| 标题 | 不同蒸散发产品在汉江流域的比较研究 |
| 范文 | 王松 田巍 刘小莽 刘昌明 摘要：蒸散发是流域水循环和能量循环的重要环节，准确估算蒸散发对流域水循环研究具有重要意义，同时也可以为流域水资源优化配置和可持续利用提供支撑。利用汉江流域观测的逐月降水数据、径流数据以及重力卫星（GRACE）反演的流域蓄水量变化数据计算水量平衡蒸散发（ET_WB），以ET_WB为标准在月尺度上评估4类9种不同蒸散发产品（陆面模式产品ET_clm、ET_noah、ET_mos、ET_vic；再分析数据产品 ET_jra；基于模型树集的通量观测产品ET_jung和基于能量平衡的诊断模型产品ET_modis、ET_PML、ET_Zhangke）在汉江流域的适用性。结果表明基于模型树集的通量观测产品和基于能量平衡的诊断模型产品精度较好，再分析产品次之，陆面模式产品（除ET_clm）较差。ET_jung、ET_modis和ET_clm在月尺度上与ET_WB有着较好的相关性，结果误差相对较小；ET_noah、ET_mos、ET_vic结果误差相对较大。该研究结果可以为汉江流域水循环研究和南水北调中线工程管理提供科学参考。 关键词：实际蒸散发；蒸散发产品；流域蓄水变化；GRACE；汉江 中图分类号：P333文献标志码：A文章编号：16721683（2018）03000109 Comparisons of various evapotranspiration products in the Hanjiang River Basin WANG Song1，2，TIAN Wei1，2，LIU Xiaomang1，LIU Changming1 （1.Key Laboratory of Water Cycle & Related Land Surface Process，Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research，Chinese Academy of Sciences， Beijing 100101，China； 2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China） Abstract：Evapotranspiration （ET） plays a critical role in linking the water and energy cycle.Accurately estimating ET is important for hydrologic study and supports the optimal allocation and sustainable use of water resources.In this study， monthly precipitation data，runoff data， and GRACE terrestrial water storage data were used to estimate ET with the water balance approach （ET_WB） as the reference.9 ET products，including land surface model products ET_clm，ET_noah，ET_mos and ET_vic，reanalysis product ET_jra，model tree setbased flux observation products ET_jung，and energy balancebased diagnosis models ET_modis， ET_PML，and ET_Zhangke，were compared in the Hanjiang River Basin.The results showed that the model tree setbased flux observation product and energy balancebased diagnosis model products had better accuracy，followed by the reanalysis product and the land surface model products.ET_jung，ET_modis，and ET_clm had a good correlation with ET_WB on the monthly scale. ET_noah， ET_mos，and