全天候区域地表蒸散发反演——以黑河流域为例

【目的】蒸散发是生物圈、岩石圈、水圈、冰雪圈和大气圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。为克服区域尺度方法的主观性和站点尺度方法难以反映气象因子空间异质性的局限,文章以中国境内黑河流域为研究区域,使用2012年6月1日至9月15日的MODIS数据与CLDAS格网气象数据探索区域尺度全天候蒸散发遥感反演。【方法】该文利用逐像元地表温度—植被指数特征空间方法和Penman-Monteith公式分别估算晴空像元和有云像元的地表蒸散发,实现了区域尺度全天候蒸散发遥感反演。在分析研究区CLDAS气象数据的精度基础之上,利用MODIS数据反演的短波辐射来替代CLDAS气象数据中的短波辐射,作为全天候地表蒸散发的输入参数。最后,利用黑河流域4个不同站点实测的地表蒸散发数据对反演值进行验证。【结果】利用MODIS短波辐射代替CLDAS气象数据中的短波辐射,能够显著提高蒸散发的反演精度,4个站点反演值与实测值之间的平均均方根误差为76.3 W/m2。【结论】利用MODIS数据和CLDAS数据可以获得区域尺度的全天候蒸散发。在缺乏短波辐射数据或短波辐射数据精度较低的情况下,利用MODIS数据反演得到的短波辐射作为蒸散发模型的参数输入,能较大地提高蒸散发的反演精度。     

上海地区陆面蒸散发估算的研究

本文介绍了一种计算陆面蒸散发的气候学方法。应用波契特(Bouche)区域蒸散发互补关系概念，建立陆面蒸散发互补关系模型，以上海地区11个气象站的资料输入，计算了各站的年、季、月陆面蒸散发量，并分析了蒸散发量时、空分布特征。     

三温模型和基于阻抗蒸散发模型的整合与模拟分析

【目的】整合消除阻抗的三温模型和基于阻抗的双源模型,开展蒸散发(ET)和蒸腾(T)的模拟及对比分析,实现不同模型的融合与蒸散发的动态模拟。【方法】本研究基于已有的双源阻抗模型框架、干土壤和干叶片能量平衡,结合数值模拟技术模拟了参考温度的季节动态,并将其与三温模型整合开展蒸腾和土壤蒸发的模拟。【结果】与涡动实测值相比,三温模型和双源模型对大满站日尺度ET模拟,R²分别为0.85和0.72,对温带草地站小时尺度ET模拟,R²均为0.89。在小时尺度模拟效果更好。并且,三温模型和双源模型对植被蒸腾的估算结果较为一致(R²分别为0.67、0.68)。以上研究表明该研究框架对三温模型中参考温度的估算,提供了理论方法支撑,较好地量化了参考温度的时空动态。(2)模型情景试验分析表明：两个模型对2个站点的ET和T的预测结果相似,前提是冠层可利用能量(如净辐射)和地面土壤可利用能量(如净辐射和地热通量)受到能量平衡的限制。相反,由于输入驱动因子(温度和辐射)在干湿情景下的系统不匹配,三温模型对T和ET的模拟精度显著下降。因此,在能量平衡的...     

东北春玉米不同生育阶段日蒸散发模型的适用性研究

为准确估算东北地区春玉米不同生育阶段内的蒸散发量,本研究基于锦州农田生态系统野外观测站2007—2008年涡度相关系统的春玉米蒸散发数据,利用相关系数、平均偏差和均方根误差等量化指标,结合线性加权和法,综合评价了6种日尺度蒸散发模型(组合法:FAO 56-Penman-Monteith;温度法:Hargreaves-Samani、Blaney-Criddle;辐射法:Makkink、Jensen-Haise、Priestley-Taylor)在春玉米不同生育阶段的适用性。结果表明:1)春玉米不同生育阶段内蒸散发平均日动态均呈单峰型曲线变化,生长季内日蒸散发量峰值出现在花粒期初;2)春玉米不同生育阶段反映了其稀疏程度导致的覆盖度差异对蒸散发的影响。综合评价结果表明,除PriestleyTaylor模型外,基于辐射法模型的模拟效果整体优于组合法和温度法模型;3)苗期的修正Blaney-Cridele模型、花粒期的修正Makkink模型以及穗期的原始Jensen-Haise模型具有较高的模拟精度,为东北春玉米不同生育阶段日蒸散发量的准确估算提供参考。     

