區(qū)域蒸散的遙感研究進(jìn)展

1、2008年7月bulletin of science and technologyjuly 2008區(qū)域蒸散的遙感研究進(jìn)展鄧芳萍2,劉闖-蘇高利彳(1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京100101；2.中國科學(xué)院研究生院，北京100049; 3.浙江省氣候中心，杭州310004)摘要：蒸散是土壤蒸發(fā)和植物蒸騰的總稱。蒸散的空間差異明顯，進(jìn)行全球及區(qū)域地表蒸散研究的最 為行之有效的方法就是綜合利用遙感、水文、氣象及田間試驗(yàn)數(shù)；來估算蒸散。蒸散的遙感估算方法大 致可分為三類，即統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法、能量平衡余項(xiàng)法和數(shù)值模型法。其中，統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法和能量平衡余項(xiàng)法的應(yīng) 用最為廣泛，而數(shù)值模型則是近年來的研究熱

2、點(diǎn)。這三種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法計(jì)算過程簡單，所 需參數(shù)少，但是具有局地性；能量平衡余項(xiàng)法具備一定的物理基礎(chǔ)，計(jì)算過程也不太復(fù)雜,但只能用于估 算晴天條件下的區(qū)域蒸散；數(shù)值模型可綜合利用不同來源、不同時(shí)空分辨率的各類地面數(shù)據(jù)和遙感數(shù) 據(jù)，模擬各種天氣條件下的區(qū)域蒸散，但是它的計(jì)算過程復(fù)雜，某些參數(shù)不易獲取，距離實(shí)際應(yīng)用還有很 長的一段距離。關(guān)鍵詞：蒸散；遙感；統(tǒng)計(jì)經(jīng)臉法；能量平衡余項(xiàng)法；數(shù)值模型；數(shù)據(jù)同化中國分類號:p426.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a文章編號：1001-7119 ( 2008)-04-0465-08a review of remote sensing of regional eva

3、potranspirationdeng fangping12 , liu chuang1 ,s gaolf(1. institue of geograhpical sciences and natural resources research, cas beijing . 100101 .china;2.graduate school of chinese academy of sciences.beijing 100049.china ;3. zhejiang province climete centert hangzhou 310004,china)abstract: evapotran

4、spiration is the sum of soil evaporation and vegetation transpiration. as the e vapot ransp i rat ion shows obvious spatial variation, the most efficient way to estimate global and regional evapotranspiration is to utilize theremote sensing, along with hydrological meteorological and field data hist

5、orically, there are three types of methods i.e. statistic methods, energy residual methods, and numerical model, applied in the estimation of evapotranspiration statistic methods are the simplest ones, whereas they are location-depend and may fail to work when there was no detail field observation o

6、f evapotranspiration. the residual methods based on some physical mechanisms and the computations are not so complicate, but they can only estimate the evapotranspiration in clear day. despite their drawbacks both statistic methods and residual methods are widely used in the estimation of regional e

7、vapotranspiration recent years, more attentions have been paid to the numerical models which have take advantages of data assimilation technology and land surface process收稿日期：2006-04-17基金項(xiàng)目：國家科技部項(xiàng)目資助(2003dka1t007)作者簡介：鄧芳萍(1972-),女，壯族，云南廣南縣人，博士研究生.主要研丸方向：農(nóng)業(yè)氣象，遙感應(yīng)用，e-mail:dengfpmodels to simulate the

8、dynamic and continuous fluxes of land surface unfortunately, due to the complicated calculation and the involvement of too many input variables, which some of them can hardly obtain, there is still a long way for the operational applications of numerical models.key words：evapotranspiration； remote s

9、ensing； statistic methods； energy residual methods； numerical models; data as similation土壤蒸發(fā)和植物蒸騰合稱為蒸散，它是土壤 -植物-大氣系統(tǒng)中能量、水分傳輸和轉(zhuǎn)換的主要 途徑。到達(dá)地面的太陽輻射有48%被消耗于蒸散 過程；陸地上64%的降水以蒸散的方式進(jìn)入大 氣，直接參與地球水循環(huán)。蒸散不僅直接影響 地表與大氣之間的水熱平衡，而且與植物的c02 吸收、干物質(zhì)積累和產(chǎn)量形成密切相關(guān)。長期以 來，蒸散一直是氣象、水文和農(nóng)業(yè)等學(xué)科的研究 隹點(diǎn)蒸滲儀、大口徑閃爍儀、波文比和渦度相關(guān) 觀測系統(tǒng)可直菽觀測蒸散,但這

