本文關(guān)鍵詞：基于遙感和水文模型的新疆渭庫(kù)綠洲荒漠過(guò)渡區(qū)土壤水分研究

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【摘要】：在地球系統(tǒng)中,地表土壤水分對(duì)水-熱-溶質(zhì)耦合運(yùn)移以及土壤-植被-大氣連續(xù)體(SPAC)中的物質(zhì)遷移過(guò)程具有重要影響。同時(shí),土壤水分還是“四水”轉(zhuǎn)化紐帶,扮演著十分重要的角色。特別是在干旱和半干旱區(qū),土壤水分對(duì)植被恢復(fù)、水土流失過(guò)程均有重要影響。因此大范圍的土壤水分的精確估算對(duì)于研究和理解地表生物物理過(guò)程、預(yù)測(cè)區(qū)域干濕情況有著重要作用。目前,從土壤水分信息獲取方法來(lái)看,可以大致分為地面觀測(cè)、模式模擬和遙感空間監(jiān)測(cè),三種方法各有其優(yōu)勢(shì)性和局限性。因此,如何將各成體系的土壤水分監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),利用多源數(shù)據(jù)和模型模擬實(shí)現(xiàn)高效、高精度的土壤水分連續(xù)時(shí)空變化監(jiān)測(cè)是非常值得研究的課題。本文以渭-庫(kù)綠洲荒漠過(guò)渡區(qū)為干旱區(qū)典型研究靶區(qū),采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)、數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)同化方法相結(jié)合的方式開(kāi)展了研究區(qū)土壤水分從實(shí)測(cè)到預(yù)測(cè)、從機(jī)制到機(jī)理、從點(diǎn)尺度到區(qū)域尺度的分析,以期獲取準(zhǔn)確的點(diǎn)尺度乃至區(qū)域尺度的土壤水分估計(jì)值。主要研究成果如下:(1)土壤含水量在空間上表現(xiàn)為西高東低,且隨著土壤深度的增加而增加,季節(jié)變化上表現(xiàn)為4月份低于7月份。通過(guò)地形因子和土壤含水量的相關(guān)分析表明,地形濕度指數(shù)和土壤含水量有著顯著的相關(guān)性,在大尺度的土壤水分研究中,地形濕度指數(shù)是一個(gè)不錯(cuò)的替代指標(biāo)。通過(guò)隨機(jī)森林的變量重要性分析表明,土壤容重、土壤質(zhì)地對(duì)土壤含水量的影響較為重要,在今后對(duì)土壤含水量的空間變化研究中需要考慮土壤容重和質(zhì)地對(duì)土壤含水量變化的影響。(2)利用光學(xué)遙感Landsat 8影像構(gòu)建的TVDI模型,可以較好的反映研究區(qū)土壤水分的時(shí)空分布情況。反演得到的4月份、7月份和10月份土壤水分和實(shí)測(cè)土壤水分具有較好的擬合效果,相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.5左右。利用微波遙感Sentinel-1A得到的后向散射系數(shù),通過(guò)AIEM構(gòu)建的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?有效的反演了研究區(qū)不同時(shí)期的土壤水分。根據(jù)實(shí)測(cè)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,兩者之間的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.8左右。(3)通過(guò)室內(nèi)一維土柱垂直入滲實(shí)驗(yàn)獲取的不同深度(0~10 cm、10~20 cm和20~40 cm)的土壤水分特征曲線的實(shí)測(cè)值與擬合值擬合效果較好。0~10 cm、10~20 cm和20~40 cm深度的土壤含水量均隨土壤深度的增加而水吸力值降低,且土壤水分特征曲線均呈現(xiàn)出先緩慢下降后迅速下降的變化趨勢(shì)。利用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算獲得的不同深度的土壤容水度和土壤水吸力有較好的冪函數(shù)關(guān)系。0~10 cm、10~20 cm和20~40 cm深度的土壤容水度均隨著土壤水吸力的增加而降低,關(guān)系曲線表現(xiàn)為先快速下降后基本保持平穩(wěn)的變化趨勢(shì)。通過(guò)室內(nèi)一維土柱水平入滲實(shí)驗(yàn)獲取的不同深度的土壤擴(kuò)散率和土壤含水量之間有較好的擬合結(jié)果,決定系數(shù)R2均到達(dá)0.8以上,擬合優(yōu)度高。(4)不同深度土層土壤含水量的模擬值與實(shí)測(cè)值隨時(shí)間變化趨勢(shì)基本一致。0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm、40~60 cm土層模擬的土壤含水量變化波動(dòng)較大,土層60~80 cm、80~100 cm土壤含水量的變化相對(duì)較平穩(wěn)。通過(guò)比較各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),不同層模擬效果存在差異,但總體上土壤含水量的模擬值和實(shí)測(cè)值基本吻合,可以反映裸地或稀疏植被區(qū)不同層土壤含水量隨時(shí)間變化的情況,該模型可用于干旱區(qū)土壤水分動(dòng)態(tài)變化的模擬。(5)經(jīng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明,集合卡爾曼濾波能較好的處理強(qiáng)非線性問(wèn)題,與單獨(dú)Hydrus模型模擬土壤含水量相比,同化的表層土壤含水量精度有明顯提高。當(dāng)同化光學(xué)遙感觀測(cè)后,對(duì)于表層土壤含水量,模擬的均方根誤差和平均誤差分別從0.1195和0.1078降低到0.0377和0.1195,相比模擬值,同化后的精度有了一定的改善。當(dāng)同化微波遙感觀測(cè)后,對(duì)于表層土壤含水量,模擬的均方根誤差和平均誤差分別從0.0999和0.0829減小到0.0236和0.0332,深層土壤含水量變化不大,表明主動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)的同化在地表土壤含水量的估計(jì)中具有較大的潛力。
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S152.7

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