利用卫星数据估算的蒸散量来校准伊朗一个高度受管控的河流流域中的空间分布型水文模型

《Journal of Arid Environments》：Satellite-derived evapotranspiration for calibrating a spatially distributed hydrological model in a highly regulated Iranian river basin

　　

Afshin Jahanshahi

爱尔兰高威大学科学与工程学院工程学院

摘要

在管理严格且数据稀缺的灌溉流域中，由于流量观测数据不可靠或无法获取，水文模型的准确校准仍然是一个重大挑战。解决这一限制对于改善水资源管理和理解集约化农业区域的水文过程至关重要。本研究采用了一种基于空间分布的蒸散量（ET）的校准方法，使用SWAT模型和遥感SEBAL ET数据。该模型在465个水文响应单元（HRUs）上进行了校准，以Kling-Gupta效率（KGE）作为目标函数，并使用DDS算法进行优化。使用原始SEBAL数据集进行的初步校准效果有限（平均KGE = 0.29），主要是由于未能充分反映特定土地利用类型的蒸散动态。为了解决这个问题，引入了一个包含作物特定变异性的修改后的SEBAL数据集，从而提高了校准效果（平均KGE = 0.42）并增强了空间一致性。统计测试确认这些改进是显著的（p < 0.001）。结果表明，基于ET的校准有效地约束了模型性能，并捕捉到了高度调控流域中的灌溉驱动的蒸散动态。然而，与空间尺度不匹配、灌溉不确定性以及等终态性相关的限制仍然存在。总体而言，本研究强调了将遥感与水文建模相结合在数据稀缺地区改进水资源评估的潜力。

引言

人们普遍认识到，在将水文模型用于预测目的或为决策提供信息之前，必须对其进行校准和验证，并量化其相关的不确定性（Acero Triana等人，2019；Jahanshahi等人，2021）。随着水文模型变得越来越复杂，有效校准它们的挑战也随之增加（Jahanshahi等人，2022a，2025b）。这些困难体现在等终态性上，即许多可能的参数集中没有唯一的选择，以及模型和数据的不确定性增加（Alexander等人，2023；Jahanshahi等人，2022b，2024a，2025c；Lan等人，2020）。这一问题在以小规模农业为特征且具有明显空间和时间水文变异性的集约化管理区域尤为突出（Bastiaanssen和Bandara，2001）。人类干预与气候变化的相互作用在许多水文系统中引起了统计非平稳性（Jahanshahi等人，2024a；Montràs-Janer等人，2024），这大大增加了在这些变化环境中基于物理的水量平衡模型的校准难度。

理想情况下，校准应使用反映水通量相互依赖性和水文过程在空间和时间上变异性的过程相关变量，从而保持水量平衡中的相互作用（Arnold等人，2012；Clark等人，2015；Fenicia等人，2016）。因此，流量是最常用的校准变量，因为其时间动态与关键水量平衡要素（包括蒸散量（ET）、地下水、地表径流、入渗（或渗透）和地下水流）的波动密切相关。然而，在流量数据不可用或不存在自然河流网络的地区，这种方法就变得有问题。

为了解决这些校准难题，ET数据变得越来越重要，并已在许多水文研究中成功用于模型校准（Herman等人，2018；Liu等人，2022；Mei等人，2023；Shah等人，2021；Taia等人，2023；Yang等人，2021；Zhang等人，2020）。一个关键优势是ET可以从基于卫星的传感器中估算出来，从而为模型校准提供空间和时间上分布的信息（Zheng等人，2022）。此外，ET提供了地表水资源可用性的整体测量，无论这些水资源是来自自然过程还是人类干预（Rotenberg等人，2025；Xue等人，2025）。因此，即使地表水资源的可用性受到记录不详的人为干预的影响，ET观测仍能揭示水文功能的基本变化。

在完全管理的灌溉区，水流仅通过人工修建的渠道进行，自然河道不存在，这类系统是人类控制的典型例子。渠道网络中的流量完全受运营决策的影响，这些决策既包括正式规定也包括水用户之间的非正式安排。由于这些决策可能具有主观性且难以预测，因此可能会覆盖或显著改变系统的自然水文响应。在这种情况下，流量不再适合作为校准目标（Immerzeel和Droogers，2008；Solanki等人，2025）。因此，通过针对这种完全受调控的流量记录进行校准来获得可靠的空间分布参数估计是不太可能的。在这种情况下，必须采用不同的校准方法。这种方法必须能够表示水量平衡成分的空间变异性，同时对不可预测的人类水资源分配干预不敏感。

