[發(fā)明專利]耦合地表土壤含水量的區(qū)域尺度最大氣孔導度的計算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110235886.8
• 申請日: 2021-03-03
• 公開（公告）號: CN112949182B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發(fā)明（設計）人: 段浩;徐浩瑋;文銘;王镕;賈玲;郝震;曹引;趙紅莉;仇亞琴;蔣云鐘;潘世兵;韓昆;冶運濤;劉海瀅
• 申請（專利權）人: 中國水利水電科學研究院
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/02
• 代理公司: 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241
• 代理人: 宋紅賓

1.一種耦合地表土壤含水量的區(qū)域尺度最大氣孔導度的計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、篩選地表土壤含水量的影響因子，獲取區(qū)域尺度上各影響因子的柵格數據；

步驟2、基于地表土壤墑情監(jiān)測數據，構建基于土壤含水量各影響因子的地表土壤含水量神經網絡模擬模型，模擬得到時空連續(xù)的地表土壤含水量產品；

步驟3、基于冠層阻力參數化模型，耦合土壤含水量數據，解析冠層最小氣孔阻力與冠層阻力的關系，并基于一般形式Penman-Monteith公式解析地表阻力，構建冠層氣孔阻力與地表阻力的關聯；

步驟3包括以下子步驟：

步驟31、基于冠層阻力參數化模型，耦合土壤含水量數據，冠層阻力參數化模型的公式為：

其中，各分項分別為：

F₃＝1-g(e_sat-e_a)???????????????????式(7)

F₄＝(1-1.6*10-³(298-T_a)²)⁴????????????式(8)

其中為冠層最小氣孔阻力；K↓是到達冠層頂部的太陽短波輻射(W/m²)；LAI是冠層的葉面積指數；K↓_dbl和g分別為冠層最大氣孔阻力、輻射臨界值和植被系數，為常數；θ為土壤含水量，此處選用基于神經網絡模擬得到的區(qū)域土壤含水量；θ_cap、θ_wilt分別為田間持水量和凋萎含水量，與土壤質地有關；

步驟32、解析冠層與r_c的關系，由冠層阻力參數化模型得到兩者的關系為：

步驟33、基于一般形式Penman-Monteith公式解析地表阻力，r_s的計算公式為：

其中，r_a為空氣動力學阻力，λ為汽化潛熱，ρ為空氣密度，c_p為空氣定壓比熱；

步驟34、根據Ben?Mehrez提出的方法，構建冠層阻力r_c與r_s的關系，計算公式為：

步驟4、基于地表阻力的計算，得到冠層阻力和冠層最小氣孔阻力，并利用氣孔阻力與氣孔導度的反比關系，得到區(qū)域尺度的最大氣孔導度；

步驟4包括以下子步驟：

步驟41、根據式(10)計算r_s；

步驟42、將步驟41結果帶入式(11)，得到r_c；

步驟43、根據式(9)計算再根據其與氣孔導度的反比關系，得到區(qū)域尺度的最大氣孔導度。

2.根據權利要求1所述的計算方法，其特征在于：所述步驟1包括以下子步驟：

步驟11、根據地表土壤含水量的演變規(guī)律，篩選與土壤含水量變化密切相關的影響因子，影響因子包括：降雨、潛在蒸散發(fā)、改進型垂直干旱指數MPDI、歸一化植被指數NDVI和地表高程DEM；

步驟12、采集降雨、NDVI、DEM的監(jiān)測數據或產品，采集氣象數據并計算潛在蒸散發(fā)，氣象數據包括：氣溫和風速，采集遙感影像數據并計算MPDI指數產品，將上述影響因子統一到相同的空間參考，其中潛在蒸散發(fā)和MPDI指數的計算公式分別如式(1)和式(2)所示：

其中，E_p為潛在蒸散發(fā)，u₂是2m處的風速，Δ是氣壓曲線斜率，γ是濕度常數，R_n是凈輻射,G是土壤熱通量，T是2m高度處的氣溫，e_sat-e_a是飽和水汽壓差；

其中，R_v,Red和R_v,NIR分別是紅光和近紅外波段的植被反射率；f_v是植被蓋度；M是土壤線斜率；R_Red是大氣校正后的紅光波段反射率；R_NIR是大氣校正后的近紅外波段反射率；

步驟13、將各項影響因子的監(jiān)測數據插值成柵格格式。

3.根據權利要求1所述的計算方法，其特征在于：所述步驟2包括以下子步驟：

步驟21、采集地表土壤墑情站點的土壤含水量監(jiān)測數據；

步驟22、從各項影響因子的柵格數據中提取與土壤含水量監(jiān)測日期對應的站點影響因子數據值；

步驟23、以站點位置的影響因子數據為輸入，以相應位置的土壤含水量監(jiān)測數據為輸出，構建基于影響因子的土壤含水量神經網絡模擬模型；

步驟24、基于步驟23建立的土壤含水量神經網絡模擬模型，模擬得到研究區(qū)時空連續(xù)的地表土壤含水量產品。