溫 馨，周 紀(jì)，劉紹民，馬燕飛，徐自為，馬 晉

(1.電子科技大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，四川 成都 611731； 2.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875；3.邯鄲學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 邯鄲 056005)

西南河流源區(qū)位于具有地球“第三極”之稱的青藏高原[1]，對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)具有敏感性和快速性，同時(shí)受到大氣圈、水圈、冰凍圈的影響，是中低緯度地區(qū)地-氣熱量調(diào)節(jié)的關(guān)鍵地區(qū)[2-4]。源區(qū)孕育了黃河、長(zhǎng)江、雅魯藏布江、瀾滄江等7條亞洲重要的河流，有著豐富的水資源，但水資源分布集中，水資源的開(kāi)發(fā)利用難度較大[5-6]。在全球氣候變暖的背景下，高原地區(qū)的冰川消融正在加速，跨國(guó)界河流徑流量的時(shí)空變化加劇，水資源分配模式的不穩(wěn)定性逐年增加，這些變化已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[7-10]。

地表蒸散發(fā)是能量平衡和水循環(huán)的重要組成部分，了解地表蒸散發(fā)的變化規(guī)律，對(duì)提高水資源利用效率、干旱治理、生態(tài)環(huán)境保護(hù)都具有重要的意義[11-16]。目前蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的獲取主要有地面蒸散發(fā)觀測(cè)和模型模擬兩種手段[17-18]。地面蒸散發(fā)的觀測(cè)包括蒸滲儀法、液流法、波文比法、渦動(dòng)相關(guān)法和閃爍儀法等，但因?yàn)榈匦?、氣候、植被類型和土壤性質(zhì)等原因，站點(diǎn)蒸散發(fā)的觀測(cè)無(wú)法捕捉到蒸散發(fā)在空間上的異質(zhì)性[19-20]。模型模擬方法包括水量平衡法、能量守恒法、互補(bǔ)相關(guān)理論、參考作物系數(shù)法等以水文學(xué)和氣象學(xué)為基礎(chǔ)的方法。隨著遙感技術(shù)的興起，獲取大范圍的特征參數(shù)成為可能，使蒸散發(fā)研究從站點(diǎn)走向區(qū)域成為現(xiàn)實(shí)。遙感技術(shù)為地表蒸散發(fā)模型模擬方法提供了新的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，用遙感手段進(jìn)行區(qū)域尺度非均勻下墊面的蒸散發(fā)估算，已成為遙感應(yīng)用領(lǐng)域的重要方向。

地表蒸散發(fā)在水資源管理中有著廣泛的應(yīng)用，在氣候變化的背景下，水熱條件的改變對(duì)西南河流源區(qū)生態(tài)格局分布、能源分配利用有著深刻的影響。目前，國(guó)內(nèi)外與西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)有關(guān)的研究主要集中在青藏高原，包括區(qū)域蒸散發(fā)模擬估算、潛在蒸散發(fā)的時(shí)空特征分析[4]和采用水量平衡法進(jìn)行流域尺度蒸散發(fā)估算[11]，這些研究的主要目的是探究和發(fā)展適用于青藏高原或高原特殊生態(tài)系統(tǒng)的地表蒸散發(fā)算法或模型。如，Chang等[21]提出了一種改進(jìn)的MOD16算法估算青藏高原高寒草甸的地表蒸散發(fā)；Fei等[22]利用3種不同的模型估算了青藏高原高山草原生態(tài)系統(tǒng)的地表蒸散發(fā)，發(fā)現(xiàn)參數(shù)考慮了土壤水分狀況的Katerji-Perrier模型表現(xiàn)最好；Peng等[23]交叉比較了6種地表蒸散發(fā)產(chǎn)品在青藏高原的時(shí)空特征，發(fā)現(xiàn)HOLAPS(high resolution land atmosphere parameters from space)產(chǎn)品和LandFlux-EVAL產(chǎn)品的空間格局有相似之處，其他產(chǎn)品(SEBSSRB-PU、SEBSChen、PTSRB-PU、PMSRB-PU)則表現(xiàn)出不同的空間格局，但所有產(chǎn)品都可以很好地捕捉到蒸散發(fā)的季節(jié)變化規(guī)律。針對(duì)青藏高原的地表蒸散發(fā)時(shí)空變化開(kāi)展的研究較少，研究方法主要為線性趨勢(shì)法，如，尹云鶴等[24]發(fā)現(xiàn)青藏高原大部分地區(qū)的實(shí)際蒸散發(fā)在過(guò)去30年呈上升趨勢(shì)，主要受降水增加的影響；Gu等[25]發(fā)現(xiàn)青藏高原高寒草甸的蒸散發(fā)主要受降水的影響；Song等[26]發(fā)現(xiàn)青藏高原的地表蒸散發(fā)從東南向西北逐漸降低，相對(duì)濕度是青藏高原西北部地表蒸散發(fā)變化的主導(dǎo)因子。線性趨勢(shì)法可以研究一個(gè)區(qū)域整體的變化趨勢(shì)，經(jīng)驗(yàn)正交分解(empirical orthogonal function, EOF)方法可以從像元尺度展現(xiàn)要素的時(shí)空特征，目前尚未有研究使用EOF方法探究西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)的時(shí)空特征。此外，在過(guò)去的研究中缺少對(duì)源區(qū)不同流域地表蒸散量變化的研究。

