黑龙江省干旱遥感监测中基于能量平衡模型的应用

刘 迪，马占岳

(黑龙江省水利科学研究院，哈尔滨 150080)

科技成果

黑龙江省干旱遥感监测中基于能量平衡模型的应用

刘 迪，马占岳

(黑龙江省水利科学研究院，哈尔滨 150080)

以能量平衡方程为理论基础，将遥感反演蒸散发与干旱遥感指数两种方法加以融合，并对前人的经验模型进行适当改进，以简单的实用化作物缺水指数作为监测干旱的指数，对黑龙江省进行旱情监测，可以提高干旱监测实用化程度。

土壤墒情;能量平衡;遥感监测;日蒸散发;缺水系数;模型应用

1 引言

随着人造卫星发射成功，遥感对地观测技术为能量平衡这课题带来了新的生命力。利用遥感数据可确定地表温度、湿度以及地表植被类型、参数等，而这些因子都直接影响土壤－植被－大气系统的水热交换;另外，卫星传感器的观测范围广、获取信息量大、速度快等优点也能够较客观的反映近地层水热通量的大小及变化过程，这些就为大面积监测地表水热通量区域分布的研究提供了极大的优势。在经典的能量平衡理论的基础上，探讨利用遥感技术推算能量平衡方程中的各组分，应用于农业和其他领域，在监测农作物产量、地表蒸散发量、农田干旱等领域。

2 干旱遥感监测中能量平衡模型的机理

黑龙江省基于遥感资料研究地表能量平衡的起步较晚，2002年开始黑龙江省旱情信息中心应用极轨气象卫星云图对作物蒸发散及潜热通量进行了研究。如用NOAAAVHRR资料和地面气象资料估算了作物蒸散和土壤含水量;从能量平衡方程出发，用卫星热红外数据，估算大面积的蒸发散。

目前基于能量平衡原理推求土壤含水量及分布特征的研究工作中，主要是蒸散发的遥感反演或是利用干旱遥感指数对旱情进行评估，现有的模型方法基本上都是经验、半经验公式，其中有些模型的物理理论基础明确，但计算过程复杂，对地面实测资料依赖太多，因而计算结果的精度不高。因而以能量平衡方程为理论基础，将遥感反演蒸散发与干旱遥感指数两种方法加以融合，并对前人的经验模型进行适当改进，以简单的实用化作物缺水指数作为监测干旱的指数，对黑龙江省进行旱情监测，可以提高干旱监测实用化程度。

地表得到的净辐射是各种热量交换的起点，其能量分配形式主要包括用于大气升温的感热通量，用于水分蒸发、凝结的潜热通量，用于土壤或其他下垫面升温的土壤热通量，另外还有一部分消耗于植被光合作用和生物量增加，这一部分能量通常所占比例较小，常常被忽略不计。能量平衡原理近地面能量平衡方程式为:

式中:Rn为地表净辐射;LE为潜热通量;G为土壤通热量。所有通量都以W/m2为单位。

图1 地表净辐射能量分布图

在可见——近红外波段，用遥感方法估算土壤含水量信息最佳的深度只是土壤表层10 cm之内。当有植被或作物覆盖时，可见——近红外波段探测的土壤含水量精度难以保证。

作物缺水指数(Crop water stress index，CWSI)，其表达式为:

式中:Ed为实际蒸散发量;E0为潜在蒸散发量，或称蒸散发能力，即在充分供水条件下的蒸散发能力。然后通过CWSI求取土壤含水量，相关研究表明，CWSI与作物对水分的提取有很好的关系。作物缺水指数是计算能量平衡的基本公式。在利用能量平衡方程监测旱情时，关键在于计算蒸散发量。在利用遥感方法计算蒸散发时，首先要对遥感数字图像进行预处理，通过极轨气象卫星的第一、二、四、五通道，获得地表反照率(a)、植被指数(NDVI)和蒸发散表面温度(T0)这几个参数的影像图，并在GIS技术支持下进行空间插值，根据地面站点的位置从图上可读出各站点对应的参数数值。然后分别计算公式中Rn、H、G各分项值，最后便可得到瞬时的蒸发散值LE。由于进行旱情监测时我们感兴趣的是一天总的蒸发散量，因而就需要根据瞬时的蒸发散值推求出一天的蒸发散量值。

