黄河三角洲湿地蒸散发量估算及时空演变规律分析

2023-07-21刘新旭任苏明王富强张红璐张立新赵衡

华北水利水电大学学报(自然科学版) 2023年3期

刘新旭, 任苏明, 王富强,2, 张红璐, 张立新, 赵衡,2

(1.华北水利水电大学,河南郑州 450046; 2.河南省黄河流域水资源节约集约利用重点实验室,河南郑州 450046; 3.北方民族大学,宁夏银川 750021)

蒸散发是气候系统能量循环和水分循环的关键要素[1],准确估算蒸散发量对区域水环境、水生态等研究至关重要。目前,估算区域蒸散发量的方法主要分为两类:一类是以水文学和气象学为主,包括经验公式法、水量平衡法、空气动力学等;另一类是以遥感模型为主,包括陆地表面能量平衡算法(Surface Energy Balance Algorithm for Land,SEBAL)模型、地表能量平衡系统(Surface Energy Balance System,SEBS)模型、双源能量平衡算法(Two-Source Energy Balance,TSEB)模型等[2]。

以水文学、气象学为主的传统蒸散发量估算方法中最具有代表性的是Penman-Monteith(P-M)公式。1948年PENMAN H L[3]将能量平衡方程和空气动力学方程结合起来进行能量平衡研究,建立了第一个具有物理基础的计算潜在蒸散发量的数学表达式Penman方程。1965年MONTELTH J L[4]对Penman方程进行了完善并创建了Penman-Monteith公式。目前,该方法是世界上用于估算蒸散发量的最广泛使用的方法之一,也是最准确的方法之一[5]。但传统蒸散发量估算方法只能进行以“点”为基础的小范围蒸散发量测定,难以应用于大尺度区域蒸散发量动态变化规律的研究。遥感蒸散发模型可以利用遥感技术以及凭借较少的地面数据来估算大尺度区域蒸散发量,与传统方法相比,结合遥感技术估算蒸散发量更精确、更有效。随着遥感技术的更新与发展,国内外学者选用遥感模型对盆地[6-7]、流域[8-10]、高原[11-12]、湿地[13-14]、灌区[15-16]等多个区域的蒸散发量进行了估算研究,并取得了一系列的创新突破。如:涂晨雨等[6]基于MODIS产品构建了具有时空二维属性的地表温度-植被指数特征模型,完成了对柴达木盆地陆面蒸散发量的估算,在此基础上进一步分离土壤蒸发与植被蒸腾,开展了研究区自然生态系统耗水有效性评价;许越越[8]选用SEBAL模型对内蒙古察汗淖尔流域进行了蒸散发量反演研究,分析了通量参数以及日蒸散发量的时空变化规律,并利用地理探测器模型进一步探究了主要影响因子对流域蒸散发空间分布的影响程度;CHENG M等[11]基于SEBAL模型和多源遥感数据反演了多个时间序列的蒸散发量,并将其结果用于水资源管理等相关研究中;ELNMER A等[13]基于SEBAL模型和Landsat-8遥感影像数据估算了尼罗河三角洲蒸散发量,并通过水量平衡法评估了三角洲中部地区的灌溉效率,为实现研究区的可持续灌溉管理提供了参考依据。

近些年来,我国有多位学者应用遥感蒸散发模型估算了黄河三角洲湿地蒸散发量,从分布特征、演变规律等多个角度进行了一系列深入研究。潘志强等[17]基于SEBAL模型选用Landsat ETM+遥感影像数据估算了黄河三角洲湿地蒸散发量,并检验了其精度。张长春等[18]基于SEBS模型选用NOAA遥感影像数据对黄河三角洲湿地蒸散发量进行了估算。奚歌等[19]选用SEBS模型估算了黄河三角洲湿地蒸散发量,从时间和空间两个角度探究了黄河三角洲湿地蒸散发量的分布特征。朱明明等[20]选用SEBAL模型和MODIS遥感影像数据分析了黄河三角洲湿地蒸散发量的数量特征和空间分布格局,并在此基础上研究了土地利用类型与蒸散发的关系。JIA L等[21]基于SEBS模型,选用MODIS遥感影像数据估算了黄河三角洲日蒸发量,插补延长了由于云覆盖造成的观测序列中的缺失数据,生成一年内逐日蒸散发量时间序列,与FAO56 P-M公式得到的参考蒸散发量进行了比较。

