壤濕度是氣候、水文、生態(tài)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域重要研究對(duì)象，它直接控制著陸面和大氣之間水、熱量的輸送和平衡。土壤濕度影響著陸地表面能量分配為感熱通量和潛熱通量的過程，在維系農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展中扮演著重要角色［1，2］。作為流域降雨-產(chǎn)流過程的關(guān)鍵變量，土壤濕度直接影響超滲產(chǎn)流和蓄滿產(chǎn)流計(jì)算，對(duì)提高洪水預(yù)報(bào)預(yù)警精度十分重要［3］；土壤濕度還是指示干旱程度的重要指標(biāo)［4，5］。因此，開展流域土壤濕度大范圍監(jiān)測，識(shí)別其時(shí)空變化特征并評(píng)估演變規(guī)律對(duì)于區(qū)域防洪抗旱、生態(tài)管理和農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要科學(xué)意義和實(shí)踐價(jià)值。

基于站點(diǎn)的土壤濕度監(jiān)測在空間上具有一定局限性［6，7］，主要體現(xiàn)在站點(diǎn)數(shù)量的限制和部分地區(qū)觀測數(shù)據(jù)缺失率大等方面。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)逐漸發(fā)展成熟，衛(wèi)星監(jiān)測產(chǎn)品越來越廣泛地應(yīng)用于土壤濕度研究［8，9］。衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)具有空間范圍廣且連續(xù)的優(yōu)勢，在一定程度上彌補(bǔ)了站點(diǎn)觀測的缺陷，適用于大范圍土壤濕度信息獲?。?0，11］。GLEAM（Global Land Evapora?tion Amsterdam Model）土壤濕度資料是ESA CCI SM（European Space Agency’s Water Cycle Multimission Observation Strategy and Climate Change Initiative Soil Moisture）衛(wèi)星觀測資料和GL?DAS Noah（Global Land Assimilation Data System）再分析資料反演得來的［12］。目前，我國學(xué)者多評(píng)估GLEAM 蒸散發(fā)產(chǎn)品的效用，近年來針對(duì)衛(wèi)星土壤濕度開展了較多的研究［11，13］，但利用GLEAM 土壤濕度資料進(jìn)行的研究較少。如任立良［14］等人利用多個(gè)精度統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和分類度量指標(biāo)評(píng)估CHIRPS 和GLEAM-Ep在中國的干旱監(jiān)測效果。因此本文評(píng)估該模型的土壤濕度數(shù)據(jù)在淮河流域的適用性，旨在為深入應(yīng)用該產(chǎn)品提供參考和依據(jù)。

本文選擇地處我國氣候過渡帶的淮河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，該地區(qū)是我國重要的農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)，歷史上洪澇干旱災(zāi)害事件頻繁。根據(jù)農(nóng)氣站土壤濕度觀測數(shù)據(jù)評(píng)估GLEAM 土壤濕度數(shù)據(jù)精度，進(jìn)而分析近年來淮河流域土壤濕度的時(shí)空變化特征和演變規(guī)律。

2 資料與方法

2.1 研究區(qū)概況

淮河流域?qū)儆诒眮啛釒蚺瘻貛н^渡區(qū)，降水較為豐富，氣候溫暖，流域面積為27 萬km2?；春恿饔蛞詮U黃河為界分為南北兩支，北支是沂沭泗水系，南支是淮河水系，淮河流域在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有重要地位，主要作物有小麥、水稻、玉米等。流域土壤肥沃，土壤類型復(fù)雜，主要有潮土、砂姜黑土、石灰性砂姜黑土、石灰性淡潮土、褐土、潮褐土、風(fēng)沙土等［15］。不同土壤的土壤特性和持水能力不同，是除氣象要素外造成土壤濕度時(shí)空差異的重要原因。

2.2 站點(diǎn)觀測資料

土壤濕度實(shí)測資料選自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)提供的《1991-2010 中國農(nóng)作物生長發(fā)育和農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集》，主要有1991-2010年間農(nóng)氣站點(diǎn)測得的干土層厚度、0～10 cm 土壤相對(duì)濕度、10～20 cm 土壤相對(duì)濕度、20～50 cm 土壤相對(duì)濕度、50～70 cm 土壤相對(duì)濕度、70～100 cm 土壤相對(duì)濕度。由于深層土壤濕度數(shù)據(jù)存在較多缺測時(shí)段，為達(dá)到保持?jǐn)?shù)據(jù)代表性和一致性的目的，本文選擇實(shí)測數(shù)據(jù)較全的2002-2009，共8年30個(gè)農(nóng)氣站的0～10、20～50 cm的土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)。

