基于遥感的鄱阳湖湖区蒸散特征及环境要素影响*

赵晓松，刘元波，吴桂平

(中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室，南京 210008)

鄱阳湖是我国第一大淡水湖，承接赣江、抚河、信江、饶河、修水5 大河流来水，形成一个完整的流域系统.鄱阳湖流域包括5 个子流域和一个湖区，其中鄱阳湖湖区是指5 个子流域控制水文站以下、包括鄱阳湖体在内的空间范围[1].受到鄱阳湖5 个子流域径流和上游长江来水的共同作用，鄱阳湖水位呈现明显的季节性变化，其水域面积也随之产生剧烈波动，湖区大片滩地呈现明显的季节性干湿交替变化，这些水位波动和水文过程决定着鄱阳湖独特的水量平衡特征.从水量平衡角度看，鄱阳湖的入流项包括五河径流、湖区产流和湖区降雨，出流项包括湖口向长江的出流量和湖区蒸发.其中湖区降水量通过气象站点观测得到，五河径流量和湖口出流量可通过子流域控制水文站和湖口水文站观测得到，而鄱阳湖湖区的产流量则很难获得.这是因为湖区地形以平原区为主，其产汇流过程复杂，难以应用传统的水文站点进行径流观测，因此无法直接获取湖区的径流量.而基于水量平衡原理，通过估算湖区内的蒸散量，可间接获得湖区径流量.蒸散作为湖区水量平衡中的重要分量，分析其时空变化规律有助于增加对湖区产汇流过程的认识，对阐明湖区的水量平衡过程具有重要的意义.

相对于传统的水文气象学方法，遥感方法具有空间上连续和时间动态变化的特点，通过遥感手段获得区域地表蒸散得到越来越广泛的应用[2-3].目前，基于改进的Penman-Monteith 公式应用MODIS 数据已获得了全球蒸散产品(MOD16)[4-5]，但该产品尚缺失水体和湿地部分的蒸散.针对鄱阳湖湖区水陆交换频繁，地表覆被类型改变的特征，本文选取温度-植被指数三角法估算湖区蒸散.该方法不受地表覆被变化的影响，同时不需大量的观测数据便可有效估算区域蒸散，在多个区域得到很好的应用[6-7].Jiang 等[8]、Batra 等[9]和Wang 等[10]基于地面温度-植被指数三角法应用MODIS 和AVHRR 数据估算了美国南部大平原日蒸散量.Nishida 等[11]将该方法应用于美国区域蒸散量估算.Stisen 等[7]基于MSG-SEVIRI 数据估算了塞内加尔河流域蒸散.Wang 等[12]提出了基于昼夜温差和植被指数特征空间的三角法估算蒸散.Tang 等[13]改进了地面温度-植被指数三角法干湿边的确定方法，并基于MODIS 数据反演了干旱和半干旱地区的蒸散.国内多数应用能量平衡原理模型估算区域蒸散，詹志明等[14]应用AVHRR 数据，基于SEBS 模型估算陇西黄土高原陆面蒸散.田辉等[15]利用MODIS 资料估算了黑河流域蒸散.杜嘉等[16]基于MODIS 产品和SEBAL 模型估算三江平原日蒸散量.

本研究基于MODIS 遥感数据，应用温度-植被指数三角法反演2000-2009年鄱阳湖湖区蒸散，分析湖区蒸散的时空特征以及环境因子对湖区蒸散的影响，为深入理解湖区水量平衡规律奠定基础.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

鄱阳湖湖区为鄱阳湖流域除去赣江、抚河、信江、饶河和修水5 个子流域后剩余的区域，包括五河入湖尾闾段、鄱阳湖湿地以及周围平原区(图1).湖区集水面积为2.1×104km2，约占鄱阳湖流域面积的13%.湖区包括鄱阳湖水域及环湖农田和林地.鄱阳湖水域面积随水位的季节变化而变化，当鄱阳湖水位达22.59 m时，最大水域面积为3850 km2[17](对应图1 最大水面区域)，而当水位为7.68 m 时，水域面积为730 km2，仅为最大水域面积的18.8%(对应图1 最小水面区域)，洲滩和草洲大面积出露.湖区地属亚热带湿润季风气候，流域内年平均气温为17.1℃，多年平均降雨量为1570 mm.降水时空分布不均，具有明显的季节性和区域性.降水集中在4-6月，占全年降水的45%～50%.