为维持黄河三角洲湿地生态系统稳定,充分发挥生态系统服务功能,近十年我国实施了生态补水、退耕还湿和生境改造等保护措施。这些措施对该区域蒸散发过程具有明显的促进作用,蒸散发量的数量特征及时空分布格局产生了较明显的变化。鉴于此,本文基于Landsat遥感影像数据、气象数据和高程数据,利用SEBAL模型估算了2000—2020年黄河三角洲湿地的蒸散发量,分析了不同时空尺度下黄河三角洲湿地的蒸散发量分布特征,以期为黄河三角洲湿地水生态保护和修复提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 区域概况

黄河三角洲湿地位于山东省东营市东北部,北临渤海,东临莱州湾,地理坐标为118°33′～119°20′E、37°35′～38°12′N,区域面积为15.3 万 hm2,水体面积为5.9 万 hm2。黄河三角洲湿地由黄河现行入海流路和1976年以前的黄河故道两部分组成,其生境类型独特,典型性强,生物群落丰富,是我国暖温带保存最完整、最广阔、最年轻的河口湿地,也是具有保护价值的国际重要湿地。区域多年平均降雨量为600 mm,多年平均蒸发量为1 928 mm,蒸发量是降雨量的3.2倍;土壤类型以潮土和盐土为主,植被类型主要为盐化草甸和一年生盐生植物群落。研究区位置如图1所示。

图1 研究区位置

1.2 数据来源

遥感数据选用地理空间数据云网站(https://www.gscloud.cn/)上的Landsat系列卫星遥感影像,2013年之前的是由Landsat-5卫星获取的TM遥感影像,2013年之后的是由Landsat-8卫星获取的OLI遥感影像。高程数据选用分辨率为30 m的ASTER GDEM数字高程数据。气候数据来源于国家气象科学数据中心网站上的中国地面气候标准值日值数据集V3.0,指标包括温度、湿度、平均风速、日照时数等。实测蒸散发量来源于黄河三角洲湿地周边气象站的观测数据,为蒸散发量时间尺度扩展及精度验证的辅助参数。

1.3 研究方法

1.3.1 SEBAL模型

SEBAL模型是由荷兰Water-Watch公司的学者建立的一种基于地表能量平衡原理的大尺度区域遥感蒸散发模型[22]。该模型主要应用于地面数据资料较少的大面积区域蒸散发量的反演估算,其计算式为:

(1)

式中:ETinst为瞬时蒸散发量,mm;Rn为地表净辐射通量,W/m2;H为感热通量,W/m2;G为土壤热通量,W/m2;λ为潜热蒸发系数,W/(m2·mm)。

1.3.2 不同时间尺度下的蒸散发量扩展方法

1)日尺度蒸散发量扩展方法。已有研究发现,瞬时的潜热通量在日内的变化规律呈现正弦曲线变化[23]。因此,采用正弦关系法来推算日蒸散发量ETd,其计算式为:

(2)

式中:ETd为日蒸散发量,mm;Ne为蒸发时数;t为从蒸散发开始到卫星过境的时间。

2)月尺度蒸散发量扩展方法。由于云覆盖等原因造成部分日期蒸散发量难以获取,考虑到月内气候变化较小,因此,采用公式(3)将日尺度蒸散发量进一步扩展为月尺度蒸散发量。

(3)

