Surface evapotranspiration (ET) is the key precondition to understand the spatial and temporal changes of runoff. Due to the extremely complicated environmental characteristics of the source regions of rivers in Southwest China (SRRSC), dense ground measurements of ET are not possible. In addition, there are few remote sensing ET models or methods developed specifically for SRRSC. Therefore, studies on the runoff in SRRSC have suffered from the lack of ET dataset in SRRSC. In this context, this project is proposed according to the scientific purpose and key scientific questions of the Major Research Plan of the National Natural Science Foundation of China “Runoff changes and its utilization in SRRSC”. The objective of this project is to develop an series of effective methods and models to estimate ET in SRRSC. First, accurate “all weather” land surface temperature will be retrieved through integrating multi-source remote sensing data acquired by optical and passive microwave remote sensors on board polar and geostationary satellite platforms to overcome the frequently cloudy conditions in SRRSC; other surface parameters required by ET models will be retrieved or obtained from other sources. Second, the ET model and its parameterization scheme will be developed according to the environmental characteristics of SRRSC especially the topography. Third, the spatial and temporal resolutions of ET will be improved through temporal extrapolation and spatial-temporal fusion. Three long-term (from 2000 to 2018) ET datasets with high reliability will be generated from the developed methods and models, including one dataset with a 1-km resolution for SRRSC and two datasets with a 30-m resolution for the key areas in the source regions of the Yarlung Zangbo River and the Lancang River. Based on the generated ET datasets, the spatial and temporal changes of the surface ET and the influencing factors will be investigated. This project will overcome the ‘bottleneck’ of the studies on the surface ET in SRRSC and the lack of surface ET dataset and eventually contributes to the studies of the runoff in SRRSC.
地表蒸散发是掌握径流演变规律的关键前提。西南河流源区的复杂自然环境导致蒸散发的地面观测十分困难,遥感估算则缺乏有针对性的模型与方法,故该区的径流研究受制于蒸散发数据匮乏的“瓶颈”。本项目紧扣西南河流源区重大研究计划的科学目标与核心科学问题,开展蒸散发的遥感估算研究。针对多云雾的天气特征,充分发挥多源遥感(光学与微波遥感、极轨与静止卫星)协同反演的优势,为蒸散发模型提供全天候的地表温度等参数;针对起伏地形,研究蒸散发遥感估算模型与优化的参数化方案;基于时间尺度扩展与时空融合方法,提高蒸散发的时空分辨率。形成西南河流源区和两个核心源区(雅鲁藏布江、澜沧江源区)内重点区域的准确可信、长时间序列、空间全覆盖和较高时空分辨率的蒸散发产品。在此基础上,全面、客观和深入研究蒸散发的时空演变特征及其影响因子。通过本项目,填补西南河流源区径流研究面临的巨大数据“鸿沟”,为我国在该区的径流观测和模拟能力的提升贡献力量。
西南河流源区径流研究受制于地表蒸散发数据匮乏的“瓶颈”。因此,本项目研究目标是:发挥多源遥感协同反演和多分辨率数据时空融合的优势,开展西南河流源区地表蒸散发的遥感估算研究,生成地表蒸散发产品,分析西南河流源区地表蒸散发的时空演变特征及其影响因子。.项目认真按照科学目标和专家组意见执行,主要研究内容和结果包括:.(1)全天候地表温度的多源遥感协同反演与集成。建立了面向源区全天候地表温度的多源遥感协同反演和集成方法,结果精度为3.12 K - 4.28 K,较其他产品精度大幅提高。方法有效克服了源区复杂天气特征的影响,为地表蒸散发模型提供了空间无缝的输入数据。.(2)地表蒸散发遥感估算模型与参数化方案的优化。针对现有气象驱动数据空间分辨率很低的问题,建立了气温降尺度模型,将气象模式资料的近地表气温空间分辨率提高至0.01°;优化了短波、长波辐射估算模型。针对源区特点,对现有的地表蒸散发模型及其参数化方案进行了改进和优化,构建了ET估算模型。验证结果表明模型精度较高,日蒸散发的NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency Coefficient, 纳什效率系数)、MBE、MAPE和RMSE分别为0.56、-0.17 mm/d、36%、0.88 mm/d。.(3)地表蒸散发的时间尺度扩展与时空融合。首次将全天候地表温度数据同化到变分数据同化理论框架中,实现了源区地表蒸散发的时间尺度扩展,有效提高了时间分辨率和连续性,并在流域尺度上发展了地表蒸散发的时空融合模型。.(4)地表蒸散发产品生成与时空演变特征分析。利用本项目构建的相关模型,生成了2000-2018年西南河流源区瞬时、逐日、月和年的地表蒸散发产品及其他产品。完成了西南河流源区地表蒸散发的时空演变特征分析,初步揭示了其时空规律。.在本项目的支持下,已发表18篇学术论文,包括12篇SCI论文,授权专利4项,软件著作权1项;在审SCI期刊论文3篇,即将出版专著一部(已签出版合同)。项目组成员在国际会议上作报告4次,出国参会6人次。培养博士生3人、硕士生7人,入选科技部“遥感青年科技人才创新资助计划”2人。.本项目在西南河流源区地表蒸散发估算方面形成了研究特色。已生成高质量的近地表气温、全天候地表温度、地表蒸散发等数据产品,并实现了共享。研究成果为西南河流源区径流观测和模拟提供了支撑。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
路基土水分传感器室内标定方法与影响因素分析
黄河流域水资源利用时空演变特征及驱动要素
内点最大化与冗余点控制的小型无人机遥感图像配准
基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究
惯性约束聚变内爆中基于多块结构网格的高效辐射扩散并行算法
融合多源遥感信息的黑河流域绿洲区逐日田块尺度(30m)地表蒸散发估算与耗水规律研究
西南河流源区关键水文气象变量的多源遥感观测与数据集成
多源遥感高分辨率时空连续地表实际蒸散发算法研究
盐渍化灌区蒸散发多源遥感协同反演及其时空格局变化研究