遥感技术应用于都江堰灌区灌溉水有效利用系数测算的方法探究

康小平,廖晋一,周韩路,王君勤,李鹏中

(1.四川省水利科学研究院,成都 610072;2.四川省都江堰水利发展中心,四川 都江堰 611830)

0 引言

都江堰是我国古老的大型水利工程之一,它以历史悠久、布局合理、效益显著、经久不衰而闻名于世。灌区从成都平原扩大到川中丘陵区,灌溉面积由1949年的18.8万hm2,发展到2022年的101.27万hm2。但由于都江堰扩灌工程主要集中在20世纪50至70年代,在当时条件下,工程建设无总体规划,靠大兵团作战,土法施工,“二边”工程较多,建设标准低,配套差,老化严重。输水损失大,田间灌水方式落后,水资源利用率低,灌区处于“低效高耗”状态。

灌溉水有效利用系数是反映灌区水资源利用效率的重要指标,也是最严格水资源管理的指标之一[1],因此开展都江堰灌区灌溉水有效利用系数测算方法的探究是十分必要的。

我国对灌溉水有效利用系数的测算研究较早,早在20世纪50、60年代就开始借鉴国外经验形成了相关评价指标和评价体系[2]。传统的测算方法分渠系水利用系数测算和田间水利用系数测算,渠系水利用系数通过“动水法”或“静水法”测量各级渠道的输水效率,田间水利用系数通过测量灌溉前后土壤含水量的变化来计算[3]。目前,国内外广泛采用的是首尾测算法,该方法通过宏观分析,将进入田间的净灌溉用水量与渠首的总引水量的比值作为区域的灌溉水有效利用系数[4]。但由于各地自然地理条件和相关管理配套设施具有很大差异性,传统的测算方法不能广泛适用于全国各类灌区。

近年来,越来越多学者将遥感技术应用于农业用水效率的评价,通过遥感反演作物蒸散发量推算灌溉水有效利用系数的新方法逐渐在国内外得到应用。蒋磊等[5]利用SEBAL模型计算了河套灌区2000-2010年的蒸散发量,通过蒸散发数据计算灌溉水有效利用系数,并对干旱区灌溉效率进行了评价;吴雪娇等[6]利用SEBS模型计算了黑河中游地区的蒸散量,验证了该模型在半干旱地区灌溉用水评价的适用性;李杰等[7]基于遥感蒸散发模型提出了“遥感反演-实地监测-计量经济学模型监测-数据综合分析”四位一体的区域灌溉水有效利用系数的技术框架。遥感反演作物蒸散发量具有数据获取便捷、覆盖范围广泛等特点,将该技术应用于灌溉水有效利用系数的测算能够有效提升数据的准确性和时效性,为农业水资源高效管理提供支撑[8-9]。

1 遥感蒸散发量估算模型

1.1 SEBAL遥感蒸散发模型

Bastiaanssen et al.[10]在1998年提出了SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型,该模型基于地表能量平衡方程,通过遥感数据和气象数据对各项参数进行估算,适用于晴朗天气条件下具有“极干”和“极湿”表面的研究区[11]。地表能量平衡方程为:

λE=Rn-G-H

(1)

式中,λE为潜热通量,W/m2;Rn为净辐射通量,W/m2;G为土壤热通量,W/m2;H为感热通量,W/m2。

(1)地表净辐射通量Rn

Rn=(1-α)Rs+Rl-Rg-(1-ε)Rl

(2)

式中,α为地表反照率;Rs为太阳短波辐射;Rl为大气长波辐射;ε为地表比辐射率;Rg为地表长波辐射。

(2)土壤热通量G

G=Rn×(LST-273.16)×(0.0038+0.0074α)(1-0.98NDVI4)

(3)

式中,LST为卫星遥感观测的地表温度;NDVI为归一化植被指数。

(3)感热通量H

(4)

式中,ρair为空气密度,kg·m-3;Cp为空气定压比热容,J/(kg·K);dT为地表温度与空气温度的差值,K;rah为热量传输的空气动力学阻力。

1.2 SEBS遥感蒸散发模型

SEBS(Surface Energy Balance System)模型与SEBAL模型同样也是基于地表能量平衡方程而来的单源模型,由荷籍华人Su[12]在2002年提出。该模型通过遥感数据和气象数据估算非均匀下垫面下的地表湍流热通量和蒸发比,其与一般单源模型的区别在于减小了热量传输粗糙长度的不确定性带来的误差[11]。

(1)地表净辐射通量Rn

(5)

式中,Rnl为地表长波净辐射;Rns为地表短波净辐射;α为地表反照率;Rswd为下行的太阳短波辐射;εa为大气比辐射率;Rlwd为下行的大气长波辐射;ε为地表比辐射率;σ为玻尔兹曼常数(取值2.68×10-8W·m-2·k-4);T0为地表温度。

