黑河下游胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)模擬改進(jìn)

李 強(qiáng), 賈 薇, 高冠龍, 劉思敏, 霍 娜

(1.太原師范學(xué)院地理科學(xué)學(xué)院, 山西 晉中030619; 2.山西工商學(xué)院, 太原 030006;3.山西大學(xué), 太原 030006; 4.國家林業(yè)和草原局經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心, 北京 100714)

干旱區(qū)約占地球陸地總面積的41.5%，且這一比例仍在持續(xù)擴(kuò)大[1]。在全球氣候變化的背景下，干旱區(qū)水資源分布格局的變化勢必會(huì)影響生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各組分間水循環(huán)的正常進(jìn)行。蒸散發(fā)，包括植被蒸騰、土壤蒸發(fā)和冠層截留3個(gè)部分，是氣象、水文和生態(tài)學(xué)中的重要參數(shù)[2]，也是植物與環(huán)境之間質(zhì)量和能量交換的重要組成部分[3-7]，其準(zhǔn)確量化對于干旱地區(qū)合理制定灌溉方案、提高生態(tài)系統(tǒng)水資源利用效率具有重要意義[8-9]。在干旱地區(qū)，由于降水資源較少且植被葉面積普遍偏低，冠層截留在蒸散發(fā)中所占比例極小而常被忽略。因此，干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的蒸散發(fā)常被認(rèn)為是植被蒸騰和土壤蒸發(fā)之和，其中，土壤蒸發(fā)是土壤—大氣界面水分運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，也是生態(tài)系統(tǒng)耗水量的重要組成部分[10]，確定生態(tài)系統(tǒng)的土壤蒸發(fā)量及其變化趨勢，對于揭示干旱地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)機(jī)理具有重要意義[11]。觀測和模擬是確定土壤蒸發(fā)量的2種基本手段，其中，通過建立或優(yōu)化模型等方法進(jìn)行模擬，依靠內(nèi)在的物理過程和動(dòng)力學(xué)機(jī)制便可以有效表征土壤蒸發(fā)的時(shí)空變化過程，成為了該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。

土壤蒸發(fā)作為蒸散發(fā)的一部分，可通過蒸散發(fā)模型模擬計(jì)算。在眾多蒸散發(fā)模型中，雙源Shuttleworth-Wallace(SW)模型和多源Clumping(C)模型能夠區(qū)分植被蒸騰和土壤蒸發(fā)的不同過程，可直接模擬土壤蒸發(fā)。C模型結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，包含的參數(shù)數(shù)量很多，在模擬計(jì)算與準(zhǔn)確參數(shù)化方面存在難度。相較而言，SW模型的應(yīng)用研究較為廣泛，學(xué)者們重點(diǎn)關(guān)注模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化及參數(shù)化方法改進(jìn)[12-15]。Li等[16]和董軍等[17]以覆膜玉米為研究對象，假定裸土、地膜下土壤熱通量與地表土壤熱通量相等，進(jìn)而對SW模型中土壤蒸發(fā)計(jì)算式進(jìn)行優(yōu)化。吳林等[18]將考慮了大氣CO2濃度對玉米冠層影響的冠層阻力模型與SW模型耦合，模擬了玉米整個(gè)生育期不同生長階段的土壤蒸發(fā)量。劉春偉等[19]在冬小麥乳熟成熟期采用最小氣孔阻力代替單一最小氣孔阻力，分時(shí)段修正了SW模型，結(jié)果顯示可以有效降低土壤蒸發(fā)模擬的誤差。上述學(xué)者就特定的物種或時(shí)段對SW模型中土壤蒸發(fā)的計(jì)算公式進(jìn)行改進(jìn)，不具有普遍適用性，且模型中參數(shù)的數(shù)量也沒有顯著減少。因此，在雙源模型的基礎(chǔ)上，針對其中土壤蒸發(fā)的計(jì)算公式進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)而準(zhǔn)確量化生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)，成為了亟待解決的關(guān)鍵問題。

