黑河流域表层土壤水分干化特征研究_董世玉.pdf
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1、第 42 卷 第 3 期2023 年 6 月高原气象PLATEAU METEOROLOGYVol.42 No.3June,2023董世玉,朱忠礼,徐自为,等,2023.黑河流域表层土壤水分干化特征研究 J.高原气象,42(3):771-784.DONG Shiyu,ZHU Zhongli,XU Ziwei,et al,2023.Characteristics of Surface Soil Moisture Drydown in the Heihe River Basin J.Plateau Meteorology,42(3):771-784.DOI:10.7522/j.issn.1000-0
2、534.2022.00086.黑河流域表层土壤水分干化特征研究董世玉,朱忠礼,徐自为,刘绍民,柴琳娜(北京师范大学地理科学学部,地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875)摘要:土壤水分干化是指降水发生后土壤逐渐变干的过程,此过程一般包括重力排水、大气需求限制的蒸发以及水分限制的蒸发三个阶段,此三阶段在表层土壤中表现最为明显。黑河流域发源于祁连山中段,上中下游具有十分明显的景观地带性,探讨该地区表层土壤水分干化特征将为理解流域内不同环境下土壤蒸发的规律和影响因素提供理论支撑。本文基于2016-2020年黑河流域上中下游10个气象观测站点表层土壤水分、土壤温度、气温等资料,利用降水后的
3、土壤干化事件分析了各区域土壤水分、潜在蒸散、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和土壤质地等因素与表层土壤干化速率的关系,并使用指数模型拟合干化事件,总结了各站点干化速率的季节间变化规律。2016-2020年黑河流域10个站点共识别出362个有效干化事件,分析结果表明:(1)土壤进入干化期后,干化速率随土壤含水率降低而逐渐减缓,约12天后,上游、中下游站点土壤干化速率皆趋于稳定,上游站点稳定在约0.04 cm3cm-3day-1,中下游则趋于0。(2)上中下游表层土壤90%的蒸发效率分别低于0.25、0.15和0.12,无法满
4、足大气需求,但若考虑土壤剖面5 cm以下的蒸散,其蒸发效率将接近1。(3)黑河上游表层土壤水分较高,土壤干化过程主要为大气需求限制阶段,中下游表层土壤水分较低,土壤干化过程为水分限制阶段。而就表层土壤蒸发速率而言,上游主要受大气水分需求影响,土壤蒸发速率随潜在蒸散的增加而增大,但当土壤水分超过0.4 cm3cm-3时,潜在蒸散和土壤水分的变化对干化速率无显著影响;中下游主要受水分供应影响,土壤蒸发速率随土壤水分的增加而逐渐增大,潜在蒸散对土壤蒸发速率的影响不显著。(4)植被对表层土壤水分干化速率的影响与下垫面植被类型及土壤干湿状态有关,而土壤质地对干化速率影响较小。(5)指数模型拟合的干化事件
5、具有明显的季节性特征。夏季各站点的干化速率()及干化幅度(A)最大,土壤水分下限(w)最低,而对于下垫面为荒漠的地区,w易受降水的影响,其在夏季达到最大值;就流域整体而言,表层土壤水分的干化速率表现为夏季春季秋季,上中下游干化速率的季节间变异性随下垫面类型的变化(草甸、农田、灌木)逐渐增大。关键词:土壤水分;干化;土壤蒸发;原位观测;黑河流域文章编号:1000-0534(2023)03-0771-14 中图分类号:P461 文献标识码:ADOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2022.000861 引言 土壤水分是连接陆面和大气的关键水文变量,在全球水循环及能量循环过程中起
6、着关键作用(McColl et al,2017a)。陆面-大气反馈过程中,土壤水分与大气状况相互影响,土壤水分可以在时空尺度上改变大气过程,是导致云雨形成的潜在因素(Koster and Suarez,2003;Tuttle and Salvucci,2016),而降水等天气状况也会造成土壤水分变化,从而影响陆气间的水热交换和碳循环(丁旭等,2022;赖欣等,2021)。土壤水分干化(drydown)是指在一次降水事件后,土壤水分持续减少的过程,相对于随机性的降水,在陆地表面该过程是可进行模拟的(Rondinelli et al,2015;Shellito et 收稿日期:20220627;定
