SWAT蒸散发模拟级遥感验证

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,基于,SWAT,模型的区域蒸散发,模拟及遥感验证,目录,|,Contents,研究目的及意义,材料与方法,1,2,结果与讨论,3,结论,4,1,研究背景,蒸散发（,ET,）是水文循环的主要过程和水资源管理的关键因素，尤其是在干旱半干旱地区，它控制着陆地表面的水分和能量通量的分配,。,SWAT,模型能够预测不同土壤类型、土地利用方式和管理条件对流域水文循环的影响，大部分以径流为目标变量进行率定模型,6-8,；,但在流域水平衡要素中径流所占比例相对流域蒸散发量极低，仅以径流为目标变量开展率定过程存在极大的弊端。遥感能够提供不同时空尺度的流域信息用于估算区域,ET,9-11,，利用遥感反演的,ET,对模型模拟的,ET,进行率定是比较新的研究方法。蔡锡填等,14,利用,SWAT,对漳卫南运河流域主要农业耕作区的实际蒸散发进行了分布式模拟，并利用遥感反演数据进行了对比验证，二者具有很好的吻合度。钱坤等,15,对不同土地利用类型下模型,ET,值与遥感监测值进行了对比，平均相对误差为,6.01%,。,1,研究背景,本研究首先以,LAI,和地上部生物量为目标变量对冬小麦和夏玉米作物参数进行率定。基于遥感,ET,数据进行敏感性分析，筛选出对,ET,影响比较大的参数，同时进行灌溉制度设置，模拟,20022008,年各月的实际,ET,，并采用遥感监测值进行对比验证，特别对,SWAT,模型作物生长过程模拟和灌溉影响水量平衡进行探讨，为,SWAT,在海河平原农作物耕作区的,ET,模拟提供参考依据。,2,材料与方法,2.1,研究区概况,大兴区地处海河流域中,北部，属典型的海河平原,农作物耕作区。表层土壤,以砂性表层土壤以砂性土,和砂壤土为主，适合多种,作物生长，主要种植作物,为冬小麦和夏玉米。气候,为中纬度暖温大陆性季风,气候，多年平均气温为,12,，多年平均降水量,516.4mm,，降水量年际变化较大，而且季节分布不均,80%,以上的雨量主要集中在,69,月。多年平均水面蒸发量,1 142mm,，陆面蒸发量远大于多年平均降水量。,SWAT,模型,2,材料与方法,2.2 SWAT,模型,河网提取,1,蒸发量计算,运用“,burn-in”,算法对,DEM,进行凹陷化处理,生成能够反映灌区实际的子流域边界和河网，共划分为,34,个子流域，,267,个水文计算单元。,蒸发蒸腾量（,ET,0,）,潜在蒸发蒸腾量（,ETp,）,简化的,EPIC,作物生长模拟,Penman-Monteith,2,材料与方法,2.3,模型数据输入,SWAT,模型数据库可以分为空间数据库和属性数据库两大类，空间数据库主要包括数字高程模型（,DEM,）、土壤类型分布图和土地利用图；属性数据库主要包括气象数据和,ET,数据等。,（,1,）数字高程图,DEM,：从美国地质调查局（,USGS,）提供的,GTOPO30,公共域中获取，数据空间分辨率为,90m,。,（,2,）,1100,万土壤类型图：来源于中国科学院南京土壤数据库，综合全国土壤分类和南京土壤分类，将大兴灌区分为,14,种土壤类型，每种土壤类型选取,2,个典型点，室内实测得到每种土壤的颗粒组成和容重，通过三次样条函数插值算法将中国制的土壤级配换算为美制标准，再借助,SPAW,估算土壤可利用水量、导水率和有机质含量。,2,材料与方法,2.3,模型数据输入,3）110万土,地利用图：土地,利用类型图是通,过对LANDSAT TM,图像进行目视判,读得到，并考虑,实时野外勘查资,料，结合人工修,正的方法完成土地利用解译；,4,）气象数据：包括逐日最高气温、最低气温、风速、相对湿度、太阳辐射、降雨资料。来源于大兴气象站、北京气象站和永乐店,3,个气象站点,19952008,年实测值及大兴实验基地,20042008,年实测值。,2,材料与方法,2.3,模型数据输入,5）遥感ET数据：实际腾发量采用基于吴炳方开发ETWatch系统生产的30m分辨率蒸腾蒸发量数据，数据时段为20022008年，时间尺度为月。