黑河發(fā)源于祁連山山麓中段，是我國西北地區(qū)的第二大內(nèi)陸河。20世紀(jì)80年代來，隨著黑河中游經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，水資源需求量急劇增加，中游正義峽下泄水量顯著減少，下游額濟(jì)納綠洲植被大面積退化。胡楊是額濟(jì)納綠洲主要的建群種，也是典型的荒漠河岸林[20]，受限于極端干旱的氣候條件及稀缺的地表、地下水資源，胡楊呈顯著的稀疏分布的特點(diǎn)。蒸散發(fā)是胡楊散失水分最主要的途徑，而土壤蒸發(fā)是其中無效的水分消耗環(huán)節(jié)，準(zhǔn)確模擬量化胡楊林生態(tài)系統(tǒng)的土壤蒸發(fā)量，探究土壤蒸發(fā)在蒸散發(fā)中所占比例，對于揭示黑河下游胡楊林生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)機(jī)理具有重要意義。本文將Priestley-Taylor(PT)模型引入Penman-Monteith(PM)模型，進(jìn)而推導(dǎo)出改進(jìn)的土壤蒸發(fā)模型。該模型與SW模型中土壤蒸發(fā)的計(jì)算式相比，可以實(shí)現(xiàn)不考慮復(fù)雜阻力參數(shù)的蒸發(fā)模擬，有效減少了參數(shù)數(shù)量以改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)。本研究旨在明晰土壤水分的變化情況及胡楊林生態(tài)系統(tǒng)水文循環(huán)過程，為黑河下游胡楊林的恢復(fù)與重建提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)樣地位于黑河下游額濟(jì)納綠洲達(dá)鎮(zhèn)東南的七道橋胡楊林保護(hù)區(qū)(42°21′N，101°15′E，海拔高度為920.5 m)，保護(hù)區(qū)內(nèi)共有胡楊樣樹80株，均為天然樹種，樹木長勢良好。樹齡約為34 a，樹木平均高度為10.4 m，平均胸徑為24.97 cm，平均冠幅為482 cm×494 cm。該區(qū)域海拔在 850～1 100 m，總地形向東北方向傾斜。年平均氣溫 8.6℃，年平均風(fēng)速 4.4 m/s，全年 8級以上大風(fēng)日數(shù)平均為 54 d。氣候類型為極端大陸性氣候，年平均降水量低于40 mm，而蒸發(fā)量卻高達(dá) 2 500～4 000 mm，空氣相對濕度不足35%，平均土壤含水量為30%，屬極端干旱區(qū)。

2 研究方法

2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)于2016年胡楊主要生長季內(nèi)(5月—10月初)進(jìn)行。在試驗(yàn)樣地中部設(shè)有一個(gè)渦度相關(guān)觀測塔(高度為24 m)，安裝有一套開路式渦度相關(guān)測定系統(tǒng)(安裝高度為20 m)，由三維超聲風(fēng)速系統(tǒng)(CSAT3，Campbell/美國)和開路式CO2/H2O紅外分析儀(Li-7500A，LI-COR/美國)組成，用于測定胡楊林生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)。另有一些氣象傳感器安裝于觀測塔的不同高度處，包括四輻射儀(CNR4，Kipp & Zonen/荷蘭，安裝高度為10 m)、大氣溫度傳感器(HC2S3，Campbell/美國，安裝高度為4 m)、光合有效輻射儀(LI-190 SA，LI-COR/美國，安裝高度為6 m)。土壤熱通量板(HFP01，HUKSEFLUX/荷蘭，2塊)埋設(shè)于地下0.05 m處，土壤水分探針(SMC300，Spectrum/美國)埋設(shè)于地下0.1 m，0.3 m，0.5 m，0.8 m處。

