贛江上游流域蒸散發量影響因素的遙感分析

陳曉菲，任立良，江善虎，馬明衛，劉 懿

(河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇南京 210098)

陸面蒸散發包括土壤表面的蒸發和植被的蒸騰，它在地表水量平衡及能量平衡中極其重要［1］。長期以來，關于陸面蒸散發量的研究一直是水文水資源、氣象、農業和生態等相關領域關注的熱點，已經成為一個多學科交叉的研究領域，并產生了許多估算蒸散發量的方法［2］。

目前關于遙感估算區域蒸散發量的估算方法有很多［3］，相對于傳統的方法，遙感技術更加經濟、適用、有效，而且在非均勻下墊面的蒸散發量監測上有明顯的優越性。其中，地表能量平衡系統(surface energy balance system，SEBS)模型是 Su 等［3-4］于2002年提出的一種單層蒸發模型，該模型適用于大區域尺度的地表能量通量估算，因而在區域蒸散發量估算中得到了較為廣泛的應用［5-10］。筆者對2008年贛江上游流域春、夏、秋、冬四個季節的晴空無云日的區域實際蒸散發量進行估算，并根據 FAOPenman模型計算的參考作物蒸散發量和實際觀測數據對其精度進行檢驗［11-12］。

1 研究區概況與資料

選取贛江上游峽山水文站以上的集水區域作為研究區域(圖1)。該區域位于北緯25°00'～27°10'、東經115°10'～116°40'，總集水面積為 19506 km2，屬亞熱帶丘陵山區濕潤季風氣候，年平均氣溫18.9℃，多年平均降雨量為1607 mm，降水年內分布不均，多集中在5—10月。將SEBS模型對日蒸散發量的遙感估算應用于該濕潤地區，分析影響該流域蒸散發量的主要因素［13］。

圖1 贛江上游流域水系

利用1.1 km空間分辨率的 NOAA/AVHRR遙感數據(NOAA-18 衛星)［14］，選取贛江上游流域2008年中的晴空無云日進行計算。為使數字高程模型(DEM)擁有與遙感數據相同的分辨率，將分辨率90 m的STRM-DEM數據處理成1 km分辨率的成品。實測降雨資料來源于中國水利部水文局發布的水文年鑒。

2 SEBS模型

SEBS模型是一種遙感模型，它通過對遙感數據處理與反演獲取大量的地表物理信息(反照率、植被指數、地表溫度等)［15］，并結合一定的氣象資料進行地表蒸散發量估算。

2.1 模型基礎

地表能量平衡和近地層的湍流熱通量是遙感計算蒸散發量的出發點和主要依據。其中地表能量平衡方程可以表示為

式中:Rn為凈輻射通量，W/m2;λ為蒸發潛熱，J/m3;E為蒸散發量，m/s;H為感熱通量，W/m2;G0為土壤熱通量，W/m2。

2.2 凈輻射通量

凈輻射通量是地球表面所獲得的各種輻射之和，為太陽輻射減去反射所剩的能量。地表凈輻射是地球一切生命活動的能量來源，是各種氣候變化及生態過程的驅動力。其計算公式如下:

式中:Rn為地表凈輻射通量;α是地表反射率;Rswd為下行太陽輻射，W/m2;ε為地表比輻射率;Rlwd為下行長波輻射，W/m2;σ為 Stefan-Bdzmann常數(σ =5.67×10－8W/(m2K4));t0為地表溫度，℃。

2.3 日實際蒸散發量

日實際蒸散發量可用式(3)計算:

式中:Ed為實際蒸散發量，mm/d;為日平均蒸發比，由于蒸發比守恒，所以可以通過SEBS模型進行近似估算；為日凈輻射通量，W/m2;為土壤熱通量，W/m2;λ為汽化潛熱，J/kg;ρw為水的密度，取ρw=1000 kg/m3。

