杨一飞，杨鹏年，汪昌树，寇 鑫，谭 翻，徐 杰，王 翠
（1.新疆农业大学水利与土木工程学院，新疆 乌鲁木齐 830052；
2.新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830052；
3.长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北 武汉 841314；
4.焉耆县水利局，新疆 焉耆 841199）
在西北干旱与半干旱地区的水循环中，蒸散发是水量消耗的主要途径［1］，其主要由植被蒸腾与土壤蒸发构成。就水资源的消耗量而言，超过60%的水量用于农业，其中绝大部分又以农田灌溉的形式消耗于蒸散发［2］。地处西北典型干旱地区的焉耆盆地，是新疆重要的绿洲区，又是重要的经济作物与粮食产区［3］，农业与生态的蒸散发耗水是绿洲内水量消耗的主要方式。随着乡村振兴等一系列重大战略的实施，经济社会高质量发展与生态安全用水之间的矛盾进一步突出，水资源成为焉耆盆地生态保护与经济社会发展的控制性要素。但是，传统意义上的节水主要是针对不同措施执行前后与终端用水的变化量，即实际节约用水的总量［4］，没有对水循环过程中的消耗量进行进一步的划分，仅注重于节水量的大小，而忽视了水资源消耗中的实际效用。因此，探究水资源消耗过程中的利用效率，在水循环过程中有针对性地改进节水措施，对于焉耆盆地集约管理水资源有重要指导意义［5-6］。
国内外学者在蒸散发的理论和实验方面开展了大量的研究［7］，随着卫星遥感技术的迅猛发展，以能量平衡为基础的遥感蒸散发模型已逐渐成为大尺度陆面蒸散发模拟估算的主流方法［8-11］。代表性模型有单源的SEBAL 模型［12］、SEBS 模型［13］、METRIC 模型［14］等；
双源的TSEB 模型［15］、STSEB 模型［16］等；
以及构建特征空间的TTME 模型［17］和HTEM 模型［18］等。虽然单源模型在内蒙古河套灌区、开孔河流域等干旱地区的应用中已取得较好的结果［19-20］，但由于其不能实现植被蒸腾与土壤蒸发的分离，故在评价基于蒸散发耗水的有效性时存在一定的局限性。HTEM 模型混合了双源模型“层状”和“块状”的能量分配方法，通过构建地表温度-植被指数特征空间，实现了陆面蒸散发模拟估算及其组分植被蒸腾与土壤蒸发的分离，能更好地反映植被特征对蒸散发的影响，更适用于干旱与半干旱地区植被非均匀、非完全覆盖的下垫面［8,10］。该模型在美国爱荷华州中部、黑河流域和内蒙古河套灌区等应用结果中表明，其模拟估算结果相较于MOD16 产品数据、SEBAL、SEBS 等单源模型以及TSEB、TTME 等双源模型有更高的精度，并且能够较好地分离植被蒸腾与土壤蒸发［18,21-24］。
焉耆盆地受监测站点稀疏、实测资料匮乏等因素限制，使得以蒸散发为基础的水分利用效率评估还仅局限于站点和灌区尺度［2］。本研究采用高时间分辨率和中空间分辨率的MODIS 数据，构建混合双源梯形蒸散发（HTEM）模型，实现了焉耆盆地日尺度的陆面蒸散发及其分量植被蒸腾与土壤蒸发的时空连续模拟，并对盆地内农田蒸散发耗水进行有效性评价，为当地基于蒸散发的水资源管理提供依据［5］。
焉耆盆地（85°47＇～87°32＇E，41°45＇～42°29＇N）是塔里木盆地东北部的一个半封闭山间盆地（图1），盆地平原面积（不含博斯腾湖）约为5436 km2，行政区域包括焉耆县、博湖县、和静县、和硕县和新疆生产建设兵团第二师的21 团、22 团、223 团、24 团、25团和27 团6 个团场。研究区深居内陆，地处南北疆气候交错带，属典型大陆性干旱气候。主要气候特点为：冬季严寒，12月—次年2月日平均气温均处于0 ℃以下；
春季气温回升迅速，4 月日平均气温可从10 ℃以下迅速上升至20 ℃以上；
夏季气候温和，日平均气温20～30 ℃；
