区域尺度地表水热的遥感模拟及应用研究 ——以山东省为例

区域尺度地表水热的遥感模拟及应用研究 ——以山东省为例

论文摘要

区域尺度地表水热遥感监测与模拟研究是目前遥感技术在水资源领域应用研究的热点和前沿问题。用遥感技术实现大范围地表能量和水分动态监测,可以在水资源、气候、生态、农业等领域中发挥重要作用,过去几十年的研究虽然取得了许多重要成果,但由于地表水热过程的时空复杂性,依然面临很多有待突破的重要问题。本论文以此为出发点,对与所研究问题关系密切问题展开研究,并以山东省为研究区进行实证研究,具有比较重要的理论意义和实践价值。论文具体的研究工作和结论如下:1)分析了地表空间异质性对水热通量遥感模拟的影响,指出选择合适的遥感尺度须权衡遥感观测的有限性和水热过程的复杂性。然后分别基于土地覆盖图斑尺度、像元尺度、地表属性的半方差以及多尺度一致性指数分析基础上,检验了研究区域的空间尺度,综合检验结果表明研究区的空间异质性尺度约在250~500m左右。2)实现将数字高程模型(DEM)引入SEBAL模型中进行地形因子(坡度、坡向和海拔高度)的校正,拓展了区域蒸散模型的适用范围。基于NASA陆面资料同化系统的地表动力学参数查找表,利用土地覆盖信息和遥感植被指数动态估算的地表粗糙高度和零平面位移等地表动力学参数。对改进的模型进行了输入参数的敏感性分析,结果表明模型对LST最敏感,Albedo、NDVI次之,对风速和地表动力粗糙度的敏感性较低。模型较为稳定,各输入参数改变一定量没有引起蒸散反演结果显著的变化量。分析了地形因子——海拔高度、坡度、坡向对模型模拟结果的影响,表明如没有考虑地形影响将会高估高海拔区域及阴坡区域的蒸散量,约偏大30%左右。3)引入地表属性的邻域相似性改进Kustas等的热增强方法,并在研究过程中实现了利用250m MODIS植被指数将1km的地表温度、反照率的分辨率提高到250m,以充分利用MODIS数据的时间分辨率和空间分辨率的优势,构建满足研究区的空间异质性尺度要求的日常的区域水热通量监测的驱动数据,使进行较高频率的大面积水热通量监测具有很好的可操作性。利用区域蒸散模型,基于改进的MODIS驱动数据模拟的地表蒸散结果,在不同的时间尺度上进行验证,验证结果表明模拟的相对误差分别体现为日平均约-11.34%,周平均约-6.30%,月、季平均在4%以内,模拟结果符合实际情况。4)对研究区域水热特征的动态变化进行遥感监测,区域蒸散量在2005年和2006年均表现为夏季最大,春季次之,秋季最小。在春季,蒸散低值区主要分布在鲁中南低山丘陵区以及山东半岛一带;蒸散高值区则主要分布农作物生长较好的鲁西北、鲁西南平原,以及一些大型水体、水库;黄河三角洲地区尽管植被覆盖度不高,但由于该区地下水位埋深较浅,蒸散量也较高。夏季,研究区域总体蒸散水平都较高,高值区主要分布在大型的水体、水库,黄河两岸的引黄灌溉区域和滨海滩涂等地,低值区主要分布在城镇人工用地以及鲁中南低山丘陵区。秋季,整个研究区域的蒸散量均较小。区域月蒸散量与植被覆盖度以及地表温度之间都存在着显著的相关关系,不同的是与植被覆盖度呈正相关,与地表温度之间呈负相关关系。5)最后,分析了不同土地利用/覆盖类型下蒸散的逐月变化规律,发现水域的月平均蒸散量最大,其次为水田,林地、旱田和草地基本相当,人工用地的月平均蒸散量最小。并结合降水量数据分析了研究区域2005年和2006年的水分盈亏状况。利用基于能量平衡原理的水热通量遥感模型提取区域缺少指数(RWSI)对研究区2005和2006年的秋季进行旱情的遥感动态监测,总体监测结果合理可信,推广应用有待进一步的研究工作。

论文目录

  • 中文摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 图索引
  • 表索引
  • 第一章 绪论
  • 1.1.选题背景与研究意义
  • 1.2.地表水热通量研究进展
  • 1.3.水热通量异质性尺度研究进展
  • 1.4.存在的主要问题
  • 1.5.论文思路与结构
  • 第二章 数据准备及预处理
  • 2.1.Landsat影像数据的预处理
  • 2.1.1.辐射校正
  • λ的计算'>2.1.2.光谱辐射亮度Lλ的计算
  • 2.1.3.大气校正
  • 2.2.MODIS影像数据处理
  • 2.2.1.EOS-MODIS介绍
  • 2.2.2.MODIS数据特性和应用
  • 2.2.3.MODIS产品的选用
  • 2.3.数字高程(DEM)数据
  • 2.4.土地利用数据
  • 2.5.地面常规气象观测资料
  • 2.6.禹城生态试验站的观测数据
  • 2.7.本章小结
  • 第三章 研究区域空间异质性及尺度分析
  • 3.1.研究区域空间尺度分析
  • 3.1.1.土地覆盖的图斑尺度分析
  • 3.1.2.土地覆盖的像元尺度分析
  • 3.1.3.地表属性的地统计学分析
  • 3.1.4.地表属性的多尺度一致性指数分析
  • 3.2.时间尺度的扩展
  • 3.2.1.统计经验法
  • 3.2.2.正弦关系法
  • 3.2.3.比值法
  • 3.3.本章小结
  • 第四章 区域水热通量遥感模型
  • 4.1.基于DEM改进的SEBAL模型的建立
  • 4.1.1.净辐射通量的计算
  • 4.1.2.土壤热通量的计算
  • 4.1.3.显热通量的计算
  • 4.1.4.动力学参数的参数化
  • 4.2.模型的实现与分析
  • 4.2.1.太阳辐射的模拟与验证
  • 4.2.2.区域水热通量的模拟
  • 4.2.3.模型输入参数的敏感性分析
  • 4.2.4.地形因子对地表通量模拟的影响
  • 4.3.本章小结
  • 第五章 研究区域地表水热特征的遥感监测
  • 5.1.MODIS数据修补与空间增强
  • 5.1.1.植被指数的修补
  • 5.1.2.地表温度产品的修补与空间增强
  • 5.2.地表蒸散模拟结果与验证分析
  • 5.2.1.基于Lysimeter实测资料的验证分析
  • 5.2.2.基于作物系数的验证分析
  • 5.3.区域地表水热特征的时空格局
  • 5.3.1.研究区气候特征
  • 5.3.2.水热特征季相变化的遥感监测
  • 本章小结
  • 第六章 区域地表水分动态变化及旱情监测分析
  • 6.1.不同土地覆被类型水分盈亏的遥感分析
  • 6.2.区域旱情的遥感监测
  • 6.2.1.区域缺水指数(Regional Water Stress Index,RWSI)的提取
  • 6.2.2.区域缺水指数(RWSI)的应用
  • 6.2.3.区域旱情的遥感动态监测
  • 6.3.本章小结
  • 第七章 结论与展望
  • 7.1.研究结论
  • 7.2.研究创新
  • 7.3.不足与展望
  • 附录:起伏地形下太阳辐射的计算
  • 参考文献
  • 在读期间发表的论文及参与的研究工作
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].基于GOES数据和弱约束变分的地表水热通量估算[J]. 农业机械学报 2014(01)
    • [2].集合卡尔曼滤波同化估算地表水热通量的研究[J]. 电子科技大学学报 2014(03)

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