此外，研究水文通量如何响应土地利用变化或局部农业实践需要一个超越总体流域尺度性能指标的空间显式模型评估（Liu等人，2025；Zink等人，2018）。将空间显式的性能标准纳入校准工作流程，再加上必须估计的大量参数，使得手动试错方法对于复杂的分布式水文模型来说不切实际（Guo等人，2024；Tsai等人，2021）。因此，采用优化算法来识别最佳参数集的自动化方法在模型校准中得到了广泛应用。自动化校准已广泛应用于集总水文模型（Huang等人，2020；Lei等人，2024；Vrugt等人，2003；Yi等人，2025）。在过去的十年中，这种方法也越来越应用于空间分布模型（Campo等人，2006；Li等人，2018；Liu等人，2024；Sun等人，2020；Tiwari等人，2024；Zink等人，2018）。Immerzeel和Droogers（2008）使用遥感ET数据通过自动化方法校准了一个空间分布的SWAT模型。

本研究采用了类似的方法，使用相同的水文模型和ET估算技术，但更加强调使用遥感ET在校准异质农业景观中的水文模型时所面临的挑战。先前的研究已经指出了在灌溉区域应用空间分布模型（特别是SWAT）的困难（Amin等人，2025；Jahanshahi等人，2024b，2025c；Tan等人，2020）。

因此，本研究有两个主要目标：（i）使用基于卫星的ET数据对完全受调控的灌溉系统中的水文模型进行空间分布校准；（ii）评估从地表能量平衡算法（SEBAL）获得的蒸散量是否适合用于异质农业环境中的SWAT校准。同时评估了所提出方法的优点和局限性，以更好地理解观测数据集中空间分布信息的作用。

章节片段

研究区域

我们将校准框架应用于伊朗胡齐斯坦省的Karkheh河流域（KRB）（图1）。该流域面积约为50,764平方公里，其中约80%位于扎格罗斯山脉（Masih等人，2008）。它位于北纬30°至35°和东经46°至49°之间，是伊朗生产力最高的流域之一，占灌溉土地的约9%和小麦产量的10-11%（Muthuwatta等人，2009）。该流域包括四条主要支流（Gamasiab、Qarasou、Saymareh和Kashkan）

SWAT模型

本研究使用了土壤和水资源评估工具（SWAT）（Arnold等人，1998）。模型设置和空间数据预处理是在ArcGIS环境中的ArcSWAT界面中完成的。选择SWAT主要是因为它可以详细表示农业管理实践（灌溉时间和效率、作物种植计划、植物特性）并模拟空间显式的土地利用（LU）和管理变化如何影响各个水量平衡通量

结果

尽管在旱季存在系统性的低估，在雨季存在高估，但未经校准的SWAT ET在整体时间动态上仍然可以接受，如KGE = 0.53、RMSE = 18毫米/月和r2 = 0.82所示（与SEBAL数据相比，图4）。两个ET时间序列显示出与作物生长和收获季节一致的时间模式，除了两个最潮湿的夏季月份外，SWAT和SEBAL ET之间的差异较小。因此，我们认为SEBAL

讨论

基于遥感的SEBAL数据集有助于SWAT水文模型的空间分布校准。然而，初步校准产生的结果并不令人满意，SEBAL和SWAT ET之间的一致性存在明显的季节性变化。在农业活动多样化的时期，两个数据集中的土地利用特定ET的差异尤为明显，从而阻碍了适当的参数化和满意的校准

结论

本研究评估了使用遥感ET数据进行空间分布模型校准的潜力和局限性。SEBAL数据集提供了ET时间序列，然后用于空间分布校准。研究表明，从1公里×1公里的MODIS基础SEBAL产品中提取的空间ET数据在所有HRUs上产生了几乎相同的遥感ET值。因此，从SEBAL得出的时间序列未能

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者感谢伊朗气象组织（IRIMO）和伊朗能源部（IEM）提供所需的数据。