本文基于EOF方法對(duì)西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)的時(shí)空特征進(jìn)行研究，探究不同流域地表蒸散發(fā)的差異及其相關(guān)因子，以期揭示西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)的時(shí)空分布特征及其影響因素。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

西南河流源區(qū)位于北緯25°～40°、東經(jīng)74°～104°之間，主要包括青藏高原東部、東南部和南部及其毗鄰地區(qū)，是我國(guó)西南諸河的發(fā)源地。按照流域劃分，可以將西南河流域源區(qū)分為雅魯藏布江流域、瀾滄江流域、河西走廊內(nèi)陸河(南部部分)、長(zhǎng)江上游、怒江流域(包括伊洛瓦底江)、黃河上游、藏南諸河及青海湖水系共8個(gè)一級(jí)流域。該地區(qū)地表覆蓋類型包括林地、草地、農(nóng)用地、城市及建設(shè)用地、水體、冰川積雪、未分類區(qū)共7類(圖1)。按照海拔高度，源區(qū)大致可以分為5個(gè)區(qū)間，如圖2所示，源區(qū)大部分地區(qū)的海拔在3 000 m以上。

圖1 西南河流源區(qū)地表覆蓋類型及流域概況

圖2 西南河流源區(qū)高程分布與通量站點(diǎn)位置

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1通量站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)

采用5個(gè)站點(diǎn)通量系統(tǒng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)地表蒸散發(fā)產(chǎn)品進(jìn)行站點(diǎn)尺度的評(píng)估，由于源區(qū)內(nèi)通量站點(diǎn)較少，且觀測(cè)數(shù)據(jù)缺乏，因此補(bǔ)充了源區(qū)東南方向最近的兩個(gè)站點(diǎn)：哀牢山站和西雙版納站(圖2)。其中，阿柔站的數(shù)據(jù)來(lái)自黑河流域水文氣象網(wǎng)[27-29]，珠峰站的數(shù)據(jù)來(lái)自青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心[30-33](http://www.tpedatabase.cn)，海北站、哀牢山站和西雙版納站的數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)通量觀測(cè)研究聯(lián)盟(http://www.chinaflux.org/)。觀測(cè)儀器為渦動(dòng)相關(guān)儀，主要觀測(cè)數(shù)據(jù)包括感熱、潛熱通量，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到站點(diǎn)的月蒸散發(fā)值。各站點(diǎn)的基本信息如表1所示。

表1 通量觀測(cè)站點(diǎn)的基本信息

1.2.2地表蒸散發(fā)產(chǎn)品

本研究采用的地表蒸散發(fā)產(chǎn)品包括ET-EB[34]、MOD16[35]、GLEAM(global land evaporation amsterdam model)[36]、Zhang-ET[37]和GLDAS(global land data assimilation system)產(chǎn)品[38]。ET-EB為月產(chǎn)品，空間分辨率0.05°；MOD16為8天合成產(chǎn)品，空間分辨率為1 km;GLEAM為逐日產(chǎn)品，空間分辨率為0.25°；Zhang-ET為月產(chǎn)品，空間分辨率為 8 km；GLDAS為月產(chǎn)品，空間分辨率為0.25°。所有產(chǎn)品預(yù)處理后合成到月尺度上進(jìn)行分析。

a. ET-EB產(chǎn)品。Chen等[9]基于Su[39]提出的基于地表能量平衡的單層模型SEBS優(yōu)化形成了ET-EB。ET-EB基于輸入的空氣溫度與遙感地表溫度來(lái)獲得地氣溫差進(jìn)行感熱計(jì)算，另外通過(guò)一個(gè)基于植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)熱量傳輸附加阻尼kB-1模型，改進(jìn)了空氣動(dòng)力學(xué)阻抗中附加阻抗計(jì)算。地表能量平衡公式如下：

Rn=GO+H+λE

(1)

式中：Rn為凈輻射通量；GO為土壤熱通量；H為感熱通量；λE是潛熱通量。

b. MOD16產(chǎn)品。MOD16由蒙大拿大學(xué)密蘇拉分校地球動(dòng)態(tài)數(shù)值模擬研究組研發(fā)，其主要輸入的變量包括氣象數(shù)據(jù)、FPAR(光合有效輻射吸收比例)和LAI數(shù)據(jù)集，以及一些輔助數(shù)據(jù)例如土壤成分等，產(chǎn)品覆蓋范圍為有植被區(qū)域，不包括水體、城市等無(wú)植被覆蓋區(qū)域。MOD16計(jì)算基于依據(jù)能量平衡和紊流擴(kuò)散原理的Penman-Monteith(P-M)公式[40]，其計(jì)算公式如下：

(2)

