黑河综合遥感联合试验涡动相关通量数据处理及产品分析
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2010
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
黑河综合遥感联合试验涡动相关通量数据处理及产品分析
1
2010
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
Two energy balance closure approaches: Applications and comparisons over an oasis-desert ecotone
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2017
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
怀来地区蒸渗仪测定玉米田蒸散发分析
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2015
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
怀来地区蒸渗仪测定玉米田蒸散发分析
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2015
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
Quantifying turbulent energy fluxes and evapotranspiration in agricultural field conditions: A comparison of micrometeorological methods
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2018
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
... [4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
... 由于这两个研究区较大,下垫面复杂且植被种类众多,而验证的观测站点只有一个,很难真实地反映大区域的蒸散.有研究表明,利用遥感的方法在定量描述陆面过程时会面临严重的尺度效应,非均匀下垫面和不同的植被类型也对地表蒸散的影响较大[41-42].而人工林场植被类型较单一,只有柠条、沙柳和草地,波文比观测系统可以准确反映该区域的蒸散情况.SEBAL模型反演的蒸散高于 MODIS ET 产品的蒸散可能是在模型参数反演过程中,所使用的参数化方案不同.例如,在感热通量的计算过程中,气温、地表温度、空气动力学阻抗等参数可以通过不同的计算方法获得,这就可能导致同一地区利用SEBAL模型反演的蒸散量有一定差异.同一地区利用不同观测方法获取的蒸散发也有一定差异[4],这也会影响结果的评价.MODIS ET产品是基于Penman-Monteith模型分别计算土壤蒸发和植被蒸腾[43],很多研究者利用Penman-Monteith公式与作物系数计算实际蒸散来验证SEBAL模型反演的蒸散结果.这在植被类型单一的农田是可行的,但在植被类型较多的地区,作物系数很难确定. ...
A review of global terrestrial evapotranspiration: Observation, modeling, climatology, and climatic variability
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2012
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
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
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2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
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
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2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
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
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2019
... 有研究表明,这一区域的植被覆盖7月和8月达到最大[44],由于云量的影响,只选取了2014年7月14日、7月30日、8月15日、9月7日4个时相的卫星数据.为了便于对比,又对选取的MODIS ET的蒸散数据进行了算术平均求取日蒸散.图4为SEBAL模型反演的林场日蒸散的空间分布情况,日蒸散变化范围为0—7.61 mm、0—5.33 mm、0—5.08 mm、2.99—6.34 mm;区域的日均蒸散量分别为2.89、3.04、2.18、4.67 mm.蒸散较大的区域主要分布在林场的中部和南部,而北部区域蒸散相对较小,主要原因可能是林场北部人工植被稀疏,导致蒸散变小.图5为MODIS ET产品的林场日蒸散的空间分布情况,日蒸散的变化范围为0.2—1.5 mm、0.6—1.4 mm、0.2—1.1 mm、0.7—1.2 mm;区域的日均蒸散量分别为0.7、1.01、0.81、1.07 mm.同样,蒸散较大的区域主要分布在林场的中部和南部,而北部区域蒸散相对较小.由于SEBAL模型反演的蒸散的空间分辨率与MODIS ET有差异,为了便于对比,将SEBAL模型反演的蒸散采用500 m×500 m窗口大小对Landsat 8反演的蒸散进行分块统计求平均,实现与MODIS ET在空间分辨率上保持一致(图6).可以看出,重采样后的SEBAL模型反演的蒸散空间分布与MODIS ET蒸散基本一致.两者差异的原因可能是SEBAL模型反演的蒸散是瞬时值,通过假设一天的蒸发比不变来推算日蒸散,而卫星在这一区域过境的时间为北京时间上午11:20左右.若这一天的夜间或白天的其他时间段发生降雨事件,这将会带来较大的误差.再者MODIS ET产品的蒸散作了算术平均来计算日蒸散,假如连续8 d为晴天这种方法可取,但如果连续8 d中有阴雨天气,这也会给结果带来较大误差.还有SEBAL模型反演的蒸散空间分辨率为30 m,而MODIS ET产品的蒸散的空间分辨率为500 m,这种情况在混合像元地物类型较多时也会存在较大的误差.文中通过块统计实现空间分辨率从30 m到500 m的转换,这样取区域平均也会引入一定的误差.SEBAL模型在反演过程中,需要输入地表反射率、NDVI、地表比辐射率、地表温度等,这些参数的反演都是通过经验公式取得,反演的参数和观测值也存在一定的误差,从而给模型的反演结果带来诸多的不确定性.例如,张振宇等[7]通过SEBAL模型利用不同地表反照率计算了西北干旱区的蒸散,结果差异较大.利用Landsat 8的近红外波段和红外波段反演的NDVI和MODIS产品NDVI也存在一定的差异,图7为研究区反演的NDVI与MODSI产品NDVI.可以看出,7月14日和7月30日两者的差异较大,而NDVI又会影响地表比辐射率的反演,地表比辐射率进而又会影响地表温度的反演,地表温度又会影响感热通量的反演.可知SEBAL模型在反演蒸散过程中各参数的精度可能会对计算结果产生影响. ...
