基于卫星遥感的水资源监测预报技术应用与研究

杨永利

(辽宁省丹东水文局，辽宁 丹东 118001)

基于卫星遥感的水资源监测预报技术其基本原理是运用能量平衡和水平衡理论，依据卫星探测资料和地面勘测数据，对降雨、蒸发、辐射和温度进行计算，并进行径流过程预报[1]。监测预报系统采用高端科技的数据采集技术，具有较高的可靠度和精确度，充分发挥了卫星遥感大尺度预测信息功能。气象降雨、日照蒸散热以及气候气温变化等系统基本信息的输入是依靠卫星对云图和其他观测信息的处理，并以云分析和能量守恒原理进行流域降雨和蒸散发连续空间分布计算，为河流降雨径流量预报和水资源预测模型提供参考依据。气象卫星观测的云图数据和世界气象组织的全球远距离通信系统(WMO-GTS)提供的日降雨量观测数据是进行流域内降雨和蒸散发计算的主要数据来源，气象文星云图接收处理系统可用以计算云图数据，而地面气象观测站可提供日降雨量观测数据，系统工作流程图如图1所示。

图1 卫星接收处理系统工作流程图

气象卫星云图的接受处理过程为首先是建立地面气象卫星云图系统，对云图数据进行实时接收，并对接收的数据进行识别和筛选，选择有效数据进行储存；然后建立气象卫星云图处理系统，对云图信息进行几何校正、格式转换处理，并将形成的多通道卫星云图数据和图像存储至与相应的云图数据库中[1]。

1 降雨及蒸发监测

1.1 降雨监测技术原理

降雨监测技术的基本原理是利用云顶温度和象素点降雨之间的关系，进行地面雨量站点间的雨量插值计算，因此气象站监测的降雨量数据和气象卫星云图的云频数据是进行降雨监测的基础[2]。降雨量数据可由气象监测站直接提供，而气象卫星接受到的红外云图数据可用于计算云频率数据。在云层对流区，云温度随云距离地面的高度而呈现递减规律，其递减关系方程为-6.5℃/1000m。云顶高度可根据温度阀值(TTE)按照一定的区间进行分类，大气温度可根据红外波段数值进行计算，该数值与被检测物体的特性具有唯一性，不同的被检测物体具有唯一的红外波段数值，如地球表面和云层顶部部位的红外波段具有各自唯一的红外波段[3]。通过对卫星云图柱状图进行分析，可根据云层不同的温度范围和大致的高度区间将云层分为5个云层等级，见表1。首先根据红外云图中象素点上的值按照表中各要素的范围区间进行云级分类，然后采用每一云级等于10d内该云级存在的小时数的标准进行计算云生存期(CD)。

表1 云层温度和高度范围与云层等级分类标准

各象素点上的雨量是以卫星云数据为基础并采用多重回归法进行计算，如对雨量站(j)建立该站与周边地区卫星云信息对应的j站雨量的回归方程，其回归方程为：

Rj，est=∑aj，nCDn+bjTTE

(1)

因回归方程具有一定的使用局限性，致使雨量监测站估算降雨量和观测降雨量之间存在误差Dj，其表达公式为：

Dj=Rj，obj-Rj，est

(2)

式中,Rj，obj—j站的降雨观测值；Rj，est—j站的降雨估算值。

雨量监测站之间的各象素点(i)的系数aj，n、bj和误差Dj值可采用倒距离加权法进行计算，最后可进行象素点降雨场计算。运用该方法进行的雨量计算，在气象站点上的雨量观测数据与降雨量估算的数据相等，计算公式为：

Ri=∑ai，nCDn+biTTE+Di

(3)

1.2 蒸发监测技术原理

基于地球表面的能量和物质传送的物理过程是影响蒸散监测的主要因素，气象卫星实际蒸散发计算过程为气温映射数据整理、大气订正分析以及辐射和感热通量的计算[4]。完全热量传送情形可用下式表达：