式中:ETm为月蒸散发量,mm;ET实测为成像日期当天气象站的实测蒸散发量,mm;ETi为气象站第i天的实测蒸散发量,mm;n为总天数(随月份变化)。

2 黄河三角洲湿地蒸散发量反演结果与精度分析

近年来,我国开展了一系列湿地生态修复工程。2008年,开展了生态补水工程,截至2019年累计向黄河三角洲湿地补水4.64 亿m3[24];2017年,开展了湿地保护与修复等重点工程,修复湿地面积1.88 万hm2;2020年,黄河水利委员会实施了黄河三角洲应急生态补水计划,共计补水1.55 亿m3。本研究依据上述已开展的生态湿地修复工程,选取2000—2020年为研究时段,每隔3年为一个典型年进行蒸散发量的反演估算,其中2000年反演的是2000年9月15日的蒸散发量,2003年反演的是2003年8月7日的蒸散发量,2005年、2008年、2011年、2014年、2017年、2020年反演的分别是相应年份7月11日、3日、28日、20日、21日、20日的蒸散发量。

2.1 蒸散发量反演结果

遥感卫星成像的方式为瞬时成像,应用地表能量平衡理论和SEBAL模型得到的蒸散发量具有瞬时性。将瞬时蒸散发量在一天中呈现正弦曲线的变化规律作为本研究中扩展时间尺度蒸散发的基本原理,对遥感影像进行解译处理,得到黄河三角洲湿地2000—2020年8个典型日的蒸散发量空间分布情况,如图2所示。

图2 黄河三角洲湿地典型日的蒸散发量空间分布

由图2可知,黄河三角洲湿地蒸散发量呈增加趋势,空间分布上从东北到西南具有明显的阶梯变化特点,且日蒸散发量的较大值往往出现在湿地沿海区域,较小值出现在远离海岸带的陆地区域。

结合已开展的生态补水、湿地修复等工程来看,各研究时段的日蒸散发量主要发生了如下变化:2008年,我国首次开展黄河下游生态调度,持续向黄河三角洲湿地补水1 356 万m3,核心区水体面积增加了2.23 km2,入海口附近水体面积增加了12.32 km2,湿地蒸散发量较生态调度前的呈现显著上升趋势(图2(d));2017年,开展了湿地修复工程,黄河三角洲北部区域和南部区域湿地面积分别增加了14.96%和10.96%(图2(g));2020年,向黄河三角洲湿地应急生态补水1.55 亿m3,退耕还湿、退养还滩48 km2,修复滨海湿地22 km2,湿地蒸散发量达到相对较大值(图2(h))。

2.2 反演结果精度分析

由于缺少黄河三角洲湿地实际蒸散发资料,且水量平衡法所需的相关数据难以获取,因此采用区间验证的方式对反演结果进行验证。黄河三角洲作为典型滨海湿地,是一个相对特殊的水体聚集区,具体表现为水体和植被的混合体。假设区域内均为水体,计算水体实际蒸散发量ETa,并将其作为区间上限;假设区域内均为植被,计算植被实际蒸散发量ETc,将其作为区间下限。若反演结果位于区间内,则认为反演结果合理。

水体实际蒸散发量ETa采用20 m2蒸发池的蒸散发量。20 m2蒸发池是世界气象组织推荐的标准蒸发池,其测定的蒸散发量可视为大尺度区域的实际水体蒸散发量[25]。黄河三角洲湿地区域内无标准尺寸的蒸发池,部分学者[19,26]通过引用折算系数[27]将蒸发皿观测的蒸散发量转化为20 m2蒸发池的蒸散发量来推算黄河三角洲湿地水体的实际蒸散发量。本研究中黄河三角洲湿地周边气象站观测的蒸散发量来源于E-601型蒸发皿,采用公式(4)将E-601型蒸发皿观测的蒸散发量转化为20 m2蒸发池的蒸散发量。

ET20m2=cwET601。

(4)

式中:ET20m2为20 m2蒸发池测定的蒸散发量,mm;cw为蒸发折算系数,取值参考文献[27],具体见表1;ET601为E-601型蒸发皿观测的蒸散发量,mm。

