CN117236217A - 一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，该方法通过采集干旱地区土壤信息数据、植被信息数据、已知的环境数据，然后构建植被冠层模型，计算冠层阻力；然后根据植被高度计算空气动力学阻力相关参数，同时基于冠层阻力、土壤阻力建立冠层和冠层下地表双源模型计算日蒸发蒸腾量；根据植被生育期，利用日蒸发蒸腾量计算植被生育期内的生态需水量。本发明通过土壤含水量、植被高度和叶面积指数对植被生态需水量进行估算，可信度相对较高。

Description

一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法

技术领域

本发明属于遥感测算分析领域，具体涉及一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法。

背景技术

水分管理是保障植物生长的关键因素之一。植被生态需水量是指在制定植被覆盖目标基础上，利用有限水资源最大程度的改善和维护天然生态系统健康发展，综合协调农业和生态用水关系所需要配置的生态水量。干旱地区降水量稀少，年均降水量50-200mm，因此合理分配水资源对植被尤为重要。在实际生产应用中，常通过准确估算植被耗水量得到维持植被生长所需的必要水量。通过遥感确定干旱区植被的高度、覆盖度和叶面积指数，可以定量估算干旱区植被的蒸发蒸腾量(ET)，进而能够实现植被的精准水分管理，节水效果明显。因此，准确估算植被生态耗水量，科学进行干旱地区水分管理决策，维持植被良好的生长状况，可以提高生态环境效益。

国内外学者目前已开展了不同尺度和不同研究对象的生态需水量估算研究，提出了参考作物蒸发蒸腾量(ET₀)、水量平衡法等生态需水的计算方法，推动了中国植被生态需水量的研究。目前植被生态需水量估算的方法包括水量平衡法、ET₀法、遥感法、生物量法等。周丹等(2015)采用遥感法区分荒漠植被覆盖，结合ET₀和土壤潜水蒸发计算了荒漠植被的生态需水量。段志华等(2022)和彭飞等(2017)采用潜水蒸发法和面积定额法估算了荒漠植被的生态需水量，并做了比较。王化齐等(2009)年采用遥感植被面积、实测蒸腾量和潜水蒸发法估算了荒漠地区的生态需水量。徐晓琳等(2022)和马莲净(2011)利用水文学和生态学原理，采用水量平衡法估算绿洲流域的生态需水量。刘娇(2014)基于遥感植被覆盖的作物系数和土壤蒸发系数，采用ET₀法估算绿洲生态耗水量。赵文智等(2006)区分了生物量和不同植被生产力所需的耗水量，用实际调查样方生物量的方法确定了绿洲植被生态耗水量。总的来看，已有研究方法多以水量平衡法和实际调查等方法为主，遥感数据的使用多限于植被覆盖度和净初级生产力。

发明内容

发明针对现有技术存在的问题，提供了一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，基于高精度遥感数据得到的植被表层、根区土壤含水量、叶面积指数和植被高度，估算干旱区植被的冠层阻力和空气动力学阻力，本发明利用物理过程模型估算植被的蒸发蒸腾量，得到定量的生态需水量。

为解决以上技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，包括如下步骤：

S1、采集干旱地区土壤信息数据、植被信息数据、已知的气象数据，然后构建植被冠层模型，计算植被冠层阻力；

S2、根据植被高度计算空气动力学阻力相关参数，同时基于植被冠层阻力、土壤阻力建立冠层和冠层下地表双源模型计算日蒸发蒸腾量；

S3、根据植被生育期，利用日蒸发蒸腾量计算植被生育期内的生态需水量。

进一步地，前述的步骤S1中，土壤信息数据包括干旱地区土壤含水量，植被信息数据包括干旱地区植被叶面积指数，气象数据包括干旱地区风速、温度、湿度、日照时数。

进一步地，前述的步骤S1中，构建Jarvis模型计算植被冠层阻力，如下式：

其中，r_ST、r_STmin分别为平均气孔阻力和最小气孔阻力，单位为：s/m；LAI_e为遥感反演的叶面积指数的一半；X_i为环境变量，包括净辐射、水汽压差、温度；F_i(X_i)为对应特定环境变量X_i的影响函数，且0≤F_i(X_i)≤1，其具体表达式如下：

