王 軍，李和平，鹿海員(中國水利水電科學(xué)研究院 牧區(qū)水利科學(xué)研究所，呼和浩特 010020)

0 引 言

蒸散發(fā)(ET)是水從液態(tài)或固態(tài)轉(zhuǎn)變成氣態(tài)，進(jìn)入大氣的過程。由植被截流蒸發(fā)、植被蒸騰、土壤蒸發(fā)和水面蒸發(fā)構(gòu)成，涉及土壤、植被和大氣等與氣候密切相關(guān)的多種復(fù)雜過程[1]。該過程既是能量循環(huán)過程中能量傳輸?shù)闹匾d體，又是區(qū)域水量平衡和能量平衡的重要成分，這在很大程度上決定了下墊面條件，從而影響地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的形成和演變。從研究尺度分類，ET研究主要包括：對植被吸收、散失水分的生理過程研究的微觀尺度，對生態(tài)環(huán)境中影響植被ET關(guān)鍵因素進(jìn)行定量化研究的農(nóng)田微氣候區(qū)域尺度，及圍繞遙感技術(shù)研究ET的宏觀區(qū)域尺度[2]。盡管微觀尺度上的研究為認(rèn)識蒸散發(fā)機(jī)理奠定了基礎(chǔ)，但從能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域水資源管理可持續(xù)的角度考慮，農(nóng)田微氣候區(qū)域和宏觀區(qū)域ET的研究越來越受到關(guān)注。特別是近幾年隨著地表能量交換和物質(zhì)遷移研究的深入及水資源合理利用與管理定量化的迫切要求，ET問題越來越受到專家學(xué)者的重視。

傳統(tǒng)估算和實(shí)測ET的方法(如水文學(xué)法、微氣象學(xué)法、植物生理學(xué)法和蒸滲儀法等)大都基于局地尺度，加上人力物力的限制，很難用于較大區(qū)域尺度上[3,4]?？紤]宏觀區(qū)域尺度下墊面條件復(fù)雜多變，會造成ET時空分布不均勻，局地尺度得到的結(jié)果存在以點(diǎn)代面、以偏概全，不能完全反映研究區(qū)域ET的時空間變異性、水資源演變和生態(tài)平衡等問題。許多專家學(xué)者也意識到，僅通過小尺度計算ET的方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，迫切需要對ET從大尺度范圍、長時間序列來模擬其變化特征。隨著遙感(RS)技術(shù)的出現(xiàn)，特別是高分辨率遙感影像的出現(xiàn)和普及，可以利用其時空連續(xù)性和大跨度的特點(diǎn)，克服了傳統(tǒng)研究方法中定點(diǎn)觀測難以推廣到大尺度的難題，為區(qū)域、流域等大尺度研究ET提供了可能，解決了計算ET的空間尺度擴(kuò)展問題[5]?；诖?，本文通過總結(jié)國內(nèi)外區(qū)域尺度遙感蒸散發(fā)計算方法，分析當(dāng)前研究熱點(diǎn)和存在主要問題，旨在為探索區(qū)域尺度下墊面需耗水規(guī)律、水循環(huán)演變等研究提供借鑒。

1 區(qū)域尺度遙感蒸散發(fā)計算方法

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪堑孛嬗^測數(shù)據(jù)與遙感技術(shù)相結(jié)合，利用已有的觀測數(shù)據(jù)擬合熱通量與下墊面參數(shù)(如地表溫度、歸一化植被指數(shù)、地表濕度等)的關(guān)系，進(jìn)而反演區(qū)域上的蒸散發(fā)[6-8]。其中具有代表性的Jackson模型經(jīng)驗(yàn)公式為：

(Rn-λET)24=B(Ts-Ta)n

(1)

式中：Ts為當(dāng)?shù)貢r間13點(diǎn)的地表輻射溫度；Ta為當(dāng)?shù)貢r間13點(diǎn)的瞬時空氣溫度；B為由NDVI(歸一化植被指數(shù))決定的常量；n為由NDVI決定的常量，此處n=1。