表1 20 m2蒸发池与E-601型蒸发皿折算系数

植被实际蒸散发量ETc通过参考作物蒸散发量ET0乘以作物系数得到,其中参考作物蒸散发量ET0采用FAO 56推荐的Penman-Monteith公式进行计算。作物系数是一个综合反映生长状态、环境差异等因素对植被蒸散发量影响的无量纲衰减系数[28]。基于湿地内主要植被类型及其特征,参考FAO推荐的作物系数表,结合黄河三角洲湿地有关作物系数的研究结论[26,29-30],综合确定作物系数Kc的取值为0.7,具体计算式如下:

ETc=KcET0。

(5)

其中,

(6)

式中:ETc为植被实际蒸散发量,mm;Kc为作物系数;ET0为参考作物蒸散发量,mm;Δ为饱和水汽压-温度曲线的斜率;Rn为地表净辐射通量,W/m2;G为土壤热通量,W/m2;γ为干湿温度常数;T为平均气温,℃;u2为距地面2 m高处风速,m/s;es为饱和水汽压,kPa;ea为实际水汽压,kPa。

黄河三角洲湿地蒸散发量的区间精度验证结果如图3所示。

由图3可知,经SEBAL模型反演得到的蒸散发量位于水体实际蒸散发量和植被实际蒸散发量变化区间范围内。经分析,模型反演得到的蒸散发量与水体实际蒸散发量的相对偏差为10.75%,与植被实际蒸散发量的相对偏差为9.36%。由于遥感数据的瞬时性使反演算法得到的黄河三角洲湿地蒸散发量在某种程度上有一定的误差,通过公式(3)结合实测蒸散发量延展得到的月蒸散发量对反演结果同样有一定干扰作用[31],但误差均在合理的范围之内,且SEBAL模型反演的蒸散发量与水体实际蒸散发量、植被蒸散发量的变化趋势基本一致,整体相关性较好。这说明由SEBAL模型反演得到的实际蒸散发量较为合理。

3 黄河三角洲湿地蒸散发量时空演变规律分析

3.1 蒸散发量时间尺度分析

根据黄河三角洲湿地蒸散发量的变化区间,选取相关统计指标进行规律分析,图4为三角洲湿地不同时间尺度下蒸散发量变化趋势。由图4可知:①黄河三角洲湿地7月份的日蒸散发量的变化范围为0.07～8.63 mm,8月份的变化范围为0.04～6.45 mm,9月份的变化范围为0～5.18 mm。②结合图2蒸散发量反演结果分析可知,黄河三角洲湿地7月份和8月份的蒸散发量变幅均较小,85%的日蒸散发量都集中在2～5 mm,而9月份日蒸散发量主要集中在1～4 mm,7月份和8月份的日蒸散发量明显大于9月份的。这一变化特点符合黄河三角洲湿地蒸散发量夏季大于秋季的规律[32]。③受暖温带大陆性季风的影响,7月份黄河三角洲湿地气温较高,降雨量较大,植物生长茂盛蒸腾能力强,因此蒸散发量相对较大;8月份气温逐渐降低,月蒸散发量较于7月份的明显减少;9月份进入秋季,气温急剧下降,降雨量逐渐减少,蒸散发量达到相对较低值,整体呈上下波动趋势。

图4 不同时间尺度下蒸散发量变化趋势

2008年实施生态补水工程后,黄河三角洲湿地蒸散发量呈现显著上升趋势;2014年、2017年山东省夏季降雨量较常年偏少34.6%,黄河三角洲湿地所在地东营市7月份降雨量较常年偏少50%左右,导致湿地蒸散发量整体下降,但月蒸散发量仍保持在100 mm以上。2017—2020年实施湿地保护修复与应急补水工程,三角洲湿地蒸散发量稳固上升并达到近20年中的最大值,表明开展的湿地保护与修复工程明显改善了黄河三角洲湿地的生态环境,产生了显著的生态效益。

