融合Kriging插值算法的河套灌区蒸散发SEBS模型遥感反演及时空变化特征
发布时间：2021-12-10 20:34
蒸散发（ET）是能量平衡转换的重要因子,更是地球表面水循环的必要环节。河套灌区地处典型干旱地区,蒸散发的时空变化规律研究对农田区合理灌溉、水资源有效利用及区域经济持续发展产生久远的影响。为揭示不同土地类型的蒸散发差异特征及影响因素,基于地表能量平衡系统建立的SEBS模型,以气象数据及Landsat遥感影像为源数据,得到内蒙古河套灌区2001-2018年间6年生长季的日蒸散估算结果。蒸渗仪、涡度相关及波文比实测数据和PM模型计算值对融合Kriging插值算法的SEBS遥感模型的反演结果进行变化趋势分析及精度检验。结合基于Softmax方法的灌区土地分类结果,分析灌区6类土地类型蒸散发时空变化规律及差异特征。1.融合Kriging算法改进的SEBS模型灌区蒸散发反演结果与PM模型计算值的相对误差平均值变化范围在9.31%-14.03%,与3种实测ET值变化趋势基本一致,与波文比观测值最接近,相对误差平均值为14.93%。模型估算结果与波文比实测值的均方根误差（RMSE）为0.774 mm.d-1,决定系数（R2）为0.946;与PM模型计算值的均方根误差（RMSE）为0.552 mm.d-...
【文章来源】：内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】：132 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１技术路线流程图??Ｆｉｇ．?１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??
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边界处的气象参数的空间插值结果连续平滑。收集的气象数据包括日照时??数、日平均气压、日地表压力、日平均气温、日相对湿度、日平均风速及比湿等。??Ｉ０６ＷＦ．?１０７ＷＥ?ＩＯ＊ＨＴ〇ｒＥ?｜Ｗ＊ｆｆ（ＴＥ?Ｉ１０ＷＥ?ｌｌｌ＇ＷＥ??Ｎ??Ｉ－?｜??ｉ?＾??ｚ?＊??｜?长Ｓ＊?Ｉ??Ｉ－?＊?｜??０?３０?６０?１２０?１６０?２４０??１？ＷＥ?ＪＯ＾ＯＣＴＥ?ｌＯＳ＇ｆｆＣＴＥ?１０９＾０＾?１１０?ＷＥ?Ｕｌ＇ＯＯ＇Ｅ??图４研究区气象站空间位置??Ｆｉｇ．４?Ｓｐａｔｉａｌ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ?ｓｔａｔｉｏｎｓ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２．２．５?ＤＥＭ数字高程数据??ＤＥＭ高程数据用于在对应年份的ＳＥＢＳ模型计算蒸散发的过程中，随高程变化??对空气温度进行修正。本研宄下载的ＤＥＭ数字高程数据为３０?ｍ空间分辨率的ＡＳＴＥＲ??
【参考文献】：
期刊论文
[1]40-Year（1978–2017） human settlement changes in China reflected by impervious surfaces from satellite remote sensing[J]. Peng Gong,Xuecao Li,Wei Zhang. Science Bulletin. 2019(11)
[2]科尔沁沙地典型区生长季蒸散发估算及其变化特征[J]. 张圣微,张鹏,张睿,刘廷玺. 水科学进展. 2018(06)
[3]中国三大灌区参考作物蒸散量温度法模型的修订与适应性评价[J]. 杨永刚,崔宁博,胡笑涛,龚道枝,李晨,贾悦. 中国农业气象. 2018(06)
[4]高分一号与Landsat8影像反演的参考蒸散发研究[J]. 郝珈纬,张安兵,王贺封,刘新侠. 测绘科学. 2018(11)
[5]基于蒸散发数据同化的径流过程模拟[J]. 王卫光,李进兴,魏建德,邵全喜,邓超,余钟波. 水科学进展. 2018(02)
[6]复杂山地环境下气候要素的空间插值方法比较研究[J]. 徐翔,许瑶,孙青青,谢婷,张化永. 华中师范大学学报(自然科学版). 2018(01)
[7]基于ArcGIS的空间数据插值方法的研究与实验[J]. 肖城龙. 城市勘测. 2017(06)
[8]基于SEBS模型和Landsat 8数据的黑河下游蒸散发时空特性分析[J]. 金学杰,周剑. 冰川冻土. 2017(03)
[9]基于Landsat8遥感影像和SEBS模型的呼图壁县蒸散量时空格局分析[J]. 张圆,郑江华,刘志辉,姚俊强. 生态科学. 2016(02)
[10]四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价[J]. 李晨,崔宁博,冯禹,魏新平. 农业工程学报. 2016(04)
博士论文
