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遥感蒸散发模型参数敏感性分析与优化方法研究

张琨  
【摘要】:全球变暖深刻地影响着地球水文循环过程,而陆地蒸散发作为水从地表返回大气的唯一途径,将地圈与大气圈之间的水碳和能量交换紧密地联系起来,是地球水文循环和能量平衡中的重要纽带。大量研究表明:超过一半的陆地表层所接收的太阳辐射被蒸散发过程所消耗。因此,准确地估算陆地蒸散发量对于认识区域能水平衡、干旱和洪涝监测预警、农业灌溉及水资源管理等方面具有重要的科学意义和实践价值。遥感蒸散发模型作为估算全球陆地蒸散发的重要工具在近些年来得到了巨大的发展,然而其模型参数、模型结构与驱动数据的不确定性对于模型的模拟效果具有重大的影响。所以,如何降低模型的不确定性和提高模拟精度是目前的研究热点。本文首先基于分布在全球不同气候和植被类型的多个通量站观测数据,对两种具有代表性的遥感蒸散发模型(PT-JPL模型和MOD16模型)在全球范围的适用性进行验证和评价。结果表明:两种模型在大部分植被类型下并不能取得理想结果(纳什系数NSE=-5.81~0.37),对潜热通量存在明显的高估或低估。为此,论文采用基于方差分析的全局敏感性分析方法(Sobol’)对模型参数的敏感程度进行定量化分析,识别出在不同植被类型下影响模拟结果的关键参数。并在此基础上,通过差分进化蒙特卡罗算法(Differential Evolution Monte Carlo;DE-MC)对模型中的关键参数进行优化,得到了一套适合不同植被类型的优化参数集,并在此基础上对优化参数方案的可靠性进行多空间尺度(站点、流域和全球)验证。结果表明采用新优化参数方案的两种遥感蒸散发模型在不同尺度上的模拟效果均有明显的改善,其中在站点尺度:PT-JPL和MOD16模型在优化前后的均方根误差RMSE分别从0.94和1.2 mm/day降低为0.84和0.79 mm/day;在流域尺度:PT-JPL和MOD16模型在优化前后的RMSE分别从19.27和17.85 mm/month降至16.6和16.8 mm/month;在全球尺度:通过与其他全球陆地蒸散发数据集的对比,参数优化前后PT-JPL的年均(2001年~2006年)蒸散发量分别为623.1和569.8 mm/year,MOD16模型则分别为512.2和521.3 mm/year,而其它全球陆地蒸散发产品的平均结果为544.5 mm/year。最后,通过基于两套优化参数方案的遥感蒸散发模型计算了2001年至2010年全球陆地蒸散发数据集,时间分辨率为日尺度,空间分辨率为0.05度。在此基础上系统地分析了全球陆地蒸散发及其不同组分(土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留)的时空变化规律。结果表明:这10年全球陆地蒸散发总量呈现出缓慢上升的趋势,年均蒸散发量平均增长了10mm/m~2。同时,土壤蒸发、植被蒸腾以及冠层截留蒸发的占比分别为49%、39%和12%。总体上,太阳辐射强弱是决定全球陆地蒸散发季节性变化的主要影响因素,但植被和土壤水分状况则是决定局部地区不同时期蒸散发差异的重要原因。


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