Analysis on Temporal and Spatial Variation Characteristics of Potential Evapotranspiration in Guizhou Province

[目的]分析贵州省潜在蒸散发量时空变异特征。[方法]根据贵州省1960-2007年19个气象观测站观察资料,应用优化的Penman-Monteith公式及SEBAL净辐射模型公式计算各站参考作物蒸发蒸腾量ET0,并借助Arcgis9.3空间差值法、气候倾向率统计方法、K-M检验、小波分析等分析了各监测站内气象因子与ET0的相关性区域分异及时空变化特征。[结果]潜在蒸散发与气象因子的相关性在贵州省内呈现区域分异,潜在蒸散发与气象因子的相关性与气象因子的年内变化量没有直接联系;潜在蒸散发量的变化存在3个周期,分别为1、5和10年,存在3个突变点,分别为1965、1984和1999年,主要受到气温、降雨及太阳辐射的影响。[结论]对现有水资源情况下灌溉发展模式,农业结构调整,生态建设方面起到现实指导意义。     

1956—2019年元谋干热河谷潜在蒸散发的变化及影响因素

为探究元谋干热河谷地区潜在蒸散发变化特征及其影响因子,通过应用彭曼蒙特斯模型、曼-肯德尔突变检验、气候倾向率和距平相关方法,分时段分析1956—2019年逐日气象要素值。结果表明：元谋干热河谷地区潜在蒸散发整体呈极显著下降的趋势,年度潜在蒸散发在1982年发生突变;各季潜在蒸散发变化明显,变化速率从大到小依次为3—5月、12月—次年2月、6—8月、9—11月;除1956—1982年12月—次年2月,1982—2019年9—11月、12月—次年2月潜在蒸散发有所增长外,剩下时段都呈减少趋势,1982年为各季的突变点。潜在蒸散发转折点为1982年;1982年前,年度潜在蒸散发距平占主导;1982年后,负距平占据主导,2008、2015年发生两次较大的波动。元谋干热河谷地区年潜在蒸散发变化主要取决于日照时间、气温和平均相对湿度;各季潜在蒸散发主要是由各气象要素共同作用的结果,且具有季节性差异;1982年以前,6—8月、9—11月潜在蒸散发的减少和12月—次年2月潜在蒸散发的增加仅与平均风速的减弱有关。     

毛乌素沙地油蒿灌丛Priestley-Taylor模型系数研究

目的基于半经验半理论的Priestly-Taylor模型(PT)估算蒸散发(ET)时,主要依赖于精确确定该模型系数α在特定研究区内的适宜值,本研究就该模型系数α的适用性进行了本地化研究,以便更准确地估算干旱半干旱区的蒸散发。方法在中国西北干旱地区毛乌素沙地的一个生长季内,采用涡度协方差技术并结合气象数据信息,监测研究区典型油蒿灌丛地的水、热交换传输过程,以分析PT模型系数α的季节变化特征并确定其本地化估算参考值。结果在季节变化过程中,实际PT模型系数α整体变化较明显,展叶期内α系数呈单峰型变化趋势,完全展叶期和叶变色期内的α系数变化不明显;日均α系数最大值为0.66,最小值为0.03,全生长季α系数均值为0.23。油蒿生长季内α系数与冠层导度和饱和水汽压差呈对数正相关;土壤含水量(30 cm处)以及叶面积指数与α系数均为正相关关系。在季节变化过程中,PT模型常规系数α=1.26确定的蒸散量(ET_1.26)估算值以及根据逐日温度和2 m高度处风速资料计算的PT模型系数α=0.50确定的蒸散量(ET_0.50)估算值均显著大于实测蒸散发。改进的PT模型系数的本地化推荐适宜值为0.23,并且通过修正后的PT模型估算ET与实测值之间存在较好的一致性,线性斜率为0.72,R2为0.57。结论因此,修正的PT模型显著提高干旱半干旱区植被蒸散发估算精度,为区域植被水文过程模型提供支持。      

韩江流域可能蒸散发的模型估算对比

利用1901-2000年CRU数据,采用桑斯威特公式及FAO-56 Penman-Monteith公式分别计算了韩江流域及10个观测站点20世纪可能蒸散发量,将它们相互比较分析。     

