同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型的构建方法

1.本发明涉及生态环境监测技术领域，具体地，涉及一种同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型的构建方法。


背景技术：

2.由于区域尺度et估算时，空气阻力数据(如风速，地表阻抗，植被高度)匮乏，物理机制复杂，涵盖因子众多，蒸散发et不仅取决于能量和水量，还与植被变化过程中植被生理过程等多种因子密切相关，导致对区域尺度的蒸散发的准确估算存在一定的难度。此外，区域尺度的蒸散发过程对植被变化的响应也存在较大差异，不同的物种生理差异巨大，对于蒸散发的估算不仅应当引入植被类型，而且应当全面考虑植被的水平方向(冠层覆盖度)的变化以及纵向(植被根深)的变化对蒸散发的共同影响。
3.(pt-jpl(priestly-taylor jet propulsion laboratory)蒸散发模型是由fisher等人开发的，基于大气和生物指标将priestley-taylor估算的pet(潜在蒸散发)降为实际et的三源蒸散发模型，其计算过程的简便解决了地表阻力难以获得的难题，使我们将pt-jpl模型与植被特征全面耦合成为了现实。而且pt-jpl模型包含大量的植物生理学参数，适合与植被变化相联系。现在所使用的pt-jpl模型仅与植被冠层相结合，而并未实现与土壤水分及植被根深相结合。根深与植被对土壤水分的利用息息相关，因此应当进一步使得pt-jpl模型与根深相耦合构建pt-jplzr模型。
4.现场观测为准确划分et提供了最可靠的信息。然而，由于观测站点稀疏，测量时间不一致，难以在区域尺度上获得et划分。pt-jpl模型为模拟et划分提供了一种有效的方法。然而，pt-jpl模型缺乏土壤水分约束，仅依赖大气蒸发蒸腾需求和生物生理因素来表征地面条件，不适用于复杂下垫面情况或干旱地区。因为在较高的大气蒸散需求下，土壤水分可能不足以满足蒸散发的需求。先前的pt-jpl模型使用冠层高度来表征植物对土壤水分的敏感性，即冠层高度越高的植被对土壤水分缺乏的敏感性越低。然而，zr可能比冠层高度更能反映植物对土壤水分的敏感性，因为植物的吸水深度随zr的变化而变化。一方面，zr通过土壤水力学影响土壤水分的分布，水分通过根系从湿润的土壤转移到干燥的土壤。另一方面，由于陆地水、能量和碳循环之间的紧密耦合，zr影响土壤、植被和大气之间的水、能量和碳交换。此外，zr对于许多水文和生物地球化学模型的精确模拟至关重要。因此，有必要将 zr纳入pt-jpl模型，以优化土壤水分对蒸散发的表征，提高模型的模型性能。
5.虽然zr在水文模型和生物地球化学过程中发挥着重要作用，但zr的分布和量化仍有很大的不确定性。现有模型以一种简化的方式考虑zr。例如，在noah-mp 模式中，所有作物类型的zr均设为1m，而不考虑zr的时空变化。同样，在社区土地模型(clm)3.5中，土壤湿度模拟使用了固定的zr。在clm4-crop中，zr也被表示为一个静态方程。考虑到植物生根深度的动态特性，采用固定的zr值是不现实的。但由于缺乏观测数据，在大尺度模式中很难参数化zr。因此，我们需要一个模型来量化每个分析单元的zr，并将其纳入水文模型。guswa
23.式中，p为地表反照率，i
t
为向下的短波辐射(w
·
m-2
)，r
ld
为向下的长波辐射 (w
·
m-2
)，r
lu
为向上的长波辐射(w
·
m-2
)，t为气温(k)，σ为斯蒂芬玻尔兹曼常数(5.67
×
10-8w·
m-2
·
k-4
)。
[0024][0025]rnc
＝r
n-r
ns
[0026]
其中，r
ns
为到达土壤表面的净辐射(w
·
m-2
)，r
nc
是冠层截获的净辐射(w
·
m-2
)，是消光系数，取值0.6，lai是叶面积指数；lai来源于modis (moderate-resolution imaging spectroradiometer)空间分辨率为500米，时间分辨率为8天(https：//lpdaac.usgs.gov/products/mod15a2hv006/)。
[0027]
进一步地，步骤s1中，各影响因子的计算
[0028]fwet
＝rh4[0029]fapar
＝m1evi b1[0030]fipar
＝m2ndvi b2[0031][0032][0033][0034]
其中，f
wet
为相对表面湿度，fg为绿色冠层所占比例，f
t
为温度限制因子，fm为水分限制因子，f
aparmax
是f
apar
的最大值，rh是相对湿度，t
max
是最高气温(℃)， t
opt
是植被最佳生长温度(℃)，evi是增强型植被指数，ndvi是归一化植被指数， f
