基于遙感蒸散數據的農田灌溉水平評價和設施建設分區研究*

南錫康，趙華甫※，吳克寧，曹 琳

(1.中國地質大學(北京)土地科學技術學院，北京 100083； 2.國土資源部土地整治重點實驗室，北京 100035)

0 引言

我國水土分布極不均衡，統計表明，淮河流域及以北地區耕地占全國的62%，水資源總量卻不足全國的20%； 長江以南耕地占全國38%，但水資源總量卻占全國的80%以上，水資源時空分布不均成為制約農業發展，尤其是耕地質量提升的關鍵要素。北方地區有諺語“有收無收在于水，收多收少在于肥”。《農用地質量分等規程》[1](GB/T 28407-2012)明確規定灌溉保證率是對農用地質量有顯著影響的構成因素之一。耕地地力調查與質量評價技術規程(NY/T 1634-2008)[2]將灌溉保證率、灌溉水源類型和田間輸水基本方式作為采樣點基本情況納入調查范圍。《高標準基本農田建設通則》(GB/T 30600-2014)[3]將灌溉與排水工程作為重點工程，并作出詳細的水源工程、輸水工程、微噴灌、渠系建筑物等工程體系說明。由此可見，農田灌溉設施建設對于耕地質量提升和農業增收具有顯著的提升效益。在農用地分等及其成果更新中，通常以鄉鎮或村莊為調查單位，通過實地調查與農田水利建設資料相結合的方法獲取農田灌溉信息，所取數據在空間上、時間上都較為粗略，且耗費大量人力物力。遙感數據以信息含量大、更新快、精確度高著稱，基于遙感影像進行土壤水分與植物生長形態的農田旱情監測研究較多，如熱慣量法、距平植被指數法、溫度植被指數法等，而利用遙感數據進行耕地灌溉情況分析的研究較少。

2011年，全球MODIS陸地蒸散數據發布，包括蒸散、潛在蒸散、潛熱通量、潛在潛熱通量4個參量。許多學者用MODIS蒸散數據進行了一系列農田旱情反演研究，劉振華等[4]基于蒸散模型計算作物缺水指數，估算了干旱半干旱區土壤含水率。蔣磊等[5]將作物生長期灌溉地的蒸散扣除降水量作為灌溉水有效利用量，利用遙感蒸散模型計算了作物生育期蒸散量，對干旱區灌區灌溉效率進行了評價。黃健熙等[6]基于多年遙感蒸散數據，結合作物系數，用區域多年有效灌溉量與灌溉需水量比值進行耕地灌溉保證能力評價。王玲玲等[7]比較和分析了目前旱情監測中運用較為廣泛的幾種模型，研究發現作物缺水指數(CWSI)適合黃河三花間半干旱區農田旱情監測。何慧娟等[8]利用 MOD16 蒸散產品計算作物缺水指數(CWSI)，并發現CWSI與土壤相對濕度的變化規律一致，基于此分析了陜西關中地區干旱的時空分布特征。諸多研究表明，MOD16蒸散產品對農田生態系統模擬精度較高，適應性廣，是區域內農田土壤水分含量及灌溉滿足程度分析的理想數據源[9-13]。

為探索遙感蒸散數據在基本農田灌溉設施建設中的應用，文章以黑龍江省海倫市為例，結合研究區灌溉設施易遭受低溫凍壞的實際情況，利用2013年6月、7月、8月和9月的MOD16A2蒸散數據，探索旱地和水田年度灌溉水平的快速評價方法，并基于評價結果和農田水利干線疊加分析結果，進行基本農田灌溉設施建設分區研究，以期為高標準基本農田灌溉設施建設分區提供參考。

