基于VIC模型模擬的干旱區土壤水分及其時空變化特征

包青嶺,丁建麗,王敬哲,劉 婕,馬春玥

1 新疆大學資源與環境科學學院智慧城市與環境建模自治區普通高校重點實驗室,烏魯木齊 830046 2 新疆大學綠洲生態教育部重點實驗, 烏魯木齊 830046 3 新疆財經大學, 烏魯木齊 830046

土壤水分是氣候與陸地系統中一個重要變量,它控制著陸地邊界以及地球表面和大氣之間的能量和水的交換[1- 5]。土壤水分對氣候系統及其未來氣候變化的影響尤為重要[6]。土壤水分在陸地水循環中起著關鍵作用,并且負責通過滲透將地表水和儲存水分開,表面和根區土壤水分控制著陸地表面上的入射輻射,分別為顯熱和潛熱(蒸發)通量,研究土壤水分是農業,生態學,水文學甚至巖土工程等各個領域的關鍵[7- 9]。土壤水分調節植物生長過程,并對全球水循環產生重大影響,驅動土壤水分的氣象參數受到土壤水分的大規模變化的影響,從而產生反饋機制,可對氣候和土地利用變化產生相當大的影響[10]。中國新疆塔里木河流域渭-庫綠洲屬于典型大陸性氣候,氣候干燥,年降水量少且蒸發量大,更容易導致大規模干旱和災害,水資源短缺已經成為制約當地農業生產的一個重要因素[11]。近年來,為了適應社會經濟的可持續發展,該地區對農業、工業和生活用水的需求不斷增加,此外,隨著全球氣候變暖和人類活動等影響,干旱地區的生態環境質量日益下降和嚴重,使其水資源短缺問題愈加嚴重[12]。因此對干旱地區土壤水分的時空變化研究顯得尤為重要,關系到未來生態安全和農業可持續發展,也是生態水文模型研究的重點。

近幾十年來,國際組織開展了許多土壤水分研究計劃,如全球能源和水循環測試(GEWEX, the Global Energy and Water Cycle Experiment)、美國國家航空航天局土壤水分(SMAP, Soil Moisture Active Passive)衛星和歐洲空間局土壤水分和海鹽(SMOS,Soil Moisture and Ocean Salinity)等的研究項目促進了土壤水分研究的發展[13],以上項目主要圍繞以遙感手段對土壤水分信息進行監測,雖然遙感技術與微波衛星對于觀測土壤水分具有實時、動態、大面積等特點,并為土壤水分的研究提供了新的思路和方法,但是由于天氣等因素影響,難以獲得長時間序列數據,或者是地表植被類型覆蓋,導致難以獲取高精度土壤水分信息[14-20]。隨著土壤水分監測技術的迅速發展,陸面生態水文過程模擬的類型受到越來越多關注[21],典型的模型如CLM、VIC、SiB2和Noah等可以獲得連續時空序列的土壤水分,陸面水文過程模型在有效的數據基礎上,具有模擬大規模、高時間分辨率土壤水分的能力,是一種觀測和研究土壤水分變化的行之有效的方法,同時在干旱監測與水文觀測等問題的應用中,陸面過程模型模擬的土壤水分信息非常有用[22-23]。然而,這些已有的陸面生態水文過程模式在干旱地區的適用性仍不得而知。此外,如何充分利用多源數據并將其應用于時序干旱區土壤水分信息的獲取當中也是一個亟待解決的科學問題。

基于此,本研究以渭干河-庫車河綠洲為研究區,通過分析近10年研究區土地利用類型的變化,結合VIC陸面過程模型和土地利用類型對土壤含水量進行時空變化研究,通過實測土壤水分數據,驗證模擬結果,揭示土壤水分變化規律,以期為實現綠洲旱情監測與鹽漬化動態預報提供科學參考。

1 研究區概況

圖1 研究區位置Fig.1 Location of the study area

研究區位于新疆維吾爾自治區南部的塔里木盆地北邊區域,范圍在緯度41°25′—42°15′N,經度82°—82°30′E之間,又稱渭干河庫車河綠洲(簡稱渭-庫綠洲),外表酷似扇形,由于受大陸干旱性氣候和盆地間地形格局的影響,發展為典型且完整的扇形洪沖積扇傾斜平原,氣候上夏季干熱,冬季干冷,常年缺乏降水,年平均蒸發量達到1100 mm,但是年平均降水量不足200 mm,屬于典型中緯度干旱區[24]。如圖1所示。

