基于作物植被指数和温度的产量估算模型研究

该文利用冬小麦返青初期至抽穗初期的累积植被指数和孕穗-灌浆阶段的温度累积值为模型因子，建立冬小麦产量估算模型，在建模过程中，分析了模型变量与产量的关系并对变量获取方法进行了适当改进，简化了变量的获取途径，为模型的业务化应用奠定了基础。     

三江平原毛苔草沼泽蒸散量模拟研究

提高湿地蒸散量估算精度对于研究湿地水分和能量平衡以及区域气候特征具有重要意义。利用Penman、FAO Penman-Monteith、Priestley-Taylor、Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc-Cloud、Linacre和Makkink模型,模拟三江平原毛苔草(Carex lasiocarpa)沼泽蒸散量。结果表明,采用FAO推荐的作物系数时,各模型模拟蒸散量明显高于涡度相关系统测量值,平均高估92.8%。利用实测数据修正作物系数后,除Makkink模型外,其余模型的模拟精度都明显提高,其中,基于能量平衡的Penman、FAO Penman-Monteith和Priestley-Taylor模型的模拟结果明显优于基于温度的Blaney-Criddle、Hargreaves、Mc Cloud和Linacre模型。在基于能量平衡的蒸散模型中,Priestley-Taylor模型的模拟结果最接近实测值;在基于温度的蒸散模型中,Hargreaves模型的模拟结果最接近实测值。     

基于作物植被指数和温度的产量估算模型研究

该文利用冬小麦返青初期至抽穗初期的累积植被指数和孕穗—灌浆阶段的温度累积值为模型因子 ,建立冬小麦产量估算模型 ,在建模过程中 ,分析了模型变量与产量的关系并对变量获取方法进行了适当改进 ,简化了变量的获取途径 ,为模型的业务化应用奠定了基础。     

绿洲灌区参考作物蒸散量的测算

参考作物蒸散量(ET0)是计算作物需水量的关键因子,目前计算ET0最准确的方法主要是FAO Penman-Monteith模型,但该模型需要大量的参数而在有些地区难以应用。为了寻求利用有限参数确定ET0的适用方法,将模拟蒸散仪（Simulated ETgage Atmometer）实测ET0值与FAO Penman-Monteith等7种常用的、参数需求不同的模型计算的ET0值进行了比较研究。结果表明:①模拟蒸散仪实测ET0值与FAO Penman-Monteith模型计算结果非常接近,说明绿洲灌区ET0可以用模拟蒸散仪直接测定,若参数齐全也可用FAO Penman-Monteith模型直接计算;②如果有效参数仅可满足Hargreaves模型计算需求,也可用该模型计算ET0,但在精确的灌溉设计和农田水量平衡测算中该模型计算的5—8月值需要降低5.2%;③建立了Jensen-Haise、FAO-17 Penman、FAO-24 Radiation等模型的修正模型,若有效参数仅能满足这些模型的计算需求,就可用这些修正模型准确计算试区ET0;④Makkink模型和Priestley-Taylor模型不能用于试区ET0的准确计算。     

基于互补相关原理的区域蒸散量估算模型比较

利用黄河流域1981~2000年期间的气象、水文资料,结合卫星遥感信息和数字高程模型,检验了平流-干旱、CRAE (Complementary Relationship Areal Evapotranspiration)、Granger等互补相关模型在不同时间尺度、不同气候类型区域上的计算精度,讨论了不同气候因子对计算误差的影响,并分析了模型参数的变化规律。结果表明：平流-干旱模型、CRAE和Granger模型估算的年蒸散量除了干旱年份外,误差都在10%以下。平流-干旱模型估算的月蒸散量比较合理,而CRAE模型与Granger模型都存在冬季月蒸散量估算过高的问题。平流-干旱模型与Granger模型的水量平衡闭合误差空间分布比较一致,计算效果是比较理想的,而CRAE模型的水量平衡闭合误差比较大。互补相关模型在湿润和干旱的条件下以及在可利用能量比较高和比较低的条件下,计算效果比较差。互补相关模型的经验参数在不同年型、不同气候类型区域有不同的最优值。     