樣地內(nèi)有5套微型蒸發(fā)器埋設(shè)于土壤中，微型蒸發(fā)器由PVC管加工、內(nèi)外套管組合而成，內(nèi)管高度為150 mm，壁厚為3 mm，內(nèi)徑為100 mm；外管內(nèi)徑為120 mm，固定于土壤中，方便取出和放回內(nèi)筒，也能夠避免更換土壤時(shí)對周圍土體的破壞。用微型蒸發(fā)器取原狀土樣時(shí)，首先將內(nèi)管垂直壓入土中，然后帶土整體挖出后用保鮮膜封底，用皮筋及膠帶固定。在試驗(yàn)期內(nèi)每月選擇3～5個(gè)無降水觀測日(5—9月為胡楊生長季的展葉期、果期和種子散播期，蒸散發(fā)量大，每月初選擇5 d進(jìn)行觀測；10月初胡楊進(jìn)入葉變色期，蒸散發(fā)減弱，選擇3 d進(jìn)行觀測)，從8：00—18：00每隔1 h用精度為0.01 g的電子天平測定1次微型蒸發(fā)器的質(zhì)量，記錄各蒸發(fā)器相鄰2次質(zhì)量的差值并取平均值，即為該時(shí)段內(nèi)的土壤蒸發(fā)量。

在試驗(yàn)期內(nèi)每月選擇1 d，運(yùn)用植物冠層分析儀(LAI-2200，Li-COR)測定胡楊林葉面積指數(shù)(LAI，m2/m2)。植物冠層分析儀選用10°遮蓋冒，在沒有胡楊冠層遮蓋的地方讀取1個(gè)A值，然后在冠層下不同的點(diǎn)位讀取4個(gè)B值，重復(fù)操作3次，取平均值即為該月胡楊林的葉面積指數(shù)。各儀器測定的參數(shù)見表1。

表1 樣地內(nèi)各儀器測定的參數(shù)

2.2 渦度數(shù)據(jù)處理

首先運(yùn)用Loggernet 4.0軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分割及格式轉(zhuǎn)換，然后用Eddypro 5.2.0軟件對分割后的數(shù)據(jù)進(jìn)行傾斜校正、頻率響應(yīng)校正、時(shí)間滯后校正、超聲虛溫校正、密度效應(yīng)校正及異常值剔除等處理。對于原始數(shù)據(jù)的分析，處理方法來源于Vickers和Mahrt[21]，而數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢查則依據(jù)CARBOEUROPE標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)經(jīng)上述過程處理后，仍然存在異常值，包括降水時(shí)次的數(shù)據(jù)、Rn<10 W/m2的數(shù)據(jù)以及λET>800 W/m2的數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行進(jìn)一步剔除并插補(bǔ)，具體方法為：2 h范圍內(nèi)的缺失數(shù)據(jù)采用線性內(nèi)插法，大于2 h的缺失數(shù)據(jù)采用平均晝夜變化法[22]。

2.3 模型介紹

SW模型中模擬土壤蒸發(fā)量(Esw)的計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

本文中各阻力參數(shù)的計(jì)算公式及文獻(xiàn)來源見表2。

將PT模型引入PM模型，可推導(dǎo)出改進(jìn)的土壤蒸發(fā)模型，模擬土壤蒸發(fā)量(Eimp)計(jì)算公式如下：

(12)

式中:Rn為凈輻射(W/m2);G為土壤熱通量(W/m2);αE為受光系數(shù);τc為常數(shù);τ=Rns/Rn(Rns為地表凈輻射能量(W/m2)),根據(jù)比爾定律,Rns的計(jì)算公式為:Rns=Rnexp(-kLAI),k值取0.5[27];其余參數(shù)意義同上。

2.4 模擬精度評定

選用修正效率系數(shù)(E1)、修正一致系數(shù)(d1)和平均絕對誤差(MAE)3個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)來評定模型模擬精度，計(jì)算公式為：

(13)

(14)

(15)

式中:Oi為實(shí)測土壤蒸發(fā)量(mm);Mi為模擬土壤蒸發(fā)量(mm);Oi為實(shí)測平均土壤蒸發(fā)量(mm);N為樣本總數(shù)。

表2 各阻力參數(shù)計(jì)算公式及文獻(xiàn)來源

式中:z為三維超聲風(fēng)速系統(tǒng)的安裝高度(m);h為冠層平均高度(m);d為零平面位移(m);z0為粗糙度長度(m);k為Karman系數(shù);z′0為裸露土壤的粗糙度長度(m);LAIs為確立參數(shù)時(shí)實(shí)測的葉面積指數(shù)(m2/m2);lw為葉寬(m);uh為冠層高度處風(fēng)速(m/s);其余為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同月份胡楊林生態(tài)系統(tǒng)實(shí)測土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)均值日變化

