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2001—2020年四川省地表蒸散与干旱变化特征

王旭 秦翔宇 苏子昕 王鑫 青玲萱 薛飞阳 杨存建

王旭, 秦翔宇, 苏子昕, 等. 2001—2020年四川省地表蒸散与干旱变化特征[J]. 四川林业科技, 2024, 45(1): 15−22 doi: 10.12172/202306060001
引用本文: 王旭, 秦翔宇, 苏子昕, 等. 2001—2020年四川省地表蒸散与干旱变化特征[J]. 四川林业科技, 2024, 45(1): 15−22 doi: 10.12172/202306060001
WANG X, QIN X Y, SU Z X, et al. Temporal and spatial variation characteristics of surface evapotranspiration and drought in Sichuan Province from 2001 to 2020[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2024, 45(1): 15−22 doi: 10.12172/202306060001
Citation: WANG X, QIN X Y, SU Z X, et al. Temporal and spatial variation characteristics of surface evapotranspiration and drought in Sichuan Province from 2001 to 2020[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2024, 45(1): 15−22 doi: 10.12172/202306060001

2001—2020年四川省地表蒸散与干旱变化特征


doi: 10.12172/202306060001
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Temporal and spatial variation characteristics of surface evapotranspiration and drought in Sichuan Province from 2001 to 2020

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    出版历程
    • 收稿日期:  2023-06-06
    • 网络出版日期:  2023-10-25
    • 刊出日期:  2024-02-25

    2001—2020年四川省地表蒸散与干旱变化特征

    doi: 10.12172/202306060001

    摘要: 通过对四川省2001—2020年的MODIS16、ET、PET和CLCD遥感产品数据的研究,并结合水分亏缺指数、变异系数、趋势分析方法和Mann-Kendall趋势检验,深入探究了四川省ET、PET 和 CWSI 的时空变化特征,并基于不同土地利用类型来分析ET、PET和CWSI的变化情况。结果显示,四川省2001—2020年ET总体呈不显著增加趋势,年均增加6.7739 mm。PET总体呈不显著减少趋势,年均减少5.1192 mm。CWSI总体呈显著减少趋势,年均减少0.0045。四川省年均ET在0—1390 mm之间,西部高原区域大部分为高值区域,四川盆地大部分为低值区域。变化趋势在−4—4.29 mm·a−1之间,总体呈显著增加趋势和低波动性或较低波动性。PET在0—2550 mm之间,除了四川省中部少数地区为低值,其他都为高值区域。变化趋势在−15.14—17.95 mm之间,总体呈不显著减少趋势和低波动性或高波动性。CWSI在0.066—0.917之间,高值区域在四川省东部和西部,低值区域在四川省中部地区。变化趋势在−0.0366—0.0208之间,总体呈显著减少趋势和低波动性。

    English Abstract

    • 蒸散作用是大自然的水循环进程中最重要的机制与变量之一,是制约着全球自然生态系统演化的最重要因素,它还在全球环境的构建上起着至关重要作用[1]。一般,70%的地表雨水都以热蒸散的形式返回海洋中,但在半干旱地区,这一数量却高达90%。旱灾是一个很普遍的自然灾害,在气候变化的大背景下,其出现的时间频率和空间格局都会出现变化,对地方经济社会发展和粮食安全都造成了不稳定性[2]。干旱地区蒸散对下垫面的影响非常灵敏,并控制了蒸散的影响格局[3]。据此,通过深入研究海洋和地表蒸散量的干旱变化及其特征,也就可以对区域资源的合理分配提出科学依据,对水文模拟、生态农业和环境保护等领域,均存在着重要的研究价值和研究意义。近几十年来,随着NASA科学家们的努力,一系列具体的海洋远程遥感蒸散作用模型应运而生,其中最著名的是Peaman-Monteith方程,它可以准确反映陆地的表面状况,而最近推出的MOD16则更是可靠,它的准确性达到86%,并且获得了国际认可[4]。CWSI,一种建立在能量平衡原则之上的方法,它(Crop Water Stress Index)的物理含义清晰,可靠性强,而且可以提供较高的计算准确率,因而被广泛地应用于探索大规模蒸发的变化规律[5]