秋季气温下降快。焉耆盆地还具有降雨量小、日照时间长、昼夜温差大、蒸发强烈等典型的干旱区绿洲特征［3］。区内土地利用结构主要包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地，分别占研究区总面积的41.0%、0.1%、10.6%、0.6%、2.5%和45.2%。
图1 研究区示意图Fig.1 Schematic diagram of the study area
2.1 数据来源
本研究数据主要包括MODIS 数据、DEM 数据、气象资料、土地利用数据及引水量数据（表1）。其中，遥感卫星数据选取MODIS 系列产品：MOD09GA、MOD09GQ 和MOD11A1（表2），采用谷歌数据引擎（Google Earth Engine，GEE）对3 种MODIS 产品数据进行重采样、掩膜、投影变换等处理，空间分辨率统一为250 m。DEM 数据与土地利用数据也经过重采样处理将空间分辨率统一至与MODIS数据相同的250 m分辨率。
表1 主要数据类型及来源Tab.1 Main data types and sources
表2 MODIS数据产品介绍Tab.2 Introduction of MODIS data product
2.2 研究方法
本文通过地表能量平衡原理结合地表温度-植被指数特征空间构建HTEM 模型，利用MODIS 数据驱动模型，实现对陆面蒸散发的模拟估算及其组分植被蒸腾与土壤蒸发的分离，得出基于蒸散发的耗水有效性评价。
2.2.1 HTEM 模型 HTEM 模型由2 个模块组成。第1 个模块是划分每个像元的可用能量，并使用混合双源方案估计表面能量通量（图2a）；
第2 个模块是基于理论确定的梯形特征空间将地表温度（LST）分解为分量温度（图2b）。
图2 HTEM模型和Fc-LST特征空间示意图Fig.2 Schematic diagrams of HTEM model and Fc-LST feature space
在基于地表能量平衡原理的模型中，蒸散发过程消耗的能量可表示为地表能量平衡方程的残差：
式中：LE为蒸散发消耗的潜热通量（W·m-2）；
Rn为地表净辐射通量（W·m-2）；
G为土壤热通量（W·m-2）；
H为感热通量（W·m-2）。
HTEM 模型中混合“层状”与“块状”的能量分配方法［18］，先采用“层状”方法将地表净辐射通量分配为冠层分量和土壤分量；
然后采用“块状”方法将可用能量分配为土壤热通量、感热通量和潜热通量。该方法可分别计算植被覆盖区域与裸土区域的蒸发量，适用于植被稀疏的干旱与半干旱地区，并且对处于播种时期的农田有较高的精确度［8］。
式中：LEc和LEs分别为冠层潜热通量和土壤潜热通量（W·m-2）；
Rnc和Rns分别为冠层净辐射通量和土壤净辐射通量（W·m-2）；
Fc是由归一化植被指数计算得到的植被覆盖度分数［17］；
ρ为空气密度（kg·m-3）；
Cp为恒压空气比热容（J·kg-1·K-1）；
Tc、Ts和Ta分别为植被冠层温度、土壤表面温度和平均气温（K）；
rah为冠层和参考高度之间的空气动力阻力（s·m-1）；
ras为紧靠土壤表面的边界层中的空气动力阻力（s·m-1）；
raa为冠层粗糙度长度和零位移高度之和与参考高度之间的空气动力阻力（s·m-1）；
空气动力阻力根据Sánchez等［16］的方法计算。
为了求解潜热通量，需要获得植被冠层温度和土壤表面温度，HTEM 模型通过构建梯形Fc-LST 特征空间［17］将地表温度分解为植被冠层温度和土壤表面温度（图2b）。该方法假设空间内存在代表土壤水分状况和蒸发速率的4 个理想极值点A、B、C、D，这4个极值点构成了一个梯形空间。点A、B分别代表裸地区和全植被区的非水份胁迫点，AB线被称为湿边，其蒸发速率为0；