圖1 海倫市DEM圖

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

黑龍江省海倫市(126°14′E～127°45′ E， 46°58′N～47°52′ N)，地處黑龍江中部，處于小興安嶺山地向松嫩平原的過渡地帶，是綏化市所管轄的以農業為主的縣級市， 20世紀90年代列入國家級科技示范縣(市)，是全國商品糧生產基地。海倫市下分7鎮16鄉，屬大陸性季風氣侯，年平均氣溫1.5℃，冬季嚴寒漫長，多西北風，氣候干燥；夏季多偏南風，濕熱多雨，氣候濕潤，土壤肥沃。自然條件優越，地勢平坦，從東北到西南，由低丘陵、高平原、河階地、河漫灘依次呈階梯形逐漸降低。土壤類型以黑土和草甸土為主，黑土為耕地主要土壤。耕作制度為一年一熟，主要種植玉米、水稻和大豆。全市耕地面積33.674 8萬hm2，水田、水澆地和旱地比例分別為7.56%、0.06%和92.38%。境內有通肯河、克音河、海倫河、三道烏龍溝和扎音河5條河流，以及東方紅、聯豐和星火等5座大中型水庫，為境內高標準基本農田灌溉設施建設提供了充足的水源。海倫市地處寒地黑土區，冬季寒冷漫長，極端低溫可達到-40℃，灌溉渠道和水工建筑物易受凍害，農田水利設施使用壽命短，不同年份灌溉水平變化大，灌溉設施需要定期維護和更新。其境內的基本農田灌溉工程建設具有寒地黑土區基本農田建設的一般特點，具有較高的科學研究價值和示范推廣意義。

圖2 技術路線

1.2 數據來源及處理

該文所用數據包括研究區2013年MOD16蒸散產品、Landsat8-OLI影像3景、2013年海倫市耕地質量等別年度更新數據庫、2013年海倫市統計年鑒、耕地地力調查和評價數據庫和行政區矢量界線。蒸散包括地表蒸發和植物蒸騰。MOD16產品是由美國蒙大拿大學(NTSG)制作，采用2011年MU等人在2007年算法的基礎上改進的蒸散算法[14-15]，充分考慮地表覆蓋、大氣壓空氣溫度、濕度、反照率、輻射空氣溫度等參數[16]，與網格降水數據結合計算空間區域補給[17]，空間分辨率1km，數據來源于網站(www.ntsg.umt.edu)。該研究選用2013年MOD16A2的蒸散(ET)、潛在蒸散(PET)月合成參量。由于原始數據是基于sin 投影的 HDF 格式，需要借助MRT(Modis Reprojection Tool)軟件對原始HDF數據進行重投影處理，裁剪形成研究區2013年覆蓋主要作物生育期的蒸散和潛在蒸散數據集。氣象數據來源于2013年海倫市統計年鑒。2013年Landsat8-OLI影像來自地理空間數據云(www.gscloud.cn)，選取云量較少的3景影像，成像時間分別為5月25日、6月26日、7月12日，經輻射定標、FLAASH大氣校正、矢量裁剪后進行支持向量機分類，將分類結果與2013年海倫市耕地質量等別年度更新數據庫對照，確定耕地圖斑矢量范圍和地類名稱。選用ArcGIS10.2和ENVI5.2軟件進行數據分析和處理，技術路線如圖2。

2 研究方法和主要參數確定

2.1 作物種植結構提取

以第二次全國土地調查耕地圖斑為研究單元，查詢當地農事歷，獲知水稻、大豆和玉米生育期分別為4至9月中旬或中下旬、5月初至10月上旬和5月初至9月中旬。基于3種作物生育期歸一化植被指數差異，運用支持向量機分類方法，結合多時相Landsat8 OLI遙感數據融合結果，提取海倫市作物種植結構。分類結果顯示，研究區玉米種植面積最大，約占耕地總面積的70%，在各鄉鎮均有大面積集中分布； 水稻基本種植在河流兩岸，分布規律，面積比例在20%左右； 而大豆則零星分布在各個鄉鎮，面積比例約為10%，混合在玉米種植區之間，一些鄉鎮也存在大豆與玉米間作的情況。由于采用的MODIS蒸散數據分辨率較低，種植大豆的地塊一般不足1km，面積小且分布零散，小于蒸散數據的像元，且間作地區的蒸散量主要受玉米影響，因此該文將種植大豆的地塊合并到玉米種植區，旱地蒸散量統一按玉米地蒸散量計算，水田蒸散量按稻田蒸散計算。

