曹 言，王 杰，李竹芬，劉永宇，張 雷，戚 娜

(1.云南省水利水電科學研究院，昆明 650228；2.河海大學，南京 210098)

干旱是指水分的收支或供求不平衡而形成的水分短缺現(xiàn)象，當供水不能滿足需水時，就表現(xiàn)為干旱[1]。隨著全球氣候變暖，我國干旱災害爆發(fā)越來越頻繁，且呈現(xiàn)出干旱強度大、影響范圍廣、持續(xù)時間長的特點[2,3]。2010年春季，西南五省發(fā)生嚴重干旱，有些地區(qū)甚至出現(xiàn)了特旱，而云南遭遇了80年一遇干旱，其中云南中部、東部及西北部大部分地區(qū)出現(xiàn)了100年一遇干旱[4]。2014年全國12省區(qū)遭遇嚴重大旱，居民生活用水遇到困難，農(nóng)田一季收成顆粒無收[5]。隨著人口的不斷增長，水資源供需矛盾越發(fā)突出，監(jiān)測和預防干旱成為一個研究熱點和難點，同時也是亟待解決的問題。

云南省氣象災害呈現(xiàn)種類多、頻率高、分布廣、區(qū)域性突出等特點，其中旱災影響范圍最廣[6]。干旱研究的關鍵在于對土壤含水量的監(jiān)測[7]，傳統(tǒng)的土壤墑情監(jiān)測方法只是基于站點監(jiān)測，但其數(shù)量有限，且大范圍的旱情監(jiān)測和評估缺乏時效性和代表性[8]。近年來，MODIS和TM等高分辨率數(shù)據(jù)被廣泛應用于土壤水分信息的提取[9]，其能夠及時、準確的監(jiān)測農(nóng)田農(nóng)作物生長狀況反映的干旱信息及土壤水分狀況，可以彌補傳統(tǒng)監(jiān)測成本高、空間分辨率低和觀測滯后的缺點，對于提高水利抗旱減災日常業(yè)務具有重要的意義[10]。目前基于遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測干旱和土壤水分的方法有：歸一化植被指數(shù)NDVI[11]、植被條件指數(shù)VCI、表觀熱慣量ATI[12]、植被干旱指數(shù)TVDI[13]、作物缺水指數(shù)CWSI[14]、植被供水指數(shù)VSWI[15]等，其中VSWI能夠綜合的反映作物冠層表面溫度和植被指數(shù)信息，能夠有效的反映出土壤水分對作物長勢狀況的影響。

本研究根據(jù)MODIS遙感數(shù)據(jù)計算冠層表面溫度和植被指數(shù)，構建云南省植被供水指數(shù)VSWI反演模型，結合地面土壤墑情站的實測數(shù)據(jù)，進行土壤表層不同深度的土壤含水量與VSWI的相關性分析，并對模型進行驗證分析，從而反演2008-2012年云南省土壤相對含水量，分析不同時間尺度下云南土壤水分的動態(tài)變化特征，不僅為云南省土壤水分的動態(tài)監(jiān)測提供科學依據(jù)，同時也為農(nóng)業(yè)旱情的定量監(jiān)測提供一定的參考。

1 研究區(qū)概況

云南地勢呈現(xiàn)西北高東南低的趨勢，地形地貌復雜多樣，山河相間，山地面積最大約占全省總面積的84%，高原、丘陵約占10%。全省有16種土壤類型，以紅壤和黃壤分布范圍最為廣泛。全省氣候類型復雜多樣，立體氣候明顯，多年平均氣溫為5～24 ℃，降水時空分布極不均勻，多年平均降水量為1 332 mm，其中汛期(5-10月)占年降水量的85%，枯水期(11月至次年4月)僅占年降水量的15%；空間上呈現(xiàn)南多北少，西多東少，山區(qū)大，平壩和河谷少的特點。

2 數(shù)據(jù)及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源

(1)MODIS數(shù)據(jù)。選取MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品的MOD11A2數(shù)據(jù)(地表溫度產(chǎn)品)和MOD13A3數(shù)據(jù)(植被指數(shù)產(chǎn)品)。其中，MOD11A2數(shù)據(jù)時間分辨率為8 d，空間分辨率為1 km，MOD13A3數(shù)據(jù)時間分辨率為30 d，空間分辨率為1 km。MOD11A2和MOD13A3數(shù)據(jù)序列為2008年1月1日至2012年12月31日。

