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。     

基于温度植被干旱指数的黄河源区土壤表层含水量反演

为了对黄河源区的土壤表层含水量进行反演与时空分析,利用黄河源区2006年第65—321天MODIS温度和植被指数产品数据,计算了温度植被干旱指数(TVDI),构建了不同像元尺度窗口的LST/NDVI斜率与实测表层土壤相对含水量之间的线性关系,比较了不同尺度像元窗口的拟合效果。分析结果表明:9×9像元窗口的拟合效果(回归系数R2为0.65)优于其他像元窗口尺度;季节尺度的拟合精度(回归系数R2为0.76)优于长时间序列的拟合精度;夏季模拟值与实测值的均方根误差为0.09,模拟精度满足实验要求,可用于黄河源区短时间序列的土壤表层含水量反演。     

基于自适应极化分解技术的灌区麦田土壤墒情反演方法

自微波遥感进入土壤墒情研究领域以来,植被覆盖地表的校正一直是微波遥感反演土壤墒情的热点。针对植被层对雷达微波信号的散射容易造成墒情计算误差等问题,以河南焦作广利灌区为研究区,以灌区内的主要作物冬小麦为研究对象,在离散植被的一阶物理散射模型基础上,使用Sentinel-1A SAR雷达提取后向散射系数,通过自适应极化分解技术即在极小的临近空间内利用最小二乘法求解土壤散射和植被多重散射的最优解,再利用Landsat8数据作为辅助数据提取改进的归一化植被水分指数,采用支持向量机的方法反演土壤墒情。结果表明:基于自适应的后向散射系数与麦田土壤墒情的关系在VV极化模式20 cm深的土壤条件下,相关系数为0.827 8;20 cm深度的土壤墒情与冬小麦的相关性较高,相关系数达到0.819 0;自适应极化分解技术反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.490 7、0.002 2,水云模型反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.958 5、-0.242 2,自适应极化分解技术反演效果较为理想。该研究可为小麦覆盖下的灌区土壤墒情的评估提供参考。     

基于Landsat时序影像和非线性边界监测土壤干旱研究

土壤温度植被干旱指数（TVDI）是表征土壤干旱状态的常用指标,土地利用/覆被（LULC）类型、LST-NDVI特征空间的干燥与湿润边界的非线性属性是TVDI遥感反演过程需要考虑的问题,然而前人的研究与应用大多忽视了这些条件,带来了部分误差。选取黄河流域典型资源驱动型河段内蒙古“几”字湾都市圈（呼包巴鄂乌五市）作为研究对象,以1986—2020年8期816景Landsat-5/8时序影像和同期30 m土地利用/覆被栅格数据为数据源,剔除建设用地和水体,采用无缝拼接和生长季均值合成重构LST-NDVI特征空间,在4类LULC下,非线性拟合干燥边界和湿润边界,反演得到8期经验证精度可靠的黄河内蒙古段的土壤表层干旱等级空间分布100 m栅格。研究结果可为区域性的土壤旱情预测提供理论参考和技术借鉴。     

基于TVDI指数的隐伏断层识别

隐伏断层受第四系残积物富集及土壤覆盖层影响,光学遥感方法无法直接识别,骊山山前断裂地处秦岭北麓,受第四系及植被等覆盖严重,因此探讨应用热红外遥感中地温反演方法识别提取隐伏断裂。活动断裂经过区域表现为陆地表面温度升高、植被覆盖率增高、土壤湿度增大等特征。基于TVDI指数计算方法,获得TVDI影像,结合上述3个特征,对结果影像进行分析得出影像中的相对低值区即为负异常区,间接指示断层存在的可能性。综合上述方法,分析研究区域反演结果影像,秦岭北麓区域存在较为明显的相对低值区域（负异常区）。通过野外验证该线状相对低值区域（负异常区）与骊山山前断裂走向重合。结果表明TVDI指数方法在隐伏断层识别提取中具有良好的应用价值。     