(2)土壤热通量G

G=Rn×[Гc+(1-fc)(Гs-Гc)]

(6)

式中,Гc为植被覆盖区参数;fc为植被覆盖率;Гs为裸土区参数。

(3)感热通量H

采用莫宁-奥布霍夫相似理论和总体大气边界层相似理论对大气表层和行星边界层进行稳定度修正,建立平均风速、温度等参数之间的非线性方程组,进而求解得到感热通量H[13]。

(7)

(8)

(9)

式中,u为地表风速,m/s;u*为摩擦速度,m/s;k为卡曼常数(取值0.4);z为参考高度,m;zom为地表动量传输粗糙长度,m;d0为零平面位移高度,m;ψm和ψh分别为含义动力学传输和热力学传输的奥布霍夫稳定度修正函数;L为奥布霍夫稳定度长度,m;θ0和θa分别为下垫面和参考面的位温,K;zoh为地表热传输粗糙长度,m;ρ为空气密度,g/m3;Cp为空气比热容,J/(kg·K);θv为近地表处的虚温,K;g为重力加速度,m/s2。

1.3 TSEB遥感蒸散发模型

TSEB(Two Source Energy Balance)模型考虑了土壤和植被的双源模型,通过将土壤和植被的潜热、显热量分开计算,更真实地反映了地表能量平衡。Shuttleworth et al.[14]在1985年提出的串联模型和Norman et al.[15]在1995年提出的平行模型都属于典型的双源模型。双源模型采用比尔定律分解净辐射通量。

Rn=Rns+Rnc=(1-fc)Rn+fcRn

(10)

Rns=Hs+λEs+G

(11)

Rnc=Hc+λEc

(12)

式中,Rns和Rnc分别为土壤表层和植被冠层的净辐射;fc为植被覆盖度;Hs和Hc分别为土壤表层和植被冠层的感热通量;λEs和λEc分别为土壤表层和植被冠层的潜热通量。

(1)平行双层模型

平行双层模型认为土壤表层和植被冠层是各自独立的通量源,分别与大气进行湍流交换[11]。

Hc=ρCp(Tc-Ta)/ra

(13)

Hs=ρCp(Ts-Ta)/(ra+rs)

(14)

(15)

式中,ρ为空气密度;Cp为空气比热容;Ts、Tc和Ta分别为土壤表层、植被冠层和空气的温度;rs和ra分别为土壤表层和空气的阻抗。

(2)串联双层模型

串联双层模型认为土壤表层和植被冠层相互联系,土壤层的水汽与热量上升到植被层的假想高度并从植被层散发[11]。

H=Hc+Hs

(16)

ρCp(Th-Ta)/ra=ρCp(Tc-Ta)/ra+ρCp(Ts-Ta)/(ra+rs)

(17)

λE=λEc+λEs

(18)

ρCp(eh-ea)/γraa=ρCp(e*(Tc)-eh)/γ(rsc+rac+ρCp(e*(Ts)-eh)/γ(ras+rss)

(19)

式中,ea和eh分别为参考高度和假想高度的水气压;ras和rac分别为土壤表层和植被冠层与大气之间的水热交换阻抗。

2 灌溉水有效利用系数计算

首尾分析法是将灌入田间被作物实际利用的水量与渠首总的灌溉引水量之间的比值作为灌区的灌溉水有效利用系数[16],其计算公式为:

(20)

Wj=(ETi-Pi-Ki)·A

(21)

式中,Wj为灌入田间被作物实际利用的水量;W0为渠首总的灌溉引水量;ETi为作物生育期的蒸散发量;Pi为作物生育期的有效降雨量;Ki为作物生育期的地下水补给量;A为作物实灌面积。

2.1 作物生育期蒸散发量

(22)

蒸发比法假设一天内的蒸发比是不变的,根据蒸发比公式通过日净辐射量Rn24和水的汽化潜热λ推算日蒸散发量ET24,其计算公式为:

(23)

由于生育期内遥感影像不能每天覆盖,需要将日蒸散发量进行扩展。杨雨亭等[17]通过计算日参考蒸散发的比值将遥感反演的日蒸散发量拓展到了生育期,该方法适用于拓展期没有大量降雨,且前后两景遥感影像中间间隔日期不能过长。

2.2 作物生育期有效降雨量

对于单次降雨量较小的情况,雨水基本都储存在作物计划湿润层,不产生深层渗漏和地表径流,有效降雨量为单次全部降雨量[9];对于单次降雨量较大的情况,需要综合考虑降雨强度、土壤类型、作物类型等因素的影响[3],其计算公式为:

(24)

