区域蒸散发估算测定方法综述

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基于Penman-Monteith Leuning模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例

基于Penman-Monteith Leuning模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例

第44卷第2期测绘与空间地理信息Vol.44,No.2Feb.,2021 2021年2月GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY基于Penman-Monteith Leuning模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例王力涛1,高伟2,庄春晓1(1.天津市勘察院,天津300110;2.湖北省建筑科学研究设计院,湖北武汉430071)摘要:蒸散发作为地表水分消耗和参与水文生态循环的重要参数,是生态应用研究的重点。

尤其对于植被恢复和水资源管理的领域而言,区域蒸散发估算的准确性十分重要。

本文以野外实测(气象和蒸散发)数据为基础,利用实测数据对遥感PML模型进行参数优化,基于Landsat-8遥感影像数据对四川省马尔康县蒸散发进行估算。

研究结果表明:马尔康县模型模拟蒸散发与实测蒸散发拟合程度较好,PML模型优化的土壤湿度系数为1,气孔导度为0.0165m/s,模型验证系数RMSE为0.15mm/d。

研究区域内不同土地利用类型的蒸散发差异较大。

马尔康县日平均蒸散发为1.05mm/d,马尔康县区域蒸散发呈现空间异质性,并受到地形、气象以及土地利用类型等因子的影响。

关键词:区域蒸散发;Landsat-8;Penman-Monteith公式;参数优化中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:1672-5867(2021)02-0137-04Remote Sensing Evapotranspiration Estimation Based onPenman-M onteith Leuning Model:Take Maerkang County,Sichuan Province as an ExampleWANG Litao1,GAO Wei2,ZHUANG Chunxiao1(1.Tianjin Institute of Geotechnical Investigation&Surveying,Tianjin300110,China;2.Hubei Provincial Academy of Building Research and Design,Wuhan430071,China)Abstract:Evapotranspiration,as an important parameter of surface water consumption and participation in hydrological ecological cy­cle,is the focus of ecological application research.Especially for the field of vegetation restoration and water resources management, the accuracy of regional evapotranspiration estimation is very important and of great significance.In this paper,based on the field data (weather and evapotranspiration),the parameters of the remote sensing PML model are optimized using the measured data,and the e­vapotranspiration in Maerkang County,Sichuan Province is estimated based on the Landsat-8remote sensing image data.The research results show that the simulated evapotranspiration of the Maerkang County model fits well with the measured evapotranspiration.The optimized soil moisture coefficient of the PML model is1,the stomatal conductance is0.0165m/s,and the model verification coeffi­cient RMSE is0.15mm/d.The evapotranspiration of different land use types in the study area is quite different.The daily average e­vapotranspiration in Maerkang County is1.05mm/d,and the regional evapotranspiration in Maerkang County presents spatial hetero­geneity and is affected by factors such as topography,meteorology,and land use types.Key words:evapotranspiration;Landsat-8;Penman-Monteith equation;parameter optimization0引言由于遥感卫星航片成本低,基于遥感技术估算蒸散发逐渐成为经济实用的技术手段。

