遥感数据支持下不同地表覆盖的区域蒸散

将地表能量平衡系统(SEBS)扩展成遥感日蒸散估算模型,利用MODIS遥感数据估算了黄淮海地区的区域蒸散,并在地理信息系统的支持下分析了不同地表覆盖下的区域蒸散统计分布特征.在缺乏各地表覆盖类型相应蒸散量实测值进行对比的情况下,以2001年4月17日估算的日蒸散量为例,通过各地表覆盖类型日蒸散量间的相互对比分析表明,SEBS估算的区域日蒸散量具有一定的合理性.分析结果表明：在黄淮海地区,荒地具有最低的蒸散量;森林、灌木、草地等地表覆盖类型具有中等的蒸散量;而水体、湿地以及耕地具有较高的蒸散量.可能由于包含绿地和水面,城镇用地的蒸散量也较高.土壤含水量的空间差异性导致森林、灌木、草地和耕地等地表覆盖类型的蒸散量具有明显的空间差异性.耕地蒸散量的空间差异性可以为制定合理、高效的农田灌溉计划提供指示作用.SEBS遥感日蒸散模型的局限性在于有可能低估水体和湿地等地表覆盖类型的蒸散量.     

河套灌区蒸散发时空变化特征及驱动力分析

蒸散发(Evapotranspiration, ET)是陆地与大气系统中水循环与能量交换的重要因素。为了提高估算区域尺度ET的精度, 更加准确的为气候演变研究、水资源管理、环境保护等提供现实数据与理论支撑, 论文基于2017—2018年Landsat8 OLI遥感影像与气象站数据, 运用SEBS (Surface Energy Balance System)模型估算河套灌区日尺度蒸散发, 采用Penman-Monteith公式计算结果对其进行精度验证, 并探讨其时空变化特征及驱动力。结果表明: (1) SEBS模型估算值与彭曼公式计算的5个气象站的平均相对误差分别为15.07%、17.94%、16.17%、9.93%、13.18%, 表明估算研究区日尺度蒸散发可以基于SEBS模型实现, 并且估算效果较好。(2)研究区内ET空间上呈现纬度递减变化, ET随着纬度的降低呈增大的趋势。(3)基于SEBS模型得到的日蒸散量与NDVI、地表反照率、地表温度等3个地表参数拟合系数从大到小依次排序为: 地表温度＞地表反照率＞NDVI。(4)日尺度SEBS模型得到的蒸散发与气象因素进行主成分分析, 与第一主成分密切相关的驱动因子为气温, 方差贡献率为40.434%。综合可见, SEBS模型能够很好的对河套灌区蒸散发进行模拟, 模拟潜在蒸散发量具有明显的年内分配特征, 在4—10月中整体表现为先增大再减小趋势, ET最高值出现在7月, ET的主要特征影响因子为气温。     

黄河三角洲湿地蒸散量与典型植被的生态需水量

蒸散量（ET）是黄河三角洲湿地水资源的主要消耗项,包括植被蒸腾、水面蒸发以及裸土蒸发等。植被生态需水是为了保证植被生态系统能够健康维持并确保其生态服务功能得到正常发挥而必须消耗的一部分水量。准确地估算湿地蒸散量、研究植被生态需水量对于保护湿地生态环境是十分必要的。应用MODIS的地表反射率、地表温度数据与常规气象数据以及土地利用/覆盖图,利用蒸散量的遥感估算模型SEBS模型估算了晴天条件下的黄河三角洲湿地日蒸散量,采用HANTS算法插补了非晴天条件下的日蒸散量,从而得到2001～2005年的该湿地年蒸散量的时间序列,并对蒸散量进行验证和分析。结合该地区典型植被生态需水量与植被蒸散耗水量,估算了2001～2005年的生态补水量。结果表明：与实测值相比,遥感估算月蒸散量的均方差RMSD为16.4mm,平均绝对百分比误差MAPD是11.9%,两者基本一致。黄河三角洲湿地的蒸散量在空间分布上以水体及周围地区、滨海滩涂、黄河故道以及黄河两岸沼泽湿地等的蒸散量较高,居民地蒸散量较低。蒸散量的年际变化不大,季节变化呈单峰型,以5、6、7月份蒸散量最大,月蒸散量在110～120mm之间。2001～2005年期间,每年至少有40%面积的芦苇沼泽和60%面积的芦苇草甸水分供应不足,植被的正常生长受到影响,尤其2002年较为严重,2004年以后情况有所改善。2002年芦苇的生态补水量最大,在9.9×10^7～3.19×108m^3之间,而2004年的生态补水量最小,在3.0×10^7～2.39×108m^3之间。     

