基于歸一化植被指數(shù)估算黑河中游地區(qū)植被生態(tài)耗水量

馬心依，粟曉玲，張更喜

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 水利與建筑工程學(xué)院, 陜西 楊凌 712100)

水資源系統(tǒng)為人類社會和自然環(huán)境提供了大量服務(wù)功能，而分配給生態(tài)的水量卻往往處于與傳統(tǒng)社會經(jīng)濟用水競爭的地位[1]，造成了一系列的生態(tài)環(huán)境問題。黑河地處西北干旱區(qū)，水資源嚴(yán)重匱乏，中下游地區(qū)極度干旱，由于中游地區(qū)水資源的不合理開發(fā)利用，農(nóng)業(yè)灌溉用水?dāng)D占了生態(tài)用水，從而導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境的惡化，多年來區(qū)域水資源已難以滿足當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)平衡的需要[2]。植被是生態(tài)系統(tǒng)最基本的組成部分，在生態(tài)系統(tǒng)中起主導(dǎo)作用，可用以衡量區(qū)域的生態(tài)狀況[3]。因此，正確估算區(qū)域尺度的植被生態(tài)耗水量對區(qū)域水量規(guī)劃具有重要意義，同時對于干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的保持及恢復(fù)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

植被生態(tài)耗水的估算是生態(tài)、水文以及農(nóng)學(xué)等多學(xué)科的研究熱點之一。鄭紅星等[4]和宋炳煜等[5]認為,生態(tài)耗水一般是指在特定的時空范圍內(nèi)，生態(tài)系統(tǒng)在生長發(fā)展過程中自然消耗掉的水量，一般的消耗形式是蒸發(fā)、蒸騰作用。奚歌等[6]在黃河濕地蒸散發(fā)量的研究中提出生態(tài)耗水量是一個實際值，是現(xiàn)實情況下生態(tài)系統(tǒng)所使用和消耗的水量。于貴瑞等[7]認為，植被的生態(tài)耗水量即為植物群體蒸騰和土壤蒸發(fā)耗水量，其真實地反映了區(qū)域內(nèi)特定的植被情況、氣候、水資源情況和土壤特征等?；谝陨隙x，本研究的植被生態(tài)耗水量是干旱區(qū)水資源短缺的條件下，在受破壞植被生態(tài)恢復(fù)基礎(chǔ)上計算的維持植被現(xiàn)狀基本生長所必需消耗的水量。

諸多學(xué)者已在理論和實踐方面開展了大量對植被生態(tài)用水及需水的研究[8-17]，計算理論與方法比較成熟。近10年來，國內(nèi)外對于此方面的研究已從局部過程向全流域水文循環(huán)過程發(fā)展，從傳統(tǒng)技術(shù)向數(shù)字流域技術(shù)發(fā)展[10]，其中遙感技術(shù)方法已得到廣泛應(yīng)用與認同。Scott等[11]應(yīng)用微氣象學(xué)法計算亞利桑那州河道生態(tài)系統(tǒng)2種主要植被的生態(tài)耗水量，并分析其用水來源。Chimtengo等[12]在非洲馬拉維南部的Rivirivi流域?qū)鹘y(tǒng)配水方案的實施和大壩建成前后流量變化的原因進行了分析，并用遙感技術(shù)和Desktop Reserve模型估算了流域生態(tài)需水量。Groeneveld等[13]通過校正仲夏時期衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，獲得歸一化植被指數(shù)(INDV)，根據(jù)植被覆蓋率、參考作物蒸發(fā)蒸騰量ET0和年降水量三者關(guān)系建立計算模型，對干旱半干旱地區(qū)典型植被的潛水蒸發(fā)量進行研究，其結(jié)果與實測蒸散發(fā)相比誤差較小。國內(nèi)學(xué)者應(yīng)用遙感技術(shù)對農(nóng)田作物耗水量及不同類型植被耗水量與需水量進行了大量研究[14-17]，但通常需要長期的實測蒸散發(fā)量分析驗證，往往會因為實測數(shù)據(jù)不足而受到限制；對植被需水量的計算多采用較為成熟的潛水蒸發(fā)法或彭曼公式法等，需要數(shù)據(jù)量大，計算復(fù)雜，并且其中參數(shù)和經(jīng)驗系數(shù)的選擇較為復(fù)雜，對計算結(jié)果有較大影響，對水資源管理工作的實際應(yīng)用也較為困難。

黑河中游地處西北干旱地區(qū)，蒸散發(fā)量遠大于降水量，天然植被生存主要依賴地下水，植被生態(tài)耗水量是植物群體蒸騰量和土壤蒸發(fā)量之和[7]。本文在Choudhury等[18]和Groeneveld等[13,19]的研究基礎(chǔ)上，選取反映植被冠層生長狀況和覆蓋度的歸一化植被指數(shù)，結(jié)合氣象和土地覆被類型數(shù)據(jù)，利用計算較為簡便的植被指數(shù)法估算黑河中游地區(qū)不同類型植被的生態(tài)耗水量，以期為黑河流域水資源優(yōu)化配置以及生態(tài)環(huán)境的保持與恢復(fù)提供科學(xué)指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概況