点C、D 分别代表全植被区和裸地区的完全干燥点，CD 线被称为干边，蒸发速率为其潜在速率。对于湿边，其最大的蒸发速率对应最低的感热通量，因此将平均气温视为梯形特征空间的湿边。在干边和湿边之间，由梯形空间包围的倾斜线代表土壤湿度等值线［25］，任意一条等值线可以通过线性插值干边和湿边的斜率来获得。在一定的气象条件和地表特征条件下，将冠层潜热通量设为0，可得到理论植被全覆盖地（点C）的温度（Tcmax，K）；
同理，将土壤潜热通量设为0，可得到理论最干燥裸地（点D）的温度（Tsmax，K）；
最后，植被冠层温度和土壤表面温度可根据各等值线斜率由下式计算得到：
2.2.2 蒸散发时间尺度扩展根据卫星遥感只能在卫星重访时提供地表信息，需要将这些瞬时蒸散发（ETinst，mm）扩展为日值蒸散发［26］。在HTEM 模型中，假设参考蒸发比（FET）在一天中是一个常数［14］：
式中：ETrinst为卫星成像时间的瞬时参考作物蒸散发（mm）；
ETrday为图像当天的累计24 h 参考作物蒸散发（mm），使用联合国粮农组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）推荐的Penman-Monteith（P-M）公式［27］计算；
ETday为每日蒸散发（mm）。由于云层遮蔽、影像缺失等因素，导致遥感数据并不是每日连续的，对于缺少遥感数据的时段，参考蒸发比可以通过在邻近的2 个有遥感数据的日间进行线性差值获得［28］。
2.2.3 耗水有效性评价指标本文基于王浩等［5］提出的土壤水资源消耗效用评价指标，结合涂晨雨等［2］的方法将蒸散发过程中消耗的水量定义为3 个部分：（1）将植被蒸腾定义为高效耗水，这部分耗水直接参与了植物干物质的形成，对于作物生产非常重要；
（2）将植物棵间蒸发（土壤蒸发中植被覆盖度高于零的部分）定义为中效耗水，这部分耗水虽然未直接参与干物质形成，但可对植物生长小气候起调节作用从而影响作物的产量，相比于植被蒸腾利用效率较低；
（3）将难以利用的土壤蒸发（土壤蒸发中植被覆盖度接近于0的部分）定义为低效耗水，这部分耗水在地表没有植被覆盖情况下产生，尽管能对周围的生态环境起到一定的作用，但其被利用的可能性甚微。利用上述3个评价指标对焉耆盆地农田耗水进行有效性评价。
2.2.4HTEM模型验证为了验证HTEM 模型模拟估算陆面蒸散发结果的可信度，需要对估算结果进行检验，虽现已有MOD16A2、PML-V2等多种遥感蒸散发产品，但由于其在干旱与半干旱地区存在数据缺失、结果偏低等因素，导致用于流域尺度时存在较大的局限性［10,29-30］。因此，本研究根据前人的研究经验［31-32］，分别在站点尺度和区域尺度上对HTEM模型的结果进行精度分析。站点尺度使用2种方法进行验证：一是使用气象站大型蒸发器的逐日观测蒸发量乘以折算系数［33］转换为大水面蒸发量，算得4—10 月各月日均蒸发量与HTEM 模型模拟结果提取的水面蒸发作为对比；
二是使用FAO 推荐的P-M公式，选取多种参考作物通过面积加权，计算出盆地农田范围内参考作物4—10月各月日均实际蒸散发，与HTEM 模型结果作为对比［32］。区域尺度使用水量平衡方程计算出区域蒸散发作为对比，区域水量平衡方程［34］如下：
式中：WET为水量平衡法计算的区域年总蒸散发量（m3）；
WP为区域年降水量（m3）；
WD为区域年引水量（m3）；
WR为区域年出流水量（m3）；
ΔW为区域年储水变化量（m3），对于年均衡来说ΔW≈0[35]；
ETW为水量平衡法计算的区域年平均蒸散发量（103mm）；
A为研究区面积（m2）。
3.1 蒸散发模拟精度评价
站点尺度与区域尺度对比结果如图3 所示。在站点尺度上（图3a～b），HTEM 模型模拟结果与大型蒸发器观测值对比结果的均方根误差（RMSE）为0.38 mm·d-1，平均相对误差（MRE）为9.0%，决定系数（R2）为0.93；