西北干旱区河西走廊荒漠绿洲土地覆盖类型与蒸散的关系研究——基于Landsat 8和ZY3数据融合

蒸散是地表水热平衡的重要分量,也是陆地生态过程与水文过程之间的重要纽带,尤其在干旱区地-气相互作用、碳循环、水循环等过程所包含的物质与能量交换中占有极其重要的地位。基于Landsat 8遥感影像和资源三号影像(ZY3)的高分辨率植被信息,利用SEBS模型对西北干旱区河西走廊中段临泽绿洲北部区域地表蒸散量进行了估算,并用绿洲内部和绿洲-荒漠过渡带两个通量塔涡动相关数据对模型进行评估,分析了不同土地覆盖类型对蒸散量空间分布的影响。结果表明:(1)SEBS模型模拟值与实测日蒸散值之间拟合效果较好,且在均一地表时(绿洲农田区)估算精度更高(R~2=0.96,P0.001),RMSE、MAE分别为0.84 mm/d、0.56 mm/d;(2)从季节变化来看蒸散量与作物生长密切相关,夏季灌溉和降雨使得研究区水分充足,植被覆盖度高,蒸散量相应增加,在绿洲地区可达5.95 mm/d,而冬季最小仅为0.52 mm/d;(3)从蒸散量的空间变化来看,水体蒸散值最大,其余依次为农田、防护林、裸地和灌木丛,说明除水体外,随着植被覆盖的增大,蒸散量也逐渐增加。通过ZY3影像的高分辨率植被信息与Landsat 8影像热红外数据融合,提高了SEBS模型对该区域蒸散量的模拟效果,增进了我们对绿洲下垫面与大气间水热交换规律、水文过程、生态-水文相互作用的深入理解。     

地表蒸散的遥感估算模型及其在农业干旱监测中的应用

蒸散是地表水热交换的主要过程,其空间特征差异明显,而遥感技术的发展与应用使得区域蒸散估算成为现实.本文介绍了基于能量平衡法的单层与双层遥感蒸散模型,并对这2类遥感模型的优缺点分别进行了评述和比较.重点综述了近年来得到发展和应用的大气-陆地交换反演模型(ALEXI),阐述其主要结构、特色和过程.该模型通过耦合双层能量平衡模型(TSEB)和简化边界层模型,减少以往模型对台站气象数据的依赖,明显提高区域蒸散估算精度.研究表明,基于该模型的蒸散胁迫指数(ESI)具有很强的区域干旱监测能力.在今后研究中,多元遥感数据融合技术、陆面数据同化系统与遥感蒸散模型的结合将成为该领域的研究热点.     

南京地区蒸散发降尺度研究--基于增强型时空自适应反射融合模型

蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义。由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合Landsat-8遥感影像数据和气象数据,采用基于能量平衡原理的SEBS模型估算日蒸散量。在此基础上,选取典型区域采用基于增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)将估算的蒸散发结果与低空间分辨率的MOD16A2蒸散发产品数据进行时空融合降尺度研究,并评价模型的融合精度。结果表明:(1)SEBS模型估算的蒸散发结果与蒸发皿折算后的数据、MOD16A2产品数据的平均相对误差分别为0.14 mm/d和0.22 mm/d。(2)南京地区蒸散量季节差异明显,表现为夏季＞秋季＞冬季;各区在夏季的日平均蒸散量差异也较大,六合区蒸散量最大,秦淮区最小;另外,蒸散量分布受土地利用类型的影响,总体上表现为水域＞林地＞耕地＞草地＞其他,且植被覆盖度较高的区域蒸散量较大。(3)基于ESTARFM模型融合的蒸散发结果与基于Landsat-8遥感影像反演的蒸散发数据在空间分布上具有相似性,二者相关系数为0.74。在全球气候变化的背景下,本研究可为蒸散发数据集时空分辨率的提高提供参考,同时也能够为南京地区水循环过程和水资源管理研究提供数据支撑。     

