基于多源数据的内蒙古察汗淖尔流域作物生育期实际蒸散发分析

张文发，苏 涛，雷 波，王 蕾，孙浩然，许越越

（1.安徽理工大学空间信息与测绘工程学院，安徽淮南232001；2.中国水利水电科学研究院水利研究所，北京100048）

0 引 言

内蒙古察汗淖尔流域属于典型的半干旱地区，年降雨量少，蒸发远远高于降雨。由于近些年流域内耕地面积不断扩大，高耗水作物增加，地下水开采持续增加，导致地下水位不断下降，原有汇入湖泊的地表径流断流，湖泊面积大幅萎缩，引发了一系列生态问题[1,2]。因此，对该流域内作物生育期ET进行分析可为该地区的农业用水管理及农业可持续发展提供参考。

遥感技术能够快速获取区域地表参数，使得利用遥感影像估算区域蒸散发更加便捷[3-5]。众多学者针对不同区域的实际蒸散发时空变化进行了相关研究。黄瑾等[6]利用MODIS 8 天合成蒸散发产品（MOD16）和全球陆面同化系统的逐月实际蒸散发，研究了云贵地区2000-2014年实际蒸散发的时空变化特点。闫宇会等[7]采用MOD16 产品，利用趋势分析法研究分析了2001-2017年黑河流域的实际蒸散发时空变化规律；陈鹤等[8]基于MODIS标准陆地产品，采用蒸散发比法，研究了2014年河套灌区解放闸灌域作物生育期ET的时空变化。以上研究利用实际蒸散发产品，探讨了不同区域的实际蒸散发变化规律。然而，MOD16 实际蒸散发产品受遥感卫星空间分辨率的限制，空间尺度的计算精度仍有待提高。

Landsat-8 影像具有波谱信息丰富、空间分辨率较高等优势，成为区域蒸散发反演及分析区域蒸散发分布的理想数据源[9-11]。张圆等[12]基于SEBAL模型，采用Landsat-8影像估算了新疆呼图壁县的瞬时蒸散发，并分析了该地区蒸散发的时空变化特征。陆婷等[13]基于Landsat-8 影像和地表能量平衡系统（Surface energy balance system，SEBS）估算了新疆策勒县的蒸散发，并利用Penman-Monteith 公式计算结果验证模型计算结果。利用Landsat-8 影像监测蒸散发克服了传统点源监测的局限性，在空间上对区域蒸散发变化模拟精度较高，但在时间尺度上对蒸散发的监测不具有连续性。

为获取农田尺度区域实际蒸散发，利用Landsat-8 影像和SEBAL 模型反演地表蒸散发。此外，参考联合国粮食与农业组织（FAO）推荐的作物系数曲线对日蒸散发进行时间尺度扩展，以获得连续的区域农田尺度ET，为区域作物生育期ET估算提供新的有效方法。最终，基于研究所提方法将区域作物生育期ET可视化，并分析其时空分布。

1 数据来源

1.1 研究区概况

研究区位于内蒙古自治区乌兰察布市东南部（41°08′～42°03′N，113°13′～114°19′E），面积约4 925 km2，是西北地区重要的生态屏障（见图1）。研究区地处半干旱大陆性季风气候区，区内干燥少雨，气温的日较差和年较差较大，年均日照时数2 981 h，无霜期103 d。多年平均蒸发量高达1 759.5 mm，而多年平均降水量约为351 mm。研究区内主要种植土豆、玉米、甜菜、葵花、小麦等作物，由于降雨量不足，农业灌溉用水主要依赖于开采地下水。该地区地下水超采造成了严重的生态环境问题，估算区域作物生育期实际蒸散发对节水农业发展，区域生态恢复尤为重要。

图1 研究区（标准假彩色影像）Fig.1 The study area(Standard false color image)

1.2 数据来源

1.2.1 Landsat-8数据

Landsat-8 卫星共有11 个波段，多光谱、热红外波段空间分辨率分别为30 m 和100 m，时间分辨率为16 d。结合流域内主要作物的物候期，选取了2019年5-10月影像质量较好的6景轨道号为125/31 的Landsat-8 影像，数据下载自美国地质勘探局（https：//earthexplorer.usgs.gov/）。利用ENVI 5.3 对影像进行辐射校正，大气校正和裁剪预处理，用于反演该地区的蒸散发。

