三江源區(qū)蒸散量的時(shí)空分布特征

甘海洪，金曉媚，張緒財(cái)，朱曉倩

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)水資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100083)

0 引 言

蒸散由地表水分蒸發(fā)和植物蒸騰兩部分組成，是大氣-植被-土壤中能量交換的主要途徑[1]。三江源地區(qū)位于我國(guó)青海省南部，其面積約為35.2萬(wàn)km2，是中國(guó)海拔最高的天然濕地和面積最大的自然保護(hù)區(qū)，同時(shí)也是世界高海拔地區(qū)生物多樣性最集中的自然保護(hù)區(qū)。然而三江源地區(qū)自然環(huán)境十分惡劣，生態(tài)系統(tǒng)脆弱敏感；更由于近年來(lái)氣候變暖，三江源地區(qū)出現(xiàn)冰川消融、局部草地退化等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。蒸散作用是干旱-半干旱地區(qū)地下水的主要排泄方式，因此準(zhǔn)確計(jì)算地下水蒸散量不但是地下水資源量評(píng)價(jià)的關(guān)鍵，還對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義[2]。

目前已有部分學(xué)者[3-5]對(duì)三江源區(qū)蒸散、植被等做過(guò)一些研究，但針對(duì)三江源地區(qū)蒸散量變化趨勢(shì)及其影響因素的研究還不足，少有的研究也只是利用了傳統(tǒng)方法估算區(qū)域蒸散量，缺乏長(zhǎng)時(shí)間序列蒸散量的時(shí)間與空間變化研究，無(wú)論從時(shí)間尺度還是空間尺度均不能準(zhǔn)確地反映三江源區(qū)蒸散量的分布特征。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，推出了許多地表蒸散量的估算模型，擴(kuò)展了傳統(tǒng)方法在時(shí)空尺度上的應(yīng)用范圍，減小了傳統(tǒng)方法以點(diǎn)代面引發(fā)的誤差。1983年，Seguin和Itier[6]嘗試從衛(wèi)星熱紅外資料中獲得地面輻射溫度與空氣溫度的差值，進(jìn)而估算大尺度區(qū)域蒸散量。21世紀(jì)初Su[7-8]提出地表能量平衡系統(tǒng)(SEBS)，其目的是將衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)的可見(jiàn)光、近紅外和熱紅外波段資料與實(shí)測(cè)氣象或大氣模式輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，從而更連貫地估算大氣湍流通量，進(jìn)而得到地表相對(duì)蒸散量。2008年，金曉媚等[9]利用SEBS模型對(duì)張掖盆地的區(qū)域蒸散量進(jìn)行了估算，并用水均衡法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果吻合較好；2014年，郭仁宏等[10-12]估算了柴達(dá)木盆地的區(qū)域蒸散量，并分析了其影響因素；2017年，楊笑天[13]利用Landsat-8數(shù)據(jù)和SEBS模型估算了格爾木河流域的區(qū)域蒸散量；2018年，張曉玉[14]利用SEBS模型估算了艾比湖流域的區(qū)域蒸散量，并研究了其時(shí)空變化規(guī)律。

本文將采用連續(xù)序列的MODIS數(shù)據(jù)(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)和GLDAS (Global Land Data Assimilation System)數(shù)據(jù)，利用SEBS模型計(jì)算三江源地區(qū)2001—2017年17年間的區(qū)域蒸散量，并分析蒸散量的時(shí)空分布特征、變化趨勢(shì)以及影響因素，以期對(duì)三江源地區(qū)水資源合理開(kāi)發(fā)利用提供參考。

1 研究區(qū)概況

三江源地區(qū)位于青藏高原中東部、青海省南部，平均海拔4 300 m左右(圖1)，其地理位置為北緯31°39′—36°12′、東經(jīng)89°45′—102°23′，是青藏高原腹地，是我國(guó)三大主要河流長(zhǎng)江、黃河和瀾滄江的源頭匯水區(qū)。研究區(qū)內(nèi)地勢(shì)西高東低，西部的長(zhǎng)江源區(qū)平均海拔最高；山地是主要地貌，區(qū)內(nèi)山脈分布眾多，地形較為復(fù)雜。