10、些觀測儀器價(jià)格 昂貴，觀測范圍有限，無法進(jìn)行大范圍、長時(shí)間的 觀測，難以滿足區(qū)域蒸散的研究要求。常規(guī)氣象 觀測資料準(zhǔn)確、可靠、時(shí)間序列長、覆蓋范圍廣。 長期以來，人們嘗試從不同角度利用常規(guī)的氣象 觀測資料估算蒸散，并出現(xiàn)r penman-monteith、 priestley-taylor等一些精度較高的計(jì)算方法。影響蒸散的因子很復(fù)雜，大氣條件、土壤特 性、植被幾何結(jié)構(gòu)和生長狀況均會(huì)影響蒸散量的 大小和分布。傳統(tǒng)的計(jì)算方法都以點(diǎn)的觀測為基 礎(chǔ)，把地表水平均勻、不存在平流的假設(shè)作為前 提；對于相對滿足假設(shè)條件的農(nóng)田，利用這些方 法能得到比較滿意的結(jié)果;但對于大面積非均勻 的地表而育，上述假設(shè)并不

11、成立，利用傳統(tǒng)方法 以點(diǎn)帶面地估算區(qū)域蒸散，其精度往往難以滿足 實(shí)際需要。20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的遙感技術(shù)，為 估算區(qū)域蒸散開辟了新的途徑。遙感資料能夠綜 合反映地表類型、植被覆蓋、地表溫、濕狀況的空 間分布，將遙感信息與地面觀測的水文、氣象及 田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)相配合，用于研究全球或區(qū)域地表 蒸散過程被認(rèn)為是一種行之有效的方法復(fù)枕憑借遙感手段難以獲取近地層溫度、濕度、 風(fēng)速等垂直分布的信息，但可以獲得較高精度的 太陽輻射，地表溫度等信息；因此，現(xiàn)有的三類遙 感蒸散估算方法，即統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法，能屋平衡余項(xiàng) 法和數(shù)值模型均以能1：平衡方程(見1式)為物 理基礎(chǔ)。rn=g±h+le(1)其中，&am

12、p;為地表凈輻射,g為土壤熱通量,/為顯 熱通量，表征下墊面與大氣間以湍流方式進(jìn)行的 熱量交換；le為潛熱通量，是以蒸散的形式進(jìn) 入大氣的地表熱量。1 統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法遙感數(shù)據(jù)反演的地表溫度與植被指數(shù)在一 定程度上能夠反映土壤水分差異和植被牛長的 狀況。將植被指數(shù)(主要是歸一化植被指數(shù)ndvi. normalized difference vegetation index)、地表溫度 (或地表溫度差)，與地面觀測的蒸散量進(jìn)行冋歸 分析，即可建立的統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，用于估算區(qū)域 蒸散。jackson等人對能量平衡方程進(jìn)行簡化，利 用遙感的冠層輻射表面溫度估算農(nóng)田。其后， seguin和itier，以及hu

13、rtado等人先后改進(jìn)了 這種方法，提出利用每天中午過境的noaa (national oceanic and atmospheric administra tion)-avhrr (advanced very high resolution radiometer)資料來估算日蒸散量：(2) 式中，e7；為日蒸散址；卩,為遙感反演的地表溫 度，7；是與7；同步觀測的大氣溫度，a"為經(jīng) 驗(yàn)轉(zhuǎn)換系數(shù)，與地表土地利用類型、與植被覆蓋 度等局地條件有關(guān)。(2)式常被稱為“簡化法”，它 所需的參數(shù)少，計(jì)算過程簡單，被廣泛用于全球 及區(qū)域范圍的蒸散的估算險(xiǎn)9】。但是，由于“簡化 法”基于地表完全

