楊宇 余偉 馮文龍 謝檸枍 閆芳芳 張宗錦 李冰

摘要 [目的]為摸清攀枝花煙區(qū)土壤水分情況，以便為該區(qū)烤煙生產(chǎn)提供水分調(diào)控參考。[方法]結(jié)合2005—2010年該區(qū)氣象觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)及2010年4—5月遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS對(duì)攀枝花煙區(qū)的土壤濕度進(jìn)行空間分布分析，并利用溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）反演該區(qū)土壤濕度時(shí)空分布。[結(jié)果]從時(shí)間上看，2010年2月19—28日研究區(qū)土壤溫濕情況呈現(xiàn)較為干旱;從空間上看，仁和區(qū)總體上較鹽邊縣、米易縣干旱，鹽邊縣和米易縣個(gè)別鄉(xiāng)鎮(zhèn)具有地域差異性，紅寶鄉(xiāng)、格薩拉鄉(xiāng)、白坡鄉(xiāng)、麻隴鄉(xiāng)大部分煙季土壤呈現(xiàn)較為濕潤(rùn)。[結(jié)論]總體上，用TVDI反演的土壤濕度時(shí)空分布特征與實(shí)際值較一致，從土壤水分角度考慮，攀枝花煙區(qū)在3月移栽烤煙較適宜，對(duì)于仁和區(qū)等相對(duì)干旱地區(qū)，建議推后移栽期，同時(shí)加大田間管理力度。

關(guān)鍵詞 植煙土壤;土壤濕度;空間分布;反演;溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）;攀枝花市

中圖分類號(hào) S 152.7? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2021）16-0067-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.16.019?? 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Study on the Spatial Distribution Inversion of Soil Moisture in Flue-cured Tobacco in Panzhihua City

YANG Yu，YU Wei，F(xiàn)ENG Wen-long et al （Panzhihua Branch of Sichuan Tobacco Corporation，Panzhihua，Sichuan 617099）

Abstract [Objective] To investigate the soil moisture conditions in Panzhihua tobacco area，in order to provide moisture control reference for flue-cured tobacco production in the area.[Method] Combining the meteorological observation point data of the area from 2005 to 2010 and the remote sensing monitoring data from April to May 2010，the spatial distribution of soil moisture in Panzhihua tobacco area was analyzed using ArcGIS，and the temperature and vegetation drought index （TVDI） was used to invert the temporal and spatial distribution of soil moisture in the area.[Result]In terms of time，the soil temperature and humidity in the study area was relatively dry from February 19 to 28，2010.From the perspective of space，Renhe District was generally drier than Yanbian County and Miyi County.Yanbian County and some towns in Miyi County had regional differences.Most of the tobacco season soils in Hongbao Township，Gsala Township，Baipo Township and Meilong Township were relatively moist.[Conclusion]In general，the spatial and temporal distribution characteristics of soil moisture inverted by TVDI are consistent with the actual value.Considering from the perspective of soil moisture，it is more appropriate to transplant flue-cured tobacco in Panzhihua tobacco area in March.For relatively dry areas such as Renhe area，it is suggested to delay the transplant period and strengthen field management.

Key words Tobacco planting soil;Soil humidity;Spatial distribution;Inversion;Temperature and vegetation drought index （TVDI）;Panzhihua City

土壤水分作為土壤的重要組成部分，不僅是植物生長(zhǎng)發(fā)育的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是構(gòu)成水循環(huán)、能量循環(huán)和生物地球化學(xué)循環(huán)的重要部分[1-2]。土壤濕度作為土壤水分存儲(chǔ)的重要方式，通過(guò)熱量傳輸能顯著影響農(nóng)業(yè)墑情、土壤溫度、氣候和生態(tài)系統(tǒng)等，是研究土壤-植物-大氣系統(tǒng)中物質(zhì)能量循環(huán)的重要指標(biāo)[3-5]。目前，土壤濕度數(shù)據(jù)主要從站點(diǎn)觀測(cè)、氣象數(shù)據(jù)及基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)計(jì)算模擬、遙感反演3種途徑獲取，由于遙感技術(shù)能提供大尺度、較高精度的實(shí)時(shí)信息，通過(guò)遙感反演獲取土壤濕度信息受到較多學(xué)者關(guān)注[1，6-10]。Sandholt等[7]基于地表溫度（T s）與植被指數(shù)（NDVI）關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化，提出了溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）用以反演土壤濕度;姚春生等[10]利用溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）反演新疆8、9月的土壤濕度，反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯著相關(guān);Zhang等[11]基于全球定位系統(tǒng)干涉反射測(cè)量（GPS&IR），將小波分析與多星融合估計(jì)模型結(jié)合，有效提高了反演精度;王純枝等[12]利用TVDI反演黃淮海平原冬小麥-夏玉米的土壤濕度，與實(shí)測(cè)值顯著相關(guān)且基本符合農(nóng)作物生長(zhǎng)規(guī)律和降雨分布。

