基于遥感的区域蒸散量监测方法——ETWatch

ETWatch是用于区域蒸散遥感监测的业务化运行系统,集成了具有不同应用优势的遥感蒸散模型,并以Pen-man-Monteith公式为基础建立下垫面表面阻抗估算方法,利用逐日气象数据与遥感反演参数,获得逐日连续的蒸散分布图。所生成的从流域级到地块级的数据产品能动态反映区域蒸散发的时空变化规律。基于ETWatch方法,对2002-2005年海河流域和河北省馆陶县的蒸散状况进行了连续监测。利用地面观测资料对蒸散遥感监测产品的验证表明,涡度相关观测数据能量闭合率在0.9以上时,1 km级的日蒸散结果的平均偏差约10%;对于地块级(30 m)的ET,受混合像元的影响,相对于土壤水分消耗法测量的作物蒸散发,遥感监测作物蒸散发的平均误差在12.7%左右。     

黄河流域蒸散量分布式模拟

针对传统区域蒸散计算模型中净辐射及其各组成要素的计算直接采用国外经验公式或点上观测资料空间内插的不足,利用基于中国气象站观测资料建立的净辐射及其各组成要素的计算公式和遥感反演的地表反照率,以黄河流域作为研究区域,在考虑地形起伏和下垫面多样性等地表非均匀性因素的基础上,实现了黄河流域净辐射及其各组成要素的分布式模拟;在印证流域尺度存在蒸散互补相关关系的基础上,将净辐射、气温、水汽压等系列要素分布式拟合结果与基于区域蒸散互补理论的AA（Advection-Aridity model）模型耦合,实现了黄河流域蒸散量的分布式模拟。与基于水量平衡的黄河流域多年平均蒸散量空间分布图对照表明,二者趋势分布吻合很好,分区验证的最小相对偏差为1.14%,最大为26.80%,全流域平均相对偏差为1.50%,且分布式蒸散拟合结果更加细致地体现了蒸散量的空间变化情况。集成的区域蒸散分布式模型,以蒸散互补理论为基础,考虑了区域蒸散对近地层大气的反馈作用,仅以数字高程模型和常规气象站观测数据为输入项,应用方便。     

黑河中游地区湿草地蒸散量试验研究

干旱区湿草地蒸散量的估算对区域草地生态环境建设、草场的科学管理和湿地保护等具有重要的意义.但目前为止,对湿草地蒸散的观测和研究非常少.以气象观测资料为基础,采用不同的方法估算了黑河中游湿草地的参考作物蒸散量(ET₀),并对5种方法计算结果进行了对比.结果表明,除Priestley-Taylor法外,其余几种方法计算结果十分接近,相关性好.用FAO Penman-Monteith公式计算结果对ET₀的变化作了分析:在一个完整年度内,试验地ET₀为1193.9mm,日均3.26mm·d^-1.在牧草不同生长季节,ET₀变化剧烈,非生长期、生长初期、生长中期、生长末期分别为0.92mm·d^-1、2.13mm·d^-1、5.33mm.d^-1和2.52mm·d^-1,其蒸散量分别占全年蒸散总量的7.85%、5.02%、70.90%和16.23%.ET₀在2月中下旬迅速增大,4月增大幅度最大,此后进一步增大直到7月达到最大,随后逐步减小,在11月中旬随着牧草生长期的结束降至年最低值.确定了牧草非生长期、生长初期、生长中期、生长末期的K_c分别为0.30、0.40、0.90和0.88,计算的牧草地年实际蒸散量为962.0mm,日均2.63mm·d^-1.     

黄河上游流域蒸散量及其影响因子研究

利用彭曼公式计算了80年代以来黄河上游流域蒸散量,分析了该地区蒸散量、日照时数、气温、空气饱和差等气候因子的变化趋势,着重研究了诸因子对蒸散量的影响。研究发现,黄河上游流域蒸散量呈逐年增大趋势,并以每年3.25 mm的速度递增;而作为主要影响因子的日照时数则以每年3.6小时的速度增加;气温同样表现出逐年升高的趋势,其气候倾向率为0.4℃/10 a;空气饱和差也以每年0.02 hPa的速度递增。因此,可以认为,黄河上游流域日照时数、气温及饱和差的增加,加剧了草地蒸散量的增大,而蒸散量的增大和降水量的减少则直接影响到了黄河上游流量的减少和草地荒漠化的蔓延。     