(2)土壤水分觀測數(shù)據(jù)。土壤含水量數(shù)據(jù)選用云南省水文水資源局提供的全省23個土壤墑情站觀測數(shù)據(jù)(見圖1)，數(shù)據(jù)序列為2008-2012年月觀測數(shù)據(jù)，并對觀測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和質量控制。

圖1 云南省土壤墑情站點分布Fig.1 The spatial distribution of the soilmoisture monitoring stations in Yunnan province

2.2 研究方法

(1)數(shù)據(jù)預處理。為便于MOD11A2、MOD13A3和土壤墑情觀測值在時間序列上一一對應和計算分析，利用ENVI軟件中的波段運算功能，把8 d的地表溫度產(chǎn)品MOD11A2數(shù)據(jù)合成1個月的地表溫度數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km。

(2)歸一化植被指數(shù)NDVI和增強植被指數(shù)EVI。植被指數(shù)既可以反映植被生長的狀況，也可以作為判斷土壤水分的情況因子[16]。利用反射率計算歸一化植被指數(shù)NDVI和增強型植被指數(shù)EVI[17]。

NDVI=(ρ2-ρ1)/(ρ2+ρ1)

(1)

EVI=G(ρ2-ρ1)/(ρ2+C1ρ1-C2ρ3+L)

(2)

式中：ρ1、ρ2、ρ3分別是MODIS 遙感影像第1 、2、3波段反射率；G為系數(shù)，G=2.5，G1=6，G2=7.5，L=1。

(3)植被供水指數(shù)法VSWI。植被供水指數(shù)是以遙感數(shù)據(jù)處理計算得到的冠層表面溫度和植被指數(shù)作為因子，其可以一定程度上反映作物生長季受旱狀況[18]。國家衛(wèi)星氣象中心推薦的計算公式為：

VSWI=TS/NDVI

(3)

由于NDVI對植被高覆蓋區(qū)的易飽和問題、對大氣顆粒的反射等糾正不徹底、對低植被覆蓋地區(qū)土壤背景影響未進行修正以及“最大值合成法”不能保證選擇最佳像元等問題[18,19]，本研究選取NDVI和增強型植被指數(shù)EVI，探究其與土壤含水量的關系，進而為反演模型的確定提供依據(jù)。公式如下：

VSWIN=TS/NDVI

(4)

VSWIE=TS/EVI

(5)

式中：TS為植被的冠層溫度，K；NDVI為歸一化植被指數(shù)；EVI為增強型植被指數(shù)；VSWI為植被供水指數(shù)。

VSWI值越大表明土壤含水量越低而受旱越重，VSWI值越小表明土壤含水量越大，受旱越輕。

3 結果與分析

3.1 基于MODIS數(shù)據(jù)的云南土壤墑情反演模型構建與驗證

3.1.1 VSWIN、VSWIE與土壤含水量的擬合精度比較

土壤相對含水量指標是目前研究比較成熟，且能較好反映作物旱情狀況的可行指標[20]。土壤相對含水量一般以土壤重量含水量與田間持水量的比值表示。根據(jù)2008-2012年云南省23個土壤墑情站土壤表層10、20和40 cm的實測月土壤濕度數(shù)據(jù)(土壤重量含水量)和不同地區(qū)田間持水量，計算不同站點不同深度的土壤相對含水量，分別與同一時段所在柵格的VSWIN和VSWIE數(shù)據(jù)進行相關分析，具體見圖2。

注：**和*分別表示通過了0.01和0.05水平的顯著性檢驗。圖2 土壤相對含水量與植被供水指數(shù)VSWI的對比驗證Fig.2 The comparison validation of the relative soil moisture and VSWI