目前針對(duì)遙感反演土壤濕度的研究多集中于研究反演波段的選擇及區(qū)域整體反演效果的評(píng)估，但不同反演模型普遍存在一定的不確定性如驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)誤差、模型參數(shù)與觀測(cè)數(shù)據(jù)的誤差、模型簡(jiǎn)化的誤差等[6]，同一模型在不同地域下的反演效果也有差異，針對(duì)特定植被的土壤濕度反演研究也較少。攀枝花市作為西南地區(qū)優(yōu)質(zhì)烤煙生產(chǎn)區(qū)，烤煙種植范圍廣、年限久，受當(dāng)?shù)靥厥鈿夂蝾愋陀绊?，氣候干燥，蒸發(fā)量大。而充足的土壤水分有利于提高烤煙光合能力和產(chǎn)質(zhì)量[13]，目前攀枝花煙區(qū)的土壤水分情況仍不清楚，該研究旨在通過(guò)對(duì)攀枝花植煙土壤濕度的反演，了解當(dāng)?shù)刂矡熗寥浪譅顩r，以便提高植煙土壤水分利用率，為攀枝花煙區(qū)的管理提供水分調(diào)控依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)包括氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)，時(shí)間跨度為2005—2010年4、5月份數(shù)據(jù);地圖數(shù)據(jù)為攀枝花行政區(qū)劃圖;遙感數(shù)據(jù)包括2010年4、5月份MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品（MOD11A2和MOD13A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品）、DEM地形數(shù)據(jù)。

MOD11A2是8 d合成空間分辨率為1 km的陸地表面溫度產(chǎn)品，包含白天地表溫度、夜間地表溫度、31和32波段通道發(fā)射率等資料。其地表溫度是通過(guò)建立31、32通道亮溫線性組合的劈窗算法計(jì)算獲取的，已知發(fā)射率的像素點(diǎn)陸地表面溫度的精度為1 K。

MOD13A2是16 d合成空間分辨率為1 km的植被指數(shù)產(chǎn)品，包含NDVI、EVI、紅光、近紅外、中紅外、藍(lán)光等波段反射率以及其他輔助信息。MOD13A2使用新的合成算法減小隨觀測(cè)角度的變化和太陽(yáng)-目標(biāo)-傳感器幾何學(xué)因素引起的變化。在生成植被指數(shù)格點(diǎn)資料時(shí)應(yīng)用分子散射、臭氧吸收、氣溶膠訂正算法，用BRDF模式將觀測(cè)量訂正到天頂角。

1.2 數(shù)據(jù)處理 MODIS數(shù)據(jù)采用拼接、投影轉(zhuǎn)換、融合、裁剪;分析方法包括描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、線性回歸、空間分析。

1.3 土壤水分遙感反演模型

目前，在利用遙感方法進(jìn)行土壤水分的監(jiān)測(cè)研究過(guò)程中，使用不同的遙感數(shù)據(jù)源建立起了各種各樣不同的遙感監(jiān)測(cè)反演模型，并且都取得了大量的研究成果。在查閱和收集整理的國(guó)內(nèi)外關(guān)于使用遙感定量反演土壤水分的各種研究資料的基礎(chǔ)上，總結(jié)已有的理論和方法，并結(jié)合當(dāng)前遙感發(fā)展的最新的技術(shù)，選擇最合適的遙感反演模型和遙感數(shù)據(jù)。

許多研究學(xué)者在研究T S-NDVI的特征空間中發(fā)現(xiàn)有很多等值線，于是構(gòu)建出了溫度植被干旱指數(shù)（temperature vegetation dryness index，TVDI）的理論。TVDI模型由植被指數(shù)和地表溫度2個(gè)參數(shù)計(jì)算得到，定義如下：