1.2 数据源

1.2.1 气象水文数据 应用鄱阳湖湖区南昌站和波阳站2 个气象站点(1957-2009年)气象因子数据，包括辐射、气温、降水数据等.所有数据来自国家气象数据中心.1957-2009年的气象数据用于气象要素的多年平均值的计算，2000-2009年以来的气象要素和辐射数据用于分析对流域蒸散的影响.所有数据无缺失.

1.2.2 蒸散数据 选取蒸渗仪系统观测的地表蒸散数据进行分析.蒸渗仪系统位于江西省南昌县生态试验站(28°30'N，115°54'E)(图1)的观测场地.观测场海拔高度47 m，地表覆被有均匀生长的草地，日常以降水灌溉为主，不施以人工灌溉.试验场地具有较好的代表性，受地形坡度和风速的影响较小，观测时间为2007年9月-2008年8月.蒸渗仪系统观测的地表蒸散用于点尺度蒸散验证.

图1 鄱阳湖湖区及湖泊水域边界分布Fig.1 Lake Poyang region and boundary of lake waters

表1 MODIS 产品的基本信息Tab.1 The information of MODIS products

1.2.3 遥感数据 应用MODIS 卫星产品作为蒸散反演的输入数据.所需数据包括MODIS 地面温度/发射率产品(MOD11_L2)、地表反射率产品(MOD09_GQ，GA)、地理定位产品(MOD03)、大气阔线产品(MOD07)等(表1).所有产品数据来自于MODIS 数据中心(LP DAAC)(https://lpdaac.usgs.gov/).由于原始MODIS 产品为 HDF-EOS 格式、ISIN (Integerized Sinusoidal)投影，因此需要经过格式转换、轨道镶嵌、截子区、重投影等预处理，最终转换为WGS-84坐标系统下GeoTiff 格式的文件.由于MODIS 各产品的分辨率不一致，为了反演流域蒸散需要，应用最近邻法(nearest neighbor)将各参数重采样到500 m.MODIS 的近红外、可见光、热红外波段极易受天气和云层遮掩的影响，使得可以用于估算蒸散量的时相总数受到了极大限制.根据MODIS 云检测产品进行筛选，选取2000-2009年鄱阳湖湖区云覆盖区面积比例小于15%(有效面积大于85%)的影像349 景，对于存在数据缺失的产品，应用最近邻法进行数据插补，获得空间连续的数据产品用于反演流域蒸散.

1.3 遥感反演蒸散方法

基于 Priestley-Taylor[18]公式，蒸散可表示为:

式中，λET 为实际蒸散(W/m2)，λ 为水的汽化潜热(2.45×106J/kg)，Rn为净辐射(W/m2)，G 为土壤热通量(W/m2)，Φ 为 Priestley-Taylor 参数，Δ 为饱和水汽压曲线斜率(kPa/℃)，是气温的函数，γ 为干湿表常数(kPa/℃).蒸散可以用蒸散比(EF)和有效能量(Rn-G)来表示，即:

式中，EF 定义为蒸散与有效能量的比值，表达式为:

式中，Priestley-Taylor 参数Φ 可根据研究区域内地面温度和归一化差值植被指数(NDVI)的空间分布来确定[6，8]，Jiang 等[6]根据 NDVI-地面温度的特征空间，提出了区域蒸散估算的三角法.

