李 鑫

(吐魯番市水資源管理中心，新疆 吐魯番 838000)

1 研究背景

在農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活用水中，農(nóng)業(yè)用水占據(jù)重要地位。聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的“2022年世界水發(fā)展報(bào)告”指出，地下水已為全球人口提供一半的生活用水，占據(jù)灌溉用水的25%左右，為世界38%的灌溉用地服務(wù)?？梢钥闯?，對于以往使用的粗放的低效的水資源利用方式已不再適用于現(xiàn)今的水資源管理模式，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必須朝著信息化、標(biāo)準(zhǔn)化和集約化發(fā)展，必須要提高灌溉用水效率。

目前的灌溉用水估算方法主要包含兩類，一種是基于典型調(diào)查的灌溉定額推演灌溉用水。即根據(jù)灌溉面積與灌溉定額進(jìn)行估算，確定灌溉定額前需先進(jìn)行典型調(diào)查，再推演定額。由于各地農(nóng)業(yè)用水計(jì)量設(shè)施不同程度地存在不完善、不一致等現(xiàn)象，或者存在較為復(fù)雜的灌區(qū)，導(dǎo)致灌溉定額確定后不能準(zhǔn)確推演灌溉用水量，且灌溉定額需要根據(jù)當(dāng)?shù)厮臈l件、氣象因素、土壤水分等因素進(jìn)行調(diào)整，致使該方法不能精準(zhǔn)地計(jì)算灌溉用水量。第二種是水量平衡推算灌溉用水。遙感技術(shù)作為新興技術(shù)可運(yùn)用于水利信息化各方面，被證實(shí)便捷有效[1-3]。云兆得等[4]基于水平衡原理利用GRACE陸地水儲量的變化數(shù)據(jù)與WBM-DP模型構(gòu)建了流域尺度的實(shí)際蒸散發(fā)(Evapotranspiration，ET)月序列ETGRACE和ETWBM，評價(jià)了漢江流域上游的MOD16和SSEbop兩種ET數(shù)據(jù)性能，分析了基準(zhǔn)序列不同情況下的ET數(shù)據(jù)精度問題。陳磊等[5]提出利用多源遙感數(shù)據(jù)與水量平衡原理的灌溉用水量分析模型，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)分析模型，結(jié)果表明利用該遙感監(jiān)測方法分析灌溉用水量的動態(tài)匹配能力相對較強(qiáng)，可達(dá)到定量分析和預(yù)測灌溉用水量目的。

ET與降水、氣象條件、土壤、植被等因素高度相關(guān)，遙感技術(shù)不能直接獲取ET數(shù)據(jù)，但可通過反演地表溫度和粗糙度、地表反照率、土壤濕度等參數(shù)后估算ET，以實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)至面的延伸，最終獲得整個(gè)區(qū)域的ET數(shù)據(jù)。由于ET可用于表征作物的耗水量，在灌溉用水管理中發(fā)揮著重要作用，在提高水分生產(chǎn)率和水資源利用效率方面潛力很大?，F(xiàn)有的利用遙感技術(shù)反演ET數(shù)據(jù)的方法主要有以下幾類：一是彭曼公式模型(Penman-Monteith，P-M)[6]；二是單源/雙源能量平衡模型[7]；三是數(shù)理統(tǒng)計(jì)法[8]；四是歸一化植被指數(shù)NDVI與地表溫度關(guān)系梯形/三角形模型[9]。由于遙感技術(shù)反演遙感ET模型的不斷完善，可以滿足大尺度流域或者復(fù)雜下墊面等不同要求，也為遙感技術(shù)估算灌溉用水管理提供了理論依據(jù)。然而，因衛(wèi)星傳感器、軌道等因素制約，遙感ET的數(shù)據(jù)精度、分辨率、連續(xù)性等也存在一定制約，目前全球蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的日尺度蒸散發(fā)產(chǎn)品空間分辨率最高為1km[10]，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)灌溉用水精細(xì)化管理意義效果還不明顯。

本文試圖通過利用遙感技術(shù)反演250m分辨率的ET數(shù)據(jù)，并與多年農(nóng)業(yè)用水量作相關(guān)性分析，以期找到適合研究區(qū)的ET耗水量估算方法。