基于恒定蒸发比的区域蒸散量计算研究

蒸散量是水资源评价中的一项重要内容。多年来,区域蒸散量计算一直是水文地质研究领域的热点研究问题。随着卫星遥感技术的不断发展,区域蒸散量计算研究得到了长足的发展。根据前人的研究,日净辐射通量与蒸散量之间的比值恒定。将该研究成果应用于我国西北黑河流域。通过计算蒸发比,进而得到日内的蒸散量。同时,利用传统蒸散量计算公式——penman-monteith公式和张掖地区高台气象的监测数据,进行了蒸散量计算。对比分析了基于恒定蒸发比和基于penman-monteith公式的蒸散量计算结果,并通过插值技术计算年度区域蒸散量。根据实际应用研究,该方法可为区域蒸散量计算提供方法借鉴。     

参考作物蒸散量的分布式模型

在对参考作物蒸散量计算模型的参数(气压、辐射)进行地形(坡度、坡向和高度)校正的基础上,利用GIS的空间分析功能,建立了基于数字高程模型(DEM)的区域参考作物蒸散量的分布式模型.并以内蒙古半干旱鄂尔多斯高原沙地区(面积为114km2)的考考赖沟流域为例,计算了该区参考作物蒸散量的空间分布.参数校正前后的计算结果比较表明:参考作物蒸散量在受地形影响的情况下,具有较大的空间变异性,且这种变异程度随模型空间分辨率的降低而减小.模型的建立与实现提高了区域蒸散估算的精度,对于区域水分平衡研究和分布式地理模型以及沙质荒漠化防治模式研究具有重要意义.     

应用MODIS数据推估区域地表蒸散

通过"热增强"方法,充分利用MODIS数据的时间分辨率和空间分辨率的优势,基于对SEBAL模型改进的基础上,反演并验证了山东省的地表蒸散。结果表明,蒸散反演结果与实测值具有很好的一致性,日平均相对误差约为-11.34%。同时分析了研究区2005年和2006年不同土地利用/覆盖类型下蒸散的逐月变化规律,发现水域的月平均蒸散量最大,其次为水田,林地、旱田和草地基本相当,人工用地的月平均蒸散量最小。     

长江源区蒸散量变化规律及其影响因素

利用空间分辨率为1 100 m的NOAA遥感数据,运用表面能量平衡系统(SEBS)模型,结合当地气象站实际观测数据,计算了1991-2001年长江源区的蒸散量,运用线性回归的方法计算了源区各像素点的蒸散量变化趋势,统计分析了蒸散量的多年变化规律。运用地理信息系统技术分析了气温、地表温度、降水量和植被指数(NDVI)等主要因素对蒸散量变化的影响。研究结果表明,源区蒸散量以6.8 mm/a的速度增加。全球变暖引起的气温、地表温度的升高是蒸散量增加的主要原因;在空间分布上,河流左岸阳坡蒸散量增加,右岸阴坡蒸散量减小;降水量、植被覆盖度分别与蒸散量有很好的正相关关系,源区东南部降水量大,植被相对旺盛,蒸腾作用强烈,蒸散量大;西北部降水量小,植被生长稀疏,蒸散量较小。     

三江源区蒸散量的时空分布特征

三江源地区位于青海南部,是中国三大主要河流长江、黄河和澜沧江的源头汇水区,是中国海拔最高的天然湿地和面积最大的自然保护区。三江源地区生态环境脆弱,评估地下水蒸散量对该地区水循环和水资源量评价有重要作用,对生态环境保护也具有一定意义。基于中等分辨率的MODIS数据,利用表面能量平衡系统对三江源地区2001—2017年的区域蒸散量进行估算,并采用Sen+Mann-Kendall法分析其连续时间序列内的时空变化趋势,讨论其影响因素。结果表明:研究区蒸散量从2001年到2017年总体呈增长趋势;三个源区多年年平均蒸散量值表现为澜沧江源>黄河源>长江源的变化规律;三江源区超过62.62%的地区蒸散量变化呈显著增长趋势,轻微显著增长地区占28.03%,显著减小地区占比极少;蒸散量的变化主要受气候影响,与气温、降水量呈明显正相关关系,其确定系数分别为0.80、0.89;蒸散量与植被指数及土壤湿度也均呈明显正相关关系。     

