基于遥感和数据同化的黑河中-下游植被与陆表水循环的相互作用研究

由于要满足农业、工业和居民生活用水，黑河流域中下游地区生态系统承受着巨大压力。深入了解此区域水循环各要素与包括农作物在内的地表植被分布及变化的联系，是提出解决方案缓解此压力的前提。本研究拟在收集的长时间序列卫星遥感数据的基础上，建立一套时空连续的可靠长期地表关键生态水文参变量数据集，耦合作物生长模型和改进的SiB2模型，建立数据同化系统实现以上数据集和模型的结合，产生物理一致的水热碳参数集并对此进行分析，深入理解植被变化与需水量及其利用效率的关系。进而实现在现有气候及其变化背景下的"场景模拟"，获取黑河中下游地区植被分布、农作物种类及植被生长需水量的可能情景，从而为该区域的水资源的有效利用提供参考与指导。

由于要满足农业、工业和居民生活用水，黑河流域中下游地区生态系统承受着巨大压力。深入了解此区域水循环各要素与包括农作物在内的地表植被分布及变化的联系，是提出解决方案缓解此压力的前提。本研究在比较现有的遥感时间序列算法的基础上，重建了一套时空连续的可靠的黑河流域2001~2011年的地表水文-生态关键要素（包括NDVI，LAI和FPAR）的长时间序列产品（时间分辨率为1天、空间分辨率为1公里），该重建产品极大地满足了植被动态、土地利用变化、地气相互作用及气候变化研究的遥感数据应用需求。基于重建的NDVI时间序列，通过时间序列分析揭示了黑河流域中-下游植被时空变化特征及其与水循环过程（包括地下水埋深、净流量）之间的相关关系。研究结果表明，黑河流域下游绿洲区的NDVI与地下水位埋深之间具有明显的负相关关系，而与前一年的径流量之间具有明显的正相关关系。而黑河流域中游地区的NDVI变化则主要是由于人类活动引起的土地利用/土地覆盖的变化所产生的。模型方面：一方面，发展了融合微波遥感反演的土壤水分及光学遥感反演的植被生态参数的双源蒸散发遥感估算模型ETMonitor；另一方面，改进了Noah陆面过程模型的热力粗糙度参数化方案，使其能更准确估算裸地和植被覆盖地表的湍流通量。在新发展的模型基础上，结合高分辨率WRF动力降尺度气象驱动数据和实时的地表水文-生态关键参数序列，估算了黑河流域2009–2011年逐日1km地表蒸散发及黑河流域2012年5–9月植被生长季8-day/250m地表蒸散发。将其与地面EC观测及MOD16地表蒸散发产品进行交叉验证，结果表明本项目所估算的地表蒸散发数据产品精度明显优于MOD16 ET产品。本项目研究结果为黑河流域未来的水资源分配和使用的优化方案及依赖于可获取水资源的生态结构和分布提供科学依据。