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地表净辐射是地球表面的短波和长波辐射输入和输出通量辐射平衡的结果,也是地表蒸散与水热平衡研究中非常重要的方面。利用2014年8月下旬的Landsat8遥感影像,采用BISHT等提出的净辐射估算方法,首先通过计算瞬时大气传输率、瞬时短波太阳辐射和下行长波辐射得到了短波辐射与长波辐射的估算值,并进一步通过计算地表反照率等得到了瞬时净辐射和日均净辐射,最后利用地面实测净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：利用分辨率较高的Landsat8数据和部分气象参数能够很好地模拟该地区晴天的瞬时和日间净辐射的分布,并且与地面实测净辐射值具有较好的一致性,平均误差为14.5 W·m-2。研究弥补了利用其他遥感数据估算地表辐射参数复杂、精度偏低的缺陷,可以适用于干旱地区的晴天瞬时和日间净辐射值的估算,并且能够有效的提高估算精度。 相似文献
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利用2001—2014年MOD16蒸散产品数据、MOD13植被[WTBX]NDVI[WTBZ]数据以及常规气象资料，基于植被指数、地表净辐射、气温优化改进混合型线性双源遥感蒸散模型，拟合地表蒸散分析实际蒸散（ET）、潜在蒸散（PET）时空动态变化特征，结合气象站实测蒸发皿数据验证MOD16数据在绿洲地区的适用性。进一步定义蒸散干旱指数（EDI）并计算△EDI进行研究区干旱特征分析，为大面积特殊地形蒸散估算研究和干旱监测提供一定依据。结果表明：（1） MOD16产品数据与研究区实测蒸发皿数据的相关性很好，通过0.01显著性检验，基于MOD16数据估算南疆绿洲地区蒸散量检验可行。（2） 2001—2014年均蒸散量总体变化不大，四季差异明显，ET与PET空间变化趋势相反；ET、PET年均差值较大，绿洲地区地表缺水情况严重。（3） EDI指数绿洲地区年均值总体偏大，△EDI对旱情的反映和干旱程度的判断比较可靠。 相似文献
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毛乌素沙地蒸散量的遥感研究——以内蒙古乌审旗为例 总被引：6，自引：0，他引：6
地表蒸散量的准确估算对全球气候变化研究以及水资源的科学管理意义重大。本文以毛乌 素沙地腹地---内蒙古乌审旗为例, 应用基于互补相关原理的平流- 干旱模型, 结合1km 分辨率 的NOAA/AVHRR、MODIS 反照率资料和气象资料, 对乌审旗1981~2003 年的地表蒸散量进行了 估算, 并对其时空分布进行了分析。结果表明: (1) 乌审旗多年平均年蒸散量为252mm, 变化在 200~310mm 之间, 从西北向东南递增; 多年平均年蒸散量的相对变率在10%~24%之间, 从西北 向东南递减; 逐年蒸散量分布趋势基本一致, 都是从西部地区向东部地区递增。(2) 以2002 年为 例, 按照土地利用/土地覆盖类型划分, 蒸散量最大的是水体, 耕地次之, 再次是草地和林地, 沙地 最小。(3) 蒸散量年际变化大, 最大年份在300mm 以上, 最小年份在200mm 左右; 从年内变化看, 蒸散量呈“单峰”正态分布, 一年内蒸散量主要集中在6~9 月份。(4) 通过误差分析可以看出, 乌审 旗蒸散量的模型估算值比实际测量值偏低, 大约低9%左右。 相似文献
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以珠江口为研究区,对全球自洽分层高分辨率地理数据库（GSHHG）中的全分辨率、高分辨率、中分辨率、低分辨率和粗分辨率等5种海岸线数据开展评价与适用性分析,评估5个尺度海岸线数据的长度及其分形维数差异,并选择珠江口两岸部分区域为例,以不同时期陆地资源卫星Landsat影像为基础,对比不同尺度GSHHG海岸线数据与实际数据之间的差异。结果表明：1）5个尺度海岸线数据的长度及分形维数具有显著差异,分辨率越高,岸线长度越长,其分形维数也越大;2）通过与1978和2018年2个时期基于Landsat影像提取的岸线数据对比表明：GSHHG海岸线数据与实际数据在岸线长度及形态特征上总体一致,但GSHHG海岸线的形态特征与1978年海岸线更接近,反映的是较为早期的海岸线特征。最后建议在进行海岸线变迁与现状调查时,需要根据海岸线长度、岸线形态复杂程度等谨慎选择海岸线数据。 相似文献
