模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例

第

44

卷第

2

期

2021

年

2

月

测绘与空间地理信息

GEOMATICS

&

SPATIAL

INFORMATION

TECHNOLOGY

Vol.44

，

No.2

Feb.

，

2021

基于

Penman-Monteith

Leuning

模型的

遥感蒸散发估算

—

以四川省马尔康县为例

—

王力涛

1

，

高伟

2

，

庄春晓

1

（

1.

天津市勘察院

，

天津

300110

；

2

.

湖北省建筑科学研究设计院

，湖北武汉

430071

）

摘要

：

蒸散发作为地表水分消耗和参与水文生态循环的重要参数

，

是生态应用研究的重点

。

尤其对于植被恢

复和水资源管理的领域而言

，

区域蒸散发估算的准确性十分重要

。

本文以野外实测

（

气象和蒸散发

）

数据为基

础

，

利用实测数据对遥感

PML

模型进行参数优化

，基于

Landsat-8

遥感影像数据对四川省马尔康县蒸散发进行估

算

。

研究结果表明

：马尔康县模型模拟蒸散发与实测蒸散发拟合程度较好，

PML

模型优化的土壤湿度系数为

1

，

气孔导度为

0.016

5

m/s

,

模型验证系数

RMSE

为

0.15

mm/d

。

研究区域内不同土地利用类型的蒸散发差异较大

。

马尔康县日平均蒸散发为

1.05

mm/d

，马尔康县区域蒸散发呈现空间异质性

，

并受到地形

、

气象以及土地利用类

型等因子的影响

。

关键词

：

区域蒸散发

；

Landsat-8

;

Penman-Monteith

公式

；

参数优化

中图分类号

：

P237

文献标识码

：

A

文章编号

：

1672-5867

（

2021

）

02-0137-04

Remote

Sensing

Evapotranspiration

Estimation

Based

on

Penman

-

Monteith

Leuning

Model

:

Take

Maerkang

County

,

Sichuan

Province

as

an

Example

WANG

Litao

1

,

GAO

Wei

2,

ZHUANG

Chunxiao

1

(

1.

Tianjin

Institute

of

Geotechnical

Investigation

&

Surveying

,

Tianjin

300110

,

China

；

Provincial

Academy

of

Building

Research

and

Design

,

Wuhan

430071

,

China

)

Abstract

:

Evapotranspiration

,

as

an

important

parameter

of

surface

water

consumption

and

participation

in

hydrological

ecological

cy

­

cle

,

is

the

focus

of

ecological

application

research.

Especially

for

the

field

of

vegetation

restoration

and

water

resources

management

,

the

accuracy

of

regional

evapotranspiration

estimation

is

very

important

and

of

great

significance.

In

this

paper,

based

on

the

field

data

(

weather

and

evapotranspiration

)

,

the

parameters

of

the

remote

sensing

PML

model

are

optimized

using

the

measured

data

,

and

the

e

­

vapotranspiration

in

Maerkang

County,

Sichuan

Province

is

estimated

based

on

the

Landsat-

8

remote

sensing

image

data.

The

research

results

show

that

the

simulated

evapotranspiration

of

the

Maerkang

County

model

fits

well

with

the

measured

evapotranspiration.

The

optimized

soil

moisture

coefficient

of

the

PML

model

is

1,

the

stomatal

conductance

is

0.016

5

m/s

,

and

the

model

verification

coeffi

­

cient

RMSE

is

0.15

mm/d.

The

evapotranspiration

of

different

land

use

types

in

the

study

area

is

quite

different.

The

daily

average

e

­

vapotranspiration

in

Maerkang

County

is

1.05

mm/d,

and

the

regional

evapotranspiration

in

Maerkang

County

presents

spatial

hetero

­

geneity

and

is

affected

by

factors

such

as

topography,

meteorology,

and

land

use

types.

