塔里木盆地蒸散量时空变化特征及其影响因素_贺宏静.pdf
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1、蒸散量(evapotranspiration,ET)作为气候系统核心过程中的一环,是指土壤、植被、水体的水分蒸发以及植物内部的水分蒸腾1,是陆面-大气动力和热力过程的基础2,指示着地表能量平衡、水分收支平衡,与农业、水文、气象以及生态环境之间存在紧密关系3-5,陆表生态系统很大程度上依靠蒸散量维持稳定6。随着全球性变暖持续发生7,地表蒸散量加剧,水文循环复杂变化,旱涝事件频率和强度增加8,地球和人类的生存环境受到影响9。掌握蒸散量变化,可为水资源合理分配、旱涝监测、天气预报等方面提供参考10,同时也为了解生态循环提供理论依据。全球陆地中,生态环境脆弱的干旱半干旱区约占三分之一11,其对气候变化
2、以及人类活动的响应更加敏感。由于其生态环境的脆弱性,半干旱地区对全球地表温度年均增长的贡献达约 45%12,对干旱半干旱地区蒸散量变化的认识和了解,影响着对气候和生态环境的研究13。目前,已有大量学者将蒸散量估算方法理论与发展迅速的遥感技术结合起来,不断发展出新应用方法,得以在较大尺度上实现由点到面的突破,包括SEBI 模型14、SEBAL 模型15、METRIC 模型16、SEBS 模型等17;全球陆地蒸散量产品已有十多种,包括基于 Priestley-Taylor 公式的 GLEAM 数据、基于P-M 公式的 MOD16 数据、利用贝叶斯方法将五种传统方法结合所得的 GLASS 数据、基于
3、 PML 模型的PML_ v2 数据等。本研究所使用的 SEBS 模型,近年来被广泛应用于蒸散量研究。MA 等18基于 SEBS 模型和 ASTER 数据,对澳大利亚灌溉区蒸散量进行估算,结果与实测数据对比,其中 RMSE 为 0.89,平均绝对百分比差为 2.87%,证明了 SEBS 模型在该区域的可靠性;ELHAG 等19利用 SEBS 模型,估算沙特阿拉伯干旱区代瓦西尔地区的蒸散量,结果显示,SEBS 估算结 果 与 实 测 数 据 的 相 关 性 较 好(R2=0.818 9),能够较为准确地反映该地区的蒸散量。在国内,SEBS 模型已应用于干旱半干旱地区蒸散量估算,如黑 河 流 域2
4、0、河 套 平 原21、柴 达 木 盆 地等22,准确性也得到了验证23-24;在利用不同方法对银卫平原进行蒸散量估算的过程中,发现 SEBS 模型最适合银卫平原蒸散计算,且指出 SEBS 模型较适用于大尺度非均匀地表复合地形25。塔里木盆地是我国最大的内陆盆地,位于生态环境脆弱的西北干旱区,西北干旱区气候恶劣,在全球气候变化中敏感性极高26。近年来,生态问题愈加被重视,学者对于西北干旱区的蒸散量研究也逐渐深入27-33。目前,基于新疆地区的研究有不同的区域侧重点,尚缺少聚焦于塔里木盆地长时间序列的蒸散量估算结果,作为地处脆弱环境中的资源宝地,亟需对其进行分析研究。本文将基于改进的 SEBS
5、模型以及 MODIS 等遥感数据,对 20012020 年塔里木盆地的实际蒸散量进行估算,分析 21 世纪以来塔里木盆地实际蒸散量的变化情况,并对与其相关因子进行分析和研究。1 1 研研究究区区概概况况 研究区塔里木盆地地处中国新疆南部(见图 1),地理位置为 733352E934647E,3676N423333N,面积 58.27 km2,是中国面积最大的内陆盆地。盆地北、西、南面分别与天山山脉、帕米尔高原、阿尔金山脉接壤,东部开口,与河西走廊相连34,高耸的山脉对来自大西洋的西风气流造成阻挡,在不同情况下导致东灌、中灌、西灌,影响着沙漠风积地貌;北部天山阻挡了北冰洋湿润气流,南部巨大的青藏
6、高原等则对印度洋暖湿气流造成阻碍,这些都成为盆地中央中国最大沙漠 塔克拉玛干沙漠形成的重要原因。塔里木盆地为暖温带气候,昼夜温差大,沙漠16贺宏静,等/塔里木盆地蒸散量时空变化特征及其影响因素水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期 图 1 塔里木盆地地理位置Fig.1 The location map of Tarim Basin气温高于周围绿洲、山区。近年来年平均气温约为1012,由西北向东南递增。1961 年以来,塔里木盆地平均气温以及最高、最低气温持续上升,平均气温变化速率为 0.25 /(10a)35。盆地内降水西多东少,近年来年降水量为 50 150 mm,降水多