1.2.2 气象数据

研究从中国气象科学数据中心（http：//data.cma.cn/）获取了流域内化德气象站（编号：53391）2019年5-10月的日值气象数据。气象数据主要包括平均温度、平均气压、平均相对湿度、平均风速、最高气温、最低气温等，用以计算参考作物蒸散发和求解感热通量。

1.2.3 其他数据

通过野外实地调查构建了田块作物类型数据库，并记录作物物候期及灌溉方式。此外，根据2019年6-9月的多时相Sentinel-2 影像和面向对象的图像识别方法，获得了流域内甜菜、土豆、玉米和小麦4 种主要作物的种植结构数据。另外，从地理空间数据云获取流域内空间分辨率为30 m 的DEM数据。

2 研究方法

基于SEBAL 模型，采用Landsat-8 影像和地面气象站观测数据，反演流域内瞬时蒸散发和日蒸散发；结合种植结构、气象数据及作物各生长阶段时长，参考FAO 推荐的作物系数曲线，插值出遥感数据缺失时期的ET，估算作物生育期ET。本研究为内蒙古察汗淖尔流域作物生育期ET估算及分析提供了一种有效的方法。具体技术路线如图2所示。

图2 技术路线图Fig.2 The technology road mapping

2.1 区域蒸散发反演

如图3所示，SEBAL模型的基本原理是根据陆面能量平衡计算陆面蒸散发。地表净辐射（Rn）由地表反照率和地表温度计算[14,15]；研究分别采用Landsat-8 影像的可见光-近红外波段和热红外波段定量化反演植被指数、地表反照率和地表温度等参数。土壤热通量（G）可由Rn和植被指数推算而来[16]，如公式（3）所示。利用地面同步观测数据，结合各种阻力模型和地表温度计算感热通量（H）[17]，最终采用能量平衡方程得到潜热通量。其中，寻找冷、热像元是求解感热通量的关键环节。冷点像元应选择地表温度低、NDVI 较大的农田像元，而热点像元恰好与之相反[18]。能量平衡方程及各参量计算公式如下：

图3 SEBAL模型流程图Fig.3 The flowchart of SEBAL model

式中：λE为潜热通量，W/m2；Rn为净辐射通量，W/m2；H为感热通量，W/m2；G为土壤热通量，W/m2；a为地表反照率，无量纲；Rs为太阳总辐射，W/m2；ε为地表比辐射率，无量纲；Lin为大气长波辐射，W/m2；Lout为地面长波辐射，W/m2；Ts为地表温度，K；ρair为空气密度，kg/m3；Cpair为空气定压比热容，1 004 J/（kg∙K-1）；dT为温差，K；rah为空气动力学阻抗，s/m。

得到卫星过境时的瞬时蒸散发之后，采用蒸发比法对瞬时蒸散发进行日尺度扩展，得到陆面实际蒸散发ET24[19]。

2.2 作物生育期实际蒸散发估算

研究基于Landsat-8 影像所反演的陆面实际蒸散发ET24，结合种植结构数据得到ET，根据作物不同生长阶段的变化特点结合气象资料估算遥感数据缺失时期的ET。由遥感图像反演陆面蒸散发所衍生的作物生长状态参数（K）能够反映不同空间位置和不同土壤墒情的作物生长状态。研究推算作物生长周期内遥感数据缺失时期的K，并反算ET，最终获取时间上连续的作物生育期ET空间分布数据。作物实际蒸散发和作物生长状态参数计算如下[20]：

式中：ET为作物实际蒸散发，mm/d；ET0为参照作物蒸散发，mm/d，可由FAO 推荐的Penman-Monteith 方法计算[21]；K为作物生长状态参数；Kc为作物系数；Ks为水分胁迫系数，只影响作物蒸腾作用，主要与作物长势有关。