蒸散发量et -回复

蒸散发量et -回复

蒸散发量et -回复什么是蒸发散发量(ET)?蒸发散发量(ET)是指地表水或植物蒸发和土壤水分蒸发的总和。

它是衡量水文循环中水分蒸发的重要指标。

蒸发散发量的计算对于了解水资源的利用和管理,以及农业、生态系统等领域的研究具有重要意义。

蒸发散发量的计算方法有多种,主要包括基于质量平衡的方法、基于能量平衡的方法和经验公式等。

其中,基于质量平衡的方法是最常用的计算方法之一。

基于质量平衡的方法是根据水分持续储存的原理进行计算的。

这种方法基于以下两个主要假设:一是地表蒸发的速率与气温、湿度、风速和辐射强度等因素相关;二是植物蒸腾速率与土壤水分含量和植被类型相关。

根据这些假设,可以通过监测气象因素和土壤水分变化来计算蒸发散发量。

首先,要计算地表蒸发的部分,需要监测气象因素如气温、湿度、风速和辐射强度。

这些因素可以通过气象站或者其他气象观测设备来获取。

然后,可以使用公式或模型来计算地表蒸发速率。

常用的模型有Penman-Monteith模型和Priestley-Taylor模型等。

其次,要计算植物蒸腾的部分,需要监测土壤水分含量和植被类型。

土壤水分含量可以通过土壤水分传感器等设备进行监测。

植被类型可以通过遥感数据或者现场调查来获取。

然后,可以根据土壤水分含量和植被类型,使用相应的公式或模型来计算植物蒸腾速率。

常用的模型有Penman-Monteith模型和植物生理学模型等。

最后,将地表蒸发和植物蒸腾的速率相加,就可以得到蒸发散发量(ET)。

这个值可以表示在一定时间内地表和植物释放的水分量。

蒸发散发量的计算不仅对水资源管理和利用具有重要意义,还可以用于农业灌溉、生态系统管理和气候研究等领域。

通过计算蒸发散发量,可以更好地了解水循环的动态变化,优化水资源分配,提高农田灌溉效率,并保障生态系统的健康发展。

总之,蒸发散发量是衡量水文循环中水分蒸发的重要指标,可以通过基于质量平衡的方法来计算。

它对于水资源管理和利用以及其他领域的研究具有重要意义。

估算玛纳斯河流域的陆面蒸散量和时空分布-生态环境保护论文-水利论文

估算玛纳斯河流域的陆面蒸散量和时空分布-生态环境保护论文-水利论文

估算玛纳斯河流域的陆面蒸散量和时空分布-生态环境保护论文-水利论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——蒸散发包括植被蒸腾和土壤表面蒸发两部分,是水文循环中自降水到达地表后由液态或固体转化为水汽返回大气的阶段.Rosenberg N. J. 和Blad B. L. 等人[1]的研究指出降落到地表的降水约有70% 通过蒸散发返回大气,在干旱区这个数字能达到90%[2].由此可见蒸散发是水文循环的重要环节.作为淡水资源的主要耗散方式之一,近年来,对陆面蒸散发的研究越来越受到重视,首先因为它是陆地表层水文循环中最大、最难估算的分量,在地球的大气圈-水圈-生物圈中发挥着极其重要的作用,我们人类必须了解它[3]; 其次,由水分变成水汽需要吸收能量,因而它也是地表能量平衡的主要分量,而地表热量和水分收支状况在很大程度上决定着天气、气候的变化,所以在对全球气候变化的认识和研究中,蒸散发信息的重要性也日益得到重视[3 -5]; 另外,在全球水资源日益匮乏的现实背景下,为了合理利用和分配水资源,更需深入了解不同植被覆盖和土地利用条件下的蒸散发耗水规律,在干旱区尤为如此.因此,作为干旱区流域最主要的耗水方式,准确合理地估算蒸散发量,深入分析其时空分布特征,对了解干旱区流域水分循环和能量平衡,科学管理水资源,具有重要的理论价值和迫切的现实意义.传统的蒸散发量估算方法如Penman -Monteith 模型、Penman -组合模型和基于太阳辐射的日蒸散发模型等,主要利用气象数据,估算点尺度上的蒸散发量,局限于离散的点观测与估算,存在插值外延精度低、大范围高密度观测成本大等缺陷[6],而遥感技术提供了面尺度上估算方法.随着遥感空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的不断改善,利用遥感技术定量反演地表参数和地表通量,进而基于地表能量平衡方程推算陆面蒸散发量已经成为估算区/流域蒸散发量的重要发展方向[7].文中基于双层阻抗模型,以典型干旱区流域-玛纳斯河流域为研究对象,采用理论基础坚实、区域应用限制小、反演陆面蒸散发量较为合理准确的双层阻抗模型,并根据研究区实际情况进行了模型参数化的基础上,结合MOIDS 数据、气象观测数据和DEM 数据,估算了该流域的陆面蒸散量,并分析了其时空分布特征.1 材料与研究方法1. 1 研究区概况玛纳斯河流域位于新疆天山北麓中段,准噶尔盆地南缘,地理坐标8501 ~8632E,4327 ~4521N,东西最长198. 7km,南北最宽260. 8km,海拔最高5242. 5m,最低256m,由南向北依次分为南部山地丘陵区、中部绿洲平原区和北部沙漠区 3 大地貌类型区,流域总面积 2.67 10^4km[8].流域远离海洋,属典型的大陆性干旱气候,年平均气温在6. 0 ~6. 9 ℃之间,夏季极端最高气温可达43. 1 ℃,冬季极端最低气温可达-42. 8℃左右[9].年降水量110 ~200mm,年蒸发量1500 ~2000mm,具有气候干燥,光照充足,热量丰富,雨量稀少,蒸发量大,气温日较差大等大陆性气候特点[10,11].1. 2 数据来源文中研究主要采用了两类数据: MODIS 遥感数据和地面实测数据.1. 2. 1 MODIS 遥感数据文中研究采用了2007 年7 月3 日的可用来监测地球植被季节变化和年际变化的MODIS 反射率数据( 图1) ,空间分辨率为500m.该数据从地球观测系统( EOS) 计划的NASA 网站上下载,已进行了辐射和大气校正,其特点是在已有数据的基础上进行了一些改进,如去除了部分影响较大的噪音点.1. 2. 2 地面实测数据为了深入分析遥感反演结果,与遥感数据相对应,文中获取了该流域2007 年7 月 3 日炮台、钟家庄和乌兰乌苏气象站( 图2) 的实测数据.1. 3 研究方法1. 3. 1 双层阻抗模型所谓的双层就是把非均匀陆面的植被冠层和土壤表面分别看作的通量源,作为上下两个层,分别考虑他们的动量吸收、能量和物质转化传输过程以及两者的相互作用.双层阻抗模型将充分考虑到冠层小气候对土壤和植被的不同影响,从而分别针对土壤表面和植被冠层进行模型的参数确定.对于陆地地表来说,地表能量平衡方程可简化为[12,13]: LE = Rn- H - G ( 1)式中: LE 为潜热通量( L 为蒸散系数,通常取 2. 49 10^6W / ( mmm) ; E 为蒸散发量,单位mm) ,Rn为地表净辐射,H 为显热通量,G 为土壤热通量.各参数的单位均为W/m.