基于卫星遥感技术对降水的时空分布进行精准测量，成为近50年来最富有挑战性的科学研究目标之一。早期的遥感降水反演主要依赖于被动遥感，包括地球静止卫星和近地轨道卫星上搭载的可见光、红外和被动微波传感器。搭载在近地轨道卫星上的各类传感器在扫描时会出现盲区，但是微波通道提供的卫星云图，可以有效地减少卷云对降水反演精度的影响。其中，基于FY-2系列卫星的降水估算是国内最常用的降水反演方法。......
2023-09-17
大沽河流域水文要素监测体系建设与实践-流域蒸散发估算结果
【摘要】：大沽河流域蒸散量估算选用了2013年数据质量较好的12 幅MODIS 的Landsat-8遥感数据，解译获取土地利用信息，采用SEBAL模型进行蒸散量估算，得到大沽河流域蒸散量情况；将遥感监测估算的大沽河流域蒸散发量与研究区内各气象台站实测蒸散量进行对比，验证SEBAL 模型反演大沽河流域日蒸散量结果的可信度。
蒸散发是水文循环的主要过程和水资源管理的关键因素，它控制着陆地表面的水分和能量通量的分配。多时相、高光谱、高分辨率的遥感监测能够很好地反演下垫面几何结构与植被覆盖等重要参数，使得估算大面积区域的蒸散发成为可能。在遥感估算蒸散发方面，因为SEBAL 蒸散模型具有较好的物理基础、输入数据较少、反演精度较高的优点，能够满足区域蒸散研究的需要，因此推荐采用SEBAL蒸散模型进行流域蒸散量的估算。SEBAL 模型首先利用地表温度、植被指数、地表反照率等参数和常规气象资料反演得到净辐射量、土壤热通量和显热通量，再根据能量平衡方程求得潜热通量，最后利用蒸发比恒定法求得日蒸散量。蒸散发反演利用的数据资料有：①MODIS地表温度产品（MOD11A1）；②16d 地表反照率产品（MCD43B3），分辨率为1000m；③16d植被指数产品（MOD13A2），分辨率为1000m；④逐日气象数据，包括高程、气温、风速等；⑤流域土地利用数据。
大沽河流域蒸散量估算选用了2013年数据质量较好的12 幅MODIS 的Landsat-8遥感数据，解译获取土地利用信息，采用SEBAL模型进行蒸散量估算，得到大沽河流域蒸散量情况；将遥感监测估算的大沽河流域蒸散发量与研究区内各气象台站实测蒸散量进行对比，验证SEBAL 模型反演大沽河流域日蒸散量结果的可信度。研究发现，经过SEBAL 模型估算的蒸散量值与实测值的变化趋势基本一致，日蒸散量较为相近，可以将SEBAL 模型应用于大沽河流域的蒸散量研究。
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大沽河流域水文要素监测体系建设实践成果详细阅读
分别以大沽河、云山镇、移风店及南墅中学4个气象自动站的2013年月降水观测值为参照，通过分析估测降水量与实际降水量的关系，检验流域月降水遥感估测的有效性。图4.2为大沽河站点实测降水量与卫星估测降水量对比图。实测降水量与估测值线性相关，回归方程拟合度非常理想。综上所述，尽管某些站点个别月份的降水估测值存在较大误差，基于FY-2F的降水估计结果仍然可以表达流域降水的时空分布规律，是较为理想的降水产品。......
2023-09-17
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大沽河流域水文要素监测体系建设流程详细阅读
使用Matlab编程，将2个时相8d合成的地表温度数据合成为1个时相16d合成的地表温度数据。利用上一步骤中提取的数据，在Excel中对NDVI和最大和最小陆地表面温度进行线性拟合，获得干边和湿边方程的系数a1、b1、a2和b2。使用Matlab编程，根据式计算图像上每个像元的温度植被干旱指数值，获取流域TVDI的分布图，根据TVDI等级划分形成大沽河流域土壤湿度分布图。图5.4显示了部分Matlab程序文件列表。......
2023-09-17
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大沽河流域水文要素监测体系的建设与实践成果详细阅读
本书就是基于上述思想，利用遥感技术，对大沽河流域的降水、蒸散发、土壤含水量、土地利用等指标进行了监测的尝试性工作，如利用降水遥感的监测结果，可以预报径流量大小，至少可以预测预报径流量的范围。通过对多种要素的遥感结果进行合并、串联，可实现对大沽河流域大气-水文相互作用过程进行遥感监测的目标，由此也就构建起了流域大气-水文相互作用过程遥感监测体系。......
2023-09-17
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大沽河流域水文要素监测体系建设现状详细阅读
传统的蒸散发估算方法局限于局部尺度，而较大空间尺度内陆面特征和水热传输的非均匀性导致传统的估算方法难以获取区域尺度的蒸散发。遥感以少量的地面数据估算大范围区域蒸散的优势被认为是可以经济、有效地提供区域蒸散发消耗量的唯一方法。该公式被证明在致密冠层的蒸散发估算上有良好的效果。除Penman类模型外，R.J.Bouchet于1963年提出了陆面实际蒸散与可能蒸散之间的互补关系原理，为估算实际蒸散发开辟了新的途径。......
2023-09-17
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大沽河流域水文要素监测体系建设与实践：分析结详细阅读
在Matlab中编写程序，提取大沽河流域相同NDVI 下的不同像元对应的最大陆地表面温度和最小陆地表面温度，每期数据中NDVI 均匀划分了256个等级，获得研究区每16d的Ts-NDVI 特征空间，共23期结果。图5.52013年每16d的Ts-NDVI 空间散点图（部分）干湿边方程确定。图5.7（一）大沽河流域2013年每16d的土壤湿度等级分布图图5.7（二）大沽河流域2013年每16d的土壤湿度等级分布图从图5.7中可以看出，大沽河流域土壤湿度时间、空间分布均具有不均匀性。......
2023-09-17
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大沽河流域水文要素监测体系建设与实践：结论及详细阅读
从大沽河流域2013年逐月的蒸散量结果可以看出，四季典型蒸散量的年内分布均体现出大沽河流域自然气候条件特征，存在明显的季节变化规律：夏季最大，春秋次之，冬季最小。冬季蒸散量相对较少，12月、1月、2月的月均蒸散量分别为30.34mm、20.01mm、22.83mm。总体而言，水体蒸散量最大，其次是林地和耕地，城镇及建筑用地蒸散量最小。虽然存在一定误差的影响，但是2013年大沽河流域蒸散量估算值与年内变化趋势均与实测数据具有良好的一致性。......
2023-09-17
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大沽河流域降水量估算:水文要素监测与实践详细阅读
以FY-2F的24h降水估计产品为数据源，计算出各年1—12月的逐月降水量，经过数据校正、裁剪后，即可获得流域的月降水分布图。研究发现尽管某些站点个别月份的降水估测值存在较大误差，基于FY-2F的降水估计结果仍然可以表达流域降水的时空分布规律，是较为理想的降水产品。......
2023-09-17
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