导读:本文包含了日蒸散量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:蒸散发,遥感,区域蒸散发模型,泾河流域
日蒸散量论文文献综述
董国涛,王鸣程,白娟,蒋晓辉,何宏谋[1]（2015）在《基于遥感的泾河流域日蒸散量估算》一文中研究指出蒸散发是陆地水分和能量循环过程中的重要环节。利用遥感数据与传统蒸散发模型相结合的方法,对泾河流域2006年3—10月日实际蒸散量进行动态模拟,并利用LAS站实测数据对模拟结果进行了验证。结果表明:1)基于遥感的P-T方法估算地表实际蒸散发可获得较好的效果。2)泾河流域蒸散发空间上,总体趋势为"南高北低;东西两侧山区高,中部平原低";林地蒸散量最高,其次为农田,最低的是草地。3)时间上,泾河流域蒸散发呈单峰型分布,7月、8月份的蒸散发量最高。4)月均气温、月降雨量和月均植被指数与月均蒸散发量的相关系数分别在0.8,0.5,0.7左右,表明温度、降水和植被是影响泾河流域蒸散发的关键因素。(本文来源于《水土保持研究》期刊2015年02期）
吴文玉,孔芹芹,马晓群,石涛,何彬方[2]（2014）在《基于MODIS数据的安徽区域日蒸散量估算与分析》一文中研究指出蒸散的估算在区域能量平衡和水资源研究中具有重要意义,遥感技术发展促进了区域蒸散的研究。利用安徽省气象资料、MODIS数据产品及GIS背景信息,基于SEBAL模型,按1km空间分辨率进行了面尺度的安徽省日蒸散量估算,并在GIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明:遥感估算的蒸散量与利用Penman-Monteith公式计算的蒸散量比较,两者之间具有较好的相关性,遥感蒸散估算值整体偏小,不同土地利用类型的日蒸散量间差异显着。遥感蒸散估算方法在安徽省具有一定的实用性,需优化模型参数,以提高其进一步技术推广的前景。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2014年06期）
卓嘎,拉巴,普布次仁,罗布[3]（2014）在《基于SEBS模型的西藏地区地表日蒸散量研究（英文）》一文中研究指出The estimation of surface evapotranspiration(ET) with satellite dataset is one of the main subjects in the understanding of climate change,disaster monitoring and the circulation of water vapor and energy in Tibet Autonomous Region(TAR).This research selects satellite images on January 11,April 6,July 31 and October 19 in 2010 as the representative of winter,spring,summer and autumn respectively,estimates the distribution of daily surface ET based on the surface energy balance system(SEBS) along with potential evapotranspiration(PET) and ET derived from Penman-Monteith(P-M) method.The results are obtained as follows.(1) The seasonal distribution of ET and PET basically decreases from the southeast part to the northwest part of TAR.Although ET and PET have similar spatial distributions,there are still some differences to estimate the extreme values especially the maximum value in the middle and southeastern parts of TAR.No matter what kind of methods we adopted,the maximum value of ET and PET always appears in summer,followed by autumn or spring while that in winter is the smallest.