1.1 土壤特征

研究區土壤類型主要為石灰性灰褐土、灌淤土。石灰性灰褐土母質為殘坡積物,剖面為As-Ai-Ah-AB-Bk-Ck型,表層枯枝落葉較少,多和林下雜草草根盤結在一起,分布在研究區北邊區域。灌淤土母質為灌溉淤積物,剖面為A11-Ab-C型,顏色和質地較均一,多為棕灰色粘壤土,粘粒含量20%左右,普遍有炭屑、瓦片等侵入物,有機質含量可達1.0%以上,pH值在8.2—8.5之間,呈微堿性,主要分布在綠洲內部[25]。土壤容重變化范圍在1.39—1.61 g/cm3,粉粒含量占土壤機械組成70%,其次是砂礫含量,占20%。研究區實測土壤水分,2008—2016年樣本土壤含水量變異系數均低于0.5,屬于中等變異。如表1所示。

表1 2008—2016年研究區內部土壤樣本含水量統計特征

1.2 植被類型

研究區植被類型包括自然植被與人工作物。自然植被以鹽生植被為主,分布在綠洲外圍與夾雜在綠洲內部,主要包括鹽爪爪(Kalidiumfoliatum)、花花柴(Halocnemumstrabilaceum)、鹽穗木(Halosttachyscaspica)、駱駝刺(Alhagisparsifolia)、胡楊(populuseuphratica)、蘆葦(Phragmitescommunis)、怪柳(Tamarixtaklamakannesis)等,人工作物包括但不限于,棉花、玉米、冬小麥等[26]。

2 研究資料與方法

2.1 數據獲取

選取2008—2016年分布于研究區具有代表性的58個土壤采樣點,均勻分布在綠洲、綠洲荒漠交錯帶以及荒漠帶區域。采用五點法進行土壤樣本采集,使用W.E.T型傳感器、Hydra型號土壤測試儀測量土壤含水率及介電常數等數據。土壤容重使用環刀法進行測定。使用美國Onset公司生產的HOBO型自動記錄水位計(以下簡稱水位計)記錄地下水埋深數據,該儀器可根據實驗的要求設定水位計的記錄周期,水位計產生的誤差最大為1 cm,降低了實驗誤差。土壤粒徑采用美國Microtrac公司生產的S3500型激光粒激光粒度儀測定(量程0.01—2000 μm)。

2.2 土地利用類型轉移矩陣

土地利用轉移矩陣是研究區域內各個土地利用類型轉移的去向、數量以及來源的一種方法,是馬爾可夫模型在土地利用變化方面的應用,此模型可以定量的表明不同土地類型相互轉化的情況,還能揭示不通地類之間的轉移速率。土地利用轉移矩陣通用形式為：

(1)

式中,n代表轉移前后土地利用類型數目；S為面積；i、j(i,j=1,2,…,n)代表轉移前后的地類；Sij代表轉移前類型變換為j后類型的面積。矩陣中的每個行元素表示轉移前的i地類到轉移后的j地類的流向信息[27]。采用ArcGIS軟件進行操作。

2.3 VIC- 3L模型

圖2 模型流程圖Fig.2 Schematic diagram of modelling approach

VIC- 3L模型的關鍵特征是具有植被異質性、可變滲透多個土層和非線性基流,是一種基于SVATS(Soil Vegetation Atmospheric Transfer Schemes)思想的空間分布網格化的大尺度分布式水文模型[28-30]。VIC模型的成功運行,需要輸入以下5種文件,全局控制文件、氣象驅動文件、土壤參數文件、植被庫文件、植被參數文件。植被參數文件選用馬里蘭大學發布的全球1 km辨率的土地覆蓋類型數據；研究中的土壤參數分類參照FAO世界糧農組織提供的土壤質地分類圖；本次研究選擇CMADS(China Meteorological Assimilation Datasets for SWATS)系列數據集作為氣象驅動數據,數據格式為：時間分辨率逐日；空間分辨率1/4°；時間尺度,2008—2016。此數據集為CLDAS數據同化系統的驅動數據[31]。圖2為VIC模型運行流程圖。