T0，n=T0，m=Ta

(4)

考虑了正午气温(T0，n)和午夜气温(T0，m)的线性回归方程为：

T=aT0，m+b

(5)

(6)

式中,k—订正系数；i0—观测高度角。

超级奥氏体不锈钢指高合金、高性能的奥氏体不锈钢，还具有超低碳、超高洁净度和超高均匀性的特点，其耐孔腐蚀当量PREN≥40。与300系列（304L、316L、317L）奥氏体不锈钢相比，具有更高的强度和耐腐蚀性能，特别是Cl-的酸性腐蚀环境下具有较强抗点腐蚀能力、缝隙腐蚀、晶间腐蚀和应力腐蚀的能力。UNS N08367是美国Allegheny Ludlum公司研发的超级奥氏体不锈钢材料，其Cr、Ni、Mo三种元素的总含量超过50%，PREN≥40，广泛应用于海水脱盐淡化设备、海水管道系统、海水飞溅区的支撑和烟气脱硫装置等，在欧美国家常常被用于替代铜合金。

净辐射量是以净辐射通量进行表征，其方法可采用阳光段波辐射与地面长波辐射之间的辐射差值计算，表达方程为：

In=(1-A)Ig-Ln

(7)

式中,Ig—阳光在地球表面的红外辐射平均值;Ln—长波辐射净损失量。

当云层把象素点全部覆盖时，可根据云反射率进行云的光传输(t)的计算，其净辐射估算值表达式为：

In=(1-A)tIg;(Ln≈0)

(8)

大气边界层的温度差(T0-Ta)与感热通量具有一定的比例关系，温度差由卫星数据直接提供，其简单计算公式为：

H=Cva(T0-Ta)

(9)

式中，C—端流热辐射系数，其取值取决于该区域的植被高度和粗糙度，采用Businger理论以确定该值取值范围。若日能量保持不变，则可计算出日平均感热通量。

利用能量平衡原理可计算净辐射量In、感热通量H以及潜热通量LE值，E为光合成电子传输辐射，取日阳光在植被覆盖区的辐射量的10%。计算公式为：

LE=In-H-E

(10)

日土壤热通量对阳光日辐射量影响较小，故可忽略不计，地面净辐射在云覆盖时采用反射率进行估算，若能量成分与以往前期无阳光时相同，则可进行实际蒸散发计算[5]。

2 冰雪冻融处理

2.1 土壤水分冰冻与融化处理

土壤表面的能量平衡和气温是决定土壤冻结的关键性因素，当地表能量平衡为负时地表能量逐渐减少，土壤开始冻结。气象卫星系统可以给定净辐射In和显热通量H值，则利用能量平衡方程可进行能量流失E的计算，计算方程为：

In=H+E

(11)

地表温度能量流失可导致地表温度为摄氏零度，土壤中水分开始冻结进而表层土壤开始冻结[6]。故在一定时期内地表层温度低于摄氏零度时可认为土壤中水分开始冻结，当水分冻结到一定程度且能量平衡持续保持负值时，冻结面开始向纵深发展，此时土壤冻结情况较为复杂，如有降雪则情况更为复杂，分析计算所考虑的因素将更多。地表层冻土与积雪之间的热通量计算是地表层平均热传导和平均温度梯度的成绩，地表层气温和冻土底部零度等温线的差值即为温度梯度，各层传导度的调和值即为层状系统平均热传导度。土壤解冻由地表层自上而下进行，解冻起始点为积雪完全融化以后，其解冻深度可采用冻结方程的逆方程进行计算[7]。

