利用SEBAL 模型与P—M 公式估算乌裕尔河下游地表蒸散

先通过SEBAL模型估算了乌裕尔河下游沼泽旱地交错区1992年7月9日、1994年7月15日、1995年7月18日、1999年7月13日4个时相的日蒸散量,并通过P-M公式与作物系数进行时间尺度扩展得到了这4个时相所处月份的蒸散量,最后对日蒸散量、作物系数、月蒸散量的特征及其影响因素进行分析.结果表明:日蒸散量的频率分布图呈双峰结构,分别体现了旱地的蒸散特征、湿地与水体的蒸散特征;平均日蒸散量依照1994-07-15、1999-07-13、1995-07-18、1992-07-09的顺序依次降低;时相1994-07-15的平均日蒸散量与平均作物系数最高;通过逐步回归分析发现日平均风速、日照时数、日最低气温对参考作物日蒸散量的影响较为明显.     

基于混合型线性双源遥感蒸散模型的南疆绿洲地区干旱研究

利用MOD16蒸散产品数据以及2001—2014年新疆气象站点数据,基于混合型线性双源遥感蒸散模型估算南疆绿洲地区地表蒸散,并对比验证MOD16蒸散产品、反演蒸散量与研究区气象站蒸发皿实测蒸发量之间的关系。定义了蒸散干旱指数EDI,计算EDI距平,分析绿洲地区干旱分布特点,同时对比降水距平来检验干旱监测的准确程度。结果表明:MOD16蒸散产品蒸散量、模型估算蒸散量与蒸发皿实测蒸发量数据的相关性较好,说明利用MOD16蒸散产品数据估算蒸散量可行,也说明估算的蒸散量可信度高;由于绿洲地区北部水分供应更充足,EDI值空间上由南至北呈减小趋势,EDI值年际变化明显且均大于0.6;EDI距平与EDI同向变化,与降水距平反向变化;南疆绿洲地区在2001、2007、2008、2009、2014年的EDI值大于0.66。因此,EDI距平定义了干旱轻重程度界限:EDI临界值为0.66;EDI值越大,EDI距平越大,降水距平越小,干旱程度越严重。     

两种遥感蒸散产品在干旱半干旱地区的应用对比

为探讨MOD16和BESS两种蒸散产品在干旱半干旱地区的适用性,从区域尺度、逐像元尺度和不同植被类型等层面对两种蒸散进行了对比。结果表明,MOD16估算的宁夏近15a平均蒸散为264. 23mm,略高于BESS估算的259. 39mm,二者均略低于该地区的年平均降水量;空间上,MOD16在中部干旱带低估了蒸散,而在南部丘陵山区高估了蒸散;两种蒸散在像元尺度达到了极显著正相关,相关系数在0. 87-0. 95之间(P <0. 01);两种模型对不同植被类型地表蒸散的估算一致,均为林地蒸散最高,农田蒸散次之,草地蒸散最低;两种蒸散在年尺度上和年降水量序列具有较为一致的波动特征;总体来看,两种遥感蒸散产品在干旱半干旱地区的适用性较一致,均能反映出不同植被类型和地理单元的蒸散差异特征,但因模型机理不同又表现出各自的特点。     

基于MOD16的关中地区实际蒸散发时空特征分析

基于新型MOD16遥感数据集,在产品数据精度验证的基础上,利用GIS与RS技术统计分析关中地区2000—2012年间实际蒸散发(ET)时空演变特征及不同土地利用类型蒸散差异。结果表明:(1)MOD16-ET在关中地区数据精度良好,验证相对误差和相关系数分别为10.38%和0.69;(2)关中地区多年ET均值为520.05 mm·a-1,空间分布大致呈西南-东北递减的三级阶梯格局,四季ET空间分布与多年平均情况基本一致。(3)ET空间分布受地表覆盖类型影响显著,各地类蒸散强度排序依次为林地(623.67 mm·a-1)草地(504.51 mm·a-1)园地(460.86 mm·a-1)农田(448.89 mm·a-1)裸地(408.77 mm·a-1);(4)关中地区ET年际变化趋势以0.87 mm·a-1的速率增加,空间分布呈东部减小西部增加的趋势,其中春、夏季变化区域面积比例较大且以增加趋势为主,秋、冬季节绝大部分地区ET年际变化不甚明显。关中地区年内各月ET大致呈先升后降的变化趋势,且蒸散量主要集中于夏季。     

