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文檔簡介
1、區(qū)域尺度地表水熱遙感監(jiān)測與模擬研究是目前遙感技術(shù)在水資源領(lǐng)域應(yīng)用研究的熱點和前沿問題。用遙感技術(shù)實現(xiàn)大范圍地表能量和水分動態(tài)監(jiān)測,可以在水資源、氣候、生態(tài)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用,過去幾十年的研究雖然取得了許多重要成果,但由于地表水熱過程的時空復(fù)雜性,依然面臨很多有待突破的重要問題。本論文以此為出發(fā)點,對與所研究問題關(guān)系密切問題展開研究,并以山東省為研究區(qū)進行實證研究,具有比較重要的理論意義和實踐價值。論文具體的研究工作和結(jié)論如下:
2、 1)分析了地表空間異質(zhì)性對水熱通量遙感模擬的影響,指出選擇合適的遙感尺度須權(quán)衡遙感觀測的有限性和水熱過程的復(fù)雜性。然后分別基于土地覆蓋圖斑尺度、像元尺度、地表屬性的半方差以及多尺度一致性指數(shù)分析基礎(chǔ)上,檢驗了研究區(qū)域的空間尺度,綜合檢驗結(jié)果表明研究區(qū)的空間異質(zhì)性尺度約在250~500m左右。 2)實現(xiàn)將數(shù)字高程模型(DElW)引入SEBAL模型中進行地形因子(坡度、坡向和海拔高度)的校正,拓展了區(qū)域蒸散模型的適用范圍。基
3、于NASA陸面資料同化系統(tǒng)的地表動力學參數(shù)查找表,利用土地覆蓋信息和遙感植被指數(shù)動態(tài)估算的地表粗糙高度和零平面位移等地表動力學參數(shù)。對改進的模型進行了輸入?yún)?shù)的敏感性分析,結(jié)果表明模型對LST最敏感,Albedo、NDVl次之,對風速和地表動力粗糙度的敏感性較低。模型較為穩(wěn)定,各輸入?yún)?shù)改變一定量沒有引起蒸散反演結(jié)果顯著的變化量。分析了地形因子--海拔高度、坡度、坡向?qū)δP湍M結(jié)果的影響,表明如沒有考慮地形影響將會高估高海拔區(qū)域及陰坡區(qū)
4、域的蒸散量,約偏大30%左右。 3)引入地表屬性的鄰域相似性改進Kustas等的熱增強方法,并在研究過程中實現(xiàn)了利用250m MODIS植被指數(shù)將1km的地表溫度、反照率的分辨率提高到250m,以充分利用MODIS數(shù)據(jù)的時間分辨率和空間分辨率的優(yōu)勢,構(gòu)建滿足研究區(qū)的空間異質(zhì)性尺度要求的日常的區(qū)域水熱通量監(jiān)測的驅(qū)動數(shù)據(jù),使進行較高頻率的大面積水熱通量監(jiān)測具有很好的可操作性。利用區(qū)域蒸散模型,基于改進的MODIS驅(qū)動數(shù)據(jù)模擬的地表蒸
5、散結(jié)果,在不同的時間尺度上進行驗證,驗證結(jié)果表明模擬的相對誤差分別體現(xiàn)為日平均約-11.34%,周平均約-6.30%,月、季平均在4%以內(nèi),模擬結(jié)果符合實際情況。 4)對研究區(qū)域水熱特征的動態(tài)變化進行遙感監(jiān)測,區(qū)域蒸散量在2005年和2006年均表現(xiàn)為夏季最大,春季次之,秋季最小。在春季,蒸散低值區(qū)主要分布在魯中南低山丘陵區(qū)以及山東半島一帶;蒸散高值區(qū)則主要分布農(nóng)作物生長較好的魯西北、魯西南平原,以及一些大型水體、水庫;黃河三角
6、洲地區(qū)盡管植被覆蓋度不高,但由于該區(qū)地下水位埋深較淺,蒸散量也較高。夏季,研究區(qū)域總體蒸散水平都較高,高值區(qū)主要分布在大型的水體、水庫,黃河兩岸的引黃灌溉區(qū)域和濱海灘涂等地,低值區(qū)主要分布在城鎮(zhèn)人工用地以及魯中南低山丘陵區(qū)。秋季,整個研究區(qū)域的蒸散量均較小。區(qū)域月蒸散量與植被覆蓋度以及地表溫度之間都存在著顯著的相關(guān)關(guān)系,不同的是與植被覆蓋度呈正相關(guān),與地表溫度之間呈負相關(guān)關(guān)系。 5)最后,分析了不同土地利用/覆蓋類型下蒸散的逐月變化規(guī)律
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