1、RS在生态水文模型中的应用 -蒸散遥感邱建秀邱建秀学号：学号：201928006010008201928006010008地理科学与资源研究所地理科学与资源研究所I. 遥感与蒸散发遥感与蒸散发 蒸散发蒸散发是水圈、大气圈和生物圈水分和能量交换的主要过程，也是水循环中最重要的分量之一。 较大空间尺度内陆面特征和水热传输具非均匀性非均匀性，传统方法难以获得区域尺度的蒸散发。大面积遥感地表辐射和温度状况， 直接提供SPAC界面能量信息多光谱、多角度遥感资料可反演蒸 散发估算所涉及的下垫面特征参数多时相的热惯量遥感可反映土壤和 植被水分状况遥感技术遥感技术兴起使估兴起使估算区域尺算区域尺度蒸散发度蒸散
2、发成为可能成为可能RS可得到的生物物理参数 RS与气象要素场RSRS可以提供入射辐射、云和降水资料可以提供入射辐射、云和降水资料RSRS估计估计PARPAR的误差对月总量可控制在的误差对月总量可控制在6 6，对日总量可以达到对日总量可以达到1010以下以下长波辐射的估计由于表面温度和云信息估计长波辐射的估计由于表面温度和云信息估计的精度不够，还有所欠缺的精度不够，还有所欠缺对于云量，主要是云的类型判别较为困难对于云量，主要是云的类型判别较为困难对于降水，由于对云顶光学参数的确定和云对于降水，由于对云顶光学参数的确定和云层中水汽对微波辐射散射算法的欠缺，目前层中水汽对微波辐射散射算法的欠缺，目前
3、的反演方法还存在改进的必要的反演方法还存在改进的必要RS与植被信息 RS估计与植被有关的信息估计与植被有关的信息 从遥感影像中划分植被覆盖区域、植被类型从遥感影像中划分植被覆盖区域、植被类型 从遥感数据出发，如从遥感数据出发，如LAI，估算与光合作用有，估算与光合作用有关的量，如蒸腾量、叶面温度、光合作用强度关的量，如蒸腾量、叶面温度、光合作用强度等等 RS反演植被参数反演植被参数，如，如LAI、FPAR、生物量、生物量、植被高度、叶角等植被高度、叶角等 反射率反演，目前较活跃的研究内容反射率反演，目前较活跃的研究内容 -通过植被指数通过植被指数VIs间接估计植被参数间接估计植被参数 经验半经
4、验关系的建立：经验半经验关系的建立：NDVI-LAI， NDVIbiomass植被指数)5 . 01 (5 . 0rednirrednirrednirrednirSAVINDVIredNIRSR简单植被指数简单植被指数归一化植被指数归一化植被指数1)5 . 76(5 . 2bluerednirredrniEVI土壤调整植被指数土壤调整植被指数增强型植被指数增强型植被指数植被NDVI季相变化的缘起 植物在不同生育阶段对植物在不同生育阶段对VISVIS和和NIRNIR波段反射率的波段反射率的不同，形成了不同，形成了NDVINDVI的季相变化的季相变化, NDVI, NDVI的季相变化特的季相变化特
5、征反映了地表植被的动态变化过程。征反映了地表植被的动态变化过程。NDVINDVI的季相变化的季相变化RS与土壤信息 土壤信息土壤信息理论上有些土壤参数可以由理论上有些土壤参数可以由RSRS得来得来但是由于植被覆盖但是由于植被覆盖土壤土壤C C和和N N不能由不能由RSRS估计估计只能大致估计地表几个厘米的土壤含水量。只能大致估计地表几个厘米的土壤含水量。就这，还取决于覆盖度大小就这，还取决于覆盖度大小地表粗糙度、表面土壤水分和植被密度信息地表粗糙度、表面土壤水分和植被密度信息 using passive and active microwave sensors 但如何更好地利用这些技术还在探索
6、之中但如何更好地利用这些技术还在探索之中土壤及土壤水分遥感 土壤遥感的前提条件土壤遥感的前提条件 拥有各类土壤的详细特征数据拥有各类土壤的详细特征数据 必不可少的深层土壤剖面实测信息必不可少的深层土壤剖面实测信息不同含水量的同种土壤反射光谱不同含水量的同种土壤反射光谱Microwave remote sensing of Soil moisture Broad science, high spatialResolution, higher sensitivity (10km)Ground and aircraft development andVerification of theory (1
