蒸散发

北京地区地表蒸散发遥感反演

1研究区概括

模型应用选择在我国首都北京进行。北京四季分明，冬季最长，夏季次之，春、秋最短。夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。年平均气温，平原地区为11～13℃，拔海800米以下的山区为9～11℃，高寒山区在3～5℃。年极端最高气温一般在35～40℃之间。年降水量空间分布不均匀，东北部和西南部山前迎风坡地区为相对降水中心，在600～700毫米之间，西北部和北部深山区少于500毫米，平原及部分山区在500～600毫米之间。夏季降水量约占年降水量的3/4。夏季降水空间分布与全年类似：东北部和西南部山前迎风坡地区为相对降水中心，在450～500毫米之间，西北部和北部深山区少于400毫米，平原及部分山区在400～450毫米之间。

2模型反演使用的数据准备

遥感数据：

1：  Landsat TM5 -  30m multi &30m resampling band6 TIR   2004.9 \2009.9

landsat OLI8 -  30m multi &30m resampling band10 TIR   2014.9 \2017.9

分别计算研究区4期的 地表温度，植被覆盖度，比辐射率，地标反照率

2：  04 09 14 气象数据-中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集，空间分辨率为 0.1°，

2017 年气象数据来自中国气象数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn)

再分析产品“CLDAS-V2.0”， 空间分辨率为 0.0625°

3:  通量观测数据来自寒区旱 区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn)

海河流域多尺度地表通量与气象要素观测数据集：

2009年 9 月 22 日的大兴站和密云站的大孔径闪烁仪和 涡动相关仪观测，

同时间的地表温度和植被覆盖度的验证引用了匡文慧已发表的数据[7]。

图 1 中 S1- S7 为气象观测站，其中 S6 和 S7 还分别为密云和 大兴通量观测站。

4 NASA获得大气剖面数据：上行、下行辐射和大气透过率（输入成像时间和中心经纬度）

http://atmcorr.gsfc.nasa.gov

 

美国国家宇航局免费发布的 M OD IS 标准数据产品,

2004 年的 3 月至 6 月 主要农作物冬小麦的生长季节作为研究时段 。选择了最理想的天空基本无云共 24 天的数据   空 间 分 辨率 均 为 1km

模型应用需要的产品数据主要包括地表温度产品(MO D11),  

地表反射辐射产品  (M OD 02),    用于进行遥感数据的几何校正和配准

地面定位产品  (MO D 03),   一起作为大气校正算法 SM A C 的输入,从而计算地表反照率  海陆掩膜处理 

云检测产品 (MO D35),  去除云对数据的影响

大气可降水量产品  (MO D 05)。一起作为大气校正算法 SM A C   的输入,   从而计算地表反照率
地面观测数据：地面气象台站的长期观测,其中主要使用的数据项包括 2 米高空气温度、空气湿度和太阳总辐射 

通过有物理依据的静态下垫面反馈内插, 获得了空气温度和空气湿度的空间分布.
太阳总辐射的空间变异性较小,本文采用气象台站观测数据的平均值作为每个像元上这个变量的值 。

模型估算结果的地面验证:

采用验证地表总蒸散的方法来衡量模型的估算精度。验证时我们筛除了没有日变化的地表蒸散观测数据和能量闭合程度小于 0.8 的数据。

 

研究方法：

1 地表温度