塔里木盆地南缘荒漠绿洲交错带蒸散发特征

刘云飞，王文全

(新疆农业大学 草业与环境科学学院，新疆 乌鲁木齐 830001)

地表不同下垫面向大气的水分散发称为ET，主要包括土壤蒸发和植物蒸腾2方面。ET是陆面生态过程的关键参数，也是水资源管理最重要的分量之一。对于水资源极度缺乏的干旱区，ET的监测和控制对水资源的管理利用和区域的规划可持续发展有着重要意义。荒漠-绿洲交错带作为干旱沙漠地区绿洲的第一道生态屏障，对维护绿洲生态平衡、保护绿洲农业具有重要意义，可以为保持荒漠生态系统的平衡，优化配置绿洲水资源和确定绿洲的适宜规模提供理论参考。

现阶段确定蒸散量的方法主要有5种：1)通过公式计算，包括Hargreave公式(温度法)、Priestley-Taylor公式(辐射法)、Penman-Monteith公式(综合法)，通过气象数据计算蒸散发[1-3]；2)以遥感数据为基础，提取参数构建相关的模型来进行估算[4]；3)蒸渗仪法，原理是通过测定某时段内蒸渗仪总重量的变化，来确定时段内的蒸发蒸散量[5-7]；4)波文比法能量平衡法；5)涡度相关法。其中，通过气象数据计算蒸散发的方法需要的参数众多，众多参数的测量精度难以保证，使用上有一定的限制性；遥感技术获得的是瞬时数据，无法对蒸散进行连续的监测，并且遥感技术提供的是区域尺度的地表参数，而需要的温度、湿度、风速等参数则依赖近地面小尺度观测的数据，存在着尺度不匹配的问题[8]；蒸渗仪法和波文比能量平衡法，在土壤水分含量极少的极端干旱区精度较差。涡度相关技术相对于其他方法，理论假设少，精度高，可以对地表ET实施长期的、连续的和非破坏性的定点监测，有利于ET观测的长期开展，并且可以在短期内获取大量高时间分辨率的ET与环境变化信息，已成为直接测定地表与大气间水汽交换的标准方法[9]。

目前，干旱区蒸散发的研究主要集中在各种类型的农田和防护林，牛建龙等[10]使用Penman-Monteith公式对新疆阿拉尔垦区的长期蒸散进行计算，说明各种气象因素对蒸散发变化的影响。司建华等[11]使用波文比-能量平衡法对荒漠绿洲芦苇地的蒸散发进行了研究。甘卓婷等[12]利用大型称重式渗透仪黄土塬区蒸散发特征进行了监测。由于目前对荒漠绿洲交错带的蒸散规律研究较少，本文主要通过使用涡度相关法对荒漠-绿洲自然交错带蒸散发的日变化规律和月变化规律进行研究。

降水对区域的蒸散发有很大影响[13]，塔南地区虽处于极端干旱区，也有一定降水，该地区蒸散对降水的响应的关系还没有研究。Fisher等[14]提出了一种基于Priestley-Taylor模型的PT-Fi模型，该模型以植被覆盖度为依据，将净辐射划分为冠层净辐射和土壤净辐射，利用较少的且便于获取的常规气象参数将土壤蒸发和植被蒸腾分开，具有较高的实用性[15]。本文拟运用涡度相关仪观测和田荒漠区平坦下垫面蒸散特征，并以PT-Fi模型研究蒸散组分特征，以期为荒漠地区水资源管理以及开发利用提供理论参考。

1 研究区概况

研究区位于和田市策勒县中国科学院策勒沙漠研究站，地理坐标37°00′57″N，80°43′45″E，海拔高度1 318.6 m。在行政区划上，隶属于新疆维吾尔自治区和田地区策勒县。距策勒县城近10 km，距和田市100 km。该区地势平坦，海拔落差小，土壤以风沙土、灌淤土为主。策勒站南依昆仑山脉，北接塔克拉玛干沙漠，在气候区划上，属暖温带极端干旱区，全年干旱少雨，年均降水量35.1 mm，蒸发潜力2 595.3 mm，平均气温11.9 ℃，最高气温41.9 ℃，极端最低气温-23.9 ℃，无霜期196 d；全年盛行西北风，大风天气3～9 d，沙尘暴20 d，扬沙90 d，浮尘150 d。观测区植物种类以荒漠灌、草占优势，主要植物群落以骆驼刺(AlhagisparsifoliaShap)、柽柳(TamarixchinensisLour)、花花柴(Kareliniacaspia(Pall.)Less)为主，观测区附近的绿洲防护林带为新疆杨、白杨和桑树为主。

