摘 要：利用MODIS數(shù)據(jù)，采用SEBS模型，結(jié)合地面站點觀測的溫度、濕度、風速、日照時數(shù)等氣象數(shù)據(jù)，并結(jié)合地面氣象觀測數(shù)據(jù)，對遼河三角洲的蒸散發(fā)進行了估算，對遼河三角洲區(qū)域蒸散發(fā)量的時間分布特點進行了分析。得到了遼河三角洲蒸散發(fā)的分布結(jié)果，并對結(jié)果進行了可信度測試，結(jié)果表明模型在估算遼河蒸散發(fā)上具有一定的精度，可滿足區(qū)域日蒸散發(fā)估算的需要。

關(guān)鍵詞：遼河三角洲 SEBS模型 遙感數(shù)據(jù) 蒸發(fā)量

中圖分類號：P426 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）06（a）-0116-04

目前，水資源問題已成為人類面臨的最重要的自然資源問題之一，而幾乎所有的水資源問題都離不水循環(huán)過程的研究。蒸發(fā)是水資源狀態(tài)相互轉(zhuǎn)化中的重要環(huán)節(jié)，陸地上一年的降水約66%通過蒸散發(fā)返回大氣[1]。廣義的蒸發(fā)包括水面蒸發(fā)、地表蒸發(fā)和植物的蒸騰。地表蒸發(fā)過程受輻射、溫度、降水、風速等氣象因素和植被覆蓋、土壤濕度、地形地貌等地表因素的共同影響。有效地估算蒸散發(fā)，一直是農(nóng)業(yè)、水文、氣象、土壤等學(xué)科的重要研究內(nèi)容，在區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、干旱區(qū)水資源的規(guī)劃管理等各個力一而具有重要的應(yīng)用價值叫[2]。由于地表特性的不均一性和熱傳輸過程的動態(tài)性，基于點觀測值的傳統(tǒng)地表能量通量及其分量估算力一法不適用于大范圍的地表能量通量估算[3～4]。

自1802年Dalton提出著名的Dalton蒸發(fā)定律以來，關(guān)于蒸發(fā)量估算問題的研究就沒有間斷過[5]。國際上對于蒸發(fā)量的研究已有200多年的歷史，人們投入大量的精力來研究蒸發(fā)的理論、測定、計算等問題，取得了大量成果，但都是基于預(yù)測點和模擬的結(jié)果[6]。到了20世紀后期，隨著遙感技術(shù)和GIS技術(shù)的發(fā)展，越來越多的學(xué)者投入到這方面的研究，至今已取得大量大范圍全覆蓋、精度更高的研究成果[7]。Brown和Rosenberg[8]根據(jù)能量平衡—作物阻抗原理提出了一個作物阻抗—蒸散模型，為熱紅外遙感溫度應(yīng)用到蒸散模型提供了理論依據(jù)；Idso等[9]發(fā)展的用遙感估算潛在蒸散的經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，可以估?4小時的蒸散速率；Jackson等[10]人在1977年建立了每日一次的熱紅外冠層空氣—溫度差與日蒸散的統(tǒng)計模型，1983年Jackson等[11]嘗試用衛(wèi)星熱紅外資料計算地面輻射溫度和空氣溫度之差來估算大尺度區(qū)域蒸發(fā)量。Suguin等[12]研究了用衛(wèi)星獲得的中午地表溫度估算每日蒸發(fā)。Menenti[13]1984年在他的博士論文中提出了一種衛(wèi)星遙感技術(shù)確定沙漠地區(qū)蒸發(fā)量的方法，1986年他又提出了一種用陸地資源衛(wèi)星（TM）資料估算表層土壤溫度的方法。Berghe（1986）[14]曾作過土壤表面的熱量和水分輸送過程的分析研究。1988年Griend[13]研究了在干旱半干旱區(qū)用衛(wèi)星遙感和水平衡模式估算水平衡的方法。1989年Menenti和Bastiaanssen等[15][156]接連發(fā)表了幾篇有關(guān)區(qū)域地表特征參數(shù)估算的論文，在這些文章中，他們利用TM等衛(wèi)星資料，首先分析得到了地表反射率、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）及地表溫度等特征參數(shù)，1990年[16]他們用陸地資源衛(wèi)星TM和其它的衛(wèi)星遙感資料，先推算出了地表反射率及地表溫度，進而估算了埃及西部沙漠地區(qū)的地下水分損失量，提出地表溫度反映了土壤—大氣界面處向上和向下的能量平衡狀況，地表反射率與地表溫度有一定關(guān)系，不均勻下墊面上能量平衡各分量可以從衛(wèi)星遙感資料與地面觀測氣象資料相結(jié)合中求得。1993年Bastiaanssen等[17]又利用TM資料分析了西班牙兩個農(nóng)業(yè)區(qū)陸地表面的能量交換過程，此項研究把TMS資料與土壤濕度監(jiān)測網(wǎng)的資料作了比較，得到了區(qū)域平均熱通量，且找到Bowen比與淺層含水量之間的關(guān)系。G.J.Roerink，Z.Su.et al.（1999）[18]提出了S-SEBI（simplified surface energy balance index）模型，它不需要更多別的數(shù)據(jù)，只要遙感數(shù)據(jù)本身就可計算能量各分量。2000年Bastiaanssen等[19][20]又系統(tǒng)地發(fā)表了通過遙感資料獲得地面參數(shù)的SEBAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）方面的論文，使遙感技術(shù)在蒸發(fā)方面的應(yīng)用日臻成熟。