日照和蒸散发量对微藻生长的影响

【目的】微藻是可以进行光合作用的水生生物,不仅可用作为生产生物柴油的原料,同时也可用于生产高蛋白食物和动物饲料等。微藻生长不与陆生植物竞争土地资源,其整体应用对可持续农业发展的潜力巨大。高产量微藻养殖对微藻整体产业发展至关重要,以室外硅藻养殖为实例,探讨生长阶段光照和需水量等要素与产量的关系,为大规模养殖管理提供指导。【方法】利用深圳兆凯生物能源研究中心室外硅藻养殖平台,研究硅藻养殖的适宜设备和生长条件,收集开放式光反应器硅藻养殖系统生长阶段的每日产量数据;同时从深圳市气象局和深圳大学城北大气象观测站收集相应的温度、光照、湿度等气象资料。通过光合作用模型量化硅藻生长的光照需求,同时利用SIMMETEO模型结合温度、光照、湿度等气象要素模拟硅藻生长过程的日蒸散发量。最终通过统计分析建立光照、水分需求量和硅藻产量的关系模型,研究其对硅藻生长的影响。【结果】在年均温度较高的地区,相较于太阳辐射等气象因素,温度对硅藻日产量的影响相对较小,其线性拟合优度R²=0.464。太阳辐射对硅藻日产量影响显著,其线性拟合优度R2=0.656。同时,太阳辐射与蒸散发量有显著相关性,其sigmoidal曲线拟合优度达0.962。当每日太阳辐射值为9.67-12.67 MJ•m-2时,其对硅藻的蒸散发量影响最大;当每日太阳辐射值超过12.67 MJ•m-2时,硅藻的日蒸散发量不再随太阳辐射增大而增加,维持在4.63 mm左右,表明该生长系统的水分需求已达饱和。蒸散发量实际代表硅藻生长阶段的水需求量,硅藻日产量与日蒸散发量的线性拟合优度R2=0.637,表明蒸散发量对硅藻生长也有显著影响,硅藻生长需要适当的水分供给,当水分供给受限,不能满足生长需求,产量增长则受到限制;同时,硅藻生物量的增加也会导致水需求量的不断增大,以满足生理生化过程。【结论】太阳辐射和蒸散发对微藻生长有显著影响,是提高微藻产量时必须考虑的重要因素。硅藻需水量相比光照需求,更易量化和控制,研究硅藻的蒸散发量可以明确硅藻实际生长过程中的水分需求,为有效地进行水分供给提供依据,可应用为微藻养殖供水管理方面的有效工具。     

湿地生态系统实际蒸散发数据驱动估算模型研究

利用Fluxnet2015全球通量塔观测数据集,研究了随机森林（RF）、梯度增强回归分析（GBR）、支持向量回归（SVR）和深度学习神经网络（DNN）预测湿地生态系统的实际蒸散发（Evaporation,ET）。通过对比研究,确定了预测实际蒸散发的最佳特征变量组合,包括短波辐射、净辐射、初级生产总值、气温、土壤温度、风速、降水、经度、纬度和时间。以此为模型输入,利用Fluxnet2015站点测试数据集和ERA5-Land再分析资料提供的输入特征,对比分析了不同模型的实际蒸散发估计精度,结果表明：以站点数据为输入,SVR算法精度相对较高,其R²可达0.896,RPE最小为31.5%;以ERA5-Land再分析资料为输入,除了GBR算法以外,其余3种方法R²高于0.820,RPE小于57%。另外,模型算法估计的ET精度要明显高于ERA5-Land再分析资料提供的ET产品。     

基于空间三角形法的艾比湖蒸散发时空变化及其驱动力研究

该研究利用MODIS与Landsat TM/OLI多源遥感资料获取的艾比湖地表温度和植被指数信息,进行陆面水热平衡过程研究,结合空间三角形法,根据水热平衡原理反演温度植被蒸散指数(TVETI),并选用MODIS蒸散发产品数据对反演结果进行线性回归分析与精度验证,结果表明:MODIS-TVETI与Landsat-TVETI都可以有效地反演陆面蒸散发;其中MODIS-TVETI最高相关性达到0.847、0.803、0.723,Landsat-TVETI达到0.837、0.818、0.717;发现2000—2014艾比湖15a蒸散发时空动态变化较大,空间差异显著,其中5月、6月、7月变化程度为:7月6月5月;通过分析,艾比湖蒸散发时空格局呈现由季节性温度升高,风速增大导致蒸散发面积增大的趋势,在此基础上分析了影响艾比湖蒸散发变化的驱动力因素,近年来随着温度升高,大风天气频繁,人口增加等因素,使艾比湖地区蒸散现象较为严重。可见,开展艾比湖蒸散发时空监测对于干旱区湿地生态有重要的理论与实际意义。     