式(1)可以看出，地表凈輻射量和潛熱通量的24 h累積差值與地表輻射溫度和空氣溫度的差值存在線性關(guān)系，比例系數(shù)B是由歸一化植被指數(shù)決定。該模型適用于植被覆蓋比較茂密的地區(qū)，模型中沒有考慮下墊面中的土壤熱通量，所以對區(qū)域ET的估計會造成一定的誤差[9]。

另一代表性的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計模型是Rivas 和Caselles 提出的一種地表溫度與參考作物蒸散發(fā)的統(tǒng)計模型[10]。研究發(fā)現(xiàn)，輻射項(xiàng)除去含有地表溫度項(xiàng)的剩余項(xiàng)與空氣動力學(xué)項(xiàng)之和幾乎為一常數(shù)，假設(shè)含有地表溫度與潛在蒸散發(fā)之間呈線性變化。由此建立模型的表達(dá)式為：

ET0=a″Ts+b″

(2)

式中：a″、b″均為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)。

考慮到地表下墊面的分布不均勻性，模型中的參數(shù)多為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，模型在區(qū)域的適用性取決于地面上空大氣層的空間均一性，應(yīng)用起來較為困難。

1.2 能量余項(xiàng)模型

ET作為區(qū)域水量平衡和能量平衡的重要成分，不僅在水循環(huán)過程中具有極其重要的作用，而且也是能量循環(huán)過程中能量傳輸?shù)闹匾d體，它會改變進(jìn)入陸地表面的潛熱通量、顯熱通量和土壤熱通量等熱通量的大小，進(jìn)而影響區(qū)域的水資源空間分布以及生態(tài)環(huán)境的變化。

基于遙感技術(shù)的ET計算思路是以能量平衡方程為基礎(chǔ)，不考慮由平流引起的水平能量傳輸和生物體內(nèi)需水情況。其原理式為：

λET=Rn-G-H-PH

(3)

式中：Rn為地表凈輻射通量，W/m2；G為土壤熱通量，W/m2；H為顯熱通量(又稱感熱通量)，W/m2；PH為用于植被光合作用和生物量增加的能量，一般予以忽略；λET為潛熱通量，W/m2；λ為水的汽化潛熱。

凈輻射Rn是地球表面進(jìn)入的短波輻射和出去的長波輻射之差，凈輻射是地球表面吸收的能量。它和地球表面吸收的短、長波輻射與反射、散發(fā)的短、長波輻射之差是平衡的，或者說與進(jìn)來的凈短波輻射(Rns)和出去的凈長波輻射(Rnl)之差是平衡的。一般情況下Rn由太陽天頂角、地表溫度、反照率和地表發(fā)射率等計算[11,12]。土壤熱通量G是指由于傳導(dǎo)作用而存儲在植被和土壤中的那部分能量。G通常有Rn和下墊面特征參數(shù)如葉面積指數(shù)、NDVI等確定。

因此，各遙感蒸散發(fā)模型的核心思路是如何確定H和λET[13,14]。

1.2.1單層模型

單層模型又稱“大葉”模型，模型是將土壤和植被看作一個整體與大氣進(jìn)行水分和能量的交換。該模型先利用式(4)求出顯熱通量，再利用能量平衡方程求出區(qū)域ET。模型表達(dá)式為：

(4)

式中：ρ為空氣密度，1.29 kg/m3；cp為空氣定壓比熱容，取1 004 J/kg·K；ra為空氣動力學(xué)阻抗，s/m；T0為空氣動力學(xué)地表溫度，K；Ta為參考高度的溫度，K。

