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第四章地表能量平衡與土壤水分遙感 一 地表能量平衡遙感研究1 地表凈輻射 Rn 2 土壤熱通量 G 3 感熱通量 H 4 潛熱通量 即蒸散LE 5 應用 區(qū)域蒸發(fā)量估算 城市 郊區(qū)表面能量平衡估算 二 土壤水分遙感研究1 可見光 近紅外遙感監(jiān)測土壤水分2 微波遙感監(jiān)測土壤水分3 熱紅外遙感監(jiān)測土壤水分 裸土或低覆蓋區(qū)的土壤水分研究 采用熱慣量法 植物覆蓋區(qū) 采用 農(nóng)田 蒸散與作物缺水指數(shù)法 地表能量平衡遙感研究 地表與大氣的最主要能源 太陽輻射以及相伴的地球輻射 太陽發(fā)射的電磁波短波輻射 除了30 被大氣頂界反射回空間以及17 被大氣吸收外 其大部分以直射與漫射的形式到達地表 依據(jù)能量守恒與轉換定律 地表接收的能量以不同方式轉換為其他運動形式 使能量保持平衡 地表接收的能量 Rn 以不同方式轉換為其它運動形式 heatingtheair H evaporatingwater LE andheatingthesoil G 這一能量交換過程可用地表能量平衡方程來表示 即 Rn H LE G Rn地表的凈太陽輻射通量 w m2 即地表輻射平衡 H從下墊面到大氣的感熱通量 即下墊面與大氣間湍流形式的熱交換 LE從下墊面到大氣的潛熱通量 即下墊面與大氣間水分蒸發(fā)的熱交換 L為水汽的汽化潛熱 E為蒸發(fā)量 G土壤熱通量 即土壤中的熱交換 其中 還應包含部分用于植物光合作用的能量 只是這部分能量很小 1 3 可以忽略 能量平衡 Energybalance C W LE Energybalanceonaregionalscale C W 地表輻射平衡方程可表示為 入射到地面的太陽短波輻射 即太陽總輻射 Q 地表反射的太陽短波輻射 即地表反射輻射 來自大氣的長波輻射 即大氣逆輻射 地表發(fā)射至大氣的長波輻射 即地表發(fā)射輻射 一 地表凈輻射 Rn Radiationbalance 地表輻射平衡 Rn 包括 為地表的短波輻射平衡 Rns 為地表的長波輻射平衡 RnL 又稱地表有效輻射 一般 Rns是RnL的5倍 Rn C W 又稱太陽總輻射Q 它是緯度 時間 及云的函數(shù) 它由太陽直射光和天空散射光組成 可利用氣象臺站的太陽直射輻射表及天空輻射表來確定 一般說來 在晴天和穩(wěn)定的天氣條件下 一個地面觀測站的數(shù)據(jù)可以代表10km2的面積 Q也可以通過理論太陽輻射及日照率的計算獲得 即 式中 為大氣層頂部理論太陽總輻射 與氣象臺站經(jīng)緯度 太陽赤緯 日地距離和太陽常數(shù)有關 為日照率 C為日照時數(shù) C0為最大可能日照時數(shù) Solarimetermeasuresshort waveradiation Measuringcomponentsofradiationbalance C W NetRadiometermeasuresall waveradiation Measuringcomponentsofradiationbalance C W Solarimetercanbeshadedtomeasureonlydiffusecomponents Measuringcomponentsofradiationbalance C W 即大氣 云發(fā)射至地表的長波輻射 它是大氣溫度和大氣濕度的函數(shù) 可表示為 其中 大氣發(fā)射率 無云天氣 是空氣水汽壓ea與空氣溫度Ta的函數(shù) 