其中，R_s为太阳总辐射，单位为W/m²；VPD为水汽压差，单位为KP_a；a₁，a₂和a₃为经验系数，通过多元回归最优化拟合获得。

进一步地，前述的a₁，a₂和a₃根据实际测定平均气孔阻力与总辐射、VPD数据拟合得到，a₁，a₂和a₃分别为725.6W/m²，29.8℃和0.34。

进一步地，前述的步骤S2中，构建冠层和冠层下地表双源模型，如下式：

λET＝λE+λT＝C_cPM_c+C_sPM_s

其中，C_c和C_s分别为冠层蒸腾和土壤蒸发对总蒸发蒸腾量的贡献比例，PM_c和PM_s分别为冠层蒸腾量和土壤蒸发量，λ为汽化潜热，单位是MJ/kg；E为冠层下地表土壤蒸发量，mm/d，T为植物冠层蒸腾量，mm/d。

进一步地，前述的冠层蒸腾对总蒸发蒸腾量的贡献比例C_c，按如下公式计算：

土壤蒸发对总蒸发蒸腾量的贡献比例C_s，按如下公式计算：

其中，R_s＝(Δ+γ)r_as+γr_ss，R_c＝(Δ+γ)r_ac+γr_sc，R_a＝(Δ+γ)r_aa，Δ为饱和水汽压—

温度曲线的斜率，γ为湿度计常数，r_aa为冠层通量平均高度到参照高度空气动力学阻力，r_as为地表到冠层通量平均高度空气动力学阻力；r_aa、r_as由风廓线和湍流扩散系数计算得到；r_ac是冠层空气动力学阻力，r_ss是土壤阻力，r_sc是植被冠层阻力。

进一步地，前述的冠层蒸腾量PM_c、土壤蒸发量PM_s，分别按如下公式计算：

其中，A和A_s分别为到达冠层表面和地表的可利用能，单位为W/m²，ρ是空气密度，kg/m³,D是饱和水气压差，单位是kPa；c_p是空气的定压比热，单位是J/(kg·K)。

进一步地，前述的冠层通量平均高度到参照高度空气动力学阻力r_aa计算如下式：

地表到冠层通量平均高度空气动力学阻力r_as按如下公式计算：

冠层空气动力学阻力r_ac按如下公式计算：

其中，k为卡曼常数，n为湍流扩散衰减系数，h_c为遥感估测的作物高度，单位为m，z′₀为裸地的粗糙度长度，z₀为粗糙度长度，d为零平面位移，z为参照高度，单位为m，u为参照高度z处的风速，K_h为冠层顶处的湍流扩散系数，单位为m²/s；LAI为叶面积指数，m²/m²。

单位冠层投影面积的边界层阻力r_b，按如下公式计算：

其中，n为湍流扩散衰减系数，u_h为冠层高度h_c处的风速，单位为：m/s；w为表示冠层特性的树叶宽度，单位为m。

进一步地，前述的土壤阻力r_ss利用基于遥感数据改进的表层土壤含水量函数计算，如下式：

式中：θ_F为田间持水量单位为：cm³/cm³，θ_s为表层土壤含水量单位为cm³/cm³。

相较于现有技术，本发明采用以上技术方案的有益技术效果如下：

利用遥感技术，可以快速查询特定经纬度的土壤含水量、叶面积指数、植被高度等土壤植被数据，在辅助气象站点的气象数据，通过基于冠层阻力的物理模型得到干旱区特定经纬度植被日蒸发蒸腾量，进而准确确定干旱区植被的生态需水量。