圖1 研究區(qū)地理位置圖Fig.1 Geographic map of the study area

三江源地區(qū)表現(xiàn)為典型的高原大陸性氣候。冷熱兩季分明，干濕兩季交替；年際溫差較小，晝夜溫差較大。冷季時(shí)，由于受到青藏高原冷氣流影響，溫度低，降雨少，較為干燥；熱季時(shí)，受到印度洋暖季風(fēng)影響，降雨比較充沛，具有明顯雨熱同期特征。但是，三江源地區(qū)的降水量在區(qū)域上明顯分布不均，其東部較為濕潤(rùn)，降雨較多，多年年平均降水量為672.6 mm；西部地區(qū)為干旱-半干旱地區(qū)，降雨較少，多年年平均降雨量為375.84 mm。全區(qū)氣溫年際變化不大，多年月均氣溫變化范圍為-10.84～10.85 ℃；晝夜溫差大，平均晝夜溫差可達(dá)20 ℃以上[15]。

由于三江源地區(qū)海拔較高，空氣稀薄，太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈，年日照時(shí)間超過(guò)2 300 h[15]。三江源水系發(fā)達(dá)，植被分布狀況不均，黃河源區(qū)東北部和瀾滄江源區(qū)為山區(qū)，植被覆蓋度最好；長(zhǎng)江源區(qū)的中部地形平坦，分布有覆蓋度較高的高原草甸；而長(zhǎng)江源區(qū)的西部以及黃河源區(qū)的西部氣候干旱，植被稀疏，有較大面積的荒漠分布。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1.1 MODIS數(shù)據(jù)

本文選用的是2001—2017年間的MODIS數(shù)據(jù)，包含地表反射率(MOD09A1)、地表比輻射率與地表溫度(MOD11A2)。MOD09A1和MOD11A2兩種數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率均為8 d，空間分辨率分別為500 m和1 000 m。為保證數(shù)據(jù)一致性，對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣處理，得到統(tǒng)一空間分辨率500 m。本文選用MOD09A1和MOD11A2數(shù)據(jù)共3 128景，均源于美國(guó)NASA網(wǎng)站(https://reverb.echo.nasa.gov/reverb)。

2.1.2 GLDAS數(shù)據(jù)

GLDAS數(shù)據(jù)全稱(chēng)為全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，選用的是2001—2017年GLDAS_NOAH025_M數(shù)據(jù)中比濕 (kg·kg-1)、風(fēng)速 (m·s-1)、氣溫(K)和氣壓(Pa)、土壤(0～10 cm)濕度(kg·m-2)5個(gè)波段，空間分辨率為0.25°，時(shí)間分辨率為1個(gè)月，最后將空間分辨率調(diào)整為500 m。數(shù)據(jù)共204景，源于https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets。

2.1.3 DEM數(shù)據(jù)

文中采用了空間分辨率為90 m的SRTM-DEM數(shù)據(jù)，包括三江源地區(qū)地表高程、坡度和坡向數(shù)據(jù)。為使研究數(shù)據(jù)一致，對(duì)DEM數(shù)據(jù)也進(jìn)行重采樣，將空間分辨率與GLDAS數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)統(tǒng)一。DEM數(shù)據(jù)源于中國(guó)科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。

2.1.4 氣象數(shù)據(jù)

為分析氣象因素對(duì)蒸散量的影響，本文選取三江源地區(qū)內(nèi)14個(gè)氣象站的氣溫、降水等氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)的“中國(guó)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集”。

2.2 研究方法

2.2.1 表面能量平衡系統(tǒng)(SEBS)