將各月所有觀測日內(nèi)相同時(shí)段的實(shí)測土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)取平均值，以反映不同月份胡楊林生態(tài)系統(tǒng)實(shí)測土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)的日變化情況(圖1)。可以看出，土壤蒸發(fā)和蒸散發(fā)各月的日變化均呈拋物線形趨勢，日最大值出現(xiàn)在中午12：00—14：00的時(shí)段內(nèi)；整個(gè)試驗(yàn)期內(nèi)，土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)的最大值出現(xiàn)在7月份的正午時(shí)分(分別為0.3，0.6 mm)，而最小值則出現(xiàn)在10月初的清晨(分別為0.005，0.02 mm)。在6—8月各時(shí)刻的均值水平明顯高于其他月份。

3.2 胡楊林生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)量變化趨勢

基于渦度實(shí)測蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，將每天8：00—18：00每小時(shí)的數(shù)據(jù)求和，即為當(dāng)日胡楊林生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)。試驗(yàn)期內(nèi)胡楊林生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)變化情況見圖2?？梢钥闯觯羯l(fā)整體上呈先升高后降低的趨勢，總量為826.7 mm。最大值出現(xiàn)在6月中旬，為8.9 mm；最小值出現(xiàn)在5月初，為2.1 mm。各月份蒸散發(fā)的平均值依次為4.2，5.8，5.6，5.1，5.3，4.0 mm。

3.3 胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)在蒸散發(fā)中所占比例的變化趨勢

在實(shí)測土壤蒸發(fā)的觀測日內(nèi)，計(jì)算土壤蒸發(fā)與蒸散發(fā)的比值，分析其變化趨勢以及與葉面積指數(shù)的對應(yīng)關(guān)系(圖3)?？梢钥闯?，試驗(yàn)期內(nèi)土壤蒸發(fā)與蒸散發(fā)比值的變化范圍為30.2%～72.2%，胡楊生長季初期(5月)該值最高，而8月—10月該值相對較低(均低于40%)，其變化趨勢與葉面積指數(shù)大致相反。

圖1 不同月份胡楊林生態(tài)系統(tǒng)實(shí)測土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)日變化

圖2 胡楊林生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)的變化趨勢

圖3 胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)在蒸散發(fā)中所占比例的變化趨勢

3.4 胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)模擬改進(jìn)

分別基于SW模型和改進(jìn)的雙源模型中土壤蒸發(fā)的計(jì)算公式，模擬胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)量，二者的變化趨勢和對應(yīng)關(guān)系分別見圖4—5。圖4中，對比實(shí)測土壤蒸發(fā)和分別基于SW模型、改進(jìn)雙源模型模擬的土壤蒸發(fā)，計(jì)算平均絕對誤差分別為0.019(改進(jìn)雙源模型)和0.037(SW模型)，可以看出改進(jìn)的雙源模型模擬土壤蒸發(fā)的效果更好。同時(shí)，結(jié)合本文選用的模擬精度評定指標(biāo)，進(jìn)一步對比分析上述2個(gè)模型的模擬精度(表3)。可以看出，基于改進(jìn)的雙源模型模擬土壤蒸發(fā)的E1，d1和R2的值(0.71，0.85，0.92)均大于SW模型各值(依次為0.44，0.71，0.66)，而MAE的值(0.02)小于SW模型(0.04)，也更加表明改進(jìn)的雙源模型具有較高的模擬精度，更適于模擬胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)。

采用Zhan等[28]提出的敏感性系數(shù)法對模擬精度較高的模型參數(shù)進(jìn)行敏感性分析：

式中:Sp為敏感性系數(shù)；E0,E-和E+分別為各參數(shù)值取P0,1.1P0,0.9P0(P0為各參數(shù)原始數(shù)值)時(shí)對應(yīng)的土壤蒸發(fā)值。針對模擬精度更高的改進(jìn)的雙源模型中土壤蒸發(fā)量的計(jì)算公式,對其參數(shù)敏感性進(jìn)行分析,結(jié)果見表4。