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。     

应用根系层水质模型分析冬小麦-夏玉米轮作体系的农田水氮利用效率Ⅰ：模型参数的灵敏度分析与标定

本文利用禹城试验站田间试验数据对根系层水质模型的输入参数进行了灵敏度分析和标定。参数标定后的模拟结果与实测结果的对比显示:土壤体积含水量模拟值的均方根差和平均相对误差分别为0.069cm3·cm-3和-8.57%;土壤硝态氮含量模拟值的均方根差和平均相对误差分别为41.41mg/kg和-69.56%;在冬小麦-夏玉米轮作体系下,作物吸氮量模拟值的均方根差和平均相对误差分别为97.8kg/hm2和50.6%;作物地上部生物量和产量模拟值的均方根差分别为2392kg/hm2和2239kg/hm2,平均相对误差分别为32.8%和22.2%;叶面积指数模拟值的均方根差和平均相对误差分别为2.83和243.8%。模拟结果表明:RZWQM能够较好地模拟冬小麦-夏玉米轮作体系中土壤水动态和作物地上部生物量及产量,可用于模拟分析农田水氮利用效率。但该模型在禹城试验站对土壤硝态氮含量和叶面积指数模拟精度欠佳的原因有待进一步分析。     

环渤海低平原土壤盐化特征及基于DEM的Co-Kriging插值研究

针对环渤海低平原土壤盐化特征,通过选取0～20 cm深度内的127个代表性土样进行土壤全盐量测定,结合DEM,综合运用地质统计学方法与GIS技术研究土壤盐分的空间分布状况.结果表明,土壤盐分空间变异强度属于中等,土壤盐分单变量和交互变量的空间相关程度均属于中等,空间自相关距离分别为40.60 km 和135.60 km.环渤海低平原土壤盐分含量在不同高程上存在分布差异,并随着高程的降低土壤盐分含量呈增加的趋势.自内陆平原向东部滨海平原土壤盐分含量逐渐增加,盐分含量较高的地区出现在唐山-天津-沧州-东营-滨州一线.非盐化土以内陆平原为主,分布在保定-衡水-邢台-邯郸一线.通过协同克立格插值的均方根误差与普通克立格插值相比减少了0.29%,而预测值与实测值的相关系数提高了20.58%.     

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。     

中国区域土壤相对湿度与土壤体积含水量观测值间的转换

在缺少物理转换参数的情况下,采用回归分析的方法建立土壤相对湿度与土壤体积含水量的转换模型,并将中国区域土壤相对湿度观测资料转换成土壤体积含水量。结果表明:35个重合站点中33个站点同一时间的土壤体积含水量和土壤相对湿度观测值呈显著线性相关关系,整体平均相关系数为0.819 1。转换值与观测值的误差很小,绝大部分站点及土壤层间的平均相对误差(MRE)均在±5%以内,均方根误差(RMSE)均小于5.0。将1991—2013年中国区域土壤相对湿度观测资料转换为土壤体积含水量,使中国区域土壤体积含水量观测资料的时间范围由1981—1999年扩展为1981—2013年。     

基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法

针对径流序列的噪声因素与非线性特性,采用互补集合经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Networks, GRNN)的组合模型,对汾河上游上静游站、汾河水库站、寨上站、兰村站1958～2000年的月径流序列进行实例研究,探究3种不同建模方式下的组合模型对预测精度的影响,其中组合模型1使用加权平均集成法将各分量预测结果相加,组合模型2去除高频分量后再使用加权平均集成法将剩余分量预测结果相加,组合模型3去除高频分量后将剩余分量预测结果直接相加;再将组合模型与单一GRNN模型进行对比。结果表明:各模型的确定性系数(NS)均大于0.5,预测结果均具有可信度;不同的月径流资料适用不同的建模方法,对于极差较小的月径流序列,组合模型1预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)分别平均减少26%,17%,23%;对于极差较大的径流序列,组合模型2预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,MAE,MAPE,RMSE分别平均减少30%,28%,33%。组合模型2预测误差总小于组合模型3,即加权平均集成法对提高预测精度有一定作用。三种建模过程的CEEMD-GRNN组合模型预测误差均比单一GRNN模型小,说明组合模型较单一模型更适用于月径流预测。     

