风速度无关两个源能量平衡模型基于一个理论梯形地表温度之间的关系和部分植被蒸散估算

文摘

的准确估算陆地蒸散在异构表面使用卫星图像和几个气象观测仍然是一个具有挑战性的任务。风速(u),这是已知的具有高时空变异,是一个重要的约束在上述任务。在这项研究中,风速度无关两个源能量平衡(WiTSEB)模型的基础上提出了一个理论地表温度(T_r)部分植被覆盖率(f_c)梯形空间和两阶段土壤水分蒸发蒸腾损失总量分解方法。理论上干燥的温度界限的T_r- - - - - -f_c梯形迭代计算u通过使用一个假设没有明智的被水浸透的表面和大气之间的热交换在给定的大气条件下在垂直方向。WiTSEB HiWATER-MUSOEXE-12进行在黑河流域中游的八个景观利用ASTER影像。结果表明,WiTSEB提供可靠的估计在潜热通量(LE)和root-mean-square-errors (RMSE)和确定系数为68.6 W m⁻²和0.88,分别。的比值植被蒸腾的RMSE组件勒是5.7%。灵敏度分析表明WiTSEB不加重对气象和遥感输入的灵敏度与其他两个源模型进行比较。错误的估计T_r和观察到的土壤热通量的结果在LE高估或低估的部分风景。两级蒸发蒸腾分解方法是仔细验证了地面观测。

1。介绍

土壤水分蒸发蒸腾损失总量在建模中起着重要作用soil-vegetation-atmosphere陆地水文循环和能量交换的系统。卫星遥感技术潜在的区域和全球等提供了一个有效的方式由于常规和大空间尺度地表观测的属性(例如,反照率、地表温度、T_r,和植被指数,VI)。许多遥感模型意味着不同的理论提出了复杂性和假设1- - - - - -4]。其中,模型使用flux-profile关系(表示为巨大的温度梯度和气动阻力)的基础上Monin-Obukhov相似(MOS)理论和能量平衡理论物理计算勒(例如,SEBAL [5],度量[6],MOD16 [7,8],TSEB [9,他们…10],STSEB [11])或蒸发率(例如,实用12]和TTME [13]),主要是提出了。考虑到地表的不同待遇,这些基于物理方法可以进一步分为一个源的方法(例如,SEBAL、度量和实用和两个源的方法(例如,TSEB TTME,他们…,MOD16,和STSEB)。一个源方法治疗陆地表面作为一个“大叶”和坚持之间地表和大气湍流交换发生在一定的高度。虽然一个源算法报告可靠的热通量估计(6,14,15),他们往往需要一个精确的先验校准不能保证通过各种各样的表面条件,尤其是在稀疏的树冠地区(1- - - - - -3,16- - - - - -20.]。两个源模型对土壤和植被不同“来源”热量和水交换和模拟显热通量,H和LE组件组件的温度(即不同。,土壤和树冠temperatures), thereby representing an advancement to avoid the priori local calibration in the one-source model [9]。两个源模型被证明是强大的各种地貌和水文气象条件(20.- - - - - -24]。

一般情况下,风速u(或摩擦速度 )空气动力阻力的核心参数的计算,r_一个——和两个源物理模型是基于flux-profile关系的基础上,金属氧化物半导体理论,和u(或 )大大影响H和估计。桑切斯et al。11强调10%的扰动u导致HSTSEB模型扰动和估计的17%和4%。长,辛格(13报道称,20%的扰动带来的大约12.0%的变异勒估计TTME模型。20%的扰动u在他们…模型导致了7.4%的变异勒(10]。王等人。4增加或减少25%u导致8.6%的增加或减少11.5%H估计修改SEBAL模型。韦伯斯特et al。25)发现,u和T_一个那么有影响力吗T_r他们…和实用的估计。

然而,高质量的网格u(或 )不是经常。它不能被远程感知。尽管再分析数据集(例如,美国国家环境预报中心的能源部(NCEP / DOE)摘要采用国家大气研究中心(NCEP / NCAR),全球土地数据同化系统(GLDAS),和中国气象局的土地(CLDAS)提供网格数据同化系统u,精度基本上取决于地面观测网络,需要改进的匹配等估计的要求。Decker et al。26)表示,六再分析产品RMSE之间的1.5年代⁻¹和4.5年代⁻¹对33站在全球的观察。此外,再分析数据的时空尺度通常是太粗结合finer-scale遥感图像(27]。

有许多研究试图减少依赖u。一些研究人员改变了r_一个来代替的u独立的抗性,μet al。7,8和姚明et al。28)认为,r_一个是平行于辐射传输阻力和对流传输阻力和r_一个定量关系T_一个或者只和大气压力T_一个。这种假设似乎过于简单模拟湍流通量的热量和动量的显著差异(29日]。别人介绍了一个策略来构建一个实际的像素和一个参考站点之间的桥梁。邱et al。30.假设实际的r_一个等于在一个引用的裸露的土壤表面干燥。这种假设是不符合观测的刘et al。29日]在裸露的土壤和玉米树冠。太阳et al。31日随后提出了一个假设u引用的实际像素等于干裸露的土壤大气内表层修改邱的方法缺乏考虑空气动力学特征的地表。Nishida et al。27)采用类似的假设和发现的估计u是最大的误差源之一。的估计误差u推导了不稳定评估的变量(例如,T_r,R_n土壤热通量,G_年代)引用裸露的土壤表面干燥。此外,相当于u假设不考虑表面粗糙度的影响u(25]。

为了克服依赖u,本文模拟气动阻力在植被覆盖的网站引用水饱和的假设缺乏合理的引用站点和上层大气之间的热交换在垂直方向,提出了u独立的两个源能量平衡(WiTSEB)模型。部分2介绍了WiTSEB模型。部分3描述了研究区和数据。部分4介绍了结果。部分5论述了灵敏度、误差来源、不确定性分析、与其他模型和比较。最后,部分6提供了本研究得出的结论。