從計算方法上講，單層模型具有所需參數(shù)少、計算簡便、物理意義明確的特點(diǎn)。但模型假設(shè)下墊面是由單一界面組成，會造成反演出的蒸散發(fā)誤差較大；另外，公式中所要求的地表溫度并非RS獲取地輻射表面溫度。為了提高模型的計算精度，通常有兩種辦法[15]：①通過添加“剩余阻抗”rex或熱擴(kuò)散系數(shù)KB-1來修正空氣動力學(xué)阻抗。1983年Hatfield[16]等提出了Monteith-Hatfield層結(jié)穩(wěn)定度訂正公式來對阻抗進(jìn)行層結(jié)穩(wěn)定度訂正；謝賢群[17,18]利用Dyer 和Webb 提出的層結(jié)穩(wěn)定度訂正公式，對空氣動力學(xué)阻抗進(jìn)行了改進(jìn)；陳鏡明[19]是基于植物小氣候原理，通過“剩余阻抗”對空氣動力學(xué)阻抗進(jìn)行修正。②利用經(jīng)驗(yàn)公式直接調(diào)整空氣動力學(xué)溫度和輻射溫度的溫差，如SEBS模型和SEBAL模型[20,21]。

(1)SEBS模型。SEBS(The Surface Energy Balance System) 是Su等提出的地表能量平衡系統(tǒng)模型[22,23]。該模型建立了一個物理模型來描述地表能量中關(guān)鍵參數(shù)——熱傳輸粗糙度長度[24]。其表達(dá)式為：

(5)

(6)

(7)

式中：z0h為地表熱傳輸粗糙長度；z0m為動力學(xué)粗糙長度；fs=1-fc；fc為植被覆蓋度；Cd為葉片拖曳系數(shù)；Ct為熱傳輸系數(shù)，w/(m·℃)，取值范圍為0.005N≤Ct≤0.075N，N是參與熱交換的葉面數(shù)；u(h)為冠層高度處的水平風(fēng)速，m/s；C*t為土壤熱傳輸系數(shù)。

該處理方法優(yōu)于其他遙感通量估算模型中多采用固定值的做法。因而近幾年在國內(nèi)外都獲得了較廣泛應(yīng)用[25-28]。

(2)SEBAL模型。SEBAL模型是基于遙感技術(shù)的陸面能量平衡模型，從本質(zhì)上講是單層模型的“進(jìn)化版”。模型利用氣象站點(diǎn)提供的風(fēng)速、氣溫等氣象數(shù)據(jù)以及遙感影像，可計算出能量平衡方程中地表凈輻射量、土壤熱通量；模型的核心是在流域范圍內(nèi)選取“干點(diǎn)”和“濕點(diǎn)”兩個特殊象元，結(jié)合風(fēng)速、氣溫等氣象資料，利用莫寧-奧布霍夫(Monin-Obukhov)定律循環(huán)遞歸運(yùn)算求得穩(wěn)定的顯熱通量；最后根據(jù)能量平衡方程求得瞬時ET[11,20]。該模型顯熱通量計算公式見式(4)，其中地表溫差和空氣動力學(xué)阻抗表達(dá)式為：

dT=T0-Ta=aTs+b

(9)

式中：Z1為值略高于植被冠層的平均高度(0.01 m)；Z2為值略低于邊界層的參考高度(2 m)。

1.2.2S-W模型

S-W模型是Shuttleworth 和Wallace 提出的一個描述植被冠層湍流熱通量的雙層模型[29]。模型考慮到土壤對蒸散發(fā)的貢獻(xiàn)，假設(shè)下墊面植被冠層和土壤是兩個相對獨(dú)立的界面，兩者之間相互疊加，下層土壤的通量只能透過頂部冠層才能傳輸出去。分別進(jìn)行下墊面的植被冠層和土壤表面的能量平衡計算。表達(dá)式為：

LETs=Rns-Hs-G

(10)

LETp=Rnp-Hp

(11)

LET=LETs+LETp

(12)

