發(fā)布時(shí)間：2022-11-05 03:35

　　為了研究SEBAL模型在內(nèi)蒙古包頭市土默特平原的適用性。依據(jù)2015-2016年作物生育期4-9月的13幅Landsat8遙感影像,對(duì)地表參數(shù)（NDVI、植被覆蓋度、地表比輻射率、地表反照率等）進(jìn)行了反演,利用遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)建立SEBAL模型,估算蒸散量,對(duì)瞬時(shí)蒸散量進(jìn)行時(shí)間尺度的擴(kuò)展,得到日蒸散量和月蒸散量。利用FAO Penman-Monteith公式與田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)估算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證及評(píng)價(jià)。并采用主成分分析和多元逐步回歸方法對(duì)其影響因素進(jìn)行分析。得出結(jié)論:1.總體來(lái)看地表參數(shù),除了地表反照率之外,NDVI、地表比輻射率、地表溫度、地表凈輻射量、感熱通量、土壤熱通量、日蒸散量變化趨勢(shì)均是“先增大后減小”。2.研究區(qū)的土壤可以分為兩種:0~60cm是粉砂壤土,60~80cm是砂壤土。葉面積指數(shù)和田間儲(chǔ)水量在生育期內(nèi)均是“先增加后降低”的趨勢(shì)。ET₂₄的變化具有明顯的季節(jié)性,SEBAL模型反演的蒸散量、FAO Penman-Monteith公式計(jì)算值與田間實(shí)測(cè)值相比,相對(duì)誤差均值分別為5.66%、7.76%。相對(duì)來(lái)說(shuō),SEBAL模型的精度更高,且估算過(guò)程更便捷。... 

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 傳統(tǒng)估算蒸散量的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 遙感估算蒸散量的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 SEBAL模型估算蒸散量的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 蒸散量與主要影響因子響應(yīng)關(guān)系的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線(xiàn)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線(xiàn)
2 研究區(qū)概況與研究方法
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 水文氣候特征
        2.1.2 自然資源
    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源
        2.2.1 遙感數(shù)據(jù)來(lái)源
        2.2.2 氣象數(shù)據(jù)來(lái)源
    2.3 實(shí)測(cè)蒸散量
        2.3.1 實(shí)驗(yàn)原理
        2.3.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.4 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.4.1 數(shù)據(jù)讀取
        2.4.2 輻射定標(biāo)
        2.4.3 圖像裁剪
        2.4.4 FLAASH大氣校正
    2.5 FAOPenman-Monteith模型的建立
3 SEBAL模型中相關(guān)參數(shù)的估算
    3.1 地表參數(shù)的估算
        3.1.1 歸一化植被指數(shù)
        3.1.2 植被覆蓋度
        3.1.3 地表比輻射率
        3.1.4 地表反照率
        3.1.5 地表溫度
    3.2 SEBAL模型各分量
        3.2.1 地表凈輻射量(Rn)
        3.2.2 土壤熱通量(G)
        3.2.3 顯熱通量(H)
        3.2.4 潛熱通量(λET)和日蒸散量(ET24)
4 SEBAL模型的反演結(jié)果分析
    4.1 地表參數(shù)
        4.1.1 歸一化植被指數(shù)(NDVI)的時(shí)空分布及頻率分布
        4.1.2 地表比輻射率(ε)的時(shí)空分布及頻率分布
        4.1.3 地表反照率(α)的時(shí)空分布及頻率分布
        4.1.4 地表溫度(Ts)的時(shí)空分布及頻率分布
    4.2 SEBAL模型各分量的確定
        4.2.1 地表凈輻射量的確定
        4.2.2 土壤熱通量的確定
        4.2.3 感熱通量的確定
        4.2.4 日蒸散量的確定
    4.3 小結(jié)
5 模型的精度分析與時(shí)間尺度的擴(kuò)展
    5.1 田間實(shí)測(cè)值的分析
        5.1.1 土壤質(zhì)地
        5.1.2 容重
        5.1.3 葉面積指數(shù)
        5.1.4 土壤儲(chǔ)水量
    5.2 模型精度分析
    5.3 月尺度的擴(kuò)展
    5.4 小結(jié)
6 蒸散量與主要影響因子的分析
    6.1 蒸散量與氣象因子的相關(guān)性
        6.1.1 年際分析
        6.1.2 月際分析
    6.2 蒸散量與相關(guān)參數(shù)的相關(guān)性
    6.3 主成分分析
    6.4 多元逐步回歸分析
    6.5 小結(jié)
7 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望與不足
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于SEBS模型估算遼西北地區(qū)蒸散發(fā)及時(shí)空特征[J]. 王蕊,張繼權(quán),曹永強(qiáng),郭恩亮,李丹君,馬齊云.  水土保持研究. 2017(06)
[4]錫林郭勒草原土壤含水量遙感反演模型及干旱監(jiān)測(cè)[J]. 張巧鳳,劉桂香,于紅博,玉山,包玉海.  草業(yè)學(xué)報(bào). 2017(11)
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博士論文
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碩士論文
[1]基于改進(jìn)型SEBAL模型的區(qū)域蒸散研究[D]. 吳鵬亮.安徽理工大學(xué) 2016
[2]基于主成分分析與因子分析數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用研究[D]. 解素雯.山東理工大學(xué) 2016
[3]基于主成分分析法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)地價(jià)評(píng)估研究[D]. 張軼瑩.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于SEBAL模型的博爾塔拉河流域典型植被生態(tài)需水估算[D]. 魏天鋒.新疆大學(xué) 2015
[5]基于回歸分析的軟件成本估算方法的研究與應(yīng)用[D]. 李卓.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[6]水環(huán)境系統(tǒng)分析中多元統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用[D]. 呂競(jìng).四川大學(xué) 2006
[7]基于主成分分析的綜合評(píng)價(jià)研究[D]. 張鵬.南京理工大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3701846