Key

words

：

evapotranspiration

；

Landsat-8

；

Penman-Monteith

equation

；

parameter

optimization

0

引言

由于遥感卫星航片成本低

，

基于遥感技术估算蒸散

收稿日期

：

2019-07-08

发逐渐成为经济实用的技术手段

。

研究区域地形起伏较

大

，

晴空遥感数据少,从而使遥感估算山地区域蒸散发成

为难点

。

同时

，

遥感蒸散发通常会存在气象数据插值

，

遥

作者简介

:

王力涛

（

1986

-

）

，

男

，

河北邢台人

，

工程师,

学士

,

主要从事工程测量及

GIS

信息的生产与研究工作

138

测绘与空间地理信息

2021

年

感数据与地面观测数据空间不匹配，

地表温度修正引起

不确定性等问题

。

对于山区遥感蒸散发的估算

，

一方面

需要考虑针对不同的遥感模型选择恰当遥感数据源

，

发

挥不同遥感数据的优势(时间

、

空间)

；另一方面考虑到山

地区域下垫面情况复杂

，

所选模型需要一定程度上表征

研究区域下垫面的特征

。

因此

，

本文基于具有生物-物理

意义

、

可模拟地表下垫面情况的遥感

PML

模型

，

以四川省

马尔康县为例

，利用

Landsat-8

卫星数据估算山地区域蒸

散发

,

为估算山地区域蒸散发提供新的思路

。

1

研究地区与研究方法

1

.

1

研究区域概况

马尔康县隶属于四川省阿坝州

，

位于青藏高原的南

部

，

阿坝和宏远草原以北

，

毗邻卧龙大熊猫自然保护区和

小金四姑娘山

。

研究区自然资源丰富

，

冬季寒冷干燥

，

风

力强劲

,

日照强烈

，

昼夜温差大，

青藏高原气候特征明显

。

马尔康县的年平均气温为

8

—

9T,

年平均降水量约为

700

mm

。

研究区森林覆盖率为

40%

—

50%

。

野生乔木主

要包括冷杉

、

云杉

、

落叶松

、

桦树

。

研究区主要分为阔叶

林

、

针叶林

、

箭竹林、

草地

、

灌木和草原

6

种植被类型

。

由

于地形和地貌因素

，

县域植被呈现垂直分布特征

。

其灌

木主要分布在海拔

2

000

m

左右的地区

，

林地主要分布在

海拔

3

000

—

4

000

m

的区域

，

高寒草甸主要分布在海拔

4

500

m

的高山区

。

1

.

2

遥感

PML

模型

遥感

PML

模型包括两部分

：

第一部分在

Matlab

中采

用最小二乘法基于实测气象数据和蒸散发数据进行参数

优化

,

优化气孔导度

gsx

和土壤湿度/两个参数

;

第二部分

基于模型优化参数和区域尺度上反演的各遥感地表参数

迭代回

PML

公式进行区域尺度的蒸散发估算

具体公式

如下

：

sA

+

XE

s

+

1

+

G/G

(1)

s

s=

A/y

(2)

A

=

*

d

dT

。

(3)

D

a

=

e

*(

T

a

)

-

盒(

Kpa

)

(4)

sA

+

f

]

D

G

XE

=

”

(

X

0

+f

s

A

s

s

+

1

+

G

a

/Gc

，

s

+

1

(5)

Gc

=

g

---

s

X

y

1

^

ln

Q

h

+

Q

so

(6)

Q

_

Q

h

X

exp

(

—

他

X

LAI)

+

Q

50_

|

L

1

+

D

a

/D

50

G

s

二

1

+

,

叽

(

s

+

1)(1

-f

)

G

c

(

s

+

1)

gl

+

----

G

a

G

c

G

a

sG

-

」

(7)

(

j

1)(1

y

G

G

a

G

-

=

Y

•

(

R

n

-

G)/

(

P

a

C

P

D

a

)

(

8

)

将上述公式全部联立

，

在

Matlab

中采用最小二乘法

进行参数优化

，

优化出关键气孔导度

g

”