2.4 模型模擬結果精度驗證

采取決定系數(R2)、均方根誤差(RMSE)與相對誤差(RE)指標對VIC水文模型進行精度驗證。分別利用不同年份的野外實測土壤含水量數據對模型的精度進行評價,其中R2代表實測土壤含水量與VIC模擬值符合程度、RE表示實測含水量與VIC模擬值的相對誤差、RMSE表示實測含水量與VIC模型的絕對誤差的平均程度[32]。

3 結果與分析

3.1 研究區土地利用面積變化

由表2可得, 7年間,研究區耕地面積從2346.38 km2增加至4071.09 km2,主要由荒地與灌叢轉變而來,其中,荒地轉移面積為461.45 km2,灌叢轉移面積為1322.22 km2。鹽漬地面積由2009年的921.27 km2增加至2016年的1220.98 km2,變化量299.70 km2,其中荒地貢獻面積最大,為1031.44 km2。水域面積增加249.08 km2,水域面積增加主要由灌叢與荒地貢獻,分別貢獻了116.62 km2和129.66 km2。這7年間,荒地面積減少了2808.12 km2,其主要面積轉移方向是灌叢、鹽漬地與耕地,轉移面積分別為1333.53 km2、1031.44 km2和461.45 km2。灌叢地面積增加了將近100 km2,主要由荒地地貢獻而來。

表2 2009—2016年渭-庫綠洲土地利用類型面積轉移矩陣

3.2 VIC模型不同月份土壤含水量時空變化

基于上述土壤參數、植被與植被庫參數和氣象驅動數據,將氣象驅動數據輸入到VIC水文模型中,編譯運行,提出結果文件中的表層土壤含水量數據,得到圖3與表1,其中1至3月平均值為a,4至6月平均值為b,7至9月平均值為c,10至12月平均值為d。圖3與表3表示2009年至2016年研究區表層土壤含水量空間變化情況和統計特征,從年際變化來看,研究區自2009—2016年,1至3月份,西南地區土壤含水量范圍在14.814—25.214 mm內,低于東北區域土壤含水量普遍在35.98以上,說明研究區西南地區1—3月份為相對干旱區域；4—6月份,土壤含水量平均值為36.718 mm,2012年達到最高值53.907 mm,2009年為最低值25.609 mm；7—9月份,土壤含水量為普遍較高,平均值達到41.512,最高年份2012年達到64.823 mm,最低年份2009年為30.658 mm,研究區東北區域含水量普遍高于35.210 mm,空間上,干旱區域集中在西南、西北和南部區域；10—12月份,土壤含水量平均值為37.887 mm,最低年份2009年為29.890 mm,最高年份2012年為58.677 mm,空間上,西南區域普遍比東北區域土壤含水量低13%。從年內變化來看,2009年,由a至d,土壤含水量平均值從24.051 mm升至30.658 mm,最后降至29.890 mm,變異系數自0.179持續降至0.096,土壤含水量變化符合氣候降雨年內變化規律,變異系數降低,代表VIC模型模擬精度隨時間提高；2012年,由a至d,平均土壤含水量達到9年內最高值,分別為54.241、53.907、64.823、58.677 mm；其余年份,隨著模擬時間增加,整體平均土壤含水量有升高趨勢。2009—2016年模擬期間,以2014年為例,變異系數由0.095至0.110,最后降至0.092。其余年份與之類似,由此可得土壤含水量變異系數呈正弦曲線變化。

