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地表反照率不同计算方法对干旱区流域蒸散反演结果的影响——以新疆三工河流域为例
编辑人员丨2023/8/6
地表蒸散是维持地球表面水量平衡和热量平衡的重要环节,SEBAL模型作为一种快速且有效的反演地表蒸散的遥感物理模型方法,在地表蒸散研究中得到广泛应用.地表反照率作为影响地表能量平衡的重要因素,同时也是SEBAL模型的重要输入参数,因此不同的地表反照率计算方法对SEBAL模型的反演结果有重要影响.以新疆三工河流域为研究区,利用Landsat8 OLI/TIRS数据,以应用最为广泛的Smith地表反照率计算法和Liang地表反照率计算法两种方法计算地表反照率,并输入SEBAL模型中反演日蒸散量,比较分析两种地表反照率计算方法对蒸散反演结果的影响,得出以下结论:(1)两种地表反照率计算方法下经SEBAL模型得到的日蒸散量与实测值拟合程度均较高,不同年份下线性拟合决定系数大于0.75,但是使用Smith方法计算出的地表反照率结合SEBAL模型得到的日蒸散量与实测值拟合程度更高;(2)通过RMSE等精度指标比较两种地表反照率计算方法下基于SEBAL模型反演的日蒸散量,结果显示,Smith地表反照率计算方法下反演的日蒸散量精度略高;(3)Smith地表反照率计算方法下最终得到的区域日均蒸散量高于使用Liang地表反照率计算方法最终得到的区域日均蒸散量,夏季差异最大,差异为0.64 mm/d,其他季节差异较小,差异约为0.2 mm/d.(4)进一步比较研究日内两种地表反照率计算方法得到的地表反照率,结果显示,Smith地表反照率计算法得到的地表反照率均值均小于同时期Liang地表反照率计算法得到的地表反照率均值.
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编辑人员丨2023/8/6
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辽河三角洲湿地生长季蒸散量时空格局及影响因素
编辑人员丨2023/8/6
蒸散是湿地系统水分损失的重要途径之一,有效量化湿地蒸散量并对其时空格局进行研究具有重要意义.本文以Landsat数据和气象观测数据为基础,利用SEBAL模型估算辽河三角洲湿地1985-2017年共8期植被生长季的蒸散量,并分析其时空格局和影响因素.结果 表明:(1)反演得到的蒸散量平均相对误差为9.01%,估测值与实测值相关系数为0.61,基本满足湿地蒸散研究需求;(2)研究区多年日蒸散量均值和相对变化率整体呈双峰态势,极小值出现在2005年,极大值出现在1989年和2014年;(3)日蒸散量具有水陆交界处最低、西部较低、中东部和南部高的趋势,具有显著的空间分异特征;(4)不同土地利用/覆被类型的蒸散量大小依次为:水体区>湿地植被区>非湿地植被区>非植被区(除水体外),多年不同土地利用/覆被类型的蒸散量变化也呈双峰态势,日总蒸散量变化与土地利用转型有关,土地利用/覆被是导致湿地蒸散时空分异的重要因素;(5)平均蒸散量与太阳辐射、气温、风速、相对湿度四个气象因子加权值显著相关,相关系数为0.69,两者年际波动趋势基本一致,蒸散量变化与气象条件变动联系密切.
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编辑人员丨2023/8/6
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基于SEBAL模型的西北农牧交错带生长季蒸散发估算及变化特征分析
编辑人员丨2023/8/5
蒸散发是土壤-植被-大气系统中水循环和能量交换的主要组成部分,准确估算区域蒸散发对农业用水调度与水资源的管理至关重要.利用MODIS数据产品结合地面气象站的观测资料,基于能量平衡原理建立的SEBAL(Surface Energy Balance Algorithms for Land)模型对西北农牧交错带2015年生长季(4-10月)的地表蒸散发量进行反演研究,并用Penman-Monteith(P-M)公式结合作物系数对模型的估算结果进行对比,结果表明:SEBAL模型估算结果与P-M公式之间的平均绝对误差为0.79mm/d,均方根误差为0.94mm/d,R2=0.76,整体反演值偏高,但基本能满足本地区的研究需求.生长季区域日均蒸散发的变化范围为0.12-10.66mm/d,日蒸散量均值为4.31mm/d,呈东北、西南部较高,西部偏低的空间分布特征.将蒸散发估算值与地表特征参数统计分析发现蒸散发与NDVI和地表净辐射之间呈正相关,与地表温度和地表反照率之间呈负相关;不同土地利用/覆被类型的日蒸散发量由大到小依次为:耕地、林地、未利用地与草地.
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编辑人员丨2023/8/5
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土地利用/覆被变化扎龙湿地蒸散发量及生态需水量的遥感估算
编辑人员丨2023/8/5
地表蒸散发量是影响湿地水热平衡的主要因素,也是水分损失的主要途径,对湿地生态需水量的合理确定和水资源的有效管理具有重要意义.借助遥感和GIS技术,利用2002、2010、2016年34景Landsat影像,基于时序NDVI数据对湿地下垫面物候特征的定量表征,准确获取了扎龙湿地保护区3个时期土地利用/覆被的动态变化信息.选用物理基础较好且应用广泛的SEBAL模型,估算了湿地的瞬时蒸散发量,并结合站点气象数据,实现了湿地蒸散发量在时间尺度上的扩展,分别得到日、月、年尺度的湿地蒸散发量,深入探究了扎龙湿地蒸散发的时空分布特征;最后从湿地湖泡需水量、植物需水量及生物栖息地需水量3个方面,定量估算出扎龙湿地3个时期的现状生态需水量.研究发现:扎龙湿地的土地覆被类型主要以芦苇沼泽、草地和耕地为主,其中芦苇沼泽分布占绝对优势,且2002-2016年持续增加了205.82 km2;草地、耕地呈持续减少态势,分别减少了119.35 km2和95.96km2,表明2002-2016年扎龙湿地生态系统呈恢复态势;湿地保护区蒸散发量年内均大致呈单峰型分布,符合夏季>春季>秋季>冬季的规律,在年际上呈现明显的递增趋势,年蒸散发量由2002年的518.87mm增加到2016年的625.98mm,增加了20.64%.为满足湿地内的生态消耗,总体上2002-2016年湿地的生态需水量也相应的增加,保护区适宜生态需水量的变动范围为5.40亿-7.08亿m3,可以维持湿地湖泊、植被、动植物栖息地的健康态势.维持核心区健康状态的最小生态需水量变化范围为2.71亿-3.32亿m3.随着遥感数据时空分辨率的提高,基于蒸散发量反演的湿地生态需水量估算将更加实用和准确,为湿地保护区制定科学合理的补水方案提供有效的技术支撑.
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编辑人员丨2023/8/5
