基于MODIS数据的土壤水分空间变异规律

发布时间：2019-02-14 16:37

【摘要】：以沧州地区为例,利用MODIS数据计算得到植被供水指数,分析构建植被供水指数与实测土壤含水率之间的相关模型,进而反演得到整个沧州地区的墒情状况,以此为基础运用经典统计学和地统计学理论,研究3种尺度下土壤含水率的空间变异性,确定各尺度下土壤水分监测点的合理采样数目。结果表明,小尺度下(采样间距250m)土壤水分具有较强的空间相关性,而大尺度(采样间距4 000m)和中尺度(采样间距1 000m)的土壤水分均呈中等的空间相关性;随着研究尺度的增大,土壤含水率的空间相关性减弱,由随机因素引起的空间变异性逐渐增强;根据空间变异规律,分别得到置信度为0.10、0.05情况下不同尺度的土壤水分监测点的合理采样数目,并发现采用数目随研究尺度的增大而增加。
[Abstract]:Taking Cangzhou area as an example, the vegetation water supply index was calculated by using MODIS data, and the correlation model between vegetation water supply index and soil moisture content was constructed, and then the soil moisture status of the whole Cangzhou area was retrieved. Based on this, the spatial variability of soil moisture content in three scales was studied by using classical statistics and geostatistics theory, and the reasonable sampling number of soil moisture monitoring points at each scale was determined. The results showed that there was a strong spatial correlation between soil moisture at small scale (sampling interval 250 m) and moderate spatial correlation between large scale (sampling interval 4 000 m) and mesoscale (sampling interval 1 000 m). With the increase of the scale of study, the spatial correlation of soil moisture content decreased, and the spatial variability caused by random factors gradually increased. According to the spatial variation rule, the reasonable sampling number of soil moisture monitoring points with different scales of confidence of 0.10 ~ 0.05 was obtained, and it was found that the number of soil moisture monitoring points increased with the increase of the scale of study.
【作者单位】： 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;河海大学水利水电学院;河南省水利勘测设计研究有限公司;
【基金】：水利部公益性行业专项经费项目(201301014);水利部“948”项目(201230)
【分类号】：S152.7

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