Journal of Water Resources Research
Vol. 09  No. 04 ( 2020 ), Article ID: 36390 , 10 pages
10.12677/JWRR.2020.94043

Spatiotemporal Distribution Characteristics of Evapotranspiration Based on SEBAL Model and Remote Sensing

Peng Qiao, Lan Wang

Turpan Water Management Center, Turpan Xinjiang

Received: Jun. 10th, 2020; accepted: Jun. 25th, 2020; published: Jul. 2nd, 2020

ABSTRACT

The evapotranspiration characteristics in Turpan city were estimated and analyzed based on SEBAL model using MODIS, DEM and meteorological observation data during 2014-2018. The results show that the average total evapotranspiration is 3.25 × 109 m3 with significant spatiotemporal difference. 97% of the total evapotranspiration is concentrated in April-October which shows a fluctuating downward trend. For different types of land use, the average annual evapotranspiration per unit area is decreased in following order: cultivated land is greater than urban, industrial, mining lands, and residential land is greater than forestland, grassland, waters area, and other land. Grassland and other land annual total evapotranspiration are the highest due to they occupy larger area. Grassland, cultivated land and other land account for more than 90% of annual total evapotranspiration. Most of the water areas are snow-covered, seasonal, or small area, so the annual total and average evapotranspiration per unit area are not too large.

Keywords:Remote Sensing, Evapotranspiration, SEBAL Model, Turpan City

基于SEBAL模型遥感反演的蒸散量时空分布特征研究

乔鹏,王岚

吐鲁番市水资源管理中心,新疆 吐鲁番

收稿日期:2020年6月10日;录用日期:2020年6月25日;发布日期:2020年7月2日

摘 要

应用2014~2018年MODIS产品、气象观测数据、DEM等数据资料,采用SEBAL模型估算分析吐鲁番市的蒸散特征。结果表明:2014~2018年吐鲁番市平均年总蒸散量为3.25 × 109 m3,且蒸散量时空差异显著,97%的蒸散量集中在4~10月份,年际间呈波动下降趋势;对于不同土地利用类型,单位面积年蒸散量耕地 > 城乡、工矿及居民用地 > 林地 > 草地 > 水域 > 其他用地,其中草地及其他用地所占面积较大,年总蒸散量最高,草地、耕地及其他用地三者蒸散量占总蒸散90%以上,水域多为积雪区、季节性水域且面积较小,年总蒸散量及单位面积年均蒸散量均不高。

关键词 :遥感,蒸散发,SEBAL模型,吐鲁番市

Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

蒸散发(Evapotranspiration, ET)指区域内土壤蒸发、水面蒸发和植物蒸腾的总称,作为唯一同时出现在水量平衡和能量平衡方程中的参数,是水循环中重要的水文过程 [1]。目前随着遥感技术的飞速发展,利用多时相、多光谱、多分辨率的遥感数据定量反演蒸散发的技术逐渐成熟 [2],多年来,国内外学者建立了诸如SEBI、SEBAL、SEBS、METRIC等遥感ET计算模型并进行了广泛应用和研究 [3] [4] [5] [6]。其中SEBAL模型是由Bastiaanssen在1998年提出的基于地表能量平衡的遥感反演模型 [4],Wang J.、李宝富、杜嘉、周妍妍等 [7] [8] [9] [10] 在我国西北干旱区、塔里木河流域、三江平原、疏勒河等地进行了应用研究,结果显示该模型具有较好的适用性,能够很好地反映研究区地表蒸散发的实际情况。

吐鲁番市属于干旱内流区艾丁湖流域,近30年来,吐鲁番市水资源环境急剧恶化,地下水多年超采,地下水水位不断下降,坎儿井80%以上断流,艾丁湖湖面严重萎缩,已成为季节性湖泊 [11],水资源短缺导致的植被退化、土壤盐碱化、荒漠化等水环境恶化问题突出,对此一些学者开展了吐鲁番地下水水位变化、水资源优化配置等方面的研究 [12] [13] [14],但仍缺乏对吐鲁番水资源耗散过程的探讨。