2.3 GLEAM衛(wèi)星土壤濕度

GLEAM（Global Land Evaporation Amsterdam Model）是一組根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)估算地面蒸發(fā)和根區(qū)土壤水分的算法，提供了包括土壤表層（0～10 cm）和根系層（10～100 cm）土壤濕度、潛在蒸發(fā)、實(shí)際蒸發(fā)和水面蒸發(fā)等多個(gè)變量［12，16］。GLEAM 土壤濕度資料由ESA CCI SM（European Space Agency’s Water Cycle Multi?mission Observation Strategy and Climate Change Initiative Soil Moisture）衛(wèi)星觀測資料和GLDAS Noah（Global Land Assimila?tion Data System）再分析資料反演得來的。GLEAM 多個(gè)產(chǎn)品的特性使它可用于大范圍陸地蒸散量時(shí)空變化、干旱特征、土壤水分特征分析等研究［17］。它的優(yōu)點(diǎn)在于考慮了土壤對(duì)蒸發(fā)的限制，對(duì)冠層截留進(jìn)行了詳細(xì)參數(shù)化，并充分利用了微波觀測計(jì)算，提高了多云條件下數(shù)據(jù)精度。本文選取2017年推出的第三版本數(shù)據(jù)集GLEAM v3.2a（https：//www.gleam.eu），數(shù)據(jù)空間分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間分辨率為1 d，1980-2017年共38 a的土壤表層0～10 cm（SMs）和根系層10～100 cm（SMr）的土壤濕度資料。

2.4 研究方法

由于農(nóng)氣站實(shí)測數(shù)據(jù)采用相對(duì)濕度，而GLEAM 數(shù)據(jù)采用體積含水量，直接使用原始數(shù)據(jù)兩者無法比較，因此利用式（1）把土壤相對(duì)濕度換算成體積含水量。

式中：θr為農(nóng)氣站實(shí)測土壤相對(duì)濕度；θv為轉(zhuǎn)換后的體積含水量；fc為田間持水量；sc為土壤容重。

對(duì)于某種土壤，田間持水量和土壤容重是常數(shù)。由于各站點(diǎn)田間持水量和土壤容重參數(shù)的缺失，本文采用HWSD 土壤數(shù)據(jù)庫，利用SPAW 軟件根據(jù)各站點(diǎn)所處的柵格位置進(jìn)行分層數(shù)據(jù)讀取得到上述參數(shù)值。

在計(jì)算流域平均值過程中，采用泰森多邊形法求得每個(gè)站點(diǎn)所占的面積權(quán)重，得到流域平均土壤體積含水量；而針對(duì)GLEAM 資料，則直接選用流域內(nèi)網(wǎng)格的數(shù)值進(jìn)行算數(shù)平均。在進(jìn)行空間分布比較時(shí)，根據(jù)農(nóng)氣站土壤濕度進(jìn)行泛克里金空間插值［18］得到實(shí)測土壤濕度空間分布。主要精度評(píng)價(jià)指標(biāo)包括相關(guān)系數(shù)、誤差、標(biāo)準(zhǔn)方差等。

3 結(jié)果分析

3.1 單點(diǎn)尺度土壤濕度比較

為驗(yàn)證GLEAM 衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，用30 個(gè)農(nóng)氣站2002-2009年的0～10 cm 土壤濕度與所在格網(wǎng)GLEAM 表層土壤濕度（SMs）、20～50 cm土壤濕度與所在格網(wǎng)GLEAM 根系層土壤濕度（SMr）的月平均時(shí)間序列進(jìn)行比較。圖1（a），（b）給出了兩組序列的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明在淮河流域北部和東部平原地區(qū)相關(guān)系數(shù)較高，而在流域西南山區(qū)和東北山區(qū)相關(guān)系數(shù)較低。總體上GLEAM 土壤濕度數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)相比相關(guān)性較好，但不同農(nóng)氣站的單點(diǎn)精度高低存在差異。

對(duì)于表層土壤，30 組時(shí)間序列平均相關(guān)系數(shù)為0.532，其中最大值為碭山站（0.761），最小值為固始站（0.364）。整體上GLEAM 表層土壤濕度平均值稍小，誤差僅為-2.5%，但就每個(gè)站點(diǎn)而言，土壤濕度觀測受所處位置土壤非均勻性、氣象條件、儀器誤差等因素的影響，衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)的誤差范圍在-23.5%～61.3%，如圖1（c）。對(duì)于根系層土壤，30 組時(shí)間序列平均相關(guān)系數(shù)為0.450，表明衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)根系層土壤濕度的監(jiān)測能力小于表層土壤，其中最大值為杞縣站（0.804），最小值為壽縣站（0.144）；整體上GLEAM 根系層土壤濕度較實(shí)測值偏小，衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)的誤差范圍在-30.6%～41.0%，如圖1（d）。此外，標(biāo)準(zhǔn)方差表明，GLEAM 表層和根系層土壤濕度數(shù)據(jù)時(shí)間變化要小于農(nóng)氣站實(shí)測值。