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辐射干燥指数影响下NDVI与气候因子的关系 总被引：4，自引：0，他引：4
在全球1o×1o 分辨率格点数据的基础上研究了1986～1990年多年平均NOAA/AVHRR的归一化植被指数 (NDVI) 与多年平均降水 (Pcp)、多年平均净辐射量 (NetRn)、多年平均辐射干燥指数 (RDI) 之间的关系,结果表明： (1) NDVI与降水、辐射干燥指数总体上存在对数关系,NDVI与净辐射量总体上存在线性关系。 (2) 在不同的辐射干燥指数下,NDVI与降水、净辐射的相关性存在很大的差异。当辐射干燥指数小于1时,NDVI与降水、净辐射之间存在明显的非线性关系;当它大于1且小于2时,NDVI与降水的非线性关系略好于线性关系;当它大于2且小于10时,它们存在明显的线性关系;而当辐射干燥指数大于10时,它们之间的相关性很小。 (3) 以全球13种植被为基础,分别研究了不同植被类型下的NDVI与降水、辐射干燥指数、净辐射量之间的关系,结果表明不同植被类型下的NDVI与这些气候因子的相关性不同,分层聚类的结果表明,这13种植被类型下的NDVI与降水、净辐射的关系可以分为4种类型。 相似文献
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An exponential relationship between net primary productivity (NPP) and integrated NDVI has been found in this paper. Based on the relationship and using multi-temporal 8 km resolution NOAA AVHRR-NDVI data, the spatial distribution and dynamic change of NPP and fractional vegetation cover in the Yellow River Basin from 1982 to 1999 are analyzed. Finally, the effect of rainfall on NDVI is examined. Results show that mean NPP and fractional vegetation cover have an inclining trend for the whole basin, and rainfall in flood season influences vegetation cover most. 相似文献
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Dynamic change of net primary productivity and fractional vegetation cover in the yellow river Basin using multi-temporal AVHRR NDVI Data 总被引：1，自引：0，他引：1
An exponential relationship between net primary productivity (NPP) and integrated NDVI has been found in this paper. Based
on the relationship and using multi-temporal 8 km resolution NOAA AVHRR-NDVI data, the spatial distribution and dynamic change
of NPP and fractional vegetation cover in the Yellow River Basin from 1982 to 1999 are analyzed. Finally, the effect of rainfall
on NDVI is examined. Results show that mean NPP and fractional vegetation cover have an inclining trend for the whole basin,
