目的:建立一种可快速鉴别检测聚丙烯输液瓶和袋中是否含有苯乙烯-乙烯-丁烯-苯乙烯嵌段共聚物(SEBS)的近红外光谱分析方法.方法:以不合有SEBS的聚丙烯膜为建模样品,以不同含量的SEBS聚丙烯膜为验证样品,矢量归一、导数预处理光谱,建模谱段为6 051～5 970 cm-1,4 724～4 539 cm-1,建立一致性检验模型.结果:建立的一致性检验模型测定37批聚丙烯输液瓶、袋,其中有34批样品未检出SEBS,3批检出SEBS.结论:本文通过建立近红外光谱分析法,可快速鉴别检测聚丙烯输液瓶和袋中是否含SEBS,检测结果准确、可靠,该法具有一定的应用价值和科研价值.

蒸散是地表水热平衡的重要分量,也是陆地生态过程与水文过程之间的重要纽带,尤其在干旱区地-气相互作用、碳循环、水循环等过程所包含的物质与能量交换中占有极其重要的地位.基于Landsat 8遥感影像和资源三号影像(ZY3)的高分辨率植被信息,利用SEBS模型对西北干旱区河西走廊中段临泽绿洲北部区域地表蒸散量进行了估算,并用绿洲内部和绿洲-荒漠过渡带两个通量塔涡动相关数据对模型进行评估,分析了不同土地覆盖类型对蒸散量空间分布的影响.结果 表明:(1) SEBS模型模拟值与实测日蒸散值之间拟合效果较好,且在均一地表时(绿洲农田区)估算精度更高(R2=0.96,P＜0.001),RMSE、MAE分别为0.84 mm/d、0.56 mm/d;(2)从季节变化来看蒸散量与作物生长密切相关,夏季灌溉和降雨使得研究区水分充足,植被覆盖度高,蒸散量相应增加,在绿洲地区可达5.95 mm/d,而冬季最小仅为0.52 mm/d;(3)从蒸散量的空间变化来看,水体蒸散值最大,其余依次为农田、防护林、裸地和灌木丛,说明除水体外,随着植被覆盖的增大,蒸散量也逐渐增加.通过ZY3影像的高分辨率植被信息与Landsat 8影像热红外数据融合,提高了SEBS模型对该区域蒸散量的模拟效果,增进了我们对绿洲下垫面与大气间水热交换规律、水文过程、生态-水文相互作用的深入理解.

蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义.由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合Landsat-8遥感影像数据和气象数据,采用基于能量平衡原理的SEBS模型估算日蒸散量.在此基础上,选取典型区域采用基于增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)将估算的蒸散发结果与低空间分辨率的MOD16A2蒸散发产品数据进行时空融合降尺度研究,并评价模型的融合精度.结果表明:(1)SEBS模型估算的蒸散发结果与蒸发皿折算后的数据、MOD16A2产品数据的平均相对误差分别为0.14 mm/d和0.22 mm/d.(2)南京地区蒸散量季节差异明显,表现为夏季＞秋季＞冬季;各区在夏季的日平均蒸散量差异也较大,六合区蒸散量最大,秦淮区最小;另外,蒸散量分布受土地利用类型的影响,总体上表现为水域＞林地＞耕地＞草地＞其他,且植被覆盖度较高的区域蒸散量较大.(3)基于ESTARFM模型融合的蒸散发结果与基于Landsat-8遥感影像反演的蒸散发数据在空间分布上具有相似性,二者相关系数为0.74.在全球气候变化的背景下,本研究可为蒸散发数据集时空分辨率的提高提供参考,同时也能够为南京地区水循环过程和水资源管理研究提供数据支撑.

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地与大气系统中水循环与能量交换的重要因素.为了提高估算区域尺度ET的精度,更加准确的为气候演变研究、水资源管理、环境保护等提供现实数据与理论支撑,论文基于2017—2018年Landsat8 OLI遥感影像与气象站数据,运用SEBS(Surface Energy Balance System)模型估算河套灌区日尺度蒸散发,采用Penman-Monteith公式计算结果对其进行精度验证,并探讨其时空变化特征及驱动力.结果表明:(1)SEBS模型估算值与彭曼公式计算的5个气象站的平均相对误差分别为15.07％、17.94％、16.17％、9.93％、13.18％,表明估算研究区日尺度蒸散发可以基于SEBS模型实现,并且估算效果较好.(2)研究区内ET空间上呈现纬度递减变化,ET随着纬度的降低呈增大的趋势.(3)基于SEBS模型得到的日蒸散量与NDVI、地表反照率、地表温度等3个地表参数拟合系数从大到小依次排序为:地表温度>地表反照率>NDVI.(4)日尺度SEBS模型得到的蒸散发与气象因素进行主成分分析,与第一主成分密切相关的驱动因子为气温,方差贡献率为40.434％.综合可见,SEBS模型能够很好的对河套灌区蒸散发进行模拟,模拟潜在蒸散发量具有明显的年内分配特征,在4—10月中整体表现为先增大再减小趋势,ET最高值出现在7月,ET的主要特征影响因子为气温.