تعداد نشریات | 23 |
تعداد شمارهها | 383 |
تعداد مقالات | 3,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,760,827 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,950,061 |
ارزیابی الگوریتم مثلثی برای برآورد تبخیر-تعرق واقعی پسته در دشت کرمان | ||
فناوری های پیشرفته در بهره وری آب | ||
دوره 3، شماره 4، دی 1402، صفحه 94-115 اصل مقاله (1003.19 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/atwe.2024.10064.1069 | ||
نویسندگان | ||
آمنه میان آبادی* 1؛ مژده سلیمی فرد2؛ مریم سلاجقه3 | ||
1استادیار گروه اکولوژی، پژوهشکده علوم محیطی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران. | ||
2دانشجوی دکترای هواشناسی کشاورزی، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران. | ||
3دانشجوی دکترای هواشناسی کشاورزی و کارشناس اداره کل هواشناسی کرمان، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران. | ||
چکیده | ||
تبخیر-تعرق یکی از مؤلفههای کلیدی بیلان آب و برنامهریزی آبیاری است. بنابراین برآورد دقیق این مؤلفه میتواند باعث بهبود مدیریت بهرهبرداری از آب و افزایش راندمان مصرف آب شود. با توجه به محدودیت ابزار اندازهگیری تبخیر-تعرق، روشهای سنجش از دور میتواند به این منظور استفاده شود. در این مقاله از الگوریتم مثلثی برای تخمین تبخیر-تعرق در دشت کرمان در فصلهای رشد 1399 (2020) و 1400 (2021) استفاده و نتایج آن به صورت نقشههای پهنهبندی تبخیر-تعرق ارائه شد. برای صحتسنجی نتایج الگوریتم، مقدار تبخیر-تعرق واقعی به دست آمده با استفاده از روش مثلثی برای یک باغ پسته که دارای شرایط مدیریت شده (بدون تنش) بود، با مقادیر حاصل از روش فائو 56 مقایسه شد. نتایج نشان داد که مقدار تبخیر-تعرق برای این باغ پسته با دقت قابلقبولی تخمین زده شده است (ضریب همبستگی 73/0، میانگین خطا 6/1- میلی متر در روز، جذر میانگین مربعات خطا 8/1 میلیمتر در روز و nRMSE برابر 4/0). اگرچه مقدار منفی ضریب نش-ساتکلیف (3/1-) نشان میدهد که میانگین مقادیر حاصل از فائو 56 پیشبینی بهتری از الگوریتم مثلثی ارائه میدهد. مقادیر به دست آمده از الگوریتم مثلثی کمتر از مقادیر فائو 56 بود که میتواند به دلیل عدم قطعیت موجود در الگوریتم، عدم قطعیت دادههای اندازهگیری شده و یا اختلاف زمانی بین تاریخ تصاویر انتخابی و تاریخ آبیاری باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
دمای سطح زمین؛ سنجش از دور؛ شاخص نرمال شده تفاوت پوشش گیاهی؛ لندست | ||
مراجع | ||
دستورانی، محمدتقی.، پورمحمدی، سمانه.، و رحیمیان، محمدحسن. (1391). تخمین تبخیر-تعرق واقعی باغات پسته منطقه اردکان به کمک سنجش از دور. پژوهش آب در کشاورزی، 26 (1)، 13-1. https://doi.org/10.22092/jwra.2012.118947
سلیمی فرد، مژده.، ثنایی نژاد، سیدحسین.، و راشکی، علیرضا. (1401). تخمین تبخیر-تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم مثلثی و دادههای لندست 8 (مطالعه موردی: دشت مشهد- استان خراسان رضوی). سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، انتشار آنلاین، https://doi.org/10.30495/GIRS.2022.695287
Allen, R. G., Tasumi, M., & Trezza, R. (2007). Satellite-Based Energy Balance for Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)—Applications. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133(4), 395–406. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9437(2007)133:4(395) Allen, R., Pereira, Raes, L. D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 56, FAO, Rome, Italy. https://www.researchgate.net/publication/235704197 Bastiaanssen, W. G. M., Menenti, Feddes, M., R. A. & Holtslag, A. A. M. (1998a). A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation. Journal of Hydrology, 212–213(1–4),198–212, https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00253-4 Bastiaanssen, W. G. M., Pelgrum, H., Wang, J., Ma,Y., Moreno, J. F., Roerink, G. J., & van der Wal, T. (1998b). A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 2. Validation. Journal of Hydrology, 212–229. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00254-6 Bisht, G., Venturini,V., Islam, S., & Jiang, L. (2005). Estimation of the net radiation using MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data for clear sky days. Remote Sensing of Environment, 97(1), 52–67. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.03.014 Carlson, T. (2007). An Overview of the “Triangle Method” for Estimating Surface Evapotranspiration and Soil Moisture from Satellite Imagery. Sensors, 7(8), 1612–1629. https://doi.org/10.3390/s7081612 Carlson, T.N., & Petropoulos, G.P. (2019). A new method for estimating of evapotranspiration and surface soil moisture from optical and thermal infrared measurements: the simplified triangle. International Journal of Remote Sensing, 40,7716–7729. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1601288 Cui Y., Jia, L., & Fan, W. (2021). Estimation of actual evapotranspiration and its components in an irrigated area by integrating the Shuttleworth-Wallace and surface temperature-vegetation index schemes using the particle swarm optimization algorithm. Agriculture and Forest Meteorology, 307, 108488. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108488 Cui Y., Ma, S., Yao, Z., Chen, X., Luo, Z., Fan, W., & Hong, Y. (2020). Developing a Gap-Filling Algorithm Using DNN for the Ts-VI Triangle Model to Obtain Temporally Continuous Daily Actual Evapotranspiration in an Arid Area of China. Remote Sensing, 12,1121. https://doi.org/10.3390/rs12071121 DaSilva, B. B., Braga, A. C., Braga, C. C., De Oliveira, L. M. M., Montenegro,S. M. G. L., & Barbosa Junior, B. (2016). Procedures for calculation of the albedo with OLI-Landsat 8 images: Application to the Brazilian semi-arid. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 20(1), 3–8. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v20n1p3-8 Dastoorani, M., Poormohammadi, S., & Rahimian, M. H. (2012). Estimation of Actual Evapotranspiration in Ardakan Pistachio Orchards Using Remote Sensing. Journal of Water Research in Agriculture, 26(1), 1-13. https://doi.org/10.22092/jwra.2012.118947 [In Persian] De Tomás, A., Nieto, H., Guzinski, R., Salas, J., Sandholt, I., & Berliner, P. (2014). Validation and scale dependencies of the triangle method for the evaporative fraction estimation over heterogeneous areas. Remote Sensing of Environment, 152, 493–511. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.06.028 Gad, H. E., & El-Gayar, S. M. (2010). Climate parameters used to evaluate the evapotranspiration in delta central zone of Egypt. Fourteenth International Water Technology Conference, IWTC14, (February), 529–548. https://www.researchgate.net/publication/267803552 Gao, Y., & Long, D. (2008). Intercomparison of remote sensing-based models for estimation of evapotranspiration and accuracy assessment based on SWAT. Hydrological Processes, 22(25), 4850–4869. https://doi.org/10.1002/hyp.7104 Ghorbanian, A., Kakooei, M., Amani, M., Mahdavi, S., Mohammadzadeh, A., & Hasanlou, M. (2020). Improved land cover map of Iran using Sentinel imagery within Google Earth Engine and a novel automatic workflow for land cover classification using migrated training samples. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 167, 276–288. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013 Jiang, L., & Islam, S. (1999). A methodology for estimation of surface evapotranspiration over large areas using remote sensing observations. Geophysical Research Letters, 26(17), 2773–2776. https://doi.org/10.1029/1999GL006049 Jiang, L., & Islam, S. (2001). Estimation of surface evaporation map over Southern Great Plains using remote sensing data. Water Resources Research, 37(2), 329–340. https://doi.org/10.1029/2000WR900255 Jiang, L., and & Islam, S. (2003). An intercomparison of regional latent heat flux estimation using remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 24(11), 2221–2236. https://doi.org/10.1080/01431160210154821 Kustas, W. P., & Norman, J. M. (1999). Evaluation of soil and vegetation heat flux predictions using a simple two-source model with radiometric temperatures for partial canopy cover. Agricultural and Forest Meteorology, 94(1), 13–29. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(99)00005-2 Li, Z., Jia, L., & Lu, J. (2014). On Uncertainties of the Priestley-Taylor/LST-Fc Feature Space Method to Estimate Evapotranspiration: Case Study in an Arid/Semiarid Region in Northwest China. Remote Sensing, 7(1), 447–466. https://doi.org/10.3390/rs70100447 Luo, T., Jutla, A., & Islam, S. (2015). Evapotranspiration estimation over agricultural plains using MODIS data for all sky conditions. International Journal of Remote Sensing, 36(5), 1235–1252. https://doi.org/10.1080/01431161.2015.1009648 Menenti, M., & Choudhury, B. (1993). Parameterization of land surface evaporation by means of location dependent potential evaporation and surface temperature range. Proceding, 10A1407587, 561–568. https://jglobal.jst.go.jp/en/detail?JGLOBAL_ID=201002169795909661 Mianabadi, A., Shirazi, P., Ghahraman, B., Coenders-Gerrits, A. M. J., Alizadeh, A. & Davary, K. (2019). Assessment of short- and long-term memory in trends of major climatic variables over Iran: 1966–2015. Theoretical and Applied Climatology, 135(1–2), 677–691. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2410-z Minacapilli M., Consoli, S., Vanella, D., Ciraolo, G., & Motisi, A. (2016). A time domain triangle method approach to estimate actual evapotranspiration: Application in a Mediterranean region using MODIS and MSG-SEVIRI products. Remote Sensing of Environment, 174, 10–23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.018 Norman, J. M., Kustas, W. P., & Humes, K. S. (1995). Source approach for estimating soil and vegetation energy fluxes in observations of directional radiometric surface temperature. Agricultural and Forest Meteorology, 77(3–4), 263–293. https://doi.org/10.1016/0168-1923(95)02265-Y Rahimzadegan, M., & Janani, A. (2019). Estimating evapotranspiration of pistachio crop based on SEBAL algorithm using Landsat 8 satellite imagery. Agricultural Water Management, 217, 383–390. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.03.018 Rasmussen, M. O., Sørensen, M. K., Wu, B., Yan, N. Qin, H., & Sandholt, I. (2014). Regional-scale estimation of evapotranspiration for the North China Plain using MODIS data and the triangle-approach. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 31, 143–153. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.03.017 Roerink, G. J., Su, Z., & Menenti, M. (2000). S-SEBI: A simple remote sensing algorithm to estimate the surface energy balance. Physics and Chemistry of the Earth, Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere, 25(2), 147–157. https://doi.org/10.1016/S1464-1909(99)00128-8 Salimi Fard, M., Sanainejad, S.H., & Rashki, A. (2022). Actual evaportranspiration estimation by Triangle algorithm and landsat 8 dara (Case study: Mashhad plain-Khorasan Razavi province). Journal of RS and JIS for natural Resources, Ready to Publish. https://doi.org/10.30495/GIRS.2022.695287 [In Persian] Shuttleworth, W. J., & Wallace, J. S. (1985). Evaporation from sparse crops-an energy combination theory. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 111(469), 839–855. https://doi.org/10.1002/qj.49711146910 Stisen, S., Sandholt, I., Nørgaard, A., Fensholt, R., & Jensen, K. H. (2008). Combining the triangle method with thermal inertia to estimate regional evapotranspiration — Applied to MSG-SEVIRI data in the Senegal River basin. Remote Sensing of Environment, 112(3), 1242–1255. https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.08.013 Su, Z. (2002). The Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes. Hydrology and Earth System Sciences, 6(1), 85–100. https://doi.org/10.5194/hess-6-85-2002 Sun, Z., Wang, Q., Matsushita, B., Fukushima, T., Ouyang, Z., & Watanabe, M. (2008). A New Method to Define the VI-Ts Diagram Using Subpixel Vegetation and Soil Information: A Case Study over a Semiarid Agricultural Region in the North China Plain. Sensors, 8(10), 6260–6279. https://doi.org/10.3390/s8106260 Tang, R., Li, Z. L., & Tang, B. (2010). An application of the Ts–VI triangle method with enhanced edges determination for evapotranspiration estimation from MODIS data in arid and semi-arid regions: Implementation and validation. Remote Sensing of Environment, 114(3), 540–551. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.10.012 Tang, R., Li, Z., & Chen, K. (2011). Validating MODIS-derived land surface evapotranspiration with in situ measurements at two AmeriFlux sites in a semiarid region. Journal of Geophysical Research, 116(D4), D04106. https://doi.org/10.1029/2010JD014543 Teixeira, A. H. d. C., Bastiaanssen, W. G. M. Ahmad, M. D., & Bos, M. G. (2009). Reviewing SEBAL input parameters for assessing evapotranspiration and water productivity for the Low-Middle São Francisco River basin, Brazil. Part B: Application to the regional scale. Agricultural and Forest Meteorology, 149(3–4), 477–490. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2008.09.014 Wang, W., Huang, D., Wang, X. G., Liu, Y. R., & Zhou, F. (2011). Estimation of soil moisture using trapezoidal relationship between remotely sensed land surface temperature and vegetation index. Hydrology and Earth System Sciences, 15(5), 1699–1712. https://doi.org/10.5194/hess-15-1699-2011 Zhang, H., Gorelick, S., Avisse, N., Tilmant, A., Rajsekhar, D., & Yoon, J. (2016). A New Temperature-Vegetation Triangle Algorithm with Variable Edges (TAVE) for Satellite-Based Actual Evapotranspiration Estimation. Remote Sensing, 8(9),735. https://doi.org/10.3390/rs8090735 Zhu W., Wang, Y., & Jia, S. (2023). A remote sensing-based method for daily evapotranspiration mapping and partitioning in a poorly gauged basin with arid ecosystems in the Qinghai-Tibet Plateau. Journal of Hydrology, 616, 128807. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128807
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 84 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 184 |