14、覆蓋的情況，土壤熱通僦h變 化忽略不計(jì),凈輻射通址與潛熱通址之比全天保 持不變的前提假設(shè)；在植被部分覆蓋的地區(qū)，或 在多云的天氣條件下，“簡化法”的謀差很大。部分覆蓋的地表，因植被調(diào)節(jié)引起的水分的 垂直差異，在遙感圖像上反映為地表溫度的空間變異omoran等對作物缺水指數(shù)（crop waler stress index, cwsi）模也加以改進(jìn)，提出利用植被 指數(shù)溫度梯形法（vit trapezoid）計(jì)算作物缺水 指數(shù)和蒸散何：et=etp(-cwsl)cwsi=(t-ta)m-(t-ta)r式中，e7為潛在蒸散，利用地面資料估算;7；為 地表溫度，th為大氣溫度，f標(biāo)m.x.r分別代表 最

15、小值、最大值和觀測值。/vdw、地表溫度（7；）的散點(diǎn)圖常呈三角形分 布2叫利用ndvi-ts圖的“干邊”和“濕邊”確 定條件植被溫度指數(shù)（vegetation-temperature condition index, vtc/）,可用于反映土壤水分狀況。 chen等人發(fā)現(xiàn)/vdw與地表溫度日較差（diurnal surface temperature van at ion, ds7v）散點(diǎn)圖也呈 一個(gè)三角形，三角形的三個(gè)頂點(diǎn)分別代表濃密植 被、濕裸土（沼澤）和干裸土等三種像元冋。遙感 圖像上的每一個(gè)像元上的ndvi和dstv值都 是植被、濕土和干裸土等三種地表覆蓋的綜合貢 獻(xiàn)，根據(jù)每一像元上

16、地表覆蓋的權(quán)重，計(jì)算植被 水分系數(shù)和地表蒸散jvdv7地表溫度（或地表 溫度日差）三角法（或梯形法）可估算部分植被覆 蓋區(qū)的蒸散，但在陰天或多云的天氣下，由于缺 乏遙感反演的地表溫度，這些方法將無法用于區(qū) 域蒸散的估算。now與蒸散呈線性相關(guān)，因此利用地面氣 象資料，采用常規(guī)的方法（如peman-monteith, priest ley-tay io等）計(jì)算潛在蒸散；然后用植被指 數(shù)（如ndvi,或是增強(qiáng)植被指數(shù)ev/,enhanced vegetation index）導(dǎo)出的經(jīng)驗(yàn)型系數(shù)（苴作用相半 于實(shí)際蒸散計(jì)算公式中的作物系數(shù)）與之相乘， 即可算出實(shí)際蒸散但這種方法，只適于估 算較長時(shí)間內(nèi)

17、的蒸散。另一方面，處于不同的物 候期（如營養(yǎng)生長期與成熟期）的植被，其蒸散重 與ndvi的相關(guān)性有一定的差別；因此，在建立 統(tǒng)計(jì)模型時(shí)，最好根據(jù)不同的物候期分別進(jìn)行處 理。統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)方法計(jì)算過程簡單，所需參數(shù)較 少。但是，由于蒸散與地形、植被狀況，土壤濕度， 大氣條件等地表的熱力和動(dòng)力特性呈非線性關(guān) 系，使得蒸散的統(tǒng)計(jì)模型具有很強(qiáng)的局限性。2能量平衡余項(xiàng)法“能量平衡余項(xiàng)法”以能量平衡方程為基 礎(chǔ)，通過計(jì)算輻射通量（乩）、土壤熱通量（g）和顯 熱通量（），來推算蒸散（e）。目前利用遙感和氣 象資料估算的（r-g）的誤差可控制在10%以 下，蒸散估算的不確楚性主要來源于，因此能 量平衡余項(xiàng)法研究的焦

