松嫩平原黑土区冻融期表层土壤含水量对环境因子时空变化的响应分析

为探究寒区冻融期表层土壤含水量和环境因子时空变化特征,明确环境因子扰动引起区域融化期表层土壤水分的波动情况,以松嫩平原黑土区为研究区,利用2000—2011年遥感和模拟数据产品资料,采用一元线性回归方法分析其时空变化特征,并通过敏感系数和贡献率法计算了环境因子变化对表层土壤含水量的影响。结果表明:研究区在冻融期表层土壤含水量均值变化自东向西依次递减,而多年变化趋势表现为南增北减状态。多年雪深呈增加趋势,气温、地温在积雪累积期呈增加趋势,但融化期回升速率降低。同时,降雨呈降低趋势,导致积雪覆盖时间相应得到延长。而多年春季表层土壤含水量对降雨最为敏感,其它依次为地温、气温和积雪。受空间异质性的影响,研究区南部春季表层土壤含水量对降雨敏感,其北部对积雪敏感;多年地温的负贡献率是导致表层土壤水分变化的主导因子。同时,返浆水在短时间内对表层土壤含水量产生影响,但长时间尺度会被温度因素所掩盖,即温度升高,表层土壤含水量降低。     

青海省鱼卡-大柴旦盆地绿洲地下水位埋深遥感反演

以卫星遥感数据获得鱼卡-大柴旦盆地绿洲地下水位分布状况,利用TM8数据获得归一化植被指数NDVI,利用大气传输方程法反演地表温度TS,构成TS-NDVI特征空间,计算得到温度植被干旱指数TVDI对研究区表层土壤含水量进行估算。干旱区土壤水依赖于地下水,利用表层土壤含水量和TVDI与地下水位埋深的经验方程得到研究区地下水位埋深分布图并进行实地验证。结果表明:研究结果符合实际,用土壤含水量和TVDI反演得到的地下水位埋深与实测地下水位埋深之间的相关系数分别为0.83和0.765。     

基于CEEMDAN的黄河源区年径流量多时间尺度变化特征研究

基于EMD、EEMD和互补EEMD方法的不足之处,将CEEMDAN方法应用于黄河源区唐乃亥水文站1956—2015年的年径流量序列多时间尺度分析,采用纳什效率系数定量评价了各阶模态的重构信号对年径流量序列模拟精度的贡献程度,指出了提高年径流量预测精度的工作方向,揭示了黄河源区水文水资源系统变化的复杂年际特征,解释了20世纪90年代至21世纪初黄河连续枯水时段的成因。     

基于遥感和地面测量的多尺度土壤水分产品验证分析

遥感反演是大尺度土壤水分监测的有效手段,但地面验证一直是土壤水分遥感反演的瓶颈。针对地面土壤水分测量,频域反射仪(FDR)和宇宙射线中子法(CRS)在土壤水分测量中展现出较大的应用潜力。本研究选取不同像元尺度的土壤水分遥感反演结果,包括30 m分辨率Landsat土壤水分反演、1 km分辨率MODIS土壤水分反演和SMAP卫星3 km分辨率和9 km分辨率土壤水分反演产品,利用CRS和FDR土壤水分监测数据对不同像元尺度土壤水分结果进行精度验证分析。结果表明:CRS在30 m分辨率、1 km分辨率、3 km分辨率和9 km分辨率土壤水分反演结果中精度均较FDR方法高,其中1 km分辨率中CRS反演值的均方根误差小于3 km分辨率和9 km分辨率的误差。CRS测量方法对小降水事件较敏感,会带来一定误差。     

