陇西黄土高原陆面蒸散的遥感研究

该文以陆面能量平衡过程为基础,基于定量遥感的理论,提出了适合半干旱区(陇西黄土高原)的陆面蒸散估算遥感模型(SEBS)。结合该区域的NOAA/AVHRR数据、气象观测数据、土地利用数据和地形高程(DEM)数据,依据定量遥感的理论和技术,计算反照率、陆面温度、植被指数和地表比辐射率四个重要地表特征参数。应用SEBS模型,估算了该区域的陆面蒸散量。结果表明：该研究具有较好的理论和实践意义,为陆面过程、植被生产、生态环境保护与生态重建等研究提供科学依据。     

一种基于植被指数-地表温度特征空间的蒸散指数

利用遥感获取的植被指数和地表温度信息,进行地表能量和水分平衡过程研究是目前陆表过程研究的前沿。根据地表能量和水分平衡原理,对地表温度(Ts)、植被指数(VI),地表蒸散发(ET)之间的空间关系进行了分析,并基于假设条件,构建了温度植被蒸散指数(TVETI)。为验证TVETI表征地表蒸散的能力,利用环境卫星数据和SEBAL模型,对SEBAL模型中各能量通量构建的蒸散指数与TVETI进行线性回归分析,从2012年4~9月6个不同日期的确定性系数分别为:0.838、0.935、0.912、0.921、0.926、0.825, TVETI能很好的表征地表蒸散能力。通过对SEBAL模型估算的ET和TVETI估算的ET进行交叉验证发现,两者大小一致性显著, TVETI可以实现区域尺度地表蒸散发的快速估算。     

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。     

基于ETM+与MODIS数据融合的伊洛河流域地表蒸散估算

MODIS数据时间分辨率较高,在对地能量和水分变化监测应用中具有不可比拟的优势。但其空间分辨率较低,混合象元效应显著,尤其在地表土地利用类型复杂和空间异质性较大时,会带来较大的误差。而ETM+数据具备较高的空间分辨率,但其单一的热红外波段导致反演的地表温度精度不高,且时间分辨率低,因而限制了在地表蒸散监测中的应用。本文探讨了将TM/ETM+与MODIS数据相融合估算区域地表蒸散的一种多尺度遥感方法,利用TM/ETM+计算得到的植被指数,基于空间增强方法将MODIS反演的地表温度尺度提高到30 m,并结合SEBS模型对伊洛河流域的地表蒸散进行了估算。验证与分析的结果表明,估算精度得到提高,研究区当日蒸散量在0～5.32 mm/d之间,空间分布具有明显的地域性差异,区域分布不均衡。     

近14a新疆南疆绿洲地区地表蒸散与干旱的时空变化特征研究

利用2001—2014年MOD16蒸散产品数据、MOD13植被[WTBX]NDVI[WTBZ]数据以及常规气象资料,基于植被指数、地表净辐射、气温优化改进混合型线性双源遥感蒸散模型,拟合地表蒸散分析实际蒸散（ET）、潜在蒸散（PET）时空动态变化特征,结合气象站实测蒸发皿数据验证MOD16数据在绿洲地区的适用性。进一步定义蒸散干旱指数（EDI）并计算△EDI进行研究区干旱特征分析,为大面积特殊地形蒸散估算研究和干旱监测提供一定依据。结果表明：（1） MOD16产品数据与研究区实测蒸发皿数据的相关性很好,通过0.01显著性检验,基于MOD16数据估算南疆绿洲地区蒸散量检验可行。（2） 2001—2014年均蒸散量总体变化不大,四季差异明显,ET与PET空间变化趋势相反;ET、PET年均差值较大,绿洲地区地表缺水情况严重。（3） EDI指数绿洲地区年均值总体偏大,△EDI对旱情的反映和干旱程度的判断比较可靠。     

川西山区太阳辐射估算及其时空分布特征

山地地表接收的太阳入射辐射由于受到坡度、坡向及地形遮蔽等影响,导致其在时空分布上呈现较高的异质性。为定量分析山地地表太阳辐射的时空分布特征,本研究选择川西山区为研究对象,针对山地特殊地理环境,基于太阳直接辐射、散射辐射和周围地形反射辐射的参数化方案,采用Landsat系列卫星遥感影像数据和30m ASTER GDEM数据定量估算了研究区在不同时期的太阳辐射空间分布,并结合研究区的坡度、坡向、海拔等地形因子,选择夏、秋、冬不同季节对山地太阳辐射时空分布进行了综合分析。结果表明:(1)经过贡嘎山站观测数据的验证,本研究所采用的估算方案能够取得较高的估算精度,平均绝对误差为48.7 W·m-2,相对误差为6%;(2)山地太阳辐射分布具有很强的地形规律,总体特点是山脊大于山谷,阳坡大于阴坡;(3)随着坡度的增加,太阳辐射呈现递减的趋势;而随海拔的上升太阳辐射总体来说呈现增加趋势,只是在低海拔处由于地形遮蔽和山顶由于坡度陡峭造成坡面入射角小而略有回落;(4)在不同的季节,太阳辐射受地形因子的影响程度有所差异,这与太阳高度角的大小有着直接的关系。     

