,, 黄昌,西北大学,陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,西安 710127Spatiotemporal change of water balance components in the inland region of Northwest China, 1998-2017
LIU Qihang,, HUANG Chang,Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity, Northwest University, Xi’an 710127, China通讯作者:
收稿日期:2019-09-17修回日期:2019-12-26网络出版日期:2020-06-25
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Received:2019-09-17Revised:2019-12-26Online:2020-06-25
作者简介 About authors
刘启航,男,陕西西安人,硕士研究生,研究方向为遥感和GIS应用。E-mail:
摘要
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Abstract
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刘启航, 黄昌. 西北内陆区水量平衡要素时空分析. 资源科学[J], 2020, 42(6): 1175-1187 doi:10.18402/resci.2020.06.14
LIU Qihang, HUANG Chang.
1 引言
西北内陆干旱区是中国丝绸之路经济带建设的核心组成部分,也是中国生态安全战略格局中的重点区域。同时,该地区也是对气候变化响应最敏感的区域之一[1]。水资源短缺是制约该地区经济社会发展及生态环境安全的核心问题。在全球气候变化的大背景下,当地人类活动强度的增加导致社会经济发展对水资源的依赖日益严重,并进一步影响了水资源的时空分布。水资源的短缺在对该地区人类生存环境和区域经济可持续发展造成严重影响的同时,还给其脆弱敏感的生态环境带来了一系列问题[2]。西北内陆区的水资源受多个对气候变化有不同响应的水量平衡要素的影响,包括降水、土壤湿度、蒸散发、地表水等[3]。近几十年来,由于全球气候变化导致的气温升高,冰川积雪的范围不断减少,加之当地日益剧烈的人类活动,对该地区的水资源以及相关水量平衡要素的时空分布产生了较大影响。因此,研究这些水量平衡要素的时空动态演变情况,掌握其时空变化的特征,对于区域社会经济发展,生态文明建设以及深入理解区域水文水循环过程,准确把握当地水文水资源状况等均具有一定意义。目前,已经有****利用不同的遥感手段对总水量、降水、土壤湿度、蒸散发和地表水等影响西北内陆区水资源的关键水量平衡要素进行了一系列不同尺度的时空分析与研究。例如,许民等[4]利用重力场恢复与气候试验重力卫星（Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE）监测祁连山地区总水量的时空变化,发现由于冻土退化和养林建设的影响导致该地区的总蓄水量近年呈增加趋势。蔡晓慧等[5]在西北内陆河流域对热带降雨测量卫星（Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM）月降水产品进行适应性分析,发现TRMM月降水数据与实测数据有较好的线性相关性,能够反映降水的时空变化特征;张京等[6]利用中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）数据研究格尔木河流域土壤湿度的时空变化,发现该地区的土壤湿度近年来总体呈现上升的趋势;贺添等[7]基于MODIS蒸散发产品对我国蒸散发的年际趋势进行分析,发现西北地区的蒸散发在近10年来呈逐年减小趋势;艾克拜尔·买提尼牙孜[8]基于陆地资源卫星Landsat以及MODIS数据等对新疆阿尔泰地区的地表水时间变化趋势进行分析,发现该地区的地表水面积受益于当地的水资源保护政策而在近10年来呈增加趋势。这些研究从不同的角度、不同的时空尺度对西北地区的水量平衡要素进行了分析,为了解该地区的水资源变化特征提供了有力支持。但是现有研究均存在一定的限制,首先,研究方法方面,现有研究成果均基于传统的遥感数据分析方法,需全面收集相关的时间序列遥感影像,然后对其进行筛选、预处理、校正、分析等以便得到所需的结果,其处理过程繁复,效率较低。其次,在时空分析方面,这些研究在对各个水量平衡要素进行分析时,时空尺度相对单一,而且各不相同。时间上,有年尺度的多年长时序分析,也有月尺度的季节性研究;空间上,大多聚焦于特定的子流域,对于各要素在全流域尺度上的空间分异性研究不足。最后,在研究对象方面,现有研究都只针对某单一的水量平衡要素进行研究,缺乏对相互影响、相互作用的多个要素之间协同变化趋势的关注,因而难以反映西北内陆区整体水量平衡要素的时空变化规律。
为了克服以上不足,需要综合运用多源遥感数据,在统一的时空框架体系下,开展多要素时空演变特征协同分析。为满足多源遥感数据多尺度时空分析计算量大的需求,本文拟借助Google公司的遥感云计算平台Google Earth Engine（GEE）[9],综合利用重力卫星、降水卫星、光学卫星等多源遥感数据,开展长时序、多尺度的水量平衡要素时空动态分析。该平台一方面能够提供高效的遥感数据分析,另一方面还能快速实现遥感数据的镶嵌与融合,让遥感数据的使用更加充分[10,11]。本文拟在GEE平台下,基于多源遥感数据研究西北内陆区总蓄变量、降水量、土壤湿度、蒸散发及地表水面积等5个关键水循环要素在1998—2017年间的时空变化,在时间尺度上,分别基于年尺度和月尺度分析其时间变化特征,在空间尺度上,分别在整个西北内陆流域及其子流域尺度上分析各要素时空演变特征的差异性以及协同性,以便于为当地水资源合理规划及可持续利用提供重要参考。
2 研究区与数据来源
2.1 研究区