2.2 旱地灌溉水平評價

該文旱地灌溉水平評價參考黃健熙等[6]灌溉保證能力計算方法(式1)。根據水量平衡原理，研究區旱地水分輸入與輸出總量相等。水分輸入包括降雨(P)、灌溉水以及地下水上行補給，水分輸出包括蒸散(ET)、下滲及地表徑流損失。一般情況下，地下水上行補給量非常少，忽略不計； 研究區旱地地形坡度基本小于2°，距離河流較遠，徑流流出面積基本1km以內，不影響與蒸散數據之間的計算，因此地表徑流損失忽略不計； 土壤下滲與蒸散和灌溉有相關性且關系復雜，整體分析后得出有效灌溉量簡化公式(式2)。

IGCI=EIW/IWD

(1)

EIW=ET-P

(2)

式(1)(2)中，IGCI為灌溉保證能力;EIW指有效灌溉量;IWD為灌溉需水量;ET為蒸散量;P為有效降雨量。其中，有效降雨量是指滲入土壤并儲存在作物主要根系吸水層中的降雨量，其數量為降雨量扣除地面徑流量和深層滲漏量，與根系吸水層的深度、土壤持水能力、雨前土壤儲水量、降雨強度和降雨量等因素有關。由于研究區旱地徑流流出面積基本在1km以內，不影響與蒸散數據之間的計算，深層滲漏量又與蒸散量密切相關，因此，可用研究區統計年鑒中降雨量粗略表示有效降雨量。

MODIS蒸散產品采用改進的Penman-Monteith方程計算蒸散量(ET)，用Penman公式計算潛在蒸散量(PET)。Wang等[18]在研究潛在蒸散與土壤的關系的過程中，發現MOD16A2 產品PET參量高估參考作物需水量。黃健熙等[6]利用回歸分析方法得到參考作物需水量與MOD16A2中PET參量的冪函數經驗回歸模型Y=0.124X1.271 8，其R2達0.895 8。借鑒此模型，得到參考作物需水量計算公式。不同作物在不同生育期灌溉需水量變化較大。目前計算作物需水量的方法主要有兩種，一種是直接法，通過田間試驗的方法直接獲得作物的需水量； 另一種是間接法，也叫彭曼公式法，用作物系數修正參考作物需水量得到特定作物需水量。對于玉米種植區，該文采用第2種方法，用參考作物需水量(ET0)與作物系數(KC)的乘積作為玉米各月份需水量(ETC)：

ETc=ET0×Kc

(3)

式(3)中，作物系數(KC)是指不同發育期中需水量與可能蒸散量之比值，與地域氣候、種植方式、作物品種等因素相關。該文引用黃健熙等[6]相關研究，將“參考作物需水量”與“參考作物可能蒸散量”看作等量關系。海倫市玉米生育期為5月初至9月中旬，引用白靜[19]對玉米各生育期作物系數的研究，整理分析得出海倫市玉米主要生育期內各月份作物系數(KC)如表1。由于玉米幼苗期降雨量較少，田間較為干旱，灌溉水土壤下滲對有效灌溉量的計算影響較大，容易出現誤差，因此該文玉米灌溉需水量從6月開始計算。

表1 海倫市生育期內各月份作物系數

月份56789生育期苗期苗期、拔節期喇叭口期、開花抽絲期、灌漿期灌漿期成熟期作物系數取值0.980.7851.480.660.45

綜上所述，整理灌溉需水量(IWD)計算公式為：

IWD=0.124PET1.271 8Kc-P

(4)

