王麗娟,郭 鈮,王 瑋,王素萍,沙 莎,胡 蝶

(中國氣象局 蘭州干旱氣象研究所/中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室/甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室,蘭州 730020)

土壤濕度作為陸面水資源形成、轉(zhuǎn)化及消耗過程中的基本參數(shù)，是聯(lián)系地表水和地下水的紐帶，也是地表能量交換的重要參數(shù)。目前土壤濕度的遙感監(jiān)測指數(shù)主要可以分為兩大類[1]：基于可見光和近紅外建立的干旱指數(shù)、基于熱紅外建立的干旱監(jiān)測指數(shù)。綠色植物由于受到水分的脅迫在可見光和近紅外波段都會發(fā)生相應(yīng)的變化，導致植被指數(shù)出現(xiàn)波動，所以利用植被指數(shù)可以反映植被水分的供需狀況，間接反映干旱的程度。為便于區(qū)域監(jiān)測效果的對比分析，Kogan等[2]提出植被狀態(tài)指數(shù)VCI，并用其監(jiān)測降水量的變化。但植被指數(shù)對水分脅迫具有滯后性和不敏感性，只有水分脅迫嚴重阻礙到作物生長時，植被指數(shù)才會有一定的顯現(xiàn)[3]，所以，熱紅外在土壤水分監(jiān)測中顯示出其獨特的優(yōu)勢。由于土壤水分的變化，熱紅外波段就會出現(xiàn)相應(yīng)的波動，且也有研究表明當作物受到水分脅迫時冠層溫度最早開始發(fā)生變化，基于這些研究者提出不少基于熱紅外的土壤水分監(jiān)測指數(shù)?，F(xiàn)在常用的主要有溫度植被干旱指數(shù)TVDI[4]、供水植被指數(shù)WSVI[5]、溫度狀態(tài)指數(shù)TCI[6]、植被健康指數(shù)VHI[7]、熱慣量[8]及作物缺水指數(shù)CWSI[9]，而這些基于熱紅外發(fā)展的遙感監(jiān)測指數(shù)基本都離不開地表溫度。

而地表溫度與土壤相對濕度相聯(lián)系的往往是地表相對溫差獲得的。Idso等曾經(jīng)利用地表溫度的日較差來監(jiān)測土壤的水分狀態(tài)[10]。張仁華等[11]也以騰沖壩地區(qū)為例，詳細地闡述了地表溫度與土壤相對濕度之間的變化關(guān)系，結(jié)果表明干土的地表溫度差比濕土大，土壤表層溫度差大于深層土壤，所以地表溫度的日較差可以提取土壤相對濕度信息。王開存等[12]利用實測資料與遙感資料相結(jié)合，利用地表溫度和氣溫等參數(shù)建立估算蒸散的回歸模型，而蒸散作為地表能量平衡與水循環(huán)的關(guān)鍵因子，是土壤相對濕度監(jiān)測中的重要參數(shù)。所以，氣溫日較差也可以反映土壤相對濕度的變化。但值得注意的是，不論是氣溫還地表溫度的日較差都還存在不完善之處，在不同時間段對比中，氣溫和地表溫度的日較差沒有考慮地表輻射能量的影響，同一地點隨著入射能量的改變地表和氣溫的日較差會發(fā)生變化。而在同一時間段，氣溫和地表溫度也會隨著下墊面及氣候類型而不同，這就使得溫差在區(qū)域土壤相對濕度的監(jiān)測中存在一定的局限性。所以，為使地表溫度和氣溫可以監(jiān)測區(qū)域土壤相對濕度，我們必須尋求一種方法可以使溫差監(jiān)測方法更加完善。

所以，本文利用2012年黑河流域的觀測資料驗證在不同時間尺度上不同溫差組合與各深度土壤相對濕度的相關(guān)性，并利用溫差監(jiān)測陜甘寧地區(qū)的土壤相對濕度，利用農(nóng)氣站觀測的土壤相對濕度驗證監(jiān)測效果。最后對監(jiān)測的溫差進行歸一化處理，使得歸一化后的溫差指數(shù)可以監(jiān)測區(qū)域尺度的土壤相對濕度變化，為該地區(qū)的干旱監(jiān)測及防災(zāi)減災(zāi)提供可靠的依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及所用資料

1.1 研究區(qū)簡介

本文以陜甘寧地區(qū)為研究區(qū)，陜西、甘肅、寧夏三省簡稱陜甘寧地區(qū)，地處我們西北，年平均降水量由陜西的580 mm減至寧夏的400 mm、甘肅的300 mm，降水主要集中在夏季，且地域分布不均，晝夜溫差大。3個省的氣候區(qū)劃、地形分布及下墊面類型如表1所示。