國內(nèi)對于蒸發(fā)量的研究也投入大量的精力來研究蒸發(fā)的理論。何玲等[3]采用MODIS數(shù)據(jù)基于Nishida模型分析了無定河流域日蒸散分布規(guī)律；李發(fā)鵬等[4]采用SEBS（Surface Energy Balance System）模型，基于MODIS數(shù)據(jù)估算和分析了黃河三角洲區(qū)域陸面蒸散發(fā)及時空分布特征；劉朝順等[5]利用MODIS數(shù)據(jù)和SE-BAL（Surface Energy Balance Algorithm for Land）模型反演了山東省區(qū)域地表蒸散量；趙軍等[6]采用SEBS模型對甘南草原7月份的日蒸散進行反演，并分析了2000年和2009年間蒸散的時空分布差異和變化趨勢。由此可見，基于MODIS數(shù)據(jù)估算區(qū)域地表蒸散的方法和應(yīng)用近年來逐漸增多，研究也越發(fā)深人和完善，但是存在的一個共性問題是：均使用了原始模型中的經(jīng)驗公式與估算方案，很少考慮研究區(qū)局地環(huán)境的影響（包括地形、坡度、坡向及下墊面），使得蒸散模型在研究區(qū)的適用性較低，導(dǎo)致估算誤差較大。因此采用SEBS模型，對遼河三角洲的蒸散發(fā)進行了估算，對遼河三角洲區(qū)域蒸散發(fā)量的時間分布特點進行分析，并對結(jié)果進行了可信度測試，具有一定的實際意義。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域

