發(fā)布時間：2020-02-03 08:22

【摘要】：對蒸散發(fā)的精確估算是促進水資源最優(yōu)化配置和利用的理論基礎(chǔ),遙感技術(shù)在蒸散發(fā)反演中的應(yīng)用彌補了傳統(tǒng)人工監(jiān)測費時費力的缺陷,并對研究區(qū)進行全面監(jiān)測,從而更好地反映了區(qū)域水循環(huán)和水量平衡,為制定科學(xué)的灌溉制度提供參考依據(jù)。論文利用淮河流域2014年23期MODIS數(shù)據(jù),結(jié)合流域內(nèi)27個站點的氣象數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù),以SEBAL模型為基礎(chǔ),對研究區(qū)的實際蒸散量進行反演,并采用作物系數(shù)法對所估算的結(jié)果進行驗證,同時分析了研究區(qū)蒸散發(fā)量與影響因子的相關(guān)性。具體研究結(jié)果如下:(1)利用Penman-Monteith公式計算得到2000～2014年淮河流域多年平均潛在蒸散發(fā)量為865.8mm,呈現(xiàn)出由東部、西南向西北遞增的趨勢,淮河以南潛在蒸散量明顯低于淮河以北,從變化趨勢來看,全區(qū)平均潛在蒸散發(fā)的傾向率為-9.93mm/(10a),平均潛在蒸散發(fā)呈下降趨勢,淮河流域以北遞減趨勢明顯。(2)年際變化對氣象因子的敏感程度依次為相對濕度日最高溫平均風(fēng)速日照時數(shù)日最低溫日平均氣溫,各因子平均敏感系數(shù)分別為:-0.89、0.63、0.44、0.38、0.22、0.16;月際變化對氣象因子的敏感程度依次為相對濕度日最高溫日照時數(shù)平均風(fēng)速日平均氣溫日最低溫,各因子平均敏感系數(shù)分別為:-1.31、0.38、0.37、0.29、0.22、0.14。(3)結(jié)合多源遙感影像數(shù)據(jù),基于SEBAL模型,對淮河流域蒸散發(fā)量進行反演,并通過作物系數(shù)法驗證了模型精度。在此基礎(chǔ)上,分析了淮河流域2014年實際蒸散發(fā)的時空變化特征,研究區(qū)2014年的實際蒸散量為353～1078mm,整個流域呈現(xiàn)出由南向北遞減的趨勢,南北差異顯著。(4)氣象因子中平均氣溫、日照時數(shù)、風(fēng)速均與實際蒸散量呈正相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.42～0.85、0.16～0.63、0.21～0.46,相對濕度與實際蒸散量呈顯著性負相關(guān),相關(guān)系數(shù)為-0.71～-0.48。地表參數(shù)中NDVI、地表溫度以及地表比輻射率與實際蒸散發(fā)呈正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為:0.33～0.89、0.32～0.71、0.22～0.83。研究區(qū)內(nèi)實際蒸散發(fā)與坡度、坡向有一定相關(guān)性,當(dāng)坡度為5°～16°時,蒸散量隨坡度變化明顯,正南坡實際蒸散發(fā)達到最大;從土地利用類型來看,水田的實際蒸散發(fā)量最大,裸地的實際蒸散量最小。對淮河流域蒸散發(fā)的遙感估算可以為制定灌溉制度、監(jiān)測氣象災(zāi)害、調(diào)配流域水資源提供一定的參考依據(jù)。
【圖文】：

西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文流域內(nèi)地形比較平坦，植被覆蓋度較高，在研究中選擇EBAL 模型利用遙感影像數(shù)據(jù)，以能量平衡算法估算并通過蒸發(fā)比進行時間尺度擴展得到一天的實際蒸散

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源2.1 研究區(qū)概況2.1.1 自然地理（1）地理位置淮河流域位于長江以北、黃河以南，經(jīng)度范圍為 111°55′E～121°25′E，，緯度范圍為30°55′N～36°31′N，流域范圍大約為 27 萬 km2，地跨山東省南部、河北省東部、江蘇省和安徽省北部以及湖北省西北部小部分區(qū)域。如圖 2.1 所示。
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P333.1

【參考文獻】

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本文編號：2575967