apar
是被树冠吸收par系数，f
ipar
是被树冠截取par系数，par系数是光合有效辐射的比例，b1＝-0.048，b2＝-0.05，m2＝1，m1＝1.3632。
[0035]
进一步地，步骤s2中，植物有效根深zr的计算方法如下：
[0036][0037]
θ
p
＝θ
fc-θw[0038]
w＝p/p
t
[0039][0040]
其中，zr为植物有效根深(cm)，αr为平均降雨深度(cm)，θ
p
为植物有效含水量(cm3·
cm-3
)，θ
fc
为田间持水量(cm3·
cm-3
)，θw为凋萎系数，w为年平均降水量(p，mm)与潜在
蒸腾速率(pt，mm)之比；
[0041]
a的计算公式如下：
[0042][0043][0044]
wue＝gpp/et
[0045]
其中，pt代表潜在蒸腾(mm)，γr为实际根呼吸速率(gcg-1
roots d-1
)，为20℃时根的呼吸速率(g cg-1
roots d-1
)，ta为空气温度(℃)，q
10
为温度系数，表示温度每升高10℃引起的根呼吸速率变化(g c g-1
roots d-1
)，此处取q
10
为2.0； rld为根长密度，srl为比根长，rld设置为0.1cm root
·
cm-3
soil，srl设置为1500 cm root
·
g-1
root，wue是初级生产总值gpp与et的比值，f
gs
是基于叶面积指数的生长季长度分数。
[0046]
进一步地，步骤s3中，f
rew
为土壤水分和土壤性质约束，计算方法如下：
[0047][0048]
其中，θ
obs
为土壤湿度观测值(cm3·
cm-3
)，θw为凋萎系数，θ
fc
为田间持水量 (cm3·
cm-3
)。
[0049]
进一步地，步骤s3中，f
trm
为生态生理标量，计算方法如下：
[0050]ftrm
＝(1-rh
4(1-vwc)(1-rh)
)fm (rh
4(1-vwc)(1-rh)
)f
trew
[0051]
其中，rh为相对湿度，vwc为体积含水量(cm3·
cm-3
)，fm为水分限制因子， f
trew
为植被蒸腾对土壤水分的敏感性。
[0052]
进一步地，步骤s3中，f
trew
的计算方法如下：
[0053][0054]
其中，θ
cr
是土壤水分可用性限制et的临界土壤水分(cm3·
cm-3
)，θ
obs
为土壤湿度观测值(cm3·
cm-3
)，为植物生根深度调整后的表层土壤水分凋萎系数， zr
scalar
表示表示根系深度的开方(m)。
[0055]
进一步地，步骤s3中，
[0056][0057][0058][0059][0060]
其中，为植物生根深度调整后的表层土壤水分凋萎系数，θw为凋萎系数，θ
cr
是土壤水分可用性限制et的临界土壤水分(cm3·
cm-3
)；p为土壤水分有效性对蒸腾的限制
因子，主要与潜在蒸散发和植物的吸水深度(根深)有关；θ
fc
表示是田间持水量(cm3·
cm-3
)；pet表示潜在蒸发(mm
·
d-1
)；a表示zr对θ
cr
施加影响的权重，取值0.1。
[0061]
进一步地，步骤s3中，ei为冠层截留蒸发，计算方法如下：
[0062][0063]
其中，f
wet
为相对表面湿度，α是为priestley-taylor模式系数，取值1.26，δ为温度-饱和水汽压斜率，γ是干湿表常数，取值0.066，r
nc
是冠层截获的净辐射(w
·
m-2
)。
[0064]
本发明提供一种同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型的构建系统，包括：
[0065]
模块m1、通过pt-jpl模型需要的区域尺度的数据来计算净辐射rn、净辐射分量r
ns
和r
nc
、以及各影响因子；
[0066]
模块m 2、基于guswa模型估算预设区域尺度的植物有效根深zr；
[0067]
模块m 3、将植物有效根深zr通过在植被蒸腾t和土壤蒸发eb中的土壤水作用耦合进pt-jpl三源蒸散发模型构建同步考虑植被冠层和根深动态变化的区域尺度蒸散发模型：
[0068][0069][0070]
et＝t eb ei[0071]
式中，f
wet
为相对表面湿度；f
rew
为土壤水分和土壤性质约束；α为priestley-taylor 模式系数，取值1.26；δ为温度-饱和水汽压斜率；γ是干湿表常数，取值0.066；r
ns
为表层土壤净辐射；g为地面热通量；fg、f
t
和f
trm
分别为绿色冠层分数、植物温度约束和生态生理标量，et为蒸散发，ei为冠层截留蒸发。
[0072]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0073]