2。材料和方法

WiTSEB模型包括三大模块,即。,两个源模型框架(部分2。1),分解T_r通过一个两阶段等方法(32,33(部分2。2),和一个迭代过程的计算_c和勒_年代(部分2。3)。第二个模块是主要基于一个理论u独立的T_r- - - - - -f_c从一个梯形空间修改T_r王等人提出的vi梯形空间。4和王et al。34]。

2.1。两个源模型框架

两个源模型通常包含层配置(9)和补丁的配置(11,35]。层方法相比,补丁方法提供可比的估算准确率(24和有优势的要求更少的树冠结构的附加信息分配净辐射,R_n,土壤和树冠组件(11]。因此,WiTSEB采用补丁框架(11模拟能量通量: 在下标c和年代分别代表了植被和土壤组件以后;R_n表示净辐射(W·m⁻²);H是显热通量(W·m⁻²);勒是潜热通量(W·m⁻²);G和G_年代土壤是土壤热通量和土壤热通量组件(W·m⁻²),分别;G_年代可以估计分数(C_G)R_ns(36),C_G变化从0.2到0.5取决于土壤类型和土壤水分,和一个常数值C_G(= 0.35)和其他两个源模型(9- - - - - -11,13];f_c是部分植被覆盖率和推荐的计算方法Choudhury et al。36),但取代了归一化差植被指数(NDVI)的增强型植被指数(以)因为NDVI在渐近结果(饱和)信号在高生物量条件[和扩展的问题7]。 在增强型植被指数_马克斯和增强型植被指数_最小值的以完整的植被和裸露的土壤表面,分别和n是一个经验系数,与叶树冠内定位和分布。

R_数控和R_ns计算为 在哪里α_c和α_年代代表植被反射率(无量纲)和裸露的土壤,分别;我们假设实际的像素α是一个加权组合的α_c和α_年代与f_c,α_c被固定为0.20 (11];R_d是向下短波辐射(W·m⁻²)和计算方法提出的艾伦et al。6];T_一个空气温度(K);T_c和T_年代树冠的温度和土壤(K),分别;ε是地表发射率(无量纲);ε_一个大气辐射率(无量纲)和计算方法建议Brutsaert [37];和σ波尔兹曼常数。

H_c和H_年代计算如下: 在哪里ρ是空气密度(公斤⋅m⁻³),C_p空气比热容是一个恒压(1004 J K⁻¹公斤⁻¹),r_交流空气动力阻力(s m⁻¹气象观测高度之间的传热z(m)和植被表面;它是表示为 在哪里公斤ydF4y2Ba是卡门常数(= 0.41);d是零点位移高度(m)和等于2/3呢h,在那里h植被的高度(m);树冠表面的摩擦风速;lMonin-Obukhov长度(m);φ_h和φ_米是热量和动量的稳定功能,根据计算的价值l;和z_0hc是热的树冠粗糙度长度(m)和计算树冠动量粗糙度长度(z_0mc)和无量纲参数( ),也就是说, ,在哪里提出的方法计算Brutsaert [37]: 在哪里C_d的阻力系数是叶子元素和集到0.2 (38),C_t叶的传热系数,用户体验是一个无量纲阻力区域密度的函数。

r_作为空气动力阻力(s m⁻¹)之间的传热z裸露的土壤表面和计算 在哪里土壤表面的摩擦风速在树冠和z_0海关是热的土壤粗糙度长度(m)和土壤粗糙度长度计算的势头(z_0女士), ,在我们组z_0女士为0.01米;计算(39] 在哪里是粗糙度雷诺数( ,与空气的运动粘度)。

r_党卫军空气动力阻力(s m⁻¹)在树冠和土壤表面之间z_0女士+d计算的方法推荐在曾庆红et al。40]: 在哪里c_年代动荡的传递系数。

2.2。分解T_r基于梯形空间

2.2.1。建设理论T_r- - - - - -f_c梯形空间没有u

王等人。34构建一个理论T_r(图六世梯形空间1(一)一个像素的基础上)。王等人。4)进一步细化T_rvi梯形空间估计半干旱地区等的分水岭。从理论上讲,有四个顶点代表极端条件下在梯形空间;也就是说,Point 1 represents a well-watered vegetation in which the soil moisture of the root zone is sufficient and has a minimum canopy temperature,T_{c、最小值};2代表的缺水的植物根区的土壤水分明显不足,最大冠层温度,T_c,马克斯;第3点所代表的是一个富饶的土壤有最小的土壤温度,T_{年代、最小值};和点4代表了裸露的土壤中,土壤蒸发干燥严重抑制,最大的土壤温度,T_{年代,马克斯}。温度的四个顶点T_年代vi梯形计算 在下标1、2、3和4代表顶点绘制在图的值1,G_f表示的比率G来R_n,G_f3和G_f4分别设置为0.25和0.35,r_厘米和r_残雪最小和最大树冠抗性(s m⁻¹)和设置为12.5和625年,分别Δ饱和蒸汽压的斜率是空气温度(kPa C⁻¹),γ是常数(KPa⋅C⁻¹),VPD的蒸汽压赤字是空气(hPa)。

的T_rvi梯形方法具有强大的理论基础,但它需要网格u计算r_作为和r_交流,这可能显示不确定性尤其在异构的风景4]。在这里,我们进一步修改T_r在两个方面构建一个vi梯形u独立的T_r- - - - - -f_c梯形(图1 (b))。

首先,我们使用f_c取代增强型植被指数在构建梯形空间的分解是一致的T_r。T_r通常说的意思吗T_c和T_年代加权的f_c(9]:

第二,我们简化了计算极端温度采用一个假设显热通量在垂直方向有实力的优势在一定气象条件是微不足道的。它相当于以前的研究的假设13,41],边边缘理论忽略了水平平流时速度平衡等。这个假设意味着是一个富饶的中性大气条件优势金属氧化物半导体理论基础。然后,我们可以计算r_交流2和r_作为4中性大气条件(例如,r_交流0和r_作为0根据方程()16一个)和(16 c),而不使用u作为输入时T_{c、最小值}和T_{年代、最小值}是已知的。在实践中,我们采用平均T_一个有实力的风景的T_{c、最小值}和T_{年代、最小值}。的计算r_作为4(或r_交流2在方程()13)(或方程(11)可以分为两个部分:r_作为0(或r_交流0)和大气稳定校正功能,f(φ_女士4,φ_海关4),或f(φ_mc2,φ_hc2)[29日]:

计算的过程T_c,马克斯和T_{年代,马克斯}一个像素的基础上总结了左边虚线框的图2,它分为两个主要步骤:(1)计算初始r_交流2和r_作为4(例如,ther_交流0和r_作为0通过方程(16一个)和(16 c),分别)f(φ_mc2,φ_hc2)= 0和f(φ_女士4,φ_海关4)= 0。(2)迭代计算T_c,马克斯和T_{年代,马克斯}(方程(16 b)和(16 d);R_数控2(方程(8)),R_ns4(方程(8 b)),H_c2(= 0.9R_数控),H_年代4(=R_ns4(1−G_f4));l_c2和l_c4;φ_mc2,φ_hc2,φ_女士4,φ_海关4;(结合方程(9)和方程(11)),(结合方程(10)和方程(13)),(方程(12)),(方程(14));和f(φ_mc2,φ_hc2)(类似于方程(方程18)),f(φ_女士4,φ_海关4)(方程(18)),r_交流2(方程(11)),r_作为4(方程(13)),直到r_交流2和r_作为4是稳定的,即,d我fference between two adjacent calculations are smaller than five percent. Normally, the stability can be satisfied within 10 times.

应该指出的是,H_c2设置为0.9R_数控2因为存在表皮角质层蒸腾在极端干旱条件下(42]。

2.2.2。计算组件的温度

我们采用两级等方法T_r- - - - - -f_c梯形估计T_年代和T_c。两级等方法等与土壤水分的动态变化分为两个连续的阶段在一个给定的大气和植被条件下,即,土壤蒸发压力和植被蒸腾强调阶段阶段。

在土壤蒸发压力阶段,地表土壤水分(0 - 5厘米)逐渐减少,勒_年代不同的极大值为0。相比之下,根区的土壤水分保留在绑定,可以维持一个树冠斯皮德这样近的潜在增长率。这些变化反映在T_r- - - - - -f_c梯形(图1 (b)温度变化对f_c下的三角形。T_年代从最小值增加(T_{年代、最小值})到最大值(T_{年代,马克斯}),T_c依然不变,给出的

在植被蒸腾强调阶段,根区土壤水分的大幅减少和抑制_c和T_c从最小值不同(T_{c、最小值})到最大值(T_c,马克斯)。此外,T_年代维护T_{年代,马克斯}在极端缺乏表面土壤水分。温度的变化与f_c在这个阶段可以反映出上三角图中描述1 (b)。T_年代和T_c可以计算为

2.3。计算勒_年代,勒_c,勒

上述假设也在这部分计算H_c和H_年代,即,u独立的r_交流0和r_作为0结合T_c和T_年代被用来估计H_c和H_年代分别由一个迭代过程。

计算的迭代过程H_c和H_年代(图包含两个主要部分2,对虚线框表示):(1)计算初始r_交流和r_作为,即,u独立的r_交流0和r_作为0(2)迭代计算H_c(方程(9)),H_年代(方程(10));l_c和l_年代;φ_mc,φ_hc,φ_女士,φ_海关;(结合方程(9)和方程(11)),(结合方程(10)和方程(13));(方程(12)),(方程(14)),f(φ_mc,φ_hc),f(φ_女士,φ_海关),r_交流(方程(11)),r_作为(方程(13));和r_党卫军(方程(15)),直到r_交流,r_作为,r_党卫军是稳定的

勒_c和勒_年代计算每个林冠下残余能量(方程(5))或土壤组件(方程(6))。勒估计为乐的意思_c和勒_年代加权的f_c通过方程(3)。

3所示。研究区域与数据

3.1。研究区和地面观测

多尺度观测实验蒸散的异质性黑河流域2012年盟军遥测实验研究称为HiWATER-MUSOEXE-12 [43)是2012年5月和9月之间进行的沙漠绿洲过渡带在黑河流域的中游(图3)。年平均(1961 - 2010)的空气温度和降水的区域是7.4°C和128.7毫米44]。

HiWATER-MUSOEXE-12包含两个嵌套的观测矩阵,即大面积的30公里×30公里和核心区域位于盈科5.5公里×5.5公里,蹄兔灌区。HiWATER-MUSOEXE-12装备21自动气象站(AWS)和22涡度相关(EC)站在DM特大型发电厂(两个)和1水同位素站(DM特大型发电厂)在不同土地覆盖(包括玉米、沙漠、戈壁、荒漠草原,果园、蔬菜、住宅、湿地)。气象数据,包括T_一个相对humdityr_h向上/向下短波辐射,向上/向下长波辐射、净辐射、多层土壤湿度,土壤温度,观察21 AWS 10分钟的间隔。T_一个和r_h是空间插值研究区与反距离加权法(IDW) [25]。土壤热通量G通过计算板卡尔法(45]。这个方法包括两个部分:吸热通量,计算使用f_c加权平均的三个heat-plates(6厘米以下每个通量塔)周围的地面测量,以及在土壤蓄热的变化,计算了土壤温度变化速率,土壤湿度,土壤孔隙度在2和4厘米的深度。G不计算在S4, HZZ ZY网站由于缺乏土壤孔隙度测量。质量控制上G是主要的基础上进行理性的土壤温度的变化。植被高度,h测量,通常在每个AWS站的间隔h两个测量由线性插值计算。

