缺測站干旱流域生態(tài)輸水遙感監(jiān)測與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益分析

潘子豪， 楊勝天， 婁和震， 于靜潔， 王忠靜， 張 軍

（1.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，北京 100875；2.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所中國科學(xué)院陸地水循環(huán)及地表過程重點實驗室，北京 100101；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4.清華大學(xué)水利系水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點實驗室，北京 100084）

水資源對內(nèi)陸干旱流域人類社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的可持續(xù)性至關(guān)重要［1］。在許多內(nèi)陸干旱流域，農(nóng)業(yè)用水占據(jù)了大部分的水資源，嚴(yán)重擠占了生態(tài)用水，導(dǎo)致了河流斷流、植被消失、湖泊濕地萎縮等一系列生態(tài)環(huán)境問題［2］。生態(tài)輸水是目前內(nèi)陸干旱流域最常用的補(bǔ)救措施，其通過重新配置人類社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和自然系統(tǒng)之間水資源，有計劃地向下游輸送水資源，有利于流域生態(tài)環(huán)境的恢復(fù)［3］。而為了在滿足社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的同時獲得多余的水資源來進(jìn)行生態(tài)輸水，這就勢必將促使區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有的用水方式發(fā)生改變，而農(nóng)業(yè)又是內(nèi)陸干旱流域用水最多且節(jié)水潛力最大的產(chǎn)業(yè)［4］，通過農(nóng)業(yè)節(jié)水能夠為生態(tài)輸水提供一定的生態(tài)用水，有效緩解農(nóng)業(yè)用水?dāng)D占生態(tài)用水的問題。因此，進(jìn)行生態(tài)輸水效益遙感監(jiān)測并合理評價農(nóng)業(yè)節(jié)水所產(chǎn)生的效益，對內(nèi)陸干旱流域水資源可持續(xù)規(guī)劃與管理至關(guān)重要［5］。

目前對生態(tài)輸水監(jiān)測與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益已經(jīng)分別開展了諸多研究。對于生態(tài)輸水效益，Hao 等［6］根據(jù)塔里木河下游13 a的監(jiān)測資料，從地下水埋深和植被覆蓋方面，在大時空尺度上評價了生態(tài)輸水的生態(tài)效應(yīng)；Liu等［7］采用土壤調(diào)整植被指數(shù)閾值法分析了塔里木河下游1999—2010 年植被覆蓋的時空變化分布及其對生態(tài)輸水的響應(yīng)；Peng 等［8］以塔里木河下游胡楊林為研究對象，用陸地衛(wèi)星傳感器圖像和IKONOS 衛(wèi)星圖像監(jiān)測了胡楊林的變化，并采用雙時相變化檢測和時間軌跡分析的方法探討了生態(tài)輸水對胡楊林的影響；Yang 等［9］利用Choudhury-Yang 方程對塔里木河流域下游1960—2015 年干流與源流的徑流變化進(jìn)行了定量描述，并對18次生態(tài)輸水的效果進(jìn)行了評價；在西北黑河流域［10-11］以及石羊河流域［12-14］也有許多學(xué)者開展了相應(yīng)的研究。而對于農(nóng)業(yè)節(jié)水效益，目前的諸多研究已經(jīng)由傳統(tǒng)的灌溉效益評價逐漸轉(zhuǎn)向了社會、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)的多效益綜合評價，姚增福等［15］基于改進(jìn)的AHP分析法和Delphi法，對節(jié)水農(nóng)業(yè)建設(shè)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和社會效益進(jìn)行了分析；田浪等［16］基于物元可拓理論建立了灌區(qū)水資源綜合效益評價的物元可拓模型；高金花等［17］基于AHP法和熵權(quán)法對農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)綜合效益進(jìn)行了評價；籍歡歡等［18］提出了基于多目標(biāo)評價和基于Topsis方法的節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評價方法。雖然，目前關(guān)于生態(tài)輸水效益或者農(nóng)業(yè)節(jié)水效益的研究已經(jīng)取得了很多成果，但是亟待同時評價生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益，并分析其在水資源方面的平衡關(guān)系。

