遥感反演瞬时地表蒸散发的日尺度扩展研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41571351
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Temporal upscaling of the remotely sensed instantaneous evapotranspiration (ET) is one of the hotspot and leading-edge issue in the quantitative remote sensing of surface ET. In light of the limitations in the existing methods of the temporal upscaling of remotely sensed instantaneous ET, after reviewing and summarizing the results from past studies, this project will first reveal the mechanisms of the interaction between surface ET and its main controlling and indicative factors by analyzing the diurnal and daily patterns of their variations, based on simulation data from the soil-vegetation-atmosphere transfer model and ground-based measurements. Using the results from the mechanism study, to improve the upscaled daily ET estimates, the project will then develop new methods of daily upscaling of surface ET under different sky conditions (clear sky at all times, clear sky at satellite overpass time but cloudy at other times, cloudy at satellite overpass time) and especially the method that can effectively take the impact of cloud cover into account. At the end, the developed upscaling methods will be applied to the instantaneous ET that is retrieved from the satellite remote sensing data. The estimated daily ET will be evaluated and validated using ground-based flux measurements. With the validation results, the developed ET upscaling methods will be updated and improved. The implementation of this project will help improve the study on the quantitative remote sensing of surface ET in China and satisfy the requirements in the agricultural information monitoring and water resources management.
遥感瞬时蒸散发时间尺度扩展是地表蒸散发定量遥感研究的热点问题与前沿课题之一。本项目针对遥感瞬时蒸散发日尺度扩展所存在的问题,在充分总结国内外已有研究基础上,利用土壤-植被-大气传输(SVAT)模型模拟数据,结合地面观测数据,探明地表蒸散发及其主要控制/表征因子的日变化规律和相互作用机理;在此基础上,发展出瞬时地表蒸散发在全天无云、卫星过境时刻无云(其他时刻部分有云)和卫星过境时刻有云3种状况下的日尺度扩展方法,重点解决不同云特征(云现时间、云层厚度、持续时间)对瞬时蒸散发日尺度扩展影响的问题,有效提高日尺度蒸散发估算精度;最后,开展卫星遥感数据的实际应用,通过地面观测通量数据的验证,对所发展的瞬时蒸散发日尺度扩展方法进行评估、修正和完善,确立一套精度可靠的瞬时蒸散发日尺度扩展新方法。通过本项目研究,能够提高我国地表蒸散发的定量遥感研究水平,满足国家农情监测、水资源管理等方面的需求。

结项摘要

遥感反演瞬时蒸散发的时间尺度扩展是地表蒸散发定量遥感研究的热点问题与前沿课题之一。本项目针对遥感反演瞬时蒸散发日尺度扩展所存在的问题,在充分分析地表蒸散发及其主要控制/表征因子的日变化规律和相互作用机理的基础上,首先创建了瞬时蒸发/蒸腾“两段分离法”,有效考虑了土壤表层和根区含水量对土壤蒸发和植被蒸腾的不同响应过程,完善了基于端元模型的土壤蒸发和植被蒸腾分离理论,提高了瞬时蒸散发的反演精度;利用Penman-Monteith方程,通过数学推导,建立了日尺度蒸发比与瞬时蒸发比的理论关系,并通过假定晴天条件下日尺度与瞬时解耦因子相等,提出了蒸散发日尺度扩展的“解耦因子不变法”,提高了瞬时蒸散发的日尺度扩展精度;分析了不同云覆盖对遥感瞬时蒸散发时间尺度扩展方法的影响,探寻了受云影响最小的时间尺度扩展方法。通过本项目研究,能够提供高精度日尺度蒸散发数据,提高我国地表蒸散发的定量遥感研究水平,满足国家农情监测、水资源管理等方面的需求。共发表科技论文20篇,其中SCI论文12篇,EI论文7篇,中文核心1篇;授权发明专利3项。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(3)
Temporal upscaling of instantaneous evapotranspirationon clear-sky days using the constant reference evaporative fraction method with fixed or variable surface resistances at two cropland sites
使用固定或可变表面阻力的恒定参考蒸发分数法在晴天对两个农田的瞬时蒸散量进行时间放大
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Geophysical Research: Atmospheres
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Tang Ronglin;Li Zhao-Liang;Sun Xiaomin;Bi Yuyun
  • 通讯作者:
    Bi Yuyun
遥感反演蒸散发的日尺度扩展方法研究进展
  • DOI:
    10.1002/2015gc005879
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王桐;唐荣林;李召良;姜亚珍;刘萌;唐伯惠;吴骅
  • 通讯作者:
    吴骅
An improved constant evaporative fraction method for estimating daily evapotranspiration from remotely sensed instantaneous observations
一种改进的恒定蒸发分数法,用于根据遥感瞬时观测估算每日蒸散量
  • DOI:
    10.1002/2017gl072621
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Geophysical Research Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Tang Ronglin;Li Zhao-Liang
  • 通讯作者:
    Li Zhao-Liang
An Improved Spatio-Temporal Adaptive Data Fusion Algorithm for Evapotranspiration Mapping
一种改进的蒸散图时空自适应数据融合算法
  • DOI:
    10.3390/rs11070761
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Wang Tong;Tang Ronglin;Li Zhao-Liang;Jiang Yazhen;Liu Meng;Niu Lu
  • 通讯作者:
    Niu Lu
Global land surface evapotranspiration estimation from meteorological and satellite data using the support vector machine and semiempirical algorithm
使用支持向量机和半经验算法根据气象和卫星数据估算全球地表蒸散量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Liu Meng;Tang Ronglin;Li Zhao-Liang;Yao Yunjun;Yan Guangjian
  • 通讯作者:
    Yan Guangjian

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其他文献

遥感反演蒸散发的日尺度扩展方法研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王桐;唐荣林;李召良;姜亚珍;刘萌;唐伯惠;吴骅
  • 通讯作者:
    吴骅
热红外地表温度遥感反演方法研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李召良;段四波;唐伯惠;吴骅;任华忠;阎广建;唐荣林;冷佩
  • 通讯作者:
    冷佩
中国地表城市热岛驱动因素及其空间异质性研究
  • DOI:
    10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20210825.004
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛陆;张正峰;彭中;姜亚珍;刘萌;周孝明;唐荣林
  • 通讯作者:
    唐荣林
热红外地表方向性辐射温度与半球辐射温度关系研究
  • DOI:
    10.1177/0075424216639645
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地球信息科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭硕;唐伯惠;李召良;吴骅;唐荣林
  • 通讯作者:
    唐荣林
热红外地表温度遥感反演方法研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李召良;段四波;唐伯惠;吴骅;任华忠;阎广建;唐荣林;冷佩
  • 通讯作者:
    冷佩

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唐荣林的其他基金

空气动力学地表粗糙度长度与零平面位移高度的联合反演及其在遥感蒸散发估算中的应用
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    51 万元
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    面上项目
基于长时间序列遥感数据的三角/梯形特征空间地表蒸散发反演方法研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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