      四川省气候特点主要为区域差异大,自然资源分配不均,自然灾害频发,严重制约了当地的农业发展[6]。已有学者对代表站点对潜在蒸散量进行研究,探讨了影响作物蒸散的主要因素[7]。由于前人对于土壤蒸散作用的探讨,大多是根据站点气象资料预测的,对于土壤地表和垫层植物生长等要素考察不足,目前虽然已采用了尽可能多的地面测候站,但还是面临着台站数量稀疏的困难问题。当利用经验模式对预测所获得的各站土壤地表分布量外插内推时,因为四川盆地土壤多样而出现了很大偏差。近年来,采用卫星遥感技术进行土壤蒸散反演算法也比较可行,何慧娟等人根据MODIS遥感数据资料的收集结果,采用作物缺水指数方法,探讨了陕西省关中地区的旱灾特点[8]。尼格娜热·阿曼太等使用可变下渗过程模拟技术模拟艾比湖流域的水文过程,分析了区值实际蒸发散量的日、年、日时间规律[9]。褚荣浩等利用MOD16数据分析了安徽省蒸散和干旱变化的影响因素[10]。但研究过程中选取的气象站点数量不足,研究结果缺少说服力,且对不同土地利用类型下的蒸散研究与变化情况分析也较少。因此选取了MOD16遥感数据,以及四川省气象站点常规观测数据,结合变异系数、趋势分析方法和Mann-Kendall检验(M-K),探讨了2000年—2020年地表ET、PET和CWSI变化和不同土地利用状况下的ET、PET和CWSI的变化特征,并为四川省农业发展,水资源合理分配和经济发展提供科学依据。

      • 四川(97°21′~108°12′E,26°03′~34°19′N),位于我国西南中心腹地,长江上游流域,地处长江流域中下游平原和青藏高原中间的过渡带。河流众多,以长江水系为主。地处亚热带湿润气候,年均温16—18℃,年降水量900—1200 mm,降水主要集中在5—10月,容易引发洪涝灾害,季风气候明显,雨热同期。四川地貌复杂,以山地为主要特点,分布有山地、丘陵、平地和草原等四种主要地貌类型,分别为全省国土面积的74.2%、10.3%、8.2%、7.3%,也是我国山地资源最为集中的区域之一[1]

        图  1  四川省概况图(2020年)

        Figure 1.  Overview map of Sichuan Province

      • 采用的是数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),空间分辨率为90m,数据来源于地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/)。

      • 采用的是第六版的MOD16遥感蒸散产品数据,空间分辨率为500 m,数据来源为美国NASA(https://ladsweb.modaps.eosdis.na sa.gov/archive /),它是以Penman-Monteith公式为基础计算得到的, 但MOD16对裸土、沙漠地区的蒸散发不进行计算,数据原始分辨率为500 m,时间分辨率为8天,时间跨度为2001—2020年。数据集主要包括实际蒸散量(ET)、潜热通量(LE)、潜在蒸散量(PET)和潜在潜热通量(PLE),该数据已在全球范围内得到了广泛验证与使用。

      • 该产品采用武汉大学制作的中国年度土地覆盖数据集(annual China Land Cover Dataset, CLCD),将四川省土地利用类型分为9种,分别为农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、裸地、不透水面和湿地[11]。数据来源为武汉大学遥感信息处理所(http://irsip.whu.edu.cn/index.php)。

      • 基于热力学定律的作物缺水指数法,具有物理学上的显著性,其可操作性强、覆盖面宽,而且具有较高的计算准确性,已经被普遍地运用于干旱的监控。具体计算公式如下:

        $$ CWSI = 1 - \frac{{ET}}{{PET}} $$

        式中,ET表示实际蒸发量(mm),PET表示潜在蒸发量(mm),这是指该地区在充分供水时的蒸发量。这个公式表明,CWSI值在0—1之间,值越大,说明该地区越干旱,反之,说明该地区越湿润。

      • 非参数Mann-Kendall(M-K)检验[12]。基于H0为一系列数据,xi是独立、均匀分布,而H1则是位于X中,并呈现出单调的特征。因此,可以用统计学方法来计算S以及标准化检验统计量Z,其计算方法可以用以下方程来表示:

        $$ S = \sum\limits_{i = 1}^{n - 1} {} \sum\limits_{j = i + 1}^n {{sgn} ({x_j} - {x_i})} $$
        $$ sgx({x}_{j}-{x}_{i})=\left(\begin{array}{c}+1,if({x}_{j}-{x}_{i})<0\\ 0,if({x}_{j}-{x}_{i})=0\\ -1,if({x}_{j}-{x}_{i})>0\end{array}\right) $$

        式中,xj表示第j年的数据,xi表示第i年的数据,而n则表示该时间序列的总长。统计量S大多呈正态分布,且n8),而它的平均值E(S)以及它的方差Var(S)的计算可以用以下的公式来表示:

        $$ E(S) = 0 $$
        $$ Var(S) = \frac{1}{{18}}\left[ {n(n - 1)(2n + 5) - \sum\limits_{p = 1}^q {{t_p}({t_p} - 1)(2{t_p} + 5)} } \right] $$

        q代表一致的编号,而tp则指的是在第p次步骤中,该公式所得出的结果。

        $$ Z=\left(\begin{array}{c}\dfrac{S-1}{\sqrt{V\text{a}s(S)}},ifS<0 \\ 0,ifS=0\\ \dfrac{S+1}{\sqrt{V\text{a}s(S)}},ifS>0\end{array}\right) $$

