瞬时潜热通量经时间尺度扩展的日蒸散发量估算

瞬时潜热通量经时间尺度扩展的日蒸散发量估算

0蒸散发日间尺度扩展蒸发（et）是耕地生态系统水量和能量平衡的重要组成部分。在干旱和半干旱地区，蒸发量占耕地总消耗量的80%以上。因此，定量计算蒸发量对研究区域内的水循环机和农业水管理具有重要意义。卫星遥感产品提供空间连续的地表参数,是模拟大范围地表蒸散发的有效途径。然而,通过遥感手段获取的地表参数在时间上是不连续的,只能提供每日1~2次的卫星过境瞬时值。为了计算日蒸散发量,必须将遥感反演得到的瞬时潜热通量进行时间尺度扩展。研究者提出了多种蒸散发时间尺度扩展方法,例如经验拟合法、正弦函数法、蒸发比法、作物系数法等,这些时间尺度扩展方法在不同气候条件和下垫面条件下的适用范围和精度各不相同。目前,在中国根据遥感数据估算潜热通量进而计算日蒸散发量的研究有很多,但根据Li等在中国西北部干旱区的葡萄园及刘国水等在北京大兴站冬小麦产区分别进行的蒸散发时间尺度扩展的结果表明,不同的时间尺度扩展方法针对不同气候区及不同作物类型存在适用性上的差异。为此,有必要在更多气候区及下垫面条件下比较不同的蒸散发日尺度扩展方法,评价其模拟精度。本研究结合中国北方华北平原和东北平原3个通量站及五种典型农田下垫面的长期观测数据,对常用的四种蒸散发时间尺度扩展方法进行比较和精度评价,并对时间尺度扩展方法的误差来源进行分析。1数据和方法1.1实验站的建设和运行本研究分别选取了位于华北平原的高营实验站和位于东北平原的通榆实验站开展研究。高营实验站位于山东省聊城市位山灌区一处典型农田内,主要作物是冬小麦/夏玉米轮种,每年10月中旬到次年6月为小麦生长季,6月中旬到10月为玉米生长季。在农田内通过一套涡度相关系统连续、定量观测潜热和显热通量,采样频率为10Hz,每半小时输出一次时段平均值,安装高度距地面3.7m。通榆观测实验站位于吉林省白城市通榆县,分别在高粱作物生长区和农田弃耕后的野生草地生长区设立两个通量站,高粱的生长季为每年5月到10月,10月初收割完毕。冬、春季农田为裸土覆盖,无作物生长。草地生长季与高粱大致相同。该观测站同样通过涡度相关系统观测潜热和显热通量,安装高度距地面2.0m。对涡度相关系统的观测值进行结果校正和质量控制,剔除了有降水日数据和系统记录的质量不好的数据,作为本研究的验证值。具体的校正方法和质量控制方法请参考。除了涡度相关系统之外,两个观测实验站还分别安装有气压、气温、净辐射、土壤热通量等要素的观测设备。实验站的自然地理条件参见表1,2个实验站的仪器、数据及实验的详细介绍可以分别参考和。气象观测数据的存储频率是10min,为了与涡度相关的观测值相匹配,将其进行半小时平均作为输入数据,即在后文中,采用半小时平均值代表蒸散发时间尺度扩展的瞬时值。为了评估研究区域内小麦、玉米、高粱、草地及裸土五种典型下垫面类型的蒸散发时间尺度扩展方法可靠性,本研究分别选取高营观测站2005-2008年4个小麦季、玉米季及裸土季的数据,以及通榆观测站2003-2004年2个高粱生长季、草地生长季及裸土季的数据进行分析。1.2扩展时间尺度的方法根据文献调研,本研究选取了目前常用的4种蒸散发时间尺度扩展方法进行对比,包括蒸发比法、改进的蒸发比法、正弦关系法及作物系数法。1.2.1土壤热辐射作用蒸发比(evaporativefraction)定义为瞬时潜热通量与有效能量之间的比值式中,λE为潜热通量,W/m2,Rn为净辐射,W/m2,G为土壤热通量,W/m2,上标i表示瞬时值,后文同。假定蒸发比在白天恒定不变,则蒸发比法(后文写作“EF法”)计算日蒸散发量的公式为式中,ETd为日蒸散发量,mm/d,上标d表示日内值,cf为时间换算因子,λv为汽化潜热,J/kg,ρw为水的密度,kg/m3。汽化潜热采用以下公式计算其中,Ta为空气温度,℃。