白亮亮 作品数:7 被引量:41 H指数:5 供职机构: 中国水利水电科学研究院 更多>> 发文基金: 国家科技支撑计划 国家自然科学基金 水利部公益性行业科研专项 更多>> 相关领域: 农业科学 水利工程 更多>>
基于地面红外检测系统验证的灌区地表温度遥感反演 被引量:4 2017年 利用遥感数据的大尺度特性和地面实时监测数据进行区域灌溉管理,用精准化信息技术支撑农业信息化,是现代农业发展的方向和研究热点。该文根据田间在线实时监测数据和Land Sat8卫星遥感数据反演,探讨遥感反演地表温度与地面实测数据的吻合程度,为大范围、区域性干旱监测和灌溉管理提供技术支撑。结果表明,在下垫面植被均匀、土壤水分空间变异性较小的区域,利用Land Sat8遥感影像反演地表温度,可以很好地与地面作物冠层温度监测结果相吻合;监测点数据可以代表其附近5个像元的情况。利用覃志豪法和简单Sobrino法计算地表比辐射率来遥感反演地表温度,对不同的作物类型有不同的适宜性。2015年9 d遥感反演结果与地面监测数据对比可见,在解放闸灌域沙壕渠试验点的玉米地,简单的Sobrino法结果更好,R^2达到0.76,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到2.32℃、7.8%和0.92。葵花地覃志豪法结果为宜,R^2达到0.85,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到1.97℃、6.5%和0.94。春小麦地宜用Sobrino法。对于北京大兴的冬小麦-夏玉米轮作,这2种方法差别不大。地面监测点布设方案和合理数目、点面数据结合进行区域干旱判断和灌溉管理,以及地面监测系统的优化改进,是进一步研究的重点。 蔡甲冰 白亮亮 许迪 李益农 刘钰关键词:遥感 冠层 反演 灌溉管理 基于数据融合算法的灌区蒸散发空间降尺度研究 被引量:7 2017年 采用Landsat和MODIS数据,通过增强自适应融合算法(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)对蒸散发进行空间降尺度,构建田块尺度蒸散发数据集;利用2015年田间水量平衡方法计算的蒸散发数据对融合结果进行评价。在融合蒸散发基础上,结合解放闸灌域2000—2015年间种植结构信息,提取不同作物各自生育期和非生育期内年际蒸散发量,并分析了大型灌区节水改造以来,作物蒸散发占比的年际变化。研究结果表明:融合蒸散发与水量平衡蒸散发变化过程较吻合,小麦耗水峰值出现在6月中下旬—7月初,玉米和向日葵峰值出现在7月份。在相关性分析中,玉米、小麦和向日葵的决定系数R2分别达到了0.85、0.79和0.82;生育期内玉米(5—10月份)、小麦(4—7月份)和向日葵(6—10月份)的均方根误差均不高于0.70 mm/d;平均绝对误差均不高于0.75 mm/d;相对误差均不高于16%。在农田蒸散发总量验证中,融合蒸散发与水量平衡蒸散发相关性较好,两者决定系数达到了0.64。基于ESTARFM融合算法生成的高分辨率蒸散发(ET)结果可靠,具有较好的融合精度。融合结果与Landsat蒸散发的空间分布和差异性一致,7月23日、8月24日和9月1日相关系数分别达到0.85、0.81和0.77;差值均值分别为0.24 mm、0.19 mm和0.22 mm;标准偏差分别为0.81 mm、0.72 mm和0.61 mm。ESTARFM融合算法在农田蒸散发空间降尺度得到较好的应用,可有效区分不同作物蒸散发之间的差异。不同作物在生育期和非生育期内耗水量差别较大;生育期内套种(4—10月份)耗水量最大,达到637 mm,玉米(5—10月份)和向日葵(6—10月份)次之,分别为598 mm和502 mm,小麦(4—7月份)最低为412 mm;非生育期内,小麦(8—10月份)耗水量最大,年均达到214 mm,玉米(4月份)和向日葵(4—5月份)分别为42 mm和128 mm。不同作物多年平均耗水量(4—10月份)差异较小,其年际耗水总量� 白亮亮 蔡甲冰 刘钰 陈鹤 张宝忠 黄凌旭关键词:数据融合 蒸散发 河套灌区 低功耗经济型区域墒情实时监测系统 被引量:2 2015年 灌区墒情实时监测是现代灌区灌溉管理中的必要部分和基础工作。该文设计了一种利用微功耗处理器的墒情监测仪,仅用2节1号干电池供电,结合GPRS(general packet radio service)数据传输至网络服务器处理分析,从而实现了区域分布式的墒情监测。本系统设计装载4层土壤水分/温度传感器和1层水势传感器,根据灌溉管理需要布设在作物根区不同深度;利用微处理器和设计电路进行土壤墒情等参数的采集、存储、传输和控制,每小时采集1次数据、每日将数据发送至网络服务器。通过在灌区不同区域典型作物生育期内实际运行1 a结果表明,该系统采用干电池或锂离子电池供电,体积小而便于在田间布设,不影响农田耕作,方便经济;监测数据能够及时传送至网络服务器以进行结果处理和灌溉管理。