江紅南,許劍輝
(1. 新疆大學(xué)干旱生態(tài)環(huán)境研究所,新疆 烏魯木齊 830046;2. 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079)
土壤濕度在陸氣相互作用過程中扮演著重要的角色, 是氣候、水文、生態(tài)、環(huán)境、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等研究中重要的地球物理參數(shù)之一,它對大氣的影響在全球尺度上僅次于海面溫度,在陸地尺度其影響甚至超過海面溫度[1-2],在干旱區(qū)土壤濕度的估計(jì)更為重要。由于新疆所處的特殊的地理位置和獨(dú)特的地形因素,干旱一直是困擾該區(qū)的主要災(zāi)害之一[3-4]?;谶b感與模型的土壤水分估算與模擬是目前研究較多的方法[5-8],但受區(qū)域差異的影響,這些方法的利用需要根據(jù)區(qū)域特征進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)且計(jì)算復(fù)雜[9-10],發(fā)展符合區(qū)域特征的土壤水分估算方法對區(qū)域生態(tài)環(huán)境研究具有重要意義。鑒于此,本文基于通用陸面模型(common land model, CoLM)和土壤濕度地面監(jiān)測數(shù)據(jù),對干旱區(qū)土壤水分進(jìn)行了模擬試驗(yàn),并對模型模擬結(jié)果誤差產(chǎn)生的原因進(jìn)行了分析。
本文的研究區(qū)新疆于田縣綠洲位于塔克拉瑪干沙漠以南、昆侖山以北的克里雅河流域。地勢自南向北形成高山、戈壁、沙漠等地貌單元。屬暖溫帶內(nèi)陸干旱荒漠氣候,降水稀少,蒸發(fā)量大。以多年平均計(jì)算,氣溫為11.6 ℃,降水量為47.7 mm,蒸發(fā)量為2 432.1 mm,北部沙漠地帶降水量僅為12 mm,是典型的干旱區(qū),對研究干旱區(qū)綠洲土壤水分模擬方法和變化機(jī)理具有代表意義。
CoLM模型模擬時需要大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動,本研究采用的大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)是由中國科學(xué)院青藏高原研究所青藏高原多圈層數(shù)據(jù)同化與模擬中心開發(fā)的大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)集,包括向下長波輻射、降水率、地表氣壓、近地面空氣比濕、向下短波輻射、近地面氣溫和近地面全風(fēng)速[11],大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)空間分辨率為0.1°,每3小時更新一次,時間為2011年1月1日—2012年12月30日。為了和大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)時空分辨率一致,本研究在利用CoLM模型進(jìn)行模擬時,設(shè)定土壤濕度模擬數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.1°,時間分辨率為3小時。由于模擬時需要大量的計(jì)算,且研究區(qū)冬季時土壤濕度變化相對平穩(wěn),因此,本研究以2011年1月—2012年12 月大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模式驅(qū)動數(shù)據(jù),采用點(diǎn)模擬的方式,分別模擬了圖1所示的YU-7、YU-11、YU-16和YU-23共4個點(diǎn)2012年11-12月的土壤濕度狀況,這4個點(diǎn)土地類型都為草地,土壤質(zhì)地為沙地。
模擬結(jié)果分析驗(yàn)證數(shù)據(jù)為表層約5 cm的土壤濕度地面點(diǎn)觀測數(shù)據(jù),時間分辨率為1小時,地面觀測時間約為2012年9月—2013年5月。CoLM模式模擬的與地面觀測土壤濕度數(shù)據(jù)的單位都是體積含水量。其它用于結(jié)果分析的還有2012年不同點(diǎn)的SMOS表層土壤濕度數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)空間分辨率為25 km,時間分辨率為1天,以及24個土壤濕度地面點(diǎn)采樣數(shù)據(jù),地面采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)分布如圖1中24個紅色標(biāo)記所示(圖1)。