西北内陆区位于中国的西北部,包括新疆全境、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊以及内蒙古贺兰山以西地区（图1）,总面积达230多万km2,约占全国国土面积的24.5%[12]。该地区年平均降雨量不足200 mm,是典型的资源型缺水地区[13],是全球同纬度最干旱的地区之一。其降水量、土壤湿度、地表水常年都处于较低水平且蒸散发量较大,夏季炎热、冬季严寒、风大沙多[14]。该地区的地貌特点是山脉与盆地相间,区内分布着阿尔泰山、天山、喀喇昆仑山、昆仑山、祁连山等一系列大致东西走向的高大山脉。西北内陆区的地表径流主要来源于这些高大山脉的冰川融水和少量的降水,所以其稳定性较差且径流量普遍较小[15]。这些山脉围绕着巨大内陆盆地,将西北内陆区分割为准噶尔盆地、塔里木盆地、柴达木盆地、河西内陆区等四大内陆河水系单元和无流区[16]。国家重点研发计划项目“西北内陆区水资源安全保障技术集成与应用”在全国水资源分区资料中的水资源三级区划基础上,结合三级河流和数字高程模型将整个西北内陆区进一步划分为25个三级流域（图1）,这些三级流域相对于水资源二级区划具有更高的水文一致性,因此本文选择该三级流域尺度作为全流域之外的另一个空间研究尺度。同时,该项目针对“西北内陆区变化环境下水循环演变过程模拟”这一核心科学问题,根据冰雪融水补给比例的不同选取了石羊河流域、疏勒河流域和阿克苏河流域3个典型的三级流域作为示范研究区。其中,阿克苏河以高山冰雪融水补给为主,疏勒河主要由高山冰雪融水和雨水混合补给,而石羊河由雨水补给为主,并有少量冰雪融水补给[17]。本文亦以这3个流域作为典型流域具体分析各水量平衡要素的时空演变规律。图1
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图1西北内陆区概况及其三级流域区划
Figure 1Inland arid region of Northwest China and its third-order basins
2.2 数据来源
针对总蓄变量、降水、土壤湿度、蒸散发、地表水这5个水量平衡要素,本文相应选取了5个遥感数据集,它们对应的名称、时空分辨率和时间跨度如表1所示。Table 1
表1
表1遥感数据源信息表
Table 1
| 水量平衡要素 | 遥感数据集名称 | 时间分辨率 | 空间分辨率 | 起止年份 |
|---|---|---|---|---|
| 总蓄变量 | GRACE Monthly Mass Grids - Land | 1 月 | 1° | 2002—2017 |
| 降水 | TRMM 3B43: Monthly Precipitation Estimates | 1 月 | 0.25° | 1998—2019 |
| 土壤湿度 | NASA-USDA Global Soil Moisture Data | 3 天 | 0.25° | 2010—2019 |
| 蒸散发 | MOD16A2: MODIS Global Terrestrial Evapotranspiration 8-Day Global 1km | 8 天 | 1 km | 2000—2014 |
| 地表水 | JRC Monthly Water History, v1.0 | 1 月 | 30 m | 1984—2015 |
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以上数据集均已在GEE平台上发布,可通过编程脚本直接调用。它们均经过了相关的数据预处理及精度验证。其中,总蓄变量的时空分析是由GRACE重力卫星数据来完成的,该数据集的数据分别由3个单位提供：CSR（美国德克萨斯州/空间研究中心）,GFZ（德国地球科学研究中心）和JPL（美国宇航局喷气推进实验室）。由于每个中心计算时所用到的系数不同,因此结果可能略有不同[18]。考虑到CSR数据的使用较为广泛,且具有较高的精度[19,20],本文亦选择使用该数据。降水量的时空分析工作是由TRMM月降水数据集完成的。该数据集在原始降水反演算法上做了一定改进,对于卫星覆盖率较差地区的降水量估算精度有着较为可观的提高[21]。经过在全球多个地区开展的调查研究表明,该数据集与地面观测降水存在较强的一致性[22]。该数据集的时间分辨率是一个月,空间分辨率是0.25个弧度（约25 km）,单位是毫米每小时（mm/hr）。本文所选用的土壤湿度数据集是通过使用一维整体卡尔曼滤波（EnKF）数据同化方法将土壤湿度与海洋盐度（Soil Moisture Ocean Salinity, SMOS）卫星反演的土壤湿度集成到改进的两层Palmer模型中得到[23]。SMOS土壤水分观测值的同化有助于改善基于模型的土壤水分预测,特别是实地观测数据缺乏的地区。该数据集已在全球干旱多发地区进行了评估,结果表明标准化降水指数（SPI）和归一化植被指数（NDVI）与该数据集的根区土壤湿度异常值的一致性很高[24],证明了该数据集的可靠性。本文所使用的MOD16A2蒸发蒸腾/潜热通量产品是基于Penman-Monteith方程获得的蒸散发遥感数据产品,时间分辨率为8天,空间分辨率为1 km[25],单位是kg/m2。研究表明,该数据集的蒸散发数据与气象实测数据存在较强的相关性[26]。GEE上的全球地表水监测数据集[27]包含了1984—2015年地表水范围的空间分布。它基于300万幅以上Landsat 影像的自动解译算法提取水/非水像元,并经过大量且精细的人工后期纠错过程[28],本文选用了其月尺度地表水数据集,空间分辨率是30 m。由于该数据集1984—2000年的早期数据在西北内陆区的数据缺失严重,故本研究中只选用了2001—2015年之间的数据。
针对选定的以上5个遥感数据集,建立统一的多尺度时空分析架构,从多个时间和空间的角度对以上的多源遥感数据集进行时空分析,探究各个水量平衡要素在不同时空尺度下的演变特征。受所用遥感数据源限制,部分数据时间尺度并未覆盖整个20年的研究区间。不过,所有数据仍有10年以上的重叠期,总体上仍足以揭示各水量平衡要素在年际、月际尺度上的变化特征。
3 研究方法