基于Landsat8与GEOEYE-1数据融合的天山北坡县域蒸散量计算——以呼图壁县为例

基于Landsat 8与GEOEYE-1遥感数据,使用多尺度遥感方法,以新疆呼图壁县为例,利用SEBS模型计算天山北坡县域蒸散量,服务小流域和县域为管理单元的最严格水资源管理。针对军塘湖河流域耕地、呼图壁河流域耕地和北部荒漠-绿洲过渡带,应用2 m分辨率GEOEYE-1影像计算得NDVI和基于NDVI-T_R法模拟的地表温度。将获得的地表温度和NDVI作为SEBS模型的重要参数计算地表蒸散量,采用自制小型蒸渗仪观测数据对估算结果进行评估。结果表明:在使用中分辨率影像Landsat 8估算地表蒸散量过程中加入GEOEYE-1反演的个别参数,大部分估算结果更加接近自制微型蒸渗仪测定值,估算绝对误差最大值出现在裸地,为28.5%,远低于使用Landsat 8影像的54.8%,说明高分影像的参与有助于提高模型估算效率。     

基于MODIS数据的博斯腾湖流域地表蒸散时空变化

基于2002～2009年期间的MODIS遥感数据和气象观测数据,运用能量平衡法计算博斯腾湖流域的地表蒸散量,蒸散平均绝对误差为12.39 mm,相对误差为14.15%。根据遥感反演结果分析了研究区地表蒸散的时空变化特征及其与降水、气温等气候因子的关系。博斯腾湖流域年地表蒸散表现出西北高东南低的空间分布格局,明显受到土地覆盖类型的影响。蒸散季节变化主要表现为单峰形式,夏季蒸散量占全年总蒸散量的48.10%。降水、气温对于博斯腾湖流域的地表蒸散变化有重要影响,并且在不同季节中两者的贡献度存在很大差异。     

地表蒸散遥感反演双层模型的研究方法综述

通过遥感方法反演表面温度来计算地表蒸散量是定量遥感的一个很有潜力的应用领域。这种方法已成功地应用于植被完全覆盖的地表蒸散的监测,然而对于植被稀疏的地区,利用该方法模拟通量和观测通量之间存在很人的差异。产生这种差异的原因是假设辐射表面温度可以用来代替空气动力学温度。在这种假设条件下,植被完全覆盖的地表的通量计算能够得到较为满意的结果,但对于稀疏植被地表却是不成立的。对此,国内外许多学者提出了将土壤和植被分开计算的双层模型以求得到更加准确的通量结果。介绍了当前国内外几种常用的地表蒸散遥感估算双层模型,讨论了这些模型的物理基础和假设并讨论了目前双层模型在计算通量时存在的一些问题和难点,并对今后的工作重点和研究方向提出了建议。     

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算初论

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度(Land Surface Temperature,LST)遥感定量反演的重要障碍。如何估算热红外遥感图像中云覆盖像元的地表温度,是热红外遥感的前沿研究难题。以地表热量平衡为基础,根据地表温度的空间分布连续性、植被对地表温度的影响,提出三种解决云覆盖像元地表温度估算方案:空间插值修正法、植被关系修正法和改进型地表热量平衡法,并探讨云覆盖区地表温度空间分布的洼地效应现象、洼地效应强度及计算方法。基于地表热量平衡方程的洼地效应强度因子和影像灰度值之间关系的数值模拟,是三种估算方案切实可行的关键。     

遥感反演土壤蒸发/植被蒸腾二层模型在华北地区的应用

利用一种可操作的地表蒸散遥感反演二层模型,以我国华北平原为研究区,选择2004年的3月至6月华北地区主要农作物冬小麦的生长季节作为研究时段,利用MODIS遥感卫星数据,结合地面130多个气象台站的空气温湿度实测数据,实现了土壤蒸发和植被蒸腾的反演。采用国家生态网络禹城综合试验站利用涡度相关系统观测的地表总蒸散半小时平均的数据进行了模型验证,结果表明模型估算的地表可利用能量与地面实测数据的相关系数可以达到0.92,均方差为30.4w.m^-2;模型估算的地表总蒸散值与地面实测数据的相关系数为0.85,均方差为21.3 w.m^-2,由此证明了模型的可用性。     