与P-M 公式计算结果对比的RMSE为0.58 mm·d-1，MRE 为17.4%，R2为0.89。在区域尺度上（图3c），HTEM 模型与水量平衡计算结果对比的RMSE 为14.7 mm，MRE 为3.8%。模型模拟误差范围与其他学者检验结果相近［31-32,36］，误差处于合理范围内，说明HTEM模型在焉耆盆地的适用性较好，可以用于后续蒸散发时空格局分析。
图3 HTEM模型点尺度与区域尺度对比验证结果Fig.3 Comparison and validation results at point scale and regional scale of HTEM model
3.2 蒸散发时空分布特征
由焉耆盆地蒸散发的空间分布及土地利用类型图（图4）可以看出，蒸散发在空间分布上存在明显的差异，高值主要集中在盆地中部的耕地、水域以及博斯腾湖附近的湿地等区域，由于距离水域较近，加上灌溉等活动，使得下垫面供水较为充足，所以导致蒸散发偏高；
低值主要集中在盆地四周的山前平原区及戈壁滩周围等区域，由于降水量少、太阳辐射较高，使得下垫面供水不足，所以导致蒸散发偏低。
图4 焉耆盆地多年平均蒸散发及土地利用类型空间分布Fig.4 Spatial distributions of multi-year average evapotranspiration and land use types in the Yanqi Basin
为评估农田水分利用效率，本研究对农田范围进行提取分析。2013—2020 年焉耆盆地农田蒸散发年际和月际变化趋势如图5所示。盆地农田的年蒸散发在570～660 mm 之间浮动变化，多年平均蒸散发为624.4 mm。从年际变化看，8 a内盆地农田的蒸散发总体呈现增加趋势。从月际变化看，多年来年内的变化趋势大体相同，均呈现单峰型，1—7 月蒸散发持续增加，于7 月达到最高值，之后逐渐减少，至12月达到最低值。总体上看，4—10月是盆地农田蒸散发的集中期，也正是盆地作物的生育期，这7个月的蒸散发占全年蒸散发的89.6%。
图5 2013—2020年焉耆盆地农田蒸散发年际和月际变化趋势Fig.5 Interannual and intermonthly trends of evapotranspiration in agricultural land of Yanqi Basin from 2013 to 2020
3.3 农田植被蒸腾与土壤蒸发分项评价
由焉耆盆地植被蒸腾与土壤蒸发空间分布以及两者分别占总蒸散发的比例分布（图6）可以看出，植被蒸腾主要分布在盆地中部的耕地、林地、草地等有植被覆盖的区域；
而土壤蒸发的空间分布趋势与植被蒸腾相反，高值主要分布在未利用地、建设用地等无植被覆盖的区域，低值主要分布在耕地、林地、草地等有植被覆盖的区域。从植被蒸腾与土壤蒸发占蒸散发的比例分布可以看出，植被蒸腾占比在0～92%之间变动，土壤蒸发占比在8%～100%之间变动，两者变化呈相反趋势，互补效应显著，且均与植被分布有着密切的联系。
图6 焉耆盆地植被蒸腾与土壤蒸发空间分布及占比Fig.6 Spatial distributions and proportions of vegetation transpiration and soil evaporation in the Yanqi Basin
2013—2020年焉耆盆地农田植被蒸腾与土壤蒸发年际和月际变化趋势如图7所示。其中，植被蒸腾多年平均值为508.9 mm，占总蒸散发的81.5%；
土壤蒸发多年平均值为115.5 mm，占总蒸散发的18.5%。
图7 2013—2020年焉耆盆地农田植被蒸腾与土壤蒸发年际和月际变化趋势Fig.7 Interannual and intermonthly trends of vegetation transpiration and soil evaporation in agricultural land of Yanqi Basin from 2013 to 2020
从年际变化看，农田植被蒸腾呈现增加趋势；