TVDI= T s-T s min T s max- T s min

= T s-（a 1+b 1 ×NDVI） （a 2+b 2 ×NDVI） -（a 1+b 1 ×NDVI）

式中， T s為某點(diǎn)的地表溫度;T s min為某一植被指數(shù)對(duì)應(yīng)的濕邊擬合方程; T s max為某一植被指數(shù)對(duì)應(yīng)的干邊擬合方程; a 1、b 1、a 2 和b 2 分別是干邊和濕邊擬合方程的系數(shù)。TVDI值為0～1，TVDI越大說(shuō)明土壤濕度越小，TVDI越小說(shuō)明土壤濕度越大。

TVDI理論反演土壤濕度的特點(diǎn)是：模型參數(shù)可由采用的遙感影像數(shù)據(jù)直接獲得，并且參數(shù)計(jì)算理論較為成熟，已被遙感定量計(jì)算所廣泛應(yīng)用，可滿足在大尺度范圍內(nèi)及高時(shí)間分辨率下的遙感監(jiān)測(cè)的要求。同時(shí)TVDI與土壤濕度直接相關(guān)，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析便可建立遙感監(jiān)測(cè)真實(shí)土壤濕度的應(yīng)用模式。

1.4 軟件平臺(tái) ①ArcGIS 10.0，數(shù)字化地圖、空間分析、信息提取、裁剪;②MODIS Reprojection Tool，數(shù)據(jù)拼接、投影轉(zhuǎn)換、融合、信息提取;③Microsoft Visual C++ 6.0，用于TVDI的計(jì)算編程;④SPSS 19.0，描述性統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)性分析;⑤Excel 2010，用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 T s-NDVI特征空間 使用Visual C++編制程序，提取研究區(qū)域相同NDVI下的不同像元對(duì)應(yīng)的所有溫度中的最大陸地表面溫度和最小陸地表面溫度，NDVI的精度為0.01，獲得2010年2月19日—6月10日每16 d的T s-NDVI特征空間（圖1）。

從T s-NDVI特征空間可以看出，每一期的特征空間的干邊和濕邊都具備相似的形狀，在NDVI大于某個(gè)值時(shí)，隨著NDVI的增大，陸地表面溫度最大值在減小，同時(shí)陸地表面溫度的最小值在升高，且陸地表面溫度的最大值、最小值與NDVI呈近似線性關(guān)系。這里可以看出，如果將濕邊描述成與NDVI軸平行的直線會(huì)給結(jié)果帶來(lái)一定誤差，因此對(duì)濕邊進(jìn)行線性擬合是合理的。從時(shí)間上看，特征空間的干邊和濕邊形狀有所變化，陸地表面溫度最大值在逐漸降低，陸地表面溫度最小值也在降低。從圖1可以看出，干邊方程擬合度均達(dá)到0.8以上;而隨著時(shí)間的變化，雨季的到來(lái)，最低溫度變化較大，故2010年4月23日后的濕邊方程擬合度不是很高。

2.2 土壤濕度空間分布特征

根據(jù)公式，利用干邊和濕邊方程，分別計(jì)算不同時(shí)間各像元的TVDI值，以TVDI值作為不同土壤濕度分級(jí)指標(biāo)，將土壤濕度劃分為5級(jí)，分別是極濕潤(rùn)（0≤TVDI≤0.2）、濕潤(rùn)（0.2

2010年2月19日—3月6日，攀枝花大部分區(qū)域TVDI值>0.6，土壤表現(xiàn)為干旱，濕潤(rùn)的區(qū)域分布在紅寶鄉(xiāng)、國(guó)勝鄉(xiāng)、格薩拉鄉(xiāng)、白坡鄉(xiāng)、麻隴鄉(xiāng)等。3月7—22日，濕潤(rùn)區(qū)域有所擴(kuò)大，極干旱區(qū)域減少，土壤濕度整體趨勢(shì)趨向于適宜。3月23日—4月7日，攀枝花各區(qū)縣均有極干旱區(qū)域分布，只有溫泉鄉(xiāng)、國(guó)勝鄉(xiāng)、紅寶鄉(xiāng)等極少數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)土壤較為濕潤(rùn)，整體趨向?yàn)楦珊怠獦O干旱。4月8—23日，干旱區(qū)域主要集中在仁和區(qū)、鹽邊縣的中部以及米易縣的東部，土壤較為濕潤(rùn)的區(qū)域主要分布在鹽邊縣和米易縣。4月24日—5月9日，攀枝花土壤情況整體趨向是適宜—干旱。5月10—25日，TVDI值主要位于0、2.0～0.6，攀枝花土壤情況整體趨向是濕潤(rùn)—適宜。5月26日—6月10日，隨著雨季的到來(lái)，攀枝花土壤趨勢(shì)轉(zhuǎn)向?yàn)闃O濕潤(rùn)—濕潤(rùn)。