由統(tǒng)計圖2可以看出，植被供水指數(shù)VSWI與土壤表層相對含水量之間表現(xiàn)出顯著的相關性，隨著土壤濕度增大，VSWI值呈減小趨勢，且VSWI與40 cm土壤相對含水量最為顯著相關，與20 cm土壤相對含水量顯著性較差。而比較VSWIN和VSWIE與不同深度土壤相對含水量的關系可以發(fā)現(xiàn)，在4、5、10和11月VSWI與不同深度土壤相對含水量顯著性最強，且呈極顯著關系，一方面由于該月份降水相對適中，MODIS遙感數(shù)據(jù)質量較好，精度誤差小，另一方面土壤相對含水量整體較高，不同深度處土壤相對含水量的變異系數(shù)小，其平均值波動最小，因此顯著的相關性最強；在6-9月VSWI與不同深度土壤相對含水量基本上表現(xiàn)為無顯著關系，其主要由于該時間段內(nèi)降水最多，天氣原因導致MODIS遙感數(shù)據(jù)質量偏差，計算誤差偏大；1-3月和12月VSWI與不同深度土壤相對含水量大部分表現(xiàn)出顯著性較強，該時間段內(nèi)雖處于旱季(11月至次年4月)降水少，但土壤相對含水量整體偏低，變異系數(shù)較大，尤其是10 cm和20 cm處，其離散程度較大[21]。不同月份VSWIN與土壤相對含水量的顯著相關性明顯強于VSWIE，除7月和8月外，VSWIN與土壤相對含水量均存在顯著的相關性，其中4、5、10和11月均通過了0.01水平的顯著性檢驗，均表現(xiàn)為極顯著相關性，其余月份均通過了0.05水平的顯著性檢驗，部分通過了0.01水平的顯著性檢驗，大部分表現(xiàn)為顯著相關性。因此本研究采用VSWIN開展云南省土壤相對含水量的反演研究。

3.1.2 VSWIN與降水的響應關系

選取東風站、黃家坡站、老城梁子站、橋頭站、三棵樹站和盈江站，根據(jù)2008-2012年5 a各月土壤表層不同深度的土壤相對含水量，計算出各站點各月份的土壤平均相對含水量，分析6個站點不同月份VSWIN、土壤平均相對含水量與降水的響應關系(見圖3)。

由圖3可以看出，VSWIN與土壤平均相對含水量呈現(xiàn)出相反的變化趨勢，即VSWIN值越大，土壤平均相對含水量越小。此外，VSWIN能夠有效的捕捉到降水事件的影響，但其表現(xiàn)有一定的滯后性，大概滯后1個月左右。VSWIN最大值出現(xiàn)在春季(3-5月)，主要集中在4月份，一方面由于降水偏少，另一方面由于冬季土壤墑情偏低持續(xù)的影響，導致此時土壤相對含水量最低，VSWIN值最大；VSWIN最小值則出現(xiàn)在降水最多的夏季(7月或8月)，受降水的影響，土壤相對含水量最大，VSWIN值最小。綜上表明VSWIN能夠較為準確的反映土壤水分變化趨勢。

圖3 VSWIN和降水響應分析Fig.3 The trend analysis of the VSWIN and precipitation

3.2 基于MODIS數(shù)據(jù)的云南土壤墑情年變化

根據(jù)地表溫度TS和植被指數(shù)NDVI數(shù)據(jù)，利用公式(4)計算2008-2012年云南省VSWIN值，建立VSWIN和土壤平均相對含水量之間的回歸方程，反演出2008-2012年云南省逐月的土壤平均相對含水量，得到土壤年平均相對含水量(見表1)，進而分析土壤相對含水量在不同時間尺度下的時空變化特征。

表1 不同年份土壤平均相對含水量分布情況 %

從表1可以看出，從2008-2012年期間云南省土壤墑情整體表現(xiàn)出波動降低的趨勢，其中土壤相對含水量為50%～60%的地區(qū)范圍呈增加趨勢，且增加幅度最大，土壤相對含水量為60%～90%的地區(qū)范圍呈減少趨勢，且減少幅度最大。2009和2012年土壤平均相對含水量集中分布在50%～60%之間，其面積分別占云南省總面積的51.61%和45.49%；2008、2010和2011年，土壤平均相對含水量則集中分布在60%～90%，其面積占比分別為71.66%、61.31%和56.61%。整體上看，2009和2012年土壤平均相對含水量相對較低，土壤平均相對含水量在50%以下的地區(qū)面積最大，其所占比例分別達到8.21%和7.27%；2008和2011年土壤平均相對含水量相對較高，土壤相對含水量在60%以上的地區(qū)面積最大，其所占比例分別達到80.56%和67.78%。

