基于Landsat8遥感影像和SEBS模型的呼图壁县蒸散量时空格局分析

张圆, 郑江华,*, 刘志辉,3, 姚俊强

1. 新疆大学资源与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830046 2. 绿洲生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046 3. 新疆大学干旱与半干旱生态研究所, 新疆 乌鲁木齐 830046

基于Landsat8遥感影像和SEBS模型的呼图壁县蒸散量时空格局分析

张圆1,2, 郑江华1,2,*, 刘志辉1,2,3, 姚俊强1,2

1. 新疆大学资源与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830046 2. 绿洲生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046 3. 新疆大学干旱与半干旱生态研究所, 新疆 乌鲁木齐 830046

张圆, 郑江华, 刘志辉, 等. 基于Landsat8遥感影像和SEBS模型的呼图壁县蒸散量时空格局分析[J]. 生态科学, 2016, 35(2): 26-32.

ZHANG Yuan, ZHENG Jianghua, LIU Zhihui, et al. Spatial and temporal distribution of evapotranspiration in the hutubi County based on Landsat8 data and SEBS model[J]. Ecological Science, 2016, 35(2): 26-32.

利用Landsat8影像, 采用SEBS模型, 结合呼图壁县气象站观测的温度风速、日照时数等气象数据, 对新疆昌吉回族自治州呼图壁县2013年4月22日、6月9日、8月28日 10月15日的蒸散发量进行了估算。从时间上看, 估算结果存在明显的季节变化规律: 夏季最大, 春季次之, 秋季最小, 以耕地为例四天蒸散发量分别为: 1.938, 3.136, 2.641和1.314 mm·day–1。从空间上看, 县域蒸散发量整体变化趋势为: 北部荒漠区＜中部平原区＜南部山区。四天当中最大值出现在南部山区6月9日达到了4.128mm·day–1。对SEBS的估算结果与呼图壁县气象站的观测结果和利用彭曼公式计算的结果进行比较,表明SBES 模型的结果是合理的, 可以在实践中用来反映天山北坡典型县域蒸散量的时空变化特征。

SEBS; 蒸散发; Landsat8; 天山北坡; 县域

1 前言

蒸散发是地表水量和热量平衡的重要参量, 包含土壤蒸发、水面蒸发和植被的蒸腾, 也是衡量植被生长状况和作物产量的重要指标[1]。对于区域尺度上蒸发的估算,遥感技术是最为经济和最为准确的手段[2], 不同学者从不同角度对蒸散发的研究进展进行了系统总结[3–4], 经过20多年的发展, 出现了许多的遥感反演蒸散发的模型, 荷兰Wageningen大学为主发展起来的地表能量平衡算法SEBAL (surface energy balance algorithm for land)和地表能量平衡系统SEBS[5](surface energy balance system)是两种目前使用最为广泛的基于地表能量平衡原理的单层模型。其中, SEBS模型是由荷兰籍华人苏中波提出的[3], 它是在SEBAL基础上发展起来的遥感蒸散单层模型,相对SEBAL而言, SEBS具备更明确的物理概念和较高的通量估算精度,具有更好的实用价值,因而近年来在国内外获得了较广泛的应用[6],例如李发鹏等[7]基于MODIS 数据, 应用表面能量平衡(SEBS)模型, 对黄河三角洲的区域陆面蒸散发量进行了估算, 分析区域蒸散发量的时空分布特征;张雨航等[8]以海流兔河流域为例, 利用MODIS数据,结合气象资料, 运用遥感模型中的表面能量平衡法对该流域蒸散量进行估算; 金晓媚[9]等基于MODIS遥感数据, 应用表面能量平衡系统(SEBS), 对柴达木盆地及8个水资源区2001—2011年的区域蒸散量进行了计算, 并分析其影响因素。田国珍[10]等利用风云三号、风云二号气象卫星数据, 结合自动站气象数据, 基于SEBS模型对山西省进行干旱监测研究;唐婷[11]等以京津唐地区为例, 基于SEBS模型, 利用MODIS遥感数据和气象数据, 计算了2000、2005和2010年四季代表月份的平均日蒸散发量, 并结合3期土地利用图, 定量评估了由城市扩张引起的日蒸散发量的变化。Ma W, Hafeez M等[12], 使用ASTER卫星数据, 利用SEBS模型估算澳大利亚新南威尔士西南的Coleamball灌区的蒸散量, 结合实地测量数据证明了SEBS模型在该研究估算的合理性。这些研究为区域水资源管理科学可靠的耗水和需水量估算提供了较为可行的理论和方法基础, 但他们的研究区域均为较大空间范围区域, 应用的多为中低空间分辨率的遥感影像, 对于较小区域、较小流域的遥感蒸散量估算却少有涉及, 而在最严格水资源管理背景下, 较小区域(县级行政区划)或较小流域的更精确蒸散量估算成为水资源合理有效分配和减少资源纷争的必然要求。