and rainfall in flood season influences vegetation cover most. 相似文献
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基于Landsat 8与GEOEYE-1遥感数据,使用多尺度遥感方法,以新疆呼图壁县为例,利用SEBS模型计算天山北坡县域蒸散量,服务小流域和县域为管理单元的最严格水资源管理。针对军塘湖河流域耕地、呼图壁河流域耕地和北部荒漠-绿洲过渡带,应用2 m分辨率GEOEYE-1影像计算得NDVI和基于NDVI-TR法模拟的地表温度。将获得的地表温度和NDVI作为SEBS模型的重要参数计算地表蒸散量,采用自制小型蒸渗仪观测数据对估算结果进行评估。结果表明:在使用中分辨率影像Landsat 8估算地表蒸散量过程中加入GEOEYE-1反演的个别参数,大部分估算结果更加接近自制微型蒸渗仪测定值,估算绝对误差最大值出现在裸地,为28.5%,远低于使用Landsat 8影像的54.8%,说明高分影像的参与有助于提高模型估算效率。 相似文献
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极端干旱条件下柽柳种群蒸散量的日变化研究 总被引：14，自引：4，他引：10
利用波文比能量平衡法对额济纳绿洲柽柳种群蒸散进行测定。结果表明,在晴朗无云的条件下,蒸散速率日变化呈单峰型。蒸散从早晨630以后出现,上午蒸散率上升过程缓慢,到中午达到峰值,随后蒸散速率迅速下降,到1600蒸散速率降到最小,夜间无蒸散,常出现负值,呈大气凝结过程。净辐射对蒸散起决定作用,蒸散速率的变化趋势与净辐射变化基本一致,其日变化具有相同的峰型。柽柳种群蒸散量随风速的增加而增加。土壤温度对柽柳种群蒸散速率的影响不大,但土壤温度的增加值的变化与蒸散速率的变化基本一致。土壤含水量的变化对蒸散速率产生影响,土壤含水量降低,蒸散速率减弱,土壤含水量增加,蒸散速率加快。相关分析表明,环境因子对蒸散速率影响的贡献依次为土壤温度的升高值 > 净辐射 > 风速 > 土壤含水量 > 空气温湿度。 相似文献
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遥感反演土壤蒸发/植被蒸腾二层模型在华北地区的应用 总被引：5，自引：2，他引：3
利用一种可操作的地表蒸散遥感反演二层模型,以我国华北平原为研究区,选择2004年的3月至6月华北地区主要农作物冬小麦的生长季节作为研究时段,利用MODIS遥感卫星数据,结合地面130多个气象台站的空气温湿度实测数据,实现了土壤蒸发和植被蒸腾的反演。采用国家生态网络禹城综合试验站利用涡度相关系统观测的地表总蒸散半小时平均的数据进行了模型验证,结果表明模型估算的地表可利用能量与地面实测数据的相关系数可以达到0.92,均方差为30.4w.m-2;模型估算的地表总蒸散值与地面实测数据的相关系数为0.85,均方差为21.3 w.m-2,由此证明了模型的可用性。 相似文献
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以西昌市为例，选取2010年和2015年 Landsat系列遥感影像，在“3S”技术的支持下，采用监督分类中的最大似然法，并结合Google Earth高分辨率影像和GPS野外实地验证数据获取西昌市2010年和2015年土地利用信息；再利用大气校正法反演获得西昌市2010年和2015年地表温度，并对反演结果中的高温异常区进行实地调研验证；最后，采用地理探测器定量分析了坡度、总辐射、坡向、海拔、年均降水量、年均气温、植被类型、土壤类型以及土地利用类型9个影响因子对地表温度影响的解释力。结果表明：（1）地表温度空间分布存在显著差异。（2）影响因子对地表温度的影响存在差异，其中海拔和年均气温对地表温度的影响较大，而总辐射影响最小。（3）不存在单一因素或是单一性质的因素影响地表温度。不同影响因子之间存在交互作用，对地表温度的影响是相互增强或非线性增强的。（4）部分影响因子对地表温度具有显著性差异影响，并且地表温度均值最大时，对应着影响因子不同的范围或类型。 相似文献