3.3 不同土地利用類型土壤含水量時間變化

由于模型2008年為預熱期,數值模擬不準確,不將其列入討論。將土壤含水量模擬值共分4種地類進行分析,分別為a鹽漬地、b荒地、c耕地、d灌叢。圖4中,分別描述了4種地類從2009-01-01至2016-12-31期間三層土壤水分波動變化與每日降水量,結合降雨量來看,每種地物土壤含水量變化波動呈正弦函數曲線,從7月份雨季開始,土壤水分含量增加,到10月份開始下降,呈現由4月份旱季至7月份雨季,由干到濕得規律；每種地物第一層含水量小于后兩層,第二層含水量為最大,模擬土壤含水量變化符合每日降雨量變化趨勢,在降雨量較少的1—6月、10—12月,三層土壤含水量呈現下降趨勢,直到7—9月雨季,隨著降雨量的增加,各層土壤含水量呈現大幅度波動上升的趨勢,并達到最高值,其中鹽漬地表層土壤含水量峰值為38.157 mm左右、荒地45.214 mm左右、耕地43.524 mm左右、灌叢38.278左右,各地物土壤含水量最低值均出現在舂季與秋冬季,鹽漬地表層土壤含水量最低值為21.213 mm左右、荒地28.963 mm左右、耕地26.745 mm左右、灌叢28.985左右。從根層與底層土壤含水量變化來看,4種地物土壤含水量均表現出根層土壤含水量總體要高于底層土壤含水量,鹽漬地與灌叢根層土壤含水量高于其他兩種地類,灌叢根層土壤含水量與底層土壤含水量在2009年雨季期間出現交點；荒地與耕地底層土壤含水量在每年雨季來時,均出現交叉現象。總體來看,VIC模型較好的模擬并區分了4種不同地物類型表層、根層與底層土壤含水量的變化。

表3 2009—2016表層土壤水分VIC模擬值統計特征

Table 3 Statistical characteristics of surface soil moisture VIC simulation values from 2009 to 2016

年份季節平均數標準偏差最大值最小值變異系數YearSeasonsMeanSDMaxMinCV20091—3月24.051 4.301 31.760 14.814 0.179 4—6月25.609 3.840 37.785 16.115 0.150 7—8月30.658 3.227 37.785 16.108 0.105 10—12月29.890 2.876 36.086 16.100 0.096 20101—3月27.678 2.630 40.169 16.093 0.095 4—6月30.620 2.985 38.102 16.085 0.097 7—8月32.826 3.487 40.169 16.078 0.106 10—12月31.069 2.909 39.618 16.071 0.094 20111—3月33.961 3.083 43.247 19.276 0.091 4—6月33.202 3.086 42.038 19.268 0.093 7—8月37.559 3.690 45.612 19.259 0.098 10—12月34.714 3.385 43.585 19.251 0.098 20121—3月54.241 5.195 68.567 32.071 0.096 4—6月53.907 5.043 67.472 32.057 0.094 7—8月64.823 7.253 77.430 32.043 0.112 10—12月58.677 5.972 72.598 32.030 0.102 20131—3月32.719 3.206 40.988 19.210 0.098 4—6月35.467 3.512 43.929 19.202 0.099 7—8月38.771 3.725 49.959 19.194 0.096 10—12月36.246 3.462 46.899 19.186 0.096 20141—3月33.434 3.165 43.165 19.178 0.095 4—6月35.273 3.869 47.868 19.171 0.110 7—8月43.093 4.536 58.694 19.163 0.105 10—12月38.494 3.526 49.787 19.155 0.092 20151—3月34.469 3.234 43.959 19.148 0.094 4—6月41.248 4.374 54.528 19.140 0.106 7—8月40.143 3.756 50.098 19.133 0.094 10—12月36.084 3.556 45.344 19.125 0.099 20161—3月35.477 3.728 44.974 19.118 0.105 4—6月38.419 4.398 50.410 19.111 0.114 7—8月44.227 4.720 55.182 19.104 0.107 10—12月37.925 3.653 48.355 19.096 0.096

圖4 2009—2016年鹽漬地、荒地、耕地和灌叢土壤含水量VIC模擬值Fig.4 VIC simulation value of soil moisture content of saline soil, wasteland, cultivated land and shrubland from 2009 to 2016

提取其中2012年數據,放大至圖5。由圖5可得,從1月至6月,三層土壤含水量呈現緩慢下降趨勢,直到6月中旬開始,研究區進入雨季,隨著降水量增加,土壤含水量也迅速增加達到最高值；鹽漬地與灌叢地表土壤含水量較高,同時整體含水量變化值也高于其他兩類地物,可能是由于灌叢根系具有聚集水分得作用,鹽漬化土壤地下水位較高。