圖4 實(shí)測土壤蒸發(fā)和分別基于SW模型、改進(jìn)雙源模型模擬的土壤蒸發(fā)變化趨勢

圖5 基于SW模型(A)和改進(jìn)雙源模型(B)模擬的土壤蒸發(fā)與實(shí)測結(jié)果對比

表3 基于SW模型和改進(jìn)雙源模型的模擬精度對比

表4 改進(jìn)的雙源模型中土壤蒸發(fā)量計(jì)算公式的參數(shù)敏感性分析

可以看出，改進(jìn)的雙源模型中土壤蒸發(fā)量的計(jì)算公式對于凈輻射的敏感系數(shù)值最高(0.18)，說明模擬土壤蒸散量對凈輻射最為敏感。

4 討 論

土壤蒸發(fā)是陸地—大氣之間能量交換的一個(gè)主要過程，氣象條件是土壤蒸發(fā)的驅(qū)動(dòng)因子[29]。本研究重點(diǎn)分析了凈輻射、光合有效輻射、大氣溫度和風(fēng)速與土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)的相關(guān)性(表5)。結(jié)果表明，各環(huán)境因子與土壤蒸發(fā)、蒸散發(fā)的相關(guān)性大小依次為：凈輻射>光合有效輻射>大氣溫度>風(fēng)速。凈輻射與土壤蒸發(fā)及蒸散發(fā)的相關(guān)系數(shù)最大(分別為0.905，0.693)，這與劉麗霞[30]、劉國水[31]、李菊[32]、吳友杰[33]等的研究結(jié)果一致。從土壤蒸發(fā)日變化情況來看(圖2)，在午間(12：00—14：00)時(shí)段內(nèi)土壤蒸發(fā)速率較高，與韓生生等[34]研究結(jié)果一致，這進(jìn)一步說明土壤蒸發(fā)主要受凈輻射的影響(午間凈輻射高，土壤蒸發(fā)量大)。此外，李倫[10]、穆家偉[35]等研究發(fā)現(xiàn)，濕潤環(huán)境條件下土壤蒸發(fā)與凈輻射相關(guān)性顯著，而干旱條件下二者相關(guān)性較差。在本研究中，研究區(qū)雖處于極端干旱區(qū)，但是胡楊為典型荒漠河岸林植物，以吸收地下水作為水分補(bǔ)充的重要途徑，而黑河在分水工程實(shí)施后，下游地表水量顯著增多，對于地下水資源起到了很好的補(bǔ)給作用。樣地內(nèi)胡楊沒有面臨缺水的情況[36]，土壤蒸發(fā)與凈輻射顯著相關(guān)，說明凈輻射相較其他環(huán)境因子而言，對土壤蒸發(fā)的變化影響最直接。此外，由表4看出改進(jìn)的雙源模型對于凈輻射的參數(shù)敏感性系數(shù)最大，說明凈輻射的準(zhǔn)確測定對于土壤蒸發(fā)的模擬精度至關(guān)重要，在實(shí)際工作中需對其進(jìn)行精確測定。