土壤蒸发呈现先减小后增大趋势。从月际变化看，结合焉耆盆地农田多年平均植被蒸腾、土壤蒸发与植被覆盖度时间变化趋势（图8）可以看出，植被蒸腾年内变化趋势与植被覆盖度变化趋势一致，呈单峰型；
1—4 月农田没有植物，植被蒸腾变化趋于平缓；
4 月开始植物进入生育期，随辐射和温度的上升，植被蒸腾与植被覆盖度快速增加，于每年7月达到最高值；
之后逐渐减少，于12 月达到最低值。而土壤蒸发与植被蒸腾的变化趋势相反，呈双峰型，冬季温度低于零度，土壤处于冻结状态，土壤蒸发较小；
进入3 月以后，随着辐射的增强和温度的升高，土壤开始解冻，土面蒸发逐渐升高，于4 月达到第1个峰值；
后随着作物生长发育，裸露地表逐渐被植被覆盖，土壤蒸发逐渐减小，于7—9 月达到最低值并且变化趋于平缓；
之后由于收割作物导致地表再次裸露，加上焉耆盆地传统的冬灌，土壤蒸发随之增加，于11月达到第2个峰值。
图8 焉耆盆地农田多年平均植被蒸腾、土壤蒸发与植被覆盖度时间变化趋势Fig.8 Temporal trends in multi-year average vegetation transpiration,soil evaporation and vegetation cover time in agricultural land of Yanqi Basin
3.4 农田耗水有效性评价
根据王浩等［5］提出的土壤水资源消耗效用评价指标，对2013—2020年焉耆盆地农田耗水有效性进行评价（表3）。具体来说，盆地农田多年平均耗水总量为13.82×108m3，RMSE 为0.52×108m3·a-1。其中高效耗水11.27×108m3，占总耗水量的比重最大，达81.5%，远高于中效和低效耗水；
低效耗水1.79×108m3略高于中效耗水0.77×108m3，二者分别占总耗水量的12.9%和5.6%。高效耗水年际变化与灌区耗水总量年际变化趋势相吻合，而中效、低效耗水与耗水总量年际变化趋势相比存在一定差异。2013—2020年以来随着焉耆盆地节灌率的提高，高效耗水和中效耗水在年际变化上均呈现增加趋势，低效耗水呈现减小趋势，其中中效耗水和低效耗水的变幅较缓，高效耗水的变幅相对显著。
表3 2013—2020年焉耆盆地农田耗水有效性评价统计结果Tab.3 Statistical results of water consumption effectiveness evaluation of agricultural land in the Yanqi Basin from 2013 to 2020 /108m3
焉耆盆地农田多年平均高效、中效、低效耗水量逐月占比情况如图9 所示，其中高效耗水占比在11.6%～98.0%之间变动，呈单峰型变化，高值主要集中在作物生育期内，期间随着作物生长发育，植被覆盖度增大，水份利用效率也随之增加；
作物生育期占比明显高于非生育期。中效耗水占比在1.3%～27.4%之间变动，呈双峰型变化，耗水占比1—5 月显著上升，于5 月达到第1 个峰值，6—9 月迅速下降，后趋于稳定，10—11 月持续上升达到第2 个高峰；
2 个峰值分别出现在作物生长发育初期和作物收割期，在此时期植被覆盖度较作物发育中期明显偏低，水分利用效率也随之降低。低效耗水占比在0.7%～84.2%之间变动，呈单谷型变化，与高效耗水占比的变化趋势相反，高值主要集中在作物非生育期，期间由于地表几乎没有植被覆盖，水分利用效率较低；
作物非生育期占比明显高于生育期。
图9 焉耆盆地农田多年平均高效、中效、低效耗水量逐月占比Fig.9 Multi-year average monthly proportions of high,medium and low efficiency water consumption on agricultural land in the Yanqi Basin
4.1 蒸散发模型反演
