基于遥感与GIS的区域潜在蒸散发估算

基于遥感与GIS的区域潜在蒸散发估算

传统的地表潜在蒸散发的研究方法所获取的仅仅是单点蒸散发数据，遥感技术使得地表能量平衡和水分状况监测成为可能，这为区域蒸散发研究提供理论依据。近年来国内外相继开展利用卫星遥感技术估算区域蒸散发的研究。遥感资料和地面观测相结合为估算区域蒸散发提供了资料保证，但是遥感观测是瞬时的，用这些瞬时值得到净辐射和地表反照率等能量平衡项及表面温度只代表那个瞬间的值，用能量平衡公式计算蒸散发也是瞬时值，由瞬时值推到24h会遇到许多困难。本文在前人研究的基础上，有效地利用卫星遥感资料和时间序列的气象站观测资料，就潜在蒸散发时空分布的变化问题进行了探讨。针对目前地表区域潜在蒸散发研究已经发展到了一个崭新的阶段，尤其是卫星遥感资料 Landsat TM 和数字高程模型DEM的应用，为准确地估算非均匀地表潜在蒸散发提供了资料保证。本研究采用黑河中上游研究区的高精度Landsat TM 影像、DEM和水文气象站观测数据，首先将气温，日照时数以及风速等气象参量空间内插，然后求得各种地表面物理特征和水汽特征参数如 LAI、地面净辐射、土壤热通量、干湿表常数、水汽压和饱和水汽压等，采用FAO Penman-Monteith 公式估算黑河流域潜在蒸散发，旨在探讨黑河流域潜在蒸散发的时空分布现状，这也为干旱、半干旱情况下近似研究提供一种借鉴。图1表示了时空分布潜在蒸散发估算流程图。

资料准备

研究所采用的基础数据包括黑河流域中上游区DEM，面积约27500 km2，分辨率为120m，纬度范围大致为37°57ˊN～39°30ˊN， 经度范围大致为99°30ˊE～101°25ˊE，大致覆盖了张掖绿洲和周围的祁连山地区，地势从东南向西北逐渐升高，高程起伏从1400～5000多m；1：25万土地利用图，主要植被类型有草地、农作物、裸地、青海云杉、人工林地、亚高山草甸等，各土地利用类型的逐月反照率资料参照表，参照LDAS项目植被参数给定的地物反照率资料 ；水文气象资料包括20多个气象站多年（1980～2000年）4～9月月平均气温、日照时数、风速，蒸发量信息。

本文对土壤热通量G的处理，不同于逐日潜在蒸散估算中把它看作0。通常认为土壤热通量与净辐射通量有一定的相关性，很多情况下均把土壤热通量作为净辐射平行变化的一个量，这部分能量可以通过它与净辐射Rn以及LAI的关系来确定，公式如下：

依据Landsat TM遥感资料提取的叶面积指数LAI，在TM影像监督分类的前提下，大致在高寒森林草甸区、荒漠半荒漠以及绿洲区分开，参照LDAS项目植被参数库给定的地物的植被参数的变化趋势，从而近似推出逐月LAI值，求得逐月的土壤热通量。

图1 时空分布潜在蒸散发估算流程图

气象要素的空间插分及数字制图

由于区域潜在蒸散发研究需要空间分布的气象输入参数，利用GIS空间内插技术对有关气象要素插分到空间网格上去。对研究区的若干水文气象站4～9月月平均气温、日照时数、风速等气象资料进行空间内插。其中气温等高程相关气象因子采用基于DEM的PRISM内插方法，已有研究证明它在地形复杂黑河研究区地表参数空间内插中有很好的效果，对河西走廊若干气象站的日照资料采用反距离平方法内插到空间上，风速与高程相关性并不很明显，研究中也采用反距离平方法内插到空间上。