式中，Φmax为1.26.Tmin为区域内的最低地面温度，代表植被密集，水分供应充足，蒸散处于潜在蒸散的水平，构成地面温度与NDVI 三角分布的下边界，定义为湿边.Tmax为不同NDVI 所对应的最高温度，构成了三角分布的外边界，定义为干边.T0为每个像元点的地面温度.不同T0对应的Φ 值根据干湿边线性内插得到.NDVI的表达式为:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR 为近红外波段，RED 为红光波段.通过MOD11-L2产品提取得到地面温度，基于MOD09-GQ 产品的红光波段和近红外波段计算得到NDVI，构建地面温度与NDVI 的特征空间，确定干湿边，根据公式(4)计算得到Φ，进而得到每个像元的EF 值.

根据能量平衡方程，蒸散的反演需要估算净辐射和土壤热通量.净辐射是地表热量交换的基础，包括向下短波辐射、向上短波辐射、向下长波辐射和向上长波辐射4 个分量.一般通过分别估算4 个分量来获得净辐射.基于大气短波传输的参数化方案及反照率等参数估算向下和向上短波辐射[19].同时基于MODIS 气温和地面温度数据以及大气和地表发射率计算向下和向上长波辐射[20].最后根据地表能量交换计算净辐射，具体反演方法参见文献[21].土壤热通量在白天占净辐射的5%～20%，通常根据对净辐射和NDVI 的参数化方程来估算[22].

由于遥感反演的蒸散值为卫星过境时刻的瞬时值，根据实际的应用，需要将瞬时值转化为日蒸散量和年蒸散量.根据正弦模型将瞬时净辐射转换为日净辐射[23]，由于蒸散比在一天当中基本保持稳定[24]，因此日蒸散值可以通过蒸散比与日净辐射相乘计算得到.对于年蒸散量的估算，本研究基于日净辐射与日蒸散总量有很好的线性相关关系(R2=0.65，P ＜0.01)，根据连续的观测日净辐射对年内缺失的蒸散值进行插补，再与遥感反演的日蒸散累加，最终得到全年的蒸散值.

1.4 湖泊水体提取方法

由水体和植被的光谱反射率特征，近红外波段对于判别水陆边界和陆地植被最为有效[25].一般地，在近红外波段，植被的反射率明显高于水体的反射率，而在红光波段，水体的反射率高于植被的反射率[26].为了突出水陆边界，并减少卫星遥感影像受太阳高度角和传感器视角及大气状况的影响，NDVI 常被用于水体提取的判别参数[27-28].根据区域NDVI 的空间分布，水体对应的NDVI 值较低，一般为负值，而植被和土壤对应的NDVI 则较高.由于受到时相因素等影响[29]，判断水陆边界的阈值并不固定，谭衢林等[30]指出应用NDVI提取水域分布的阈值在-0.1 ～0.3 之间.本文基于遥感影像NDVI 直方图的分布，通过人机交互方法确定合适阈值(阈值范围在0 ～0.2 之间)，提取湖泊水域面积.

图2 遥感反演蒸散精度检验Fig.2 Evaluation of accuracy for retrieved ET using remote sensing

2 结果与分析

2.1 蒸散结果验证

对于遥感反演的流域蒸散，基于地表蒸渗仪观测的蒸散数据进行点尺度的验证.在蒸渗仪观测期内，获得27 d 遥感反演的日尺度晴天蒸散值，提取观测点对应遥感像元的蒸散值，与对应日期的实测蒸散值进行比较(图2).结果显示，遥感反演蒸散值与实测蒸散具有很好的相关性，散点分布在1∶1 线两侧，斜率为0.97，相关系数(R2)为 0.43，均方根误差(RMSE)为0.57 mm/d.在日尺度上，遥感反演蒸散的绝对误差为0.07 ±0.63 mm/d.观测期内应用蒸渗仪观测的实际年蒸散量为746.1 mm[31]，基于遥感三角法估算的年蒸散量为706.5 mm，相对误差为5.4%.而目前基于遥感方法反演的区域蒸散误差一般在15%～30%之间[3，32].这说明基于MODIS 遥感数据的地面温度-植被指数三角法能够很好地应用于鄱阳湖湖区蒸散的反演.

