2008—2014年新疆艾比湖流域土壤水分時空分布特征

王瑾杰,丁建麗,*,張 喆

1 新疆大學 生態學科博士后科研流動站,烏魯木齊 830046 2 新疆大學 資源與環境科學學院智慧城市與環境建模自治區普通高校重點實驗室,烏魯木齊 830046 3 新疆大學 資源與環境科學學院 綠洲生態教育部重點實驗室,烏魯木齊 830046

土壤水分是陸地生態系統物質運動與大氣能量交換的關鍵要素[1],對氣候變化及生態、水文過程有重要的調節作用[2]。目前全球氣候變化改變了陸面水循環要素和土壤水分[3],對以水定人、以水定地的干旱區而言,長時間序列、區域尺度的土壤水分監測對區域生態安全、旱情預報、農業生產以及水資源管理等領域具有重要意義[4]。

艾比湖流域具有典型的干旱區生態環境特征,近年來由干旱引發的湖泊面積萎縮,使湖濱周邊干涸湖底大面積裸露且嚴重鹽堿化,受常年大風影響,艾比湖目前已成為繼咸海之后全球第二大鹽塵暴、沙城暴發源地,干旱化不斷加劇。土壤水分作為流域干旱的重要指示性因子,其時空分布及變化受到諸多學者的關注。曹雷[5]等利用干旱植被指數分析了艾比湖地區土壤水分的時空變化。結果表明：2003—2013年該地區土壤水分空間分布由湖區向周邊地區呈減少趨勢；濕潤、正常和輕旱面積減少，干旱和重旱面積有所增加。秦璐等[6]分析艾比湖流域16個典型群落的土壤水分,結果顯示流域內阿齊克蘇河河谷土壤水分空間分布西部較東部干旱。張威海[7]、張雅麗等[8]利用傳統野外土壤水分實測數據分析艾比湖流域土壤水分空間異質性,結果表明,除氣候條件外,地形地貌、水文地質和人類活動是影響艾比湖流域土壤水分空間異質性的重要因素。朱小強[9]等利用MODIS影像結合TVDI指數反演艾比湖流域2013、2014、2015年的5月、10月土壤水分,并以實測數據予以驗證。

綜上述研究發現,目前針對艾比湖流域土壤水分的研究主要受時空尺度制約,缺乏流域尺度、連續的時空變異性研究,難以全面反映流域特殊的“山地-綠洲-荒漠”系統土壤水分變化特征?；诖?本研究將SWAT模型與RS、GIS技術相結合模擬土壤水分,利用GF- 1號衛星反演區域土壤剖面電導率修正SWAT模型土壤參數,進一步提高SWAT模型模擬地表分量精度,并對其模擬的2008—2014年流域尺度、長時間序列土壤水分時空變化及分布特征進行分析,為流域土壤水分數據重建、旱情監測及預報等工作提供基礎數據支撐。

1 研究區概況

艾比湖流域位于43°38′—45°52′N和79°53′—85°02′E之間(圖1),深居大陸腹地,自然條件惡劣,受三面環山阻隔外界氣流的影響,流域內氣候變化劇烈且十分干燥,降雨量稀少、日照充足,蒸發量大,流域水資源與生態系統對氣候變化響應十分敏感。流域內有內陸干旱區典型的封閉型湖泊及新疆第一大鹽水湖——艾比湖,從20世紀50年代初至今,湖泊面積從1200 km2萎縮至500 km2左右,蓄水量由30多億m3減少到7億m3左右,湖濱荒漠林減少62%,湖中蘆葦面積減少94%,湖濱周邊干涸湖底大面積裸露且嚴重鹽堿化,受常年大風影響,已使艾比湖成為繼咸海之后全球第二大鹽塵暴、沙城暴發源地。流域干旱化趨勢十分明顯,已對天山北坡農牧業發達的綠洲內生態安全和可持續發展造成嚴重影響。