[1]基于水文过程的作物生产水足迹量化方法研究[D]. 栾晓波.中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心) 2018
[2]蒸散对气候和土地利用/覆盖变化的响应及模型异质性误差订正[D]. 李根.南京信息工程大学 2017
[3]基于多源遥感数据的灌区农田蒸散发和土壤墒情反演及应用[D]. 白亮亮.中国水利水电科学研究院 2017
硕士论文
[1]内蒙古河套灌区沈乌灌域耕地灌溉面积与种植结构遥感监测研究[D]. 田鑫.内蒙古农业大学 2019
[2]基于SEBS模型的邯郸市蒸散发研究[D]. 郝珈纬.河北工程大学 2018
[3]基于综合干旱监测指数与遥感蒸散发的毛乌素沙地腹部旱情监测研究[D]. 王思楠.内蒙古农业大学 2018
[4]基于SEBS模型的艾比湖流域蒸散发估算及时空变化研究[D]. 张晓玉.新疆大学 2018
[5]基于多尺度遥感数据的荒漠化草原土壤含水率监测研究[D]. 韩刚.内蒙古农业大学 2017
[6]基于SEBAL模型的北京平原造林区蒸散发量研究[D]. 王秋云.东华理工大学 2016
[7]基于SEBAL模型的新疆精河绿洲蒸散发研究[D]. 施云霞.新疆师范大学 2016
[8]基于MODIS数据的大气水汽含量变化分析[D]. 于秀丽.湖北工业大学 2015
[9]基于地面传感器数据与遥感数据的地表温度反演研究[D]. 廖志宏.中国矿业大学 2014
[10]基于SEBAL和SEBS模型的鹰潭小流域蒸散发估算研究[D]. 李根.南京信息工程大学 2014
本文编号：3533345
【文章来源】：内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】：132 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１技术路线流程图??Ｆｉｇ．?１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??
１６?融合Ｋｒｉｇｉｎｇ插值算法的河套灌区蒸散发ＳＥＢＳ模型遥感反演及时空变化特征???１０７ｅｙ〇＂Ｅ?１０８〇９．０”Ｅ?ｌ〇９ｃｙ〇＂Ｅ???Ｎ??－４－?■魏：麵、??嘗．．?０?１０?：０?？?６０?＾??１０７＆０＇０＂Ｅ?１０８°（Ｖ０＂Ｅ?丨０９°０＇０＇无??图３?２０１７年哨兵２号土地分类图??Ｆｉｇ．３?２０１７?Ｓｅｎｔｉｎｅｌ?２?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ??２．２．４研究区气象数据??地面气象数据是驱动和验证遥感模型的地面支持，主要来源于中国气象数据网??（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ／）及部分当地气象站。收集处理２００１－２０１８年与遥感影像相对应??日期的研区内及周边１４个气象站的日值气象数据，气象站分布如图５所示。有５个??气象站位于灌区内及边界，位于研宄区域外的９个气象站主要用于局部空间插值，以??保证研宄区边界处的气象参数的空间插值结果连续平滑。收集的气象数据包括日照时??数、日平均气压、日地表压力、日平均气温、日相对湿度、日平均风速及比湿等。??Ｉ０６ＷＦ．?１０７ＷＥ?ＩＯ＊ＨＴ〇ｒＥ?｜Ｗ＊ｆｆ（ＴＥ?Ｉ１０ＷＥ?ｌｌｌ＇ＷＥ??Ｎ??Ｉ－?｜??ｉ?＾??ｚ?＊??｜?长Ｓ＊?Ｉ??Ｉ－?＊?｜??０?３０?６０?１２０?１６０?２４０??１？ＷＥ?ＪＯ＾ＯＣＴＥ?ｌＯＳ＇ｆｆＣＴＥ?１０９＾０＾?１１０?ＷＥ?Ｕｌ＇ＯＯ＇Ｅ??图４研究区气象站空间位置??Ｆｉｇ．４?Ｓｐａｔｉａｌ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ?ｓｔａｔｉｏｎｓ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅ
边界处的气象参数的空间插值结果连续平滑。收集的气象数据包括日照时??数、日平均气压、日地表压力、日平均气温、日相对湿度、日平均风速及比湿等。??Ｉ０６ＷＦ．?１０７ＷＥ?ＩＯ＊ＨＴ〇ｒＥ?｜Ｗ＊ｆｆ（ＴＥ?Ｉ１０ＷＥ?ｌｌｌ＇ＷＥ??Ｎ??Ｉ－?｜??ｉ?＾??ｚ?＊??｜?长Ｓ＊?Ｉ??Ｉ－?＊?｜??０?３０?６０?１２０?１６０?２４０??１？ＷＥ?ＪＯ＾ＯＣＴＥ?ｌＯＳ＇ｆｆＣＴＥ?１０９＾０＾?１１０?ＷＥ?Ｕｌ＇ＯＯ＇Ｅ??图４研究区气象站空间位置??Ｆｉｇ．４?Ｓｐａｔｉａｌ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ?ｓｔａｔｉｏｎｓ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２．２．５?ＤＥＭ数字高程数据??ＤＥＭ高程数据用于在对应年份的ＳＥＢＳ模型计算蒸散发的过程中，随高程变化??对空气温度进行修正。本研宄下载的ＤＥＭ数字高程数据为３０?ｍ空间分辨率的ＡＳＴＥＲ??
