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。     

融合Kriging算法的河套灌区ET估算方法评价

为解决数据缺乏时对大区域ET估算的限制, 评价了融合Kriging空间插值算法的河套灌区6种ET估算方法。基于Kriging算法和气象数据, 得到7种ET估算方法的河套灌区区域ET值, 将试验站实测ET值与6种方法ET估算结果进行精度验证, 并以PM计算结果为标准, 评价融合Kriging空间插值算法的不同方法在河套灌区的估算精度与适用性, 分析不同方法与气象因子响应关系的差异性。结果表明, 综合法(KP、PVB)与PM的结果最接近, 计算结果最大偏差0.045-0.490 mm·d-1。推荐综合法为融合Kriging空间插值算法的河套灌区ET最佳估算方法, 适用于灌区所有土地类型ET估算。平均气温、温差、相对湿度较小的地区可用HS法。日照时数、平均气温、相对湿度较大的地区与风速变化较小的地区可用PT法。相对湿度较小的地区可用IA法和PVB法。