基于地面观测的遥感监测蒸散量验证方法研究

为了保证遥感监测蒸散量的准确性,需建立一套较完整的遥感监测蒸散量地面验证方法对其进行验证.通过由大孔径闪烁仪、涡动相关仪和自动气象站等组成的蒸散量观测系统可以获取不同卫星像元尺度蒸散量的地面观测值.自2002年以来,由海河流域的密云、馆陶、大兴及小汤山等站构建了一个不同卫星像元尺度蒸散量的观测站网,经过严格的观测数据处理与质量控制,获取了一大批卫星像元尺度蒸散量及其配套参数的地面观测值.同时,建立了一套基于地面观测的遥感监测蒸散量验证流程,重点对验证像元的选取以及评价指标的构建等进行探讨.依据上述验证流程,在海河流域的北京地区开展了遥感监测蒸散量的地面验证工作.利用2008年密云站和大兴站的大孔径闪烁仪观测数据,对基于MODIS数据估算的北京地区区域蒸散量进行验证.结果表明:这套基于大孔径闪烁仪观测数据的遥感监测蒸散量验证方法是合理、可行的.其中2008年北京地区遥感监测月、日蒸散量的均方差分别为13.75和0.91 mm,平均相对误差分别为22.79%、18.61%.     

陆面蒸散量观测方法比较分析及其影响因素研究

陆面蒸散是陆面水分平衡的主要分量,也是地球系统水分消耗的主要途径,但陆面蒸散量测量技术一直没有得到很好地解决.利用LOPEX试验区内陇中黄土高原定西陆面过程综合观测站的历史观测资料,在参考对照蒸发皿观测的水面蒸发量的基础上,对蒸渗计法、涡动相关法、彭曼方法等3种方法观测的陆面蒸散量的年变化特征进行了比较分析,发现各观测...     

利用遥感方法估算华北平原陆面蒸散量

本文主要讨论了遥感技术在水文学领域的应用。利用基于能量平衡原理的SEBS模型,结合NOAA／AVHRR数据,通过遥感方法估算了华北平原的区域陆面蒸散量,并分析了不同潜水埋深条件下植被指数对蒸散发的影响。通过遥感估算方法得到,华北平原6～8月份是蒸散量较高时期,变化幅度较大;1、2月和11、12月是蒸散量较低时期,变化幅度较小。其日蒸散量变化范围在0～8mm之间;年蒸散量在520-1100mm之间,平均为700-800mm。地下水埋深较浅的沿海、黄河沿岸以及河南黄河以北的农业区为蒸散发的高值区。在不同潜水埋深条件下,蒸散量与植被指数之间均存在线性正相关性。且在潜水埋深介于1～2m的情况下,陆面蒸散与植被指数间的关系最明显,两者之间的相关性达到0．669。     

龙子祠泉域不同下垫面陆面蒸散量的对比研究

龙子祠泉域是北方著名的岩溶大泉,目前泉流量衰减严重,评估泉域内涵养水源林工程对岩溶水增补效果成为一项重要研究课题。本文利用NOAA/AVHRR遥感数据,运用地表能量平衡系统（SEBS）模型并结合临汾气象站的实际观测数据(气温、气压、相对湿度和风速),反演了龙子祠泉域2014年4-10月的日均蒸散量和月均蒸散量,通过GIS的空间叠加对比分析了不同岩性和不同植被覆盖率条件下的陆面蒸散量特征。结果表明:碳酸盐岩地区陆面蒸散量与植被覆盖率之间呈正相关关系,而碎屑岩地区中等植被覆盖率的陆面蒸散量最低,在整体上碎屑岩地区的陆面蒸散量要高于碳酸盐岩地区。仅从陆面蒸散量的角度考虑,在碎屑岩地区保持中等的植被覆盖率将有利于增加岩溶水的入渗补给量,而在碳酸盐岩地区开展植树造林将提高陆面蒸散量,不利于降水入渗补给。      

运用高分辨率ETM+数据计算区域作物蒸散

在太行山山前平原典型农区,对区域地表能量平衡及日蒸散模型进行了实证研究,且通过中国科学院栾城农业生态试验站田间实测资料对模型估算结果进行了有效性的验证。结果显示,采用LANDSAT 7ETM+的高分辨率数据结合地面同步的观测数据作为模型的输入变量,可以很好地估算农田的日蒸散量及能量平衡各分量。在典型农区,日蒸散量、NDVI的频率分布随作物生长季节的变化表现出一定的差异性。     

