【摘要】:任何模型的建立都不是一蹴而就的,必须经过一套严格的处理过程。例如,热惯量法与特征空间法是热红外遥感反演土壤水分的两种主要方法。热惯量法具有严格的物理基础,利用温度在土壤中的热传导原理与土壤水分建立关系。但是植被的温度及能量传输机理有别于土壤,热惯量法用于植被覆盖地区,精度会大大降低甚至不能使用。
任何模型的建立都不是一蹴而就的,必须经过一套严格的处理过程。模型建立的一般流程如下:
(1)收集流域的基本资料,包括地形地貌、气象水文、地质与水文地质、下垫面情况、经济与人口信息、水资源开发利用等,深入开展流域降雨径流特征分析,这是建立各类型模型的基础,即模型不能脱离研究区的实际条件。
(2)利用遥感技术进行水文相关监测,数据的来源与选择十分重要。第一,所选择的遥感数据精度必须与流域面积相匹配,满足精度要求,过低的精度会严重影响研究成果的实际指导意义;第二,模型所用的遥感数据必须能够反映研究时段的真实情况,比如在进行流域蒸散发反演时,如果遥感数据受到了云层的干扰,其效果就会大打折扣,甚至失真。
(3)任何一个方面的遥感应用都出现了各种各样的模型,这些模型往往都有其适用条件,因此必须结合流域的实际特征来选择合适的模型。例如,热惯量法与特征空间法是热红外遥感反演土壤水分的两种主要方法。热惯量法具有严格的物理基础,利用温度在土壤中的热传导原理与土壤水分建立关系。但是植被的温度及能量传输机理有别于土壤,热惯量法用于植被覆盖地区,精度会大大降低甚至不能使用。特征空间法利用地表温度与植被指数组成的特征空间,依据土壤水分的变化与地表温度的关系进行插值,来建立各种土壤湿度指数,不过干湿边的提取一直是难点,直接影响到反演土壤水分的精度。
(4)模型识别。模型识别是指利用实测的数据及其他已知条件校正模型的方程、参数、边界条件中的某些不确定成分,即解逆问题。在条件允许的情况下,应尽可能利用较长的实测资料进行模型的识别,提高模型精度。
(5)模型验证。模型验证是在建模目的意义下模型能否准确地代表流域实际情况,要进一步考察模型输出是否充分接近实际,即要求模型与实际尽量一致。实际上,模型验证是从理论到实践,从实践再到理论的反复过程,期间往往存在大量的统计分析与计算。
(6)模型的应用与调整。经过识别和验证的模型即可以用于降水、土壤含水量、蒸散发等的估算与分析。不过,如果在模型的应用过程中发现流域的基本条件发生的变化,则要进行模型的调整,重新进行上述提到的各个环节的工作,以期得到最佳的水文估算结果。
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