基于遙感與GIS的區(qū)域潛在蒸散發(fā)估算

基于遙感與GIS的區(qū)域潛在蒸散發(fā)估算

傳統(tǒng)的地表潛在蒸散發(fā)的研究方法所獲取的僅僅是單點(diǎn)蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，遙感技術(shù)使得地表能量平衡和水分狀況監(jiān)測成為可能，這為區(qū)域蒸散發(fā)研究提供理論依據(jù)。近年來國內(nèi)外相繼開展利用衛(wèi)星遙感技術(shù)估算區(qū)域蒸散發(fā)的研究。遙感資料和地面觀測相結(jié)合為估算區(qū)域蒸散發(fā)提供了資料保證，但是遙感觀測是瞬時的，用這些瞬時值得到凈輻射和地表反照率等能量平衡項(xiàng)及表面溫度只代表那個瞬間的值，用能量平衡公式計算蒸散發(fā)也是瞬時值，由瞬時值推到24h會遇到許多困難。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，有效地利用衛(wèi)星遙感資料和時間序列的氣象站觀測資料，就潛在蒸散發(fā)時空分布的變化問題進(jìn)行了探討。針對目前地表區(qū)域潛在蒸散發(fā)研究已經(jīng)發(fā)展到了一個嶄新的階段，尤其是衛(wèi)星遙感資料 Landsat TM 和數(shù)字高程模型DEM的應(yīng)用，為準(zhǔn)確地估算非均勻地表潛在蒸散發(fā)提供了資料保證。本研究采用黑河中上游研究區(qū)的高精度Landsat TM 影像、DEM和水文氣象站觀測數(shù)據(jù)，首先將氣溫，日照時數(shù)以及風(fēng)速等氣象參量空間內(nèi)插，然后求得各種地表面物理特征和水汽特征參數(shù)如 LAI、地面凈輻射、土壤熱通量、干濕表常數(shù)、水汽壓和飽和水汽壓等，采用FAO Penman-Monteith 公式估算黑河流域潛在蒸散發(fā)，旨在探討黑河流域潛在蒸散發(fā)的時空分布現(xiàn)狀，這也為干旱、半干旱情況下近似研究提供一種借鑒。圖1表示了時空分布潛在蒸散發(fā)估算流程圖。

資料準(zhǔn)備

研究所采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括黑河流域中上游區(qū)DEM，面積約27500 km2，分辨率為120m，緯度范圍大致為37°57ˊN～39°30ˊN， 經(jīng)度范圍大致為99°30ˊE～101°25ˊE，大致覆蓋了張掖綠洲和周圍的祁連山地區(qū)，地勢從東南向西北逐漸升高，高程起伏從1400～5000多m；1：25萬土地利用圖，主要植被類型有草地、農(nóng)作物、裸地、青海云杉、人工林地、亞高山草甸等，各土地利用類型的逐月反照率資料參照表，參照LDAS項(xiàng)目植被參數(shù)給定的地物反照率資料 ；水文氣象資料包括20多個氣象站多年（1980～2000年）4～9月月平均氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速，蒸發(fā)量信息。

本文對土壤熱通量G的處理，不同于逐日潛在蒸散估算中把它看作0。通常認(rèn)為土壤熱通量與凈輻射通量有一定的相關(guān)性，很多情況下均把土壤熱通量作為凈輻射平行變化的一個量，這部分能量可以通過它與凈輻射Rn以及LAI的關(guān)系來確定，公式如下：

依據(jù)Landsat TM遙感資料提取的葉面積指數(shù)LAI，在TM影像監(jiān)督分類的前提下，大致在高寒森林草甸區(qū)、荒漠半荒漠以及綠洲區(qū)分開，參照LDAS項(xiàng)目植被參數(shù)庫給定的地物的植被參數(shù)的變化趨勢，從而近似推出逐月LAI值，求得逐月的土壤熱通量。

圖1 時空分布潛在蒸散發(fā)估算流程圖

氣象要素的空間插分及數(shù)字制圖

由于區(qū)域潛在蒸散發(fā)研究需要空間分布的氣象輸入?yún)?shù)，利用GIS空間內(nèi)插技術(shù)對有關(guān)氣象要素插分到空間網(wǎng)格上去。對研究區(qū)的若干水文氣象站4～9月月平均氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速等氣象資料進(jìn)行空間內(nèi)插。其中氣溫等高程相關(guān)氣象因子采用基于DEM的PRISM內(nèi)插方法，已有研究證明它在地形復(fù)雜黑河研究區(qū)地表參數(shù)空間內(nèi)插中有很好的效果，對河西走廊若干氣象站的日照資料采用反距離平方法內(nèi)插到空間上，風(fēng)速與高程相關(guān)性并不很明顯，研究中也采用反距離平方法內(nèi)插到空間上。