表2 2013年海倫市旱地灌溉水平級別劃分

灌溉水平級別1級2級3級4級IGCI值≥0.50.4～0.50.3～0.4≤0.3

農用地質量分等中將灌溉保證率分為“充分滿足、基本滿足、一般滿足、無灌溉條件”4級，東北區對應分值為“100分、90分、70分、50分”，海倫市耕地地力調查與質量評價結果中將灌溉能力分為“100分、70分、50分、20分、0分”5個等級。統計各鄉鎮IGCI值分布，將各鄉鎮IGCI平均值與耕地地力調查與質量評價分值匹配，灌溉能力為100分的鄉鎮IGCI平均值基本在0.5以上， 70分的鄉鎮IGCI平均值整體上介于0.4～0.5， 0分和20分的鄉鎮IGCI平均值幾乎都低于0.3，因此，以0.3、0.4、0.5為界，將2013年海倫市灌溉水平分為4級，如表2。

2.3 水田灌溉水平評價

鑒于海倫市水田多分布在河流兩岸，地表徑流對稻田持水量影響較大，地下水對土壤水分補給也較多，且河水的蒸發與稻田的蒸散相互影響，因此MOD16產品中ET、PET數據與稻田實際蒸散量存在一定誤差。如果采用作物系數計算，會造成灌溉需水量較大而有效灌溉量較小的錯誤結果。為提高估算精確度，該文從土壤濕度與農田旱情監測角度入手研究水田灌溉水平。

Jackson等[20]以熱量平衡原理為基礎，利用紅外測溫技術測得冠層溫度，估算濕度和空氣干球溫度和凈輻射等參數，導出計算作物缺水指數(CWSI)方程(式5)，間接監測植被覆蓋條件下的土壤水分，提出了作物缺水指數(CWSI)的概念，利用土壤水分和農田蒸散來診斷作物水分脅迫狀況，并在植被覆蓋條件下取得了較高的監測精度。

CWSI=1-ET/PET

(5)

式(5)中，ET為實際蒸散量，mm；PET潛在蒸散量，mm。CWSI的值越大，表明作物越缺水，值越小表示越濕潤。當CWSI=0時，表明作物有充分的水分供應； 當CWSI=1時，作物嚴重缺水[7]。

作物缺水系數法是基于區域蒸散量估算土壤干旱狀況的常用方法，以蒸散量(ET)與潛在蒸散量(PET)為參數，充分考慮了植被覆蓋狀況和地面風速、水汽壓等氣象要素。而且實際蒸散量(ET)與潛在蒸散量(PET)的比值不僅可以直觀地反映出區域水分的盈虧狀況，而且大大降低了研究區河流水面蒸散帶來的誤差。

表3 海倫市水田灌溉水平級別劃分

灌溉水平級別1級2級3級4級CWSI值≤0.40.4～0.60.6～0.7≥0.7

由于東北大米品質好、價格高，因此研究區政府和農戶對水稻的種植和管理十分重視，稻田灌溉設施完善，灌溉保證能力普遍較高，絕大多數地塊灌溉保證率都在“充分滿足”一級。為反映年度間灌溉水平變化，該文參考王純枝等[21]對作物缺水情況的劃分方法，制定研究區作物缺水程度對應灌溉水平級別劃分標準如表3。

2.4 灌溉設施建設分區研究

基于2013年基本農田灌溉水平級別判定結果，結合研究區農田水利主干工程空間分布情況，運用ArcGIS平臺的Buffer Analysis分析工具，對研究區農田水利線狀地物進行200m緩沖區分析，分析研究區灌溉設施影響作用分值。有灌溉設施或與水利干線距離較近的地塊，作用分值標識為“1”，無灌溉設施或距離水利干線較遠的地塊，作用分值標識為“0”。其次，對農田灌溉水平級別與灌溉設施作用分值分布圖進行疊加分析，得出8種組合類型，即“01、02、03、04、11、12、13、14”。如“12”表示“有灌溉設施或灌溉設施發揮作用，灌溉水平級別為2級”，“03”表示“無灌溉設施或灌溉設施作用缺失，灌溉水平級別為3級”。最后，統計8種組合耕地圖斑面積，分析灌溉設施覆蓋情況與工作效率，確定建設方向，完成研究區高標準基本農田灌溉設施建設分區。