1、本发明构建了一个同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型，同步考虑植被冠层和根系动态变化后的pt-jpl模型模拟的et，可展示大范围尺度的区域实际蒸散发，弥补了现有方法估算蒸散发的缺陷，对et分量的模拟性能显著提高。
[0074]
2、本发明构建了一个同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型，综合考虑植被横向和纵向变化以及地上和地下特征能更全面更广泛地解决植被变化对蒸散发的影响等问题。可为区域内的水文、气象、农业研究提供基础，厘清了区域尺度的水资源消耗和植被水平和纵向变化的联系，用于进一步分析水资源利用潜力，探讨干旱半干旱区大面积生态恢复工程(植被重建工程)地上变化及地下对水资源的影响。
[0075]
3、本发明构建的一个同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型，作为三源蒸散发模型，通过植被的全面考虑将蒸腾的物理机制拔高了一个台阶，为水文、气象和农业研究提供了强有力的技术和数据支撑。
附图说明
[0076]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0092]fapar
＝m1evi b1[0093]fipar
＝m2ndvi b2[0094][0095][0096][0097]fsm
＝rh
vpd/β
；
[0098]
其中，f
wet
为相对表面湿度，fg为绿色冠层所占比例，f
t
为温度限制因子，fm为水分限制因子，f
sm
为土壤水分限制因子，f
aparmax
是f
apar
的最大值，rh是相对湿度，t
max
是最高气温(℃)，t
opt
是植被最佳生长温度(℃)，vpd是饱和水汽压差(kpa)，evi 是增强型植被指数，ndvi是归一化植被指数，β是f
sm
对vpd的敏感度，f
apar
是被树冠吸收par系数，f
ipar
是被树冠截取par系数，par系数是光合有效辐射的比例， b1＝-0.048，b2＝-0.05，m2＝1，m1和β为待优化参数，0≤m1≤1.4，0≤β≤1；
[0099]
(4)蒸散发et的模拟估算
[0100][0101][0102][0103]
et＝e
t
eb ei[0104]
其中，eb为裸土蒸发量(mm)，e
t
为植被蒸腾量(mm)，ei为冠层截留蒸发量(mm)， f
wet
为相对表面湿度，fg为绿色冠层所占比例，f
t
为温度限制因子，fm为水分限制因子， f
sm
为土壤水分限制因子，g为土壤热通量(w
·
m-2
)，α是priestley-taylor模式系数，取值1.26，δ为温度-饱和水汽压斜率，γ是干湿表常数，取值0.066。
[0105]
本发明提供的一种同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发估算方法，包括以下步骤：
[0106]
s1、通过pt-jpl模型需要的区域尺度的数据来计算净辐射rn、净辐射分量r
ns
和r
nc
、以及各影响因子；
[0107]
净辐射rn、净辐射分量r
ns
和r
nc
的计算方法如下：
[0108]rn
＝r
nshort-r
nlong
[0109]
其中，rn是净辐射，r
nshort
和r
nlong
分别为净短波辐射和净长波辐射；其计算方法为：
[0110]rnshort
＝(1-p)i
t
[0111]rnlong
＝r
ld-r
lu
[0112]rlu
＝σt4[0113]
式中，p为地表反照率，i
t
为向下的短波辐射(w
·
m-2
)，r
ld
为向下的长波辐射 (w
·
m-2
)，r
lu
为向上的长波辐射(w
·
m-2
)，t为气温(k)，σ为斯蒂芬玻尔兹曼常数(5.67
×
10-8w·
m-2
·
k-4
)。
[0114][0115]rnc
＝r
n-r
ns
[0116]
其中，r
ns
为到达土壤表面的净辐射(w
·
m-2
)，r
nc
是冠层截获的净辐射(w
·
m-2
)，是消光系数，取值0.6，lai是叶面积指数，lai来源于modis (moderate-resolution imaging spectroradiometer)空间分辨率为500米，时间分辨率为8天(https：//lpdaac.usgs.gov/products/mod15a2hv006/)；
[0117]
各影响因子的计算方法如下：
[0118]fwet
＝rh4[0119]fapar
＝m1evi b1[0120]fipar