18、點(diǎn)集中在h的計(jì)算上。 能量平衡余項(xiàng)法包括單源模型和雙源模型兩類, 單源模型把土壤和植被作為一個(gè)水、熱通量源, 來研究蒸散過程；雙源模型則分別考慮土壤蒸發(fā) 和植被蒸騰過程。2.1單源模型如果把植被和土壤當(dāng)作一個(gè)總體熱源，一個(gè) 熱交換邊界層，則地表與大氣間的湍流熱交換表 樂為:其中，“為空氣密度，cp空氣定壓比熱，卩并為空 氣動(dòng)力學(xué)溫度，7；血）為參考高度z處的空氣溫度, 心為空氣動(dòng)力學(xué)阻抗，通常根據(jù)莫寧一奧布霍夫 的相似理論及大氣層結(jié)訂正函數(shù)（普適函數(shù)）迭 代計(jì)算購:k u式中，k為卡門常數(shù)（=04）,u為高度z處的風(fēng) 速,必為零平面位移,z聊和zw分別是動(dòng)量和熱 蜀的粗糙度長度，屮"

19、，屮分別為動(dòng)量和熱量交 換的層結(jié)訂正函數(shù)。空氣動(dòng)力學(xué)溫度（幾j是熱量交換源（匯）處 的溫度，它通過溫度糜線外推而得，在實(shí)際應(yīng)用 中較難確定brown和rosenberg提出利用遙感 反演的輻射表面溫度（叫）代替j的方法來估 算蒸散叫l(wèi)eg-g-pcp（7）a但事實(shí)上，空氣動(dòng)力學(xué)溫度并非冠層溫度, 而是冠層下方某一位置的溫度。在植被高度覆蓋 的地區(qū)，空氣動(dòng)力學(xué)溫度與冠層表面輻射溫度相 差12龍,在稀疏植被區(qū)，這二者差異更大直 接利用表面輻射溫度估算蒸散會(huì)產(chǎn)生很大的誤差叫為此，陳鏡明22 .kustas等3提出在空氣動(dòng) 地表向上輸送的各能量平衡分量是各層分量之(10)(11)(12)力學(xué)阻抗伉)后

20、增加剩余阻抗(口)的方法，用以 訂正計(jì)算誤差：rx=kb /(ku.)(8)kfi-lnczaw/za/)(9)式中上為摩擦速度。由于kb“隨時(shí)間和空間變 化明顯，如果沒有站點(diǎn)數(shù)據(jù)，難以訂正輻射表面 溫度。另一方面，空氣動(dòng)力學(xué)溫度與輻射溫度的 差異不僅與植被類型、土壤濕度、大氣狀況等因 素有關(guān)，而且還受遙感器視角、研究尺度的影響， 因此很難找到一個(gè)穩(wěn)定不變的關(guān)系來反映所有 這些因子的影響阪23：。bastiannseen 在 sebal (surface energy balance algorithm for land)中，提出根據(jù)遙感圖像中 的冷像元(濃密植被,/-0的像元)與熱像元(干

21、燥的裸地,£«0的像元)，利用經(jīng)驗(yàn)公式(10)來 確定空氣動(dòng)力學(xué)溫度與大氣溫度的差值 仙嚴(yán)叫 (10) 式中，系數(shù) 依據(jù)英寧-奧布霍夫的相似理論， 利用冷、熱像元的輻射表面溫度與地面觀測的氣 象資料迭代計(jì)算而得osebal算法在埃及，印 度，斯里蘭卡，巴基斯坦和阿根廷等國進(jìn)行了驗(yàn) 證，其結(jié)果表明在不同耕作制度、不同灌溉條件 下.sebal估算的蒸散結(jié)果均比較理想。但是 sebal方法只適用于平原地區(qū)；對于地表類型 單地區(qū)(如沙漠地區(qū))或是濕潤地區(qū)，因?yàn)殡y以 在遙感圖像上確定冷、熱像元，而無法應(yīng)用se- bai,方法估算蒸散。針對這個(gè)問題，美國愛達(dá)荷 水資源廳和愛達(dá)荷大學(xué)共同

