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基于MOD16产品的沂沭泗河流域蒸散量时空变化特征

2021-07-02刘义

湖南生态科学学报 2021年2期
关键词:土地利用流域变化

刘义

(合肥学院 生物食品与环境学院,安徽 合肥 230601)

随着全球气候不断趋向变暖,各地区的地表水热条件也在发生着变化,直接和间接对生态环境和社会经济产生重要影响[1-2]。蒸散(Evapotranspiration,ET)作为评价地表热量和水分平衡的主要指标之一,是指植被及地面向大气输送的水汽总通量,既包括从地表和植物表面的水分蒸发,也包括通过植物的水分蒸腾,它是陆面水文过程中极其重要的分量,决定了土壤—植被—大气系统中的水分和热量传输[3-6]。蒸散量受诸多因素限制,特别是气温、干燥度、辐射条件、风力大小以及植被状况。蒸散量在河流流域中的时空变化,反映了流域水热变化与分布规律,有利于水资源合理开发利用、水土保持等生态环境规划与保护。自遥感技术快速发展以来,遥感蒸散数据能够较好地反映地表状况,成为当前进行中尺度、大尺度地表蒸散研究的主要手段[7]。MODIS 陆地蒸散产品数据(MOD16) 具有高时间分辨率以及免费获取等特点,对地表蒸散量研究起到了很大的促进作用。国内外学者对流域尺度的蒸散量时空变化与分布展开了很多研究。Yagob Dinpashoh 等[8]从乌尔米亚湖盆地选取九个观测站的数据,使用Mann-Kendall 方法进行月、季、年时间尺度的趋势分析。Francis Polong 等[9]利用肯尼亚塔纳河流域的标准降水和蒸散指数(SPEI)分析了干湿事件的时空变异性。国内学者对流域尺度展开了很多研究,其中使用MOD 产品数据进行研究的不在少数。张静等[10]、董晴晴等[11]、吴桂平等[12]、靖娟利[13]、位 贺 杰 等[14]、颜 红[1]、张 猛[4]分 别 基 于MOD16 产品研究了汉江流域、渭河流域、鄱阳湖流域、珠江流域、渭河流域、涟江流域、洞庭湖流域的地表蒸散量的年际和年内时空变化状况,并且探讨了不同地表类型中蒸散量的差异性变化特征。

本研究通过获取研究区2005 年—2014 年的MOD16产品数据,结合ArcGIS10.5平台的分析功能,对沂沭泗河流域年际和年内蒸散量的变化情况与空间分异规律、不同土地利用类型的蒸散量进行分析,为生态环境规划、生态需水量研究等提供依据,也为加强水资源管理提供参考。

1 研究地区与研究方法

1.1 研究区概况

淮河流域是全国重要的棉粮油基地,以废黄河为界,分淮河及沂沭泗河两大水系,沂沭泗河水系位于淮河流域东北部,北起沂蒙山,东临黄海,西至黄河右堤,南以废黄河与淮河水系为界,包括山东、江苏、安徽、河南等四省。沂沭泗河水系由沂河、沭河和泗河组成,均发源于沂蒙山区,地理位置在东经114°45′—120°18′,北纬33°39′—36°19′之间,面积约为7.78×104km2。沂沭泗河流域内包括南四湖东区、南四湖西区、中运河区、沂沭河区以及日赣区等5 个分区。地形西高东低、北高南低,大致由北向西向南逐渐降低,由低山丘陵逐渐过渡为倾斜冲积平原、滨海平原。属暖温带半湿润季风气候区,具有大陆性气候特征。夏季炎热多雨,冬季寒冷干燥,春秋较干旱,冷暖和旱涝较为突出。沂沭泗水系流域较大面积的的平原排水支流有东鱼河、洙赵新河、梁济运河等。

1.2 数据来源与处理

地表蒸散数据(MOD16)的下载地址为http://files.ntsg.umt.edu/data/NTSG_Products/MOD16/,选择Geotiff 格式,数据为全球产品,时间分辨率为月,空间分辨率为0.05 deg,时间序列选取2005 年—2014 年。基于ArcGIS10.5 平台,以沂沭泗河流域为要素掩膜进行提取,得到2005 年—2014 年的各月共120 个时相的研究区地表蒸散数据。杨秀芹等对淮河流域数据进行验证并认为MOD16 产品在分析淮河流域蒸散量的时空变化方面是可用的[15]。土地利用类型数据来自欧洲航天局(European Space Agency),空间分辨率为300 m,时间序列选取2005年—2014年。按照联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的土地类型分类标准,重分类处理后得到包括林地、农田、草地、湿地、聚居地以及其它土地的6 种类型的数据,并进行重采样。

一元线性回归分析能够模拟每个栅格的变化趋势,该方法是指在一定时间内,采用最小二乘法逐像元拟合年均ET的斜率,用以综合反映植被覆盖的时空演变特征。基于像元尺度的ET一元线性回归分析法,得出沂沭泗河流域ET的年际变化趋势,用于分析年变化趋势。数学公式为[1,6,11]:

式中:B为线性倾向值,即变化趋势;x为蒸散量,xi为第i年的流域内ET值;n为经历的总年份数,本研究中n取值为10。当B>0,表示蒸散量随时间变化呈增加趋势;当B<0,蒸散量随时间变化呈减少趋势;当B=0 时,蒸散量几乎没有明显变化。

2 结果与分析

2.1 蒸散的时间变化

在ArcGIS10.5 平台中,将逐年数据进行统计汇总,并绘制成图,如图1,沂沭泗河流域2005年—2014年年均蒸散量变化范围是464.76~557.51 mm/a,这10年平均蒸散量为514.59 mm/a(图1)。期间,2008 年蒸散量数值最大,为557.51 mm,高于平均水平42.92 mm;最小值出现在2011 年,为464.76 mm,低于平均水平49.83 mm。2008 年与2011 年年均蒸散量差距为92.75 mm,比值约为1.20。沂沭泗河流域以2008 年为界,2005 年—2008 年年均蒸散量均高于平均水平,2009 年—2014 年年均蒸散量低于平均水平。2009年、2011年以及2014年相对变化率为负,其余年份为正;2009年的相对变化率最低,达到了-10.04%;2012年相对变化率最高,达到了9.33%的水平。

图1 沂沭泗河流域逐年蒸散量Fig.1 Annual ET of Yishusi River Basin

2005年—2014年每年各月的蒸散量制成点线图,如图2,沂沭泗河流域年内蒸散量总体变化特征是是先上升后下降,且存在一小一大两个峰值,以5 月为小峰(因6 月蒸散量下降而形成),以7 月—9 月为大峰。蒸散量主要集中在5 月、7 月、8 月以及9 月四个月份,其中12 月蒸散量最小,均未超过21 mm,10 年均值为18.46 mm;7 月、8 月蒸散量发量最大,均在80 mm 以上,7 月平均87.97 mm,8 月最高,平均102.02 mm;6月为年内唯一下降月份,平均39.96 mm。这种分布情况主要可能性在于,10月、11月、12月、1 月、2 月、3 月、4 月处在冬季和春初,气温相对较低,蒸散量随之较低。4 月开始气温开始较快回升,直至8 月,处在春中后期以及夏季,春季农田作物处在生长期初,需人工灌溉,蒸散量随之上升;夏季的雨热同期满足了生长期的作物,植被蒸腾作用旺盛。6月因阴雨天气较多,且作物小麦等进入收割期,导致蒸散量大幅下降,但仍然在400 mm左右。7月、8 月降雨量增加,同时气温继续升高,为年内最热的两个月,实现了最大蒸散量。9 月开始进入秋季,气温下降,蒸散条件受限。受气温、降水、太阳辐射、植被生长状况等因素的影响,沂沭泗河流域的蒸散量在季节上的变化总体是春夏高,秋冬低。年内季节蒸散发量大小为夏季>春季>秋季>冬季。

图2 沂沭泗河流域逐月蒸散量Fig.2 Monthly ET of Yishusi River Basin

2.2 蒸散的空间变化

根据蒸散量均值计算结果,沂沭泗河流域蒸散量2005 年—2014 年的均值在空间上具有较强的异质性,空间分布不均衡,流域内蒸散量范围在0~734.30 mm/a,主要集中在400~700 mm/a 这个区间。年均360~480 mm 区间、480~600 mm 区间以及600~720 mm 区间分别占全流域的31.11%、45.49%以及20.41%。流域内主要分布表现为南高北低的特征;北部的丘陵山地地区蒸散数值偏低,普遍年均蒸散量围多在400~490 mm/a,平均值为465 mm/a,低于全区平均水平约49.08 mm/a;平原地区蒸散量普遍集中在400~670 mm/a,平均值为529.08 mm/a,高于全区平均水平约15 mm/a。子流域蒸散量均值由小到大依次为日赣区、南四湖东区、南四湖西区、沂沭河区以及中运河区,蒸散量均值分别对应为467.4 mm/a、467.88 mm/a、 508.32 mm/a、 527.52 mm/a 以 及548.76 mm/a。位于南端的中运河区以及沂沭河区蒸散量数值较高,东北部的日赣区蒸散量最低,南四湖东、西两区蒸散量较低。

根据沭泗河流域蒸散量变化趋势结果可知,2005年—2014年沂沭泗河流域变化趋势以减少为主,数值均值为-5.54,呈现出蒸散量下降的趋势。全流域中有91.19%的面积呈蒸散量减少趋势,广泛分布;呈现出蒸散量增加趋势的区域占全流域面积的7.49%,主要分布在南部的中运河区和沂沭河区以及湖泊附近;1.33%的区域变化趋势为0,此区域几乎没有蒸散量值的增减变化。沂沭泗河流域下的5 个子流域变化趋势均值皆为负值,下降趋势由强到弱为日赣区、南四湖西区、南四湖东区、中运河区以及沂沭河区,分别变化趋势数值为-7.47、-7.47、-5.96、-4.59、-4.12。