＝m2ndvi b2[0121][0122][0123][0124]
其中，f
wet
为相对表面湿度，fg为绿色冠层所占比例，f
t
为温度限制因子，fm为水分限制因子，f
aparmax
是f
apar
的最大值，rh是相对湿度，t
max
是最高气温，t
opt
是植被最佳生长温度，evi是增强型植被指数，ndvi是归一化植被指数，f
apar
是被树冠吸收par系数，f
ipar
是被树冠截取par系数，par系数是光合有效辐射的比例，b1＝-0.048，b2＝-0.05，m2＝1，m1＝1.3632。
[0125]
s2、基于guswa模型估算中国区域尺度的植物有效根深zr；
[0126]
使用碳成本效益模型(guswa)模拟植物有效生根深度(zr)的动态变化。guswa 碳成本效益模型是基于根系越深，植物可以获得的土壤水分越多的原则，从而保护植物在气象干旱期间免受长期水分胁迫，从而实现更大的碳吸收总量。另一方面，额外的根的建设和维护消耗更多的碳。因此，必须有一个最佳的生根深度，使与任何额外根系相关的边际碳收益能够平衡这些根系的边际碳成本。
[0127]
植物有效根深zr的计算方法如下：
[0128][0129]
θ
p
＝θ
fc-θw[0130]
w＝p/pt
[0131][0132]
其中，zr为植物有效根深(cm)，αr为平均降雨深度，是基于中国气象强迫数据集(cmfd)3小时降水数据集(mm；值的范围是0.2-61.7)，θ
p
为植物有效含水量 (cm3·
cm-3
)，θ
fc
为田间持水量(cm3·
cm-3
)，θw为凋萎系数(cm3·
cm-3
)，w为年平均降水量(p)与潜在蒸腾速率(pt)之比(无单位)；
[0133]
a的计算公式如下：
[0134][0135][0136]
wue＝gpp/et
[0137]
其中，pt代表潜在蒸腾(mm)，γr为实际根呼吸速率(g c g-1
roots d-1
)，为20℃时根的呼吸速率(g c g-1
roots d-1
)，ta为空气温度(℃)，q
10
为温度系数，表示温度每升高10℃引起的根呼吸速率变化，此处取q
10
为2.0；rld为根长密度(cmroot
·
cm-3
soil)，srl为比根长(cm root
·
g-1
root)，rld设置为0.1cm root
·
cm-3
soil， srl设置为1500cm root
·
g-1
root，wue是初级生产总值gpp与et的比值，f
gs
是基于叶面积指数(lai，取值范围为0-1)的生长季长度分数，我们计算了1982-2011年的年尺度zr作为全国植物动态有效生根深度。
[0138]
s3、将植物有效根深zr通过在植被蒸腾t和土壤蒸发eb中的土壤水作用耦合进 pt-jpl三源蒸散发模型中，构建同步考虑植被冠层和根深动态变化的区域尺度蒸散发pt-jplzr模型：ei的算法与原始pt-jpl一致，土壤蒸发eh的计算方法为：
[0139][0140][0141][0142]
et＝t eb ei[0143]
其中，f
wet
为相对表面湿度，α是为priestley-taylor模式系数，取值1.26，δ为温度-饱和水汽压斜率，γ是干湿表常数，取值0.066，r
nc
是冠层截获的净辐射 (w
·
m-2)；f
rew
为土壤水分和土壤性质约束(无量纲)；r
ns
为表层土壤净辐射 (w
·
m-2
)；g为地面热通量(w
·
m-2
)；fg、f
t
和f
trm
分别为绿色冠层分数、植物温度约束和生态生理标量，et为蒸散发，ei为冠层截留蒸发，t为植被蒸腾，eb为土壤蒸发；
[0144]frew
为土壤水分和土壤性质约束，的计算方法如下：
[0145][0146]
其中，θ
obs
为土壤湿度观测值(cm3·
cm-3
)，θw为凋萎系数，θ
fc
为田间持水量。
[0147]ftrm
是生态生理标量，计算方法如下：
[0148]ftrm
＝(1-rh
4(1-vwc)(1-rh)
)fm (rh
4(1-vwc)(1-rh)
)f
trew
[0149]
其中，rh为相对湿度(％)，vwc为体积含水量，fm为水分限制因子，f
trew
为植被蒸腾对土壤水分的敏感性。
[0150]ftrew
的计算方法如下：
[0151][0152][0153][0154][0155][0156]
其中，θ
cr
是土壤水分可用性限制et的临界土壤水分，θ
obs
为土壤湿度观测值 (cm3·
cm-3
)，为植物生根深度调整后的表层土壤水分凋萎系数，zr
scalar
表示根系深度zr的开方(m)，θw为凋萎系数，θ
cr
是土壤水分可用性限制et的临界土壤水分；p是土壤水分有效性对蒸腾的限制因子，主要与潜在蒸散发和植物的吸水深度(根深)有关；θ