3 求解蒸散发的思路

基于能量平衡的干旱遥感监测模型在求解蒸散发日总量时的思路如下:首先，根据在晴天条件下显热通量与净辐射之比在正午时等于全天的比值，如果认为日显热通量与瞬时显热通量之比为净辐射折算系数的话，那么就是说一天的净辐射总量是可通过净辐射折算系数由瞬时净辐射值得到，然后利用波文比能量平衡法的优点，避免考虑求算日土壤热通量，直接由计算得到的瞬时显热通量、潜热通量及净辐射量计算日潜热通量;最后根据日潜热通量推算日蒸散发量。另外，在推算日蒸散发总量时，考虑到不同气温对应的水分汽化当量是不同的，通过气温与水汽当量的线性相关关系，用日平均气温对应的汽化当量推算日蒸发散总量。

用模型计算的日蒸散发结果与潜在蒸发散相比就得到作物缺水系数，进而可对干旱的发生和分布进行监测。通过在黑龙江省的数值试验，证明该种方法监测旱情结果的精度可满足实际生产的需要。

利用遥感技术可获取能量平衡方程中物理项的信息，这就是利用能量平衡方程的理论基础。而作物缺水指数模型中，潜在蒸散发能力E0的求算涉及很多地面实测资料，而要获得与卫星过境时同步的地面资料就更加难以实现。因此以能量平衡方程为基础，用NOAA极轨气象卫星的数据资料和尽量少的地面气象站资料，通过经验、半经验公式估算能量平衡方程中各分量值，求算出实际蒸散发量Ed及潜在蒸散发值E0，计算作物缺水指数CWSI，进而对旱情的分级及空间分布进行半定量的评估。

作物缺水指数模型是根据作物冠层能量平衡方程式推导出来的，Ed和E0两个都是物理学指标，理论上Ed≤E0。Ed越小，CWSI越大，反映了土壤供水能力越差，即土壤越易发生干旱。由于蒸散发量与土壤含水量即供水能力有很大关系，所以CWSI与土壤含水量有密切关系，且共同反映了土壤的干旱程度。

目前所建立的作物缺水指数与土壤含水量的模型都是统计线形关系。普遍认为，用作物缺水指数估算土壤含水量平均相对误差在20%左右是可以接受的精度。但对于土壤不缺水的状况该方法只能给出一个下限，而不能给出这种状况土壤水分的量级。

4 结语

综上所述:遥感监测中基于能量平衡原理的作物缺水指数CWSI与土壤水分状况有密切的关系。在缺少土壤水分实测资料的情况下，可利用作物缺水指数来对干旱进行监测，半定量地给出土壤严重干旱、中旱、轻旱、正常和湿润等的分布图，以利于合理指导农田灌溉，推动节水农业的发展。CWSI的值为0～1，其值越大表示土壤含水率越低，作物越缺水。

［1］ 庞治国.干旱遥感监测模型研究及墒情预报探索［D］.北京:中国水利水电科学研究院，2005.

［2］ 李芳花，司振江，黄彦，刘迪.黑龙江省墒情监测信息管理系统的应用研究［C］//中国农业工程学会.2005年中国农业工程学会论文集.广州:中国农业工程学会，2005.

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1007－7596(2011)05－0001－02

2011－04－20

刘迪(1979－)，男，黑龙江林甸人，工程师，主要从事农业水土工程研究等工作;马占岳(1981－)，男，黑龙江哈尔滨人，助理工程师，主要从事农田水利试验研究等工作。