附图说明

图1为本发明的方法流程框图。

图2为红柳(2m)计算的日ET与实测ET比较图。

图3为新疆杨计算的日ET与实际ET的比较图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本发明中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明性实施例。本发明的实施例不局限于附图所述。应当理解，本发明通过上面介绍的多种构思和实施例，以及下面详细描述的构思和实施方式中的任意一种来实现，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

结合图1，本发明提供一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，包括如下步骤：

S1、采集干旱地区土壤信息数据、植被信息数据、已知的环境数据，然后构建植被冠层模型，计算冠层阻力。美国农业部和航空航天局联合发布的2015-2022年10km全球土壤水分数据包括0-5cm地表和0-100cm根区土壤水分含量(mm)等，该数据集是用一维集合卡尔曼滤波器数据同化方法将遥感的土壤水分观测结果集成到修改后的双层Palmer模型中生成的。Liu等(2022)开发了一种新的神经网络引导插值(NNGI)方法来绘制森林冠层高度图。融合GEDI、ICESat-2 ATLAS和Sentinel-2图像来绘制中国森林冠层高度，数据为2020年，空间分辨率为30m。

本发明研究采用干旱区国家气象站的观测数据，包括最高最低气温、日照时数、10m风速、相对湿度和水面蒸发量。

采用Jarvis模型计算冠层阻力，Jarvis冠层阻力模型的基本原理是测定气孔阻力的最小值，结合冠层叶面积指数，根据植物气孔阻力对一系列单一控制环境因子的响应，假设各个环境变量对气孔导度的影响函数各自独立，得到一个阶乘性多环境因子变量综合模型。

本研究选取环境因子有太阳总辐射、饱和水汽压差作为冠层阻力的环境控制因子。具体模型表达式如下：本研究选取环境因子有太阳总辐射、饱和水汽压差作为冠层阻力的环境控制因子。构建Jarvis模型计算植被冠层阻力r_sc，如下式：

其中，r_ST、r_STmin分别为平均气孔阻力和最小气孔阻力，单位为：s/m；LAI_e为遥感反演的叶面积指数的一半；X_i为环境变量，包括净辐射、水汽压差、温度；F_i(X_i)为对应特定环境变量X_i的影响函数，且0≤F_i(X_i)≤1，其具体表达式如下：

其中，R_s为太阳总辐射，单位为W/m²；VPD为水汽压差，单位为KP_a；a₁，a₂和a₃为经验系数，通过多元回归最优化拟合获得。根据实际测定平均气孔阻力与总辐射、VPD数据拟合，得到a₁，a₂和a₃分别为725.6W/m²，29.8℃和0.34。

S2、根据植被高度计算空气动力学阻力相关参数，同时基于冠层阻力、土壤阻力建立冠层和冠层下地表双源模型计算日蒸发蒸腾量；Shuttleworth和Wallace引入冠层阻力和土壤阻力两个参数，建立了由作物冠层和冠层下地表组成的双源蒸发蒸腾模型(Shuttleworth-Wallace model，简称SW模型)，该模型较好地考虑了土壤蒸发，因而有效地提高了干旱区植被叶面积指数较小时的蒸散模拟精度。构建冠层和冠层下地表双源模型，如下式：

λET＝λE+λT＝C_cPM_c+C_sPM_s

式中：R_a＝(Δ+γ)r_aa，R_s＝(Δ+γ)r_as+γr_ss，R_c＝(Δ+γ)r_ac+γr_sc，Δ为饱和水汽压—温度曲线的斜率，γ为湿度计常数，A和A_s分别为到达冠层表面和地表的可利用能量，单位为：W/m²，C_c和C_s分别为冠层蒸腾和土壤蒸发对总蒸发蒸腾量的贡献比例，PM_c和PM_s分别为冠层蒸腾量和土壤蒸发量，A为冠层上方的能量单位为W/m²，A_s冠层下方土壤获得能量单位为W/m²；λ为汽化潜热，单位是MJ/kg；E为冠层下地表土壤蒸发量，mm/d，T为植物冠层蒸腾量，mm/d，r_sc是植被冠层阻力，D是饱和水气压差，单位是kPa；c_p是空气的定压比热，单位是J/(kg·K)。

