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黑河流域土壤含水量遥感反演及不同地类土壤水分效应分

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黑河 流域 土壤含水量 遥感 反演 不同 土壤 水分 效应
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» 23 » 8ù Ä l u ' ÷ Ð Ì â 3o. 82009M 8 2009Ó c I | : 1003- 7578(2009)08- 139- 06‘ Š @ × r › c £  * Ë Q # ‚ ] ¹ Ë r › £ s r ‹ s  *u + 1, © / ä 1, u .  2, f q 1, 2, Ô  3(1.  = S v Ð ¹ Ø Ð Ì â S Ð Ð ý § Ü 730070; 2.Ï S S Ð ý e u l u Ì â ý ñ ù î î § Ü 730000; 3.R _ Ð ý Ÿ Í " R _ 644000)4 1 : 利用充分考虑研究区的下垫面特征用了热惯量法,计算了表观热惯量,并与实测数据进行回归分析建模,反演了整个黑河流域的土壤含水量壤水分单元权重指数合黑河流域的土地利用状况,定量评价了不同土地利用类型的土壤水分效应用演参量获取简单,可降低反演土壤含水量的复杂性,有利于大用当地积累的季节标准日变化曲线将温差修正到最大值,使反演的表观热惯量更接近真实,可提高模型精度;用多个地面采样点的土壤含水量均值与一个像元对应建模,能改善因黑河流域,中覆盖度草地献最大b1 o M : 土壤含水量; 遥感反演; 表观热惯量; 土壤水分效应Ï m s Ë | : 7Ó D S M ’ : 壤含水量是土壤质量的重要标志,不仅影响着土壤的理化性状,而且还影响着土壤矿物营养物质的分配和植物的吸收,同时还影响着土壤热通量的变化,在干旱区土壤水分是绿洲荒漠生态系统稳定性的重要指标[1]壤含水量随时空的分布和变化,对地此研究土壤含水量对气候黑河流域等干旱半干旱地区,进行土壤含水量研究的大多是基于有限点的地面实测数据[ 2- 3],但是其样地较稀疏,代表范围有限,数据收集时效较差,人力财力消耗较大,尤其是在宏观大中尺度的土壤含水量监测中,而且较难给出土壤不同含水量区域之间的分界线,难以反映相对较小区域间的土壤含水量的差异[ 4]以突破这种限制,很好地反映其在空间分布和变化,从而对理解黑河流域的土壤含水量的空间分异以及全球变化影响下的干旱区环境变化有着十分重要的意义,并为评价ù î u À ƒ河流域位于祁连山和河西走廊中段(在 37 42, 97 102),东起山丹县境内的大黄山,与石羊河流域接壤,西部以嘉峪关境内的黑山为界,与疏勒河相邻,南起祁连县境内的祁连山南北分水岭,北至额济纳旗境内的居延海部为走廊平原,北部为低山山地和阿拉善高原,并部分与巴丹吉林大沙漠和腾格里大沙漠接壤河流域横跨青海省a中拔大致* l à ° ù : 2008- 6- 27b Á [ " : S E 1 – S Ð  Á [ " ([ " I | 40671067);Å Õ 8 1 – ¹ Ø Ð × Ä Ð S  ] ' ù bT € e º : u + (1963- ),3 ,ö  Š à ¦ ,p V , q ,ö 1 ù î Z _ ¹ ¹ Ø   " d ‹ ¨ l 500~ 4000道长 303域面积 1. 0万 高谷深,河床陡峻,气候阴湿,植被较好,年降水量在 350黑河的产流区和水量来源区;莺落峡至正义峡区间为中游,海拔 1000~ 1 500m,河道长 185积 2. 56万 势为川区平原,多年平均降水量 140发能力 1410地广阔,光热资源丰富,农业发达,是黑河流域的主要耗水区和径流利用区;正义峡以下为下游,属阿拉善高原区,海拔 1500~ 2000m,河道长 333积 8. 