基于SEBAL模型的扎龙湿地蒸散量反演

以扎龙湿地为研究对象,利用SEBAL模型结合ETM 遥感影像、DEM及研究区附近12个站点的气象数据,反演得到净辐射量、土壤热通量、感热通量等地表能量通量;然后通过能量平衡方程得到潜热通量,并推算得到日蒸散量值.结合2001年的土地利用图分析了不同土地利用类型的日蒸散量特征,发现水体、沼泽地具有较高的日蒸散量,水田、草地、林地次之,旱地、未利用地、居民点较低,符合蒸散规律,说明SEBAL模型在区域蒸散量估算方面具有较大的实用性.     

基于MODIS产品和SEBAL模型的三江平原日蒸散量估算

在SEBAL模型的基础上,集成MODIS产品和气象数据进行了三江平原的日蒸散量估算,然后以2005年6月22日的蒸散量估算结果为例,在ArcGIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明:遥感估算的蒸散量与利用涡度相关系统实测的蒸散量的相对误差较小且相关性较好,平均相对误差为11.2%;不同土地利用类型的日蒸散量间差别显著。水体和林地的蒸散量较大,平均蒸散量分别为8.2mm和6.5mm;湿地和水田次之,平均分别为5.2mm和4.8mm;旱田的蒸散量最低,平均仅为3.7mm,基本符合蒸散规律。     

基于SEBAL模型的漓江流域蒸散量变化分析

基于1993年、1999年、2006年和2010年Landsat TM/ETM+影像,应用SEBAL模型估算了漓江流域四期不同时相的日蒸散量,并应用P-M公式对估算结果进行验证。通过对研究区蒸散量结果进行分析,得出以下结论:（1）日蒸散量分布受到季节及气候的影响,植被生长季的蒸散量明显高于其他季节;（2）漓江流域的蒸散分布具有明显的空间差异性,不同土地利用类型的蒸散均值相差较大,不同时期的蒸散量均表现出林地 > 水体 > 灌木/草地 > 耕地 > 建设用地的规律;（3）近20 a来漓江流域土地利用变化显著,除去气候及降水量等因素的影响,蒸散量受到土地利用变化的影响明显。随着漓江水源林地的减少与退化,日蒸散量呈现下降的趋势,进一步揭示了经济发展与人类活动对漓江流域生态环境及水热平衡的影响。     

基于SEBAL模型的疏勒河流域蒸散量时空动态

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是重要的生态水文过程,尤其是在干旱和半干旱地区,对环境变化起着至关重要的作用。以疏勒河流域为例,利用DEM,MODIS和气象数据,基于能量平衡原理的SEBAL(Surface Energy Balance Algorithms for Land)模型,运用ArcGIS软件在栅格尺度上反演出该流域的地表蒸散量,并探究其时空变化特征。结果显示:(1)疏勒河流域2000—2015年8月基于栅格的地表多年平均日蒸散量变化范围为0～8.52mm,空间差异十分显著,从东南向西北呈现逐渐减少趋势,上游蒸散量大于中下游区域;(2)2000—2015年疏勒河流域大部分地区的8月份地表月蒸散量呈减小趋势;(3)疏勒河流域2000—2015年8月份地表月蒸散量时空变异显著,中、上游地区蒸散量较大且时间稳定性差;(4)2015年4个月份地表月蒸散量变化显著(7月>4月>10月>1月),但其空间分布格局相似。研究蒸散量的时空动态定量评价结果对于疏勒河流域的环境模拟、气候变化研究、灌溉和水资源管理,以及深入了解我国干旱半干旱气候区水循环机理具有重要意义。     

基于SEBAL模型的农牧交错区蒸散演变及生态需水规律

[目的]对典型农牧交错区的蒸散格局、演变特征及其生态系统需水规律进行研究,为区域生态治理和水资源管理提供科学依据。[方法]以宁夏回族自治区盐池县为例,选择2000—2017年的4期Landsat遥感数据和气象资料等辅助数据,利用SEBAL模型反演该县不同时期秋季初的日蒸散,结合同期土地利用类型数据进行分析研究。[结果]①秋季初的日蒸散量由2000年的0.89 mm/d增加到了2017年的1.71 mm/d,增幅为92.1%,增强趋势显著。②日蒸散具有较强的空间异质性,总体呈南高北低的格局,尤以东南部的黄土丘陵区蒸散最高;近17 a蒸散的年增幅也表现出南高北低的特征,但不同时段的年增幅空间格局存在较大差异。③不同地类的蒸散存在差异,耕地、林地和草地的平均蒸散量分别为1.42,1.33,1.27 mm/d,但蒸散量年增幅最大的是草地。④近17 a盐池县生态需水总量和各地类的生态需水量都在增加,各地类生态需水量由高到低依次是草地、耕地和林地,但单位生态需水量最高的是耕地,最小的是草地;近17 a耕地和林地的生态需水量占总生态需水量的比例在下降,而草地生态需水量的比例则呈上升趋势。[结论]在盐池县大力实行生态治理工程的背景下,区域蒸散显著增强,植被生态系统的需水量明显增加,不同地类的蒸散和需水结构也发生变化。     

