【目的】探索基于遥感技术建立准确快捷评估区域蒸散发量和灌溉水利用系数的方法。【方法】以河套灌区义长灌域为研究区,基于SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型和较高时空分辨率的环境卫星影像,建立了SEBAL遥感蒸...【目的】探索基于遥感技术建立准确快捷评估区域蒸散发量和灌溉水利用系数的方法。【方法】以河套灌区义长灌域为研究区,基于SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型和较高时空分辨率的环境卫星影像,建立了SEBAL遥感蒸散发估算模型,并与降水量、灌水量和地下水位数据结合,计算了研究区的灌溉水利用系数。【结果】SEBAL模型反演的作物蒸散发量的平均绝对误差在5%以内;2013—2017年研究区灌溉水利用系数在0.427~0.572之间,平均值0.492,高于河套灌区的平均水平。人民支渠区的灌溉水利用系数在0.447~0.688之间,均值为0.516。研究区地下水补给量均值为52.13 mm,约占灌水量的3%~7%,忽略地下水补给量会对灌溉水利用系数准确计算带来0.03~0.08的误差。【结论】基于SEBAL遥感蒸散发模型快速测算了灌溉水利用系数,计算结果具有较好的精度和可信度。模型尺度差异性较小,在不同空间尺度的适用性较好。展开更多
文摘【目的】探索基于遥感技术建立准确快捷评估区域蒸散发量和灌溉水利用系数的方法。【方法】以河套灌区义长灌域为研究区,基于SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型和较高时空分辨率的环境卫星影像,建立了SEBAL遥感蒸散发估算模型,并与降水量、灌水量和地下水位数据结合,计算了研究区的灌溉水利用系数。【结果】SEBAL模型反演的作物蒸散发量的平均绝对误差在5%以内;2013—2017年研究区灌溉水利用系数在0.427~0.572之间,平均值0.492,高于河套灌区的平均水平。人民支渠区的灌溉水利用系数在0.447~0.688之间,均值为0.516。研究区地下水补给量均值为52.13 mm,约占灌水量的3%~7%,忽略地下水补给量会对灌溉水利用系数准确计算带来0.03~0.08的误差。【结论】基于SEBAL遥感蒸散发模型快速测算了灌溉水利用系数,计算结果具有较好的精度和可信度。模型尺度差异性较小,在不同空间尺度的适用性较好。