地表净辐射的计算

空间分布地表净辐射（Rn）参照公式（（2）～（4））计算得到的，公式（1）计算得到土壤热通量（G）等项。

RS：地表短波辐射（MJ·m-2·d-1），Ra大气层外太阳辐射（MJ·m-2·d-1），d：日地相对距离，j：纬度，d：太阳赤纬，w：日落时角，σ：斯蒂芬-波尔兹曼常数（4.903xl0-9MJ·K4·m-2·d-1），N：天文上可能出现的最大日照时数，n/N ：日照百分率，Tmax.k：日最高气温（k），Tmin，k：日最低气温（k）。鉴于日最高、最低气温缺测，依据日均温通过气象模拟器生成，ea：实际水汽压（kPa）。计算净辐射公式中参数a， b值，根据河西地区年平均太阳总辐射和逐日实测日照时数回归分析得到。a：地表反照率。

GIS空间插分算法

（1）PRISM内插法。这是一种以数字高程模型（DEM）为平台结合GIS空间插补技术，综合考虑高程、距离、坡向、坡度等因子对气象要素影响的内插方法。PRISM算法认为在一定区域内控制气象要素空间变化的主导因子是高程，利用气象数据高程梯度变化来计算每个DEM格网的气象数据。

在每一个窗口内用公式（5）计算格网的气象数据。

式中，Y为空间内插的气象要素；n为内插所使用的站点个数；G为在这层内气象要素随高程变化的梯度；ai为第i个站点的权重；H为使用DEM格网上的高程；hi为第i个站点的高程；Bi为第i个站点气象要素的数据。

（2）反距离平方法。这种方法认为与未采样点距离最近的若干个点对未采样点值的贡献最大，其贡献与距离成反比，具体表达式见公式（6）如下所示：

式中， Z是估计值，Zi是第 i（i= l，…，n）个样本，Di是距离。

时空分布潜在蒸散发分析以及评价

潜在蒸散发估算精度评价

本文计算了4～9月份月平均潜在蒸散发的空间分布估算值，采用站点实测值与模拟值比较进行潜在蒸散发模拟精度的验证。将研究区祁连、札马什克、双树寺、瓦房城、民乐、李桥水库、山丹、莺落峡、张掖、鹦鸽嘴、高崖、临泽、高台等13个水文气象站月平均实测蒸发资料，对站点实测值与模拟值做线性相关分析和误差评价。具体相对误差结果见表1。

图2 空间分布潜在蒸散发的剖面图

表1 潜在蒸散发模拟值与实测值的相对误差

通过模拟值与实测值相关分析发现，相对误差在16.098%～19.338%之间，潜在蒸散发在5～8月份最高，相对误差也较低（表1）。鉴于本研究采用多年月平均水文气象资料，潜在蒸散发的估算仅仅反映了一种相对平均的情况，因此潜在蒸散发的时空分布模拟精度是可以接受的。

时空分布潜在蒸散发的动态变化评价

结合研究区实际，植被茂盛的农作物、平地草地、植被稀疏的低山裸地、低山草地和中山草地均在荒漠半荒漠绿洲区，青海云杉以及亚高山草甸为高寒森林草甸区，对各月潜在蒸散发空间分布图叠合剖面分析，结果见图2（ a） 和（b）。在时间上的变化表现为，任何地物类型潜在蒸散发4～9月份的逐月动态变化趋势基本相似；潜在蒸散发5～8月份最大，而且7月份最高，这个时期为一年蒸发潜热最强烈的时期，是全年潜在蒸散发最高的时期；5～7月变化幅度不大，但是在4到5月，7到9月增减明显，因为4至5月正是春夏交替，7～9月为夏秋交替月份，气温等影响潜在蒸散发的敏感气象因子在这几个月份波动比较大，导致潜在蒸散发的明显变化。在空间上的变化表现为，荒漠半荒漠绿洲区潜在蒸散发变化相对平缓，而高寒森林草甸区潜在蒸散发起伏比较明显，这主要是由于在荒漠半荒漠绿洲区地势相对平坦，高寒森林草甸区地势高低起伏较大造成的；荒漠半荒漠绿洲区集中于160～300mm之间，高寒森林草甸区集中于20～150mm之间，说明荒漠半荒漠绿洲区潜在蒸散发比高寒森林草甸区高很多。

10.3969/j.issn.1001- 8972.2016.19.031