7、集中于 59 月。昆仑山脉、帕米尔高原、天山山脉常年接受较为丰富的降水,水分或形成冰川积雪,或流向盆地内部,形成塔里木盆地大大小小的河流,盆地内主要河流有“四源一干”,其中塔里木河是中国最大的内流河。沙漠西侧、北侧分布有绿洲,是主要的人类居住区域和农业分布区,包括焉耆绿洲、阿克苏绿洲、叶尔羌绿洲、喀什绿洲、和田绿洲等,按照三级流域划分也可将研究区划分为 12 个区域。2 2 研研究究数数据据及及研研究究方方法法2.1 研究数据2.1.1 MODIS 数据本文利用 20012020 年 MODIS 连续时间序列数据,包括 MOD09A1 地表反射率数据、MOD11A2 地表温度及比辐射率数据、M
8、OD16A2 实际蒸散量 ET数据,影像的具体信息如表 1 所列,选用 MODIS 数据共 10120 景,进行裁剪、重采样、波段计算、叠加等处理,得到统一分辨率数据,前两个数据集用于输入模型进行计算,后者则用于对比验证。数据均来自于 NASA 官网(https:/lpdaacsvc.cr.usgs.gov/ap-peears/task/area)。2.1.2 气象数据本文采用 GLDAS-2.1 数据集中 20012020 年的气温、气压、湿度、风速等数据,作为模型计算中的气象输入数据,每月一幅,空间分辨率为 0.25 0.25,对数据进行裁剪、重采样等处理,将分辨率与处理后的 MODIS
9、数据相统一。本文对于气象因子对蒸散量变化的影像分析同样基于 GLDAS 气象数据,包括气温、风速、相对湿度等,由于降水数据在 2011 年后出现分辨率降低的情况,选择使用 ERA5-land 数据中 20012020 年的降水数据进行补充(见表 1)。2.1.3 其他数据为研究人类活动对蒸散量的影响,本文选取 Eu-ropean Space Agency Climate Change Initiative(ESA CCI)生产的 300 m 分辨率的土地利用数据(http:/maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/),结合联合国政府间气候变化专门委员会(Intergove
10、rnmental Panel on Climate Change,IPCC)土地利用分类标准,将用地类型分为六个大类,即农业用地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用类型用地,分类进行研究。另外还选用了 SRTM 90(V4.1)数据中 UTM、AS-PECT、SLOPE 三个波段,作为模型的地形输入数据。数 据 来 自 地 理 空 间 数 据 云(https:/ 研究方法2.2.1 改进的 SEBS 模型及其可靠性验证2.2.1.1 SEBS 算法本文的蒸散量估算基于地表能量平衡系统(Sur-face Energy Balance System,简称 SEBS)17,利用地表能量平衡公式进行蒸
11、散量估算,计算公式为26贺宏静,等/塔里木盆地蒸散量时空变化特征及其影响因素水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期表 1 数据利用情况Table 1 Data usage数据类型时间分辨率空间分辨率使用波段数量/幅MODIS 数据气象数据土地利用数据高程数据MOD09A18 d500 mb1b76 440MOD11A28 d1 000 mLST_ Day_ 1km、Emis_ 31、Emis_ 322 760MOD16A28 d500 mET920GLDAS-2.130 d0.250.25气温、气压、湿度、风速960ERA5-land30 d0.1降 水240ESA CCI
12、1 a300 m20SRTM 9090 mUTM、ASPECT、SLOPE3Rn=G0+H+E(1)式中,Rn为净辐射通量(Wm-2),G0为土壤热通量(Wm-2),H 为感热通量(Wm-2),E 为潜热通量(Wm-2),为水的汽化潜热(Jkg-1),E 为实际水分蒸散量总量(mmd-1)。模型中,分别计算出 Rn、G0和 H,再利用余项法求出,E 最后求出日蒸散量。Rn 的计算公式为Rn=(1-)Rswd+Rlwd-Rlwu(2)Rlwd=aT4a(3)Rlwu=T40(4)a=9.2 10-6(Ta+273.15)2(5)式中,为地表反照率;Rswd 为太阳下行短波辐射(Wm-2),也是本
13、次算法改进的重点参数,随后将重点说明;为地表比辐射率;a为大气比辐射率;Rlwd 为大气下行长波辐射(Wm-2);Rlwu 为地面上行长波 辐 射(W m-2);为 Stefan-Bolzmann 常 数(5.6710-8 Wm-2K-4);T0为地表温度(K);Ta为大气平均作用温度(K)。G0的计算公式为G0=Rn c+(1-fc)(s-c)(6)fc=NDVI-NDVIminNDVImax-NDVImin()2(7)式中,NDVI 为归一化植被指数;s和 c 为土壤热通量和净辐射通量的比值,在植被全覆盖地区取c=0.05,在裸土地区取 s=0.31536,在这区间之内的值则可利用植被覆盖