1.2.2土壤热通量的计算改进的蒸发比法(后文写作“改进EF法”)在蒸发比法的基础上做了改动,假定土壤热通量在一天内的均值为0,则可以忽略公式(2)中的G项,以减小土壤热通量计算的不确定性带来的误差。改进后的蒸发比为则日蒸散发量可以写作1.2.3日蒸自蒸发的热正弦关系法(后文写作“正弦法”)由Jackson等提出,与太阳短波辐射类似,假定瞬时潜热通量在日内呈现正弦变化的趋势,则日蒸散发可以写作式中,t为日内时刻,N由下面公式计算式中,D是儒略日,a和b是与纬度有关的参数。1.2.4作物腾发量与kc作物系数定义为瞬时蒸散发与参考作物腾发量的比值式中,ETr为参考作物腾发量,W/m2,由彭曼公式计算,ETi为瞬时蒸散发,W/m2,由瞬时潜热通量经过单位换算得到,Kc是作物系数,无量纲。假定作物系数在白天恒定不变,则日蒸散发量可由下式计算(后文写作“Kc法”)1.3模型的均方根误差relatorpo底行为为了定量评价4种蒸散发时间尺度扩展方法的模拟结果,本研究除了采用均值标准偏差(bias),线性拟合的斜率(a)、截距(b)、确定性系数(r2),以百分比表示的相对均方根误差(relativerootmeansquareerror,rrmse)等常规的统计指标外,另外采用了效率系数,ε,定义为式中,Oi为观测值;Ei为模拟值;O为N个观测值的平均值。ε的取值范围是-∞到1,ε值越接近1表示模拟的结果越好。2结果与讨论2.1日蒸散发的拟合在比较4种时间尺度扩展方法模拟精度之前,对各方法的日内变异性进行分析。采用1.2节中介绍的4种扩展方法,对高营站2005-2008年的观测数据和通榆站2003-2004年的观测数据分别进行计算,每种方法选取上午9:00到下午15:00共7个时刻分别进行尺度扩展,并与观测站实测的日蒸散发进行线性拟合,拟合结果如表2所示。从表中可以看出,4种方法在两个站点的拟合斜率在日内均呈现上升趋势,在中午12:00到下午13:00点左右,拟合斜率接近为1,这说明4种尺度扩展方法对采用不同时刻瞬时值估算日蒸散发量的计算结果具有很大的差异性。4种扩展方法拟合后的截距都较小,除了高营站利用下午15:00的瞬时值进行扩展的结果外,其他扩展结果的拟合截距均小于0.1。而从拟合的确定性系数来看,4种方法均呈现出中午高、上午和下午低的特点。表2的统计结果显示出蒸散发时间尺度扩展方法存在着一定的规律性,即采用上午时刻的瞬时值可能造成日蒸散发被低估,而采用下午时刻的瞬时值可能造成日蒸散发被高估。2.24模拟结果的比较对2个站点不同下垫面情况分别讨论,对比4种时间尺度扩展方法模拟结果。图1是扩展结果相对误差bias的对比结果,从图中可以看出,采用不同时刻瞬时值的日蒸散发模拟结果具有明显的系统性偏差,总体来看在作物生长季呈现单调递增的关系,但在通榆站的高粱下垫面则呈现早晚高、中午低的上凹趋势。而在2个站点的裸地下垫面,日内变化规律不是很显著,尤其在通榆站,4种方法差异较大,但在下午均呈现出明显升高的特点。对4种方法在不同下垫面作物的模拟结果进行比较,EF法和正弦法的系统偏差非常剧烈,一般情况下在上午显著偏低而在下午则显著偏高;改进EF法的系统偏差小于EF法和正弦法,模拟结果与实测值吻合较好,波动不大;正弦法在绝大多数时段模拟结果总体高于其他3种方法;而Kc法则总体低于其他3种方法。4种方法在不同的下垫面情况下表现出了较强的一致性和规律性,但相对而言,改进EF法的模拟相对误差较小,且对于不同时刻的瞬时值均具有较好的适应性。图2是扩展结果相对均方根误差rrmse的对比结果,以百分比表示。rrmse随瞬时值时刻的变化呈现出显著的规律性,在2个站点的全部下垫面作物均呈现出早晚高,中午低的上凹规律,进一步印证了图1中所阐释的尺度扩展方法对不同模拟时刻的系统性偏差。具体来看,在高营站的作物生长季节中,采用正午和接近正午时刻的模拟相对rrmse最低,而裸地下垫面则在下午14:00左右rrmse达到最低值。