(2) In order to better understand the accuracy of SEBS model in the estimation of ET,we compared the ET from SEBS and the ET obtained from P-M method.Results show that the ET from SEBS could estimates the variation trend of actual ET,but it slightly underestimates or overestimates the value of ET as a whole,especially for those areas with thick forest.(3) The spatial distribution of Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) exhibits a decreasing trend from the southeast part to the northwest part of TAR which displays remarkable consistency of distributions between ET and vegetation index.ET is well positively related to NDVI,minimum,mean,maximum air temperature and sunshine duration in different seasons while negatively related to precipitation,relative humidity and wind speed in summer.(本文来源于《Journal of Geographical Sciences》期刊2014年01期）
白娟,杨胜天,董国涛,郝芳华,王鸣程[4]（2013）在《基于多源遥感数据的叁江平原日蒸散量估算》一文中研究指出采用FAO Penman-Monteith(P-M)模型,结合多源遥感数据,实现空间尺度上的扩展,对叁江平原生长季(5—9月)不同气象条件和不同下垫面条件下的日实际蒸散量进行了估算,并利用波文比观测数据对模拟结果进行了验证。结果表明:(1)观测站日实际蒸散发的模拟值与实测值较为一致,R2达到0.824,RMSE为0.493,研究所采用的基于遥感驱动的PM模型适用于叁江平原日蒸散发的估算。(2)生长季内,叁江平原的月蒸散发量呈单峰性分布,7月达到峰值;蒸散发量的空间分布与植被盖度和水分供给状况密切相关。(3)净辐射和气温是影响叁江平原实际蒸散发的两个主要因子,其次为比湿和风速,此外,降水可以明显增加实际蒸散量,是影响区域蒸散发的关键因素。(本文来源于《水土保持研究》期刊2013年03期）
白娟,杨胜天,董国涛,张亦弛[5]（2012）在《基于多源遥感数据的叁江平原旱田日蒸散量估算》一文中研究指出蒸散发是影响区域水热平衡的主要因素,也是水文循环的重要环节之一。农田蒸散量的准确估算是实施节水计划和进行合理灌溉的重要依据。联合国粮农组织(FAO)于1998年推出的修正Pennman-Monteith(P-M)模型是目前最常用的蒸散发估算方法,具有一定的物理学依据,适用于较长时间序列的蒸散量估算。本文采用FAO P-M模型,结合多源遥感数据,对叁江平原生长季(5-9月)典型旱田的日实际蒸散量进行估算,并利用地面连续观测数据对模拟结果进行了验证。结果表明,观测站日实际蒸散发的模拟值与实测值较为一致,RMSE为0.493,R2达到0.824,本文所采用的基于遥感驱动的PM模型适用于叁江平原旱田日蒸散发的估算。在整个生长季内,叁江平原旱田的月蒸散发量分布呈单峰型分布,其中5月蒸散量最小,月平均蒸散量为1.47mm,7月蒸散量最大,月平均蒸散量达到2.49mm,整个生长季内旱田的总蒸散量为312.6mm。在模型估算的基础上,对生长季内各气象因子与实际蒸散发进行相关性分析。旱田实际蒸散发与风速、气温和净辐射呈正相关,其相关系数分别为0.25、0.38和0.82;实际蒸散发与相对湿度呈负相关,其相关系数为-0.47。各气象因子与实际蒸散发的相关性分析表明,净辐射和相对湿度是影响叁江平原旱田实际蒸散量的两个主要因子。在其他气象因素较为稳定的情况下,次降雨可以明显增加实际蒸散发的量。(本文来源于《中国地理学会2012年学术年会学术论文摘要集》期刊2012-10-12）
