农田蒸散量计算方法的比较研究

根据观测资料,采用波文比法、廓线梯度法和综合阻地等分别计算了农田植被层上的蒸散量,并对比分析了不同方法之间的相对误差和相关程度。结果表明,用波文比法计算的潜热通量存在系统性偏小的现象,而工法和综合阻抗法的计算结果比较一致。文中还讨论了不同方法的优缺点和产生误差的可能原因。     

阿克苏地区日蒸散量估算方法研究

采用阿克苏地区2006—2015年日蒸散量数据和气象数据,对几种不同的日蒸散量估算方法进行评估与修正。结果表明,修正后的彭曼公式在阿克苏地区的适用性、准确性有所提高,均方根误差值由11.78减小到8.80;BP神经网络比GRNN神经网络估算效果好,前者Nash-Sutcliffe系数为-0.09、RMSE值为3.27,后者Nash-Sutcliffe系数为-0.44、RMSE值为3.34。研究成果可为极端干旱区的棉花等作物节水种植提供参考。     

基于地下水位变化的荒漠河岸林蒸散估算

深根植物生长季蒸腾耗水是河岸林消耗地下水的主要方式之一,是荒漠绿洲水分循环的重要环节,因而有效估算荒漠河岸林蒸散对于河岸林管理具有重要的意义。本研究利用地下水位日波动方法对额济纳绿洲荒漠河岸林进行了蒸散估算研究,结果表明基于地下水日波动方法估算得到的七道桥胡杨林蒸散量与涡度相关和FAO-PM方法得到的蒸散结果变化趋势较为一致,且显著相关,说明地下水位日波动方法可以用于估算极端干旱的荒漠河岸林下的植被蒸散发量。最后探讨了考虑植物夜间蒸腾的地下水位日波动方法,新方法的蒸散估算较原始地下水位日波动方法的蒸散估算占涡度观测蒸散的比例从70%提高到了90%。     

基于P-T模型估算雨养大豆田蒸散量

基于2005—2007年涡度相关系统实测值和小气候观测资料,利用Priestley-Taylor (简称P-T) 模型对三江平原雨养大豆田5—10月的蒸散量进行模拟和分析。结果表明:P-T模型参数α采用常规值1.26时,大豆出苗前和生长期模拟值明显大于实测值,大豆收割后模拟值明显小于实测值,模型不能用于模拟大豆田蒸散量。大豆生长期内参数α与叶面积指数呈对数正相关关系;当饱和水汽压差较小时,参数α与其呈幂函数正相关关系,当饱和水汽压差较大时,参数α与其呈幂函数负相关关系。大豆出苗前参数α与太阳辐射呈正相关关系,与饱和水汽压差呈负相关关系;大豆收割后参数α与风速呈显著正相关关系。依据回归方程修正参数α后,多个用于检验模型模拟效果的统计量均表明:P-T模型对不同时期大豆田蒸散量的模拟精度明显提高,能够较好地估算大豆田蒸散量。总而言之,P-T模型必须修正参数α方可用于估算三江平原雨养大豆田蒸散量。     

黄淮海平原冬小麦最大可能蒸散的估算

作物最大可能蒸散考虑了作物及当地地表状况,为当地地表实际覆盖情况下实际蒸散的理论上限值,能客观分析作物对水分的需求程度和农业干旱状况。基于遥感（叶面积指数和地表反照率）数据和逐日气象数据,利用Penman-Monteith公式,计算黄淮海平原小麦种植区27个气象站冬小麦生育期2000-2015年逐日蒸散,提取得到冬小麦生育期逐日最大可能蒸散数据集,并分析其时空变化特征及成因。结果表明:与联合国粮农组织（FAO）单作物系数法计算的最大可能蒸散E_k对比,区域平均最大可能蒸散E_c的时间变化趋势与E_k一致,空间分布上E_c符合客观实际。黄淮海平原冬小麦全生育期、越冬期和返青-拔节期E_c均呈北低南高的分布特征,日平均值分别为1.99 mm,0.44 mm和2.75 mm;其余3个生育期（越冬前、抽穗期、乳熟-成熟期）在空间分布上差异不大,日平均值分别为1.23 mm,4.71 mm和3.74 mm。冬小麦不同生育期（含全生育期）E_c的空间分布主要受叶面积指数分布特征的影响,二者呈显著正相关关系。     

非均匀陆面条件下区域蒸散量计算的遥感模型

非均匀陆面条件下的区域蒸散计算是一个复杂的问题。文中首先在利用遥感资料求取地表特征参数 (如植被覆盖度、地表反照率等 )的基础上 ,建立了裸露地表条件下的裸土蒸发和全植被覆盖条件下植被蒸腾计算模型 ,然后结合植被覆盖度 (植被的垂直投影面积与单位面积之比 )给出非均匀陆面条件下的区域蒸散计算方法。实测资料验算表明该模型具有较高的计算精度。文章最后利用该模型对中国北方地区的蒸散量进行了计算 ,并对该研究区蒸散的特点进行了分析     