研究吐鲁番市水资源耗散变化过程,对吐鲁番市水资源合理开发利用,促进水生态恢复,保障社会、经济和生态可持续发展具有重要意义。本文以MODIS数据产品、气象观测数据、土地利用数据、DEM数据为基础,利用SEBAL模型对吐鲁番市2014~2018年蒸散量数据进行计算验证,分析研究吐鲁番市蒸散空间分布规律,以期为吐鲁番市水资源决策管理和生态保护提供支持。

2. 研究区概况及数据材料

2.1. 研究区概况

吐鲁番市位于北纬41˚12'~43˚40',东经87˚16'~91˚55'之间,属天山东部山间盆地,西临天山和觉罗塔格山,东以了墩隆起和哈密盆地分界,东西长约245千米;北部为天山东段博格达山南麓,南抵库鲁克塔格山,南北宽约75千米,总面积6.9 × 104平方千米,其中平原区占77%,山地占23%。盆地整体北高南低,海拔在−155~4372 m,平均海拔1013 m (图1)。吐鲁番市属于典型的暖温带大陆性荒漠气候,降水主要集中在北部山区,盆地内全年日照充足,降雨稀少,极其干燥,多年平均降水16.4毫米,年蒸发潜力3000 mm以上,径流依靠山区降雨及融雪,河流汛期在春夏季节。人类活动集中在平原中部绿洲区域,主要农业作物是葡萄、哈密瓜、棉花、果树,由于近30年来绿洲持续扩张,水资源短缺、地下水超采、艾丁湖季节性干涸等问题凸显。

Figure 1. The DEM and location of weather station in Turpan city

图1. 吐鲁番市DEM和气象站位置图

2.2. 数据资料

本文使用的数据包括:1) 遥感数据:2014~2018年MODIS地表温度产品(MYD11A1)、地表反照率产品(MYD09GA)、BRDF/Albedo数据(MCD43A1),上述数据下载自NASA的LADDS数据网站(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov);GDEMV2 30M分辨率数字高程数据,下载自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)。2) 研究区内5个国家基本气象站点数据(图1),主要包括日最高气温、日最低气温、平均温度、气压、风速、相对湿度等,获取自吐鲁番市气象局。3) 2016吐鲁番市土地利用类型数据采用吐鲁番市世界银行贷款新疆坎儿井保护及节水灌溉项目成果,数据由Landsat 8 OLI数据解译得到,分辨率30 m。

上述所有数据资料,经在ArcGIS及ERDAS软件中格式转换、投影转换、插值、裁剪、重采样等,处理为WGS-1984坐标系、通用墨卡托投影、250 m分辨率的TIFF格式,并剔除研究区云覆盖量大于5%的影像。

3. SEBAL模型原理

SEBAL模型以地表能量平衡方程为基础,忽略了水平能量交换和光合作用 [4],如式(1)。

λ E T = R n H G (1)

式中: λ 为汽化潜热(J∙kg−1),ET为蒸散量(mm), λ E T 即为潜热通量, R n 为地表净辐射通量,H为显热通量,G为土壤热通量(单位均为W∙m−2)。

地表净辐射通量指地表获得的太阳净辐射和大气逆辐射之和减去地表辐射能量后所得的净能量,是地表能量的主要来源,地表净辐射平衡方程见式(2)。

R n = ( 1 α ) R s + R l R l (2)

式中: R s 指入射至地表的太阳辐射, R l 指大气逆辐射, R l 指地表辐射(单位均为W∙m−2), α 指地表反照率, R s R l R l 计算方法如式(3)至式(5)。

R S = G s c cos θ d r τ s w (3)

式中: G s c 是太阳常数,取1367 W∙m−2 cos θ 是太阳天顶角余弦,在平原地区 cos θ = cos ( π / 2 φ ) φ 为纬度,在山区则根据坡度s、坡向 γ 、太阳赤纬 δ 、太阳时角 ω 计算(均为弧度), cos θ = sin ( δ ) sin ( φ ) cos ( s ) sin ( δ ) sin ( s ) cos ( γ ) + cos ( δ ) cos ( φ ) cos ( s ) cos ( ω ) + cos ( δ ) sin ( φ ) sin ( s ) cos ( γ ) cos ( ω ) + cos ( δ ) sin ( γ ) sin ( s ) sin ( ω ) d r 是日地距离因子, d r = 1 + 0.33 cos ( D O Y 2 π / 365 ) ,DOY为儒略日; τ s w 是大气透射率, τ s w = 0.75 + 2 × 10 5 × Z ,Z为海拔高度(m)。