邵月红,张万昌,刘永和,林炳章[6]（2012）在《利用区域气候模式RIEMS产品分析日蒸散量及其影响》一文中研究指出利用区域气候模式RIEMS输出的各种气象参数,采用了BEF等4种不同方法计算了沂沭河上游流域的潜在蒸散量,并与该流域6个气象站实测蒸发数据计算的陆面潜在蒸散量进行了比较。结果表明,根据平均偏差、平均绝对偏差、均方根差和相关系数指标的综合判断,该4种方法的估测精度从高到低依次为双线性曲面回归经验函数法(BEF)、Hargreaves-Samani(Harg)法、Pristley-Tayler(P-T)法和Penman-Monteith(P-M)法。在时间序列上,4种方法计算的逐日蒸散量与观测值呈相同的变化趋势,但计算值在蒸散发最强、最弱和降水最多、气温最高的7-9月有较大差异。BEF法估测的精度最高,与观测值最接近,Harg法、P-M法和P-T法都有明显的偏高现象。BEF法只需要较少的参数就能得到较高的估测精度,因此可作为利用区域气候模式RIEMS产品计算沂沭河流域蒸散量的首选方法,进而为RIEMS模式中耦合的陆面水文过程模型TOPX提供满足精度要求的日蒸散量驱动参数。(本文来源于《高原气象》期刊2012年04期）
张健[7]（2011）在《基于简化双层模型的东北草场日蒸散量的遥感估算研究》一文中研究指出植被的蒸散是植被最重要的生态过程之一,通过遥感手段估算区域的日蒸散量是近年来遥感技术应用的一个重要方向。本文将吉林省前郭县作为研究区域,设计了一个基于简化双层模型的区域日蒸散量估算系统,从而为研究区域合理的配置水资源提供参考。本系统是基于GDAL和MFC在VS2005平台下实现的,其中MFC用来实现程序的整个框架,GDAL用来实现栅格数据的转换和读取。本系统的主要功能包括读取大容量img格式遥感数据,分析遥感数据的各个波段信息,结合遥感数据头文件的信息、地面信息以及其它参数信息计算遥感数据各个波段的波段辐射量和波段反射率,进而估算植被归一化指数NDVI、植被生物量、植被覆盖度、地表比辐射率、地表反照率、地表温度等参数,最后根据简化的双层模型估算研究区域的日蒸散量。通过对前郭县2007年9月18日的Landsat-5 TM遥感图像进行估算,得出当天前郭县最高日蒸散量为3.95mm·day-1,最低日蒸散量为0.67mm·day-1,平均日蒸散量为2.39mm·day-1。经过与实测数据的对比分析,发现系统的最大估算误差不超过1mm·day-1,平均误差为0.41mm·day-1,系统表现出良好的精确性和适用性。(本文来源于《吉林大学》期刊2011-04-01）
杜嘉,张柏,宋开山,王宗明,曾丽红[8]（2010）在《基于MODIS产品和SEBAL模型的叁江平原日蒸散量估算》一文中研究指出在SEBAL模型的基础上,集成MODIS产品和气象数据进行了叁江平原的日蒸散量估算,然后以2005年6月22日的蒸散量估算结果为例,在ArcGIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明:遥感估算的蒸散量与利用涡度相关系统实测的蒸散量的相对误差较小且相关性较好,平均相对误差为11.2%;不同土地利用类型的日蒸散量间差别显着。水体和林地的蒸散量较大,平均蒸散量分别为8.2mm和6.5mm;湿地和水田次之,平均分别为5.2mm和4.8mm;旱田的蒸散量最低,平均仅为3.7mm,基本符合蒸散规律。(本文来源于《中国农业气象》期刊2010年01期）
张建君[9]（2009）在《农田日蒸散量估算方法研究》一文中研究指出本文利用2004年10月-2008年2月涡度相关系统连续观测通量数据,分析洛阳地区冬小麦-绿豆轮作农田能量平衡闭合状况和农田水、热和CO2通量变化特征和能量分配规律。探讨了农田蒸散量变化规律及影响因素,建立了基于净辐射通量和表气温差瞬时观测数据的日蒸散量估算模式,并利用10点、12点和14点瞬时观测数据进行验证。主要研究结果如下:1、阐述了洛阳冬小麦-绿豆轮作农田能量闭合状况和规律。2004年10月-2008年2月洛阳地区冬小麦-绿豆轮作农田生态系统采用涡度相关系统测定的潜热与显热通量之和占可供能量的比值平均为63.7%,能量平衡比率平均为0.78。冬小麦-绿豆轮作农田郁闭后能量平衡闭合度高于郁闭前,农田郁闭前后平均OLS斜率分别为0.4773和0.6443,平均能量平衡比率分别为0.72和0.84。OLS斜率和EBR值随着摩擦风速、LAI和株高增加均呈上升趋势。EBR值随波文比增加无明显变化趋势,随气温以及饱和水汽压增加均呈上升趋势,随相对湿度增加出现下降的趋势。2、探索了冬小麦绿豆轮作农田水、热和CO2通量变化特征和能量分配规律。发现波文比值在夜间波动较大,出现异常极低和极高值的频率较高,作物不同生育期白天波文比值呈倒“U”型变化,且作物生育早期较高,生长旺盛期较低。蒸发比值变化较波文比值平稳,作物不同生育期蒸发比值日变化呈现统一特点,即夜间较低,且较平稳,早晨8点左右蒸发比值出现一次跳跃性增加,之后缓慢增加,至下午16:00左右开始迅速增加,至17点左右出现最高值,之后又立即恢复到夜间较低的水平。