可利用紅外測溫儀對天空 多角度 測量到的溫度來推算 斯特藩 玻耳茲曼常數(shù) 可通過VIS NIR遙感反演的地表反照率來推算 即 可通過TIR MW遙感反演的地表輻射溫度Ts來推算 為地表發(fā)射率 遙感所測得的數(shù)據(jù) 和 具有非連續(xù) 窄波段 窄視場的特點 而自然界地物的反射與發(fā)射具有全波段 半球視場及各向異性的特點 兩者間的差異 是造成遙感反演地表參數(shù)和Ts精度不夠高的重要原因 由窄波段遙感數(shù)據(jù)全波段 半球視場的反射或發(fā)射輻射分量 目前主要從以下3方面入手 通過大氣校正模型 把大氣頂層 TOA 的輻射值直接轉換為地表光譜反射率 或地表輻射溫度Ts 通過BRDF角度模型 建立兩者間的數(shù)學關系 把地表方向反射率 轉換為地表光譜反照率 如半經(jīng)驗模型 核驅動模型 物理模型 幾何光學模型 GO 輻射傳輸模型 RT RT GO混合模型 計算機模擬等 通過大量野外 同步 試驗 建立多種寬波段反射或發(fā)射輻射值 與窄波段遙感數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計模型 即經(jīng)驗關系式 此法簡單易行且可信 但這種經(jīng)驗關系是隨著表面特征的變化而變化的 1 地表反照率的反演 中科院遙感所 中科院遙感所 中科院遙感所 右圖 雪被的反射輻射幾乎都集中在短波光譜區(qū) 在0 3 0 7 m反射率為80 90 在0 8 1 5 m反射率則隨波長的增大而迅速減小 在SWIR反射很弱 這就是說對于雪被表面反照率 0 30 4 0 m 各譜段所作的貢獻是不同的 可劃分為4個部分 雪被區(qū)表面反照率反演 3 式中 A為0 4 0 m譜段的反照率 分別為經(jīng)過大氣校正后CH1 CH2的反射率 其中 反演中所選用的NOAA AVHRR的CH1 CH2只代表前兩個部分的反射率 而據(jù)Brest的研究 后兩部分的反射率分別為第2通道反射率的63 0 和6 5 因此 可將雪被表面反照率的反演模型表示為 0 30 0 725 m譜段 占總入射能的52 6 0 725 1 0 m譜段 占總入射能的23 2 1 0 1 4 m譜段 占總入射能的13 0 1 4 4 0 m譜段 占總入射能的11 2 2 地表溫度的反演 中科院遙感所 C W 一天內(nèi)的溫度與能量變化 C W RadiationandEnergyBalances 白天 Rn為正值 地表熱量部分用于LE H 剩余熱量進入土壤 夜間 Rn為負值 地表熱量由LE H G來補償 二 土壤熱通量 G 土壤熱通量 土壤內(nèi)部的熱交換 對土壤蒸發(fā) 地表能量交換均有影響 一般可以通過土壤遙感熱慣量法加以確定 也可以通過地面點測量得到 Reginato等 1985 研究提出了一種主要用遙感信息推算土壤熱通量的簡便方法 即把土壤熱通量 G 與凈輻射 Rn 土壤上覆的植物高度 h 聯(lián)系起來 建立三者間的經(jīng)驗關系式 式中 h為作物高度 可根據(jù)不同的植物類型取值 如假設小麥成熟時h 1 2m h與作物的葉面積指數(shù)LAI及作物覆蓋度f有關 也可通過遙感數(shù)據(jù)估算 A B為待定系數(shù) 由實驗確定 研究表明 土壤熱通量 G 與土壤表面凈輻射通量 之間有一比例關系 通常G約為的40 即 G與的比例關系是日期和時間的函數(shù) 可表示為 6 式中 KG為0 2 0 5間的常數(shù) 其值取決于土壤類型和濕度條件 為太陽天頂角的余弦值 張仁華 1996 根據(jù)多年實驗觀測表明 