EC的预处理通量平均在30分钟,通常分为三个质量等级如下:0级(平稳性的质量评估方法,Δst < 30,和湍流积分特性测试,ITC < 30),一级(Δst < 100和ITC < 100),和2级(Δst < 100和ITC > 100)。为了确保质量,EC通量从2级,从怀疑仪器漂移,从异常G(主要是指土壤温度测量异常)被否决。EC通量通常被认为是作为能量不平衡。波文比(BR)和残余能量(重新)是两种常用的方法用于解决能量不平衡问题在电子商务系统46]。在目前的研究中使用的BR方法。DM站,比勒(LE蒸腾的组件_树冠/ LE,勒_树冠是树冠蒸腾的组分在混合像素,=勒_c×f_c勒(LE)和蒸发组件_土壤/ LE,勒_土壤是土壤蒸发组件在混合像素,=勒_年代×(1−f_c)是使用腔衰荡光谱测量的(crd)水蒸气同位素(模型L1102-I、Picarro Inc .)和代表平均13:00-15:00(当地时间)44];等及其蒸发组件通过梯度扩散计算方法和。戈登模型,分别。

3.2。遥感数据

ASTER(先进星载热发射和反射辐射仪)一级b图像八万里无云的日期(6月24日6月15日,7月10日,8月2日,8月11日,8月18日,8月27日和9月3日)获得来自美国地质调查局网站(https://earthexplorer.usgs.gov/)。ASTER为可见光和近红外波段的观测提供了空间分辨率15 m 12:10 - 12:20(当地时间)。ASTER L1B可见红外数据重新取样90通过最近邻方法。α通过拟合计算窄带(相对于红光47]: 在哪里ρ₁,ρ₂,ρ₃代表的相对于红光band1、二级和band3覆盖了可见光和近红外光谱,分别。通过双波段的增强型植被指数计算方法提出的江et al。48)认为ASTER传感器没有提供一个蓝色乐队:

土地覆盖图像是通过视觉获得解释。T_r和ε产品提供的寒冷和干旱地区科学数据中心;这些产品估计temperature-emissivity分离(te)算法的基础上(49)使用ASTER热红外波段的空间分辨率90米。

4所示。结果

4.1。验证WiTSEB输出

WiTSEB输出的散点图(R_n,G,H,LE)与地面观测显示在图中4。WiTSEB输出的准确性进一步用均值偏移误差(MBE),均方根误差(RMSE),和确定系数(r²)与地面观测相比,表中列出1。

R_n最好的建模是基于方程(1),(8)和(8 b)的总体RMSE 31.9 W m⁻²在四个组件的地表能量平衡方程。有智商有点低估了5.3 W m⁻²与一个r²0.82。估计的性能R_n随风景。它低估了玉米,蔬菜,和果园景观,但被高估了在沙漠草原,戈壁、住宅和湿地网站。最大的错误是发生在湿地景观与MBE 64.6 W m⁻²和65.1 W的RMSE m⁻²,这将是可能的严重低估α。

由于缺乏土壤孔隙度测量、估计的准确性G只有在玉米、蔬菜、果园、沙漠和戈壁的网站。G估计常数R_ns(= 0.35),整体−6.4 W m的英帝国勋章⁻²,43.1 W的RMSE m⁻²和一个r²0.22,相比之下tower-based测量。固定比例策略可能的低性能的主要原因G估计。

合理的估计之间的协议是获得HMBE和tower-based观测和RMSE−11.7和63.5 W m⁻²,分别。蔬菜和玉米网站相对较小的偏差H估计在对比其他的风景。负H测量是在几个人玉米网站(图4 (c)),而他们的H估计是积极的,因为假设是缺乏会计水平对流的影响。

估计2.7 W m WiTSEB勒的英帝国勋章⁻²,68.6 W的RMSE m⁻²和一个r²0.88(表1)。玉米和果园网站显示比干更紧密的协议与地面观测站点,即。沙漠、戈壁、沙漠和草原网站,使用更小的偏差和RMSE较低。

此外,我们也估计勒(我们叫它TSEB模型u为了方便WiTSEB)相同,即,p一个tchfr一个米e and the two-stage decomposing method, except that TSEBu员工u作为输入来计算空气动力学抗性(例如,r_交流2,r_作为4,r_交流,r_作为,r_党卫军)。结果在表2LE-estimated TSEB的准确性u利用ASTER影像从八个日期HiWATER-MUSOEXE-12 21塔观测。尽管TSEBu在蔬菜方面优于WiTSEB RMSE,湿地,沙漠,沙漠和草原,它显示了稍低的整体性能,产生一个MBE 8.0 W m⁻²,70.7 W的RMSE m⁻²和一个r²0.87。

4.2。与先前的研究相比

HiWATER-MUSOEXE-12数据集被用来评估不同评估方法在之前的研究(表3)。通过不同的方法之间的不同的RMSE LE 17.9和133 W⁻²,中位数为74.8 W m⁻²。在那里,TD-TSEB [28)和非参数模型(51)移除依赖的优势u提供一个RMSE 89.8和133 W m⁻²,分别。WiTSEB使用相似的输入和两个源框架作为TD-TSEB但RMSE较低(即。41.9 W m⁻²DM站)。虽然这精度比较缺乏绝对的意义,因为假设不同,它可以说明可接受的精度。

