馬磊 朱建雯

摘要：指出了在水資源相對缺乏的干旱、半干旱區(qū)，如何對克拉瑪依地區(qū)的地表蒸散進行遙感反演？如何對該區(qū)域的生態(tài)耗水量進行定量評估？是一個重要的科學問題。以克拉瑪依地區(qū)作為研究區(qū)，首先，利用HJ遙感影像進行不同地類提取，得到了研究區(qū)不同土地利用類型專題圖及各地類面積;然后，運用遙感技術(shù)提取該區(qū)域的植被覆蓋度、地表比輻射率、地表溫度等，在氣象數(shù)據(jù)的支撐下，根據(jù)SEBAL模型對研究區(qū)蒸散發(fā)進行遙感反演，從而得到了研究區(qū)的蒸散發(fā)專題數(shù)據(jù);在上述工作基礎(chǔ)之上，根據(jù)生態(tài)耗水量近似等于地表蒸散量與降雨量之差，計算得到了研究區(qū)生態(tài)耗水量數(shù)據(jù)。這將有利于分析不同植被覆蓋和土地利用條件下的耗水分布規(guī)律，對干旱、半干旱區(qū)保障生態(tài)需水，實現(xiàn)水資源的合理配置和利用等有著重要的意義。研究結(jié)果表明：研究區(qū)生態(tài)用地所占比例較大，該區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱，需要從不同角度對該區(qū)域生態(tài)用地進行生態(tài)保護、合理利用與開發(fā)，并對農(nóng)業(yè)、城市等發(fā)展做出科學地規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：生態(tài)耗水量;蒸散量;遙感反演;土地利用類型;克拉瑪依

中圖分類號：S271

文獻標識碼：A

文章編號：1674-9944（2018）6-0133-04

1研究背景及意義

我國內(nèi)陸干旱區(qū)面積約占國土面積1/4，水資源的短缺，大大限制了西部干旱、半干旱區(qū)的發(fā)展。然而，內(nèi)陸干旱區(qū)海拔較高的山區(qū)年降水量雖然可以達到200mm以上，但除此基本都在200mm以下，塔里木盆地甚至僅為50mm左右?？梢姡Y源是干旱、半干旱區(qū)城市發(fā)展的關(guān)鍵因素。但由于干旱區(qū)綠洲降水稀少、蒸發(fā)量較大，并且人類對水資源的利用不合理等一系列原因使干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境變得非常脆弱，土地退化、沙漠面積擴大等生態(tài)問題嚴重制約著綠洲的發(fā)展。

克拉瑪依是中緯度內(nèi)陸地區(qū)干旱、半干旱區(qū)的一座典型城市，屬典型的溫帶大陸性氣候。在水資源相對缺乏的干旱、半干旱區(qū)，如何對克拉瑪依地區(qū)的地表蒸散進行遙感反演？如何對該區(qū)域的生態(tài)耗水量進行定量評估？

就此科學問題，本研究以克拉瑪依地區(qū)作為研究區(qū)，首先利用HJ遙感影像進行不同地類提取，得到研究區(qū)不同土地利用類型專題圖及各地類面積;然后運用遙感技術(shù)提取該區(qū)域的植被覆蓋度、地表比輻射率、地表溫度等，在氣象數(shù)據(jù)的支撐下，根據(jù)SEBAL模型對研究區(qū)蒸散發(fā)進行遙感反演，從而得到研究區(qū)的蒸散發(fā)專題數(shù)據(jù);在上述工作基礎(chǔ)之上，根據(jù)生態(tài)耗水量近似等于地表蒸散量與降雨量之差，計算得到研究區(qū)生態(tài)耗水量數(shù)據(jù)。

這將有利于分析不同植被覆蓋和土地利用條件下的耗水分布規(guī)律，對干旱、半干旱區(qū)保障生態(tài)需水，實現(xiàn)水資源的合理配置和利用等有著重要的意義。

2研究目標及內(nèi)容

運用遙感技術(shù)，分析克拉瑪依地區(qū)土地利用變化情況，對該區(qū)域地表參數(shù)進行反演，計算該區(qū)不同地類的生態(tài)耗水量，以此提出生態(tài)環(huán)境建設(shè)保護建議和對策。利用遙感技術(shù)結(jié)合地面調(diào)查資料，根據(jù)不同時間的遙感數(shù)據(jù)進行土地利用變化分析，并對植被覆蓋度、地表比輻射率、地表溫度及地表蒸散進行遙感反演。在地表參數(shù)反演的基礎(chǔ)上，計算不同地類的生態(tài)耗水量，客觀評價克拉瑪依地區(qū)的生態(tài)用水情況。提出生態(tài)環(huán)境建設(shè)保護建議和對策，為脆弱生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)提供有益的指導(dǎo)。