通过构建统一的时空分析框架,在GEE平台上使用多源遥感数据,对西北内陆区各个水量平衡要素的时空动态变化特征进行分析,以便比较各要素之间的协同变化趋势。因此,首先需要通过时空聚合的手段统一各类数据的时空分辨率。然后,建立多尺度时空分析框架,即在空间尺度上分为西北内陆区全流域以及三级流域进行研究;在时间尺度上分为年尺度和月尺度进行分析。在全流域尺度,一方面关注各水量平衡要素1998—2017年间的年际变化趋势及其空间分异,另一方面关注这些水量平衡要素年内的季节分异规律。在三级流域尺度,基于全流域分析研究的基础进行分区统计,对比分析各水量平衡要素在各子流域时空变化特征的差异,并选择阿克苏河流域、石羊河流域以及疏勒河流域3个典型的三级流域,阐明各要素在时间序列上变化的协同性和相关性。研究路线见图2。图2
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图2研究路线图
Figure 2Flowchart of methodology
3.1 数据时空聚合
由于所使用的遥感数据源时空分辨率均不一致,为了便于对比分析,需要将数据聚合到统一的时空分辨率。时间分辨率上,统一将原始数据整合到月尺度,对于土壤湿度和蒸散发数据,均采用取平均的方式将原始8天和3天分辨率的数据聚合为月数据。在空间分辨率上,将所有数据统一为25 km,其中,总蓄变量产品、降水以及土壤湿度产品使用最邻近重采样,蒸散发使用双线性插值,而地表水则统计每25 km格网内水体像元的个数,记录地表水在各格网内的面积值,并以格网内水域面积代表地表水的空间变化。在分析年际变化时,对统一时空分辨率的各类数据逐格网按年求平均值,得到年尺度数据。但对于地表水,其年尺度数据是逐格网按年取最大值得到。3.2 建立多尺度时空分析架构
3.2.1 西北内陆区全流域尺度对于整个西北内陆区流域,通过年和月两种时间尺度进行分析。在年尺度上,主要关注各要素1998—2017年的总体变化趋势和变化程度在空间上的分布特点。采用Mann-Kendall(MK)方法[29]对上述各类要素数据集进行逐格网的年际趋势分析。该方法不需要样本遵循特定的分布,不受异常值的干扰,适合应用于水文、气象等非正态分布的数据。基于正态分布统计量Z对趋势分析结果进行置信度检验。在给定的α置信水平上,如果
3.2.2 三级流域尺度
采用分区统计的方法,对总蓄变量、降水量、土壤湿度、蒸散发以及地表水面积的全流域变化分析结果按三级流域进行均值统计,得到1998—2017年来各水量平衡要素在各三级流域的年尺度变化情况;同时,对各三级流域年内各水量平衡要素的最大最小值对应月份按众数进行统计,得到各水量平衡要素在各个三级流域的最大最小值月份,分析各三级流域的月尺度变化情况,并以阿克苏河流域、疏勒河流域和石羊河流域3个典型三级流域为例,进一步分析各水量平衡要素随时间协同变化的趋势。
4 结果与分析
4.1 西北内陆区全流域尺度时间序列分析
4.1.1 各水量平衡要素年尺度变化分析通过MK方法对各水量平衡要素进行年际趋势分析,并对其趋势分析结果进行置信度检验,剔除了置信度在90%以下,即未通过置信度检验的像元（图3）。其中,由于总蓄变量变化通过“GRACE等效水高”来表达,故其变化率单位为cm/a;土壤湿度变化通过标准化土壤水分异常值表达,故其变化率单位为mm/a;地表水变化通过各格网单元水域面积表达,故其变化率单位为km2/a;降水和蒸散发的变化率单位分别是mm/a及（kg/m2）/a。
图3
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图31998—2017年西北内陆区各水量平衡要素年际变化率
Figure 3Change rates of water balance components in the inland region of Northwest China, 1998-2017
图3展示了各水量平衡要素变化率在西北内陆区流域的空间分布。总蓄变量在整个流域的中部和北部尤其是天山山脉呈明显的减少趋势,减少速率高达0.89 cm/a（图3）;而在研究区的南部,即青藏高原北麓特别是柴达木盆地地区,总蓄变量则呈现出了明显的增加趋势,增加速率高达0.63 cm/a。总蓄变量的变化趋势在流域内呈现的这种空间差异,主要是由于近些年西北内陆区流域内气温呈明显的变暖趋势[14],导致流域上游地区的冰川融水过程加剧,冰川退缩加速、面积减少,使得高大山脉等冰川丰富地区的总蓄变量不断下降;而冰川融水的增加又导致其周边平原及盆地区域由于水分的大量补给而呈现总蓄变量增加的趋势。
降水量的变化在整个西北内陆区并不显著,但总体上还是呈现出缓慢增加的态势,尤其在研究区北部和东南部的少数地区零星出现了降水量变化趋势急剧上升的情况,增长率最高达到了61.3 mm/a（图3b）,说明在这些地区近年来时常会出现一些强降水的极端天气情况,这与黄建平等发现的西北内陆区的极端强降水事件在近20年来明显增多的情况一致[32]。
由图3c可以看出,西北内陆区流域的土壤湿度变化较为明显,呈增加趋势的区域主要集中在研究区中北部的吐鲁番盆地,塔克拉玛干沙漠外围的诸多流域以及研究区南部的青海湖水系和柴达木盆地地区,增加速率普遍在1 mm/a以上,最高达1.51 mm/a。这些地区大体与图3a中总蓄变量增加的区域重合,这可能是由于冰川补给量的上升,导致这些地区整体更加湿润,土壤湿度和总蓄变量均呈增加趋势。土壤湿度呈减少趋势的地区则比较分散,主要包括天山山脉,河西荒漠区的部分地区以及一些流域边缘地带,最大减少速率可达1.27 mm/a。
图3d中,实际蒸散发量呈增长趋势的区域主要集中在塔克拉玛干沙漠以西的多个子流域、青海湖地区以及中段诸河流域的北部地区,这些地区的实际蒸散发变化率值普遍较高,年均增加量最高可达2.02 (kg/m2)/a。而实际蒸散发量减少的地区主要集中在中北部的天山山脉一带,且年均减少速率可高达1.41 (kg/m2)/a,这主要是由于气温和冰川融水增多导致的地表径流变化,从而影响了实际蒸散发量的时空变化。
整个研究区的地表水变化情况在1998—2017年间普遍呈现出较为平稳的状态,变化率普遍不高,仅在部分子流域的下游,比如塔克拉玛干沙漠的西北部即塔里木河干流流域,出现了地表水面积增加的情况(图3e)。
4.1.2 月尺度分析