而通榆站的最小rrmse出现时刻提前,在作物生长季为上午10:00到11:00,而裸地下垫面则为正午。此外,高营站在上午的模拟结果的相对均方根误差较下午更大。但是对于通榆站而言,上午的相对均方根误差较下午明显减小。从数值上看,在高营站作物生长时期,采用接近中午时刻的模拟结果的rrmse小于20%,而作物生长期的通榆站的模拟误差要大于高营站,rrmse在30%左右。在美国玉米和大豆站进行类似研究的结果表明,rrmse大概在15%~40%。2个站点的裸地的rrmse显著大于作物生长时期,甚至超过100%,这是因为其蒸散发量的绝对值较小。横向对比4种方法的结果表明,4种方法在接近正午时刻的rrmse差别不大,但正弦法在高营站及通榆站的作物生长季节明显不适用。考虑到不同的模拟时刻,改进EF法在绝大多数情况下模拟的rrmse小于其他3种方法,与图1中bias的模拟结果类似。图3是扩展结果效率系数ε的对比结果,效率系数对不同的作物类型和不同的瞬时时刻的规律与前面2个统计结果类似,值得注意的是在裸地下垫面情况下,2个站点在上午和下午均出现了效率系数小于0的情况。这说明采用时间尺度扩展方法模拟的结果比采用观测数据统计平均值的模拟结果更差。在高营站的小麦和玉米下垫面,在中午12:00时效率系数最高,上午和下午逐渐减小;而在通榆站,中午12:00的效率系数出现一个波谷,小于临近的上午和下午时刻。根据4种方法的横向比较,在高营站,Kc方法在下午时段内的效率系数较高,但是在上午时段表现不佳,而正弦法在上午根据4种扩展方法对两个站点不同下垫面类型选取不同瞬时值时刻的扩展结果进行详细分析和比较,可以总结出以下几点:1)同一种尺度扩展方法对于不同气候条件和不同下垫面类型的模拟结果差异较大,总的来看,对于有植被覆盖的作物生长季节的模拟结果要优于没有植被覆盖的裸土表面;2)对于同一种下垫面条件,选取不同的瞬时值时刻的模拟结果差异也很大,但具有很强的规律性,即采用中午和接近中午的瞬时值时刻的模拟结果好于上午和下午的时刻。高营站采用上午的瞬时值模拟结果比下午要差,反之,通榆站采用上午的瞬时值模拟结果比下午要好。3)虽然4种方法在模拟过程中显示出了相似的规律性,但是总的来看,改进EF法的各项指标在两个站点的各种下垫略优于其他方法,但下午时段的效率系数显著低于其他3种方法,EF法的结果较为稳定,但相比较而言均低于改进EF法。在通榆站,4种扩展方法的变异性要小于高营站,基本呈同样的规律,但也能看出正弦法在上午的时刻表现较好,而下午时刻表现较差,EF法和Kc方法在不同时段内都比较稳定,但是仍然略低于改进EF法。整体来看,改进EF方法在大多数情况下的效率系数要高于其他3种方法,而且也更为稳定,在上午9:00和下午15:00仍然能维持较高的水平。Ibanez和Castellvi在地中海地区将该方法应用于小麦、草地和苜蓿作物中进行验证,取得了良好的效果。面类型中的表现均优于其他3种方法。Chavez等对美国爱荷华州玉米和大豆农田进行蒸散发尺度扩展对比,他指出在非均匀地表情况下,EF法的结果更好,而在均匀地表情况下,Kc方法的结果更好,与本研究得到的结果不同。这说明不同的方法对不同的区域和作物均有不同的适应性。具体来说,纬度的差异可能导致时相差异,使不同时间的模拟值存在较大差异。例如在本研究区内,采用正弦法的模拟精度随时间变化很大。另一方面,下垫面条件和气象条件可能导致波文比绝对值差异较大,从而使某种方法的敏感性过高。例如在通榆站,Kc法的模拟结果总体偏低。此外,地表参数及能量通量的观测及模拟不确定性也可能导致不同方法之间存在精度差异。例如在本研究区内,G的观测误差较大,因此改进EF法没有考虑G,精度反而更高。