基于MOD16的銀川平原地表蒸散量時空特征及影響因素分析

王卓月，孔金玲，李 英，張在勇，劉慧慧,5，蔣鎰竹，鐘炎伶，張靜雅

（1.長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710054；2.長安大學地質工程與測繪學院，陜西 西安710054；3.寧夏回族自治區水文環境地質勘察院，寧夏 銀川 750011；4.長安大學水利與環境學院，陜西 西安 710054；5.寧夏回族自治區自然資源勘測調查院，寧夏 銀川 750002）

蒸散發是水文循環過程中極其重要的環節，同時也是自然界水資源管理中最基本、最不確定的要素。蒸散發將地表水分與地表能量平衡聯系起來[1]，由同時發生的兩個過程控制，即土壤蒸發和葉面蒸騰。潛在蒸散發是指一定氣象條件下，充分供水地表（植被、裸土或開闊水域）的蒸散發，是表征區域干旱程度的重要指標之一。

由于地表的高度異質性，大多數傳統方法通常只提供點尺度的估算，不能有效進行區域尺度的計算。相較傳統的監測方法，遙感技術可以針對地表的異質性和傳熱過程的動態性進行區域尺度的蒸散量監測[2]，被認為是量化蒸散發時空變化與空間尺度擴展的重要工具。目前采用遙感技術進行區域尺度蒸散量反演的方法主要有經驗統計公式、能量余項模型、特征空間法等[3]?；趨^域尺度蒸散量計算方法，眾多學者及團隊研發了蒸散量遙感數據產品，如NASA基于陸面模型提供的全球陸面通量數據GLDAS[4]；英國布里斯托大學Miralles等[5]基于Priestley-Taylor方程發布的GLEAM產品；美國地質調查局（USGS）基于簡單化的陸面能量平衡模型（SSEB），以Penman-Monteith公式為理論支撐從而獲取實際蒸散量的SSEBop/ET產品[6]；美國航空航天局（NASA）基于MODIS衛星遙感數據，考慮多種阻力算法制作的全球陸地蒸散量產品MOD16等[7]。MOD16產品因具有高時空分辨率、獲取方式簡單、對蒸散量遙感監測有較好的反演精度等特點而廣受國內外學者認可，Sebinasi Dzikiti等[8]以南非干旱區為研究區，比較了MOD16和PT-JPL兩種蒸散量估算模型的精度，結果表明與PT-JPL模型相比，MOD16具有準確分析干旱環境下蒸散量的潛力；Hassan等[9]采用MOD16數據與SEBS模型反演的埃及月蒸散量進行比較，兩者存在高度相關性；何慧娟等[10]探討了陜西省地表蒸散量的時空變化特征，證實MOD16數據具有較高的精度，滿足陜西省蒸散發研究要求。

由于降水量低、年平均氣溫高以及延長的干旱期等不利條件，銀川平原地區長期存在水資源空間分布不均和對傳統灌溉技術過于依賴等問題，因此需要對區域水資源進行精確地估算及管理[11]。以往蒸散發研究多針對場地尺度，然而受黃河水系分布、降水等因素影響，銀川平原地表蒸散量空間差異性極大，場地尺度研究難以反映區域尺度上的時空變化規律。

本文以MOD16蒸散量數據、地面氣象實測數據為基礎，對2004—2019年銀川平原地表蒸散量的時空變化特征進行分析、模擬，并預測了2024年地表蒸散量的發展趨勢。研究結果可為掌握銀川平原水循環規律、合理開發利用水資源以及保護生態環境提供科學依據。

1 研究區和數據來源

1.1 研究區概況

銀川平原位于寧夏回族自治區中部黃河兩岸，東依鄂爾多斯高原，西至賀蘭山，南接黃土高原，北止石嘴山，南北長度約為165 km，東西長10～50 km（圖1）。銀川平原屬于溫帶干旱區，年均日照時數約3 000 h，年平均降水量僅約200 mm，是我國典型的引黃灌溉區，黃河過境水量年均達300×108m3。與此同時，銀川平原年蒸發量高達1 600 mm，強烈的蒸發濃縮作用加劇了當地鹽漬化的發展，成為制約農業發展的一個重要因素[12]。