4.3。LE分区

五天(6月24日,7月10日8月2日,8月11日和8月27日)在八个日期的ASTER crd水蒸气同位素观察DM站。为期五天的树冠蒸腾组件的平均比率(LE_树冠/ LE)估计为84.6%,低于3.2%的观察(表4)。一项研究表明,crd略有高估了勒的比率_树冠/ LE [44]。因此,勒的准确性_树冠/ LE估计通过WiTSEB有望高。相比之下,歌曲等。58)采用TSEB模型使用一个eight-date观察T_r从一个侥幸Ti55热红外成像仪和其他观察结果(表3)来估计勒_树冠和RMSE MBE / LE和获得了1%和2%,分别。杨et al。54)评估他们…的表演,TSEB和MOD16模型使用ASTER影像从六个日期和MBE决定了勒_树冠/ LE−1.1%、4.1%分别和−20.5%。姚明et al。(28)使用陆地卫星图像从五个日期评估TD-TSEB MBE模型并获得−11.1%。

我们评估的性能WiTSEB(表4在勒_土壤(土壤蒸发组件在混合像素,=勒_年代×(1−f_c))和勒_树冠估计在DM火车站。结果表明,MBE (RMSE)的勒_土壤,勒_树冠,勒是21.9(33.7),−0.9(49.3),和20.8 (41.9)W m⁻²,分别。相比之下,歌曲等。58)获得的RMSE勒在61 W m⁻²通过使用TSEB模型和地面观测。勒的值_土壤,勒_树冠和LE TD-TSEB模型低估了的28)分别为4.2,60.1和63.6 W m⁻²的RMSE 16.5, 91.3,和89.8 W m⁻²,分别。

4.4。时空变化

估计LE地图展现在图8日期5。这些地图显示显著的空间差异主要由土地覆盖的空间分布。一般来说,勒大高的地方f_c(例如,wetland, corn, vegetable, and orchard) and low at places with sparse vegetation (i.e., Gobi, desert, and desert steppe). Wetland has the largest LE given sufficient water supply, with an average of 485.4 W m⁻²在八个日期。虽然降水稀少(2012年6月和9月之间的累积沉淀∼100毫米),果园,玉米,和vegetable-covered区域产生一个高勒因为灌溉,平均值为452.1,422.1和393.3 W m⁻²,分别。此外,区域土壤水分灌溉可以放大空间差异增加空间变化在LE尽管相同的土地覆盖类型;例如,勒在6月24日东北地区较高的核心区域(蓝色框)比在其他领域(图5(左列)。土壤水分在4厘米深度明显高于在S3, S9, S10(36 - 39%)比其他corn-covered网站(17 - 29%)。居民区的LE平均为262.6 W m⁻²,主要来源于树冠蒸腾(174.6 W m⁻²)。由于水压力(即。,lack of precipitation and no irrigation), desert, Gobi, and desert steppe provide a small LE, with an average of 44.5, 66.3, and 69.0 W m⁻²,分别。8月18日是唯一和为期两天的前期有效降水(即约会。,每日3 - 5毫米的降水大于0.5毫米);因此,戈壁、沙漠和荒漠草原始终有一个明显高于勒比其他日期8月18日。

LE地图的比较在不同的日期表示时态的变化勒估计在高的地区f_c由于物候变化。勒在玉米和蔬菜区域的平均值明显高于6月7月和8月和9月。果园和湿地地区也显示时间变化,但他们的范围较小比玉米和蔬菜。

在图6,勒的比率_树冠勒(LE_树冠/ LE)在沙漠和荒漠草原的表面的最高平均0.95和0.92,分别在8个日期。这个结果是由于土壤蒸发是极其强调考虑到严重的干燥土壤表面,而树冠可以使用深层土壤水分蒸腾通过维护一个轻微的蒸腾。勒_树冠/ LE沙漠和荒漠草原的表面低于在其他日期8月18日给土壤蒸发与降水的增加。作物(包括玉米和蔬菜)和果园地区类似的勒_树冠/ LE平均约为0.86。住宅最低勒_树冠/ LE平均为0.72。

5。讨论

5.1。敏感性分析

WiTSEB模型输入包括以下细节:(1)地面气象观测:T_一个,r_h,h;(2)遥感数据:T_r,α,ε,增强型植被指数;和(3)的参数:G_f3,G_f4,α₁,α₂,α₃,α₄,z_0mc,r_厘米,r_残雪。输入模型灵敏度分析理解误差的来源和误差传播机制WiTSEB。勒的敏感性我th输入,年代_我,被定义为 在哪里勒₀代表平均勒估计实际输入,勒_±代表的平均LE 8个研究区域估计的日期我th输入增加(+)或减少(−)的比例值或对实际的勒,和变化范围和步骤2 K和0.5 K温度输入(T_一个和T_r其他输入)和20%和5%,分别。

在表5温度变量,WiTSEB敏感。T_r和T_一个分别是消极和积极与勒。2 (1)K减少或者增加T_r可能会导致一个15.9(8.1)17.2(8.5)% %增加或减少勒估计,分别。−2的扰动(−1)K或2 (1)KT_一个将导致LE扰动−22.7(−10.8)%或18.9(9.9)%,分别。WiTSEB显示类似的灵敏度大小其他遥感变量(α,ε,增强型植被指数)和低于敏感T_r。勒估计是积极的增强型植被指数,以增加或减少20%导致增加或减少4.5% 1.9%勒估计,分别。估计是负面的α,ε,r_h。增加或减少20%α将导致减少了5.1%或5.3%的增长。WiTSEB构成的参数。LE小于3%时的摄动参数扰乱20%。勒估计显示出积极的关系G_f3,α₁,α₃,z_0mc,r_残雪但负相关G_f4,α₄,h,r_厘米。−二十(20)%的扰动α₂,α₄,h会导致LE扰动0.1 (−0.1)%,1.9 (−2.3)%,0.2 (−0.4)%。

类似的敏感性分析进行对许多trapezoid-based两个源模型(表6),比如他们…[10],TTME [13],ESVEP [33]。与这些模型相比,WiTSEB避免使用u作为输入,不增加其他投入的依赖。