基于蒸散干旱指数的华北地区干旱研究

本文利用卫星遥感资料以及常规气象资料驱动基于地表净辐射、植被指数、平均气温和日温差的蒸散模型来估测日实际蒸散量,并与栾城站涡动相关法测量的实际蒸散作对比验证。定性分析了实际蒸散与各相关影响因子的时空变化规律;通过蒸散干旱指数（EDI）分析华北地区的干旱分布特点,并分别与PDSI指数和降水距平百分率作对比。结果表明：ET模型估测的蒸散值与实测值的相关性很好,其模拟精度对于大面积干旱监测的空间尺度上是可用的;EDI距平指数表征干旱分布的空间分辨率较高,且对旱情的指示和干旱程度的判定比较可靠。     

利用时域反射仪测定的土壤水分估算农田蒸散量

简要介绍了时域反射仪（TDR）测定土壤含水量的原理和方法,根据TDR实测的土壤水分和农田水量平衡原理,估算了冬小麦生育期内不同供水条件下的农田蒸散量,探讨了TDR探针不同埋设方式对测定土体贮水量以及对估算的农田蒸散量的影响,根据充分供水区测定的最大可能蒸散量、非充分供水区的实际蒸散量,以及用气象资料计算的参考作物蒸散量,分别计算了冬小麦生育期内的作物系物Kc和土壤水分胁迫系数Ks。     

几种蒸散计算方法在怀来地区的适用性研究

作物蒸散量即为植株蒸腾与棵间蒸发之和,准确地测定作物实际蒸散量,对研究农作物节水种植技术、加强水资源管理和制定合理的灌溉计划具有十分重要的意义。文章应用2013年生长季(5-10月)自动称重式蒸渗仪实测河北怀来地区夏玉米的蒸散量,从月、日两个时间尺度评价Penman-Monteith(FAO P-M)、Hargreaves、Priestley-Taylor三种基于参考作物蒸散量计算实际蒸散的方法在怀来地区的适用性,结果表明:(1)三种方法计算的夏玉米月、日实际蒸散相对于蒸渗仪实测结果均存在一定偏差,FAO P-M方法与Hargreaves方法表现较好,准确度相差不大,Priestley-Taylor方法准确性最差;(2)影响实际蒸散计算结果的主要气象因子为太阳净辐射和温度,Hargreaves方法计算结果在怀来地区可信度较高;(3)Hargreaves方法所需参数较少,在计算量方面占有很大的优势,在怀来地区适用性最好。     

基于Penman-Monteith模型的蒸散模拟评估分析

根据南京地区粳稻、籼稻两个品种水稻分别在干旱、水层条件下的逐时、逐日蒸散量观测资料,采用Penman-Monteith模型(以下简称PM模型)对水稻蒸散量进行模拟,并对比模拟蒸散值与观测蒸散值。通过计算,对PM模型的可靠性进行验证。结果表明:(1)水层条件下PM模型的精度比干旱条件下高。(2)模拟值乘以作物系数后,与蒸散实际测量值更加接近。(3)通过敏感性分析可知,使用PM模型进行蒸散量模拟时,方程中各个因子取值的准确性对模拟结果的精确度有较大影响,计算时要合理确定各个因子值。(4)水层条件下稻田的蒸散量明显大于干旱条件下的蒸散量。     

地表蒸散遥感监测的进展及问题

利用遥感技术监测土壤水分和作物蒸散具有快速、宏观、方便等特点,国内外学者围绕该领域在理论和技术方法上开展了大量研究。本文查阅大量文献,较详细地分析了地表蒸散遥感监测技术方法研究的有关进展和问题,供从事地表蒸散遥感监测的相关工作者参考。分析结果表明,在部分植被覆盖条件下,双层模型的估算精确度明显高于单层模型,但双层模型中引入较多的参数增加了其运算难度,有待进一步研究。     

地表蒸散遥感监测的进展及问题

利用遥感技术监测土壤水分和作物蒸散具有快速、宏观、方便等特点,国内外学者围绕该领域在理论和技术方法上开展了大量研究。本文查阅大量文献,较详细地分析了地表蒸散遥感监测技术方法研究的有关进展和问题,供从事地表蒸散遥感监测的相关工作者参考。分析结果表明,在部分植被覆盖条件下,双层模型的估算精确度明显高于单层模型,但双层模型中引入较多的参数增加了其运算难度,有待进一步研究。     