式中：s表示土壤；p表示植被。

S-W雙層模型假設(shè)下墊面分成土壤和植被兩層界面，較好地描述了兩者之間的能量耦合規(guī)律，物理意義較為明確。該模型在植被較為稀疏的地區(qū)得到了廣泛應(yīng)用[30]。但從上述表達(dá)式看，模型在計算過程中需要將很多參數(shù)進(jìn)行分解計算，在實(shí)際計算過程中較為復(fù)雜。針對這一系列問題，后人在S-W模型基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)，以便于數(shù)據(jù)的獲取和計算。如Lhomme[31]等假設(shè)植被冠層與土壤表面溫度的加權(quán)平均值作為熱紅外表面溫度，兩者的權(quán)重因子分別為植被和土壤的覆蓋率，提出一種計算顯熱通量的雙層模式；Norman[32]等通過對系列模型進(jìn)行簡化，提出了一種基于遙感影像的平行模式，平行模式假設(shè)植被冠層通量和土壤通量互相平行，植被冠層和土壤表面兩者分別與上層的大氣系統(tǒng)進(jìn)行獨(dú)立的水分和能量交換。這種簡化后的雙層模型可以利用氣象數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行ET的計算。計算較為方便，被廣泛地應(yīng)用于植被較為稀疏的干旱、半干旱地區(qū)。研究認(rèn)為，改進(jìn)的雙層模型對推進(jìn)反演ET研究起到了重要的作用。

1.3 遙感數(shù)值模型

土壤-植被-大氣傳輸(SVAT)模型是陸面過程中考慮水分在土壤-植被-大氣系統(tǒng)各界面之間物質(zhì)傳輸和能量交換過程中重要作用的物理-化學(xué)-生物聯(lián)合模型，該模型是通過遙感技術(shù)將陸面過程參數(shù)化，建立計算ET的物理模型。主要方法有3種[33-35]：①總體動力學(xué)方法，根據(jù)空氣的紊動擴(kuò)散理論來估算潛在ET，BATS、ISBA、SSIB等模型采用此方法；②Penman-Monteith 方程，根據(jù)地表能量收支平衡方程和空氣動力學(xué)原理綜合得出，COUPMODEL、VIC等模型采用此方法；③Priestley-Taylor方程[36]。從反演ET的模型中可以看出，模型的物理意義非常明確，但是模型計算時所需參數(shù)如氣孔傳導(dǎo)率和大氣條件等難以通過日常的遙感手段獲取，這對于遙感數(shù)值模型在反演ET研究中起到了限制作用[37]。

1.4 全遙感信息模型

該模型是由張仁華[38]等2002年首次提出的一種計算區(qū)域ET的方法。以往的遙感反演模型不論是基于物理意義的模型，還是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，都需要遙感手段所獲取的地表參數(shù)、植被指數(shù)以及氣溫、風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)，進(jìn)行動力學(xué)反饋的空間內(nèi)插。模型仍然不能脫離氣溫、風(fēng)速等這些非遙感參數(shù)。張仁華[38]等認(rèn)為，通過微分熱慣量提取土壤水分可供率而獨(dú)立于土壤類型、質(zhì)地等局地參數(shù)；通過土壤水分可供率計算波文比，可以擺脫風(fēng)速、氣溫等氣象數(shù)據(jù)，并以表觀熱慣量和凈輻射通量對土壤熱通量進(jìn)行參數(shù)化。最終實(shí)現(xiàn)以全遙感信息反演潛熱通量的目標(biāo)。不難發(fā)現(xiàn)，全遙感信息模型的建立是選在干旱、植被覆蓋度低的地區(qū)，這制約了模型應(yīng)用的推廣。但全遙感信息的這種觀點(diǎn)為研究遙感反演提供了一種新的思路，在下墊面需耗水規(guī)律、水文循環(huán)等研究中將有極大的應(yīng)用前景。