由式( 1) 及梯度扩散理论,植被冠层和土壤表面的能量平衡方程可分别表示为:LEv= Rnv- Hv ( 2).LEg= Rng- Hg- G ( 3)式中: LEv为植被冠层的潜热通量,LEg为土壤表面的潜热通量,Rnv 为植被冠层截获的净辐射,Rng为透过植被冠层孔隙到达下层土壤表面的净辐射,Hv为植被冠层的显热通量,Hg为土壤表面的显热通量.各参数的单位均为W/m.因而,对蒸散发量的估算就演变成对Rnv、Rng、Hv、Hg、G 的估算.( 1) 植被冠层和土壤表面的净辐射( Rnv、Rng)Rnv和Rng可以利用植被覆盖率来估算他们的构成比例,具体可分别用公式( 4) 和( 5) 来估算:Rnv= fvRn ( 4)Rng= ( 1 - fv) Rn ( 5)式中: fv为像元上植被所覆盖的比例,即植被覆盖率.一般情况下,植被指数与植被覆盖度具有较强的正相关性,植被指数值越高,其植被覆盖度就越大[14],据Gutman 研究表明fv可由公式( 6) 计算得到[15]:fv= ( NDVI - NDVImin) /( NDVImax- NDVImin) ( 6)式中: NDVI 为归一化差异植被指数,NDVImax和NDVImin分别为整个生长季NDVI 的最大和最小值.( 2) 土壤热通量( G)G 可以采用公式( 7) 给出综合法进行计算: G = Rn( kv+ ( 1 -fv) ( ks- kv) ) ( 7)通常式中: ks= 0. 315、kv= 0. 05.( 3) 显热通量( H,Hv、Hg)整个植被冠层与参考高度处空气的显热通量H,可以湍流形式表示为[16]:H = Cp( Te- T) / ra ( 8) H = Hv+ Hs ( 9)显然,植被冠层与空气的显热通量( Hv) 和土壤表面与植被冠层的显热通量( Hg) 分别表示为:Hv= Cp( Tv- Te) /rv ( 10) Hg= Cp( Tg- Te) /rg( 11)式中: 为空气密度,kg/m3; Cp为空气定压比热,J/( kgK) ; Ta为参考高度处的气温,Tg为土壤表面温度,Tv为植被冠层温度,Te为冠层有效高度处的空气动力学温度,单位均为K; ra为空气动力学阻抗,rv为整个植被冠层的叶面边界层阻抗,rg为土壤表面与热源高度间的空气动力学阻抗,单位均为s/m.将式( 10) 、( 11) 代入式( 9) 并与式( 8) 联立可得到式( 12) ,再将式( 12) 代入式( 10) 、( 11) ,则得到式( 13) 、( 14) :1. 3. 2 日蒸散发模型遥感获取的是卫星过境时地表瞬时影像信息,由此反演得到的地表参数只代表那个瞬时的值,因而估算得到的辐射量、热通量以及蒸散发量也只代表那个瞬时的状况.而实际应用中需要的至少是日蒸散发量,因此,就必须对其进行时间尺度扩展,从瞬时值推算一天的累计值.相关研究表明,日蒸散发量与瞬时蒸散发量存在如下关系[17 -19].式中: Ed为日蒸散发量,Ei为卫星过境时的瞬时蒸散发量,单位mm; t 为从日出到i 时刻的时间间隔;NE为日出到日落的时间长度,可近似为日照时数减2[12].2 结果与分析2. 1 瞬时蒸散发量应用上述双层阻抗模型,利用2007 年7 月3 日的MODIS 数据,在ENVI + IDL 4. 5 软件环境下,通过编制程序,反演得到了2007 年7 月3 日卫星过境时的瞬时蒸散发量及其空间分布( 图3) .从图3 可以看出玛纳斯河流域的瞬时蒸散发量表现出明显的地理分布规律,从南到北依次可分为4个区: 南部高山区、低山丘陵区、平原绿洲区、平原沙漠区.南部高山区瞬时蒸散发量最低,沙漠区瞬时蒸散发量最大.2. 2 日蒸散发量应用上述日蒸散发模型,对反演得到的瞬时蒸散发量进行时间尺度扩展,得到2007 年7 月 3 日的日蒸散发量及其空间分布( 图4) .从图4 可以看出,南部高山区海拔高,终年积雪,气温低,蒸散发量很小; 中山区植被覆盖度高,气温低、蒸散发量也很小; 低山丘陵区海拔较低,气温较高、植被稀疏,蒸发强烈,蒸散发量较大; 绿洲平原区气温高、但由于植被( 农田) 覆盖率很高,蒸散发量较低山丘陵区小; 沙漠区植被稀疏、气温很高、蒸发强烈,因而蒸散发量最大.2. 3 地面实测验证为了验证遥感反演结果,文中选取炮台、钟家庄和乌兰乌苏三个气象站2007 年7 月 3 日的实测数据与遥感反演结果进行对比分析,分析对比结果( 表1) .从对比分析结果可以看出,炮台站和钟家庄站利用MODIS 数据反演的蒸散发量与实测值相对误差最大不超过 6. 0%,可以认为利用MODIS 数据反演的蒸散发量是合理的,而且精度较高.而乌兰乌苏站利用MODIS 数据反演的蒸散发量与实测值相比误差很大,相对误差达到了31. 48%,因此是不合理的,其主要原因是乌兰乌苏气象站附近当天下午有雨,实测降雨量为 4. 8mm,由于遥感数据是卫星过境瞬时( 上午10 时30 分) 的数据,当时天气晴朗,而进行时间尺度扩展时以此数据为基准,没有考虑一天内天气的变化对蒸散量的影响.因此,将瞬时遥感蒸散发量进行时间尺度的扩展时,应该考虑当天天气的变化情况.3 讨论( 1) 基于双层阻抗模型,利用MODIS 数据可以有效及时地估算时段内流域比较准确的蒸散量及其分布情况,其所具有的计算迅捷、准确、无成本等优势使其具有了很好的推广价值.但是在实际应用中还存在一些问题,如模型在地形陡峭的山区中应用尚不成熟,模型采用的大量经验公式还需用实测资料来加以率定以及最终计算结果往往还需根据实际情况进行人工的修正等等,这些不足之处还都有待于在今后的工作中予以改进.( 2) 研究发现一天内天气的变化对蒸散发量的影响较大,而模型在进行时间尺度扩展时没有考虑当天天气的变化情况,目前这方面的研究还比较薄弱,因此,今后应该加强这方面的研究.( 3) 文中主要利用了MODIS 遥感数据.MODIS 数据时间分辨率高,有利于捕捉地面快速动态变化信息,适合估算时间变异性大的蒸散发量.但是MODIS 数据空间分辨率不足,这将影响估算的精度,因此,在今后的研究中,应该将MODIS 数据与其他遥感数据相结合,充分利用其他数据的高空间和光谱分辨率,达到优势互补,从而实现对蒸散发量的有效估算.4 结论( 1) 基于双层阻抗模型,利用MODIS 数据,得到了玛纳斯河流域的蒸散发量及空间分布情况.研究区瞬时蒸散量的最小值为0. 2035mm,最大值为2. 3981mm,日蒸散量的最小值为2. 2062mm/d,最大值为25. 9978mm / d,平均值为10. 0057mm / d.( 2) 在空间上,中高山区和绿洲平原区,由于植被覆盖度高,以植被蒸腾为主,蒸散发量小; 而低山丘陵区和沙漠区,由于植被稀疏,以土壤蒸发为主,蒸发强烈,蒸散发量大.因而,在干旱区流域植被覆盖对下垫面的蒸散发量的影响很大,有无植被覆盖的下垫面蒸散发量很不相同[20].参考文献[1]Rosenberg N J,Blad B L,Verma S B. 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植物蒸散耗水量计算方法综述