夏季黑河中游绿洲样带蒸散量遥感估算

黑河中游绿洲集中了全流域95%的耕地,利用了全流域68%的水资源,绿洲农田蒸散是水资源的主要支出项。为了解绿洲生态系统不同景观单元的耗水规律,高效管理区域水资源,该文利用2011年6-8月的7期Landsat TM影像,结合地面气象、物候数据和土地覆盖类型,基于SEBAL-METRIC模型估算了夏季黑河中游样带尺度不同土地覆盖类型蒸散量,并利用涡度观测数据对卫星过境日模型估算的蒸散量进行验证,发现遥感估算值与实测值具有较好的一致性。结果表明:由于土地覆盖类型和灌溉的差异,黑河中游样带尺度内蒸散量空间变化较大,6-8月农田平均总蒸散量是340 mm,林地是328 mm,草地的平均值是214 mm,荒漠区只有97 mm;夏季不同土地覆盖类型蒸散量均保持在较高水平,农田日蒸散量在6月底达到最大值,荒漠日蒸散量于7月中旬达到最大值,草地6月和7月平均日蒸散值较8月大,林地蒸散量月际变化较小。另外,荒漠与绿洲土壤类型差异较大,在荒漠区与绿洲区分别选取"热点"可有效提高模型估算精度。研究对于干旱半干旱区域水资源利用与管理有参考价值。     

松嫩平原不同地表覆盖蒸散特征的遥感研究

为了准确估算松嫩平原不同地表覆盖的蒸散量,以MODIS产品及实测气象资料为数据源,通过SEBAL模型估算了松嫩平原2008年生长季（5－9月）的蒸散量,并利用涡动相关数据验证估算结果,发现估算值与实测值的变化趋势相吻合,整个生长季蒸散量的相对误差为18.26%,基本可以满足区域蒸散研究需求。通过探讨松嫩平原蒸散量的时空格局,发现2008年生长季蒸散量为183～1 003 mm,具有从西南部向东部、东北部逐渐增加的变化趋势,水体、林地、湿地的平均蒸散量最高,耕地、居工地次之,草地最低。最后,将蒸散量与降水量进行对比,分析了2008年生长季水分亏缺状态,发现松嫩平原平均水分亏缺量为195.96 mm,97%以上区域的蒸散量大于降水量,蒸散过程中很大程度上还需依靠地下水、径流来弥补降水量不足,生长季蒸散强烈,而降水量相对不足,对松嫩平原生态环境的稳定发展造成了重大影响及压力。     

由瞬时遥感蒸散量估算农田蒸散日总量的模式

在农田蒸散量日变化规律的基础上，导出了一个由瞬时遥感蒸散量估算农田蒸散日总量的计算模式。并用吴忠春小麦和民勤棉花的田间试验资料对导出的公式进行了验证。结果表明，利用真太阳时９：００～１５：００之间一日一次的瞬时遥感蒸散量由该模式可以较地的估算农田蒸散日总 量。     

水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算

基于南京2012年水稻生长季蒸渗仪水稻实际蒸散数据及相应生物、气象环境资料,对水稻生长季的参考作物蒸散量、实际蒸散量及作物系数进行分析,并建立作物系数估计模型。结果表明：水稻生长季内逐日参考作物蒸散量呈单峰曲线变化,峰值出现在分蘖-拔节期;逐日实际蒸散量变化则表现为双峰型,耗水双高峰发生于分蘖-抽穗期。日参考作物蒸散量和实际蒸散量均有明显的季节性变化特征。水稻生长季内实际作物系数趋势变化特征与FAO修正作物系数较一致,但二者在数值上具有较大差异,建立的水稻作物系数与其影响因子（叶面积指数、气温、净辐射）的关系模型检验表明,其拟合度为0.887,将模型应用于计算水稻农田蒸散量,其拟合度为0.943,说明模型能较精确地估算稻田日蒸散量。该模型基于日尺度影响因子,在一定程度上简化了水稻作物系数的计算过程,明确了不同类型因子对水稻作物系数的影响程度,可应用于水稻作物系数的连续动态估算。     

基于云模型的甘肃省参考作物蒸散量时空分布特征

为了深入探寻甘肃省参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的时空分异特性,利用甘肃省29个气象测站1951-2013年的观测资料,采用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量。依靠处理定性概念与定量描述不确定转换的云模型,研究了ET0时空分布的均匀性和稳定性,并对ET0在月、季、年及空间上的变化特性进行了分析。结果表明:甘肃省ET0年际变化呈现逐年波动式的上升趋势,整个区域的ET0以2.11 mm/(10a)的倾向率增长;年内ET0逐月变化表现为单峰型,11月到次年3月分布较为均匀、稳定,4月到8月较为离散、不稳定。甘肃省ET0四季分布差异明显,夏季最大、春季次之、秋冬季最小;秋、冬季ET0分布较春、夏季更为均匀;春、冬季稳定性好于夏、秋季。甘肃省ET0在空间上总体呈西北地区大于东南地区的分布态势。与时间分布相比较,空间分布上较为离散、不均匀,而且也不稳定,总体上近33 a的不均匀性小于前30 a,稳定性也有逐渐增强的趋势。     