7、m)Improved globalMapping (50km)Limited global mappingDemonstrate feasibility (50km)Exploration of spatial and temporal concepts (100m)Large scale mapping and integrated hydrologic research (1km)Field ExperimentsESTARSMOSPBMRHYDROSAMSREvolution of Soil Moisture MappingEvolution of Soil Moisture Mappi
8、ngSoil Moisture Sensing TechnologyTime Period200020191970After：Jackson(2019)II.蒸散遥感反演的原理与方法蒸散遥感反演的原理与方法可见光可见光近红外近红外热红外热红外反照率反照率植被指数植被指数地表温度地表温度转换转换净辐射净辐射土壤热通量土壤热通量显热通量显热通量潜热通量潜热通量波文比波文比蒸发比蒸发比卫星辐射通量卫星辐射通量地表参数地表参数模型模型地表能量平衡地表能量平衡湿度指针湿度指针地表蒸散遥感原理地表蒸散遥感原理遥感蒸散方法遥感蒸散方法A. 经验直接法经验直接法 Empirical direct method
9、sB. 能量收支残差法能量收支残差法 Residual methods of the energy budgetC.植被指数法植被指数法 Vegetation index methodsD.机理模型法机理模型法 Deterministic methodsA.经验直接法经验直接法 T Ta a - T- Ta a: : 地面温度与空气温度的瞬时值之差地面温度与空气温度的瞬时值之差 该方法无需气象观测数据，根据回归方法即可该方法无需气象观测数据，根据回归方法即可B.能量收支残差法能量收支残差法nRGHLE地表能量平衡地表能量平衡nLERGH余项法：余项法：exarsprrTTCH感热感热 r re
10、xex: : 剩余阻力，无物理意义，由于遥感得到的表面温度与空剩余阻力，无物理意义，由于遥感得到的表面温度与空气动力学温度不同，将其差异归结到气动力学温度不同，将其差异归结到r rex ex ，以提高精度，以提高精度净辐射与土壤热通量的反演净辐射与土壤热通量的反演4)1 (sskygnTLRR净辐射净辐射土壤热通量土壤热通量阻力的计算阻力的计算)003.0/(11maUr )008.0/(150 maUr )()()ln(1*LzLdzzdzkuromohaFor forestFor crop and grass)ln(ln(12ohomaazdzzdzukr1*1)ln(uzzkrohome
11、x风速的计算风速的计算剩余阻力的计算剩余阻力的计算kzdzuUm/ /)ln(0* 以上方法为能量收支残差法中的以上方法为能量收支残差法中的单层模型单层模型，即不考虑土壤、，即不考虑土壤、植被差异，直接应用植被差异，直接应用Penman-MonteithPenman-Monteith公式，结合遥感得到公式，结合遥感得到的观测数据，进行蒸散量的估算的观测数据，进行蒸散量的估算. .单层模型在反演植被覆盖度较高、下垫面均匀的陆面蒸散发单层模型在反演植被覆盖度较高、下垫面均匀的陆面蒸散发时精度较高，并且由于所涉及的空气动力学阻抗能根据下垫时精度较高，并且由于所涉及的空气动力学阻抗能根据下垫面特征及常
