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《水文模型植被参数获取方法及应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第4期水利水运工程学报No.42009年12月HYDROSCIENCEANDENGINEERINGDec.2009水文模型植被参数获取方法及应用研究1,21,21,21,2陆桂华,金君良,吴志勇,何海(1.河海大学水问题研究所,江苏南京210098;2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098)摘要:引入Spot/Vegetation(简称SPOTVGT)归一化植被指数NDVI遥感资料,建立了叶面积指数LAINDVI模型,进行大尺度陆面水文模型VIC植被参数获取方法研究,将结果应用
2、于黑河莺落峡流域水文模拟,并分析了植被参数对陆面水文循环要素的影响.结果表明:采用SPOTVGT遥感资料建立的LAINDVI模型计算的叶面积指数较好地反映了实际叶面积指数的空间分布和时间变化,用此方法获取的植被参数结果优于模型推荐的查表法.关键词:Spot/VegetationNDVI;叶面积指数;VIC模型;水文模拟中图分类号:P334.92Q948文献标识码:A文章编号:1009-640X(2009)04-0047-06植被是陆面水文过程模拟中重要的基本元素之一,在流域水文循环中扮演着十分重要的作用,
3、影响植物截留、蒸散发、土壤湿度和径流.然而受观测条件所限,利用地面实际观测资料获取可供陆面水文模型使用的植被参数非常困难.随着遥感技术的发展,大范围、高频度的空间影像资料为植被数据的获取提供了大量信[1-4]息.从卫星影像图中获取二维植被信息,经处理并引入到陆面水文模型的应用已有不少.当前,世界各国已发射大量携带不同传感器的遥感卫星,由欧洲联盟委员会赞助,法国发射的SPOT卫星搭载的Vegetation传感器是专门为观测陆地植被设计的,其在光谱波段、空间精度及其纠正等方面比原本为气象服务设计的[5]AVHRR具有更大的优势
4、.但是目前利用SPOT数据获取水文模型植被参数进行陆面水文模拟的研究还比较少见.[6]本文在利用美国Maryland大学全球1km土地覆被数据描述研究区域植被空间分布的基础上,引入Spot/VegetationNDVI(简称SPOTVGTNDVI)遥感数据,建立叶面积指数LAI(LeafAreaIndex)NDVI模型,计算研究区域叶面积指数的时空分布,更新了VIC(VariableInfiltrationCapacity)陆面水文模型推荐的植被参数获取方法,模拟了黑河莺落峡流域1998~2001年水文过程,并将径流模
5、拟值与实测值比较,为VIC模型植被参数的获取提供了一种更准确的方法.1模型的建立1.1VIC模型VIC模型是主要由Washington大学研制开发的大尺度分布式陆面水文模型.模型采用了可变下渗能力的思想,主要考虑了大气-植被-土壤之间的物理交换过程.模型考虑了积雪、融雪及土壤冻融等过程,在一个计算网格内考虑了裸地及不同的植被覆盖类型.VIC模型在北美以及中国许多地方都已经有了成功的应收稿日期:2009-04-28基金项目:十一五国家科技支撑计划(2006BAC05B02,2007BAC03A060301);水
6、利部948计划项目(200758);水利部公益性行业科研专项(200701039,20080100105);江苏省333人才工程资助课题作者简介:陆桂华(1962-),男,浙江东阳人,教授,博士,主要从事水文水资源研究.Emai:lLugh@hhu.edu.cn48水利水运工程学报2009年12月[7-11]用.VIC模型的植被参数包括结构阻抗、最小气孔阻抗、每种植被类型的叶面积指数(LeafAreaIndex,简称LAI)等.VIC模型推荐根据Maryland大学研制的全球1km土地植被覆盖数据及陆面数据同化系
7、统LDAS[6](LandDataAssimilationSystem)提取植被参数.LDAS将全球的地表覆盖分为14种类型,11种为植被,其余3种为水体、建筑物和裸土,根据植被分类[12]将网格内的覆盖类型分成若干子区域,供VIC模型使用的叶面积指数通过LDAS查表法确定.LDAS查表法针对不同的植被类型将叶面积指数设置成固定的12个月变化,不同区域同种植被的叶面积指数相等.这种方法方便了模型的推广应用,但在全球范围同一种类型植被只对应一类叶面积指数,同一种植被的叶面积指数在不同时间和区域的分布都相同显然不够精确.从而,
8、根据LDAS结果统一采用查表法确定的叶面积指数会给陆面过程模拟带来误差.1.2植被覆盖数据本文选取的SPOTVGTNDVI遥感数据下载自中国西部环境与生态科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn/),时间范围为1998年4月至2007年12月,共345幅图像.由欧洲联盟委