圖1 艾比湖流域邊界示意圖Fig.1 Boundary figure of Ebinur Lake Basin

2 數據與方法

2.1 數據來源

文章研究思路如圖2所示,研究過程所涉及的數據介紹如下：①高程數據采用ASTER GDEM制作,空間分辨率30 m；②土地覆蓋數據來源于2010年中科院國家科技支撐計劃,利用多時相Landsat TM/ETM遙感影像目視解譯生成；③氣象數據來自中國水科院發布的中國大氣同化驅動集(The China Meteorological Assimilation driving Datasets for the SWAT model, CMADS),空間分辨率1/3°,時間尺度為2008年1月1日—2014年12月31日。所有站點提供了日平均溫度、日最低高溫度、日累計24時降水量、日平均太陽輻射、日平均氣壓、日相對濕度、日比濕度、日平均風速數據；④土壤數據采用世界土壤數據庫 (Harmonized World Soil Database, HWSD) 1∶100萬土壤數據,grid柵格格式,WGS84投影,FAO-90土壤分類系統,美制土壤粒徑分級標準；⑤徑流數據來自博爾塔拉蒙古自治州溫泉、精河水文觀測站,日徑流數據為2009年1月1日—2010年12月31日日、月尺度數據。對SWAT模擬徑流結果進行驗證；⑥歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)采用MODIS傳感器陸地3級標準數據,8天合成的MOD13A3產品,柵格數據,空間分辨率250 m,時間序列為2008年1月—2014年12月,共252期。下載后通過ArcGIS10.0進行縮放、拼接、裁剪,完成季度、年度數據合成,用于驗證長時間序列SWAT模擬土壤水分變化趨勢。

圖2 研究思路Fig.2 Research technical route

2.2 研究方法

2.2.1 SWAT模型

研究采用SWAT模型模擬土壤水分,是目前全球應用最廣泛的水文模型之一[10]。美國、印度、德國等學者對該模型在不同時空尺度上的適用性和有效性進行了驗證[11-14]?？紤]SWAT模型是基于濕潤地區下墊面狀況研發,國內學者用于干旱區地表分量模擬時對其進行了參數修正及模型算法改進等研究,都取得了良好的效果[15-16]。該模型由美國農業部農業研究局開發,主要包括氣候、土壤類型、農業管理以及土地利用方式等多種參數,可模擬地表徑流、土壤水分、氮、磷、泥沙等地表分量[17]。其中,土壤水分可以被植被吸收或蒸發,也可從土壤剖面底滲漏并最終變為含水層出流,還可在土壤剖面中作水平運動補給河道徑流,過程復雜[18]。SWAT模擬土壤水分時充分考慮上述過程,以明確的物理機制實現土壤水分的定量計算[19]。

2.2.2 分類回歸樹法

本文基于土壤鹽漬化發生機理,在劉廣明等[20]提出的分類回歸樹法反演區域土壤剖面電導率算法基礎上,以GF- 1衛星16 m高分辨率遙感影像的多波段組合計算的土壤指數、植被指數、鹽分系數及飽和度作為自變量,將野外采樣得到的各層土壤電導率作為因變量,按不同土層輸入分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)軟件建模,建立基于分類回歸統計規則的線性模型,具體通過Cubist2.08數據挖掘軟件實現。再將線性模型和自變量圖像輸入ENVI(The Environment for Visualizing Images,ENVI)軟件進行計算,輸出各層土壤電導率空間分布圖,最終獲取0—100 cm艾比湖流域土壤剖面電導率空間數據,用以代替修正SWAT土壤數據庫參數。