河流流量是生態(tài)輸水效益評價中最關(guān)鍵的因素之一［10］。受制于氣候及惡劣的地理環(huán)境等因素，目前許多內(nèi)陸干旱流域缺乏建立水文站點的條件［19］，難以掌握生態(tài)輸水前后河流流量的變化。國際水文科學(xué)協(xié)會明確2003—2012 年開展無觀測資料流域水文預(yù)測研究（Prediction of ungauged basin,PUB）的計劃［20］，此后許多研究也在大型河流流量計算中引入衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)并取得了一系列成果，例如SWOT 衛(wèi)星［21］、GRACE 衛(wèi)星［22］、Landsat 衛(wèi)星［23］等，但由于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率較低，且水下地形測量較為困難［21］，限制了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在中小河流流量計算中的應(yīng)用。針對上述困難，“遙感水文站”通過結(jié)合無人機(jī)低空遙感影像與衛(wèi)星遙感影像來估算長時間序列河流流量，可以實現(xiàn)生態(tài)輸水遙感監(jiān)測［24-25］。遙感水文站利用無人機(jī)遙感影像結(jié)合實地測量來生成厘米級的數(shù)字河道模型［26］，根據(jù)水面寬度計算過流面積、坡降和水力半徑等水力學(xué)參數(shù)，然后使用曼寧公式計算河流流量［27］。目前已經(jīng)于艾比湖流域和青藏高原等缺測站流域建立遙感水文站并估算長時間序列河流流量［28-29］。經(jīng)野外實測數(shù)據(jù)和水文站的實測資料驗證，估算流量與實測流量的相對精度和納什效率系數(shù)均表現(xiàn)良好，表明遙感水文站適合用于缺測站流域的中小河流流量估算［30］。

為了更加深刻和全面地評價內(nèi)陸干旱缺測站流域生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水工程所產(chǎn)生的效益，并分析其內(nèi)在的平衡關(guān)系，本文基于遙感水文站在河流流量估算方面以及谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）在空間數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，以中國甘肅敦煌疏勒河流域下游為案例，開展以下4項研究：（1）基于遙感水文站估算長時間序列月尺度河流流量，實現(xiàn)疏勒河下游生態(tài)輸水遙感監(jiān)測，并基于GEE 獲取與處理疏勒河流域下游下墊面和蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)；（2）從生態(tài)輸水量與輸水效率變化、植被面積變化和植被蒸散發(fā)變化量這3個方面定量化評價生態(tài)輸水效益；（3）從耕地面積變化和耕地蒸散發(fā)減少量這2 個方面定量化評價農(nóng)業(yè)節(jié)水效益；（4）分析生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水在水資源方面的平衡關(guān)系。本文將為內(nèi)陸干旱缺測站流域的生態(tài)輸水監(jiān)測，以及生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益評價提供新的思路，以期為未來的生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水工程的實施提供理論支撐。

1 研究區(qū)、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

疏勒河位于中國甘肅省境內(nèi)，發(fā)源于祁連山西段，由東向西干流全長670 km。流域內(nèi)降水稀少，氣候干旱，多年平均氣溫6.9～8.8 ℃，年平均降水量40.2～57.5 mm，年平均蒸發(fā)量2577.4～2653.3 mm［31］。西湖濕地位于疏勒河末端，總面積6600 km2，有利于維持敦煌市及河西走廊西段的生態(tài)穩(wěn)定。雙塔水庫位于疏勒河干流上，設(shè)計總庫容2.4×108m3，雙塔水庫以下至西湖濕地即為疏勒河下游段（圖1）。由于疏勒河流域水資源短缺，在下游河道以及西湖濕地出現(xiàn)了河流斷流和植被消失等環(huán)境問題。隨著2011 年《敦煌水資源合理利用與生態(tài)保護(hù)綜合規(guī)劃》的提出，雙塔灌區(qū)309.53 km2耕地進(jìn)行了農(nóng)業(yè)節(jié)水改造，疏勒河下游82.94 km 古河道進(jìn)行了整治與歸束。2017 年8 月，雙塔水庫開始向下游西湖濕地輸送大量生態(tài)用水［32］。目前，疏勒河下游的水位站于2017年8月之后建成，且位于河道整治與歸束工程完成后才形成的2 號斷面處，所以現(xiàn)有水文站點難以監(jiān)測生態(tài)輸水前后河流流量的變化。

