基于MODIS的黃河流域及其子流域近年來蒸散趨勢分析

趙亮+姚強勝+丁穎+宋雅寧

摘要：中原文明起源于黃河，興盛于黃河，而黃河的水土保持和水量平衡一直以來都是黃河研究的重點。本文在對黃河流域及其子流域長時間序列蒸散趨勢分析的基礎上，用中值監測法和最大值合成法進一步對蒸散和土地利用、氣溫變化之間的關系進行研究，從而揭示出流域與子流域蒸散趨勢變化規律以及蒸散與氣溫、不同土地利用類型的關系。本文利用MOD16數據2000-2013年黃河流域年、月的蒸散數據，進行趨勢分析和蒸散數據對比。結果得出：①在時間尺度上，14年間黃河流域平均蒸散量呈總體上升的趨勢。在空間尺度上，黃河流域不同子流域的年平均蒸散量雖各不相同但總體趨勢與整個流域的變化趨勢一致。 ②黃河流域年內各月間蒸散量也表現出明顯的時空變異特性，其大致為先增大后減小的單峰分布趨勢。③黃河流域不同土地利用平均年蒸散量的趨勢變化也不盡相同。在年際時間尺度上，林地的蒸散值最高。耕地、草地次之。而裸地的蒸散值則是最低的。這為黃河流域的水量平衡研究提供了一定的理論支持。

關鍵詞：蒸散；MODIS；黃河流域；趨勢分析；土地利用

1.引言

蒸散（Evapotranspiration， ET）包括地表水分蒸發與植物體內水分的蒸騰。它是維持陸面水分平衡的重要組成部分，同時它也是陸面水文過程中極其重要的部分，是水循環和水量平衡研究的核心[1]。由于近年來國家對黃河流域水土保持和水量平衡的研究工作越來越重視，因此眾多學者對黃河流域的水量平衡中蒸散過程的研究也越來越多。比如：高歌等利用氣象站資料對中國1956-2000潛在蒸散量變化趨勢的研究得出蒸散量與日照時數、風速、相對濕度等要素關系密切[2]。曾麗紅等對松嫩平原生長季蒸散量時空格局及影響因素分析得出松嫩平原2000-2008年生長季蒸散量的區域平均值呈明顯下降趨勢[3]。而這些學者的研究僅停留在點上，都是針對站點觀測數據來推算潛在蒸散量進而得出結論，沒有與真實有效的實測蒸散數據進行對比驗證。近年來隨著遙感技術的發展，遙感圖像被應用到很多研究領域，加之遙感技術具有快速、經濟、宏觀等特點，尤其是它的可見光、近紅外和熱紅外波段數據可提供大范圍的特征參數和熱信息，這使蒸散研究從站點走向區域、從定性走向定量半定量成為現實[4-5]。所以就有學者利用遙感信息和地面氣象要素的蒸散模型，對區域蒸散的趨勢進行分析和研究。目前，MODIS作為新一代資源衛星傳感器，其數據和產品已經越來越多地應用于能量平衡的監測過程中。NASA地球觀測系統發布了全球MODIS陸地蒸散產品數據（MOD16），該產品不僅提供了蒸散量的特征參數，還具有高時間分辨率以及免費獲取等特點，因此利用MOD16產品來反映黃河流域蒸散時空分布及其與土地利用類型、氣溫的關系具有一定的優勢。范建忠等人基于MOD16對陜西省蒸散量時空分布特征分析得出全省年蒸散量在波動中緩慢上升[6]。吳桂平等基于MOD16產品對鄱陽湖流域地表蒸散量時空分布特征進行研究得出MOD16產品的精度能夠滿足鄱陽湖流域地表蒸散量時空變化分析的要求[7]。張雨航等在對海流兔河流域蒸散量的研究中采用遙感模型結合實測的氣象水文資料的方法對該流域蒸散量進行了估算[8]。但他們的研究大多只針對某一流域（地區）進行整體連續時間序列分析，很少考慮到蒸散量與氣溫連續變化之間的關系，

基金項目：國家自然科學基金（41401504）和中原經濟區空間信息集成項目聯合資助

并且也都沒有對研究區子流域（區域）進行趨勢變化分析。介于此，本文利用2000-2013年MOD16數據在對黃河流域整個流域的年蒸散數據進行長時間序列趨勢分析基礎上，進一步研究了黃河各子流域的蒸散趨勢變化與總趨勢變化的關系。并且通過其和土地利用、氣溫變化的關系進行分析。