3 結果與分析

3.1 構建艾比湖流域SWAT模型數據庫

驅動SWAT模型除數字高程(Digital Elevation Model, DEM)數據外,需制作土地利用數據庫、土壤數據庫和氣象數據庫為子流域和水文響應單元的劃分提供空間物理依據。首先,利用4幅ASTER GDEM 30 m分辨率DEM數據,將艾比湖流域劃分為30個子流域,如圖3所示。其次,選用由中科院提供的2010年全國陸地區域1∶10萬比例尺土地利用現狀遙感監測數據建立艾比湖流域SAWT模型土地利用數據庫。其中,需將原土地利用分類轉換成為SWAT模型土地利用分類標準。轉換后各地類分別占流域總面積比例為：林地(FRST,5.20%),牧場(PAST,28.82%),細芽草(SWGR,15.16%),水域(WATR,3.81%),冰川及永久性積雪(CNJX,1.17%),中低密度居民區(URLD,0.28%),荒地(BALD,35.47%),混合濕地(WETL,0.25%),荒漠(HTHM,2.85%),中耕作物(AGRR,6.98%),空間分布如圖3所示。SWAT模型對土壤數據庫有嚴格且復雜的要求,本文依據HWSD土壤數據庫將艾比湖流域土壤質地劃分為39種類型參與土壤水分的計算,具體劃分結果如圖3所示。

文章采用CMADS大氣同化氣象數據集(V1.0)制作艾比湖流域SWAT模型氣象數據庫,時間跨度為2008年1月1日—2014年12月31日的日尺度數據,利用ArcGIS加載艾比湖流域邊界,共遴選出隸屬艾比湖流域邊界內的45個站點,數據包括降水、太陽輻射、溫度、壓強、相對濕度、風速等六大要素。

圖3 艾比湖流域SWAT模型數據庫空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of SWAT database in the Ebinur Lake Watershed

將上述DEM、土地利用、土壤質地及氣候數據通過索引表分別寫入SWAT模型數據庫,運行SWAT模型模擬結果如下。

3.2 艾比湖流域土壤水分模擬

利用ArcGIS 10.0將2008—2014年SWAT模型模擬的艾比湖流域土壤水分數據,并將30個子流域數字格式轉化為空間格式數據,如圖4所示。

圖4 艾比湖流域2008—2014年土壤水分時空分布圖Fig.4 Temporal and spatial distribution of soil moisture in the Ebinur Lake Basin from 2008—2014

3.3 精度驗證

為確保土壤水分模擬精度,以輸出分辨率最高的徑流模擬結果為標準進行精度檢驗,再通過SWAT-CUP進行敏感性分析及參數調整,徑流量模擬結果達到最優后提取土壤水分模擬結果進行時空變化分析。

3.3.1 徑流模擬精度驗證

選取納什效率系數(Nash-Sutcliffe Efficiency,NSE)和決定性系數(Coefficient of determination,R2)對徑流量模擬結果進行評估[21]。其中,Nash系數以Moriasi的SWAT月徑流模擬結果NSE≥0.6,日徑流模擬結果NSE>0.5為評價標準；決定系數R2越接近1,表明模擬值越接近觀測值。

利用精河、溫泉水文站實測數據對模擬結果進行驗證,模擬評估結果見表1。表中參數率定期為2009—2010年,模型驗證期為2011—2013年。

表1 SWAT模擬艾比湖流域徑流輸出日、月擬合結果評估

分析表1模擬結果,精河山口水文站模擬結果精度均高于溫泉水文站,且月模擬精度高于日模擬精度,總體符合精度檢驗標準,模擬結果在可利用范圍,下一步提取土壤水分模擬結果。

3.3.2 土壤水分模擬精度驗證

(1)實測數據精度驗證

通過上述徑流模擬結果檢驗及敏感性調參,我們得到2008年3月1日—2014年12月31日土壤水分數據集。為確保模擬精度,采用2014年5月17日—21日間的38個野外實測土壤水分數據對模擬結果進行驗證,采集時間及采樣點坐標如圖1所示。

圖5 土壤含水量實測值與SWAT模擬結果相關分析 Fig.5 Correlation analysis between measured soil moisture and SWAT simulation

選取相關系數R2進行精度檢驗,取值范圍為0—1,R2越接近1,則說明二者變化趨勢越趨近于一致。38個野外采樣點實測值與模擬值R2為0.1606。分析數據發現,38個采樣點中有5組異常數據超出土壤水分正常值范圍,是導致模擬結果精度較低的主要原因。為減少野外數據采集和模型參數產生的誤差,對數據進行篩選,選取在合理范圍內的土壤水分數據33組重新計算模擬精度,R2為0.5602(圖5)。綜合比較國內外土壤水分模擬研究結果[22],精度可靠。雖然精度還有待進一步提高,但該模擬結果在眾多模擬研究中具有明顯的時間序列優勢,可為長時空土壤水分變化研究提供科學數據支撐。