2 研究方法

2.1 下垫面蒸散观测

1951年澳大利亚科学家Swinbank提出用涡度相关技术计算碳水通量，因为垂直风速的平均值较小，可忽略垂直平流量，只考虑湍流通量，则有单位质量的流体物质S在充分发展湍流中平均向上的通量[16]：

(1)

用涡度相关法表示的水汽通量[16]：

根据绿洲荒漠交错带植被的生长特点，本研究数据时间段为2016年3—10月，涡度相关仪原始数据采集频率为10 Hz，后期处理采用EddyPro软件进行。气象数据来源为中国科学院策勒沙漠研究站荒漠区的气象站数据，土壤热通量数据为涡度相关仪附带的土壤热通量传感器测得。

2.2 蒸散组分计算

Fisher等[14]根据Priestley-Taylor公式提出的PT-Fi模型具有原理简单、参数获取相对容易的特点，PT-Fi模型仅需少量数据资料便可计算下垫面蒸散，并能将蒸散不同组分有效分开。其原理是将到达地表的地表净辐射分为冠层接收的净辐射和裸露土壤接收的净辐射2部分，其划分的依据为植被覆盖率。需要输入的参数有地表净辐射(netradiation，Rn)，植被归一化指数(NDVI)，土壤植被调整系数(soiladjustedvegetation index，SAVI)，最大空气湿度(maximum air temperature，Tmax)，水汽压(watervapor pressure，ea)。PT-Fi模型将蒸散分为土壤蒸发、冠层截留蒸发和植被蒸腾三部分。

ET=ETs+ETi+ETc。(3)

式中：ET为总蒸散(mm)；ETs为土壤蒸发(mm)；ETi为灌层截留蒸发(mm)；ETc为灌层蒸腾(mm)。灌层截流蒸发指降水后被灌层截留在植被表面部分的水分蒸发，该部分蒸发只有在降水后的短时间内才有，并且研究区内干旱少雨，且植被相对较少，因此在本研究中将该组分忽略，即将公式(3)改为公式：

ET=ETs+ETc。(4)

根据PT-Fi模型，ETs计算公式：

ETs=αΔ(fwet+fSM-fSMfwet)(Rns-G)÷(Δ+γ)；(5)

fwet=RH4，fSM=RHVPD÷β，β=1.0 kPa。(6)

式中：fwet为表面相对湿度(%)；fSM为土壤水分限制因子，无量纲；α为Priestley-Taylor公式中的系数；Δ为温度-饱和水气压斜率(kPa·℃-1)；γ为干湿表常数(kPa·℃-1)；RH为空气相对湿度(%)；VPD为饱和水气压差(kPa)；β为敏感性因子(kPa)；Rns为土壤净辐射量(MJ·m-2)；G为土壤热通量(MJ·m-2)。公式中，Rns为观测区综合叶面积指数(LAI)，净辐射量(Rn)和辐射量修正系数计算获得。

本文中，ET由涡度相关仪测定，ETs由PT-Fi模型计算可得，因此ETc的计算可由公式(7)得到：

ETc=ET-ETs。(7)

2.3 PT-Fi模型系数的修正

在PT-Fi模型中，γ受气压影响较大，本研究区海拔较高，气压值小于标准大气压，因此该数值需进行调整。

γ=0.665×10-3P。(8)

在PT-Fi模型中，α为Priestley-Taylor公式中的系数，由于在实际计算应用中该系数值受下垫面和气候环境因素影响明显，具有明显的地域性差异，因此需要对该系数值进行修正。

Priestley-Taylor公式系数是耦合因子的倒数，可根据2 m高度处的日平均风速计算[18]，计算公式：

α=Ω-1=[1+γγc÷(Δra+rra)]-1;(9)

γc÷ra=0.34u2，ra=208÷u2。(10)

式中：Ω是耦合因子；γ为干湿表常数(kPa·℃-1)；rc为灌层阻力(s·m-1)；ra为空气动力学阻力(s·m-1)；u2为2 m高度处的平均风速(m·s-1)。

3 结果与分析

3.1 蒸散组分及其月变化特征

根据涡度相关数据计算下垫面蒸散总量，利用PT-Fi模型将蒸散总量分为土壤蒸散和植被蒸腾。观测区中，在研究时段内总蒸散量为276.44 mm；土壤蒸散130.94 mm，所占比例为47.4%；植被蒸腾145.50 mm，所占比例为52.6%；总降水量为43.4 mm，蒸散量大于降水量，多余的水分主要来自于地下水和观测区周边防护林灌溉水。各组分不同时间(月)的所占比例和蒸散量见表1。