呼图壁县位于新疆天山北坡, 属于干旱半干旱气候区, 呼图壁县拥有军塘湖河和呼图壁河两个小流域, 具有从冰川~高山草甸~林带~高山草原~平原灌区~荒漠区的地貌特征。该县是论文依托的最严格水资源管理示范项目的研究区。研究采用2014年3月18日服务用户的30米空间分辨率的Landsat8影像, 结合传统的SEBS模型, 以期计算出更为合理精确的每年四季典型时期县域蒸散量, 服务研究区的最严格水资源管理示范。

对四个时期的蒸散量结果进行验证, 表明该模型在估算呼图壁县蒸散发上具有一定的精度, 可满足区域日蒸散发估算的需要, 能为生态需水的计算提供一定基础。

2 研究方案与研究方法

2.1 研究方案

本文利用Landsat8卫星影像反演一系列地表参数, 包括宽波段反射率、比辐射率、NDVI、利用单窗算法反演出的地表温度, 结合地面观测的气象资料(中国气象科学数据共享服务网http://cdc.cma. gov.cn/home.do), 主要有气温, 日照时间, 风速, 气压等, 以及ASTER DEM 高程, 将以上参数在ENVI当中转换成TIFF格式, 导入ILWIS软件中计算得到呼图壁县蒸散发的分布结果, 技术路线图详见图 1。

图1 蒸散量计算流程简图Fig. 1 Computational flow diagram of evapotranspiration

2.2 SEBS模型原理及主要参数

SEBS模型应用对遥感数据处理获得的一系列地表参数(如反照率、比辐射率、地表温度、NDVI 等), 结合地面观测的气象数据(如气温, 降雨, 相对湿度, 风速, 气压等), 对区域尺度空气动力学参数(d0,z0m)、地表净辐射、感热进行估算, 进而根据实际蒸发比(潜热/(净辐射-地热))得到区域尺度的蒸散发[13]。

任意时刻的地表能量平衡方程为

式中:Rn为净辐射(w·rn–2);G0为土壤热通量(w·m–2);λE为潜热通量(w·rn–2) (其中λ=2.49×106为水的汽化热(J·kg–1);E为蒸散率(kg·m–2·s–1);H为感热通量(w·m–2)。

(1) 净辐射(Rn)公式如下:

式中:a为地表反照率; ε为地表发射率;T0为地表温度(℃); δ为斯蒂芬—波尔兹曼常数(5.67e10-8)。

(2) 土壤热通量(G0)

式中:Γc为植被覆盖较好区域的参数为0.05;Γs为裸土区域的参数为0.315;fc为植被覆盖度。

(3) 感热通量(H)。

在大气近地层中, 根据大气边界层相似理论,有以下的关系

式中:z为参考高度(m);u为风速(m·s–1);u﹡为摩擦风速(m·s–1);d0为零平面位移高度(m);z0m和z0h分别为动力学粗糙长度(m)和地表热传输粗糙长度(m);Ψm和Ψk分别为动力学和热力学传输的稳定度订正函数;θ0和θα分别为观测面和参考面高度的虚温(℃);L为莫宁霍夫长度(m);H为感热通量(w·m–2);k为卡尔曼常数;ρ为空气密度(g·m–3);Cp为空气的热容(J·g–1·℃);θv为近地表的位温(℃);g为重力加速度(m·s–2)。

摩擦风速(u)、感热通量(H)、莫宁霍夫长度(L)可以通过迭代求解方程(4)、(5)、(6)得到。其他的变量可通过气象观测信息结合遥感观测信息求得。

(4) 相对蒸发比的提出。

根据地表能量平衡方程, 在土壤水分亏缺的干燥地表环境下, 由于没有土壤水分供给蒸发, 潜热通量约为零, 此时感热通量达到最大值:

式中:Hdry为干燥地表环境下的感热通量(w·m–2)。

土壤充分供水情况下的感热通量是通过结合Penman-Monteith由公式得出:

2.3 Landsat8影像特点

Landsat 数据的波谱信息丰富、空间分辨率高,数据源稳定, 是通过遥感技术反演蒸散发的理想数据源[14]。2013年2月11号, NASA 成功发射了Landsat 8卫星, 为四十年的Landsat计划注入了新鲜的血液。Landsat8上携带有两个主要载荷: OLI和TIRS。Landsat8卫星在设计的特征上与之前Landsat系列基本相同, 因此Landsat8影像与前期的Landsat数据保持很高的一致性和可比性。基于Landsat8自身的特点, 研究者们已经开始挖掘Landsat8影像对于生态环境和地表监测的不同意义[15–17]。

