為揭示錫林河流域上游蒸散發(fā)（ET）變化規(guī)律及其時(shí)空分布特征,采用Landsat 8數(shù)據(jù)、氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和SEBAL模型估算2015—2017年共12期植物生長(zhǎng)季的蒸散量,并分析其時(shí)空格局及影響因素。結(jié)果表明:①研究區(qū)模型反演參數(shù)值與實(shí)測(cè)值擬合效果良好,地表凈輻射（R_n）、土壤熱通量（G）、ET的決定系數(shù)（R²）分別為0.80、0.65和0.86;②同一時(shí)段的R_n和ET空間分布具有較高的一致性,整體呈現(xiàn)東高西低的趨勢(shì),具有顯著的時(shí)空分異特征。4月日ET值在0～4.67 mm,5—7月日ET值整體呈增加趨勢(shì),最大可達(dá)10.32 mm,9—10月日ET值減少至0～3.34mm;③不同土地利用類型蒸散量依次為:水體>沼澤地>耕地>草地>沙地>農(nóng)村居民點(diǎn),ET值與日平均氣溫（T）、飽和水氣壓差（VPD）、R_n呈正相關(guān),與空氣濕度（RH）呈負(fù)相關(guān),對(duì)R_n的變化最為敏感。 

【文章來源】：干旱區(qū)研究. 2020,37(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

土地利用類型圖

由實(shí)測(cè)值與反演值的回歸分析（圖3）可知：ET的模擬值與實(shí)測(cè)值的分布較為集中，大多分布在1:1直線附近，決定系數(shù)R2最高，為0.86,Rn和G均在1:1線之上，反演值大于實(shí)測(cè)值，有一定高估，Rn決定系數(shù)R2為0.80,G的模擬值較分散且波動(dòng)相對(duì)較大，R2最小為0.65；由統(tǒng)計(jì)參數(shù)（表2）可知：RMSE可衡量模擬值與實(shí)測(cè)值之間的偏差，ET的RMSE為0.95，表明模擬值與實(shí)測(cè)值較接近，模擬結(jié)果最好；d值越接近1，表明模型模擬效果越好，Rn、G、ET分別為0.99、0.99和0.96，均趨近于1，模擬效果較好；bias反映實(shí)測(cè)值與模擬值的偏差越接近0，精度越高，而Nash-Sutcliffe效率指數(shù)（E）越接近1，表示模型可信度越高。綜上所述，SEBAL模型對(duì)各個(gè)參數(shù)的模擬精度較高，因此，SEBAL模型在錫林河流域上游具有較好的適用性。SEBAL模型估算日ET值與FAO 56 P-M計(jì)算值對(duì)比結(jié)果見圖4,2016—2017年石門濕地生長(zhǎng)季SEBAL模型估計(jì)值與P-M模型的計(jì)算值變化趨勢(shì)基本一致，二者起伏大致相同。蒸散量的季節(jié)變化較為明顯，研究區(qū)2016—2017年4—5月蒸散量處于較低水平，平均值為4.81 mm·d-1，從6月開始呈增加趨勢(shì)，6—8月蒸散量平均值為5.76 mm·d-1,9月蒸散量開始減弱，9—10月蒸散量平均值為2.89 mm·d-1。在出現(xiàn)降雨的時(shí)間，大部分ET都會(huì)對(duì)應(yīng)出現(xiàn)一個(gè)波谷，降雨事件結(jié)束之后會(huì)出現(xiàn)一個(gè)波峰。

SEBAL模型估算日ET值與FAO 56 P-M計(jì)算值對(duì)比結(jié)果見圖4,2016—2017年石門濕地生長(zhǎng)季SEBAL模型估計(jì)值與P-M模型的計(jì)算值變化趨勢(shì)基本一致，二者起伏大致相同。蒸散量的季節(jié)變化較為明顯，研究區(qū)2016—2017年4—5月蒸散量處于較低水平，平均值為4.81 mm·d-1，從6月開始呈增加趨勢(shì)，6—8月蒸散量平均值為5.76 mm·d-1,9月蒸散量開始減弱，9—10月蒸散量平均值為2.89 mm·d-1。在出現(xiàn)降雨的時(shí)間，大部分ET都會(huì)對(duì)應(yīng)出現(xiàn)一個(gè)波谷，降雨事件結(jié)束之后會(huì)出現(xiàn)一個(gè)波峰。3.2 Rn和ET的時(shí)空格局

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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