2.2 鄱阳湖湖区蒸散变化特征

基于时间尺度扩展方法，可以获得年尺度的湖区蒸散量.2000-2009年鄱阳湖湖区平均蒸散量为797 mm，变化在685 ～921 mm 之间.湖区蒸散较高的年份出现在2004年，较多年平均高15.61%.其次为2003 和2007年，其蒸散量略低于2004年.而蒸散偏低的年份出现在2006年，较多年平均偏低14%.鄱阳湖湖区多年平均降水量为1570 mm，低于整个流域的平均降水量.蒸散的年际变化与降水并无明显的相关性.如2004、2006、2007、2008 和2009年均为湖区降水偏少的年份(较多年平均偏少12%～35%)，但蒸散的变化却具有明显差异，2004年蒸散明显偏高，而2006年蒸散低于平均值，2007年等其他年份则与平均蒸散持平(表2).

为了进一步说明湖区水量平衡过程，将湖区蒸散量分为水体蒸发量和植被(非水体)蒸散量(表2).年水体蒸发量明显高于植被蒸散量，2000-2009年平均水体蒸发量为1107 mm，范围在1024 ～1218 mm 之间.受到气候变化等条件影响，近十年水体蒸发量高于1980-2004年多年平均的水体蒸发量(1034 mm)[33].水体蒸发主要受辐射、气温和风速等气象要素影响，2002年水体蒸发量最小，这与2002年降水偏多而辐射相对偏低有关;2008年水体蒸发量最大，则是受到2008年气温和辐射偏高的影响.湖区植被蒸散量近十年平均为774 mm，变化范围为661 ～910 mm.植被蒸散量占降水的比例平均为55%，只有在2001、2002、2005 和2006年比例小于50%，其他年份均大于50%.在降水偏少的2007年，蒸散占降水的比例高达78%.从湖区汇水区域的水量平衡来看，蒸散是湖区降水的主要支出项.若不考虑地表水和地下水的年际变化，汇水区域的径流系数约为0.45，湖区平均径流深为796 mm，小于鄱阳湖流域5 个子流域的平均径流系数0.58 和平均径流深1114.7 mm[34].结合湖区的汇水区域面积，估算湖区平均产汇流量为136.51×108m3，而鄱阳湖流域五河控制站多年平均入湖水量为1229.81×108m3[34]，湖区产汇流量约为五河子流域入湖水量的11.1%.

表2 2000-2009年鄱阳湖湖区蒸散和降水特征Tab.2 Variation of ET，precipitation during 2000-2009 over the Lake Poyang region

湖区月蒸散量具有显著的季节变化规律，以2004-2007年为例分析其变化规律(图3).其中平水年(2005年)蒸散量和降水量与平均值最为接近，因此以2005年为基准进行分析.2004年各月蒸散量均大于2005年，7月之前，湖区NDVI 主要受农田作物的影响，2004年NDVI 高于2005 基准年，在水分供给充足的区域，NDVI 高则提高了植被的蒸腾作用.进入枯水期后，2004年低水位持续的天数少，水域面积大于其他年份，因此8月份以后蒸散量仍然较大.2006年蒸散量除8月外，其他月份均小于2005年.2006年7月前NDVI低于2005年.8-9月份以后，鄱阳湖逐渐进入枯水期，水位降低使得洲滩出露，湿地植被开始生长，使得8月蒸散量也明显增加.2007年除7月和8月湖区蒸散量大于2005年外，其他月份与2005年相当.2007年气温较多年平均偏高，特别是7月和8月.这也是造成2007年7-8月蒸散量偏高的原因.9月以后，湖区降水明显偏少，水位降低使得水域面积减少，从而引起蒸散量的减少.

