一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法，包括地面观测数据获取；地面数据预处理；地面输入数据制备；模型参数率定；遥感数据获取；气象数据获取；其它参数获取；区域数据预处理；区域输入数据制备；碳通量计算；气孔导度计算；地表潜热通量和显热通量的计算等过程。本发明专利技术降低了光合速率估算误差；通过引入土壤水分限制因子定量化土壤水分对冠层导度的胁迫作用，降低了冠层导度估算误差；考虑了土壤水分对土壤蒸发的影响，并且利用遥感信息实现了土壤水分对土壤蒸发影响的估算，提高了可操作性和应用性；能够同时估算地表显热通量，通过使用能量平衡方程实现地表潜热通量和显热通量的同时估算。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法
本专利技术涉及一种地表碳水通量耦合估算方法，尤其涉及一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法，属于遥感

技术介绍
陆地和大气之间的水热交换是水文学、气象学和全球变化研究领域关心的重要物理过程。植被和大气之间的碳交换是生态系统碳循环的核心内容，也对全球气候变化起着关键作用。因此，地表显热通量、潜热通量和碳通量的研究对深入理解水循环过程机理，理解陆地生态系统功能、二氧化碳的源汇过程及它们与气候变化的关系极其重要。由于近三十年来遥感观测能力的显著提高，并且由于遥感观测具有传统方法不可比拟的大面积动态监测能力，利用遥感技术进行地表水、热和碳通量的研究目前已经成为重要的方法和手段。目前，基于遥感的机理性的碳水耦合估算方法仍然很少，相关研究仍处于起步阶段。现有的耦合方法没有区分光照和阴影下光合速率的差异，没有考虑土壤水分对冠层导度的影响，土壤蒸发计算没有直接引入遥感信息较繁琐，没有同时估算地表显热通量。现有方法存在以下缺陷：第一，光照和阴影下植被的气孔导度差异较大，导致光合作用差异较大，现有的方法没有考虑这种差异，因此对光合速率的估算造成误差；第二，土壤水分胁迫对植被气孔导度有显著影响，现有的耦合方法没有考虑土壤水分限制的影响，给气孔导度的计算带来误差，进而给植被蒸腾的估算带来误差；第三，现有的方法对土壤蒸发的计算需要降雨数据或者额外的土壤水分估算模型，较繁琐；第四，现有方法没有地表显热通量的计算过程，而显热通量是陆气之间能量交换的重要过程。r>
技术实现思路
为了解决上述技术所存在的不足之处，本专利技术提供了一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法。为了解决以上技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法，方法的步骤包括：步骤S1、地面观测数据获取；获取研究区内所有地表通量观测台站的地面观测数据；步骤S2、地面数据预处理；按各台站的植被类型将台站归类，相同类型划分为一类；按年月日的顺序排列数据，数据格式统一化、数据异常值剔除、数据缺失值插补，以保证数据的连续性，有效性；步骤S3、地面输入数据制备；计算以下地面输入数据：土壤净辐射、植被净辐射、土壤热通量、空气动力学阻抗、摩擦风速、土壤边界层阻抗、整体叶片边界层阻抗、植被吸收的光合有效辐射、光照和阴影叶片吸收的光合有效辐射、温度限制因子、台站土壤水分限制因子、植被覆盖率、空气饱和水汽压、叶片表面CO2浓度、碳通量以及冠层导度；步骤S4、模型参数率定；率定设定的多目标函数为：F＝2-(NSEET+NSEGPP)公式28其中，AC是碳通量，LE为潜热通量，NSE为纳什效率系数，下标ET和GPP分别表示蒸散发和生态系统总初级生产力；N是观测值的个数，下标sim和obs代表模拟和观测；F代表目标函数；最小化的F值所对应的参数即是最后率定得到的参数结果值；步骤S5、遥感数据获取；下载时间和空间分辨率相同的遥感数据产品、与地表反照率产品时间最接近的植被无明显变化时期的叶面积指数产品LAI、茎面积指数SAI、植被聚集指数产品Ω以及下垫面地表类型没有明显变化时期的土地覆盖土地利用产品；步骤S6、气象数据获取；根据下载的地表反照率产品的时间和空间分辨率，下载时间和空间分辨率最接近的气象数据；步骤S7、其它参数获取；根据研究区下垫面的情况给出占主导的植被类型的冠层高度hc和叶片直径s的经验值；步骤S8、区域数据预处理；根据下载的地表反照率产品的空间分辨率，空间范围和投影坐标，将下载的遥感数据做几何裁剪、几何纠正和重投影，使得这些数据能够完全配准到一起；将下载的气象数据做空间重采样或空间插值