基于NOAA PAL数据集的地表蒸散遥感估算方法

基于NOAA AVHRR气象卫星长时间序列10 d合成的PAL数据集（分辨率8 km×8 km）以及地表能量平衡原理和“VI-T_s”方法,建立了地表蒸散的遥感估算方法,该方法不需要地面气象观测数据的支持,所需参数可直接从遥感数据反演或推算,并选择国际上著名的遥感蒸散模型——SEBS模型对新建模型进行了验证比较.结果表明：新建模型和SEBS模型模拟的地表蒸散值及其季节性变化趋势非常一致,说明新构建模型的模拟结果比较可靠,能够反映地表蒸散的实际情况.新建地表蒸散遥感估算模型可操作性强,为利用长时间序列的卫星遥感数据研究我国乃至全球地表蒸散的时空变化规律提供了一个新的途径.     

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。     

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.     

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...     

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.     

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.     

森林蒸散测算方法研究进展与展望

对目前国内外森林蒸散研究中的主要理论和方法(蒸渗仪法、风调室法、涡动相关法、水量平衡法、能量平衡法、波文比法、彭曼联合法、SPAC法、经验公式法和应用遥感数据的方法)进行了总结,探讨了其实际应用中所存在的问题简单介绍了应用闪烁计数器直接观测显热通量以及应用双频微波辐射计探测大气水汽、云中液态水含量的技术.提出通过对大气水汽平衡的研究来推求蒸散量的设想,预测了森林蒸散研究的发展趋势.     

陆地植被净初级生产力计算模型研究进展

植被净初级生产力(NPP)研究是全球变化与陆地生态系统的核心内容之一。在回顾NPP模型研究的基础上,综合分析了气候模型、生态生理过程模型、光能利用率模型各自的优缺点,并对NPP模型研究做出展望。生态生理过程模型是当前陆地NPP估算研究的主要手段,而区域尺度转换则是它所面临的关键问题。近年来光能利用率模型已成为NPP估算的一种全新手段,它利用遥感所获得的全覆盖数据,使区域及全球尺度的NPP估算成为可能,但其生态学机理还有待于进一步研究。已有研究表明,“生态一遥感耦合模型”将是陆地NPP估算的主要发展方向,它融合了生态生理过程模型和光能利用率模型的优点,增强了NPP模型估算的可靠性和可操作性。     

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。     

地表水热通量研究进展

介绍了当前国内外地表水热通景观测研究的进展及3种不同类型的土壤-植被-大气传输模型（SVAT）：单层模型、双层模型和多层模型。遥感手段常用于监测大面积地表水热通量。基于地表能量平衡方程,现已建立了许多遥感模型以估算水热通量（如简化模型、单层模型、附加阻抗模型、作物缺水指数模型和二源阻抗模型等）,并对这些模型复杂程度及应用范围进行了分析。