基于归一化植被指数估算黑河中游地区植被生态耗水量

马心依，粟晓玲，张更喜

(西北农林科技大学 水利与建筑工程学院, 陕西 杨凌 712100)

水资源系统为人类社会和自然环境提供了大量服务功能，而分配给生态的水量却往往处于与传统社会经济用水竞争的地位[1]，造成了一系列的生态环境问题。黑河地处西北干旱区，水资源严重匮乏，中下游地区极度干旱，由于中游地区水资源的不合理开发利用，农业灌溉用水挤占了生态用水，从而导致生态环境的恶化，多年来区域水资源已难以满足当地经济发展和生态系统平衡的需要[2]。植被是生态系统最基本的组成部分，在生态系统中起主导作用，可用以衡量区域的生态状况[3]。因此，正确估算区域尺度的植被生态耗水量对区域水量规划具有重要意义，同时对于干旱区生态环境系统的保持及恢复具有重要的理论和现实意义。

植被生态耗水的估算是生态、水文以及农学等多学科的研究热点之一。郑红星等[4]和宋炳煜等[5]认为,生态耗水一般是指在特定的时空范围内，生态系统在生长发展过程中自然消耗掉的水量，一般的消耗形式是蒸发、蒸腾作用。奚歌等[6]在黄河湿地蒸散发量的研究中提出生态耗水量是一个实际值，是现实情况下生态系统所使用和消耗的水量。于贵瑞等[7]认为，植被的生态耗水量即为植物群体蒸腾和土壤蒸发耗水量，其真实地反映了区域内特定的植被情况、气候、水资源情况和土壤特征等。基于以上定义，本研究的植被生态耗水量是干旱区水资源短缺的条件下，在受破坏植被生态恢复基础上计算的维持植被现状基本生长所必需消耗的水量。

诸多学者已在理论和实践方面开展了大量对植被生态用水及需水的研究[8-17]，计算理论与方法比较成熟。近10年来，国内外对于此方面的研究已从局部过程向全流域水文循环过程发展，从传统技术向数字流域技术发展[10]，其中遥感技术方法已得到广泛应用与认同。Scott等[11]应用微气象学法计算亚利桑那州河道生态系统2种主要植被的生态耗水量，并分析其用水来源。Chimtengo等[12]在非洲马拉维南部的Rivirivi流域对传统配水方案的实施和大坝建成前后流量变化的原因进行了分析，并用遥感技术和Desktop Reserve模型估算了流域生态需水量。Groeneveld等[13]通过校正仲夏时期卫星遥感数据，获得归一化植被指数(INDV)，根据植被覆盖率、参考作物蒸发蒸腾量ET0和年降水量三者关系建立计算模型，对干旱半干旱地区典型植被的潜水蒸发量进行研究，其结果与实测蒸散发相比误差较小。国内学者应用遥感技术对农田作物耗水量及不同类型植被耗水量与需水量进行了大量研究[14-17]，但通常需要长期的实测蒸散发量分析验证，往往会因为实测数据不足而受到限制；对植被需水量的计算多采用较为成熟的潜水蒸发法或彭曼公式法等，需要数据量大，计算复杂，并且其中参数和经验系数的选择较为复杂，对计算结果有较大影响，对水资源管理工作的实际应用也较为困难。

黑河中游地处西北干旱地区，蒸散发量远大于降水量，天然植被生存主要依赖地下水，植被生态耗水量是植物群体蒸腾量和土壤蒸发量之和[7]。本文在Choudhury等[18]和Groeneveld等[13,19]的研究基础上，选取反映植被冠层生长状况和覆盖度的归一化植被指数，结合气象和土地覆被类型数据，利用计算较为简便的植被指数法估算黑河中游地区不同类型植被的生态耗水量，以期为黑河流域水资源优化配置以及生态环境的保持与恢复提供科学指导。