表1 陜西、甘肅、寧夏三省的氣候類型、下墊面類型、地理位置及概況

1.2 資料來源及處理

本文所使用的衛(wèi)星資料為2000年6月—2015年8月每日的地表溫度產(chǎn)品MOD11A1，首先利用MRT對遙感影像進行投影轉(zhuǎn)換和拼接。再利用最鄰近插值法得到HiWTER試驗區(qū)內(nèi)13個觀測點的單點數(shù)據(jù)，并利用遙感產(chǎn)品自帶的質(zhì)量控制文件對遙感數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，在數(shù)據(jù)中剔除有降水的時段。在對遙感資料進行旬和月時間尺度合成時均采用最大值合成法，即在給定時間段內(nèi)的多景遙感影像中，取每個像元的最大值代表給定時間段內(nèi)該像元的值。

本文所使用的觀測資料為：2012年6月—2012年8月在黑河流域進行的“黑河生態(tài)水文遙感試驗(HiWATER)[13-15]”觀測的土壤體積含水量、氣溫、紅外地表溫度等資料；土壤相對濕度資料采用的是陜甘寧地區(qū)91個農(nóng)氣站(Agricultural Meteorological Station,AMS)2000—2014年各旬的觀測數(shù)據(jù)；氣溫主要使用的是陜甘寧地區(qū)57個氣象觀測站(meteorological station,MS)2000—2014年每日的觀測數(shù)據(jù)。站點分布不均，主要分布在陜西中部、甘肅東部和中部，陜西北部和甘肅西北部站點較為稀少，尤其是甘肅西北部僅1個農(nóng)氣站和3個氣象觀測站，寧夏的站點分布較為均勻。從各類下墊面看，站點主要分布在草地和農(nóng)耕地區(qū)，其他下墊面站點分布較少。

2 估算模型介紹

在近地面主要使用的是地表溫度LST和近地層空氣溫度Ta，所以我們主要計算以下幾種溫度差：地表溫度的日較差(記為DLSTR)、氣溫的日較差(記為DTAR)和垂直溫度差(記為LATR)。地表溫度日較差定義為一天中最高地表溫度值與最低地表溫度值之間的差值；氣溫日較差定義為一天中最高氣溫值與最低氣溫值之間的差值，而垂直溫度差則定義為地表溫度與近地層2 m高處氣溫的差值。由于垂直溫度差與地理位置及下墊面密切相關(guān)，即在干旱區(qū)垂直溫度差始終大于同期濕潤地區(qū)的垂直溫度差，這就導致在使用垂直溫度差監(jiān)測土壤濕度時，如果研究區(qū)較大，那么就可能出現(xiàn)干旱區(qū)的垂直溫度差始終處于干旱狀態(tài)，而濕潤區(qū)始終處于濕潤狀態(tài)，這就不能明確地反映研究區(qū)土壤濕度的變化情況。所以，我們對LATR進行歸一化處理，即：

(1)

式中：NLATR為歸一化處理后的垂直溫度差，即歸一化垂直溫度差指數(shù)；LATRmax和LATRmin為長時間序列中LATR的最大和最小值。從NLATR定義出發(fā)，當LATR值越小，LATR就越接近于NLATRmin；NLATR值就越小，土壤就越濕潤；反之，當LATR就越偏離NLATRmin，NLATR值就越大，土壤就越干燥。值得注意的是，利用LATR監(jiān)測土壤濕度最重要的一個前提就是溫度，包括地表溫度和氣溫的變化主要由土壤相對濕度引起，而不是由于下墊面發(fā)生變化或入射能量的變化所導致。

3 結(jié)果與分析

3.1 溫差與土壤體積含水量的相關(guān)性分析

在不同時間尺度上溫差與淺層土壤體積含水量的相關(guān)性如表2所示。其中，在日時間尺度上，溫度日較差是指一天中測得的最高溫度減去最低溫度；在旬和月時間尺度上，旬和月的溫度日較差是將獲取的日時間尺度上溫度日較差進行算術(shù)平均得到；即旬和月時間尺度上的溫度日較差都是以日時間尺度上計算的溫度日較差值為基礎(chǔ)進行算數(shù)平均得到的，是日時間尺度上日較差在旬和月時間段內(nèi)的均值。