黑河流域是中國西北地區(qū)第二大內(nèi)陸河流域，發(fā)源于祁連山脈，流經(jīng)青海省、甘肅省和內(nèi)蒙古自治區(qū)，地理坐標(biāo)37.73°N～42.67°N, 97.62°E～102.10°E[20]。選取流域中游地區(qū)為研究區(qū)，位于鶯落峽和正義峽之間，流域面積1.299萬km2，行政區(qū)劃包括張掖市、臨澤縣和高臺縣(圖1)。該區(qū)兩岸地勢平坦，光熱資源充足，降雨稀少，年降水量50～200 mm，年潛在蒸散量1 200～2 200 mm，是行政區(qū)內(nèi)人類活動最為密集、綠洲面積最為集中、經(jīng)濟最為發(fā)達的地區(qū)，也是主要耗水區(qū)和水資源管理關(guān)鍵區(qū)[14,21]。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究的INDV數(shù)據(jù)、土地覆被數(shù)據(jù)以及蒸散發(fā)量觀測數(shù)據(jù)來源于國家自然科學(xué)基金委員會“中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)?；贛ODIS的INDV產(chǎn)品MYD13A2和MOD13A2，利用改進的HANTS算法去云重建得到2008和2011年逐日1 km分辨率INDV數(shù)據(jù)集[20,22]。使用常用的累積平均法和均值法合成植被生長期的INDV均值，保證可獲取INDV閾值的準(zhǔn)確性。土地覆被類型是基于2011年的TM影像，采用監(jiān)督分類和目視解譯相結(jié)合的方式獲得[23]。在ArcGIS 10.0平臺下定性定量分析，獲取不同植被類型及對應(yīng)植被面積。利用盈科綠洲加密觀測區(qū)2008年小型蒸滲儀蒸散發(fā)量觀測數(shù)據(jù)集對計算結(jié)果進行準(zhǔn)確性校驗[24]。

圖1 黑河流域中游行政區(qū)劃及其2011年土地覆被類型分布 Fig.1 Administrative map and land cover types in 2011 in the middle reaches of Heihe River

氣象數(shù)據(jù)采用張掖、臨澤、高臺站2008和2011年日觀測數(shù)據(jù)，主要包括氣溫、相對濕度、風(fēng)速、太陽輻射、地表溫度、降水量等。部分缺測數(shù)據(jù)采用相鄰站點插補。臨澤站資料來源于甘肅省氣象局，其余資料均來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://www.escience.gov.cn)。

3 研究方法

3.1 INDV處理與INDV*計算

采用ArcGIS 10.0平臺的空間分析技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計方法對研究區(qū)INDV數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析，將2011年植被生長季(5-9月)的逐日INDV圖像進行區(qū)域均值合成處理(圖2)，結(jié)合土地覆被類型圖獲取不同植被類型下的INDV閾值。

為消除大氣、土壤及植被等因素引起的非系統(tǒng)性變化，將INDV轉(zhuǎn)換為INDV*[19]，即有:

(1)

式中：INDV0和INDVS分別表示不同類型植被的最小和最大INDV值。

圖2 2011年5-9月黑河中游地區(qū)INDV均值空間分布Fig.2 Spatial distribution of average value of INDV(normalized difference vegetation index) during plant growing periods (May-Sep.) in 2011 in the middle reaches of Heihe River basin

3.2 參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)計算

采用FAO 56推薦的Penman-Monteith公式計算2011年5-9月逐日參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)[25], 即:

(2)

式中：Δ為飽和水汽壓與溫度曲線的斜率(kPa/℃)，Rn為作物表面的凈輻射量(MJ/(m2·d))，G為土壤熱通量(MJ/(m2·d))，γ為干濕表常數(shù)(kPa/℃)，t為平均氣溫(℃)，u2為2 m高處的平均風(fēng)速(m/s)，es為飽和水汽壓(kPa)，ea為實際水汽壓(kPa)。

3.3 不同植被類型的生態(tài)耗水量估算

Choudhury等[18]研究得出INDV*可替代作物系數(shù)Kc，由Kc類推得到植被蒸騰系數(shù)，即：

Tc=(Kc)η。

(3)

Tc=(INDV*)η。

(4)

式中：Tc為植被蒸騰系數(shù)；η為指數(shù)參數(shù)，由植被蒸散發(fā)量和植被指數(shù)關(guān)系確定[26]，本文基于Groeneveld等[13]的研究取η=1。