植物蒸散耗水量计算方法综述

植物蒸散耗水量计算方法综述摘要:本文综述了植物蒸散耗水量的计算方法及其优缺点。

通过对基于观测数据的估算方法、基于蒸散方程的模拟方法和基于遥感技术的监测方法等研究现状的介绍,总结了每种方法的成果和不足。

本文旨在为相关领域的研究者提供参考,以推动植物蒸散耗水量计算方法的发展。

引言:植物蒸散耗水量是指植物在生长过程中通过叶片气孔蒸发的水分总量,是植物水分循环的重要环节。

准确计算植物蒸散耗水量对于水资源管理、生态保护和农业生产等领域具有重要意义。

本文将对植物蒸散耗水量的计算方法进行综述,旨在为相关领域的研究者提供参考。

研究现状:随着观测技术的发展,植物蒸散耗水量的计算方法不断得到改进和完善。

目前,主要有基于观测数据的估算方法、基于蒸散方程的模拟方法和基于遥感技术的监测方法等三种研究现状。

基于观测数据的估算方法:该方法通过观测植物生长环境中的气象要素如气温、湿度、辐射等,结合植物生理特征如叶面积、气孔导度等,估算植物蒸散耗水量。

具体步骤包括观测数据的搜集和处理、参数的设置和优化、结果的分析和评估等。

该方法的优点是相对直观和简单,但受观测条件和环境因素的影响较大。

基于蒸散方程的模拟方法:该方法通过建立蒸散方程,模拟植物蒸散耗水过程。

常用的蒸散方程如Penman-Monteith方程、Budyko方程等。

具体步骤包括建立蒸散方程、设定参数、模拟计算等。

该方法的优点是考虑因素全面,可模拟复杂环境条件下的植物蒸散耗水过程,但需要较为精确的参数和复杂的计算。

基于遥感技术的监测方法:该方法利用遥感技术获取植物生长状况和环境信息,结合植物蒸散耗水模型,计算植物蒸散耗水量。

具体步骤包括遥感数据的获取和处理、模型的建立和验证、结果的分析和评估等。

该方法的优点是可以大范围、实时地监测植物蒸散耗水状况,但需要选择合适的遥感数据和模型,且对数据质量和处理技术要求较高。

基于观测数据的估算方法:该方法在简单环境中相对准确,但受观测条件和环境因素影响较大,且无法考虑复杂的生态和生理过程,因此在大范围或长时间尺度上应用时精度较低。

陆地蒸散发python计算

陆地蒸散发python计算

陆地蒸散发python计算全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:一、为什么需要计算陆地蒸散发陆地蒸散发是自然界水分循环的重要环节,对气候变化和地表水资源的分布影响非常大。

通过计算陆地蒸散发,可以更好地理解气候系统运行机制,帮助科学家们预测未来气候变化、合理规划水资源利用。

二、Python计算陆地蒸散发的原理2. Python实现Python在科学计算领域有着强大的应用能力,通过编写代码可以实现对陆地蒸散发的计算。

在Python中,可以利用一些数据处理库如numpy、pandas,以及气象学库如metpy等,来辅助计算陆地蒸散发。

1. 数据准备首先需要收集气候数据、植被数据、土壤数据等,这些数据将作为计算陆地蒸散发的输入参数。

2. 数据处理将收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理等,使其符合计算所需的格式。

3. 计算蒸散发利用Penman-Monteith等方法,结合已经处理好的数据,计算陆地蒸散发的值。

4. 结果分析对计算得到的蒸散发结果进行分析,了解其在不同条件下的变化规律和趋势。

以广州市为例,我们将利用Python对其陆地蒸散发进行计算和分析。

1. 数据准备:收集广州市的气候数据(如气温、湿度、风速等)、植被数据和土壤数据。

通过以上步骤,我们可以利用Python对广州市的陆地蒸散发进行深入研究,为城市气候变化和水资源管理提供科学依据。

五、总结第二篇示例:陆地蒸散发是指通过植被叶面和裸地表面的蒸发和蒸腾作用将水分转移到空气中的过程。

蒸发是指水蒸气从土壤、植被、水面等地表向大气中传递的过程,而蒸腾则是指植物通过叶面的气孔释放水蒸气到空气中。

蒸散发的计算是气象及水文学中一个重要的研究课题,对于了解水循环、气候变化以及水资源管理具有重要的意义。

在过去,蒸散发的计算通常是通过气象站点的观测数据来进行估算的,但是随着计算机技术的不断发展,利用数值模型和计算程序来模拟和计算蒸散发已经成为一种更加有效和精确的方法。