此外,如果地面R_d和R_ld观察是足够的,我们可以使用它们作为输入WiTSEB。这种方式,WiTSEB可以相对的性能改善,即。的RMSE LE减少从68.6 W m⁻²62.9 W m⁻²和r²从0.88增加到0.89。我们进行了灵敏度分析。这两个R_d和R_ld勒估计是积极的。5%的扰动R_d和R_ld勒估计变异可能导致6.6%和3.1%,这几乎是一样的ESVEP [33]和略低于STSEB [11]。

5.2。误差源分析

5.2.1。错误T_r和α估计

的T_r观察是计算 在哪里R_陆和R_ld是观察到的向上和向下长波辐射(W m⁻²),分别。陆地表面发射率ε来源于T_r产品,是估计的算法。

在图7(一),T_r产品与观察,显示一致性,MBE美,RMSE,r²2.9 2.0 1.1 K, K, K,分别和0.89。的T_r产品显示在玉米和果园面积精度高。同样,LE估计在这两个领域产生高精度(图4 (d)和表1)。T_r高估了在戈壁、荒漠草原和沙漠地区,MBE 2.1, 4.6,和5.4 K,分别。勒估计稀疏植被区域的负面偏见42.1,108.3和73.9 W m⁻²,分别。6月24日6月15日,8月2日,8月11日,8月27日和9月3日T_r在沙漠草原网站是高估了4.5,4.6,6.0,3.4,5.6,和5.6 K,分别,所以可能会呈现点(f_c,T_r)信封显示在图1 (b)和导致勒估计约为0。在住宅的网站,T_r大大低估了,这是符合34.9 W m的LE高估⁻²呈现在图4 (d)和表1。

类似于T_r,α也估计从ASTER影像。估计α有0.021的RMSE和一个吗r²0.65。α一般显示轻微高估与AWS(图的观察7 (b)0.01)与英帝国勋章。然而,α给大大低估了在湿地,−0.05与英帝国勋章,这创造了相对高估的R_n(图4(一)和表1)和勒(即。,一个nMBEof 70.7 W m⁻²),尽管T_r是高估了(即。0.64 K),英帝国勋章。

5.2.2。错误T_一个插值

我们计算出标准差(SD) 90×90分辨率的网格量化空间可变性(表7),采用分析crossvalidation (LOOCV)方法分析插值精度(图8)。0.1 K和0.3 K之间的SD不同平均为0.2 K在八个日期,从而表明较低的空间变异性。内插的T_一个显示了观察的良好的关系r²0.97。内插的T_一个低于观察吗T_一个0.2 K和有一个美和RMSE 0.4 K和0.5 K,分别。这两个指数暗示T_一个可能不是的主要误差源WiTSEB模型在这一研究领域。

然而,研究人员时需要谨慎使用方法复杂的地形和罕见站区域因为插值方法的性能敏感的气象数据的密度和可变性。韦伯斯特et al。25)评估七个插值方法在不同的地形和景观异质性高澳大利亚东南部地区,发现没有一个空间插值方法可以提供一个可靠的性能在各种条件和气象数据。

5.2.3。引入的错误假设

规避的依赖u一个假设,即。,water-saturated surface is under neutral conditions, is used to construct theT_r- - - - - -f_c梯形(图1 (b)),通过平均计算LE组件T_一个蔬菜、玉米和湿地景观。使用一个特定的条件T_一个作为T_{c、最小值}和T_{年代、最小值}是一种常见的实践构建一个理论吗T_rvi或T_r- - - - - -f_c梯形空间(10,13,27,32]。唐,李33发现估计T_{c、最小值}和T_{年代、最小值}通过莫兰的方法(60略有不同T_一个在禹城火车站被农田覆盖在58晴空天从2010年3月到2011年10月。王等人。4发现计算T_{c、最小值}通过修订莫兰低于像素的方法T_一个2.9 K,然而,这种差异与半干旱植被条件。然而,王子和Goward [61年)认为,两个温度之间的差异的大小大约是2 K。

在这里,我们分析的误差传播WiTSEB变量(例如,R_数控1,R_ns3,r_作为0,r_交流0,r_作为,r_交流,T_{年代,马克斯},T_c,马克斯,T_年代,T_c,H_c,H_年代,H和LE)通过引入的减少T_{c、最小值},T_{年代、最小值}在3 K,通过考虑王等人的研究。4]。在图93 K下降T_{年代、最小值}导致变量的大小增加或减少不到4.5%,大小是0R_数控1,r_交流0,r_交流,T_c,马克斯估计。3 K下降T_{c、最小值}而在T_{c、最小值}和T_{年代、最小值}结果在增加H_c估计分别为15.1%和16.3%,而对其他变量的影响并不明显,5.5%和6.9%H估计在勒估计和−−3.3%和4.3%,分别。

5.3。的不确定性G

EC通量测量广泛被称为一个能量不平衡,即。观察通量之和(H+ LE)小于可用的能源(R_n−G),从而产生了大约16%的不确定性在HiWATER-MUSOEXE-12勒(62年]。原因导致能源unclosure包括测量不匹配的足迹63年)、水平平流和忽视蓄热测量G(64年]。这里,我们着重分析G对勒观察测量误差及其影响。板卡尔的方法(45用于观察G。网站(包括S4住宅、HZZ沙漠草原和ZY湿地)不用于计算蓄热变化缺乏土壤孔隙度的测量,从而导致G观察不到实际值。因此,纠正勒通过BR方法将高于实际价值。HZZ沙漠草原有一个系统性的错误更少T_r估计(4.6 K和5.4 K MBE),但有一个更大的LE低估(−108.3 W m⁻²与−73.9 W m⁻²比沙漠站点)。这种对比可以解释观察到的错误造成的勒G观察,即。,underobservedG增强BR-corrected勒和加剧勒估计的低估。此外,underobservedG在剩余站点减轻了过高的估计严重低估造成的T_r。

