區(qū)域遙感雙源蒸散發(fā)模型研究進(jìn)展

李 晗，陳 晗，黃津輝，張珈瑋，高俊杰，藍(lán)至清

(南開(kāi)大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300350)

地表蒸散發(fā)過(guò)程關(guān)聯(lián)著水、碳及能量交換，是地表水循環(huán)和能量循環(huán)的重要組成部分[1-2]。估算地表蒸散發(fā)及其組成(土壤蒸發(fā)、植被蒸騰)對(duì)于區(qū)域水資源調(diào)配、農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉、植被耗需水量的計(jì)算以及研究氣候變化對(duì)水文和生態(tài)的影響具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義[3-6]。土壤蒸發(fā)和植被蒸騰涉及的物理和生物過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，不同地表類型的植被覆蓋度和土壤特性的高度異質(zhì)化導(dǎo)致蒸散量的實(shí)測(cè)和估算相對(duì)困難[7-10]。近年來(lái)，研究人員結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了用于估算區(qū)域乃至全球尺度的蒸散發(fā)模型，這些模型可分為單源模型和雙源模型[11-15]。雙源模型相對(duì)于單源模型物理機(jī)制更為先進(jìn)，能夠區(qū)分土壤蒸發(fā)和植被蒸騰，尤其在植被稀疏地區(qū)運(yùn)算結(jié)果精度更高[16-17]。本文將區(qū)域遙感雙源模型歸納為兩大類：一類是通過(guò)提取熱紅外遙感影像中地表溫度的熱紅外遙感蒸散發(fā)模型；另一類是基于冠層阻抗過(guò)程反演植被結(jié)構(gòu)參數(shù)信息的蒸散發(fā)模型。通過(guò)綜述各類模型的優(yōu)缺點(diǎn)，以期為蒸散發(fā)模型的選擇和后續(xù)開(kāi)發(fā)提供參考。

1 基于熱紅外遙感的蒸散發(fā)模型

基于熱紅外遙感的蒸散發(fā)模型主要利用熱紅外傳感器觀測(cè)到的地表溫度來(lái)估算顯熱通量，并將蒸散量估算為能量平衡的余項(xiàng)，或者估算蒸發(fā)比，結(jié)合可利用總能量得出實(shí)際蒸散量。對(duì)于雙源蒸散發(fā)模型，土壤層和植被層均遵循能量守恒定律，到達(dá)土壤層的凈輻射通量由土壤表面潛熱通量、土壤顯熱通量及土壤熱通量組成；到達(dá)植被層的凈輻射通量由植被冠層潛熱通量、植被顯熱通量組成；土壤蒸發(fā)水汽和植被蒸騰水汽在植被冠層處充分混合后擴(kuò)散到參考高度。

1.1 雙源能量平衡模型

雙源能量平衡(two-source energy balance，TSEB)模型主要包含以下幾類:

a.基于Priestley-Taylor公式的雙源能量平衡(two-source energy balance-Priestley-Taylor，TSEB-PT)模型。Norman等[18]對(duì)應(yīng)用在單點(diǎn)尺度的Shuttleworth-Wallace(S-W)模型進(jìn)行改進(jìn)，提出了第一個(gè)基于能量平衡理論的TSEB-PT蒸散發(fā)模型。該模型將S-W模型中5個(gè)復(fù)雜阻抗的計(jì)算簡(jiǎn)化為植被冠層空氣動(dòng)力學(xué)阻抗和土壤表面空氣動(dòng)力學(xué)阻抗，其主要優(yōu)勢(shì)在于：①TSEB-PT模型框架中充分利用了遙感反演熱紅外地表溫度數(shù)據(jù)；②將混合像元地表溫度分解為土壤表面溫度和植被冠層溫度提升了土壤蒸發(fā)和植被蒸騰計(jì)算的可靠性; ③僅使用一個(gè)熱紅外數(shù)據(jù)信息源就可以對(duì)組分溫度進(jìn)行分解。通過(guò)上述改進(jìn)后，模型具有較為完整的物理機(jī)制，更適合于區(qū)域尺度模擬。TSEB-PT模型使用Priestley-Taylor方程估算植被蒸騰量，實(shí)現(xiàn)組分溫度的準(zhǔn)確分解：

(1)