利用TM影像分析天山北坡三工河流域地表反照率的时空变化

下垫面状况是影响地表反照率分布的主要因素之一。利用遥感方法获取地表反照率时空特征是研究地表下垫面状况的有效手段。天山北坡具有典型的山地－绿洲－荒漠景观和山盆地貌格局,这一独特且复杂多样的地表下垫面特征形成了特有的垂直分布的地表反照率。通过对三工河流域TM影像进行地形校正,基于6S(Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum)模型分析地表反照率的时空分布。结果表明:基于中空间分辨率遥感数据的地表反照率反演适合于地表起伏明显的天山北坡地表反照率的分析。由于受到地表覆被类型及地表干湿程度的影响,三工河流域地表反照率呈明显的垂直地带性分布。中山森林带和低山干草原带受地形起伏和阴阳坡作用,其地表反照率表现出有规律的上下波动。绿洲区随着地表覆被类型、作物结构和作物物候的变化,地表反照率波动较大。     

基于改进的地表温度-植被覆盖特征空间估算地表蒸散

地表温度-植被指数特征空间被广泛应用与地表蒸散估算和土壤湿度监测,而利用散点图直接拟合干边会造成很大的不确定性。本研究采用改进的地表温度-植被覆盖特征空间进行地表通量的计算。该方法是基于能量平衡公式进行干边定位,从而减少干边确定过程中的不确定性。我们选取的17天的MODIS数据以及相应气象数据进行地表蒸散计算,并采用郑州的LAS观测站验证显热通量计算值,估算结果均方根误差（RMSE）、偏差（Bias）和相关系数平方（R^2）分别为44.06Wm^-2、36.99Wm^-2和0.71。总体来讲,通过能量平衡公式确定的理论干边相比通过散点图拟合的实测干边更合理。     

2000-2012年陕甘宁黄土高原区地表蒸散时空分布及影响因素

分析陕甘宁黄土高原区地表蒸散变化特征及其影响因素,可以为区域水资源规划、生态环境改善提供依据。本文利用MOD16蒸散数据,统计分析了陕甘宁黄土高原区2000-2012年地表实际蒸散量的时空变化特征,并结合国家气象站点观测数据和基于像元的相关分析法探讨了其影响因素。结果表明:(1) 2000-2002年蒸散量迅速上升,在2003年达到最高值378.6 mm, 2003-2006年蒸散量呈下降趋势,2006年之后蒸散量呈现缓慢上升趋势。(2) 近13年来,陕甘宁黄土高原区多年平均蒸散量具有明显的空间差异,蒸散量自西北至东南递增,最南部的六盘山、子午岭、黄龙山地是3个主要的高值区;年蒸散量以夏季最多,其次是春季,秋季和冬季最少,且季节蒸散的分布与年蒸散的空间分布格局基本一致。(3) 陕甘宁黄土高原区蒸散量草地和耕地的贡献率最高,密灌丛、疏灌丛次之,常绿针叶林、森林草原贡献率则较小。(4) 陕甘宁黄土高原区动力因素对地表蒸散量影响以正相关为主,风速对该区影响较大;热力因素对地表蒸散量影响以负相关为主,其中气温与蒸散在空间上呈负相关的区域较大,日照时数与蒸散在空间上的负相关区域的面积次之;水分条件(降水量、相对湿度)对蒸散的影响也以正相关为主。     

提孜那甫河流域地表太阳辐射估算及其影响因素分析

地表太阳辐射是地球表层主要能量来源,对地表能量平衡、能量交换以及生态水文过程等具有决定性意义。山区地形复杂,其地表太阳辐射时空差异较大且较难估算。采用适用于山区的地表太阳辐射模型对西北昆仑山提孜那甫河流域地表太阳辐射时空分布进行了估算,分析了该流域季节太阳辐射空间分布规律并探讨了地形和云2个重要因素对太阳辐射空间分布的影响。结果表明:（1） 地形因子中周围地形阻挡即地形开阔度（Sky view factor,SVF）与年总太阳辐射的关系最为显著,太阳辐射随SVF增加而增加。（2） 年总太阳辐射随着高程增加首先减少,再而随之增加。探究SVF随高程的变化,发现其与太阳辐射随高程的变化趋势较为一致,因此在山区复杂地形下地表太阳辐射估算中仅利用高程对其校正存在明显不足,需综合考虑地形效应。（3） 研究计算了季节云出现频率空间分布与太阳辐射空间分布的相关系数,结果表明夏季太阳辐射受云影响较其他季节显著。定量分析了地形因子以及云对地表太阳辐射空间分布影响的贡献率,周围地形阻挡SVF对地表太阳辐射空间分布的影响最大,高程和云次之。因此综合考虑地形和云对太阳辐射的影响在山区太阳辐射模拟中是非常必要的,研究可为山区地表太阳辐射模拟提供理论依据,并为山区生态水文过程研究提供方法支撑。     