2. 研究區與數據的獲取和處理

2.1黃河流域概況

黃河，發源于青海巴顏喀拉山北麓，自青藏高原奔流而下，全長5464km，在中國歷史上，黃河及沿岸流域給人類文明帶來了巨大的影響。流域幅員遼闊、集水面積大，流域面積為7.93×，地理位置95°53'～119°05'E，32°10'～41°50'N，地勢自西向東逐級下降。流域氣溫差異較大，垂直變化明顯，多年平均氣溫介于-3.94～14.6C，由南向北、由東向西氣溫逐漸降低，且年際變化較大，蒸發能力強。20世紀80年代以來，隨著國民經濟和社會的迅速發展，黃河水資源供需矛盾加劇，下游斷流愈加頻繁。為了實現黃河流域水資源的合理配置，必須對黃河流域水資源數量、分布進行準確評價，其中蒸散量的評價和分析是一個重要的方面[9]

圖1黃河各子流域

2.2數據來源

本文以2000-2013年MODIS16數據為基礎進行一系列的蒸散趨勢分析。MODIS16數據下載地址為http：//www.ntsg.umt.edu。根據MOD16產品數據軌道號選擇涵蓋了黃河流域2000—2013年共14年的數據。MOD16產品包括全球植被覆蓋區域的8天、月、年時間尺度的蒸散量（ET）、潛熱通量（LE）、潛在蒸散量（PET）、潛在潛熱通量（PLE），空間分辨率為1 km。另外還有黃河流域土地利用數據來自地球系統科學共享網2001年至今-全球土地覆被數據集（MODIS LC）；黃河流域及其子流域矢量化數據，通過自己手工矢量化得到。黃河流域氣象站點氣溫數據。

2.3數據處理

原始的MODIS產品是采用分級數據格式（HDF，Hierarchical DataFormat）、正弦曲線投影存儲的。所以需要利用NASA提供的MRT軟件，將MOD16產品的HDF文件進行批量的投影轉換、重采樣的操作。并利用矢量化完的黃河流域的邊界底圖在Arcgis軟件中對其進行批量裁剪，從而得到2000-2013年一系列黃河流域月蒸散數據。然后在柵格計算器中利用公式：

Con（‘* >= 0& ‘* < 63500，*/10000，NoData）endprint

其中*為月蒸散數據。對得到的數據進行批量處理，目的是剔除水體區域以及無數據區對蒸散數據趨勢分析的影響。運用中值檢測方法對14年數據進行極端值的監測和剔除。并利用最大值合成法進行年蒸散數據的批量計算。得到不同時間尺度和空間尺度的蒸散數據。其中中值檢測公式為[10]：

x（i）> MED（x）+zMAD（x）

則x（i）被認為是極端值.樣本x（i）長度為n，MED（x）和MAD（x）分別是原始序列（i）和序列{I（i）一MED（x）I；i=1，…，It}的中值。平均氣溫則是通過對各個站點進行IDW插值然后裁剪獲取。最后通過和子流域矢量圖、土地利用等圖像的疊加，利用線性回歸分析的方法進行時間序列蒸散趨勢分析。從而得出黃河流域及其子流域蒸散量趨勢變化、黃河流域蒸散變化（分布）與土地利用、氣溫變化之間的關系。

3.結果與分析

3.1 整體變化趨勢

首先是2000-2013年黃河流域年尺度上的蒸散趨勢變化和氣溫變化的關系：

圖2黃河流域蒸散與氣溫14年變化趨勢

圖2，根據線性回歸系數0.067可知，蒸散量呈現整體緩慢上升趨勢。14年間，其中2001-2003年有明顯的上升趨勢，上升率達20.2%。但2003年到2008年這6年間呈下降趨勢，下降率高達25%。而在2008年之后一直呈現穩步上升的趨勢。在氣溫方面，由于流域處于中緯度地帶，受大氣環流和季風環流影響。因此，流域內不同地區氣候的差異顯著。而我們通過插值14年的氣溫值，得出14年間平均氣溫有緩慢增加的趨勢。同時這也證明了吳文玉在對安徽區域日蒸散估算分析一文中的結論[11]--即氣溫升高，影響植物和地表的蒸騰和蒸發作用，使蒸散量也隨之增加。

3.2子流域趨勢分析

為了進一步顯示黃河流域蒸散變化趨勢，圖3給出2000-2013年間，各子流域的蒸散變化趨勢。可知15個流域的14年變化趨勢總體相似。

NAME TRENDLINE R?