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
1
2019
... 有研究表明,这一区域的植被覆盖7月和8月达到最大[44],由于云量的影响,只选取了2014年7月14日、7月30日、8月15日、9月7日4个时相的卫星数据.为了便于对比,又对选取的MODIS ET的蒸散数据进行了算术平均求取日蒸散.图4为SEBAL模型反演的林场日蒸散的空间分布情况,日蒸散变化范围为0—7.61 mm、0—5.33 mm、0—5.08 mm、2.99—6.34 mm;区域的日均蒸散量分别为2.89、3.04、2.18、4.67 mm.蒸散较大的区域主要分布在林场的中部和南部,而北部区域蒸散相对较小,主要原因可能是林场北部人工植被稀疏,导致蒸散变小.图5为MODIS ET产品的林场日蒸散的空间分布情况,日蒸散的变化范围为0.2—1.5 mm、0.6—1.4 mm、0.2—1.1 mm、0.7—1.2 mm;区域的日均蒸散量分别为0.7、1.01、0.81、1.07 mm.同样,蒸散较大的区域主要分布在林场的中部和南部,而北部区域蒸散相对较小.由于SEBAL模型反演的蒸散的空间分辨率与MODIS ET有差异,为了便于对比,将SEBAL模型反演的蒸散采用500 m×500 m窗口大小对Landsat 8反演的蒸散进行分块统计求平均,实现与MODIS ET在空间分辨率上保持一致(图6).可以看出,重采样后的SEBAL模型反演的蒸散空间分布与MODIS ET蒸散基本一致.两者差异的原因可能是SEBAL模型反演的蒸散是瞬时值,通过假设一天的蒸发比不变来推算日蒸散,而卫星在这一区域过境的时间为北京时间上午11:20左右.若这一天的夜间或白天的其他时间段发生降雨事件,这将会带来较大的误差.再者MODIS ET产品的蒸散作了算术平均来计算日蒸散,假如连续8 d为晴天这种方法可取,但如果连续8 d中有阴雨天气,这也会给结果带来较大误差.还有SEBAL模型反演的蒸散空间分辨率为30 m,而MODIS ET产品的蒸散的空间分辨率为500 m,这种情况在混合像元地物类型较多时也会存在较大的误差.文中通过块统计实现空间分辨率从30 m到500 m的转换,这样取区域平均也会引入一定的误差.SEBAL模型在反演过程中,需要输入地表反射率、NDVI、地表比辐射率、地表温度等,这些参数的反演都是通过经验公式取得,反演的参数和观测值也存在一定的误差,从而给模型的反演结果带来诸多的不确定性.例如,张振宇等[7]通过SEBAL模型利用不同地表反照率计算了西北干旱区的蒸散,结果差异较大.利用Landsat 8的近红外波段和红外波段反演的NDVI和MODIS产品NDVI也存在一定的差异,图7为研究区反演的NDVI与MODSI产品NDVI.可以看出,7月14日和7月30日两者的差异较大,而NDVI又会影响地表比辐射率的反演,地表比辐射率进而又会影响地表温度的反演,地表温度又会影响感热通量的反演.可知SEBAL模型在反演蒸散过程中各参数的精度可能会对计算结果产生影响. ...