两种地面PM2.5质量浓度遥感反演方法适用性比较

为探究地面气溶胶质量浓度遥感反演模型在年际及区域尺度上的适用性,确定一种可以在区域尺度上业务运行的反演模型,基于2015-2016年河南省28个城市MODIS气溶胶光学厚度、PM_(2.5)质量浓度、地面气象观测能见度和相对湿度,分别采用半经验模型和非线性多元回归模型建立了分季节反演模型,并基于2017年观测数据对两种模型的精度进行了对比评价。结果表明:半经验模型中标高订正的AOD与经过湿度订正的PM_(2.5)质量浓度建立反演模型效果最好,四个季节反演模型决定系数R~2分别为0.3938、0.3507、0.3488及0.4212。非线性多元回归模型最优组合为AOD、气溶胶波长指数、气溶胶标高与相对湿度,四个季节反演模型决定系数R~2分别为0.4295、0.3598、0.4099和0.5616。两种反演模型验证结果均通过0.001的显著性检验,非线性多元回归模型的验证决定系数大于半经验模型的,春季和冬季非线性多元回归模型的验证斜率更接近1,而夏季和秋季半经验模型验证斜率更接近1。非线性多元回归模型建模及验证相关性更高,且可有效避免高相对湿度条件下异常值的出现,业务适用性更好。     

遥感图像融合方法研究

利用遥感图像专业处理软件ENVI与ERDAS IMAGINE,对珠海市2002年的Landsat 7 ETM+遥感数据进行了图像融合方法试验,包括IHS变换、Brovey变换、K-L变换和Gram Schmidt波谱锐化等。然后利用定性和定量方法对各种方法的融合结果进行了光谱特征和统计参数等方面的评价。研究结果表明:Gram Schmidt波谱锐化在纹理信息、亮度信息和光谱信息等方面都优于其他几种融合方法。     

宁夏南部区域蒸发(散)量遥感估算方法

在利用LANDSAT-7 ETM 卫星遥感资料求取地表特征参数的基础上，将地表分成6类，结合常规气象观测资料，分类别计算，最后综合得出宁夏南部区域蒸发(散)量，并对结果进行分析验证。     

利用940 nm卫星遥感数据反演大气水汽的方法比较与应用分析

基于940nm近红外水汽吸收带及两侧窗区通道探测大气水汽总量是自20世纪80年代兴起的卫星遥感大气水汽方法,这一方法主要利用差分吸收概念反演柱水汽总量。文章分析比较了不同反演算法各自特点和存在问题,同时针对我国不同的卫星数据进行了多次水汽反演试验,最好结果的误差为0.04g/cm2,这为FY-3气象卫星中分辨率光谱成像仪陆地大气可降水业务产品算法的开发打下了坚实基础。     

两种VAD算法的比较及其应用

针对多普勒雷达速度资料非全方位均匀采样情况，选取了两种速度方位显示（VAD）算法：函数展开的Thomas算法和复数展开的Rabin算法。对于含有二阶谐波的线性风场，Thomas算法较为适用；对于不含二阶谐波的线性风场，Rabin算法对采样范围要求更小，适用性更强。实际应用中，针对不同情况，各算法得到的平均风向风速值与全方位资料结果的相对误差不超过10％。     

基于遥感探测的不同类型降水云识别方法

降水云类型监测的手段主要有地基的新一代多普勒天气雷达和空基的气象卫星,该文介绍了利用雷达和卫星对不同类型降水云监测的原理和方法,对国内外使用神经网络法、阈值法、小波分析等方法进行不同类型降水(对流性降水、层状云降水和混合云降水)云系/云团识别的研究结果和进展进行了简要综述,主要介绍阈值法,并对两种监测手段存在的问题进行了阐述。     

基于两种方法的天气雷达谱宽估算质量比较与改进

采用FFT算法和PPP算法,对南京S波段双线偏振全相参脉冲多普勒天气雷达一次实测回波时域I/Q信号进行谱宽估计,并对谱宽估计值及其偏差与信噪比的关系进行了分析。结果发现:1)相对高信噪比数据,低信噪比回波的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差呈指数增长。相对FFT算法,PPP算法的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差增长速度更快。2)为提高谱宽估计精度必须要尽量消除噪声(主要是低信噪比回波信号)造成的影响,分别对FFT算法和PPP算法提出了改进方案,两种算法的谱宽估计质量都有了较大提升,尤其是低信噪比回波数据。修正后FFT算法处理得到的谱宽数据与RVP8偏差更小,而修正后PPP算法处理得到的谱宽数据偏差较大且比较离散,这表明FFT算法的估计精度更高,但实际处理过程中PPP算法的处理速度更快,两种谱矩估计算法各有优劣。     

水稻遥感估产的一种方法

该文利用NOAA/AVHRR空间覆盖度宽、资料获取时次多的特点，寻求预测北方一季稻产区水稻产量的最佳时期，利用植被指数建立水稻单产的预报模式，遥感估算水稻种植面积。研究表明，利用卫星遥感手段对水稻进行估产的精度高于常规农业气象模式，又可提高预报时效。