基于MOD16的呼伦贝尔蒸散量变化分析

曲学斌 ，高绍鑫 ，窦华山 ，王彦平 ，郑洪玉 ，罗焕梅

（1.中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃 兰州730020；2.呼伦贝尔市气象局，内蒙古 呼伦贝尔021008；3.内蒙古呼伦湖国家级自然保护区，内蒙古 呼伦贝尔 021008；4.朔城区气象局，山西 朔州 036002）

蒸散量（Evapotranspiration，ET）是植被及地面向大气输送的水汽总量，是土壤蒸发和植被蒸腾的水汽总量，全球约60%的降水通过蒸散的形式扩散到大气，是全球水循环中的重要环节[1]。潜在蒸散（Potential Evapotranspiration，PET）是指在充分供水条件下的蒸散量，是管理地区水量平衡、评估气象干旱程度的重要参数[2]。随着我国生态环境保护力度的加强，水资源的管理和可持续利用已受到全社会的高度关注，ET和PET作为水资源研究的重要组成部分，越来越受到专家学者的重视[3-4]。

传统估算或实测ET、PET的方法大都基于站点观测，受站点密度和下垫面复杂多变的限制，区域代表性较差。随着遥感技术的兴起，地表相关参数得以反演，使得大区域、长序列的ET、PET监测和研究成为可能。ET、PET遥感估算模型可分为经验模型、遥感数值模型和能量余项模型[5]。其中经验模型主要依靠地面观测数据与遥感数据的关系建立，Rivas，et al[6]人建立的经验模型就属于此类，模型中的经验参数需要本地化，缺乏广泛的适用性。遥感数值模型是在陆面过程的基础上建立“物理—化学—生物”联合模型，物理意义非常明确，但陆面过程的参数众多且难以准确获取[7]。能量余项模型是以能量平衡为基础，通过潜热通量、显热通量和土壤热通量反演 ET、PET，苏忠波等[8]建立的 SEBS（The Surface Energy Balance System）模型、Bastiaanssen， et al[9]建立的SEBAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）模型以及MOD16[10]的算法均属于此类。

近些年来，MOD16产品以其较高的时空分辨率、便捷的获取方式和较为准确的反演结果得到了很多国内学者的认可[11]。赵燊等[12]利用MOD16分析了山东省ET、PET时空变化，表明地表植被对其变化趋势有重要影响。范建忠等[13]基于MOD16分析了陕西省ET的时空变化特征。杨江州等[14]利用MOD16分析了贵州省不同地貌类型区PET、ET的变化特征。呼伦贝尔市是我国东北最重要的生态屏障之一，境内同时拥有草原、森林、农田等不同生态区[15]，但目前针对呼伦贝尔市ET、PET的研究较少，不同生态区ET、PET的年、月的变化趋势尚不清楚。因此，开展呼伦贝尔市ET、PET时空变化研究，可以更好地揭示ET、PET变化规律，为当地水资源管理和有效利用提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

呼伦贝尔市地处内蒙古自治区东北部，平均海拔 659.2 m，面积为 2.53×105km2，其中森林 1.26×105km2、 草原 1.0×105km2、500 多个湖泊、3000 多条河流，构成了目前中国规模最大、最为完整的生态系统。大兴安岭以东北—西南走向纵贯呼伦贝尔市，主要途经的4个旗（市、区）构成呼伦贝尔市的林区。岭西的6个旗（市、区）主要位于呼伦贝尔草原，是呼伦贝尔市的牧区。岭东为东北平原—松嫩平原边缘的3个旗（市、区）以农业生产为主，是内蒙古东北部最重要的粮食产区，即为呼伦贝尔市的农区（图1）。呼伦贝尔市的年平均气温为0.6℃，自南向北依次递减，年平均降水量为294.2 mm，自东向西依次递减，主要气候特点为：冬季寒冷漫长，夏季温凉短促，春季干燥风大，秋季降温迅速[16]。