基于遥感蒸散发的区域作物估产方法

灌区作物产量估算对农业用水效率评价和灌区水分管理具有重要意义。该研究以干旱区代表性灌区-内蒙古河套灌区主要农作区为研究对象,基于遥感蒸散发模型HTEM和遥感作物识别结果获取河套灌区玉米生育期日蒸散发量。选取Jensen模型、Blank模型和Stewart模型3种常用水分生产函数模型,建立河套灌区玉米估产模型,并分析各估产模型的适用性及其参数。结果表明,研究区玉米生育期多年平均蒸散发量约为526 mm。3个模型均有较高的估产精度,其中Stewart模型的产量模拟精度最高,相对误差为4.30%,相关系数为0.75。因此,Stewart模型在河套灌区具有更好的适用性,基于遥感蒸散发模型、遥感作物识别模型和作物水分生产函数模型建立灌区作物估产模型可以取得良好的模拟效果。     

基于遥感技术的绿地耗水估算与蒸散发反演

为研究北京市五环范围内的绿地耗水总量和空间分布情况,该文应用高分辨率遥感影像、长时间序列气象数据、植被耗水规律研究成果等资料,进行绿地提取、耗水估算和蒸散发反演。主要步骤包括:预处理遥感影像,分析典型地物的光谱特征,层次分类提取绿地分布,估算不同气象条件、植被覆盖条件下的耗水量,以遥感技术为基础反演日蒸散发量。遥感技术提取的北京市五环内绿地面积为197.3km2,估算年耗水量为1.61亿m3。特枯年、枯水年、平水年和丰水年的净灌溉水量分别为1.09、0.75、0.59和0.35亿m3。应用地表能量平衡模型反演典型日蒸散发结果表明,城市水体、高植被覆盖率区和低植被覆盖率区的ET均值分别为11.1、5.7和4.0mm/d。五环内城区夏季典型日蒸散总量为126.6万m3,二环内、二三环间、三四环间、四五环间的绿地日ET总量分别为:10.3、14.2、20.4和81.7万m3,该研究可为城市绿地灌溉系统设计提供耗水总量和空间分布的信息。     

基于遥感的区域蒸散研究进展

以基于遥感的区域蒸散研究发展为主线,根据国内外最新研究进展介绍了剩余法、遥感反演的指数和P-M公式结合计算的方法。重点对剩余法中的3种模型：单层模型、双层模型和多层模型进行了阐述,为区域蒸散的研究提供了借鉴。通过对不同模型优缺点和适用范围的比较以及一些问题解决方法的描述得出：基于遥感的区域蒸散研究理论发展已经比较成熟,今后应加强模型在实际应用中的完善和发展。     

基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析

获取田块内高分辨率农田实际蒸散信息对于精准农业中制定灌溉计划、变量处方实施及评价水分利用效率等具有重要参考价值,将传统方法与遥感结合并生成精细田块尺度的农田蒸散成为当前研究热点方向。本文基于互补相关模型和北京2011年3－6月份间内气象观测数据进行了冬小麦实际蒸散估算,并利用大型蒸渗仪对结果进行了验证和分析。最后将互补相关模型与高空间分辨率遥感数据结合实现了田块尺度农田瞬时蒸散估算,并结合蒸发比率不变法实现了日尺度蒸散扩展。结果表明：在2011年3－6月间试验区内冬小麦总耗水量达到469.12 mm,其中在灌浆期5月份耗水比重最大,占到总量近二分之一;互补相关模型估算精度整体较高,其中在5月份估算精度最高（R2=0.863,RMSE=0.103 mm）;扩展后的日尺度蒸散量与实测结果非常一致（R2=0.937,RMSE=0.668 mm）。上述结果表明在没有土壤温、湿度数据及高分辨率热红外遥感数据条件下,仅利用互补相关模型,并结合气象观测数据和高分辨率遥感数据即可估算出精细尺度农田蒸散。     

遥感影像多目标优化信息提取模式研究

根据运筹学中基于层次分析法的多目标决策原理和遥感分层分类法理论,建立遥感分类方案优选模型,构建了遥感影像多目标优化信息提取模式.实现在遥感动态监测过程,应用该模式提取遥感信息,从时间、成本、精度、技术等多个目标获得最佳综合效用.以闽江口湿地农业遥感动态监测为例,对该遥感信息提取模式进行初步应用研究.研究结果表明,遥感影像多目标优化信息提取模式,允分利用了目视解译、非监督分类、监督分类和基于知识分类不同分类方法对特定层次特定地物分离的优势,同时避免它们的不足,有效保证了信息提取的精度,同时提高整个遥感动态监测过程的效率.