作物的生长周期一般可分生长初期、快速生长期、生长中期和生长后期四个阶段。利用遥感反演的ET和同步观测的ET0，可计算出当天的K。而根据遥感图像所得到K在时间上不连续，仅有数个时期的K。因此，利用遥感数据计算得到的生长初期、中期和后期时段内的3个K（Kini、Kmid、Kend），参考FAO推荐的作物系数曲线，结合作物生长阶段的长度得到K的曲线，如图4所示，推算出逐日的K。

图4 作物生长状态参数曲线Fig.4 Crop growth state parameter curve

3 结果与分析

3.1 日尺度蒸散发反演结果

3.1.1 日尺度蒸散发结果验证

利用SEBAL 模型估算了研究区内2019年5月27日、6月28日、7月14日、8月15日、9月16日和10月2日的蒸散发，采用研究区内的化德站的气象数据，利用Penman-Monteith 公式计算的参考作物蒸散发，结合单作物系数法得到的日蒸散发对模型估算结果进行验证[9,16,22]。其中，作物系数采用FAO的推荐值。本研究选择作物生育初期和中期两个时段内的SEBAL 模型结果与单作物系数法结果进行比较验证，如图5所示。

图5 SEBAL模型结果与单作物系数法结果对比Fig.5 Comparison of the result of SEBAL model and single crop coefficient method

在作物生长初期，叶片面积较小，蒸散发主要以土壤蒸发为主。2019年5月27日由SEBAL 模型反演的甜菜、玉米、土豆和小麦的日蒸散发分别为2.52 mm/d、2.85 mm/d、2.51 mm/d和2.13 mm/d；利用单作物系数法计算气象站点的蒸散发分别为2.30 mm/d，3.22 mm/d，2.30 mm/d，1.84 mm/d。相对误差分别为15.76%、9.13%、11.49%和9.57%，平均误差为11.49%。生长中期，地表覆盖度高，作物生长旺盛，陆面蒸散发较大。2019年7月14日由SEBAL 模型反演的4 种作物的日蒸散发分别为6.21 mm/d、6.20 mm/d、6.10 mm/d和6.00 mm/d；利用单作物系数法计算的结果分别为5.88 mm/d、6.72 mm/d、6.44 mm/d 和6.40 mm/d。相对误差分别为5.61%、7.74%、5.28%和6.25%，平均误差为6.22%。以上4 种作物在生育期内两个不同时间的SEBAL 模型模拟精度，即平均误差，和其他学者的较为接近[18]，说明该模型在本研究区的适用性较好。

3.1.2 流域蒸散发空间分析

利用SEBAL 模型反演得到流域内2019年5月27日、6月28日、7月14日、8月15日、9月16日和10月2日的日蒸散发的空间分布，如图6所示。从模型结果可知，与流域内其他区域相比，湖泊的日蒸散发一直最大。5月27日流域内蒸散发差异比较明显，北部为低值区，蒸散发约为2.75 mm，流域中部约为5.04 mm，南部约为4.79 mm。6月28日流域内蒸散发差异不明显，北部蒸散发高于南部，分别为3.97 mm 和2.01 mm。7月14日流域内整体蒸散发偏高，大多数区域大于4.00 mm，流域北部约为5.22 mm，中部约为6.69 mm，东南部约为5.33 mm，流域西北部和西南部最低，分别为2.35 mm 和2.78 mm。8月15日流域东北部蒸散发最大，约为5.31 mm，东部和南部偏小，分别为4.17 mm 和2.22 mm。9-10月，流域内蒸散发量整体下降，各区域差异不明显。9月16日流域北部和中部蒸散发分别约为3.18 mm 和3.22 mm，南部蒸散发量较低，约为2.43 mm。10月2日流域内蒸散发量较9月进一步降低，西部、中部和东南部蒸散发量较低，东北部和西南部略高，东南部约为2.05 mm，西南部蒸散发量在流域内相对较高，约为2.98 mm。