图1 呼伦贝尔市地表覆盖类型及气象台站分布

1.2 数据源及预处理

ET与PET数据采用蒙大拿大学地球动态数值模拟研究小组（NTSG）制作的 2001—2014年MOD16A2和 MOD16A3数据集（http：//www.ntsg.umt.edu），空间分辨率均为1 km，时间分辨率分别为月和年。其计算方式基于Penman-Monteith公式的改进，并结合卫星反照率、植被覆盖类型和其他气象数据获得，ET和PET计算所使用的数据一致，仅陆面水环境参数不同[17]。使用MRT（MODIS Reprojection Tool）对数据集进行投影、拼接和格式转化，并利用ArcGIS对影像进行裁剪和分析。MOD16产品覆盖范围为植被覆盖区，不包含水体、城市等非植被覆盖区，因此将非植被覆盖区的ET和PET去除。气象数据源于中国气象数据网（http：//data.cma.cn/），包含呼伦贝尔市 16个气象站点2001—2014年逐月和逐年的相对湿度、降水量、气温、日照时数和10 m风速等。在ET、PET月分布及变化、与气象要素相关性分析时，取站点周边10 km范围内植被覆盖区的均值，并按照站点所在地的农、牧、林区进行分区统计。

1.3 研究方法

利用相关系数法对PET数据进行验证，并分析ET、PET与气温、降水、相对湿度等气象要素的相关性。利用线性倾向率估计逐栅格ET、PET的时间变化趋势，其计算公式为[18]：

式中：a为线性倾向率，n为研究期长度，i为年份，xi为i年对应ET或PET的值。当a＞0时说明研究期内该地区的ET或PET有增加趋势，反之则为减少趋势。

1.4 数据验证

因此利用站点的气象观测数据和FAO Penman-Monteith（P-M）计算逐年的潜在蒸散量，PM的计算参照《气象干旱等级》（GB/T 20481-2017）标准为：

式中：Pe为逐日的潜在蒸散量；Rn为地表净辐射；G为土壤热通量，本次研究在日时间尺度上参照草地土壤热容量做忽略不计处理；Tmean为日平均气温；ea为实际水汽压；es为饱和水汽压；u2为2 m高处风速，用台站测量的10 m风速带入国标中的订正方程获得；驻为饱和水汽压曲线斜率，r为干湿表常数，均可根据各气象站实测资料和所在地理信息数据求解。求出逐日潜在蒸散量后再按所需时间尺度进行统计。

P-M的计算结果与站点周边10 km缓冲区内逐年的平均PET进行对比验证（图2）[19]。P-M计算所得的PET以作物冠层为假想参照，因此普遍比MOD16的PET偏低400~500 mm，但两者的相关性可达到极显著相关（P＜0.01），说明MOD16可以满足分析呼伦贝尔市蒸散发的要求。

图 2MOD16（PET）与 P-M（PET）的对比

2 结果与分析

2.1 年平均ET、PET的空间分布及变化

呼伦贝尔市2001—2014年的年平均ET、PET分布及变化如图3。全市年平均ET为310.0 mm，其中林区年平均ET为401.5 mm，农区年平均ET为334.0 mm，牧区年平均ET为232.6 mm，整体呈林区＞农区＞牧区分布。大兴安岭南部两麓林地由于植被覆盖度高、温度和降水条件在林区中相对较好，年平均ET为全市最高（＞500 mm）。牧区西南部由于草地植被覆盖度偏低，降水偏少，年平均ET＜200 mm，为全市最低。全市ET的年变化倾向率平均为15.3 mm/10 a，其中林区为-18 mm/10 a，农区为-3.7 mm/10 a，牧区为64 mm/10 a，但仅牧区西南部通过了0.05的显著性水平检验。

全市年平均PET为1 157.6 mm，其中林区年平均PET为1 096.0 mm，农区年平均PET为1 225.8 mm，牧区年平均PET为1 242.0 mm。总体呈牧区、农区向中北部林区递减分布，与年平均气温的空间分布十分相似。林区北部年平均PET最低（≤1000 mm），牧区西南部和农区东南部的年平均PET最高（＞1300 mm）。全市PET的年变化倾向率平均为-20.7 mm/10 a，林区为4.1 mm/10 a，农区为6.3 mm/10 a，牧区为-63.2 mm/10 a，通过0.05显著性检验的区域与ET基本一致，但范围略小。

