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基于Budyko假设,考虑土壤水蓄变量因子,改进流域水热耦合平衡方程,验证了Budyko假设在松花江流域的适应性,分析了松花江流域实际蒸散发(ET_a)的时空变化特征及其驱动机制。主要结论如下:(1)以1995～2006年作为模型参数率定期,2007～2012年作为模型检验期,用P-ΔS代表陆面蒸散发的水分供应条件,结果表明,增加土壤水蓄变量因子,提高了模型对实际蒸散发的模拟精度。(2)在α=0.1的显著性水平下,1995～2012年各汇水区ET_a均没有趋势性变化;ET_a在空间上由西向东逐渐增加,存在明显的地带性。(3)降水对ET_a的贡献量空间变化与潜在蒸散发、降水、土壤水蓄变量对ET_a总贡献量空间变化一致,表明松花江流域的水分条件是影响实际蒸散发的主导因素。 相似文献
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研究地下水埋深对淮北平原冬小麦耗水量的影响,对浅埋区农业水管理具有重要意义。基于2017—2020年五道沟水文水资源实验站大型称重式蒸渗仪群,模拟不同地下水埋深下冬小麦蒸散发变化过程,以蒸散量表征小麦耗水的变化,识别影响小麦耗水的关键环境因子,探索不同情景小麦耗水特征。全生育期内各地下水埋深0.5,1.0,2.0,3.0 m下小麦蒸散量依次为510.50,499.33,567.88,727.88 mm,各埋深下表层10 cm处土壤含水率与蒸散量相关系数依次为?0.42,?0.69,?0.53,?0.43;依据太阳辐射量划分3类典型日,典型日内蒸散强度为:强辐射日约0.30 mm/h、弱辐射日约0.07 mm/h、微弱辐射日约0.03 mm/h;蒸散峰历时依次为:5:00—20:00、7:00—17:00和9:00—17:00;太阳辐射强时,地下水埋深对蒸散强度峰值出现的时间影响较小,而太阳辐射过弱时,地下水埋深大会阻滞能量传输,蒸散强度峰值滞后;表层土壤水是蒸散发的主要来源,尤其在1.0,2.0 m埋深下表层土壤水对蒸散发贡献率更高;太阳辐射、净辐射和土壤热通量正向驱动小麦耗水,表层土壤水分、平均气温和空气湿度反向驱动。 相似文献
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玛纳斯河流域气候干燥、蒸发强烈,准确估算蒸散发量对地下水资源评价及生态环境保护具有重要指导意义。以往蒸散发研究空间分辨率较低,已不能满足各水文地质分区景观格局演变引起的蒸散发细部变化研究,针对以往不足,文章基于SEBAL模型利用Landsat系列影像估算了近30年来玛纳斯河流域山前平原区蒸散发,并进一步探讨不同水文地质分区蒸散发时空分布特征及影响因素。结果表明,蒸散量空间分布按照水文地质分区呈现明显带状性,各水文地质分区日蒸散总量表现为戈壁带<荒漠带<绿洲带,时间尺度上全区蒸散总量呈上升趋势,且增大幅度逐渐变缓,各分区呈现绿洲带蒸散总量递增、戈壁带及荒漠带蒸散总量先减小后增大,各分区蒸散总量变化趋势是由各分区主地物类型蒸散量变化控制;通过对影响因素的分析可知日蒸散发量随气温的升高而升高,各地物日均蒸散发量与全区平均气温变化趋势一致;归一化植被指数与日蒸散发量在戈壁带与绿洲带呈现较好的正相关关系;地下水位埋深与日蒸散发量在绿洲带呈负相关,当地下水位埋深大于5. 5 m时,日蒸散发量趋于稳定。 相似文献
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格尔木河流域干旱少雨,蒸发强烈,为格尔木地区经济发展提供水资源保障。蒸散发是干旱内陆地区地表水及地下水排泄的主要方式,准确估算研究区长时间序列的蒸散量时空分布及其影响因素,对研究区水资源合理开发利用及生态环境保护具有重要意义。传统的蒸散量估算方法难以获取大尺度时空范围参数且估算结果误差较大。文章以格尔木河流域山前平原区为研究区,应用连续序列的MODIS数据及GLDAS气象数据基于SEBS模型估算格尔木河流域山前平原区蒸散量,利用线性回归法及Mann-Kendall显著性检验法分析其连续时间序列内的变化趋势,分析其影响因素。结果表明:研究区蒸散量从2001到2016年总体呈增长趋势,盐沼平原及山前戈壁砾质平原大部分地区蒸散量变化在16年间呈稳定不变状态,盐湖区和绿洲平原呈显著增长趋势。研究区16年间不同地貌蒸散量夏季增减幅度均远大于其他三季,冬季变化幅度最小。 相似文献
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蒸散发是水循环的关键环节, 是水量平衡的重要组成部分. 由于在高寒山区进行长期野外观测的难度较大, 导致对区域实际蒸散发的认识不清, 从而无法明确区域水资源分配与不同植被的生态水文功能. 在天山山区, 高寒草甸占其总面积近15%, 其对降水的调节作用巨大, 但目前高寒草甸的实际蒸散发量多用潜在蒸散发进行推算, 缺少实际观测数据. 2012年10月-2013年9月, 利用3个小型蒸渗仪观测了阿克苏河上游科其喀尔冰川综合考察站附近山区的高寒草甸的实际蒸散量, 并尝试利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)估算实际蒸散发. 结果表明:研究区高寒草甸全年内实测蒸散量511.3 mm, 日均蒸散量为1.4 mm·d-1; 在不同时期, 蒸散量变化剧烈, 冻结期、生长前期、生长期和生长后期的蒸散量分别为53.9、41.0、363.8和52.6 mm, 分别占全年蒸散量的10.5%、8.0%、71.2%和10.3%. 最小二乘支持向量机对实际蒸散发的估算精度较高, 对观测资料相对缺乏的高寒山区来说, 不失为一种较好的估算蒸散发方法. 相似文献
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地表蒸散发是陆地水文循环的重要组成部分,分析蒸散量时空变化特征是深入了解干旱区水文过程的基础。由于银川平原缺乏区域尺度实际蒸散量的长期观测,很难得到长时间序列蒸散量的时空变化特征。基于MOD16A3地表蒸散量数据及研究区内气象站点实测数据,采用Theil Sen Median趋势度分析、MK突变检验及CA-Markov模型等方法,从时间与空间的角度分析2004—2019年银川平原地表蒸散量的变化特征及影响因素,预测2024年地表蒸散量的发展趋势。研究结果表明:2004—2019年银川平原蒸散量年际波动总体是增加趋势,MK突变检验结果显示2010年是蒸散量时序数据的突变点;银川平原实际蒸散量与潜在蒸散量空间分布格局、变化趋势均存在明显的差异性,蒸散量在近16年呈增加趋势,潜在蒸散量呈减少趋势,符合干旱区蒸散发互补相关理论。采用CA-Markov模型对2024年银川平原地表蒸散量未来发展趋势进行预测,模拟结果显示在未来5年银川平原蒸散量仍呈增加趋势;蒸散量的时空变化受气候与人类活动的共同影响,蒸散量与气温、降水、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,土地利用结构影响年蒸散量的空间格局,呈现出水田>旱田>林地>草地>荒漠的规律。 相似文献