3 研究区域与数据

3.1 研究区概况

呼图壁县属于新疆昌吉回族自治州, 境内主要有呼图壁河、军塘湖河两大水系。地势南高北低, 由南向北的地形分布依次为:南部多为高山和丘陵, 平均海拔在2400米左右, 占全县总面积的31.6%; 中部是整个呼图壁县主要的农作物种植区, 是多年形成的冲积平原, 平均海拔在580米之间, 占总面积43.2%; 北部为沙漠和戈壁, 海拔在360-460米之间,占总面积的25.2%。呼图壁县受到中纬度西风带的控制下, 是温带大陆性气候, 因此昼夜温差大, 冬长夏短。气候随着南北部的地形差异而变化明显, 其中低山、平原和沙漠地区属中温带, 南部中山和高山地区属于寒温带。温度由北向南逐渐降低, 年最高气温为 36.0 ℃-43.1 ℃, 日照时数2900小时, 年降水量为110-400毫米, 蒸发量2300毫米, 年均风速3.1 m·s-1[18]。研究区如图所示:

3.2 遥感数据与气象数据

下载http://glovis.usgs.gov/ USGS网站中4月22日、6月9日、8月28日, 10月15日Landsat8遥感影像, 并且进行拼接、裁剪、大气校正等预处理。

根据ILWIS软件中关于SEBS模块对参数的需要,结合实际获取的数据, 所输入的数据分为遥感和气象两类, 遥感数据为: 由Landsat8数据反演得到的地表温度(K), 比辐射率, 反射率, NDVI和ASTERM DEM高程, 以及自中国气象科学共享网的气象数据,包括卫星过境当天的温度, 气压, 风速, 日照时数等。SEBS模型所输入数据详见表 1。

图2 研究区示意图Fig. 2 Study area

4 结果分析

利用SEBS模型估算呼图壁县4月22日、 6 月13日、8月28日 、10月15日4天的蒸散量, 对应植被生长随季节变化的规律, 并对蒸散发结果与气象站的蒸发皿测量值和彭曼公式计算的参考蒸散量进行对比。

4.1 呼图壁县蒸散发量的时空规律分析

模型计算的呼图壁县单日蒸散量分布图, 如图2所示, 图3(a)、图3(b)、图3(c), 图3(d)分别代表4月22日、6月13日、8月28日, 10月15日呼图壁县蒸散量,图中可以看出估算结果存在明显的季节变化规律:夏季最大, 春季次之, 秋季最小。空间上整体变化趋势为: 北部荒漠区＜中部平原区＜南部山区。

该结果反映出的呼图壁河流域蒸散发空间变化特征是: 1)南部高原及丘陵地区多被林地覆盖,蒸散发量较大2)中部平原地区蒸散发量能够和农作物的生长具有较好对应, 受到人类活动影响最为明显 3)呼图壁县南部为戈壁和沙漠覆盖, 供给蒸发的水分不足, 蒸散量较小。

从时间上来看: 4月22日蒸散结果图3(a)对应着初春, 是农作物生长的初期, 大部分地区还未开始播种, 此时气温较低限制蒸发能力, 中部的平原区以耕地为主其中夹杂部分城镇, 南部高山和丘陵大多被森林覆盖是呼图壁河的产流区, 因此蒸散量相对较大。

表1 输入信息Tab. 1 The input parameters for SEBS

图3 SEBS模型计算结果Fig. 3 Evapotranspiration results

6月9日蒸散结果对应初夏, 由于大量引水灌溉,水分供给充足, 作物生长比较旺盛, 较 4月份相比南部山区与中部平原区蒸散量显著升, 大水面如水库等地的蒸散量值也大幅增加, 呼图壁县蒸散量的差异由北向南也达到最大, 位于南部山区的呼图壁河产流区蒸散量极高, 北部荒漠区蒸此时散量仍为三个部分的最低。

8月28日的蒸散结果对应于夏末, 整个呼图壁县蒸散量仍处于较高水平, 中部平原区与南部山区蒸散量值略低于6月。

10月15日的蒸散结果对应于秋季, 随着温度下降, 植被生长季进入尾声, 部分农作物已经收割完成, 蒸散量较8月28日有较大回落, 中部平原区蒸散量较8月28日大大减少。

为近一步分析不同地物类型下的蒸散发量特征,利用GEOEYE-1 影像将地表分为耕地、林地、水体、裸地、沙地、其他共计6类, 使用ArcGIS软件中的区域分析功能, 得到各类地物蒸散发量统计直方图如下图4所示:

我们可以得出以下结论: 林地和水体的蒸散量在所计算的 4天当中的值都较高, 主要原因是北部的林地属于高海拔山区, 受到的太阳辐射多, 植被覆盖度较高, 蒸散量较大。中部平原区受到人类活动影响, 蒸散量的季节变化很明显。

