區(qū)域尺度地表水熱的遙感模擬及應用研究——以山東省為例.pdf

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在水資源領域應用研究的熱點和前沿問題。用遙感技術實現(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)、農業(yè)等領域中發(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論如下：

2、 1)分析了地表空間異質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衡遙感觀測的有限性和水熱過程的復雜性。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分析基礎上，檢驗了研究區(qū)域的空間尺度，綜合檢驗結果表明研究區(qū)的空間異質性尺度約在250～500m左右。 2)實現(xiàn)將數字高程模型(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?；?/p>

3、于NASA陸面資料同化系統(tǒng)的地表動力學參數查找表，利用土地覆蓋信息和遙感植被指數動態(tài)估算的地表粗糙高度和零平面位移等地表動力學參數。對改進的模型進行了輸入參數的敏感性分析，結果表明模型對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，各輸入參數改變一定量沒有引起蒸散反演結果顯著的變化量。分析了地形因子--海拔高度、坡度、坡向對模型模擬結果的影響，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數據的時間分辨率和空間分辨率的優(yōu)勢，構建滿足研究區(qū)的空間異質性尺度要求的日常的區(qū)域水熱通量監(jiān)測的驅動數據，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驅動數據模擬的地表蒸

5、散結果，在不同的時間尺度上進行驗證，驗證結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，模擬結果符合實際情況。 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關系，不同的是與植被覆蓋度呈正相關，與地表溫度之間呈負相關關系。 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