黄河流域主要水文参数遥感反演

1、黄河流域主要水文参数遥感反演江东1,王建华2,杨小唤1,王乃斌1,Rosema A 3(11中国科学院地理科学与资源研究所资源环境数据中心,北京100101;21中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京100044;31荷兰环境分析与遥感公司,德尔夫特摘要:以土壤、大气和植被系统(SPAC 能量流动与物质转换机理为指导,建立了黄河流域主要水文参数的遥感反演模型,利用静止气象卫星GMS 25和风云2号数据,对黄河流域的降水量、蒸散量进行了反演,利用地面资料对降水量反演结果进行了校验;利用大孔径闪烁仪对蒸散量反演结果进行了多方位的验证。关键词:黄河流域;水文参数;遥感;反演中图分类号:TP79文献

2、标识码:A 文章编号:100126791(2003062736204收稿日期:2002209229;修订日期:2002212230基金项目:中国2荷兰合作资助项目;国家重点基础研究(973发展规划资助项目(G 1999043602作者简介:江东(1973-,男,安徽寿县人,助理研究员,博士,主要从事资源环境遥感应用方面研究。20世纪80年代开始,人们开始利用气象卫星资料研究地表能量平衡与水平衡问题14。由气象卫星的可见光波段(Visible band 2V IS 测得的地面反射率,使得对地面吸收的太阳能量的估算成为可能;热红外波段(Thermal infrared band 2TIR 可评价地

3、面吸收的太阳能量中显热和潜热所占的比例,而潜热反映了水分的蒸散3,4。因此,利用气象卫星资料,可对地面能流交互过程进行监测和分析。1980年起,欧洲空间局开展了农业气象监测研究项目,利用欧洲气象卫星M ETEOSA T 影像,对非洲马里地区的蒸散进行了监测3;1990年,联合国粮农组织在西撒哈拉地区首次开展了地面蒸散核植被长势实时监测,实现了干旱预测和粮食产量预报5。1999年,中国科学院、气象局、林业局等单位与荷兰环境分析与遥感公司(EARS 联合启动的国际合作项目中,以静止气象卫星为信息源,对中国能量与水平衡进行实时监测;建立了黄河流域主要水文参数(降水、蒸散反演模型,生成了大范围、高时间

4、分辨率(每日、每旬的数字产品,为水文水资源专业模型参数的量化提供新的技术手段。本文将对主要思路与方法进行阐述和探讨。1数据预处理111气象卫星数据本系统的主要数据源是日本的静止气象卫星G MS 25或中国的静止气象卫星风云2号(2种卫星数据任选1种。实时接受该卫星多通道扫描辐射计VISSR 的信号,可获取白天可见光、昼夜红外资料:可见光波段VIS:空间分辨率为1125km ,时间分辨率为1h ,波谱范围为01551105m;热红外波段TIR :空间分辨率为5km ,时间分辨率为1h ,波谱范围为10151215m;水汽波段WV :空间分辨率为5km ,时间分辨率为1h ,波谱范围为612716

5、m 。可见光波段、热红外波段用于后面的参数反演,水汽波段用于校正处理。各波段数据在接收以后,都进行了大气校正、辐射校正和几何校正,去除大气对辐射传输的,并使所有卫星影像具有统一的地理坐标。112地面观测数据(1站点观测数据研究区的降水量数据来源于国家气象局气象观测站,蒸散数据来源于荷兰Wagenin 2gen 大学研制的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometry ,LAS 的地面观测;(2区域统计数据黄河流域8个二级流域的降水量、蒸散数据,其中降水量数据来源于黄河水利委员会的黄河水资源公报;区域蒸散数据由地面数据估算而得6。第14卷第6期2003年11月水科学进展

6、ADVANCES IN WA TER SCIENCE Vol 114,No 16Nov.,20032技术方法211降水量遥感反演在卫星降水自动制图中,最常用的方法是对遥感获得的冷云的持续期(cold cloud duration ,CCD 与实际降水量进行回归分析,建立遥感影像值与实际降水量之间的相关关系。笔者认为,该法仅适用于热对流降水系统,主表1云层分类及阈值T able 1Classify of the cloud and threshold 云层类型红外光谱值温度范围/K 云层高度/km 冷云<45<226>1018高云45602262408151018中高云6090