基于改进的SEBAL模型估算区域蒸散发的开题报告

基于改进的SEBAL模型估算区域蒸散发的开题报告

基于改进的SEBAL模型估算区域蒸散发的开题报告一、研究背景和意义蒸散发是地球表层水循环的重要组成部分,对水资源管理、农林业生产和环境保护等具有重要意义。

目前,常用的估算蒸散发的方法包括地面观测实验、气象模型、卫星遥感和物理模型等。

其中,物理模型是一种基于物理学原理建立的定量估算方法,已被广泛应用于蒸散发的估算中。

SEBAL模型(Surface Energy Balance Algorithm for Land)是一种基于物理原理的蒸散发模型,其核心思想是基于能量平衡原理综合分析土壤、植被和大气三个要素之间的相互作用,估算出蒸散发的量。

然而,SEBAL模型在估算蒸散发时,仍然存在一些问题和不足,例如,对输入数据的要求高、模型复杂度高、需要大量的气象和土壤参数等。

因此,本研究旨在基于改进的SEBAL模型,对区域蒸散发进行估算,以提高蒸散发估算的精度和效率,并为水资源管理、农业生产和环境保护等提供科学依据。

二、研究内容和方法(一)研究内容1、建立改进的SEBAL模型:针对SEBAL模型存在的问题和不足,结合实际数据和地面观测结果,建立适用于区域蒸散发估算的改进SEBAL模型。

2、研究影响蒸散发的因素:分析影响蒸散发的气象因素、土壤因素和植被因素等,探讨这些因素对蒸散发的影响程度和作用机制。

3、模型验证和误差修正:通过与实测数据对比,对改进的SEBAL模型进行验证,并对模型中的误差进行修正。

(二)研究方法1、收集相关资料:收集区域气象数据、土壤参数、植被信息等,为建立改进的SEBAL模型提供数据支持。

2、改进SEBAL模型:综合考虑蒸发散率、潜热通量、热通量等因素,构建改进的SEBAL模型,并根据实际情况进行优化和修正。

3、研究蒸散发影响因素:分析影响蒸散发的气象因素、土壤因素和植被因素等,探讨这些因素对蒸散发的影响程度和作用机制。

4、模型验证和误差修正:通过与实测数据对比,对改进的SEBAL模型进行验证,并对模型中的误差进行修正。

蒸散发遥感估算方法的研究进展

蒸散发遥感估算方法的研究进展李艳;黄春林;卢玲;顾娟【期刊名称】《兰州大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】Traditional estimation of evapotranspiration is able to obtain a relatively homogeneous underlying surface evapotranspiration, but is mostly limited to the point or field scale and difficult to represent the spatial heterogeneity of evapotranspiration. Remote sensing as an efficient means of spatial information acquisition and processing is considered to be an effective way to estimate land surface evapotranspiration. Over the last three decades, a variety of methods have been developed for estimating evapotranspiration using remotely sensed data, from simplified empirical equation to complex methods based on land data assimilation system along with the land surface model. In this paper, we discussed the main inputs, assumptions, theories, advantages and disad-vantages of each method and generalized the main problems and the development trends of evapotranspiration estimation using remotely sensed data.%传统的估算蒸散发的方法虽然能够获取相对准确的均匀下垫面的蒸散发,但大多局限于点或田间尺度,难以反映蒸散发的空间异质性。

潜在蒸散量计算方法

潜在蒸散量计算方法1. Penman-Monteith方法Penman-Monteith方法是目前被广泛应用的潜在蒸散量计算方法之一、该方法基于能量平衡和质量平衡原理,考虑了地面和植被的物理特性,可以较准确地估计不同植被类型下的潜在蒸散量。

计算公式如下:ET0 = 0.408Δ(∆+γ(1+0.34V))(Rs-G)+γ(900/(T+273))u2(es-ea)/(∆+γ(1+0.34V))其中,ET0表示潜在蒸散量,Δ表示斜面饱和蒸汽压与温度的差异,∆表示饱和蒸汽压曲线的斜率,γ表示比热容比,Rs表示太阳辐射,G表示土壤热通量,T表示空气温度,u2表示风速,es表示饱和蒸汽压,ea表示实际蒸汽压,V表示餐饮小时风速。

2. Thornthwaite方法Thornthwaite方法是一种基于温度的简化模型,通过对当地温度数据的统计分析,估计潜在蒸散量。

该方法适用于无法获取到太阳辐射和风速数据的情况下,计算公式如下:ET0=1.6(N/12)(10*T/IBC+TB)其中,ET0表示潜在蒸散量,N表示平均月日照时数,T表示平均月温度,IBC表示季节冷夜指数,TB表示区域跨度指数。

3.FAO-56方法FAO-56方法是联合国粮农组织编制的一种潜在蒸散量计算方法,结合了Penman-Monteith方法和Thornthwaite方法的优点,适用于各种气候条件下的水文学研究。

该方法对Penman-Monteith方法中的参数进行了简化和调整,计算公式如下:ET0 = 0.408∆(Rn-G)+γ(900/(T+273))u2(es-ea)/(∆+γ(1+0.34u2))其中,Rn表示净辐射,G表示土壤热通量,其他参数与Penman-Monteith方法相同。

