基于遥感和水文模型的新疆渭库绿洲荒漠过渡区土壤水分研究

发布时间：2017-12-08 11:09

  本文关键词：基于遥感和水文模型的新疆渭库绿洲荒漠过渡区土壤水分研究

  更多相关文章： 土壤水分 AIEM模型 TVDI Hydrus模型 集合卡尔曼滤波 绿洲荒漠过渡区

【摘要】：在地球系统中,地表土壤水分对水-热-溶质耦合运移以及土壤-植被-大气连续体(SPAC)中的物质迁移过程具有重要影响。同时,土壤水分还是“四水”转化纽带,扮演着十分重要的角色。特别是在干旱和半干旱区,土壤水分对植被恢复、水土流失过程均有重要影响。因此大范围的土壤水分的精确估算对于研究和理解地表生物物理过程、预测区域干湿情况有着重要作用。目前,从土壤水分信息获取方法来看,可以大致分为地面观测、模式模拟和遥感空间监测,三种方法各有其优势性和局限性。因此,如何将各成体系的土壤水分监测方法进行优势互补,利用多源数据和模型模拟实现高效、高精度的土壤水分连续时空变化监测是非常值得研究的课题。本文以渭-库绿洲荒漠过渡区为干旱区典型研究靶区,采用地统计学、地理信息系统技术、数值模拟、数据同化方法相结合的方式开展了研究区土壤水分从实测到预测、从机制到机理、从点尺度到区域尺度的分析,以期获取准确的点尺度乃至区域尺度的土壤水分估计值。主要研究成果如下:(1)土壤含水量在空间上表现为西高东低,且随着土壤深度的增加而增加,季节变化上表现为4月份低于7月份。通过地形因子和土壤含水量的相关分析表明,地形湿度指数和土壤含水量有着显著的相关性,在大尺度的土壤水分研究中,地形湿度指数是一个不错的替代指标。通过随机森林的变量重要性分析表明,土壤容重、土壤质地对土壤含水量的影响较为重要,在今后对土壤含水量的空间变化研究中需要考虑土壤容重和质地对土壤含水量变化的影响。(2)利用光学遥感Landsat 8影像构建的TVDI模型,可以较好的反映研究区土壤水分的时空分布情况。反演得到的4月份、7月份和10月份土壤水分和实测土壤水分具有较好的拟合效果,相关系数达到了0.5左右。利用微波遥感Sentinel-1A得到的后向散射系数,通过AIEM构建的半经验模型,有效的反演了研究区不同时期的土壤水分。根据实测土壤水分数据与模拟数据进行拟合,两者之间的决定系数R2达到了0.8左右。(3)通过室内一维土柱垂直入渗实验获取的不同深度(0~10 cm、10~20 cm和20~40 cm)的土壤水分特征曲线的实测值与拟合值拟合效果较好。0~10 cm、10~20 cm和20~40 cm深度的土壤含水量均随土壤深度的增加而水吸力值降低,且土壤水分特征曲线均呈现出先缓慢下降后迅速下降的变化趋势。利用经验公式计算获得的不同深度的土壤容水度和土壤水吸力有较好的幂函数关系。0~10 cm、10~20 cm和20~40 cm深度的土壤容水度均随着土壤水吸力的增加而降低,关系曲线表现为先快速下降后基本保持平稳的变化趋势。通过室内一维土柱水平入渗实验获取的不同深度的土壤扩散率和土壤含水量之间有较好的拟合结果,决定系数R2均到达0.8以上,拟合优度高。(4)不同深度土层土壤含水量的模拟值与实测值随时间变化趋势基本一致。0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm、40~60 cm土层模拟的土壤含水量变化波动较大,土层60~80 cm、80~100 cm土壤含水量的变化相对较平稳。通过比较各个评价指标,不同层模拟效果存在差异,但总体上土壤含水量的模拟值和实测值基本吻合,可以反映裸地或稀疏植被区不同层土壤含水量随时间变化的情况,该模型可用于干旱区土壤水分动态变化的模拟。(5)经实测数据验证表明,集合卡尔曼滤波能较好的处理强非线性问题,与单独Hydrus模型模拟土壤含水量相比,同化的表层土壤含水量精度有明显提高。当同化光学遥感观测后,对于表层土壤含水量,模拟的均方根误差和平均误差分别从0.1195和0.1078降低到0.0377和0.1195,相比模拟值,同化后的精度有了一定的改善。当同化微波遥感观测后,对于表层土壤含水量,模拟的均方根误差和平均误差分别从0.0999和0.0829减小到0.0236和0.0332,深层土壤含水量变化不大,表明主动微波遥感数据的同化在地表土壤含水量的估计中具有较大的潜力。
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S152.7

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本文编号：1266138