在利用氣溫(Ta)和地表溫度(LST)計算的溫度日較差和垂直溫度差中，垂直溫度差與淺層土壤體積含水量相關(guān)性最好，LST日較差與淺層土壤體積含水量的相關(guān)性次之。不同土層深度土壤體積含水量相比，溫度差與4 cm土壤體積含水量的相關(guān)性最好，與2 cm土壤體積含水量的相關(guān)性次之，但3個深度的土壤體積含水量與溫度差之間的相關(guān)系數(shù)均通過了0.01的顯著性檢驗。不同時間尺度對比發(fā)現(xiàn)，隨著時間尺度的增大，溫度差與淺層土壤體積含水量的相關(guān)性是增加的。這主要是因為LST主要反映的是下墊面淺層的特征，所以溫差與10 cm的土壤體積含水量相關(guān)性最差，而土壤表層的水分變化相對較快，且影響因素也較多，所以溫差與2 cm土壤體積含水量的相關(guān)性不及溫差與4 cm土壤體積含水量的相關(guān)性顯著。隨著時間尺度的增大，水分和溫差都有了相適應(yīng)的過程，可以減少水分驟變引起的溫差監(jiān)測誤差，所以大時間尺度上溫差與淺層土壤體積含水量的相關(guān)性更好。

圖1給出了在不同時間尺度上垂直溫度差與不同深度土壤體積含水量的對比。分析發(fā)現(xiàn)，在日時間尺度上，當土壤體積含水量超過40%或低于5%的情況下，垂直溫度差將不隨土壤體積含水量的變化而變化。這主要是因為當土壤體積含水量大于40%時，土壤處于不缺水的狀態(tài)，水分將不再是溫度變化的主導因；而當土壤體積含水量小于5%時，土壤處于極端干燥的狀態(tài)，水分對溫差的影響極弱，可以忽略不計。所以在這兩種極端情況下，垂直溫度差對土壤水分的監(jiān)測將會失效。土壤水分經(jīng)過旬和月時間尺度上的平均以后，土壤水分的變化將變得平緩，極端情況下的土壤水分狀態(tài)大幅度減少，所以旬和月時間尺度上溫差與土壤體積含水量的相關(guān)性優(yōu)于日時間尺度。

3.2 氣溫插值的真實性檢驗

在研究區(qū)的57個站點中，根據(jù)地理位置的不同選取30個站點的值進行回歸建模，利用剩余27個站點的值對模型進行檢驗。利用緯度lon、經(jīng)度lat和海拔高度alt進行插值(如表3所示)得到的各旬氣溫與實測值相比，相關(guān)系數(shù)、均方根誤差分別如圖2A和圖2B所示。對比4種模型可以發(fā)現(xiàn)，基于經(jīng)度、緯度、海拔高度和基于緯度、海拔高度進行插值得到的氣溫與實測之間的相關(guān)系數(shù)都比較高，各旬的相關(guān)系數(shù)均保持在0.85及以上，且均方根誤差最小，除冬季外，其他旬的均方根誤差均在1℃以下。所以，在研究區(qū)推薦使用這兩種方法估算區(qū)域尺度上的氣溫值。本文以基于緯度和海拔高度進行插值的方法得到區(qū)域尺度上的氣溫值為例，進行相關(guān)溫度參數(shù)的計算，用于監(jiān)測研究區(qū)區(qū)域尺度上土壤相對濕度的變化。

表2 不同時間尺度上溫差與不同深度土壤體積含水量的相關(guān)分析

圖1 垂直溫度差(LATR)與土壤體積含水量的相關(guān)圖

研究區(qū)內(nèi)各點的氣溫插值結(jié)果分析可得，氣溫插值偏差最大的季節(jié)分布在冬季，而整個夏季氣溫插值的偏差都相對較小，所以圖3給出了11月第3旬和6月第3旬的氣溫插值結(jié)果對比及區(qū)域分布圖，分析氣溫區(qū)域插值結(jié)果的合理性。從整體上看，無論是冬季還是夏季，插值得到的氣溫區(qū)域分布是合理的，在海拔較大的區(qū)域，尤其是接近青藏高原的區(qū)域氣溫較低，在緯度較低且海拔也較低的區(qū)域氣溫相對較高。如圖所示，冬季插值偏差較大的點主要集中在氣溫較低的部分，特別是氣溫低于0℃的情況下，模型對氣溫值估算偏高；而從氣溫的區(qū)域分布圖看，11月第3旬，氣溫主要都分布在0℃以下，所以，模型對研究區(qū)冬季的氣溫估算整體是偏高的。在6月的第3旬，模型插值結(jié)果與實測值之間的偏差較小，均方根誤差僅為0.6℃，研究區(qū)氣溫主要分布在5～25℃。