土壤熱通量 G 與凈輻射通量 Rn 有一定的相關性 對于裸露土壤 G可達的20 50 而在作物覆蓋下 G為的5 20 而土壤表面凈輻射通量 又可根據(jù)比爾定律給出 5 6 式中 C為凈輻射在植被冠層中的消減系數(shù) 值域約為0 3 0 7 C值取決于冠層結構 對于具有球形 隨機 葉面角度分布的冠層 C 0 5 LAI可通過遙感植被指數(shù)求得 為太陽天頂角的余弦值 此外 也可簡單的表示為 三 感熱通量 H 在土壤 植被 大氣系統(tǒng)中 當把土壤 植被簡單地處理為同一層界面時 感熱通量 sensibleheatflux 表征下墊面與大氣間湍流形式的熱交換 可表達為 式中 為空氣密度 kg m3 為空氣定壓比熱 J kg Ts為下墊面表面溫度 Ta為空氣溫度 參考高度 一般2m 為空氣動力學阻力 s m 下墊面 參考高度之間顯熱傳輸?shù)淖枇?上式的空氣動力學阻力 可由湍流模式給出 它隨風速 粗糙度和空氣層結等因素的變化而變化 平流邊界層 空氣運動處于規(guī)則狀態(tài) 湍流邊界層 空氣運動處于不規(guī)則狀態(tài) C W d為零平面位移高度 近地面平均風速為零處的高度 z為地表以上參考高度 2m u為z處的風速 在中性條件下 空氣運動處于規(guī)則狀態(tài) 平流 可表達為 式中 z為地表以上參考高度 2m h為植株高度 m d為零平面位移高度 m 近地面平均風速為零處的高度 k為卡門常數(shù) 0 4 u為z處的風速 m s zo為動量交換的表面粗糙度 m 為地表的一種空氣動力學參數(shù) 它取決于地表粗糙單元的幾何形狀 大小 排列等 thelaminarboundary layer 植被的表面粗糙度zo與植被的高度h和郁閉度直接相關 表面粗糙度zo能夠方便地描述地 氣之間的湍流交換強度 對于作物 草地 z0 0 13h d 0 63h 而對于林木 z0 0 075h 粗糙度的反演 ice0 01mmmownlawn1shortgrass5heathermoor25forest500 1000 Typicalvaluesofzo 2020 3 10 29 可編輯 植被高度的遙感反演 植被高度的遙感反演 可以通過多波段 多角度的光譜信息 經(jīng)BRDF模型反演獲得 也可通過簡便的植被高度光譜模型的方法 如 式中 h為作物的高度 LAI為葉面積指數(shù) f為植被覆蓋度 SAVI SAVIV SAVIS分別為像元 純植被 純土壤的土壤調(diào)整植被指數(shù) A B C為待定系數(shù) 由實驗確定 全國月平均地表粗糙度圖 中科院遙感所 theturbulentboundary layer 在不穩(wěn)定條件下 空氣運動處于不規(guī)則狀態(tài) 湍流 可表達為 n為常數(shù) 假設為5 g為轉換系數(shù) Tc Ta分別為冠層溫度與空氣溫度 四 潛熱通量 即蒸散 LE 潛熱通量 Latentheatflux 表征下墊面與大氣間水分蒸發(fā)的熱交換 即地表吸收輻射能與蒸發(fā)耗熱的熱交換 指地面蒸發(fā)或植被蒸騰 蒸發(fā)的能量 又稱蒸散 彭曼 Penman 蒸散方程把植被看作一個整體 假定植物冠層 主指作物冠層 為一片大葉 潛熱交換發(fā)生在葉面上 則得出冠層的潛熱通量 可表達為 式中 為溫度Ts時的飽和水汽壓 為與溫度Ta同高度處的空氣水汽壓 為空氣動力學阻力 它阻礙由地面向大氣的熱量與質量的輸送 可通過測風速 粗糙度 代入湍流模型求得 為下墊面表面阻力 是大氣 植被 土壤因子的函數(shù) 可通過葉面積指數(shù)LAI和葉子的水勢 或地面干濕的標定資料求得 