3研究方法

3.1遙感數(shù)據(jù)處理

HJ星遙感數(shù)據(jù)利用ENVI5.0軟件進行預(yù)處理。包括影像切割、幾何配準、幾何精校正、影像配準等基礎(chǔ)性工作。根據(jù)外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)確定對照點位置，使解譯地類與實際地類一致，再利用ArcGIS軟件進行解譯區(qū)劃和拓撲，以制作相應(yīng)的土地利用分類專題圖。

3.2土地利用分類

3.2.1確定分類標準及解譯標志

根據(jù)研究內(nèi)容和目的，通過對2009年、2012年兩期HJ星數(shù)據(jù)影像進行實地比對，并查閱相關(guān)資料，確定分類標準及解譯標志（表1）?？死斠赖貐^(qū)土地利用一級分類主要包括林業(yè)用地、農(nóng)業(yè)用地、城市綠地、水域和生態(tài)用地五大類。其中，每個一級大類下面將進一步細化分為如表1所示的20多類，本文研究采用一級大類對2009年、2012年兩期遙感影像進行分類。

3.2.2地類提取

根據(jù)確定的分類標準及解譯標志，通過實地對不同地類的調(diào)查數(shù)據(jù)，確定遙感影像上不同地類的典型訓練樣本，在ENVI軟件中采用最大似然法進行監(jiān)督分類，并使用Confusion Matrix功能計算分類精度。2009年總體分類精度和Kappa系數(shù)分別為92.35%和0.90，2012年總體分類精度和Kappa系數(shù)分別為93.50%和0.91，均達到了分類要求。

3.3地表參數(shù)的遙感反演和地表蒸散量的計算

基于HJ衛(wèi)星可見光、近紅外、熱紅外波段遙感數(shù)據(jù)，利用ENVI5.0、Erdas提取地表比輻射率、地表溫度、地表反照率等地表特征參數(shù)。本研究選擇SEBAL 模型對該區(qū)域的地表蒸散量進行模擬。

3.4生態(tài)耗水量的計算

生態(tài)耗水量近似等于地表蒸散量與降雨量之差，根據(jù)氣象站點實測降雨量，計算得到研究區(qū)生態(tài)耗水量數(shù)據(jù)。

4研究結(jié)果及分析

利用土壤水平衡方程，按生態(tài)耗水量近似等于地表蒸散量與降雨量之差，計算研究區(qū)的生態(tài)耗水量，并利用GIS空間疊加分析、統(tǒng)計功能，計算研究區(qū)不同地類的平均生態(tài)耗水量及總生態(tài)耗水量，這對分析在不同植被覆蓋和土地利用條件下的耗水分布規(guī)律、實現(xiàn)水資源的合理配置和利用均具有重要意義。

4.1不同地類地表蒸散量

不同地類月地表蒸散量總體上反應(yīng)了該地類的蒸散能力，從表2中可以明顯看出，水域的蒸散能力最強，在植被生長旺季，農(nóng)業(yè)用地和城市綠地的蒸散能力明顯高于生態(tài)用地和林業(yè)用地。該區(qū)域林地主要以葉面積較低的樹種構(gòu)成，所以蒸騰能力較低，蒸散量較小。水域的蒸散量最大值出現(xiàn)在8月份，主要是由于8月份日照時間和日照強度最大。農(nóng)業(yè)用地在5月份到8月份之間，蒸散量持續(xù)較高。城市綠地隨著日照強度和日照時間的增加而增加。生態(tài)用地和林業(yè)用地蒸散量較低，主要是由于這兩種地類處于極度缺水狀態(tài)，所以蒸散發(fā)能力偏低。

4.2不同地類月地表蒸散總量

根據(jù)不同地類單位面積的蒸散量與該地類總面積相乘計算得到各地類月地表蒸散量（表3），由于研究區(qū)生態(tài)用地面積分布范圍廣泛且最大，所以其蒸散總量較高;農(nóng)業(yè)用地的面積較為適中，平均蒸散量高，導(dǎo)致蒸散總量也較高;水域由于蒸散能力強，但面積較低，因此蒸散總量較為適中;林業(yè)用地由于蒸散能力較弱，其蒸散總量較低;城市綠地面積分布較少，蒸散總量在各地類中總體偏低。

4.3不同地類月降雨量

研究假設(shè)克拉瑪依地區(qū)每個子區(qū)域的降雨量一樣，根據(jù)不同地類的面積和氣象統(tǒng)計的降雨量數(shù)據(jù)（表4）.可直接計算出不同地類月降雨總量（表5）。