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利用波文比能量平衡法对天山北麓绿洲荒漠过渡带芨芨草地的夏季蒸散量进行测定,采用通径分析与相关分析相结合的方法探讨了蒸散与主要环境因子之间的关系,建立了适合该地区的蒸散预测模型。结果表明：（1）各种环境因子对蒸散影响的大小排序为：净辐射Rn）>土壤热通量（G）>空气温度（T气）>空气相对湿度（RH）>5 cm土壤温度（T土-5 cm）>实际水汽压（ea）>风速（Vwind）>5 cm土壤含水率（S土-5 cm）;（2）各因子通过[Rn]对蒸散产生的间接作用都大于其自身直接作用,反映出净辐射是制约蒸散大小的主导因子,是决定干旱区蒸散量的关键;（3）土壤热通量对蒸散的直接负效应远小于通过其他因子的间接正效应,出现其直接负效应与综合效应相反的结果;（4）建立并经过检验的蒸散预测模型表明：与温暖湿润区蒸散依靠水、热并重情况不同的是,极端干旱区主要依靠热量因子强度的增加,才能有较大的蒸散量。 相似文献
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冠层表面阻力与环境因子关系模型及其在蒸散估算中的应用 总被引：11，自引：0，他引：11
建立了一个华北平原冬小麦群体冠层表面阻力与环境因子关系的模型。根据该地区冬小麦生态系统的一组波文比-能量平衡观测资料,用非线性最优化方法模拟冠层表面阻力与太阳辐射、气温、空气饱和差和土壤含水量等环境因子的关系,得到模型四个参数的拟合值。用另外两组观测资料验证该模型的预测能力。结果表明,该模型能较好地模拟表面阻力,拟合度分别为0.93和0.67.将该模型应用到Penman-Monteith蒸散公式,发现蒸散的模拟值与实测值的拟合度达0.9以上,相对偏差小于5%.通过比较发现,该模型对蒸散的预测精度高于空气动力学方法。 相似文献
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古尔班通古特沙漠与石河子绿洲膜下滴灌棉田能量输送特征的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
不同生态环境下垫面条件下的能量输送特征有着很大差异,是陆地-大气间相互作用过程研究的重要组成部分。为了探寻近地面层湍流运动规律,定量分析沙漠和绿洲膜下滴灌棉田下垫面物质与能量输送,利用常规气象梯度法观测的数据,根据Monin-Obukhov相似性理论,运用空气动力学方法和能量平衡法,对古尔班通古特沙漠南部流动沙区及其以南100 km的石河子绿洲膜下滴灌棉田的能量输送模式及其日变化进程进行了分析研究。结果表明:在沙漠生态条件下,大部分净辐射用于感热通量的散失,另一部分用于向地下传输,少部分则用于潜热输送;在膜下滴灌棉田生态条件下的绿洲能量输送的基本模式为:农田蒸散的潜热能量占绝大部分,少部分用于感热通量和土壤热通量的消耗,同时存在一定的地表能量平衡差额。这些结论为合理配置自然资源、分析和评估绿洲生产潜力提供科学依据。 相似文献
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揭示耕地与林地转换对地表温度的影响对于认识人类活动的气候与环境效应具有重要意义。基于卫星遥感数据的统计分析是揭示土地利用/覆盖变化对地表温度影响的重要手段。但是,在景观破碎度较高地区,混合像元问题成为使用这一技术手段的主要限制性因素,中国南方长江流域尤为典型。为突破这一限制,论文基于Google Earth高清影像,在1 km尺度上辨识了200对耕地与林地纯像元,进而利用MODIS陆地数据产品,对比分析了耕地与林地的地表温度(LST)、叶面积指数(LAI)、地表反照率(Albedo)之差。结果表明：耕地的LST高于林地,白天和夜间温度分别约偏高2.75 ℃和1.15 ℃,并且温差因季节而异,白昼温差呈双峰(分别是5月和10月,温差约3.18 ℃和3.33 ℃),夜间温差为单峰(7月,约2.46 ℃)。同时,温差因地而异,总体表现为西高东低,陕甘交界处的白昼温差最大,年平均约为3.83 ℃;安徽中南部温差最小,约为1.1 ℃。耕地与林地的LST之差主要由蒸散发的差异所致。林地的LAI较大,蒸散发较强,地表向大气的潜热通量较大,用于直接加热地表的感热相对偏少,因而LST相对偏低。上述结果表明近年来长江流域及毗邻地区的耕地转为林地通过增加蒸发产生了一定的致冷效应。 相似文献