利用SEBS模型計(jì)算區(qū)域蒸散量主要分為4步：(1)對(duì)遙感圖像進(jìn)行處理，獲得一系列地表物理參數(shù)(如反照率、比輻射率、植被覆蓋度等)；(2)建立熱傳導(dǎo)粗糙度模型[16]；(3)運(yùn)用總體相似理論[17]確定摩擦速度、顯熱通量和奧布霍夫穩(wěn)定度；(4)利用地表能量平衡指數(shù)[18]計(jì)算蒸發(fā)比，從而得到區(qū)域日蒸散量。

在任一時(shí)刻，地表的凈輻射在感熱通量、潛熱通量和地面熱通量方面都處于平衡，地表能量平衡方程為:

Rn=G0+H+λE

(1)

式中:Rn為凈輻射通量，W·m-2；G0為土壤熱通量，W·m-2；H為感熱通量，W·m-2；λ為水的汽化潛熱，J·kg-1；E為實(shí)際水分蒸散總量，mm·d-1；λE為潛熱通量，W·m-2。

蒸發(fā)比可利用最干和最濕兩種極限狀態(tài)下的感熱通量特征得到:

(2)

式中:EF為相對(duì)蒸發(fā)比，是實(shí)際蒸散量與最大蒸散量之比；Hdry為干極限狀態(tài)下的感熱通量，W·m-2；Hwat為濕極限狀態(tài)下的感熱通量，W·m-2。

日蒸散量為：

(3)

2.2.2 Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析

Sen 趨勢(shì)度分析是一種利用中位數(shù)函數(shù)研究長(zhǎng)時(shí)間序列的方法，但因其本身不能實(shí)現(xiàn)序列趨勢(shì)顯著性判斷，而 Mann-Kendall方法則無(wú)須樣本數(shù)據(jù)服從特定的分布，也不受少數(shù)異常值的影響，因此引入該方法對(duì)序列趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，得到Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析方法[19-20]。

Sen趨勢(shì)度β計(jì)算公式為:

(4)

趨勢(shì)度β可判斷時(shí)間序列X(x1，x2，x3，…)趨勢(shì)的升降，當(dāng)β> 0時(shí)，時(shí)間序列呈上升的趨勢(shì)；β< 0 時(shí)，時(shí)間序列呈下降的趨勢(shì)。

Mann-Kendal公式如下:

對(duì)于時(shí)間序列X(x1，x2，x3，…)，

(5)

其中:n為數(shù)據(jù)樣本長(zhǎng)度；sgn為符號(hào)函數(shù)。sgn定義如下:

(6)

當(dāng)n<10時(shí)，直接使用統(tǒng)計(jì)量S進(jìn)行雙邊趨勢(shì)檢驗(yàn)；當(dāng)n≥10時(shí)，統(tǒng)計(jì)量大致服從正態(tài)分布，則使用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

Z值計(jì)算公式為:

(7)

同樣，采用雙邊趨勢(shì)檢驗(yàn)，在給定顯著性水平α下，當(dāng)|Z|≤Z1-α/2時(shí)，接受原假設(shè)，即趨勢(shì)不顯著；當(dāng)|Z|>Z1-α/2時(shí)，則拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為趨勢(shì)顯著。

3 結(jié)果分析

3.1 區(qū)域蒸散量分布特征

3.1.1 蒸散量時(shí)間分布特征

SEBS系統(tǒng)計(jì)算出的為日蒸散量:取計(jì)算區(qū)域內(nèi)所有像元蒸散量值的平均值作為區(qū)域日蒸散量值；再對(duì)該月多幅圖像日蒸散量值平均，平均日蒸散量值乘以相應(yīng)月份的天數(shù)得到月蒸散量；最后將該年12個(gè)月蒸散量值相加即得到年蒸散量值。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到2001—2017年期間三江源地區(qū)逐年蒸散量，得到研究區(qū)蒸散量年際變化趨勢(shì)圖(圖2)和研究區(qū)多年平均蒸散量年內(nèi)變化趨勢(shì)圖(圖3)。從圖2和圖3可以看出，長(zhǎng)江源、黃河源、瀾滄江源蒸散量的時(shí)間變化趨勢(shì)是基本一致的。