艾比湖流域植被生态需水量
1
2018
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
艾比湖流域植被生态需水量
1
2018
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
毛乌素沙地蒸散量的遥感研究——以内蒙古乌审旗为例
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2006
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
毛乌素沙地蒸散量的遥感研究——以内蒙古乌审旗为例
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2006
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
毛乌素沙地参考作物蒸散量变化特征与成因分析
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2017
毛乌素沙地参考作物蒸散量变化特征与成因分析
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2017
近46年毛乌素沙地和科尔沁沙地潜在蒸散量的变化特征及影响因子分析
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2019
近46年毛乌素沙地和科尔沁沙地潜在蒸散量的变化特征及影响因子分析
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2019
基于MOD16A2的毛乌素沙地实际蒸散量时空稳定性模拟
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2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
基于MOD16A2的毛乌素沙地实际蒸散量时空稳定性模拟
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2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
Simulation and partition evapotranspiration for the representative landform-soil-vegetation formations in Horqin sandy land, China
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2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
基于Shuttleworth-Wallace模型的科尔沁沙地流动半流动沙丘蒸散发模拟
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2019
基于Shuttleworth-Wallace模型的科尔沁沙地流动半流动沙丘蒸散发模拟
0
2019
科尔沁沙地小叶锦鸡儿群落生长季土壤水分动态和蒸散量估算
1
2009
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
科尔沁沙地小叶锦鸡儿群落生长季土壤水分动态和蒸散量估算
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2009
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
人工绿地与自然沙地蒸散发的计算与变异研究
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2019
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
人工绿地与自然沙地蒸散发的计算与变异研究
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2019
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
Hargreaves公式在塔克拉玛干沙漠腹地的适用性
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2013
Hargreaves公式在塔克拉玛干沙漠腹地的适用性
0
2013
塔克拉玛干沙漠周边地区潜在蒸散时空演变特征及其主要影响因素
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2012
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
塔克拉玛干沙漠周边地区潜在蒸散时空演变特征及其主要影响因素
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2012
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
古尔班通古特沙漠南缘梭梭(Haloxylon ammodendron)群落能量平衡及蒸散特征
1
2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
古尔班通古特沙漠南缘梭梭(Haloxylon ammodendron)群落能量平衡及蒸散特征
1
2020
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
古尔班通古特沙漠南缘丘间地梭梭群落蒸散特征
1
2018
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
古尔班通古特沙漠南缘丘间地梭梭群落蒸散特征
1
2018
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
沙坡头地区固沙植物油蒿,柠条蒸散状况的研究
1
2002
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
沙坡头地区固沙植物油蒿,柠条蒸散状况的研究
1
2002
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
沙漠人工植被蒸渗池测定及蒸腾量推算
1
2006
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
沙漠人工植被蒸渗池测定及蒸腾量推算
1
2006
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
浑善达克沙地天然植被蒸散量两种计算方法的比较
1
2010
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
浑善达克沙地天然植被蒸散量两种计算方法的比较
1
2010
... 水是维持干旱半干旱区沙地人工林稳定、可持续发展的关键控制因子.蒸散又是能量平衡和水循环各要素的一个重要组成部分,在干旱半干旱区它的估算主要围绕潜热展开.在能量平衡模型中,潜热作为能量平衡方程的余项,可由净辐射与土壤热通量、感热的差值得到.目前研究蒸散的方法主要有实地观测、数值模型、遥感反演,其中实地观测主要有涡动相关法[1]、波文比法[2]、蒸渗仪法[3]、大孔径闪烁仪法[4]、Surface Renewal(SR)技术[4].观测的蒸散相对可靠,但其受成本和区域的限制,很难大范围的推广.数值模型可在不同时空尺度上对地表水热通量进行连续模拟,但其需要准备大量的驱动数据并对模型参数的精度要求高且计算量大.通过遥感反演的方法可获取不同尺度的蒸散,越来越多的学者在这方面进行了大量的研究,这也是获取较大空间蒸散的有效手段[5].其中,通过SEBAL模型反演的蒸散和基于Penman-Monteith的MODIS MOD16遥感产品数据集是获取区域蒸散的两种最常用的方式[6-9].前者的最大优势是利用较少的地表参数就可获取区域蒸散,后者的最大优势是直接获取区域蒸散.目前关于SEBAL模型的应用很多,但在沙地人工林中,利用遥感反演的蒸散、蒸散产品数据以及观测的蒸散三者之间进行对比的研究很少.当前国内的沙地人工林的蒸散研究多为大区域,主要集中在毛乌素沙地[10-13]、科尔沁沙地[14-16]、塔克拉玛干沙漠[17-19]、古尔班通古特沙漠[20-21]、腾格里沙漠[22-23]、浑善达克沙地[24],但对库布齐沙漠斑块状的人工林蒸散特征研究非常少.由于这些区域的下垫面异质性强,植被类型相对复杂,无论采用哪种方法,获取的蒸散存在诸多的不确定性.因此选取库布齐沙漠下垫较均一的斑块状林场,研究其蒸散变化特征,这有助于加深对沙地人工林水分收支的理解,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义. ...
库布齐沙漠人工柠条(Caragana korshinskii)林地表辐射特征
2
2021
... 库布齐沙漠分布在鄂尔多斯高原北部(107°18′—111°30′ E,39°30′—40°41′ N),东西长约400 km,南北宽15—40 km,总面积1.61万km2,是中国干旱半干旱区的过渡地带.该区域降水主要集中在每年的7月—9月,由西到东依次增加,年均降水量310 mm.年平均气温5—7 ℃,年平均风速3.2 m·s-1,最大风速25 m·s-1,西风频次最多,主要发生在春季.土壤类型以沙土为主,植被以人工植被为主,主要是草地和灌木,沙漠中东部植被覆盖较好,西部植被覆盖稀疏[25]. ...