黃河干流 y = 0.0101x + 31.42 0.0004

大汶河流域 y = -0.1527x + 37.13 0.0375

洛河流域 y = -0.3829x + 45.434 0.1689

沁河流域 y = -0.3468x + 41.101 0.1325

汾河流域 y = 0.0062x + 33.485 0.0516

黑白河流域 y = 0.0925x + 49.191 0.0135

洮河流域 y = 0.2883x + 41.301 0.1213

渭河流域 y = 0.2596x + 35.484 0.1029

祖厲河流域 y = 0.4436x + 24.277 0.2166

清水河流域 y = 0.2235x + 20.978 0.0879

窟野河流域 y = 0.0989x + 16.931 0.0656

無定河流域 y = 0.1001x + 18.483 0.0477

內流區 y = -0.0148x + 15.814 0.0015

大黑河流域 y = -0.0832x + 23.27 0.0159

湟水流域 y = 0.1822x + 34.806 0.0529

圖3子流域趨勢函數

在劃分的15個子流域中，有5個子流域的蒸散系數在14年間呈現減少趨勢，與黃河流域整體的蒸散量變化趨勢相反（函數一次項系數為負），減少趨勢最明顯的是洛河和沁河流域（系數為-0.35和-0.38），因為這兩個子流域在黃河流域的下游，地處黃土高原，土質疏松，河水對土壤的侵蝕較嚴重，土壤養分流失，植被的存活率降低，導致蒸散量降低；其余子流域變化趨勢與整體變化趨勢相同（函數一次項系數為正），其中洮河、渭河、祖厲河、清水河流域增加趨勢較為明顯，因為這幾個子流域離黃河干流較近，且地處黃河“幾”字彎的內側，黃河從上游帶來的養分在此處堆積，為植被的成長提供了天然的條件，所以具有較高的蒸散系數。

3.3 月蒸散趨勢與不同土地利用類型的蒸散

a 黃河流域月平均蒸散年內變化趨勢 b不同植被覆蓋類型的年蒸散均值

圖4月蒸散趨勢與不同植被覆蓋蒸散均值

圖4-a給出了黃河流域地表蒸散年內變化趨勢。蒸散的年內變化呈單峰特征。1-4月蒸散趨勢變化不明顯，4-8月蒸散急劇升高，8月達到最高（56.72 mm）。然后 7-11 月迅速下降，11-12月緩慢回升，11月份的蒸散量為全年最低（18.06 mm）。黃河流域的地表蒸散主要集中于夏季，6-8月的地表蒸散量占全年總量的39.6%。冬季蒸散最低是因為氣溫較低和降水少的緣故；春季由于氣溫回升，加上積雪融水的補給使得地表蒸散顯著升高；夏季氣溫最高，冰雪融水最多，而且流域的降水也主要集中在該季節，因此地表蒸散保持在較高的水平上；秋季氣溫回落，降水也減少，使得地表蒸散迅速下降。

圖4-b顯示出不同植被覆蓋類型的年蒸散均值，不同土地利用類型平均蒸散量的分布趨勢表現出不同的變化特點。本文利用ArcGIS 10.1 的空間統計功能，進行分析之后發現流域內年均蒸散量與土地利用類型密切相關，不同土地覆蓋類型的平均蒸散量存在著較大差異，林地的年蒸散均值最高，達到9.87 mm，大大超過了其它土地利用類型的蒸散量，這是因為林地一般分布在比較濕潤的地區，土壤水分供應充沛，因此年均蒸散量相對較高；裸地蒸散均值最低，僅為1.69mm。除了水體之外，各種土地覆蓋類型的年均蒸散量按照“林地>耕地>草地>聚落>裸地”的順序遞減。

4.結語endprint

本次研究采用1km空間分辨率的長時間序列MOD16數據和土地利用、氣溫指數等數據，對黃河流域及其子流域的蒸散趨勢變化加以分析。得出：

①對于整個黃河流域來說，在時間尺度上，2000年-2013年14年間年平均蒸散量呈現總體上升趨勢，其中2003、2004、2012年的蒸散值均遠大于平均蒸散值，其中2012年最為突出。在空間尺度上，黃河流域不同子流域的年平均蒸散量雖各不相同但總體趨勢與整個流域的變化趨勢一致。 其中洮河流域、渭河流域、祖厲河流域蒸散趨勢變化最大，且均成增加趨勢，而減少趨勢最明顯的洛河流域和沁河流域。

②在太陽輻射、氣溫條件、等因素的影響下，黃河流域年內各月間蒸散量也表現出明顯的時空變異的特性，其大致為先增大后減小的單峰分布趨勢。蒸散量主要集中在6-8 月份，約占流域總面積9.6%。8月蒸散量最大，達57 mm左右。11月蒸散量最小，僅為18.06 mm左右。

③ 黃河流域不同土地利用類型由于其下墊面物理特性的差異，平均年蒸散量的趨勢變化也不盡相同。在年際時間尺度上，林地的蒸散值是最高的達到9.87 mm。耕地、草地次之。而裸地的蒸散值則是最低的。

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