甘肃黄土高原40a来土壤水分蒸散量变化特征

用Penman公式计算了甘肃黄土高原20世纪60-90年代40 a来的潜在蒸散值,分析了潜在蒸散的时空变化特征并与蒸发皿所测值进行比较.结果表明:甘肃黄土高原潜在蒸散值的分布与纬度关系比较密切,随纬度的升高,潜在蒸散值增多,变化范围为1 600-2 200 mm·a^-1;潜在蒸散值受气温、降水的支配比较大,80年代最小,其次为70、60年代,90年代最大.60-90年代各地潜在蒸散值比实测值高30%-40%,其中夏、秋季潜在蒸散均大于蒸发器所测值,以夏季相差最大,达40%-100%;冬季则小于蒸发器所测值.潜在蒸散量与蒸发器所测值虽在数值上有所差别,但趋势基本一致,蒸发器所测值的峰值变化落后于理论计算值0.5月.90年代以来,各地土壤水分亏缺值增多,植被生长季节,作物水分利用都未及最适宜状态.     

用卫星遥感热红外数据估算大面积蒸散量

从能量平衡方程出发,将试验场实测地表热红外温度及各项气象要素,用冠、气温度差方法,求得局部地区的蒸散量;进而与卫星热红外温度数据相配合,估算大面积作物的蒸散发和蒸散量分布。经验证,该方法的研究结果与实测值有较好的相似性.     

格尔木河流域山前平原区蒸散量的分布特征

格尔木河流域干旱少雨,蒸发强烈,为格尔木地区经济发展提供水资源保障。蒸散发是干旱内陆地区地表水及地下水排泄的主要方式,准确估算研究区长时间序列的蒸散量时空分布及其影响因素,对研究区水资源合理开发利用及生态环境保护具有重要意义。传统的蒸散量估算方法难以获取大尺度时空范围参数且估算结果误差较大。文章以格尔木河流域山前平原区为研究区,应用连续序列的MODIS数据及GLDAS气象数据基于SEBS模型估算格尔木河流域山前平原区蒸散量,利用线性回归法及Mann-Kendall显著性检验法分析其连续时间序列内的变化趋势,分析其影响因素。结果表明:研究区蒸散量从2001到2016年总体呈增长趋势,盐沼平原及山前戈壁砾质平原大部分地区蒸散量变化在16年间呈稳定不变状态,盐湖区和绿洲平原呈显著增长趋势。研究区16年间不同地貌蒸散量夏季增减幅度均远大于其他三季,冬季变化幅度最小。     

近60年来东北地区参考作物蒸散量时空变化

利用东北地区106个站点1951～2007年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算得到各站点的逐日、逐年ET₀,并通过反距离插值得到逐年ET₀及多年平均ET₀网格数据,最后通过墨西哥帽小波变换、Mann-Kendall检验、REOF、倾向率等方法探讨了全区平均ET₀及多年平均ET₀的时空变化特征。研究结果表明:①全区平均ET₀总体上表现较小幅度的增长趋势,其倾向率为3.89 mm/(10a),分别在1982、1953年取得最大、最小值;②在8-16年时间尺度上,全区平均ET₀的周期振荡非常明显,期间经历了"少→多→少→多"4个循环交替过程,其中又以8～10年周期内的振荡最为强烈;③多年平均ET₀在600～1160 mm之间,空间分异明显,其总体分布特征为:南高北低,西高东低,从东北向西南逐渐增加,等值线呈半环状;④从倾向率来看,ET₀增加、减少的面积比例分别为72.61%、26.39%,其中嫩江的增加趋势最明显,倾向率为30.6 mm/(10 a),叶柏寿的下降趋势最明显,倾向率为-24.4 mm/(10 a)。     

涡动相关仪观测蒸散量的插补方法比较

涡动相关仪在长时间连续观测中,观测数据会有不同程度的缺失.应用6种不同的插补方法(平均昼夜变化法MDV,非线性回归方法NLR,动态线性回归方法DLR,查表法LUT,FAO-PM方法,HANTS方法)对北京密云站2007年涡动相关仪观测蒸散量数据进行了插补.结果表明:LUT方法在不同数据缺失时均得到较好结果(均方差小于8 W/m2);MDV和NLR方法更适合于短时间数据缺失的插补:DLR和FAO-PM方法在观测数据出现连续波动时插补结果较差.由LUT、DLR、NLR、HANTS、FAO-PM方法得到的年蒸散量分别为395.8 mm、409.9 mm、393.5 mm、390.7 mm、399.4 mm,差异在2.3～19.2 mm之间变化.对比分析了LUT方法得到的年蒸散量(潜热通量)与净辐射、降水量以及LAS观测潜热通量间的变化规律,表明插补结果合理.