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植物蒸腾作为地表蒸散发的一个重要组成部分,在干旱区地表蒸散发的研究中显得尤为重要。准确估测干旱区植被蒸腾,对于了解全球、区域的陆面水文生态过程,探索水资源的时空变化与生态响应机制,评价区域水循环和水量平衡的功能,及合理配置水资源有重要意义。
研究区位于新疆三工河流域古尔班通古特沙漠南缘天然梭梭林生长区,以地面野外实验为基础,分别从叶片尺度、冠层尺度和像元尺度上分析了水分动态的光谱响应特征,通过尺度推演和遥感反演研究,最终实现了基于EO-1 Hyperion遥感数据的梭梭水分动态遥感反演,得到了较好的结果,结论如下:
(1)叶绿素和水分含量作为表征植物生长和水分状态的重要参数,在梭梭整个生长季中呈现先升高再降低的趋势。总体来看,叶绿素含量在整个生长季内含量比较稳定,最高值出现在7月,最低值出现在9月;等价水厚度(EWT)最高值也出现7月份,最低值出现在11月。不同生长部位同化枝叶绿素和水分含量呈现不同的变化,上层和中层都明显高于下层。
(2)在基于实测光谱的叶片尺度研究中,构建的SR(980,1120)指数对EWT的敏感性明显高于传统的水分指数,SR(680,1390)指数对叶绿素的敏感性明显高于传统的叶绿素指数,基于最优指数,分别构建了叶片尺度上的优指数模型Y=-5.75X+10.83(R2=0.769),Y=26.99X+22.52(R2=0.700)。在物理模型的研究中,基于LIBERTY模型对EWT和叶绿素进行反演,实测值与估测值的关系分别为Y=0.77X+45.85,Y=0.66X+102.68,R2分别为0.768和0.667。
(3)在基于实测光谱的冠层尺度研究中,构建的SR(2190,2290)指数对冠层EWT的敏感性明显优于传统的水分指数,SR(680,1390)指数对冠层叶绿素含量的敏感性明显优于传统的叶绿素估算指数,基于最优指数,分别构建了EWT和叶绿素的最优指数模型Y=16.01X+20.87和Y=6.39X-8.72,R2值分别为0.620和0.770。在物理模型的研究中,基于5-scale模型对EWTcanopy和CHLcanopy进行反演,取得了较好的结果,反演值和观测值之间的关系分别为Y=24.6475+0.5573 X和Y=1.4418+0.8338 X,R2分别为0.600和0.730。
(4)梭梭茎杆液流日变化有明显的昼夜波动趋势,有较为明显的"清晨高峰"现象,并存在双峰曲线型或蒸腾午休现象。稳定的单峰型在一个生长季中占了主导地位。日累积过程曲线均呈现"S"型,与其蒸腾过程相吻合。直径越大的植株耗水量也越大,且不同直径的植株茎杆液流累积量差别更大。茎流速率受环境因子影响较大,各气象因子与茎流速率的相关性大小依次为:空气相对湿度、温度、太阳辐射和风速。
(6)茎流的光谱响应研究中,基于最优指数SR(1580,1600)构建了梭梭茎流速率的最优指数模型Y=3.65X+0.76,R2值为0.620。物理模型的研究中,基于最优指数SR(1120,1160)构建的最优指数模型为Y=-113.09X+112.4,R2值为0.550。
(7)在像元尺度上梭梭水分动态的遥感反演研究中,基于线性混合模型模拟了不同采样时间的样区反射率和实测茎流速率,建立了像元茎流速率和SR指数间的关系Y=0.0787×SR(1580,1600)-0.0724,R2值为0.604。
(8)利用研究区2009年5月12日的EO-1 Hyperion高光谱数据最终实现了研究区梭梭林水分动态的遥感反演。精度检验方面,基于最优指数模型和EO-1 Hyperion遥感数据模拟的研究区蒸散发量,与李琴(2010)利用本研究区2007年5月24日的TM数据和SEBS模型、SEBAL模型的模拟结果进行比较,两者相差不大,分别为12.66％和11.68%。结果表明,基于最优指数模型Y=0.0787×SR(1580,1600)-0.0724较为准确的反演了梭梭林水分动态。