由于白天的下行通量和夜間的上行通量大概平衡，所以日土壤熱通量接近于零，日蒸發主要取決于每天的凈輻射，即

3 結果分析與討論

3.1 驗證與校核

為了檢驗SEBS模型計算結果的精度，采用參考作物系數法，依據 FAO-Penman模型計算參考作物蒸散發量，將其與SEBS模型計算結果進行對比。計算公式如下:

式中:EET為日蒸散發量，mm;ETr為由 FAO-Penman模型計算的蒸散發量［16］;Kc為作物系數，可根據FAO-56推薦的84種作物的標準作物系數，利用單值作物系數法進行計算。

圖2 兩種方法計算的日蒸散發量(2008年)

圖2展示了流域參考作物系數法估算蒸散發與SEBS模型計算結果的比較。從圖2可知，兩者較為接近，部分SEBS模型計算結果與參考作物法估算的蒸散發值有偏差，但總體吻合較好，可認為SEBS模型模擬的結果基本合理。

3.2 反演結果的時空分布

3.2.1 總輻射量及凈輻射通量

研究區2008年9月8日衛星過境時刻的平均太陽總輻射量為1114 W/m2。從當日的地表凈輻射通量的空間分布特征(圖3)中可以看出，對應于土地利用/土地覆被情況(圖4)，常綠闊葉林和針葉林地區所獲得的凈輻射最大;凈輻射隨海拔高度的增加而增大，在一些山間盆地及谷地，凈輻射量較低。經過計算，凈輻射平均值為855 W/m2。

圖3 2008年9月8日贛江上游流域凈輻射量的空間分布

圖4 贛江上游流域土地覆被分布

計算結果顯示，凈輻射量在2008年四季中的分布規律較為明顯，且與總輻射量有良好的一致性。凈輻射總量的最小值出現在1月份和12月份，夏季7月3號的凈輻射總量最大(圖5)。凈輻射量年內分布規律為:1月、2月和12月的冬季凈輻射總量水平是全年最低的時期，而夏季是凈輻射最大的時期，春季和秋季位于兩者之間。

圖5 凈輻射量和總輻射量的年內分布

3.2.2 歸一化植被指數

計算表明，地表溫度與地物類型有很好的相關性:溫度較高的主要分布在農田和灌木叢或者植被稀疏的草甸地區，而地表溫度較低地區一般位于植被較好或水體區域。

植被指數是指能較好地反映植被的生長狀況及空間分布，反映植被生物量和覆蓋度等生物物理特征的量［17］。其中歸一化植被指數INDVI定義為

式中:RNIR為近紅外波段的反射率;RRed為紅光波段的反射率。

由式(6)可以判別，INDVI的取值范圍為－1.0～1.0。

2008年9 月8 日贛江上游流域的INDVI空間分布特征如圖6所示，該流域的INDVI平均值在0.30左右。林地的植被歸一化指數最高，流域各支流的上游即山頂區域植被較好，INDVI值最高可達到0.6以上;而水域、耕地(多分布在水體周圍)、灌木及少數高山草甸區域相對較低，某些地區為零;同樣山谷及河流周圍植被稀疏，INDVI值相對較低，與土地覆被(圖4)調查數據對比，一致性較好。

3.2.3 日蒸散發量

2008年9 月8 日贛江上游流域蒸散發量空間分布見圖7。由圖7可以發現，林區的蒸散發量相對較大，而耕地、河流地區的蒸散發量相對較小。計算得到該流域9月8日的平均蒸散發量為2.96mm。

圖6 2008年9月8日贛江上游流域INDVI的空間分布

圖7 2008年9月8日贛江上游流域蒸散發量的空間分布

受氣溫年周期變化的影響，該地區的蒸散發量也呈現年周期的變化趨勢。在1月、2月、3月、6月、7月、9月、11月和12月幾個代表日中，由于冬季氣溫較低，植被覆蓋相對較少，不利于陸面蒸散發，所以1月蒸散發量最小;而7月氣溫達到最大值，降雨也比較多，所以蒸散發量也最大。總而言之，日蒸散發量夏秋較大，冬季較小，夏季是全年蒸散發量最大的季節，如圖8所示。

