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        基于遙感與GIS的區(qū)域潛在蒸散發(fā)估算

        2016-10-25 08:15:19徐全芝
        中國科技信息 2016年19期
        關鍵詞:氣象要素草甸荒漠

        基于遙感與GIS的區(qū)域潛在蒸散發(fā)估算

        傳統(tǒng)的地表潛在蒸散發(fā)的研究方法所獲取的僅僅是單點蒸散發(fā)數(shù)據(jù),遙感技術使得地表能量平衡和水分狀況監(jiān)測成為可能,這為區(qū)域蒸散發(fā)研究提供理論依據(jù)。近年來國內(nèi)外相繼開展利用衛(wèi)星遙感技術估算區(qū)域蒸散發(fā)的研究。遙感資料和地面觀測相結合為估算區(qū)域蒸散發(fā)提供了資料保證,但是遙感觀測是瞬時的,用這些瞬時值得到凈輻射和地表反照率等能量平衡項及表面溫度只代表那個瞬間的值,用能量平衡公式計算蒸散發(fā)也是瞬時值,由瞬時值推到24h會遇到許多困難。本文在前人研究的基礎上,有效地利用衛(wèi)星遙感資料和時間序列的氣象站觀測資料,就潛在蒸散發(fā)時空分布的變化問題進行了探討。針對目前地表區(qū)域潛在蒸散發(fā)研究已經(jīng)發(fā)展到了一個嶄新的階段,尤其是衛(wèi)星遙感資料 Landsat TM 和數(shù)字高程模型DEM的應用,為準確地估算非均勻地表潛在蒸散發(fā)提供了資料保證。本研究采用黑河中上游研究區(qū)的高精度Landsat TM 影像、DEM和水文氣象站觀測數(shù)據(jù),首先將氣溫,日照時數(shù)以及風速等氣象參量空間內(nèi)插,然后求得各種地表面物理特征和水汽特征參數(shù)如 LAI、地面凈輻射、土壤熱通量、干濕表常數(shù)、水汽壓和飽和水汽壓等,采用FAO Penman-Monteith 公式估算黑河流域潛在蒸散發(fā),旨在探討黑河流域潛在蒸散發(fā)的時空分布現(xiàn)狀,這也為干旱、半干旱情況下近似研究提供一種借鑒。圖1表示了時空分布潛在蒸散發(fā)估算流程圖。

        資料準備

        研究所采用的基礎數(shù)據(jù)包括黑河流域中上游區(qū)DEM,面積約27500 km2,分辨率為120m,緯度范圍大致為37°57ˊN~39°30ˊN, 經(jīng)度范圍大致為99°30ˊE~101°25ˊE,大致覆蓋了張掖綠洲和周圍的祁連山地區(qū),地勢從東南向西北逐漸升高,高程起伏從1400~5000多m;1:25萬土地利用圖,主要植被類型有草地、農(nóng)作物、裸地、青海云杉、人工林地、亞高山草甸等,各土地利用類型的逐月反照率資料參照表,參照LDAS項目植被參數(shù)給定的地物反照率資料 ;水文氣象資料包括20多個氣象站多年(1980~2000年)4~9月月平均氣溫、日照時數(shù)、風速,蒸發(fā)量信息。

        本文對土壤熱通量G的處理,不同于逐日潛在蒸散估算中把它看作0。通常認為土壤熱通量與凈輻射通量有一定的相關性,很多情況下均把土壤熱通量作為凈輻射平行變化的一個量,這部分能量可以通過它與凈輻射Rn以及LAI的關系來確定,公式如下:

        依據(jù)Landsat TM遙感資料提取的葉面積指數(shù)LAI,在TM影像監(jiān)督分類的前提下,大致在高寒森林草甸區(qū)、荒漠半荒漠以及綠洲區(qū)分開,參照LDAS項目植被參數(shù)庫給定的地物的植被參數(shù)的變化趨勢,從而近似推出逐月LAI值,求得逐月的土壤熱通量。

        圖1 時空分布潛在蒸散發(fā)估算流程圖

        氣象要素的空間插分及數(shù)字制圖

        由于區(qū)域潛在蒸散發(fā)研究需要空間分布的氣象輸入?yún)?shù),利用GIS空間內(nèi)插技術對有關氣象要素插分到空間網(wǎng)格上去。對研究區(qū)的若干水文氣象站4~9月月平均氣溫、日照時數(shù)、風速等氣象資料進行空間內(nèi)插。其中氣溫等高程相關氣象因子采用基于DEM的PRISM內(nèi)插方法,已有研究證明它在地形復雜黑河研究區(qū)地表參數(shù)空間內(nèi)插中有很好的效果,對河西走廊若干氣象站的日照資料采用反距離平方法內(nèi)插到空間上,風速與高程相關性并不很明顯,研究中也采用反距離平方法內(nèi)插到空間上。