3 結果與分析

3.1 土地整治項目區灌溉水平評價

為驗證研究區旱地和水田灌溉水平級別劃分標準的可行性，該文以海倫市倫河鎮土地整治項目區167塊水田、110塊旱地為樣點，分析2012～2013年CWSI值和IGCI值變化(表4)與土地整治項目區灌溉水平提升情況。研究表明，土地整治項目區2012年與2013年間水田CWSI值變化幅度較大， 148塊水田CWSI差值大于0.2， 167塊樣地灌溉水平級別全部提升1級； 99塊旱地IGCI值增長值大于0.1， 32塊旱地灌溉水平級別提升1級， 58塊樣地灌溉水平級別提升2級， 110塊旱地IGCI平均值提高0.17，與土地整治灌溉保證能力提升效果相符。

表4 2012年和2013年土地整治項目區CWSI和IGCI值

年份水田CWSI值旱地IGCI值最大值最小值平均值最大值最小值平均值20120.550.430.470.870.220.2520130.380.210.240.590.380.42

圖3 2012年(a)和2013年(b)土地整治項目區灌溉水平

圖4 2013年海倫市灌溉水平評價

3.2 農田灌溉水平評價結果

由于研究區作物種植結構不斷變化，統計年鑒顯示近幾年大豆種植范圍逐年縮減，玉米種植面積不斷增加，而2013年以前的遙感影像獲取難度較大，作物種植結構難以確定，利用作物系數進行灌溉水平的評價也就無法進行。作物缺水指數(CWSI)可不區分作物類型進行田間旱情監測，但精度較低。在計算2010～2014年CWSI值后發現研究區多年CWSI得分均呈現“中部>北部>南部>東部”的特點。用作物系數和作物缺水指數分別對研究區2013年水田和旱地灌溉水平進行評價，評價結果與多年CWSI值空間分布一致。耕地地力調查評價鄉鎮灌溉能力呈現“中北部>南部>東部”的分布特點， 2013年灌溉水平評價結果空間分布與之一致，且鄉鎮內部灌溉水平差異更清晰明了，因此該文用2013年灌溉水平評價結果作進一步分析。

2013年灌溉水平評價結果表明，2013年海倫市整體上灌溉水平較高， 1級和2級灌溉水平的地塊面積比例可達78.06%。北部、西部、中部灌溉較好，東南部鄉鎮整體灌溉水平較低。水田灌溉水平較高，旱地參差不一，各等級呈連片分布(圖3b)。灌溉水平為1級的地塊主要分布在向榮鄉、長發鄉北部沿河地區及中南部、海北鎮西部、扎音河鄉中部、前進鄉北部及西部、百祥鄉西部、豐山鄉北部及中部、永和鄉和愛民鄉大部分地區，占全市耕地面積的36.63%； 百祥鄉東北部、豐山鄉中部及南部、倫河鎮北部及東部、永富鄉大部分地區、永和鄉南部、共和鎮大部分地區、聯發鄉東部、海北鎮大部分地區、扎音河鄉西部及東北部、雙錄鄉和東林鄉大部分地區、東風鎮西北部、前進鄉東部灌溉水平稍低，占全部耕地的41.43%； 海南鄉、共榮鄉和東風鎮大部分地區、祥富鎮南部、海興鎮東部、福民鄉東部、倫河鎮南部、永富鄉北部、雙錄鄉東部2013年灌溉水平為3級，占全市耕地21.23%； 灌溉水平為4級的地塊零星分布在共榮鄉、海南鄉、永富鄉，僅占全市耕地的0.71%。大部分鄉鎮灌溉水平評價結果與耕地地力調查與質量評價灌溉能力分值空間分布一致。