2 研究區(qū)及遙感影像數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

吐魯番市位于新疆維吾爾自治區(qū)中東部，即天山東部的山間盆地中。屬特殊的溫帶大陸性干旱荒漠氣候，氣候特點(diǎn)是日照時(shí)間長、溫度高、晝夜溫差大、降水量稀少、風(fēng)力強(qiáng)烈。多年平均氣溫為13.35℃，≥10℃年積溫為4525.5～5548.9℃，日溫差和年溫差均較大，年日照時(shí)數(shù)為2957.7～3122.8h，年平均風(fēng)速1.5～5.6m/s，年蒸發(fā)量為2751～3744mm，年均降水量為6.3～25.3mm，蒸降比極為懸殊。由于吐魯番市水資源時(shí)空分布極不均勻，西部和北部水資源較多，越往東或往南卻越來越少，解決水資源危機(jī)的根本途徑是減少水資源的蒸散，減少無效蒸騰。

2.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)

為估算吐魯番市ET值，本文收集了2019年30個(gè)氣象站點(diǎn)、2020年和2021年10個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日氣象要素，包括平均風(fēng)速、最高氣溫、最低氣溫、日均相對濕度、日均氣壓、太陽日照時(shí)數(shù)共計(jì)6類數(shù)據(jù)。遙感影像利用了2019—2021年30m分辨率的Landsat 8，250m分辨率的MODIS產(chǎn)品波段數(shù)據(jù)MYD09GA、地表溫度數(shù)據(jù)MYD11A1和反照率數(shù)據(jù)MCD43A1，AIRS溫濕廓線數(shù)據(jù)，NECP大氣水平風(fēng)速和垂直風(fēng)速數(shù)據(jù)和風(fēng)云2F/2G數(shù)據(jù)。

3 研究方法

由于吐魯番流域是近似封閉的流域，按照水平衡原理，ET是區(qū)域水資源的主要消耗，因此本文利用遙感技術(shù)，采用了ETWatch蒸散模型估算ET，該模型由中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所研發(fā)[11-13]，主要利用余項(xiàng)法與彭曼公式相結(jié)合的方式，在分辨率較高、空間變異較小、像元地物類別容易分辨的情況下，運(yùn)用SEBAL模型結(jié)合Landsat 8影像數(shù)據(jù)反演晴天日ET，在分辨率較低、空間變異較大、混合像元較多時(shí)運(yùn)用SEBS模型結(jié)合MODIS影像數(shù)據(jù)反演晴天日ET。方法流程如圖1所示。

圖1 ETWatch方法流程圖

該模型以3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)作為輸入量，即地面反照率、地面溫度和地面粗糙度。通過監(jiān)測地面反照率和地面溫度，可以估算每個(gè)像元的凈輻射；利用BRDF冠層結(jié)構(gòu)因子、NDVI、后向散射系數(shù)和地形數(shù)據(jù)，可以估算每個(gè)像元的地面粗糙度；通過監(jiān)測每個(gè)像元的地面溫度，結(jié)合氣象要素，可以估算出每個(gè)像元的地氣溫差。該模型計(jì)算過程如圖2所示。

圖2 ET估算流程圖

4 結(jié)果分析

4.1 年度蒸散發(fā)數(shù)據(jù)分析

通過ETWatch模型可以計(jì)算出每年逐月ET空間分布數(shù)據(jù)，圖3(a)為2021年7月ET圖，通過模型內(nèi)的疊加計(jì)算可得出全年ET空間分布情況，2019—2021年ET空間分布如圖3(b)—(d)所示，可以看出ET的大小主要由各種土地類型所含可蒸散的水分決定，水體和綠洲相對較高，荒漠和戈壁相對較低。

圖3 2019—2021年吐魯番市ET圖

2019—2021年ET統(tǒng)計(jì)數(shù)值見表1?？梢钥闯觯珽T最大值2019—2021年分別為4345.84、1917.02、1937.12mm，最小值均為0.00mm，2020年和2021年ET最大值較2019大幅下降。2019—2021年ET平均值分別為43.87、39.41、56.04mm，表明2020年蒸散相對較小，2021年最為干旱，蒸散活動最劇烈。

表1 2019—2021年吐魯番市ET統(tǒng)計(jì)表

4.2 分區(qū)縣ET值分析

在2019—2021年，高昌區(qū)ET最大值表現(xiàn)為先降后增趨勢，2020年降幅較大，但2021年增幅不大。鄯善縣、托克遜縣和221團(tuán)ET最大值均呈現(xiàn)下降趨勢，最小值均為0.00mm。ET平均值在高昌區(qū)、鄯善縣、托克遜縣和221團(tuán)均表現(xiàn)出先降后增趨勢，其中高昌區(qū)、鄯善縣和托克遜縣2021年的ET平均值均超過了2019年ET平均值水平。