圖1 農(nóng)氣站與對(duì)應(yīng)GLEAM網(wǎng)格的土壤濕度相關(guān)系數(shù)和相對(duì)誤差Fig.1 Correlation coefficient and relative error of soil moisture between agrometeorological stations and their corresponding grids

篩選對(duì)比30個(gè)農(nóng)氣站數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)流域東部江蘇省大豐站和西部河南省西華站的數(shù)據(jù)最為全面，且在流域內(nèi)相隔距離合適，故選取兩站為典型站，分析站點(diǎn)與GLEAM 格網(wǎng)土壤濕度的時(shí)間序列在不同層段的相關(guān)性和差異。圖2 給出了大豐站（58158）和西華站（57193）及其對(duì)應(yīng)網(wǎng)格GLEAM 土壤濕度時(shí)間序列對(duì)比圖。不同土壤層的兩組序列均吻合較好，大豐站表層和根系層土壤相關(guān)系數(shù)分別為0.698 和0.528，西華站表層和根系層土壤濕度相關(guān)系數(shù)分別為0.752 和0.738。從圖可以看出站點(diǎn)序列出現(xiàn)有的連續(xù)同值的現(xiàn)象，在西華站尤為明顯，這可能與土壤水達(dá)到飽和含水量有關(guān)。

圖2 典型農(nóng)氣站與相應(yīng)GLEAM格網(wǎng)土壤濕度時(shí)間序列比較Fig.2 Comparison of time series of typical agrometeorological stations and their corresponding GLEAM grids

3.2 流域尺度土壤濕度比較

根據(jù)2.4 節(jié)所述方法，計(jì)算GLEAM 與農(nóng)氣站的流域平均土壤濕度，如圖3所示。對(duì)于表層土壤濕度，GLEAM 數(shù)據(jù)流域多年平均值為0.319 m3/m3，農(nóng)氣站多年平均值為0.336 m3/m3，前者略有低估；二者的變化幅度接近，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.797，均方根誤差為0.027 m3/m3，表明衛(wèi)星表層土壤濕度數(shù)據(jù)具有較高的精度。GLEAM 根系層土壤濕度存在一定低估，如圖3（b），與農(nóng)氣站20～50 cm 層土壤濕度數(shù)據(jù)相比，GLEAM 根系層土壤濕度的流域多年平均值為0.309 m3/m3，農(nóng)氣站多年平均值為0.366 m3/m3，二者相關(guān)系數(shù)為0.712，均方根誤差0.062 m3/m3。土壤濕度遙感監(jiān)測反演方法依賴于地表反照率和植被歸一化指數(shù)NDVI，隨著土壤深度的增大，監(jiān)測能力下降，導(dǎo)致深層遙感土壤濕度數(shù)據(jù)可能存在較大誤差。

圖3 農(nóng)氣站和GLEAM衛(wèi)星流域平均土壤濕度對(duì)比Fig.3 Averaged soil moistures of agrometeorological stations and GLEAM data

可見，GLEAM 衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)雖然在單點(diǎn)估計(jì)上精度高低有所差異，但在流域尺度評(píng)估上具有較高精度，尤其是對(duì)土壤表層的監(jiān)測能力好，能夠用于流域旱澇評(píng)估、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和水資源評(píng)價(jià)等領(lǐng)域的科研與實(shí)踐中。

3.3 土壤濕度空間分布比較

土壤濕度與氣象和下墊面因子之間存在密切關(guān)系［19-21］。由于受降雨量和地形的影響，整體上表層和根系層土壤濕度呈東南向西北減小的趨勢（圖4 和圖5），且農(nóng)氣站實(shí)測土壤濕度略大于衛(wèi)星土壤濕度。兩組數(shù)據(jù)均表明，淮河南部和沂沭河沿海地區(qū)土壤濕度較大。

圖5 GLEAM 土壤表層和根系層不同季節(jié)平均土壤濕度Fig.5 Seasonal average soil moisture of the GLEAM data，surface layer and root zone layer

