塔克拉瑪干沙漠腹地土壤熱通量的陸面過程與衛星遙感研究

張坤 劉永強 阿依尼格爾?亞力坤

摘要：利用Noah陸面模型對塔克拉瑪干沙漠腹地塔中站土壤熱通量進行了模擬，采用SMAP衛星地表土壤熱通量數據及風云2號FY-2G衛星陸表溫度數據對塔克拉瑪干沙漠腹地塔中站地表土壤熱通量進行估算。結果說明：（1）Noah陸面模型在塔克拉瑪干沙漠腹地模擬土壤熱通量精度較高，決定系數R2為0.972，能夠反映塔中站土壤熱通量的變化情況;（2）SMAP衛星地表土壤熱通量數據與塔中站的實測值變化相位基本相同，決定系數R2為0.855;（3）FY-2G衛星數據反演的地表土壤熱通量和實測值相關性較高，決定系數R2為0.921。Noah陸面模型模擬塔中站土壤熱通量精度較高，具有一定適用性;SMAP、FY-2G衛星估算塔中站地表土壤熱通量具有一定適用性。

關鍵詞：塔克拉瑪干沙漠腹地;土壤熱通量;Noah;SMAP;FY-2G

中圖分類號：S127?? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2020）20-0256-09

土壤熱通量是地表能量平衡中的重要組成部分，可表征土壤表層和深層的熱交換狀況[1]，對地氣能量和物質相互作用、地氣間能量分配[2]都有著重要的影響。地表土壤熱通量作為土壤熱通量的重要組成部分，其變化規律影響著整個土壤熱通量的梯度變化，開展地表土壤熱通量的研究，能進一步加強對土壤熱通量的理解。目前，土壤熱通量的研究方法主要有觀測法、數值模擬法、遙感反演法3種[3]。其中，觀測法利用觀測儀器獲取所在區域土壤熱通量，或者通過觀測土壤溫度、濕度計算獲得土壤熱通量。張文斌等利用2009—2011年塔克拉瑪干沙漠大氣環境觀測試驗站測得的土壤熱通量，分析了塔克拉瑪干沙漠腹地土壤熱通量在不同天氣條件下的變化特征[4]。呂國紅等利用盤錦蘆葦濕地試驗站獲得的實測數據，分析了2015年3月至2016年2月不同土壤深度土壤熱通量的動態變化特征，表明不同土壤深度的土壤熱通量日、年變化基本呈“S”形[5]。徐自為等利用2010年館陶站的土壤溫濕度觀測數據，探討了測算土壤熱通量的多種方法對能量閉合率的影響[6]。數值模擬法可以利用陸面模型（Land Surface Model，簡稱LSM）模擬出土壤熱通量。李火青在塔克拉瑪干沙漠塔中站，優化了模型CoLM 2014（Common Land Model 2014）的參數，從而提高了土壤熱通量的模擬精度，模擬值與實測值的決定系數R2從參數優化前的0635提高到優化后的0.742[7]。Chen等利用Noah陸面模型，結合不同熱力學粗糙度參數化方案，模擬出4個不同站點的土壤熱通量，根據其結果判定了不同熱力學粗糙度參數化方案的優劣[8]。遙感反演土壤熱通量的優勢在于研究范圍可由站點擴大到區域尺度。齊斐斐等利用SEBS（Surface Energy Balance System）模型，結合塔克拉瑪干沙漠及周邊地區的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectrometer）遙感數據，通過對模型參數修正，對該地區的地表能量通量進行反演估算，其中地表土壤熱通量約為 300 W/m2，與實測值高度吻合，說明利用遙感數據可以有效地實現地表土壤熱通量由點到面的轉換[9]。王煜東等利用南京地區地面氣象觀測資料，結合遙感影像和SEBAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）模型反演了該地區地表土壤熱通量，結果顯示該地區季節變化程度表現為春季最大，夏季次之，冬季最小[3]。