式中：s為飽和水汽壓與溫度的曲線斜率；A為可利用能量，植被覆蓋度可計(jì)算冠層和土壤表面分別獲取的能量；ρ為空氣密度；Cp為空氣定壓比熱；γ為干濕表常數(shù)；esat和e分別為飽和水汽壓和實(shí)際水汽壓；ra和rs分別為空氣動(dòng)力學(xué)阻抗和表面阻抗。

c. GLEAM產(chǎn)品。GLEAM產(chǎn)品由荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)研發(fā)，計(jì)算了蒸散發(fā)(ET)的所有組分：植被蒸騰(Et)、冠層截留蒸發(fā)(Ei)、裸土蒸發(fā)(Eb)、雪升華蒸發(fā)(Es)和水面蒸發(fā)(Ew)。主要基于Priestley-Taylor(P-T)公式：

(3)

式中：αPT為P-T常數(shù)；Δ為飽和水汽壓-空氣溫度的斜率。

該模型計(jì)算所用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于衛(wèi)星觀測(cè)，包括降水量數(shù)據(jù)、土壤水分和植被光學(xué)厚度數(shù)據(jù)、輻射通量、氣溫?cái)?shù)據(jù)和雪水當(dāng)量數(shù)據(jù)。

d. Zhang-ET產(chǎn)品。Zhang-ET產(chǎn)品基于改進(jìn)的P-M公式對(duì)冠層蒸騰和土壤蒸發(fā)進(jìn)行量化，利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)定義全球不同生態(tài)群落的冠層導(dǎo)度，并使用P-T方法對(duì)開(kāi)放水域蒸發(fā)進(jìn)行量化。使用了GIMMS NDVI、NCEP/NCAR再分析資料以及NASA/GEWEX等數(shù)據(jù)作為輸入。

e. GLDAS產(chǎn)品。GLDAS是美國(guó)國(guó)家航空航天局戈達(dá)德航天飛行中心和美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局國(guó)家環(huán)境預(yù)測(cè)中心聯(lián)合發(fā)展的，融合了地面和衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的全球陸面數(shù)據(jù)模擬系統(tǒng)，該系統(tǒng)用了包括Noah、Mosaic、VIC(variable infiltration capacity)和CLM(common land model)等多個(gè)國(guó)際上流行的陸面模式。本文使用的是GLDAS_NOAH025_M的地表蒸散發(fā)數(shù)據(jù)。

1.2.3氣象參數(shù)

氣象參數(shù)來(lái)自中國(guó)區(qū)域高時(shí)空分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集，下載自國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心。該數(shù)據(jù)集的時(shí)間分辨率為3 h，空間分辨率0.1°。本研究中使用的數(shù)據(jù)包括2001—2013年的3種氣象要素：近地面氣溫(瞬時(shí)近地面2 m氣溫，單位：K)、近地面空氣比濕(單位：kg/kg)和地面降水率(3 h平均降水率，單位：mm/h)。利用降水率與時(shí)間乘積求出降水量，最后將各數(shù)據(jù)預(yù)處理到月尺度。

2 研究方法

本文使用了ET-EB、MOD16、GLEAM、Zhang-ET和GLDAS共5種地表蒸散發(fā)產(chǎn)品，采用站點(diǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證后選出精度較好的產(chǎn)品研究西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)的時(shí)空變化及其影響因子，利用兩種不同類型的EOF方法，分別突出源區(qū)地表蒸散發(fā)的時(shí)間特征和空間特征。為了進(jìn)一步分析影響流域的地表蒸散發(fā)的氣象因子，基于偏相關(guān)分析方法對(duì)流域的地表蒸散發(fā)與3種氣象要素分別進(jìn)行相關(guān)分析。

2.1 地表蒸散發(fā)產(chǎn)品的精度檢驗(yàn)

直接利用地面的通量觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)地表蒸散發(fā)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，這是最為常用的對(duì)蒸散發(fā)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)的方法。根據(jù)經(jīng)緯度提取5個(gè)產(chǎn)品在站點(diǎn)相應(yīng)位置的蒸散發(fā)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比，用泰勒?qǐng)D[41]在像元尺度上評(píng)價(jià)了不同產(chǎn)品的精度，由于通量?jī)x觀測(cè)范圍較大，5種產(chǎn)品中MOD16產(chǎn)品空間分辨率較高，因此采用范圍內(nèi)3×3像元的均值與觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)比[42]，其他產(chǎn)品分辨率較低，像元包含范圍大提取單個(gè)像元值作為代表。泰勒?qǐng)D的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括均方根誤差(root mean square deviation, RMSD)、標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation, SD)、相關(guān)系數(shù)r(correlation coefficient)。

2.2 EOF方法

EOF方法由Pearson提出，20世紀(jì)50年代Lorenz將該方法引入大氣科學(xué)領(lǐng)域，隨后被廣泛應(yīng)用至今，是大氣、海洋以及地球物理科學(xué)分析中的有力工具。EOF方法能對(duì)氣象要素場(chǎng)進(jìn)行時(shí)空分解，分解為相互正交的空間模態(tài)和時(shí)間系數(shù)。