图6 日蒸散发空间分布Fig.6 Spatial distribution of daily evapotranspiration

3.2 区域作物生育期实际蒸散发分析

利用遥感反演的流域内日蒸散发结果，根据作物的生长阶段时长，参考FAO 推荐的作物系数曲线，结合气象站的日值气象数据计算的ET0，估算了2019年甜菜、土豆、玉米和小麦4 种主要作物的生育期ET。如图7所示，流域内甜菜、土豆、玉米和小麦生育期ET分别在476.02～795.73 mm、405.41～684.84 mm、345.11～683.35 mm和313.34～604.62 mm之间。

图7 作物生育期实际蒸散发空间分布Fig.7 Spatial distribution of actual evapotranspiration during crop growth period

2019年流域内4 种主要作物生育期ET在空间分布上差异较明显，与流域北部相比，南部的作物生育期ET更大。甜菜、土豆、玉米、小麦生育期ET分别约为619.72 mm、558.67 mm、492.51 mm 和456.58 mm，其中在流域北部生育期ET分别约为563.87 mm、450.26 mm、346.14 mm 和390.81 mm，在流域中部分别约为600.48 mm、572.09 mm、525.69 mm 和412.94 mm，在流域南部分别约为694.67 mm、650.55 mm、604.07 mm 和561.18 mm。结果表明，流域内作物生育期ET呈由北向南递增的趋势，这和流域内南北降雨差异具有一致性；另外，不同作物之间生育期ET也存在差异，具体表现为甜菜>土豆>玉米>小麦。

作物生育期ET空间分布如图7所示，同种作物生育期ET在空间分布上表现出的差异性，与灌溉制度和降雨量等有关。流域内北部的土豆，部分属旱地作物，而流域南部地势平坦，大多种植水浇地土豆；玉米也分为青贮玉米和普通玉米，青贮玉米属旱地作物，普通玉米属水浇地作物。由于同种作物灌水量差异较大，旱地作物灌溉较少或未灌溉，故旱地作物生育期ET较小。同时，同种作物在流域内同一片区，其生育期ET也表现出较大差异，如流域南部青贮玉米生育期ET约为463.00 mm，而普通玉米约为675.00 mm。

流域内年均降雨量由南向北递减，2019年南部兴和县降雨量435.70 mm，北部化德县降雨量仅为384.20 mm，南北降雨差异较大。受这一因素影响，4 种主要作物生育期ET也呈现明显的由南向北递减的趋势。其中，流域北部青贮玉米生育期ET约为385.00 mm，与南部差异较大。流域北部小麦集中分布在湖泊附近，土壤含水量较高，因此流域北部部分小麦的生育期ET与北部其他地区相比较高。

4 结 语

以内蒙古察汗淖尔流域为例，基于遥感数据、气象数据和种植结构等多源数据展开区域作物生育期ET估算方法研究。研究首先基于SEBAL 模型和遥感数据获得了区域的日尺度蒸散发参数；在此基础上，参考FAO 推荐的作物系数曲线，作出作物生长状态参数曲线，并结合参考作物蒸散发获得连续的区域作物生育期ET。最终，对察汗淖尔流域主要作物生育期ET状况及空间分布进行分析。结果表明：

（1）基于遥感数据和SEBAL 模型能够准确反演流域空间尺度的日蒸散发量，其生育初期和中期平均误差分别为11.49%和6.22%。从5月到7月，日蒸散发逐渐增大，且在7月达到峰值，8-10月日蒸散发逐渐降低，9、10月降低趋势较大。

（2）流域内甜菜、土豆、玉米和小麦的生育期ET，在空间分布上都有由北向南递增的趋势。作物生育期ET变化范围分别在476.02～795.73 mm、405.41～684.84 mm、345.11～683.35 mm 和313.34～604.62 mm 之间。不同作物生育期ET差异明显，甜菜>土豆>玉米>小麦。其中甜菜、土豆、玉米、和小麦年平均生育期ET分别为619.72 mm、558.67 mm 、492.51 mm、456.58 mm。

（3）同种作物因灌溉制度不同，其生育期ET在空间上表现出差异性，具体为：水浇地土豆生育期ET高于旱作土豆；普通玉米生育期ET高于青贮玉米。受流域南北降雨不均影响，4 种主要作物生育期ET呈现明显的由南向北递减趋势。北部湖泊附近的小麦，因土壤含水量较高，其生育期ET高于周边其他区域。