塔克拉瑪干沙漠作為我國面積最大的沙漠，其特殊的下墊面，對我國西北氣候環境有著重要的影響[10]。在該地區利用Noah陸面模型、SMAP（Soil Moisture Active and Passive Mission）衛星、FY-2G衛星對土壤熱通量的研究鮮有報道。因此，SMAP和FY-2G衛星反演該地區地表土壤熱通量的精度如何，Noah陸面模型模擬該地區的土壤熱通量是否可行，以及沙漠地區的土壤熱通量變化規律，這些研究顯得格外重要。

本研究分析了塔克拉瑪干沙漠塔中站2017年近地層常規氣象數據，并將上述3種方法結合起來探究土壤熱通量的變化規律，利用Noah陸面模型對塔中站土壤熱通量進行模擬，結合SMAP和FY-2G數據對塔中站地表土壤熱通量進行遙感反演估算，得出土壤熱通量的年、季、日變化規律，并與實測數據進行對比，探究陸面模型和衛星數據在塔克拉瑪干沙漠地區的精度。

1 研究區概況

塔克拉瑪干沙漠位于我國西北干旱區塔里木盆地中心，是我國面積最大的流動性沙漠[11]。屬于典型的大陸性氣候，年平均氣溫為12.1 ℃，年平均降水量25.9 mm，年潛在蒸發量達3 798.5 mm，氣候極端干旱[12]。沙漠地區氣候類型、覆蓋類型單一、地勢較為平坦[7]。沙粒主要以中值粒徑為0093 mm的細沙為主，流動性很強，沙丘類型主要為縱向沙丘，分布于克里雅河東部到塔里木河下游間[13]。中國氣象局塔克拉瑪干沙漠大氣環境觀測試驗站（以下簡稱塔中站）位于塔里木盆地中部（38°58′N，83°39′E）（圖1），觀測站安裝渦動相關探測系統、地表能量探測系統、土壤熱通量探測儀等，為地表土壤能量通量各分量的研究提供了觀測數據。

2 數據與方法

2.1 站點數據

本研究選取2017年塔中站點風速、地表溫度、相對濕度、氣壓、太陽短波輻射、大氣長波輻射、降水數據作為Noah陸面模型的大氣強迫數據，具體觀測儀器及設備信息如表1所示。

2.2 陸面模型數據

模型植被分類方案采用USGS（U.S. Geological Survey）方案，土壤數據來自聯合國糧農組織（FAO）和世界土壤數據庫（Harmonized World Soil Database Version）。Noah陸面模型被美國環境預報中心廣泛應用于WRF（Weather Research and Forecasting）、RegCM（Regional Climate Model）等氣候模型，主要改進有：土壤分層改為4層（0.1、0.3、0.6、1.0 m），增加了冠層傳導方程[14]、裸地蒸散、植被物候學[15]、新的徑流模式[16]、熱力學粗糙度的參數化方案、地表層感熱交換系數[17]。Noah作為單點陸面模型，需要輸入的大氣強迫數據包括風速、溫度、濕度、氣壓、長短波輻射、降雨量，主要輸出土壤溫度、土壤濕度、潛熱通量、感熱通量、土壤熱通量、凈輻射。其中，土壤熱通量在Noah陸面模型的計算公式[10]如下：

2.3 遙感數據

SMAP衛星是美國國家航空航天局（NASA）于2015年1月31日發射的1顆遙感探測衛星。SMAP衛星原始L1級產品數據通過一定模型和算法反演得到了十多種更高級別數據[18]，其中通過反演得到的L4級產品數據包含了凈輻射、潛熱通量、感熱通量、地表土壤熱通量、土壤濕度、地表溫度、地面氣溫等。本研究選用SMAP的地表土壤熱通量產品數據通過https：//nsidc.org/得到。其時間分辨率為 3 h，空間分辨率為9 km，數據質量完全滿足本研究的需求。

FY-2G是我國自行研制的地球靜止軌道氣象衛星[19]，眾多學者對該衛星圖像質量[20]、云量[21]、地表發射率[22]進行了評價和驗證。本研究通過國家衛星氣象中心（http：//satellite.nsmc.org.cn）下載了2017年6月12日覆蓋塔中區域的陸表溫度數據，其空間分辨率為5 km，時間分辨率為1 h。通過遙感反演得到地表土壤熱通量，反演方法如下：