将5个水量平衡要素的多年遥感数据按月取均值,得到各个月份的月尺度数据。以各要素最大值和最小值对应的月份（1—12月）表征水量平衡要素在整个西北内陆区流域的年内变化空间分异情况（图4）,并使用不同的色系显示4个季节相应的月份。可以看到,总蓄变量的最大值一般发生在5月,6月以及7月。其中,西部地区总蓄变量最大值多集中在4月到5月份,中部以及西南部地区为6月份,东部地区为7月份。而总蓄变量最小值对应的月份分布则相对分散,绝大部分区域的最小值月份集中在秋冬季（9—2月）,东部部分区域总蓄变量最小值则发生在春季（3—5月）。降水量方面,西部少部分地区的降水量最大值主要发生在春季,而中东部绝大多数区域都是在夏季时达到最大。区域内降水量的最小值一般集中在较为干旱的秋冬两季,部分地区的降水量最小值出现在3月份。在青海湖水系以及西北部的开孔河流域北部、渭干河流域、阿克苏河流域地区的土壤湿度最大值出现在夏季,最小值则出现在秋冬季。实际蒸散发方面（图4g,4h）,除沙漠荒漠以及其边缘部分地区外的大多数地区极大值发生在5—8月之间,这与夏季气温较高有关。研究区内绝大部分地区的蒸散发都在春冬季时最小。实际蒸散发的大小与相应季节的降水、湿度、日照以及风速特点都有关系[33],该结果一定程度上可以反映研究区内由这些因素导致的蒸散发空间和季节差异。同时,通过分析地表水面积的季节性变化（图4i,4j）可以看出,地表水面积一般在夏秋两季气温较高时达到最大,这主要是由于流域内的地表水绝大部分来自于积雪融水,而地表水面积最小的时间段大多都集中在春季。
图4
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图4西北内陆区各水量平衡要素最大值月份分布与最小值月份分布
Figure 4Month of occurrence for maximum and minimum values of water balance components in the inland region of Northwest China
通过月尺度的分析发现,各个水量平衡要素在整个西北内陆区流域的年内季节分异性总体较为明显。夏季平均气温较高,各水量平衡要素包括降水、蒸散发等都较为活跃,水循环相对剧烈;而在冬季,平均气温较低,地表径流逐渐减缓,各水量平衡要素值在寒冷干燥的环境下逐渐变小,整体的水循环相对平缓。
同时,由于塔克拉玛干沙漠以及其他几个比较大的荒漠区被大量的沙漠和戈壁滩所覆盖,沙漠或戈壁下垫面等区域性问题导致了该区域的旱情严重,影响范围大,且逐年加剧[34],因此,这些地区及其周边区域的各个水量平衡要素年内波动较小,长期维持在平稳较低的水平,甚至出现了土壤湿度最大值和最小值同时出现在冬季的现象。
4.2 三级流域尺度时间序列分析
4.2.1 各水量平衡要素时空变化特征分流域统计分析为了反映各要素时空变化在三级流域的分异,分别在年尺度上对各水量平衡要素的趋势（变化率值）在三级流域尺度上按均值进行分区统计（图5）,以及在月尺度上对最大最小值所对应的月份分布情况按众数进行分区统计（图6）。总体上,各水量平衡要素的年际和年内变化在不同的三级流域内均呈现了较为明显的差异。
图5
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图5三级流域各水量平衡要素变化率
Figure 5Change rates of water balance components at third-order basins
图6
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图6三级流域各水量平衡要素最大最小值对应月份分布情况
Figure 6Month of occurrence for maximum and minimum values of water balance components at third-order basins
由图5可以看到,总蓄变量、土壤湿度和蒸散发的平均变化率仅在小部分三级流域内呈现为相对较小的正值,说明这3个要素在大部分三级流域内呈明显的减少趋势,小部分流域呈增加趋势,且增加速率较为明显的低于其他流域的减少速率;而降水量和地表水面积的平均变化率在大部分三级流域中表现为正值,说明这两个要素在大部分流域以增加趋势为主,且增加的速率明显高于其他流域的减少速率。
图6展示了5个水量平衡要素的最大值和最小值在各三级流域内的大部分格网单元出现的月份（众数月份）。可以看到,尽管各个三级流域之间存在一定的差异,但是,总体上,在所有的三级流域,总蓄变量最大值大多发生在4—7月份,而最小值一般发生在10—12月份。降水主要集中在6—7月份,土壤湿度和蒸散发则在各三级流域之间存在较大的差异,这主要是由于在沙漠和荒漠的大面积区域,土壤湿度和蒸散发都很小,很难探测出明显的季节性。地表水面积在大部分流域都于9—10月份达到最大,而在3—5月份为最小。可见,在除了沙漠和荒漠区之外的地区,在三级流域尺度上的各个水量平衡要素都呈现出了明显的季节性,即在夏秋季活跃,在春冬季较为平缓。
4.2.2 各水量平衡要素在典型子流域的时间序列趋势对比分析
为了进一步揭示各要素在1998—2017年间的协同变化趋势,对各水量平衡要素进行年际尺度的时间序列对比分析。为了让各要素的时间序列变化对比更加明显,采用最大最小值归一化,将5个要素的相应数值统一到0~1之间,以便绘制在同一坐标轴下（图7）。
图7
新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT图7典型流域水量平衡要素时间序列变化图
Figure 7Time series of water balance components in (a) the Aksu River Basin, (b) the Shule River Basin, and (c) the Shiyang River Basin