圖1 研究區概況Fig.1 Overview of the study area

1.2 數據源及數據預處理

本文主要采用MOD16數據進行銀川平原蒸散量時空特征分析，并結合氣象實測數據、Landsat數據探討影響因素。

MOD16數據是NASA基于Penman-Monteith模型[7]，綜合考慮植被蒸騰、土壤表面蒸發等條件提供的全球蒸散量數據集。本文選用2004—2019年MOD16A3數據，空間分辨率500 m，時間分辨率為年（https://search.earthdata.nasa.gov）。利用MRT工具對該數據集進行投影轉換、波段提取等預處理，并根據NASA提供的MOD16A3產品說明對水體、建筑用地等無植被覆蓋區進行無值化處理，將其轉換成WGS-84基準面、UTM投影的蒸散量、潛在蒸散量初始數據。

氣象數據源自中國氣象數據共享網（https://data.cma.cn/），篩選銀川平原內9個站點數據，主要包括氣溫、降水、日照時數、相對濕度及蒸發量氣象數據。統計分析2004—2019年實測蒸發皿數據并處理成年值數據，用于MOD16蒸散量在銀川平原的適用性驗證。

Landsat數據源自地理空間數據云網站http://www.gscloud.cn/，選取2004年、2014年7月份遙感影像，根據《土地利用現狀分類》國家標準并結合銀川平原實際土地利用情況，采用支持向量機及面向對象的分類方法，將銀川平原土地劃分為水田、旱田、林地、草地、水體、建設用地及荒漠化土地7類，并通過實測調查取點驗證，分類精度滿足研究需求。

2 研究方法

2.1 Theil-Sen Median趨勢度

Theil-Sen Median趨勢度方法主要用于蒸散量時序數據在像元尺度上的趨勢分析[13-14]。該方法與常用的一元線性回歸方法不同，其采用時序數據點的中值進行趨勢分析，減小了異常值造成的誤差。非參數Sen斜率度結果可用來評估研究時段內該時序數據單位時間的變化：

式中：Si、Sj——研究時段中第i、j年對應的數據。

趨勢度結果β通過正負反映該時序數據增加、下降的變化趨勢。

2.2 Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall檢驗是一種以非參數檢驗為基礎，進行時間序列數據趨勢分析的檢驗方法。世界氣象組織（WMO）推薦使用這種方法來評估水文氣象時間序列是否存在單調趨勢[15]。該方法將非參數檢驗與非線性趨勢檢驗相結合，使結果合理化，主要用于蒸散量時序數據趨勢變化顯著性分析及突變檢驗[16]。

Mann-Kandall方法通過檢驗統計量Z值評估蒸散量時序數據顯著趨勢的存在：

式中：S——Kendall檢驗統計量；

xi、xj——第i、j年對應的蒸散量；

n——時序數據的長度，本文為16。

在特定α顯著性水平下，采用雙邊趨勢檢驗，根據正態分布表中的值判斷蒸散量趨勢變化是否顯著。若該時序數據趨勢變化通過了α顯著性水平。本文選取0.01，0.05，0.10的α水平進行顯著性檢驗，Z1?2/α的值分別為2.576，1.960，1.645，根據3個斷點將蒸散量變化趨勢分為極顯著、顯著、弱顯著以及不顯著4種狀態[17]。

Mann-Kandall可通過對蒸散量時序數據構造一組秩序列，用于總體趨勢分析中的突變點檢驗。秩序列計算公式為：

此時設定蒸散量時序數據是獨立、互不干擾的，UF檢驗統計量為：

通過計算，得到蒸散量UFi曲線。通過UFi曲線與α顯著性水平下對應的正態分布表臨界值Uα對比：若|UFi|＞Uα，意味著蒸散量時序數據存在顯著的趨勢變化。將逆序的蒸散量時序數據X(xn,···,x2,x1)重復以上計算步驟，并將計算結果乘以?1，得到統計量曲線UBi。通過兩條統計量曲線在α置信區間內的交點個數及位置，可以判斷該時序數據突變發生的次數及相應的時間。

2.3 CA-Markov模型

CA-Markov模型可用于蒸散量時序數據的模擬預測。元胞自動機（CA）設定元胞在時間、空間均處于獨立、離散的狀態，是一種能夠模擬復雜系統空間演化過程的模型。該模型基本思想為：復雜系統內的任一元胞互不干擾，執行各自對應的局部轉換規則。CA模型計算公式為：