標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)表明，高昌區(qū)、鄯善縣和托克遜縣呈現(xiàn)先降后增趨勢，其中高昌區(qū)和鄯善縣增幅較大，超過了2019年水平，221團(tuán)呈現(xiàn)逐年遞增趨勢。標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)呈現(xiàn)221團(tuán)>高昌區(qū)>托克遜縣>鄯善縣現(xiàn)象，表明221團(tuán)ET值的空間分布差異性最大，鄯善縣ET值的空間分布差異性最小，種植結(jié)構(gòu)相對單一，見表2。

表2 2014—2021年各區(qū)縣ET統(tǒng)計(jì)表

4.3 農(nóng)田區(qū)域ET和農(nóng)田實(shí)際用水量相關(guān)性分析

由于吐魯番市多年平均降雨量為10mm左右，農(nóng)田區(qū)域降水量可忽略不計(jì)，農(nóng)田區(qū)域ET主要來源為灌溉用水，根據(jù)2019—2021年ET和灌溉用水?dāng)?shù)據(jù)，對二者進(jìn)行相關(guān)性分析。農(nóng)田耗水的統(tǒng)計(jì)范圍，以耕地、果園(葡萄、果樹等)、人工林地等灌溉區(qū)域?yàn)榛A(chǔ)，作為農(nóng)田灌溉耗水統(tǒng)計(jì)的實(shí)際區(qū)域，本文分為高昌區(qū)、鄯善縣、托克遜縣和221團(tuán)共4個(gè)，具體范圍如圖4所示。

圖4 吐魯番市農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)域圖

從表3可以看出，2019—2021年農(nóng)田區(qū)域ET值和農(nóng)田實(shí)際用水量均為先降后增趨勢，從農(nóng)田區(qū)域ET值增幅來看，2021年ET值未高出2019年，2021年農(nóng)田實(shí)際用水量則高于2019年。除了2019年托克遜縣農(nóng)田區(qū)域ET值34447×104m3，高于農(nóng)田用水總量33780×104m3外，2019—2021年高昌區(qū)、鄯善縣、221團(tuán)以及合計(jì)總數(shù)的農(nóng)田區(qū)域ET值均低于同期農(nóng)田用水總量。

表3 2019—2021年農(nóng)田區(qū)域ET和農(nóng)田實(shí)際用水量 單位：×104m3

從圖5可以看出，高昌區(qū)和221團(tuán)在對數(shù)相關(guān)趨勢下的供耗水相關(guān)性較好，擬合優(yōu)度R2分別為0.80和0.79，鄯善縣和托克遜縣在對數(shù)相關(guān)趨勢下的供耗水相關(guān)性不太理想，擬合優(yōu)度R2分別為0.40和0.37。產(chǎn)生上述結(jié)果的原因初步考慮是由于鄯善縣涉及火焰山以南與火焰山以北兩個(gè)區(qū)域，ET值對比懸殊，同一類型農(nóng)作物ET值也不同；托克遜縣農(nóng)作物種類較多，以棗樹、杏樹、棉花、飼草、瓜等類型為主，供耗水相關(guān)特征有一定的復(fù)雜性。

圖5 吐魯番市供耗水對數(shù)相關(guān)圖

5 結(jié)語

遙感技術(shù)在估算蒸散發(fā)耗水方面優(yōu)勢較為明顯，可以實(shí)時(shí)動態(tài)的掌握年度蒸散耗水情況，本文利用了ETWatch模型估算吐魯番市多年蒸散發(fā)耗水量，由于ETWatch模型需要輸入的參數(shù)較多，涉及計(jì)算范圍較廣，包括逐日的氣象和多源遙感影像數(shù)據(jù)，對大尺度獲取ET值較為快捷高效，可用于大面積估算ET，但通過研究發(fā)現(xiàn)，在涉及下墊面類型多樣、作物種植結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的情況，估算結(jié)果還需再進(jìn)行深入分析研究，且不同地區(qū)不同土壤類型條件下是否可以通用該模型，也有待進(jìn)一步細(xì)化研究完善。