        其中Z为时间序列数据的变化趋势,Z>0和Z<0分别表示时间序列数据呈上升或下降趋势。如果|Z|>Z(1-a/2),说明该假设不成立,且时间序列数据有显著的变化趋势。Z(1-a/2)为标准正态分布表中的标准正态偏差。

        通过Theil-Sen’s 估计方法,可以准确地评估相关变量的变化趋势,以及它们之间的关系。

        $$ \beta = Median\left( {\frac{{{x_j} - {x_i}}}{{j - i}}} \right) $$
        $$ \forall 1<i<j $$

        β代表了估计出的数据序列的变化趋势,它可以用来描述时间j和i之间的变化情况。当β>0时,表明该序列数据正在不断增长,而当β<0时,则表明该序列数据正在减少。

      • 计算逐年ET、PET和CWSI栅格数据的变异系数(Coefficient of Variation,CV),以此来反映各要素在近20年的变异程度,统计分析研究区ET、PET和CWSI在空间分布上的稳定性,具体计算公式如下:

        $$ CV = \frac{{S{D_{ij}}}}{{\overline {E{T_{ij}}} }} $$

        其中,SDij为第i行、第j列的像元的标准差,${\overline {E{T_{ij}}} } $为第i行第j列的像元年均值。CV越大,表明各要素分布越离散,且在时间序列上波动较大;反之,CV越小,表明各要素分布较集中,且在时间序列上较稳定。为直观反映四川省各要素变化特征,将CV分为5个等级[13]

        表 1  CV波动性等级表

        Table 1.  Volatility scale of CV

        CV值 CV≤0.05 0.05<CV≤0.10 0.10<CV≤0.15 0.15<CV≤0.20 CV>0.20
        波动性 低波动性 较低波动性 中等波动性 较高波动性 高波动性
      • 通过ArcGIS10.2的分析,可以深入研究各种土地利用类型的ET、PET以及CWSI的变动情况,从而获得2001-2020年期间各个地区的数据,最终得到该时期的平均数据。根据图6可以看出,按照ET值从高到低,分别是灌木、草原、森林、湿地、农田、水域、裸地、不透水面以及冰雪这几类土地利用类型。灌木、草地、森林和湿地这几种土地利用类型的ET值整体表现出了逐渐增加的特征,但是在其他地方的ET值增长却并未表现出太大的差异。PET值在不同的土壤中表现出了明显的差异,其中,湿地的PET值最大,其次是灌木、草原、树林、水体、不透水面、裸地,最后是冰雪,而这些PET值的变化趋势与整个区域的PET值的变化趋势大致一致,均在逐渐减小。各土地利用类型对应的CWSI值则总体呈现下降趋势。其中,不透水面的CWSI值最高,而裸地和冰雪的CWSI值最低,其余各地类对应的CWSI值则差异不明显。

        图  6  不同土地利用类型ET、PET和CWSI变化特征

        Figure 6.  Variation characteristics of ET, PET and CWSI in different land use types

        图2可知,四川省2001—2020年ET呈增长趋势,增长速率为6.7739 mm·a−1;PET呈减少趋势,减少速率为5.1192 mm·a−1;CWSI呈减少趋势,减少速率为0.0045·a−1。ET的上升趋势较为平缓,PET的下降趋势也较为平缓,而CWSI的下降趋势相比ET和PET更加快速。

        图  2  四川省2001年—2020年ET、PET和CWSI年变化特征

        Figure 2.  Annual change characteristics of ET, PET and CWSI in Sichuan Province from 2001 to 2020

        图3中ET、PET和CWSI的空间变异分布图中可发现,四川省地区平均ET值在0—1390 mm之间,总体呈现出中西部地区高,东部地区低的特征,尤其以四川盆地地区为最低。年均PET位于0—2550 mm之间,总体呈现四川盆地地区稍低,而其余地区较高的特点。年均CWSI则呈现东部和西部地区较高,中部地区偏低的特点,CWSI的值在0.067—0.918之间。这表明四川省总体呈现东部和西部地区较为干燥,而中部地区较为湿润的气候特点,其中湿润地区主要包括成都、眉山、德阳、雅安和绵阳地区。

        图  3  四川省2001年—2020年ET、PET和CWSI的空间分布特征

        Figure 3.  Spatial distribution characteristics of ET, PET and CWSI in Sichuan Province from 2001 to 2020