ET_vic had large error among the 9 products.This study can provide a scientific reference for the hydrologic study of the Han River and the management of the Middle Route of the SouthtoNorth Water Transfer Project. Key words：actual evapotranspiration；evapotranspiration products；terrestrial water storage；GRACE；the Hanjiang River Basin 流域蒸散发是流域内土壤蒸散发、植被蒸腾、水面蒸散发、截留蒸散发等的总和，是流域水循环的基本环节和水量平衡的基本要素[1]。從全球陆面平均来看，约58%～65%的降水通过蒸散发重返大气，消耗的能量约占净辐射的51%～58%[2]，因此蒸散发一定程度上决定了区域甚至全球的水量平衡过程，同时也影响着区域的水文-生态-大气这个复杂系统的演变[3]。准确观测和估算流域蒸散发对全球气候变化和区域水资源综合利用具有重要意义，同时也对农作物需水管理、旱情监测等具有重要价值。 目前，蒸散发可以通过蒸渗仪[4]、涡度相关[5]、通量塔[6]、大孔径闪烁仪[7]等仪器进行观测，但仪器测量范围有限。诸如蒸发皿、茎流计、蒸渗仪仅可以测量点尺度的蒸发量，波文比和涡度相关法也只能测量较小面积（几十米）上的蒸发量。蒸散发的估算从1802年道尔顿根据蒸散发速率与相关因素关系提出了道尔顿定律[8]开始，1948年Penman建立了Penman蒸散发方程[9]，1963年Monteith在Penman基础上考虑了植被生理特征，引入了冠层阻力和空气动力学阻力，建立了PenmanMonteith（PM）方程[10]，这些工作为蒸散发的估算做出了巨大贡献。之后学者也相继提出Penman蒸发正比假设[11]、蒸发互补原则[12]、水热耦合方法[13] 等来计算流域蒸散发。在大尺度蒸散发的估算方面，目前有较多蒸散发产品可供利用，如基于遥感的蒸散发产品、再分析产品、陆面模式产品、基于点尺度观测的经验性放大产品等[14]，这些蒸散发产品的出现为蒸散发估算和应用提供了方便。然而，不同产品的精度和适用性都存在区域差异，在特定研究区应用时前需要进行精度验证[15]。 第16卷 总第96期·南水北调与水利科技·2018年6月王松等·不同蒸散发产品在汉江流域的比较研究在我国使用较多的蒸散发产品有MODIS产品、陆面模式产品、基于模型树集的通量观测产品和基于能量平衡的诊断方法等。邴龙飞[16]等利用陆面模式Noah产品中近30年中国陆地蒸散量和土壤水含量数据，研究了不同类型蒸散和土壤含水量的关系。陈浩[17]等利用陆面模式CLM研究了植被覆盖度和叶面积指数年际变化对蒸散发的影响。姜艳阳[14]等基于流域水量平衡原理，利用地面观测降水、径流量以及重力卫星（GRACE）蓄水变化数据，在年与月尺度上分析了MODIS全球蒸散发产品在中国不同流域的一致性及其时空特征。张静[18]等基于MODIS全球蒸散发产品，利用GIS统计法和线性趋势法等研究了2000-2014年汉江流域蒸散发的年际和年内变化规律及不同土地覆被类型下的蒸散发特征。贺添[19]等基于MODIS全球蒸散发产品分析了2001-2010年我国陆地蒸散发的时空格局变化。钟昊哲[20]等基于MODIS的叶面积指数和PenmanMonteithLeuning （PML）模型估算了西南喀斯特区域蒸散发。王飞宇[21]等基于全球通量观测网络的地表蒸散发估算产品（MTE）检验了模型计算的蒸散发，分析了典型山区蒸散发的时空变化。苏涛[22] 比较了5套再分析蒸散发产品在中国的时空变化特征，发现不同产品在不同地区存在显著差异。Xue[23]等评估了4种蒸散发产品在黄河上游和长江上游的表现，发现MODIS蒸散发产品表现较好；Li[24]等评估了9种蒸散发产品在黄河中游地区的表现，发现陆面模式（LSM）产品更好地捕捉了蒸散发的变化。以上研究表明，不同蒸散发产品在特定区域的适用性存在显著差异，需要根据流域实际来选择合适的蒸散发产品。 汉江是长江的最大支流，流域内有南水北调中线工程水源地——丹江口水库。在全球变化的背景下，近几十年来流域内干旱频发，伴随着中线调水的实施，流域水资源配置和生态环境保护等面临巨大挑战。因而，有必要对汉江流域蒸散发等水循环要素进行准确估计。