表3 陜甘寧地區(qū)氣溫插值方法

3.3 溫差對土壤相對濕度的監(jiān)測結(jié)果

獲取的農(nóng)氣站土壤相對濕度資料中只包含有10 cm的土壤相對濕度，無法獲取大范圍內(nèi)4 cm深度的土壤相對濕度資料。由于觀測資料的限制，接下來垂直溫度差對土壤相對濕度的監(jiān)測結(jié)果分析部分將使用10 cm土壤相對濕度。

表4給出了2000—2014年3—11月瑪曲和西峰兩個農(nóng)氣站垂直溫度差、歸一化垂直溫度指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)系數(shù)。對比發(fā)現(xiàn)，歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度的相關(guān)性在原來的基礎(chǔ)上有顯著提高，尤其是在植被低矮或裸土比例較大的春季和秋季。且不同下墊面垂直溫度差與10 cm土壤相對濕度距平在各時期的相關(guān)性存在很大差異，這主要與各區(qū)域種植的作物有關(guān)?，斍緸槟敛莘N植區(qū)，由于牧草較為低矮，4—8月歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)性都較好。牧草剛開始生長的4—5月歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)性最好。西峰站屬于種植冬小麥和玉米的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)，3月冬小麥返青至6月中旬冬小麥成熟，由于植被覆蓋，歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平相關(guān)性較差。6月下旬至7月下墊面主要為冬小麥收割之后的裸土和玉米，由于裸土區(qū)域范圍較大，這一時期歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)性較好。8月至9月上旬，由于玉米覆蓋面積增加，歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)性降低。在9月中旬玉米收割之后，下墊面近似為裸土，歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)性達到最好。結(jié)果表明：歸一化垂直溫度差指數(shù)監(jiān)測10 cm土壤相對濕度距平主要適用于裸土或稀疏植被覆蓋區(qū)，對植被覆蓋較好的下墊面監(jiān)測效果較差。

圖2 氣溫插值的相關(guān)分析

圖3 2009年氣溫插值與實測值對比及插值結(jié)果的區(qū)域分布

圖4給出2009年夏季月尺度的土壤相對濕度距平和歸一化垂直溫度差指數(shù)區(qū)域分布。6—8月，陜甘寧地區(qū)土壤缺水范圍逐漸減小，且缺水嚴重的地區(qū)由東向西轉(zhuǎn)移。

對比土壤相對濕度距平與歸一化垂直溫度差指數(shù)分布圖可以發(fā)現(xiàn)，歸一化垂直溫度差指數(shù)對缺水較為嚴重的地區(qū)(土壤相對濕度距平值<-10%)的區(qū)域監(jiān)測較為準確，而對土壤相對濕度距平值在0左右的區(qū)域監(jiān)測結(jié)果不太理想。同樣，在甘肅省的西部地區(qū)，歸一化垂直溫度差指數(shù)與土壤相對濕度距平的區(qū)域分布存在很大差異，這仍然與前面提及的理由相同，在甘肅省的西部地區(qū)缺乏觀測站點，所以土壤相對濕度距平值在該地區(qū)的區(qū)域分布結(jié)果可信度較低，對該地區(qū)不做討論。

表4 不同站點垂直溫度差、歸一化垂直溫度差指數(shù)與10 cm土壤相對濕度距平的相關(guān)分析

注：*代表通過了0.05的顯著性水平檢驗；**表示通過了0.01的顯著性水平檢驗。

注：圖(b1)—(b3)與10 cm土壤相對濕度距平圖(a1)—(a3)。

圖4月尺度上歸一化垂直溫度差指數(shù)的區(qū)域分布

4 結(jié) 論

(1) 不同的溫差組合中，垂直溫度差與淺層土壤體積含水量的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)隨時間尺度的擴大而增大；且垂直溫度差與4 cm深度的土壤體積含水量相關(guān)性優(yōu)于其與其他深度含水量的相關(guān)性。

(2) 利用緯度和海拔高度進行插值得到的研究區(qū)氣溫與實測之間的相關(guān)系數(shù)最高，各旬的相關(guān)系數(shù)均保持在0.85及以上，且均方根誤差最小，除冬季外，其他旬的均方根誤差均在1℃以下。

(3) 垂直溫度差與土壤相對濕度呈負相關(guān)，但垂直溫度差和土壤相對濕度都受下墊面和地理位置的影響，所以利用歸一化垂直溫度差指數(shù)與土壤相對濕度距平進行對比分析，結(jié)果顯示歸一化垂直溫度差指數(shù)可以很好地監(jiān)測月尺度的土壤相對濕度距平。

致謝：感謝“黑河生態(tài)水文遙感試驗(HiWATER)”提供數(shù)據(jù)支持。