式中：St、St+1——復雜系統內t、t+1時間的元胞狀態；

N——設定的元胞鄰域范圍；

f——從t到t+1時刻元胞執行的轉換規則。

CA-Markov模型在元胞自動機對空間格局精確模擬的基礎上，結合Markov模型對時序數據預測的顯著優勢，實現了模擬結果在時間、空間上的合理化[18]。本文根據2004年、2009年、2014年、2019年4期年蒸散量數據統計特征進行分級，采用Markov模型計算相應時段的轉移概率矩陣，以5 a為反演時段，對2024年銀川平原的蒸散量進行模擬預測。

3 結果與分析

3.1 MOD16數據適用性分析

在采用MOD16數據對銀川平原蒸散量時空特征分析之前，需對數據適用性進行檢驗。本文采用實測蒸發量與潛在蒸散量的相關分析進行適用性檢驗。由于MOD16數據是年尺度，因此，將氣象站點蒸發皿日值數據處理成年值，解決了氣象數據中異常值及不同口徑大小對結果的影響，實現兩種數據在時間尺度上的統一。提取該站點所在像元點的潛在蒸散量，在點尺度上進行各個氣象站點蒸發量實測值與潛在蒸散量的相關分析。結果（圖2）顯示氣象站實測蒸發量與潛在蒸散量在0.01水平上顯著相關，相關系數為0.88，表明MOD16數據可用于銀川平原地區蒸散量的相關研究。

3.2 蒸散量動態特征

2004—2019年銀川平原蒸散量年際變化見圖3。蒸散量整體上波動較大，增加趨勢明顯。年際蒸散量為270.3～396.1 mm，多年平均蒸散量為330.7 mm。研究時段內蒸散量距平相對變化率波動強烈，為?18.3%～19.8%。2004—2009年蒸散量低于研究時段內平均水平，2010—2019年（2013年除外）蒸散量均高于多年平均水平。其中2005年蒸散量最小，為270.3 mm，2016年蒸散量最大，為396.1 mm，差值達到了125.8 mm。

圖2 MOD16潛在蒸散量與蒸發皿實測年蒸發量擬合關系Fig.2 Correlation between potential evapotranspiration of MOD16 and measured annual evapotranspiration of pan

圖3 2004—2019年銀川平原蒸散量年際變化Fig.3 Interannual variation of evapotranspiration in the Yinchuan Plain from 2004 to 2019

在分析時序數據時，除分析蒸散量總體變化趨勢外，還需要判斷并檢驗該時序數據在研究時段內突變發生的時間以及頻率。在Matlab中采用Mann-Kendall法對2004—2019年銀川平原年蒸散量序列的突變情況進行檢驗（圖4）。結果表明：（1）近16年來，年平均蒸散量整體呈現波動增加的趨勢；（2）2010—2019年UF曲線超過α=0.05顯著性水平臨界值（1.96），說明該時段年蒸散量增加趨勢顯著；（3）UF與UB曲線在置信區間（α=0.05）內有1個交點，位于2010年，說明銀川平原年平均蒸散量在2010年左右發生了明顯突變，突變后年蒸散量增加了45.2 mm。突變前2004—2009年時間段年蒸散量均低于多年平均水平，2010年突變后高于多年平均水平。

圖4 銀川平原年蒸散量Mann-Kendall統計量曲線Fig.4 Mann-Kendall statistical curve of annual evapotranspiration in the Yinchuan Plain

3.3 蒸散量空間變化特征

分析銀川平原多年平均蒸散量、潛在蒸散量基本空間特征（圖5）可知，2004—2019年銀川平原多年平均蒸散量、潛在蒸散量空間分布具有明顯差異。多年平均蒸散量變化范圍為175.7～577.8 mm，整體呈現出南高北低、中間高兩側低的空間格局。從各市行政單元看，吳忠市蒸散量最高，銀川市次之，石嘴山市蒸散量最低。多年平均潛在蒸散量為1 429.3～1 929.1 mm，整體呈現南低北高、中間低兩側高與蒸散量分布特征相反的差異特性。Bouchet等[19]認為受區域能量的影響，實際蒸散量減少，剩余能量將用于增加潛在蒸散量。這一區域蒸散互補相關理論可以解釋蒸散量、潛在蒸散量空間分布的差異。多年平均潛在蒸散量以銀川平原西側荒漠帶及石嘴山市最高，低值位于吳忠市、銀川市內。蒸散干旱指數（EDI）[20]，即整數1與蒸散量/潛在蒸散量之差，可初步描述銀川平原的干旱程度，該指數理論上量值范圍為0～1，EDI值越大，說明該地區地表水分缺失越嚴重。圖5（c）顯示，銀川平原地區整體干旱程度嚴重，EDI波動范圍在0.66～0.90，石嘴山市最為干旱，銀川市次之。吳忠市內黃河支系發達，整體地表水分較為充足，受水分脅迫程度較輕。