圖1 疏勒河流域下游概況圖Fig.1 Sketch map of the lower reaches of Shule River Basin

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 低空遙感與野外實測數(shù)據(jù)以大疆Mavic Air 2 無人機(jī)為低空遙感數(shù)據(jù)獲取平臺，配合Pix4D軟件規(guī)劃飛行任務(wù)，于2020 年10 月12—13 日對疏勒河流域下游3 個遙感水文站斷面（圖1）周圍地形進(jìn)行掃描，并分別采用電波流速儀與聲吶測量各斷面處的流速與水深（表1）。其中，1號斷面位于敦煌市西湖鄉(xiāng)的柳敦公路橋處，斷面下游的疏勒河古河道于2017 年8 月完成了河道整治與歸束工程，1 號斷面流量變化將反映生態(tài)輸水量的變化；2 號斷面位于疏勒河與黨河交匯處附近的南梁斷面處，在河道整治與歸束工程完成后設(shè)有水位站，其實測流量數(shù)據(jù)將應(yīng)用于遙感水文站的精度評價；3 號斷面位于西湖濕地內(nèi)的疏勒河大橋處，其流量將反映生態(tài)輸水前后到達(dá)西湖濕地的水量。

表1 低空遙感與野外實地測量數(shù)據(jù)Tab.1 Low altitude remote sensing and field measurement data

1.2.2 GEE 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)歸一化差分水體指數(shù)（Normalized difference water index，NDWI）、土地覆蓋類型以及蒸散發(fā)數(shù)據(jù)均由GEE 獲取與處理（表2）。各遙感數(shù)據(jù)的時間跨度選取、處理方式以及研究邊界選取如下：

表2 GEE衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)Tab.2 GEE satellite remote sensing data

（1）NDWI：由于GEE 中缺少NDWI 產(chǎn)品，因此將GEE中2016—2020年Sentinel-2地表反射率數(shù)據(jù)以均值算法融合成月尺度數(shù)據(jù)后，根據(jù)式（12）計算成月尺度NDWI 數(shù)據(jù)，從而為遙感水文站提供各月的水體面積。

式中：ρGREEN和ρNIR分別為遙感影像中綠光波段和近紅外波段的反射率值。

（2）土地覆蓋類型：由于2010 年時生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水均未實施，因此由GEE獲取的2010—2019年MODIS 土地覆蓋類型產(chǎn)品能夠滿足研究需要。其中，所缺少的2020年的土地覆蓋類型數(shù)據(jù)則默認(rèn)與2019年的相同。

（3）蒸散發(fā)：由GEE獲取2010—2020年MODIS地面凈蒸散發(fā)產(chǎn)品并以均值算法融合成年尺度蒸散發(fā)數(shù)據(jù)。但是MODIS 的蒸散發(fā)值在干旱區(qū)耕地通常都會偏小，2017年疏勒河上游昌馬灌區(qū)的實測蒸散發(fā)約為750 mm［31］，而MODIS 蒸散發(fā)產(chǎn)品中雙塔灌區(qū)的年平均實測蒸散發(fā)量僅207.5 mm，因此本文將MODIS蒸散發(fā)產(chǎn)品統(tǒng)一乘以3.6以實現(xiàn)系統(tǒng)誤差校正。

至于研究邊界，由于黨河水庫不承擔(dān)生態(tài)輸水任務(wù)，基于GEE 獲取與處理衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)時，將選取受生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水的主要影響區(qū)域（包括雙塔灌區(qū)、疏勒河干流河道周邊和西湖濕地）作為研究邊界來評價生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益（圖1）。

1.3 研究方法

研究步驟如下：（1）獲取無人機(jī)低空遙感數(shù)據(jù)與野外實測數(shù)據(jù)，并基于GEE獲取NDWI、土地覆蓋類型和蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)。（2）利用遙感水文站估算長時間序列月尺度河流流量。（3）基于土地覆蓋類型和蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)，從生態(tài)輸水量與輸水效率變化、植被面積變化和植被蒸散發(fā)變化量這3個方面定量化評價生態(tài)輸水效益。（4）基于土地覆蓋類型和蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)，從耕地面積變化和耕地蒸散發(fā)減少量這2個方面定量化評價農(nóng)業(yè)節(jié)水效益。（5）分析生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水在水資源方面的平衡關(guān)系（圖2）。