22、對sebal方法進(jìn)行 了修正，利用地面高程模型(dem)計(jì)算山區(qū)凈輻 射通址，利用土壤水分平衡模型(soil water bal- ance)估算熱象元的蒸散值，最終得到適用于山 區(qū)和濕潤地區(qū)的蒸散模型(seba1vmetric),并 將其投入業(yè)務(wù)運(yùn)行劍。2.2.2 雙源模型雙源模型通過分別估算土壤蒸發(fā)和植被蒸 騰的方法來減少空氣動(dòng)力學(xué)溫度與表面輻射溫 度間的差異引起的計(jì)算誤差。根據(jù)土壤與植被之 間的相互關(guān)系，雙源模型又分為雙層模型和斑塊 模型(patch model)兩類。雙層模型將土壤和植物冠層作為兩個(gè)邊界 層，兩個(gè)邊界層之間進(jìn)行水分與熱蜀的傳輸，從h比+h嚴(yán)匹込qraah =pcp(t廠

23、 tjl g式中,hs、h y分別是土壤和植被的感熱通量，陰 是冠層內(nèi)的空氣動(dòng)力學(xué)溫度，叫和八分別是土 壤和植被的溫度片是土壤與熱源(匯)高度之間 的空氣動(dòng)力學(xué)阻抗,入是整個(gè)植被層的邊界層阻 抗。雙層模型通過求解土壤、植被模冠層的能量 平衡方程，得到地表感熱通量和潛熱通就。與單 層模熨相比，雙層模型的物理基礎(chǔ)更為可靠。但 它需要輸入的參數(shù)也相應(yīng)增加，這限制了雙層模 型的實(shí)際應(yīng)用。近年來，多光譜、多角度遙感技術(shù) 的應(yīng)用，在brdf、組分溫度反演方面的進(jìn)展，使 雙層模型具備了一定的可行性x?！鞍邏K”模型認(rèn)為土壤是裸需的，植被象補(bǔ) 丁一樣綴在土壤表面，土壤與植被間無相互作 用，土壤、植被分別向大氣輸

24、送熱曲和水分c分層 模熨中，總的水熱通址為各組分通量的簡單相 加；在斑塊模型中，總通駅為組分通曲的面積權(quán) 重之和妙均：f弍c+gjf,(13)_ ndvj-ndvi丘ndvi-ndvi、式中，耳、尺分別為植被冠層及土壤表面的能址 平衡分量。人為植被覆蓋率，是單位面積中植被 所占的比例,為植被完全覆蓋=1)時(shí) 的ndvhndvi是完全為裸地心=0)時(shí)的nd x。植被賈蓋率伉»也可用其它的植被參數(shù)如 sa vi或ew代替ndvi來計(jì)算。分層模型考慮了土壤利植被的耦合關(guān)系，更 接近地表一大氣能量、物質(zhì)交換的實(shí)際過程；但 分層模型的計(jì)算較為繁瑣，且分層模型中的各種 阻抗難以用一個(gè)明確的、機(jī)理

25、性的公式來表達(dá)其 與系統(tǒng)諸多因子間的關(guān)系。因此，現(xiàn)在所用的分 層模型大多是建立在經(jīng)驗(yàn)公式的基礎(chǔ)上，具有很 強(qiáng)的局地性?！鞍邏K”模型是分層模型的簡化，它 的計(jì)算精度低于分層模型，但高于單源模型。“斑 塊”模型利用裸土、植被完全覆蓋區(qū)的蒸散就可 推算出非均勻地表的蒸散。但事實(shí)上，在部分植 被覆蓋區(qū)，土壤和植被間存在較強(qiáng)的水汽、熱甜 交換，“斑塊”模型的假設(shè)不成立，蒸散的估算準(zhǔn) 確度因此而降低。3數(shù)值模型近幾十年來，隨著遙感技術(shù)的應(yīng)用，地球探 測的能力不斷加強(qiáng)；與此同時(shí)，對于地表過程的 模擬能力也在不斷地提高，涌現(xiàn)出大量的土壤- 植被-大.傳輸（soil - vegetation -atmosphe