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基于涡度相关技术对三江平原典型沼泽湿地的水热通量进行了连续观测,研究沼泽湿地能量平衡和蒸散发的季节变化,确定观测期内沼泽湿地总蒸散量,并通过逐步回归方程估算沼泽湿地水面蒸发和植被蒸腾。结果表明,沼泽湿地的能量平衡具有明显的季节变化特征,总体看来,潜热通量是湿地的主要能量支出项,占净辐射的45.5%,感热通量和存储热通量分别占净辐射的27.9%和26.7%。2006年5~10月份沼泽湿地总蒸散量为310.6mm,月均日蒸散量最高值出现在7月。观测期内沼泽湿地水面蒸发量约为221mm,占总蒸散量的71%左右,植被蒸腾量则约占总蒸散量的29%,湿地蒸散发以水面蒸发为主。 相似文献
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依据空气动力学方法和蒸散发量时间尺度扩展方案,利用MODIS资料和气象资料,计算中国西北内陆河黑河流域复杂地形下,2004年夏季7月蒸散发量空间分布及总量。利用Landsat-5TM资料对比分析发现,估算地表水热传输过程时,采用高分辨率遥感资料的估算结果受下垫面非均匀性影响程度,明显小于采用中分辨率资料。通过"金塔实验"湍流观测资料验证表明,利用高分辨率资料估算日蒸散发量的相对误差在10%以内。对月蒸散发量计算分析表明,黑河流域海拔2000m以上祁连山区,7月平均蒸散发量是海拔2000m以下山前地区的2.2倍,而山前平原区绿洲(NDVI>0.10区域)平均蒸散发量又是荒漠戈壁地区的12.3倍。因此,流域中下游绿洲地区特别是农业灌溉区是夏季主要水资源消耗区。 相似文献
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黑河流域山区植被带草地蒸散发试验研究 总被引：26，自引：6，他引：20
利用Penman-Monteith(PM)、 ASCE-Penman-Monteith(ASCE-PM)和Priestley-Taylor(PT)公式以及两个小型蒸渗仪SW10与N6的实际观测,计算了黑河流域山区试验草地2002年夏季的蒸散发. PM与PT方法验证了其中的一个小型蒸渗仪SW10的蒸散量, 也能验证小型蒸渗仪N6的蒸散量. 研究表明, 这种小型蒸渗仪在测算内陆河山区草地蒸散量的适用性比较强. 热量平衡要素计算结果表明, 山区草地的热量主要消耗于蒸散发. 相似文献
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Heat wave risk assessment and mapping in urban areas: case study for a midsized Central European city,Novi Sad (Serbia) 总被引：1，自引：0，他引：1
Stevan Savić Vladimir Marković Ivan Šećerov Dragoslav Pavić Daniela Arsenović Dragan Milošević Dragan Dolinaj Imre Nagy Milana Pantelić 《Natural Hazards》2018,91(3):891-911
Risk assessment and mapping methodologies for heat waves as frequently occurring hazards in central and southeastern Europe were applied in this study, and the impact of heat waves on the mortality of urban populations was determined as part of the assessment. The methodology for conducting the heat wave risk assessment is based on European Commission’s Guidelines for Risk Assessment and Mapping. The Novi Sad (Serbia) urban area was studied during summer 2015, which was one of the hottest summers in the last few decades. In situ air temperature measurements from urban stations and mortality of urban populations were used. Nocturnal urban heat island (UHI) intensity values between the various built-up zones and natural surrounding areas were used for the hazard level calculation. Temperature data from 9 p.m. to 5 a.m. were used because during the night, the UHI intensity reached its maximum values. The average daily number of deaths by LCZs was used to define the impact level of the vulnerability index. Calculations for both hazard levels were completed during two intensive heat waves (in July and August 2015) when it was expected that there may be a high level of risk. The results and maps show that the urban area is complex, and the heat wave risk on the population is not uniform. The most densely built-up areas (LCZs 2, 5 and 6) have very high or high risk values that are influenced by a higher rate of mortality. The obtained results and maps can be used by local authorities to prevent and mitigate climate-related hazards, for medical institutions as well as urban planners and for ancillary local, regional or national services. According to these results, the local authorities could define hot spots where they can place medical and rescue teams and install points with water supplies, etc. 相似文献