從土壤平均相對含水量空間分布情況(見圖4)可以看出，滇中地區(qū)東北部和東部、滇東北區(qū)南部、滇東南區(qū)西部土壤年平均相對含水量較低，而滇西南區(qū)、滇西北區(qū)、滇東北北部和滇東南東部地區(qū)土壤年平均相對含水量較高，整體呈現(xiàn)出中部低，四周高的趨勢。

圖4 2008-2012年云南省土壤相對含水量空間分布情況Fig.4 The spatial distribution of the relative soil moisture of Yunnan province during 2008-2012 year

3.3 基于MODIS數(shù)據(jù)的云南土壤墑情季節(jié)分布

從2008-2012年四季的土壤平均相對含水量(見圖5)可以看出：云南省土壤墑情從夏季到春季整體上表現(xiàn)降低的趨勢，具體表現(xiàn)為夏秋兩季高，冬春兩季低的趨勢，且夏季最高，春季最低。春季土壤平均相對含水量主要介于40%～50%之間，其中2009年面積比例最高為70.98%；夏季土壤平均相對含水量基本上介于60%～90%之間，其中2008年面積比例最大為77.46%；秋季除2012年土壤相對含水量主要介于50%～60%之間，其余年份均分布在60%～90%之間，其中2010年所占比例最大為82.83%；冬季土壤相對含水量大部分上介于50%～60%之間，而2009年和2010年土壤平均相對含水量集中分布在40%～50%之間，其中2008年土壤相對含水量在50%～60%之間面積比例最大為60.82%，2010年土壤相對含水量在40%～50%之間面積比例最大為48.79%。

4 結 語

本研究采用2008-2012年MODIS遙感數(shù)據(jù)和云南省23個土壤墑情站的土壤含水量數(shù)據(jù)，構建植被供水指數(shù)VSWI模型對云南省土壤水分進行了動態(tài)反演，結果表明：①通過開展植被供水指數(shù)法VSWI與土壤墑情站點實測值的相關性分析，發(fā)現(xiàn)VSWI與土壤表層不同深度土壤相對含水量呈負相關，VSWI與40 cm處土壤相對含水量相關性最為顯著，與20 cm處土壤相對含水量顯著性最差，且VSIMN比VSIME更適合用于云南土壤水分的監(jiān)測。②VSWIN能夠有效的捕捉到降水事件的影響，準確的反映土壤水分的變化趨勢，其中VSWIN最大值出現(xiàn)在春季(3-5月)，VSWIN最小值出現(xiàn)在降水最多的夏季(7月或8月)。③通過植被供水指數(shù)VSWI模型反演出2008-2012年云南省逐月的土壤平均相對含水量，云南省土壤墑情在時間上表現(xiàn)出波動降低的趨勢，其中2009和2012年土壤平均相對含水量相對較低，2008和2011年土壤平均相對含水量相對較高，在季節(jié)上表現(xiàn)出夏秋兩季高，冬春兩季低的趨勢，且夏季最高，春季最低；云南省土壤墑情在空間上表現(xiàn)出中部低，四周高的趨勢，其中滇西南區(qū)和滇西北區(qū)土壤平均相對含水量較高，滇中地區(qū)、滇東北區(qū)南部、滇東南區(qū)西部土壤平均相對含水量較低。

圖5 2008-2012年四季的土壤平均相對含水量分布情況Fig.5 The distribution of the average relative soil moisture in different seasons during 2008-2012 year

本研究基于MODIS遙感數(shù)據(jù)，構建植被供水指數(shù)模型VSWI反演土壤含水量，并對其進行動態(tài)監(jiān)測，雖然具有較好的監(jiān)測精度，但由于云南省土壤墑情站建設存在滯后性，目前站點數(shù)量較少，且空間分布不均，60%以上的土壤墑情站集中分布在滇中地區(qū)，而現(xiàn)有土壤墑情數(shù)據(jù)序列短、缺測和異常值較多等狀況也較為明顯，從而導致反演模型精度下降，今后隨著土壤墑情數(shù)據(jù)的不斷豐富，同時采用分辨率更高的遙感影像對反演模型進行改進和驗證，以便更好地監(jiān)測土壤水分的動態(tài)變化，為農(nóng)業(yè)旱情的定量監(jiān)測提供一定的參考。

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