圖2 技術(shù)路線Fig.2 Technology route

1.3.1 遙感水文站建立遙感水文站主要包括以下4 個步驟：數(shù)字河道模型構(gòu)建、河流流量估算、長時間序列河流流量估算和河流流量精度評價。所需獲取的主要數(shù)據(jù)見表3。

表3 遙感水文站主要數(shù)據(jù)Tab.3 Main data of remote sensing hydrological station

（1）數(shù)字河道模型構(gòu)建

將天然河道進(jìn)行數(shù)字化處理可以準(zhǔn)確地提取河道的地形信息。利用無人機(jī)獲取河道周邊地形的低空遙感數(shù)據(jù)，使用Pix4D 軟件生成數(shù)字表面模型與數(shù)字正射影像，結(jié)合野外實地測量的流速與水深數(shù)據(jù)，最終生成數(shù)字河道模型（圖3）。然后，利用無人機(jī)影像結(jié)合實地測量結(jié)果確定坡降和糙率，并測量得到當(dāng)日水面寬度。

圖3 2號斷面數(shù)字河道模型構(gòu)建Fig.3 Construction of digital channel model for section 2

（2）長時間序列水面寬度計算

發(fā)揮衛(wèi)星遙感歷史數(shù)據(jù)可回訪以及NDWI在識別水體上的優(yōu)勢，利用衛(wèi)星遙感歷史數(shù)據(jù)與亞像元分解法即可計算長時間序列水面寬度數(shù)據(jù)。具體為根據(jù)Sentinel-2 月尺度NDWI 數(shù)據(jù)提取一定長度河段內(nèi)各月水面面積，使用水面面積與河段長的比值得到的各月平均水面寬度。計算公式如下：

式中：V為流速（m·s-1）；k為轉(zhuǎn)換常數(shù)，k=1；n為糙率，使用時可查表選用；R為水力半徑（m）；J為坡降；A為過流面積（m2）；L為濕周長，指流體與河道斷面接觸的周長（m）；Q為流量（m3·s-1）。

（4）河流流量精度評價

選用納什效率系數(shù)（Nash-Sutcliffe efficiency coefficient，NSE）和均方根誤差（Root mean square error，RMSE）來評價遙感水文站的河流流量估算精度。NSE 是用來評價流量估算的優(yōu)劣，其取值為負(fù)無窮至1，越接近1 表明結(jié)果越好；RMSE 是用來衡量流量估算值同實測流量之間的偏差。計算公式如下：

1.3.2 生態(tài)輸水效益評價從3個方面對生態(tài)輸水效益進(jìn)行評價：生態(tài)輸水量與輸水效率變化、植被面積變化和植被蒸散發(fā)變化量。其中，生態(tài)輸水量指每年進(jìn)入下游河道的總水量，輸水效率指每年到達(dá)西湖濕地的總水量與生態(tài)輸水量的比值，公式見式（7）～（9）；植被面積變化是生態(tài)輸水所引起的下墊面變化，主要通過分析土地覆蓋類型產(chǎn)品來進(jìn)行分析；植被的蒸散發(fā)變化量可以反映植被的生長發(fā)育情況，采用該年的植被面積減去基準(zhǔn)年（序列數(shù)據(jù)中的第一年）的植被面積得到植被面積的變化量后，再乘以該年的單位面積植被MODIS 蒸散發(fā)量，就可以依次得出各年植被蒸散發(fā)變化量，公式見式（10）。計算公式如下：

1.3.3 農(nóng)業(yè)節(jié)水效益評價從以下2個方面對農(nóng)業(yè)節(jié)水效益進(jìn)行評價：耕地面積變化和耕地蒸散發(fā)減少量。其中，（1）耕地面積變化可以反映生態(tài)輸水是否阻礙了農(nóng)業(yè)的發(fā)展，主要通過分析土地覆蓋類型數(shù)據(jù)來進(jìn)行評價；（2）耕地蒸散發(fā)減少量可以定量化反映農(nóng)業(yè)節(jié)水的效益，以雙塔灌區(qū)以外無農(nóng)業(yè)節(jié)水耕地的MODIS蒸散發(fā)為基準(zhǔn)，參考水文中同倍比放大法估計雙塔灌區(qū)耕地?zé)o農(nóng)業(yè)節(jié)水情景下蒸散發(fā)量，然后用其減去雙塔灌區(qū)耕地MODIS蒸散發(fā)量，即可得到農(nóng)業(yè)節(jié)水引起的雙塔灌區(qū)耕地蒸散發(fā)減少量。計算公式如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 遙感水文站精度評價