农业旱情遥感监测的一种改进方法及其应用

从地表蒸散的角度出发,利用基于Priestley-Taylor公式与地表温度 植被指数(LST-VI)三角形特征空间的半经验蒸散模型,对农业干旱遥感监测方法进行改进,推导得到简化型蒸散胁迫指数(SESI).利用2008、2009年3-11月的MODIS陆地标准产品数据,构造了3种特征空间建模计算了SESI,对京津冀平原地区开展了农业旱情监测试验,并与温度植被干旱指数(TVDI)进行比较.结果表明: SESI有效地简化了基于地表蒸散估算的遥感干旱监测方法,对土壤表层水分(10、20 cm)有着良好的指示作用.该方法春、秋季监测效果优于夏季,且不同时相SESI的可比性优于TVDI.将SESI指数应用于大面积农业旱情连续监测具有一定可行性.     

利用双波长方法对非均匀地形人工林蒸散的测量

千米级地表蒸散通常利用遥感影像并结合经验或半经验模型进行估算,且估算结果还需结合地表实测数据进行验证,但实际中很难获得与遥感像元尺度匹配的实测数据.本研究在黄河小浪底森林生态系统定位研究站人工林的生长期(2016年7月1日-10月19日),基于近红外与微波联合观测技术进行千米级地表蒸散的观测分析.结果表明:近红外与微波联合技术在不同天气条件下均能表现出良好的日变化特征,且整体能量闭合率可达0.87.该技术对空气湿度的变化敏感,土壤湿度的变化对该项技术的结果影响较小.不同波文比条件和大气稳定度均会使该技术的观测产生不同程度的误差,与涡动相关方法相比,误差在合理范围.采用双波长方法研究得出,该区域的最大日蒸散量为3.5 mm,总蒸散量为162.4 mm.     

地表反照率不同计算方法对干旱区流域蒸散反演结果的影响——以新疆三工河流域为例

地表蒸散是维持地球表面水量平衡和热量平衡的重要环节,SEBAL模型作为一种快速且有效的反演地表蒸散的遥感物理模型方法,在地表蒸散研究中得到广泛应用。地表反照率作为影响地表能量平衡的重要因素,同时也是SEBAL模型的重要输入参数,因此不同的地表反照率计算方法对SEBAL模型的反演结果有重要影响。以新疆三工河流域为研究区,利用Landsat8 OLI/TIRS数据,以应用最为广泛的Smith地表反照率计算法和Liang地表反照率计算法两种方法计算地表反照率,并输入SEBAL模型中反演日蒸散量,比较分析两种地表反照率计算方法对蒸散反演结果的影响,得出以下结论:(1)两种地表反照率计算方法下经SEBAL模型得到的日蒸散量与实测值拟合程度均较高,不同年份下线性拟合决定系数大于0.75,但是使用Smith方法计算出的地表反照率结合SEBAL模型得到的日蒸散量与实测值拟合程度更高;(2)通过RMSE等精度指标比较两种地表反照率计算方法下基于SEBAL模型反演的日蒸散量,结果显示,Smith地表反照率计算方法下反演的日蒸散量精度略高;(3)Smith地表反照率计算方法下最终得到的区域日均蒸散量高于使用Liang地表反照率计算方法最终得到的区域日均蒸散量,夏季差异最大,差异为0.64 mm/d,其他季节差异较小,差异约为0.2 mm/d。(4)进一步比较研究日内两种地表反照率计算方法得到的地表反照率,结果显示,Smith地表反照率计算法得到的地表反照率均值均小于同时期Liang地表反照率计算法得到的地表反照率均值。     