7、稿日期:20220916资助项目:中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA20100101)作者简介:董世玉(1998-),女,安徽阜阳人,硕士研究生,主要从事水文气象与遥感研究.E-mail:通信作者:朱忠礼(1972-),男,河南商丘人,副教授,主要从事遥感水文与地貌学研究.E-mail:高原气象42 卷al,2016;McColl et al,2017b)。一般地,在大气形成降水后,其到达陆地表面后主要以径流、排水和蒸散的形式损失(McColl et al,2017b;Shellito et al,2018)。土壤水分损失过程通常包括:重力排水、能量限制和水分限制三个阶段,其中重力排
8、水阶段以排水和径流占主导地位,能量限制阶段也称为“第一阶段”蒸散(ET-I),水分限制阶段也称为“第二阶段”蒸散(ET-II)(McColl et al,2017b;Sehgal et al,2021;范科科等,2020)。在一次降水后,径流一般在几分钟内停止,排水在数小时内停止,ET-I阶段发生迅速,土壤干化主要以 ET-II阶段为主,因此在日尺度上分析干化过程时可以忽略径流和排水这两个过程,从而仅关注ET-I和ET-II阶段(Rondinelli et al,2015;Shellito et al,2016;McColl et al,2017b)。水分限制阶段的蒸散包括表层土壤蒸发和植被蒸
9、腾,对于表层土壤而言,一般只考虑土壤蒸发,而忽略植被蒸腾作用从根区土壤中带走水分的过程。土壤水分干化的持续时间取决于土壤干化速率,已有研究表明,土壤干化速率受到土壤水分状态、大气条件、植被和土壤质地等陆面和大气状况的复杂影响(McColl et al,2017b;Shellito et al,2018;Sehgal et al,2021;刘维成等,2021)。土壤水分干化速率的相关研究可以追溯到20世纪 60 年代(Manabe,1969)。Rodriguez-Iturbe et al(1999)通过将降水描述为泊松过程来描述点尺度的土壤水分动态。Laio et al(2001)指出通过绘制土
10、壤水分的损失速率随土壤水分降低的曲线,可以得到关于土壤水文状况和土壤持水特性(如田间持水量和萎蔫系数等)的主要信息。而不同的观测方法之间存在差异,卫星土壤水分数据与原位观测的土壤水分和陆面模型模拟相比,前者的干化速率更快(Rondinelli et al,2015;Shellito et al,2016;Shellito et al,2018),这主要归因于前者的探测深度相对较浅。McColl et al(2017b)使用SMAP一年的表层土壤水分数据,通过指数衰减函数拟合干化事件,研究了全球范围内土壤水分干化动态,发现干化速率随着干燥度指数、土壤含砂量的增加而增大,同时指出,干化时间尺度仍存
11、在大量无法解释的差异,植被可能是导致此差异的主要因素。但其仅考虑了每个地点的土壤质地、干燥度指数和植被类型等静态因素,未考虑自然环境的动态效应,而土壤干化过程响应的是观测范围内变化的气象驱动因素、地表特征、土壤-植被和大气需求(Sehgal et al,2021;Rodriguez-Iturbe,2000)。对于浅层土壤能否准确识别水文状况和蒸散的限制阶段,Dong et al(2022a)使用通量塔和原位不同深度的土壤水分观测数据证明了表层土壤水分能够识别蒸散状态的改变。以上研究表明,不同地区的土壤水分干化速率和影响因素存在较大差异,因此,使用原位观测的表层土壤水分数据揭示不同生态系统下的土
12、壤水分干化特征及其动态影响因子对于更全面地理解气候系统中陆面水文过程和陆面大气交互具有重要意义。黑河流域是我国第二大内陆河流域,上中下游随着海拔高度的变化呈现出明显的地带性,具有冰川、冻土、森林、草原、绿洲、荒漠等多元自然景观(Liu et al,2018)。目前,在小尺度对土壤水分动态的研究多集中于干旱或半干旱地区(Kurc and Small,2004),缺少不同生态系统的相互对比;对于干化速率的影响因素分析,多集中于土壤质地、干燥度、下垫面等静态环境因素;研究的时间尺度集中于单一季节,缺少季节间变化的分析;此外,遥感观测的数据在高寒地区多缺失。本文将基于黑河流域地表过程综合观测网,研究黑