利用SMAP衛星地表土壤熱通量數據、FY-2G衛星反演的地表土壤熱通量與實測值對比，分析這2種衛星在塔克拉瑪干沙漠地區的精度。

2.4 驗證數據

5 cm深度土壤熱通量實測值通過塔中站點土壤熱通量探測儀探測得到，地表土壤熱通量實測值通過塔中站點實測數據計算得到。

式中：G0為校正到地表的土壤熱通量（W/m2）;Cv為土壤體積熱容量[J/（cm3·℃）];G5為熱通量板觀測到5 cm深度土壤熱通量（W/m2）;T為不同深度處的土壤溫度（℃）;t為時間（s）;Δt表示時間間隔（s）;z表示深度（m）;i表示變化趨勢;Δz表示不同深度的變化。

2.5 誤差評估指標

為了評估Noah模型模擬結果和SMAP衛星數據，采用3種評估指標對方程的模擬結果和實測數據進行對比分析，分別為：決定性系數（R2，用于表征模擬值和實測值之間的相關性）、均方根誤差（root mean square error，RMSE）、偏差（Bias），常用來衡量模擬值和實測值間的誤差。其計算公式如下：

式中：Ts為模擬值，To為實測值，Ts、To分別為模擬值、實測值的平均值，Ts，i、To，i分別為每個時次的模擬值、實測值。

3 結果與分析

3.1 大氣強迫數據特征

塔克拉瑪干沙漠腹地風速呈現季節性變化，冬季風速振幅較小，夏季振幅較大。風速最大值出現在第142天，為6.96 m/s，最小值出現在第309天，為0.584 m/s（圖2-a）。塔中站太陽直射強烈，沙粒易吸收熱量，導致夏季地表溫度急劇升高（圖2-b），地表溫度呈現出單峰型分布規律，其變化范圍為-15.04～40.82 ℃。相對濕度采用0.5 m高度的平均值，其變化特點為冬季高于其他季節，最大值出現在第343天，為84.21%，最小值出現在第148天，為6.18%。在1年內第174、175天，出現了降雨天氣，降雨量分別達到0.26、0.39 mm，導致相對濕度急劇升高至80.75%、79.59%（圖2-c）。氣壓呈現出冬季高、夏季低的變化特點，變化范圍為874.85～913.82 hPa（圖2-d）。長短波輻射變化呈現出夏季高，冬季低的特點，太陽短波輻射變化范圍在43.05～353.02 W/m2之間，大氣長波輻射變化范圍在192.03～466.93 W/m2之間（圖2-e、2-f）。塔中站降水量全年稀少，2017全年有347 d無降水（圖2-g）。

3.2 土壤熱通量變化特征

3.2.1 1年變化 Noah陸面模型能夠較好地模擬出土壤熱通量的變化特征（圖3-a），模擬值變化范圍是-25.22～29.67 W/m2，實測值變化范圍是 -39.11～19.11 W/m2。根據塔中天氣記錄日志，在214 d出現了短暫的降水天氣，當日的模擬結果嚴重高估，是由于降水后的土壤濕度增大且維持的時間較短，表層水分快速蒸發，因此土壤熱傳導率回到干燥時的范圍，實際傳導入土壤的熱量偏低。模型對土壤熱通量的計算并沒有考慮到這個情況，根據公式（1）進行模型模擬，會導致模擬結果出現嚴重偏高現象。在第300～365天，模型模擬出現了較為嚴重的低估現象，是由于2017年冬季塔中站出現了短暫降雪天氣，下墊面地面有結冰現象，土壤濕度增加導致土壤熱傳導率較大，傳導入土壤的熱量偏高，模型同樣沒有考慮到這個情況，導致模型模擬結果出現較為嚴重的低估現象。

SMAP衛星產品值和地表土壤熱通量吻合度較高（圖3-b），地表土壤熱通量衛星產品數據波動范圍在-36.44～29.89 W/m2之間，站點實測值波動范圍在-47.79～21.25 W/m2之間。在第281天，衛星產品值和站點實測值都出現了最低值，在0～24、281～365 d，衛星產品值出現了低估現象。