表1 蒸散各组分的分布比例

由表1可知，总蒸散量、土壤蒸散量和植被蒸腾量呈现规律性变化特征。观测区在3月份开始植被缓慢生长，生理活动逐渐加强，植被蒸腾量比较平稳并略有增加，8月植被生理活动达到最强，同时蒸腾量也达到最大值，随后9月植被生理活动减弱，蒸腾量也开始下降；在土壤蒸散方面，由于观测区处在极端干旱区域，土壤水分含量极少，因此从3—10月波动相对于植被蒸腾较小。土壤蒸散量在3—8月随着气温升高，也呈现逐渐增加趋势。

由图1可以看出，在5和9月份由于受到降水影响明显升高，并在9月达到最大值，10月无降水，气温开始出现下降，土壤蒸散也随之下降。另从降水量和蒸散组分变化可以看出，因为植被生理活动较弱，5、6月的降水主要通过土壤蒸散进入大气；8、9月由于植被生理活动较强，降水主要通过植被蒸散进入大气。所以，蒸散各组分所占比例中，土壤蒸散在5、6月有所增加，7、8月迅速减少，9、10月开始增加，而植被蒸腾呈相反趋势变化。

图1 降水量、蒸散总量及其组分的月变化

3.2 下垫面蒸散发日变化特征

由图2可知，不同季节的蒸散日变化规律分为3个阶段：0：00—7：00和22：00—24：00为平稳期，蒸散变化不大且趋近于0，为1 d中的最小值；7：00—14：00为上升期，在1 d中14：00前后的蒸散量达到最大；14：00—22：00为下降期，蒸散量逐渐降低。1 d中上升期和下降期经历时间基本相等，其中春季上升期斜率为0.100 2，夏季上升期斜率为0.155 6，秋季上升期斜率为0.094 5；春季下降期斜率为0.085 2，夏季下降期斜率为0.121 8，秋季下降期斜率为0.082 6(下降期斜率取绝对值)。由此可知，夏季的蒸散量日变化上升和下降速度均大于春季和秋季，春季和秋季的蒸散量上升和下降速度基本相同，春季略大于秋季，这主要是由于夏季的土壤蒸散和植被蒸腾作用高于春秋两季。由3个蒸散阶段表现出的特征可知，下垫面的蒸散发主要集中在日间，首先上升期由于在7：00土壤经历了夜间的散热，温度达到最低值，日间太阳照射后，土壤逐渐升温蒸散加大；另一方面植被在夜间基本不进行蒸腾作用[19-20]，在日间受光照和温度升高的影响生理活动逐渐增强，因而蒸散量呈现逐渐上升趋势；其次，在14：00前后蒸散量达到最大值后逐渐下降也是由于植被生理活动和土壤蒸散的减弱造成的；最后在夜间蒸散量进入平缓期，也依然有少量的土壤蒸散和植被的夜间蒸散，但远小于日间。

图2 春夏秋季平均蒸散的日变化

3.3 日蒸散变化与降水的关系

由于观测区的气候干旱，一次性的降水较少且时间短暂，在雨天对涡度相关仪器的影响不大，所以选取降雨当天的蒸散变化与当月晴天平均日蒸散变化进行对比分析。

由图3可知，日间降水对蒸散影响显著，日间降水会大幅度降低蒸散量，降水当日的蒸散量变化平缓，小于晴天时的蒸散量。主要原因是日间降水会降低温度，当月观测区的平均温度为26.65 ℃，在降水当日的平均温度只有19.39 ℃，最低气温出现在20：00，为13.7 ℃，温度的降低对土壤蒸散和植被的生理活动都有减弱影响。在降水时，空气湿度也会随之增大，当月的日平均相对湿度为33%，而当日的平均相对湿度为60%，空气湿度的增大也会相应减少蒸散量。另外，在降水时处于阴天状态，太阳辐射被大幅度削弱，甚至没有，这也使蒸散量明显降低。

图3 日间降水蒸散量与晴天日均蒸散量的对比

图4为夜间降水时蒸散量与当月晴天日均蒸散量变化的对比，选取的日期为8月8日，由于在观测时段内，观测区的夜间降水量极少出现，因此选择降水出现在6：00—8：00，视为夜间降水，此时为太阳初升时，从而能够减少降水对太阳辐射和温度的影响。由图可知，夜间降水当日的蒸散量变化与晴天时的蒸散变化趋势基本相同，在8：00时由于受到降水影响，蒸散量略小于日均值。随后随着太阳辐射增加，温度逐渐升高，蒸散量都呈现增加趋势，并且降水当日的蒸散量增加大于日均值，这主要是由于短暂降水后，空气湿度并未达到饱和状态，同时增大了土壤表层含水量，降水事件也为植被提供了水源，因此土壤蒸散和植被蒸腾都会有所增加，而且夜间的蒸散活动微弱，夜间降水对温度和太阳辐射的影响小，从而提高了降水当日的总蒸散量。在14：00前后蒸散达到最大后，随着植被生理活动减弱和温度的逐渐降低，蒸散量也开始减小。