1 研究区概况

黑河流域是中国西北地区第二大内陆河流域，发源于祁连山脉，流经青海省、甘肃省和内蒙古自治区，地理坐标37.73°N～42.67°N, 97.62°E～102.10°E[20]。选取流域中游地区为研究区，位于莺落峡和正义峡之间，流域面积1.299万km2，行政区划包括张掖市、临泽县和高台县(图1)。该区两岸地势平坦，光热资源充足，降雨稀少，年降水量50～200 mm，年潜在蒸散量1 200～2 200 mm，是行政区内人类活动最为密集、绿洲面积最为集中、经济最为发达的地区，也是主要耗水区和水资源管理关键区[14,21]。

2 数据来源及处理

本研究的INDV数据、土地覆被数据以及蒸散发量观测数据来源于国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)。基于MODIS的INDV产品MYD13A2和MOD13A2，利用改进的HANTS算法去云重建得到2008和2011年逐日1 km分辨率INDV数据集[20,22]。使用常用的累积平均法和均值法合成植被生长期的INDV均值，保证可获取INDV阈值的准确性。土地覆被类型是基于2011年的TM影像，采用监督分类和目视解译相结合的方式获得[23]。在ArcGIS 10.0平台下定性定量分析，获取不同植被类型及对应植被面积。利用盈科绿洲加密观测区2008年小型蒸渗仪蒸散发量观测数据集对计算结果进行准确性校验[24]。

图1 黑河流域中游行政区划及其2011年土地覆被类型分布 Fig.1 Administrative map and land cover types in 2011 in the middle reaches of Heihe River

气象数据采用张掖、临泽、高台站2008和2011年日观测数据，主要包括气温、相对湿度、风速、太阳辐射、地表温度、降水量等。部分缺测数据采用相邻站点插补。临泽站资料来源于甘肃省气象局，其余资料均来源于中国气象科学数据共享服务网(http://www.escience.gov.cn)。

3 研究方法

3.1 INDV处理与INDV*计算

采用ArcGIS 10.0平台的空间分析技术和数理统计方法对研究区INDV数据进行统计与分析，将2011年植被生长季(5-9月)的逐日INDV图像进行区域均值合成处理(图2)，结合土地覆被类型图获取不同植被类型下的INDV阈值。

为消除大气、土壤及植被等因素引起的非系统性变化，将INDV转换为INDV*[19]，即有:

(1)

式中：INDV0和INDVS分别表示不同类型植被的最小和最大INDV值。

图2 2011年5-9月黑河中游地区INDV均值空间分布Fig.2 Spatial distribution of average value of INDV(normalized difference vegetation index) during plant growing periods (May-Sep.) in 2011 in the middle reaches of Heihe River basin

3.2 参考作物蒸发蒸腾量(ET0)计算

采用FAO 56推荐的Penman-Monteith公式计算2011年5-9月逐日参考作物蒸发蒸腾量(ET0)[25], 即:

(2)

式中：Δ为饱和水汽压与温度曲线的斜率(kPa/℃)，Rn为作物表面的净辐射量(MJ/(m2·d))，G为土壤热通量(MJ/(m2·d))，γ为干湿表常数(kPa/℃)，t为平均气温(℃)，u2为2 m高处的平均风速(m/s)，es为饱和水汽压(kPa)，ea为实际水汽压(kPa)。

3.3 不同植被类型的生态耗水量估算

Choudhury等[18]研究得出INDV*可替代作物系数Kc，由Kc类推得到植被蒸腾系数，即：

Tc=(Kc)η。

(3)

Tc=(INDV*)η。

(4)

式中：Tc为植被蒸腾系数；η为指数参数，由植被蒸散发量和植被指数关系确定[26]，本文基于Groeneveld等[13]的研究取η=1。

植被蒸散发量可近似由下式计算：

ET=ET0INDV*。

(5)

式中：ET是植被蒸散发量(mm)，ET0是参考作物蒸发蒸腾量，采用Penman-Monteith公式计算[25]，本文中ET0取植被生长季高台、临泽和张掖3站均值。

