發(fā)布時間：2020-11-01 04:28

　　 全球變暖深刻地影響著地球水文循環(huán)過程,而陸地蒸散發(fā)作為水從地表返回大氣的唯一途徑,將地圈與大氣圈之間的水碳和能量交換緊密地聯(lián)系起來,是地球水文循環(huán)和能量平衡中的重要紐帶。大量研究表明:超過一半的陸地表層所接收的太陽輻射被蒸散發(fā)過程所消耗。因此,準確地估算陸地蒸散發(fā)量對于認識區(qū)域能水平衡、干旱和洪澇監(jiān)測預警、農業(yè)灌溉及水資源管理等方面具有重要的科學意義和實踐價值。遙感蒸散發(fā)模型作為估算全球陸地蒸散發(fā)的重要工具在近些年來得到了巨大的發(fā)展,然而其模型參數(shù)、模型結構與驅動數(shù)據(jù)的不確定性對于模型的模擬效果具有重大的影響。所以,如何降低模型的不確定性和提高模擬精度是目前的研究熱點。本文首先基于分布在全球不同氣候和植被類型的多個通量站觀測數(shù)據(jù),對兩種具有代表性的遙感蒸散發(fā)模型(PT-JPL模型和MOD16模型)在全球范圍的適用性進行驗證和評價。結果表明:兩種模型在大部分植被類型下并不能取得理想結果(納什系數(shù)NSE=-5.81~0.37),對潛熱通量存在明顯的高估或低估。為此,論文采用基于方差分析的全局敏感性分析方法(Sobol’)對模型參數(shù)的敏感程度進行定量化分析,識別出在不同植被類型下影響模擬結果的關鍵參數(shù)。并在此基礎上,通過差分進化蒙特卡羅算法(Differential Evolution Monte Carlo;DE-MC)對模型中的關鍵參數(shù)進行優(yōu)化,得到了一套適合不同植被類型的優(yōu)化參數(shù)集,并在此基礎上對優(yōu)化參數(shù)方案的可靠性進行多空間尺度(站點、流域和全球)驗證。結果表明采用新優(yōu)化參數(shù)方案的兩種遙感蒸散發(fā)模型在不同尺度上的模擬效果均有明顯的改善,其中在站點尺度:PT-JPL和MOD16模型在優(yōu)化前后的均方根誤差RMSE分別從0.94和1.2 mm/day降低為0.84和0.79 mm/day;在流域尺度:PT-JPL和MOD16模型在優(yōu)化前后的RMSE分別從19.27和17.85 mm/month降至16.6和16.8 mm/month;在全球尺度:通過與其他全球陸地蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集的對比,參數(shù)優(yōu)化前后PT-JPL的年均(2001年~2006年)蒸散發(fā)量分別為623.1和569.8 mm/year,MOD16模型則分別為512.2和521.3 mm/year,而其它全球陸地蒸散發(fā)產品的平均結果為544.5 mm/year。最后,通過基于兩套優(yōu)化參數(shù)方案的遙感蒸散發(fā)模型計算了2001年至2010年全球陸地蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集,時間分辨率為日尺度,空間分辨率為0.05度。在此基礎上系統(tǒng)地分析了全球陸地蒸散發(fā)及其不同組分(土壤蒸發(fā)、植被蒸騰、冠層截留)的時空變化規(guī)律。結果表明:這10年全球陸地蒸散發(fā)總量呈現(xiàn)出緩慢上升的趨勢,年均蒸散發(fā)量平均增長了10mm/m~2。同時,土壤蒸發(fā)、植被蒸騰以及冠層截留蒸發(fā)的占比分別為49%、39%和12%�？傮w上,太陽輻射強弱是決定全球陸地蒸散發(fā)季節(jié)性變化的主要影響因素,但植被和土壤水分狀況則是決定局部地區(qū)不同時期蒸散發(fā)差異的重要原因。
【學位單位】：蘭州大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：P407
【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究進展
        1.2.1 蒸散發(fā)觀測方法
        1.2.2 遙感蒸散發(fā)模型
        1.2.3 存在的主要問題
    1.3 論文思路與主要研究內容概述
第二章 數(shù)據(jù)與研究方法
    2.1 遙感蒸散發(fā)模型
        2.1.1 基于Priestley-Taylor方程的PT-JPL模型
        2.1.2 基于Penman-Monteith方程的MOD16模型
    2.2 數(shù)據(jù)來源及預處理
        2.2.1 通量站數(shù)據(jù)
        2.2.2 遙感數(shù)據(jù)
        2.2.3 大氣再分析資料
    2.3 模型參數(shù)分析方法
        2.3.1 Sobol’參數(shù)敏感性分析方法
        2.3.2 參數(shù)優(yōu)化方法：DE-MC
    2.4 小結
第三章 站點尺度蒸散發(fā)觀測與模型評價
    3.1 渦度觀測的不確定性分析及質量控制
        3.1.1 渦度觀測的異常值處理
        3.1.2 渦度觀測的源區(qū)分析
        3.1.3 渦度觀測的能量閉合
    3.2 基于通量數(shù)據(jù)的MOD16模型和PT-JPL模型驗證與評價
    3.3 小結
第四章 模型參數(shù)敏感性分析與參數(shù)優(yōu)化結果
    4.1 參數(shù)敏感性分析
        4.1.1 PT-JPL模型參數(shù)敏感性與分析
        4.1.2 MOD16模型參數(shù)敏感性與分析
    4.2 參數(shù)優(yōu)化結果與分析
        4.2.1 PT-JPL模型參數(shù)優(yōu)化后驗分布
        4.2.2 MOD16模型參數(shù)優(yōu)化后驗分布
    4.3 小結
第五章 多尺度蒸散發(fā)模型優(yōu)化驗證與評價
    5.1 站點尺度渦度觀測驗證
        5.1.1 PT-JPL模型參數(shù)優(yōu)化評價
        5.1.2 MOD16模型參數(shù)優(yōu)化評價
    5.2 流域尺度水量平衡對比驗證
        5.2.1 流域尺度水量平衡蒸散發(fā)數(shù)據(jù)概述
        5.2.2 月尺度流域蒸散發(fā)驗證
    5.3 全球尺度與其他蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集對比
        5.3.1 主要全球蒸散發(fā)產品概述
        5.3.2 多年平均蒸散發(fā)空間分布特征驗證
        5.3.3 年際間全球蒸散發(fā)總量比較
    5.4 小結
第六章 長時間序列全球陸地蒸散發(fā)時空變化特征分析
    6.1 全球陸地蒸散發(fā)時空分布規(guī)律與異常變化
    6.2 全球陸地蒸散發(fā)季節(jié)性變化與差異
    6.3 全球陸地蒸散發(fā)分割時空分布與差異
    6.4 小結
第七章 總結與展望
    7.1 主要研究成果
    7.2 主要創(chuàng)新點
    7.3 存在的不足與研究展望
參考文獻
致謝
作者簡介
在學期間的科研成果

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本文編號：2865013