遼河三角洲位于遼寧省西南部遼河平原南端，由三角洲平原、河口灣及其毗鄰的遼東灣淺海組成，介于東經(jīng)121°25′～122°31′，北緯40°39′～41°27′之間，是我國七大江河三角洲之一。在行政區(qū)劃上包括絕盤錦市大部分地區(qū)、營口市和錦州市部分地區(qū)。其中盤錦市位于遼河三角洲的核心地帶，是遼河三角洲的主體地區(qū)。本文為研究方便，以盤錦市域作為遼河三角洲的研究區(qū)。本區(qū)域?qū)儆谕撕Ｆ皆?，資源豐富，風景秀美。地勢平坦，地面高程小于7m，海岸地帶地勢低洼。區(qū)內(nèi)共有大小河流21條，其中較大的是遼河、大遼河、繞陽河、大凌河，平原河曲發(fā)育，遍布各種自然、人工濕地。本區(qū)海岸線長118 km，有泥質(zhì)灘涂604 km2淺海水域分布著蛤蜊崗、黃沙崗等眾多水下沙洲。域內(nèi)的雙臺河口國家級自然保護區(qū)是全國最大的濕地自然保護區(qū)，其獨特的地理環(huán)境，孕育了風光旖旎的濕地景觀。這里有一望無際的紅海灘，世界最大的蘆葦海以及各種珍稀鳥類，始終如一的原始自然風貌使盤錦市獲得了“國家級生態(tài)示范區(qū)”的美譽。本區(qū)域氣候?qū)儆谂瘻貛Т箨懶园霛駶櫦撅L氣候，溫度適宜，降水豐富，年平均溫度為8.5℃，年降水量650mm。盤錦市是我國重要的蘆葦、糧食、石油生產(chǎn)基地，遼河油田是我國第三大油田，在地區(qū)經(jīng)濟中也起著支柱作用（如圖1）。

1.2 研究方法

SEBS模型是由Su等[6]提出用于估算大氣的湍流通量和蒸發(fā)比。SEBS基于地表能量平衡方程，應(yīng)用對遙感數(shù)據(jù)處理所獲得的一系列地表物理參數(shù)如反照率、比輻射率、地表溫度、植被覆蓋度等，結(jié)合地面同時觀測的氣象資料，包括溫度、相對濕度、風速、氣壓等，對大區(qū)域范圍地表能量通量進行估算。

1.2.1 模型基礎(chǔ)

SEBS模型是基于能量平衡方程的。地表得到的凈輻射是各種能量交換的基礎(chǔ)，在地表，凈輻射在感熱、潛熱、和土壤熱通量之間平衡，任一時刻的地表能量平衡如下：

（1）

式中為凈輻射通量；為土壤熱通量；為湍流顯熱通量；為湍流潛熱通量（地表蒸發(fā)所用能量，其中=2.49106為水的汽化熱，為蒸發(fā)量）。

凈輻射通量Rn的計算公式：

（2）

式中α為反射率，Rswd，Rlwd分別為下行太陽輻射和長波輻射；ε為地表比輻射率；δ為Stefan-Bolzmann常數(shù)，T0為地表溫度。這些有關(guān)參數(shù)均可從遙感數(shù)據(jù)中獲得。

1.2.2 土壤熱通量

土壤熱通量是地表能量與土壤的熱交換量。它取決于地表特征和土壤含水量等。土壤熱通量在能量平衡方程中占的比重較小，可用它與凈輻射的關(guān)系來確定

（3）

式中：在地表全部被植被覆蓋時，與的比值（Monteith，1973）[7～8]，而裸土?xí)r，（Kustas and Daughtry，1989）[9]。引入植被覆蓋率來描述植被的不同覆蓋程度。

1.2.3 感通熱量

感熱通量需應(yīng)用總體大氣相似理論求出。在大氣的地表邊界層，剖面內(nèi)的平均風速u和平均溫度θo-θa通常由下面幾個公式表達：

（4）

（5）

（6）

其中，u*為摩擦風速；ρ為空氣密度；k=0.4，卡門常數(shù)，Cp為定壓比熱；z為距地表高度；d0為零平面位移高度；z0m為動量傳輸粗糙度；z0h為熱傳導(dǎo)相對粗糙度；θo為地表位溫；θa為邊界層位溫；Ψm和Ψh分別是動量和熱量傳輸莫寧—奧勃霍夫穩(wěn)定度校正函數(shù)；L為穩(wěn)定度長度；g為重力加速度；θv為近地面虛位溫。