叶尔羌河流域绿洲蒸散量的遥感估算

以谐波法与双源遥感蒸散模型TSEB的耦合算法为基础,将模型反演的瞬时潜热通量扩展到日、月、年等时间尺度,并应用于新疆叶尔羌河流域绿洲。利用MODIS数据,结合地面气象资料,模拟分析了叶尔羌河绿洲2007年耗水的年内过程、区域分布以及不同土地利用的耗水比例。尽管该遥感方法只考虑地表能量平衡,但所模拟的绿洲年耗水总量与水量平衡法的估算结果接近,不同土地利用类型的蒸散量与类似山区来水条件下绿洲散耗型水文模型的模拟结果比较接近,表明该方法可以用于绿洲的耗水分析,估算结果可为绿洲水资源配置提供科学依据。     

基于MOD16数据的焉耆盆地蒸散量变化研究

蒸散量是水资源转化中非常关键的变量,特别是对当前变化环境下干旱区作物耗水量的时空变化与预测具有重要的作用。基于2001—2019年MOD16数据产品,通过遥感反演蒸散量数据,对焉耆盆地实际蒸散量(AET)和潜在蒸散量(PET)的时空变化进行分析,结果表明:(1)MOD16蒸散产品和小型蒸发皿实测数据较为一致(R2=0.94),其精度可以用于分析和探究焉耆盆地蒸散量的时空分布特征。(2)多年平均AET与PET分别为128.7 mm和1381.5 mm,年际变化尺度上AET呈上升趋势,PET呈下降趋势。(3)多年平均AET与PET在空间分布上呈现出明显的差异特征且表现出相反的趋势,年际AET与PET线性倾斜率处于基本不变趋势。(4)AET与PET的变化趋势与焉耆盆地膜下滴灌技术的普及与气象要素(蒸发量、相对湿度、平均气温)的改变具有内在的联系。     

黑河中游地区区域蒸散量的时间变化规律及其影响因素

表面能量平衡系统是应用卫星对地观测的可见光、近红外和热红外波段资料,结合实测气象数据或大气模式输出数据,根据表面能量平衡原理估算不同尺度的地表大气湍流通量,从而估算地表相对蒸散的一种方法。本文将水文数据与遥感数据相结合,对张掖盆地1990-2004年间的区域蒸散量进行了估算,评价了区域蒸散的年际变化规律,并对其影响因素进行了分析。结果表明:张掖盆地的区域蒸散量呈逐年升高的趋势,这种增长趋势与黑河中游莺落峡、正义峡间的耗水量增加,张掖地区人口、GDP的增长及农田用地的增加有着良好的相关性。     

基于能量平衡算法的精河流域绿洲蒸散发时空变化模拟

基于1998、2007年和2011年三期遥感影像数据,利用SEBAL模型对研究区蒸散发进行了估算,并采用morlet小波分析和M-K突变检验,对实际蒸散量时空格局、变化特征及周期性进行了研究。结果表明:1998—2011年,研究区实际日蒸散发从4.90 mm下降到4.46 mm,总体呈下降趋势;研究区中部艾比湖湖面为极高值,其范围为7.3~9.32 mm,西北部、北部和东部为蒸散量低值区,其范围为0.53~1.27 mm;研究区不同土地类型的日蒸散量中未利用地最小,其次是建设用地,除水体外林地和耕地最高;研究区蒸散量存在26~30 a的周期变化规律,预测2022年将再次转入下降,而2030年蒸散量则将再次进入上升周期。     

陇东地表湿润指数的年际变化特征

利用能够代表陇东气候类型的三个代表站1971~2005年月平均气温和降水资料,分析该地地表湿润指数的时空变化特征。结果表明:地表湿润指数变化多年平均,东南部的正宁最大,中部的西峰次之,北部的环县最小,呈现由东南向中部和北部逐渐干旱的空间变化特征;东南部的正宁和中部的西峰地表湿润指数以0.0028/a和0.0034/a的速率减小,地表趋于干旱化,北部的环县以0.005/a的速率增加,地表湿润程度有所增加;地表湿润指数的季节分布以春季最小,秋季次之,夏季最大,且春季和秋季有逐年减小的趋势,干旱化程度逐年加重,夏季呈增加趋势,地表湿润状况有所改善;地表湿润指数变化主要依靠降水的影响,但同时也受温度变化的影响,温度高,地表水分蒸发蒸散量大,地表易于变干,温度低,水分蒸发蒸散量小,地表不易变干。     