根据土地覆被类型图，在ArcGIS 10.0平台进行空间分析处理，得到各植被类型面积；叠加分析不同类型植被的INDV值，按公式(1)计算得出不同类型植被的植被覆盖INDV*值。

植被生态耗水量可用下式估算得出：

Wi=0.1×ETi×Ai。

(6)

式中：Wi为第i类植被生态耗水量(万m3)；0.1为单位换算系数；ETi为第i类植被蒸散发量(mm)；i=1，2，…，7，分别代表有林地、灌木林地、疏林地、其他林地和高、中、低覆被草地；Ai为第i类植被面积(km2)。

4 结果与分析

4.1 参考作物蒸发蒸腾量的年内变化

图3为研究区高台、临泽和张掖气象站2011年参考作物蒸发蒸腾量(ET0)的变化。图3显示，高台、临泽和张掖气象站的ET0均在7月达到最大值，最小值出现在1月。3个气象站点同一月份ET0表现为张掖>临泽>高台，但差异较小，ET0值较为接近；生长期(5-9月)3个气象站的平均ET0为757.9 mm，占全年的67%。

图3 2011年黑河中游地区高台、临泽和张掖气象站ET0的变化Fig.3 Monthly changes of ET0 at Gaotai,Linze and Zhangye stations in 2011 in the middle reaches of Heihe River basin

4.2 INDV的年内变化

图4显示，研究区植被INDV变化整体上呈很强的季节性，不同植被种类之间存在差异性。4-7月INDV开始急剧增加，因为这段时间气温升高，雨水增加，导致植被面积不断增长，并在7月份INDV值达到最高，此时植被生长最为茂盛；之后气温降低，植被生长季结束，INDV值持续降低。因此选5-9月作为本研究的植被生长季，按不同植被类型计算INDV生长季均值以及INDV*，结果见表1。

图4 2011年黑河中游地区不同类型植被INDV的变化趋势Fig.4 Monthly changes of INDV in different vegetation types in 2011 in the middle reaches of Heihe River basin

植被类型Vegetation typeINDV公式(1)参数 Parameters of Eq.(1)INDV0INDVSINDV∗有林地Arbor forest0.329 20.120 10.580 90.453 8灌木林地Shrub forest0.303 70.092 00.575 10.438 3疏林地Sparse woodland0.240 40.046 10.510 40.418 5其他林地Other forest0.205 20.101 40.468 70.282 6高覆被草地High cover grassland0.225 70.094 90.462 30.355 9中覆被草地Middle cover grassland0.215 70.079 80.547 60.290 5低覆被草地Low cover grassland0.200 00.056 50.567 00.281 1

4.3 不同植被类型生态耗水量估算及验证

4.3.1 生态耗水量 利用2011年土地覆被图和GIS技术对研究区植被进行分析，解译不同植被面积见表2。根据表1、2的数据，按照公式(3)～(6)计算黑河中游不同植被类型生长季(5-9月)的生态耗水量，计算参数和结果如表2所示。由表2可知，黑河中游有林地蒸散发量最大，达到343.9 mm；低覆被草地蒸散发量最小，为213.1 mm。黑河中游植被总生态耗水量达5.812 8亿m3，由于草地面积远大于林地，林地生态耗水量仅占8.3%，草地生态耗水量占91.7%。

表2 黑河中游地区不同类型植被生长期蒸散发量和生态耗水量计算结果Table 2 Calculated ET and ecological water consumption with different vegetation types during the growing season in the middle reaches of Heihe River basin

4.3.2 实测蒸散发量数据检验 由于研究区没有2011年的实测蒸散发量数据，选取黑河流域盈科绿洲加密观测区2008-06-14至2008-07-13的蒸散发量数据对本研究计算方法合理性进行检验。选取同一时间段、同一地区的遥感INDV数据计算的蒸散发量ET与其实测值进行对比，结果如表3所示，其中2008-06-25至2008-06-26是灌溉期，无监测数据；其他时间因阴天、大雨天等不可抗拒因素影响蒸散发量实测数据的准确性，故该时段数据都未计算在内。