光闪烁方法测算区域蒸散研究进展

蒸散是土壤-植物-大气连续体(SPAC)水热运移的一个重要环节,是全球水量平衡的重要组成,一直是气象学、水文学、地理学及生态学等相关学科重要的研究主题。区域尺度地表蒸散的时空变化过程十分复杂。迄今为止,在像元尺度水平上,特别在非均匀下垫面和地形起伏条件下,有代表性的进行地表蒸散的观测仍然十分困难。虽然遥感方法可获得区域尺度水平蒸散,但其主要根据经验或半经验模型对区域蒸散进行估算,模型选用的参数以及结果还需地面实测数据进行改进、优化,如何获得与遥感尺度相应的地面蒸散实测数据成为模型验证的重点和难点,光闪烁方法的出现为上述问题的解决带来了希望。光闪烁方法能够适应复杂下垫面,测量结果准确且具有时空平均等优点,成为测量区域蒸散的有效方法、验证遥感模型结果的最佳手段。从理论原理、计算方法、主要应用情况等方面,概述了光闪烁方法观测区域蒸散研究进展,指出了影响测算精度的不确定性因素,并提出了研究展望,旨在进一步推动该方法在区域蒸散观测研究中的应用,促进相关学科的发展。     

测量的区域土地覆盖格局研基于多尺度遥感究

 利用1km、4km和8km 3种空间分辨率的NOAA/AVHRR数字影像,对中国NECT样带西部地区进行了土地覆盖分类及其景观特征的比较研究。重点比较了几种空间分辨率遥感数据分类结果边界的一致性和空间差异,以及影像所记录的景观格局的差异。为进一步在不同尺度上研究景观变化过程以及尺度转换研究奠定了基础。研究表明：3种空间分辨率的遥感影像所反映的区域土地覆盖的宏观空间格局是一致的,但类型的边界、每一类型斑块的形状和数量均产生较大的差异;经过对反映景观空间结构的4种指标（分维数、破碎度、多样性、优势度）的比较显示出随着遥感影像空间分辨率的变化,影像所反映的景观结构发生了较大的变化。其中,各覆盖类型的分维数表现出最大差异,表征着空间分辨率的变化对斑块复杂程度的影响最大。     

测量的区域土地覆盖格局研基于多尺度遥感究

利用1km、4km和8km 3种空间分辨率的NOAA/AVHRR数字影像,对中国NECT样带西部地区进行了土地覆盖分类及其景观特征的比较研究。重点比较了几种空间分辨率遥感数据分类结果边界的一致性和空间差异,以及影像所记录的景观格局的差异。为进一步在不同尺度上研究景观变化过程以及尺度转换研究奠定了基础。研究表明：3种空间分辨率的遥感影像所反映的区域土地覆盖的宏观空间格局是一致的,但类型的边界、每一类型斑块的形状和数量均产生较大的差异;经过对反映景观空间结构的4种指标（分维数、破碎度、多样性、优势度）的比较显示出随着遥感影像空间分辨率的变化,影像所反映的景观结构发生了较大的变化。其中,各覆盖类型的分维数表现出最大差异,表征着空间分辨率的变化对斑块复杂程度的影响最大。     

Validation of the sigmoid wave curve fitting algorithm on a forest-tundra ecotone in the Northwest Territories,Canada

Ecotones are gradual transitions between two adjacent ecological systems. Ecotones are characterized by their spatial properties which are reflected in an ecotone width and location and the temporal variation across time during succession or environmental change on both a local and a global scale. If only one main environmental factor drives this gradual change the shape of the ecotone is evident as a sigmoid wave. In this paper we explore a two-dimensional sigmoid wave curve fitting algorithm that describes an ecotone and validate it on classified remote sensing data of a forest-tundra ecotone in the Northwest Territories of Canada. The estimated location and width of the forest-tundra ecotone are validated with digital land cover data. We conclude that the algorithm was able to delineate the forest-tundra ecotone based upon the classified remote sensing image and is robust for various algorithm parameter settings.     

