赣江上游流域蒸散发量影响因素的遥感分析

陈晓菲，任立良，江善虎，马明卫，刘 懿

(河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京 210098)

陆面蒸散发包括土壤表面的蒸发和植被的蒸腾，它在地表水量平衡及能量平衡中极其重要［1］。长期以来，关于陆面蒸散发量的研究一直是水文水资源、气象、农业和生态等相关领域关注的热点，已经成为一个多学科交叉的研究领域，并产生了许多估算蒸散发量的方法［2］。

目前关于遥感估算区域蒸散发量的估算方法有很多［3］，相对于传统的方法，遥感技术更加经济、适用、有效，而且在非均匀下垫面的蒸散发量监测上有明显的优越性。其中，地表能量平衡系统(surface energy balance system，SEBS)模型是 Su 等［3-4］于2002年提出的一种单层蒸发模型，该模型适用于大区域尺度的地表能量通量估算，因而在区域蒸散发量估算中得到了较为广泛的应用［5-10］。笔者对2008年赣江上游流域春、夏、秋、冬四个季节的晴空无云日的区域实际蒸散发量进行估算，并根据 FAOPenman模型计算的参考作物蒸散发量和实际观测数据对其精度进行检验［11-12］。

1 研究区概况与资料

选取赣江上游峡山水文站以上的集水区域作为研究区域(图1)。该区域位于北纬25°00'～27°10'、东经115°10'～116°40'，总集水面积为 19506 km2，属亚热带丘陵山区湿润季风气候，年平均气温18.9℃，多年平均降雨量为1607 mm，降水年内分布不均，多集中在5—10月。将SEBS模型对日蒸散发量的遥感估算应用于该湿润地区，分析影响该流域蒸散发量的主要因素［13］。

图1 赣江上游流域水系

利用1.1 km空间分辨率的 NOAA/AVHRR遥感数据(NOAA-18 卫星)［14］，选取赣江上游流域2008年中的晴空无云日进行计算。为使数字高程模型(DEM)拥有与遥感数据相同的分辨率，将分辨率90 m的STRM-DEM数据处理成1 km分辨率的成品。实测降雨资料来源于中国水利部水文局发布的水文年鉴。

2 SEBS模型

SEBS模型是一种遥感模型，它通过对遥感数据处理与反演获取大量的地表物理信息(反照率、植被指数、地表温度等)［15］，并结合一定的气象资料进行地表蒸散发量估算。

2.1 模型基础

地表能量平衡和近地层的湍流热通量是遥感计算蒸散发量的出发点和主要依据。其中地表能量平衡方程可以表示为

式中:Rn为净辐射通量，W/m2;λ为蒸发潜热，J/m3;E为蒸散发量，m/s;H为感热通量，W/m2;G0为土壤热通量，W/m2。

2.2 净辐射通量

净辐射通量是地球表面所获得的各种辐射之和，为太阳辐射减去反射所剩的能量。地表净辐射是地球一切生命活动的能量来源，是各种气候变化及生态过程的驱动力。其计算公式如下:

式中:Rn为地表净辐射通量;α是地表反射率;Rswd为下行太阳辐射，W/m2;ε为地表比辐射率;Rlwd为下行长波辐射，W/m2;σ为 Stefan-Bdzmann常数(σ =5.67×10－8W/(m2K4));t0为地表温度，℃。

2.3 日实际蒸散发量

日实际蒸散发量可用式(3)计算:

式中:Ed为实际蒸散发量，mm/d;为日平均蒸发比，由于蒸发比守恒，所以可以通过SEBS模型进行近似估算；为日净辐射通量，W/m2;为土壤热通量，W/m2;λ为汽化潜热，J/kg;ρw为水的密度，取ρw=1000 kg/m3。

由于白天的下行通量和夜间的上行通量大概平衡，所以日土壤热通量接近于零，日蒸发主要取决于每天的净辐射，即

3 结果分析与讨论

3.1 验证与校核

为了检验SEBS模型计算结果的精度，采用参考作物系数法，依据 FAO-Penman模型计算参考作物蒸散发量，将其与SEBS模型计算结果进行对比。计算公式如下:

式中:EET为日蒸散发量，mm;ETr为由 FAO-Penman模型计算的蒸散发量［16］;Kc为作物系数，可根据FAO-56推荐的84种作物的标准作物系数，利用单值作物系数法进行计算。

图2 两种方法计算的日蒸散发量(2008年)

图2展示了流域参考作物系数法估算蒸散发与SEBS模型计算结果的比较。从图2可知，两者较为接近，部分SEBS模型计算结果与参考作物法估算的蒸散发值有偏差，但总体吻合较好，可认为SEBS模型模拟的结果基本合理。

3.2 反演结果的时空分布

3.2.1 总辐射量及净辐射通量

研究区2008年9月8日卫星过境时刻的平均太阳总辐射量为1114 W/m2。从当日的地表净辐射通量的空间分布特征(图3)中可以看出，对应于土地利用/土地覆被情况(图4)，常绿阔叶林和针叶林地区所获得的净辐射最大;净辐射随海拔高度的增加而增大，在一些山间盆地及谷地，净辐射量较低。经过计算，净辐射平均值为855 W/m2。

图3 2008年9月8日赣江上游流域净辐射量的空间分布

图4 赣江上游流域土地覆被分布

计算结果显示，净辐射量在2008年四季中的分布规律较为明显，且与总辐射量有良好的一致性。净辐射总量的最小值出现在1月份和12月份，夏季7月3号的净辐射总量最大(图5)。净辐射量年内分布规律为:1月、2月和12月的冬季净辐射总量水平是全年最低的时期，而夏季是净辐射最大的时期，春季和秋季位于两者之间。