為干濕球常數(shù) L 均為常數(shù) LE方程與H方程相似 僅用水汽壓代替了溫度 1 一層模型 又稱單層模型 式中 為飽和水汽壓對溫度的斜率 在潛在蒸散情況下 表面阻力近似取零 則潛在蒸散LEP為 PM蒸散方程是以凈輻射通量Rn為主的蒸發(fā)模型 它綜合了能量平衡法與空氣動力學法的特點 被廣泛應用 但是它涉及到不少難以精確測定或估算的非遙感參數(shù) 而且 由于忽略土壤蒸發(fā) PM式適用于稠密植被狀態(tài)下的單層模型 而并不適用于稀疏植被和作物全生長期的蒸散計算 若葉冠溫度等于蒸發(fā)表面溫度 則得Penman Monteith實際蒸散方程 PM式 為 地 氣熱量平衡研究中 界面的表面溫度是十分重要的信息 遙感研究則主要通過獲取界面與空氣的溫度差 它受到土壤 大氣的耦合影響 表面溫度 光譜模型是以表面溫度為主的蒸發(fā)模型 可表示為 式中 d為在參考高度的水汽飽和差 Tc為下墊面表面溫度 可由熱紅外遙感數(shù)據(jù)經(jīng)模型反演求得 Ta為空氣溫度 為飽和水汽壓對溫度的斜率 為冠層群體表面阻力 與葉子水勢 光照強度I及葉面積指數(shù)L有關 其中 I L均可通過多光譜遙感數(shù)據(jù)及相關模型來推算 2 二層模型 又稱雙層模型 一層蒸發(fā)模型是把地表作為一個邊界層來研究其傳輸過程 但是 部分植物覆蓋下 因植 土的熱特性不同 則對下墊面總蒸散的貢獻不一 情況復雜得多 植被冠層對地氣界面的氣流來說是粗糙的 且是可穿透的面 植被的粗糙性使湍流增強 使感熱和潛熱輸送比裸露地面要強 對于土壤 大氣和植物 大氣兩個界面 共有6個基本要素 土壤表面溫度 Ts 土壤表面水汽壓 es 植物冠層表面溫度 Tv 和水汽壓 ev 在熱交換有效高度的空氣溫度 Tb 和水汽壓 eb 二層能量平衡模型把表面凈輻射 Rn 分解為植物冠層表面輻射 和土壤表面輻射 的和 并分別定義一個能量平衡方程 植物冠層表面和土壤表面的熱量平衡方程分別為 式中 為土壤和空氣的熱汽交換阻力 為冠層表面與冠層中空氣的熱汽交換阻力 為水汽從葉內(nèi)氣孔擴散到葉子表面的阻力 通過定量遙感可以反演下墊面表面溫度 Ts Tv 以及地表反照率 粗糙度z0 植被冠層表面阻力 植物參數(shù) LAI f 等 再加上地面觀測的參考高度的溫度和濕度等 便可以求出各種關鍵參數(shù) 阻力 土壤或植物冠層表面的凈輻射通量等 從而運用二層蒸發(fā)模型 推算出潛熱通量 即界面的蒸發(fā)量 對于潛熱通量 蒸發(fā) 的計算 目前有多種模型方法 如總體動力學法 Penman Monteith法 Priestly Taylor法 Shuttleworth Wallace法等 后幾種方法既考慮了地表的能量收支平衡 輻射項 又考慮了表層大氣的動力學過程 空氣動力項 應該說 它們比僅考慮空氣動力學原理的總體動力學法 湍流過程等 更接近實際 但參數(shù)更多 計算結果的精度很大程度上受到這些參數(shù)取值的制約 應用實例 遙感區(qū)域蒸發(fā)量估算 區(qū)域蒸發(fā)量估算包括土壤蒸發(fā)及植物蒸騰兩部分 遙感區(qū)域蒸發(fā)量的估算 可有以下步驟 求算地表反照率 利用可見光 近紅外波段的多光譜遙感數(shù)據(jù) 結合地面樣點地物反照率的同步測量 建立遙感數(shù)據(jù)與地面信息之間的相關關系式 經(jīng)驗關系式或理論模型 以推算地表反照率 求算地表短波吸收輻射 利用地面儀器測量或直接查找輻射臺站的太陽直射輻射表和天空輻射表 以推算入射到地面的太陽入射輻射 求算地表反射輻射 求算地表短波吸收輻射 求算地表溫度 