... 气象数据来自国家气象科学数据中心 (data.cma.cn),选取研究区邻近的气象站点,共计12个[25],观测要素主要包括风、湿、温、压、日照时数等,采用IDW反距离权重插值将站点观测资料扩展到区域,用于SEBAL模型的输入. ...
库布齐沙漠人工柠条(Caragana korshinskii)林地表辐射特征
2
2021
... 库布齐沙漠分布在鄂尔多斯高原北部(107°18′—111°30′ E,39°30′—40°41′ N),东西长约400 km,南北宽15—40 km,总面积1.61万km2,是中国干旱半干旱区的过渡地带.该区域降水主要集中在每年的7月—9月,由西到东依次增加,年均降水量310 mm.年平均气温5—7 ℃,年平均风速3.2 m·s-1,最大风速25 m·s-1,西风频次最多,主要发生在春季.土壤类型以沙土为主,植被以人工植被为主,主要是草地和灌木,沙漠中东部植被覆盖较好,西部植被覆盖稀疏[25]. ...
... 气象数据来自国家气象科学数据中心 (data.cma.cn),选取研究区邻近的气象站点,共计12个[25],观测要素主要包括风、湿、温、压、日照时数等,采用IDW反距离权重插值将站点观测资料扩展到区域,用于SEBAL模型的输入. ...
鄂尔多斯市造林总场生态公益林效益评估
1
2016
... 鄂尔多斯市造林总场成立于1979年,下设7个分场,分别为展旦召、卅顷地、沟心召、白泥井、九大渠、树林召、万太兴.经营范围在库布齐沙漠中东段沙漠边缘两端,东西长148 km,南北宽14 km,总经营面积约为84 399 hm2.其中,有林地占12.74%,疏林地占36.43%,灌木林地占36.43%,未成林占7.46%,苗圃地占0.35%,无立木林地占15.33%,宜林地占27.03%,林业辅助生产用地占0.35%.展旦召分场建于1958年,是7个分场最大的一个,东西长30 km,南北宽16 km,总经营面积约为29 454 hm2.现有展旦召、瓦窑、七里沙、沙母花、银肯沙5个作业区,各大林场树种较单一,呈斑块状分布[26-27].观测点位于库布齐沙漠东段银肯沙作业区的一个大型沙丘顶部(40°11′03″ N,109°55′17″ E),行政区隶属于鄂尔多斯市达拉特旗(图1),主要植被为草地和灌木,灌木以柠条为主. ...
鄂尔多斯市造林总场生态公益林效益评估
1
2016
... 鄂尔多斯市造林总场成立于1979年,下设7个分场,分别为展旦召、卅顷地、沟心召、白泥井、九大渠、树林召、万太兴.经营范围在库布齐沙漠中东段沙漠边缘两端,东西长148 km,南北宽14 km,总经营面积约为84 399 hm2.其中,有林地占12.74%,疏林地占36.43%,灌木林地占36.43%,未成林占7.46%,苗圃地占0.35%,无立木林地占15.33%,宜林地占27.03%,林业辅助生产用地占0.35%.展旦召分场建于1958年,是7个分场最大的一个,东西长30 km,南北宽16 km,总经营面积约为29 454 hm2.现有展旦召、瓦窑、七里沙、沙母花、银肯沙5个作业区,各大林场树种较单一,呈斑块状分布[26-27].观测点位于库布齐沙漠东段银肯沙作业区的一个大型沙丘顶部(40°11′03″ N,109°55′17″ E),行政区隶属于鄂尔多斯市达拉特旗(图1),主要植被为草地和灌木,灌木以柠条为主. ...
浅谈鄂尔多斯市造林总场森林资源保护与发展
1
2013
... 鄂尔多斯市造林总场成立于1979年,下设7个分场,分别为展旦召、卅顷地、沟心召、白泥井、九大渠、树林召、万太兴.经营范围在库布齐沙漠中东段沙漠边缘两端,东西长148 km,南北宽14 km,总经营面积约为84 399 hm2.其中,有林地占12.74%,疏林地占36.43%,灌木林地占36.43%,未成林占7.46%,苗圃地占0.35%,无立木林地占15.33%,宜林地占27.03%,林业辅助生产用地占0.35%.展旦召分场建于1958年,是7个分场最大的一个,东西长30 km,南北宽16 km,总经营面积约为29 454 hm2.现有展旦召、瓦窑、七里沙、沙母花、银肯沙5个作业区,各大林场树种较单一,呈斑块状分布[26-27].观测点位于库布齐沙漠东段银肯沙作业区的一个大型沙丘顶部(40°11′03″ N,109°55′17″ E),行政区隶属于鄂尔多斯市达拉特旗(图1),主要植被为草地和灌木,灌木以柠条为主. ...
