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基于METRIC模型的江汉平原蒸散量估算适应性分析

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安全与环境工程 2021年第2期28卷 149-158页

作者：吴凡陈植华胡成中国地质大学(武汉)环境学院湖北武汉430078

蒸散发是整个水文循环中的关键环节,现有传统测量方法虽具有较高的点位精度,但空间代表性不足,无法满足大空间尺度的遥感估算。以半湿润区为主的江汉平原为研究区域,以遥感蒸散模型为核心手段,首次引入METRIC模型,探讨METRIC模型在江汉... 详细信息

蒸散发是整个水文循环中的关键环节,现有传统测量方法虽具有较高的点位精度,但空间代表性不足,无法满足大空间尺度的遥感估算。以半湿润区为主的江汉平原为研究区域,以遥感蒸散模型为核心手段,首次引入METRIC模型,探讨METRIC模型在江汉平原蒸散量估算中的适用性,并应用METRIC模型和SEBAL模型对研究区域进行遥感蒸散量反演,同时利用世界粮农组织(FAO)提供的P-M模型参考蒸散量计算公式,计算了气象站点当日参考蒸散量并进行估算误差对比。结果表明:(1)4日中蒸散量较小的3日METRIC模型估算误差较SEBAL模型更小,平均估算误差降低约9%,仅蒸散量较大的1日SEBAL模型较METRIC模型具有更高的估算精度,这表明蒸散量较小的时间段内,METRIC模型在江汉平原表现出良好的适用性,估算误差较SEBAL模型更小,具有更好的应用价值,而蒸散量较大的时间段内,SEBAL模型能够提供较METRIC模型更高的估算精度,具有更好的应用价值;根据季节交替使用两模型能够有效提高区域遥感蒸散量的估算精度;(2)不同蒸散量时两模型出现估算精度差异的最大影响因素为冷热像元即干湿边界的选取原则,SEBAL模型干湿边界的选取原则以水体作为湿边界,适合土壤蒸发量及植被散发量较小的干旱地区,而METRIC模型干湿边界的选取原则以湿润、温度较低的植被覆盖区域作为湿边界,增加了对植被散发的权重考虑,避免了高植被覆盖区域水分胁迫带来的精度影响,并以DEM数据对区域高程、地形坡度加以修正,可降低高程差所带来的"冷却效应",这些改进使该模型在蒸散量较小的时间段内取得了更高的估算精度;但蒸散量较大时,水体蒸散在总蒸散量中的权重大幅增加,降低了植被散发等对最终估算结果的影响程度,此时SEBAL模型以温度较低水体作为湿边界的选取原则使水体蒸散发在总蒸散量估算中占据更大的权重,相较METRIC模型在蒸散量较大时能够提供更高的估算精度。

关键词：遥感反演蒸散量估算适应性 METRIC模型 SEBAL模型江汉平原

基于METRIC模型的青海湖湖滨湿地景观尺度生长季蒸散量估算适用性研究

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基于METRIC模型的青海湖湖滨湿地景观尺度生长季蒸散量估算适用性...

作者：陈链璇青海师范大学

学位级别：硕士

蒸散发决定着地表水和能量平衡,是区域水文及生态过程的重要环节。探究高分辨率遥感蒸散发估算模型在青海湖湖滨湿地景观尺度蒸散量估算的适用性,可为高分辨率遥感蒸散发估算模型在高原内陆湖流域的推广应用研究提供参考。本研究利用Lan... 详细信息