由图7可以看出,在3个流域内,2010年的平均土壤湿度均显著高于其他年份。在阿克苏流域,其他4个水量平衡要素也在2010年出现峰值,反映了该流域在该年度相对较为剧烈的水文循环状态。在疏勒河流域,降水和蒸散发在2010年也有一个小高峰,但在石羊河流域,这两者的峰值相对于土壤湿度有一定的滞后。1998—2017年,总体上蒸散发、降水量和土壤湿度的年际变化在3个流域均表现出了一定程度的一致性。原因可能是降水增加导致土壤湿度相应增加,并进一步促使地表实际蒸散发增加,加剧流域内的水汽循环,进而又增加了降水的可能性[35]。蒸散发和降水的协同变化趋势在以雨水补给为主的石羊河流域尤其显著,这主要是由于作为该流域主要水分补给的降水量的波动直接影响了流域的可蒸发量。而在以高山冰雪融水补给为主的阿克苏河,蒸散发除了表现出与降水一致的变化趋势,也表现出了和总蓄变量相似的趋势。同时,在石羊河流域,总蓄变量的变化趋势并未展现出与其他要素相似的特征,这主要是由于该流域只有小部分水分补给来源于冰雪融水,因此其总蓄变量受降水、蒸散和地下水消耗等多因素主导,与其中任一单个因素关联不够紧密。不过,在石羊河流域,地表水面积表现出了与降水较为一致的波动特征,疏勒河流域的地表水面积变化也有与降水接近的趋势,但在阿克苏河流域地表水面积的变化与其他要素相似度不高。这主要和降水对3个流域不同的贡献度有关,降水贡献度最大的石羊河流域,水文水循环过程受降水主导作用最为强烈,疏勒河流域次之。因此,由于3个典型流域水分补给来源的差异,其各水量平衡要素在时空演变的协同性关系方面也各有不同,未来在对不同流域进行深入的水循环和水量平衡研究时,应当对流域的水分来源成分加以重点考虑,以建立合适的模型。
5 结论与讨论
本文在GEE平台下,基于多源遥感数据从不同时间和空间尺度对西北内陆区关键水量平衡要素1998—2017年的时空变化情况进行研究分析。得到如下结论：（1）在全流域尺度上,西北内陆区高海拔地区的蓄变量总体呈减少趋势,而低海拔平原及盆地区域则呈增加趋势,这主要是由于当地气温的升高导致高海拔冰雪消融加剧,改变了流域的水资源分配,促使水资源由高山向下游平原及盆地地区转移,并同时导致这些下游地区土壤湿度、蒸散发和地表水面积均呈现了一定的增加趋势。降水除局部地区有显著增加趋势外,总体呈缓慢增长态势。
（2）在时间尺度上,各水量平衡要素的月尺度波动差异显著,大部分要素均呈现出明显的季节分异规律,总体表现为夏季高位活跃,冬季低位平缓。
（3）西北内陆区子流域众多,不同子流域拥有不同的水分补给来源,通过对阿克苏河、疏勒河以及石羊河3个典型三级流域的长时序分析可以看出,各水量平衡要素在时间序列上的协同变化关系在不同的流域差异明显,水分补给来源占比的不同是导致这种差异的主要原因。
结合长时间序列的降雨和气温观测数据发现,西北内陆区近20年总体上处于年均降雨量与年均气温均相对较高的时期,因此,在解读本文成果并将其应用于西北内陆区长期水文、气候相关研究时,应注意本文时期内该地区总体上水文循环相对之前更长历史时期有一定程度的加剧。同时,需要注意的是,遥感数据本身以及水量平衡要素反演过程中均会引入不同程度的不确定性,导致本文揭示的时空变化规律也不可避免存在不准确的地方。此外,西北内陆区水资源补给大部分来源于青藏高原的冰雪融水,本文致力于对各水量平衡要素的时空变化状态进行分析,尚难以定量阐明引起这些变化的具体原因。下一步将在本文的基础上,针对各三级流域水文状况的差异,结合气温、降水等气候因子及土地利用转型、人口数等人类活动因子,研究导致其水资源变化的气候变化及人类活动驱动力。
致谢:
感谢国家重点研发计划课题(2017 YFC0404301)为本文提供的流域边界数据。感谢西北大学张世强教授对本文提出的宝贵意见。参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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DOI:10.11821/dlxb201409005URL [本文引用: 1]
西北干旱区是对全球变化响应最敏感地区之一,研究分析全球变暖背景下的西北干旱区水资源问题,对应对和适应未来气候变化带来的影响具有重要意义。本文通过对西北干旱区气候变暖影响下的水资源形成、转化与水循环等关键问题最新研究成果的总结分析,得出如下结论：(1) 西北干旱区温度、降水在过去的50年出现过“突变型”升高,但进入21世纪,温度和降水均处于高位震荡,升高趋势减弱;(2) 西北干旱区冬季温度的大幅升高是拉动年均温度抬升的重要原因,而西伯利亚高压活动和二氧化碳排放是引起冬季升温的重要影响因素;(3) 西北干旱区蒸发潜力在1993年出现了一个明显的转折变化,由显著下降逆转为显著上升的趋势。气候变暖、蒸发水平增大对西北干旱区生态效应的负作用已经凸显;(4) 西北干旱区冰川变化对水资源量及年内分配产生了重要影响,部分河流已经出现冰川消融拐点。在塔里木河流域,冰川融水份额较大 (50%),可能在未来一段时期,河川径流还将处在高位状态波动。全球气候变暖在加大极端气候水文事件发生频率和强度的同时,加剧了西北干旱区内陆河流域的水文波动和水资源的不确定性。
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[本文引用: 1]
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据最新统计,在中国年降水量小于200 mm的干旱区,有大小湖泊近400个,在我国3大自然地理区域,即东部季风区、西北干旱区和青藏高原区中居第2位.内陆湖泊不仅是干旱区气候的指示器,而且对内陆河流域生态与环境状况的反应极为灵敏.干旱区的湖泊是以流域为单元实现水分循环的重要环节,是自然和人类经济活动系统中的最后一个环节,其生物和生态系统最早对人类活动的干扰作出反应,第一个抗争也是第一个受害.国内外干旱区湖泊衰亡带来的灾难等事实告诉人们:保护湖泊水体,就是保护人类自己.人与湖泊水体和谐共处,是干旱区经济社会和人的全面发展不可缺失的重要条件之一,为此应该对湖泊状况实行监控,持之以恒进行系统研究.
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DOI:10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000320URL [本文引用: 1]
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8 m3，其主要原因一方面是由于气候转暖使该区冻土退化，活动层加厚，导致蓄水增加，另一方面是由于近些年该地区加大山区水源涵养林建设，增加了山区蓄水功能。]]>
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DOI:10.3724/SP.J.1047.2014.00979URL [本文引用: 1]