和土壤湿度/

。

其

中

，

s

=

A/y

；

A

表示温度

-

饱和水汽压曲线斜率

;

Y

表示

干湿表常数

;P

”

表示空气密度

(

kg/m

3

)

;e

X

(

T

a

)

表示温度

为

T

时的饱和水汽压

;e

”

表示实际水汽压

；

C

”

表示空气

定压比热

(

J/kg

・

K),

均为气象参数

，

可参考钟昊哲等论

文方法进行估算

心

表示空气动力学导度

(

m/s);

G

,

表示

地表导度

(

m/s)

;

A

表示有效能量

(

W/m

2

)

;

R

n

表示净辐

射

(

W/m

2

)

;G

表示土壤热通量

(

W/m

2

);

A

c

和

A

s

分别为

植被可用能量和土壤吸收能量;仏

」

Q

、

Dm

、

Qm

这4

个参数

相对不敏感,可以设为常数

［7

］

。

1

.

3

模型优化与验证

本文以

Nash-Sutcliffe

系数

(

NSE

)

作为评价模型优化

精度的目标函数

。

公式如下

(

E

sirn,l

E

"s

”

)

NSE

=

1

-

：

〉

1

(9)

〉

(

E

slm,t

E

"s

”

)

式中

，

E

”

”

,,

和

E

：

,,

,

为模拟蒸散发和实测蒸散发

;Eg

为蒸散发日平均值

。

1

.

4

区域尺度遥感地表参数反演

1)

归一化植被指数

根据植被光谱特性可知

，

植被在近红外波段呈现高

反射状态

，在红外波段呈现低反射状态

，

所以利用这两个

波段能够将植被信息从遥感影像中提取出来

。

其中

，

归

一化植被指数

(

ND"

)

是遥感植被指数中应用最广泛的参

数

。

本文以

NDVI

为基础反演各地表参数

，

其计算公式

如下

：

NDVI

=

(

P

nr

-P

r

)/(

P

nr

+

P

r

)

(

10

)

式中

,

P

n

,R

是近红外波段地表反射率;

P

r

是可见光红

波段地表反射率

。

2)

植被覆盖度

植被覆盖度为单位面积上植被垂直投影面积占总面

积之比

。

遥感估算植被覆盖度最常用的方法为二分模

型

，

即将植被根据

NDVI

的阈值划分为裸土和植被

，

其计

算公式如下

：

NDVI

-

NDVI

”

”

ND

叽

、

-

NDV

(11)

”

”

式中

,

NDVI

”

”

”

、

NDVI

”

"

分别表示归一化植被指数的最

小值和最大值

。

3)

地表发射率

相关研究表明

,

NDVI

的阈值范围在

0.15

—

0.72之间

,

地表发射率可用过与

NDVI

的对数关系近似估算

：

s

=

1.009

+

0.047ln(

NDVI

)

(12)

4)

地表温度

根据热红外辐射传输方程

，

传感器接收到的能量收

到大气上行辐射

、

下行辐射和地物自身的热辐射三部分

能量

，

通过普朗克定律反解出黑体等效辐射

：

B(

T

s

)

=

(

R

”

””

”

-

R

]

-

(1

-s)

R

i

t

)

/

st

(13)

T

=

K

,

/

ln

|

K

'

+

1

|

s

-

I

B(

T

s

)

丿

(14)

第

2

期

王力涛等

:

基于

Penman-Monteith

Leuning

模型的遥感蒸散发估算

139

式中

，

B(

T

s

)

为黑体等效辐亮度

(w/m)

；

R

sensor

为辐

射定标后辐亮度

；

R

f

表示大气上行辐射

；

R

j

表示大气下

行辐射

，

大气上行辐射

、

下行辐射由

MODTRAN

法大气校

正获取

；

s

表示地表发射率

；

t

表示大气透过率

；

K

1

^K

2

为

热红外波段的定标常数

，

具体反演步骤参考基于辐射传

输方程的单窗算法地标温度反演论文

，

本文不再赘述

。

对于土壤热通量

G

的估计方法

,Allen

等提出了经验算法。

用于估计连续时间序列的蒸发量

,

可将土壤热通量设为

零

。

其他参数包括实际水汽压

、

饱和水压差

、

空气阻抗等

气象因素

,

参照气象要素计算方法估算

，

具体方法参考李

红霞论文所述

。

1

.