土壤濕度地面采樣數(shù)據(jù)時間為春季的2012年4月20日至5月3日和夏季的2012年7月10日至18日,地面數(shù)據(jù)采樣深度分別為0~10 cm和10~20 cm,土壤樣本在實(shí)驗(yàn)室烘箱中烘干,計(jì)算出土壤質(zhì)量含水量。同時,還有和每個采樣點(diǎn)位置土壤濕度數(shù)據(jù)對應(yīng)且時間幾乎一致的地下水位(GWL)監(jiān)測數(shù)據(jù)和土壤蒸散發(fā)量(ET)數(shù)據(jù),土壤蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)是MODIS遙感數(shù)據(jù)8天合成的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,空間分辨率為500 m,時間為2012年4月22日至29日的平均值和7月3日至18日的平均值,該數(shù)據(jù)中某些樣點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失,4月的有19個樣點(diǎn)的數(shù)據(jù),7月的有14個樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)。
CoLM模式結(jié)合公認(rèn)的較好的NCAR LSM、BATS和中科院大氣物理研究所發(fā)展的IAP94三個模式的特點(diǎn),模式在雪蓋、土壤濕度以及感熱、潛熱通量等方面的模擬都表現(xiàn)出了比較高的準(zhǔn)確性。CoLM模型綜合了考慮大氣—植被—雪蓋—土壤間的相互作用,對于陸一氣之間能量和水分傳輸有較好的描述[12]。但有研究表明,CoLM模式用于干旱區(qū)土壤濕度模擬時需要對模式有關(guān)參數(shù)進(jìn)行修正[13]。CoLM模式能夠模擬10層的土壤水分狀況,每層土壤的層厚如表1所示,本研究中由于地面觀測數(shù)據(jù)的深度大約為5 cm,所以取CoLM模式的模擬的第二層,即2.79 cm深度的土壤濕度模擬結(jié)果進(jìn)行分析。
研究區(qū)土壤濕度模擬結(jié)果如圖2-圖5所示,以地面表層5 cm的土壤濕度觀測數(shù)據(jù)作為對比驗(yàn)證數(shù)據(jù),為了簡化計(jì)算,利用每天9時的2.79 cm深度土壤濕度模擬數(shù)據(jù)和每天9時的5 cm深度土壤濕度觀測數(shù)據(jù),對土壤濕度模擬結(jié)果進(jìn)行評價和分析,分別利用模擬結(jié)果與對應(yīng)的地面觀測數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差(root mean square error, RMSE)描述CoLM模式的模擬精度(表2)。由表2可知,模擬的土壤濕度結(jié)果與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)具有顯著的相關(guān)性,相關(guān)程度處于中度和高度相關(guān)水平。YU-7點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.681,YU-11點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.448,YU-16點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.418,YU-23的相關(guān)系數(shù)為0.679,就模擬的第二層土壤濕度而言, CoLM模式模擬的土壤濕度結(jié)果和地面監(jiān)測的土壤濕度數(shù)據(jù)趨勢基本一致,從11月到12月各點(diǎn)的土壤濕度是逐漸減小的,尤其是YU-7點(diǎn),模擬的土壤濕度數(shù)據(jù)和地面監(jiān)測的土壤濕度數(shù)據(jù)相關(guān)性較大,數(shù)據(jù)表現(xiàn)的土壤濕度隨時間變化的趨勢吻合的較好。同時,由表2可知,CoLM模型模擬的土壤濕度數(shù)據(jù)精度不是非常高,這說明CoLM模型用于于田綠洲土壤水分模擬具有一定適宜性,但模型模擬精度需要進(jìn)一步提高。
圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 The location of study area
表2 CoLM模式模擬結(jié)果與地面觀測數(shù)據(jù)的對比驗(yàn)證Table 2 Validation between simulation results of CoLM model and ground observation data