呼伦贝尔市的年平均ET和PET存在相反的空间分布和变化特点。从气象与植被的关系来看，林区气温低，导致大气的饱和水汽压较低、相对湿度较高，加之植被覆盖度较高，蒸腾作用较强，所以其ET较高而PET较低。牧区的气温较高，但降水不足，相对湿度偏低，植被又以牧草为主，蒸腾作用较差，造成其ET较低而PET较高。牧区西南部ET和PET间的差距有显著减小趋势，对该地区改善生态环境和减低干旱风险较为有利。

2.2 各月ET与PET的分布及变化

呼伦贝尔市2001—2014年各月的平均ET、PET如图4。全市各月的平均ET呈双峰型分布，其中ET的最高峰值出现在7月（64.5 mm），次峰值为3月（25.3 mm），最低值出现在 1月（7.3 mm）。 农区和牧区也呈现双峰型分布，主峰出现在7月，ET分别为72.6 mm和38.1 mm；次峰出现在3月，ET分别为26.8 mm和26.2 mm。这主要是由于冬季呼伦贝尔市全境均有积雪覆盖，3月农区、牧区气温回升，地表融化的积雪为ET提供了较充分的水源，因此3月出现了峰值，而林区地理位置偏北且海拔偏高，3月气温回升较慢，峰值并不明显，因此林区呈单峰型分布。由于呼伦贝尔市冬季气温极低，植被的蒸腾作用弱，11月—次年3月的ET主要是来自地面积雪，而分布也与气温分布相似，ET呈现出农区＞牧区＞林区的分布方式。4月气温回升，林区树木逐渐恢复生长，牧区牧草也开始逐渐返青，而农区作物出苗一般在5月初，因此ET呈现出林区＞牧区＞农区的分布方式。5—7月和9月ET均为林区＞农区＞牧区，8月由于正值农区大豆、玉米等主要作物生长最旺盛的阶段，ET呈现出农区＞林区＞牧区的分布，10月农作物完成收获，ET呈林区＞牧区＞农区分布。

全市各月平均的PET呈单峰型分布，其中最高值出现在6月（198.7 mm），最低值出现在1月（7.8 mm），与月平均气温的变化相似。10月—次年4月呈现农区＞牧区＞林区的分布，而5—9月呈现牧区＞农区＞林区的分布。PET与ET的差值也呈现出单峰型分布，5月PET与ET的差值最大（162.1 mm），其次为 6月（158.4 mm），1月差值最小（0.5 mm），不同月份各区域的分布方式和PET相同。可见呼伦贝尔市5—6月缺水最为严重。 对于各区域来说，牧区缺水较农牧和林区更为严重。

全市各月ET、PET的月倾向率和显著性检验见表1。全市及各区域的ET在2、3、4、10月呈减少趋势，在 1、5、6、7、11、12 月呈增加趋势，8、9 月增加与减少趋势并存，但仅牧区4月、各区域及全市6月份、牧区和全市7月的ET倾向率达显著（P＜0.05），3月牧区的ET变化可能与地表积雪覆盖有关，6—7月则可能与植被覆盖度增加有关，这与之前2001—2016年呼伦贝尔草原NDVI整体呈上升趋势[20]的研究结论基本一致。全市及各区域的PET在2、3、6、9月呈减少趋势，1、4、10、11、12 月呈增加趋势，5、7、8月增加与减少趋势并存，但PET的倾向率均未通过显著性检验，变化趋势不显著。