13、河流域上中下游2016-2020年景观各异的10个站点的表层土壤水分干化特征,探究高寒草甸、荒漠和绿洲等环境中的土壤蒸发及其影响因素,进一步理解动态环境因素下土壤水分进入大气的过程,并分析由指数模型拟合的土壤干化速率等参数的季节特征。2 数据来源与方法介绍 2.1研究区概况与数据来源黑河流域(37.7N-42.7N,97.1E-102.0E)是我国第二大内陆河流域,发源于祁连山中段,流入内蒙古额济纳旗居延海。流域地势南高北低,按海拔高度和自然地理特点分为上游祁连山地、中游河西走廊平原和下游阿拉善高原三个地貌类型区,上游地势高寒,年均温-54,年降水量250500 mm,年蒸发量约700 mm;
14、中游年均温68,年降水量约140 mm,年蒸发能力达1410 mm;下游年降水量低于50 mm,年蒸发能力高达2250 mm,是黑河流域严重缺水区和生态环境脆弱区;上、中、下游土壤理化性质差别较大(高宇等,2013;怀保娟等,2014;王建栋等,2020)。研究涉及的气象站点包括位于黑河上游的阿柔超级站、大沙龙站、景阳岭站、垭口站,黑河中游的大满超级站、花寨子站、黑河遥感站,以及黑河下游的四道桥超级站、混合林站、荒漠站。观测要素有土壤水分、土壤温度、空气温湿度、气压、772董世玉等:黑河流域表层土壤水分干化特征研究3 期降水量、风速、风向、四分量辐射等(Liu et al,2011,2018)
15、。考虑到表层土壤水分对降水等大气状况的响应最为明显,且深层土壤与浅层土壤联系密切,所以仅分析表层土壤水分(4 cm)的干化动态。数据来源于国家青藏高原科学数据中心的祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(http:/ m土地覆盖分类产品数据集(1985-2019)(V2.0)(杨爱霞等,2020;Zhong et al,2015)。潜在蒸散代表了大气水分需求,本文使用FAO(联合国粮农组织)于 1998年给出的修正 Penman-Monteith方程(Allen et al,1998)进行估算,得到各站点每日潜在蒸散数据。使用归一化植被指数(NDVI)量化各站点的植被覆盖和植被生产力,采
16、用的数据为MODIS的MOD13A1和MYD13A1,空间分辨率为500 m,时间分辨率为16天,在剔除异常值后,使用线性插值得到各站点每日的NDVI数据(Didan and Huete,2015)。土壤质地数据为黑河数字土壤制图产品:土壤质地(粒径组成)空间分布数据集,代表深度为表层深度 020 cm,空间分辨率 1000 m(史文娇等,2016)。本文根据各站点的经纬度提取该产品对应站点的土壤质地,见表1,其中景阳岭站和垭口站数据缺失,根据各站点土壤含砂率的不同,将站点数据分为三类:I类的土壤含砂率为20%30%,包括阿柔、大沙龙、大满和四道桥这四个站,II类为30%50%,包括花寨子和黑
17、河遥感两个站,III类为60%80%,包括混合林和荒漠两个站。2.2研究方法2.2.1干化识别目前主要有两种识别干化的方法:第一种是使用降水数据,通过分析土壤水分时间序列,以两个显著的降水事件之间的间隔进行定义,例如Shellito et al(2016)、Salvia et al(2018);第二种是直接分析土壤水分时间序列,把干化事件定义为土壤水分不断减少的时期(McColl et al,2017b;Martinez-de la Torre et al,2019)。考虑到部分站点的降水数据缺失,本文使用上述第二种方法,参考McColl et al(2017b)提出的干化识别方规则。考虑到上
18、游站点土壤的冻融现象图1研究区概况和站点分布(Liu et al,2011,2018)Fig.1Overview of the study area and the distribution of the sites(Liu et al,2011,2018)表1 黑河流域站点信息Table 1 Sites information in the Heihe River Basin站点阿柔超级站大沙龙站景阳岭站垭口站花寨子荒漠站黑河遥感站大满超级站四道桥超级站混合林站荒漠站位置上游上游上游上游中游中游中游下游下游下游经度/E100.4698.94101.12100.24100.32100.4810
19、0.37101.14101.13100.99纬度/N38.0538.8437.8438.0138.7738.8338.8642.0041.9942.11海拔/m30333739375041481731156015568738741054下垫面高寒草地沼泽草甸高寒草甸高寒草甸山前荒漠人工草地灌区农田柽柳柽柳与胡杨荒漠时间范围2016-01-2020-122016-01-2020-122016-01-2020-122016-01-2020-122016-01-2020-122016-01-2020-122016-01-2020-122017-01-2020-122016-01-2020-12201