近60年玛河流域绿洲蒸散量变化趋势及其影响因素分析

蒸散量的变化是地表热量和水量平衡中直接受气候变化影响的重要一项,文中采用PenmanMonteith公式计算潜在蒸散量,利用小波分析、Mann-Kendall法等多种统计方法对新疆干旱区玛纳斯河流域近60年蒸散量进行了定量分析。结果表明:玛纳斯河流域多年平均蒸散量为1521.43mm,年蒸散量的增加幅度为15.8mm/10年,在近60年呈现增多-减少-增多-减少的变化趋势,2005年为突变点,18年为蒸散量变化的震荡主周期,通过降水量、温度、风速和蒸散量的相关性分析表明,温度升高是蒸散量增加的主要原因,气温和风速是影响玛纳斯河流域潜在蒸散量的主要因素,降水量对蒸散量的影响最小。     

卫星遥感结合地面观测估算中国西北区东部地表能量通量

采用定西麦田微气象观测站和试验区其它地区36个自动气象站、91个常规气象站资料,结合NOAA-16卫星的AVHRR资料,用地表能量平衡算法(SEBAL)推导中国西北区东部4~8月的日平均地表净辐射、感热、潜热、土壤热通量密度和波文比的区域分布特征,并按土地覆盖类型的不同分别统计沿黄灌区、冬春小麦雨养农田、草地、森林和沼泽草甸等不同地表的能量通量特征。结果显示:作物不同生育期,自南向北由湿润的常绿林区经半干旱雨养农业区直到干旱的荒漠地带,地表能量输送存在巨大的地区差异。计算结果与实测值之间的平均绝对百分误差为4%~21%,两者基本相符,该方法在算法上解决了用卫星资料反演地气温差的难点问题,提高了感热通量区域分布的计算精度。     

中国20世纪干旱化趋势分析

采用东安格利亚大学气候研究中心的时间序列2.0气象数据集,利用Holdridge可能蒸散率干燥度计算方法,分析20世纪我国干燥度的动态变化。用GIS软件对其结果进行插值计算,并做出干燥度分布的数字化地图。分析结果表明：20世纪我国的湿润气候区面积减少严重,半湿润气候区面积有较大增加,干旱气候区面积增加也较显著,干旱化趋势明显。温度升高和降水量的减少导致了地表水分收支减小,不利于陆地表面的水分累积,是产生和加剧干旱的一个重要因素。     

Uncertainty assessment of potential evapotranspiration in arid areas,as estimated by the Penman-Monteith method

The Penman-Monteith(PM)method is the most widely used technique to estimate potential worldwide evapotranspiration.However,current research shows that there may be significant errors in the application of this method in arid areas,although questions remain as to the degree of this estimation error and how different surface conditions may affect the estimation error.To address these issues,we evaluated the uncertainty of the PM method under different underlying conditions in an arid area of Northwest China by analyzing data from 84 meteorological stations and various Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)products,including land surface temperature and surface albedo.First,we found that when the PM method used air temperature to calculate the slope of the saturation vapor pressure curve,it significantly overestimated the potential evapotranspiration;the mean annual and July–August overestimation was 83.9 and 36.7 mm,respectively.Second,the PM method usually set the surface albedo to a fixed value,which led to the potential evapotranspiration being underestimated;the mean annual underestimation was 27.5 mm,while the overestimation for July to August was 5.3 mm.Third,the PM method significantly overestimated the potential evapotranspiration in the arid area.This difference in estimation was closely related to the underlying surface conditions.For the entire arid zone,the PM method overestimated the potential evapotranspiration by 33.7 mm per year,with an overestimation of 29.0 mm from July to August.The most significant overestimation was evident in the mountainous and plain nonvegetation areas,in which the annual mean overestimation reached 5%and 10%,respectively;during July,there was an estimation of 10%and 20%,respectively.Although the annual evapotranspiration of the plains with better vegetation coverage was slightly underestimated,overestimation still occurred in July and August,with a mean overestimation of approximately 5%.In order to estimate potential evapotranspiration in the arid zone,it is important that we identify a reasonable parameter with which to calibrate the PM formula,such as the slope of the saturation vapor pressure curve,and the surface albedo.We recommend that some parameters must be corrected when using PM in order to estimate potential evapotranspiration in arid regions.     

