干旱区陆表蒸散遥感估算的参数化方法研究

蒸散发是内陆河流域水文-生态过程耦合的纽带，掌握了内陆河流域的蒸散发时空结构，将极大地提升对水文－生态过程的理解和水管理能力。本项目以干旱区陆表蒸散遥感估算为研究对象，针对蒸散模型参数化中的瓶颈问题，充分利用ETWatch方法和现有黑河的地面观测基础，围绕下垫面热力非均匀性的定量描述方法、地面能量项闭合修正、平流误差补偿、地表水分胁迫、大气参考高度确定等关键问题，研究多尺度-多源数据融合的陆表蒸散参数化方法，结合黑河典型区野外观测数据进行参数优化，形成黑河流域不同下垫面的参数集，提高流域尺度蒸散估算的可靠性、稳定性和时空连续性，建设黑河流域长时间序列的蒸散遥感数据集，包括2000-2014年的绿洲(30m)、上游(250m)和全流域(1km)三个尺度，为绿州区的耗水结构、上游的水资源估算和全流域的水文-生态过程研究提供数据支持，为黑河流域水资源持续利用研究提供科学依据和技术支撑。

本项目以干旱区陆表蒸散遥感估算为研究对象，充分利用 ETWatch 方法和现有黑河的地面观测，围绕下垫面热力非均匀性的定量描述方法、地面能量项闭合修正、地表水分胁迫、大气参考高度确定等关键问题，提出了多尺度-多源数据协同的陆表蒸散遥感模型参数化方法。（1）提出了基于静止气象卫星FY2云产品的净辐射估算方法，准确刻画了地表短波辐射空间分布特征的变化，提高了净辐射的估算精度；（2）提出了基于MOIDS数据的瞬时地表土壤热通量估算方法，反映了土壤特征异质性影响下的土壤热通量卫星过境瞬时空间变化；提出了基于MODIS数据的日土壤热通量的估算方法，提高了月、旬等时间尺度的地表能量闭合率；（3）提出了基于多源遥感数据的几何粗糙度与空气动力学粗糙度反演模型，分别采用光学遥感数据、雷达数据、数字高程模型数据反演地表几何结构粗糙度、硬地表粗糙度以及地形粗糙度，建立了综合考虑植被（高度）、地表粗糙元和地形起伏影响的地表空气动力学粗糙度反演模型，更加全面地刻画地表粗糙度的空间异质性和时间序列变化过程；（4）提出了基于MODIS大气廓线产品的大气边界层高度估算方法，降低蒸散模型对地面热力特性的敏感性；（5）提出了基于MODIS遥感数据的近地表饱和水汽压的估算方法，能够更加准确的刻画干旱区区域尺度上饱和水汽压的变化；（6）基于不同下垫面类型的特征，集成地表空气动力学粗糙度、大气边界层高度和饱和水汽压等参数，提出了不同下垫面类型下感热通量的参数化估算方法，进一步提高了区域尺度感热估算精度和可靠性；（6）考虑了植被、净辐射、风速和土壤湿度的时间变化过程, 提出了耦合土壤湿度的蒸散时间扩展方法。.将新算法和模型集成到ETWatch遥感估算系统，建立了多尺度-多源数据协同的陆表蒸散遥感模型参数化方法，该方法能够提高流域尺度蒸散估算的可靠性、稳定性和时空连续性。.完成了黑河流域1km空间分辨率2000-2013年月尺度遥感蒸散数据集与中游绿洲区30空间米分辨率2000-2013年月尺度遥感蒸散数据集。已汇交到黑河数据中心的2000-2012年流域尺度1公里分辨率遥感ET数据已被12家单位，22个项目组下载使用。.与地面观测数据相比，1km分辨率ET数据的均方差为1.30mm，平均相对误差为-11.83%；30m分辨率ET数据的均方差为1.94mm，平均相对误差3.58%，为黑河研究计划提供数据支撑。