2 當(dāng)前研究熱點(diǎn)和存在主要問題

2.1 下墊面特征參數(shù)反演

利用遙感技術(shù)計算區(qū)域尺度蒸散發(fā)需要眾多下墊面特征參數(shù)，如地表溫度、地表反射率、地表比輻射率、NDVI等。準(zhǔn)確計算這些特征參數(shù)對遙感蒸散發(fā)結(jié)果的計算精度至關(guān)重要[39]；同時，這些特征參數(shù)受下墊面植被、土壤、大氣和微氣象特征影響，但會通過遙感影像信息所表現(xiàn)出來，研究其聯(lián)系和內(nèi)在規(guī)律，可提高模型實(shí)用性[40]。

2.2 時空尺度轉(zhuǎn)換研究

2.2.1空間尺度融合

很多遙感蒸散發(fā)模型中涉及很多非遙感參數(shù)，如風(fēng)速、氣壓等。部分地區(qū)由于地面測站的限制，需要對氣象點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行面擴(kuò)展，由點(diǎn)到面的轉(zhuǎn)換需要借助ARCGIS等空間處理平臺。另外，由于地表覆蓋的不均勻性和地形的復(fù)雜性，確定部分非遙感參數(shù)就要有高分辨率的遙感影像產(chǎn)品，這種不同分辨率的遙感影像產(chǎn)品疊加應(yīng)用，一是會增加計算結(jié)果的不確定性，更重要的是會出現(xiàn)空間尺度效應(yīng)的問題[41]。目前，常用的融合方法有線性變換、非線性變換及STARFM融合方法等[42]。

2.2.2時間尺度擴(kuò)展

這些方法解決了ET空間尺度擴(kuò)展的問題，取得了大量卓有成效的成果。研究遙感反演ET的尺度問題包括時間和空間兩個方面，遙感自身技術(shù)特點(diǎn)很好地解決了空間尺度擴(kuò)展問題；然而，在時間尺度上，由于遙感提供的是瞬時信息，將瞬時ET進(jìn)行時間擴(kuò)展時，鑒于目前技術(shù)水平的局限(如現(xiàn)有技術(shù)還不能獲得連續(xù)時間上的高分辨率遙感影像、遙感影像受大氣影響或者云遮擋影響)，以及區(qū)域尺度上ET隨時間變化的規(guī)律特征尚不明確等，使得遙感蒸散發(fā)在時間尺度上擴(kuò)展已成為該領(lǐng)域研究的一個難點(diǎn)。

目前在長時間尺度擴(kuò)展問題上，由瞬時蒸散發(fā)延拓到日蒸散發(fā)時主要還是利用蒸發(fā)比不變法或正弦關(guān)系兩種方法來擴(kuò)展；由日尺度向更長時間尺度擴(kuò)展時，Allen[43]等總結(jié)Kimberly/Idaho等地多年研究的成果，提出了基于參考蒸散發(fā)的時間序列擴(kuò)展方法，該方法利用樣條插值等方法來獲得中間某天的參考蒸發(fā)比，從而求得長時間尺度的蒸散發(fā)；Anderson[44]等提出一種土壤含水量逐日變化的概念模型，用于蒸散發(fā)長時間尺度的計算；吳炳方[45,46]等以Penman-Monteith公式為基礎(chǔ)，通過建立下墊面逐日表面阻抗模型，利用逐日氣象數(shù)據(jù)與遙感反演參數(shù)，獲得逐日連續(xù)的蒸散發(fā)結(jié)果。但由于非晴日、灌溉等外界因素對ET的干擾，利用遙感蒸散發(fā)模型并不能完全真實(shí)反映區(qū)域?qū)嶋H的蒸散發(fā)狀況，從而使得遙感蒸散發(fā)時間尺度擴(kuò)展結(jié)果仍存在很大的不確定性。