式中：Lv為植被蒸騰量，W/m2；αPT為Priestley-Taylor系數(shù)，當(dāng)表面完全濕潤(rùn)時(shí)，αPT=1.26[19]，其他工況取值可參考Kustas等[20-21]的研究；fc為植被覆蓋率；Δ為飽和水汽壓相對(duì)于溫度的變化率，Pa/K；γ為濕度計(jì)算常數(shù)，γ=0.667 hPa/K；Rnv為植被冠層凈輻射通量，W/m2。

b.地氣交換(atmosphere-land exchange inverse，ALEXI)模型。Anderson等[22]基于TSEB-PT模型提出了ALEXI模型。該模型添加了新的計(jì)算模塊，估算了基于時(shí)間積分的行星邊界層(planetary boundary layer, PBL)熱能約束區(qū)域顯熱通量，建立了太陽(yáng)升起1～5 h地表升溫速率和輻射溫度的關(guān)系，并結(jié)合地球靜止軌道環(huán)境業(yè)務(wù)衛(wèi)星(geostationary operational environmental satellites，GOES )反演的地表溫度信息，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星過(guò)境時(shí)刻地面蒸散量的準(zhǔn)確估算。ALEXI模型存在的問(wèn)題有：①GOES衛(wèi)星僅能觀測(cè)低緯度地區(qū)的高頻氣象信息；②用時(shí)間差分法處理遙感數(shù)據(jù)導(dǎo)致潛熱通量計(jì)算誤差，影響蒸散量估值；③模型沒(méi)有確定冠層上方溫度邊界條件。

c.分類地氣交換(disaggregated ALEXI，DisALEXI)模型。在ALEXI模型的基礎(chǔ)上，Anderson等[23-24]提出了DisALEXI模型。該模型有效地考慮了PBL對(duì)區(qū)域熱通量估算以及高分辨率和低分辨率遙感圖像的影響，獲取了高分辨率的感熱通量和潛熱通量分布，充分利用遙感數(shù)據(jù)源繪制蒸散量的區(qū)域分布。DisALEXI模型的應(yīng)用已擴(kuò)展到碳通量和光合作用效率的估算，是目前唯一的同時(shí)基于熱紅外遙感和阻抗過(guò)程的蒸散發(fā)模型[25]，模型的弊端在于地表溫度、反照率和葉面積指數(shù)等數(shù)據(jù)的不確定性影響蒸散量估值。

d.內(nèi)部校準(zhǔn)雙源能量平衡(TSEB-a scene-based internal calibration，TSEB-IC)模型。為了避免TSEB模型中地面觀測(cè)空氣溫度的輸入，Cammalleri 等[26]提出了TSEB-IC模型。模型選擇區(qū)域完全濕潤(rùn)或者完全由植被覆蓋的像元，并使用Priestley-Taylor方程估算研究區(qū)域的空氣溫度和蒸散量。但模型無(wú)法在非植被生長(zhǎng)季使用，并且利用單個(gè)像元的空氣溫度代表整個(gè)研究區(qū)域的空氣溫度不可避免產(chǎn)生誤差。

e.斑塊模型(patch model)。在非均勻下墊面情況下，土壤和植被呈現(xiàn)斑塊狀分布，兩者具有相互獨(dú)立的水汽源，彼此之間沒(méi)有水汽、能量交換和混合作用。斑塊模型的優(yōu)勢(shì)在于：①分別計(jì)算裸土區(qū)域和植被覆蓋區(qū)域的蒸發(fā)量，并根據(jù)其面積比例估算空間尺度的蒸散量[18,27]；②模型的土壤層和植被層凈輻射通量的計(jì)算與上述模型采用相同的方法，在干旱和半干旱地區(qū)的植被稀疏區(qū)域和農(nóng)田區(qū)域往往具有較高的精度，但不適用于植被覆蓋率較高的區(qū)域。

其他TSEB模型還包括基于地氣溫差的雙源能量平衡模型[28-29]、簡(jiǎn)化的雙源能量平衡模型[30]等。目前TSEB模型已被廣泛應(yīng)用于流域、區(qū)域甚至全球尺度的土壤蒸發(fā)量及植被蒸騰量估算，但該模型往往會(huì)高估植被蒸騰量和總蒸散量，低估土壤蒸發(fā)量。不同遙感圖像的分辨率會(huì)顯著影響模型的估算精度，對(duì)于較高分辨率(30 m、90 m、120 m等)的遙感影像，TSEB模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與地面渦動(dòng)相關(guān)的觀測(cè)更為吻合，模型精度往往較高，而對(duì)于較低分辨率(1～10 km)的遙感影像，TSEB模型的精度會(huì)顯著下降。

