基于遥感的黄河三角洲农作物需水时空分析
潘志强1，刘高焕2，周成虎2
(1.中国资源卫星应用中心，北京 100830;2.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101)摘要：以黄河三角洲为研究区域，系统地提出了用多种分辨率遥感影像进行区域蒸散反演，结合气象数据，进行不同时空条件下农作物需水的分析。通过反演地表反照率、地表温度、地表比辐射系数等参数，进一步计算出地表净 辐射通量、土壤热通量、显热通量，根据地表能量平衡方程进行了蒸散的遥感反演；利用5个时相的NOAA AVHRR
数据和一个时相的TM 数据反演了1999年7～9月的蒸散，并利用TM 影像反演的蒸散结果，提高了NOAA 气象卫星
蒸散反演结果的空间分辨率，大大增加了遥感蒸散反演的实用性。利用6个时相的遥感数据反演的蒸散结果及计算
的日潜在蒸散数据对1999年7～9月黄河三角洲各灌区农作物的需水总量进行了时空分析。 关 键 词：黄河三角洲；遥感；蒸散；时空分析；农作物需水
中图分类号:S271;TV79 文献标识码:A 文章编号:1001-6791(2005)01-0062-07
收稿日期:2003-10-15；修订日期:2004-01-30
基金项目：国家重点基础发展计划(973)资助项目(G1999043508)；中国科学院地理科学与资源研究所知识创新资助项目(AD7095)作者简介：潘志强(1974-)，男，山东烟台人，工程师，博士，主要从事遥感的定量化应用研究。E -mail :pan zq888@s in a
蒸散是热量平衡和水量平衡的重要分量，人们对蒸散发的研究也越来越重视[1,2]。与传统的蒸散计算方法相比，利用遥感进行蒸散研究具有快速、准确、大区域尺度及地图可视化显示等特点。
随着遥感技术的不断发展，国内外相继开展了利用卫星遥感技术估算区域蒸散的研究。根据遥感数据在计算过程中所起的作用不同，遥感计算蒸散方法可分为3类:①与传统方法相结合的方法，如Ray 等利用遥感影像对研究区域作物进行了分类，然后对计算的潜在蒸散进行了插值，用传统的计算蒸散公式：作物系数×潜在蒸散=实际蒸散，进行了区域蒸散研究[3];②与水文模型结合的方法，如Chen 等采用NDVI -DSTV (Diurnal Surface Temperatur e Variation )三角模型，对Florida 水分蒸发和植物蒸腾进行了计算[4];③基于地表能量平衡方程的方法，这是一种比较常用的遥感蒸散计算方法，如Bastiaanssen 提出的SEB AL (Surface Energy Balance Algorithm for Land )模型[5,6]。
在国内，从20世纪90年代初开始，中日合作在黑河地区开展了地-气相互作用实验研究，先后进行了遥感的地表参数反演研究[7,8]和地表能量通量研究[9～11]，为进一步开展蒸散研究奠定了基础。陈鸣等从能量平衡出发，与卫星热红外温度数据相配合，估算大面积作物的蒸散[12]。浩等基于地表能量平衡方程计算了中国西北地区的蒸散量[13～15]。然而所有这些模型计算的都是影像获得当天的蒸散，本文选择适当的不同时相的影像，对黄河三角洲作物的整个生长季的蒸散进行了研究，并将遥感反演的蒸散结果进一步应用到实际农作物需水分析中，对用遥感手段进行农作物需水的定量分析进行了研究和探讨。
1 研究区域
1.1 研究区自然地理特征
黄河三角洲93%的面积位于东营市境内，其余在惠民地区沾化县，考虑到行政区的完整性，以整个东营市为研究区域。东营市位于东经118°00′～119°20′和北纬36°50′～38°10′之间，总面积约8000km 2，属暖温带半湿润大陆性季风气候，包括河口区、利津县、垦利县、东营区和广饶县，如图1所示。黄河是黄河三角洲生产和生活用水的主要来源，而其中农业用水又占总用水量的70%以上,20世纪90年代以来，随着黄河持续断流
矫眼镜
第16卷第1期
2005年1月 水科学进展ADVANCE S IN WATER SCIE NCE Vol .16,No .1 Jan .,2005 IL-40
DOI :10.14042/j ki .32.1309.2005.01.013
图1 黄河三角洲位置示意图
Fig .1Location of Yellow River Delta