26、retransfer ,svat）模型。這些模型通過描述輻射傳輸、 湍流輸送、水分和熱最傳導(dǎo)及植被的光合作用等 一系列物理和生理過程，模擬土壤、植被及大氣 間相互作用osvat模型的復(fù)雜程度差異極大：單 層模型不區(qū)分植被及土壤，將整個(gè)冠層和特征當(dāng) 作“大葉”計(jì)算冠層通戢；多層模型將土壤、杭被、 大氣分成若干層來模擬小氣候、輻射分布及水熱 交換過程°最常使用的雙層模型復(fù)雜度居于這兩 者之間的，它將植被及土壤分別看作獨(dú)立的碳、 水汽、熱屋和動(dòng)比的通童源，它比多層模型簡單， 但又能分別模擬植被與土壤的物質(zhì)和能最交換 過程osvat模型通常是為均勻下墊面設(shè)計(jì)的，但 卻適用于各種尺度下的表面通

27、量計(jì)算。因此，對 于非均勻的下墊面，只需將其劃分為足夠小的次 網(wǎng)格，使次網(wǎng)格的地形、土地利用、植被和土壤類 型保持一致，即可使用svat模型進(jìn)行模擬。 svat模型的輸入?yún)?shù)主要包括：冠層結(jié)構(gòu)，植被 的光合特性和光學(xué)待性、土壤的熱力學(xué)和水力學(xué) 特性，以及大氣狀況等方面的信息。目前，憑借遙 感手段可獲取土壤濕度、地表溫度、葉面積系數(shù) （i,ai）、反照率、光合有效輻射、植被覆蓋率等土 壤、植被參數(shù)。這些遙感反演的參數(shù)以“強(qiáng)迫法" 或“數(shù)據(jù)同化法”與svat模熨相耦合估算地表 通址】。強(qiáng)迫法通過空間和時(shí)間的內(nèi)插，使遙感反演 的參數(shù)在空間上與svat模型的計(jì)算格網(wǎng)相同， 在時(shí)間上與模型積分

28、的步長保持一致，將遙感反 演的參數(shù)作為svat模型驅(qū)動(dòng)變fit,驅(qū)動(dòng)模熨的 運(yùn)行】。數(shù)據(jù)同化法不要求遙感反演參數(shù)與模型在 時(shí)間上的同步，它以數(shù)值模式作為動(dòng)力學(xué)強(qiáng)迫， 對觀測信息進(jìn)行提煉。數(shù)據(jù)同化認(rèn)為無論是遙感 觀測和地面觀測信息都只反應(yīng)系統(tǒng)的某一狀態(tài), 觀測信息不可避免地存在測量誤差；另一方面, 由于模型是對客觀世界的簡化，模型無法提供一 個(gè)連續(xù)的真實(shí)系統(tǒng)狀態(tài)。資料同化技術(shù)，試圖將 模型動(dòng)力學(xué)與觀測值以最優(yōu)的方法結(jié)合在一起, 形成一個(gè)相對真實(shí)的系統(tǒng)狀態(tài)謎切。數(shù)據(jù)同化技 術(shù)在大氣科學(xué)和海洋科學(xué)中得以廣泛應(yīng)用，但是 svat模型的遙感數(shù)據(jù)同化卻只是近年的事svat模型遙感數(shù)據(jù)同化的關(guān)鍵，是把 sv

29、at模型（或是svat模型與作物模型的組合） 的結(jié)果輸入輻射傳輻模型，模擬遙感輻射信號 （如熱紅外亮度溫度、方向反射率、被動(dòng)微波亮度 濕度或是雷達(dá)后向反射系數(shù)等）;通過調(diào)整優(yōu)化, 得到模擬輻射信號與遙感測量值間差異最小的 土壤與植被參數(shù)。最后將利用優(yōu)化的參數(shù)輸入 svat模型，模擬水熱通量（包括蒸散）及其它一 些地表參數(shù)如“】（見圖1）。svat模型常用順序同化（sequential assimi- lalion）和變分同化（variational assimilation）兩種 方法來實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)同化。順序同化技術(shù)常用于 svat模型初始化，它把遙感反演的參數(shù)作為預(yù) 報(bào)變址，每當(dāng)有新的遙感資