基于双指数联合模型的土壤含水量反演 -- 以河北省为例

针对温度植被干旱指数特征空间的非线性现象,研究以Modis数据为数据源,以河北省为研究区,通过引入表观热惯量,提出双指数联合(DICIM)的土壤含水量反演模型用以改进TVDI指数特征空间的非线性问题。研究分别采用TVDI和DICIM模型对6月上中旬的土壤含水量进行反演,对比低植被区土壤含水量反演的空间差异性,并通过误差统计验证模型的反演能力。结果表明:在低植被区,DICIM模型反演的土壤含水量比TVDI反演的土壤含水量特征明显,反演值更加接近于实测值。经误差统计分析发现基于DICIM模型反演的10cm深度的土壤含水量值相比于TVDI指数反演的土壤含水量值平均绝对误差低0.26%～0.50%,均方根误差低0.28%～0.73%,相对均方根误差低0.73%～5.54%,平均相对误差低1.31%～3.27%,且基于DICIM模型的反演值与10cm深度土壤含水量实测值的相关系数R值都在0.65左右。可见,提出的DICIM模型综合了ATI和TVDI模型的优势,提高了TVDI指数的反演能力。     

LAI和FVC植被参数对VIC模型土壤含水量模拟的影响研究

植被参数是分布式水文模型的重要输入参量,对径流、土壤水分等水循环参数的模拟具有显著的影响。论文以西藏那曲为研究区,对比分析了MODIS遥感数据估算的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)、植被覆盖指数(Fractional vegetation cover,FVC)两种动态植被参数对VIC水文模型模拟表层土壤含水量(0~15 cm)的精度影响。结果表明,与使用静态植被参数相比,基于MODIS的动态LAI及FVC驱动的VIC模型模拟的表层土壤含水量的精度显著提高,且冰冻期的改善尤为明显,偏差Bias从0.101 cm~3·cm~(-3)下降至0.032 cm~3·cm~(-3),均方根误差RMSE从0.135 cm~3·cm~(-3)下降至0.071 cm~3·cm~(-3),相关系数R从0.483上升至0.836。进一步分析表明,两种植被参数对VIC模型的表层土壤含水量模拟精度都有一定的影响,但FVC的影响更显著。     

基于遥感技术的干旱区地下水监测研究

在分析地下水和土壤水相互补给条件的基础上,综合利用多源地理空间数据,识别基于土壤含水量的地下水遥感监测模型的适用范围,进而利用长时间序列遥感影像反演土壤含水量,并结合地下水埋深实测数据构建干旱区地下水监测模型。基于该方法,在新疆阿克苏河流域的绿洲-荒漠区进行了实例研究,建立了该区基于土壤含水量的地下水监测模型,并分析了地下水埋深的时空变化特征。结果表明:该模型在区域尺度可以较好地模拟地下水埋深,研究区2003—2015年地下水埋深年际波动变化较大,总体呈增大趋势,在空间上表现为西浅东深的分布特征。     

基于全极化雷达数据反演夏玉米覆盖农田表层土壤含水量

基于RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,建立了不同极化方式的后向散射系数与夏玉米植被含水量的响应关系,获得了山东禹城夏玉米覆盖区域农作物含水量。在此基础上,对＂水—云模型＂的参数进行了修改,从总的极化雷达后向散射中去除了植被影响,获取了土壤组分的后向散射系数,从而能够通过雷达多极化数据得到表层土壤含水量。结果表明：夏玉米植被含水量观测值与VH、VV后向散射系数的相关性均达到显著水平,相关系数分别为0.86和0.79,VH极化优于VV极化;在RADARSAT-2四种极化方式下,VV极化下的＂水—云模型＂理论计算的误差平方和最小,是研究区表层土壤含水量反演的最优极化方式。     