于2 號斷面處建立遙感水文站及數(shù)字河道模型，計算2號斷面2020年1—10月的水面寬度，并估算河流流量。與2 號斷面水位站實測流量進(jìn)行比較，并根據(jù)式（5）與式（6）評價估算精度（表4、圖4）。其中1 月和2 月屬于結(jié)冰期，故不進(jìn)行計算而直接將流量設(shè)為0。

圖4 2號斷面估算流量與實測流量Fig.4 Estimated discharge and measured discharge of section 2

表4 2號斷面遙感水文站結(jié)果Tab.4 Results of remote sensing hydrological station of section 2

由圖中4可知，2號斷面估算結(jié)果與實測結(jié)果在大多數(shù)月份誤差較小，NSE 為0.57，RMSE 為3.91m3·s-1。其中，最明顯的誤差來源于2020年3月遙感水文站估算流量出現(xiàn)了一個峰值，這是因為隨著2017 年8 月河道整治與歸束工程的完成，生態(tài)用水能夠順著河道被輸送至西湖濕地內(nèi)，所以從2018年開始每年的3月都將會因為河流解凍而出現(xiàn)流量的大量增加。因此，在不考慮2020年3月的誤差的情況下，NSE將提升至0.94，RMSE將降低至1.49 m3·s-1，這說明遙感水文站的流量估算結(jié)果可靠，適合應(yīng)用于缺測站流域的河流流量監(jiān)測。

2.2 生態(tài)輸水效益評價

2.2.1 生態(tài)輸水量與輸水效率變化首先，基于GEE 獲取的2016—2020 年Sentinel-2 月尺度NDWI數(shù)據(jù)，采用遙感水文站計算1 號與3 號斷面2016—2020年月尺度的河流流量（圖5），并依據(jù)式（7）和式（8）計算生態(tài)輸水量與輸水效率（圖5）。由圖5 可知，1 號與3 號斷面的流量在2016—2020 年內(nèi)整體均呈現(xiàn)明顯上升趨勢（P＜0.05），其平均增長速率分別為每月0.099 m3和0.049 m3。其中，由于2016年1月—2017 年7 月下游河道整治與歸束工程尚未完成，1號斷面之后的疏勒河古河道寬淺散亂，所以雙塔水庫并未下泄大量生態(tài)用水，到達(dá)1 號斷面的水量總計共1.37×108m3，且均在疏勒河下游古河道中經(jīng)由蒸發(fā)與下滲損耗殆盡，導(dǎo)致最終到達(dá)3 號斷面的水量為0，輸水效率也為0。隨著2017年8月河道整治與歸束工程的完成，雙塔水庫大幅增加了生態(tài)輸水量，2017—2020 年到達(dá)1 號斷面的水量增加至平均每年2.50×108m3，并且平均每年有0.75×108m3的生態(tài)用水到達(dá)了3 號斷面，平均輸水效率增長至30.06%。這說明生態(tài)輸水的實施大幅增加了進(jìn)入下游河道中的總水量，且河道整治與歸束工程的完成大幅降低了生態(tài)輸水的沿線損耗，使生態(tài)用水能夠順利抵達(dá)西湖濕地。

圖5 生態(tài)輸水量與輸水效率Fig.5 Quantity of ecological water conveyance and water conveyance efficiency

2.2.2 植被蒸散發(fā)變化量基于土地覆蓋類型產(chǎn)品和蒸散發(fā)產(chǎn)品，統(tǒng)計各年植被面積，并計算各年植被蒸散發(fā)變化量（圖6）。由圖6 可知，植被面積在2010—2020 年呈現(xiàn)明顯的上升趨勢（P＜0.05），總計增加112.25 km2，年平均增長率達(dá)10.21 km2·a-1，且2018—2019年增幅最大，高達(dá)39.75 km2。植被單位面積蒸散發(fā)量呈現(xiàn)波動的趨勢，但其年平均增長率僅為0.007 mm·a-1，基本可以視為不變。因此，在植被面積增長以及單位面積蒸散發(fā)量變化不大的情況下，植被蒸散發(fā)變化量以平均0.052×108m3·a-1的速率呈現(xiàn)明顯的增長趨勢（P＜0.05）。其中，2019年和2020年植被面積快速增長，植被蒸散發(fā)變化量出現(xiàn)大幅增長，這主要是與2017年8月之后生態(tài)輸水量的加大以及植被生長對生態(tài)輸水的滯后性相關(guān)。