基于DEM的区域蒸散发模型改进

为了深入探寻地形对区域蒸散发模型参数的影响程度,简化坡地蒸散发量的估算过程,利用黑河流域气象资料、ASTER数据和DEM数据,建立了平地和坡地瞬时太阳净辐射、气温间的关系,改进了区域蒸散量的估算模型.结果表明:瞬时太阳净辐射和气温受地形的影响较大,改进后的坡地太阳净辐射和气温的估算过程大大简化,区域蒸散发量的模拟精度有所提高.     

老哈河流域不同气候区间天然植被的实际蒸散发量研究

本文基于PM公式,结合LAI数据,考虑冠层截留雨水的蒸发量,针对老哈河流域不同气候区条件,对天然植被进行了实际蒸散发量的测算.比较了在不同气候区条件下,天然植被蒸散发量的差异.结果表明:老哈河流域天然林地的实际蒸散发量明显要大于天然草地的实际蒸散发量.考虑土壤水分条件下,流域内不同气候区间的实际蒸散发量差异并不大,其中土壤水分含量是影响天然植被实际蒸散发量的重要因素.老哈河流域天然草地普遍存在土壤水分胁迫现象,需要在缺水时段,对天然植被进行人工补水,从而维持生态系统的稳定.     

海陆界面水汽输送对辽河三角洲区域参考蒸散发的影响

海陆界面水汽输送/交换及其区域蒸散发对海岸生态系统演化具有十分重要的影响.利用NCEP/NCAR再分析数据和气象观测数据,定量分析辽河三角洲地区海陆界面水汽输送通量的时空特征及对参考蒸散发(ET0)的影响,结果显示,海陆界面水汽输送通量与东亚气候系统联系紧密,具有明显的季节差异,夏季高、冬季低,呈单峰分布.在月尺度上水汽通量与ET0整体呈显著正相关:春季和秋季水汽通量更多的表现出纬向水汽输送的特征,与ET0显著正相关;夏季经向水汽通量(南风输送)在海陆界面水汽输送中的比重增加,呈显著负相关;冬季则不显著.多项式曲线拟合结果表明,随着水汽通量的增加,ET0相应增大,当水汽通量达到一定阈值(67～75kg/(m.s))后,ET0随水汽通量的增大而减小.分层计算结果表明当海陆水汽通量与ET0正相关时(春季和秋季),地面-850hPa层的贡献最大;当负相关时(夏季),700～300hPa层的贡献最大.     

基于EOF的淮河流域地表蒸散发时空格局变化分析

基于2000—2014年MOD16遥感蒸散发数据,利用经验正交函数(EOF),分析淮河流域年蒸散发时空分布特征。结果表明,淮河流域年蒸散发空间分布可由4个模态特征场来表现,其空间分布结构为全区一致型、东南至西北差异型、东南至西北相反型、南北相反型。各模态2000—2010年蒸散发均呈上升趋势,之后蒸散发呈下降趋势。     

植被年际变化对蒸散发影响的模拟研究

利用通用陆面模式(CLM3.0)及其植被动力学模式(DGVM)研究植被覆盖度(FC)和叶面积指数(LAI)的年际变化对全球蒸散发的影响。设计两套实验方案,其植被的FC和LAI的气候态相同,但一套实验中植被的FC和LAI有年际变化,而对照实验中则没有。结果表明:(1)在草、灌木、树占优势的地区植被FC年际变化依次减小;LAI年际变化较大的地区集中在草和灌木覆盖的地区,在落叶林地区,春秋两季植被LAI的年际变化也较大。(2)全球树占优势的大部分地区,植被的年际变化使得年平均蒸散发和地表蒸发增加、冠层蒸发和蒸腾减少;而在灌木和草覆盖区,变化则大致相反。(3)低纬度地区蒸散发季节循环变化比较明显,而北半球中纬度地区,蒸散发变化明显区随着纬度增加而在时间上向后推延。(4)FC和LAI年际变化较大时,蒸散发及地表蒸发降低,而蒸腾增加;这些差异随FC和LAI年际变化的增加而增加。单点分析进一步表明植被年际变化不仅改变蒸散发的多年平均值,同时改变其分量间的相对比例。     