12、规气象资料较易求解，故获得广泛应用面特征及常规气象资料较易求解，故获得广泛应用. .双层模型双层模型 在农田和自然生态系统中在农田和自然生态系统中, ,稀疏与稠密冠层稀疏与稠密冠层季节性地交替出现季节性地交替出现. .植被稀疏时植被稀疏时, ,土壤蒸发可占土壤蒸发可占总蒸散的大部分总蒸散的大部分; ;即使作物封垄即使作物封垄, ,冠层蒸腾成为冠层蒸腾成为总蒸散的主要分量总蒸散的主要分量, ,土壤蒸发仍不可忽略土壤蒸发仍不可忽略. . Shuttleworth Shuttleworth和和WallaceWallace等将植被冠层、土壤等将植被冠层、土壤表面看成两个既相互独立表面看成两个既相互独立
13、, ,又相互作用的水汽又相互作用的水汽源源, ,并引入冠层阻力和土壤阻力两个参数并引入冠层阻力和土壤阻力两个参数, ,建立建立稀疏植被的蒸散模型稀疏植被的蒸散模型, ,简称双源模型或简称双源模型或S-WS-W模模型型. . 双层模型双层模型aaRpRTTCH)(感热通量感热通量)/()(asoilasaxacaRarrTTrrTTTTR参考高度参考高度4/144)(1 ()()(scccRTfTfT方向性地表温度0.5( )1exp()coscfLAI0),ln(047.0009.1NDVINDVIs地表发射率地表发射率覆盖率覆盖率minmaxminNDVINDVINDVINDVIfc若有两个
14、视场若有两个视场角，联立两个角，联立两个方程，可解得方程，可解得Tc, TsTc, Ts天顶角天顶角沈彦俊等学者提出一个蒸散沈彦俊等学者提出一个蒸散- -土壤水分关系的双源线性模型，土壤水分关系的双源线性模型，认为土壤水分存在两个临界点（认为土壤水分存在两个临界点（* *和和）是分别控制植物）是分别控制植物蒸腾与土壤蒸发的关键点蒸腾与土壤蒸发的关键点双源线性模型双源线性模型当土壤水分降低到当土壤水分降低到毛管水断裂点（毛管水断裂点（）时，液态水不能时，液态水不能连续传输到土壤表面进行蒸发，从而发生类似于植物出现连续传输到土壤表面进行蒸发，从而发生类似于植物出现初始胁迫时的情况，土壤蒸发速率开始
15、线性下降；而此时，初始胁迫时的情况，土壤蒸发速率开始线性下降；而此时，由于植物根系的作用植被的蒸腾仍能维持其潜在速率；由于植物根系的作用植被的蒸腾仍能维持其潜在速率；当土壤水分降低到当土壤水分降低到初始胁迫点（初始胁迫点（* *）以下时，蒸腾速率以下时，蒸腾速率也随着土壤水分的减少呈线性下降，直到土壤水分达到凋也随着土壤水分的减少呈线性下降，直到土壤水分达到凋萎湿度降为零；萎湿度降为零；双源线性模型双源线性模型从而仿照生态学上的从而仿照生态学上的“胁迫胁迫”概念提出概念提出植被和土壤的胁迫植被和土壤的胁迫指数指数双源线性模型双源线性模型从而从而土壤缺水指数（土壤缺水指数（WDIWDI）可根据下
16、述梯形法，可根据下述梯形法，即植被指数法进行计算即植被指数法进行计算梯形法（植被指数法）基于如下梯形法（植被指数法）基于如下三个假定三个假定：1 1）在选定区域至少存在一个水分亏缺为）在选定区域至少存在一个水分亏缺为0 0的的像元，同时至少存在一个完全亏缺的像元，像元，同时至少存在一个完全亏缺的像元，这在半干旱灌溉农田景观中是完全合理的；这在半干旱灌溉农田景观中是完全合理的；2 2）在一定的土壤水分条件下，表面温度随）在一定的土壤水分条件下，表面温度随植被覆盖度的增加而线性下降植被覆盖度的增加而线性下降3 3）在植被覆盖度一定时，表面温度随水分）在植被覆盖度一定时，表面温度随水分的指数增加而线
17、性升高的指数增加而线性升高双源线性模型双源线性模型C.植被指数法植被指数法Ts-VI Ts-VI 关系图关系图C.植被指数法植被指数法根据前述三个假定，任意像元缺水指数可以与辐射温度建根据前述三个假定，任意像元缺水指数可以与辐射温度建立如下联系：立如下联系：T Tsminsmin和和T Tsmaxsmax分别为该像元土壤水分充足和完全缺水时的理论分别为该像元土壤水分充足和完全缺水时的理论最高和最低温度。最高和最低温度。 T Tsminsmin和和T Tsmaxsmax可根据图可根据图6 6回归得到，其表达回归得到，其表达式为：式为：从从Ts-fvTs-fv散点图上直接散点图上直接选出各植被覆盖
