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。     

基于MODIS蒸散量数据的淮河流域蒸散发时空变化及影响因素分析

淮河流域作为我国重要的粮食产地,其水资源利用情况具有很高的研究价值。利用MODIS蒸散发数据产品（MOD16/ET）、降水和气温时序数据以及土地利用数据,探讨了淮河流域2000—2014年蒸散量时空变化特征及其对气候变化、土地利用的响应。结果表明:淮河流域蒸散量在空间上表现为南高北低,蒸散量多年均值为589.1 mm,夏季最高,冬季最低。整体而言,淮河流域15年间蒸散量具有先增加后减少的趋势;趋势分析结果显示,31.4%的地区蒸散量呈显著或极显著减少趋势,5.4%的地区蒸散量呈显著或极显著增加趋势,63.2%的地区蒸散量无显著变化。从蒸散量的气候因子分区看,52.0%的区域表现为非气候因子驱动型,44.1%的地区为降水驱动型,双因子驱动型和气温驱动型范围很小,面积占比分别为2.4%、1.5%,表明人类活动对蒸散发的影响巨大。四种植被覆盖土地利用蒸散量均值表现为林地>水田>旱地>草地。根据2000—2014年土地利用转变引起蒸散量变化的统计结果,草地转变为水田时蒸散量明显增加,旱地转变为草地、林地转变为旱地后蒸散量明显减少。     

基于中等分辨率遥感数据的柴达木盆地实际蒸散量的计算

在干旱的内陆盆地的水均衡中,蒸散发是主要的排泄方式,准确估算蒸散量是评价可利用水资源量的关键。从区域尺度上研究实际蒸散量对生态环境的保护具有重要的意义。基于表面能量平衡的原理,选取了DEM数据,MODIS数据以及GLDAS数据,以500 m的空间分辨率对柴达木盆地2001-2011年的蒸散量进行了估算,并研究了区域蒸散量的时空分布及其与气象站实测水面蒸发量的关系。结果表明：柴达木盆地的年实际蒸散量有逐年增大的趋势,从2001年的72.73 mm增加为2011年的182.34 mm,2001-2011年最大日均蒸散量介于2.62~3.20 mm。柴达木盆地的蒸发系数为0.14。分析NDVI和与其对应的ET的关系可知NDVI=0.055是柴达木盆地裸土和植被的分界点。虽然仅占据了研究区1.92%的区域,但水体的日均蒸散量最大,为2.31 mm/d。盆地裸土、稀疏灌木、中等覆盖灌木、草场以及农田2010年6-9月的日蒸散量平均值分别为0.24、0.42、1.21、1.12、1.18 mm/d。     

基于MODIS数据的海流兔河流域蒸散量的计算

蒸散量是水均衡和能量平衡的重要组成部分, 对全球气候的演变和水资源评价及分析研究十分重要, 而准确估算蒸散量是当今研究热点之一.采用遥感模型, 基于表面能量平衡系统的原理, 选取了MOD09地表反射率和MOD11地表温度、辐射率数据, 并结合实测的气象水文资料对该流域蒸散量进行了估算.海流兔河流域2008年全年蒸散量结果为324.94 mm.这一结果在海流兔河流域, 用水均衡法得到了很好的验证.      

区域蒸散量分离技术研究

从水资源管理角度,地下水蒸发量被认为是无效的。特别是在我国的干旱半干旱地区,它被认为是可以通过降低地下水位而节省出来的水资源量。本文将同位素技术和遥感技术相结合,建立了基于点和像素尺度的植被蒸腾量和NDVI之间的线性数学表达式,进而成功将区域蒸散量分离为区域植被蒸腾量和区域地下水蒸发量。根据分离结果,黑河流域地下水蒸发量较大的地段主要位于黑河干流中游以及东居延海,最大地下水蒸发量可达1000 mm/a。     

基于MODIS数据的朝鲜半岛土地利用变化信息提取

以朝鲜半岛为研究区域, 基于2000年和2007年的MOD IS数据, 应用线性光谱混合模型进行像元组分分解并提取分类特征, 对像元组分分解后有错分的地物类型结合纹理进行分析, 以决策树模型进行土地利用分类。结果表明, 像元组分分解后的决策树分类结果总体精度达78.346 5% , Kappa系数达0.681 3。与像元组分分解前最大似然法和决策树分类结果相比, 决策树分类精度优于最大似然法, 且像元组分分解方法提高了分类精度。经2000年和2007年像元组分分解后的决策树分类结果对比: 朝鲜耕地面积增加; 韩国耕地面积减少, 居民地面积增加。     

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.     