04万 河流两岸和居延三角洲绿洲外,大部分为荒漠降水量只有 40蒸发能力在 2250候干燥,多风沙,是中国北方沙尘暴的发源地之一,属极度干早区,为径流消失区” Ÿ ÷ # ß 1* Ë ” 卫星遥感数据是由)提供的球 500天合成)和球1发射率 8天合成),时间为 2005年 8月 15日到 2005年 9月 15日004版本, 在广泛具有代表性的条件下经过测试和确认K2¹ ë  " ” 众多研究表明,利用遥感对土壤水分的监测结果与土壤中 20层和深层土壤水分与遥感信息的相关性较差[5]]于 2005年 8~ 9月,在张掖市~ 20 94个采样点中剔除了 18个无效数据点,最终筛选了 76个有效数据点00m)提供的黑河流域边界和黑河土地利用图( 2000年),分别用来裁切遥感图像和评价不同地类土壤水分效应 ˜ „ Ø 1 ˜ Ê 4目前相对成熟且应用较广的方法有:热惯量法用了适合低植被覆盖]; 8]提出了地质体热惯量的概念; 9]进一步发展了他们的工作,提出了计算热惯量表热惯量可以近似表示为地面温度的线性函数,所以地表热惯量可以通过对土壤反照率和日最大最小温度差的测量而获得10, 11]在地表能量平衡方程的基础上,简化了潜热蒸散模式,引入地表综合参数 B,通过对热惯量遥感成像的机理系统研究,推导得出热惯量的近似方程:P= 2- A)n)- 0. 9J! ! ! ); ( 为昼夜温差; 1. 37 ∀103 J! ); 和当地纬度( )的函数; 由地面实测数据得到气透过率 均可以认为是常数热惯量的近似方程可简化为[12]:P= 2Q(1- A) /!Q(1- A)表征地表对太阳辐射的净收入!算简单,但 值的求解过程中,需要代入大量的地面实测数据作为支持,降低了这种方法的实时性代替真实热惯量 P,即不考虑测地的纬度只考虑反照率和温差,热惯量方程可进一步化简为[12]:!140! Ä l u ' ÷ Ð Ì â » 23( 1- A) /!!21 o • ” Q  Ø 2. 1波段反照率全波段反照率为地物波长从 0到# 反射率,它是太阳辐射到达地表再分配的重要参数. 25~ 1. 5很窄的范围,所以可以由可见光与近红外波段的反射率近似地计算13]用宽波段的反照率来代替全波段的反照率,得出针对0. 160∀1+ 0. 291∀2 + 0. 243∀3 + 0. 116∀4+ 0. 112∀5+ 0. 081∀6- 0. 0015∀7式中: ∀1a∀2a∀3a∀4a∀5a∀6a∀7分别为2. 2表昼夜温差计算遥感数据是瞬间信息,卫星过境时刻获得的并非绝对的最大温差,这一点可以由当地积累的季节标准日变化曲线(近似正弦曲线)来校正[14],昼夜最大温差的推算公式如下:!T= 2 T( - T( t2)#12+ - #12+ 中: T( 和T( 指 ( - 为当地纬度, bm 1V 4 £ 8  Ð c £  M 1 Ÿ s  he 3£ 8  Ð c £  ¥ y 国内研究的热惯量法含水量模型种类多,关于表观热惯量般最为常用的是线性模型和指数模型,另外还有幂函数此图像中存在大量的混合像元,这些像元中包含有多种地物类型,像元值记录的是这些不同地物类型光谱响应特征的综合有可能影响模型精度,进而影响到反演土壤含水量的精度00m感图像的空间分辨率为 1样一个像元就对应多个地面采样数据点,为了改善因混合像元导致的精度降低问题,将这些点的土壤含水量取均值,其中最大的标准方差为 4. 415,最小为 0. 214,平均为 1. 757,整体符合精度要求行对应,得到 18组数据关系数为 0. 646,即自由度为 16时, 01= 0. 5897,同向相关的概率为99%. 417 7(图 1)式如: = 514. 56 ∀. 17式中:4‚ ] r ¹ æ ¨ Ë ˜ ¥ r › £ s r ‹ ç  ß 中构建了土壤水分单元权重指数表示高于平均土壤含水量的地块面积在本土地利用类型中所占的比重;区域土壤水分单元权重指数( 表示高于平均土壤含水量的地块面积占区域土地总面积的比重: 00% 2 = 00%式中: i) 指第 对区域土壤水分的贡献:!141!» 8ù u + © ‘ Š @ × r › c £  * Ë Q  # ‚ ] ¹ Ë r › £ s r ‹ s H 'i∃1H '∀100%H ='∃1(W ∀100%式中:W H 'bm 2‘ Š @ × r › c £  b W s ƒ 2 of ² T # s 4. 