本研究在站点尺度与区域尺度对HTEM模型模拟结果进行了对比验证，误差均在合理范围内，相应结果与余欣等［36］在开孔河流域的模拟结果相近，证明HTEM 模型模拟结果合理，模型在焉耆盆地具有较好的适用性。从模拟结果上看蒸散发的空间分布与土地利用类型具有高度一致性，高值区主要分布在盆地中部的耕地、水域以及博斯腾湖附近的湿地等距离水域较近或有灌溉活动的区域；
低值区主要分布在盆地四周的山前地带平原区及戈壁滩周围等缺乏水量补给、下垫面供水不足的区域。这与宁亚洲等［32］对干旱区疏勒河流域的蒸散发模拟结果中水体和植被蒸散发大，而沙地和裸地的蒸散发最小的结论一致。该方法较为准确地模拟蒸散发，弥补传统方法仅局限于作物生育期模拟的不足，可为基于蒸散发的耗水研究提供更丰富的数据支撑。
4.2 蒸散发耗水有效性评价
本研究将焉耆盆地农田蒸散发消耗的水量，根据其消耗效用分解为高效、中效和低效耗水。从结果来看，近年来焉耆盆地农田平均每年624.4 mm 的蒸散发中，土壤蒸发为115.5 mm，占总蒸散发的18.5%，其中80.7 mm 属于难以利用的低效耗水，多年平均耗水量达1.79×108m3，并且主要集中在作物的非生育期，这部分耗水量主要来源于焉耆盆地农田每年冬灌贮存在土壤中的水量。冬灌会将一部分的水量贮存并冻结在土壤中，在春季解冻时较非冬灌地相比土壤含水率有明显提高，具有蓄水保墒与压盐洗盐的作用［37-38］。但是过量且大规模的冬灌不仅导致水分的大量蒸发，增大低效耗水量，而且还造成土壤肥力的流失。随着最严格水资源管理制度的实施，定额供水将成为一种常态化管理措施，大面积的冬灌将难以为继，适度合理的限额冬灌将是今后发展的趋势。因此，在焉耆盆地耕地盐渍化水平持续下降的现状下［39］，可以通过适当减少冬灌面积或增大冬灌周期来缓解农业与生态用水之间的矛盾。
本研究在焉耆盆地监测资料匮乏，难以实现区域尺度上水分利用效率评价的现状基础上，使用MODIS 遥感数据驱动HTEM 模型，实现区域尺度的蒸散发时空连续模拟及其分量植被蒸腾与土壤蒸发分离，得出了焉耆盆地农田植被蒸腾与土壤蒸发的时空变化特征，并定量评价了灌区蒸散发水分消耗的有效性，可为干旱区水资源管控提供可靠的理论依据。主要结论如下：
（1）2013—2020年焉耆盆地灌区平均蒸散发为624.4 mm，年际变化上总体呈现增加趋势；
年内呈单峰型变化，作物生育期4—10 月蒸散发占全年蒸散发的89.6%。蒸散发在空间分布上存在明显的差异，受下垫面不同的影响，高值主要集中在盆地中部的耕地、水域以及博斯腾湖附近的湿地等区域，低值主要集中在盆地四周的山前倾斜平原区及戈壁滩周围等区域。
（2）焉耆盆地灌区植被蒸腾与土壤蒸发多年平均值分别为508.9 mm 和115.5 mm，各占总蒸散发的81.5%和18.5%。年际变化上植被蒸腾呈现增加趋势；
土壤蒸发呈现先减小后增加趋势。植被蒸腾年内变化趋势与植被覆盖度变化趋势一致，呈单峰型，于每年7月达到最高值；
土壤蒸发与植被蒸腾的变化整体呈现相反趋势，呈双峰型，分别于4月和11月达到峰值。
（3）焉耆盆地灌区多年平均蒸散发耗水13.82×108m3，其中高效、中效和低效耗水分别为11.27×108m3、0.77×108m3和1.79×108m3，各占总耗水量的81.5%、5.6%和12.9%，高效耗水总量远大于中效及低效耗水。近年来随着焉耆盆地节灌率的提高，高效耗水和中效耗水量年际变化上呈现增加趋势，低效耗水呈现减小趋势，其中中效耗水和低效耗水的变幅较缓，高效耗水的变幅相对显著。年内高效耗水占比呈单峰型变化，高值主要集中在作物生育期，期间占比明显高于非生育期；
中效耗水占比呈双峰型变化，高值主要集中在作物生长发育初期和作物收割期；
低效耗水占比呈单谷型变化，与高效耗水占比的变化趋势相反，高值主要集中在作物非生育期，期间占比明显高于生育期。耗水有效性与植被覆盖度密切相关，随植被覆盖度的增大而增大。