輻射溫度Ts 真實溫度T a 熱紅外遙感數(shù)據(jù)的預處理 包括輻射糾正 大氣糾正 幾何糾正 b 用紅外測溫儀等進行地面樣點地物輻射溫度的同步測量 c 建立遙感數(shù)據(jù)與地面同步數(shù)據(jù)間的線性回歸方程 得 Ts d 地面測量典型地類的比輻射率 e 地表真實溫度的反演 求算地表長波有效輻射 I a 利用紅外測溫儀對著天空 多角度 直接測量所得的天空溫度Ta 求算來自大氣的長波輻射 b 由以上所得的Ts 求算地表發(fā)射輻射 c 得地表長波有效輻射 求算地表凈輻射通量 求算葉面積指數(shù) L 及植被覆蓋度 f 作物高度 h 建立遙感植被指數(shù) 如NDVI RVI SAVI等 與地面同步測量樣點L f h之間的相應模型 以便遙感直接反演L f h h也可通過雙向反射模型等反演 求算土壤熱通量 G 借助地面點同步測量的配合 建立土壤熱通量與凈輻射及植被參數(shù) LAI f h 間的相關模型 或從遙感熱慣量法入手 求算空氣動力學阻力 與表面阻力 a 測地面風速 u 可推算空氣動力學阻力 b 通過葉面積指數(shù)L 植被覆蓋度f和葉子的水勢或地面干濕的標定資料 區(qū)域蒸發(fā)量估算 將以上 的數(shù)據(jù)代入蒸發(fā)模型 則可估算區(qū)域蒸發(fā)量 以及研究其空間分布規(guī)律 地表蒸散的估算 全國地表蒸騰分布 中科院遙感所 遙感研究蒸發(fā) 主要基于地表的熱量平衡與水分平衡 運用遙感方法提取土壤 植物 大氣界面的能量信息 如用多時相熱紅外遙感提取土壤 植物的溫度和水分狀況信息 用多光譜 多角度遙感 提取下墊面幾何結構的信息等 再結合地面氣象臺站的有關資料 使遙感區(qū)域蒸發(fā)量的估算精度高于常規(guī)方法 許多研究表明 陸面蒸發(fā)是陸地降水的重要來源 而蒸發(fā)的大小與土壤濕度密切相關 大氣環(huán)流模式在對撒哈拉沙漠反照率變化的研究表明 地面反照率的增加能導致地面蒸發(fā)減少和降水減少 城市 鄉(xiāng)村地表能量平衡的遙感定量分析 楊立明 2000 利用NOAA氣象衛(wèi)星AVHRR數(shù)據(jù)和地表微氣象觀測數(shù)據(jù)的結合 反演地表生物物理參數(shù) 地表反照率 地表輻射溫度 地表蒸散等 并代入以地表能量交換為基礎的邊界層氣候模型中 以改善地表過程的模擬 研究區(qū)選在美國中西部內(nèi)布拉斯加州的Omata和林肯市及周邊地區(qū) 面積約1萬km2 區(qū)內(nèi)地形起伏小 土地利用 土地覆蓋類型多樣 是研究地表能量交換的較理想場所 1 數(shù)據(jù)的采集及預處理 A 遙感數(shù)據(jù) 選用1990年3 11月的NOAA AVHRR白天的圖像數(shù)據(jù) 經(jīng)輻射糾正 大氣糾正 幾何糾正 投影變換等預處理 B 氣象數(shù)據(jù) 選用內(nèi)布拉斯加州38個氣象站點1990年生長季節(jié)的微氣象數(shù)據(jù) 包括 每小時觀測的最高 最低氣溫 風速 風向 相對濕度 太陽輻射 土壤溫度 日降水量以及各種土地覆蓋類型的潛在蒸散和實際蒸散等 C 土地利用 土地覆蓋數(shù)據(jù) 根據(jù)1990年AVHRR的歸一化植被指數(shù)NDVI和其他輔助數(shù)據(jù)所得的土地利用 土地覆蓋 LU LC 數(shù)據(jù) 經(jīng)歸并所得的城市建筑區(qū) 居民區(qū) 工業(yè)區(qū) 耕地 草地 耕地 草地混合區(qū) 耕地 林地混合區(qū) 沿岸林地 森林地等9種土地利用 土地覆蓋類型 