5

数据来源与数据预处理

本研究数据主要包括

：

1)Landsat-8

遥感影像来源于

地理空间数据云下载的

2018

年

4

月

16

日马尔康县数据

，

用于获取多光谱通道数据和热红外通道数据

;2)

研究辅

助数据包括土地覆被产品数据和

DEM

数据

。

土地利用

数据来源于中科院地理所课题组提供

。

DEM

数据从地理

空间数据云下载

,

其空间分辨率为

90

m

；

3)

气象数据来自

马尔康县的

daily

数据

，包括湿度

、

温度

、

风速和水汽压等

以及马尔康县的实测蒸散发数据

。

对

Landsat-8

数据

，

则进行几何校正

、

大气校正等图

像预处理

，对热红外波段辐射定标

、

大气校正和重采样,

使其与可见光

一一

近红外波段保持相同的空间分辨率,

基于流域边界对影像进行掩膜提取，用于日蒸散发估算

和空间制图分析

。

气象站点数据为

10

min

记录一次

。

基

于实测气象数据分别在

Matlab

中进行批处理，

气象数据

包括气压差

、

日平均均温

、

最高湿度

、

最低湿度等

，

用于

PML

模型的参数率定

。

2

结果与分析

2

.

1

气象参数动态变化特征

马尔康气象站站

2016

—

2017

年温度

、

净辐射

、

饱和水

汽压差以及实测蒸散发的季节变化情况如图

1

所示

。

可

以看出

，

气象数据

、

净辐射通量数据和蒸散发均表现出较

为明显的季节性分布特征

。

■

「气

压差

—

温度

H

1

32

63

94

125

156

187

218

249

280

311

342

373

404

435

|

日期

day

图

1

2016

—

2017

气象数据时间序列

Fig

・

1

Meteorological

data

time

series

during

2016

and

2017

2

.

2

模型参数优化与验证

对于

PML

模型参数优化

，

参数优化结果为

:

气孔导度

(

gQ

为

0.016

5

m/s,

土壤湿度指数/的优化数值为1。

由图

2

可知

,

PML

模型在站点尺度上拟合程度不错

，

蒸散

发的模拟结果与实测蒸散发数据误差较低

，

具有很好的

相关性

。

其中

,R

2

=

0.62,

RMSE

二

0.35

mm/d。

虽然图

2

中

存在一定的离散点

，

这可能是与系统误差和叶面积指数

采用经验公式估算有关

。

u

o

2017

-

E

R

2

=Q.62

-

n

d

s

u

E

-

o

d

E

A

Q

p

m

-

a

l

d

实测蒸散发

图2

遥感

PML

模型模拟蒸散发与实测蒸散发的散点图

Fig

・

2

Scatter

plots

of

remote

sensing

PML

model

simulated

evapotranspiration

and

measured

evapotranspiration

2

.

3

遥感地表参数反演结果

本文以

NDVI为基础

，

基于

PML

模型进行迭代反演地

表导度指数从而表征山地的下垫面特征

。

归一化植被指

数

(

NDVI)可以较好地反映地表信息

。

研究表明

,

NDVI

小

于

0

的区域表示非植被信息

,

而大于

0

的区域则表示有植

被覆盖

,

NDVI

值越大则表示植被覆盖度越高

，

植被越茂

密

。

4

月份正值研究区域春季

，

林地等区域植被指数平均

值在

0.45

左右

。

4

月后研究区地表导度的平均值约

0.20

m/s

。

地表温度

(

LST

)

参考覃志豪

(2001)