圖5 2013年6～9月份海倫市灌溉水平

從各月份灌溉水平評價結果來看，6月份灌溉水平區域差異較大，水田灌溉水平明顯高于旱地，東部靠近小興安嶺西麓的幾個鄉鎮灌溉水平較低，尤其是東林鎮白漿土分布的地區，耕地自然質量差，灌溉設施建設也不完備。7月份是夏玉米的關鍵生育期，喇叭口期、開花抽絲期和灌漿前期都在7月份，作物需水量最大。8月份是玉米灌漿期，其生長狀況直接對最終產量影響較大。從灌溉水平評價結果來看，海倫市2013年7月和8月灌溉水平相差不大，整體體現西部高、東部低的特點，這也與7月和8月降雨集中有關。9月份是玉米成熟期，評價結果整體較好，尤其是中北部和南部幾個鄉鎮的玉米種植區，這與成熟期作物需水量減少有關。

3.3 灌溉水平與灌溉設施空間匹配度分析

對灌溉設施作用分值圖和灌溉水平評價結果進行疊加組合，將研究區劃分為“01、02、03、04、11、12、13、14”8種類型，依據匹配度高低來確定重點建設區域。“11”和“12”兩種類型表示地塊距離農田水利干線較近，灌溉設施建設較好，灌溉水平較高，廣泛分布在海倫市北部、中部、西部，占總面積48.32%； “01”和“02”兩種類型表示地塊距離農田水利干線稍遠，但灌溉設施建設較好，灌溉水平較高，除東南部幾個鄉鎮外其他鄉鎮均有分布，占總面積29.75%； “13”和“14”兩種類型表示有灌溉設施分布或距離農田水利干線較近，由于灌溉設施工作效率不高或斗農渠建設不發達導致灌溉水平較低，主要分布在東南部的共榮鄉、海南鄉、東風鎮、祥富鎮，占總面積14.51%； “03”和“04”兩種類型表示地塊由于距離水利干線較遠而灌溉不足，主要分布在海南鄉、共榮鄉和東風鎮東部、祥富鎮南部、海興鎮東部、福民鄉東部、雙錄鄉東部地區，占總面積7.42%。

圖6 海倫市灌溉設施作用分布 圖7 海倫市灌溉水平與灌溉設施作用分值圖疊加結果

圖8 海倫市灌溉設施建設分區

3.4 灌溉設施建設分區劃定

根據灌溉水平與灌溉設施空間分布組合分析結果，考慮研究區灌溉設施易遭受低溫凍害的實際情況，將“02”、“03”和“04”歸為設施修建型，“01”和“11”歸為設施維護型，“12”、“13”和“14”歸為設施提升型。由于研究區地勢平坦，通肯河、克音河、海倫河等五條河流橫貫東西，大中小型水庫星羅棋布，區域水資源豐富，地下水位較高，在水質符合要求的前提下，水源利用應以地表水為主，地下水為輔，限制對深層地下水的開采。因此，設施修建區應盡量修建斗渠、農渠或者通過輸水軟管引水到田間進行灌溉，對于距離農田水利干渠太遠的地塊，可在現有井位的基礎上補打少量機井進行灌溉； 設施提升建設區可發展小流量灌溉水輸送，以管道取代明渠進行灌溉輸水，提高區域水資源利用程度，也可發展節水的噴灌、滴灌、微噴灌、涌泉灌和滲灌等技術，提高灌溉水利用率； 設施維護建設區可對渠道和水工建筑物進行防凍改良，采用耐低溫的鋼筋混凝土渠槽改良混凝土斗渠和農渠，采用碎石、紗代替凍脹性強的渠床土壤，減少和避免渠道襯砌工程的凍害，提高灌溉設施使用壽命。