蒸散发决定着地表水和能量平衡,是区域水文及生态过程的重要环节。探究高分辨率遥感蒸散发估算模型在青海湖湖滨湿地景观尺度蒸散量估算的适用性,可为高分辨率遥感蒸散发估算模型在高原内陆湖流域的推广应用研究提供参考。本研究利用Landsat 8遥感数据和涡度相关观测数据,将METRIC模型应用于青海湖湖滨湿地景观尺度生长季蒸散量估算。在获取METRIC模型青海湖湖滨湿地景观尺度地表参数和能量平衡分量基础上,分析了它们的时空特征,利用本地化的METRIC模型估算了青海湖湖滨湿地景观尺度生长季蒸散量并进行了精度验证,在此基础上揭示了青海湖湖滨湿地景观尺度生长季蒸散量的时空特征,主要研究结果如下:（1）2018-2021年青海湖湖滨湿地生长季微气象特征如下:日变化上,太阳辐射和光合有效辐射呈单峰趋势,气温、风速日变化显著,分别在17:00和16:00达到峰值;降水量日变化不规律,平均降水量上午10:00最大;相对湿度与气温、风速相反,上午7:00达到峰值79.95%。土壤温度随深度增加而降低,5 cm深度土壤温度日变化最大,17:30达峰值15.03℃;土壤湿度日变化较小。月变化上,太阳辐射和光合有效辐射无明显月趋势;气温7月最高,5月最低;风速5月最大,9月最小;降水量8月最大,5月最小;相对湿度8月最高,5月最低。土壤温度随深度增加而降低,最大值多出现在7-8月;5 cm和10 cm深度呈“增大—减小—增大”趋势,20 cm深度先减后增。年变化上,太阳辐射和光合有效辐射逐年上升,气温和风速先降后升,降水量与相对湿度波动变化。土壤温度5 cm和20 cm深度较稳定,10 cm和50 cm深度变化大;土壤湿度5 cm和10 cm深度年际变化大,20 cm深度较稳定,50 cm深度变化趋势与5 cm相反。（2）2018-2021年青海湖湖滨湿地景观尺度生长季METRIC模型参数特征如下:研究区NDVI平均值为0.13,其中,湿地NDVI平均值为0.22,低于耕地和草地;LAI平均值为0.33,湿地LAI平均值为0.46,低于耕地和中高覆盖度草地;地表反照率平均值为0.19,湿地反照率平均值为0.15,高于水体;地表比辐射率平均值为0.957,湿地地表比辐射率高于平均值;动量粗糙长度平均值为0.006 m,受植被类型和地表形态影响,湿地动量粗糙长度较小;地表温度平均值为305.07 K,湿地地表温度平均值为300.85 K,仅高于水体。净辐射通量平均值为684.11 W/m2,水体净辐射通量最高,湿地次之;土壤热通量平均值为153.54W/m2,湿地土壤热通量较低;显热通量平均值为244.69 W/m2,湿地显热通量高于水体。（3）基于本地化的METRIC模型估算的青海湖湖滨湿地景观尺度日蒸散量与涡度相关观测日蒸散量的R2为0.65（P蒸散量产品和ETMonitor日蒸散量产品,说明本地化的METRIC模型适用于青海湖湖滨湿地景观尺度生长季蒸散量估算。然而,由于大气对辐射的吸收作用难以完全消除导致净辐射通量高估,以及模型假设的大气和环境条件在实际应用中难以完全满足,因此模型估算的蒸散量普遍高于观测蒸散量。与ETMonitor日蒸散量产品相似,本地化的METRIC模型估算的日蒸散量空间分布的差异较大,而EEFlux日蒸散量产品空间分布的差异较小。本地化的METRIC模型估算的8天尺度蒸散量与涡度相关观测8天尺度蒸散量的R2为0.21（P估算结果的拟合程度高于MOD16A2蒸散量产品,但METRIC模型在时间尺度扩展过程中精度有所下降。（4）2018-2021年研究区生长季的日蒸散量平均为3.7 mm,最小值出现在2018年6月10日,为2.25 mm,最大值出现在2021年8月28日,为4.72 mm;日蒸散量高值区主要位于研究区西部的青海湖湖体和湖滨湿地,低值区主要位于研究区北部裸地区域。水体蒸散量于7月中下旬达到最高,高覆盖度草地7月末至8月初蒸散量有所回落,耕地与中覆盖度草地蒸散量5-9月变化趋势相近,整体上高于裸地与低覆盖度草地。蒸散量与太阳辐射、光合有效辐射、气温和风速的变化趋势总体相近;降水事件在短期内可能会导致蒸散量减小;蒸散量与相对湿度无明显关系。蒸散量随土壤温度升高而增大,蒸散量与5 cm深度土壤温度的变化趋势较其他深度的土壤温度更加接近;不同深度土壤湿度对蒸散量的影响存在差异,随着土壤深度的增加,蒸散量与土壤湿度的关系先增强后减弱。

关键词： METRIC模型青海湖湖滨湿地蒸散量估算

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基于遥感数据的蒸散量估算研究概述

科技信息 2014年第8期 94-94,128页

作者：赵昱昀兰州交通大学测绘与地理信息学院

遥感技术因其经济、适用、高效等特点,在蒸散量估算研究中的应用越来越广泛。本文研究和总结了常用的遥感估算蒸散量的方法,分析了各种模型和方法的特点,对几种常用遥感数据在蒸散发研究中的应用现状做了概述,归纳了目前遥感估算蒸散量... 详细信息

遥感技术因其经济、适用、高效等特点,在蒸散量估算研究中的应用越来越广泛。本文研究和总结了常用的遥感估算蒸散量的方法,分析了各种模型和方法的特点,对几种常用遥感数据在蒸散发研究中的应用现状做了概述,归纳了目前遥感估算蒸散量的研究中存在的问题,展望了遥感估算蒸散量的趋势。

关键词：遥感蒸散量估算模型

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基于大型蒸渗仪的冬小麦蒸散规律及其模拟

灌溉排水学报 2022年第5期41卷 17-26页

作者：敬峰段爱旺张莹莹娄和巩文军孙蒙强刘战东中国农业科学院农田灌溉研究所/农业农村部作物需水与调控重点实验室河南新乡453002 中国农业科学院研究生院北京100081 河南威盛电气有限公司河南新乡450001 河南省焦作市广利灌区管理局河南沁阳454550

【目的】探究不同土壤水分条件下冬小麦蒸散量适宜估算模型。【方法】在华北地区,以冬小麦为研究对象,借助大型蒸渗仪,设置3个土壤含水率灌水控制下限水平(T70:70%田间持水率,T60:60%田间持水率,T50:50%田间持水率),分别采用单作物系数... 详细信息