p<0.05), 主要分布在青藏高原中部, 内蒙古中东部地区及新疆北部, 只有2.3%的区域的蒸散发增加趋势显著, (p<0.05), 主要分布在黄土高原地区、黄淮海平原及东北平原; (4)通过对比干旱指数变化趋势、植被指数变化趋势图可以看出, 蒸散发显著减少的区域主要分布于干旱加剧的半干旱地区, 而蒸散发显著增加的区域主要位于植被变好的地区。]]>
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DOI:10.7522/j.issn.1000-694X.2013.00433URL [本文引用: 1]
2，增加面积主要来源于湖泊和水库，2011年的湖泊和水库面积分别为1 044.33 km2和196.27 km2，比2002年分别增加了16.67 km2和101.79 km2；沼泽湿地和坑塘湿地的面积变化呈一定的起伏，2002-2011年间面积分别减少了35.91 km2和24.27 km2，湖泊和水库的破碎度较低，沼泽湿地、河流和坑塘湿地的破碎度高，表明沼泽湿地、河流和坑塘湿地对气象因素变化较敏感。]]>
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DOI:10.1016/j.rse.2017.06.031URL [本文引用: 1]
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DOI:10.1038/nature20584URLPMID:27926733 [本文引用: 1]
The location and persistence of surface water (inland and coastal) is both affected by climate and human activity and affects climate, biological diversity and human wellbeing. Global data sets documenting surface water location and seasonality have been produced from inventories and national descriptions, statistical extrapolation of regional data and satellite imagery, but measuring long-term changes at high resolution remains a challenge. Here, using three million Landsat satellite images, we quantify changes in global surface water over the past 32 years at 30-metre resolution. We record the months and years when water was present, where occurrence changed and what form changes took in terms of seasonality and persistence. Between 1984 and 2015 permanent surface water has disappeared from an area of almost 90,000 square kilometres, roughly equivalent to that of Lake Superior, though new permanent bodies of surface water covering 184,000 square kilometres have formed elsewhere. All continental regions show a net increase in permanent water, except Oceania, which has a fractional (one per cent) net loss. Much of the increase is from reservoir filling, although climate change is also implicated. Loss is more geographically concentrated than gain. Over 70 per cent of global net permanent water loss occurred in the Middle East and Central Asia, linked to drought and human actions including river diversion or damming and unregulated withdrawal. Losses in Australia and the USA linked to long-term droughts are also evident. This globally consistent, validated data set shows that impacts of climate change and climate oscillations on surface water occurrence can be measured and that evidence can be gathered to show how surface water is altered by human activities. We anticipate that this freely available data will improve the modelling of surface forcing, provide evidence of state and change in wetland ecotones (the transition areas between biomes), and inform water-management decision-making.