基于孔隙水分布的非饱和土SWCC及相对渗透系数预测模型

相对渗透系数与土水特征曲线(SWCC)是研究非饱和流的重要参数,利用毛细管系统研究渗流已经成为研究相对渗透系数的重要方法之一。在用毛细管系统代替土孔隙的假设上,基于杨-拉普拉斯方程和分形理论,对传统的毛细管系统含水量模型作出改进,考虑非饱和孔隙的含水量,提出一个预测非饱和土相对渗透系数的模型。利用4组试验数据对提出的相对渗透系数预测模型进行验证,用均方根偏差(RMSD)评测试验数据与预测数据之间的误差,结果表明4组数据的RMSD均＜0.025,说明该模型具有预测非饱和土相对渗透系数的实际意义。     

污水灌溉区土壤镉的高光谱遥感监测研究

以石家庄多年污水灌溉区为对象,通过对污灌土壤的可见-近红外波段光谱信息进行测量和处理,利用相关分析和多元逐步回归分析,建立土壤镉含量与反射光谱变量之间的回归模型。结果表明,土壤镉在研究区土壤中有一定程度的积累,镉含量与其原始光谱、倒数对数光谱在多数光谱波段达到极显著相关水平,与连续统去除光谱相关性不显著。逐步回归模型中,倒数对数模型拟合精度最高,均方根误差为0.020,预测精度达到92.71%,说明倒数对数光谱变量模型可有效预测土壤镉含量,是估算研究区土壤镉含量较理想的预测模型。     

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。     

基于人工电场算法优化的大型灌区径流预测模型研究

针对水文预报中径流预测数据序列具有非线性和非平稳性等特点,将一种新型智能优化算法——人工电场算法AEFA与LSTM神经网络结合进行参数优化,建立AEFA-LSTM预测模型,并以赵口大型灌区涡河玄武水文站实测年径流量作为样本数据进行网络优化训练和预测分析,同时与传统优化算法（遗传算法GA和粒子群算法PSO）建立的GA-LSTM和PSO-LSTM预测模型进行对比。结果表明：AEFA-LSTM模型预测值的平均相对误差相较于GA-LSTM模型和PSO-LSTM模型分别降低了7.59%和5.22%,且平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE均为3种模型中最小,说明所建立的AEFA-LSTM模型可以更高精度地预测径流量,为水文预报提供一种新型高精度径流预测方法。     

葡萄根系分区交替滴灌的土壤水分动态模拟

在根系分区交替滴灌土壤水分动态和根系分布试验观测的基础上,提出了葡萄二维根系吸水模型,并确定了与土壤表层含水率有关的棵间土壤蒸发方程,然后在土壤水分运动基本方程的基础上结合交替滴灌的入渗特性,建立了根系分区交替滴灌的土壤水分动态模型(APRI-Model),模型考虑了该种灌水方式下棵间土壤蒸发和根系吸水的变化特征。通过与田间实测值进行比较,结果表明,模型的均方差在0.01~0.022cm3/cm3范围内,模拟值与实测值的平均相对误差在10%左右,因此,认为模型能很好的模拟干旱区蒸发力较大和作物根系分布不均匀条件下的土壤水分动态。     

石羊河流域咸水灌溉下土壤水盐动态及春玉米产量模拟

为了探究石羊河流域地下咸水资源的利用方式,利用春玉米咸水灌溉田间试验观测资料对SWAP(SoilWater-Atmosphere-Plant)模型参数进行了率定和检验,并利用率定参数后的SWAP模型模拟了较长时期咸水灌溉对土壤盐分动态及春玉米产量的影响。研究结果表明:土壤含水量、土壤含盐量和春玉米产量的实测值与模拟值吻合较好,均方误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)均在允许的误差范围之内,经过率定和检验后的SWAP模型可以用于研究区春玉米咸水灌溉的模拟;较长时期咸水灌溉模拟结果表明,在模拟期内,矿化度在3. 0 mg/cm~3以下的微咸水灌溉土壤盐分累积量在2. 8 mg/cm~3以下,春玉米减产幅度在20%以内,矿化度在6. 0 mg/cm3以上的咸水灌溉土壤盐分累积量在4. 0 mg/cm~3以上,春玉米减产幅度在38%以上。在研究区可以较长时期利用灌水矿化度低于3. 0 mg/cm~3的微咸水进行灌溉,土壤积盐量较少,对春玉米产量影响较小,可以达到合理利用地下咸水资源的目的。