由于土壤濕度對(duì)降水與氣溫的響應(yīng)關(guān)系，淮河流域3月份進(jìn)入春季以后，隨著氣溫升高，各種植物需水量增大，導(dǎo)致土壤濕度普遍偏低。夏季由于降水增加土壤濕度逐漸增大，在東部地區(qū)較為明顯；而秋冬季比較濕潤，冬季基本處于一個(gè)四季最高值。站點(diǎn)20～50 cm 的季節(jié)循環(huán)變化幅度沒有表層0～10 cm顯著，隨著深度的增加，土壤濕度對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)速率減慢（圖4）。GLEAM 衛(wèi)星土壤濕度空間分布的季節(jié)變化與實(shí)測資料主要存在兩點(diǎn)不同，一是根系層土壤濕度比土壤表層略小，而實(shí)測資料表明根系層比土壤表層更為濕潤；二是淮河流域南部的衛(wèi)星土壤濕度在秋季存在偏小的現(xiàn)象。此外，由于研究區(qū)僅采用了30 個(gè)農(nóng)氣站數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，且地區(qū)分布不均，以及土壤參數(shù)非均勻性造成的站點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的代表性問題，在分析空間分布規(guī)律時(shí)，衛(wèi)星土壤數(shù)據(jù)具有一定的優(yōu)勢。

圖4 農(nóng)氣站0～10 cm和20～50 cm層不同季節(jié)平均土壤濕度Fig.4 Seasonal average soil moisture of agrometeorological stations，0～10 cm and 20～50 cm

4 流域土壤濕度演變評(píng)估

上述分析表明，GLEAM 衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)能夠較好地反映淮河流域土壤表層和根系層的土壤濕度狀況。基于其時(shí)間序列長、空間監(jiān)測范圍廣的優(yōu)勢，本文采用該數(shù)據(jù)評(píng)估淮河流域年際和季節(jié)土壤濕度的長期趨勢變化，如圖6所示。流域土壤表層和根系層濕度具有較好的一致性，均呈現(xiàn)下降趨勢，表層下降幅度比根系層大，分別下降了3.43%和2.67%。受氣象要素的年際變化影響，流域土壤濕度也具有顯著的年際變化特征，1980年代、2000年代中期和近5年以來流域土壤濕度處于偏高時(shí)期；而1990年代至2000年代初、2010年代前半期流域土壤濕度處于偏低時(shí)期。

在季節(jié)尺度上，淮河流域的4 個(gè)季節(jié)的土壤濕度均呈下降的趨勢，下降幅度在季節(jié)與層段上存在差異（圖6）。但是土壤表層與根系層的線性回歸線基本平行，下降幅度大致相同，只有在冬季表層土壤濕度下降速度明顯大于根系層。春季的土壤濕度下降幅度最大，夏季和秋季的下降幅度較小。春季是作物生長耗水的主要季節(jié)，土壤濕度下降對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。夏季和秋季土壤濕度變率較大，間接反映了流域旱澇極端事件的頻繁與嚴(yán)重程度。

圖6 淮河流域年際和季節(jié)土壤濕度的趨勢變化Fig.6 Changes of soil moisture at annual and seasonal time scales in the Huaihe Rvier basin

5 結(jié)論

（1）與農(nóng)氣站實(shí)測結(jié)果相比，在單點(diǎn)尺度上，GLEAM 衛(wèi)星土壤濕度數(shù)據(jù)在不同站點(diǎn)的精度差異較為明顯；而在流域尺度評(píng)估上GLEAM 數(shù)據(jù)具有較高精度，表層和根系層土壤濕度相關(guān)系數(shù)均大于0.7，其中表層與實(shí)測數(shù)據(jù)均值接近，根系層土壤濕度有所低估，這與衛(wèi)星微波遙感更適用于表層土壤水分監(jiān)測反演有關(guān)。

（2）在空間分布上，GLEAM 衛(wèi)星和農(nóng)氣站數(shù)據(jù)均表明淮河流域土壤濕度呈南高北低、東高西低的分布規(guī)律，淮河南部和沂沭河沿海地區(qū)土壤濕度較大?；谛l(wèi)星土壤濕度監(jiān)測范圍廣、空間連續(xù)的優(yōu)勢，建議在大尺度區(qū)域土壤濕度研究時(shí)予以采用。

（3）淮河流域平均土壤濕度存在顯著的年際變化，自1980年以來土壤表層和根系層均呈下降趨勢，其中春季尤為明顯；由于流域旱澇年際變化影響，夏季和秋季土壤濕度的年際變率較大。

總體上，GLEAM 衛(wèi)星數(shù)據(jù)在流域尺度評(píng)估上具有較高精度且穩(wěn)定性好，能夠彌補(bǔ)站點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)不足的問題，在流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、洪水預(yù)報(bào)、干旱評(píng)估和水資源評(píng)價(jià)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用前景?！?/p>