基于Logit 模型的世界主要作物播种面积变化模拟

农作物播种面积动态变化因其重要性已经引起了国内外学者的广泛关注。从“人-地 关系”中人的角度出发, 利用多元Logit 模型初步建立了全球尺度的农作物播种面积变化模 拟系统, 分析研究了未来30 年内世界主要农作物播种面积变化的数量特征和空间格局。模型建立思路是: 作物播种面积变化是农户作物选择行为的直接结果, 而选择何种作物进行播种是由作物效用决定的。因此, 利用离散选择理论, 选择影响作物效用大小的主要解释变量建立效用函数, 动态模拟农户作物选择行为, 并得到这种选择行为所带来的农作物播种面积变 化的时空特征。模型建立后, 利用联合国粮农组织(FAO) 2001-2003 年统计数据和2001 年MODIS 全球土地覆盖数据产品对模型结果进行验证, 结果表明模型运行可靠, 和实际状况吻合较好, 可以应用于未来情景模拟分析。其后, 以5 年为步长, 模型对世界四大作物(水稻、玉米、小麦和大豆) 在2005-2035 年间的播种面积动态变化进行了模拟, 从全球作物总播种面 积变化差异、四大作物播种面积变化的区域差异和不同区域内四大作物播种面积变化差异等方面进行了分析研究, 结果表明: 不同作物播种面积变化的数量特征和空间格局是不相同的。 虽然目前模型还存在一些不确定性, 但仍然能够在一定程度上为理解现在和未来农业土地利用的复杂动态变化提供帮助, 模拟结果可为有关部门提供决策支持和信息服务。     

用多变量灰色预测模型模拟预测参考作物蒸散量的研究

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM（1,1）不能全面考虑多个变量。为此,采用自适应MGM（1,n）模型—多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。针对一些地区气象数据较少甚至缺失的情况,以内蒙古正蓝旗的气象资料用Penman-Monteith计算的参考作物蒸散量（ET0）为研究对象,运用灰色系统理论建立MGM（1,3）模型,模拟预测参考作物蒸散量变化规律,并与GM（1,1）模型和BP神经网络模型比较,结果表明MGM（1,3）模型有较好的预测效果。     

梭梭柴林地蒸散量估算模型的研究

在前人工作的基础上选用Prietley和Taylor的湿润表面蒸发量与相对土壤湿度, 对1992~1994年新疆莫索湾治沙站蒸渗仪的实测资料, 用数理统计方法建立了梭梭柴林地蒸散量的估算模型, 并且检验了该模型的效果。该模型只需常规气象资料和土壤湿度资料, 计算简便, 具有较高的精度, 适应于干旱地区使用。     

应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子分析

遥感方法估算区域蒸散量应用比较广泛的有两种,一种是完全以地表热量平衡方程为基础．用遥感方法估算出净辐射、土壤热流量和显热通量,然后用余项法求出蒸散量;另一种是以Penman—Monteith方程为基础．结合地表热量平衡方程,直接估算出蒸散量。本文根据国内外的研究现状,对应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子进行了深入的分析,这些制约因子包括(1)图像信息源;(2)反照率、比辐射率和表面温度等地表参数的遥感反演精度;(3)空气动力学阻抗和表面阻抗模型;(4)估算结果的验证方法(5)时间尺度的扩展问题。分析结果表明：长期以来由于这些因子中所涉及到的许多关键技术和难点问题都没得到很好的解决,因而极大地制约着应用遥感方法估算区域蒸散量的发展。通过对制约因子的分析．可以有助于高精度遥感蒸散模型的建立。     

黄土高原陆地表层作物生长季最大可能蒸散量的变化特征

基于黄土高原1961~2008年气候资料,应用修订的Penman-Monteith(P-M)模型计算作物生长季最大可能蒸散量,分析其时空分布、异常分布特征和次区域时间演变特征。结果表明:一致性异常分布是黄土高原作物生长季最大可能蒸散量的最主要空间模态。高原西北部区域作物生长季最大可能蒸散量呈显著增加趋势,且发生突变现象;高原东北部区域和高原东南部区域作物生长季最大可能蒸散量呈显著下降的趋势,也发生突变;黄土高原作物生长季最大可能蒸散量的3个空间分区中,3~4a的周期振荡表现得比较显著。     