及来水量的不断减少，如何合理地配置有限的水资源是摆在
我们面前的重要课题[16]。
1.2 数据来源
研究采用的数据包括:①遥感影像数据,1999年7～9
月5个时相的NOAA AVHRR 数据(7月8日、7月19日、8月
10日、9月11日和9月23日),1999年1个时相的TM 数据(8
月28日);②气象数据，黄河三角洲1999年7月至9月每天
的气象数据(太阳辐射、最高温度、最低温度、风速、相对湿
度)。遥感影像数据需进行预处理，主要包括影像的辐射校
正、几何校正和不规则裁剪，其中辐射校正是指将影像灰度
值转换成实际的辐射值，这是进行蒸散定量反演的基础。2 研究方法
2.1 蒸散的遥感反演原理
蒸散的遥感反演主要应用遥感影像收集到的可见光波段、近红外和热红外波段信息，通过反演地表反照率、地表比辐射系数和地表温度等参数进一步反演出地表净辐射通量、土壤热通量和显热通量(表1)，根据地表能量平衡方程可求出为蒸散提供能量的潜热通量。
R n =LE +G +H
(1)式中 R n 为地表净辐射通量,W /m 2;LE 为潜热通量,W /m 2;G 为土壤热通量,W /m 2
;H 为显热通量,W /m 2。只要分别求出了R n 、G 和H ，便可以计算出用于蒸散的潜热通量LE ，从而进一步计算出遥感影像对应的瞬时蒸散量，进而获得日蒸散量和某个时期的蒸散量。
表1 TM 和NOAA AVHRR 蒸散反演的比较
Table 1C omparison of retrieval ET between TM and NOA A A VHRR
项 目
节能灯灯头TM NOAA AVHRR 地表反照率αα=0.356α1+0.130α3+0.373α4
+0.085α5+0.072α7-
0.0018α=-0.3376α21-0.2707α22+0.7074α1α2+0.2915α1+0.5256α2+0.0035陆面温度T s /K
T s =
K 2l n L 1L 6+1T s =(T 4+3.33×(T 4-T 5))×((5.5-ε4)/4.5)+0.75×T 5×Δε其中,ε4=0.9897+0.029×l n (N DVI ) Δε=ε4-ε5=0.01019+0.01344×ln (N DVI )地表比辐射系数ε
ε=1.0094+0.047ln (NDVI )入射短波辐射Rs /(W ·m -2)
R s =G s c ×cos θ×d r ×τs w 出射长波辐射R L (out )
/(W ·m -2)R L (out )=ε×σ×T 4s 入射长波辐射R L (in )
/(W ·m -2)R L (in )=0.85×(-ln τs w )0.09×σ×T 4cold 净辐射通量R n /(W ·m -2)
R n =(1-α)R s +R L (in )-R L (out )-(1-ε)R L (in )土壤热通量G /(W ·m -2)
G /R n =T s /α(0.0038α+0.0074α2)(1-0.98N DV I 4)显热通量H /(W ·m -2)
H =(ρ×C p ×dT )/r ah 潜热通量LE /(W ·m -2)
LE =R n -G -H 瞬时蒸散ET inst /mm
ET inst =3600LE /λ潜在蒸散系数ET r F
ET r F =ET inst /ET r 日蒸散ET day /mm
ET day =ET r F ×ET r -24某时段蒸散ET r -pe r iod /mm ET r -per iod =ET r F ×ET r -
period 注:α1,…,α7分别表示T
M 和NOAA A VHRR 影像辐射校正后相应各波段的值;K 1、K 2为常数;L 6是TM 第六波段辐射校正后的值;T 4、T 5为NOAA AVHRR 影像辐射校正后4、5波段的值;G sc 是太阳常数(1367W /m 2);θ=90°-β,β是太阳的高度角;d r 是日地距离校正因子;τs w 是大气透射系数;σ是Stefan -Boltzmann 常数(5.67×1