用NOAA卫星气象资料计算复杂地形下的流域蒸散

本文提出一种采用NOAA卫星AVHRR和地形高度等资料,估算流域蒸散的方法。NOAA AVHRR资料用于地表覆盖分类,据此可得出各类下垫面由可能蒸发转换成实际蒸散的折算因子。该资料还可用于计算地面反射率和气温,本文利用与卫星象元相匹配的1.2'经纬度网格上的海拔高度资料将流域内少数气象站观测的气象要素作为高度的函数插到此网格上,然后用改进的彭曼模式计算了甘肃省河西内陆河10个流域中各类下垫面的蒸散和蒸发。然后与少数雪面和高山草甸区实测的资料以及用水份平衡方法估算的相应流域的蒸散比较,验证了用此方法估算逐月流域蒸散量的可靠性。     

基于MOD16产品的鄱阳湖流域地表蒸散量时空分布特征

基于MOD16遥感数据集,统计分析了鄱阳湖流域2000-2010年地表蒸散量的年际和年内时空变化状况,探讨了不同地表类型下蒸散量的差异性变化特征。研究表明:①MOD16产品的精度能够满足鄱阳湖流域地表蒸散量时空变化分析的要求;②流域内平均蒸散量的年际波动较大,以2003年、2007年尤为突出,分别超出多年平均值49.28 mm和46.71 mm。ET空间格局呈现四周高、中间低的分布规律,尤其在高植被覆盖区蒸散量较大;③年内蒸散量呈单峰型分布,季节性变化特征明显,地表蒸散主要集中在5-9月份,最高值出现在7月;④土地利用特点基本影响着流域蒸散量的分布状况。蒸散强度大小按地表类型排序依次为林地>草地>农田>裸地>城镇。研究结果对鄱阳湖流域旱涝灾害成因分析、生态需水量研究等均具有一定的理论和实践参考意义。     

利用空间插值法估算云覆盖像元地表温度的可行性研究

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度遥感定量反演的重要障碍。实验选取河北衡水地区Landsat TM影像,借助GIS的空间分析功能,探索运用反距离加权(IDW)和普通克里金插值(OK)方法近似估算3种典型地表类型(水面、城镇、农田)下的云覆盖像元地表温度的可行性。实验结果显示:当云覆盖区域达15 000个像元(约等于13.5km2)时,两种空间插值方法对城镇的云覆盖像元地表温度估算误差都为1.6°C左右,而农田和水面的估算误差在1°C左右(且水面估算误差小于农田),这与3种典型地表类型的地表温度空间异质性密切相关。因此,当Landsat TM图像中有少块云覆盖而发生地表温度值缺失时,利用空间插值法估算云覆盖像元的地表温度是切实可行的。     

利用Landsat8数据估算干旱区晴天太阳瞬时和日间净辐射

地表净辐射是地球表面的短波和长波辐射输入和输出通量辐射平衡的结果,也是地表蒸散与水热平衡研究中非常重要的方面。利用2014年8月下旬的Landsat8遥感影像,采用BISHT等提出的净辐射估算方法,首先通过计算瞬时大气传输率、瞬时短波太阳辐射和下行长波辐射得到了短波辐射与长波辐射的估算值,并进一步通过计算地表反照率等得到了瞬时净辐射和日均净辐射,最后利用地面实测净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：利用分辨率较高的Landsat8数据和部分气象参数能够很好地模拟该地区晴天的瞬时和日间净辐射的分布,并且与地面实测净辐射值具有较好的一致性,平均误差为14.5 W·m^-2。研究弥补了利用其他遥感数据估算地表辐射参数复杂、精度偏低的缺陷,可以适用于干旱地区的晴天瞬时和日间净辐射值的估算,并且能够有效的提高估算精度。     

基于分层策略和模糊推理的北方石质山区土壤厚度制图——以滦平县虎什哈流域为例

土壤厚度信息对土壤碳储量估算、水文-生态过程模拟等有着重要影响,但我国北方石质山区缺乏现势性好、分辨率高的土壤厚度分布数据及其快速获取方法。基于北方石质山区土壤厚度的分布特点,先将地貌信息和植被类型叠加生成制图单元,再根据每类单元的特征,针对性地选取地形参数和地表覆被参数作为指示土壤厚度空间分布的环境变量,结合少量土壤样点,依据模糊推理模型,构建了基于分层制图策略的土壤厚度空间推测方法。以河北省滦平县虎什哈流域为例,利用从ASTER GDEMs提取的地形变量和从我国环境减灾卫星影像(HJ-A)提取的地表覆被信息对土壤厚度进行了推测。结果表明,该方法精度较高,是利用免费地形和遥感数据进行低成本快速土壤制图的实用途径。