鞍山地區低溫期土壤水遙感反演方法的改進與應用

胡強光，付 鑫

(遼寧江河水利水電工程建設監理有限公司，沈陽 110003)

0 前 言

土壤水遙感反演在當前已經逐步成為區域水循環和農業干旱研究的重要數據來源。多個研究成果表明，土壤水受到土壤溫度的影響較為明顯，尤其是縱向土壤含水量的分布受到土壤溫度影響較大。近些年來，土壤水遙感反演大都主要針對溫度較高時期土壤水的遙感反演計算。李伯祥基于Sentinel多源遙感數據對河南省景縣農田土壤水分進行協同反演研究，研究結果表明在溫度較高時期，多源遙感數據下的土壤水分反演精度較高，而溫度較低時期，反演的精度很難達到理想的效果。趙淑鮮基基于粗糙度參數對土壤水分微波遙感反演算法進行適用性分析，分析結果表明粗糙度參數可一定程度的提升低溫期土壤水分的反演精度，但總體精度還不能滿足土壤墑情監測的規定要求。王龍通過研究表明具有較強物理基礎理論的熱慣通量模型可提升區域土壤水反演精度，在低溫期也有較好的反演精度，但傳統熱慣通量模型并未能將高溫期和低溫期土壤水分進行分別反演，而是對整個時期土壤水進行遙感反演，存在均化的影響[1-3]。鞍山地區位于遼寧省，屬于東北地區，冬季和春季，土壤溫度均較低，尤其是春季，土壤水分對于農作物生長影響較為明顯，為提高區域土壤水分監測精度，需要將土壤水遙感數據和地面墑情監測數據進行融合，從而實現區域土壤水分的全方位監測，從而滿足春季旱情監測需求[4]。為此文章針對傳統方法未能完全單一考慮低溫期土壤水分模擬影響，對低溫期土壤水遙感方法進行改進，并結合實測土壤水數據進行改進方法的探討。研究成果對于提高北方低溫期土壤水監測具有重要的意義。

1 改進方法

文章在傳統熱慣通量模型模型的基礎上，分別進行高溫期和低溫期土壤水的反演，從而對傳統遙感反演方法進行改進，改進方法對地表潛熱和顯熱的條件進行了改進計算：

(1)

方程中Tmax土壤溫度最大值，℃；a為陸面反射率；S0為參數值，一般取值為1367W·m-2；Cτ為太陽短波輻射；ω為太陽自轉角，°；B為土壤蒸發潛熱；A1為轉換參數；Hx和LEx分別表示為土壤顯熱通量，w/m2。

陸面溫度采用地表溫度調整曲線進行計算，方程為：

(2)

(3)

式中：tm為陸面最大溫度出現的時段，h；Pn和Pd分別為夜間和白天的時段長，h；Tmean為日平均溫度，℃，文章采用MODIS遙感數據來對日平均溫度進行反演；T2(t)為的遙感衛星過境時刻的陸面溫度，℃。

通過建立土壤含水量與含水率之間的線性方程來對土壤含水量進行反演，線性方程為：

θ0(t)=R0(t)(θsat0-θres0)+θres0

(4)

式中：θ0(t)為對應t時刻的土壤含水量，%；θres0為剩余土壤含水量，%；θsat0為飽和含水量，%；R0為飽和土壤含水系數。建立底層和表層含水量之間的線性方程對深層含水量進行計算：

(5)

式中：C為土壤水擴散系數；θ1為地表3mm以下的土壤含水量，%；θ0為地表1mm-3mm土層含水量，%。

2 不同方法的對比探討

2.1 區域概況

文章以鞍山地區為研究實例，鞍山地區位于遼寧的中部平原地區，區域多年平均土壤水分在20%-40%之間，在冬季和春季低溫期，鞍山地區凍土層的厚度在45-50cm之間，而這一時期也是土壤水分含量較低的階段，這一階段土壤水分含量低于20%，尤其是在春季初始階段，低溫期土壤含水量很難滿足農作物的正常生長需求。近些年來，隨著土壤墑情監測力度的加大，截止到2020年，鞍山地區自動墑情監測站點達到20余處，人工觀測墑情站點10余處，基本可滿足區域土壤墑情的監測需求。當前，隨著土壤水遙感反演技術的日趨成熟，通過土壤水遙感反演可實現區域土壤水空間分布的全覆蓋，顯著提升其在農業干旱監測的重要支撐作用，其這種方式時效性高且經濟效益顯著，相比于自動墑情站點、人工站點，這種方式的成本較低，近些年來，隨著土壤水遙感反演精度的提升，這種方法推廣應用程度也越來越高，為探討土壤水遙感反演在遼寧地區的適用性，文章以鞍山地區為實例，并對傳統反演方法進行改進，提出適合于北方地區低溫期的土壤水反演改進方法，并結合實測墑情數據對改進方法的精度進行過探討[5-7]。

2.2 資料概況

選取由中國科學院青藏高原研究所開發的基于微波數據同化的中國土壤水分數據集(ITP-SM)在遼寧鞍山地區開展遙感土壤水反演研究。該產品覆蓋時段為2014-2018年，空間分辨率為0.25°，能夠提供每天0-5cm，5-20cm和20-100cm深度的土壤含水量狀況。

2.3 參數設置

基于微波數據同化的中國土壤水分數據集(ITP-SM)，模型需要針對不同土壤類型進行對應的土壤含水量參數設置，設置結果見表1。

表1 不同土壤類型參數設置

2.4 精度對比

結合鞍山地區4個土壤墑情監測站點土壤水實測數據對改進方法前后土壤水反演精度進行對比分析，結果見表2。

表2 土壤水反演精度分析結果

續表2 土壤水反演精度分析結果

從對比分析結果可看出，相比于改進前，采用改進后的方法后，各土壤水監測點與反演的土壤水之間的相對誤差均可在±20%以內，相比于改進前，改進后的土壤水反演相對誤差降低9.3%，這主要是因為改進后的土壤水遙感反演方法，可綜合考慮土壤地表潛熱和顯熱條件下對土壤水反演精度影響，可顯著提升低溫期土壤水的反演精度，而在北方地區，土壤低溫期時間一般較長，而低溫期土壤水反演精度的提升，也勢必增加整個反演期土壤水的精度。均方根誤差代表土壤水反演的系統偏差，從分析結果可看出，采用改進前后的土壤水反演方法的均方根誤差均低于0.1，表明改進前后的土壤水遙感反演方法均不存在系統偏差，這主要是因為改進前后的土壤水反演方法均可實現土壤水分的系統模擬，但由于改進后的方法實現了低溫期土壤水份精度的改善，使得其相對誤差減小，因此對于高溫期土壤水反演，改進前后的土壤水反演方法均適用。此外，從分析結果還可看出，不同土壤類型對于土壤水反演精度也有影響，砂土相比于黏土，土壤水反演精度更為穩定[8-9]。

3 結 論

1)改進后的方法可實現0-5cm，5-20cm和20-100cm深度的土壤含水量反演，可為區域干旱監測提供重要的數據支撐，并適用于北方低溫期及凍土期土壤水反演。

2)土壤溫度是土壤水遙感反演的重要影響因素，而土壤類型也對其反演精度產生一定程度的影響，砂土類型下土壤水反演穩定性要好于黏土，一般情況下，隨著土壤深度的增加，土壤水遙感反演精度逐步降低。

3)改進前后的土壤水反演均方根誤差均低于0.1，表明兩種方法均未出現系統偏差，因此在高溫期土壤水反演兩種方法皆適用，但是低溫期建議采用改進方法提高土壤水反演精度。