fc
为田间持水量(cm3·
cm-3
)；pet表示潜在蒸发(mm)；a是一个参数，表示zr对θ
cr
施加影响的权重，取值0.1。
[0157]
本发明模型中的数据来源如下：
[0158]
驱动pt-jpl模型的遥感数据包括：2001年1月至2015年12月modis (moderate-resolution imaging spectroradiometer)增强植被指数(enhanced vegetationindex；evi；https：//lpdaac.usgs.gov/products/mod13a1v006/)、归一化差异植被指数 (normalized difference vegetation index；ndvi；https： //lpdaac.usgs.gov/products/mod13a1v006/)和叶面积指数(leaf area index；lai； https：//lpdaac.usgs.gov/products/mod15a2hv006/)空间分辨率为500米，时间分辨率为8 天。1982至2000年之间的植被指数使用avhrr lai、avhrr evi (http：//glcf.umd.edu/data/)和gimms ndvi(https：//glam1.gsfc.nasa.gov)，空间分辨率为8km。avhrr和modis反照率albedo数据分别用于计算1982-2000年和2001-2015 年的区域尺度净辐射。利用mrt(modis reprojection tool)将modis产品原始的sinusoidal投影转换为utm-wgs84投影。采用距离平方加权法将这些数据重采样为0.1
°
。 albedo(地表反照率)反照率数据用来量化净辐射,分辨率为0.05
°
，来源于glass产品，由国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn/thematicview/glass.html)提供。本发明中所用的地表覆盖数据来源于
modis 2001-2013年的地表覆盖数据。这些数据使用反距离加权平均法重采样为0.1
°
的空间分辨率。
[0159]
土壤水力特性数据由高分辨率全球土壤水力特性地图 (https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml？persistentid＝doi:10.7910/dvn/ui5lce)提供。
[0160]
本文采用中国区域高时空分辨率地表气象数据集(chinameteorological forcingdataset,cmfd)作为区域尺度的气象输入数据去驱动pt-jpl模型。cmfd来自于中国科学院青藏高原研究所，数据范围涵盖整个中国大陆地区，空间分辨率为0.1
°×
0.1
°
，时间长度为1979年到2015年。数据内容主要包括降水率、比湿、气温、气压、全风速以及向下长波辐射通量和向下短波辐射通量共七个变量。该数据集结合了中国气象局观测台站的数据、trmm卫星降水观测数据、全球水能转换地表辐射预算(gewex-srb)和普林斯顿驱动数据集。研究者已经证实cmfd的准确性高，被广泛应用于水文过程分析及模型构建中。在本发明中将cmfd数据作为区域尺度的观测数据，驱动pt-jpl模型来模拟区域蒸散发。基于微波同化的中国土壤湿度数据集来源于国家青藏高原科学/第三极环境数据中心。
[0161]
gleam(global land evaporation amsterdam model；https://www.gleam.eu/)利用降水、土壤水分和植被含水率作为限制条件对蒸散发进行估算，并且计算了全球陆面蒸散发不同组成部分：蒸腾(et)、土壤蒸发(eb)、截留损失(ei)、水面蒸发(ew)和升华，时间长度为1980-2016年，空间分辨率为0.25
°×
0.25
°
(martens et al.,2016；miralleset al.,2011；miralles et al.,2010b)。基于通量观测数据的验证结果表明gleam模型在不同生态系统中的模拟精度较好，因此本文利用gleam v3.1a中的et、et、eb和ei与优化参数后的pt-jpl模型性能进行对比。
[0162]
本文用到的土地利用数据来源于modis土地利用数据 (https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q1v006/)。modis土地利用类型按照国际地圈生物圈(igbp)计划定义分成17种，空间分辨率为500米，时间长度为2001-2013共 13年，每年一期(2014和2015年的土地利用类型用2013年的替代)。