2.3 模型結(jié)果檢驗(yàn)研究

受影像精度的限制，基于遙感技術(shù)估算的蒸散發(fā)是區(qū)域尺度范圍上的平均值。對于區(qū)域蒸散發(fā)估算方法的檢驗(yàn)，一般有兩種途徑：一種是通過其他區(qū)域蒸散發(fā)估算方法的結(jié)果間接驗(yàn)證[47]，這種非標(biāo)準(zhǔn)化的驗(yàn)證方法自身精度是否保證尚不確定，在此基礎(chǔ)上對遙感蒸散發(fā)模型計算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，其可信度往往會大大降低。另一種是通過地面精確的觀測計算直接驗(yàn)證如蒸滲儀法、波文比儀法、渦度相關(guān)法等[48-50]。這類檢驗(yàn)方法的局限性在于，現(xiàn)有的觀測數(shù)據(jù)與遙感計算結(jié)果相比，只能代表特定點(diǎn)或小區(qū)域的蒸散發(fā)狀況，這類方法尤其是檢驗(yàn)中低分辨率數(shù)據(jù)反演結(jié)果時，也會缺乏說服力。隨著大孔徑閃爍儀精度和尺度的提升，研究者認(rèn)為該方法將會對區(qū)域尺度遙感蒸散發(fā)檢驗(yàn)研究提供一種新的思路。

3 結(jié) 語

總結(jié)遙感蒸散發(fā)模型研究現(xiàn)狀，計算方法從最初的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷轿锢硪饬x明確的遙感數(shù)值模型，遙感蒸散發(fā)模型研究仍處于不斷完善過程中。目前研究過程中存在模型精度受原始影像數(shù)據(jù)的分辨率、地表參數(shù)的反演方法的選取、時空尺度的擴(kuò)展、模型計算結(jié)果的驗(yàn)證等一系列問題影響，且仍有大量的機(jī)理性的理論需要探索和認(rèn)識。筆者認(rèn)為，這些問題和理論皆會隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步不斷地得到解決和優(yōu)化，遙感蒸散發(fā)模型將成為區(qū)域尺度水循環(huán)模擬、生態(tài)耗水及水資源管理等現(xiàn)代水利領(lǐng)域重要的應(yīng)用工具；另外，以良好的物理基礎(chǔ)為背景，模擬SPAC中能量、物質(zhì)交換過程，利用遙感技術(shù)確定地表關(guān)鍵參數(shù)的區(qū)域蒸散發(fā)數(shù)值模型建立將是今后的發(fā)展方向之一。

[1] Allen R G, Pereira L S, Raes D. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56[J]. FAO Irrigation & Drainage Paner,1988,56.

[2] 王浩.以ET管理理念為核心的水資源管理在現(xiàn)代水資源管理中的重要性與可行性[R].中國節(jié)水灌溉網(wǎng), 2008,7.

[3] Su Z B，Yacob A，Wen J，et a1．Assessing relative soil moisture with remote sensing data：theory, experimental validation，and application to drought monitoring over the North China Plain[J]．Physics and Chemistry of the Earth，2003，28(1/2/3)：89-101.

[4] 楊啟國,張旭東,楊興國,等．旱作小麥農(nóng)田實(shí)際蒸散量計算模式研究[J]．干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2005，23(1)：34-38．

[5] 張曉濤,康紹忠,王鵬新,等.估算區(qū)域蒸發(fā)蒸騰量的遙感模型對比分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2006,22(7)：6-13.

[6] Jackson R D, Regina to, R J, et al. Wheat canopy parameter: a practical tool for evaluating water requirements [J]. Water Resources Research, 1977,13(3):651-656.

[7] Raul Rivas, Vicente Caselles. A simplified equation to estimate spatial reference evaporation from remote sensing-based surface temperature and local meteorological data [J]. Remote Sensing of Environment, 2004,93:1-2,68.

[8] Wang K, Liang S． An improved method for estimating global evapotranspiration based on satellite determination of surface net Radiation, vegetation index, temperature, and soil moisture [J]．Journal of Hydrometeorology, 2008,9(4):712-727．

[9] Carlson T N, Capehart W J, Gillies R R. A new look at the simplified method for remote sensing of daily evapotranspiration [J]. Remote Sensing of Environment, 1995,54:161-167.