在進(jìn)行EOF分解前，Paden等[43]提出了兩種對(duì)數(shù)據(jù)的距平處理方法：時(shí)間距平和空間距平。對(duì)原始數(shù)據(jù)的空間距平為

(4)

式中：X′ij為每個(gè)像元減去每幅圖像平均值的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；i為像元在原始場(chǎng)矩陣中的行數(shù)；j為像元在原始場(chǎng)矩陣中的列數(shù)；m為一幅圖像的像元(要素)個(gè)數(shù)；k為與像元Xij同一時(shí)間序列的其他像元。空間距平可以在一定程度上可反映要素場(chǎng)的空間分布特點(diǎn)，描述一些持久性的特征[44]。在空間距平的基礎(chǔ)上進(jìn)行的EOF分析又稱為梯度EOF。

在時(shí)間距平的基礎(chǔ)上進(jìn)行的EOF分析又稱為協(xié)方差EOF，時(shí)間距平得到的時(shí)間系數(shù)可以反映相應(yīng)空間模態(tài)隨時(shí)間的權(quán)重變化。對(duì)原始數(shù)據(jù)的時(shí)間距平為

(5)

式中：n為時(shí)間序列；l為像元Xij在2001年1月至2013年12月之間的月時(shí)間序列。

EOF分解后得到的結(jié)果只有通過(guò)了檢驗(yàn)才是有效的。North等[45]的研究指出，在95%置信度水平下的特征根誤差為

(6)

式中：λ為特征根；N*為數(shù)據(jù)的有效自由度。將λ按順序帶入，依次檢查，并且標(biāo)記誤差范圍，當(dāng)相鄰兩個(gè)特征值λj和λj+1沒(méi)有重疊時(shí)，認(rèn)為兩個(gè)特征值是有差別的，如果前后兩個(gè)特征值的誤差范圍有重疊部分，那么認(rèn)為它們是沒(méi)有顯著差別的。

由于本文使用的地表蒸散發(fā)產(chǎn)品相比于站點(diǎn)觀測(cè)的氣象要素來(lái)說(shuō)，要素點(diǎn)的數(shù)目遠(yuǎn)大于觀測(cè)時(shí)間序列，即n?m，在計(jì)算空間模態(tài)和時(shí)間系數(shù)時(shí)采用時(shí)空轉(zhuǎn)換[46]方法。

2.3 偏相關(guān)分析

偏相關(guān)分析可以在對(duì)其他變量的影響進(jìn)行控制的條件下，權(quán)衡多個(gè)變量中某兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度。在分析變量x1和x2之間的偏相關(guān)系數(shù)時(shí)，當(dāng)控制了變量x3的線性作用后，x1和x2之間的一階偏相關(guān)系數(shù)定義為

(7)

式中r12、r23、r13分別為兩個(gè)變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。二階偏相關(guān)系數(shù)可由一階偏相關(guān)系數(shù)求得。

3 結(jié)果與分析

3.1 站點(diǎn)尺度數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

圖3為各產(chǎn)品在不同站點(diǎn)的精度檢驗(yàn)結(jié)果，其中橫軸和縱軸黑線為標(biāo)準(zhǔn)差(SD)，縱軸藍(lán)色虛線為相關(guān)系數(shù)(r)，綠色虛線圓弧為均方根誤差(RMSD)?？梢钥闯觯煌a(chǎn)品、不同站點(diǎn)的精度不同，其中阿柔站：Zhang-ET產(chǎn)品的RMSD最低(17.19 mm/月)，相關(guān)系數(shù)最高(r=0.96)；海北站：除ET-EB外其余4種產(chǎn)品驗(yàn)證結(jié)果精度較高，其中GLEAM產(chǎn)品的RMSD最低(20 mm/月)，相關(guān)系數(shù)最高(r=0.92)；哀牢山站：MOD16、GLDAS、GLEAM 3種產(chǎn)品的驗(yàn)證結(jié)果精度較高，其中GLDAS的RMSD最低(20.31 mm/月)，GLEAM的相關(guān)系數(shù)最高(r=0.91);西雙版納站：MOD16、GLDAS、GLEAM 3種產(chǎn)品的驗(yàn)證結(jié)果精度較高，其中GLDAS的RMSD最低(20 mm/月)，相關(guān)系數(shù)最高(r=0.80)；珠峰站：除Zhang-ET外其余的4種產(chǎn)品驗(yàn)證結(jié)果精度較高，其中GLEAM的RMSD最低(20 mm/月)，MOD16的相關(guān)系數(shù)最高(r=0.87)?？傮w上，GLEAM與站點(diǎn)觀測(cè)值的匹配程度較好，RMSD為23.4 mm/月，與各站點(diǎn)相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，且標(biāo)準(zhǔn)差與觀測(cè)值較為接近；其次是MOD16和GLDAS，RMSD分別為24.6 mm/月和 26.7 mm/月；而ET-EB與站點(diǎn)的匹配程度較低，RMSD為34.5 mm/月，在海北站和哀牢山站與觀測(cè)值的SD相差較大。