3.2 蒸散发量空间尺度分析

根据黄河入海流路的变化情况,将黄河三角洲湿地划分为北部区域和南部区域,分别进行蒸散发量空间分布特征分析,选取部分典型性蒸散发量分布图(图5)作为参考来分析比较黄河三角洲湿地南北区域的变化情况。

图5 黄河三角洲湿地南北区域蒸散发量分布

由图5可知,黄河三角洲湿地南部区域的日蒸散发量的变化范围为0～9 mm,且蒸散发量的最大值出现在水体周边区域,最小值出现在无植被覆盖的裸地区域。经分析,黄河三角洲湿地北部区域的蒸散发量大于南部区域的,除极个别地区外,黄河三角洲湿地蒸散发量总体变化趋势表现为由北部沿海向南部内陆逐渐减小的变化规律,且与降水量空间分布规律相同。

截至2019年,黄河三角洲湿地北部区域累计补水2.44 亿m3,湿地面积占比增加14.96%;南部区域累计补水2.20 亿m3,湿地面积占比增加10.96%。结合南北区域蒸散发量分布特征来看,黄河三角洲湿地生态补水、退耕还湿等措施对其蒸散发过程具有明显的促进作用,有效增强了黄河三角洲湿地生态系统自然恢复能力。

3.3 归因分析

3.3.1 归一化植被指数

归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是表征植被分布状态的指标,本研究采用Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数来衡量蒸散发量与NDVI之间的相关关系,相关性分析结果见表2。由表2可知,蒸散发量和NDVI具有显著的相关性。

表2 相关性分析结果

为进一步确定二者之间的相关关系,将蒸散发量和NDVI值进行线性拟合,结果如图6所示。

图6 日蒸散发量与NDVI值的线性拟合

由图6可知,蒸散发量和NDVI值之间呈现线性正相关趋势,拟合优度R2为0.767。湿地内NDVI值大于0,代表该区域有植被覆盖,NDVI值越大植被覆盖密度越大,蒸腾作用越显著,蒸散发量越大。进一步分析可知,黄河三角洲湿地北部区域是NDVI高值的集中分布区,NDVI中低值主要分布在南部区域。总体来说,湿地内蒸散发量与NDVI值的空间分布基本一致,且蒸散发量的变化与NDVI值的大小具有较好的相关性。

3.3.2 气象因素

气象因素是影响蒸散发量变化的直接因素,选取7个主要气象因素进行通径分析,客观地评价多个气象因素对蒸散发量的影响情况,确定各个气象因素对蒸散发量的主要贡献度,结果见表3。表3中,当气象要素的直接通径系数>间接通径系数时,表示该因素对蒸散发量变化的主要贡献表现为直接效应;反之,表示该因素对蒸散发量变化的主要贡献表现为通过其他因素产生的间接效应。依据通径系数及相关系数绘制通径分析图,如图7所示(7个气象因素的相关系数r较多,此处仅标出部分相关系数)。

表3 气象因素对蒸散发量通径分析结果

图7 通径分析图

由表3可知:7个气象因素均对蒸散发量有正向促进作用,相关系数由大到小的顺序依次为风速、平均气压、平均气温、日照时数、最低温度、最高温度、相对湿度,其中风速、平均气压和平均气温是影响黄河三角洲湿地蒸散发量变化的主要气象因素,三者与蒸散发量之间存在显著的相关性,而相对湿度与蒸散发量间的相关性较弱。

由图7可知:在主要影响蒸散发量变化的3个因素中,平均气压对蒸散发量的直接作用最大,风速和平均气温对蒸散发量的间接作用大于直接作用,而这种间接作用效应主要是通过平均气压产生的。此外,其他4个气象因素对蒸散发过程同样具有一定的影响。其中,日照时数和温度主要影响地表净辐射量转化过程;相对湿度是指空气中水汽压与饱和水汽压的百分比,当相对湿度达到100%时,水面便会停止蒸散发过程,因此相对湿度与蒸散发量间的相关性较弱,甚至在部分研究中呈现负相关。