[0163]
本发明利用全国17个植被类型的观测et数据对耦合了植物有效根深的pt-jplzr 模型的模拟结果进行验证(图1)，从图中可以看出，黑色圆点(改进后的pt-jpl模型) 比原始pt-jpl模型更接近1：1线，证明改进后的pt-jpl模型对蒸散发的模拟结果更好。
[0164]
pt-jplzr模型不仅加入了植被水平动态变化的影响，而且纳入了植被根部纵向变化的特征，综合考虑了植被耗水对土壤水分的吸收作用，构建了一种同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发估算方法，进而全面地分析区域尺度蒸散发对植被变化和土壤水分变化的响应机制，而且优化了模型对蒸散发分量的模拟性能，为区域尺度上植被变化剧烈地区的蒸散发估算的准确度的提高提供新思路和新方法，经过验证也证明了本发明优化后的模型有着良好的模拟效果。
[0165]
以往的pt-jpl模型未纳入土壤水分的作用，以前所做工作仅基于水平方向的植被冠层改变，本发明将原始pt-jpl模型与土壤水分和植被根深结合的过程中，构建的 pt-jplzr模型全面考虑了植被在地下的变化，并且纳入了土壤水分约束，提升了模型在干旱地区以及植被剧烈变化地区的性能。
[0166]
另外，pt-jplzr模型对原始的pt-jpl模型模拟的et分量(植被蒸腾t、土壤蒸发 eb
和截留蒸发ei)的比例有了很大的提高，如图2、图3所示，图2结果表明，改进后的pt-jplzr模型(空间平均为0.58)比原始的pt-jpl模型(original)(空间平均为0.48) 与gleam的(t ei)/et(空间平均为0.60)更一致，在中国南方地区，改进后的pt-jpl 模型更接近gleam模型，原始模型整体偏小。因此改进后的pt-jpl模型不仅提升了对总et的模拟表现，对et分量的模拟也有了较大的提升。图3结果表明，在不同的植被类型中，与gleam产品相比较，改进后的pt-jpl模型比原始模型对蒸散发分量的模拟更好。
[0167]
本发明构建的pt-jplzr新模型随着土壤水分和根系深度的引入，完善了原始模型的机理，使得(t ei)/et的比例相比原始模型增加了22％，接近其他模型的结果。
[0168]
一种同步考虑植被冠层和根系动态变化的区域尺度蒸散发模型的构建系统，包括：
[0169]
模块m1、通过pt-jpl模型需要的区域尺度的数据来计算净辐射rn、净辐射分量r
ns
和r
nc
、以及各影响因子；
[0170]
模块m 2、基于guswa模型估算预设区域尺度的植物有效根深zr；
[0171]
模块m 3、将植物有效根深zr通过在植被蒸腾t和土壤蒸发eb中的土壤水作用耦合进pt-jpl三源蒸散发模型构建同步考虑植被冠层和根深动态变化的区域尺度蒸散发模型：
[0172][0173][0174]
et＝t eb ei[0175]
式中，f
wet
为相对表面湿度；f
rew
为土壤水分和土壤性质约束；α为priestley-taylor 模式系数，取值1.26；δ为温度-饱和水汽压斜率；γ是干湿表常数，取值0.066；r
ns
为表层土壤净辐射；g为地面热通量；fg、f
t
和f
trm
分别为绿色冠层分数、植物温度约束和生态生理标量，et为蒸散发,ei为冠层截留蒸发。
[0176]
最终，我们同步考虑植被冠层和根系动态变化后的pt-jpl模型模拟的et，展示了全中国尺度的区域实际蒸散发，弥补了现有方法估算蒸散发的缺陷，对et分量的模拟性能显著提高。全面考虑了土壤水分限制对蒸散发的影响，更加适用于复杂下垫面以及干旱地区，为目前大尺度的蒸散发的计算中存在的主要技术问题的解决提供了科学支撑和技术方案。同步考虑了植被冠层和根系动态变化对区域蒸散发变化的影响，将植被水平变化特征和纵向变化特征同时纳入到了蒸散发计算与分析当中，能够更全面地分析不同植被对蒸散发的作用，也同时具备pt-jpl原始模型空气动力学参数少的优点，对地面数据和空气动力学的要求低，对区域尺度的蒸散发估算的准确性提高起推动作用。pt-jplzr模型的模拟结果，不仅对蒸散发的精度有提高，而且将et分量的计算精度提高了22％，实现了三源蒸散发模型对不同气候区多种植被类型的et分量估算提供了新的方法，可为区域尺度的蒸散发分量准确计算提供了参考。
[0177]
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单
元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0178]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。