0-8W /m 2/K 4);T co ld 是温度反演图中冷点的温度;ρ是空气的密度(1.29kg /m 3);C p 是空气热量常数(1004J /Kg /K );dT 是在两个高度处(通常为0.1m 和2m )的温度差(T 1-T 2);r ah 是空气动力阻抗,m /s 。λ是蒸发潜热(2.49×106W ·m -2/mm );ET r 、ET r -24表示潜在蒸散、每天的潜在蒸散;ET r -
period 表示某时段的潜在蒸散。63 第1期潘志强等：基于遥感的黄河三角洲农作物需水时空分析
在蒸散反演过程中，显热通量的反演比较复杂，因为其中有两个未知的变量dT 和r ah 。为了解决这个问题，本文采用SEB AL 模型的计算方法[17～19]，即采用了两个点(“Cold ”点和“Hot ”点)作为边界条件并引入monin -Obukhov 理论通过迭代过程对方程进行求解。所谓的“Cold ”点是指影像中水分供应充足、蒸散量很大、植被覆盖度很高且温度很低的那个象素；而所谓的“Hot ”点是指位于很干燥的未种植任何植被的闲置农田的象素。本文同时利用TM 和NOAA AVHRR
遥感影像进行蒸散反演，这样可以使两者优缺点互补，既可以发挥NOAA AVHRR 时间分辨率高，影像的费用较低的优点，同时又可以发挥TM 空间分辨率高的优点。通过用TM 的蒸散反演结果提高NOAA AVHRR 蒸散反演结果的空间分辨率，可以使NOAA AVHRR 更好地应用于小区域范围的水资源的研究和管理。利用较少的TM 数据和较多的NOAA 气象卫星数据进行蒸散的反演，可大大增加遥感反演方法的经济性和实用性。
2.2 用TM 的蒸散结果提高NOAA 蒸散结果的空间分辨率
提高低分辨率影像空间分辨率的常用方法是影像融合，但如果进行影像融合用TM 来提高NOAA 的分辨率的话，不仅对两种影像的时相要求很严格，而且在融合的过程中会造成信息的改变，这样会使最后的蒸散反演结果的误差变大。为此，本文采用直接利用TM 蒸散反演结果来提高NOAA 蒸散反演结果的空间分辨率的方法[20]，如下式所示:
ET NO AA ′=ET NO AA ×ET TM ET TM (2)
图2 分辨率为30m 的NOAA 蒸散反演图
Fig .2Retrieval E T map of NOAA with the resolution of 30m 式中 ET NOAA ′为分辨率提高后的NOAA AVHRR 蒸散反演值;
ET NOA A 为分辨率提高前的NOAA AVHRR 蒸散反演值;ET TM 为
辨率提高到30m 的NOAA AVHRR 日蒸散反演图。
究竟选多少景TM 数据关键是要看在研究的时间段内研
究区的地物变化情况，对于黄河三角洲的农作物来说，从7
月份到9月份，其地物覆盖并没有突变式的改变，比如某种
作物被收割等，有的只是作物长势的变化。在式(2)中，虽然
作物长势有变化，但如果分子ET T M 变大，那么分母ET T M 也
会变大，同样，如果ET T M 变小，那么分母ET T M 也会变小,
而对于农作物种植区域来说，在一定时段内，比值
ET T M /ET T M 基本上保持不变。因此本文采用8月份1个时相
的TM 数据的蒸散反演结果来提高7～9月份NOAA 蒸散反演
结果的空间分辨率。用TM 来提高NOAA 的空间分辨率，对一个NOAA 象素来说，其分辨率提高前后其蒸散总量是保持不变的，只是根据系数的大小在更小的象素范围内进行了再分配而已。
2.3 遥感蒸散模型计算结果的误差分析
要进行蒸散计算的误差分析必须要有实测值，然而要获得这些实测值是比较困难的，尤其是遥感影像获得当天的作物蒸散的实测值。本文用气象数据记录逐日的水面蒸发值与计算的水面蒸发值进行了误
差分析，虽然利用水面蒸发进行误差分析与利用作物的蒸散进行误差分析有所不同，但在一定程度上也可反映出计算结果的误差情况。
图3表示的是1999年7～9月黄河三角洲每天水面蒸发量的实测值与计算值之间的比较。从两条曲线随时间的变化情况来看，计算值曲线与实测值曲线的变化趋势基本一致，但两者之间的绝对值存在着差异。通过对7～9月的误差分析发现，在不同的时间尺度上进行误差分析，其结果是不同的，比如若以天为计算时间尺度,64水科学进展第16卷
计算的相对平均误差为14.88%，若以月为时间尺度，计算的相对平均误差为9.56%。可以看出，随着时间尺度增大，平均相对误差在变小，这主要是由于尺度的变大，使得正负相对误差相互抵消，从而使总的相对平均误差减少的缘故