图所示的结果4 (b)和表1表明估计之间的相对较大的分歧G和测量G。这个分歧是可能由于固定值C_G在整个研究区域的所有8天。C_G据报道,随时间变化,土壤类型和土壤水分(36]。具体地说,C_G显示昼夜变化(65年),但通常是恒定在当地中午太阳周围的时间范围(66年)和时间范围内的ASTER天桥时间;因此,设置的策略C_G在给定的常数土壤类型和土壤水分条件一天是可以接受的。有系统地高估了G在戈壁和沙漠网站,对比蔬菜站点的性能。这种差异可以解释为土壤性质差异(54),即。,dry rock and sandy soil has lower soil heat capacity than vegetable soil due to the lower soil moisture and higher soil porosity [67年]。土壤水分的影响C_G在这项研究中,很难定量评估因为我们缺少地面数据隔离土壤特性的影响玉米唯一景观显示统计学意义。重要的是,当地的校准C_G研究区域的网站将提高协议;然而,本研究的目的是建立一个广泛的应用u独立的两个源能量平衡模型,而不是那些特定的网站优化。

5.4。的比较T_r分解方法

的分解T_r成T_c和T_年代两个源模型是一个关键过程。四种直接方法,即multiangle方法(68年),经验法(69年),湿润等值线法(70年),两级等方法(32,33),采用;此外,一个间接法,即Priestley-Taylor迭代法(9),使用。鉴于缺乏两个视图角度的图片,在这里,除了multiangle方法,我们主要讨论三个直接的方法,即。经验,湿润等值线,两级等方法。

实证方法使用之间的经验关系T_年代−T_c和T_r−T_一个(例如,T_年代−T_c=C_一个(T_r−T_一个)^米,在那里C_一个= 0.1,米= 2)[69年)段T_r。我们之间的关系T_c和T_r在一个给定的气象条件下(T_一个基于Lhomme = 293 K)的关系。在图10,T_c近似线性增加T_r在高植被(f_c> 0.7),而T_c随的增加而减小T_r下f_c< 0.7条件。这种现象是自然状态,相反的T_r和T_c增加与水压力和植被蒸腾约束。此外,T_c甚至小于0的情况下T_r> 315 K(例如,T_r−T_一个在稀疏地区> 20 K)。事实上,平均T_r−T_一个在ASTER天桥八日期时间在沙漠,沙漠草原和戈壁地区为20.9,18.2,和18.1 K,分别。因此,T_c错误地估计了在这些地区。这些现象验证实证关系的限制,特别是在稀疏区域(71年]。此外,Lhomme经验系数随地区而异。詹et al。71年)报道,系数C_一个在0.07和0.27之间波动米设置为2基于测量数据从90年的87年,季风的横笛和沃希托河的92个站点。

湿润的等值线法最初提出PCACA模型(70年)的假设几乎直等压湿润与等价的T_年代和T_c在一个统一的大气环境和土壤表面均匀。这种方法有相似的两级使用梯形空间段等方法T_r。然而,两种方法之间的分解组件温度大大不同。在这里,T_c和T_年代分解的湿润等值线法表示的T_r- - - - - -f_c梯形空间T_c,张和T_年代,张做一个区分。在图11,T_c几乎等于T_一个平均为297.9 K DM站在八个日期。相比之下,T_c,张大于T_c3.5 K。卡尔森(41)宣称,T_c主要是由根区土壤水分。吴et al。72年)的深度报道,玉米根区是20 - 80厘米生长期。这里,我们计算了在根区土壤水分的平均土壤湿度20岁,40岁,80厘米,发现玉米根区土壤水分是略大于所有日期的田间持水量,从而表明植被蒸腾并不强调。因此,T_c理论上约等于T_一个。的平均值T_年代307.7 K和明显高于吗T_年代,张5.6 K。T_年代的主要原因是土壤表面水分(∼2厘米),考虑到吗T_r在实际是“皮肤温度”深处,给定的波长的电磁辐射可以穿透(73年]。

此外,显著差异也体现在T_年代−T_c。的平均值T_年代−T_c在八个日期是9.7 K,T_年代,张−T_c,张只有0.8 K。6月24日重要水分胁迫发生与土壤表面的水分含量只有10.5%。T_年代理论上必须明显大于T_c;然而,T_年代,张−T_c,张只有2.2 K(图11),这可能是相对较小而观察。先前的研究已经报道,观察到T_年代−T_c可能超过10 K。例如,Colaizzi et al。74年)发现,T_年代−T_c中午结束10 K,赛季中期初在陆地棉区域,原始林区,德克萨斯州,美国根据观测的红外热成像(模型红外热成像/ c, Exergen Corp .),水城,麻萨诸塞州,美国)。田et al。75年)报道,大豆T_年代−T_c有超过20 K的极值中午利用热红外成像仪(福禄克红外FlexCam Ti55,侥幸作物。美国)。一些研究人员观察到T_年代−T_c经常超过20 K在半干旱的环境中(例如,Chehbouni et al。76年),休谟et al。77年],Kustas et al。78年])。Kustas和诺曼22)强调,平均水平T_年代−T_c有一个极端的25 K的情况下。艾伦et al。79年)表明,T_年代−T_c可以在公开的20 - 30 K和干燥表面。

