面向农业用水管理的土壤含水量多源数据同化方法与应用研究

发布时间：2018-04-13 17:15

本文选题：农业用水管理 + 数据同化　；参考：《中国水利水电科学研究院》2016年博士论文

【摘要】：近年来,由于经济社会发展带来的工业和生活用水增长不断挤占着农业用水空间,而人口增长同时带来对粮食安全保障要求的提高,双方面的压力增加了农业供水安全保障的难度,需要开展科学灌溉和精细化农业用水管理。农业用水管理信息缺乏会导致灌溉不及时或用水浪费,信息及时、准确获取对于提高农业用水管理的科学性和水平具有重要意义。土壤含水量信息是农业用水科学管理的重要基础信息。依据精细的土壤含水量数据可以为作物需水估算、灌溉用水计划制定、实施和调整、灌溉用水监测、灌溉效果评估等提供支撑,极大改善灌溉用水管理水平,提高用水效率。土壤含水量信息的获取方式有主要包括地面实测,遥感反演和模型模拟三种。这三种方式各有优缺点,地面实测精度相对较高,但取样成本高,空间代表性差；遥感反演具有空间连续性,但多为卫星过境瞬时值,时间连续性差；在有灌溉的耕地区域,由于受人类活动影响,在灌溉水量时空分布不能准确获得的情况下,模型很难准确模拟灌溉区域的土壤含水量时空变化。任何一种方式单独使用都不能满足农业用水管理对土壤含水量的数据需求。利用数据同化技术,可以实现地面实测、遥感反演和模型模拟三种方式的优势综合,提供时空连续土壤含水量模拟数据,并有效改善多源数据的一致性问题。土壤含水量数据同化起步于20世纪90年代。目前最具代表性的数据同化系统如北美陆面数据同化系统(NLDAS)、欧洲陆面数据同化系统(ELDAS)和中国陆面数据同化系统等,这些系统大多依靠静止卫星或被动微波数据,能提供高时间分辨率的陆面数据,但空间分辨率一般较粗,在10km以上,主要面向全球气候变化和大尺度干旱预警需求,不能满足农业用水管理尤其是精细化的需要。随着我国航天事业的迅速发展,基于中高分辨率卫星的对地观测能力不断提高,具备了以30米及以上分辨率卫星组网形成高时间分辨率对地观测的条件,使得基于卫星遥感和我国自主卫星数据源实现面向农业用水管理的土壤含水量监测成为可能。农业用水管理所需要的土壤含水量数据与现有陆面数据同化系统的数据产品时空尺度不同。面向这一需求的土壤含水量数据同化还存在诸多技术难点有待解决,主要包括：1、在农业用水管理所需的时空尺度上,人类活动影响不可忽略,陆面过程模型应用受限,需解决陆面过程模型的合理应用问题;2、由于空问分辨率提高,卫星数据单景范围减少,需依靠多种数据源组合解决大区域范围数据的时空一致性问题；3、时间尺度相对放宽,一个时间步长内有多种观测数据源,需要研究多种数据源的融合技术,提高一致性和整体观测精度；4、需要将遥感获取的瞬时观测转换为农业用水管理所需的时间尺度：5、大区域范围高分辨率的土壤含水量数据同化会面临同一时段内观测场与模拟场范围不一致问题,需要研究差异范围的数据同化技术。综上,需要梳理需求和问题,建立面向农业用水管理的土壤含水量数据同化技术框架,研究各项问题的解决方法。本文针对上述问题,开展了以下研究：1、基于对农业用水管理中土壤含水量获取和土壤含水量数据同化国内外研究现状的梳理,总结了存在问题;2、从农业用水管理需求出发,分析选择了土壤含水量数据同化适宜的时空尺度,搭建面向农业用水管理的土壤含水量同化总体框架,针对灌溉期与非灌溉期建立不同土壤含水量获取方案,在灌溉期,建立基于作物类型多源遥感土壤含水量空间插补及日间多源数据融合方法来保证灌溉期时空连续土壤含水量的获取,非灌期则建立基于地块尺度的土壤含水量同化方案；3、研究了土壤含水量时空尺度转换方法。在时间尺度上,发展了基于时谱特征的多源土壤含水量时间尺度方法,实现遥感反演瞬时土壤含水量向日均值的转换；在空间尺度上,将研究单元转换到了地块尺度上,以统一作物和土壤属性的地块作为研究单元,更加符合农业用水区的特点,避免了以像元为研究单元所带来的混合像元分解和对高分辨率数据过分依赖的问题,也不会像网格模拟对研究的空间尺度和模拟精度有妥协。在满足应用需求的同时,也可在一定程度上提高产品生产效率。同时,提出了面向农业用水的地块编码方案,为尽一步将农业用水管理制度引入陆面过程模型打下基础；4、针对灌溉期模型应用受限的问题,提出了基于作物类型多源遥感土壤含水量空间插补及多源数据日间融合方法保证灌溉期连续时空土壤含水量监测；5、针对非灌溉期,利用Noah陆面过程模型,搭建了基于EnKF的土壤含水量同化方案,进行了同化算法的参数率定研究,研究了相关参数对同化结果的影响,并实现了算法应用：6、以河套灌区为研究区域,基于多卫星遥感数据、地面观测数据、模型模拟进行了方法的验证与应用研究,进行了土壤含水量数据同化,形成了研究区日-地块尺度的土壤含水量数据,并依据该数据进行了灌前作物需水量分析、灌后灌溉面积监测,对最终结果进行了分析与校验。通过本文研究,得到以下结论：1、日-地块尺度是适合农业用水管理的时空尺度,这一的土壤含水量既能满足农业用水管理对数据的时空精度要求,又有效避免了混合像元问题、减少了计算负荷,具有农业用水特点；2、通过对多卫星数据源的插补融合,可有效提高卫星遥感监测土壤含水量的时空分辨率,扩大监测范围,改善多源数据一致性。基于我国自主中高分辨率卫星数据源,利用多源卫星数据的插补融合技术,已可实现对农业生产较高时空分辨率的覆盖观测；3、考虑人类活动影响,对灌溉期和非灌溉期建立不同的数据解决方案,在灌溉期充分利用遥感观测进行融合和插补,弥补模型不足；在非灌溉期,利用模型驱动,同化得到时空连续数据,并不断更新误差分布特征,改善同化效果,最大程度地综合了观测和模拟各自的优势,为农业用水管理提供土壤含水量数据服务：4、对大区域范围的农业用水管理,建立了部分区域缺测条件下的数据同化技术,利用地统计方法将误差统计特征进行扩展,提高了观测数据的使用效率和区域数据的一致性；5、本文建立的面向农业用水管理的土壤含水量数据同化技术框架及包含的多个技术方法在内蒙古河套灌区进行了应用,应用结果表明技术框架合理可行,综合应用框架中的各类技术方法,可获得日-地块尺度时空连续的土壤含水量数据,为灌溉前的作物需水估算、灌溉中和灌溉后的灌溉面积监测、灌溉水量估算、灌溉效果评估提供定量依据,为灌溉计划制定、实施、监督、调整、评估等提供支撑,对提高农业用水管理水平有重要作用。
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【学位授予单位】：中国水利水电科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7

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