冠层通量平均高度到参照高度空气动力学阻力r_aa和地表到冠层通量平均高度空气动力学阻力r_as由风廓线和湍流扩散系数计算得到。

式中：k为卡曼常数，取值为0.41，n为湍流扩散衰减系数，Brutsaert研究表明，当冠层高度h_c＜1m时，n＝2.5；当冠层高度h_c＞10m时，n＝4.25，根据线性插值红柳取n＝2.69。h_c为遥感估测的作物高，度单位为：m，z′₀为裸地的粗糙度长度，取值为0.01m，z₀为粗糙度长度，d为零平面位移，z为参照高度，单位为：m，u为参照高度z处的风速，K_h为冠层顶处的湍流扩散系数，单位为：m²/s。

冠层的空气动力学阻力r_ac采用Shuttleworth和Wallace提出的公式：

式中：r_b为单位冠层投影面积的边界层阻力，其典型代表值为25s/m，Shuttleworth给出其计算公式如下：

式中：n为湍流扩散衰减系数，u_h为冠层高度h_c处的风速，单位为m/s，w为表示冠层特性的树叶宽度，单位为m。

土壤阻力r_ss采用基于遥感数据改进的表层土壤含水量函数计算：

式中：θ_F为田间持水量，单位为cm³/cm³，θ_s为表层土壤含水量，单位为cm³/cm³。

S3、基于前述模型，得到基于遥感土壤含水量、叶面积指数和植被高度的冠层阻力和空气动力学阻力计算，最终得到干旱区植被的日蒸发蒸腾量，筛选出干旱区植被生长发育期，即可计算维持干旱区植被正常生长所需的生理生态耗水量。

研究采用干旱区采用美国农业部和航空航天局联合发布的2015-2022年10km全球0-5cm地表和0-100cm根区土壤水分含量(mm)数据提取单点的土壤含水量变化(GEE ID：NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture)。用不同来源遥感数据融合的2020年的植物冠层高度数据产品进行研究站点数据提取(GEE ID：users/nlang/ETH_GlobalCanopyHeight_2020_10m_v1)，Liu et al(2022)开发了一种新的神经网络引导插值(NNGI)方法来绘制森林冠层高度图，融合GEDI、ICESat-2 ATLAS和Sentinel-2图像来绘制中国森林冠层高度，原始数据为2020年，空间分辨率为30m。

用不同来源遥感数据融合的2020年的植物冠层高度数据产品进行研究站点数据提取(GEE ID：users/nlang/ETH_GlobalCanopyHeight_2020_10m_v1)，Liu et al(2022)开发了一种新的神经网络引导插值(NNGI)方法来绘制森林冠层高度图，融合GEDI、ICESat-2ATLAS和Sentinel-2图像来绘制中国森林冠层高度，原始数据为2020年，空间分辨率为30m。

叶面积指数采用MCD15A3H Version 6.1产品，空间分辨率为500m，时序合成周期分别为4天。

如图2和图3所示，西北地区荒漠植被生长发育期基本介于每年4月1日到10月31日约210天。平均耗水量新疆杨和红柳灌木平均为2.453和2.452mm/d，生育期内生态需水量分别为515.1和514.9mm。在单点生态需水量估算基础上，根据前述遥感得到特定高度植被面积基础上可计算空间上的生态需水量。

虽然本发明已以较佳实施例阐述如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (9)

1.一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、采集干旱地区土壤信息数据、植被信息数据、已知的气象数据，然后构建植被冠层模型，计算植被冠层阻力；

S2、根据植被高度计算空气动力学阻力相关参数，同时基于植被冠层阻力、土壤阻力建立冠层和冠层下地表双源模型计算日蒸发蒸腾量；

S3、根据植被生育期，利用日蒸发蒸腾量计算植被生育期内的生态需水量。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，步骤S1中，土壤信息数据包括干旱地区土壤含水量，植被信息数据包括干旱地区植被叶面积指数，气象数据包括干旱地区风速、温度、湿度、日照时数。