且夜间不同生育期蒸发比值无明显差异;小麦生长旺盛的4-5月和绿豆旺盛生长的8月份蒸发比值明显较其它生长时期高。3、建立了洛阳冬小麦-绿豆轮作农田基于日净辐辐射总量和日最高表面温度和气温之差的农田日蒸散量估算模式并进行了验证,结果表明模型模拟值与实测值吻合程度较好。4、建立了洛阳冬小麦-绿豆轮作农田基于净辐射合冠气温差瞬时观测数据的日蒸散量估算模式,并对作物不同生育时期不同天气条件(晴天,阴天或多云)下的基于净辐射和冠气温差瞬时观测数据的农田日蒸散量估算模式进行了讨论。基于瞬时观测数据的农田日蒸散量估算模式模拟精度晴天较阴天或多云条件高,农田郁闭后较郁闭前高。5、本论文的主要创新点:(1)利用净辐射和冠气温差瞬时观测数据计算冬小麦-绿豆轮作农田整个轮作周期瞬时蒸散量,并进行了验证。(2)以瞬时蒸散量和正弦关系为基础,建立了农田日蒸散量的估算模式。基于瞬时观测数据的农田日蒸散量估算模式以净辐射和表气温差为主要参数,利用瞬时观测数据推算农田蒸散量日值,而遥感信息可以提供估算蒸散量的重要参数净辐射和表面温度,因此该模式的建立为利用卫星遥感资料估算大面积农田日蒸散量提供了一种方法。本研究需要改进的主要是调整涡度相关系统观测高度。由于涡度相关系统需要根据作物冠层高度和风浪区的大小来确定观测高度,农田涡度相关系统观测高度应根据作物生长不断调节,适宜观测高度约在冠层上方0.5m-1.0m的范围内。本研究在固定高度进行观测,可能是导致能量闭合程度较低的主要原因。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2009-12-01）
郭红艳,王百田,靳新红[10]（2008）在《黄土高原8种树种蒸腾速率与日蒸散量比较》一文中研究指出以侧柏、华北落叶松、油松、新疆杨、臭椿、核桃、枣树、榆树为研究对象,在2006年7月,对供试苗木进行定时的称重、蒸腾观测。一天中,其平均蒸腾速率的大小为:新疆杨>臭椿>华北落叶松>侧柏>榆树>油松>核桃>枣树,日蒸散量的大小依次为新疆杨>侧柏>臭椿>华北落叶松>油松>核桃>枣树>榆树,蒸腾速率大者蒸腾耗水不一定大,反之亦然。新疆杨、臭椿的耗水量较大;侧柏、落叶松和油松耗水量较少、抗旱性较强;榆树、枣树和核桃,耗水量居中,应大力提倡种植,且作为经济树种可增加当地群众的收入。(本文来源于《水土保持研究》期刊2008年02期）
日蒸散量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
蒸散的估算在区域能量平衡和水资源研究中具有重要意义,遥感技术发展促进了区域蒸散的研究。利用安徽省气象资料、MODIS数据产品及GIS背景信息,基于SEBAL模型,按1km空间分辨率进行了面尺度的安徽省日蒸散量估算,并在GIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明:遥感估算的蒸散量与利用Penman-Monteith公式计算的蒸散量比较,两者之间具有较好的相关性,遥感蒸散估算值整体偏小,不同土地利用类型的日蒸散量间差异显着。遥感蒸散估算方法在安徽省具有一定的实用性,需优化模型参数,以提高其进一步技术推广的前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
日蒸散量论文参考文献
[1].董国涛,王鸣程,白娟,蒋晓辉,何宏谋.基于遥感的泾河流域日蒸散量估算[J].水土保持研究.2015
[2].吴文玉,孔芹芹,马晓群,石涛,何彬方.基于MODIS数据的安徽区域日蒸散量估算与分析[J].长江流域资源与环境.2014
[3].卓嘎,拉巴,普布次仁,罗布.基于SEBS模型的西藏地区地表日蒸散量研究（英文）[J].JournalofGeographicalSciences.2014
[4].白娟,杨胜天,董国涛,郝芳华,王鸣程.基于多源遥感数据的叁江平原日蒸散量估算[J].水土保持研究.2013
[5].白娟,杨胜天,董国涛,张亦弛.基于多源遥感数据的叁江平原旱田日蒸散量估算[C].中国地理学会2012年学术年会学术论文摘要集.2012
[6].邵月红,张万昌,刘永和,林炳章.利用区域气候模式RIEMS产品分析日蒸散量及其影响[J].高原气象.2012
[7].张健.基于简化双层模型的东北草场日蒸散量的遥感估算研究[D].吉林大学.2011
[8].杜嘉,张柏,宋开山,王宗明,曾丽红.基于MODIS产品和SEBAL模型的叁江平原日蒸散量估算[J].中国农业气象.2010
[9].张建君.农田日蒸散量估算方法研究[D].中国农业科学院.2009
[10].郭红艳,王百田,靳新红.黄土高原8种树种蒸腾速率与日蒸散量比较[J].水土保持研究.2008