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将SCOPE模型扩展为结合光学反射率和土壤湿度观测，用于水胁迫条件下生态系统功能的遥感监测

DOI：10.1016/j.rse.2018.11.021 期刊：Remote Sensing of Environment 出版年份：2019 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 一种名为"光合作用与能量通量土壤-冠层观测模型（SCOPE）"的辐射传输及过程驱动模型，将遥感信号与植物功能（即光合作用和蒸散发）相关联。该模型基于光学遥感数据估算光合作用和蒸散发，但当水分可获得性成为植被生长的主要限制因子时，这些生态系统尺度的通量可能被显著高估。为弥补这一缺陷，需要引入额外来源的信息。本研究提出通过在SCOPE模型中整合土壤湿度数据（除卫星光学反射率观测外）来考虑水分胁迫效应。我们在SCOPE中新增了土壤湿度、土壤表面阻力、叶片水势与羧化能力之间的功能关联，从而形成集成土壤湿度的改进模型SCOPE-SM。该修正模型模拟了三个新增状态变量：(i) 土壤孔隙与叶片气孔中的水汽压(ei)，均与液态水势保持平衡；(ii) 通过土壤湿度依赖型胁迫因子计算的最大羧化能力(Vcmax)；(iii) 基于土壤湿度依赖型导水率近似估算的土壤表面阻力(rss)。我们在以C3草本为主的Fluxnet站点(US-Var)对2004年1月至8月湿润-干旱过渡期进行了新方法验证。使用原始SCOPE(1.61版)时，我们通过本地气象数据和Landsat(TM/ETM)影像时序模拟了半小时步长的植物功能；随后采用相同方法应用SCOPE-SM进行三种情景模拟：(i) 含模拟ei；(ii) 含模拟ei和Vcmax；(iii) 含模拟ei、Vcmax和rss。将四种模拟结果与通量塔实测植物功能数据进行对比表明：从第一到第四情景（即通过SCOPE-SM同时使用Landsat光学影像和土壤湿度数据），模型精度呈现显著提升。结果显示，光学反射率与土壤湿度观测数据的联合应用能有效捕捉干旱期的光合作用和蒸散发变化。此外发现，相较于热红外观测数据，土壤湿度观测信息能更好解释实测蒸散发的变异特征。
作者： Bagher Bayat，Christiaan van der Tol，Peiqi Yang，Wouter Verhoef
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

将SCOPE模型扩展为结合光学反射率和土壤湿度观测，用于水胁迫条件下生态系统功能的遥感监测。

研究成果

SCOPE-SM模型利用多种遥感光学观测和土壤湿度产品，为干旱与半干旱地区GPP（总初级生产力）和ET（蒸散发）变化的连续时间序列估算提供了高精度解决方案，有助于深入理解水分受限生态系统中的碳水平衡、植被功能及水分利用效率。

研究不足

SCOPE-SM模型仅在Vaira站点进行了初步评估。需要在其他生态系统及不同卫星数据集中进行进一步验证。

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