3.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，步骤S1中，构建Jarvis模型计算植被冠层阻力，如下式：

其中，r_ST、r_STmin分别为平均气孔阻力和最小气孔阻力，单位为：s/m；LAI_e为遥感反演的叶面积指数的一半；X_i为环境变量，包括净辐射、水汽压差、温度；F_i(X_i)为对应特定环境变量X_i的影响函数，且0≤F_i(X_i)≤1，其具体表达式如下：

其中，R_s为太阳总辐射，单位为W/m²；VPD为水汽压差，单位为KP_a；a₁，a₂和a₃为经验系数，通过多元回归最优化拟合获得。

4.根据权利要求3所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，所述a₁，a₂和a₃根据实际测定平均气孔阻力与总辐射、VPD数据拟合得到，a₁，a₂和a₃分别为725.6W/m²，29.8℃和0.34。

5.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，步骤S2中，构建冠层和冠层下地表双源模型，如下式：

λET＝λE+λT＝C_cPM_c+C_sPM_s

其中，C_c和C_s分别为冠层蒸腾和土壤蒸发对总蒸发蒸腾量的贡献比例，PM_c和PM_s分别为冠层蒸腾量和土壤蒸发量，λ为汽化潜热，单位是MJ/kg；E为冠层下地表土壤蒸发量，mm/d，T为植物冠层蒸腾量，mm/d。

6.根据权利要求5所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，冠层蒸腾对总蒸发蒸腾量的贡献比例C_c，按如下公式计算：

土壤蒸发对总蒸发蒸腾量的贡献比例C_s，按如下公式计算：

其中，R_s＝(Δ+γ)r_as+γr_ss，R_c＝(Δ+γ)r_ac+γr_sc，R_a＝(Δ+γ)r_aa，Δ为饱和水汽压—温度曲线的斜率，γ为湿度计常数，r_aa为冠层通量平均高度到参照高度空气动力学阻力，r_as为地表到冠层通量平均高度空气动力学阻力；r_aa、r_as由风廓线和湍流扩散系数计算得到；r_ac是冠层空气动力学阻力，r_ss是土壤阻力，r_sc是植被冠层阻力。

7.根据权利要求6所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，冠层蒸腾量PM_c、土壤蒸发量PM_s，分别按如下公式计算：

其中，A和A_s分别为到达冠层表面和地表的可利用能，单位为W/m²，ρ是空气密度，kg/m³,D是饱和水气压差，单位是kPa；c_p是空气的定压比热，单位是J/(kg·K)。

8.根据权利要求6所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，

其特征在于，冠层通量平均高度到参照高度空气动力学阻力r_aa计算如下式：

地表到冠层通量平均高度空气动力学阻力r_as按如下公式计算：

冠层空气动力学阻力r_ac按如下公式计算：

其中，k为卡曼常数，n为湍流扩散衰减系数，h_c为遥感估测的作物高度，单位为m，z′₀为裸地的粗糙度长度，z₀为粗糙度长度，d为零平面位移，z为参照高度，单位为m，u为参照高度z处的风速，K_h为冠层顶处的湍流扩散系数，单位为m²/s；LAI为叶面积指数，m²/m²；单位冠层投影面积的边界层阻力r_b，按如下公式计算：

其中，n为湍流扩散衰减系数，u_h为冠层高度h_c处的风速，单位为：m/s；w为表示冠层特性的树叶宽度，单位为m。

9.根据权利要求6所述的一种基于遥感数据的干旱区植被生态需水量定量估算方法，其特征在于，土壤阻力r_ss利用基于遥感数据改进的表层土壤含水量函数计算，如下式：

式中：θ_F为田间持水量单位为：cm³/cm³，θ_s为表层土壤含水量单位为cm³/cm³。