2 地表生物物理參數(shù)反演 A 地表輻射溫度 AVHRR遙感器接收的輻射能量E 與其熱紅外通道的數(shù)值 DN 之間的關系 即輻射定標 可表示為 為經(jīng)驗常數(shù) 為遙感器增益系數(shù) 依據(jù)Planck輻射方程 可將遙感器接收的輻射能量轉換為亮度溫度 表示為 為AVHRR熱紅外通道的中心波數(shù) cm 1 為常數(shù) 通過McClain等 1983 的分裂窗口算法 可由得經(jīng)大氣糾正后的表面亮度溫度為 式中 分別為AVHRR第4 5通道定標后的黑體溫度 地表輻射溫度與黑體溫度的關系為 式中 為地表發(fā)射率 從數(shù)據(jù)庫或測量獲取 為斯特藩 波爾茲曼常數(shù) B 地表反照率大氣頂層 TOA 的寬波段地球反照率 可從定標后的AVHRR第1 2通道反射率 按一定比例組成 近似求得 依據(jù)Koepke 1989 算法 可將轉換為相應的地表反照率 式中 為大氣光程中水汽含量 含量的函數(shù) 為大氣光程 這里選用中緯度夏季的標準大氣條件 則 已知 C 潛在蒸散 與實際蒸散 ET 選用彭曼 Penman 模型計算潛在蒸散 表示為 為全波段凈輻射 為土壤熱通量 為風函數(shù) 風速 風向 為固態(tài)水密度 為蒸發(fā)潛熱 汽化潛熱 為空氣飽和水汽壓 為空氣實際水汽壓 為飽和水汽壓 溫度 曲線 的斜率 為干濕球常數(shù) 實際蒸散ET為 式中 是植被類型及生長階段的函數(shù) 該作物系數(shù)由氣候中心提供 由野外實際觀測的 及生長階段得到 3 地表能量平衡模型分析 A 模型描述 選用Carlson一維邊界層氣候模型 由下而上分4層 具有熱均勻性的地面層 輻射 傳導 湍流交換共存的大氣過渡層 貼地面層 熱通量 水汽通量隨高度保持不變 假設 的表面層 近地面層 混合層 其高度依賴于下方的表面層作用 表面層的能量平衡方程為 其中 為太陽輻射 直射光和漫射光 為地表溫度 為表面層頂部的空氣溫度 為空氣發(fā)射率 為潛在溫度 為熱交換系數(shù) 為熱湍流擴散率 空氣定壓比熱 為空氣密度 為飽和比濕 為空氣比濕 為水汽阻力系數(shù) SMA為 surfacemoistureavailability 表面水分利用率 在模型中用以表示當溫度時飽和表面的最大可能蒸發(fā)速率 與表面水飽和度有關 一天中SMA為常數(shù) B 表面水分利用率 SMA 的參數(shù)化 表面水分利用率 SMA 是模擬地表能量平衡組分的關鍵參數(shù) 考慮到對區(qū)域實際蒸散ET的模擬 必須計算SMA的時空變量 因此 通過遙感植被指數(shù)NDVI與所測的地表微氣象數(shù)據(jù)的聯(lián)系使SMA參數(shù)化 在太陽能與土壤養(yǎng)分充分供給的條件下 植物光合作用和生物量主要由植物水分利用率控制 當植物受水分脅迫 stress 葉孔封閉的情況下 植被生物量積累速率降低 此時植物水分利用率和生物量與植物光譜響應密切相關 因此 可以借助植物光譜所得的植被指數(shù)來推斷植物冠層SMA 或蒸散 通過耕地 草地的SMA與NDVI的大量采集和線性回歸分析 確認兩者關系密切 在0 81 0 93之間 但SMA的變化 滯后于NDVI的變化 時間滯后約4周 由于不同生長期 不同植物類別對水分需求存在差異 回歸系數(shù)也會變化 因此對所測的 SMA與NDVI數(shù)據(jù)對 進行了地類的適當歸并 這樣其大于0 90 用遙感參數(shù)NDVI來參數(shù)化SMA將利于計算圖像中每個象素的SMA C 模型計算 輸入模型參數(shù) 