本文以流域降水、径流、重力卫星（GRACE）反演的流域蓄水量变化等数据计算的水量平衡蒸散发作为基准值，评估9种蒸散发产品在汉江流域的精度，探究不同蒸散发产品在汉江流域的适用性，为汉江流域水循环研究和水资源管理提供支撑。 1研究区概况及数据资料 汉江为长江最大的支流，干流发源于秦岭，全长1 570 km，流域面积约159万km2[25]，横跨鄂、陕、豫、川、渝、甘6省市。汉江流域为北亚热带边缘湿润季风气候，气候温和湿润，四季分明，年平均气温在15～17 ℃之间，多年平均降水量约873 mm，水量相对充足，但年内分配不均，5月-10月降水约占全年降水的75%。 本文使用的降水数据来自于汉江流域及其周边的18个气象站点2002-2012年的逐月数据（http：//data.cma.cn/）。基于反距离权重插值法，将站点降水插值为流域尺度降水量。径流数据为皇庄水文站2002-2012年逐月观测数据。具体气象站和水文站点分布见图1。流域蓄水量变化数据采用基于重力卫星（GRACE）的反演数据。GRACE 重力卫星于 2002 年发射，其主要目标是提供高精度地球重力场的时空变化数据。本文采用美国德克萨斯大学奥斯汀分校空间研究中心提供的最新CSR RL05版本数据（http：//www2.csr.utexas.edu/grace/）。数据空间分辨率为1°×1°，时间序列为2002年4月至2012年12月。诸多研究表明，在我国湿润地区Noah陆面模式数据质量较好[16，26]，本文采用Noah陆面模式数据产品中的土壤水、雪水当量、植物截留水量数据相加估算该区域流域蓄水量变化[27]，基于此验证GRACE流域蓄水变化数据在本研究区的适用性。本文拟比较4类9种不同的蒸散发产品，包括：陆面模式产品[28] ET_clm、ET_noah、ET_mos、ET_vic （http：//disc.sci.gsfc.nasa.gov/hydrology/dataholdings）；再分析數据产品[29] ET_jra （http：//jra.kishou.go.jp/JRA55/index_en.html） ；基于模型树集的通量观测产品[30] ET_jung （https：//www.bgcjena.mpg.de/geodb/projects/Home.phs）和基于能量平衡的诊断模型产品[3133]ET_modis、ET_PML、ET_Zhangke （http：//www.ntsg.umt.edu/project/et）。陆面模式产品为GLDAS中不同陆面模式计算的蒸散发产品，包括NOAH、CLM、MOS、VIC四种陆面模式；再分析资料是利用数值天气预报资料同化系统得到的分析资料，再分析数据产品内容丰富、资料时间长、分辨率高，同化了大量的观测资料[34]，本文采用的再分析数据为日本推出的第二代再分析数据产品JRA55；基于模型树集的通量观测产品是Jung[30]等根据全球198个通量站数据结合遥感和气象数据并利用模型树集形成的一套蒸散发数据；基于能量平衡的诊断模型是根据彭曼方法结合遥感等手段计算得到的全球尺度蒸散发产品，如本文使用的ET_PML产品。9种蒸散发产品具体信息见表1。由于本文使用的GRACE流域蓄水量变化数据时间长度为2002-2012年，因而蒸散发产品时间长度也取2002-2012年（ET_jung和ET_Zhangke由于原始数据时间长度原因，本文使用长度分别为2002-2011年和2002-2006年）。2研究方法 2.1GRACE数据降尺度处理 GRACE数据在较大的尺度上（>20万km2）通常能够较为可靠地反映陆地水分存储变化（ΔS），但当研究区域小于20万km2时，ΔS数据存在一定的不确定性[35]。为减小GRACE数据在研究区的不确定性，本文采用尺度因子法对GRACE的 ΔS数据进行了修正。因为GRACE卫星信号的步长约为40°×40°，因而其在40°×40°分辨率上准确性相对较高，而陆面模式 （LSM）对于土壤含水量的相对变化模拟较为准确[36]，因而结合GRACE卫星数据反演的总量和LSM的比例因子对ΔS进行降尺度。按照Wan等[36]的方法，首先将1°×1°的GRACE数据升尺度为40°×40°的数据，进而利用VIC陆面模式计算的流域蓄水量变化的空间分布对GRACE数据进行降尺度。VIC模式空間分辨率为025°×025°，因此最终得到的ΔS数据空间分辨率为025°×025°，可以用于流域面积小于20万km2的汉江流域。 2.2水量平衡计算蒸散发 水量平衡计算蒸散发公式为： ET_WB=P-R-ΔS（1） 式中：ET_WB为水量平衡计算的蒸散发量；P为流域降水；R为流域径流；ΔS为流域蓄水变化量；单位均为mm。 