的单窗算

法反演

。

图

3

为

4

月

16

日的温度空间分布图和温度频数

图

，

可以看出

，

其温度主要集中在

16.85

1

—

26.85

£

之

间

，

平均温度为

22

£,

山区的温度在

18.85

£

左右

，

城镇

和村庄的温度相对较高

，

约在

5

£

—

38

£

之间

。

4

月

16

日的净辐射通量在

39

—

261

W/m

2

之间研究区域净辐射

通量整体呈现城镇村落和裸露地表净辐射通量低

，

植被

覆盖度高和水域净辐射通量较高特点

，

进一步验证了遥

感反演地表净辐射通量精度满足模型的要求

。

NDVI

地表导度

地表温度

净辐射通量

图

3

研究区地表参数反演

Fig

・

3

Inversion

of

surface

parameters

in

the

study

area

2

.

4

日蒸散发空间分布特征

研究区域

4

月份的日蒸散量为

0.2

一

1.40

mm/d

。

随

着植被生长

，

日蒸散量呈现明显的空间差异

。

4

月

16

日

140

测绘与空间地理信息

2021

年

平均蒸散量为

1.05

mm/d

。

研究区域的主要土地利用类

型为水体

、

林地

、

草甸

、

草地和建筑用地

。

平均日蒸散量

依次为

1.21

、

1.09

、

0.87

、

0.56

和

0.29

mm/d

。

不同土地覆

[2]

MODIS

data

[

J].

Remote

Sensing

of

Environment

,

2013,

138(48)

:

102-118.

ZHANG

Z

C

,

CHEN

X

,

SHI

P

,

et

al.

Study

of

canopy

tran

­

盖类型日蒸散量按从高到低顺序依次为水体

〉

林地

〉

草甸

spiration

based

on

a

distributed

hydrology

model

in

a

small

karst

watershed

of

southwest

China

[J].

Carbonates

and

＞

草地

〉

建筑用地

。

就日蒸散量空间分布而言

，

呈现垂直

分布特征

，海拔较高的区域蒸散发量较高

。该区域主要

有林地和高原草甸等植被类型

,

植被郁闭度高

，

主要为混

交林

、

林地

，

受人类活动影响相对较小

，

该区域年降雨量

[3]

Evaporites,2013,28(1-2)

:

111-117.

MA

W,MA

Y,

HU

Z,et

ting

surface

fluxes

over

middle

andupper

streams

of

the

Heihe

River

Basin

with

ASTER

imagery

[

J

]

.

Hydrology

and

Earth

System

Sciences,2011(5)

：

1

403-1

413.

也较大

。

海拔较低的区域蒸散发量较低

，

该区域主要为

草地和建筑用地

，

植被郁闭度较低

，

受到人类活动影响较

大

。

再对比地表温度反演结果

，

可知建筑用地的地表温

[4]

夏浩铭

，

李爱农

，

赵伟

，

等

.

遥感反演蒸散发时间尺度拓

展方法研究进展

[J].

农业工程学报

，

2015,31(15)

：

162-173.

度普遍高于林地等区域的地表温度

，

与日蒸散发的空间

分布区域相反

，

从而进一步验证了日蒸散发反演的准

[5]

[6]

刘昌明

，

张丹

.

中国地表潜在蒸散发敏感性时空变化特

征分析

[J]

.

地理学报

,

2011,66(5)

：

579-588.

确性

。

3

结束语

区域蒸散发首先需要解决的问题是地表温度的遥感

反演，

但具有热红外波段的遥感数据源有限

，

常用的传感

边金虎

，

李爱农

,

宋孟强

，

等

.

MODIS

植被指数时间序

列

Savitzky-Golay

滤波算法重构

[

J].

遥感学报

,

2010,6

(4)

:

717-725.

[7]

钟昊哲

，

徐宪立

，

张荣飞

，

等

.

基于

Penman-Monteith

Le-

uning

遥感模型的西南喀斯特地区蒸散发估算

[J].