包括遙感所得的地表反照率 SMA 土地利用 土地覆蓋類型 LU LC 以及表面粗糙度 熱慣量 T1 田間持水量 查表 邊界層大氣條件參數(shù) 如氣溫 氣壓 風速 風向 太陽輻射 等 其中一部分輸入值被假定為空間不變或僅依賴土地類型變化 則被分類輸入模型 另一部分輸入數(shù)據(jù)時空變化顯著 必須被指定到像素尺度 模型的初始值和邊界參數(shù)輸入后 則進行上述邊界層氣候模型像素對像素的迭代計算 最終輸出凈輻射 地表溫度T 有別于潛熱反演的 潛熱通量LE 顯熱能量H等數(shù)據(jù)和相應的圖像 D 模型評估 對于模型所得的和衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的表面溫度和凈輻射值 通過統(tǒng)計法的均方根誤差 RMSE 和d指數(shù)法 來評估模型在像素尺度的優(yōu)劣 其中指數(shù)反映觀測變量被模型變量準確模擬的程度 被定義為 式中 和分別為像元的預測值和觀測值 其中為平均觀測值 通過模型計算模擬的表面溫度與遙感定標后的地表輻射溫度 兩者空間分布相似 數(shù)值上差異在 0 1 2 4K之間 城市熱島的強度與范圍被較好地模擬 工業(yè)區(qū)與建筑區(qū)的模擬值優(yōu)于衛(wèi)星觀測值 這些差異可能是由于高估了SMA或氣象衛(wèi)星空間分辨率等多種因素造成的 研究表明 利用多時相 多波段的遙感數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)結合 反演地表生物物理參數(shù)引入邊界層氣候模型 擴展時空尺度 可以改善對地表能量平衡過程的模擬 參考文獻1 1 張仁華 1996 實驗遙感模型及地面基礎 科學出版社 2 田國良 徐興奎 柳欽火 2000 用于地表能量交換的動態(tài)地表特征模式 遙感學報 4 增刊 121 128 3 徐興奎 田國良 2000 中國地表積雪動態(tài)發(fā)布及反照率的變化 遙感學報 4 3 178 182 4 Reginato R J etal 1985 EvapotranspirationcalculatedfromRemoteMultispectralandGroundStationMeteorologicalData Remotesens Environ 18 75 89 5 ChoudhuryB 1989 EstimatingEvaporationandCarbonAssimilationUsingInfraredTemperatureData VistasinModeling In G Asrar Ed TheoryandApplicationofRemotesensing pp 628 690 NewYork Wiley 6 FriedlM A 1996 Relationshipsamongremotelysenseddata surfaceenergybalance andarea averagedfluxesoverpartiallyvegetatedlandsurfaces J ofAppliedMeteorology 35 11 2091 2103 7 PamlsonCA 1985 Mathematicalrepresentationofwindspeedandtemperatureprofileintheunstableatmosphericsurfacelayer J Appl Meteorol 1970 9 6 857 861 8 HalfieldJ L etal 1983 EstimationofEvaporationato