以上是三种常用的潜在蒸散量计算方法,无论采用哪种方法,在计算过程中要考虑当地的气象数据和地理特征,以准确估计潜在蒸散量。

此外,还需要注意不同方法的适用范围和局限性,结合具体场景选择合适的方法进行计算。

蒸散量

蒸散量农田土壤蒸发和植物蒸腾的总耗水量。

也称实际蒸散、腾发量或总蒸发量。

单位为mm。

蒸散量是农田水分平衡的重要组成部分。

简介植物群落蒸散量和CO2交换量的测定方法多种多样.该文以水分、CO2动态的区域性整合为目标,开创了一种新的、同时测定群落蒸散量和CO2交换量的方法--LI-6262 CO2/H2O分析仪接气室法.借助这种方法测定了内蒙古锡林河流域典型草原区群落蒸散量和CO2交换量,取得了较好的结果.该方法将群落的重要生态过程:蒸散与光合、呼吸作用的测定联系起来,也因此得到一系列表征群落特性的有用指标;同时该方法具有精度高、简便易携带、适于野外操作等特点,经进一步改进后可广泛用于草原、沙地及湿地植物群落的气体通量测定.对于精确研究草原区各种植物群落类型的水分利用、光合和呼吸特性及草原区植被在全球气候变化中的地位和作用等有重要的实用价值蒸散量制约因素蒸散量受以下三方面的因素制约:①大气的干燥程度、辐射条件及风力大小所综合决定的蒸发势。

②土壤湿润程度和导水能力所决定的上壤供水状况。

③植被状况,包括植物水分输导组织、叶片气孔数量与大小以及群体结构对湍流交换系数的影响等。

平坦地面被矮秆绿色作物全部遮蔽,土壤充分湿润情况下的蒸散量称蒸散势(Potential Evapotranspiration),也称可能蒸散量、潜在蒸散量或最大可能蒸散量。

因此实际蒸散量是蒸散势、土壤含水量及植被覆盖状况的函数。

蒸散量测定方法器测法应用蒸散计(内装生长着植物的土样的柱状仪器)定期测定土壤水分损失量。

经验公式法用数理统计方法,确定蒸散量与各种气候要素的相关关系,建立计算蒸散量的经验方程。

水分平衡法在地下水较深,对根分布层无水分补给的情况下,通过定期测定降雨量和土壤水分含量以确定蒸散量。

湍流交换法通过测定近地面层的水汽梯度和湍流系数以计算水分的垂直通量,从而确定蒸散量。

热量平衡法通过测定地表热量收支的各分量以确定消耗于蒸散的热量。

华北平原地区土壤蒸散发计算模型研究

华北平原地区土壤蒸散发计算模型研究摘要:土壤蒸散发量的计算,在墒情预报、降雨径流计算及水资源评价中都占有重要的地位。

利用水力式土壤蒸发器及其配套的气象、辐射、水面蒸发仪器观测资料,综合考虑”土壤—植物—大气”系统中的各个因素对土壤蒸散的影响,建立了适于黑龙港流域的土壤散量计算模型。

关键词:土壤蒸散发含水率土壤—植物—大气系统地热传导1、土壤蒸散发影响因素土壤蒸散发包括土壤蒸发和植物蒸发(散发),是半干旱半湿润的黑龙港地区水文循环主要的支出项。

近几十年来由于人类对大自然改造能力的大幅度提高,土壤蒸散发量在水文循环中的比例大幅度提高,局部地区、部分年份的蒸散发量甚至大于降水量—深层地下水开采量、外流域引水量的一部分也消耗于蒸散发。

区域蒸散发量的主要影响因素有土壤、气象、作物三个方面。

1.1 土壤因素影响土壤蒸散发的土壤因素可分为土壤含水量、地下水埋深、土壤质地及结构、土壤色泽与地表特征。

(1)土壤含水量土壤含水量是影响土壤水分蒸发的主要因素。

土壤含水量高时,土壤蒸发实质上接近自由水面蒸发,蒸发率比较稳定。

随着土壤含水量减少,非饱和渗透系数降低,补给蒸发的水分响应减少。

当土壤含水量减少至非饱和渗透系数接近零时,土壤蒸发全部以水汽扩散方式进行。

(2)地下水埋深地下水埋深越浅,土壤蒸发量越大。

如果地下水面接近地面,其蒸发量甚至大于光滑水面的蒸发量。

因为蒸发表面面积增大了、反射率减少了。

(3)土壤质地及结构土壤质地及结构关系孔隙的数量、体积及其连通性,也影响到非饱和渗透系数。

根据水分在非饱和土壤移动情况,各种土壤的非饱和渗透系数的大小为:粘土>轻粘土>细砂壤土>沙土。

设粘土土壤(直径小于0.07mm)的蒸发量为100%,则直径0.25~0.5mm的土壤蒸发量为81%,而直径1.0~2.0mm的土壤为22.2%.(4)土壤色泽及地表特征土壤色泽影响土壤吸收太阳辐射,因而影响于土壤温度和蒸发。

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第22卷第1O期 2006年 10月 农业工程学报 

Transactions of the CSAE Vo1.22 No.10 

Oct. 2006 25'7 

区域蒸散发估算测定方法综述 武夏宁,胡铁松,王修贵,江 燕,李修树 (武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072) 

摘要:该文将估算区域蒸散发的方法分为两大类加以综述,一类是以水文学和气象学为主,如水量平衡原理、互补相关理 论、SPAC理论、参考作物腾发量思想等方法;一类是以遥感技术为主,如统计经验法、能量余项法、数值模型、全遥感信息模 型等方法。然后概述地面测定计算方法中比较有代表性的蒸渗仪法、波文比仪法、涡度相关法和闪烁通量仪法。最后简要分 析遥感估算区域蒸散发存在的主要问题和展望区域蒸散发研究的趋势。 关键词:区域蒸散发;估算;测定;综述 中图分类号:TV213.9 文献标识码:A 文章编号:1002—6819(2006)10—0257 06 