(2)遙感數據精度驗證

為進一步確保長時間序列土壤水分模擬結果的可靠性,文章采用與土壤水分密切相關的植被指數NDVI對土壤水分模擬結果的變化趨勢進行檢驗。選取MODIS傳感器2008年1月—2014年12月8d合成1 km分辨率NDVI三級陸地產品252期數據進行下載、縮放、裁剪、拼接、計算,得到與土壤水分時間和空間尺度相匹配的NDVI年尺度空間分布圖,圖6列舉了土壤水分變化劇烈的2008和2014年的NDVI空間分布圖。

圖6 艾比湖流域2008年和2014年NDVI時空分布圖Fig.6 Temporal and spatial distribution of NDVI in the Ebinur Lake Basin from 2008 and 2014

圖7 艾比湖流域2008—2014年土壤水分與NDVI變化趨勢比較 Fig.7 Compared of soil moisture and NDVI trends in the Ebinur Lake Basin from 2008 to 2014

圖中綠色區域代表NDVI高值區,綠色越深代表植被長勢越好或覆蓋度越高；紅色區域代表NDVI低值區,紅色越深代表植被覆長勢差或無植被覆蓋。以線性變化趨勢圖將2008—2014年年均土壤水分和歸一化植被指數NDVI進行比較,如圖7所示。

2008—2014年間,NDVI整體上與流域土壤水分具有相同變化趨勢。該結果進一步證實,本文通過SWAT模型模擬的2008—2014年艾比湖流域年均土壤水分變化趨勢結果可靠。

3.4 土壤水分的時空變化

3.4.1 年均土壤水分時空分布特征

由圖4可知,2008—2014年艾比湖流域年平均土壤水分表現為明顯的時空異質性；其中,低值區為2008—2009年；2010年呈明顯上升趨勢；2011—2014年緩慢減少；2014年較2010年減少32.03%。將2008—2014年年均土壤水分以閾值進行劃分,低于15 mm的年份為2008年、2009年占總年份的28.6%；15—20 mm之間的年份為2014年占總年份的14.2%；高于20 mm的年份為2010年、2011年、2012年、2013年占總年份的57.1%。雖2010—2013年年土壤水分高于20 mm,但流域整體干旱化趨勢并未減輕。因此,從氣候變化和人類活動兩方面分析影響流域干旱化的主導因素。

2008年艾比湖流域年降水量189 mm,年平均氣溫為4.9℃,相對其他年份有降水量少、氣溫高的特點,此時年平均土壤水分11.44 mm,為2008—2014年間最低值；2010年區域降水量(215.3 mm)明顯增加,氣溫保持平穩,流域年平均土壤水分23.13 mm呈明顯上升趨勢。由此可知,2008—2010年,氣候要素,尤其降水和氣溫是艾比湖流域土壤水分劇烈變化的主要影響因素。

2011年年平均氣溫4.6 ℃,年降水量343.9 mm,年平均土壤含水量22.97 mm；與2010年相比,年均氣溫降低0.1 ℃,降水量增加128.6 mm；土壤含水量卻減少0.16 mm。說明在氣溫降低且降水量增加59.7%的背景下,流域土壤含水量卻呈現減少趨勢。且2011—2014年流域年均氣溫及降水量變化不明顯的情況下,年均土壤水分持續下降。說明從2011年起,還有其他因素和氣候要素共同影響區域土壤水分。查閱艾比湖流域2011發展規劃資料發現,2011年艾比湖流域新增耕地3.4萬畝、新建維修改造防滲渠道30.03 km；新修防洪壩4.2 km；實施飲水安全工程4處,解決了全市2.1萬人的安全飲水問題；有效開展節水型社會建設試點3個；新增名特優水產品養殖3戶；實施各類水利項目15個；各類水庫蓄水和大面積開荒灌溉措施將會對后期流域整體的干旱化帶來巨大影響,而類似的工程在2012—2014年還將持續新增,進一步說明2010—2014年期間流域整體土壤水分的減少與人類活動密不可分。