式中,Pi为有效降雨量;P为降雨量;Y为冠层截留量;S为土壤最大可容水量;I为降雨强度,mm/min;k为作物的有效降雨入渗系数,通常取0.63～0.8。

2.3 作物生育期地下水补给量

对于地下水缺乏的区域,通常不用考虑地下水对作物的补给;对于地下水较丰富的区域,需要将地下水补给量视为作物生育期利用的水量。通过潜水蒸发量与水面蒸发量的关系计算地下水补给量,其计算公式为:

K=f(H)·E

(25)

式中,K为地下水补给量;f(H)为地下水补给量与地下水埋深的关系系数;H为地下水埋深;E为水面蒸发量。

3 技术方案探析

在总结分析上述方法及其他灌区灌溉水有效利用系数测算成果的基础上,探析适用于都江堰灌区的灌溉水有效利用系数测算技术方案。技术方案包括应用阶段的研究方法、关键技术及当前存在的问题,为进一步将理论应用于实际探寻切实可行的方案。

3.1 研究方法

基于SEBAL模型,采用Landsat-8影像和地面气象站观测数据,反演都江堰灌区瞬时蒸散发和日蒸散发;结合气象数据计算得到的参照作物蒸散发,根据比值法插值出遥感数据缺失时期的日蒸散发,估算作物生育期ET;再通过首尾分析法将求得的作物实际利用水量与渠首总灌溉引水量作比,得到整个灌区的灌溉水有效利用系数。具体技术路线如图1所示。

图1 溢洪道设计方案

图1 技术路线

图2 原设计方案下水舌形态

3.2 关键技术

(1)建立遥感蒸散发模型

对3种主要遥感蒸散发量估算模型进行比较,SEBAL模型因其适应性强、公式简洁的特点,认为是本次研究最适合的模型。该模型构建关键在于下垫面参数的准确性,如地表温度参数需要通过遥感反演LST获取,空气密度、空气定压比热容等参数需要依靠气象站提供数据支撑。

(2)都江堰灌区模型的应用

模型的应用还需根据研究区的具体情况进行改进完善。都江堰灌区涉及范围较大,其中既有平原区也有丘陵区,数据处理及成果检验需分区分块进行。如东风渠管理处灌区主要位于成都平原,下垫面平整、能量交换单一,采用SEBAL模型能达到较好的效果;而人民渠第二管理处灌区主要位于丘陵山区,下垫面较复杂,根据SEBS模型的公式,对感热通量通过建立非线性方程组修正,能够更好反映能量交换情况。

3.3 当前存在的问题

(1)遥感影像时空分辨率及尺度选取

遥感行业正处于快速发展时期,现有的遥感卫星基本能覆盖全国,但特定领域、特殊区域对遥感影像的需求还不能满足。遥感技术反演蒸散发量对影像的要求较高,不仅需要较高的时间分辨率以减小日尺度扩展的误差,还需要较高的空间分辨率以提升蒸散发量反演的精度。且热通量的计算需要影像具有热红外波段,当前常用遥感卫星具有热红外波段的仅Landsat-8、MODIS、GF-5等,往往因云量太多或重访周期太长而不能找到满足需求的影像。此外,不同尺度和不同下垫面状况下模型参数如何选择,如何解决不同尺度下平流层的影响,如何对不同尺度的数据进行融合等问题都是目前还需进一步研究的内容。

(2)研究区地理及气象条件影响

当前大部分研究是在北方平原地区,具有地势起伏较小,少云少雨遥感影像质量较高,农田规模成片易于识别分类等优势。都江堰灌区由于降雨丰沛,灌溉和降雨对作物蒸散发的影响难以区分,且都江堰灌区地处四川盆地,常年云雾覆盖,难以获取到清晰完整的遥感影像。此外,由于都江堰灌区涉及范围较大,降雨、地形及作物种类也具有区域差异性,所以测算都江堰灌区农业灌溉净用水量需要着重考虑地理气候条件的影响。

(3)成果精度验证

受制于目前蒸散发量监测仪器成本较高昂,且国内相关的气象监测站点较少,遥感反演的蒸散发量只能采用渗漏仪法、波文比法等实测方法进行精度验证。由于都江堰灌区地形复杂下垫面不均匀,点上的数据不具备代表性,观测时段与遥感反演时段不一致也会导致数据误差,所以,验证点位置和时间的选取是精度验证面临的难题。

4 结语

目前,都江堰灌区灌溉水有效利用系数仍采用典型田块量测分析的方法,随着水资源管理的不断深入,传统的水资源管理方式已经不能满足新时代的社会需求。遥感技术的应用是未来农业用水管理需要重点发展的新途径,将遥感手段与传统方法相融合能够提升工作效率,增强信息获取的时效性、广泛性。本文介绍了基于遥感技术的灌溉水有效利用系数测算的方法,提出了该方法应用于都江堰灌区还需进一步探讨的问题,以期在后续的研究中能够进一步优化,找到最适用于都江堰灌区的灌溉水有效利用系数测算方法及流程,为水资源高效利用管理提供有力的技术支撑。