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为深入了解干旱绿洲规模化节水治盐后区域尺度水盐时空分异特征,有效控制盐渍化,以焉耆盆地为研究区,选取2000、2005、2015、2020年长时序LandSat遥感影像和地表含盐量、土壤含盐量、地表灌水量、地下水埋深及矿化度等指标,借助ENVI和ArcGIS软件,获取各指标的时空分布栅格图件,将各栅格图件进行标准化处理,按照可拓层次分析法权重进行空间嵌套并叠加,定量化揭示区域尺度水盐时空分异进程。结果表明:研究区盐渍化经历了2000—2005年扩张、2005—2015年显著减少、2015—2020年趋于稳定3个阶段,从发展趋势看,研究区盐渍化处于减轻并趋于稳定态势;盐渍化严重的区域主要是博斯腾湖滨;由可拓层次分析法得出各指标因子权重由大到小依次为:地下水埋深(0.325)、地下水矿化度(0.282)、土壤含盐量(0.198)、地表含盐量(0.184)、地表灌水量(0.031),可见,地下水埋深和矿化度是影响区域水盐时空分异的主要驱动因素。研究为焉耆盆地控制盐渍化提供理论依据,同时为定量化揭示区域尺度水盐时空分异进程提供一种新的方法。 相似文献
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土壤含水率是农业、环境、气象等领域进行建模的重要参数。该研究将微波遥感与光学遥感相结合,利用Sentinel-1数据交叉极化比及变换土壤调节植被指数对地表粗糙度进行估计,构建了一种改进的水云模型(modifiedwatercloud model, MWCM)。分析将NDVI、NDWI和NDWI1725,2200等植被指数作为植被冠层含水率时,水云模型(water cloud model,WCM)及MWCM农田地表土壤含水率的反演精度。结果表明:从总体精度上来看,MWCM的反演精度优于WCM。在不同植被覆盖度情况下:当植被覆盖度为中、低程度(NDVI0.5),MWCM具有较高的反演精度;在较高的植被覆盖度情况下(NDVI≥0.5),WCM与MWCM的反演精度较为接近。MWCM可有效的建立微波后向散射系数与地表土壤水分的关系,提高土壤含水率反演精度,为各种地表覆盖类型的土壤含水率反演提供研究思路及理论支持。 相似文献
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研究建立了一个基于集合卡尔曼滤波方法和HYDRUS-1D模型相结合的数据同化方案,利用2021年4月26日—10月5日内蒙古巴彦淖尔五原站0~80 cm的土壤水分观测数据进行模拟验证,以提高土壤水分的模拟精度。结果表明:(1)集合数大小和观测误差的选取对同化系统性能有较大影响。集合数在100以上,土壤含水量的同化精度不再有明显提高。观测误差越小土壤水分模拟精度越高,因此观测误差为0.025时的同化精度最高。(2)数据同化后,各层土壤水分模拟精度较同化前均有明显提高,各层土壤水分同化值与观测值间的相对误差、均方根误差、平均绝对误差分别减少至0.025~0.063、0.01~0.017 cm3·cm-3、0.008~0.016 cm3·cm-3。证明数据同化方法能够有效改善土壤水分模拟效果。(3)0~20 cm土壤水分同化效果最好,20~40 cm次之,40~80 cm土壤水分同化效果较差。模拟精度分析值优于同化预报值,同化预报值优于HYDRUS-1D预报值。 相似文献