武夏宁,胡铁松,王修贵,等.区域蒸散发估算测定方法综述_J].农业工程学报,2006,22(1O):257—262. Wu Xianing,Hu Tiesong,Wang Xiugui,et ai. Review of estimating and measuring regional evapotranspiration[J] Transactions of the CSAE,2006,22(1O):257—262.(in Chinese with English abstract) 

0引 言 蒸散发是土壤一植物一大气连续系统中水分运动 重要而复杂的过程,其强度与土壤状况、作物状况、大气 环境密切相关。对其研究不仅涉及到土壤学、植物学、气 象学和气候学,而且还与水文学、地球物理学等其他学 科密切相关。自1802年Dalton提出计算蒸发的公式以 来,蒸散发理论取得一些重要成果,如波文比能量平衡 法、空气动力学方法、涡度相关法、Penman—Monteith公 式等,但是这些理论主要是在点尺度上提出的,而在区 域尺度上仍有很多局限性。从2O世纪7O年代起,遥感 不仅作为获取区域信息的手段,而且开始作为一门独立 的学科提出了一些估算区域蒸散发的方法。本文对估算 区域蒸散发的方法进行综述,将其分为两大类,一类是 以水文学和气象学为主,一类是以遥感技术为主。在以 水文学和气象学为基础的方法中,主要有水量平衡原 理、互补相关理论、SPAC理论、参考作物腾发量思想等 方法;在以遥感技术为基础的方法中,主要有统计经验 法、能量余项法、数值模型、全遥感信息模型等方法。这 些方法有的通过物质能量守恒规律估算蒸散发,有的通 过寻找和建立蒸散发和其他主要影响因素的联系估算 蒸散发,有的通过模拟蒸散发的机理过程估算蒸散发。 这些方法从不同角度阐述了蒸散发过程的~些规律和 特征,但对其本质仍缺乏深刻和全面的认识,因此分析 总结这些研究方法对寻求新的途径和新的方法具有重 要的意义。 l 区域蒸散发的估算方法 1水文气象方法 收稿日期:2006—04—20修订日期:2006—08—25 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50239090> 作者简介:武夏宁(1 980一),男,辽宁沈阳人,博士生,主要从事水资 源规划管理研究。武汉武汉大学水利水电学院,Email:wxn800228 @sohu.COFII 1.1.1 水量平衡原理 水量平衡原理的基本思想是先明确均衡体及各水 均衡要素,然后测定或估算各计算时段内除蒸散发外的 其他水均衡要素,最后求出水均衡余项蒸散发(见公式 1),也称水均衡法。 E71·△ ·A=P·A+I—R~D~△ (1) 式中 E丁…蒸散发,m·d~;P——降水,m;』~ 区域外调水,包括引水灌溉,m。;R一~流出区域的地 表地下径流,m。;D——深层渗漏,m。;△S一土壤贮 水变化量,m。; _--一时段长度,d; ——区域面积, mz水量平衡法的应用,可小至几平方米,大至几十平 方千米,且不受大气运动的影响,因此具有广泛的应用 性。但由于区域内的水均衡要素在有降雨或调水期间及 之后一段时间处于非稳态,难以精准测量,因而很难估 算区域蒸散发的短期(如:日、小时)动态变化过程,故时 间尺度一般要一周或一周以上,同时,时间尺度会随着 区域尺度的增加而增加,常以月、灌期(几个月)、年为尺 度。当土地利用和土壤特性空间变异较大时,需要更多 的测点布置,才能保证蒸散发的估算精度。而且由于很 难精确测量水均衡方程中除蒸散发外的其他要素,因而 不得不简化求解,这使得水均衡各项的估算误差以及测 量手段的误差都集中到余项蒸散发上,影响了估算精 度Ⅲ。 1.1.2 互补相关理论 互补相关理论最早由Bouchetl_2 提出。他认为,当 区域全部为湿润时,实际蒸散发Er和可能蒸散发E 均等于湿润条件下的陆面蒸散发量Erw(即E 、:E 一 E Ⅳ),当实际蒸散发E 少于E刑时,可能蒸散发£ ,就 有相应的增加,而且还认为增加量等于减少量,因为实 际蒸散发E 降低时会释放一些能量g,它影响地面上的 空气状态,主要在空气温度、湿度和湍流特征方面,这些 状态的改变导致可能蒸散发E 有等量的增加。如果释 放的能量q不能改变可利用能量(即净辐射R 与地面 258 农业工程学报 热通量G之差)且没有其他能量余项时,将有两个关系 E 一E Ⅳ:一g,E P—E 一g;两式合并后即得互补 关系(见公式2)。Morton 用大量的实验数据证明了局 地蒸发潜力与实际蒸散发之间的互补关系确实存在。 ET+ETP一2E1 Ⅳ (2) 式中 E ——实际蒸散发量,mm;E 一可能蒸散发 量,mm;E Ⅳ——湿润条件下的陆面蒸散发量,mm。 互补相关方法在计算实际蒸散发量E 时,由于推 求E研和E 的思想不同,形成了不同的模型,如 Morton提出的CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration)模型=3_、Brutsaert等提出的 AA(Advection—Aridity)模型l_4j、Granger提出的 Granger模型|_5 ]。