20、6-01-2020-12土壤含砂率/%20.2026.87-33.4041.5124.4226.2964.8472.63干化事件/个5946391768494213623-表示无数据773高原气象42 卷会导致土壤水分的观测范围过大,使用土壤水分观测范围作为阈值可能会排除一些上游有效的干化事件。故对于所有的站点,使用如下规则自动选择干化事件:(1)选择土壤水分持续减少的区间;(2)为避免观测噪声截断真实的干化,排除小于该站点该年土壤水分日变化最大范围(根据该站点当年降水引起的土壤水分日最大增量和土壤水分日最大损失的差值确定)0.1%的正增量;(3)为避免少量降水或者寒季土壤冻结产生虚假的干化,
21、干化期土壤水分的变化范围至少为该站点该年土壤水分日变化最大范围的10%;(4)土壤水分连续下降至少5天,最长不超过40天;(5)为了避免土壤冻结造成的传感器误读,排除温度小于0 的干化。使用以上规则对上述站点进行干化识别,各站点的干化事件数如表1所示,共识别出362个干化事件,共 3584 天。其中,大满站下垫面为灌溉农田,这里把每次灌溉当做一次降水。混合林站和四道桥站下垫面为河岸林,河水漫溢对这两个站点的影响较大,所以手动调整四道桥的干化开始于土壤水分显著降低的时刻,排除了混合林站中明显不属于干化事件的区间。以下分析都基于这些干化事件进行。2.2.2干化速率使用两种方法分析土壤的干化速率:(
22、1)计算连续观测数据之间的离散干化速率,(2)拟合指数衰减模型,比较上中下游干化时间尺度的变异性。(1)使用有限差分法计算干化期内的每日土壤干化速率(Shellito et al,2016):ddt=n+1-ntn+1-tn(1)式中:为表层土壤含水量(单位:cm3cm-3);t为时间(单位:d);n和n+1对应于连续观测。站点测量土壤水分的平均周期为10 min,本文使用日平均数据,以抵消昼夜波动;测量的单位为体积含水量,干化速率的单位为cm3cm-3day-1。此外,还通过:1)将每日土壤含水量的差值乘以对应的土壤深度范围(50 mm),将cm3cm-3day-1转换为mmday-1,用以
23、匹配潜在蒸散和实际蒸发的单位,称之为等效蒸发速率;2)将干化速率转换为蒸发效率:等效蒸发速率与潜在蒸散的比值(Shellito et al,2018)这两种方法反映土壤干化速率。(2)对每个干化事件拟合指数衰减函数(McColl et al,2017b):(t)=Aexp()-t+w(2)式中:为表层土壤含水量(单位:cm3cm-3);t指开始干化后的时间(单位:d);A,w是根据经验确定的拟合参数:A为土壤水分干化的幅度(单位:cm3cm-3);为估计的指数时间常数(单位:d)(e-folding time scale),也称为干化时间尺度;w为土壤水分下限(单位:cm3cm-3),由土壤水
24、分时间序列渐进逼近。在拟合指数模型时,幅度A始终为正。w应小于干化期观测到的最低土壤水分,并大于或等于在整个时间段观测到的最低土壤水分,其值是一个“有效的”凋萎系数,可能比真正的凋萎系数小。排除决定系数(R2)小于0.7的干化事件。离散干化速率可用于计算干化期内每日的土壤水分损失量,从而定量研究土壤水分干化速率与土壤水分、潜在蒸散、NDVI等动态环境要素的关系;而指数衰减模型中的值代表了每个独立的干化事件的干化速率,它表示了所拟合干化事件的快慢,即干化事件的持续时间越短,损失的土壤水分越多,则干化速率越快。后者得出的干化时间尺度消除了土壤水分不同造成的水分损失速率间的差异,能够代表某地的整体特
25、征并进行不同地点或不同季节间干化速率的比较。2.2.3气象条件和陆面状态的影响使用上述2.1中的数据研究干化期表层土壤水分、潜在蒸散、NDVI、土壤质地对土壤干化速率的影响。根据气象条件对黑河上中下游各站点的干化速率数据进行划分,分别为低、中、高潜在蒸散,上游潜在蒸散的范围为:0.14,3.00,3.00,4.10,4.10,7.15;中 游 为:0.34,4.36,4.37,6.07,6.07,11.90;下游为:0.94,6.73,6.74,10.40,10.42,18.77(单 位:mmd-1)。再根据陆面状态将干化期内的土壤水分从低到高划分为10个等宽区间,在每个区间中仅显示干化速率等
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