将1到12月各个月份的蒸散量在2005年—2014年十年的变化趋势进行计算,并按照全流域及其5 个子流域制图(图3),就全流域来看,2 月、4 月是仅有的变化趋势为正的两个月份,其余月份在10 年中蒸散量均处在下降趋势,其中7 月下降趋势最快,为-21.50;6 月变化趋势最微弱,为-0.09。子流域中增长趋势的月份分别是,南四湖东区为2 月、6 月;南四湖东区是4 月;中运河区为2 月、4 月、6 月;沂沭河区是1月、2月、4月、6月;日赣区为1月、2月。南四湖东区、南四湖西区、中运河区以及沂沭河区均在7 月出现最大下降趋势,其中沂沭河区最严重,为-28.20。日赣区则是在8 月出现最大下降趋势,为-22.28。

图3 沂沭泗河流域各区域逐月变化趋势Fig.3 Monthly change trend of Yishusi River Basin

2.3 不同土地利用类型的蒸散量分布特征

计算土地利用类型数据中6类土地利用类型的面积比重并汇总制成表1,沂沭泗河流域中土地利用类型以农田为主,比重逐年下降,由90.89%降至87.19%;草地、林地、湿地所占比重较小,变化较微;聚居地比重逐年增加,由3.21%增长至7.41%,增长了约1.3 倍;其它土地总体趋向减少。不同土地利用类型由于土地性质各异,蒸散量各有差异,为了进一步分析各种土地利用类型的蒸散分布特征,根据数据进行绘制不同土地利用类型的年均蒸散量(图4)。2005 年—2014 年沂沭泗河流域不同土地利用类型的平均蒸散量各不相同,它的6 种土地利用类型年均蒸散发量的数值总体上均呈现下降趋势,在10 年平均水平尺度上,其年均蒸散量排序:农田>林地>湿地>聚居地>草地>其它土地。农田、林地的年均蒸散量10 年均值在500 mm/a 以上,农田年蒸散量均值最高,达到526.41 mm/a;水体与裸地在内的其它土地类型蒸散量均值最低,为331.98 mm/a。

表1 沂沭泗河流域2005 年—2014 年不同土地利用类型面积比重表Table 1 Proportion of different land use types in Yishusi River Basin from 2005 to 2014

图4 不同土地类型年均ET 值变化Fig.4 Annual average ET change of different land types

根据2005 年—2014 年各月蒸散量数据,统计出沂沭泗河流域的不同土地利用类型10 年间月平均蒸散量(图5)。月均蒸散量排序为农田>林地>湿地>聚居地>草地>其它土地,分别对应的蒸散量数值为每年43.49 mm、42.21 mm、40.03 mm、38.84 mm、29.31 mm 以及26.67 mm。各土地利用类型1 月到12 月的蒸散量数值变化情况与沂沭泗河流域全流域的逐月变化基本一致,出现5 月,7 月—8 月两个峰值,6 月因作物收割出现年内蒸散量唯一回落。夏春蒸散量高,冬秋季节低。农田、湿地、聚居地以及其它土地的蒸散量最低月份发生在12 月,林地和草地则是发生在3 月;农田、草地、湿地、聚居地以及其它土地蒸散量最高的月份发生在8月,林地在7月。在冬季,由于气温低,太阳辐射弱,植被生长状况较弱等因素,农田、湿地、聚居地以及其它土地等各类型土地的蒸散量都很低。春初,气温虽有所回升,但林地、草地上的植被尚未长开,蒸腾作业较弱,涵养水源功能较低,出现最低蒸散量。夏季气温、降水以及太阳辐射和植被长势都处在有利于蒸散量的区间,各类型土地出现最高蒸散量。

图5 不同土地利用类型逐月ET 均值Fig.5 Mean monthly ET of different land use types

3 结论

基于MOD16 产品数据,经过数据预处理后从月份、季节、年份、土地利用类型等角度出发,分别对沂沭泗河流域2005 年—2014 年地表蒸散量的时间变化和空间分布特征进行统计和分析,得出主要结论:时间变化上,2005 年—2014 年沂沭泗河流域整体呈现出蒸散量下降的趋势。91.19%的面积呈蒸散量减少趋势,广泛分布;7.49%的面积呈现出蒸散量增加趋势。流域分区下降趋势由强到弱为日赣区、南四湖西区、南四湖东区、中运河区以及沂沭河区。沂沭泗河流域2005 年—2014 年蒸散量变化范围是464.76~557.51 mm/a,10 年均值为514.59 mm/a。2005 年—2008 年年蒸散量高于平均水平,2009 年—2014 年低于平均水平。年内蒸散量总体变化特征是是先升后降,以5 月、7 月—9 月为峰值,8 月蒸散量最大,平均102.02 mm;在季节上的变化总体是春夏高,秋冬低,年内季节蒸散量大小为夏季>春季>秋季>冬季。空间变化上,沂沭泗河流域蒸散量2005 年—2014 年的均值空间分布不均衡,蒸散量主要集中在400~700 mm/a,平均值为514.08 mm/a。流域内主要分布表现为南高北低的特征;丘陵地区蒸散数值偏低,普遍集中在400~490 mm/a,平原地区集中在400~670 mm/a。流域分区蒸散量从小到大依次为日赣区、南四湖东区、南四湖西区、沂沭河区以及中运河区。

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