圖8 贛江上游流域蒸散發量與蒸發比的年內變化

3.3 土地覆被與反演結果的關系

土地覆被類型是指經過長期演變或人類活動等原因形成的不同地物覆蓋的地表。不同地表覆蓋具有不同的下墊面物理特性，如太陽輻射的吸收能力、地表反射率等，而能量的不均性必然導致地表蒸散發量的不均。從表1可以看出，研究流域基本以林地和灌木為主。對于不同地表覆蓋，蒸散發量空間分布會受到較大影響，其中，林地＞灌木叢＞耕地，水體和草甸的面積較小，不參與對比。

表1 贛江上游流域不同地表覆蓋的反演參數

3.4 植被指數與蒸散發量關系

地表植被在近紅外波段有較高的反射率，葉綠素在紅光波段的吸收強，因此在該波段具有較低的反射率，并且植被越好，植被覆蓋率越高，INDVI值越大。水體在紅光波段的反射率比近紅外波段的反射率大，其INDVI值小于0。INDVI是植被生長狀態及植被覆蓋度的最佳指示因子，而不同植被覆蓋度對下墊面的水熱交換影響亦不同［18］。

蒸散發量具有隨著植被蓋度增加而增大的趨勢。表2是2008年贛江上游流域季節代表日各種土地覆被類型的日蒸散發量比較，結果顯示森林地區日均蒸散發量最大，水體的日均蒸發量最小，說明森林具有促進水文循環的功能。植被較好的地區，持水能力強，地下水含量也較大，這些地區可以通過植被根系將包氣帶水、甚至地下潛水帶到地表，以植被蒸騰的方式進入大氣，地表蒸散發量往往相對較大。耕地的日均蒸散發量在夏季比林地還高，說明此時人類活動的影響比較劇烈。

表2 2008年贛江上游流域季節代表日各種土地覆被類型日蒸散發量的比較 mm

對2008年6月23日的日蒸散發量與INDVI關系進行統計，并將INDVI值按0.1為間隔求取平均值進行統計，結果見圖9。由圖9可知，植被指數小于0.14左右時，蒸散發量隨INDVI的增加而急劇下降，當植被指數大于0.14時，地表蒸散發量又有逐漸增大的趨勢。這主要是因為地表水體的植被同樣較差，其蒸散發量基本等于該地區的潛在蒸發量。但是當INDVI值達到0.3后，日蒸散發量隨著INDVI的變化趨于穩定［19］。

圖9 2008年6月23日贛江上游流域日蒸散發量與INDVI變化關系

4 結論與展望

本研究中應用的SEBS模型原理清晰，易于實現，模擬的地表蒸散發量在較合理的范圍內，與結合FAO-Penman模型和參考作物系數法計算的日蒸散發量結果吻合較好，可應用于濕潤地區地表蒸散發量的估算。計算結果表明，流域的蒸散發量年內分布與太陽輻射一致，夏季較高，冬季最小;空間上與土地利用/土地覆蓋情況具有較高的相關性，其中林地最高，灌木次之，耕地最小;流域蒸散發量與INDVI具有正相關性。

SEBS模型所應用的能量平衡法原理需要將遙感數據與氣象觀測數據相結合，氣象數據是單點連續時間觀測，而遙感數據是空間范圍瞬時獲取，所以在資料缺乏地區或者氣象觀測站點分布不均勻的地區的應用仍存在局限［20］。筆者所用土地利用/土地覆蓋數據為全年平均數據，無法體現土地覆蓋年內變化情況，對模擬結果有影響，而且遙感影像是一個瞬間的狀態，這就使得計算結果具有一定的不確定性，有待今后進一步探討。

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