【目的】探究不同土壤水分条件下冬小麦蒸散量适宜估算模型。【方法】在华北地区,以冬小麦为研究对象,借助大型蒸渗仪,设置3个土壤含水率灌水控制下限水平(T70:70%田间持水率,T60:60%田间持水率,T50:50%田间持水率),分别采用单作物系数法,双作物系数法以及BP人工神经网络进行蒸散量估算,并结合纳什系数(NSE)和均方根误差/观测值标准差比率(RSR)等统计指标进行模型评价。【结果】随土壤水分胁迫程度的增加,冬小麦蒸散总量和各生长阶段蒸散量逐渐减少(T70处理>T60处理>T50处理);中度水分胁迫处理下(T50),仅双作物系数模型模拟结果适用(NSE=0.646,RSR=0.599);轻度水分胁迫处理下(T60),BP人工神经网络模型相对最优(NSE=0.872,RSR=0.360),双作物系数模型估算效果良好(NSE=0.729,RSR=0.523);适宜水分处理下(T70),各个模型均有较好的估算效果。【结论】双作物系数模型适宜于不同土壤水分胁迫水平。

关键词：冬小麦大型蒸渗仪不同水分处理蒸散量估算模型评价

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遥感技术在区域农田蒸散研究中的应用

西北农林科技大学学报（自然科学版） 2009年第8期37卷 161-170页

作者：李星敏卢玲杨文峰黄春林中国科学院寒区早区环境与工程研究所甘肃兰州730000 陕西省经济作物气象服务台陕西西安710015 陕西省气象台陕西西安710015

蒸散发在地表水分循环和能量平衡中具有重要作用,其估算方法研究一直是人们关心的热点问题。文章在对能量平衡、水分平衡、互补相关理论及土壤-植被-大气传输模型的多种蒸散发估算方法分析的基础上,就估算蒸散发的各种方法的优缺点进行... 详细信息

蒸散发在地表水分循环和能量平衡中具有重要作用,其估算方法研究一直是人们关心的热点问题。文章在对能量平衡、水分平衡、互补相关理论及土壤-植被-大气传输模型的多种蒸散发估算方法分析的基础上,就估算蒸散发的各种方法的优缺点进行了分析;详细讨论了遥感技术用于蒸散发计算的统计模型、物理模型和全遥感信息模型,以及国内在能量平衡余项法、SEBAL模型、SEBS模型等方面取得的研究进展。结果表明,遥感技术在区域蒸散的估算方面具有其他方法不可比拟的优点,虽然遥感技术用于区域蒸散在模型研建和检验、尺度外推、反演精度等方面还存在问题,但遥感技术仍然是解决区域蒸散估算的重要方向。

关键词：遥感技术农田蒸散区域蒸散蒸散量估算

修正双作物系数法估算不同计划湿润层深度下春玉米蒸散

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节水灌溉 2024年第10期 94-101页

作者：薛未吴雅娟肖娟靳忠豪马新博刘宏武武朝宝武金权太原理工大学水利科学与工程学院太原030024 山西省中心灌溉试验站山西吕梁032107

为利用修正后的双作物系数法来准确估算不同生育期计划湿润层深度下春玉米蒸散量(ET_(c))。根据不同生育期设定不同计划湿润层深度(T1、T2、T3),试验灌水下限设定为65%田间持水量(θ_(FC)),灌水上限为100%θ_(FC)。利用实测叶面积指数(L... 详细信息

为利用修正后的双作物系数法来准确估算不同生育期计划湿润层深度下春玉米蒸散量(ET_(c))。根据不同生育期设定不同计划湿润层深度(T1、T2、T3),试验灌水下限设定为65%田间持水量(θ_(FC)),灌水上限为100%θ_(FC)。利用实测叶面积指数(LAI)修正双作物系数模型中的基础作物系数(K_(cb))和土壤蒸发系数(K_(e)),并结合山西省中心灌溉试验站的气象数据等估算了春玉米ETc,同时用实测数据对估算值进行适应性评价。2023年T1、T2、T3春玉米全生育期ETc分别为438.46 mm、397.68 mm和419.86 mm;估算的全生育期ET_(c)为454.08 mm、431.87 mm和452.47 mm。改正后的双作物系数法的决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、模型效率系数(E_(ns))、平均绝对误差(AAE),T1为0.82、0.67 mm/d、0.84和0.57 mm/d,T2为0.81、0.79 mm/d、0.78和0.55 mm/d,T3为0.75、0.90 mm/d、0.71和0.60 mm/d。灌水较多的T1和T2的R2和E_(ns)均高于T3,RMSE和AAE小于T3,T1和T2的参数相差不大,说明灌水量较少时会影响模型的估算精度,T1处理的灌水量最大,蒸散量最大,模型的拟合程度最高,T2和T3次之。因此,修正后的双作物系数法可用于不同湿润层深度下春玉米蒸散量的预测,该模型更适用于水分充足条件下春玉米蒸散量估算。

关键词：蒸散量估算双作物系数法蒸渗仪土壤湿润层春玉米

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