圖6 植被蒸散發(fā)量Fig.6 Evapotranspiration of vegetation

2.3 農(nóng)業(yè)節(jié)水效益評價

以遠(yuǎn)離雙塔灌區(qū)的一處耕地作為無農(nóng)業(yè)節(jié)水耕地（圖1），基于土地覆蓋類型與蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，估算無農(nóng)業(yè)節(jié)水情景下雙塔灌區(qū)耕地的蒸散發(fā)量，并計算各年耕地蒸散發(fā)減少量（圖7）。由圖7 可知，在2010—2020年耕地面積呈現(xiàn)波動上升趨勢，年增長率為2.89 km2·a-1，且在2013 年和2018 年均達(dá)到了較高水平，分別為333.75 km2和340.50 km2。整體來看，2010—2020年無農(nóng)業(yè)節(jié)水時耕地估計年累積蒸散發(fā)量的上升趨勢比實測耕地蒸散發(fā)量的上升趨勢更明顯，年平均增長率分別為0.06×108m3·a-1和0.01×108m3·a-1。其中，2010—2014年耕地估計與實測蒸散發(fā)量相差不大，到2014年時基本相同。但從2015年開始，耕地的實測蒸散發(fā)量持續(xù)低于估計蒸散發(fā)量。其中2015年和2016年耕地蒸散發(fā)減少量較高，分別達(dá)到了0.635×108m3和0.712×108m3。而2017—2020 年的耕地蒸散發(fā)減少量相對有所下降但趨于穩(wěn)定，平均每年為0.395×108m3，占耕地估計蒸散發(fā)量的13.16%。這說明農(nóng)業(yè)節(jié)水可以在保持耕地面積維持上升趨勢的前提下，有效地降低耕地的蒸散發(fā)量，提高耕地的灌溉效率。

圖7 耕地面積與蒸散發(fā)量Fig.7 Area and evapotranspiration of cultivated land

3 討論

3.1 生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水的平衡關(guān)系

綜合生態(tài)輸水量與輸水效率變化、植被蒸散發(fā)變化量以及耕地蒸散發(fā)減少量的結(jié)果分析生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水在水資源方面的平衡關(guān)系（表5）。由表5 可知，2015—2016 年就已經(jīng)開始農(nóng)業(yè)節(jié)水且耕地蒸散發(fā)減少量較大，但由于此時河道整治與歸束工程還未完成，雙塔水庫還未開始大量下泄生態(tài)用水；2017—2020 年，雙塔水庫通過整治與歸束后的河道進(jìn)行輸水，生態(tài)輸水量達(dá)到了平均每年2.50×108m3，耕地蒸散發(fā)減少量平均每年為0.395×108m3，占生態(tài)輸水量的14.22%。這說明雙塔灌區(qū)的農(nóng)業(yè)節(jié)水還是能夠在一定程度上緩解農(nóng)業(yè)用水?dāng)D占生態(tài)用水的現(xiàn)象，但由于灌區(qū)面積以及節(jié)水技術(shù)的限制，雙塔灌區(qū)的農(nóng)業(yè)節(jié)水所能提供的生態(tài)用水終究還是比較有限，剩余的生態(tài)輸水量還是需要靠水庫生態(tài)調(diào)水來提供。

表5 生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水平衡關(guān)系Tab.5 Balance relationship between ecological water conveyance and agricultural water-saving

由表5 還可知，2017—2020 年植被蒸散發(fā)變化量平均為0.46×108m3，平均占生態(tài)輸水量的18.47%。由于植被生長對于生態(tài)輸水具有一定的滯后性［13］，2017—2018 年植被蒸散發(fā)變化量較少，僅占生態(tài)輸水量的14.26%和12.48%。而2019年開始有大量新的植被出現(xiàn)于雙塔灌區(qū)以及河道周邊的低洼處，導(dǎo)致2019 年和2020 年該百分比也增長為平均23.57%。這說明隨著生態(tài)輸水的不斷進(jìn)行，下游生態(tài)環(huán)境逐漸恢復(fù)，更多的水資源將會被植被所利用，提高了流域的水源涵養(yǎng)能力，這與目前研究中提出的疏勒河下游植被恢復(fù)的結(jié)論相符合［33-34］。