從表4可以看到，6月、7月和8月這3個月份的降雨量最大，這3個月份的太陽輻射強度和日照時間也是最長，同時也是植被生長旺季，從而導(dǎo)致該時間段蒸散量最大。此外，從表5可以得出，不同地類降雨總量從大到小依次為：生態(tài)用地、農(nóng)業(yè)用地、林業(yè)用地、水域、城市綠地;從不同月份來看，各地類降雨總量幾乎集中在6月、7月與8月，其中以生態(tài)用地降水量最大，這主要是由于生態(tài)用地分布廣泛造成的，說明各地類降雨總量與不同地類面積分布有密切關(guān)聯(lián)。

4.4不同地類平均生態(tài)耗水量

根據(jù)土壤水分平衡方程，生態(tài)耗水量（生態(tài)需水量）近似等于地表蒸散量減去降雨量，從表6可以看到，水域的平均耗水量最大，4月份到10月份之間總耗水量為642mm，主要是由于水體蒸散發(fā)能力最大;耗水量其次的是農(nóng)業(yè)用地和城市綠地，主要是由于植被和農(nóng)作物的蒸騰作用;林業(yè)用地和生態(tài)用地的土壤含水量較低，其蒸散能力處于臨界狀態(tài)，所以平均耗水量較小。

4.5不同地類總生態(tài)耗水量

由表7可以看出：農(nóng)業(yè)用地在4月到10月之間的合計耗水量為5.332×l0⁸m?，這部分水主要來源于農(nóng)業(yè)的直接灌溉，是該區(qū)域水資源主要消耗源之一，生態(tài)用地（5.451×l0⁸m?）和林業(yè)用地（1.266×lO⁸m?）在該地區(qū)生態(tài)耗水中占有最大比重，主要是由于生態(tài)用地和林業(yè)用地為該區(qū)域的主要地類，這兩種地類的平均耗水量均較低。城市綠地（0.199×lO⁸m?）的平均耗水量較高，但城市綠地總體面積較小，所以在該區(qū)域總耗水量方面占有較低比重。水域（0.511×l0⁸m?）平均耗水量最高，但面積較低，所以耗水總量適中。

4.6小結(jié)

通過對研究區(qū)生態(tài)耗水量的計算，得到研究區(qū)林業(yè)用地、城市綠地、農(nóng)業(yè)用地、生態(tài)用地、水域的平均生態(tài)耗水量分別為127.31mm、322.81mm、438.98mm、110.22mm、642.02mm;總生態(tài)耗水量分別為1.266×10⁸m?、0.199×lO⁸m?、5.332×l0⁸m?、5.451×l0⁸m?、0.511×l0⁸m?。

5結(jié)論

本研究以克拉瑪依地區(qū)為研究區(qū)，首先利用HJ遙感影像進行不同地類提取，得到研究區(qū)不同土地利用類型專題圖及各地類面積;然后運用遙感技術(shù)提取該區(qū)域的植被覆蓋度、地表比輻射率、地表溫度等，在氣象數(shù)據(jù)的支撐下，根據(jù)SEBAL模型對研究區(qū)蒸散發(fā)進行遙感反演，從而得到研究區(qū)的蒸散發(fā)專題數(shù)據(jù);生態(tài)耗水量近似等于地表蒸散量與降雨量之差，因此，根據(jù)氣象站點實測降雨量以及遙感反演的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，計算得到研究區(qū)生態(tài)耗水量數(shù)據(jù)。主要結(jié)論總結(jié)為以下幾個部分：

（1）通過對研究區(qū)相關(guān)地表參數(shù)的遙感反演可以看出，研究區(qū)各地表參數(shù)的分布與土地利用類型的分布密切相關(guān)。

（2）通過對研究區(qū)生態(tài)耗水量的計算，得到研究區(qū)林業(yè)用地、城市綠地、農(nóng)業(yè)用地、生態(tài)用地、水域的平均生態(tài)耗水量分別為127.31mm、322.81mm、438.98mm、110.22mm、642.02mm;總生態(tài)耗水量分別為1.266×l0⁸m?、0.199×l0⁸m?、5.332×l0⁸m?、5.451×10⁸m?、0.511×l0⁸m?。

（3）研究區(qū)生態(tài)用地所占比例較大，該區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱，需要從不同角度對該區(qū)域生態(tài)用地進行生態(tài)保護、合理利用與開發(fā)，并且，對農(nóng)業(yè)、城市等發(fā)展應(yīng)做出科學的規(guī)劃。