        根据图4表2的数据,可以发现,在2001年至2020年期间,四川省的CWSI变化呈现出明显的下降趋势,大约占总面积的65.37%。相比之下,其余地区的CWSI变化并不明显,只有4.37%和0.07%的地区出现了显著的增加。ET显著增加地区和不显著增加的地区仅有四川省中部少部分地区,大部分位于雅安市,其余地区基本呈显著减少和不显著减少趋势。ET变化趋势总体上呈不显著增加趋势,占总面积的72.48%;其次为不显著减少和显著增加趋势,分别占总面积的17.09%和9.83%;显著减少趋势最少,面积占比仅为0.6%。ET呈现显著减少和不显著减少的地区为雅安、凉山和乐山部分地区,其余地区均呈显著和不显著增加趋势。PET变化趋势总体比较稳定,主要呈不显著减少和不显著增加趋势,占总面积的51.74%和42.73%;其余地区呈显著减少和显著增加趋势,占总面积的3.65%和1.88%。四川省PET总体呈现东部地区不显著减少趋势,而西部地区则呈现不显著增加趋势。

        图  4  四川省2001—2020年CWSI、ET和PET变化趋势和显著性检验空间分布

        Figure 4.  Spatial distribution of ET, PET and CWSI trends and their significance in Sichuan Province from 2001 to 2020

        表 2  CV波动性等级表

        Table 2.  Volatility scale of CV

        变化趋势
        Change trend
        显著减少
        Insignificant increase
        不显著减少
        Significant increase
        不显著增加
        Insignificant decrease
        显著增加
        Significant decrease
        CWSI 65.37% 30.18% 4.37% 0.07%
        ET 0.60% 17.09% 72.48% 9.83%
        PET 3.65% 51.74% 42.73% 1.88%

        根据图5可知,四川省的ET变化情况总体上表现出较低的波动性,在四川盆地东部和西北高原地区,波动性更加明显。而PET变化情况则表现出高波动性和低波动性,在遂宁、南充和资阳等地区表现出低波动性,而在巴中、广元、绵阳、成都和乐山等地区,表现出高波动性。CWSI总体呈现低波动性,除了东北和东南部少部分地区以外,CWSI波动性都维持在较低水平。

        图  5  四川省2001—2020年ET、PET和CWSI变异系数空间分布

        Figure 5.  Spatial distribution of variation coefficients of ET, PET and CWSI in Sichuan Province from 2001 to 2020

      • 通过对MODIS遥感数据、CLCD数据、水分亏缺指数、变异系数、趋势分析方法及其显著性检验检验的综合分析,探究了四川省2001—2020年的地表蒸散与干旱的时空变化特征。结论如下:

        时间上,四川省2001—2020年ET总体呈不显著增加趋势,增长速率为0.6674 mm·a−1。总的来说,PET没有明显的下降趋势,下降幅度为0.5199 mm·a−1。相比之下,CWSI有明显的下降趋势,下降幅度为0.0045 mm·a−1

        空间上,四川省年均ET位于0—1390 mm,高值区域主要位于西部高原区域,低值地区主要位于四川盆地。变化趋势在−4—4.29 mm·a−1之间,总体呈显著增加趋势以及低波动性和较低波动性。PET位于0—2550 mm,除了四川省中部少部分地区为低值区域,其余皆为高值区域。变化趋势在−15.14—17.95 mm之间,总体呈不显著减少趋势以及低波动性和高波动性。CWSI位于0.066—0.917,高值区域位于四川省东部和西部,而低值区域位于四川省中部地区。变化趋势−0.0366—0.0208之间,总体呈显著减少趋势以及低波动性。

        基于武汉大学CLCD土地利用数据将四川省土地利用分为9类,分别为农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、裸地、不透水面和湿地,各土地利用类型对应的ET值从高到低依次基本为灌木、草地、森林、湿地、农田、水体、裸地、不透水面和冰雪,PET值从高到低分别为湿地、灌木、草地、森林、水体、不透水面、裸地和冰雪,而CWSI,不透水面的值最高,而裸地和冰雪的值最低,其余各地类对应的CWSI值则差异不明显。

      • 四川省蒸散相关的研究较少,多是基于站点尺度来进行分析参考作物的蒸散量。基于MOD16遥感数据,分析了ET、PET和CWSI的变化特征,探讨了不同地类ET、PET和CWSI的差异,弥补了现有研究的不足。但由于四川省地表情况较为复杂,高差较大,数据精度不足,数据种类较少,研究方法较少,且影响ET、PET和CWSI的因素较多,因此还需提高数据精度,使用更多方法,并结合研究区实际情况来进行进一步分析。随着工业化和城市化的继续发展,ET、PET和CWSI的变化趋势是否会继续延续,研究区的生态系统会如何响应,也需要更全面的数据和更精确的方法来进行研究。

    参考文献 (13)

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