植被蒸散發(fā)量可近似由下式計算：

ET=ET0INDV*。

(5)

式中：ET是植被蒸散發(fā)量(mm)，ET0是參考作物蒸發(fā)蒸騰量，采用Penman-Monteith公式計算[25]，本文中ET0取植被生長季高臺、臨澤和張掖3站均值。

根據(jù)土地覆被類型圖，在ArcGIS 10.0平臺進行空間分析處理，得到各植被類型面積；疊加分析不同類型植被的INDV值，按公式(1)計算得出不同類型植被的植被覆蓋INDV*值。

植被生態(tài)耗水量可用下式估算得出：

Wi=0.1×ETi×Ai。

(6)

式中：Wi為第i類植被生態(tài)耗水量(萬m3)；0.1為單位換算系數(shù)；ETi為第i類植被蒸散發(fā)量(mm)；i=1，2，…，7，分別代表有林地、灌木林地、疏林地、其他林地和高、中、低覆被草地；Ai為第i類植被面積(km2)。

4 結(jié)果與分析

4.1 參考作物蒸發(fā)蒸騰量的年內(nèi)變化

圖3為研究區(qū)高臺、臨澤和張掖氣象站2011年參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)的變化。圖3顯示，高臺、臨澤和張掖氣象站的ET0均在7月達到最大值，最小值出現(xiàn)在1月。3個氣象站點同一月份ET0表現(xiàn)為張掖>臨澤>高臺，但差異較小，ET0值較為接近；生長期(5-9月)3個氣象站的平均ET0為757.9 mm，占全年的67%。

圖3 2011年黑河中游地區(qū)高臺、臨澤和張掖氣象站ET0的變化Fig.3 Monthly changes of ET0 at Gaotai,Linze and Zhangye stations in 2011 in the middle reaches of Heihe River basin

4.2 INDV的年內(nèi)變化

圖4顯示，研究區(qū)植被INDV變化整體上呈很強的季節(jié)性，不同植被種類之間存在差異性。4-7月INDV開始急劇增加，因為這段時間氣溫升高，雨水增加，導(dǎo)致植被面積不斷增長，并在7月份INDV值達到最高，此時植被生長最為茂盛；之后氣溫降低，植被生長季結(jié)束，INDV值持續(xù)降低。因此選5-9月作為本研究的植被生長季，按不同植被類型計算INDV生長季均值以及INDV*，結(jié)果見表1。

圖4 2011年黑河中游地區(qū)不同類型植被INDV的變化趨勢Fig.4 Monthly changes of INDV in different vegetation types in 2011 in the middle reaches of Heihe River basin

植被類型Vegetation typeINDV公式(1)參數(shù) Parameters of Eq.(1)INDV0INDVSINDV?有林地Arbor forest0.329 20.120 10.580 90.453 8灌木林地Shrub forest0.303 70.092 00.575 10.438 3疏林地Sparse woodland0.240 40.046 10.510 40.418 5其他林地Other forest0.205 20.101 40.468 70.282 6高覆被草地High cover grassland0.225 70.094 90.462 30.355 9中覆被草地Middle cover grassland0.215 70.079 80.547 60.290 5低覆被草地Low cover grassland0.200 00.056 50.567 00.281 1

4.3 不同植被類型生態(tài)耗水量估算及驗證

4.3.1 生態(tài)耗水量 利用2011年土地覆被圖和GIS技術(shù)對研究區(qū)植被進行分析，解譯不同植被面積見表2。根據(jù)表1、2的數(shù)據(jù)，按照公式(3)～(6)計算黑河中游不同植被類型生長季(5-9月)的生態(tài)耗水量，計算參數(shù)和結(jié)果如表2所示。由表2可知，黑河中游有林地蒸散發(fā)量最大，達到343.9 mm；低覆被草地蒸散發(fā)量最小，為213.1 mm。黑河中游植被總生態(tài)耗水量達5.812 8億m3，由于草地面積遠大于林地，林地生態(tài)耗水量僅占8.3%，草地生態(tài)耗水量占91.7%。

表2 黑河中游地區(qū)不同類型植被生長期蒸散發(fā)量和生態(tài)耗水量計算結(jié)果Table 2 Calculated ET and ecological water consumption with different vegetation types during the growing season in the middle reaches of Heihe River basin

4.3.2 實測蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)檢驗 由于研究區(qū)沒有2011年的實測蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)，選取黑河流域盈科綠洲加密觀測區(qū)2008-06-14至2008-07-13的蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)對本研究計算方法合理性進行檢驗。選取同一時間段、同一地區(qū)的遙感INDV數(shù)據(jù)計算的蒸散發(fā)量ET與其實測值進行對比，結(jié)果如表3所示，其中2008-06-25至2008-06-26是灌溉期，無監(jiān)測數(shù)據(jù)；其他時間因陰天、大雨天等不可抗拒因素影響蒸散發(fā)量實測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，故該時段數(shù)據(jù)都未計算在內(nèi)。