基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦产量遥感估测

粮食产量估测对于国家粮食生产宏观调控具有重要意义。以河南省为例, 利用区域 NDVI数据进行冬小麦产量监测研究。基于2000～2010年冬小麦生长关键期3～5月的MODIS～ NDVI数据集, 结合河南省18地市冬小麦生产数据, 分析了研究区小麦产量和播种面 积的时间动态变化特征, 建立了基于区域NDVI的冬小麦产量估算模型。结果表明:自2000 至2010年, 研究区冬小麦产量呈上升趋势, 播种面积基本保持稳定;利用单月NDVI建立的 冬小麦产量线性模型, 平均相对误差分别为12.02%、10.70%和9.27%;利用不同月份组合 的NDVI累积和建立的冬小麦产量模型, 平均相对误差分别为11.13%、10.38%、8.37%和 9.41%;利用多个月份组合的NDVI建立的多元线性回归模型, 平均相对误差分别为 11.00%、9.32%、9.04%和9.58%;将小麦播种面积作为限制因素引入多元线性模型后, 估 算精度得到了很大提升, 平均相对误差分别为5.65%、5.34%、6.76%和5.47%.通过误差 对比后发现, 在模型中引入播种面积后, 利用区域NDVI可以有效、快速、准确地对冬小麦 进行估产。     

Estimation of regional evapotranspiration over Northwest China using remote sensing

1 IntroductionThe method for estimating evapotranspiration (ET) was first given by Dalton in 1802, and a number of models for ET estimation have been presented since then. Those models, from the experiential and semi-experiential models[1,2] and physical models[3,4] to the models in terms of the mechanism for energy and water fluxes in soil-vegetation-atmosphere transfer system such as SiB, have improved the precision of ET estimation. It is, however, difficult to calculate regional ET by …     

Estimation of regional evapotranspiration over Northwest China using remote sensing

It is a very complicated problem to estimate evapotranspiration (ET) over a large area of land surface. In this paper, the evapotranspiration estimation models for dense vegetation and bare soil are presented, based on the information of parameters like vegetation cover-degree and surface albedo. Combined with vegetation cover-degree data, a model for regional evapotranspiration estimation over the heterogeneous landscape is derived. Through a case study using remote sensing data over Northwest China, the accuracy of the model for regional evapotranspiration estimation is checked. The result shows that the accuracy of the model is satisfactory. The features of evapotranspiration over Northwest China are also discussed with the application of the model.     

Estimation of net primary productivity in China using remote sensing data

1 IntroductionAs a major part of terrestrial ecosystem, vegetation plays an important role in the energy, matter and momentum exchange between land surface and atmosphere. Through the process of photosynthesis, land plants assimilate carbon in atmosphere and incorporate into dry matter while part of carbon is emitted into atmosphere again through plant respiration. The remainder of photosynthesis and respiration is called net primary productivity (NPP), which is important in the global carbon…     

基于SAIL模型的多角度多光谱遥感叶面积指数反演

随着多角度传感器的陆续出现及植被遥感传输机理研究的深入,多角度遥感逐渐成为地表信息反演的热点问题.以SAIL冠层反射率模型为基础,通过联合多角度和多光谱数据,可以从物理机理角度进行植被叶面积指数(LAI)反演的应用研究.首先通过计算得到多角度多光谱遥感影像的角度信息,并经6S模型纠正后得到多光谱多角度植被冠层反射率数据.然后将PROSPECT模型模拟出的植被叶片反射率和透过率,以及多角度观测数据、LAI和其它实测数据输入SAIL模型,模拟得到了多角度多光谱冠层反射率,进而建立多角度多光谱冠层反射率与LAI的查找表.最后,将影像的多角度多光谱冠层反射率与查找表进行匹配,实现植被LAI的反演.最后对反演结果进行了验证和分析,结果表明反演精度较高,误差均在合理范围之内.     