圖5 4種地物2012土壤含水量VIC模擬值Fig.5 Four ground objects 2012 soil water content VIC simulation value

3.4 不同土地利用類型土壤含水量時間變化對比

選取典型4種地物,分析長時間序列與2014年土壤含水量VIC模擬值的差異,如圖6與7所示。由圖6所得,鹽漬土壤表層含水量范圍在34.854—55.874 mm,相較于耕地30.210—52.141 mm,大約高0.06%,在2010—2013年期間,鹽漬地土壤含水量高于耕地大約0.10%,在2014年兩者含水量持平,隨后在2015—2016年高于耕地大約0.08%,同時鹽漬土與灌叢的土壤含水量在模擬期間變化波動保持在34.587—53.414 mm之間；在2011—2014年雨季時期,灌叢土壤含水量高于其他3種地類大約0.02%,可能是由于自然植被天然的涵養水源的功能,但是在其他季節,含水量變化與鹽漬土壤地持平；荒地土壤含水量在旱季期間,處于所有地類含水量最低28.412 mm左右,但是一到雨季,含水量迅速上升至最高值56.784 mm左右,并且在2015年與2010年雨季達到最頂峰58.745 mm；耕地土壤含水量變化范圍與荒地含水量相一致,在28.784—53.741 mm之間,根據近7年土地利用變化,大量荒地轉化為耕地,綠洲荒地土壤含水量與耕地土壤相互接近。提取2014年數據,將其放大至圖7,由圖可得,鹽漬地與灌叢初始土壤含水量為35.754 mm,同時波動幅度相似,在模擬期間,土壤含水量都要高于其他兩種地物大約0.02%；荒地與耕地變化趨勢相似,波動相較于其他兩種地物,變化幅度更大,同時初始含水量較低為33.612 mm；4種地物在雨季,土壤含水量迅速上升至44.812 mm左右,并且波動幅度加大,至到9月恢復平緩在32.854—39.547 mm；1—3月含水量高于10—12月份含水量大約0.23%,雨季含水量呈現大幅度盤旋上升,呈現出土壤含水量干濕季節變化規律,說明VIC模型良好的模擬了研究區土壤含水量的季節變化規律。

圖6 4種地物土壤表層含水量長時間序列VIC模擬值對比Fig.6 Comparison of VIC simulation values of long-term sequence of soil surface water content of four kinds of ground

圖7 4種地物2014土壤含水量VIC模擬值對比 Fig.7 Comparison of VIC simulation values of soil moisture content of four kinds of ground objects in 2014

3.5 土地利用類型面積變化對土壤含水量影響

圖8從左至右分別為2009—2016年土地利用面積變化圖、2009—2016年表層土壤含水量范圍分布圖。由圖可得,7年內,鹽漬地增加299.705 km2,增加率32%,表層土壤含水量范圍在41.40—34.50 mm,中位數37.24 mm,正態曲線數值分布在34.40 mm以上；荒地減少2808.12 km2,減少率46%,土壤含水量范圍在37.40—30.80 mm,中位數34.25 mm,正態曲線數值分布在28.60以上；耕地面積增加1724.71 km2,增加率73%,土壤含水量范圍在27.60—32.20 mm,中位數28.90 mm,正態曲線數值分布在24.20 mm以上；灌叢面積增加514.94 km2,增加率15%,土壤含水量范圍在31.52—36.80 mm,中位數33.60 mm,正態曲線數值分布在30.40 mm以上。2006—2016年,除了荒地面積減少外,其余地類面積均明顯增加。荒地土壤含水量伴隨面積大幅度下降,箱線圖下邊緣較其余地類短,土壤含水量分布低于鹽漬地與灌叢；鹽漬地與耕地面積增加幅度最大,主要由荒地轉化而來,鹽漬地土壤含水量范圍較耕地高20%；灌叢面積增加次之,箱線圖土壤含水量上下限范圍長度一致。荒地土壤含水量伴隨面積大幅度下降,土壤含水量數值集中在正態曲線28.6 mm以上區域；鹽漬地、耕地土壤與灌叢表層土壤含水量伴隨面積大幅度上升,土壤含水量數值分別集中在正態曲線34.40 mm、24.20 mm與30.40 mm以上區域。