2.3日蒸蒸发尺度扩展试验尽管2.2节的结果显示采用中午时刻的瞬时值进行蒸散发尺度扩展的结果较好,但是目前常用的卫星数据产品的过境时间均为上午或者下午(例如:Landsat为上午10:00,AVHRR为下午14:00,MODISTerra为上午10:00左右,MODISAqua为下午14:00左右),因此,有必要对卫星过境时刻的瞬时值进行尺度扩展的精度进行分析。为此,我们选取了精度相对较高的改进EF法进行精度评价,分别选取上午10:00和下午14:00两个典型的卫星过境时刻(后文简称为上午卫星和下午卫星)对高营站和通榆站各植被覆盖类型进行尺度扩展,结果分别如图4和5所示。从图中可以看出,总体来说模拟值与观测值吻合较好,离散程度不高,但是也存在着系统误差,采用上午卫星模拟的日蒸散发量均偏小,拟合斜率的最小值为0.77(高营站玉米下垫面),最大值为0.96(通榆站高粱下垫面)。值得注意的是,高营站的上午卫星模拟值偏小程度较通榆站高,三种植被类型的拟合斜率均小于0.9,而通榆站则均在0.9以上。除了通榆站高粱下垫面之外,采用下午卫星模拟的日蒸散发量均偏大,拟合斜率的最小值为1.06(高营站裸土下垫面),最大值为1.16(通榆站草地下垫面)。通榆站高粱下垫面采用下午卫星的模拟值拟合斜率为0.96,与上午卫星的拟合结果一致,因为该方法对通榆站高粱下垫面的模拟并没有太大的系统偏差(见图1),但对高粱下垫面模拟的离散程度却大于其他四种下垫面。根据对蒸散发尺度扩展的精度分析可以总结出以下几点:1)模拟值与实测值的一致性较好,离散程度不大;2)有植被覆盖的情况下模拟结果要优于裸土下垫面;3)采用上午卫星的模拟结果普遍偏小,而采用下午卫星的模拟结果普遍偏大。造成这种系统误差的可能原因是遥感蒸散发时间尺度扩展方法中隐含的某一变量(如蒸发比、作物系数等)在日内保持不变的假定在该研究区内不成立。2.4不同季节蒸发比的变化根据1.2节中对4种蒸散发时间尺度扩展方法的介绍以及2.2节中的结论可以推测,目前常用的遥感蒸散发时间尺度扩展方法中假定某一变量在日内保持不变的假设不成立,本节中以蒸发比为例,分析其在日内的变化规律。根据公式(1)中对蒸发比的定义,对两个站点不同下垫面的蒸发比多年平均值和标准偏差进行日内变化分析(图6)。从图中可以看出,高营站的小麦和玉米季的蒸发比在日内呈显著的上升趋势,例如小麦季的蒸发比从上午9:00的0.45左右升高到下午15:00的0.8左右,玉米季也从0.4升高到0.6左右,这与目前常用的四种蒸散发扩展方法所需的蒸发比日内不变的前提假定不相吻合,这也是造成尺度扩展方法在不同时刻模拟结果存在较大系统偏差的原因。通榆站的高粱作物的蒸发比在白天保持较为平稳的状态,仅在下午14:00之后有略微上升,草地的蒸发比呈上升趋势,但是升高幅度较小,仅从0.3升高到0.45。两个站点的裸地蒸发比在白天都没有明显的变化趋势,高营站呈轻微的上凹形状,中午12:00的蒸发比达到最低,上午和下午较高,与Gentine等对裸土的研究结果一致。通榆站也呈上凹形状,但不显著,上午和下午的蒸发比仅比中午左右略高。Brustaert和Sugita在研究中指出中午的蒸发比与日内平均蒸发比的相关性最好,这与本研究的研究结果一致。另外,日内蒸发比变化过程多年平均值的误差棒也显示在图6中,为了图示清晰,误差棒只在一侧表示。从图中可以看出,高营站的蒸发比日内变化的标准偏差较小,并且上午的标准差小于下午,从上午9:00到下午15:00,小麦季和玉米季的标准偏差大约从0.15增加到0.2左右。高营站裸土的标准偏差的变化幅度在0.1到0.15之间,但是由于裸土的蒸发比绝对值较小,因此归一化的标准偏差要大于小麦季和玉米季。通榆站有作物覆盖季节的蒸发比日内变化多年平均值的标准偏差大概在0.1到0.2之间,由于其蒸发比绝对值较小,归一化标准偏差要大于高营站。但通榆站裸地的蒸发比标准偏差相比高营站却明显偏小,除了下午3点时刻由于通榆站纬