用迭代法解（3-9）～（3-11），即可得到摩擦風速、穩(wěn)定度長度、和感熱通量

1.2.4 蒸發(fā)比

根據(jù)地表能量平衡方程，在土壤水分虧缺的干燥地表環(huán)境下，由于沒有土壤水分供給蒸發(fā)，潛熱通量約為0，此時感熱通量達到最大值：

（7）

其中：為干燥地表環(huán)境下的感通熱量。

在土壤水分充分供應(yīng)的濕潤地表環(huán)境下，蒸發(fā)達到了最大值，此時感熱通量為最小值：

（8）

其中和為濕潤地表環(huán)境下的感熱通量和潛熱通量。

相對蒸發(fā)比定義為：

（9）

結(jié)合以上的式子可進一步得到：

（10）

最終蒸發(fā)比表達如下：

（11）

式中為相對蒸發(fā)比；為最濕狀態(tài)時的潛熱通量。

1.2.5 實際蒸散發(fā)量

求得蒸發(fā)比后，每天的蒸散發(fā)可由下式得到

（12）

地表各通量在一天內(nèi)的變化極大，潛熱通量與它和感熱通量之和的比值卻相對穩(wěn)定[9～10]。因此每天的平均蒸發(fā)比（）可以用前面的蒸發(fā)比來代替。此外由于每天的土壤熱通量近乎為零，因此日蒸發(fā)比主要取決于每天的凈輻射。

2 研究結(jié)果

2.1 結(jié)果分析

利用SEBS模型，估算了遼河三角洲2010年4月19日，7月17日，10月19日，1月17日四天的日蒸發(fā)量分別對應(yīng)于春、夏、秋、冬的典型月份，在一定程度上反映遼河全流域蒸散發(fā)的年內(nèi)變化，并對估算的結(jié)果與作物系數(shù)法和折算法得出的實際蒸散發(fā)進行了對比驗證。

圖2為春季，4月份總體特征為陸地部分的蒸發(fā)量偏高，海洋部分的蒸發(fā)量偏低。此時溫度轉(zhuǎn)暖，大部分積雪開始融化，農(nóng)作物開始生長，由于水平充足，森林植被蒸騰、蒸發(fā)量較大。圖3對應(yīng)盛夏，流域總體特征為陸地和海域部分的蒸發(fā)量最高。此時是農(nóng)作物生長的旺盛季節(jié)，蒸散量最高。由于夏季時節(jié)的氣溫高于全年其他季節(jié)，夏季海洋蒸發(fā)量遠遠高于全年的其他時期。

圖4為秋季，此時植被的生長已經(jīng)趨于緩慢，整個遼河三角洲流域的蒸發(fā)量較7月份都有很大的回落。而海岸線一帶大部分海域的蒸發(fā)量偏低，主要是因為遼東灣出現(xiàn)海冰所致。圖5對應(yīng)嚴冬，由于天氣寒冷，溫度較低，部分區(qū)域被雪覆蓋，整個流域的蒸發(fā)量為全年最低，其中海域部分蒸發(fā)量極低。通過不同月份蒸發(fā)量的對比，可以在一定程度上反映整個遼河三角洲流域蒸發(fā)量的變化。從整體看，夏季蒸發(fā)量最高，冬季蒸發(fā)量最低。遼河三角洲陸地部分與海域部分蒸發(fā)量也存在明顯差異。陸地區(qū)域受人類活動影響，與植被的生長情況有很好的對應(yīng)關(guān)系，海域部分隨著溫度的變化而變化，海域區(qū)域蒸發(fā)量整體小于陸地區(qū)域蒸發(fā)量。

2.2 可信度分析

通過遙感手段計算遼河三角洲區(qū)域蒸發(fā)量，其計算結(jié)果是否反映實際情況，需要通過實踐檢驗。

2.2.1 MODIS圖像計算結(jié)果與氣象站資料的對比

本文利用氣象站實測的日蒸發(fā)量和SEBS模型計算得到的日蒸發(fā)量進行比較。選擇遙感圖像時，時間涵蓋2010年的12個月，每個月選擇一幅圖像。站實測值和利用MODIS數(shù)據(jù)的計算值的對比如圖5所示。從圖中可以看出，SEBS模型的計算結(jié)果和實測值比較一致，只是和實測值相比，計算值都要稍小一些，這是因為MODIS圖像上，代表氣象站的像元（1.1 km×1.1 km）并不是一個純凈的像元，除大部分水體外，還包括一小部分陸地，計算結(jié)果反應(yīng)的是該像元內(nèi)陸地和水體蒸發(fā)量的平均值；而此處提到的實測值則指的是水面的蒸發(fā)量。

