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基于重力卫星数据和MODIS的海河流域干旱研究
摘要：海河流域作为中国重要流域之一,其干旱形势影响着该流域内工农业生产与人民生活。利用海河流域2003—2015年GRACE重力卫星数据、MODIS数据以及同期23个站点降水量和蒸发量数据,分析了海河流域地下水资源变化以及地表植被覆盖度的时空演变特征,并采用TOPSIS客观赋权法建立干旱综合指数评价模型。研究发现海河流域等效水高表现出明显的周年变化,总体呈下降趋势;NDVI在时间序列上表现出较强的季节相关性,在空间序列上表现出西北—东南向的条带状分布;2003—2015年海河流域有轻微干旱,其中2014年干旱情况最为严峻。从空间分布来看,夏季干旱趋势主要集中于大清河系及永定河北部,春秋季主要集中于滦河河系及漳卫河系。通过与SPEI指数对比,验证了该干旱综合指数模型有较好的可用性。研究成果可为海河流域水资源干旱监测提供参考。
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干旱对生态系统、自然环境和社会经济有着广泛的影响,是最复杂且难以解决的自然灾害之一[1]。众多学者基于遥感技术并结合使用气象站与水文站资料,在气象干旱、农业干旱与水文干旱监测研究方面取得了很多进展[2,3,4,5,6],针对不同的干旱类型的评价指数模型,目前分别有气象干旱综合指数MCI[2]、温度植被干旱指数TVDI和标准化降水蒸散指数SPEI[4]等。对于海河流域内的干旱研究,王卫光[5]应用SPEI指数分析了该流域的干旱时空演变特征,严军[6]在此基础上引入NDVI指标,建立并分析了海河流域综合农业气象2个因素的干旱模型。
然而由于地下监测站点不足,对于地下水干旱的研究仍不足,GRACE重力卫星数据提供了一种新的监测全球水资源变化来反演陆地水变化的方法[7]。目前,张璐等[8]使用GRACE数据研究流域陆地水储量变化并提出水量监测新方法;李琼等[9]利用GRACE重力场模型反演陆地水储量变化,表明GRACE反演陆地水储量变化与GLDAS的计算结果强相关,且为季节性变化;李杰等[10]用GRACE数据反演等效水高,通过时间序列探测干旱并引入scPDSI数据进行验证,结果表明GRACE时变地球重力场模型具备探测地表干旱的能力。由此可见,利用GRACE重力卫星获取陆地水储量变化,对理解大中尺度下的水资源演变过程和指导水资源的合理使用、抗旱救灾等工作有着重要的作用[11]。
然而,目前综合不同类型干旱的研究不多见。本研究利用GRACE重力卫星数据、MODIS植被产品和海河流域23个站点的气象数据,从降雨、植被、蒸发和地下水储量变化4个角度分析并建立综合干旱模型,并应用SPEI干旱指数来验证干旱模型的准确性和可用性。
1、数据与方法
1.1研究区概况
海河流域作为中国的七大流域之一,季节鲜明,降水和蒸散具有很明显的时空差异性和区域性[12]。春季受蒙古大陆性气团影响,蒸发量大,气候干燥,往往形成干旱天气。夏季温度较高,多暴雨,但因历年夏季太平洋副热带高压的进退强度、时间、范围等影响不一致,致使降雨量差异很大,时常有旱涝发生。
1.2数据与处理
1.2.1水文气象数据
从美国国家海洋和大气管理局NOAA得到2003—2015年海河流域23个站点的蒸发量和降水量日均值数据,并统计逐月平均蒸发量和降水量,23个气象站的位置见图1。
图1海河流域气象站点
使用航天宏图PIE(PixelInformationExpert)软件中克里金插值模块对站点的气象数据进行空间插值,得到1km空间分辨率的栅格数据。
1.2.2MODIS数据
采用时间序列2003—2015年,空间分辨率为1km的MOD13A3月植被指数。对于缺失或异常的数据,本研究采用均值法处理。
1.2.3GRACE重力卫星数据