4.2 模型验证

4.2.1 蒸发皿数据验证

SEBS模型蒸散发结果的精度验证数据为中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn/ home.do)呼图壁气象站(44.08N,86.49E)4月22日、6 月9日、8月26日、10月15日的蒸发皿水面蒸散量值与呼图壁遥感蒸散量分布图上统计出的最大值进行比较。水面蒸发反映了一定区域特定时段内蒸发潜能, 可视为实际蒸散发的上限, 如果估算的陆面蒸散发高于蒸发皿蒸发, 则结果不合理[19], 由下表可知, 遥感估算的蒸散发量大都低于蒸发皿观测值,但在10月15日的模型计算结果当中, 蒸散量值出现了高于水面蒸发的情况, 有可能是受到了遥感影像中的云的影响。

4.2.2 空间位置上的可靠性验证

在蒸散发分布图上提取气象站点所对应经纬度的像元值和利用该气站数据以彭曼公式计算的蒸散量值进行对比。

一般, 蒸发皿观测的蒸散量总是保持最大, 其次是彭曼方法估算的蒸散量。在半干旱区, 陆面水分条件大多时候不能满足蒸散需要, 实际蒸发要明显比彭曼法估算的蒸散量低。

图4 蒸散发量直方图Fig. 4 Histogram of evapotranspiration

表2 呼图壁县水面蒸散量值对比Tab. 2 Comparision of Hutubi water surface on evapotranspiration map

表3 三种蒸散发计算结果对比Tab. 3 Comparision of three kinds of evapotranspiration calculated results

由以上两种方式可以看出, SEBS模型所计算的蒸散发量与气象站所测水面蒸发量和彭曼公式的计算结果三者变化趋势相吻合, 尽管在验证方面实测数据较为缺乏, 但表中仍然可以认为 SEBS模型在呼图壁县的蒸散量计算结果基本符合实际。

5 结论

(1) 使用 Landsat8影像, 利用SEBS 模型计算出2013年4月22日、6月9日、8月28日、10月15日的呼图壁县蒸散量, 并对SEBS的模拟结果与呼图壁县气象站的观察结果和利用彭曼公式计算的结果进行了比较, 表明SBES模型的结果是合理的,可以适用于较小区域蒸散发估算有一定适用性。

(2) 呼图壁县蒸散发量时空变化显著, 春季的蒸散量较低, 夏季最大。南部山区具有较高的蒸发量, 中部农业灌溉地区包含城镇部分, 夹杂着植被和水体等具有较高蒸散发的地类物型, 也呈现出较高的蒸发量, 北部地区多为戈壁和沙漠, 供给蒸发的水分不足, 该区域蒸散量在各个时期都较小, 估算结果合理地反映了蒸发量的时空差异。

(3) 利用 Landsat8影像周期性获取可视化蒸散发量的空间分布, 对于县域水资源管理和分配, 保护水资源平衡, 促进农业发展都具有重要意义。

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Spatial and temporal distribution of evapotranspiration in the hutubi County based on Landsat8 data and SEBS model

ZHANG Yuan1,2, ZHENG Jianghua1,2,*, LIU Zhihui1,2,3, YAO Junqiang1,2
1.College of Resources and Environment Sciences,Xinjiang University,Urumqi,Xinjiang830046,China2.Key Lab for Oasis Ecosystem of MOE,Xinjiang University,Urumqi,Xinjiang830046,China3.Institute of Arid Ecology and Environment,Xinjiang University,Urumqi Xinjiang830046,China

The evapotranspiration of Hutubi County was estimated by Landsat8 and meteorological observations based on SEBS model. Estimated evapotranspiration of four days on April 22th, June 9th, August 28thand October 15th, and the distribution maps of were retrieved. The results could reflect season change; for instance, the results of farmland were 1.938, 3.136, 2.641, 1.314 mm·day-1on four days respectively. The overall trend was the northern desert plain ＜the central region ＜ the southern mountains. The maximum value in four days appeared on June 9th in southern mountain area which was 4.128 mm·day-1. The results showed the SEBS model has accuracy in estimating evapotranspiration of arid and semi-arid climate and it can capture temporal and spatial change on typical northern slope of Tianshan Mountain.

SEBS model; evapotranspiration; Landsat8; northern slope of Tianshan Mountain; County

10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.02.005

K90

A

1008-8873(2016)02-026-07

2014-11-24;

2015-09-22

水利部公益性行业科研专项(201301103)资助; 教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目(117-40101)

张圆(1990—)女, 汉, 籍贯: 山西, 硕士研究生, 主要从事水资源管理及GIS应用等方面研究, E-mail: zy13659958670@aliyun.com

*通信作者:郑江华(1973—), 男, 教授, 硕士生导师, 主要从事资源监测和3S技术应用研究, E-mail: zheng_jianghua@126.com