图3 2004-2007年鄱阳湖湖区月蒸散变化特征Fig.3 Monthly variation of ET in the Lake Poyang region during 2004-2007

2.3 鄱阳湖区蒸散影响因子分析

蒸散过程受多种因素的影响，主要包括3 个方面:一是太阳辐射的能量供给条件;二是地表水分条件，与地表土壤水分和植被状况有关;三是水汽输送条件，取决于气温、湿度和风速等因素[35-36].太阳辐射是蒸散过程的主要驱动力，辐射对空气和植物体产生增温效应，也是植物生长的能源提供者.在日尺度上，基于遥感反演的鄱阳湖湖区蒸散、观测净辐射与湖区蒸散量具有很好的线性相关关系(R2=0.65)，且不同年份蒸散量对净辐射的响应曲线差异不明显.气温对蒸散的影响，是通过气温升高加快下垫面的水分运动，从而增加地表的蒸散速率，不同年份月蒸散量与气温总体呈指数相关关系，相关系数大于0.8，平水年、丰水年和枯水年份气温与蒸散量的指数关系差异不显著.以往研究表明，松嫩平原[37]和长江源区[38]蒸散量与气温和降水量均呈显著的正相关关系.相对而言，湖区蒸散量与降水量的关系则比较复杂，在平水年(如2005年)和丰水年(如2002年)，月降水量与蒸散量无显著相关关系，而枯水年呈弱的负相关关系，但不同年份存在一定差异.这是由于在干旱和半干旱地区，水分条件是地表蒸散过程的限制因子，降水越多则越有利于蒸散作用.而在鄱阳湖区等湿润地区，水分条件充足，蒸散作用则更多地受到辐射和气温等因素的影响.

图4 2004、2006 和2007年鄱阳湖湖区气温与蒸散量的相关关系Fig.4 The relationship of air temperature and ET in the Lake Poyang region in 2004，2006 and 2007

本文以枯水年份具有代表性的2004、2006 和2007年为例，分析蒸散量与环境因子的关系.2004、2006 和2007年蒸散量均与气温呈显著的指数相关关系(图4)，相关系数均大于0.89.2004年指数方程为:ET=39.6 exp(0.033 Ta);2006年指数方程为:ET=26.4 exp(0.038 Ta);2007年指数方程为:ET =23.4 exp(0.052 Ta).2004年和2006年月蒸散量对温度响应曲线的指数相近，但方程的底数2004年明显大于2006年，即相同温度下2004年蒸散量大于2006年，这与2004年净辐射偏大有关.而2007年方程的底数较小，但指数最大，说明月蒸散量对温度的变化更为敏感，受温度影响较大，同时也与当年的植被生长及水分条件有关.

与蒸散量对辐射和温度的响应不同，2004、2006和2007年湖区蒸散量与降水量距平的关系具有明显差异(图5).2004年降水量距平与蒸散量距平无显著相关性，说明2004年蒸散量的季节变化格局主要受辐射和温度的影响，而与降水量无关.2006年蒸散量距平与降水量呈弱的负相关关系，2007年则呈显著负相关(P ＜0.01).从年降水总量看，2006年不是典型的气象干旱年份，但却是典型的水文干旱年份.2006年干旱事件主要受长江来水减少的影响，而流域降水的影响不大[39].2007年湖区降水量较多年平均偏少34%，是近十年偏少最多的年份.从年内的降水格局来看，2007年降水量偏少主要集中在1-8月，由于受到五河来水的补给，湖区不受到水分亏缺的影响，因此表现为降水量距平与蒸散量呈显著的负相关关系.

图5 2004、2006 和2007年鄱阳湖湖区降水量距平与蒸散量距平的关系Fig.5 The relationship of precipitation departure and ET departure in the Lake Poyang region in 2004，2006 and 2007

图6 2004-2007年湖泊水域面积比例距平变化Fig.6 Seasonal variation of water surface percentage departure of Lake Poyang during 2004-2007

由于鄱阳湖水位存在着季节性涨落，水位变化改变湖泊水域面积，影响地表覆被类型、洲滩出露面积和出露时间，从而影响鄱阳湖湿地蒸散.水域面积的大小直接反映了洲滩的出露面积，基于NDVI阈值提取水域面积，用于分析其对蒸散的影响.在枯水年份水位变化大，对蒸散量的影响也较大.因此，以2005年平水年为参照，选取典型枯水年份(2004、2006 和2007年)，分析其水位对蒸散量的影响.2004-2007年月平均水域面积比例距平表明，2004 和2005年月水域面积与多年平均值相当，只有在个别月份略高或略低，比例不超过5%(图6).2006年退水期提前，自7月开始水域面积显著低于多年平均值，2007年水域面积明显偏低的月份出现在5、11 和12月.