等方法是基于湿度等值线估计土壤蒸发分数(LE_年代/ (R_ns−G_年代(LE)和植被蒸腾分数_c/R_数控假设他们拟线性变化T_年代和T_c分别在梯形空间;这些方法包括PCACA [70年],TTME [13,估计潜在蒸发分数(LE_年代/勒_sp,勒_sp是潜在的土壤表面蒸发)和植被潜在蒸腾分数(LE吗_c/勒_cp)拟线性T_年代和T_c分别(例如,ETEML(杨et al。80年])。根据我们的假设,我们可以推断出粗糙的蒸发和蒸腾分数之间的平等33)和土壤之间的平等和植被潜在蒸发比率。在这里,我们计算了使用观察LE潜在蒸发和植物蒸腾作用的分数_土壤/乐、乐、和气象数据(例如,T_一个,r_h,uDM站评估扣除),观察到勒_年代计算了勒_土壤/勒×勒/ (1−f_c);f_c通过计算安德森等人提出的方法。81年),勒_sp和勒_cP使用公式计算推荐的μet al。8和关和威尔逊82年]: 在哪里r_年代,r_一个,r_合计土壤表面的气动阻力,树冠表面,和总,分别和r_{年代、最小值}是最低表面电阻。

在图12,潜在蒸发部分显然是低,波动幅度大于潜在的蒸腾分数。潜在蒸发分数范围在0.09和1.32之间,平均和标准偏差为0.47和0.24,分别。值得注意的是,潜在蒸发分数大于1 7月30日主要是由于小E_sP从一个高了r_h值(79%)。潜在蒸散分数在0.81和1.37之间波动,平均和标准偏差为0.95和0.1,分别。此外,潜在的蒸腾分数在灌浆期期(约在8月)平均为0.98,高于在成熟时期(大约8月和后),为0.91。因此,湿润等值线法有可能高估了勒_土壤和低估了勒_树冠。的MBE勒_土壤和勒_树冠通过湿润等值线法是53.4−11.1 W m⁻²分别,从而证实了结论。

两个先决条件是隐含在两级等方法。第一个前提是在根区土壤水分减少落后,表面上(∼2厘米)。第二个前提是土壤水分变化的司机辐射温度等变化。图12说明表面土壤湿度显示了戏剧性的减少漫灌的两个实例之间的间隔(DM展出漫灌7月2日,7月28日和8月28日44])。在根区土壤水分减少在间隔和维护的范围大于田间持水量,从而表明没有水的压力。T_c被认可和广泛使用作为水的可用性指标的计算等作物水分胁迫指数(CWSI) [83年]。莫兰et al。60]发达CWSI裸露土壤的概念并提出了水分亏缺指数,表明T_年代大约是线性相关的表面土壤水分和土壤蒸发在给定的T_一个,R_n、VPD和r_一个验证,比达尔和毕雷矿泉水84年]。因此,应用两阶段适合分段等方法T_r在一个给定的气象条件。

6。结论

减少依赖地面气象数据,特别是数据称为高空间和时间变化,即。、风速u,显著减轻不确定性的遥感等大规模和异构表面。在这项研究中,我们提出一个WiTSEB模型通过使用一个简化的理论表面温度(T_r)植被覆盖率(f_c两级等)梯形T_r分解方法,和两个源补丁框架。

WiTSEB在HiWATER-MUSOEXE-12网站开展的沙漠绿洲过渡带Zhangye城市黑河流域中游的使用ASTER影像在八个日期。R_n,H和估计,从21通量塔观测结果吻合较好。RMSE和r²勒估计68.6 W m⁻²和0.88,分别。的精度R_n,G,H,勒估计显著不同土地覆盖类型(包括玉米、沙漠、戈壁、荒漠草原,果园、蔬菜、住宅、湿地)。MBE和RMSE勒_树冠/ LE估计−3.2%和5.7%,分别比crd水蒸气同位素测量。勒估计显示高跨景观空间变化。勒估计通常是大型高植被覆盖区域和低稀疏植被区域。此外,灌溉策略放大空间的差异。勒估计在农田(玉米和蔬菜)高7月和8月,6月和9月低。勒估计在果园和湿地区域显示6月和8月之间的时序变化更小,但是明显大于9月的价值。降水的主要原因是勒在低植被时空变化的区域。

WiTSEB是最敏感的T_一个和T_年代但对其他气象、遥感和其他参数。增加了2 KT_r和T_一个导致降低17.2%和勒估计,增加了18.9%。其他投入引起的扰动敏感性20%,达到6.2%。与其他两个源模型相比,WiTSEB不加重气象和遥感输入的灵敏度。误差分析表明,估计误差T_r有助于LE高估或低估在某些土地覆盖类型。观察到的误差G会加剧LE低估和减轻LE高估。理性的评估表明,假设,这是用来避免u在构建T_r- - - - - -f_c梯形空间和迭代计算H核心组件,收益率最小影响变量的估计。

一个两阶段的合理性等模式分解T_r是全面验证了使用地面气象观测的DM站。相比经验和湿润等值线,两级等模式提供了更大的灵活性的自然环境,给勒估计精度高。

与其他卫星模型,WiTSEB有一定的限制,因为一些不经常使用输入,如树冠高度(h)[1),这是一个必要的因素对模拟的表面粗糙度和空气动力阻力。参数的不确定性(例如,r_残雪,r_厘米,G_f,α)在极端的条件下构建T_r- - - - - -f_c梯形空间也需要进一步研究。

数据可用性

地面观测数据用于支持本研究的结果公布在应用到寒冷和干旱地区科学数据中心在兰州(http://card.westgis.ac.cn/)。L1B ASTER影像是在美国地质调查局网站免费下载(https://earthexplorer.usgs.gov/)。遥感产品,包括反照率和增强型植被指数,可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢黑河计划科学数据中心,中国国家自然科学基金,提供地面和近地表测量获得的黑河流域盟军遥测实验研究(HiWATER, http://westdc.westgis.ac.cn/hiwater)。这项工作得到了中国国家重点研究和发展计划(批准号2017 yfc0405801-02)的技术创新基础珠江液压研究所(批准号[2018]ky015), CRSRI研究项目(不开放。CKWV2017529 /肯塔基州),中央大学(没有基础研究基金。2017 b614x14),江苏省研究生创新研究与实践项目(没有。KYCX17_0419)。

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