【参考文献】：
期刊论文
[1]40-Year（1978–2017） human settlement changes in China reflected by impervious surfaces from satellite remote sensing[J]. Peng Gong,Xuecao Li,Wei Zhang. Science Bulletin. 2019(11)
[2]科尔沁沙地典型区生长季蒸散发估算及其变化特征[J]. 张圣微,张鹏,张睿,刘廷玺. 水科学进展. 2018(06)
[3]中国三大灌区参考作物蒸散量温度法模型的修订与适应性评价[J]. 杨永刚,崔宁博,胡笑涛,龚道枝,李晨,贾悦. 中国农业气象. 2018(06)
[4]高分一号与Landsat8影像反演的参考蒸散发研究[J]. 郝珈纬,张安兵,王贺封,刘新侠. 测绘科学. 2018(11)
[5]基于蒸散发数据同化的径流过程模拟[J]. 王卫光,李进兴,魏建德,邵全喜,邓超,余钟波. 水科学进展. 2018(02)
[6]复杂山地环境下气候要素的空间插值方法比较研究[J]. 徐翔,许瑶,孙青青,谢婷,张化永. 华中师范大学学报(自然科学版). 2018(01)
[7]基于ArcGIS的空间数据插值方法的研究与实验[J]. 肖城龙. 城市勘测. 2017(06)
[8]基于SEBS模型和Landsat 8数据的黑河下游蒸散发时空特性分析[J]. 金学杰,周剑. 冰川冻土. 2017(03)
[9]基于Landsat8遥感影像和SEBS模型的呼图壁县蒸散量时空格局分析[J]. 张圆,郑江华,刘志辉,姚俊强. 生态科学. 2016(02)
[10]四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价[J]. 李晨,崔宁博,冯禹,魏新平. 农业工程学报. 2016(04)
博士论文
[1]基于水文过程的作物生产水足迹量化方法研究[D]. 栾晓波.中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心) 2018
[2]蒸散对气候和土地利用/覆盖变化的响应及模型异质性误差订正[D]. 李根.南京信息工程大学 2017
[3]基于多源遥感数据的灌区农田蒸散发和土壤墒情反演及应用[D]. 白亮亮.中国水利水电科学研究院 2017
硕士论文
[1]内蒙古河套灌区沈乌灌域耕地灌溉面积与种植结构遥感监测研究[D]. 田鑫.内蒙古农业大学 2019
[2]基于SEBS模型的邯郸市蒸散发研究[D]. 郝珈纬.河北工程大学 2018
[3]基于综合干旱监测指数与遥感蒸散发的毛乌素沙地腹部旱情监测研究[D]. 王思楠.内蒙古农业大学 2018
[4]基于SEBS模型的艾比湖流域蒸散发估算及时空变化研究[D]. 张晓玉.新疆大学 2018
[5]基于多尺度遥感数据的荒漠化草原土壤含水率监测研究[D]. 韩刚.内蒙古农业大学 2017
[6]基于SEBAL模型的北京平原造林区蒸散发量研究[D]. 王秋云.东华理工大学 2016
[7]基于SEBAL模型的新疆精河绿洲蒸散发研究[D]. 施云霞.新疆师范大学 2016
[8]基于MODIS数据的大气水汽含量变化分析[D]. 于秀丽.湖北工业大学 2015
[9]基于地面传感器数据与遥感数据的地表温度反演研究[D]. 廖志宏.中国矿业大学 2014
[10]基于SEBAL和SEBS模型的鹰潭小流域蒸散发估算研究[D]. 李根.南京信息工程大学 2014
本文编号：3533345
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