基于遥感反演的2004-2007年日蒸散速率与对应日期的水域面积相关关系如图7a 所示.水域面积比例与蒸散速率呈正相关关系，这与水体蒸散较大直接相关.然而相关系数仅为0.40，特别是在水域面积较低时，散点偏离较大，相关性很小.进一步以2005 和2006年为例进行分析发现(图7b)，平水年(2005年)水域面积与湿地蒸散速率呈显著正相关，相关系数为0.86.从2005年单位面积湿地蒸散量中水体和洲滩蒸散量所占比例可以看出(图8a)，当水域面积大于40%时，水体蒸散量比例大于洲滩植被蒸散量.在辐射和温度的影响下，湿地蒸散量总体随水域面积减小而降低.当11月下旬(DOY330)水域面积小于40%时，洲滩植被蒸散量比例开始大于水体蒸散量，但此时湿地蒸散非常小，因此其受水域面积的影响不大.而在典型的水文干旱年份2006年(图7b)，当水域面积 ＞30%时，与蒸散呈正相关，而当水域面积＜30%时，水域面积与蒸散呈负相关.这是因为2006年退水早(图8b)，8月中旬(DOY228)后水域面积比例迅速下降，洲滩提前出露，适宜的气象条件有利于植被生长，使得洲滩植被蒸散速率增加.洲滩植被蒸散量比例明显大于水体蒸散量，当2006年9月28日(DOY271)水域面积降至13%时，植被蒸散量比例达84%.洲滩比例的增加使得洲滩总蒸散量大于水体蒸散量，从而使得水域面积小时，湿地蒸散随水域面积增大而减小.

图7 2004-2007年(a)和2005、2006年(b)鄱阳湖湿地水域面积与蒸散的关系Fig.7 The relationship of ET and water surface area of Lake Poyang wetland from 2004 to 2007 (a)and in 2005，2006 (b)

图8 2005年(a)和2006年(b)水体蒸散量、洲滩蒸散量和水域面积比例变化Fig.8 Comparison of ET of water body and lake meadow and variation of water surface area in 2005 (a)and 2006 (b)

3 结论

本文基于遥感反演鄱阳湖湖区近十年地表蒸散，分析湖区蒸散的时空特征，探讨了气象因子及湖泊水位对流域蒸散的影响，有助于增强对鄱阳湖湖区水量平衡关系的深入理解.主要结论如下:基于地表蒸渗仪观测的蒸散量验证表明，地面温度-植被指数三角法能够很好地应用于湖区蒸散估算.鄱阳湖湖区蒸散量年际变化显著，2000-2009年多年平均蒸散量为797 mm，其中多年平均水体蒸发量为1107 mm，而植被蒸散量为774 mm.蒸散是湖区汇水区域水量平衡中重要的水分支出项.湖区汇水区域的径流系数约为0.45，平均径流深为796 mm.湖区产汇流量约为五河子流域入湖水量的11.1%.鄱阳湖湖区蒸散主要受净辐射和气温的影响，蒸散量与气温呈显著的指数相关关系.2004年月蒸散量对温度响应关系大于2006年，而2007年月蒸散对温度的变化更为敏感.2007年降水量距平与蒸散量呈显著的负相关关系，其他年份相关性不显著.水域面积与蒸散速率总体呈正相关关系，但在水文干旱严重的2006年，当水域面积＜30%时，水域面积与蒸散呈负相关，这与洲滩比例增加及湿地总蒸散量中洲滩蒸散量比例大于水体蒸散量有关.

致谢:感谢中国科学院南京地理与湖泊研究所张奇研究员提供蒸渗仪蒸散数据，水文遥感课题组赵东波、刘燕春和彭建在遥感数据前期处理中给予的帮助.

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