R l = ε a σ T a 4 (4)

R l = ε s σ T s 4 (5)

式中: ε a 为大气比辐射率, ε a = 1.08 ( ln τ s ω ) 0.265 τ s ω 为大气透射率,计算方式同前式; ε s 为地表比辐射率, ε s = 1.009 + 0.047 ln ( N D V I ) ,式中 N D V I > 0 ,否则为 ε s = 1 σ 指斯蒂芬–玻尔兹曼常数,取5.67 × 10−8 W∙m−2 T a 指2 m处气温(℃); T s 指地表温度(℃)。

土壤热通量是指土壤内部的热交换,受植被盖度影像较大。Bastaanssen等在SEBAL模型中提出利用净辐射通量、地表反照率、NDVI、地表温度的计算植被覆盖区域土壤热通量的方法 [15],如式(6);对于水体 G = 0.41 R n 0.51 ;对于城镇用地 G = 0.3 R n

G = R n × T s / α ( 0.0038 α + 0.0074 α 2 ) ( 1 0.98 N D V I 4 ) (6)

显热通量指单位时间内地面和大气垂直方向间单位面积通过的热量,其产生的唯一结果是温度变化,计算方法如式(7)。

H = ρ C p d T / r a h (7)

式中: ρ 为空气密度(kg∙m−3), C p 为空气定压比热容,取1004 J∙kg−1∙K−1 d T z 1 z 2 高度温度差值(K), r a h 为热量传输空气动力学阻抗。

对于中性层结大气,空气动力学阻抗计算公式如下:

r a h = ln ( z 2 / z 1 ) / ( k u ) (8)

u = k u x / ln ( z x / z o m ) (9)

z o m = exp ( a N D V I / α + b ) (10)

式中: z 1 z 2 为参考植被零平面位移高度,经验值一般取0.1 m和2 m;k为卡曼常数,取0.41; u 为摩擦速度(m∙s−1); z x 为距地表某一高度; u x 为此高度风速; z o m 为地表动量粗糙度长度(m)。

由经验公式 z o m = 0.123 h [16],h为植被高度,建立样本空间,据式(10),求出常数a,b,从而计算出每个像元的 z o m

随着高度增加,大气受下垫面影响逐渐减弱,到达一定高度时,湍流速度不再受地表影响,此高度称为混合高度,经验值取200 m,并认为此风速作用于整个影像区域,由气象站点数据根据式(11)计算出 u 200 ,带入式(9)得出每个像元 u

u 200 = u k ln ( z 200 z o m ) (11)

SEBAL假定 d T 和地表温度 T s 呈线性关系,即 d T = b + a T s ,并选取图像中冷热极值点,冷点为温度较低近似于气温且水分充足,显热通量为零,一般选取水面区域;热点为温度较高且极为干旱区域,ET为零,一般选取裸地或荒漠区域。根据实际冷点选取水库区域,热点选择沙漠区域,据冷热点计算出a、b系数。

a = ( R h o t G h o t ) r a h h o t C p ρ a i r ( T s h o t T s c o l d ) (12)

b = a T s c o l d (13)

考虑浮力效应对大气状态影响,SEBAL模型引入莫宁-奥布霍夫长度,对大气稳定状态及不稳定状态下的 r a h u 按照式(14)和式(15)进行修正,并通过多次选取冷热点迭代计算a、b、dT、H,直至热点 d T h o t r a h 趋于稳定。

r a h = ln ( z 2 z 1 ) ψ h ( z 2 ) + ψ h ( z 1 ) k u (14)

u = k u 200 ln ( z 200 z o m ) ψ m ( z 200 ) (15)

式中: ψ h ( z 1 ) ψ h ( z 2 ) z 1 z 2 高度热量传输稳定度修正因子, ψ m ( z 200 ) 为200 m处动量传输稳定度修正因子,按照Paulson [17]、Webb [18] 提出公式计算。

由于上述热通量均为瞬时状态,计算出的蒸散量是卫星影像获取时的瞬时蒸散量,SEBAL模型采用蒸发比法将瞬时蒸散量扩展为日尺度,假定每日潜热通量 λ E T 与净辐射减去土壤热通量( R n G )的比值不变,如式(16),则每日 E T 24 可用式(17)计算得到。