[10] Rivas Rual, Caselles Vicente. A simplified equation to estimate spatial reference evaporation from remote sensing-based surface temperature and local meteorological data [J]. Remote Sensing of Environment,2003(93)：68-76.

[11] Bastiaanssen W G M, Menenti M, Feddes R A, et al. A Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land(SEBAL) 1. Formulation [J]. Journal of Hydrology,1998:212-213，198-212.

[12] Clothier B E, Clawson K L, Pinter P J, et al. Estimation of soil heat flux from net radiation during the growth of alfalfa [J].Agr. and Forest Met.,1986,37:319-329.

[13] 易永紅，楊大文，劉 鈺，等.區(qū)域蒸散發(fā)遙感模型研究的進(jìn)展[J].水利學(xué)報，2008，39(9)：1 118-1 125.

[14] 馮景澤，王忠靜.遙感蒸散發(fā)模型研究進(jìn)展綜述[J].水利學(xué)報，2012(8)，43(8)：914-924.

[15] Chehbouni A, Lo Seen D, Njoku E G, et al. Examination of the difference between radiative and aerodynamic surface temperatures over sparsely vegetated surface [J]. Remote Sensing of Environment, 1996,58:177-186.

[16] Hatfield J L, Perrier A, Jackson K D. Estimation of evapotranspiration at one-time-of-day using remotely sensed surface temperature [J]. A-gric. Water.Manage.,1983(7):105-110.

[17] 謝賢群.遙感改進(jìn)的測定農(nóng)田蒸發(fā)量的能量平衡-空氣動力學(xué)阻抗模式[J].氣象學(xué)報,1988,46(1):102-106.

[18] Webb E K. Profile relationships, the log linear range and extension to strong stability [J]. Q.J.R. Meteor. Soc., 1976,96:85-100.

[19] 陳鏡明.現(xiàn)有遙感蒸散模式中的一個重要缺點(diǎn)及改進(jìn)[J].科學(xué)通報,1988,33(6):454-458.

[20] Bastiaanssen W G M, Pelgrum H, Wang J, et al. A Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 2.Validation [J].Journal of Hydrology,1998:212-213:213-229.

[21] Su Z. The surface energy balance system (SEBS) for estimation of turbulent heat fluexes[J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2002,6(1):85-99.

[22] Su Z. A Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes from point to continental scale[M].Publications of the National Remote Sensing Board (BCRS), USP-2,01-02, 2001:91-108.

[23] 楊永民,馮兆東,周 劍. 基于SEBS模型的黑河流域ET[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2008,44(5):1-2.

[24] Su Z, Schmugge T, Kusta W P, et al. An evaluation of two models for estimation of the roughness height for heat transfer between the land surface and the atmosphere [J]. Journal of Applied Meteorology, 2001,40:1 933-1 951.

[25] 崔亞莉,徐映雪,邵景力,等.應(yīng)力遙感方法研究黃河三角洲地表蒸發(fā)及其與下墊面關(guān)系[J].地學(xué)前緣,2005,12(特刊):159-165.

[26] Li Jia, Zhongbo Su, Bart van den Hurk, et al. Estimation of sensible heat flux using the surface energy balance system (SEBS) and ATSR measurements [J]. Physics and Chemistry of the Earth, 2003,28:75-88.

[27] 詹志明,馮兆東.隴西黃土廟的路面蒸散的遙感研究[J].地理與地理信息科學(xué)，2004,20(1):16-19.

[28] 何延波,Zhongbo Su. SEBS模型在黃淮海地區(qū)地表能量通量估算中的應(yīng)用[J].高原氣象，2006,25(6):1 092-1 100.

[29] Shuttleworth W J, Wallace J S. Evaporation from sparse crops-an energy combination theory[J].Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1985,111: 839-855.