分析流域土壤水分空間變化,艾比湖流域年土壤水分均值總體偏低,且低值區由原來的北部山區及平原區的5、19、16、1、2、8號子流域逐漸向東部平原區、東南部平原區及南部山區的17、12、24、29、25、28號子流域遷移,截止到2014年土壤水分減少最明顯的區域主要集中在流域東部；西部及西南部也有不同程度降低；海拔較高的山區地帶7、15、23、26號子流域土壤水分范圍從2010年的27.78—82.07 mm變化到2014年的15.7—70.68 mm,呈明顯減少趨勢。造成這種格局變化主要有三方面原因：①流域近15年來雖受西風環流影響,帶來大西洋的濕潤氣流,在山地迎風坡形成豐富的降水,使平原區降水量相對較少；加之流域深居內陸、降水量總體偏少、蒸發量大、常年大風,使土壤水分低值區面積逐年擴大。②土地覆被亦影響土壤水分的時空格局。從圖4可以看出,土壤水分的高值區主要分布在西部山區的林地和草地。低值區主要在艾比湖周邊及東部山區的草地和稀疏植被區。同時,受人為灌溉的影響,綠洲區農用地的土壤水分值高于綠洲邊緣植被稀疏區。為進一步分析不同土地覆被類型的土壤水分變化特征,統計研究區典型的4種土地覆蓋年均土壤水分變化,發現2008年和2014年土地覆被類型的土壤水分狀況均為：林地>農用地>草地>稀疏植被,這是由于不同土地覆被的根系對土壤水分的吸收及葉片蒸騰性質存在差異,導致陸地與大氣間相互作用的能量重新分配,使土壤水分時空格局表現出顯著的時空異質性。③近年來艾比湖流域人類活動頻繁,開荒種植、植樹造林、興修水利等措施,勢必帶來大量水資源的消耗。且博爾塔拉蒙古自治州2010年人口44.36萬, 截止2014年末人口增加至49.38萬人,人口數量及城鎮面積的擴張,伴隨一系列農業、工業及生態用水的增加,給艾比湖流域地表水和地下水資源總量造成巨大影響。由此可知,艾比湖流域土壤水分低值區的遷移和擴大與氣候變化和人類活動密不可分。

3.4.2 四季土壤水分時空分布特征

以春、夏、秋、冬為時間節點,選取艾比湖流域土壤水分變化較為典型的2008年及2014年深入分析季節時空變化特征。其中,以冬季后5天平均氣溫超過10℃時為春季開始；以春季后5天平均溫度高于22℃時為夏季開始；以夏季后5天平均溫度低于22℃為秋季開始；以秋季后5天平均溫度低于10℃為冬季開始。依此劃分將艾比湖流域四季定義為：3月、4月、5月為春季；6月、7月、8月為夏季；9月、10月為秋季；11月、12月、1月、2月為冬季。

首先分析2008年艾比湖流域四季土壤水分時空分布情況,如圖8所示。

圖8 2008年和2014年艾比湖流域四季土壤水分空間分布Fig.8 The distribution of soil moisture in the four seasons of Ebinur Lake subasin in 2008、2014

在季節尺度上,2008年春、夏、秋、冬季平均土壤水分變化范圍在8.92—11.45 mm之間。其中,冬季和夏季土壤水分較高,春季和秋季土壤水分較低。冬季頻繁的固態降水及夏季降雨量的增加是流域冬、夏兩季土壤濕度較大的主要原因。

在空間尺度上,3、5、7、10、19、26、28號子流域不同季節土壤水分變化較大,且2008—2014年的四季都表現出較大差異,其余子流域四季變化微弱。從地形角度分析,3、5、7、10、19、26、28號子流域主要集中在山區及出山口地帶,坡度變化明顯,降雨形成徑流后在重力作用下隨坡向以地表徑流和壤中流形式匯入河道。此時,土壤持水能力弱,土壤水分高低主要取決于降水量的強度及頻率,而山區及出山口地帶四季降水量差異明顯,因此,這些子流域土壤水分表現出明顯的季節性差異。

