
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,621,297 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,211,063 |
ارزیابی دو روش بیلان انرژی در سطح خاک و استفاده از تصاویر ماهواره ای جهت برآورد میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
مقاله 11، دوره 25، شماره 3، مرداد و شهریور 1397، صفحه 177-192 اصل مقاله (555.33 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2018.14846.2989 | ||
نویسنده | ||
یونس خوشخو* | ||
گروه علوم و مهندسی آب- دانشگاه کردستان | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: دمای سطح خاک نقشی کلیدی در تبادل جرم و انرژی بین سطح خاک و آتمسفر ایفاء میکند و پارامتر ورودی مهمی برای اجرای مدلهای برآورد بیلانهای گرما، رطوبت و کربن در سامانه خاک - گیاه - آتمسفر و مدلهای شبیهسازی وضع هوا و اقلیم در مقیاسهای منطقهای و جهانی است و تمامی مؤلفههای بیلان انرژی در سطح خاک را تحت تاثیر قرار میدهد. علیرغم اهمیت زیاد و کاربرد قابل توجه دمای سطح خاک، اندازهگیری آن فقط در ایستگاههای سینوپتیک و بطور ناقص (فقط دمای حداقل شبانه روزی سطح خاک) انجام میشود و لذا لازم است این متغیر مهم توسط روشهایی مناسب مورد شبیهسازی قرار گیرد. مواد و روشها: در این پژوهش، از دو روش بیلان انرژی در سطح خاک و تصاویر ماهوارهای جهت برآورد میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک در ایستگاه هواشناسی کشاورزی سرارود کرمانشاه، که در آن دادههای دمای حداکثر و دمای حداقل شبانهروزی سطح خاک به ثبت رسیدهاند، در بازه زمانی 2013 تا 2014 استفاده شد. برآورد میانگین دمای شبانهروزی سطح خاک بر اساس تصاویر ماهوارهای، با مد نظر قرار دادن تصاویر سنجنده MODIS تصویربرداری شده در چهار زمان مختلف شبانهروز شامل 22:30 شب، 1:30 شب، 10:30 صبح و 13:30 ظهر و با استفاده از نرمافزار MRT صورت گرفت و جهت اجرای مدل بیلان انرژی در سطح خاک، از دادههای هواشناسی دمای هوا، بارش، سرعت باد، طول ساعات آفتابی و رطوبت نسبی در مقیاس روزانه همراه با برخی ویژگیهای فیزیکی خاک بعنوان ورودیهای مدل استفاده شد و در ادامه کارایی این دو روش با بکارگیری چند شاخص سنجش خطا مورد ارزیابی قرار گرفت. یافتهها: نتایج حاصل از بکارگیری تصاویر سنجنده MODIS نشان داد که از بین حالتهای ترکیبی ممکن از دماهای سطح خاک در 4 زمان تصویربرداری مختلف توسط این سنجنده، محاسبه میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک بر اساس میانگینگیری کردن از دمای سطح خاک در سه زمان 22:30 شب، 1:30 شب و 10:30 صبح بیشترین تطابق را با دادههای مشاهداتی میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک دارد و مقدار خطای مطلق و ضریب تعیین در این روش جهت برآورد میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک به ترتیب 1/2 درجه سانتیگراد و 93/0 بدست آمد. با بکارگیری مدل بیلان انرژی در سطح خاک جهت برآورد میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک نیز مقدار خطای مطلق، 8/1 درجه سانتیگراد و ضریب تعیین 96/0 بدست آمد. نتایج حاصل از تحلیل سریهای فصلی نشان داد که با بکارگیری مدل بیلان انرژی در سطح خاک و تصاویر ماهوارهای، بیشترین تطابق بین مقادیر محاسباتی و مشاهداتی به ترتیب طی فصول تابستان و زمستان رخ میدهد. نتیجهگیری: نتایج کلی این پژوهش بیانکننده دقت قابل قبول و مناسب هر دو روش بکار گرفته شده و توصیه روش بیلان انرژی در سطح خاک بدلیل دقت بالاتر آن است. بر این اساس این امکان وجود دارد که از روش کلی بکار گرفته شده در این پژوهش برای شبیهسازی دمای سطح خاک در مناطق مختلف استفاده کرد و و از میانگین شبانهروزی دمای سطح خاک برآوردشده برای کاربردهای مختلفی از جمله بعنوان یک متغیر ورودی در مدلهای شبیهسازی دما و رطوبت در خاک استفاده کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
بیلان انرژی؛ دمای سطح خاک؛ سرارود کرمانشاه؛ سنجنده MODIS | ||
مراجع | ||
1.Alkhaier, F., Schotting, R.J., and Su, Z. 2009. A qualitative description of shallow groundwater effect on surface temperature of bare soil. Hydrol. Earth Syst. Sci. 13: 1749-1756.
2.Alvenas, G., and Jansson, P.E. 1997. Model for evaporation, moisture and temperature of bare soil: calibration and sensitivity analysis. Agric. For. Meteorol. 88: 47-56.
3.Beltrami, H., Gosselin, C., and Mareschal J.C. 2003. Ground surface temperatures in Canada: Spatial and temporal variability. Geophysical Research Letters. 30: 10. 1-4.
4.Flerchinger, G.N. 1991. Sensitivity of soil freezing simulated by the SHAW model. Trans. Amer. Soc. Agric. Engr. 34: 2381-2389.
5.Gao, Z.Q., Ning, J.C., and Gao, W. 2009. Response of land surface temperature to coastal land use/cover change by remote sensing. Trans. CSAE. 25: 274-281.
6.Giorgi, F., and Avissar, R. 1997. Representation of heterogeneity effects in earth system modelling: experience from land surface modeling. Rev. Geophys. 35: 413-437.