植被覆盖对光学影像反演土壤含水量的影响分析

为了获取植被覆盖对光学影像反演土壤含水量的影响,选用归一化植被指数(NDVI)表示植被覆盖度水平,以垂直干旱指数(PDI)或修正垂直干旱指数(MPDI)线性回归土壤含水量的光学影像反演方法为例,基于2018—2020年哨兵2号卫星影像,利用河北省地面土壤含水量实测数据,对不同植被覆盖水平下土壤含水量反演精度进行评价,探讨植被覆盖对土壤含水量反演精度的影响。结果表明：(1)在NDVI≤0.13时,PDI的反演精度略优于MPDI反演精度,MPDI对PDI的修正作用不明显;(2)在0.13<NDVI≤0.30时,PDI仍能够达到较好的精度,但MPDI可以明显提高精度;(3)当0.30<NDVI≤0.59时,PDI反演精度较差,修正后MPDI能够显著提升精度;(4)在NDVI>0.59时,修正后的MPDI也无法得到满足要求的精度。可得出结论：当NDVI≤0.59时,光学影像可反演得到精度尚可的土壤含水量反演结果,通过一定的植被影响修正方法,可改善反演精度;当NDVI>0.59时,即使采用修正方法,基于光学影像难以得到满足要求的精度。     

基于集合卡尔曼滤波和HYDRUS-1D 模型的土壤剖面含水量同化试验

本文建立了一个基于集合卡尔曼滤波(EnKF)方法和HYDRUS-1D模型相结合的单点土壤水分同化方案,以期通过同化表层土壤含水量的实测值来改进土壤剖面含水量预测精度。结果表明,该同化方案能有效改进表层(4~10cm)及浅层(50cm)的土壤含水量预测精度,对下层(100~150cm)的土壤含水量预测精度仍有影响,但其影响有好有坏,而对于深层(≥200cm)的土壤含水量预测精度几乎没有任何影响;对同化过程中的状态变量及关键状态参数的变化分析表明,同化效果的产生是由于通过数据同化修正了模型的状态变量及关键参数,而随着深度的增加,变量和参数的调整量减小,同化效果也就随之减弱。     

光学与微波数据协同反演植被覆盖区土壤水分

基于LandSat5 TM和ENVISAT-1 ASAR数据,通过水云模型剔除了植被层对雷达后向散射系数的影响,利用AIEM模型对黑河中游植被覆盖地表的土壤水分进行了反演。建立植被含水量(Mveg;水云模型中关键参数)与多种植被指数之间的响应关系,发现比值植被指数(RVI)反演的植被含水量精度较高(R2=0.71);去除植被影响后,利用AIEM模型建立LUT表,基于VV和VH极化的后向散射系数,通过查表法反演研究区的土壤水分。对比野外实测数据与反演结果,发现VV极化数据反演结果较好(R2=0.74)。考虑了植被覆盖层对后向散射系数的影响,该方法更适用于植被覆盖地表的土壤水分反演。     

基于区域特征相似度的微波土壤水分反演结果可信度评价

微波遥感反演土壤水分的精度评价,一般通过选取有限数量采样点的地表实测土壤水分数据与反演值进行比较,实际上只能反映局部采样区的反演精度。本文提出了微波反演土壤水分中一种可以评价整个研究区反演土壤水分可信程度的方法。首先选择采样区的实测土壤水分数据和地表粗糙度数据,通过多元回归统计拟合得到土壤水分反演经验方程,对整个研究区进行土壤水分反演;然后从TM和SAR数据中通过反演和提取,选择影响土壤水分的10个因子(土壤湿度、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形指数、雷达入射角以及Landsat TM的b3、b4、b5、b7共4个波段),采用主成分分析法(PCA)筛选提取主成分,将前3个主成分合成为RGB影像;再使用分水岭算法分割包含前3个主成分的RGB影像,得到一幅分割区域图;最后计算各分割区域的6维特征向量(土壤湿度、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形指数、雷达入射角)与反演时选择采样区的特征向量间的马氏距离,得到区域特征相似度数据集,基于该数据集计算反演结果可信度。以此为基础,利用2008年甘肃黑河地区的ENVISAT ASAR双极化数据(VV、VH)和实测土壤水分数据进行土壤水分反演并评价反演结果的可信度,同时使用反演区域中多个采样区土壤水分实测数据和确定系数(R2)评价反演精度,对比可信度和R2,表明提出的反演可信度可以有效反映土壤水分反演精度。     