18、度对应选出各植被覆盖度对应下的表面亮温最大值和下的表面亮温最大值和最小值，分别进行线性最小值，分别进行线性回归，确定出回归，确定出“干边干边”和和“湿边湿边”。潜在蒸散的遥感推算潜在蒸发采用一个类似潜在蒸发采用一个类似Priestley-TaylorPriestley-Taylor形式的公式计算形式的公式计算（Ritchie, 1974Ritchie, 1974）：R Rnsns为土壤表面的净辐射，与植被的叶面积指数关系密切：为土壤表面的净辐射，与植被的叶面积指数关系密切：对于植被的潜在蒸腾，采用对于植被的潜在蒸腾，采用Penman-MonteithPenman-Monteith方程计算：方程
19、计算：f fv v0.50.5时，时，双源线性模型的一个应用实例沈彦俊等学者采用冬小麦沈彦俊等学者采用冬小麦- -夏玉米不同生育期的夏玉米不同生育期的1313幅幅Landsat TMLandsat TM和和ETM+ETM+影像计算了影像计算了1000 km1000 km2 2范围的蒸散通范围的蒸散通量及能量平衡量及能量平衡. .估算的蒸散强度及其空间分布随着时间的推移显示了显著估算的蒸散强度及其空间分布随着时间的推移显示了显著的变化的变化. .一年中小麦和玉米生长季的两个峰值非常明显一年中小麦和玉米生长季的两个峰值非常明显. .将遥将遥感估算的潜热通量与地面微气象观测值进行比较，具有很感估算的
20、潜热通量与地面微气象观测值进行比较，具有很好的一致性，说明双源模型用于计算本地区的蒸散通量可好的一致性，说明双源模型用于计算本地区的蒸散通量可获得比较理想的结果（图获得比较理想的结果（图9 9）. .分布式模型与流域蒸散模拟随着水文学发展，随着水文学发展，FreezeFreeze和和HarlanHarlan提出具有物理提出具有物理基础的流域水文模型，该模型建模思路是先分解基础的流域水文模型，该模型建模思路是先分解后综合，可后综合，可将生态系统生态过程与水文系统水文将生态系统生态过程与水文系统水文过程耦合起来过程耦合起来，采用数值模拟方法模拟流域水文，采用数值模拟方法模拟流域水文过程，从而为流域
21、尺度上复杂下垫面与不同植被过程，从而为流域尺度上复杂下垫面与不同植被耦合下的蒸散过程估算提供了平台耦合下的蒸散过程估算提供了平台刘建梅等学者试图为分布式水文模型中实际蒸散刘建梅等学者试图为分布式水文模型中实际蒸散量的模拟提供一种可靠、简便的方法，一方面考量的模拟提供一种可靠、简便的方法，一方面考虑方法的普适性，虑方法的普适性，减少经验参数减少经验参数；另一方面尽量；另一方面尽量应用流域内可以得到的实测数据应用流域内可以得到的实测数据，以便充分体现，以便充分体现研究区实际蒸散量的时空分布特点研究区实际蒸散量的时空分布特点分布式模型与流域蒸散模拟将彭曼公式改写成以下形式估算流域内各个单元格的潜在将
22、彭曼公式改写成以下形式估算流域内各个单元格的潜在蒸散量：蒸散量：单元格单元格i i处温度：处温度：单元格单元格i i处净短波辐射：处净短波辐射：单元格单元格i i处长波辐射：处长波辐射：单元格单元格i i处净辐射：处净辐射：通过以上过程可算得川西流域通过以上过程可算得川西流域1989-20001989-2000年各个单元格的逐日潜年各个单元格的逐日潜在蒸散量，在蒸散量，多年平均日潜在蒸散量的时间分布多年平均日潜在蒸散量的时间分布如图如图2 2所示，日潜所示，日潜在蒸散量的年内分布受温度、湿度及风速的影响较大。冬季温度在蒸散量的年内分布受温度、湿度及风速的影响较大。冬季温度较低，蒸散量较小，夏季