采用德国地学中心发布的空间分辨率为1°的GRACE重力卫星数据(CSRR06阶数据产品),时间序列为2003—2015年,对数据去除误差月份、替换C20系数后进行重力场球谐系数的计算。本研究分别反演了高斯滤波半径为200～800km和不进行滤波处理的数据,通过改变反演程序中滤波半径得出等效水高文本数据,经克里金插值得出可视化影像数据。经对比发现滤波半径小于400km或大于700km时反演结果有明显的条带干扰信号。为了进一步判断最优滤波半径,将2010年的处理结果与真实地面水储量数据做了对比,最终选用500km的滤波半径进行数据处理。
1.2.4SPEI数据
标准化降水蒸散发指数SPEI是对降水和潜在蒸散发之间差值的水量平衡方程进行计算的[4],根据不同的时间尺度,首先对数据进行聚集处理和归一化,然后使用概率概率分布函数拟序列[13],得到累积概率密度函数最后对累积概率密度进行正态标准化处理。本文采用英国EastAnglia大学开发的ClimaticResearchUnit4.2.1(CRUTS4.2.1)2003—2015年格点数据。网格数据与传统的站点观测数据相比,具有更好的空间代表性和连续性,在干旱特征的描述中发挥着更重要的作用[4]。当SPEI值为正时,表示湿润状态,SPEI值为负时,表示干旱状态,不同尺度SPEI值可反映不同的干旱现象。
1.3研究方法
1.3.1等效水高反演方法
本研究利用GRACE重力卫星CSRRL06数据,该数据将已经解算的月重力场球谐系数反演储水量的变化,反演结果是以等效水高表示质量变化。等效水高表示形式[14]:
式中Δh——质量变化的等效水柱高度;l、m——阶数和次数;ΔCl,m、ΔSl,m——球谐系数的改变量;Kl——负荷勒夫数;a——地球平均半径;ρa——地球平均密度;ρw——水密度;θ、λ——地心余纬和地心经度;Pl,m(cosθ)——规格化的缔合勒让德函数;Wl、Wm——扇形滤波系数。
利用GRACE卫星时变重力场模型反演所得的主要是陆地水储量变化,因此上式计算结果以等效水柱高度形式表示陆地水储量变化。为了数据计算的一致性,数据重采样为1km空间分辨率。本研究选用克里金球面函数插值法,在插值过程中动态改变插值系数,从而使内插函数及结果处于最佳状态[15]。
1.3.2综合干旱模型
在所得陆地水储量变化、流域降水量、流域蒸发量和归一化植被指数的基础上引入TOPSIS客观赋权法构建综合干旱指数模型,对单指标评估结果加权进行干旱评估。
WCI=TWSAmax-TWSAavgTWSAmax-TWSAmin(2)
VPCI=PRENDVIi,max-PRENDVIiPRENDVIi,max-PRENDVIi,min(3)
VECI=EVPNDVIi,max-EVPNDVIiEVPNDVIi,max-EVPNDVIi,min(4)
WVPECI=(WCI+VPCI+VECI)/3(5)
式中PRE(Precipitation)——降水数据;EVP(Evaporation)——蒸发量数据;NDVI——归一化植被指数;WVPECI——综合干旱指数;WCI——水指数;VPCI——植被降雨指数;VECI——植被蒸发指数;TWSA——陆地水储量变化。
该模型由TOPSIS法建立,该指数综合了水量植被降雨蒸发等指标,值越小表示干旱程度越高。
2、结果与分析
2.1等效水高变化特征分析
处理后的等效水柱高反演数据,通过对时间序列进行趋势项剔除,得到海河流域2003—2015年的等效水高变化情况(图2、3)。分析显示,海河流域等效水高总体上呈下降趋势,表现出明显的周年变化。每年的波峰基本上都出现在7—9月,波谷出现在3—5月,这与海河流域属于半湿润半干旱的温带大陆性季风气候特征相适应[16]。2006—2013年,等效水高变化有轻微下降,但总体波动平稳,表明该时段内海河流域水资源变化较为稳定。2014年之后等效水高变化基本低于零值,加之海河流域降水数据在该时段内降水量较往年减少,以及流域内农业等方面供水量增多,这些都导致地下水资源明显减少。
图2海河流域2003—2015年等效水高变化
图3GRACE等效水柱高反演结果
2.2NDVI时空变化特征分析