圖3 5種產(chǎn)品在海北站、哀牢山站、阿柔站、西雙版納站及珠峰站的精度檢驗(yàn)結(jié)果

ET-EB產(chǎn)品基于surface energy balance system(SEBS)模型理論，假定正午附近遙感瞬時(shí)蒸發(fā)比在一天之內(nèi)恒定的方法估算地表蒸散發(fā)[44]，所以反演大氣在穩(wěn)定和非穩(wěn)定狀態(tài)的轉(zhuǎn)換時(shí)刻的通量誤差較大[47]。而地表蒸發(fā)率由感熱計(jì)算得到，在計(jì)算的過(guò)程中帶入了感熱的誤差，造成地表蒸散發(fā)反演的不確定性。在計(jì)算時(shí)，SEBS模型不區(qū)分土壤和植被，但實(shí)際的下墊面類型并不單一，從而也造成了誤差[48]。另一方面，產(chǎn)品采用MOD11C3和MYD11C3的月平均值來(lái)代表地表溫度，只有晴空條件才能獲得較好的數(shù)據(jù)，而產(chǎn)品模型中地表蒸散發(fā)的計(jì)算對(duì)地表溫度數(shù)據(jù)有著較高的要求，這也是ET-EB產(chǎn)品不確定性較大的可能原因。

在以往的研究中，GLEAM的產(chǎn)品質(zhì)量已被多次驗(yàn)證。Michel等[49-50]基于站點(diǎn)通量數(shù)據(jù)、再分析資料、水量平衡原理對(duì)PM-MOD、SEBS、PT-JPL和GLEAM 4種模型進(jìn)行了評(píng)估，評(píng)估結(jié)果顯示PT-JPL模型和GLEAM的效果最好；Yang等[51]利用8個(gè)通量站點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)GLEAM產(chǎn)品在中國(guó)區(qū)域的精度進(jìn)行了驗(yàn)證，其中海北站與阿柔站與本研究使用的站點(diǎn)相同，但驗(yàn)證的時(shí)間段不同，其研究結(jié)果表明GLEAM在中國(guó)區(qū)域的精度可靠。結(jié)合前人的研究和本研究的驗(yàn)證結(jié)果，研究選取精度較好的GLEAM產(chǎn)品進(jìn)行源區(qū)地表蒸散發(fā)的時(shí)空特征分析。

3.2 地表蒸散發(fā)的空間分布

3.2.1不同流域的地表蒸散發(fā)

為了研究西南河流源區(qū)不同流域地表蒸散發(fā)的時(shí)空變化特點(diǎn)，利用GLEAM產(chǎn)品對(duì)不同流域的旬平均地表蒸散發(fā)展開(kāi)了分析。

西南河流源區(qū)不同流域2001—2013年的旬平均地表蒸散發(fā)如圖4所示，不同流域的地表蒸散發(fā)年內(nèi)變化一致并且有明顯的季節(jié)特征。瀾滄江流域、怒江流域、藏南諸河的地表蒸散發(fā)在7月中旬達(dá)到峰值；其他流域地表蒸散發(fā)在8月下旬達(dá)到峰值。各流域在1月上旬和12月中下旬地表蒸散發(fā)最低，其中青海湖水系和黃河上游在這幾個(gè)旬內(nèi)地表蒸散發(fā)不足1 mm；6月上旬到9月上旬，長(zhǎng)江上游和瀾滄江流域蒸散發(fā)較高，最高達(dá)到27.89 mm?？偟膩?lái)說(shuō)，按地表蒸散發(fā)旬平均蒸散量由高到低排序：藏南諸河(15.71 mm)、瀾滄江流域(14.28 mm)、長(zhǎng)江上游(13.18 mm)、怒江流域(13.05 mm)、雅魯藏布江流域(12.03 mm)、黃河上游(11.12 mm)、青海湖水系(9.33 mm)。

圖4 GLEAM產(chǎn)品不同流域的旬平均蒸散發(fā)

3.2.2地表蒸散發(fā)的空間分布特征

2001—2013年5種產(chǎn)品的年平均蒸散發(fā)空間分布格局相似，呈現(xiàn)出南高北低的分布特點(diǎn)，具體以GLEAM產(chǎn)品在季節(jié)上展開(kāi)分析，結(jié)果如圖5所示?？梢?jiàn)，春夏秋冬4個(gè)季節(jié)地表蒸散發(fā)的空間分布一致，南部地表蒸散發(fā)明顯高于北部，受海拔和地表覆蓋類型影響明顯。結(jié)合圖2進(jìn)行分析，源區(qū)的地表蒸散發(fā)大致可以分為4個(gè)區(qū)間：地表蒸散發(fā)高值區(qū)，集中在藏南諸河及瀾滄江、雅魯藏布江、雅礱江、大渡河的下游等2 000 m以下的低海拔區(qū)，這里降水充沛，日照充足，氣溫較高，主要地表覆蓋類型為林地；地表蒸散發(fā)次高值區(qū)，集中源區(qū)東南部2 000～3 000 m 海拔高度；地表蒸散發(fā)較低區(qū)，集中在源區(qū)東北部 3 000～4 000 m海拔高度，這里的地表蒸散發(fā)略低于東南部；地表蒸散發(fā)最低區(qū)，集中在源區(qū)中部、北部，這里也是源區(qū)海拔最高的地區(qū)，主要地表覆蓋類型為草地。