7、240260512815中低云90120260280212512低云>120>280<212要是赤道和干旱地区,在温带地区,必须同时考虑非对流降水。因此在推算的降水算法中,引入了多种云层信息,以适应低空、非对流云系统降雨的需要。根据GMS 卫星影像数据的特征,结合气象观测经验值,将云层划分为5种类型,表1给出了云层分类及阈值7。利用表1,对每小时的GMS 数据进行云层划分,统计各类云的持续时间CD ,累加成旬度值,与地面站点的实际观测值进行多元回归,建立云量与降水量初步关系:P =65i =1(a i ×CD i +b(1式中CD i 为一旬中第i 云层的持续期;a

8、 i 为回归系数;b 为常数项。为反映降水分布的区域效应,需计算尺度因子S ,即雨量站实际降水量P 实与估计降水量P 估之比:S j =P 实/P 估(2根据加权转换距离方法,可推出以象元为单位的各雨量站间的尺度因子。将估计降水量乘以地理尺度因子,即可得到区域降水量。212实际蒸散遥感反演蒸散由两部分组成:地表水分蒸发和植物蒸腾。蒸散计算的基础是陆地表层的能量平衡方程3:I n =H +L E +G(3式中I n 为地表净辐射通量,W/m 2;H 为地表至大气的显热通量,W/m 2;L E 为地表至大气的潜热通量,即以能量为单位的实际蒸散,W/m 2;G 为由地表进入土壤层的热通量,W/m 2

9、。从气象卫星风云2号数据或GMS 数据获取实际蒸散量,主要步骤为:(1计算净辐射太阳全球辐射I g 经过大气的散射作用后到达地物表面,实际为地表所利用的那部分太阳能量称为净辐射I n ,可以表示为I n =(1-I g +L n (4式中为反照率,由GMS 气象卫星的可见光波段算出;L n 为长波净辐射。L n =0(1-T 4+(40T 3(T 0-T (5式中0为地表比辐射率;为大气比辐射率;为Stefan 2Bolzman 常数,T 0、T 、T 分别为地表温度、大气温度、地表温度与大气温度的平均值。(2计算显热通量进入大气的显热通量与大气层、地面之间的温度差值成正比,因此显热通量H 可

10、用下式计算:H =(c +r (T 0-T(6式中c 、r 分别为地表阻抗和大气阻抗(约为4和6;T 0、T 分别为地表温度、大气温度。(3实际蒸散量潜热通量(即以能量单位表示的蒸散量可以按能量平衡方程计算:L E =I n -H -G (7其中G 为由地表进入土壤层的热通量,在每日的能量分配中,此能量占比例很小,可按不同区域取经验值。3结果与校验以上述理论、方法为基础,开发了相应的应用软件,将整个处理流程规范化。将每日的GMS 卫星影像输入到软件中,系统按上述步骤进行处理,得到每日、每旬的降水量、蒸散量的空间分布图像。将1:10万黄河二级流域边界图(矢量图,ArcInfo TM covera

11、ge 格式叠加到成果图像上,经过统计分析,得到黄河各二级流域年737第6期江东等:黄河流域主要水文参数遥感反演度降水量、蒸散量值。选择资料最完整的2000年(同时2000年黄河流域属于偏枯年份,流域内各主要雨量站降水量明显低于多年平均系列均值,进行对反演结果与实测资料进行对比分析。311降水量校验黄河流域降水反演结果与黄河流域水资源公报公布数据对比见表2。表2降水量反演结果与地面数据对比T able 2Comparison of estimated precipitation and observed d ata 流域名称反演结果公报结果公报-反演/mm /亿m 3/mm /亿m 3/mm /

12、亿m 3反演/公报/%黄河流域34018271910381183016124110321109012河源-龙羊峡38816511174131254410241632139411龙羊峡-兰州38214356164121638418301428129217兰州-河口镇1761028313182192941561311129612河口镇-龙门31211349183381937918261730109211龙门-三门峡405127701847816910157314139178417三门峡-花园口59211245196571127219651027109011花园口以下5801113111681151

13、54101011422198511鄂尔多斯内流区15217691816516751712195199212从表2可以看出,以2000年黄河水资源公报数据为基准,通过结果对比可以看出本次反演结果具有2个特点,其一,所有区间反演结果都偏小,表明在反演过程中可能存在系统偏差问题;其二,降水量小的地区反演的精度相对要高,从这一点来说,本研究方法更适合于我国干旱半干旱地区。总的来说,本次预测的精度总体达到90%,最大偏差仅1513%,反演结果比较理想。312蒸散校验图12000年郑州LAS 站实测蒸散与遥感反演蒸散年度对比Fig 11Comparison of estimated evapotransp