從銀川平原2004—2019年蒸散量和潛在蒸散量趨勢顯著性結果分析可知（圖6），銀川平原蒸散量整體呈增加趨勢，銀川、吳忠、青銅峽城市周邊區域蒸散量呈下降趨勢。潛在蒸散量變化趨勢與蒸散量趨勢相反，石嘴山市零星區域潛在蒸散量呈上升趨勢。整體上近16年來銀川平原潛在蒸散量下降的同時，蒸散量在相對增加，符合區域蒸散互補相關理論，并從蒸散干旱指數方向分析，該地區干旱情況較之前有明顯好轉。

圖5 銀川平原2004—2019年年平均蒸散量、潛在蒸散量空間分布Fig.5 Spatial distribution of annual average evapotranspiration and potential evapotranspiration in the Yinchuan Plain from 2004 to 2019

圖6 2004—2019年銀川平原蒸散量、潛在蒸散量變化趨勢空間分布Fig.6 Spatial distribution of evapotranspiration and potential evapotranspiration in the Yinchuan Plain from 2004 to 2019

銀川平原絕大部分區域蒸散量呈增加趨勢，占比達92.96%，極顯著增加的范圍最大，達75.49%；其次分別是不顯著增加、顯著增加及弱顯著增加（表1）。蒸散量呈減少趨勢的區域中以不顯著減少為主，面積占比為4.41%；與蒸散量變化趨勢相反，銀川平原99.87%的區域潛在蒸散量呈下降趨勢，極顯著下降變化的面積占比最大，達53.68%，潛在蒸散量呈上升趨勢的區域面積占比僅0.13%。

表1 銀川平原蒸散量、潛在蒸散量變化趨勢及顯著性統計Table 1 Change trend and significance of evapotranspiration and potential evapotranspiration in the Yinchuan Plain

3.4 基于CA-Markov模型的蒸散量預測

基于CA-Markov模型，以2004年、2009年、2014年、2019年4期年蒸散量為基礎數據，按照銀川平原實際蒸散量統計特征，以200，300，400，500，600 mm為斷點分為6個等級。通過Markov模型計算2004—2009年、2009—2014年、2014—2019年轉移概率矩陣，選取合適的濾波器，進行預測次數的迭代，完成銀川平原2009年、2014年、2019年蒸散量的預測。對模型模擬結果與實際蒸散量數據進行Kappa系數精度驗證，精度檢驗結果顯示2009年、2014年、2019年總體模擬精度分別為0.84，0.78，0.82，模擬精度較好，CA-Markov模型預測結果可信。在此基礎上，以2019年蒸散量為初始數據，對銀川平原2024年蒸散量空間分布進行模擬。

從2024年銀川平原蒸散量模擬結果看（圖7），低值主要分布在銀川市、石嘴山市；與2019年相比，蒸散量整體上由低等級向高等級轉移，其中銀川平原北部以200～400 mm低蒸散量等級向400～500 mm較高蒸散量等級轉移為主，南部主要由較高蒸散量等級向500～600 mm高蒸散量等級轉移。

圖7 2024年銀川平原蒸散量 CA-Markov預測圖Fig.7 CA-Markov prediction of evapotranspiration in the Yinchuan Plain in 2024

銀川平原蒸散量等級面積占比統計結果見表2，100～300 mm蒸散量較低值區面積逐漸減少，300～400 mm蒸散量中等區面積基本持平，400～700 mm 蒸散量高值區面積持續增加。2024年CA-Markov模型模擬結果表明蒸散量整體呈增加的趨勢。

表2 銀川平原蒸散量等級面積占比Table 2 Proportion of the evapotranspiration grade area in the Yinchuan Plain

