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摘要:土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究土壤水分的空间分布、农作物长势和产量 、气候变化、水资源时空分布等有着重要意义 。本文利用Sentinel(哨兵)系列主动微波雷达卫星SAR(Sentinel-1)结合光学卫星(Sentinel-2)对格尔木中下游低矮植被覆盖下的地表土壤水分进行反演研究, 探讨不同极化组合方式和水云模型前后的土壤水分含量反演方法的适用性。结果表明:其中VV (VV Polarization) 极化对比VH (VH Polarization) 极化更加适用该区域,VV极化结合归一化水指数 (NDWI)反演地表土壤水分精度达到42.6%,拟合精度最高,VH极化仅为22.6%;利用水云模型去除植被覆盖后对地表土壤水分的反演精度有所提升,其中,VV极化精度提高约3.5%,VH极化提高1.5%;Sentinel系列卫星影像对于干旱区的土壤水分的反演具有较好的适用性。本文旨在探索一种适用于该研究区乃至柴达木盆地土壤水分实现大面积实时监测的可靠依据和手段。 相似文献
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地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。 相似文献
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以琼中2014—2021年自动土壤体积含水量数据为例,研究自动土壤体积含水量异常数据的判定方法,分析造成数据异常的原因。结果表明:依据降水与土壤水分自然变化规律,采用界限值检查和空间、时间一致性检查等数据质量控制方法,分析自动土壤水分历年数据年、月、旬、日变化趋势,可快速判定自动土壤水分历史数据集中异常数据出现时段;结合异常时段同期的降水量和台站值班记录及当地墒情实况可判定异常数据的正误。造成自动土壤体积含水量数据异常主要原因有:①传感器故障;②强降水天气,雨水冲刷石块移动造成土壤环境发生变化;③仪器安装不当,套管管壁与土壤开孔的孔壁之间存在缝隙,强降水造成传感器对应部位积水;④对套管管壁与土壤开孔的孔壁之间缝隙灌浆填补时,未严格按规范要求操作,破坏了土壤原有结构。 相似文献
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作为全国重要水稻生产基地的湖南,因夏秋多旱的气候特征,水稻种植经常受干旱影响而减产。为做好气象为农服务工作,湖南省气象局从2010年开始,在全省建设了60个自动土壤水分观测站,显著改进了土壤水分观测手段和方法,提升了现代农业气象业务和干旱监测服务水平。本文简要介绍了DZN3型自动土壤水分观测仪的工作原理和系统结构,在总结省、市、县三级维护保障实践基础上,重点阐述了DZN3型自动土壤水分观测仪常见故障的分析及排查,对台站日常巡查维护及有关注意事项提出了建议。为气象部门基层台站业务人员提高维护维修时效,降低故障发生概率,提供借鉴与参考。 相似文献
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为探寻全吸力范围内土壤水分特征曲线的可靠测定方法,采用沙箱排水法、Hyprop仪蒸发法、压力膜仪排水法和露点水势仪蒸发法分吸力段测定盐亭紫色土耕地表层2~7 cm和亚表层7~12 cm土壤的水分特征曲线,对比测定结果的方法间差异,并分析其原因。结果表明:对于表层和亚表层土壤,低吸力段(h >-100 cm)水分特征曲线的沙箱法和Hyprop仪法的均方根误差ERMS (θ)均较小,在0.026~0.082 cm3/cm3范围内,确定系数R2均大于0.962,说明这两种方法测定结果之间差异不大。高吸力段(h <-330 cm)的压力膜仪法与露点仪法测定结果之间的差异较大,ERMS (θ)为0.062~0.097 cm3/cm3,R2较低,为0.775~0.952。因此,全吸力范围内水分特征曲线测定方法的选择与组合应考虑土壤孔径分布特征和研究目的。 相似文献
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FDR自动土壤水分数据标定问题及解决方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对目前FDR自动土壤水分数据可用性低的实际情况,本文从FDR自动土壤水分站传感器原理出发,结合数据处理流程与方法对湖南60个站点不同层次的标定参数及部分站点的相关观测数据进行了分析,指出目前田间标定法在自然条件下几乎无法得到覆盖土壤各个湿度区间的均匀样本数据,导致二次标定参数不合理是造成FDR自动土壤水分站数据可用性差的根本原因。二次标定方程参数不合理主要表现为方程斜率过大、过小、负值3种情况,导致观测数据增幅过大、常年不变、与实际土壤湿度变化趋势完全相反等问题。最后针对该问题提出了大样本原状取土,实验室标定的解决方法,并对方法进行了初步验证,结果表明该方法能从源头上有效改善土壤水分站观测数据质量。 相似文献
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为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型,利用2010—2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究,并结合附近自动气象站资料,以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础,采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1 d、7 d降幅的经验预报模型。结果表明:鲁中地区0~100 cm土壤水分贮存量年变化趋势和0~50 cm基本一致,年最高出现在8月,最低出现在6月,年降幅最大出现在3—6月,易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示,回代平均相对误差为0.07%,7 d模型和1 d模型滚动预报第7天0~50 cm土壤水分贮存量,绝对误差分别为-0.15和-2.17 mm,平均相对误差分别为-0.07%和-1.56%,模型具有较强的理论基础和实用性,预报精度较高,为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。 相似文献
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冬小麦蒸腾速率在不同土壤水分条件下的修正 总被引:1,自引:1,他引:0
为找到不同土壤含水量对蒸腾速率的影响程度,通过对L1-6200便携式作物生理测定仪在不同土壤水分处理下的蒸腾速率观测值与气象条件计算得出的理论值进行比较,确定不同土壤水分条件下的蒸腾速率修正系数.分析发现:①在不同的土壤含水量下,未考虑修正系数的情况时,土壤含水量越小,理论计算误差越大;土壤含水量越大,理论计算误差越小.②土壤含水量小时蒸腾速率计算值的修正系数大,而土壤含水量偏大时修正系数小.③考虑修正系数后,计算误差显著减小,除了土壤含水量为14.89%稍有偏差外,其它土壤含水量状态下的理论计算值非常接近实际观测值.同时验证了不同土壤水分下的修正系数足显著的. 相似文献