(a) 春季

為進(jìn)一步分析源區(qū)地表蒸散發(fā)在月尺度上的時(shí)空特征，對(duì)2001—2013年西南河流源區(qū)GLEAM產(chǎn)品進(jìn)行梯度EOF分解(圖6)，雖然空間模態(tài)的值并不直接代表地表蒸散發(fā)的高低，但可以反映地表蒸散發(fā)的分布特征，空間模態(tài)與時(shí)間系數(shù)同號(hào)表示地表蒸散發(fā)較高，異號(hào)則表示地表蒸散發(fā)較低。分解得到前3個(gè)模態(tài)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了92.8%，且都通過(guò)了North檢驗(yàn)。第一空間模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了84.19%，可以很好地代表地表蒸散發(fā)的空間分布特征，這里只分析第一空間模態(tài)。

(a) 第一空間模態(tài)

第一空間模態(tài)(圖6(a))是對(duì)地表蒸散發(fā)空間梯度的反映，是源區(qū)地表蒸散發(fā)的典型場(chǎng)，與源區(qū)多年平均地表蒸散發(fā)的空間分布一致。特征值以藏南諸河、長(zhǎng)江上游流域南部為強(qiáng)正值中心向北遞減，這說(shuō)明源區(qū)南部的地表蒸散發(fā)高于北部，這主要由于源區(qū)南部降水充沛，主要地表覆蓋類型為林地，蒸騰作用較強(qiáng)，所以地表蒸散發(fā)更高；絕對(duì)值最高的地區(qū)出現(xiàn)是藏南諸河一帶，表示這里地表蒸散發(fā)的變化程度更顯著。第一空間模態(tài)的時(shí)間系數(shù)(圖6(b))均為負(fù)值，并不隨著時(shí)間推移發(fā)生正負(fù)變化，這說(shuō)明源區(qū)地表蒸散發(fā)北低南高的空間分布格局不會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生變化，是一種固定的空間特征；時(shí)間系數(shù)在5—8月振幅最大，這表示每年5—8月是源區(qū)空間差異較明顯的月份；受到復(fù)雜氣候條件的影響，在2002年、2004—2005年、2007年和2010—2013年時(shí)間系數(shù)出現(xiàn)了雙峰，這表示地表蒸散發(fā)在低谷點(diǎn)的月份空間差異弱于鄰近月份。

3.3 地表蒸散發(fā)的時(shí)間變化

為進(jìn)一步探究源區(qū)地表蒸散發(fā)隨時(shí)間的變化特征，分別從流域尺度(圖7)和像元尺度(圖8)對(duì)西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)隨時(shí)間的變化進(jìn)行分析。源區(qū)各流域年平均地表蒸散發(fā)的變化趨勢(shì)如圖7所示，年尺度源區(qū)地表蒸散量從高到低排序?yàn)椋翰啬现T河，瀾滄江、雅魯藏布江、長(zhǎng)江上游、怒江、黃河上游、青海湖水系，其順序與旬尺度一致。對(duì)流域年地表蒸散發(fā)進(jìn)行線性趨勢(shì)擬合，只有長(zhǎng)江上游和黃河上游兩個(gè)流域的地表蒸散發(fā)線性趨勢(shì)均達(dá)到0.05顯著水平，呈顯著上升趨勢(shì)。長(zhǎng)江上游上升幅度為1.8 mm/a，黃河上游上升幅度為2.3 mm/a，其他流域地表蒸散發(fā)均未發(fā)現(xiàn)顯著變化趨勢(shì)。

圖7 西南河流源區(qū)各流域年平均地表蒸散發(fā)

協(xié)方差EOF分解可以表征要素隨時(shí)間變化的特征。一種現(xiàn)象越強(qiáng)烈，協(xié)方差EOF分解后其空間模態(tài)的幅值越高，模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間振幅表示特定現(xiàn)象的重要性。對(duì)源區(qū)地表蒸散發(fā)進(jìn)行協(xié)方差EOF分解，分解后前3個(gè)空間模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了93.65%，說(shuō)明EOF分解的收斂速度很快，并且前3個(gè)模態(tài)均通過(guò)了North檢驗(yàn)。第一空間模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率為89.06%，具有很好的代表性，這里分析方差貢獻(xiàn)率最大的第一空間模態(tài)。