表5 土壤蒸發(fā)、蒸散發(fā)與主要環(huán)境因子(凈輻射、光合有效輻射、大氣溫度和風(fēng)速)相關(guān)性

在蒸散發(fā)的組分中，冠層蒸騰通常與植被生產(chǎn)力有關(guān)，而土壤蒸發(fā)并非直接對生產(chǎn)力作出貢獻(xiàn)[37]。因此，過往對于干旱地區(qū)荒漠河岸林生態(tài)系統(tǒng)水分利用特征的研究主要集中于植被蒸騰[38-40]或蒸散發(fā)[41-44]，而對于土壤蒸發(fā)的量化及其與蒸散發(fā)的比例研究則較少。本研究中，胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)在蒸散發(fā)中所占比例的變化范圍為30.2%～72.2%(圖4)，符合Wilcox等[45]總結(jié)的干旱半干旱地區(qū)供水良好條件下該比例的變化范圍(30%～80%)，且最大值(72.2%)與Su等[46]同樣針對黑河下游胡楊林生態(tài)系統(tǒng)中土壤蒸發(fā)/蒸散發(fā)計(jì)算得出的最大值(79%)也較為接近。Yu等[47]研究發(fā)現(xiàn)，黑河下游胡楊林生態(tài)系統(tǒng)中土壤蒸發(fā)對于下泄地表水量的響應(yīng)程度顯著高于冠層蒸騰，因此合理確定土壤蒸發(fā)在蒸散發(fā)中所占比例，對于優(yōu)化黑河下游地表水灌溉防范具有重要意義。此外，本文研究結(jié)果顯示胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)/蒸散發(fā)與葉面積指數(shù)的變化趨勢大體相反(圖4)，原因在于隨著葉面積指數(shù)的增大，胡楊蒸騰作用逐漸強(qiáng)烈，在蒸散發(fā)中所占比例增加，相應(yīng)地土壤蒸發(fā)所占比例減小。

土壤蒸發(fā)是陸地水文循環(huán)的重要組成部分[48]，其對土壤溫度的影響使得利用土壤溫度變化估算土壤蒸發(fā)成為可能。因此，以往學(xué)者們基于土壤溫度變化開展了生態(tài)系統(tǒng)中土壤蒸發(fā)的估算研究[49-52]。本研究從蒸散發(fā)模型模擬的角度，針對傳統(tǒng)雙源SW模型中土壤蒸發(fā)的模擬方法進(jìn)行改進(jìn)，與基于土壤溫度變化模擬土壤蒸發(fā)的方法相比，有利于開展生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)的區(qū)分研究，具有更好的應(yīng)用性。對比分析SW模型與改進(jìn)后的土壤蒸發(fā)模型的模擬結(jié)果，可以看出SW模型模擬精度略低(表3)，原因在于其模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，包含參數(shù)較多，各參數(shù)的準(zhǔn)確量化較為困難，其不確定性往往又導(dǎo)致模擬結(jié)果的差異。而改進(jìn)后的土壤蒸發(fā)模型在模擬計(jì)算時(shí)，可以不考慮諸多復(fù)雜阻力參數(shù)的計(jì)算過程，模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)數(shù)量均得到了明顯優(yōu)化(只包含凈輻射、地表凈輻射、土壤熱通量和葉面積指數(shù)等實(shí)測參數(shù)以及受光系數(shù)等擬合參數(shù)，均為極易量化的參數(shù))，模擬精度也更高。但是該方法目前只是針對黑河下游胡楊林生態(tài)系統(tǒng)中土壤蒸發(fā)進(jìn)行的模擬，其一般規(guī)律還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

5 結(jié) 論

本文基于黑河下游額濟(jì)納綠洲七道橋胡楊林保護(hù)區(qū)實(shí)測數(shù)據(jù)，分析了胡楊林生態(tài)系統(tǒng)中土壤蒸發(fā)和蒸散發(fā)的變化趨勢及其與環(huán)境因子的相關(guān)性，通過SW模型和改進(jìn)的雙源模型中土壤蒸發(fā)的計(jì)算公式對其進(jìn)行模擬，對比分析了各模型的模擬精度及參數(shù)敏感性，得到的主要結(jié)論如下：(1) 土壤蒸發(fā)和蒸散發(fā)各月的日變化及整個(gè)試驗(yàn)期內(nèi)的變化均大致呈先升高后降低的趨勢；(2) 胡楊林生態(tài)系統(tǒng)土壤蒸發(fā)在蒸散發(fā)中所占比例的變化范圍為30.2%～72.2%；(3) 改進(jìn)的雙源模型中，土壤蒸發(fā)的計(jì)算公式可以不考慮復(fù)雜阻力參數(shù)的計(jì)算過程，且與傳統(tǒng)的雙源SW模型相比具有更高的模擬精度；(4) 凈輻射對土壤蒸發(fā)的影響最顯著。