此外，本文所研究的生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水之間的平衡關(guān)系主要還是側(cè)重于水資源方面，即重點回答了生態(tài)輸水量和農(nóng)業(yè)節(jié)水量有多少的問題，對兩者之間的關(guān)聯(lián)性研究還很不足。在將來的研究中，應(yīng)綜合考慮兩者在生態(tài)效益與社會經(jīng)濟(jì)效益之間的平衡［35］，從社會水文學(xué)的角度來研究驅(qū)動生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展的內(nèi)因，提供能夠指導(dǎo)流域生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水的臨界閾值，以期更好地為未來的生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水工程的實施提供理論支撐。

3.2 生態(tài)輸水量與農(nóng)業(yè)節(jié)水量可靠性分析

王合創(chuàng)等［32］的研究中指出，2016—2018年雙塔水庫平均下泄生態(tài)用水2.35×108m3，其中2018年到達(dá)1號斷面附近的水量為0.88×108m3。而本文結(jié)果中2018年到達(dá)1號斷面的水量高達(dá)2.52×108m3。出現(xiàn)這種現(xiàn)象是因為，流域內(nèi)的降雨、灌溉回水以及地下水滲出都將會增加河流流量，各水文要素之間的具體關(guān)系需要在后續(xù)研究中引入水文模型來進(jìn)行準(zhǔn)確模擬。此外，2010—2020年研究區(qū)內(nèi)耕地和植被的年平均蒸散發(fā)量分別為771.71 mm 和492.41 mm，折合為畝定額的話為每畝514.00 m3和328.27 m3，要略小于金榮［36］研究中雙塔灌區(qū)耕地的灌溉用水每畝753.48 m3。同時，張彥武［37］的研究表明，通過對雙塔灌區(qū)的農(nóng)業(yè)節(jié)水改造，雙塔灌區(qū)節(jié)水0.68×108m3。而本文結(jié)果中的2017—2020年雙塔灌區(qū)的耕地蒸散發(fā)減少量平均為0.395×108m3，為現(xiàn)有研究結(jié)果的58.08%。而出現(xiàn)這種現(xiàn)象是因為耕地蒸散發(fā)減少量的多少能從一定程度上反映農(nóng)業(yè)節(jié)水效果的變化趨勢，但其還受灌溉用水損耗、氣候等因素的影響，所以小于實際的灌區(qū)節(jié)水量。

3.3 研究不確定性分析

本文關(guān)于生態(tài)輸水量與輸水效率變化的研究時間跨度為2016—2020年，與其余相似研究相比較短，這主要是由于疏勒河流域2017年8月才開始向西湖濕地進(jìn)行生態(tài)輸水，所以在此之前下游河道均無流量。但在這5 a中，2016年1月—2017年7月的河流流量代表通過渠道進(jìn)行生態(tài)輸水前的情況，2017 年8 月—2020 年12 月的河流流量代表通過渠道進(jìn)行生態(tài)輸水后的情況，如此進(jìn)行對比分析將能反映生態(tài)輸水的影響。

本文對于缺測站內(nèi)陸干旱流域的生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益評價以及其平衡關(guān)系分析是基于年尺度來進(jìn)行的，這樣將更有利于從整體上把握生態(tài)輸水量和農(nóng)業(yè)節(jié)水量的變化趨勢。主要原因如下，疏勒河雙塔灌區(qū)每年的灌溉期為3 月5 日—4 月30日、6月5日—8月25日、10月15日—11月20日，總灌溉期約170 d，基本跨越了一年內(nèi)除結(jié)冰期（12、1月和2月）以外的其余時間［38］。