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DOI:10.3390/rs10020316URLPMID:30298103 [本文引用: 1]
The NASA Catchment land surface model (CLSM) is the land model component used for the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA). Here, the CLSM versions of MERRA and MERRA-Land are evaluated using snow cover fraction (SCF) observations from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Moreover, a computationally-efficient empirical scheme is designed to improve CLSM estimates of SCF, snow depth, and snow water equivalent (SWE) through the assimilation of MODIS SCF observations. Results show that data assimilation (DA) improved SCF estimates compared to the open-loop model without assimilation (OL), especially in areas with ephemeral snow cover and mountainous regions. A comparison of the SCF estimates from DA against snow cover estimates from the NOAA Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System showed an improvement in the probability of detection of up to 28% and a reduction in false alarms by up to 6% (relative to OL). A comparison of the model snow depth estimates against Canadian Meteorological Centre analyses showed that DA successfully improved the model seasonal bias from -0.017 m for OL to -0.007 m for DA, although there was no significant change in root-mean-square differences (RMSD) (0.095 m for OL, 0.093 m for DA). The time-average of the spatial correlation coefficient also improved from 0.61 for OL to 0.63 for DA. A comparison against in situ SWE measurements also showed improvements from assimilation. The correlation increased from 0.44 for OL to 0.49 for DA, the bias improved from -0.111 m for OL to -0.100 m for DA, and the RMSD decreased from 0.186 m for OL to 0.180 m for DA.
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DOI:10.18402/resci.2017.03.16URL [本文引用: 2]
植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是评价陆地生态系统的重要参数,植被NPP的反演为全球碳循环的研究提供了重要的参考依据。本文基于2000-2014年的MODIS及气象站点数据,引入逐步线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归以及岭回归分析,构建了多元逐步回归模型、主成分回归模型、偏最小二乘回归模型和岭回归模型,并对这4种模型进行了评估。结果表明：①多元逐步回归模型被认为是一种可以简单、高效、准确地反演西北干旱区植被NPP的模型,且模拟结果与MOD17A3产品及实测值具有很强的相关性;②西北干旱区多年平均植被NPP的分布具有明显的区域差异,山区增加,平原区减少,呈现出北部及西北部高,而南部及东南部低的特征;③西北干旱区NPP在年际变化上呈波动增加趋势,线性增长率为0.40gC/(m·a)。自2000年以来,58.66%区域的NPP呈现增长趋势,13.64%的地区保持不变,27.7%的地区表现为退化趋势。
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依据西北各省 (自治区)的有关资料,对西北内陆河流域的水资源特点进行了综合分析,提出了西北内陆河流域水资源的四大特点:①内陆河流域径流主要形成于山区,散失于山前平原盆地,径流的补给源主要是降水、冰雪与地下水;②冰雪资源对内陆河地表水资源有较大的调节作用;③降水、地表水与地下水转化关系特征明显;④内陆河区水平衡状态,易受人类活动影响等。
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DOI:10.1175/1520-0442(1995)008<1284:GPEBOA>2.0.CO;2URL [本文引用: 1]
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DOI:10.3390/rs10020316URLPMID:30298103 [本文引用: 1]
The NASA Catchment land surface model (CLSM) is the land model component used for the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA). Here, the CLSM versions of MERRA and MERRA-Land are evaluated using snow cover fraction (SCF) observations from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Moreover, a computationally-efficient empirical scheme is designed to improve CLSM estimates of SCF, snow depth, and snow water equivalent (SWE) through the assimilation of MODIS SCF observations. Results show that data assimilation (DA) improved SCF estimates compared to the open-loop model without assimilation (OL), especially in areas with ephemeral snow cover and mountainous regions. A comparison of the SCF estimates from DA against snow cover estimates from the NOAA Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System showed an improvement in the probability of detection of up to 28% and a reduction in false alarms by up to 6% (relative to OL). A comparison of the model snow depth estimates against Canadian Meteorological Centre analyses showed that DA successfully improved the model seasonal bias from -0.017 m for OL to -0.007 m for DA, although there was no significant change in root-mean-square differences (RMSD) (0.095 m for OL, 0.093 m for DA). The time-average of the spatial correlation coefficient also improved from 0.61 for OL to 0.63 for DA. A comparison against in situ SWE measurements also showed improvements from assimilation. The correlation increased from 0.44 for OL to 0.49 for DA, the bias improved from -0.111 m for OL to -0.100 m for DA, and the RMSD decreased from 0.186 m for OL to 0.180 m for DA.