1r › c £  Q 利用上面建立的经验模型,进行图像运算,反演出黑河全流域的土壤含水量分布不够分散,反演出的土壤含水量中有部分溢出 0~100%,因此对这些溢出值进行邻域平滑处理,得到土壤含水量空间分布状况(图 2)显示,土壤含水量的高值分布在黑河流域南部的祁连山山地和中游河流的两岸,而在下游的极度干旱区土壤含水量值极低中下游地区分布广阔的荒漠洲只沿河分布的格局是非常吻合的2‚ ] r ¹ æ ¨ Ë ˜ r › £ s r ‹ s 以数字黑河网提供的黑河流域土地利用图为模板,提取了水田种不同用地类型的土壤含水量,通过统计分析得到各类用地土壤含水量的最大值计算土壤水分单元权重指数 1)bV 1‚ ] r ¹ æ ¨ Ë ˜ ¥ r › £ s r ‹ s 1 of in ) ) ) 1(% ) % ) H(% )£ B 0. 484 22. 638 7. 957 3. 378 84. 698 6. 864 7. 004l ¹ 2. 036 14. 347 8. 751 1. 924 97. 592 0. 185 0. 005µ  ¹ 0. 006 86. 070 11. 888 6. 960 90. 631 7. 085 16. 1989 !  ¹ 0. 416 39. 362 7. 483 4. 095 72. 080 0. 254 0. 011Ú ­   ¤ ¹ 0. 008 46. 699 9. 797 5. 402 83. 960 6. 655 11. 441Ï ­   ¤ ¹ 0. 000 70. 813 5. 819 4. 878 52. 225 19. 011 65. 204ì ¹ 0. 003 20. 985 1. 722 1. 119 1. 925 0. 382 0. 012÷ a¹ 0. 001 53. 256 2. 164 1. 875 6. 709 1. 136 0. 114Š r ¹ 0. 001 18. 333 2. 947 2. 109 17. 621 0. 426 0. 011 1显示,林地. 292%,其中林地的平均含水量在 11%以上,处在首位说,旱地明这些用地类型中高于平均含水量的面积所占比重很高,而裸土地明这些用地类型中高于平均含水量的面积所占比重很低说,中覆盖度草地明这些地类中,高于平均土壤含水量的面积在区域土地总面积中所占比重最大i)来说,中覆盖度草地42! Ä l u ' ÷ Ð Ì â » 23献度均在 6%以上,而盐碱地黑河流域而言,中覆盖度草地献最大² ‚ „ ) ‚~ 20用热惯量模型,反演了黑河流域的土壤含水量个土壤水分效应指标,定量评价了不同土地利用类型对区域土壤水分环境的影响作用和程度b( 1)利用反演参量获取简单,降低了反演土壤含水量的复杂性,有利于大b(2)利用当地积累的季节标准日变化曲线将温差修正到最大值,使反演的表观热惯量更接近真实,可提高模型精度b(3)将多个地面采样点的含水量数据去对应一个像元,平均后与像元对应建立模型,可改善因b( 4)利用区域土壤水分效应指标定量评价表明,就黑河流域而言,中覆盖度草地种用地类型中用来建模的数据组较少,而且对少数植被覆盖较高区域,采用表观热惯量模型,从而使反演结果存在一定程度的误差b• I Ó D[ 1]f q ,f ¿ ,f : ,© .‘ Š Ï ³ s Ý # s Ý -Ù  3 ÿ c Ð { r › c £  bW s s ù î [ J].¹ Ø ù î , 2007, 26(2): 321- 327.[ 2]u V  , F Ö æ ,à ä S ,¦ @ + .æ ¨ © i H Y  Í »  9 u × ¹ V Ñ  °   µ ¥ k  [ J].2 Ø  ` Ð ý Ð  , 2001, 24( 3): 323143!» 8ù u + © ‘ Š @ × r › c £  * Ë Q  # ‚ ] ¹ Ë r › £ s r ‹ s of of 2, 1. 30070, P. R. 2. 30000, P. R. 3. 44000, of of by to to At to of by of t of l of l of a to a to of 44! Ä l u ' ÷ Ð Ì â » 23
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