圖2 研究區(qū)蒸散量年際變化趨勢(shì)Fig.2 Annual variation of actual ET in the study area

圖3 研究區(qū)多年平均蒸散量年內(nèi)變化趨勢(shì)Fig.3 Variation of the annual average ET in the study area

2001—2017年，長(zhǎng)江源、黃河源、瀾滄江源年平均蒸散量分別為414.18 mm、424.67 mm、482.87 mm，整個(gè)三江源區(qū)年平均蒸散量為425.99 mm。17年間，三江源區(qū)年總蒸散量整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；2001年至2009年蒸散量增加明顯，增加速率約為23.4 mm/a；2009年至2017年蒸散量總體平穩(wěn)，略有減小。三江源區(qū)年蒸散量最大值為552.55 mm(2009年)，最小值為275.03 mm(2002年)。長(zhǎng)江源、黃河源、瀾滄江源區(qū)年蒸散量最小值分別為238.04 mm(2002年)、287.98 mm(2002年)、275.03 mm(2002年)，最大值分別為523.78 mm(2009年)、613.61 mm(2009年)、597.76 mm(2014年)。從多年月平均蒸散量趨勢(shì)圖(圖3)中可以看出，蒸散量主要集中在5月至9月，這5個(gè)月的蒸散量占全年80%以上；6月蒸散量最高，平均可達(dá)80 mm，1月和12月的蒸散量很小，接近0 mm。

3.1.2 蒸散量空間分布特征

根據(jù)2017年研究區(qū)年蒸散量空間分布圖(圖4)可知，研究區(qū)內(nèi)湖泊水體的年蒸散量最高，可達(dá)900 mm以上；裸土地區(qū)蒸散量較小，年蒸散量基本小于100 mm。三江源三個(gè)源區(qū)多年年平均蒸散量從大到小依次為:瀾滄江源(482.87 mm)>黃河源(424.67 mm)>長(zhǎng)江源(414.18 mm)。瀾滄江源蒸散量明顯大于黃河源和長(zhǎng)江源，黃河源和長(zhǎng)江源蒸散量相差不大。研究區(qū)內(nèi)黃河源區(qū)的東北部主要為山區(qū)，由于山區(qū)的蒸散量誤差較大，因此本文將山區(qū)部分剔除。對(duì)于地勢(shì)相對(duì)平坦的地區(qū)，長(zhǎng)江源西部荒漠地帶蒸散量較小，為30～100 mm，但湖泊水體的蒸散量大，年蒸散量最高可達(dá)1 100 mm左右；中部地區(qū)有高山草甸分布，年蒸散量為350～500 mm；東部地區(qū)植被較好，有高原草甸分布，年蒸散量較大，為500～850 mm。黃河源西部分布有扎陵湖、鄂陵湖，湖泊水體年蒸散量最高可達(dá)1 200 mm；西部其余地區(qū)年蒸散量為350～550 mm；南部地區(qū)分布有高山草原和草甸，年蒸散量為550～850 mm。瀾滄江源有覆蓋度較高的高山草甸分布，年蒸散量較大，為500～800 mm。

圖4 2017年研究區(qū)年蒸散量空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of annual ET in the study area in 2017

