搜索到199篇“ SEBAL模型“的相关文章
基于SEBAL模型的陆浑灌区生育期内实际蒸散发研究被引量:2
2024年
【目的】探索基于遥感技术和能量平衡模型建立准确快捷评估灌区高空间分辨率蒸散发值的方法。【方法】基于SEBAL模型,利用Landsat-8遥感影像和气象数据估算了作物生育期内陆浑灌区的实际蒸散发值,验证了能量平衡模型在陆浑灌区的适用性,进而分析了陆浑灌区实际蒸散发的时空演变特征。【结果】SEBAL模型模拟值与蒸散发产品(v 1.5)的相关系数在0.8以上,SEBAL模型模拟值与站点实测值的相关系数在0.96以上。生育期内,2—5月实际蒸散发值逐月增加,作物种植区实际蒸散发值大于林区,实际蒸散发高-高聚类点主要分布在作物种植区;6—7月实际蒸散发出现年内最高值106.52 mm,林区实际蒸散发值大于作物种植区,实际蒸散发高-高聚类点主要分布在林区;8—9月实际蒸散发值整体开始降低,实际蒸散发高-高聚类点数量减少,并向东北地区收缩。【结论】SEBAL模型利用遥感卫星影像等数据可以得到准确的高空间分辨率地表实际蒸散发估算结果,在灌区尺度具有强适用性。
张金萍李杜白李学淳崔云斐
关键词:SEBAL模型作物生育期
基于SEBAL模型的宁夏蒸散发遥感估算被引量:1
2024年
宁夏地处干旱半干旱地区,地表蒸散发较为强烈,目前对于区域尺度蒸散发的反演是一大难点,常见的蒸散发产品分辨率较低。基于SEBAL模型对宁夏地区地表蒸散发进行了反演,并采用现有数据集对其估算精度进行了验证,结果发现,利用P-M模型和气象站水面蒸发数据验证,相关系数R2的平均值都保持在0.80和0.79以上,利用MOD16蒸散量产品验证,得到R2的平均值保持在0.90以上,均方根误差的平均值为1.03,偏差的平均值为1.76;宁夏地表蒸散量时空变化特征,在空间上,基本呈现为北部平原向南部山区增加趋势特征,在时间上,2001-2021年蒸散量整体呈上升趋势;分析不同土地利用类型地表蒸散量的分布规律,不同土地利用类型地表蒸散量的能力大小依次为:林地>耕地>水域>草地>城市建设用地>裸地,蒸散量均值依次为10.18、8.18、8.12、7.83、7.70、7.48 mm/d。研究结果表明,基于SEBAL模型反演得到的地表蒸散量有较高的精确度,同时该结果具有较高的分辨率以及在干旱半干旱地区有更广的适用性。
李南郭子龙柴明堂朱磊丁一民
关键词:蒸散发土地利用类型遥感反演生态环境
基于SEBAL模型与地理探测器模型的塔里木河中游区域蒸散发反演研究
张和
基于Y-SEBAL模型的蒸散发估算及区域适用性评价
马亦哲
HYDRUS模型SEBAL模型模拟的蒸散量对比研究
蒸散是地球水文循环中的主要环节之一,也是计算水量平衡的重要步骤,目前蒸散量研究多集中于遥感反演,缺少相关模型的对比研究。因此本文选用HYDRUS-1D模型SEBAL模型进行对比分析,旨在阐明乌海市蒸散量的长期动态变化,...
刘禹含
关键词:蒸散量SEBAL模型
基于SEBAL模型的河套灌区永济灌域蒸散发估算及其变化特征
2023年
蒸散发是水文循环和能量循环中的关键环节,蒸散发的准确估算对农业用水调度和水资源的管理至关重要。为探索基于遥感技术建立快捷估算区域蒸散发的方法,选取河套灌区永济灌域为研究区,利用Landsat遥感影像和土地利用分类结果,基于SEBAL模型,对永济灌域2019年生长季的日蒸散量进行估算,分析研究区蒸散发时空变化特征以及不同土地类型蒸散发的差异。结果表明:①SEBAL模型估算结果与FAO P-M公式相比,决定系数R 2为0.94,均方根误差RMSE为0.43 mm/d,相对误差MRE为8.62%,模型反演精度较高,可以为研究区提供合理的蒸散发估算;②永济灌域生长季内日均蒸散量呈单峰变化趋势,最大值为7月的4.56 mm/d,最小值为10月的1.87 mm/d,并存在明显的空间分布差异;③不同土地利用类型的日蒸散量大小依次为:水体>耕地>城乡用地>草地>荒地。基于SEBAL模型估算区域的蒸散量,可为灌区水资源的节约利用提供参考。
李彦彬梁坤张文鸽
关键词:蒸散发SEBAL模型土地利用
基于SEBAL模型的河套灌区蒸散发与灌溉水有效利用系数估算研究
内蒙古河套灌区属于干旱大陆性气候,气候干燥,水资源短缺,灌区的农业生产主要靠引黄河水灌溉。探索基于遥感技术建立快捷准确估算区域蒸散发量和灌溉水利用效率的方法,对于灌区农业合理灌溉和水资源管理至关重要。本文利用基于地表能量...