14、率 fc,实现插值计算。H 的计算公式为H=Cp(T0-Ta)re(8)式中,=1.293 kgm-3,为空气密度;Cp=1 005 Jkg-1K-1,为空气定压比热;T0和 Ta分别为地表温度和参考高度温度(K);re为空气动力学阻抗()。在地表能量平衡系统中,感热通量通过以下公式联立可得u=uklnz-d0zom()-mz-d0L()+mzomL()|(9)0-a=HkuCPlnz-d0zoh()-hz-d0L()+hzohL()|(10)L=-CPu3VkgH(11)式中,u 为平均风速(ms-1);u=(0/)1/2,为摩擦速度(ms-1),0为表面剪切应力(N);k=0.4,为 vo
15、n Karman 常数;z 为距地面高度(m);d0为零平面位移高度(m);zom和 zoh分别为动量传输粗糙度和热传导相对粗糙度(m);m和 h分别为动量传输稳定度修正函数和热传输稳定度修正函数;L 为奥布霍夫长度(m);0和 a分别为地表温度和高度为 z 处的温度(K);V为近地表潜在虚拟温度(K);g=9.81 ms-2,为重力加速度;其余物理量意义同前。最后,通过余项法可求得 E,通过考虑干限和湿限下的能量平衡关系,得出蒸发比。在干限下,由于土壤水分的限制,潜热为 0,感热通量达到最大;在湿限下,蒸散量仅受表面和大气条件下可用能量的限制,感热通量达到最小,故有Hdry=Rn-G0(12
16、)Hwet=Rn-G0-Ewet(13)相对蒸发比 r可表示为r=EEwet=1-Ewet-EEwet(14)r=1-H-HwetHdry-Hwet(15)最后,蒸发比可以表示为=ERn-G0=rEwetRn-G0(16)得到蒸发比后,便可计算日蒸散量,公式为Edaily=8.64 107 240Rn-G0w(17)36贺宏静,等/塔里木盆地蒸散量时空变化特征及其影响因素水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期式中,Edaily为地表日蒸散量(mm);240为日均蒸发比;w为水的密度(1 000 kgm-3);为水的汽化潜热(Jkg-1);Rn和G0分别表示日净辐射通量和土壤
17、热通量(Wm-2)。2.2.1.2 算法改进净辐射通量的计算中,下行短波辐射的原计算算法为 Rswd=Isce0coszexp(-m)(18)式中,Isc为太阳常数(1 367 Wm-2);e0为地球轨道偏心率;z为太阳天顶角;m 为大气质量;为气溶胶光学厚度。塔里木盆地与山脉接壤,海拔、地表坡度、坡向变化复杂,净辐射通量中下行短波辐射(Rswd)受其影响较大,进而影响蒸散量估算准确性,根据前人研究37,结合盆地实际情况,对下行短波辐射的计算公式做出改进,将其改为直接辐射(Ib)、漫射(Id)和反射(Ir)之和,具体如式(17)至(20),从而使公式适用于复杂地形情况,具体为Rswd=Ib+I
18、d+Ir(19)Ib=I0ccos(20)Id=I0d(coss)2/(2sina)(21)Ir=rI0r(sins)2/(2sina)(22)式中,I0是穿过大气层所接受到的太阳辐射通量(Wm-2);为太阳入射角;a 为太阳高度角;s 为坡度(slope);r 为地表反射;c为直接辐射透射率,由臭氧、水汽、惰性气体、瑞利散射和气溶胶等多种因素决定。进一步的计算公式为I0=S0 1+0.034 4cos2 doy365()|sina(23)c max(0,ozwgrsa-0.013)(24)oz=exp(-0.036 5(ml)0.713 6)(25)w=min1,0.909-0.036ln(
19、mw)(26)g=exp(-0.011 7m0.313 9c)(27)rs=exp-0.008 735mc(0.547+0.014mc-0.003 8m2c+4.6 10-6m3c)-4.08(28)a=exp-m(0.677 7+0.146 4m-0.006 26(m)2)-1.3(29)m=1/sinh+0.15(57.296h+3.885)-1.253(30)mc=mps/p0(31)w=0.004 93RHT-1exp(26.23-5 416T-1)(32)式中,S0=1 367 Wm-2,为太阳常数;doy 为儒略日;oz、w、g、rs、a分别为臭氧吸收、水汽吸收、惰性气体吸收、瑞利
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