该文同时也对系统特点进行了总结,并指出对该系统进一步改进和研发方向。 蔡甲冰 刘钰 白亮亮 陈鹤 李新关键词:土壤 低功耗 微处理器 利用作物冠气温差估算农田蒸散量 被引量:7 2016年 准确估算农田蒸散量,对于促进节水型农业和旱地农业的发展、科学管理有限的水资源、评估环境变化对农业生态系统的影响等具有重要意义。利用河套灌区解放闸灌域农田连续观测的玉米、向日葵的冠层温度和田间气象要素等数据,采集并计算出Seguin和Itier简化模型中日蒸散量ETd、日净辐射Rnd和冠气温差(Ts-Ta),并对模型中参数a、b进行了回归和拟合,检验其在当地的适用性。结果表明,该简化模型可以用于估算玉米和向日葵的日蒸散量,以每日13∶00时数据拟合效果最优,决定系数R2分别为0.690和0.864;日蒸散量估算模型中玉米田块参数a和b分别为-0.859和-0.116,向日葵田块参数a和b分别为0.548和-0.343。研究结果可为大面积遥感反演区域农田耗水提供参考依据。 黄凌旭 蔡甲冰 白亮亮 张宝忠关键词:冠气温差 玉米 向日葵 灌区种植结构时空变化及其与地下水相关性分析 被引量:13 2016年 利用数据融合算法(ESTAFM)对Landsat7 ETM+和MODIS影像进行融合,构建了高时空NDVI数据集;结合地面实体作物NDVI变化特征和光谱耦合技术(SMT),提取了解放闸灌域2000—2015年间种植结构空间信息;在此基础上分析了其时空特征变化以及地下水对种植结构调整的制约性。利用2015年实地调查数据对遥感监测结果进行评价,灌域主要作物类型玉米、向日葵、小麦以及套种的纯像元分类精度分别达到了95%、88%、91%和90%,总体精度达到了91%;多年遥感监测结果与历史统计数据相吻合。研究结果表明:玉米和小麦种植面积不断增加,玉米种植面积增加尤为明显,由2000年的0.83万hm2(占灌溉面积的5.80%)增加到2015年的4.02万hm2(占灌溉面积的28.31%);向日葵种植面积由下降变为上升趋势,其种植规模受市场因素主导;因土地流转、农村劳动力的外流以及套种种植模式劳动力成本高,使得农户转向单一作物种植模式,套种模式种植面积逐年下降,由2000年的4.30万hm2(占灌溉面积的30.32%)减少到2015年的0.41万hm2(占灌溉面积的2.91%)。种植结构空间格局与地下水埋深分布相似,其空间的相对差异并未随时间发生明显变化。向日葵在地下水埋深较浅、盐碱化偏高的区域分布集中,玉米、小麦及套种在地下水埋深大、盐碱化偏弱的区域分布集中,反映出向日葵耐盐性更高,更能适应盐碱化程度高的土壤;作物这一空间分布格局不仅受水土环境影响,而且与作物生理特征密切相关。灌区节水改造以来,在净引水量减小的情况下,农田蒸散发量并未减小,而是表现为稳中有升的趋势,这与高耗水作物玉米种植面积逐年增加有直接关系;地下水位整体下降,由1.76 m下降到2.33 m,土壤盐碱化得到改善,表明大型灌区节水续建配套项目实施以来,节水改造对水循环和水土环境起到了积极的影响。 白亮亮 蔡甲冰 刘钰 蔡学良 陈鹤 张宝忠关键词:地下水 遥感 数据融合 节水改造 解放闸灌域农田耗水时空变化特征及灌溉效率评价 被引量:6 2016年 根据内蒙古自治区河套灌区解放闸灌域多年遥感蒸散发数据(2000-2014年),分析了农田实际蒸散发年际变化、空间分布特征以及其与地下水埋深的相关性。结合水量平衡模型对灌域灌溉用水效率进行了评价,同时对大型灌区续建配套及节水改造以来灌域水循环要素年际变化进行了统计分析。结果表明:解放闸灌域农田蒸散发量年际变化呈增加趋势,多年平均蒸散发量为8.56亿m^3(597.30mm);2000、2003、2006、2009、2012和2014年农田蒸散在空间上表现为西部和东北部区域高于其他区域,其空间差异性并未随时间发生明显变化,与地下水埋深空间分布特征相似,蒸散发高值区域发生在地下水埋深较浅区域,潜水蒸发对农田蒸散发量影响不可忽视。节水改造实施以来,灌域净灌溉引水量有所减少,灌溉水利用系数得到提高,地下水位由1.76m降到2.16m,由此表明了节水改造对该地区生态环境改变的积极影响。 白亮亮 蔡甲冰 刘钰 陈鹤 张宝忠关键词:地下水 灌溉效率 节水改造 灌区尺度遥感蒸散发模型时间尺度提升方法研究 被引量:5 2016年 以内蒙古河套灌区解放闸灌域为典型研究区,构建基于能量平衡原理的单层遥感蒸散发模型,利用2014年Terra和Aqua卫星的MODIS标准陆地产品模拟蒸散发时空分布,分别探讨将遥感蒸散发模型由卫星过境时刻的瞬时值扩展到日蒸散发的尺度提升方法,以及由未受云层遮挡的日蒸散发扩展到全年的尺度提升方法。由瞬时到日的尺度提升采用日内代表性参数法,避免了对气象数据进行降尺度带来的误差及由瞬时蒸散发到日蒸散发尺度提升过程中的误差,由日到全年的尺度提升采用逐象元插值的方法,使遥感数据的利用得到最大化。 陈鹤 蔡甲冰 张宝忠 白亮亮关键词:遥感 蒸散发 灌区