基于遥感数据的叶尔羌河流域水文过程模拟与分析

在西北荒漠-绿洲生态系统中,山区水循环对下游水资源管理具有重要作用。为了准确地理解高寒山区水文过程,以降水、温度和潜在蒸散发的遥感数据为模型输入,建立叶尔羌河流域的MIKE SHE模型。根据模型输出,从径流、积雪和蒸散发三方面探讨了流域的水文过程。结果表明：经校正后的遥感产品在叶尔羌河流域的水文模拟中取得了良好的应用效果,出山口卡群站日径流的效率系数达0.71,相关系数达0.85。河道的年平均径流深为146.66 mm,其中稳定的基流补给占21.3%。流域的年平均降雪231 mm,占总降水的74%左右;73.9%的融雪发生在7-9月,积雪主要分布于5000 m以上区域。蒸散发以7-9月中低山区植被覆盖良好的针叶林和草地为主。选用合适的方法对遥感数据进行验证和率定,有助于提高对资料缺失的高寒山区流域水文过程的认识。对不同水文要素进行分析验证,可更准确地理解水资源的转化、储存方式及其时空分布,以便为下游水资源管理提供依据。     

Dynamic analysis of evapotranspiration based on remote sensing in Yellow River Delta

Evapotranspiration (ET) is an important parameter for water resource management. Compared to the traditional ET computation and measurement methods, the ET computation method based on remote sensing has the advantages of quickness, precision, raster mapping and regional scale. SEBAL, an ET computation model using remote sensing method is based on the surface energy balance equation which is a function of net radiance flux, soil heat flux, sensible heat flux and latent heat flux. The former three fluxes can be computed through the parameters retrieved from remote sensing image, then the latent heat flux can be obtained to provide energy for ET. Finally we can obtain the daily ET. In this study SEBAL was applied to compute ET in the Yellow River Delta of China where water resource faces a rigorous situation. Three Landsat TM images and meteorology data of 1999 were used for ET computation, and spatial and temporal change patterns of ET in the Yellow River Delta were analysed.     

基于遥感的黄河三角洲蒸散的动态分析

Evapotranspiration (ET) is an important parameter for water resource management. Compared to the traditional ET computation and measurement methods, the ET computation method based on remote sensing has the advantages of quickness, precision, raster mapping and regional scale. SEBAL, an ET computation model using remote sensing method is based on the surface energy balance equation which is a function of net radiance flux, soil heat flux, sensible heat flux and latent heat flux. The former three fluxes can be computed through the parameters retrieved from remote sensing image, then the latent heat flux can be obtained to provide energy for ET. Finally we can obtain the daily ET. In this study SEBAL was applied to compute ET in the Yellow River Delta of China where water resource faces a rigorous situation. Three Landsat TM images and meteorology data of 1999 were used for ET computation, and spatial and temporal change patterns of ET in the Yellow River Delta were analysed.     

基于MODIS数据新疆土壤干旱特征分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着新疆的农业生产。利用中分辨率成像光谱仪MODIS影像MOD11A2数据和MOD13A2数据,数字高程模型(DEM)对Ts进行了纠正,提取归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)构建NDVI-Ts特征空间,并依据特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为监测土壤湿度指标,反演了新疆2013年5、6、7三个月每16 d的土壤湿度。较好地反映地表图层土壤湿度,分析了新疆土壤湿度的时空分布特征,新疆北部地区土壤湿度高于南部,西部的土壤湿度高于东部,且土壤湿度由西北向东南逐步减小,依次表现为湿润>正常>轻旱>中旱>重旱>极旱;由5月到7月土壤湿度不断增大,这与新疆降水量分布和实地土壤含水率十分吻合,监测结果可信,能够为决策部门防旱抗旱提供有力的信息支持。     

植物物候遥感监测精度影响因素研究综述

基于植物物候的遥感监测对于研究植被对气候变化的响应具有重要的科学价值。本文在阐述植物物候遥感监测原理及其通用技术流程的基础上,分别从植被类型及其所处的地理条件、遥感数据源及其预处理、植物物候遥感识别方法和植物物候遥感监测结果评价4个方面分析了影响植物物候遥感监测精度的因素,并针对当前研究中存在的不足,探讨了提高植物物候遥感监测精度的可行性途径,即建立高分辨率的近地面遥感定点观测及数据共享网络,发展普适性更强的卫星遥感时序数据去噪及植被指数曲线重建方法,寻求稳定性更高的植物物候期遥感识别方法,探索综合运用地面观测、遥感监测与模型模拟实现物候观测空间尺度拓展的可能性。