，使得数据与地表反照率产品具有相同的空间分辨率，之后再做几何裁剪、几何纠正和重投影，使得气象数据与其它数据能够完全配准到一起；步骤S9、区域输入数据制备；利用下载的数据计算所需要的输入参数，包括地表净辐射Rn，土壤净辐射Rns，植被净辐射Rnc，土壤热通量G，空气动力学阻抗Ra，土壤边界层阻抗Rs，整体叶片边界层阻抗Rx，植被吸收的光合有效辐射APAR，光照下植被最大光能利用率βmsl，阴影下植被最大光能利用率βmsh，地表水分指数LSWI，温度限制因子ft，土壤水分限制因子fw，叶片饱和水汽压ec*，冠层内空气水汽压eac；步骤S10、碳通量计算；AC＝(βmsl×APARsl+βmsh×APARsh)×ft×fw公式33其中，AC是碳通量，βmsl为光照下植被最大光能利用率，βmsh为阴影下植被最大光能利用率，APARsl和APARsh是光照和阴影叶片吸收的光合有效辐射，ft和fw是温度限制因子和土壤水分限制因子；步骤S11、气孔导度计算；其中，m和D0是经验系数，通过率定得到；rc是冠层阻力；是空气饱和水汽压，ea是空气实际水汽压，Cb是叶片表面CO2浓度；步骤S12、地表潜热通量和显热通量的计算；其中，LEC是植被蒸腾，Δ是饱和水汽压曲线斜率，ρ是空气密度，Cp是定压比热，γ是干湿表常数；LEs＝fw·LEP公式36其中，LEs是土壤蒸发；LEP是土壤潜在蒸散发；LE＝LES+LEC公式38其中，LE是地表总蒸散发。LEC是植被蒸腾；LEs是土壤蒸发；HC＝RnC-LEC公式39其中，HC是植被显热通量；RnC是植被净辐射；LEC是植被蒸腾；HS＝RnS-LES-G公式40其中，HS是土壤显热通量；RnS是土壤净辐射；LES是土壤蒸腾；G是土壤热通量；H＝HS+HC公式41其中，H是地表总蒸散发；HC是植被显热通量；Hs是土壤显热通量。进一步地，步骤S3中地面输入数据的计算方法为：A、土壤净辐射：Rns＝Rn×exp[-ωLAI]公式1其中，ω是消光系数，等于0.45，Rn是净辐射，Rns是土壤净辐射；B、植被净辐射：Rnc＝Rn{1-exp[-ωLAI]}公式2其中，Rnc是植被净辐射，LAI是叶面积指数；C、土壤热通量：G＝0.35Rns公式3其中，Rns是土壤净辐射，G是土壤热；D、空气动力学阻抗：其中ra是空气动力学阻抗，Zu和Zt是风速和气温的观测高度；d是零平面位移；Zom和Zov分别是动量传输和能量传输粗糙度长度，um是风速；k是冯卡曼常数；E、摩擦风速：其中，u*为摩擦风速，其他各参数含义与上式相同。进一步地，步骤S3中地面输入数据的计算方法为：F、土壤边界层阻抗：cscs，barews+cs，dense(1-ws)公式7ws＝e-(LAI+SAI)公式9其中，rs是土壤边界层阻抗；cs是湍流传输系数；u*是摩擦风速；cs，bare是裸土表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法，其特征在于：方法的步骤包括：/n步骤S1、地面观测数据获取；获取研究区内所有地表通量观测台站的地面观测数据；/n步骤S2、地面数据预处理；按各台站的植被类型将台站归类，相同类型划分为一类；按年月日的顺序排列数据，数据格式统一化、数据异常值剔除、数据缺失值插补，以保证数据的连续性，有效性；/n步骤S3、地面输入数据制备；计算以下地面输入数据：土壤净辐射、植被净辐射、土壤热通量、空气动力学阻抗、摩擦风速、土壤边界层阻抗、整体叶片边界层阻抗、植被吸收的光合有效辐射、光照和阴影叶片吸收的光合有效辐射、温度限制因子、台站土壤水分限制因子、植被覆盖率、空气饱和水汽压、叶片表面CO

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法，其特征在于：方法的步骤包括：
步骤S1、地面观测数据获取；获取研究区内所有地表通量观测台站的地面观测数据；
步骤S2、地面数据预处理；按各台站的植被类型将台站归类，相同类型划分为一类；按年月日的顺序排列数据，数据格式统一化、数据异常值剔除、数据缺失值插补，以保证数据的连续性，有效性；
步骤S3、地面输入数据制备；计算以下地面输入数据：土壤净辐射、植被净辐射、土壤热通量、空气动力学阻抗、摩擦风速、土壤边界层阻抗、整体叶片边界层阻抗、植被吸收的光合有效辐射、光照和阴影叶片吸收的光合有效辐射、温度限制因子、台站土壤水分限制因子、植被覆盖率、空气饱和水汽压、叶片表面CO2浓度、碳通量以及冠层导度；
步骤S4、模型参数率定；率定设定的多目标函数为：
F＝2-(NSEET+NSEGPP)公式28