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运用波文比-能量平衡法和大型蒸渗仪对沙地春小麦的蒸散量进行了连续的测定和估算,并对由于降雨和灌溉所引起的土壤有效水分变化与沙地春小麦蒸散量之间的相关关系进行了初步探讨。结果表明:①春小麦蒸散量在降水或灌溉后1~2 d最大,然后逐渐下降,说明春小麦的蒸散速度受土壤有效水分含量的影响;②春小麦出苗前和生长初期,蒸散以地表蒸发为主,蒸散量较小,感热通量和土壤热通量较大;随着时间推移,L AI(叶面积系数)逐渐增大,由于作物遮蔽,感热通量和土壤热通量减小,潜热通量对净辐射贡献增大;③测定期间,波文比在早晨日出前(5:00)达到最大,至下午15:00左右下降为最小,然后开始增大至次日凌晨;④应用波文比-能量平衡法估测的沙地春小麦蒸散量与大型蒸渗仪的测定值一致性较好,相关系数R2为0.9055。 相似文献
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利用遥感获取的植被指数和地表温度信息,进行地表能量和水分平衡过程研究是目前陆表过程研究的前沿。根据地表能量和水分平衡原理,对地表温度(Ts)、植被指数(VI),地表蒸散发(ET)之间的空间关系进行了分析,并基于假设条件,构建了温度植被蒸散指数(TVETI)。为验证TVETI表征地表蒸散的能力,利用环境卫星数据和SEBAL模型,对SEBAL模型中各能量通量构建的蒸散指数与TVETI进行线性回归分析,从2012年4~9月6个不同日期的确定性系数分别为:0.838、0.935、0.912、0.921、0.926、0.825, TVETI能很好的表征地表蒸散能力。通过对SEBAL模型估算的ET和TVETI估算的ET进行交叉验证发现,两者大小一致性显著, TVETI可以实现区域尺度地表蒸散发的快速估算。 相似文献
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多传感器不同分辨率遥感数字图像的尺度转换 总被引：14，自引：0，他引：14
针对日益增多的多传感器不同分辨率的遥感数字图像数据,提出其综合利用和尺度转换的有效方法。其中,作为尺度上推 (scaling-up) 技术,本研究选择IHS和小波分解变换两种数据融合方法,应用Landsat ETM+数据和IRS-1C数据进行了实例研究。发现: IHS方法操作简单,对两种待融合的图像的像元大小和像元数 (bit数) 的依赖不是很高,而对原始图像光谱信息的依赖很高,因此适用于不同传感器之间的数据融合上,其缺点就是不能够更多的保留原始多光谱数据的光谱信息。小波分解变换 (WD) 方法可以很好地保留多光谱传感器的所有光谱信息,但是在重采样中对两种待融合的图像的像元配准的要求很高,因此比较适合于对同一传感器的多光谱数据与全色光谱数据的融合上。作为尺度下退 (scaling-down) 技术,通过探讨将札幌野外实验站点数据镶嵌到高时间分辨率遥感图像的问题,提出像元级尺度扩展的具体操作方法和对NDVI图像进行扩展时出现混合像元的识别方法。应用AVHRR, MODIS, ETM+和ASTER的NDVI图像数据进行了像元尺度的扩展研究。得出: 对不同传感器的不同分辨率的数据之间进行像元级的尺度扩展后,能够较好地识别出不同地物的分布边界,较好的分辨混合像元,因此其结果可用于对不同地物分布特征的分类研究或土地覆盖变化中的时间序列变化的研究中。 相似文献
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由于缺少足够的观测资料,人们对青藏高原上蒸散问题的认识还不充足。以1998年5~9月"全球能量与水循环亚洲季风之青藏高原试验"加强观测试验期(GAME-Tibet IOP)资料为基础,结合1967~2006年40 a的气象站数据,计算了6个样点的参照蒸散量和潜在蒸散量,并在此基础上估算了实际蒸散量的大小。结果显示,高原参照蒸散有下降趋势,但在试验期内却比40 a平均值明显偏高,且和潜在蒸散之间表现出很强的相关性;试验期内气温、太阳辐射强度、风速以及饱和水气压差等环境因子的值均高于40 a的平均状况;太阳辐射强度、风速、饱和水气压差的增强是导致参照蒸散量升高的主要原因,其中以后两者对参照蒸散量的影响尤为显著;试验期内旬实际蒸散量在9~23 mm之间波动,6~8月份实际蒸散的总量可达123.3~136.9 mm,占同期降水量的38.2%~73.4%;蒸散在高原地气相互作用过程中有重要作用。 相似文献