表3 2008年黑河中游地区蒸散发量估算值与实测值的对比Table 3 Comparison of ET estimated by INDV with observed values in 2008 in the middle reaches of Heihe River basin

从表3可以看出，ET观测值与其估算值绝对误差均小于1 mm/d，相对误差绝对值为0.18%～20.72%，日平均相对误差为8.62%。INDV方法预测ET值总体偏低，相对误差为-1.69%。由此说明，利用INDV数据估算得到的ET值与实测ET值在月尺度上有较高的一致性，利用该方法估算本区域ET值及生态耗水量具有较高的可行性。

5 讨论与结论

生态需水量是理想状态下的生态耗水量，目前对于不同植被种类的生态需水量开展了许多研究工作。王根绪等[27]利用Penman-Monteith公式和Priestly-Taylor方程分别计算黑河中游地区生态需水量，得到包含草地和林地的绿洲生态系统平均生态需水量为(9.13±2.29) 亿m3，其中5-8月林地平均蒸散发量为276.5～322.9 mm，草地平均蒸散发量为201～244 mm。连晋姣等[28]基于SEBAL-METRIC模型估算了夏季(6-8月)黑河中游样带尺度不同土地覆盖类型蒸散量，其中林地平均蒸散发量为328 mm，草地平均蒸散发量为214 mm；本文计算结果为：林地5-9月蒸散发量为214.2～343.9 mm，草地蒸散量为213.1～269.8 mm。由于本研究在计算植被生态耗水量时选择5-9月作为植被生长季，比文献[27-28]的计算时长分别多1和2个月，但计算结果与文献[27-28]较为接近。何志斌等[29]采用基于土壤水分的GIS方法对黑河中游不同植被的生态需水量进行了研究，其中甘州、临泽、高台3个区域的临界生态需水量为1.22亿m3，区域临界平均蒸散发量为246.33 mm；最适生态需水量为2.37～2.89亿m3，区域最适平均蒸散发量为478.52～583.51 mm。可以看出，区域平均总蒸散发量(273 mm)稍大于临界平均蒸散发量(246.33 mm)，说明2011年生态耗水量仅够植被基本生存，不能保证植被稳定、健康生长。

基于2011年INDV数据、气象数据和土地覆被类型图，在ArcGIS 10.0平台下，对黑河中游地区不同植被类型生长季的生态耗水量进行估算，结果表明：1)黑河中游植被INDV峰值均出现在7月，有林地生长期INDV最大，其他林地覆被较低，低覆被草地INDV最低。2)林地蒸散发量为214.2～343.9 mm，草地蒸散发量为213.1～269.8 mm；区域植被平均蒸散发量达273 mm，总耗水量为5.812 8亿m3，其中林地生态耗水量为0.474 2亿m3，草地生态耗水量为5.338 6亿m3。3)本研究估算得到的蒸散量与实测蒸散发量以及其他学者研究结果[27-28]一致，表明结果具有一定可靠性，可进一步用于水资源管理和生态保护等工作。

以往对生态耗水量和需水量的研究多针对不同类型生态系统的需水理论及计算方法进行探讨，计算模型复杂，参数选取影响较大，较难应用到实际中与水资源现状联系起来解决问题。本研究以反映植物冠层活力和覆被情况的归一化植被指数为基础，计算参考作物蒸散发量从而准确地估算干旱区植被生态耗水量，计算方法简单，需要数据较少。但是由于遥感数据的局限性，如阴天、有云等因素，INDV对计算结果有较大的影响。另外，由于缺少蒸散发量实测数据，本研究仅用灌区小型蒸渗仪得到蒸散发量观测数据作为验证，因观测值本身有一定的误差，虽然结果比较接近，但仍待进一步检验。