23、温度高，蒸散量大，较低，蒸散量较小，夏季温度高，蒸散量大，多年平均年潜在蒸散量为多年平均年潜在蒸散量为1050.44mm/a1050.44mm/a，介于，介于900-1200mm/a900-1200mm/a之间，与之间，与四川省水资源四川省水资源公布的年潜在蒸散量的等值线图相吻公布的年潜在蒸散量的等值线图相吻合，结果合理。合，结果合理。 分布式模型与流域蒸散模拟的一个应用实例多年平均潜在蒸散量的年内分布潜在蒸散量的空间分布潜在蒸散量的空间分布与高程和植被覆盖类型关系密切，森与高程和植被覆盖类型关系密切，森林覆盖地区的潜在蒸散量明显高于其他土地利用类型分布地区林覆盖地区的潜在蒸散量明显高于其他土
24、地利用类型分布地区主要是因为：主要是因为：1 1）森林植被的反射率比较低，净辐射比较大；）森林植被的反射率比较低，净辐射比较大；2 2）森林一般分布于河谷附近区域，大气温度高于高山，潜在）森林一般分布于河谷附近区域，大气温度高于高山，潜在蒸散量也较高。蒸散量也较高。分布式模型与流域蒸散模拟的一个应用实例多年平均潜在蒸散量的空间分布实际蒸散量实际蒸散量与是气象要素、土壤水分状态与植被季节变化特、与是气象要素、土壤水分状态与植被季节变化特、土壤水分状态与植被季节变化特点共同作用的结果土壤水分状态与植被季节变化特点共同作用的结果分布式模型与流域蒸散模拟的一个应用实例多年平均实际蒸散量估算分布式模型与
25、流域蒸散模拟的一个应用实例多年平均实际蒸散量的年内分布 6-9 6-9月气温较高，降水丰沛，土壤供水充分，主要受控于月气温较高，降水丰沛，土壤供水充分，主要受控于气象要素及植被季节变化特点气象要素及植被季节变化特点，蒸散量大；，蒸散量大； 11 11月月44月气温低，降水量小，可供水量较低，主要受控月气温低，降水量小，可供水量较低，主要受控于于土壤供水状态土壤供水状态，蒸散量低，占全年的，蒸散量低，占全年的14.3%14.3%分布式模型与流域蒸散模拟的一个应用实例多年平均实际蒸散量的空间分布611611月，森林蒸腾作用比较大，促进了流域蒸散月，森林蒸腾作用比较大，促进了流域蒸散125125月，
26、蒸腾作用较小，全流域蒸散分布相对比较均匀月，蒸腾作用较小，全流域蒸散分布相对比较均匀分布式模型与流域蒸散模拟的一个应用实例多年平均实际蒸散量估算的准确性评价与水量平衡结果相对误差与水量平衡结果相对误差+3.47%+3.47%； 与与四川省水资源四川省水资源相对误差相对误差- - 4.09%. 4.09%.模拟结果与实际值相近且时空分布合理模拟结果与实际值相近且时空分布合理D.机理模型法机理模型法 Forcing the model input directly with the remote sensing measurements correcting the course of state
27、 variables in the model at each time remote sensing data are available (顺序同化) re-initializing or changing unknown parameters using data sets acquired over temporal windows of several days/weeks (变分同化)各种方法的优缺点各种方法的优缺点各种方法的优缺点（续）各种方法的优缺点（续）1 刘建梅,王安志,刁一伟等.分布式模型在流域蒸散模拟中的应用与验证.2 沈彦俊,唐常源, A. Kondoh等.陆气界面蒸散发过程及通量的遥感估算.3 高彦春,龙笛.遥感蒸散发模型研究进展 J.遥感学报,2019, 12(3):515-5284 莫兴国,林忠辉,刘苏峡.基于Penman-Monteith公式的双源模型的改进J.水利学报,2000(5):6-115 王靖,于强,李湘阁等.用光合-蒸散耦合模型模拟冬小麦水热通量的日变化J.应用生态学报,2019 15(11):2077-20826 张永强,于强,刘昌明等.植被光合、冠层导度和蒸散的耦合模拟J.中国科学,2019 (34):152-160 参考文献参考文献docin/sanshengshiyuandoc88/sanshenglu 更多精品资源请访问