地表凈輻射的計算

空間分布地表凈輻射（Rn）參照公式（（2）～（4））計算得到的，公式（1）計算得到土壤熱通量（G）等項(xiàng)。

RS：地表短波輻射（MJ·m-2·d-1），Ra大氣層外太陽輻射（MJ·m-2·d-1），d：日地相對距離，j：緯度，d：太陽赤緯，w：日落時角，σ：斯蒂芬-波爾茲曼常數(shù)（4.903xl0-9MJ·K4·m-2·d-1），N：天文上可能出現(xiàn)的最大日照時數(shù)，n/N ：日照百分率，Tmax.k：日最高氣溫（k），Tmin，k：日最低氣溫（k）。鑒于日最高、最低氣溫缺測，依據(jù)日均溫通過氣象模擬器生成，ea：實(shí)際水汽壓（kPa）。計算凈輻射公式中參數(shù)a， b值，根據(jù)河西地區(qū)年平均太陽總輻射和逐日實(shí)測日照時數(shù)回歸分析得到。a：地表反照率。

GIS空間插分算法

（1）PRISM內(nèi)插法。這是一種以數(shù)字高程模型（DEM）為平臺結(jié)合GIS空間插補(bǔ)技術(shù)，綜合考慮高程、距離、坡向、坡度等因子對氣象要素影響的內(nèi)插方法。PRISM算法認(rèn)為在一定區(qū)域內(nèi)控制氣象要素空間變化的主導(dǎo)因子是高程，利用氣象數(shù)據(jù)高程梯度變化來計算每個DEM格網(wǎng)的氣象數(shù)據(jù)。

在每一個窗口內(nèi)用公式（5）計算格網(wǎng)的氣象數(shù)據(jù)。

式中，Y為空間內(nèi)插的氣象要素；n為內(nèi)插所使用的站點(diǎn)個數(shù)；G為在這層內(nèi)氣象要素隨高程變化的梯度；ai為第i個站點(diǎn)的權(quán)重；H為使用DEM格網(wǎng)上的高程；hi為第i個站點(diǎn)的高程；Bi為第i個站點(diǎn)氣象要素的數(shù)據(jù)。

（2）反距離平方法。這種方法認(rèn)為與未采樣點(diǎn)距離最近的若干個點(diǎn)對未采樣點(diǎn)值的貢獻(xiàn)最大，其貢獻(xiàn)與距離成反比，具體表達(dá)式見公式（6）如下所示：

式中， Z是估計值，Zi是第 i（i= l，…，n）個樣本，Di是距離。

時空分布潛在蒸散發(fā)分析以及評價

潛在蒸散發(fā)估算精度評價

本文計算了4～9月份月平均潛在蒸散發(fā)的空間分布估算值，采用站點(diǎn)實(shí)測值與模擬值比較進(jìn)行潛在蒸散發(fā)模擬精度的驗(yàn)證。將研究區(qū)祁連、札馬什克、雙樹寺、瓦房城、民樂、李橋水庫、山丹、鶯落峽、張掖、鸚鴿嘴、高崖、臨澤、高臺等13個水文氣象站月平均實(shí)測蒸發(fā)資料，對站點(diǎn)實(shí)測值與模擬值做線性相關(guān)分析和誤差評價。具體相對誤差結(jié)果見表1。

圖2 空間分布潛在蒸散發(fā)的剖面圖

表1 潛在蒸散發(fā)模擬值與實(shí)測值的相對誤差

通過模擬值與實(shí)測值相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，相對誤差在16.098%～19.338%之間，潛在蒸散發(fā)在5～8月份最高，相對誤差也較低（表1）。鑒于本研究采用多年月平均水文氣象資料，潛在蒸散發(fā)的估算僅僅反映了一種相對平均的情況，因此潛在蒸散發(fā)的時空分布模擬精度是可以接受的。

時空分布潛在蒸散發(fā)的動態(tài)變化評價

結(jié)合研究區(qū)實(shí)際，植被茂盛的農(nóng)作物、平地草地、植被稀疏的低山裸地、低山草地和中山草地均在荒漠半荒漠綠洲區(qū)，青海云杉以及亞高山草甸為高寒森林草甸區(qū)，對各月潛在蒸散發(fā)空間分布圖疊合剖面分析，結(jié)果見圖2（ a） 和（b）。在時間上的變化表現(xiàn)為，任何地物類型潛在蒸散發(fā)4～9月份的逐月動態(tài)變化趨勢基本相似；潛在蒸散發(fā)5～8月份最大，而且7月份最高，這個時期為一年蒸發(fā)潛熱最強(qiáng)烈的時期，是全年潛在蒸散發(fā)最高的時期；5～7月變化幅度不大，但是在4到5月，7到9月增減明顯，因?yàn)?至5月正是春夏交替，7～9月為夏秋交替月份，氣溫等影響潛在蒸散發(fā)的敏感氣象因子在這幾個月份波動比較大，導(dǎo)致潛在蒸散發(fā)的明顯變化。在空間上的變化表現(xiàn)為，荒漠半荒漠綠洲區(qū)潛在蒸散發(fā)變化相對平緩，而高寒森林草甸區(qū)潛在蒸散發(fā)起伏比較明顯，這主要是由于在荒漠半荒漠綠洲區(qū)地勢相對平坦，高寒森林草甸區(qū)地勢高低起伏較大造成的；荒漠半荒漠綠洲區(qū)集中于160～300mm之間，高寒森林草甸區(qū)集中于20～150mm之間，說明荒漠半荒漠綠洲區(qū)潛在蒸散發(fā)比高寒森林草甸區(qū)高很多。

10.3969/j.issn.1001- 8972.2016.19.031