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。     

基于MODIS的祁连山区积雪时空变化特征

利用2000-2003年日资料经8 d合成的500 m分辨率MODIS卫星反演积雪资料和数字高程模型, 借助于GIS空间分析技术, 以积雪频率和积雪盖度为监测指标, 研究分析了祁连山区整体的积雪空间分布状况及其年内变化特征, 地形对积雪的分布和季节变化的影响. 结果表明: 祁连山区的积雪分布极不均匀, 积雪主要沿山系走向成条带状分布, 呈现西段多, 东段次之, 中部和南部少, 山脊多, 山谷少的特征, 且海拔越高、 山势越陡、阴坡积雪的范围越大、持续时间越久. 累积降雪时间, 就全区而言为9月至翌年5月, 但不同高度、坡度和坡向带有所差别. 海拔4 000 m以上区域存在春、秋季两个时段的积雪补给, 而海拔4 000 m以下仅有中秋至中冬一个时段的积雪补给;坡度较平缓的区域冬季和春季为主要积雪补给期, 而坡度较陡的区域则为秋季和春季;平地和南坡积雪补给主要发生在冬季和春季, 而其它坡向为春季和秋季.     

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。     

艾比湖绿洲实际蒸散量变化特征及与景观格局的关系

基于Budyko曲线方程计算新疆艾比湖绿洲1960—2013年实际蒸散量的年际和季节变化特征,选取研究区四期遥感影像进行土地利用/覆被分类,使用Fragstas 4.2软件计算景观格局指数,并分析实际蒸散量与景观格局指数之间的关系。结果表明：艾比湖绿洲实际蒸散量多年平均值为162.97 mm,并呈上升趋势,变化速率为7.76 mm·（10a）^-1;夏季和秋季的实际蒸散量为上升趋势,春季则呈下降趋势;年实际蒸散量在1987年发生突变性增加,夏季和秋季实际蒸散量的突变年份分别为1992年和1975年,春季不存在突变点,这与降水量的突变状况一致,说明降水量的变化对实际蒸散量的变化有很大影响。四期土地利用/覆被图中荒漠占主导地位,耕地和城镇用地增长较为明显,分别增长了409.69%和704.56%。斑块类型级别上,不同地类的景观格局指数差异明显;景观级别上,各景观格局指数均为波动增加趋势。斑块类型级别上,仅有水域斑块数量NP和斑块密度PD与实际蒸散量呈显著负相关;景观级别上,实际蒸散量与最大斑块指数LPI、蔓延度指数CONTAG及景观连通性指数COHESION呈负相关,与斑块数量NP、斑块密度PD等指数呈正相关。实际蒸散量与聚集度指数AI的相关性最高,达到0.953（P<0.05）;与NP和PD的相关性最低,仅为0.148。因此,AI指数在艾比湖绿洲可以较好地表征实际蒸散量的变化。     

宁夏沿黄经济区蒸散量变化特征及水均衡方法验证

在干旱的内陆地区,蒸散是地表水和地下水主要的排泄方式之一,准确估算地表蒸散量为干旱区水资源合理开发利用、生态环境保护提供理论依据。基于MODIS遥感数据,应用SEBS模型估算了宁夏沿黄经济区2001—2014年的区域蒸散量,分析了其影响因素,并应用水均衡原理对蒸散量计算结果的可靠性进行了验证。结果表明:沿黄经济区的年蒸散量在2001—2014年间总体上是逐渐增加的,从2001年的434.27 mm增加为2014年的517.82 mm;研究区主要的蒸散量为耕地蒸散量,农业占据了全区近2/3的耗水量;SEBS模型与水均衡原理计算的蒸散量结果吻合度较高,很好地验证了SEBS模型计算区域地表蒸散量的可靠性。     