        地表凈輻射的計算

        空間分布地表凈輻射(Rn)參照公式((2)~(4))計算得到的,公式(1)計算得到土壤熱通量(G)等項。

        RS:地表短波輻射(MJ·m-2·d-1),Ra大氣層外太陽輻射(MJ·m-2·d-1),d:日地相對距離,j:緯度,d:太陽赤緯,w:日落時角,σ:斯蒂芬-波爾茲曼常數(shù)(4.903xl0-9MJ·K4·m-2·d-1),N:天文上可能出現(xiàn)的最大日照時數(shù),n/N :日照百分率,Tmax.k:日最高氣溫(k),Tmin,k:日最低氣溫(k)。鑒于日最高、最低氣溫缺測,依據(jù)日均溫通過氣象模擬器生成,ea:實際水汽壓(kPa)。計算凈輻射公式中參數(shù)a, b值,根據(jù)河西地區(qū)年平均太陽總輻射和逐日實測日照時數(shù)回歸分析得到。a:地表反照率。

        GIS空間插分算法

        (1)PRISM內(nèi)插法。這是一種以數(shù)字高程模型(DEM)為平臺結合GIS空間插補技術,綜合考慮高程、距離、坡向、坡度等因子對氣象要素影響的內(nèi)插方法。PRISM算法認為在一定區(qū)域內(nèi)控制氣象要素空間變化的主導因子是高程,利用氣象數(shù)據(jù)高程梯度變化來計算每個DEM格網(wǎng)的氣象數(shù)據(jù)。

        在每一個窗口內(nèi)用公式(5)計算格網(wǎng)的氣象數(shù)據(jù)。

        式中,Y為空間內(nèi)插的氣象要素;n為內(nèi)插所使用的站點個數(shù);G為在這層內(nèi)氣象要素隨高程變化的梯度;ai為第i個站點的權重;H為使用DEM格網(wǎng)上的高程;hi為第i個站點的高程;Bi為第i個站點氣象要素的數(shù)據(jù)。

        (2)反距離平方法。這種方法認為與未采樣點距離最近的若干個點對未采樣點值的貢獻最大,其貢獻與距離成反比,具體表達式見公式(6)如下所示:

        式中, Z是估計值,Zi是第 i(i= l,…,n)個樣本,Di是距離。

        時空分布潛在蒸散發(fā)分析以及評價

        潛在蒸散發(fā)估算精度評價

        本文計算了4~9月份月平均潛在蒸散發(fā)的空間分布估算值,采用站點實測值與模擬值比較進行潛在蒸散發(fā)模擬精度的驗證。將研究區(qū)祁連、札馬什克、雙樹寺、瓦房城、民樂、李橋水庫、山丹、鶯落峽、張掖、鸚鴿嘴、高崖、臨澤、高臺等13個水文氣象站月平均實測蒸發(fā)資料,對站點實測值與模擬值做線性相關分析和誤差評價。具體相對誤差結果見表1。

        圖2 空間分布潛在蒸散發(fā)的剖面圖

        表1 潛在蒸散發(fā)模擬值與實測值的相對誤差

        通過模擬值與實測值相關分析發(fā)現(xiàn),相對誤差在16.098%~19.338%之間,潛在蒸散發(fā)在5~8月份最高,相對誤差也較低(表1)。鑒于本研究采用多年月平均水文氣象資料,潛在蒸散發(fā)的估算僅僅反映了一種相對平均的情況,因此潛在蒸散發(fā)的時空分布模擬精度是可以接受的。

        時空分布潛在蒸散發(fā)的動態(tài)變化評價

        結合研究區(qū)實際,植被茂盛的農(nóng)作物、平地草地、植被稀疏的低山裸地、低山草地和中山草地均在荒漠半荒漠綠洲區(qū),青海云杉以及亞高山草甸為高寒森林草甸區(qū),對各月潛在蒸散發(fā)空間分布圖疊合剖面分析,結果見圖2( a) 和(b)。在時間上的變化表現(xiàn)為,任何地物類型潛在蒸散發(fā)4~9月份的逐月動態(tài)變化趨勢基本相似;潛在蒸散發(fā)5~8月份最大,而且7月份最高,這個時期為一年蒸發(fā)潛熱最強烈的時期,是全年潛在蒸散發(fā)最高的時期;5~7月變化幅度不大,但是在4到5月,7到9月增減明顯,因為4至5月正是春夏交替,7~9月為夏秋交替月份,氣溫等影響潛在蒸散發(fā)的敏感氣象因子在這幾個月份波動比較大,導致潛在蒸散發(fā)的明顯變化。在空間上的變化表現(xiàn)為,荒漠半荒漠綠洲區(qū)潛在蒸散發(fā)變化相對平緩,而高寒森林草甸區(qū)潛在蒸散發(fā)起伏比較明顯,這主要是由于在荒漠半荒漠綠洲區(qū)地勢相對平坦,高寒森林草甸區(qū)地勢高低起伏較大造成的;荒漠半荒漠綠洲區(qū)集中于160~300mm之間,高寒森林草甸區(qū)集中于20~150mm之間,說明荒漠半荒漠綠洲區(qū)潛在蒸散發(fā)比高寒森林草甸區(qū)高很多。

        10.3969/j.issn.1001- 8972.2016.19.031

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