图3 2001—2014年呼伦贝尔市年平均ET、PET分布及变化

图4 2001—2014年呼伦贝尔市ET、PET平均月分布

2.3 ET、PET与气象要素的关系

分别统计每个月各站点ET、PET与气象要素的相关系数，取平均后如表2所示。在植被生长季，相对湿度的增加可以抑制植物的蒸腾作用，且春季干旱是呼伦贝尔市的主要气象灾害，4—6月降水较多可以降低春季干旱的发生几率，有利于牧草返青和农作物出苗，较多的降水也会间接造成相对湿度偏高，因此形成了ET与4—10月的相对湿度、4—6月降水的显著正相关（P＜0.05）。冬季呼伦贝尔市地表有积雪覆盖，地表可用来蒸散的供水条件较好，气温成为影响ET的主要因素，因此ET与11月—次年2月的气温呈极显著正相关（P＜0.05）。ET与4月的气温呈显著负相关（P＜0.05），可能是因为4月气温较高会造成积雪快速融化，地表供水条件转差而造成的，具体原因仍需进一步研究。ET与1、3、4、11月的10 m风速呈正相关，其他月份呈负相关，但相关性均未达显著水平。

全年各月的PET与相对湿度和降水均呈负相关，且分别在3—11月和4—11月达到显著（P＜0.05），降水充足可以增加土壤含水量从而降低土壤热通量，较高的相对湿度可以抑制土壤和作物蒸散，且相对湿度本身也受降水影响，因此降水条件的改善可以有效降低春、夏、秋季的PET。全年各月的PET与气温均呈显著正相关（P＜0.05），可见气温的增加可直接造成PET的增加。日照时数在6—8月、10月与PET呈显著正相关（P＜0.05），主要是由于日照时数增加可以带来更多的太阳辐射为地表增温，从而提高了PET的值。PET与10 m风速的相关性均未达显著，虽然风速是影响蒸散发的主要因素之一，但在研究区内，10 m风速的变化对ET和PET的影响并不显著。

表1 2001—2014年呼伦贝尔市ET、PET月倾向率

表2 2001—2014年呼伦贝尔市各月ET、PET与气象要素的关系

3 结论与讨论

（1）MOD16数据集中的PET与基于站点气象要素计算的PET达到极显著相关（P＜0.01），且MOD16数据集中的PET与ET算法所使用的基础数据一致，说明MOD16数据集可以满足呼伦贝尔市ET、PET时空变化分析的需要。

（2）呼伦贝尔市的年平均ET为310.0 mm，呈林区＞农区＞牧区分布，年平均倾向率为15.3 mm/10 a，仅牧区西部呈显著增加趋势（P＜0.05）。年平均PET为1096.0 mm，呈农区、牧区两侧向林区递减分布，年平均倾向率为-20.7 mm/10 a，显著减小（P＜0.05）的区域与ET相同且范围略小。牧区ET显著增加、PET显著减小与呼伦贝尔草原区生态环境的改善有一定关系。

（3）农区和牧区的ET月变化呈双峰型（3月、7月为峰值）分布，林区呈单峰型（7月为峰值）分布。各区域的PET月变化均呈单峰型分布，6月最高而1月最低。ET与PET之差在5—6月最高，可见5—6月为呼伦贝尔市缺水最为严重的月份。

（4）全年的PET均与气温呈显著相关，而只有冬季的ET与气温呈显著相关，主要是由于高温会加速地表水分蒸发，又会抑制植被蒸腾，因此夏季气温对ET的影响不明显。植被生长季里ET和PET都与相对湿度和降水有一定的相关性，这是由于降水增多时土壤含水量增加，可为ET提供更多水分，但同时也会间接增加相对湿度，对PET产生抑制。生长季的日照长度会增加地表的辐射增温效果，也会对PET产生影响。

从分析结果可以看出，MOD16可以反映出比台站监测更加细致的ET与PET变化，对区域水循环、水资源管理和生态环境保护等工作具有重要参考价值。干旱是呼伦贝尔市的主要气象灾害之一，但目前依赖站点计算的干旱指数已难以满足精细化监测的要求，如果能将格点化、高分辨率的降水、蒸散发模式产品引入干旱指数的计算中，将有利于进一步提升气象部门的干旱监测能力，提高气象防灾减灾的精细化水平。