E F = λ E T / ( R n G ) (16)

E T 24 = 86400 E F ( R n 24 G 24 ) / λ (17)

由于获取的部分影像数据受云覆盖影像无法使用,为计算月、年累计蒸散量,这些时段蒸散量采用气象站点蒸散量数据比值和晴好日反演的蒸散量来推算,如式(18)。

E T j = E T s t j E T s t i E T r e i (18)

式中:为第j天日蒸散量,为第i天和第j天气象站点蒸散量,为第i天的反演蒸散量。

4. 精度检验

选取研究区范围内5个国家气象站的气象观测数据,以FAO 56推荐的Penman-Monteith公式 [19] 计算每个站点的地表日蒸散量作为校验依据,对SEBAL模型结果进行精度检验。

(19)

式中:为作物系数;为饱和水气压(kPa);为实际水汽压();为饱和水汽压曲线的斜率; 为湿度计常数(kPa∙℃−1);为2米处风速(m∙s1)。

检验结果显示,SEBAL模型计算结果的平均相对误差为11.99% (表1),从二者相关性来看,拟合优度R2值为0.87 (图2),说明蒸散量反演结果与实测值整体上有较好的正相关,认为结果精度是可以适用的。

Table 1. Relative errors calculated by SEBAL model

表1. SEBAL模型计算的相对误差值

Figure 2. Scatter plot of SEBAL and P-M value

图2. SEBAL值与P-M值散点图

5. 结果分析

5.1. 日蒸散量

吐鲁番市冬季寒冷干燥,蒸散发比较微弱,从多年蒸散平均来看,12月、1月、2月日蒸散量在0~2 mm/d;春季气温回升较快,3月份月均温即从2月份的零下回升至15℃左右,植被开始复苏,且春季多大风天气,5月份日蒸散量最大值已达6.4 mm/d;夏季蒸散量在0~9.0 mm/d,秋季蒸散量在0~3.7 mm/d。

从不同土地覆被类型来看,蒸散量差异性较大,日蒸散量极大值水体 > 耕地 > 林地 > 草地 > 城乡、工矿及居民用地 > 其他用地。水域主要为冰川积雪、河流、水库、季节性湖泊等,日蒸散量极大值出现在7月中下旬,在8.5~9.0 mm/d左右。耕地主要种植作物为葡萄、棉花、瓜,冬季棉花、瓜等一年生作物收获,葡萄掩埋过冬,蒸散发量主要集中在4~10月份作物生长季,占全年蒸散量99%,日蒸散量极大值出现在7月初,在8.3~8.8 mm/d之间。林地包括人工林地和自然林地,蒸散量极大值出现在8月初,在4.3~4.6 mm/d之间。草地蒸散量极大值同样出现在8月初,在3.5~3.9 mm/d之间。城乡、工矿及居民用地呈零星分布,多与耕地交错,受混合像元影响较大,日蒸散量极大值在3.4~4.5 mm/d之间。其他用地包括裸土、裸岩、沙漠、戈壁等,这些地方降水稀少,全年日蒸散量基本在0~2 mm/d。

5.2. 月蒸散量

月蒸散量时间变化规律与日蒸散量类似,2014年~2018年全年蒸散数据显示,蒸散量在各月份差异显著,主要集中在4~10月份,占全年总蒸散量的97.04%,从季节上看,春季占比22.06%,夏季占比62.25%,秋季占比14.83%,冬季占比0.86%。冬季月均蒸散量在3 mm以下,春季开始增大,3月、4月、5月平均蒸散量分别为5.46 mm、19.89 mm、43.12 mm,夏季达到峰值,5月、6月、7月平均蒸散量分别为67.14 mm、68.29 mm、67.41 mm,秋季逐渐降低,9月、10月、11月平均蒸散量分别为43.34 mm、17.26 mm、1.47 mm。

各季节典型月份蒸散量分布如图3,蒸散量较大区域集中在中部绿洲区及北部山区草地,其他平原区域多为荒漠、沙漠、戈壁,南部山区裸岩、裸土分布较广,干旱少雨,单位面积蒸散量小。