30、料到達(dá)，就利用它更 新svat模型。而變分同化，是將一個(gè)時(shí)間段內(nèi) 的各種觀測資料與模型的模型值集合到一起，通 過求代價(jià)函數(shù)的最小值的方法，找到各種參數(shù)的 最優(yōu)組合,最后把參數(shù)代入模型，重新運(yùn)算如遙感數(shù)據(jù)與svat模型（或作物模型）的耦 合，為綜合利用可見光、熱紅外及微波波段的遙 感數(shù)據(jù)提供了一種町行的方法:紇亠】。遙感反演的 數(shù)據(jù)可為svat模型提供地面觀測難以獲取的 某些參數(shù)，還可川于土壤濕度場的初始化，在一 定程度上提離了模型的模擬精度osvat模型的 遙感數(shù)據(jù)同化也因此而成為近年的一個(gè)熱點(diǎn)研 究如心叫但svat模型往往需要輸入大址的參 數(shù)，如果參數(shù)的精度較低，將會(huì)影響模型的準(zhǔn)確 度；另一

31、方面,svat模型中的土壤參數(shù)（如土壤 熱容量、田間持水駅、凋萎系數(shù)）和反映植被生理 狀況的參數(shù)（如氣孔導(dǎo)度、對水分脅迫的反映等） 難以大范圍獲??；svat模型緡要連續(xù)變化的氣 象要索（至少是每小時(shí)一次的觀測數(shù)據(jù)），但很多 地區(qū)都不具備這樣的條件;此外,svat模型的計(jì) 算址大，加入遙感數(shù)據(jù)同化過程之后，其計(jì)算址更是常規(guī)的pc機(jī)難以支撐的；因此，盡管人們開 展了大童的研究，且取得了一定的成果，但svat 模型與遙感數(shù)據(jù)的同化技術(shù)距離實(shí)際應(yīng)用仍有 很長一段距離。4對遙感蒸散方法的評價(jià)經(jīng)過近三十多年的發(fā)展，遙感方法成為全球 及區(qū)域地表蒸散估算的最佳選擇，但是遙感蒸散 中仍存在許多尚待解決的問題。首

32、先,蒸散估算所需的近地層氣溫、風(fēng)速、相 對濕度、地表粗糙度等參數(shù)難以憑借遙感手段獲 取，必須依賴于地面觀測，但是常規(guī)的氣象觀測 的數(shù)據(jù)往往與衛(wèi)星的過境時(shí)間不同步。另一方 面，利用遙感信息估算的是蒸散的瞬時(shí)值，需要 進(jìn)行時(shí)間尺度的轉(zhuǎn)換把瞬時(shí)蒸散量延拓為日蒸 散量；統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法與地表能量平衡余項(xiàng)法通常利 用比值法或積分法將瞬時(shí)值延拓到全天值。但 是，這兩種延拓方法的假設(shè)條件，只有在晴天條 件下才能滿足；在瞬時(shí)蒸散變化比較大的多云或 大風(fēng)的天氣下，這些延拓方法會(huì)產(chǎn)生很大的誤 差。在遙感蒸散估算過程引入數(shù)據(jù)同化技術(shù)，不 僅可解決地面數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)時(shí)、空分辨率不一 致的問題，而且還能在模型中充分利用各種不

33、同 時(shí)、空分辨率和光譜分辨率的遙感數(shù)據(jù)osvat模 型與遙感信息的耦合，綜合了 svat模型時(shí)間延 續(xù)性以及遙感數(shù)據(jù)二維空間性的優(yōu)點(diǎn)，能夠在連 續(xù)的時(shí)間和空間上，模擬出植被-土壤-大氣間物 質(zhì)、能量的傳輸與交換。利用數(shù)值模型模擬區(qū)域 蒸散是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，盡管目前的svat模型 所需的某些參數(shù)難以獲取，計(jì)算過程復(fù)雜，距實(shí) 際應(yīng)用還有很長一段距離，但是不可否認(rèn)數(shù)值模 型是區(qū)域蒸散研究的發(fā)展方向。參考文獻(xiàn)：1 peixoto j p.oort a h,吳國櫬，劉輝，等譯.氣候物理學(xué) m.北京：氣象出版社.1995： 75-141.2 allen, r. g, pereira, l s. raes

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