【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】：

西安科技大學碩士學位論文流域內(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。
【學位授予單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P333.1

【參考文獻】

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本文編號：2575967