1.2 特征空間模型

在TSEB模型中，顯熱通量的計(jì)算需要風(fēng)速、植被高度、空氣溫度和濕度、降水量等參數(shù)，為了避免雙源模型對(duì)于觀測(cè)數(shù)據(jù)的依賴，嘗試在不同植被覆蓋率情況下利用熱紅外地表溫度的融合信息獲取一些關(guān)鍵的地面參數(shù)，如地表濕潤(rùn)情況、植被覆蓋及地表溫度等，將熱紅外遙感信息和可見(jiàn)光遙感信息投影到二維坐標(biāo)系，從兩者構(gòu)成的散點(diǎn)圖中獲取地表濕潤(rùn)狀況，用于估算區(qū)域蒸散量及其組分，這類模型被稱為特征空間模型。

特征空間模型的關(guān)鍵在于蒸發(fā)比的確定，將蒸發(fā)比與凈輻射通量、植被冠層凈輻射通量和土壤表面凈輻射通量相結(jié)合，可有效估算區(qū)域蒸散量、土壤蒸發(fā)量以及植被蒸騰量[31-34]。在這類模型中，短波遙感數(shù)據(jù)用于獲取植被指數(shù),如歸一化植被指數(shù),并確定植被覆蓋率，而熱紅外遙感數(shù)據(jù)則可以提供地表溫度。包含各類植被覆蓋率和土壤水分含量的特定研究區(qū)域的二維散點(diǎn)圖通常呈梯形形狀，梯形上邊界(干邊界)由該區(qū)域中地表溫度最高的干燥像元構(gòu)成，理論上定義為完全干燥時(shí)的表面溫度，對(duì)應(yīng)最小蒸發(fā)和蒸騰量；下邊界(濕邊界)由該區(qū)域中地表溫度最低的濕潤(rùn)像元構(gòu)成，理論上定義為完全濕潤(rùn)時(shí)的表面溫度，對(duì)應(yīng)最大蒸發(fā)和蒸騰量。從干邊界變化到濕邊界表面溫度逐漸降低，土壤水分逐漸升高，蒸發(fā)和蒸騰量逐漸升高，因此理論上在梯形內(nèi)部存在逐漸過(guò)渡的等值土壤濕度線，位于該線上的點(diǎn)具有相同的地表濕潤(rùn)狀況和土壤含水量，且植被冠層溫度Tv和地表溫度Ts相同。土壤蒸發(fā)比Efs的表達(dá)式為

(2)

式中：Ts,max為地表最高溫度，K；Ta為空氣溫度，K；Rn為凈輻射通量，W/m2；Rns為土壤表面凈輻射通量，W/m2；G為土壤熱通量，W/m2。

總蒸發(fā)比Ef在絕對(duì)干邊界和絕對(duì)濕邊界之間線性變換[14,31]，由下式計(jì)算：

(3)

式中：Tv,max為植被冠層最高溫度，K。

特征空間模型主要包含以下幾類:

a.混合像元組分排序?qū)Ρ人惴?pixel component arranging and comparing algorithm，PCACA)模型。PCACA模型[35]假設(shè)植被和附近的土壤具有相同的水分源，但具有不同的能量驅(qū)動(dòng)，因此模型首先對(duì)混合像元地表溫度和混合像元反照率進(jìn)行分解，利用組分溫度和反照率估算土壤層和植被層的可利用能量，然后基于波文比法構(gòu)造土壤表面溫度-植被覆蓋率的梯形特征空間和植被冠層溫度-植被覆蓋率梯形特征空間，分別計(jì)算土壤和植被的波文比，得出土壤和植被潛熱通量。PCACA模型提高了干、濕邊界定位的可靠性，但由梯形邊界確定理論邊界時(shí)，像元數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確性將直接影響模型精度；利用波文比法分割土壤、植被凈輻射通量會(huì)導(dǎo)致模型計(jì)算的不確定性[36]。