利用地面观测资料对蒸散遥感监测产品的验证表明，30m级的遥感监测ET平均误差12.7左右。,2,材料与方法,2.4,农业管理措施,农业管理措施对灌区的水量平衡影响很大，尤其是,ET,模拟与农业灌溉制度密切相关。为了显示灌溉对实际蒸腾蒸发量的影响，本文在模型中设置了有灌溉和无灌溉两种情景，用来对比灌溉对作物耗水的影响。冬小麦,-,夏玉米轮作体系下的灌溉制度和施肥制度如表,1,。,2,材料与方法,2.5,模型率定及敏感性分析,农业管理措施对灌区的水量平衡影响很大，尤其是,ET,模拟与农业灌溉制度密切相关。为了显示灌溉对实际蒸腾蒸发量的影响，本文在模型中设置了有灌溉和无灌溉两种情景，用来对比灌溉对作物耗水的影响。冬小麦,-,夏玉米轮作体系下的灌溉制度和施肥制度如表,1,。,模型参数率定及验证,参数敏感性分析,作物参数率定,2,材料与方法,Designed by Guild Design Inc.,2.5,模型率定及敏感性分析,2,材料与方法,2.5.1,作物参数率定,采用,SWAT,模型自带的率定模块,SCE-UA,方法，,LAI,、地上部生物量为目标变量进行率定。,2,材料与方法,2.5.2,参数敏感性分析,影响,SWAT,模型产汇流和蒸发过程的参数较多，敏感性分析能够帮助识别最敏感的参数，提高模型的率定效率和准确度。,2,材料与方法,2.5.3,模型参数率定及验证,本文采用,20022005,年月遥感,ET,数据进行参数率定，,20062008,年的数据进行模型验证。具体过程分为,2,个水平：一是在整个流域水平，即代表流域的平均状况；二是各土地利用类型水平，即体现不同植被覆盖间的差异性。本文用,Nash,效率系数（,NS,）、相关系数（,R,2,）和均方根误差（,RMSE,）,3,个指标评价模型在研究区的适应性。最终优化的参数取值如表,4,。,3,结果与讨论,3.1,作物参数率定结果,表,2,给出了大兴灌溉试验站上冬小麦和夏玉米作物参数的模型默认值和率定值。图,3,率定后的冬小麦、夏玉米的叶面积指数和地上部生物量的模型模拟值与实测值拟合的较好,3,结论与讨论,3.1ET,模拟结果分析,通过对冬小麦,-,夏玉米轮作灌溉制度设置、作物参数率定及敏感性分析，区域模拟值与遥感观测,ET,的比较结果如图,4,所示。,3,结果与讨论,3.2 ET,模拟结果分析,20022008,年蒸腾蒸发量模拟值的,7,年平均值为,485.21mm,（见表,5,），比遥感监测值偏低,2.85%,。其原因主要是一些年份降水量较少，模型设置灌溉量和实际灌溉量存在偏差。,不同的土地利用形式下，蒸腾蒸发量变化显著。,3,结果与讨论,3.3,作物生长阶段蒸散发规律,农田蒸散发模拟的关键在于模型中作物叶面积指数变化过程应该符合作物实际生长过程。图,6,是模型中,2007,年作物生长期间所受到的胁迫，图,7,为,SWAT,模型模拟得到的典型冬小麦返青后和夏玉米生育期的叶面积指数和作物蒸腾蒸发量变化过程,。,3,结果与讨论,3.4 灌溉对作物蒸散发的影响,灌溉对区域水文循环影响很大，尤其影响实际蒸腾蒸发量和土壤剖面水分总量的准确模拟。,3,结论,（,1,）结合遥感,ET,数据空间分辨率高的特点，水文模型能够更好的模拟区域不同空间尺度和不同土地类型下的蒸散发，为分布式水文模型验证提供了一种依据和方向。,（,2,）对于以农业区为主的大兴灌区，冬小麦和夏玉米是主要的作物。因此相对于河道参数，作物参数及,ET,相关参数的合理选取，模型中作物叶面积指数变化过程符合作物实际生长过程，才是区域水文循环模拟准确与否的关键。,（,3,）灌溉制度对区域水文循环影响很大，尤其对华北地区冬小麦返青至成熟期间各月的实际蒸腾蒸发量影响显著，但是对玉米生育期内的实际蒸腾蒸发量基本没有影响。,（,4,）遥感,ET,本身就存在一定的偏差，遥感解译的,ET,应该得到地面观测数据的验证另外，有研究也用,SWAT,模型模拟的,ET,验证遥感解译的,ET,。可以说，遥感,ET,具有空间分辨率高的优势，水文模型往往更侧重于时间序列过程，水文模型与遥感,ET,技术结合是相互促进、相互补充。,请 批 评 指 正！,