一些学者如Hobbins j、刘绍民l_8 、 Xu E93将上面3种有代表性的互补相关模型进行了精度 比较和地域的适用分析,认为CRAE模型的结果比另 两种模型相对要好,三个模型在温带湿润地区应用较 好,而在半干旱和干旱地区不太理想。互补相关模型的 最大特点是简化蒸散机理,只需要常规气象观测资料就 可计算旬、月、年的陆面蒸发量。不足是忽略了大尺度天 气系统和忽略平流的影响,对短历时的气象要素随机变 化的反映不太灵敏,模型中各项的公式和公式中的一些 重要参数需要结合流域的特点,利用实际资料进行优选 推求。此外,模型在半干旱和干旱地区(土壤含水量是蒸 散发主要影响因素)应用结果不太理想,而在温带湿润 和亚热带湿润地区(大气是蒸散发主要影响因素)应用 结果则较理想l_1 ¨]。 1.1.3 SPAC理论 Philipl1 在总结和分析前人成果的基础上,提出了 比较完整的“土壤一植物一大气连续体”(Soil—Plant— Atmosphere Continuum,SPAC)的概念。Philip认为, SPAC系统尽管界面介质不同、界面不一,但在物理上 却是一个统一的连续体,水在该系统中运动的各种流过 程,就象链一样互相衔接,而且完全可以应用统一的能 量指标——水势,来定量地研究整个系统中各个环节的 能量水平的变化,并计算出水分运动的能量。SPAC理 论的意义在于从理论上提出了水在土壤一植物一大气 系统转化运移的一般规律。 由于SPAC系统侧重于水分和能量垂直传输的研 究。因此,它的研究比较适合于水分以垂直传输为主的 干旱区域或者小尺度范围(如田间尺度),这也是它在内 陆盆地沙漠区域和农业领域应用较多的缘故Ⅱ卜坞]。在 干旱区内陆盆地内,由于降水极少,浅埋深的地下水通 过毛细上升作用为包气带补给水分,从而保证植物生长 所需的水分,因此,完整描述水在环境中的运动,还需要 考虑“四水”的垂直循环研究[1 。此外,在SPAC系统 中,由于植物受太阳辐射、大气温度、大气中CO 浓度、 土壤水和土壤中的养分等诸多因素的影响,使得精确描 述SPAC系统水分的传输非常困难,而且SPAC系统 中的植物没有作为一个实体进行研究口 。 1.1.4参考作物腾发量思想 在估算农作物蒸散发量ET的研究中,一些方法以 参考作物腾发量ET。为基础。其中,比较简单实用的方 法是作物系数法,它通过参考作物腾发量直接乘以相关 的影响因子或系数估算出作物腾发量。在传统地面试验 方法中,影响因子包括土壤水分因子Ks和作物系数 Kc,可由实际土壤水分状况和作物生长状况确定。在更 大的尺度(如全球尺度_)上,则以遥感为手段通过与归一 化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)或日表面温度差(diurnal surface temprature variation,DSTV)等因素建立联系获取影响因子或系 数L1 9,2O]。作物系数法的优点是计算简便,仅需要一些常 规气象要素估算参考作物腾发量,然后由地面常规试验 或者遥感手段获取影响因子。不足是由试验确定的影响 因子,具有地域气候和作物种类的局限性,不适用于土 地利用复杂的区域l_r 。由遥感手段获取影响因子时,因 方法原理本身的局限而不能普遍适用。 为了使估算蒸散发的方法具有普遍性,以作物生长 机理为基础的作物生长模型于2O世纪6O年代被提出, 目前各国学者根据研究问题的需要开发了不同模型。其 基本思想是,先计算潜在蒸散发,再基于叶面积指数 (I eaf Area Index,LAI)划分植被和裸地之间的引入能 量,然后计算潜在蒸腾和潜在蒸发。最后,土壤表面的实 际水分损失率取决于上层土壤部分的含水量,土壤根系 剖面的含水量影响作物实际蒸腾。尽管作物模型的研究 趋势是基于过程的动态机理模型,但是,现有作物模型 的研究仍存在几点不足:作物生长或环境动态的某些过 程(如LAI的发展动态、叶片衰老过程、干物质分配等) 仍然是基于经验关系,对与实际生产密切相关的病虫害 影响因素和经济人文因素的研究不足。此外,目前作物 模型主要是单点(plot/field—specific)模型,还不完全适 用于大尺度模拟 ∞ 。 对于流域尺度的蒸散发模拟,分布式流域水文模型 结合遥感和地理信息系统等技术手段,模拟水循环的各 要素过程,同时模拟出流域蒸散发量。在流域水文模型 中,先计算潜在蒸散发,然后考虑土壤水分、植被叶面截 雨、根系吸水等因素估算确定流域蒸散发量。由于在降 雨径流过程中,蒸散发不是影响径流量的决定因素,故 水文模型对其估算的精度要求不高。因此,在估算区域 蒸散发的研究中,水文模型应用较少l_I2 。 1.2遥感方法 能量平衡原理是遥感技术应用的重要理论基础。随 着遥感技术的发展和应用,利用遥感技术估算蒸散发已 成为研究的热点和趋势。遥感技术不能直接测量蒸散 发,但比起传统的气象学和水文学方法,遥感技术有两 方面重要作用:首先,遥感技术提供了外推站点测量或 将经验公式应用到更大区域的方法,包括气象资料极其 稀少的地区;其次,遥感资料可以用于计算能量和水分 平衡中的变量,如温度等。因此,利用遥感方法计算区域 尺度上的日蒸散发量能得到更准确的结果 。遥感方 法大体可分为4类:统计经验法、能量余项法、数值模 型、全遥感信息模型。

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