应用气旋全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system,CYGNSS)的星载反射测量遥感数据和土壤湿度主被动项目(soil moisture active passive,SMAP)发布的土壤湿度产品,对2种星载全球导航卫星系统反射测量(global navig...应用气旋全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system,CYGNSS)的星载反射测量遥感数据和土壤湿度主被动项目(soil moisture active passive,SMAP)发布的土壤湿度产品,对2种星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)地表土壤湿度反演建模方法进行对比与评价。结果表明,在单个格网上直接对标定的有效反射率和SMAP参考土壤湿度回归建立线性模型,反演得到的地表土壤湿度精度远高于格网统一建模的反演精度。使用1 a的CYGNSS陆地观测数据建立的反演模型已经具有极高的时域稳定性。5个月的测试数据表明,单格网模型反演的地表土壤湿度RMSE可达0.056 cm^(3)/cm^(3),相关系数达0.9。展开更多
冠气温差能够间接监测作物水分变化规律,而冠层温度与大气温度之间存在的时滞效应会影响监测效果,为探明两者之间的时滞效应变化规律及影响因素,本研究以拔节期至乳熟期的冬小麦为研究对象,利用红外温度传感器连续监测灌溉上限分别为田...冠气温差能够间接监测作物水分变化规律,而冠层温度与大气温度之间存在的时滞效应会影响监测效果,为探明两者之间的时滞效应变化规律及影响因素,本研究以拔节期至乳熟期的冬小麦为研究对象,利用红外温度传感器连续监测灌溉上限分别为田间持水率的95%(T1)、80%(T2)、65%(T3)和50%(T4)4个不同灌溉处理的冠层温度,并同步获取短波净辐射(Short-wave net radiation,R_(S))、大气温度(Atmospheric temperature,T_(A))、相对湿度(Relative humidity,R_(H))等气象数据。利用错位相关法计算冠层温度与大气温度之间的时滞时间(Time lag,TL),分析其在不同生育期和不同灌溉条件下变化规律,并采用相关性分析法探究气象因子(R_(S)、T_(A)、R_(H))变化率和日均值与时滞时间的相关性,最后通过通径分析探讨气象因子(R_(S)、T_(A)、R_(H))、土壤含水率(Soil moisture content,SMC)以及叶面积指数(Leaf area index,LAI)对时滞时间的共同影响。结果表明:不同生育期和不同灌溉条件下冬小麦冠层温度变化均提前于大气温度;在不同灌溉处理下,T1、T2和T3处理的时滞时间高于T4处理,且在不同生育期下,时滞时间呈现先减少再增加的趋势。短波净辐射变化率(Change rate of short-wave net radiation,R_(SCR))、大气温度变化率(Change rate of atmospheric temperature,T_(ACR))和相对湿度变化率(Change rate of relative humidity,R_(HCR))与时滞时间的相关性均高于对应日均值与时滞时间的相关性;同时,R_(SCR)与时滞时间的相关程度最高(相关系数R为0.718~0.806),TACR次之(R为0.582~0.661),RHCR最低(R为-0.534~-0.570)。利用通径分析发现,时滞时间主要受R_(SCR)、SMC以及LAI共同影响,但在不同灌溉条件下影响时滞时间的主要因素存在差异,其中T1、T2和T3处理主要受R_(SCR)和LAI影响,而T4主要受R_(SCR)和SMC影响。研究可为利用冠气温差信息监测作物水分变化进一步提供理论依据。展开更多
文摘应用气旋全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system,CYGNSS)的星载反射测量遥感数据和土壤湿度主被动项目(soil moisture active passive,SMAP)发布的土壤湿度产品,对2种星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)地表土壤湿度反演建模方法进行对比与评价。结果表明,在单个格网上直接对标定的有效反射率和SMAP参考土壤湿度回归建立线性模型,反演得到的地表土壤湿度精度远高于格网统一建模的反演精度。使用1 a的CYGNSS陆地观测数据建立的反演模型已经具有极高的时域稳定性。5个月的测试数据表明,单格网模型反演的地表土壤湿度RMSE可达0.056 cm^(3)/cm^(3),相关系数达0.9。
文摘冠气温差能够间接监测作物水分变化规律,而冠层温度与大气温度之间存在的时滞效应会影响监测效果,为探明两者之间的时滞效应变化规律及影响因素,本研究以拔节期至乳熟期的冬小麦为研究对象,利用红外温度传感器连续监测灌溉上限分别为田间持水率的95%(T1)、80%(T2)、65%(T3)和50%(T4)4个不同灌溉处理的冠层温度,并同步获取短波净辐射(Short-wave net radiation,R_(S))、大气温度(Atmospheric temperature,T_(A))、相对湿度(Relative humidity,R_(H))等气象数据。利用错位相关法计算冠层温度与大气温度之间的时滞时间(Time lag,TL),分析其在不同生育期和不同灌溉条件下变化规律,并采用相关性分析法探究气象因子(R_(S)、T_(A)、R_(H))变化率和日均值与时滞时间的相关性,最后通过通径分析探讨气象因子(R_(S)、T_(A)、R_(H))、土壤含水率(Soil moisture content,SMC)以及叶面积指数(Leaf area index,LAI)对时滞时间的共同影响。结果表明:不同生育期和不同灌溉条件下冬小麦冠层温度变化均提前于大气温度;在不同灌溉处理下,T1、T2和T3处理的时滞时间高于T4处理,且在不同生育期下,时滞时间呈现先减少再增加的趋势。短波净辐射变化率(Change rate of short-wave net radiation,R_(SCR))、大气温度变化率(Change rate of atmospheric temperature,T_(ACR))和相对湿度变化率(Change rate of relative humidity,R_(HCR))与时滞时间的相关性均高于对应日均值与时滞时间的相关性;同时,R_(SCR)与时滞时间的相关程度最高(相关系数R为0.718~0.806),TACR次之(R为0.582~0.661),RHCR最低(R为-0.534~-0.570)。利用通径分析发现,时滞时间主要受R_(SCR)、SMC以及LAI共同影响,但在不同灌溉条件下影响时滞时间的主要因素存在差异,其中T1、T2和T3处理主要受R_(SCR)和LAI影响,而T4主要受R_(SCR)和SMC影响。研究可为利用冠气温差信息监测作物水分变化进一步提供理论依据。