3 小結(jié)

綜合土壤濕度分布圖，可以看出攀枝花市2010年2月19日—6月10日土壤濕度分布特征：

（1）3月以前，研究區(qū)土壤溫濕情況呈現(xiàn)較為干旱;3月7—22日，由于少量降水，適宜煙苗移栽;3月23日—4月7日，整體較為干旱;4月8日后，土壤溫濕適宜的區(qū)域逐漸擴(kuò)大;5月下旬，雨季到來(lái)，土壤較為濕潤(rùn)。

（2）從空間上看，仁和區(qū)總體上較鹽邊縣、米易縣干旱，因此在煙苗移栽期的選擇上需因時(shí)制宜，建議推后移栽期，同時(shí)加大田間管理力度。鹽邊縣和米易縣個(gè)別鄉(xiāng)鎮(zhèn)具有地域差異性，紅寶鄉(xiāng)、格薩拉鄉(xiāng)、白坡鄉(xiāng)、麻隴鄉(xiāng)大部分煙季土壤呈現(xiàn)較為濕潤(rùn)—適宜，在田間管理上可以改良灌溉措施，節(jié)約資源。

參考文獻(xiàn)

[1] 王俊霞，潘耀忠，朱秀芳，等.土壤水分反演特征變量研究綜述[J].土壤學(xué)報(bào)，2019，56（1）：23-35.

[2] 汪瀟，張?jiān)鱿?，趙曉麗，等.遙感監(jiān)測(cè)土壤水分研究綜述[J].土壤學(xué)報(bào)，2007，44（1）：157-163.

[3] 張蕾，呂厚荃，王良宇，等.中國(guó)土壤濕度的時(shí)空變化特征[J].地理學(xué)報(bào)，2016，71（9）：1494-1508.

[4] 吳春雷，秦其明，李梅，等.基于光譜特征空間的農(nóng)田植被區(qū)土壤濕度遙感監(jiān)測(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30（16）：106-112.

[5] 李得勤，段云霞，張述文，等.土壤濕度和土壤溫度模擬中的參數(shù)敏感性分析和優(yōu)化[J].大氣科學(xué)，2015，39（5）：991-1010.

[6] 蘭鑫宇，郭子祺，田野，等.土壤濕度遙感估算同化研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2015，30（6）：668-679.

[7] SANDHOLT I，RASMUSSEN K，ANDERSEN J.A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status[J].Remote sensing of environment，2002，79（2/3）：213-224.

[8] 賴欣，文軍，岑思弦，等.CLM4.0模式對(duì)中國(guó)區(qū)域土壤濕度的數(shù)值模擬及評(píng)估研究[J].大氣科學(xué)，2014，38（3）：499-512.

[9] 李明星，馬柱國(guó)，牛國(guó)躍.中國(guó)區(qū)域土壤濕度變化的時(shí)空特征模擬研究[J].科學(xué)通報(bào)，2011，56（16）：1288-1300.

[10] 姚春生，張?jiān)鱿?，汪瀟.使用溫度植被干旱指數(shù)法（TVDI）反演新疆土壤濕度[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2004，19（6）：473-478.

[11] ZHANG Z G，REN C，LIANG Y J，et al.Inversion of soil moisture by wavelet analysis and multi-star fusion[J].ISPRS-International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，2020，XLII-3/W10：503-509.

[12] 王純枝，毛留喜，何延波，等.溫度植被干旱指數(shù)法（TVDI）在黃淮海平原土壤濕度反演中的應(yīng)用研究[J].土壤通報(bào)，2009，40（5）：998-1005.

[13] 白崗栓，何登峰，耿偉，等.不同保水劑對(duì)土壤特性及烤煙生長(zhǎng)的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，25（10）：31-43.