浅谈鄂尔多斯市造林总场森林资源保护与发展
1
2013
... 鄂尔多斯市造林总场成立于1979年,下设7个分场,分别为展旦召、卅顷地、沟心召、白泥井、九大渠、树林召、万太兴.经营范围在库布齐沙漠中东段沙漠边缘两端,东西长148 km,南北宽14 km,总经营面积约为84 399 hm2.其中,有林地占12.74%,疏林地占36.43%,灌木林地占36.43%,未成林占7.46%,苗圃地占0.35%,无立木林地占15.33%,宜林地占27.03%,林业辅助生产用地占0.35%.展旦召分场建于1958年,是7个分场最大的一个,东西长30 km,南北宽16 km,总经营面积约为29 454 hm2.现有展旦召、瓦窑、七里沙、沙母花、银肯沙5个作业区,各大林场树种较单一,呈斑块状分布[26-27].观测点位于库布齐沙漠东段银肯沙作业区的一个大型沙丘顶部(40°11′03″ N,109°55′17″ E),行政区隶属于鄂尔多斯市达拉特旗(图1),主要植被为草地和灌木,灌木以柠条为主. ...
A remote sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). Part1. Formulation
1
1998
... SEBAL模型[28-29]是基于能量平衡来求取蒸散发,方程如下式: ...
A remote sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land(SEBAL): Part 2: Validation
1
1998
... SEBAL模型[28-29]是基于能量平衡来求取蒸散发,方程如下式: ...
基于SEBAL和SEBS模型的鹰潭小流域蒸散发估算研究
1
2014
... 其中:NET为净辐射(W·m-2);LE为潜热通量(W·m-2);S为感热通量(W·m-2);G为表层土壤热通量(W·m-2);P为贮存在生物体内的热量(W·m-2);Q为其它能量的总和(W·m-2),包含植物进行光合作用时转变的化学能和向其他方向(主要指水平方向)移出或移入的能量.其中,Q很小一般可以忽略不计,在植被稀疏的区域,P也通常忽略不计.各分量的主要计算过程分以下几步,详细计算过程参考文献[30]. ...
基于SEBAL和SEBS模型的鹰潭小流域蒸散发估算研究
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2014
... 其中:NET为净辐射(W·m-2);LE为潜热通量(W·m-2);S为感热通量(W·m-2);G为表层土壤热通量(W·m-2);P为贮存在生物体内的热量(W·m-2);Q为其它能量的总和(W·m-2),包含植物进行光合作用时转变的化学能和向其他方向(主要指水平方向)移出或移入的能量.其中,Q很小一般可以忽略不计,在植被稀疏的区域,P也通常忽略不计.各分量的主要计算过程分以下几步,详细计算过程参考文献[30]. ...
空气动力学阻抗算法在半干旱区的应用比较和遥感反演
1
2010
... 其中:rah 是空气动力学阻抗(s·m-1),是求取感热通量的关键,计算这一参数的方法有很多[31],本研究利用单层阻抗模型计算[32];ρair是空气密度(kg·m-3),Cp 是定压比热(J·kg-1·K-1),ρair·Cp 是空气定压比热,通常取常数1 205 (J·kg-1·℃);Ta 是参考高度空气温度(K). ...
空气动力学阻抗算法在半干旱区的应用比较和遥感反演
1
2010
... 其中:rah 是空气动力学阻抗(s·m-1),是求取感热通量的关键,计算这一参数的方法有很多[31],本研究利用单层阻抗模型计算[32];ρair是空气密度(kg·m-3),Cp 是定压比热(J·kg-1·K-1),ρair·Cp 是空气定压比热,通常取常数1 205 (J·kg-1·℃);Ta 是参考高度空气温度(K). ...
A one-layer resistance model for estimating regional evapotranspiration using remote sensing data
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1995
... 其中:rah 是空气动力学阻抗(s·m-1),是求取感热通量的关键,计算这一参数的方法有很多[31],本研究利用单层阻抗模型计算[32];ρair是空气密度(kg·m-3),Cp 是定压比热(J·kg-1·K-1),ρair·Cp 是空气定压比热,通常取常数1 205 (J·kg-1·℃);Ta 是参考高度空气温度(K). ...
The ratio of heat losses by conduction and evaporation from any water surface
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1926
... 波文比求取蒸散的原理与SEBAL模型相似,都是通过能量平衡的原理计算蒸散.差异主要是前者通过观测不同气象要素来计算蒸散,后者则通过遥感的方法求取蒸散.为了验证SEBAL模型反演的蒸散发结果,通过与波文比法计算的蒸散验证其结果.根据Bowen[33]提出的波文比概念,基本原理如下: ...