b.雙源梯形蒸散發(fā)模型(two-source trapezoid model for evapotranspiration，TTME)。TTME基于TSEB理論定位了地表溫度歸一化植被指數(shù)(temperature normalized difference vegetation index，Tm-NDVI)梯形特征空間的4個(gè)理論極端像元[37]。在TTME中，假設(shè)梯形特征空間的絕對(duì)干邊界不存在潛熱通量，只存在顯熱通量[16]。Tm-NDVI梯形特征空間干邊界可利用能量和空氣動(dòng)力阻抗并耦合地表能量平衡方程確定，因此梯形4個(gè)頂點(diǎn)被確定為植被覆蓋率的兩個(gè)極端值(0和100%)。Tang等[38-39]對(duì)TTME進(jìn)行了改進(jìn)并提出了基于極端像元的土壤和植被能量劃分模型，該模型考慮根區(qū)和土壤水分隨深度和時(shí)間的變化，對(duì)目標(biāo)像元的地表總凈輻射通量進(jìn)行分解，再利用土壤凈輻射通量和植被凈輻射通量分別計(jì)算梯形特征空間土壤和植被組分的溫度。

c.基于混合雙源模式和梯形狀態(tài)空間的蒸散發(fā)模型(hybrid dual-source scheme and trapezoid framework-based evapotranspiration model，HTEM)。HTEM使用分層方法定義植被和土壤的可利用能量，并使用斑塊模型理論計(jì)算土壤層和植被層的潛熱通量[40]。HTEM中土壤和植被蒸發(fā)比的確定也基于Tm-NDVI特征空間，并使用與TTME相同的理論干濕邊界定位方法，類似的模型還有改進(jìn)的雙源蒸散發(fā)模型[41]等。

d.像元排序?qū)Ρ群头謱幽芰縿澐?pixel component arranging comparing and layered energy partition，PCALEP)模型。Chen等[42]對(duì)PCACA模型進(jìn)行了改進(jìn)，開(kāi)發(fā)了PCALEP模型用于區(qū)分大尺度的土壤蒸發(fā)量和植被蒸騰量，該模型提出了一種新的梯形上下邊界定位算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)梯形上下邊界的自動(dòng)識(shí)別與定位，降低了傳統(tǒng)梯形特征空間模型中極端像元選擇可能導(dǎo)致的模型不確定性。此外，該模型從機(jī)理上規(guī)避了復(fù)雜的阻抗網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，將所有遙感像元的阻抗計(jì)算壓縮到了4個(gè)極端像元，克服了阻抗計(jì)算對(duì)模型結(jié)果帶來(lái)的誤差。

上述模型均存在以下共性不足：①極端干濕邊界定位不確定性將影響蒸散量反演精度；②沒(méi)有考慮平流作用，導(dǎo)致蒸散量計(jì)算結(jié)果被低估；③依賴地面氣象要素觀測(cè)數(shù)據(jù)。TSEB模型和特性空間模型原理相對(duì)簡(jiǎn)單，可用于區(qū)域和全球尺度的遙感蒸散量模擬。然而，遙感熱紅外波段經(jīng)常受到云層遮擋，使得模型很難獲得時(shí)空連續(xù)的蒸散量分布，而基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型為區(qū)域蒸散量的模擬提供了有效的方案。

2 基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型

基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型主要依賴短波遙感獲得的植被結(jié)構(gòu)信息來(lái)量化葉片氣孔導(dǎo)度或利用冠層阻抗估算植被蒸騰量，而葉片氣孔導(dǎo)度同時(shí)影響植被的光合作用和蒸騰作用。植被冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)的季節(jié)性變化可以從衛(wèi)星數(shù)據(jù)中獲取，因此該類蒸散發(fā)模型通常是地球系統(tǒng)模型的主要選擇[43-44]。與基于地表溫度的模型相比，基于阻抗過(guò)程的模型優(yōu)勢(shì)在于這類模型可以將區(qū)域碳循環(huán)信息用于蒸散量的輔助計(jì)算[45-46]。基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型主要有以下幾類：

a.Penman-Monteith-MU(PM-MU)模型。PM-MU模型[6,47]改進(jìn)了Penman-Monteith(PM)模型，用水汽壓差和溫度來(lái)約束冠層阻抗計(jì)算，根據(jù)晝夜地表溫度分別計(jì)算白天和黑夜的地表蒸散量，兩者求和為日蒸散量，并使用互補(bǔ)相關(guān)理論估算土壤蒸發(fā)量目前該模型已經(jīng)被用于估算全球尺度的植被蒸騰量Lv和土壤蒸發(fā)量Ls：