梁坤
关键词:SEBAL模型蒸散发河套灌区土地利用
华北典型区SEBAL模型蒸散发反演的适用性分析
2022年
为获取农田蒸散发量,探究SEBAL模型在华北地区的适用性,以邯郸市永年区为研究对象,基于MODIS数据的SEBAL模型,通过地表能量平衡法计算区域冬小麦关键生长期中不同时期单日蒸散量的情况,并与P-M法结果进行适用性分析,其相对误差在23%左右。分析结果表明:SEBAL模型在研究区的蒸散发模拟精度较准确,且方法简单高效,具有较好的适用性,成果可为区域精准计算农田蒸散量、优化农田灌溉制度和农田水资源管理提供工具和技术支撑。
何帅吕树峰韩怡李焱
关键词:蒸散发遥感反演SEBAL模型P-M模型
基于SEBAL模型的小麦-玉米轮作区蒸散发时空格局及影响因素——以山西省侯马市为例
2022年
蒸散发(ET)的精确计算是区域水资源开发保护以及农业发展的重要环节.基于SEBAL模型本研究以Landsat数据和气象数据为基础,计算了2019年山西省侯马市小麦-玉米轮作区农作物典型生育期的ET值,并分析了其时空分布格局及影响因素.结果表明:气象站实测数据与SEBAL模型计算值进行对比,平均绝对误差为0.71 mm/d,平均相对误差为11.58%,均方根误差为0.74 mm/d,SEBAL模型计算精度较高;小麦、玉米在拔节期蒸散发均较大,日均蒸散发分别为6.06、5.48 mm/d;ET在时间上受气象因素影响呈现单峰型变化趋势,具体表现为7月>4月>9月>11月的特征;空间上受地形特征影响整体呈现东南部和西北部偏高,中部与西南部偏低的分布格局;研究区中日照时数为4月与11月蒸散发主导因素,分别占比52.97%、51.63%,相对湿度为7月蒸散发主导因素,占比50.03%,气温则为9月蒸散发主导因素,占比33.95%.
曹晨斌毕如田贺鹏王婧姝胡敏环
关键词:蒸散发SEBAL模型地理加权回归
基于SEBAL模型的运城市冬小麦水分生产力研究
随着人口的不断增加,世界上可利用的水资源一直在不断地减少,粮食安全和水资源的利用问题成为现在人类必须面临和解决的关键性问题。运城市是山西省重要的冬小麦生产基地,从2019年山西省统计年鉴中可以看出2018年运城市冬小麦的...
卫琳慧
关键词:冬小麦水分生产力SEBAL模型产量性状蒸散量

相关作者

杜嘉
作品数:76被引量:653H指数:14
供职机构:中国科学院东北地理与农业生态研究所
研究主题:遥感 MODIS 蒸散 SEBAL模型 蒸散量
张柏
作品数:359被引量:5,929H指数:42
供职机构:中国科学院东北地理与农业生态研究所
研究主题:遥感 三江平原 GIS 土地利用 松嫩平原
宋开山
作品数:358被引量:4,382H指数:36
供职机构:中国科学院东北地理与农业生态研究所
研究主题:遥感 三江平原 土地利用 松嫩平原 MODIS
曾丽红
作品数:30被引量:485H指数:12
供职机构:中国科学院东北地理与农业生态研究所
研究主题:蒸散 松嫩平原 SEBAL模型 遥感 参考作物蒸散量
王宗明
作品数:427被引量:6,207H指数:43
供职机构:中国科学院东北地理与农业生态研究所
研究主题:遥感 三江平原 土地利用 遥感影像 松嫩平原