2.3评价标准 为评价不同蒸散发产品在汉江流域的适用性，本文采用相对误差（Bias）、均方根误差（RMSE）、相关系数（r）、泰勒技能评分（TaylorS）四种指标来衡量9种不同蒸散发产品与水量平衡蒸散发（ET_WB）的一致性。其中，相对误差和均方根误差可以衡量蒸散发产品与ET_WB的结果误差情况，越接近于0表明蒸散发产品在汉江流域适用性越好；相关系数用于刻画蒸散发产品与ET_WB的相关性，越接近1表明蒸散发产品在汉江流域适用性越好；泰勒技能评分是一个综合指标，不仅考虑蒸散发产品与ET_WB的相关性，同时考虑二者之间的方差变化情况，即波动性情况，越接近1表明蒸散发产品在汉江流域适用性越好。4种指标的计算公式如下： Bias=ETproduct-ET_WBET_WB（2） RMSE=（ETproduct-ET_WB）2N（3） r= ∑Ni=1（ET_WBi-ET_WB）（ETproducti-ETproduct）∑Ni=1（ET_WBi-ET_WB）2 ∑Ni=1（ETproducti-ETproduct）2（4） TaylorS=4（1+r）（σ+1/σ）（1+r0） σ=σWBσproduct（5） 式中：ETproduct为不同蒸散发产品的蒸散发量；ET_WB为水量平衡蒸散发量；N为计算时间间隔数目；r0为最大理论相关性，本文取1；σWB为水量平衡蒸散发的标准差；σproduct为不同蒸散发产品中蒸散发的标准差。 3结果与讨论 3.1水量平衡蒸散发量计算结果 图2显示研究区2002年4月-2012年12月GRACE蓄水量变化数据和GLDASNoah蓄水量变化数据的波动情况。两组数据的相关系数r为078（p<005），表明二者具有较强的一致性。GRACE蓄水量的变化范围为-5820～10220 mm/月，GLDASNoah蓄水量的变化范围为-5148～5879 mm/月。GRACE蓄水量比GLDASNoah蓄水量的变化范围大，这与诸多研究结果一致[3738]，主要可能是GLDASNoah蓄水量变化不包含地下水的变化，而GRACE蓄水量变化包含土壤水、雪水当量、植物截留、地表水和地下水等所有水组分的变化。相比而言，GRACE蓄水量变化数据更加完备和可靠。通过以上分析可知，GRACE数据可以很好地描述蓄水量变化（ΔS）的波动，可以用于水量平衡蒸散发的计算。 从图2可以看出，基于GRACE数据的ΔS呈现明显的季节波动。通过多年平均ΔS数据（图3（a））可以看出，5月-9月ΔS为正，即来水大于消耗，流域呈蓄水状态，其中7月份ΔS最大为5347 mm/月；其他月份ΔS为负，表明来水小于消耗，流域呈耗水状态，其中10月份ΔS最小为-2880 mm/月。从年际变化来看，2003-2012年间汉江流域ΔS变化范围为-6513～7827 mm/月，且近10年来呈现下降趋势（图3（b））。 图4显示基于水量平衡计算的汉江流域蒸散发量（ET_WB）波动情况。ET_WB在月尺度上波动范围为133～11526 mm/月，变化幅度为11339 mm。统计多年平均发现，ET_WB呈单峰分布，其中8月达到最大值为8490 mm/月；2月份达到最小值为1577 mm/月（图5（a））；2月-8月逐渐上升，之后逐渐下降。在年尺度上，多年平均蒸散发为567 mm，约占多年平均降水的6434%，从2003-2012年间呈现略微的上升趋势（图5（b））。 3.2蒸散发产品比较 以水量平衡计算的流域蒸散发（ET_WB）为标准值，比较9种不同蒸散发产品在汉江流域的适用性。从图6中可以看出，陆面模式中的ET_noah，ET_mos和ET_vic三种蒸散发产品散点拟合线显著高于1∶1线，表明这三种蒸散发产品高估了流域蒸散发；诊断模式产品中的ET_Zhangke产品散点拟合线显著低于1∶1线，表明其低估了蒸散发，高值低估情况尤为显著；再分析产品中的ET_jra散点拟合线与1∶1线相交，在低值区（ET_WB<30 mm/月）ET_jra明显高估蒸散发；其它四种蒸散发产品散点拟合线与1∶1线相对接近，说明它们与ET_WB有着较好的一致性。 mm/月；除了ET_Zhangke的相对误差Bias小于0（为-1505%）之外，其他8种产品的相对误差均大于0，变化范围为501%～4526%。通过RMSE和Bias两个指标可以看出，4种陆面模式产品中只有ET_clm表现相对较好，RMSE为2336 mm/月，Bias为9种产品中最小，即501%。其他3种陆面模式产品RMSE均大于30 mm/月，而且相对误差Bias也均大于30%，表明这三种产品明显高估实际蒸散发。