3.2.2 季節變化 為了探究土壤熱通量實測值、Noah模型模擬值、SMAP衛星數據的季節變化，采用4、7、10、1月土壤熱通量數據代表春、夏、秋、冬四季。由于SMAP衛星數據是由3 h數據合成的，因此，地表土壤熱通量站點實測值由原來的0.5 h數據進行3 h平均處理，實現時間尺度上的匹配。由圖4可知，Noah模型模擬值、SMAP衛星數據分別可以反映出土壤熱通量、地表土壤熱通量的季節變化，變化相位基本呈現連續的單峰型變化趨勢。

在春季（圖4-a、圖4-e），Noah模型模擬值和土壤熱通量實測值變化振幅基本相同，模擬值和實測值吻合度較高，土壤熱通量實測值變化范圍為 -72.61～203.94 W/m2，模擬值變化范圍為 -7155～167.29 W/m2。SMAP衛星數據和地表土壤熱通量實測值變化振幅相差較小，SMAP衛星數據的地表土壤熱通量和站點實測值吻合度較高，地表土壤熱通量實測值變化范圍為-91.64～213.27 W/m2，SMAP衛星數據變化范圍為 -87.71～210.70 W/m2。

在夏季（圖4-b、圖4-f），Noah模型模擬值和土壤熱通量實測值變化趨勢基本相同，SMAP衛星數據和地表土壤熱通量實測值變化振幅相差較小。土壤熱通量實測值變化范圍為-85.37～194.75 W/m2，Noah模型模擬值變化范圍為 -77.03～182.87 W/m2。地表土壤熱通量實測值變化范圍為-121.13～201.16 W/m2，SMAP衛星數據變化范圍為-97.20～192.06 W/m2。

在秋季（圖4-c、圖4-g），土壤熱通量實測值變化范圍為-78.60～217.70 W/m2，Noah模型模擬值變化范圍為-87.20～218.69 W/m2。在10月10—15日，模型模擬在正午時刻出現了低估現象。SMAP衛星數據和地表土壤熱通量實測值吻合程度較高，地表土壤熱通量實測值變化范圍為 -99.93～265.11 W/m2，SMAP衛星數據變化范圍為-77.78～158.03 W/m2，在10月8日這天，地表土壤熱通量站點實測值較低，SMAP衛星數據也呈現出相應的變化趨勢。

在冬季（圖5-d），Noah模型模擬值和土壤熱通量實測值吻合程度較高，SMAP衛星數據和地表土壤熱通量實測值吻合程度較低，衛星數據波動較大。土壤熱通量實測值變化范圍為-47.27～13745 W/m2，Noah模型模擬值變化范圍為 -40.04～102.54 W/m2，地表土壤熱通量實測值變化范圍為-66.78～149.61 W/m2，SMAP衛星數據變化范圍為-83.3～179.30 W/m2。

利用1、4、7、10月土壤熱通量實測值、地表土壤熱通量實測值、Noah模型模擬值、SMAP衛星數據的日均值數據，剔除異常值后，得出實測值和模擬值間的關系（圖5），其中Noah模型模擬值和土壤熱通量實測值具有較好的相關性，決定性系數為0972，實測值和模擬值間的誤差也比較小，均方根誤差（RMSE）為4.000，偏差（Bias）為0.830，這說明Noah陸面模型在塔中站有一定精度。SMAP衛星數據和地表土壤熱通量實測值相關性較高，決定性系數為0.885，均方根誤差（RMSE）為2.687，偏差（Bias）為0.149，SMAP衛星地表土壤熱通量數據能夠很好地反映塔中站地表土壤熱通量的變化情況。

3.2.3 日變化 為了展示地表土壤熱通量1 d的變化情況，利用2017年6月12日FY-2G陸表溫度數據，結合公式（2），對地表土壤熱通量進行遙感估算。FY靜止衛星采用格林威治時間，與塔中站相差5 h 25 min，其數據時間間隔為1 h。