对于不同土地利用类型,月均蒸散量有较大差异,受冰川积雪占比、及混合像元影响,水域月均蒸散量在4~10月份低于耕地,最大值在63.9 mm。耕地受灌溉影响,在作物生长季节蒸散发强烈,6月份月均蒸散量达179.6 mm,由于吐鲁番种植两季瓜,每年在6月底7月初收获,6月份蒸散量稍高于7月,秋季作物收获后,蒸散量迅速下降。林地、草地蒸散量趋势相近,林地蒸散量8月份最大为67.1 mm,草地为59.4 mm。城乡、工矿及居民用地受混合像元中耕地影响,蒸散量6月最大为49.2 mm。其他用地蒸散量较低,月均蒸散量最大为10.9 mm。

Figure 3. Spatial distribution of typical month average evapotranspiration, 2014-2018

图3. 2014~2018年各季节典型月份平均月蒸散量空间分布

5.3. 总蒸散量

2014~2018年吐鲁番全市范围蒸散情况如表2,平均总蒸散量为3.25 × 109 m3,从蒸散量年际变化来看,总蒸散量有波动下降趋势,对于不同土地利用类型,耕地、草地、城乡、工矿及居民用地总蒸散量总体呈下降趋势,林地蒸散量则有上升趋势,水域及其他用地耗水变化不大,上述变化的原因主要包括:一是吐鲁番推行退地减水政策,逐步压减了耕地面积,同时通过改进灌溉方式提高了用水效率;二是地下水水位不断下降,草场面积有所缩减;三是当地节水政策促使工矿企业提高了中水利用率和居民节水意识;四是近年来吐鲁番人工造林面积不断扩大,林地用水及蒸散量均有所增加。

2014年~2018年全市单位面积平均年蒸散量46.56 mm,从不同土地类型来看,草地平均年蒸散量1.23 × 109 m3、其他用地1.06 × 109 m3、耕地7.54 × 108 m3,分别占全年蒸散量的37.94%、32.66%和23.21%,林地1.11 × 108 m3,城乡、工矿及居民用地8.01 × 107 m3,水域9.74 × 106 m3,而单位面积平均年总蒸散量耕地 > 城乡、工矿及居民用地 > 林地 > 草地 > 水域 > 其他用地。耕地由于人工灌溉单位面积年蒸散量最高,但由于面积只占全市范围1.26%,年总蒸散量低于草地和其他用地蒸散量;水域单位面积蒸散量较低的原因在于大部分水域为季节性水域或积雪区域,草地和其他用地单位面积年蒸散量不高,但由于面积分别占全市面积82.98%和14.06%,总蒸散量反而最高。

Table 2. Total evapotranspiration and different land use at Turpan city in 2014-2018 (m3)

表2. 2014~2018年全市及不同土地类型蒸散量/m3

6. 结论

本文以MODIS数据、气象观测数据、DEM等为基础,通过SEBAL模型对吐鲁番市2014~2018年蒸散量进行估算,分析蒸散量时空分布特征,结论如下:

1) 吐鲁番市日蒸散量时空差异较大,夏季日蒸散量最大,春季、秋季次之,冬季蒸散量最小;日蒸散量极大值:水域 > 耕地 > 林地 > 草地 > 城乡、工矿及居民用地 > 其他用地。

2) 不同土地利用类型的月平均蒸散量极大值:耕地 > 水域 > 林地 > 草地 > 城乡、工矿及居民用地 > 其他用地。

3) 年总蒸散量以草地、未利用地和耕地蒸散量为主,分别占全区总蒸散量的37.94%、32.66%和23.21%,林地、城乡、工矿及居民用地和水域总蒸散量占比较少,分别占3.42%、2.47%和0.17%,单位面积年总蒸散量耕地 > 城乡、工矿及居民用地 > 林地 > 草地 > 水域 > 其他用地。

4) 年总蒸散量97.04%集中在4~10月份,从季节上看,春季占比22.06%,夏季占比62.25%,秋季占比14.83%,冬季占比0.86%

利用FAO 56推荐的P-M公式和气象站观测数据对结果进行精度检验,平均误差为11.99%,拟合优度R2值为0.87。

基金项目

世界银行贷款新疆坎儿井保护及节水灌溉项目(P111163)。

文章引用

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