第一空間模態(tài)(圖8(a))源區(qū)特征向量均為負(fù)值，表明2001—2013年源區(qū)地表蒸散發(fā)的變化具有全區(qū)一致性。絕對(duì)值高值區(qū)出現(xiàn)在藏南諸河一帶，表明該地區(qū)地表蒸散發(fā)的變化程度較大。結(jié)合時(shí)間系數(shù)(圖8(b))分析，時(shí)間系數(shù)呈周期變化，地表蒸散發(fā)具有明顯的季節(jié)特征；每年4—9月時(shí)間系數(shù)與空間模態(tài)同號(hào)為負(fù)，源區(qū)太陽(yáng)輻射強(qiáng)，土壤含水量多，植被生長(zhǎng)密集，蒸騰作用強(qiáng)，這段時(shí)間源區(qū)地表蒸散發(fā)較高；10月至次年3月時(shí)間系數(shù)與空間模態(tài)異號(hào)，源區(qū)土壤含水量少，可利用能量低，這段時(shí)間源區(qū)地表蒸散發(fā)較低；源區(qū)地表蒸散發(fā)年內(nèi)變化呈單峰格局，高峰出現(xiàn)在每年7月。

(a) 第一空間模態(tài)

3.4 地表蒸散發(fā)與氣象因子的關(guān)系

區(qū)域內(nèi)的降水量、溫度和濕度等氣候條件一定程度上會(huì)影響到區(qū)域能量供給和水汽輸送條件。溫度差異驅(qū)動(dòng)水分從液態(tài)轉(zhuǎn)為氣態(tài)，蒸散發(fā)面上的水汽壓與周圍空氣水汽壓之間的差值是驅(qū)動(dòng)水汽從地表蒸散發(fā)的主要?jiǎng)恿χ?，將區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)與氣象因子做相關(guān)分析，對(duì)于了解區(qū)域蒸散發(fā)的分布特征和變化趨勢(shì)有重要的意義。

對(duì)2001—2013年GLEAM產(chǎn)品在西南河流源區(qū)的月平均地表蒸散發(fā)與降水、氣溫(近地面2 m氣溫)和比濕(近地面空氣比濕)做相關(guān)分析，結(jié)果如圖9所示。源區(qū)的地表蒸散發(fā)與3種氣象要素相關(guān)性的年內(nèi)變化相似，在夏季地表蒸散發(fā)與3種氣象要素的相關(guān)性最強(qiáng)；源區(qū)地表蒸散發(fā)與比濕的相關(guān)性強(qiáng)于降水和氣溫。

圖9 源區(qū)月平均地表蒸散發(fā)與不同氣象因子的相關(guān)系數(shù)

為了進(jìn)一步探究源區(qū)不同流域與氣象因子的相關(guān)性，對(duì)2001—2013年GLEAM各流域不同季節(jié)的地表蒸散發(fā)與降水、氣溫、比濕3種氣象因子做偏相關(guān)分析。偏相關(guān)系數(shù)反映了在控制其他兩個(gè)氣象因子的線性影響的條件下單個(gè)氣象因子與地表蒸散發(fā)兩變量間的線性相關(guān)性，圖10為2001—2013年各流域的月地表蒸散發(fā)與不同氣象因子的偏相關(guān)系數(shù)熱力圖。由圖10可見(jiàn)，長(zhǎng)江上游的地表蒸散發(fā)在春秋兩季與比濕呈正相關(guān)關(guān)系，在夏冬兩季與降水呈正相關(guān)關(guān)系，但在冬季與氣溫的相關(guān)性更強(qiáng)；黃河上游的地表蒸散發(fā)在所有季節(jié)均與氣溫正相關(guān)(除冬季外，與氣溫的相關(guān)系數(shù)均大于0.5，呈顯著相關(guān)關(guān)系)，在秋季與比濕的相關(guān)性更強(qiáng)；瀾滄江流域的地表蒸散發(fā)在春秋兩季與比濕呈顯著正相關(guān)關(guān)系，在夏冬兩季與氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，在不同季節(jié)均與降水無(wú)相關(guān)關(guān)系；怒江流域的地表蒸散發(fā)在春秋兩季與氣溫正相關(guān)，在夏季與比濕正相關(guān)，在不同季節(jié)均與降水無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系；雅魯藏布江和藏南諸河的地表蒸散發(fā)在春秋兩季與氣溫的相關(guān)系最強(qiáng)(相關(guān)系數(shù)均大于0.5，呈顯著相關(guān)關(guān)系)，在冬季與降水的相關(guān)性更強(qiáng)，藏南諸河的地表蒸散發(fā)在不同季節(jié)均與比濕無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系；青海湖水系的地表蒸散發(fā)在春秋與氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，在夏季與比濕呈正相關(guān)關(guān)系。

注：“*”表示偏相關(guān)系數(shù)在0.05水平上顯著。

藏南諸河、瀾滄江流域、長(zhǎng)江上游、黃河上游、雅魯藏布江流域和怒江流域降水充沛，陸面水供給充足，蒸散發(fā)主要受氣溫等大氣能量因素的驅(qū)動(dòng)；青海湖水系處于半干旱區(qū)，陸面比較干旱，所以主要受到陸面能量的影響(本文以近地面空氣比濕間接體現(xiàn))。對(duì)2001—2013年各流域年平均降水量、氣溫、比濕進(jìn)行線性趨勢(shì)擬合發(fā)現(xiàn)，藏南諸河的降水量呈顯著上升趨勢(shì)，瀾滄江流域、長(zhǎng)江上游、黃河上游、雅魯藏布江流域和怒江流域的年平均氣溫呈顯著上升趨勢(shì)(0.01K/a左右)，這與各流域蒸散發(fā)的變化趨勢(shì)一致，從側(cè)面證明了西南河流源區(qū)的主要流域的地表蒸散發(fā)主要受降水和氣溫等因素的影響。