圖8 土地利用面積變化與表層土壤含水量分布Fig.8 Land use area change and surface soil water content distribution

3.6 土壤含水量模擬精度驗證與效果

采用5個年份野外實測土壤含水量數據對VIC模擬表層土壤含水量進行驗證,按照經緯度提取VIC模擬值相應的數據,對實測含水量與VIC模擬值進行相關性分析和散點圖繪制,證明VIC 模擬值的可靠性。圖8給出了2010年10月、2011年11月、2013年8月、2015年7月和216年4月模擬與實測土壤含水量的線性擬合散點圖,以實測含水量為橫軸,VIC模擬值為縱軸。由圖可得,對于表層土壤來說,實測含水量與VIC模擬值R2范圍在0.30—039之間,模擬結果較好。與實測土壤含水量相比,VIC模型模擬的土壤含水量整體呈現較高值,由此表明VIC模擬值存在高估現象。2010年10月(秋)與2016年4月(春),表層土壤含水量R2達到了0.34以上；2013年08月與2015年7月,表層土壤含水量R2分別為,0.3031、0.3053。 由表4可知,VIC模擬值RMSE范圍在1.40至2.80之間,RE范圍在0.90至2.20之間,R2范圍在0.40至0.60之間,總體上VIC模型模擬值與實測土壤含水量相關性較好,其中鹽漬地R2最高、RMSE與RE最低,接著為灌叢、耕地、荒地。

圖9 實測土壤水分與VIC模擬值散點圖Fig.9 Measured soil moisture and VIC simulated value scatter plot

表4 VIC模型不同地類模擬評價結果

Table 4 VIC model typical ground class simulation evaluation results

地物類型Land use typeRMSERER2鹽漬地Salinized1.440 0.923 0.598 耕地Cultivated1.931 1.394 0.503 荒地Bareland2.784 2.153 0.467 灌叢Shrubcovered1.462 0.927 0.596

RMSE：均方根誤差 Root Mean Squard Error；RE：相對誤差 Relative error

4 結論

通過VIC模型土壤含水量模擬,發現其對干旱區土壤水分模擬效果較好,可以實現大面積、長時間序列的旱情監測與分析；結合土地利用類型變化,分析土壤含水量時空模擬差異,結果表明：

(1)渭-庫綠洲近7年內,耕地與鹽漬地面積增幅達35%以上,荒地面積相較2009年減少約46%, 灌叢面積增幅約15%；其中荒地轉為鹽漬地面積為1031.44 km2,荒地轉為耕地461.45 km2,表明研究區土地荒漠化趨勢得到逆轉,整體生態環境得到改善。

(2)通過分析不同月份VIC模擬表層土壤含水量空間分布,發現1—6月,西南地區土壤含水量低于東北區域；7—9月,研究區東北區域含水量普遍高于35.21 mm,干旱區域集中在西南、西北和南部區域；10—12月,西南區域普遍比東北區域土壤含水量低。

(3)通過分析不同地類VIC模擬土壤含水量時間分布,結合降雨量來看,每種地物土壤含水量變化波動呈正弦函數曲線,鹽漬土壤表層含水量相較于耕地約高0.06%；在每年雨季,灌叢土壤含水量高于其他3種地類大約0.02%；旱季期間,荒地土壤含水量,處于低值28.41 mm左右,在雨季,含水量上升至高值56.78 mm左右；據近7年土地利用變化,大量荒地轉化為耕地,綠洲荒地土壤含水量與耕地土壤相互接近,在28.784—53.741 mm之間；VIC模型較好的模擬了研究區不同地類土壤含水量的季節變化規律。

(4)進一步分析2009—2016土地利用面積變化對土壤含水量變化的影響,荒地土壤含水量伴隨面積大幅度下降,含水量數值集中在正態曲線28.60以上區域；鹽漬地、耕地土壤與灌叢表層土壤含水量伴隨面積大幅度上升,土壤含水量數值分別集中在正態曲線34.40 mm、24.20 mm與30.40 mm以上。VIC模擬值與實測值RMSE范圍在1.40至2.80之間,RE范圍在0.90至2.20之間,R2范圍在0.40至0.60之間,模擬效果較好。