降水对蒸散的日变化影响也并不是绝对的，也受到环境因子的影响，当阴雨天很短暂且降水量很小时，日间降水对蒸散量的影响微弱。根据现有的观测数据统计，日间降水量影响蒸散量的临界值为0.6～1 mm，即当日间降水量超过1 mm，且降水时间小于2 h，就会对蒸散产生影响。夜间降水也是在达到一定的降水量才会对蒸散产生影响。在降水过后，后续的天气状况对蒸散变化也有很大影响。图4中夜间降水后蒸散变化趋势与晴天日均蒸散量变化接近，也是由于当日降水过后为晴天，降水时气温低于同时段晴天日均温度，但随后温度快速升高，提高了蒸散量，夜间降水当日平均气温为28.6 ℃，当月的平均气温为29.9 ℃，只是略低于均值，因此降水对日蒸散量的变化趋势没有影响。

图4 夜间降水日蒸散量与晴天日均蒸散量的对比

4 小结与讨论

根据中国科学院策勒沙漠研究站荒漠观测区，2016年3—10月的涡度相关数据，分析了该地区荒漠环境下垫面蒸散的月变化和日变化特征，利用PT-Fi模型，对下垫面的蒸散组分进行区分，并对各组分之间的占比关系和变化规律进行了说明。通过对比日间降水、夜间降水和晴天日均蒸散量变化，分析降水对蒸散量产生的影响，得到下述结论。

对蒸散量不同季节日变化和月变化规律的分析表明，3—8月蒸散量逐渐上升，8月由于植物生理活动变强，温度升高，降水增加达到最大值，9月开始蒸散迅速下降。不同季节日变化趋势相近，可以将1 d分为3个阶段，0：00—7：00、22：00—24：00为平稳期，7：00—14：00为上升期，14：00—22：00为下降期。平稳期所占日间总蒸散量约为9%左右，而14：00前后达到最大值的蒸散量占日间的约25%。夏季的日蒸散活动明显高于春季和秋季，春季和秋季的日蒸散量基本相同，春季略大于秋季。

利用PT-Fi模型将下垫面的蒸散分为土壤蒸散和植被蒸腾2个部分，在观测区研究时段内，总蒸散量为276.44 mm，土壤蒸散为130.94 mm，所占比重为47.4%，植被蒸腾为145.50 mm，所占比重为52.6%。土壤蒸散所占比例在3—6月平稳变化，逐渐增加，在7、8月植被生理活动达到最大时，比例降低，从9月开始逐渐上升。土壤蒸散量随月份变化波动较小，受温度影响，从3月开始到8月逐渐增加，但同时受降水影响也十分明显，在降水最多的8、9月份达到最大值，10月随着温度和降水的降低而减少。植被蒸腾所占蒸散量比重变化趋势，同土壤蒸散相反，3—6月所占比例较低，7、8月最大，9月开始下降。植被蒸散量在3—8月随着气温上升，植被生理活动增强呈上升趋势，9月开始迅速下降。根据不同比例所占比重可知，5月和6月份的降水主要通过土壤蒸散进入大气，7—9月的降水主要通过植被蒸腾进入大气。

通过对比分析日间降水、夜间降水和晴天日均蒸散量变化，可得到以下结论：日间降水对当日蒸散量影响明显，会增大空气湿度、减少太阳辐射、降低温度，降低土壤蒸散和植被蒸腾，从而使蒸散总量变小。夜间降水对蒸散总量的影响较弱，并且会增大日间蒸散量。降水对蒸散量的影响的大小，与降水量、降水时长也有密切关系，同时也受环境因子的影响。降水对蒸散量产生作用存在一个降水量与降水时长的临界值，这个临界值还需要确定。

荒漠绿洲交错带植被作为绿洲生态保护的第一道屏障下垫面蒸散发的研究，提供保证其基本的用水的理论依据，有利于维持其特有的生态环境和极端干旱地区荒漠化的治理。由于荒漠绿洲交错带环境的特殊性，目前研究较少，在对需水量的估算时应对各类植被单独的需水量和生长特征进行监测以进一步提高精准度。而且荒漠绿洲交错带，不同季节，不同年份的蒸散量和植被耗水量变化特征还需要确定，因此建立长期可靠的监测体系十分必要，这就需要精度的自动化观测设备的支持。同时极端干旱地区的荒漠化治理和研究作为一项长期的任务，还需要政府的投入和支持，以及科学管理的创新。