3.2 蒸散量趨勢(shì)分析

為分析研究區(qū)蒸散量的連續(xù)空間變化趨勢(shì)及其變化的顯著性，本文利用Sen+Mann-Kendall顯著性檢測(cè)法對(duì)研究區(qū)17 a(2001—2017年)的蒸散量疊加數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先，使用Sen 趨勢(shì)度分析方法得到研究區(qū)蒸散量空間變化趨勢(shì)圖(圖5)；其次，根據(jù)Sen 趨勢(shì)度分析結(jié)果和研究區(qū)實(shí)際情況，取0≤β≤ 6時(shí)，蒸散量呈基本不變趨勢(shì)；再根據(jù)趨勢(shì)度β來(lái)判斷時(shí)間序列趨勢(shì)的升降，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z來(lái)進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)；最后，利用變化趨勢(shì)分類(lèi)表(表1)將變化趨勢(shì)分為5類(lèi)，分別為顯著減小、輕微減小、基本不變、輕微增長(zhǎng)、顯著增長(zhǎng)，得到研究區(qū)蒸散量顯著性變化分類(lèi)圖(圖6)。

表1 變化趨勢(shì)分類(lèi)

圖5 研究區(qū)蒸散量空間變化趨勢(shì)圖Fig.5 Spatial ET variation trend in the study area

由研究區(qū)蒸散量顯著性變化分類(lèi)圖(圖6)可知，在2001—2017年期間，三江源地區(qū)絕大部分地區(qū)蒸散量變化呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，顯著增長(zhǎng)地區(qū)面積占比達(dá)62.62%，輕微增長(zhǎng)地區(qū)面積占比為28.03%，兩者面積占比之和超過(guò)90%；基本不變地區(qū)面積占比為8.99%，輕微減小地區(qū)面積占比為0.37%，顯著減小地區(qū)面積占比遠(yuǎn)小于0.01%，可忽略不計(jì)。由此可知，三江源區(qū)絕大多數(shù)地區(qū)蒸散量都在增加。

圖6 研究區(qū)蒸散量顯著性變化分類(lèi)圖Fig.6 Classification of significant ET change in the study area

從研究區(qū)蒸散量變化趨勢(shì)面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表2)來(lái)看，顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)表現(xiàn)為瀾滄江源(68.37%)>長(zhǎng)江源(63.25%)>黃河源(58.73%)；輕微增長(zhǎng)趨勢(shì)表現(xiàn)為黃河源(32.69%)>長(zhǎng)江源(28.21%)>瀾滄江源(23.37%)；基本穩(wěn)定趨勢(shì)表現(xiàn)為黃河源(8.32%)>長(zhǎng)江源(8.22%)>瀾滄江源(7.63%)；輕微減小趨勢(shì)表現(xiàn)為瀾滄江源(0.63%)>長(zhǎng)江源(0.31%)>黃河源(0.26%)。三個(gè)源區(qū)中，輕微減小地區(qū)面積占比均小于1%，顯著減小地區(qū)面積占比均遠(yuǎn)小于0.01%。

表2 研究區(qū)蒸散量變化趨勢(shì)面積統(tǒng)計(jì)

4 蒸散量影響因素分析

4.1 氣象因素

本次研究選用五道梁、興海、托托河、雜多、曲麻萊、玉樹(shù)、班瑪、清水河、瑪沁、達(dá)日、河南、久治、囊謙、班瑪共14 個(gè)氣象站的地面月值數(shù)據(jù)。分別對(duì)2001—2017年長(zhǎng)江源、黃河源、瀾滄江源和三江源區(qū)內(nèi)的多個(gè)氣象站數(shù)值進(jìn)行平均后分析。

4.1.1 降 水

通過(guò)對(duì)氣象站降水?dāng)?shù)據(jù)分析，得到研究區(qū)降水量年際變化趨勢(shì)圖，如圖7所示；并對(duì)全區(qū)氣象站降水?dāng)?shù)值進(jìn)行平均求取三江源區(qū)2001—2017年期間的月均降水值，利用每月的降水值與對(duì)應(yīng)月的蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析，得到降水對(duì)蒸散量影響的分析圖，如圖8(a)所示。

圖7 研究區(qū)降水量年際變化趨勢(shì)Fig.7 Annual variation of precipitation in the study area