圖6顯示了2017年6月12日FY-2G陸表溫度數據對地表土壤熱通量的估算值和實測數據的 1 d 變化情況。從圖6-a中可以看出1 d內呈現單峰型變化趨勢，估算值和實測值變化趨勢大致相同，估算值和實測值最高值都出現在08：00（格林威治時間，下同），分別為147.58、158.85 W/m2，隨后地表土壤熱通量呈現下降趨勢，估算值在22：00達到最低值，為 -77.48 W/m2，實測值在16：00達到最低值，為 -52.99 W/m2。在01：00—7：00、11：00—13：00、18：00—24：00時，估算值出現低估現象，在14：00—17：00時，估算值出現了高估現象，由圖6-b可知，估算值和實測值有較強的相關性，決定性系數為0.944，FY-2G陸表溫度數據在塔克拉瑪干沙漠腹地具有較好的精度，能夠準確的反映出地表土壤熱通量1 d的變化情況。

4 討論

本研究利用Noah陸面模型模擬了塔克拉瑪干沙漠塔中站土壤熱通量，并能準確地反映其變化情況，并結合地表土壤熱通量實測值驗證了SMAP和FY-2G衛星在塔中站具有一定精度。

在塔克拉瑪干沙漠地區，基于觀測試驗基礎上的土壤熱通量的研究已經展開，探究沙漠地區不同梯度、不同天氣下土壤熱通量的特征變化[4，12，24]，并且開展研究土壤熱通量及其他能量通量對能量閉合率的影響[25-26]。利用陸面模型可以模擬連續多年土壤熱通量的變化情況，李火青等利用Noah-MP陸面模型模擬塔克拉瑪干沙漠塔中站土壤熱通量及其他能量通量，得出Noah-MP陸面模型在塔中站適用性較高的結論[27]。金莉莉等在塔克拉瑪干沙漠肖塘站通過對CoLM模型參數修正，利用不同參數化方案對肖塘地區地表土壤熱通量進行模擬，得出適用于CoLM陸面模型模擬該地區地表土

壤熱通量最優參數化方案[28]。本研究利用Noah陸面模型，結合站點實測數據，驗證了Noah陸面模型在塔克拉瑪干沙漠塔中站具有一定的精度，這一結論可以為以后塔中站陸面過程的研究提供陸面模型參考。在塔克拉瑪干沙漠地區，基于地表土壤熱通量的遙感反演研究正處于發展階段，齊斐斐等利用SEBS模型，并結合該地區的MODIS數據，通過遙感反演得到地表土壤熱通量的空間變化[9]。本研究驗證了SMAP和FY-2G衛星在塔中站具有一定精度，為以后塔克拉瑪干沙漠地區遙感反演研究提供了衛星來源。

本研究所涉及的陸面模型屬于單點模型，所以盡管運用到了衛星遙感數據，但并沒有體現出土壤熱通量的區域變化特征，在今后的研究中，要考慮區域模型的研究，結合衛星遙感數據，來探究整個塔克拉瑪干沙漠區域土壤熱通量的空間變化特征。

5 結論

本研究利用2017年塔中站點實測數據，分析了Noah陸面模型所需要的大氣強迫數據特征，結合Noah陸面模型對塔中站土壤熱通量進行陸面過程模擬對比驗證。計算出地表土壤熱通量站點實測值，并與SMAP衛星數據以及利用FY-2G陸表溫度數據反演得到的地表土壤熱通量進行了對比驗證分析，主要結論如下：

（1）Noah陸面模型在塔克拉瑪干沙漠腹地具有較好的模擬精度，能夠較好地反映出塔克拉瑪干沙漠腹地土壤熱通量的變化情況，模擬值和實測值的相關性較高，在一定程度上代表了塔克拉瑪干沙漠腹地土壤熱通量的變化規律。

（2）SMAP衛星數據與地表土壤熱通量實測值相關性較高，具有一定的精度，能夠較好地反映出塔克拉瑪干沙漠腹地地表土壤熱通量的變化情況。

（3）利用FY-2G陸表溫度產品數據通過遙感反演得到的地表土壤熱通量估算值，能夠較好地反映出塔克拉瑪干沙漠腹地地表土壤熱通量日變化特征，估算值和實測值相關性較高。FY作為靜止衛星，為探究塔克拉瑪干沙漠腹地乃至整個沙漠地區連續的地表土壤熱通量變化提供了有力的數據支持。

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