2014年研究區30個子流域春、夏、秋、冬季土壤含水量空間變化趨勢基本一致。土壤含水量分布較高的子流域有3、5、7、11、13、15、19、23、24、26,較2008年增加3個流域；增加的3個子流域為13、19、24；從地形角度分析,13、19號子流域為出山口河道及沖積扇分布地帶,2014年年降雨量增加51.5%,因降雨量增加使到達出山口沖積扇地帶的徑流量增加,是我們發現的2014年5、7號子流域土壤含水量增加的原因之一。此外,在時間尺度上,流域土壤含水量四季變化范圍在11.82—18.49 mm之間,且冬季土壤含水量與春、夏、秋季差異相對較小。

綜上所述,艾比湖流域2008—2014年間,影響土壤水分變化因素各不同相同,2008、2009和2010年土壤水分變化主要受氣溫和降水影響；2011—2014年流域土壤水分持續減少,除受氣候要素影響外,人類活動也是重要影響因素之一。

4 結論

基于2008—2014年的土壤水分空間模擬數據,研究了艾比湖流域不同時空尺度下土壤水分變化特征,初步分析了土壤水分變化與氣候及人類活動的關系,研究取得如下幾點結論：

(1)分別利用野外實測土壤水分數據和MOD13A3的NDVI產品對SWAT模型估算的艾比湖流域2008—2014年土壤水分數據進行檢驗,R2為0.4595,與NDVI年變化趨勢吻合,說明SWAT模擬土壤水分精度雖有待進一步提高,但長時間序列的土壤水分變化趨勢可靠,能滿足區域尺度長時間序列的土壤水分空間變化分析的需求。

(2)時間尺度上,2008—2014年艾比湖流域土壤水分值呈波動變化,有總體下降趨勢。其中,2008—2009年為低值區,主要受氣溫和降水量影響；2010年由于降水量的增加導致土壤水分驟增；2011—2014年呈緩慢減少趨勢,除受氣候要素影響外,人類高強度的水土資源開發活動也是影響土壤水分不斷減少的重要因素。

(3)空間格局上,受降水量影響,土壤水分表現為從山區向兩側平原減少的特點。受土地覆蓋影響,土壤水分高值區主要分布在流域山區的林地和草地及綠洲農用地區域,土壤水分低值區主要分布于草地、稀疏植被區及艾比湖湖濱周邊區域,土壤水分值總體表現為：林地>農用地>草地>稀疏植被。且土壤水分低值區由北部山區及平原向東部、東南部平原區及南部山區遷移,東部土壤水分減少最明顯。造成土壤水分空間格局變化的原因除降水時空分布不均外,還與流域人口增加、城鎮擴張、綠洲面積擴大、種植結構變化等人為因素密切相關。

(4)艾比湖流域2008—2014年間土壤水分在春、夏、秋、冬四季存在時空差異。春季土壤水分主要受溫度帶來的積雪融化影響；夏季、秋季土壤水分主要受降雨量和氣溫影響；冬季土壤含水量主要受固態降雪和氣溫影響。因土壤水分受土壤質地、土地覆被、DEM、坡度、季節性降水、氣溫等要素影響,因此,不同年份、相同季節、相同子流域的土壤水分變化趨勢具有相似性。

隨著全球及區域氣候系統的變化和人類活動干預,水文、土壤等各學科領域都需要區域尺度、長時間序列的高精度土壤水分數據作為研究基礎。因此,今后在本研究基礎上融合更多地學方法,盡可能均勻增加野外采樣點的布設,進一步提高土壤水分模擬精度,建立區域尺度、長時序土壤水分數據集,對認識氣候變化和人類活動共同驅動下的干旱區“山地-綠洲-荒漠”系統土壤水分變化具有重要意義。