从图6（b）-图6（d）中也可以看出，其他类型蒸散发产品的RMSE均在2300 mm/月附近。再分析产品ET_jra相对较差为2142%，其他基本均在20%以内；TaylorS指数变化为073～086，陆面模式中除ET_clm外均小于08，其他五种产品均在08以上，其中ET_jra、ET_jung、ET_modis均达到086，表明这三种产品不仅与ET_WB具有较好的相关性，而且还可以较好地捕捉其季节波动性。 综上所述，TaylorS指数中ET_jra、ET_jung、ET_modis表现最好，RMSE中ET_Zhangke表现最好，Bias中ET_Zhangke表现最好，相关系数中ET_Zhangke表现最好，整体衡量可以看出基于模型树集的通量观测类产品和诊断方法类产品在汉江流域表现较好，再分析方法相对误差较大，而陆面模式产品中只有ET_clm表现相对较好，其他三种陆面模式产品均呈现较大的误差。 3.3蒸散发产品季节性表现 6月-8月明显高于ET_WB，10月-1月则低于ET_WB，表明ET_jung在春季能够更好的估计实际蒸散发量；三种诊断分析类蒸散发产品中，ET_modis的蒸散发量主要在夏季、冬季明显高于ET_WB，春季、秋季明顯低于ET_WB；ET_PML与ET_WB的蒸散发量在春季和夏季明显高于ET_WB，秋季和冬季明显低于ET_WB；ET_Zhangke的蒸散发量在春季和夏季与ET_WB基本一致，在秋季和冬季明显高于ET_WB。 从表3可知，9种不同蒸散发产品的多年平均月蒸散发量和ET_WB的相关系数r均在09以上。其中，4种陆面模式蒸散发产品相关系数均在095以上，ET_mos相关系数最高，为097。不同蒸散发产品的多年平均月蒸散发量和ET_WB的RMSE差异较大，变化范围为953～3079 mm/月，ET_Zhangke的RMSE最小为953 mm/月，ET_mos的RMSE最大为3079 mm/月，4种陆面模式产品中只有ET_clm表现相对较好，RMSE为1314 mm/月，而其他三种陆面模式产品RMSE均大于24 mm/月；9种不同蒸散发产品的多年平均月蒸散发量和ET_WB的TaylorS指数变化为067～097，陆面模式中除ET_clm外均小于08，其他五种产品均在08以上，其中ET_Zhangke、ET_jra、ET_modis分别为097、094和089，表明这三种产品不仅与ET_WB具有较好的相关性，而且还能较好地捕捉到其季节波动。 4结论 本文以汉江流域为研究区，基于研究区及附近18个气象站2002-2012年降水数据、皇庄水文站径流数据以及GRACE重力卫星反演的流域蓄水变化数据计算汉江流域蒸散发，并以此为标准比较了目前较为常用的4类9种不同蒸散发产品在汉江流域的适用性。结果如下。 （1）研究区流域蓄水量变化ΔS和水量平衡蒸散发ET_WB均有显著的季节波动特征。ΔS在夏季最大，冬季最小。2003-2012年间ΔS呈现显著下降趋势。ET_WB在夏季最大，冬季最小， 2003-2012年之间呈现略微上升趋势，但并不显著。 （2）9种不同蒸散发产品在月尺度上的表现差异较大。陆面模式产品ET_clm、基于模型树集的通量观测产品和基于能量平衡的诊断模型产品表现较好。9种蒸散发产品均与ET_WB都有着较高的相关性（r>07），但在量的估计上大部分产品均高估蒸散发。陆面模式产品中除ET_clm外，其他三种蒸散发产品相对误差均在30%以上；再分析产品ET_jra虽然与ET_WB具有较好的相关性，但相对误差达到2142%。3种诊断模型产品的整体表现较好，ET_PML和ET_Zhangke在误差上略高于ET_modis。 （3）9种蒸散发产品的多年平均月蒸散发量和ET_WB有较高的相关性（r>09），均可以较好地捕捉实际蒸散发的季节波动性。大部分产品除ET_Zhangke外在夏季（5月-8月）高估实际蒸散发量；ET_clm和ET_jung在春季与ET_WB基本一致；ET_jra在秋季表现较好，ET_Zhangke在春夏两季表现优异。 参考文献（References）： [1]刘昌明.黄河流域水循环演变若干问题的研究[J].水科学进展，2004（5）：608614.（LIU C M.Some issues on the evolution of water cycle in the Yellow River Basin[J].Advances in Water 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