本文沒有考慮降雨量的年際變化對于生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益評價以及平衡關(guān)系分析的影響。為了更好地解釋其原因，本文基于GEE獲取了2001—2020 年ERA5 月平均柵格降雨數(shù)據(jù)，流域的年降雨量整體呈上升的趨勢，但平均降雨量仍然要小于100 mm，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其年平均潛在蒸發(fā)量。同時，孫棟元等［39］闡明了1956—2016年疏勒河干流的昌馬堡站、潘家莊站和雙塔堡水庫站的多年平均徑流量分別為9.91×108m3、2.79×108m3和3.11×108m3，年均徑流量分別以1.075×108m3·(10a)-1、0.126×108m3·(10a)-1和0.253×108m3·(10a)-1速率增加，且在2010 年之后也均處于特豐水年。降雨的增加雖然會使流域的來水增加，但這不是使疏勒河下游產(chǎn)生徑流的主要因素，生態(tài)輸水量的多少才會顯著影響疏勒河下游流量的多少。此外，2010—2020年研究區(qū)內(nèi)耕地和植被的年平均蒸散發(fā)量分別為771.71 mm和492.41 mm，也均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于年降雨量。這說明降雨也不是農(nóng)作物和植被生長的主要水資源來源，灌區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)發(fā)展的方式還是人工引水灌溉，植被也主要是分布河流周邊以及低洼的地下水滲出處。

此外，休耕地以及稀疏草地的面積將會對本文中耕地以及植被蒸散發(fā)量計算產(chǎn)生一定的影響。由于關(guān)于耕地是否為休耕地的相關(guān)數(shù)據(jù)難以直接獲取，且難以獲取更高分辨率衛(wèi)星遙感產(chǎn)品來進(jìn)行稀疏草地的辨別，目前恐怕還沒有辦法考慮上述這2 個問題。不過在將來的研究中，如果能結(jié)合更高分辨率的遙感影像，可以通過對不同耕地在年內(nèi)的蒸散發(fā)分布的差異來進(jìn)行休耕地的判斷，并且可以利用重采樣方法來提取未被土地利用產(chǎn)品所識別出來的稀疏草地。

4 結(jié)論

本文以中國甘肅敦煌疏勒河流域下游為例，基于遙感水文站與GEE 進(jìn)行2016—2020 年月尺度的生態(tài)輸水遙感監(jiān)測，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合蒸散發(fā)和土地覆蓋類型等多源遙感數(shù)據(jù)評價生態(tài)輸水與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益，并分析兩者之間在水資源方面的平衡關(guān)系。主要結(jié)論如下：

（1）遙感水文站與GEE能夠為缺測站內(nèi)陸干旱流域的生態(tài)輸水遙感監(jiān)測與農(nóng)業(yè)節(jié)水效益評價提供數(shù)據(jù)支撐。遙感水文站充分發(fā)揮了無人機(jī)低空遙感高精度以及衛(wèi)星遙感歷史信息回訪的優(yōu)勢，估算缺測站流域長時間序列河流流量，實現(xiàn)了長時間序列生態(tài)輸水遙感監(jiān)測，且驗證結(jié)果表明遙感水文站的流量估算結(jié)果表現(xiàn)良好。

（2）在河道整治與歸束工程大幅降低生態(tài)輸水的沿線損耗的前提下，生態(tài)輸水能夠為下游濕地以及下游河道周邊提供充足的水資源，植被恢復(fù)顯著。2017—2020 年生態(tài)輸水使進(jìn)入疏勒河下游河道和濕地的水量增加至平均每年2.50×108m3，其中30.06%的水量到達(dá)下游濕地，18.47%的水量被下游河道周邊的植被所利用，使得下游河道周邊的植被面積增加了112.25 km2。

（3）農(nóng)業(yè)節(jié)水可以在保持耕地面積維持上升趨勢的前提下，有效地降低耕地的蒸散發(fā)量。雙塔灌區(qū)在耕地面積保持2.89 km2·a-1的增長速率的前提下，通過農(nóng)業(yè)節(jié)水使2017—2020年耕地蒸散發(fā)量平均每年減少0.395×108m3，占無農(nóng)業(yè)節(jié)水情景下耕地估計蒸散發(fā)量的13.16%。

（4）農(nóng)業(yè)節(jié)水緩解了內(nèi)陸干旱流域農(nóng)業(yè)用水?dāng)D占生態(tài)用水的問題。疏勒河流域下游2017—2020年平均生態(tài)輸水量2.50×108m3，平均耕地蒸散發(fā)減少量為0.395×108m3，農(nóng)業(yè)節(jié)水量平均占生態(tài)輸水量的14.22%。