4 結論與討論

基于MOD16蒸散產品，分別對研究區2013年旱地和水田灌溉水平進行了評價，將灌溉水平評價結果與灌溉設施作用分值圖進行組合分析，得出8種灌溉水平和設施匹配度類型，在此基礎上進行灌溉設施建設類型分區。根據研究，可以得出結論。

(1)在確定作物種植結構的基礎上，以農田實際蒸散量和潛在蒸散量為參數，旱地按作物各生育期作物系數計算各月份作物需水量，水田按作物缺水指數計算水稻生育期內水分滿足程度，分析得出了研究區2013年農田灌溉水平，并將灌溉水平劃分為4級。通過典型整治區的數據驗證，方法精度可行。研究以區分作物類別，區分不同生育期蓄水規律為基礎，細化了農田灌溉水平的評價方法。

(2)基于灌溉水平和設施分布情況整合分析，構建了8種組合類型，根據地塊灌溉水平的高低和灌溉設施作用分值差異進行初步分區。結果表明，海倫市大部分地區耕地灌溉設施建設較好，灌溉水平較高， 1級和2級灌溉水平的地塊約占全市耕地的78%； 少數耕地斗農渠建設不發達或灌溉設施工作效率不高，多為旱地，面積比例約為14%； 極少數地塊由于距離水利干線較遠而灌溉不足，面積比例約為8%。

(3)根據8種組合類型空間分布，結合當地農業經濟發展水平和氣候狀況，提出了農田設施修建型、設施提升型和設施維護型3種農田灌溉設施建設類型分區，分別占全市耕地總面積的24.21%、38.60%和37.19%，并提出了相應的建設安排和整治建議。研究將灌溉水平與灌溉設施作用特征相聯系開展整合研究，可以識別出灌溉設施建設的必要性及提升的可能性，對研究區高標準基本農田灌溉設施建設具有較強的借鑒價值。

目前來說，國內年度農田灌溉水平定量化評價并不成熟，研究成果較少，該文在此基礎上進行探索，存在一些不足之處，有幾點有待進一步深入研究。

(1)研究采用美國NASA研究團隊反演的全球MOD16蒸散產品進行年度農田灌溉水平評價，雖經空間插值處理，但數據空間分辨率仍然相對較低，對灌溉水平評價結果造成一定影響。由于實際蒸散量與潛在蒸散量的計算涉及凈輻射、土壤熱通量、空氣定壓比熱、作物冠層溫度、飽和水汽壓等復雜參數，需要詳細的田間監測數據支持，因數據獲取難度較大，高精度的研究仍需進一步設置專門的觀測站點進行數據采集。

(2)該文引用黃健熙等[6]冪函數經驗回歸模型Y=0.124X1.271 8，此模型用饒陽、泊頭、南宮3 個氣象站點的數據構建MOD16A2中PET參數與地面ET0之間的關系方程，用德州的氣象站點數據進行驗證，其R2達0.895 8，相關性較高，具有很強的借鑒意義。但該文研究區與模型中的氣象站點距離較遠，直接引用該模型存在一定誤差。精確回歸模型需要研究區及其周圍地市的氣象數據和田間觀測數據支持，若有可靠數據來源則可進行深入研究。

(3)由于缺少研究區大范圍田間觀測數據，該文在分析灌溉水平評價結果時，只用土地整治項目區2012～2013年的數據分析CWSI和IGCI值的年際變化，存在一定不充分性。若有大范圍高精度的田間灌溉水平觀測數據，則可進一步分析灌溉水平評價結果。

隨著近地遙感技術、實時監測裝備的快速發展，基于蒸散模型進行高精度的基本農田灌溉水平評價、灌溉保證率評價將可能進一步推開，為耕地質量等別變化監測和高標準農田建設績效評價提供強有力的機理研究保障。