毛乌素沙地蒸散发时空分布及影响因素分析

毛乌素沙地存在水资源短缺和生态环境脆弱的问题，探究其蒸散发时空格局可为区域水资源开发利用和生态环境保护提供依据。基于2000—2019年MOD16数据分析毛乌素沙地蒸散发（evapotranspiration，ET）年际变化及其空间分布特征，选取气象数据、植被指数和土地利用/土地覆盖数据，通过趋势和相关系数分析其对ET的影响。结果表明：毛乌素沙地ET在空间上表现出显著的区域差异性，整体呈西北低、东南高的分布规律，2000—2019年的均值为258.8 mm；2000—2019年毛乌素沙地ET呈快速上升趋势，平均变化速率为6.87 mm·a^-1； ET与降水量相关系数为0.74，与气温无明显相关性，不同土地利用/覆被的ET存在明显差异性；ET与归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）空间分布和年际变化曲线一致，二者全区域决定系数为0.628 8。在降水量、土地利用/覆被、NDVI等因素共同影响下，2000—2019年毛乌素沙地ET明显增加，其中降水量是毛乌素沙地气候条件的主要因素，NDVI是影响同一时期ET的重要因素。该研究为毛乌素沙地生态水源涵养与保护提供理论基础和科学依据，对研究区落实水资源管理制度和生态环境保护政策具有重要的指导意义。     

海南岛干旱的气象特征及监测指标

为科学制定应对干旱措施,减轻干旱对海南生态和生产的影响,从降水分布、干旱成因、干湿状况、水分平衡及监测指标等角度描述海南岛干旱的气象特征。结果表明,海南岛降水时空分布不均匀:冬春少、夏秋多,空间上东多西少;从干湿指数看,11月到翌年4月气候干燥,5月开始逐渐变湿,8、9、10月最为湿润。地表实际蒸散发量中间山区高,四周平原台地低。从月降水满足实际蒸散发需水量的能力来看,海南岛的冬春季节降水充沛月比例较低,普遍在20%以下;南部和西部尤为严重,监测海南岛干旱发生发展,旱季适宜用6个月或12个月时间尺度的 SPEI指数,而雨季适宜用3个月时间尺度的SPEI指数。     

遥感蒸散发在无测站资料地区洪水模拟中的应用

利用遥感蒸散发资料和半分布式水文模型,解决传统集总式水文模型在大尺度流域无实测蒸散发资料和下垫面不均匀条件洪水模拟精度不高问题。以三江平原七星河流域为研究区域,利用集合卡尔曼滤波(EnKF)根据参证站(宝清站)实测蒸发数据对七星河流域遥感蒸散发数据作同化处理,将同化后遥感蒸散发数据输入半分布式水文模型中作洪水模拟。结果表明,遥感蒸散发数据可为无地面蒸发测站地区提供有效蒸散发数据,半分布式水文模型分析七星河流域下垫面不均匀特征,可满足洪水预报要求。     

太湖流域直播水稻田水量平衡分析与径流污染负荷研究

为准确、方便地分析水稻田水量平衡关系及研究水稻田非点源污染负荷,本文采用基于降雨-水位原位观测方法(方法一)和基于降雨-水位的灌溉、产流识别方法(方法二)对太湖流域直播试验水稻田进行水量平衡分析和径流污染负荷计算。通过水稻田水位变化数据计算得到水稻田生长季总蒸散发和渗漏损失为1 087.2 mm。根据水量平衡原理,方法一、方法二计算的水量亏损值分别为18.1、81.8 mm,分别占入流总量的1.4%和6.0%,方法一在试验点水稻田水量平衡分析中更准确。应用方法一计算得到水稻田灌溉水量为866.9 mm,入流总量为1 330.6 mm,径流总量为303.2 mm。两种方法计算的灌溉水量相近,方法二可用于灌溉水量的对比分析。水稻田径流污染负荷计算中,应用方法一计算得到TN、TP输出系数为9.18、0.45 kg·hm~(-2),在合理的范围内。应用方法一进行水稻田水量平衡分析和非点源污染负荷核算具有较好的准确性和适应性。