2.2.2 MODIS圖像計算結(jié)果與TM圖像計算結(jié)果的比較

根據(jù)MODIS圖像計算的日蒸發(fā)量除了與墾利站的日蒸發(fā)量實測值對比之外，還與TM圖像計算的日蒸發(fā)量與進行了對比。

由于沒有同一天的TM圖像和MODIS圖像，考慮到時間因素，選擇了2010年1月31日TM圖像計算的日蒸發(fā)量；同日MODIS圖像計算的日蒸發(fā)量是由2010年1月31號的計算結(jié)果求得的。為便于比較，TM圖像的空間分辨率經(jīng)重采樣由30m變?yōu)?100m，和MODIS圖像的空間分辨率一樣。整個研究區(qū)共包含6462個像元，此次隨機選擇了70個像元點，并注意使這些點比較均勻地分布于研究區(qū)。

圖7是2010年1月31號MODIS和TM圖像日蒸發(fā)量計算結(jié)果相對誤差圖。據(jù)統(tǒng)計，相對誤差小于5%的有28個點，占總數(shù)的40%；相對誤差大于5%且小于10%的27個點，占總數(shù)的39%；相對誤差大于10%且小于15%的10個點，占總數(shù)的14%；相對誤差大于15%的點5個，占總數(shù)的7%。

除了點上的對比之外，還對整個盤錦市的日蒸發(fā)量進行了計算。2010年1月31號，根據(jù)MODIS圖像計算得到的區(qū)域日均蒸發(fā)量是0.580 mm，根據(jù)TM圖像計算得到的區(qū)域日均蒸發(fā)量是0.598 mm，相對誤差為3.01%。

總之，MODIS圖像計算的日蒸發(fā)量，無論是與氣象站實測的資料相比，還是與TM圖像計算的日蒸發(fā)量相比，都比較一致。所以，有理由相信，計算的蒸發(fā)量應(yīng)該是符合實際情況的。

3 結(jié)論與討論

將模型用在遼河流域結(jié)合數(shù)據(jù)產(chǎn)品和氣象觀測資料，抽取春、夏、秋、冬各個季節(jié)中的一天作為研究數(shù)據(jù)，估算了遼河流域的蒸散量，并對結(jié)果進行了可信度測試，表明。

（1）模型的結(jié)果是合理的?？梢栽谝欢ǔ潭壬戏从吵鲞|河流域蒸散發(fā)隨季節(jié)的變化特征。（2）并發(fā)現(xiàn)遼河流域蒸散發(fā)存在一定的時空變異性。7、8月份流域蒸散發(fā)量較大，9、10月份蒸散發(fā)量逐漸減小。（3）流域西部山區(qū)多為林地覆蓋，蒸散發(fā)較大，而中部和東部多為平原，較西部蒸散發(fā)偏小。（4）春季的蒸散量較低，夏季的達到最大，秋季的有較大回落，冬季的最小遼河流域的蒸散發(fā)在上、中、下游有明顯的差異。（5）上游區(qū)域植被覆蓋類型為森林和高覆蓋草地，除冬季外，都具有較高的蒸發(fā)量，冬季由于冰雪覆蓋，上游部分區(qū)域蒸發(fā)量較低中游地區(qū)受人類活動影響明顯，和農(nóng)作物的生長季具有較好的對應(yīng)關(guān)系，在夏秋兩季具有較高的蒸散發(fā)下游地區(qū)為戈壁和沙漠覆蓋，供給蒸發(fā)的水分不足。

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