Validation of global evapotranspiration product (MOD16) using FLUX tower data from Panjin coastal wetland
1
2018
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
Evaluation of MOD16 algorithm over irrigated rice paddy using FLUX tower measurements in Southern Brazil
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2019
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
Performance assessment of MOD16 in evapotranspiration evaluation in Northwestern Mexico
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2018
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征
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2017
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征
1
2017
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
松嫩平原不同地表覆盖蒸散特征的遥感研究
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2010
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
松嫩平原不同地表覆盖蒸散特征的遥感研究
1
2010
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
基于SEBAL模型的北京市日蒸散发区域分布规律
1
2019
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
基于SEBAL模型的北京市日蒸散发区域分布规律
1
2019
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
基于遥感的塔布河流域蒸散发时空变化分析
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2021
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
基于遥感的塔布河流域蒸散发时空变化分析
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2021
... SEBAL模型反演的蒸散和MODIS ET产品的林场蒸散量能否真实地反映林场蒸散发,还需要对两种蒸散结果进行验证.波文比观测系统获取的蒸散的可靠性已被很多研究者进行证明,本文通过林场的波文比观测系统对两种蒸散结果进行对比验证.SEABL模型的日蒸散是通过假设一天内蒸发比不变来求得,MODIS ET的日蒸散是对8 d合成蒸散求取算术平均求得.其中,8 d合成的时间里7月12日—7月20日期间为晴天;7月28日—8月5日仅8月5日为晴天,其他时间都有降雨,雨量依次为7.7、22.9、18.1、5.1、1.1、4.9、21.6、1.6、0 mm; 8月13日—8月21日均为晴天;9月6日—9月14日,降雨依次为7、0.2、0、0、0、20.7、0、14.1、0 mm.有雨的天里取算术平均对蒸散结果有一定影响,这从文中的图2也可看出,7月14日和8月15日前后为晴天,MODIS ET的值更接近观测值,而7月30和9月7日前后有雨,MODIS ET和观测的结果误差相对较大.通过表2可以看出,与波文比蒸散相比,MODIS ET产品的蒸散整体偏小,但更接近观测值,两者的决定系数达0.823.为了进一步验证这个结果,将MODIS ET产品的林场蒸散量与波文比计算的长时间序列蒸散进行对比(图3),可看出MODIS ET产品的蒸散整体偏小(特别是在生长季4月—10月),两者的相关系数达0.930且通过了显著性检验. 生长季的蒸散大于非生长季,有明显的季节变化特征,夏季最大,冬季最小.但Du等[34]在东北盘锦湿地发现MODIS ET在春、秋季低于观测值,在夏季高于观测值,这与本文利用波文比的观测结果在夏季恰好相反.这可能与下垫面类型和观测蒸散的方式不同有关.SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,两者的决定系数达0.827.从表2还可以看出,在2014年的4个不同时期,与观测的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散在不同时期依次多了1.06、1.71、1.19、2.65 mm,而MODIS ET的蒸散比观测分别少了0.13、0.32、0.18、0.95 mm.其他研究也发现MODIS ET的蒸散在不同地区要低于观测值[35-36].而SEBAL反演的蒸散要高于观测值[37-38].这说明在沙漠人工林区域,且下垫面植被类型较单一的情况下,MODIS ET的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散.但程明瀚等[39]利用SEBAL模型和MODIS ET产品对北京地区的蒸散分布特征进行了对比研究,认为SEBAL模型的反演结果具有较高的可靠性.但其通过与彭曼公式转化的实际蒸散相比,SEBAL模型反演结果与彭曼公式计算结果相差3.2%,与MODIS ET产品相差3.3%,两者的结果较为接近.同样,梁文涛等[40]在内蒙古塔布河流域利用这两种方式获取的蒸散与涡动观测的蒸散对比发现.SEBAL模型反演的蒸散要高于 MODIS ET 产品的蒸散,SEBAL模型反演的蒸散均方根误差为1.55 mm,决定系数为0.89;MODIS ET 产品的蒸散均方根误差为1.73 mm,决定系数为0.88;认为SEBAL模型反演的蒸散精度高于MODIS ET产品的蒸散. ...