表3 2008年黑河中游地區(qū)蒸散發(fā)量估算值與實測值的對比Table 3 Comparison of ET estimated by INDV with observed values in 2008 in the middle reaches of Heihe River basin

從表3可以看出，ET觀測值與其估算值絕對誤差均小于1 mm/d，相對誤差絕對值為0.18%～20.72%，日平均相對誤差為8.62%。INDV方法預(yù)測ET值總體偏低，相對誤差為-1.69%。由此說明，利用INDV數(shù)據(jù)估算得到的ET值與實測ET值在月尺度上有較高的一致性，利用該方法估算本區(qū)域ET值及生態(tài)耗水量具有較高的可行性。

5 討論與結(jié)論

生態(tài)需水量是理想狀態(tài)下的生態(tài)耗水量，目前對于不同植被種類的生態(tài)需水量開展了許多研究工作。王根緒等[27]利用Penman-Monteith公式和Priestly-Taylor方程分別計算黑河中游地區(qū)生態(tài)需水量，得到包含草地和林地的綠洲生態(tài)系統(tǒng)平均生態(tài)需水量為(9.13±2.29) 億m3，其中5-8月林地平均蒸散發(fā)量為276.5～322.9 mm，草地平均蒸散發(fā)量為201～244 mm。連晉姣等[28]基于SEBAL-METRIC模型估算了夏季(6-8月)黑河中游樣帶尺度不同土地覆蓋類型蒸散量，其中林地平均蒸散發(fā)量為328 mm，草地平均蒸散發(fā)量為214 mm；本文計算結(jié)果為：林地5-9月蒸散發(fā)量為214.2～343.9 mm，草地蒸散量為213.1～269.8 mm。由于本研究在計算植被生態(tài)耗水量時選擇5-9月作為植被生長季，比文獻[27-28]的計算時長分別多1和2個月，但計算結(jié)果與文獻[27-28]較為接近。何志斌等[29]采用基于土壤水分的GIS方法對黑河中游不同植被的生態(tài)需水量進行了研究，其中甘州、臨澤、高臺3個區(qū)域的臨界生態(tài)需水量為1.22億m3，區(qū)域臨界平均蒸散發(fā)量為246.33 mm；最適生態(tài)需水量為2.37～2.89億m3，區(qū)域最適平均蒸散發(fā)量為478.52～583.51 mm?？梢钥闯?，區(qū)域平均總蒸散發(fā)量(273 mm)稍大于臨界平均蒸散發(fā)量(246.33 mm)，說明2011年生態(tài)耗水量僅夠植被基本生存，不能保證植被穩(wěn)定、健康生長。

基于2011年INDV數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和土地覆被類型圖，在ArcGIS 10.0平臺下，對黑河中游地區(qū)不同植被類型生長季的生態(tài)耗水量進行估算，結(jié)果表明：1)黑河中游植被INDV峰值均出現(xiàn)在7月，有林地生長期INDV最大，其他林地覆被較低，低覆被草地INDV最低。2)林地蒸散發(fā)量為214.2～343.9 mm，草地蒸散發(fā)量為213.1～269.8 mm；區(qū)域植被平均蒸散發(fā)量達273 mm，總耗水量為5.812 8億m3，其中林地生態(tài)耗水量為0.474 2億m3，草地生態(tài)耗水量為5.338 6億m3。3)本研究估算得到的蒸散量與實測蒸散發(fā)量以及其他學(xué)者研究結(jié)果[27-28]一致，表明結(jié)果具有一定可靠性，可進一步用于水資源管理和生態(tài)保護等工作。

以往對生態(tài)耗水量和需水量的研究多針對不同類型生態(tài)系統(tǒng)的需水理論及計算方法進行探討，計算模型復(fù)雜，參數(shù)選取影響較大，較難應(yīng)用到實際中與水資源現(xiàn)狀聯(lián)系起來解決問題。本研究以反映植物冠層活力和覆被情況的歸一化植被指數(shù)為基礎(chǔ)，計算參考作物蒸散發(fā)量從而準(zhǔn)確地估算干旱區(qū)植被生態(tài)耗水量，計算方法簡單，需要數(shù)據(jù)較少。但是由于遙感數(shù)據(jù)的局限性，如陰天、有云等因素，INDV對計算結(jié)果有較大的影響。另外，由于缺少蒸散發(fā)量實測數(shù)據(jù)，本研究僅用灌區(qū)小型蒸滲儀得到蒸散發(fā)量觀測數(shù)據(jù)作為驗證，因觀測值本身有一定的誤差，雖然結(jié)果比較接近，但仍待進一步檢驗。