应

器为

Landsat,

其热红外通道空间分辨率为

100

m

。

目前

，

高空间分辨率遥感

(

GF1-4,

Sentinel

1-2

等)

不具备热红

用生态学报

,2018,29(5)

：

1

617-1

625.

[8]

外传感器

，

目前实现高时空分辨率遥感区域蒸散发的估

算仍有难度

。

基于此

，

开展高分数据热红外波段传感器

贺添

,

邵全琴

.

基于

MOD16

产品的我国

2001

—

2010

年

蒸散发时空格局变化分析

[J].

地理信息科学学报

，

2014,16(6)

：

979-986.

的研发和对卫星数据地表温度反演算法研究

，

如何将遥

感数据与模型进行很好的藕合

，精确

、

定量地反演蒸散发

[9]

李红霞

.

无径流资料流域的水文预报研究

[D].

大连

:

大

连理工大学

,2009.

也是未来实现遥感蒸散估算研究领域的重点和方向

。

[10]

胡道生

，

王修信

,

秦丽梅

，

等

.

植被

、

不透水面

、水体对喀

参考文献

：

[

1

]

TANG

R

L,LI

Z

L,

SUN

X

M.

Temporal

upscaling

of

in­

stantaneous

evapotranspiration

:

An

inter

-

comparison

of

four

methods

using

eddy

covariance

measurements

and

斯特城市地表热场影响

[J].

重庆师范法学学报

,2014,

14(3)

：125-129.

[

编辑

：

任亚茹

]

(

上接第

136页

)

3

结束语

通过对新区

2013

—

2018

年耕地变化情况的分析可以

[4]

[5]

[6]

张潇潇

.

大连金普新区旅游开发土地生态适宜性评价

[D]

.

阜新

:

辽宁工程技术大学

,2017.

王彦军

，

杨月

.

基于地理国情普查成果的城市景观格局

得出以下结论

：

1)

新区成立初期

，

耕地与林草植被的转化

是耕地变化的主体

，

随着新区的建设发展

,

耕地变化受人

居用地影响较大

。

2)

新区耕地总体面积处于稳定的状

分析

[J].

现代测绘

,2018,41(2)

：

27-30.

孙健

.

基于地理国情普查成果的农田景观格局分

析—

—

以辽宁省某县为例

[J]

.

北京测绘

,2018,32(2)

：

193-195.

态

，在新区发展的大环境下

，

各种类型的土地都被开发利

用

，土地利用效率有所提升

。

3)

随着新区的发展建设逐

[7]

[8]

任志勇

.

锦州市公园选址分析

[J].

北京测绘

,2017,31

(3)

：

102-104,110.

步稳定

，

耕地的变化也趋于平稳

。

李国华

，

关梅

，

江娜

，

等

.

基于地理国情普查与土地利用

现状数据融合分析研究

一一

以黄河三角洲地区数据为

参考文献

：

[1]

王向东

，

沈孝强

,

王振波

，

等

.

中国耕地集约化利用评价

2010

—

2016[J].

中国人口

-

资源与环境

,2019,29(4)

:

58-67.

例

[J].

山东国土资源

,

2019,35(8)

：

64-69.

[9]

朱丽辉

，

徐瑶

，

杜忠

.2000

—

2015

年四川省南充市土地

利用

/

覆被变化及其驱动因素

[J].

水土保持通报

，

2019,39(5)

：

257

-

261.

[2]

[3]

陈美球

，

赖昭豪

，

刘桃菊

.

改革开放以来我国耕地利用

变化及其展望

[J].

土壤通报

,2019,50(2):497-504.

[10]

王梦涵

，

闫金凤

,

高珊珊

，

等

.

基于

TM

时相特征的耕地

王彦军

.

基于面向对象分类的金普新区土地利用变化

信息提取

[J].

北京测绘

,2019,33(5)

：

509-512.

监测分析

[D].

阜新

:

辽宁工程技术大学

,

2016.

[

编辑

：

任亚茹

]