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张家口承德地区是京津冀城市群生态安全的重要屏障,针对该地区长时间序列实际蒸散的时空变化研究较少,以张家口承德地区为研究区,基于表面能量平衡模型（SEBS）结合MODIS和GLDAS数据反演了研究区2001年1月—2020年12月逐月的蒸散量,将反演结果与MOD16A2数据在趋势上进行了对比,并用2021年7月的野外实测数据在像元尺度上对其进行验证,利用Sen+MannKendall显著性检验方法对其时空趋势变化进行了分析,用相关性分析研究了其影响因素。结果表明：模型蒸散量反演结果与MOD16A2数据在月尺度上相关性良好,与野外实测数据的相对误差小于15%,具有较高的可靠性;研究区的年蒸散量在20 a间呈现波动上升趋势,最大值为2013年的545 mm,最小值为2002年的348 mm,且承德地区的蒸散量明显高于张家口地区;20 a间研究区75.41%的区域蒸散量基本稳定不变,5.13%的区域蒸散量增加,1.11%的区域蒸散量显著降低,18.35%的区域蒸散量轻微降低;气温、植被对蒸散量的影响具有显著的正相关性,不同土地用地类型下蒸散量由高到低的顺序为：林地>水体>草地>... 相似文献
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近年来,随着海绵城市建设的推进,我国学者对于城市雨洪管理方面的研究日益加深。然而海绵城市的建设相关问题也日益凸显,首要问题就是对于城区大范围积水分析、水安全分析等技术相对薄弱,使得大范围海绵城市的建设流于形式。以宜良县建成区为例,查阅相关文献并对积水点实际调研。借助ArcGIS工具的强大功能对城区的各项指标进行综合分析,得出宜良县建成区水安全敏感区分布图,从而使得海绵城市建设可以根据各区域水安全敏感情况制定不同策略,对今后海绵城市的建设具有借鉴意义。 相似文献
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不同地表覆盖条件下区域水分盈亏的遥感分析——以中国北方为例 总被引：9，自引：0，他引：9
依据能量平衡和水分平衡原理，建立不同地表覆盖条件下的区域缺水计算方法，实现了利用遥感数据对我国北方缺水状况的宏观监测和快速反应。模型的具体步骤是：首先，利用NOAA/AVHRR数字影像进行地表覆盖分类，结合气象数据建立区域实际蒸散模型，并利用经联合国粮农组织修正的Penman公式计算区域潜在蒸散量。然后，由区域实际蒸散量和潜在蒸散量，构造出反映区域缺水程度的缺水指数。最后，利用该方法对1999年7月我国北方的区域水分盈亏状况进行了研究，讨论了区域缺水指数与土壤墒情、背景环境参数、地表覆盖类型的关系。 相似文献
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Shuttleworth-Wallace双源蒸散发模型阻力参数的确定 总被引：1，自引：0，他引：1
蒸散发是水循环和能量平衡过程中的重要组成部分.然而,蒸散发的连续测定需要耗费大量的时间,而通过数学模拟可以很好地解决这一问题.在目前已有的众多蒸散发模型中,Shuttleworth-Wallace双源模型考虑了来自冠层和土壤之间的能量交换,适用于计算随季节变化的复杂的植被类型,近年来得到广泛应用.针对近年来在蒸散发模拟过程中得到广泛应用的Shuttleworth-Wallace双源模型,详细介绍了其模型结构及阻力参数,并对各阻力参数的计算方法进行了归纳总结,从模型结构、参数数量以及参数获取难易程度等方面进行了对比分析.结果表明:(1)对于冠层气孔阻力,基于短波辐射、饱和水汽压差和叶面积指数的计算公式更适用于计算连续的较长时间段内的冠层气孔阻力;(2)对于土壤表面阻力,应重点考虑实际土壤含水量和饱和土壤含水量的测定深度;(3)对于冠层边界层阻力,在应用时可依据是否需要考虑自然对流和人工对流而选择对应的计算公式;(4)对于空气动力学阻力,传统的计算方法中参数较易获取,因而适用性高. 相似文献
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夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数（human settlement index, HSI）、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数（vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI）及支持向量机（support vector machine, SVM）监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS（suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite）夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示：本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数（vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI）的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明：3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。 相似文献