其中，Ac是碳通量，LE为潜热通量，NSE为纳什效率系数，下标ET和GPP分别表示蒸散发和生态系统总初级生产力；N是观测值的个数，下标sim和obs代表模拟和观测；F代表目标函数；最小化的F值所对应的参数即是最后率定得到的参数结果值；
步骤S5、遥感数据获取；下载时间和空间分辨率相同的遥感数据产品、与地表反照率产品时间最接近的植被无明显变化时期的叶面积指数产品LAI、茎面积指数SAI、植被聚集指数产品Ω以及下垫面地表类型没有明显变化时期的土地覆盖土地利用产品；
步骤S6、气象数据获取；根据下载的地表反照率产品的时间和空间分辨率，下载时间和空间分辨率最接近的气象数据；
步骤S7、其它参数获取；根据研究区下垫面的情况给出占主导的植被类型的冠层高度hc和叶片直径s的经验值；
步骤S8、区域数据预处理；根据下载的地表反照率产品的空间分辨率，空间范围和投影坐标，将下载的遥感数据做几何裁剪、几何纠正和重投影，使得这些数据能够完全配准到一起；将下载的气象数据做空间重采样或空间插值，使得数据与地表反照率产品具有相同的空间分辨率，之后再做几何裁剪、几何纠正和重投影，使得气象数据与其它数据能够完全配准到一起；
步骤S9、区域输入数据制备；利用下载的数据计算所需要的输入参数，包括地表净辐射Rn，土壤净辐射Rns，植被净辐射Rnc，土壤热通量G，空气动力学阻抗Ra，土壤边界层阻抗Rs，整体叶片边界层阻抗Rx，植被吸收的光合有效辐射APAR，光照下植被最大光能利用率βmsl，阴影下植被最大光能利用率βmsh，地表水分指数LSWI，温度限制因子ft，土壤水分限制因子fw，叶片饱和水汽压ec*，冠层内空气水汽压eac；
步骤S10、碳通量计算；
AC＝(βmsl×APARsl+βmsh×APARsh)×ft×fw公式33
其中，Ac是碳通量，βmsl为光照下植被最大光能利用率，βmsh为阴影下植被最大光能利用率，APARsl和APARsh是光照和阴影叶片吸收的光合有效辐射，ft和fw是温度限制因子和土壤水分限制因子；
步骤S11、气孔导度计算；



其中，m和D0是经验系数，通过率定得到；rc是冠层阻力；是空气饱和水汽压，ea是空气实际水汽压，Cb是叶片表面CO2浓度；
步骤S12、地表潜热通量和显热通量的计算；



其中，LEC是植被蒸腾，Δ是饱和水汽压曲线斜率，ρ是空气密度，Cp是定压比热，γ是干湿表常数；
LEs＝fw·LEP公式36



其中，LEs是土壤蒸发；LEP是土壤潜在蒸散发；
LE＝LES+LEC公式38
其中，LE是地表总蒸散发。LEc是植被蒸腾；LEs是土壤蒸发；
HC＝RnC-LEC公式39
其中，HC是植被显热通量；RnC是植被净辐射；LEC是植被蒸腾；
HS＝RnS-LES-G公式40
其中，HS是土壤显热通量；RnS是土壤净辐射；LES是土壤蒸腾；G是土壤热通量；
H＝HS+HC公式41
其中，H是地表总蒸散发；HC是植被显热通量；Hs是土壤显热通量。


2.根据权利要求1所述基于遥感信息的地表水、热和碳通量耦合估算方法，其特征在于：步骤S3中地面输入数据的计算方法为：
A、土壤净辐射：
Rns＝Rn×exp[-ωLAI]公式1
其中，ω是消光系数，等于0.45，Rn是净辐射，Rns是土壤净辐射；
B、植被净辐射：
Rnc＝Rn{1-exp[-ωLAI]}公式2
其中，Rnc是植被净辐射，LAI是叶面积指数；
C、土壤热通量：
G＝0.35Rns公式3
其中，Rns是土壤净辐射，G是土壤热；
D、空气动力学阻抗：



其中ra是空气动力学阻抗，Zu和Zt是风速和气温的观测高度；d是零平面位移；Zom和Zov分别是动量传输和能量传输粗糙度长度，um是风速；k是冯卡曼常数；
E、摩擦风速：



其中，u*为摩擦风速，其他各参数含义与上式相同。


3.根据权利要求1所述基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：田静，张永强，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11