注:**表示在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)
Note: ** indicates significant correlation at the 0.01 level
圖2 YU-7點(diǎn)土壤水分模擬結(jié)果Fig.2 Simulation result of YU-7 by CoLM model
圖3 YU-11點(diǎn)土壤水分模擬結(jié)果Fig.3 Simulation result of YU-11 by CoLM model
圖4 YU-16點(diǎn)土壤水分模擬結(jié)果Fig.4 Simulation result of YU-16 by CoLM model
圖5 YU-23點(diǎn)土壤水分模擬結(jié)果Fig.5 Simulation result of YU-23 by CoLM model
通過以上內(nèi)容可以看出,CoLM模式用于干旱區(qū)土壤水分模擬時具有適宜性,但模型模擬精度不是很高,下面以于田綠洲土壤濕度時空變化影響因素分析為重點(diǎn),分析模型誤差產(chǎn)生的原因。根據(jù)SMOS土壤濕度數(shù)據(jù)(圖6),研究區(qū)2012年表層的土壤濕度,2月到7月初,土壤濕度逐漸升高,這一時期為表層土壤濕度變化最為劇烈的時期,7月到10月土壤濕度逐漸減小,10月到12月土壤濕度變化不大。因?yàn)?月到7月包含了春夏兩季,本研究利用2012年4月和7月的24個地面土壤濕度采樣數(shù)據(jù),分別以春季(4月)和夏季(7月)為時間點(diǎn)分析該區(qū)域土壤濕度時空變化的影響因素,通過構(gòu)造線性和非線性回歸模型,包括多項(xiàng)式回歸、冪函數(shù)回歸、對數(shù)回歸等,分析影響因子對不同深度土壤濕度時空變化的影響,最終發(fā)現(xiàn)二次多項(xiàng)式回歸模型能較好地表達(dá)各個影響因子和土壤水分的關(guān)系,結(jié)果如表3和表4所示。選取的影響因子包括CoLM模式的大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)(Lrad、Prec、Pres、Shum、Srad、Temp和Wind)、地下水位和土壤蒸散發(fā)量,因?yàn)?月土壤蒸散發(fā)的樣本數(shù)量為14個,為了對比分析和消除土壤樣本位置和數(shù)量不同對研究結(jié)果的影響,表4中14個樣本數(shù)量的地下水位記作GWL14,14個樣本數(shù)量的土壤蒸散發(fā)量記作ET14,同理,由于4月土壤蒸散發(fā)量的樣本數(shù)量為19個,表3中該樣本數(shù)量的地下水位記作GWL19,表3和表4中其它影響因素的標(biāo)記內(nèi)容與此意義相同。表3和表4中只列出了通過顯著性檢驗(yàn)或影響力較大的土壤濕度影響因子,其中R2為決定系數(shù),其表征因變量的變異中有多少百分比可由控制的自變量來解釋,R2值越大說明因變量變化由自變量解釋部分的比例越高[14],如表3中地下水位(GWL)對0~10 cm土層土壤濕度空間變異的二次多項(xiàng)式回歸的決定系數(shù)為0.559,表示該層有55.9%的土壤濕度空間變異可由地下水位解釋,P值為顯著性水平,只有通過顯著性檢驗(yàn)的模型才可靠,即P值不大于0.05。此分析表明,CoLM模式的大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)(Lrad、Prec、Pres、Shum、Srad、Temp和Wind)對該研究區(qū)土壤濕度時空變化的影響不顯著。除夏季表層0~10 cm的土壤濕度受土壤蒸散發(fā)量的影響不顯著外,其他季節(jié)0~10 cm和10~20 cm的土壤濕度都受到地下水位和土壤蒸散發(fā)量顯著且較大的影響,此外雖然夏季表層0~10 cm的土壤濕度受土壤蒸散發(fā)量的影響不顯著,但R2值較大,說明該研究區(qū)土壤濕度時空變化受CoLM大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)的影響很微弱,主要受地下水位和土壤蒸散發(fā)量的影響,而CoLM模型模擬時,驅(qū)動CoLM模型模擬運(yùn)轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)為大氣驅(qū)動數(shù)據(jù),沒有實(shí)測的研究區(qū)地下水位和土壤蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)參與模擬,這一定程度上解釋了該研究區(qū)土壤濕度模擬結(jié)果精度不高的原因。