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。     

基于MODIS数据的青藏高原冰川反照率时空分布及变化研究

冰川反照率对冰川融化具有重要影响,以2000-2013年MODIS的MOD10A1逐日积雪反照率数据资料为基础,分析了青藏高原冰川反照率的时空分布及变化。结果表明：冰川年平均反照率变化范围是0.42（枪勇冰川）~0.75（PT5冰川）,其中夏季平均反照率变化范围是0.45（来古冰川）~0.69（东绒布冰川和古里雅冰川）。冰川反照率空间分布并没有明显的规律性,而冰川反照率的变化速率空间分布规律明显——南部较大往北减小,北部反照率出现增大现象。研究区内大部分冰川反照率呈波动降低的趋势,年平均反照率和夏季平均反照率变化速率最大值都出现在枪勇冰川,分别是-0.015 a^-1和-0.019 a^-1。木吉和木孜塔格冰川年平均和夏季平均冰川反照率都增大,木吉冰川是由于2012年的高反照率引起的,而木孜塔格冰川主要与该地区气温降低、降水增多有关。     

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。     

基于MOD16的银川平原地表蒸散量时空特征及影响因素分析

地表蒸散发是陆地水文循环的重要组成部分,分析蒸散量时空变化特征是深入了解干旱区水文过程的基础。由于银川平原缺乏区域尺度实际蒸散量的长期观测,很难得到长时间序列蒸散量的时空变化特征。基于MOD16A3地表蒸散量数据及研究区内气象站点实测数据,采用Theil Sen Median趋势度分析、MK突变检验及CA-Markov模型等方法,从时间与空间的角度分析2004—2019年银川平原地表蒸散量的变化特征及影响因素,预测2024年地表蒸散量的发展趋势。研究结果表明：2004—2019年银川平原蒸散量年际波动总体是增加趋势,MK突变检验结果显示2010年是蒸散量时序数据的突变点;银川平原实际蒸散量与潜在蒸散量空间分布格局、变化趋势均存在明显的差异性,蒸散量在近16年呈增加趋势,潜在蒸散量呈减少趋势,符合干旱区蒸散发互补相关理论。采用CA-Markov模型对2024年银川平原地表蒸散量未来发展趋势进行预测,模拟结果显示在未来5年银川平原蒸散量仍呈增加趋势;蒸散量的时空变化受气候与人类活动的共同影响,蒸散量与气温、降水、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,土地利用结构影响年蒸散量的空间格局,呈现出水田>旱田>林地>草地>荒漠的规律。     

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。     

基于MODIS数据的东北地区积雪覆盖率估算

东北地区是我国三大积雪区之一,森林覆盖面积占总面积的40%左右。受森林冠层的影响,当前的MODIS雪盖产品（V6）提供的积雪覆盖率标准模型对东北地区积雪覆盖率估算结果存在明显的低估现象。基于此,采用分区建模的方式：在森林地区,计算归一化差值林地积雪指数（NDFSI）,建立像元积雪覆盖率（FSC）与NDFSI及NDVI之间的线性关系;在非森林地区,采用MOD10A1 V6提供的归一化差值积雪指数（NDSI）,建立像元积雪覆盖率（FSC）与NDSI及NDVI之间的线性关系。采用Landsat 8 OLI数据提取的积雪覆盖率（FSC）对分区建模的估算结果与标准模型的估算结果进行对比,发现进行估算的过程中均方根误差和平均绝对误差这两项指标的数值相对于标准模型有了大幅下降,这一结果在林区有更显著的表现。计算得到的决定系数R²,在本文模型也有提高。以T1林区影像为例,本文模型的均方根误差和平均绝对误差分别为0.246、0.055,而标准模型的两项指标则分别为0.420、0.348。本文模型和标准模型的决定系数分别为0.675、0.641。     

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)。