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DOI:10.1038/nature20584URLPMID:27926733 [本文引用: 1]
The location and persistence of surface water (inland and coastal) is both affected by climate and human activity and affects climate, biological diversity and human wellbeing. Global data sets documenting surface water location and seasonality have been produced from inventories and national descriptions, statistical extrapolation of regional data and satellite imagery, but measuring long-term changes at high resolution remains a challenge. Here, using three million Landsat satellite images, we quantify changes in global surface water over the past 32 years at 30-metre resolution. We record the months and years when water was present, where occurrence changed and what form changes took in terms of seasonality and persistence. Between 1984 and 2015 permanent surface water has disappeared from an area of almost 90,000 square kilometres, roughly equivalent to that of Lake Superior, though new permanent bodies of surface water covering 184,000 square kilometres have formed elsewhere. All continental regions show a net increase in permanent water, except Oceania, which has a fractional (one per cent) net loss. Much of the increase is from reservoir filling, although climate change is also implicated. Loss is more geographically concentrated than gain. Over 70 per cent of global net permanent water loss occurred in the Middle East and Central Asia, linked to drought and human actions including river diversion or damming and unregulated withdrawal. Losses in Australia and the USA linked to long-term droughts are also evident. This globally consistent, validated data set shows that impacts of climate change and climate oscillations on surface water occurrence can be measured and that evidence can be gathered to show how surface water is altered by human activities. We anticipate that this freely available data will improve the modelling of surface forcing, provide evidence of state and change in wetland ecotones (the transition areas between biomes), and inform water-management decision-making.
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DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20130753URL
利用CSR(Center for Space Research) 提供的GRACE RL05数据反演2003—2012年中国大陆水储量及其周边海域海水质量变化趋势。采用改进去相关滤波算法, 使拟合最高阶次位系数为55及数据系列两端球谐位系数无需作为滑动窗口中心可直接拟合, 去条带效果相比传统方法更明显。结果表明, 中国陆地水储量在华北平原、三峡地区及青海、新疆、西藏交界地区变化较大。十年间, 华北平原地下水以4.1±1.3 mm/a速度减少, 陆地水和地表水变化主要集中在2004—2008年;三峡水库3次蓄水引起地区等效水高变化分别为52 mm、18 mm及7 mm;青海、西藏、新疆3省交界地区地表水变化引起陆地水、地下水分别以10.6±0.9 mm/a及11.6±1.0 mm/a的速度增加。扣除冰川均衡调整后, GRACE反演海水质量的变化结果显示, 东海、南海、黄海海水质量分别以4.23±0.9 mm/a、1.33±0.9 mm/a及3.09±1.1 mm/a的速度上升, 东海海水质量在长江入口附近上升速度最快。
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DOI:10.11676/qxxb2014.089URL [本文引用: 1]
中国干旱半干旱区的洪涝灾害是一个尚未引起人们重视的重大科学问题,这主要是因为干旱半干旱区对洪涝灾害的防范意识比较薄弱.而极端降水事件的次数、强度和持续时间与干旱半干旱区的洪涝灾害有密切联系,直接影响该区域洪涝灾害及其次生地质灾害的次数与严重程度.以干旱半干旱区的极端降水事件为切入点,分析了中国干旱半干旱区的极端降水事件次数和极端降水量的变化特征,旨在为干旱半干旱区的洪涝灾害研究提供科学依据.结果表明,进入21世纪以来,中国110°E以西的干旱半干旱区极端降水事件的日数有所增多,而110°E以东的区域日数都有所减少.干旱半干旱区极端降水量的变化也呈现出西增东减的分布,大部分干旱半干旱区的极端降水量变化占总降水量变化的40%以上,一部分地区能达到50%,甚至100%—200%.从季节变化来看,春季天山以北、新疆南部、甘肃敦煌和内蒙古包头以北地区极端降水量增加较多,夏季110°E以西的干旱半干旱区极端降水量均增大明显,秋季陕西榆林、内蒙古鄂尔多斯、包头和呼和浩特等地极端降水量增大较明显.
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在考虑干旱气候系统的前提之下,总结了西北干旱气候的形成和演化规律,对西北干旱气候的预测理论和方法作了一些定性讨论。初步提出了西北气候干旱化的一些基本对策,特别强调了开发绿洲气候资源和提高西北水资源利用效率在干旱化对策中的作用。粗略估计了当前可实现的干旱化对策措施对西北水资源供求矛盾的缓解能力。指出了研究我国西北干旱气候系统所面临的困难和存在的不足,以及今后需要重点研究的科学问题。
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