非均匀地表蒸散遥感研究综述
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2016
... 由于这两个研究区较大,下垫面复杂且植被种类众多,而验证的观测站点只有一个,很难真实地反映大区域的蒸散.有研究表明,利用遥感的方法在定量描述陆面过程时会面临严重的尺度效应,非均匀下垫面和不同的植被类型也对地表蒸散的影响较大[41-42].而人工林场植被类型较单一,只有柠条、沙柳和草地,波文比观测系统可以准确反映该区域的蒸散情况.SEBAL模型反演的蒸散高于 MODIS ET 产品的蒸散可能是在模型参数反演过程中,所使用的参数化方案不同.例如,在感热通量的计算过程中,气温、地表温度、空气动力学阻抗等参数可以通过不同的计算方法获得,这就可能导致同一地区利用SEBAL模型反演的蒸散量有一定差异.同一地区利用不同观测方法获取的蒸散发也有一定差异[4],这也会影响结果的评价.MODIS ET产品是基于Penman-Monteith模型分别计算土壤蒸发和植被蒸腾[43],很多研究者利用Penman-Monteith公式与作物系数计算实际蒸散来验证SEBAL模型反演的蒸散结果.这在植被类型单一的农田是可行的,但在植被类型较多的地区,作物系数很难确定. ...
非均匀地表蒸散遥感研究综述
1
2016
... 由于这两个研究区较大,下垫面复杂且植被种类众多,而验证的观测站点只有一个,很难真实地反映大区域的蒸散.有研究表明,利用遥感的方法在定量描述陆面过程时会面临严重的尺度效应,非均匀下垫面和不同的植被类型也对地表蒸散的影响较大[41-42].而人工林场植被类型较单一,只有柠条、沙柳和草地,波文比观测系统可以准确反映该区域的蒸散情况.SEBAL模型反演的蒸散高于 MODIS ET 产品的蒸散可能是在模型参数反演过程中,所使用的参数化方案不同.例如,在感热通量的计算过程中,气温、地表温度、空气动力学阻抗等参数可以通过不同的计算方法获得,这就可能导致同一地区利用SEBAL模型反演的蒸散量有一定差异.同一地区利用不同观测方法获取的蒸散发也有一定差异[4],这也会影响结果的评价.MODIS ET产品是基于Penman-Monteith模型分别计算土壤蒸发和植被蒸腾[43],很多研究者利用Penman-Monteith公式与作物系数计算实际蒸散来验证SEBAL模型反演的蒸散结果.这在植被类型单一的农田是可行的,但在植被类型较多的地区,作物系数很难确定. ...
2003—2017年植被变化对全球陆面蒸散发的影响
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2021
... 由于这两个研究区较大,下垫面复杂且植被种类众多,而验证的观测站点只有一个,很难真实地反映大区域的蒸散.有研究表明,利用遥感的方法在定量描述陆面过程时会面临严重的尺度效应,非均匀下垫面和不同的植被类型也对地表蒸散的影响较大[41-42].而人工林场植被类型较单一,只有柠条、沙柳和草地,波文比观测系统可以准确反映该区域的蒸散情况.SEBAL模型反演的蒸散高于 MODIS ET 产品的蒸散可能是在模型参数反演过程中,所使用的参数化方案不同.例如,在感热通量的计算过程中,气温、地表温度、空气动力学阻抗等参数可以通过不同的计算方法获得,这就可能导致同一地区利用SEBAL模型反演的蒸散量有一定差异.同一地区利用不同观测方法获取的蒸散发也有一定差异[4],这也会影响结果的评价.MODIS ET产品是基于Penman-Monteith模型分别计算土壤蒸发和植被蒸腾[43],很多研究者利用Penman-Monteith公式与作物系数计算实际蒸散来验证SEBAL模型反演的蒸散结果.这在植被类型单一的农田是可行的,但在植被类型较多的地区,作物系数很难确定. ...
2003—2017年植被变化对全球陆面蒸散发的影响
1
2021
... 由于这两个研究区较大,下垫面复杂且植被种类众多,而验证的观测站点只有一个,很难真实地反映大区域的蒸散.有研究表明,利用遥感的方法在定量描述陆面过程时会面临严重的尺度效应,非均匀下垫面和不同的植被类型也对地表蒸散的影响较大[41-42].而人工林场植被类型较单一,只有柠条、沙柳和草地,波文比观测系统可以准确反映该区域的蒸散情况.SEBAL模型反演的蒸散高于 MODIS ET 产品的蒸散可能是在模型参数反演过程中,所使用的参数化方案不同.例如,在感热通量的计算过程中,气温、地表温度、空气动力学阻抗等参数可以通过不同的计算方法获得,这就可能导致同一地区利用SEBAL模型反演的蒸散量有一定差异.同一地区利用不同观测方法获取的蒸散发也有一定差异[4],这也会影响结果的评价.MODIS ET产品是基于Penman-Monteith模型分别计算土壤蒸发和植被蒸腾[43],很多研究者利用Penman-Monteith公式与作物系数计算实际蒸散来验证SEBAL模型反演的蒸散结果.这在植被类型单一的农田是可行的,但在植被类型较多的地区,作物系数很难确定. ...