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通过对贡嘎山森林区的蒸发实验观测,利用修正的Penman-Monteith公式对地面和冷杉林蒸散进行模拟,并与水面实际观测资料进行对比。结果显示:控制该区蒸散的主导因子是太阳有效辐射、大气温度以及植被类型;对裸地、灌草、森林模拟的年内变化过程与水面蒸发的实际观测值趋势一致,分别在4月和9月出现两个明显的蒸发高峰。原始Penman公式可以用于裸露地面和短草地面的蒸发计算,然而对森林蒸散发应采用Penman-Monteith公式模拟,其模拟结果显示,在非生长季节森林蒸散发低于非森林地面,而在森林生长季节的蒸散发比非林地要高,其变化差异在±25%之间。因此修正的Penman-Monteith公式是森林地区水量平衡计算的有效工具。 相似文献
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Landsat data to evaluate urban expansion and determine land use/land cover changes in Penang Island,Malaysia 总被引：3，自引：1，他引：2
Kok Chooi Tan Hwee San Lim Mohd Zubir MatJafri Khiruddin Abdullah 《Environmental Earth Sciences》2010,60(7):1509-1521
Land surface temperature (LST) plays an important role in local, regional and global climate studies. LST controls the distribution
of the budget for radiation heat between the atmosphere and the earth’s surface. Therefore, it is important to evaluate abrupt
changes in land use/land cover (LULC). Penang Island, Malaysia has been experiencing a rapid and drastic change in urban expansion
over the past two decades due to growth in industrial and residential areas. The aim of this study was to investigate and
evaluate the impact of LST with respect to land use changes in Penang Island, Malaysia. Three supervised classification techniques
known as maximum likelihood, minimum distance-to-mean and parallelepiped were applied to the images to extract thematic information
from the acquired scene by using PCI Geomatica 10.1 image processing software. These remote sensing classification techniques
help to examine land-use changes in Penang Island using multi-temporal Landsat data for the period of 1999–2007. Training
sites were selected within each scene and seven land cover classes were assigned to each classifier. The relative performance
of each technique was evaluated. The accuracy of each classification map was assessed using a reference data set consisting
of a large number of samples collected per category. Two Landsat satellite images captured in 1999 and 2007 were chosen to
classify the LULC types using the maximum likelihood classification method, determined from visible and near-infrared bands.
The study revealed that the maximum likelihood classifier produced superior results and achieved a high degree of accuracy.
The LST and normalised difference vegetation index (NDVI) were computed based on changes in LULC. The results showed that
the urban (highly built-up) area increased dramatically, and grassland area increased moderately. Inversely, barren land decreased
obviously, and forest area decreased moderately. While urban (minimally built-up) area decreased slightly. These changes in
LULC caused at significant difference in LST between urban and rural areas. Strong correlation values were observed between
LST and NDVI for all LULC classes. The remote sensing technique used in this study was found to be efficient; it reduced the
time for the analysis of the urban expansion, and it was found to be a useful tool to evaluate the impact of urbanisation
with LST. 相似文献