研究区2003—2015年植被覆盖变化见图4、5,13年间NDVI年平均值在0.43～0.56区间内波动,同时保持上升趋势。年平均值为0.49,年均NDVI最小值和最大值出现在2005、2014年,分别为0.45、0.55。生长季(4—9月)平均NDVI值在0.52～0.80之间且呈上升趋势,该时段内气温适宜、降水集中,有利于植物生长,植被覆盖度较高。4月份的NDVI值快速增长,至7月份达到全年最大值,之后进入快速下降阶段,到9月份又降回4月份的水平,但月平均变化总体上仍旧呈增长趋势。
图4海河流域NDVI(以夏季为例)
图5月值NDVI变化
不同季节的植被覆盖度变化存在一定差异(图6),其中春季(图6a)、秋季(图6c)状态较平稳。夏季(图6b)的平均NDVI值基本保持在0.70以上,由于夏季雨水丰沛、气温适宜,流域内植被覆盖度也较高。冬季(图6d)的平均NDVI值保持在最低水平,变化迅速,冬季属于枯水季,降雨量少、气候干冷,不利于植物生长,植被覆盖度较低。整体上,4个季节的植被覆盖度呈现由西北至东南的条带状变化。其中,西北部与蒙古高原接壤区域,四季都表现为较低的植被覆盖度,这是因为该地处于内陆、地势较高并且蒙古高原多为草原、荒漠地貌,植被覆盖度较低,与分析结果相符。由东北向西南延伸的太行山脉部分地区在夏季表现为很高的植被覆盖度,由于太行山植被种类较多,并且海河流域夏季气候炎热多雨,降水充沛,利于植物生长,故植被覆盖度较高。
图6NDVI季节性变化
气候变化是影响植被覆盖度的主要因素,其中以降水量和温度的影响最为显著。对海河流域13年间的植被覆盖度与降水量和温度进行年际变化差值比较(图7)。结果表明,2003—2015年,年平均气温在9.0～11.5℃范围内波动,2007—2012年有明显下降趋势,2012年达到最小值为9.2℃;年平均降水量在34～46mm范围内变化,2014年达到最大值为45.3mm。流域内植被覆盖度与降水量呈正相关、与气温呈负相关,降水量的影响程度明显高于气温,这是因为降水量的增加为流域内植被生长提供了必需的水分,有利于植被覆盖度的增加。以上表明,降水是海河流域植被覆盖度变化的主要影响因素。
图7植被覆盖度、降水量、温度的年际变化
2.3综合干旱监测结果
根据WVPECI的干旱模型,使用ArcGIS中的栅格计算器进行MVPECI的计算,结果见图8。从时间分布来看,2003—2015年海河流域有轻微干旱趋势且主要集中于2010—2015年,夏季的干旱化现象较为显著。其中2014年干旱情况最为严峻,2004、2013年处于较湿润状态。从空间分布来看,海河流域各级流域均有轻微干旱趋势,夏季干旱趋势主要集中于大清河系及永定河北部,春秋季主要集中于滦河河系及漳卫河系。
图8WVPECI干旱(2003—2015年)
为验证本文所建立的干旱评价模型的可靠性,本研究首先将海河流域23个水文站点按照泰森多边形进行区域划分,然后对全流域年均和23站点区域的WVPECI及SPEI做了相关性分析。图9表明,在2003—2015年,年均WVPECI与SPEI相关性较好(R2为0.704)仅2007、2009年出现较小偏差。图10为海河流域23个水文站点年均及月均数据的相关性系数R2箱型,R2多集中在0.4～0.9之间,月均及年均数据相关性都为中度相关或高度相关,因此可证明该模型具有较好的可行性。
图92种指标区域年均数据相关性分析
图102种指标23站点月均相关性
3、结论
对2003—2015年的GRACE重力卫星数据和MODIS相关产品进行处理,结合流域真实水文信息分析海河流域水资源情况,得到NDVI、等效水高等指标。进行干旱监测。研究发现海河流域地下水存储量整体处于下降趋势,该流域NDVI也表现出明显的季节性变化,夏季较高,冬季较低。就干旱方面,该流域部分地区在2003—2015年存在轻微干旱状况,夏季的干旱化现象较为显著。其中春秋季干旱状况主要集中于该流域的东北部和西南部,夏季干旱状况主要集中于该流域的中部和西北部。研究成果可以为海河流域节水管理工作提供参考依据,可提高水资源的持续利用率,使得海河流域水资源利用规划更科学、更经济。
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