(4)

(5)

式中：CP為空氣定壓比熱，CP=1 005 J/(kgK)；Da為飽和水汽壓差，由Ta與氣壓P確定，hPa；rs為冠層阻抗，s/m；ra為空氣動(dòng)力學(xué)阻抗，s/m；RH為相對(duì)濕度，%；β為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，β=1 000[21]；ρ為空氣密度，在20℃時(shí)為1.204 kg/m3；rtot為空氣動(dòng)力學(xué)和水汽擴(kuò)散的總阻抗，s/m。PM-MU模型的不足之處在于土壤蒸發(fā)參數(shù)化方案里存在大量經(jīng)驗(yàn)參數(shù)計(jì)算，并且由相對(duì)濕度得到土壤含水率將產(chǎn)生一定的誤差。

b.大葉PM蒸散發(fā)(big-leaf PM ET，B-PM-ET)模型。PM模型中的關(guān)鍵參數(shù)之一是冠層阻抗，B-PM-ET模型假設(shè)冠層為一張大葉，可通過(guò)葉片的氣孔導(dǎo)度乘以葉面積指數(shù)估算冠層阻抗。常見(jiàn)的計(jì)算葉片氣孔導(dǎo)度的模型有兩種，分別是Jarvais模型[48]和Ball-Woodrow-Barry(BWB)模型，其中BWB模型計(jì)算過(guò)程中需要聯(lián)立Farquhar方程求解，因此BWB模型能將葉片的蒸騰速率與光合作用速率相耦合。B-PM-ET模型的局限性是將冠層視為大葉時(shí)，降低了輻射對(duì)光合作用的影響。

c.雙大葉PM蒸散發(fā)(two-big-leaf PM ET，TB-PM-ET)模型。TB-PM-ET模型將冠層的葉片分為受陽(yáng)光照射部分(陽(yáng)葉)和陰影遮蓋部分(陰葉)兩類，陰、陽(yáng)葉的冠層阻抗計(jì)算方法可由對(duì)應(yīng)葉面積指數(shù)與葉片氣孔導(dǎo)度乘積估算，然后根據(jù)PM模型依次估算出陰、陽(yáng)葉的植被蒸騰量，取兩者之和為總蒸騰量：

rsun=gsunIA-sun

(6)

rsh=gshIA-sh

(7)

Lv=Lsun+Lsh

(8)

式中：rsun為陽(yáng)葉的冠層阻抗，s/m；gsun為陽(yáng)葉氣孔導(dǎo)度；IA-sun為陽(yáng)葉的葉面積指數(shù)，葉面積計(jì)算方法可參考Chen等[49-51]研究；rsh為陰葉的冠層阻抗，s/m；gsh為陰葉氣孔導(dǎo)度；IA-sh為陰葉的葉面積指數(shù)；Lsh、Lsun分別為陰、陽(yáng)葉的植被蒸騰量，W/m2。

d.雙葉PM蒸散發(fā)(two-leaf PM ET，T-PM-ET)模型。該模型認(rèn)為蒸散量與葉片氣孔阻抗或者冠層阻抗呈非線性關(guān)系，先根據(jù)PM模型計(jì)算葉片尺度蒸騰量后，再乘以葉面積指數(shù)得到冠層尺度總蒸騰量[52-53]。研究表明B-PM-ET模型估算的蒸散量偏差最大，T-PM-ET模型估算結(jié)果偏差最小[46]。

理論上，基于阻抗過(guò)程的模型可應(yīng)用于各種氣候和植被條件，但這些模型對(duì)區(qū)域和全球尺度的蒸散量計(jì)算精度很大程度上取決于從衛(wèi)星圖像中獲取的降水和土壤濕度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，盡管目前土壤濕度的反演算法得到了顯著的改進(jìn)，但在植被覆蓋率較高的區(qū)域，土壤濕度的反演精度還不夠理想[54]。對(duì)于土壤表面蒸發(fā)比相對(duì)較大的稀疏植被區(qū)域，基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型會(huì)產(chǎn)生較大的誤差。

