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基于SEBS模型的艾比湖流域蒸散发估算及时空变化

作者2019-03-29 15:12未知
在自然界水分传输进程中,水的蒸散发环节扮演着非常关键的角色,由蒸发和蒸腾两部分组成。蒸散是水由液态转化为气态的过程,在此过程中伴随着能量的转换,是地表与大气之间、大气之中能量转化与传输的重要方式之一,对大气中云、雾、降水以及其他天气现象的产生都有重要作用,甚至影响到区域乃至全球气候的变化。水分在地面的实际蒸发、蒸腾总量的研究对许多领域都意义非凡,如气候学、水文学、生态学等,尤其是在自然条件较差、水分缺乏的干旱与半干旱区域,蒸散发准确定量的估算,可以明确干旱、半干旱区域的水资源消耗量、农作物与维持生态环境所需要的生态需水量。艾比湖处于欧亚大陆内陆,气候干旱,降雨量较小且蒸发量巨大,多风,日照时数长,属于典型的温带大陆性气候。艾比湖流域的生态环境问题主要是水资源的损耗。从上世纪50~80年代,随着我国社会发展、经济繁荣,流域内的人数呈现爆炸式增加,农田面积增大,农田的增加导致灌溉水量的总量剧增,河流与地下水的消耗使湖泊的水量减少,由此导致了湖面积减小,艾比湖湖水总量的变化与湖面的缩小导致的后果主要是自然条件和生态系统的退化,以及由此引起的一系列生态与环境问题:如湖区生态系统严重退化,生物多样性降低,盐尘、沙尘暴发生次数增加,土壤退化、沙化等。艾比湖地区生态危机与环境问题的缓解和规划的关键之处在于使水的使用率提升,合理地分配有限的水资源,而流域蒸散发量的估算可以为此提供重要参考。区域的蒸散发估算,传统的监测方法难以实现,但近年来遥感技术的发展为此提供了契机,遥感方法主要是利用卫星遥感技术获取目标区域的遥感影像,再通过各种模型的方法计算得到目标区域的蒸散值。本论文运用基于地表能量均衡理论创立的SEBS模型,以MODIS遥感影像产品为基础,联合分析研究区的气象因子,利用ILWIS、ENVI、ARCGIS等软件对MODIS数据进行反演计算,最后得到艾比湖流域2007年~2016年共120景日均蒸散量空间分布图,并分析了流域蒸散量的时间变化规律和空间分布特征,各地表参数和气象因子与蒸散量的相关性以及不同土地覆被类型的蒸散发特征,最后使用涡度相关仪的实地测量资料与SEBS模型估算结果比较分析,检验模型的适用性。本研究的主要结论如下:(1)艾比湖研究区的蒸散发在时间序列上变化为,从2007年~2016年,以一年为周期,各周期内的日均蒸散量在全年呈单峰型分布,即从1月份开始逐渐升高,到7月中旬达到最大值;从7月中旬到12月底逐渐降低,蒸散量在年内的变化趋势随时间呈正态分布。蒸散量的多年变化特征在各周期的蒸散量具有较为明显的整体性差异,2007~2009年、2010~2014年、2015~2016年都呈现逐年减少的趋势。同月份的蒸散发对比中,7月和10月在多年的变化中呈现升高的趋势,其余月份在每年的变化中呈现不变或减少趋势。艾比湖流域的蒸散量在时间序列上的变化与同时间序列的气象要素之间的变化密切相关,相关性从高到低依次为:气度、大气压强、日照时间、风速,其中除大气压强是负相关外,气温、日照时间和风速皆与蒸散发呈现出正相关。(2)在空间分布上,1月~3月,流域范围的蒸散基本都发生在边界的山脊处,3月份蒸散量最高值仅1.75 mm·d~(-1),流域平均值为0.54 mm·d~(-1);4月~9月份,全流域平均蒸散量分别为2.62 mm·d~(-1)、2.33 mm·d~(-1)、2.68 mm·d~(-1)、5.29mm·d~(-1)、3.7 mm·d~(-1)、1.26 mm·d~(-1),蒸散强烈的地区主要分布在西、南、北三面的山脊、山坡和艾比湖湖区;6月~9月份,农田的蒸散量普遍较高,山区以及山前的草地、河流沿岸附近的蒸散量也保持在较高状态,蒸散发最低的地区大致遍布在平原草地和荒漠地区;10月~12月份,全流域平均蒸散量分别为0.65mm·d~(-1)、0.46 mm·d~(-1)、0.32 mm·d~(-1),全流域的蒸散量极小,主要分布在边界的山脊处。(3)艾比湖流域内的土地覆盖种类可分为乔木林、灌木丛、草地、耕地、水域和“其他”六大类型,蒸散量的高低分布与流域内的土地覆被类型之间存在较高的统一性,在5月~9月,除农田区、山前草地、河流附近的蒸散量较高外,其它区域的蒸散量均较低。六种植被覆盖的日均蒸散量大小依次为:水域耕地草地乔木林地其他灌木林地。不同土地覆被下的蒸散特征不同,乔木林的峰值分别出现在1.20 mm·d~(-1)和6.80 mm·d~(-1)左右,灌木林的峰值分别出现在3.5 mm·d~(-1)和6.00 mm·d~(-1)左右,牧草地分别出现在4.00 mm·d~(-1)和6.80 mm·d~(-1)左右;耕地、水域的峰值分别在6.60 mm·d~(-1)、7.20 mm·d~(-1)左右。(4)利用涡动相关法验证SEBS模型反演结果,SEBS模型的估算值与涡度相关系统的观测值之间的标准误差小于10%,均方根误差为0.46,误差在允许范围之间,SEBS模型在干旱区流域具有较高应用价值。

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