7.Gustafsson, D., Lewan, E., and Jansson, P.E. 2004. Modeling water and heat balance of the boreal landscape-comparison of forest and arable land in Scandinavia. J. Appl. Meteorol. 43: 1750-1767. 8.Herb, W.R., Janke, B., Mohseni, O., and Stefan, H.G. 2008. Ground surface temperature simulation for different land covers. J. Hydrol. 356: 3. 327-343.
9.Hu, G., Wu, X., Zhao, L., Li, R., Wu, T., Xie, C., and Cheng, G. 2017. An improved model for soil surface temperature from air temperature in permafrost regions of Qinghai-Xizang (Tibet) Plateau of China. Meteorology and Atmospheric Physics. 129: 4. 441-451.
10.Jansson, P.E., and Karlberg, L. 2010. Coupled heat and mass transfer model for soil-plant-atmosphere systems. Royal Institute of Technology, Stockholm. 454p.
11.Jin, M.L., and Dickinson, R.E. 2010. Land surface skin temperature clima-tology: Benefi tting from the strengths of satellite observations. Environ. Res. Lett. 5: 1-13.
12.Kerridge, B.L., Hornbuckle, J.W., Christen, E.W., and Faulkner, R.D. 2013. Using soil surface temperature to assess soil evaporation in a drip irrigated vineyard. Agricultural water management. 116: 128-141.
13.Kersten, M.S. 1949. Laboratory research for the determination of the thermal properties of soils. ACFEL Tech. Rep. 23. University of Minnesota, Minneapolis.
14.Khoshkhoo, Y., Jansson, P.E., Irannejad, P., Khalili, A., and Rahimi, H. 2015. Calibration of an energy balance model to simulate wintertime soil temperature, soil frost depth, and snow depth for a 14 year period in a high elevation area of Iran. Cold Regions Science and Technology. 119: 47-60.
15.Khoshkhoo, Y. 2016. Simulation of the snow depth using Single Layer Snow Model (SLSM) at Saghez station. Iran. J. Soil Water Res. 47: 3. 517-527. (In Persian)
16.Khoshkhoo, Y., Esmaeili, S., and Abdollahi, M. 2017. Estimating daily and monthly air temperature parameters in the Kurdistan province using MODIS satellite images. Iran. J. Soil Water Res. 49: 2. 413-423. (In Persian)
17.Kleissl, J., Moreno, H., Hendrickx, J.M.H., and Simunek, J. 2007. HYDRUS simulations of soil surface temperatures. In Proc. International Society for Optical Engineering, SPIE. 6553: 1-12.
18.Liang, L.L., Riveros-Iregui, D.A., Emanuel, R.E., and McGlynn, B.L. 2014. A simple framework to estimate distributed soil temperature from discrete air temperature measurements in data-scarce regions. J. Geophys. Res. Atmos. 119: 407-417.
19.Luo, D., Jin, H., Lu, L., and Zhou, J. 2016. Spatiotemporal changes in extreme ground surface temperatures and the relationship with air temperatures in the Three-River Source Regions during 1980–2013. Theoretical and applied climatology. 123: 3-4. 885-897.
20.Mualem, Y. 1976. A new model predicting the hydraulic conductivity of unsaturated porous media. Water Resour. Res. 12: 513-522.
21.Newman, G.P. 1995. Heat and Mass Transfer in Unsaturated Soils during Freezing. M.Sc. Thesis. University of Saskatchewan. Saskatoon. Canada. 212p.
22.Philip, J.R., and deVries, D.A. 1957. Moisture movement in porous materials under temperature gradients. Eos Trans. 38: 2. 222-232.
23.Pielke, R.A. 2001. Influence of the spatial distribution of vegetation and soils on the prediction of cumulus convective rainfall. Rev. Geophys. 39: 151-177.
24.Qian, B.D., Gregorich, E.G., Gameda, S., Hopkins, D.W., and Wang, X.L. 2011. Observed soil temperature trends associated with climate change in Canada. J. Geophys. Res. Atmos. 116: 1-16.
25.Schelde, K., Thomsen, A., Heidmann, T., Schjonning, P., and Jansson, P.E. 1998. Diurnalfluctuations of water and heat flows in a bare soil. Water Resour. Res. 34: 2919-2929.
26.Simunek, J., Sejna, M., and VanGenuchten, M.T. 1998. The HYDRUS-1D software package for simulating water flow and solute transport in two-dimensional variably saturated media. Version 2.0. IGWMC-TPS-70. InternationalGroundWaterModelingCenter. ColoradoSchool of Mines, Golden, 202p.
27.Staniec, M., and Nowak, H. 2016. The application of energy balance at the bare soil surface to predict annual soil temperature distribution. Energy and Buildings. 127: 56-65.
28.Sun, D., and Kafatos, M. 2007. Note on the NDVI-LST relationship and the use of temperature-related drought indices over North America. Geophysical Research Letters, 34, no 24.
29.Sun, Z., Wang, Q., Batkhishig, O., and Ouyang, Z. 2015. Relationship between evapotranspiration and land surface temperature under energy and water-limited conditions in dry and cold climates. Advances in Meteorology. 39: 1-9.
30.Xiong, J., Wu, B.F., Yan, N.N., Zeng, Y., and Liu, S.F. 2010. Estimation and validation of land surface evaporation using remote sensing and meteorological data in north China, IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ. Remote Sensing. 3: 3. 337-344.
31.Yang, Y., Qiu, J., Su, H., Bai, Q., Liu, S., Li, L., and Huang, Y. 2017. A One-Source Approach for Estimating Land Surface Heat Fluxes Using Remotely Sensed Land Surface Temperature. Remote Sensing. 9: 1-25. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 528 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 629 |