圖8 降水(a)和氣溫(b)對(duì)蒸散量的影響Fig. 8 Effect of precipitation (a) and air temperature (b) on evapotranspiration

結(jié)果表明:三江源區(qū)降水量最大值為593.63 mm(2009年)，最小值為419.14 mm(2002年)，與三江源區(qū)年蒸散量最大值和最小值年份相對(duì)應(yīng)。多年年平均降水量:瀾滄江源(548 mm)>黃河源(545 mm)>長(zhǎng)江源(468 mm)，與蒸散量空間分布特征一致。研究區(qū)蒸散量與降水的相關(guān)性很好，確定系數(shù)達(dá)0.89。蒸散量總體與降水量變化趨勢(shì)一致，呈正相關(guān)關(guān)系，即蒸散量隨降水量的增大而升高。

4.1.2 氣 溫

通過(guò)對(duì)氣象站氣溫?cái)?shù)據(jù)分析，得到研究區(qū)年均氣溫和月均氣溫變化趨勢(shì)圖(圖9)，并對(duì)全區(qū)氣象站氣溫?cái)?shù)值進(jìn)行平均求取三江源區(qū)2001—2017年期間的月均氣溫值，利用每月的氣溫值與對(duì)應(yīng)月的蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析，得到氣溫對(duì)蒸散量影響的分析圖，如圖8(b)所示。

圖9 研究區(qū)年均氣溫 (a)、月均氣溫 (b)變化趨勢(shì)Fig.9 Annual (a) and monthly (b) variation of air temperature in the study area

結(jié)果表明:除2008年較異常之外，2001年至2009年三江源區(qū)年平均氣溫明顯增加，2009年至2017年氣溫相對(duì)平穩(wěn)，與蒸散量變化趨勢(shì)基本一致。三江源三個(gè)源區(qū)多年月平均氣溫從大到小依次為:瀾滄江源>黃河源>長(zhǎng)江源，與蒸散量空間分布特征一致。長(zhǎng)江源、黃河源、瀾滄江源多年月平均氣溫最大值分別為9.9 ℃、11.3 ℃、13.2 ℃，最小值分別為-11.7 ℃、-11.3 ℃、-6.7 ℃。當(dāng)氣溫低于零下10 ℃時(shí)，蒸散量基本上接近0 mm；當(dāng)溫度處于-10～-5 ℃之間時(shí)，蒸散量基本上小于10 mm。研究區(qū)蒸散量與氣溫具有很好的正相關(guān)關(guān)系，確定系數(shù)達(dá)0.80。因三江源區(qū)蒸散量在2001—2009年期間增加相對(duì)明顯，而在2009—2017年期間相對(duì)平穩(wěn)，這與氣溫的變化較為一致，故相對(duì)于降水，蒸散量對(duì)氣溫的響應(yīng)更明顯。

4.2 植被指數(shù)

通過(guò)歸一化植被指數(shù)(NDVI)可以了解植物的生長(zhǎng)狀態(tài)、植被覆蓋程度。NDVI的取值范圍為-1～1，<0為水體。NDVI 值越大，說(shuō)明植被長(zhǎng)勢(shì)越好，植被覆蓋率越高；NDVI 越小，植被長(zhǎng)勢(shì)越差，植被覆蓋率越低。本文將2001—2017年的連續(xù)序列共204個(gè)植被指數(shù)MODIS NDVI數(shù)據(jù)與相對(duì)應(yīng)的月蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析，得到植被指數(shù)對(duì)蒸散量影響分析圖(圖10)。結(jié)果表明:兩者吻合較好，蒸散量波動(dòng)趨勢(shì)與植被指數(shù)NDVI變化趨勢(shì)趨于一致；兩者相關(guān)性較好，確定系數(shù)為0.62，呈正相關(guān)。