安全审计系统。
rj45防水接头图3 水面蒸发量实测值与计算值之间的变化趋势比较
Fig .3Comparison between measured and computed of water transpiration
2.4 潜在蒸散量计算
气象数据用于计算1999年7～9月每天的潜在蒸散量，以便进一步与遥感反演的蒸散结果结合，进行农作物需水的时空分析。潜在蒸散量的计算采用REF -ET 软件，该软件由美国Idaho 大学编写，利用气象数据可以计算月潜在蒸散量、日潜在蒸散量。该软件几乎包含了所有的潜在蒸散量的计算方法，本研究采用ASCE Pen -man -Monteith 方法来进行日潜在蒸散量的计算。
3 结果分析
3.1 不同灌区农作物需水总量的时间分析
黄河三角洲共有王庄灌区、宫家灌区、胜利灌区、曹店灌区、麻湾灌区和双河灌区等六大灌区。某个时段的蒸散分布图可以根据式(3)进行计算。通常计算1d 的各灌区的蒸散总量，计算过程为:①用农作物分布图对蒸散分布图进行提取，获得了农作物蒸散分布图;②用灌区分布图对农作物蒸散分布图进行
提取，便得到了各灌区的农作物蒸散分布图;③对各灌区的农作物蒸散分布图进行统计计算，便可获得这1d 中各灌区总的蒸散总量值。如要获得1999年7～9月各灌区每天的蒸散总量，按上述计算方法，则需计算出90张蒸散分布图，且运算非常烦琐，为此将公式(3)进行了变换，使最后的计算过程变得非常简单明了。
ET period =ET r F ×ET r -period
(3)由于ET r F 实际上是一幅蒸散分布图，对于每天来说式(3)可变成
垃圾焚烧
∑n
i =1ET day (i )=∑n i =1(ET r F (i )×ET r -day (4)
式中 n 为耕地的总象素数;ET da y 为每个象素的日蒸散值;ET r F 为每个象素的潜在蒸散系数;ET r -day 为1d 的潜在蒸散值。可将式(4)转换成式(5)，但其计算结果保持不变。
ET 灌区=ET r F ×N ×ET r -day ×900/1000
(5)式中 ET 灌区为某灌区某天的总蒸散量;ET r F 为某灌区潜在蒸散系数的平均值;N 是每个灌区耕地的总象素数,900是将象素转换成面积(m 2),1000是将蒸散的单位由mm 转换成m ，这样最后的蒸散总量的计算结果单位便
是m 3。
65 第1期潘志强等：基于遥感的黄河三角洲农作物需水时空分析
对于某个特定时相的蒸散系数分布图来说,ET r F 是一个常数，它的计算与前面说的日蒸散总量的计算过程类似，只是蒸散分布图变成潜在蒸散系数分布图而已。在式(5)中，对每个灌区来说,N 都是常数,ET r -day 每天的值在不断变化，而ET r F 的值只是随着时相在不断变化。这样，便可以很容易地获得每个灌区每天的总蒸散量。图4所示的是黄河三角洲6大灌区7～9月份的日蒸散总量曲线图。
从图4中的各灌区日蒸散总量变化曲线可以看出，不同灌区的日蒸散总量曲线的局部略有不同，但总的变化趋势基本相同，这一点从计算公式(5)可以看出，对于同一时期的不同灌区，公式(5)中，耕地的总象素数N 是常数，对不同的灌区ET r F 有所不同，这是不同灌区日蒸散总量曲线局部略有不同的原因，而随着天数的变化每天的潜在蒸散值都在变化，由于每个灌区的日潜在蒸散值变化趋势相同，对于每一天来说，黄河三角洲的每个灌区的潜在蒸散量都相同，这样便造成了各灌区日蒸散总量变化曲线的总体趋势基本相同
。
图4 不同灌区日蒸散总量曲线图
Fig .4Curves of daily total E T for different irrigation regions
3.2 各灌区农作物需水量的空间分析
如果要了解不同时段农作物蒸散的空间分布情况，可利用每天的潜在蒸散量直接求出某时段的潜在蒸散量的总和，然后根据式(3)直接计算出这个时段的蒸散分布图。例如，如果要计算1999年7月12日到7月20日的黄河三角洲的蒸散分布图，则需要两个时相影像反演的潜在蒸散系数分布图，即1999年7月8日和7月19日,66水科学进展第16卷
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