夏玉米蒸散优化参数模型及参数敏感性分析

分别采用2种不同的冠层阻力模型和土壤阻力模型,组合成4种Shuttleworth-Wallace(S-W)模型,模拟夏玉米农田灌浆期的逐时蒸散量,以涡度相关法观测蒸散量为实测值检验模型改进的效果,找出最优冠层阻力模型和土壤阻力模型,并分析最优S-W模型对各阻力参数的敏感性。结果表明:李俊改进型有效叶面积指数冠层阻力模型和Sellers土壤阻力模型组合的S-W模型模拟效果最好,S-W模型估算玉米田蒸散的精度显著提高,蒸散发模拟值与实测值的相关系数、一致性指数更接近1,蒸散发模拟的相对误差和均方根误差变小。敏感性分析表明,在计算各个阻力参数模型中,S-W1模型估算蒸散发对冠层阻力最敏感,其次是土壤阻力和有效叶面积指数;采用改进型有效叶面积指数冠层阻力模型和Sellers土壤阻力参数模型组合后,在一定程度上提高了模型精度,提高了计算准确率。     

蒸散发估算方法及其驱动力研究进展

蒸散发是水文循环的重要组成部分,也是度量土壤-植被-大气耦合系统中水文与能量传输的关键指标。因此,准确估算蒸散发,充分理解蒸散发的驱动力对干旱半干旱区水资源高效利用具有重要意义。本文对区域蒸散发估算方法进行了总结与归纳,并从气候变化和人类活动两个角度总结了干旱半干旱地区蒸散发变化的驱动力。最后,评论了当前蒸散发估算方法及其驱动力研究存在的问题,提出未来应加强蒸散发估算模型的改进与完善,合理规划土地利用,提高水资源利用效率,从而促进区域的可持续发展。     

蒸散发估算方法及其驱动力研究进展

蒸散发是水文循环的重要组成部分,也是度量土壤-植被-大气耦合系统中水文与能量传输的关键指标。因此,准确估算蒸散发,充分理解蒸散发的驱动力对干旱半干旱区水资源高效利用具有重要意义。本文对区域蒸散发估算方法进行了总结与归纳,并从气候变化和人类活动两个角度总结了干旱半干旱地区蒸散发变化的驱动力。最后,评论了当前蒸散发估算方法及其驱动力研究存在的问题,提出未来应加强蒸散发估算模型的改进与完善,合理规划土地利用,提高水资源利用效率,从而促进区域的可持续发展。     

Impact of land use/land cover types on surface humidity in northern China in the early 21st century

In the context of global change, it is essential to promote the rational development and utilization of land resources, improve the quality of regional ecological environment, and promote the harmonious development of human and nature for the regional sustainability. We identified land use/land cover types in northern China from 2001 to 2018 with ENVI images and ArcGIS software. Meteorological data were selected from 292 stations in northern China, the potential evapotranspiration was calculated with the Penman-Monteith formula, and reanalysis humidity and observed humidity data were obtained. The reanalysis minus observation (RMO, i.e., the difference between reanalysis humidity and observed humidity) can effectively characterize the impact of different land use/land cover types (forestland, grassland, cultivated land, construction land, water body and unused land) on surface humidity in northern China in the early 21^st century. The results showed that from 2001 to 2018, the area of forestland expanded (increasing by approximately 1.80×10⁴ km²), while that of unused land reduced (decreasing by approximately 5.15×10⁴ km²), and the regional ecological environment was improved. Consequently, land surface in most areas of northern China tended to be wetter. The contributions of land use/land cover types to surface humidity changes were related to the quality of the regional ecological environment. The contributions of the six land use/land cover types to surface humidity were the highest in northeastern region of northern China, with a better ecological environment, and the lowest in northwestern region, with a fragile ecological environment. Surface humidity was closely related to the variation in regional vegetation coverage; when the regional vegetation coverage with positive (negative) contributions expanded (reduced), the land surface became wetter. The positive contributions of forestland and water body to surface humidity were the greatest. Unused land and construction land were associated with the most serious negative contributions to surface humidity. Affected by the regional distribution pattern of vegetation, surface humidity in different seasons decreased from east to west in northern China. The seasonal variation in surface humidity was closely related to the growth of vegetation: surface humidity was the highest in summer, followed by autumn and spring, and the lowest in winter. According to the results, surface humidity is expected to increase in northeastern region of northern China, decrease in northern region, and likely increase in northwestern region.