3.5 地表蒸散發(fā)與地形因子的關(guān)系

除氣象因子外，地形因子也會(huì)影響區(qū)域地表蒸散發(fā)。將高程每500 m劃分為一個(gè)區(qū)間，坡度每10°劃分為一個(gè)區(qū)間，坡向每15°劃分為一個(gè)區(qū)間(以正北為0°，坡向方向基于順時(shí)針?lè)较蚪嵌仍黾?，統(tǒng)計(jì)不同區(qū)間內(nèi)西南河流源區(qū)的平均地表蒸散發(fā)，分析不同地形因子與地表蒸散發(fā)的關(guān)系。

對(duì)不同高程區(qū)間的年平均地表蒸散發(fā)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖11(a)所示。2001—2013年不同高程區(qū)間地表蒸散量隨高程呈梯度狀變化且變化規(guī)律一致，在海拔2 500 m以下區(qū)域2006年和2013年的地表蒸散發(fā)高于其他年。整體來(lái)看西南河流源區(qū)的地表蒸散發(fā)隨著海拔的升高而降低，但在1 000～1 500 m 區(qū)間和3 500～4 000 m區(qū)間出現(xiàn)了兩個(gè)微弱的抬升。在高程小于500 m時(shí)，年均地表蒸散發(fā)最高，在高程大于5 500 m的區(qū)域，地表蒸散發(fā)最低，兩個(gè)高程區(qū)間的年平均地表蒸散量差值最高達(dá) 576 mm。研究區(qū)坡度集中在0～60°之間，不同坡度區(qū)間的年平均地表蒸散發(fā)如圖11(b)所示，各年變化規(guī)律一致，其中2006年和2013年在不同坡度區(qū)間的地表蒸散量均高于其他年。總體來(lái)說(shuō)，隨著坡度的增加地表蒸散發(fā)逐漸變高，在坡度小于40°的區(qū)間，地表蒸散發(fā)隨著坡度增加的趨勢(shì)較為明顯，約為每10°增加55.21 mm；在坡度大于40°之后，地表蒸散發(fā)的增加趨勢(shì)變緩，約為每10°增加 31.81 mm。研究區(qū)不同坡向區(qū)間地表蒸散發(fā)的變化如圖11(c)所示，豎線對(duì)應(yīng)數(shù)字代表該值減15°至該值的一個(gè)坡度區(qū)間。各年地表蒸散發(fā)在不同坡向區(qū)間的變化一致總體上是西側(cè)(坡向小于180°)地表蒸散量高于東側(cè)(坡向小于180°)，其中坡向在西北15°方向內(nèi)及東南30°方向內(nèi)的地表蒸散發(fā)較高，而西南側(cè)、東北側(cè)的地表蒸散發(fā)較低。研究區(qū)地表蒸散發(fā)于差異主要體現(xiàn)在東南與西北方向，與北側(cè)、南側(cè)(即陽(yáng)坡陰坡)無(wú)明顯關(guān)系。

(a) 不同高程區(qū)間

4 結(jié) 論

a. 按流域來(lái)看，地表蒸散量從高到低依次為：藏南諸河、瀾滄江、雅魯藏布江、長(zhǎng)江上游、怒江、黃河上游、青海湖水系。

b. 從空間分布來(lái)看，西南河流源區(qū)地表蒸散發(fā)受海拔和地表覆蓋類型的影響，呈現(xiàn)東南高西北低的分布特征，藏南諸河一帶是源區(qū)地表蒸散發(fā)最高的地區(qū)。

c. 按時(shí)間變化規(guī)律來(lái)看，2001—2013年源區(qū)地表蒸散發(fā)呈顯著增加趨勢(shì)；源區(qū)地表蒸散發(fā)年內(nèi)變化呈單峰型，每年7月達(dá)到峰值；藏南諸河是源區(qū)地表蒸散發(fā)變化程度最大的地區(qū)；青海湖水系的地表蒸散發(fā)上升幅度最大。

d. 比濕與源區(qū)地表蒸散發(fā)的相關(guān)性最強(qiáng)，在不同的流域，流域的地表蒸散發(fā)與比濕、氣溫、降水3種氣象要素的相關(guān)性強(qiáng)弱不同。

e. 源區(qū)地表蒸散發(fā)在不同的高程、坡度、坡向區(qū)間存在著明顯的差異。地表蒸散發(fā)隨著高程的增加而降低，不同高程區(qū)間蒸散發(fā)差異較大；地表蒸散發(fā)隨著坡度的增加而增加，在小于40°的坡度區(qū)間，這種增加趨勢(shì)最為明顯；東南側(cè)和西北側(cè)的地表蒸散發(fā)最高。