基于遗传优化神经网络的多源遥感数据反演土壤水分

为快速反演较高精度土壤水分,提出用遗传算法优化后的神经网络辅以多源遥感数据的方法进行地表土壤水分反演。首先建立4层神经网络并用遗传算法优化此网络,之后以雷达数据不同极化(VV、VH、VH/VV)的后向散射系数、雷达入射角、光学数据的归一化植被指数(NDVI)、以及高程数据作为网络的输入,土壤水分数据为输出,对网络进行训练与仿真,再运用地表实际测量数据与反演数据做对比验证。结果表明:反演结果与实际测量数据相关性良好,R2可达0. 79。采用遗传算法对神经网络优化的土壤水分反演方法可行,且添加光学数据等辅助数据后土壤水分反演效果更优,为多源遥感土壤水分的协同反演研究提供新思路。     

不同土壤水分状况下甘蔗冠层光谱特征研究

在甘蔗的苗期和分蘖期,用地物光谱仪对不同土壤水分状况下盆栽种植的甘蔗进行了冠层光谱反射率测试,同时测量土壤的体积含水量,采用差异显著性T检验和线性回归分析的方法对不同土壤水分处理下甘蔗苗期和分蘖期冠层光谱反射率的变化规律进行了分析研究。试验结果表明:在α=0.05显著性水平下,460 nm5、60 nm和近红外波段(760~1 200 nm),不同土壤水分处理间甘蔗冠层光谱反射率差异显著;线性回归分析结果表明,近红外波段与460 nm、560 nm的反射率比值与土壤含水量均呈显著正相关关系,其中比值植被指数(R960/R560)与甘蔗土壤含水量呈极显著正相关关系,相关系数R2达到0.907。     

基于极化雷达的裸露地表土壤水分反演研究

为准确、快速提取大范围裸露地表土壤水分空间分布,以河套平原巴彦淖尔市杭锦后旗陕坝镇灌区土壤水分四极化精细模式雷达监测为例,研究基于RADARSAT-2数据土壤水分提取的技术与方法,选择AIEM模型作为研究区裸露地表土壤水分反演模型的基础,建立适合河套灌区裸露地表土壤水分微波散射的经验模型。应用经验模型对河套灌区地表水分进行反演研究并与实测数据进行相关性分析。结果表明极化组合VV-VH的相关程度高达0.931 1,经验模型能够满足土壤水分监测的需要,优于传统土壤水分分类方法,促进了极化微波遥感在土壤水分监测中的开拓应用。     

黄河源区水文水资源情势变化及其成因初析

目前,黄河源区水文水资源情势呈现降水总量变化不大、气温不断升高、实际来水不断减少的趋势,与之相关的水生态环境情势表现在土地荒漠化、湖泊和湿地萎缩、冰川消融、冻土层埋深加大、草场退化、鼠虫害肆虐、水土流失加剧、生物多样性和数量锐减等方面。在总结分析黄河源区近50年来水文水资源情势变化特点的基础上,从气候和生态环境变化等方面对该区的水文水资源情势变化成因进行了初步分析。研究结果表明：黄河源区水文水资源情势变化的主要原因是气候变化,如气候变暖、水面蒸发能力上升等,人类不合理干扰和生态环境恶化也起到了一定的作用。     

黄河流域农业干旱特征研究

本文以作物根系层土壤含水率为基础建立了作物干旱指标模型，并综合考虑作物不同生育阶段水分条件对作物的影响，引进敏感系数，建立了干旱等级模型，研究了黄河流域干旱的地域性，季节性，持续性等特征，并对黄河流域区域干旱进行了分析。     

分位数回归和GAMLSS模型在非一致性洪水频率分析中的比较

为了探索分位数回归模型在非一致性频率分析中的适用性,分别采用分位数回归模型和GAMLSS模型对渭河流域以及珠江流域5个站点的年最大洪水序列进行非一致性频率分析。模型概率覆盖率定性分析结果显示,分位数回归模型拟合效果优于GAMLSS模型;Filliben相关系数定量分析结果显示,GAMLSS模型拟合效果更好但优势不明显。综合分析可得,分位数回归模型的拟合优度整体优于GAMLSS模型。