14、iration and ob 2served data at Zhenzhou ,2000蒸散的地面校验观测采用荷兰Wageningen 大学研制的LAS ,对地表水热平衡进行地面实际观测。LAS 由发射仪和接收仪组成,两者分开一定距离。项目采用的LAS ,路径长度为15km ;波长为019m ;光束直径为0115m 。接收仪接收发射仪发出的光强,输出光强度方差,由此可得空气折射指数的结构参数,结合其它气象资料和辅助信息,可获得由地面进入大气的显热通量。图1给出了河南郑州LAS 站(E113°394711,N 34°422415实测蒸散与遥感反演蒸散的年度变化情况,两者变化

15、趋势、波动情况相当吻合。以二级流域为单元,表3给出了遥感反演结果与利用降水径流估算结果的对比关系。表3黄河流域蒸散反演结果校验T able 3Comparison of estimated evapotranspiration and government reported d ata 流域名称反演蒸散估算蒸散估算-反演mm/亿m 3/mm /亿m 3/mm /亿m 3反演/估算/%黄河流域32417259014363132898133816307198914河源-龙羊峡36815485133211642315-4619-611811416龙羊峡-兰州33718315102971027710-

16、4018-381011317兰州-河口镇22713365192571741418301448198812河口镇-龙门28611320173231636217371542108814龙门-三门峡384137311147911911159418180148012三门峡-花园口438111821056512234181271152187715花园口以下44110991788012199104391299135011鄂尔多斯内流区198199019165167517-3313-151212011从上述对比可看出,黄河流域蒸散的遥感反演结果与简单的流域水量平衡估算出来的蒸散值总体精度接近837水科学进展

17、第14卷(90%,其中偏差最大的是花园口以下地区,因为从花园口以下,黄河流域突然转变为一个狭长的条带形状,其宽度往往小于气象卫星单个像元的尺寸(5km ,因此这种独特的流域形状是造成遥感反演误差的重要原因。4结论与讨论本文将气象卫星资料与地面资料相结合,提供了一种便捷地获取大面积降水量、蒸散量的实用方法,并且利用地面资料对降水量反演结果进行了校验;利用大孔径闪烁仪对蒸散量反演结果进行了多方位的验证。该法在黄河流域的应用表明,空间信息技术的引入,可为水资源领域的研究提供新的思路和有效的技术手段。但方法尚需进一步验证和完善。进一步的研究方向还包括建立黄河流域水资源演化模型,利用遥感反演结果实现对径

18、流的估算,为水平衡机理的研究和水循环过程的监测提供技术途径。参考文献:1Price J C 1Estimation of regional scale evapotranspiration through analysis of satellite thermal 2infrared dataJ 1IEEE Trans on G eosciand Rem Sensing ,1982,GE 220:286-29212Moses J F ,Barrett E C 1Interactive procedures for estimating precipitation from satellite

19、imagery ,Hydrologic Applications of S paceTechnologyM 1Proc Cocoa Beach Workshop Florida ,IAHS Publish ,1985,160:25-2913Rosema A 1Results of the Group Agromet Monitoring Project (G AMP J 1ESA 2Journal ,1986,10(1:17-4114Marks D ,Dozier J 1Climate and energy exchange at the snow surface in the alpine

20、region of the Sierra NevadaJ 1Water ResourcesResearch ,1992,28(11:3043-305415陈述彭,赵英时1遥感地学分析M 1北京:测绘出版社,1990.6王建华1基于RS 和GIS 的黄河流域水循环要素研究D .北京:中国水利水电科学研究院,200217Rosema A ,Verhoef W 1Modeling of fluorescence light 2canopy interactionR 1Proceedings of the 5th International Colloquium Physi 2cal Measurem

21、ents and Signals in Remote Sensing ,Courchevel ,France ,1991,319-321.K ey hydrological parameters retrieved by using remote sensing techniquein the Yellow River B asinJ IAN G Dong 1,WAN G Jian 2hua 2,YAN G Xiao 2huan 1,WAN G Nai 2bin 1,Rosema A 3(11Institute of Geographic Science and N atural Resources Research ,CA S ,Beijing 100101,China ;21Institute of W ater Resource and Hydropower ,Beijing 100044,China ;31Environment A nalysis and Remote Sensing Com pany ,Delf t ,the Netherland Abstract :Guided by the theories on energy