2.2 降雪融化处理

降雨和地表温度值是进行降雪处理的根本依据，当地表温度低于273K时，降雨将以降雪的形式出现，通过各网格点的降雪减去间歇时可能发生的雪融化量可进行积雪值估算，并用雪-水当量表示积雪。可通过对积雪计算完成对降雪覆盖面积的计算，也可根据地表的反射率变化情况判断积雪的成因，如高反射率是由积雪造成的则可据此进行积雪面积计算。反射率大小变化情况随积雪融化的进行而体现出明显变化规律，在积雪刚开始融雪时反射率变化不明显，而当积雪融化已出现裸露地表时，反射率会大幅度降低，当反射率降低至本底数值之前时，则认为网格内部分存在积雪覆盖。受地形变化影响，网格内的降雪可能仅仅降落在部分区域，故在降雪发生后，某些网格反射率虽然有显著的改变，但反射率值仍然较低[8- 10]。

能量平衡是进行积雪融化的基础，其系统计算原理和水分冻结融化原理基本相同，采用由Singh提出的潜热通量计算公式进行融雪计算。融雪净能量通量用Qm表示，融雪深度(mm/d)用M表示，其表达式为：M=0.0031Qm。积雪不仅有热融化过程，同时也会因升华物理过程减少积雪量，其计算公式与此类似。寒冷度可用以估算继融雪的起始时刻，积雪温度越低则寒冷度增大，积雪温度越高则寒冷度降低。寒冷度计算公式为：

Qcc=-ciρwhm(Ts-Tm)

(12)

式中,Qcc—引起寒冷度变化所需的能量；Ci—冰的热容,2012J/(K·kg)；ρ—水的密度；Hm—雪水当量；Ts—积雪平均温度；Tm—融点温度。

3 建立基于卫星遥感的水资源监测模型

坡面和河道是组成监测模型两大主要方面，边界旁测入流范围由坡面部分处理，而水流在河道向河口方向的演进由河道部分进行处理[11]。利用二维扩散原理对坡面部分的单层网格进行模拟处理，同时向系统输入降雨、融雪和实际蒸散热等数据，并利用容积水势p(L)来表示单元格水量，p(L)表达公式为p=z+w。z为表面水位，w为水量差额，一般条件下p

(13)

式中,D—扩散系数,L2/T;r—净降雨量,L/T；qi—单元网格向河道的出流率。

上述方程的计算是以垂直方向的规模远远小于水平方面的规模为基本假定，对于侧向入流的Muskingum-Cunge方法，河段在时间步长n到n+1的水流传播为：

On+1=c0In+1+c1In+c2On+c3Ql

(14)

式中,On+1—上游入流；O—下游入流,L3/T。

4 实例应用

目前辽宁省水文局已经运用卫星遥感技术建立了辽宁省水资源监测预报系统，并投入试运行，到目前为止试运行情况基本保持良好。在2015年7～11月辽宁省有过一次明显的降雨涨水过程，依据卫星遥感技术进行降雨、实际蒸散发和降雨径流模拟。结果显示模拟结果精确度良好，实测日最大流量在9月25日为2640m3/s，而模拟日最大流量为9月24日为2380m3/s，模拟结果无论在时间还是在径流量方面均表现出较高的准确性，误差范围小于10%，同时降雨预测结果表明，利用卫星遥感技术的水资源监测预报系统可以对降雨空间分布进行较好的控制[12- 13]。

5 结语

降雨、蒸散发估算、能量平衡、分布式预测模型是基于卫星遥感技术的水资源预测系统的核心技术，不仅需要解决降雨积雪、土壤水分冻融、积雪融化等问题，并且可对实际应用中分布式预测模型奠定良好的基础，特别是对于雨量监测站稀少地区，对基于卫星遥感技术的云图数据计算其意义尤为突出。因考虑参数较多、计算公式繁杂且转化过程较为复杂，故该技术利用卫星云图进行降雨和实际蒸散热计算的精度尚不能得到保证，但经过率定和验证后的预测模型，在一定程度上可以应用于不同流域地区的水资源预测。地面降雨监测站对于控制点的布设和卫星估算空间布置是基于卫星遥感技术的水资源预测模拟分析的难点和重点，水文预测模型其预测结果可靠度受其影响较为明显，故应加强对降雨观测点的布设和卫星遥感云图数据的处理。

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