Ecosystem Evapotranspiration as a Response to Climate and Vegetation Coverage Changes in Northwest Yunnan,China

Climate and human-driven changes play an important role in regional droughts. Northwest Yunnan Province is a key region for biodiversity conservation in China, and it has experienced severe droughts since the beginning of this century; however, the extent of the contributions from climate and human-driven changes remains unclear. We calculated the ecosystem evapotranspiration (ET) and water yield (WY) of northwest Yunnan Province, China from 2001 to 2013 using meteorological and remote sensing observation data and a Surface Energy Balance System (SEBS) model. Multivariate regression analyses were used to differentiate the contribution of climate and vegetation coverage to ET. The results showed that the annual average vegetation coverage significantly increased over time with a mean of 0.69 in spite of the precipitation fluctuation. Afforestation/reforestation and other management efforts attributed to vegetation coverage increase in NW Yunnan. Both ET and WY considerably fluctuated with the climate factors, which ranged from 623.29 mm to 893.8 mm and –51.88 mm to 384.40 mm over the time period. Spatially, ET in the southeast of NW Yunnan (mainly in Lijiang) increased significantly, which was in line with the spatial trend of vegetation coverage. Multivariate linear regression analysis indicated that climatic factors accounted for 85.18% of the ET variation, while vegetation coverage explained 14.82%. On the other hand, precipitation accounted for 67.5% of the WY. We conclude that the continuous droughts in northwest Yunnan were primarily climatically driven; however, man-made land cover and vegetation changes also increased the vulnerability of local populations to drought. Because of the high proportion of the water yield consumed for subsistence and poor infrastructure for water management, local populations have been highly vulnerable to climate drought conditions. We suggest that conservation of native vegetation and development of water-conserving agricultural practices should be implemented as adaptive strategies to mitigate climate change.     

Predicting species distributions across the Amazonian and Andean regions using remote sensing data

Aim We explore the utility of newly available optical and microwave remote sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and QuikSCAT (QSCAT) instruments for species distribution modelling at regional to continental scales. Using eight Neotropical species from three taxonomic groups, we assess the extent to which remote sensing data can improve predictions of their geographic distributions. For two bird species, we investigate the specific contributions of different types of remote sensing variables to the predictions and model accuracy at the regional scale, where the benefits of the MODIS and QSCAT satellite data are expected to be most significant. Location South America, with a focus on the tropical and subtropical Andes and the Amazon Basin. Methods Potential geographic distributions of eight species, namely two birds, two mammals and four trees, were modelled with the maxent algorithm at 1‐km resolution over the South American continent using climatic and remote sensing data separately and combined. For each species and model scenario, we assess model performance by testing the agreement between observed and simulated distributions across all thresholds and, in the case of the two focal bird species, at selected thresholds. Results Quantitative performance tests showed that models built with remote sensing and climatic layers in isolation performed well in predicting species distributions, suggesting that each of these data sets contains useful information. However, predictions created with a combination of remote sensing and climatic layers generally resulted in the best model performance across the three taxonomic groups. In Ecuador, the inclusion of remote sensing data was critical in resolving the known geographically isolated populations of the two focal bird species along the steep Amazonian–Andean elevational gradients. Within remote sensing subsets, microwave‐based data were more important than optical data in the predictions of the two bird species. Main conclusions Our results suggest that the newly available remote sensing data (MODIS and QSCAT) have considerable utility in modelling the contemporary geographical distributions of species at both regional and continental scales and in predicting range shifts as a result of large‐scale land‐use change.     

上海市城市土地利用景观的空间尺度效应

在RS与GIS技术支持下,基于2002年上海市5m分辨率的SPOT遥感影像和上海城市土地利用的景观类型,定量分析了几种常用景观格局指数随尺度的变化规律．结果表明：上海市土地利用景观格局指数对粒度和幅度变化都很敏感,景观格局具有明显的尺度依赖性,不同指数对尺度的响应特征不同;40m分辨率是上海城市土地利用景观的本征观测尺度,小于这个尺度范围往往表现出随机性特征;24km的幅度是一个特征操作尺度,与上海市建成区与非建成区边界的范围相吻合,说明对于上海城市景观而言,距离城市中心12km的幅度可能是一个本征的操作尺度;上海市城市结构的复杂性和城市空间扩展的不对称性,说明上海城市景观格局的本征操作尺度并不是一个规则的形状,24km的正方形范围仅是一个近似的操作尺度．