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摘要:
蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义。由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合Landsat-8遥感影像数据和气象数据,采用基于能量平衡原理的SEBS模型估算日蒸散量。在此基础上,选取典型区域采用基于增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)将估算的蒸散发结果与低空间分辨率的MOD16A2蒸散发产品数据进行时空融合降尺度研究,并评价模型的融合精度。结果表明:(1)SEBS模型估算的蒸散发结果与蒸发皿折算后的数据、MOD16A2产品数据的平均相对误差分别为0.14 mm/d和0.22 mm/d。(2)南京地区蒸散量季节差异明显,表现为夏季>秋季>冬季;各区在夏季的日平均蒸散量差异也较大,六合区蒸散量最大,秦淮区最小;另外,蒸散量分布受土地利用类型的影响,总体上表现为水域>林地>耕地>草地>其他,且植被覆盖度较高的区域蒸散量较大。(3)基于ESTARFM模型融合的蒸散发结果与基于Landsat-8遥感影像反演的蒸散发数据在空间分布上具有相似性,二者相关系数为0.74。在全球气候变化的背景下,本研究可为蒸散发数据集时空分辨率的提高提供参考,同时也能够为南京地区水循环过程和水资源管理研究提供数据支撑。
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文献信息
篇名 南京地区蒸散发降尺度研究——基于增强型时空自适应反射融合模型
来源期刊 生态学报 学科
关键词 蒸散发 能量平衡原理的模型(SEBS) 增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM) 时空融合 降尺度
年,卷(期) 2022,(15) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 6287-6297
页数 10页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.5846/stxb202104080914
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研究主题发展历程
节点文献
蒸散发
能量平衡原理的模型(SEBS)
增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)
时空融合
降尺度
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生态学报
半月刊
1000-0933
11-2031/Q
16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
14991
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总被引数(次)
516896
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