[30] Friedl M A. Modeling land surface fluxes using a sparse canopy model and radiometric surface temperature measurements [J]. Journal of Geophysical Research, 1995,100(D12):435-446.

[31] Lhomme J P, Monteny B, Amadou M. Estimating sensible heat flux from radiometric temperature over sparse millet [J]. Agricultural and Forest Meteorology,1994,68:77-91.

[32] Norman J M, Kustas W P, Humes K S. Source approach for estimating soil and vegetation energy fluxes in observations of directional radiometric surface temperature [J]. Agricultural and Forest Meteorogy, 1995,77:263-293.

[33] 馬柱國,魏和林,符淙斌.土壤濕度與氣候變化關(guān)系的研究進(jìn)展與展望[J].地球科學(xué)進(jìn)展,1999,14(3):299-305.

[34] 袁文平,周廣勝.干旱指標(biāo)的理論分析與研究展望[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2004,19(6):982-991.

[35] 曹麗娟,劉晶淼.陸面水文過程研究進(jìn)展[J].氣象科技,2005,33(2):97-103.

[36] Priestly C H B, TaylorR J. On the assessment of surface heat flux and evaporation using large-scale parameters [J]. Monthly Weather Review, 1972,100(2):81-92.

[37] 辛?xí)灾?，田國良，柳欽火.地表蒸散定量遙感的研究進(jìn)展[J].遙感學(xué)報，2003,5(3)233-240.

[38] 張仁華,孫曉敏,朱治林,等.以微分熱慣量為基礎(chǔ)的地表蒸發(fā)全遙感信息模型及在甘肅沙坡頭地區(qū)的驗(yàn)證[J].中國科學(xué),D輯,2002,32(12):1 041-1 051.

[39] Courault D，Seguin B，Olioso A. Review on estimation of evapotranspiration from remote sensing data：From empirical to numerical modeling approaches [J]. Irrigation and Drainage Systems，2005，19：223-249.

[40] 高彥春,龍 笛.遙感蒸散發(fā)模型研究進(jìn)展[J].遙感學(xué)報，2008(5)，12(3):515-528.

[41] 許 迪.灌區(qū)水文學(xué)尺度轉(zhuǎn)換問題研究綜述[J].水利學(xué)報，2006,37(2)：141-149.

[42] 柳樹福，熊 雋，吳炳方. ETWatch中不同尺度蒸散融合方法[J].遙感學(xué)報，2011，15(2): 256-269.

[43] Allen R G, Tasumi M, Trezza R. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-model [J]. Journal of irrigation and drainage engineering, 2007,133(4):381-394.

[44] Anderson M C, Norman J M, Mecikalski J R, et al. A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental United States based on thermal remote sensing: 1. Model formulation[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2007,112, D10117:1-17.

[45] 吳炳方,熊 雋,閆娜娜,等.基于遙感的區(qū)域蒸散量監(jiān)測方法-ET Watch [J].水科學(xué)進(jìn)展,2008,19(5):671-678.

[46] Wu B F, Xiong J, Yan N N. ET Watch: models and methods. Journal of Remote Sensing, 2011,15(2): 224-239.

[47] 蔡錫填，徐宗學(xué)，蘇保林，等.區(qū)域蒸散發(fā)分布式模擬及其遙感驗(yàn)證[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2009,25:154-160.

[48] Seguin B，Courault D，Guérif M. Surface temperature and evapotranspiration：Application of local scale methods to regional scales using satellite data[J]. Remote Sensing, Environment，1994，49：287-295.

[49] Todd R W，Evett S R，Howell T A. The Bowen ratio-energy balance method for estimating latent heat flux of irrigated alfalfa evaluated in a semi-arid，advective environment[J]. Agric. For. Meteorol.，2000，103：335-348.

[50] Farahani H J，Howell T A，Shuttleworth W J，et al. Evapotranspiration：progress in measurement and modeling in agriculture[J]. Trans . ASABE .，2007，50：1 627-1 638 .