3 研究展望

區(qū)域遙感雙源蒸散發(fā)模型充分利用了從短波遙感到熱紅外遙感的整個(gè)光譜范圍內(nèi)的遙感信息，未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)和城市區(qū)域遙感多源蒸散發(fā)模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，應(yīng)關(guān)注以下方向：

a.耦合基于熱紅外地表溫度和基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型。基于熱紅外地表溫度的蒸散發(fā)模型相對(duì)簡(jiǎn)單且容易操作，但是易受到云層遮擋的影響，不能獲取時(shí)空連續(xù)的區(qū)域蒸散量分布；基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型在區(qū)域和全球尺度下的蒸散量計(jì)算精度受衛(wèi)星圖像獲取的降水和土壤濕度數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的影響，因此耦合兩類模型將成為區(qū)域蒸散發(fā)模型的新方向。可從以下3個(gè)方面開(kāi)展具體工作：①基于地表能量平衡理論量化冠層表面溫度；②在基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型中進(jìn)一步完善地表能量平衡的機(jī)制；③在不同氣候和氣象條件下生成時(shí)空連續(xù)的區(qū)域蒸散量分布。

b.蒸散發(fā)模擬中強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其已經(jīng)成功應(yīng)用于包括生態(tài)水文在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域。研究蒸散發(fā)過(guò)程需要大量氣象參數(shù)和土壤、植被參數(shù)校準(zhǔn)模型，復(fù)雜的模型操作過(guò)程和大量的輸入?yún)?shù)使模型結(jié)果產(chǎn)生了較大誤差。機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)輸入?yún)?shù)的依賴性較低，模型操作相對(duì)簡(jiǎn)單[55-56]，適合模擬時(shí)空連續(xù)區(qū)域土壤蒸發(fā)量和植被蒸騰量。

c.在基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型中加強(qiáng)與碳循環(huán)的耦合。PM模型中氣孔導(dǎo)度的估算可優(yōu)先選擇Farquhar模型，使用T-PM-ET模型能夠?qū)崿F(xiàn)水碳循環(huán)模型的耦合，更準(zhǔn)確地估算區(qū)域和全球范圍內(nèi)蒸散量。通過(guò)獲取高精度的葉面積指數(shù)和植被聚集指數(shù)，能夠提高T-PM-ET模型精度。

d.城市區(qū)域遙感蒸散發(fā)模型需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。目前對(duì)于自然生態(tài)系統(tǒng)遙感蒸散發(fā)模型的研究已經(jīng)非常完善，而城市作為人類居住生活的主要場(chǎng)所，了解城市區(qū)域蒸散量的變化，開(kāi)發(fā)城市區(qū)域遙感蒸散發(fā)模型有利于為城市景觀布局規(guī)劃、緩解城市熱島效應(yīng)、改善人居環(huán)境舒適度等提供指導(dǎo)[57-58]。由于城市區(qū)域下墊面異質(zhì)性程度較高，且存在較大面積的不透水區(qū)域，同時(shí)城市生態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)量較少，目前對(duì)城市蒸散發(fā)模型的研究尚處于起步階段，未來(lái)應(yīng)關(guān)注城市區(qū)域的遙感多源模型開(kāi)發(fā)[59-60]。

4 結(jié) 語(yǔ)

基于熱紅外遙感的蒸散發(fā)雙源模型可用于區(qū)域和全球尺度的遙感蒸散量模擬，其中TSEB模型將地表溫度分解為土壤表面溫度和植被冠層溫度，提升了估算蒸散組分的可靠性，但模型存在高估植被蒸騰量和總蒸散量、低估土壤蒸發(fā)量的問(wèn)題，同時(shí)遙感分辨率會(huì)影響模型估算精度；特征空間模型通過(guò)計(jì)算蒸發(fā)比和凈輻射通量估算區(qū)域蒸散量，但干濕邊界定位不確定性以及沒(méi)有考慮平流作用會(huì)低估蒸散量。基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型避免了遙感熱紅外波段易受到云層遮擋的問(wèn)題，植被冠層阻抗能夠表征葉片的蒸騰作用與光合作用，考慮到葉片氣孔導(dǎo)度估算的不確定性，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)有偏差。建議未來(lái)遙感多源蒸散發(fā)模型開(kāi)發(fā)中，加強(qiáng)不同類型模型間的耦合，強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，在基于阻抗過(guò)程的遙感蒸散發(fā)模型中加強(qiáng)與碳循環(huán)的耦合以及進(jìn)一步開(kāi)發(fā)城市區(qū)域的蒸散發(fā)模型。