图5 净辐射量和总辐射量的年内分布

3.2.2 归一化植被指数

计算表明，地表温度与地物类型有很好的相关性:温度较高的主要分布在农田和灌木丛或者植被稀疏的草甸地区，而地表温度较低地区一般位于植被较好或水体区域。

植被指数是指能较好地反映植被的生长状况及空间分布，反映植被生物量和覆盖度等生物物理特征的量［17］。其中归一化植被指数INDVI定义为

式中:RNIR为近红外波段的反射率;RRed为红光波段的反射率。

由式(6)可以判别，INDVI的取值范围为－1.0～1.0。

2008年9 月8 日赣江上游流域的INDVI空间分布特征如图6所示，该流域的INDVI平均值在0.30左右。林地的植被归一化指数最高，流域各支流的上游即山顶区域植被较好，INDVI值最高可达到0.6以上;而水域、耕地(多分布在水体周围)、灌木及少数高山草甸区域相对较低，某些地区为零;同样山谷及河流周围植被稀疏，INDVI值相对较低，与土地覆被(图4)调查数据对比，一致性较好。

3.2.3 日蒸散发量

2008年9 月8 日赣江上游流域蒸散发量空间分布见图7。由图7可以发现，林区的蒸散发量相对较大，而耕地、河流地区的蒸散发量相对较小。计算得到该流域9月8日的平均蒸散发量为2.96mm。

图6 2008年9月8日赣江上游流域INDVI的空间分布

图7 2008年9月8日赣江上游流域蒸散发量的空间分布

受气温年周期变化的影响，该地区的蒸散发量也呈现年周期的变化趋势。在1月、2月、3月、6月、7月、9月、11月和12月几个代表日中，由于冬季气温较低，植被覆盖相对较少，不利于陆面蒸散发，所以1月蒸散发量最小;而7月气温达到最大值，降雨也比较多，所以蒸散发量也最大。总而言之，日蒸散发量夏秋较大，冬季较小，夏季是全年蒸散发量最大的季节，如图8所示。

图8 赣江上游流域蒸散发量与蒸发比的年内变化

3.3 土地覆被与反演结果的关系

土地覆被类型是指经过长期演变或人类活动等原因形成的不同地物覆盖的地表。不同地表覆盖具有不同的下垫面物理特性，如太阳辐射的吸收能力、地表反射率等，而能量的不均性必然导致地表蒸散发量的不均。从表1可以看出，研究流域基本以林地和灌木为主。对于不同地表覆盖，蒸散发量空间分布会受到较大影响，其中，林地＞灌木丛＞耕地，水体和草甸的面积较小，不参与对比。

表1 赣江上游流域不同地表覆盖的反演参数

3.4 植被指数与蒸散发量关系

地表植被在近红外波段有较高的反射率，叶绿素在红光波段的吸收强，因此在该波段具有较低的反射率，并且植被越好，植被覆盖率越高，INDVI值越大。水体在红光波段的反射率比近红外波段的反射率大，其INDVI值小于0。INDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，而不同植被覆盖度对下垫面的水热交换影响亦不同［18］。

蒸散发量具有随着植被盖度增加而增大的趋势。表2是2008年赣江上游流域季节代表日各种土地覆被类型的日蒸散发量比较，结果显示森林地区日均蒸散发量最大，水体的日均蒸发量最小，说明森林具有促进水文循环的功能。植被较好的地区，持水能力强，地下水含量也较大，这些地区可以通过植被根系将包气带水、甚至地下潜水带到地表，以植被蒸腾的方式进入大气，地表蒸散发量往往相对较大。耕地的日均蒸散发量在夏季比林地还高，说明此时人类活动的影响比较剧烈。

表2 2008年赣江上游流域季节代表日各种土地覆被类型日蒸散发量的比较 mm

对2008年6月23日的日蒸散发量与INDVI关系进行统计，并将INDVI值按0.1为间隔求取平均值进行统计，结果见图9。由图9可知，植被指数小于0.14左右时，蒸散发量随INDVI的增加而急剧下降，当植被指数大于0.14时，地表蒸散发量又有逐渐增大的趋势。这主要是因为地表水体的植被同样较差，其蒸散发量基本等于该地区的潜在蒸发量。但是当INDVI值达到0.3后，日蒸散发量随着INDVI的变化趋于稳定［19］。

图9 2008年6月23日赣江上游流域日蒸散发量与INDVI变化关系

4 结论与展望

本研究中应用的SEBS模型原理清晰，易于实现，模拟的地表蒸散发量在较合理的范围内，与结合FAO-Penman模型和参考作物系数法计算的日蒸散发量结果吻合较好，可应用于湿润地区地表蒸散发量的估算。计算结果表明，流域的蒸散发量年内分布与太阳辐射一致，夏季较高，冬季最小;空间上与土地利用/土地覆盖情况具有较高的相关性，其中林地最高，灌木次之，耕地最小;流域蒸散发量与INDVI具有正相关性。

SEBS模型所应用的能量平衡法原理需要将遥感数据与气象观测数据相结合，气象数据是单点连续时间观测，而遥感数据是空间范围瞬时获取，所以在资料缺乏地区或者气象观测站点分布不均匀的地区的应用仍存在局限［20］。笔者所用土地利用/土地覆盖数据为全年平均数据，无法体现土地覆盖年内变化情况，对模拟结果有影响，而且遥感影像是一个瞬间的状态，这就使得计算结果具有一定的不确定性，有待今后进一步探讨。

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