基于SCS模型的新疆博尔塔拉河流域径流模拟

为探索SCS(soil conservation service)模型在干旱区地表径流模拟中的适用性,以新疆博尔塔拉河上游温泉流域为例,利用2013年融雪期18场次降雨量、日径流量及卫星同步观测基础数据,基于度日模型、土壤水分吸收平衡原理及地表温度-植被指数特征空间反演土壤水分等方法,探索适用于流域尺度耦合降雨、积雪融水混合补给径流的SCS模型参数改进算法,采用国产"高分一号"16m分辨率遥感影像和landsat8 OLI 30m多光谱遥影像为模型提供面状数据。分别利用参数算法改进后SCS模型与原SCS模型进行径流模拟,前者模拟值较后者更接近实测值,二者模型验证期Nash效率系数分别为0.66和0.38,相对误差系数分别17%,27%;研究结果表明,利用遥感反演地表参数,结合土壤饱和含水量计算SCS模型参数的方法在面积大且数据缺乏的温泉流域具有可行性和实用性。

基于地表温度和植被指数的黑龙江省旱情遥感动态监测

干旱灾害是一种影响范围广、时间跨度大的自然灾害,对社会经济发展尤其是给农业生产造成重大损失。遥感技术具有观测空间尺度大、实时性强的特点,有利于大范围、实时、动态的旱情监测。利用MODIS的LST和NDVI遥感数据,依托站点实测土壤含水率数据,分析土壤含水率与地表温度和植被指数之间的关系,考虑土壤类型,构建温度植被多项式模型,进行表层土壤水分反演,基于此开展2018年3~7月黑龙江省旱情遥感监测应用研究。监测结果显示,监测期内黑龙江省经历了两次规模较大的干旱过程,干旱的核心区域为黑龙江省西南部区域,与实际情况相吻合。研究表明,考虑土壤类型的温度植被多项式模型对旱情遥感监测具有良好的应用效果。