3.5 蒸散量時空變化影響因素分析

蒸散量的時空變化受自然因素與人類活動的共同影響，氣候變化影響區域水熱傳輸過程，土地利用格局影響地表水分的供給能力。

2004—2019年年均蒸散量與各氣象因子年均值進行相關分析（表3），在時間尺度上探究銀川平原蒸散量與各氣象因子的關系。研究結果表明：蒸散量與氣溫、降水、日照時數呈正相關關系，相關系數分別為0.910，0.905，0.768；與相對濕度呈負相關關系，相關系數為?0.746，相關系數均通過了P=0.01的顯著性檢驗。相關系數表明銀川平原蒸散量對氣溫、降水具有更高的敏感性。銀川平原日照充足，年均氣溫呈現逐漸增加趨勢，這為蒸散發過程提供了良好的熱力環境，而相對濕度增加限制了該地區的蒸散需求，由于蒸散量對氣溫具有高敏感性，銀川平原蒸散量呈增加的趨勢。銀川平原年降水量較少，分布不均，除南部及黃河沿岸地區外，降水是蒸散發過程主要的水分來源，受降水控制，蒸散量呈現與降水分布一致的南高北低的空間格局。

為進一步掌握土地利用結構對蒸散量空間分布格局的影響程度，利用2004年、2014年銀川平原土地利用遙感解譯圖分析不同土地利用類型的蒸散量特征。

圖8 2004年、2014年銀川平原土地利用類型Fig.8 Land use types of the Yinchuan Plain in 2004 and 2014

從2004年、2014年銀川平原土地利用類型空間分布圖（圖8）來看，研究區土地類型以水田、旱田為主，呈現出南部水田、北部旱田的空間格局，這與多年平均蒸散量南高北低的空間分布特征相同。耕地的蒸散量是銀川平原區域蒸散量的主要組成部分[21]，其中水田受地表水分脅迫程度較小，蒸散量高于旱田?；哪恋刂饕獮槁阃恋?、沙地等，地表裸露，土壤水分含量較少，蒸散量相對較低。草地多分布在荒漠化土地與其他土地類型過渡地帶，降水是該類型地表水分的主要來源，水分缺乏，蒸散作用受限制。采用空間分析法統計各土地類型的平均年蒸散量（圖9）。由于MOD16數據在水體及城鎮用地的蒸散量無數據，為避免統計誤差，在對各土地類型進行統計時不考慮這兩類。兩期土地利用類型的年蒸散量均呈現出水田＞旱田＞林地＞草地＞荒漠的規律，且2014年各土地類型的蒸散量均高于2004年，這一現象與銀川平原近16年蒸散量整體變化趨勢相同。

圖9 2004年、2014年銀川平原各土地利用類型平均蒸散量Fig.9 Average evapotranspiration of different land use types in the Yinchuan Plain in 2004 and 2014

4 結論

（1）銀川平原2004—2019年蒸散量年際變化較大，整體呈增加趨勢，年均蒸散量為270.3～396.1 mm，多年平均蒸散量為330.7 mm，距平相對變化率波動較大，其中2010年是銀川平原蒸散量年際變化的突變年。

（2）2004—2019年銀川平原蒸散量、潛在蒸散量的空間格局、變化趨勢存在明顯的空間差異。多年平均蒸散量南高北低、東高西低，潛在蒸散量分布特征與之相反；從變化趨勢看，蒸散量近16年呈增加趨勢，潛在蒸散量呈減少趨勢。CA-Markov模型預測結果顯示未來5年銀川平原蒸散量仍呈增加趨勢。

（3）銀川平原蒸散量與各氣象因子的相關分析結果表明：蒸散量與氣溫、降水、日照時數呈正相關，相關系數分別為0.910，0.905，0.768，與相對濕度呈負相關，相關系數為?0.746。其中，蒸散量對氣溫、降水具有更高的敏感性。

（4）2014年各土地利用類型的平均蒸散量明顯高于2004年，這一結果與蒸散量總體趨勢一致。兩期土地利用類型的年蒸散量均呈現出水田＞旱田＞林地＞草地＞荒漠的規律。

MOD16數據能夠對銀川平原多年蒸散量進行監測，但由于大尺度陸面蒸散發過程復雜，仍可能存在偏差。為進一步深入研究陸面蒸散發過程及定量分析各影響因素對蒸散量的影響，在該地區建立蒸散量實測系統，提高區域蒸散量遙感監測水平十分必要。