圖10 植被指數(shù)對(duì)蒸散量的影響Fig.10 Effect of NDVI on evapotranspiration

4.3 用地類(lèi)型

用地類(lèi)型不同，蒸散量的差異較大。研究區(qū)主要用地類(lèi)型較為簡(jiǎn)單，主要分為灌木叢、草地、裸土、水體4類(lèi)。為了分析對(duì)比4種用地類(lèi)型的蒸散量狀況，求取每種用地類(lèi)型年蒸散量平均值，對(duì)三江源地區(qū)2017年年蒸散量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到研究區(qū)不同用地類(lèi)型蒸散量柱狀圖(圖11)。結(jié)果表明:水體的蒸散量最大，約為860 mm；灌木叢地區(qū)蒸散量其次，約為610 mm；草地地區(qū)蒸散量約為415 mm；裸土地區(qū)蒸散量最小，約為65 mm。

圖11 研究區(qū)不同用地類(lèi)型蒸散量柱狀圖 Fig.11 Histogram of ET of different land-use types in the study area

4.4 土壤濕度

土壤濕度對(duì)蒸散量也具有一定影響。由于缺乏土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，本文采用GLDAS土壤(0～10 cm)濕度數(shù)據(jù)，分析土壤濕度對(duì)蒸散量的影響。將年內(nèi)12組GLDAS土壤(0～10 cm)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，得到該年平均土壤濕度數(shù)據(jù)，繪制出研究區(qū)土壤濕度與蒸散量年際變化趨勢(shì)圖(圖12)。對(duì)2001—2017年共204個(gè)GLDAS土壤(0～10 cm)濕度數(shù)據(jù)與計(jì)算得出的逐月蒸散量進(jìn)行相關(guān)性分析，得到土壤濕度對(duì)蒸散量影響分析圖(圖13)。結(jié)果表明:2001—2017年，蒸散量的變化趨勢(shì)與土壤濕度的變化趨勢(shì)基本一致，兩者具有一定的相關(guān)性，確定系數(shù)為0.60。

圖12 研究區(qū)土壤濕度與蒸散量年際變化趨勢(shì)Fig.12 Annual variation of soil moisture and ET in the study area

圖13 土壤濕度對(duì)蒸散量的影響Fig.13 Effect of soil moisture on evapotranspiration

5 結(jié) 論

本文利用連續(xù)時(shí)間序列的MODIS數(shù)據(jù)，基于SEBS模型對(duì)三江源地區(qū)2001—2017年期間的蒸散量進(jìn)行估算，并對(duì)其時(shí)空分布特征及影響因素展開(kāi)分析，得到以下認(rèn)識(shí):

(1)研究區(qū)2001年至2009年蒸散量增加明顯，增加速率約為23.4 mm/a，2009年至2017年蒸散量總體平穩(wěn)；2009年蒸散量最大(552.55 mm)，2002年最小(275.03 mm)。

(2)研究區(qū)內(nèi)瀾滄江源的年均蒸散量最大，長(zhǎng)江源的年均蒸散量最??；同時(shí)，研究區(qū)內(nèi)湖泊水體蒸散量最大，達(dá)850 mm以上，裸土蒸散量最小，基本小于100 mm。

(3)三江源、長(zhǎng)江源、黃河源和瀾滄江源蒸散量變化呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)地區(qū)面積占比分別為62.62%、63.25%、58.73%和68.37%，輕微顯著增長(zhǎng)地區(qū)面積占比分別為28.03%、28.21%、32.69%和23.37%，顯著減小地區(qū)占比極低，遠(yuǎn)小于0.01%。

(4)研究區(qū)的氣候是影響蒸散量變化的主要因素。研究區(qū)降水和溫度呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，蒸散量與降水、氣溫呈明顯正相關(guān)關(guān)系，其確定系數(shù)分別為0.89和0.80，蒸散量隨著降水和氣溫的增加而增長(zhǎng)。蒸散量與植被指數(shù)和土壤濕度具有一定相關(guān)性，隨著植被指數(shù)和土壤濕度增加而增大。