Development of a global evapotranspiration algorithm based on MODIS and global meteorology data
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2007
... 由于这两个研究区较大,下垫面复杂且植被种类众多,而验证的观测站点只有一个,很难真实地反映大区域的蒸散.有研究表明,利用遥感的方法在定量描述陆面过程时会面临严重的尺度效应,非均匀下垫面和不同的植被类型也对地表蒸散的影响较大[41-42].而人工林场植被类型较单一,只有柠条、沙柳和草地,波文比观测系统可以准确反映该区域的蒸散情况.SEBAL模型反演的蒸散高于 MODIS ET 产品的蒸散可能是在模型参数反演过程中,所使用的参数化方案不同.例如,在感热通量的计算过程中,气温、地表温度、空气动力学阻抗等参数可以通过不同的计算方法获得,这就可能导致同一地区利用SEBAL模型反演的蒸散量有一定差异.同一地区利用不同观测方法获取的蒸散发也有一定差异[4],这也会影响结果的评价.MODIS ET产品是基于Penman-Monteith模型分别计算土壤蒸发和植被蒸腾[43],很多研究者利用Penman-Monteith公式与作物系数计算实际蒸散来验证SEBAL模型反演的蒸散结果.这在植被类型单一的农田是可行的,但在植被类型较多的地区,作物系数很难确定. ...
Vegetation response to climatic variation and human activities on the Ordos Plateau from 2000 to 2016
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2019
... 有研究表明,这一区域的植被覆盖7月和8月达到最大[44],由于云量的影响,只选取了2014年7月14日、7月30日、8月15日、9月7日4个时相的卫星数据.为了便于对比,又对选取的MODIS ET的蒸散数据进行了算术平均求取日蒸散.图4为SEBAL模型反演的林场日蒸散的空间分布情况,日蒸散变化范围为0—7.61 mm、0—5.33 mm、0—5.08 mm、2.99—6.34 mm;区域的日均蒸散量分别为2.89、3.04、2.18、4.67 mm.蒸散较大的区域主要分布在林场的中部和南部,而北部区域蒸散相对较小,主要原因可能是林场北部人工植被稀疏,导致蒸散变小.图5为MODIS ET产品的林场日蒸散的空间分布情况,日蒸散的变化范围为0.2—1.5 mm、0.6—1.4 mm、0.2—1.1 mm、0.7—1.2 mm;区域的日均蒸散量分别为0.7、1.01、0.81、1.07 mm.同样,蒸散较大的区域主要分布在林场的中部和南部,而北部区域蒸散相对较小.由于SEBAL模型反演的蒸散的空间分辨率与MODIS ET有差异,为了便于对比,将SEBAL模型反演的蒸散采用500 m×500 m窗口大小对Landsat 8反演的蒸散进行分块统计求平均,实现与MODIS ET在空间分辨率上保持一致(图6).可以看出,重采样后的SEBAL模型反演的蒸散空间分布与MODIS ET蒸散基本一致.两者差异的原因可能是SEBAL模型反演的蒸散是瞬时值,通过假设一天的蒸发比不变来推算日蒸散,而卫星在这一区域过境的时间为北京时间上午11:20左右.若这一天的夜间或白天的其他时间段发生降雨事件,这将会带来较大的误差.再者MODIS ET产品的蒸散作了算术平均来计算日蒸散,假如连续8 d为晴天这种方法可取,但如果连续8 d中有阴雨天气,这也会给结果带来较大误差.还有SEBAL模型反演的蒸散空间分辨率为30 m,而MODIS ET产品的蒸散的空间分辨率为500 m,这种情况在混合像元地物类型较多时也会存在较大的误差.文中通过块统计实现空间分辨率从30 m到500 m的转换,这样取区域平均也会引入一定的误差.SEBAL模型在反演过程中,需要输入地表反射率、NDVI、地表比辐射率、地表温度等,这些参数的反演都是通过经验公式取得,反演的参数和观测值也存在一定的误差,从而给模型的反演结果带来诸多的不确定性.例如,张振宇等[7]通过SEBAL模型利用不同地表反照率计算了西北干旱区的蒸散,结果差异较大.利用Landsat 8的近红外波段和红外波段反演的NDVI和MODIS产品NDVI也存在一定的差异,图7为研究区反演的NDVI与MODSI产品NDVI.可以看出,7月14日和7月30日两者的差异较大,而NDVI又会影响地表比辐射率的反演,地表比辐射率进而又会影响地表温度的反演,地表温度又会影响感热通量的反演.可知SEBAL模型在反演蒸散过程中各参数的精度可能会对计算结果产生影响. ...