应用MODIS数据推估区域地表蒸散 Estimation of regional surface evapotranspiration using MODIS Products.pdfVIP

第20卷第6期 水科学进展 V01．20．No．6 2009年11月 ADVANCES刑WATERSCIENCE Nov．．2009 应用MODIS数据推估区域地表蒸散 刘朝顺l2，高炜1，2，一，高志强4 (I．华东师范大学中国科学院对地观测与数字地球科学中心环境遥感与数据同化联合实验室，上海200062； 2．华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室，上海200062；3．美国科罗拉多州立大学自然资源生态实验室， 美国柯林斯堡80523；4．中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101) 摘要：通过“热增强”方法，充分和用MODIS数据的时间分辨率和空间分辨率的优势，基于对sE地模型改进的 基础上，反演并验证了山东省的地表蒸散。结果表明，蒸散反演结果与实测值具有很好的一致性，日平均相对误差 约为一11．34％。同时分析了研究区2005年和2006年不同土地利用／覆盖类型下蒸散的逐月变化规律，发现水域的 月平均蒸散量最大，其次为水田。林地、旱田和草地基本相当，人工用地的月平均蒸散量最小。 关键词：蒸散；MODIS；土地利用／覆盖；sE酗山模型；水资源 中图分类号：开79；P426．2文献标识码：A 文章编号：1001．679l(2009)06-0782明 等发表了利用I丑ndsat 后以像元植被覆盖度、组分剩余辐射(净辐射与土壤热通量之差)为权重计算像元总蒸散比胛，进而计算像元 Enh粕ce)方法·MJ，充分利用MODIs数据的时间分辨率和空间分辨率的优势，构建满足研究区域的空间异质性 尺度要求的日常的区域蒸散反演的驱动数据，使进行较高频率的区域地表蒸散监测具有很好的可操作性。然后 ／覆盖类型下蒸散的逐月变化规律，为该区域水资源的合理开发、利用、节约与保护，提供了科学依据。 1研究区域和资料处理 1．1研究区介绍及数据收集 山东省位于“4。36’一122043’E、34呖7—38034 7N之间，受海洋和大陆的影响，季风气候显著，属暖温带大 陆性季风气候，是全国粮食作物和经济作物重点产区，局部区域水资源严重短缺，水生态平衡失调。 区域地表蒸散反演需要遥感数据同时具备合适的空间分辨率和较高的时间分辨率。Landsat等资源卫星虽 具有适宜的空间分辨率数据19J，但该类卫星的重访周期在2周以上，若受云影响则更长，难以提供及时、准确 的大范围的地表水热状况的时间序列信息。目前，兼顾时空覆盖要求且可以免费利用的理想数据源是MODIs 数据。选用下载的研究区2005—2006年间MODIs产品，对数据质量进一步过滤，共选择MoDIs48期(日)。所 收稿日期：2008．1驵cr7 万方数据 第6期 刘朝顺，等：应用MODIs数据推估区域地表蒸散 783 象观测数据则来自国家气象中心的日观测气象数据集。 1．2 MODIS数据处理 研究人员采用多天合成的方式来减少云干扰的影响，但周期过长会使遥感数据丧失了时间效率。另外研究 指出…。2|，要监测地表能量和蒸散的明显变化，需要空间分辨率至少为250，500m热红外波段的信息。因此 本文提出利用8d合成产品来修补日产品的有云区域；同时参考“热增强”方法并采用修正的土壤调整植被指数 相关性作信息融合得到较高空间分辨率的LsT，充分利用MoI)IS数据的时间分辨率和空间分辨率的优势。 图l(a)是2005年第154d研究区中正下方部分受云影响区域，利用对应8d产品对MsAVI进行邻域修补的 结果如图1(b)，可见在较大程度上可恢复缺值区域的植被状况。为检验邻域修补方法的效果，选择日植被指数 靠近空白区边缘1．5 km内的有值区域作为检验区——假设检验区为需要修补的空白区域，通过前述邻域空间 相似方法进行修补。选择2005～2006年期间分布于年中不同时期的16期MsAVI，分别由对应的8d产品进行 (a)修补前 (b)修补后