CoLM模式大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)本身的誤差也會影響到模擬結(jié)果的精度,因?yàn)榇髿怛?qū)動數(shù)據(jù)本身是存在一定誤差的,將此數(shù)據(jù)輸入到模式中,會一定程度上影響到模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。
模式模擬的土壤水分和地面監(jiān)測的土壤水分深度不一致也是影響對比分析驗(yàn)證結(jié)果的一個原因,CoLM模擬的是表層2.79 cm的土壤濕度,而地面監(jiān)測數(shù)據(jù)反應(yīng)的是表層大約5 cm的土壤濕度,模式和對比數(shù)據(jù)反應(yīng)的是不同深度的土壤水分狀況,這會影響到對比驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。
空間分辨率也是影響本研究CoLM模式模擬精度驗(yàn)證結(jié)果的一個原因,因?yàn)槟P湍M時設(shè)定的空間格網(wǎng)為0.1°,而用于對比驗(yàn)證的地面監(jiān)測數(shù)據(jù)為點(diǎn)數(shù)據(jù),模型模擬數(shù)據(jù)和對比驗(yàn)證數(shù)據(jù)的空間分辨率不一致,反應(yīng)了不同空間范圍內(nèi)的土壤濕度狀況,這一定程度上會影響對比驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。
圖6 2012年不同位置土壤濕度變化Fig.6 The variation of soil moisture of SMOS data at different locations in 2012
表3 2012年4月不同深度土壤濕度空間變化影響因素的影響力Table 3 The power of effect factors on spatial variation of soil moisture at different depths in April 2012
影響因素Effect factor0~10 cm10~20 cmR2P值R2P值GWL0.5590.0010.5740.001GWL190.6600.0010.6680.001GWL140.8300.0000.8110.001ET190.4360.0310.4330.032ET140.6180.0180.5800.028
表4 2012年7月不同深度土壤濕度空間變化影響因素的影響力Table 4 The power of effect factors on spatial variation of soil moisture at different depths in July 2012
將監(jiān)測的地表土壤濕度數(shù)據(jù)作為對比驗(yàn)證數(shù)據(jù),基于CoLM模式的于田綠洲土壤濕度模擬結(jié)果表明,模型模擬的2.79 cm土層厚度的土壤水分和地面監(jiān)測的大約5 cm土壤濕度數(shù)據(jù)具有顯著的相關(guān)關(guān)系,CoLM模型用于干旱區(qū)土壤濕度模擬時具有一定的適宜性,但模型模擬結(jié)果的精度一般。CoLM模型模擬結(jié)果誤差分析表明,地下水位和土壤蒸散發(fā)量對研究區(qū)土壤水分時空變化具有顯著和較大的影響,而CoLM模式的大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)對研究區(qū)土壤水分時空變化的影響不顯著,這是CoLM模型用于該區(qū)域土壤水分模擬時精度不高的主要原因,為了獲得較高的模型模擬精度需要深入研究干旱區(qū)土壤濕度時空變化的機(jī)理。同時,CoLM模式大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)本身的誤差也會影響模擬結(jié)果的精度,此外,CoLM模式和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的空間分辨率也會對驗(yàn)證結(jié)果產(chǎn)生影響,該結(jié)果為干旱區(qū)土壤水分模擬研究提供了一定參考。
由于缺少可靠的與CoLM大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)匹配的研究區(qū)地下水位時間序列監(jiān)測數(shù)據(jù),本研究只是通過定量分析的方式分析了CoLM模式模擬結(jié)果誤差產(chǎn)生的原因,并沒有通過CoLM模式模擬的方式分析誤差原因,這需要以后的研究進(jìn)一步完善。