AGGREGATION OF EVAPORATIVE FRACTION

AGGREGATION OF EVAPORATIVE FRACTION BY REMOTE SENSING
from Micro to Macro Scale
Wim G.M. Bastiaanssen, H. Pelgrum, T. van derWal and
R.A. Roebeling
DLO Winand Staring Centrefor Integrated Land, Soil and Water Management (SC-DLO)
P.O. Box 125
6700 AC Wageningen
The Netherlands
ABSTRACT. The evaporative fraction (Λ) of the surface energy balance has been favoured
as a tool to describe the energy partitioning during daytime. It is shown that the evaporative
fraction behaves temporarily stable under heterogeneous terrain conditions in the Echival
Field Experiment in Desertification-threatened Areas (EFEDA). A new remote sensing flux
parameterization schema SEBAL has been incorporated to derive the evaporative fraction at
different space and time scales. The algorithm has been tested at patch scale against individual
field turbulent flux measurements (root mean square error A(RMSE) = -0.10 to 0.24), for a
set of patches equipped with flux towers (difference ΔΛ = 0.04) and at meso scale against
aircraft based turbulent measurements (difference ΔΛ = 0.02). SEBAL has been applied for
the whole Iberian Peninsula to make a comparison with the predictions of meso scale
atmospheric models feasible.
1. Introduction
Several state variables ofthe land surface are influenced by the physical processes controlling
energy partitioning which may be subject to direct or indirect human activity (runoff,
infiltration, soil erosion, heat storage, evaporation, salinization and irrigation). General
Circulation Models (GCMs) currently are our only tools to investigate the meteorological and
hydrological aspects of these land surface phenomena at a global scale. GCMs are discretized
horizontally in grids ranging between 100 to 500 km. Operational GCMs consider the land
surface processes to be homogeneous at this scale and sub-grid variability is not cared
(Eagleson, 1982). Research versions of GCMs have the capability to discriminate between
vegetation types and recognize canopy and bare soil evaporation explicitly, i.e. variability at
sub-grid scale (Avissar and Pielke, 1989). The prediction of the surface fluxes needs to be
verified at the GCM grid scale which is far from being trivial. Large scale field experiments
116
are therefore designed to observe the behaviour ofthe land surface processes at a scale of 100
km and beyond. Although GCMs are not capable to describe the physical and chemical
defoliation of land, they are essential to investigate the large scale coupling between for
instance desertification threatened land and the atmosphere.
The variability of energy partitioning between sensible and latent heat fluxes at the surface
changes with the horizontal scale in question. In most landscapes, spatial variability is fully
developed at the resolvable scales considered in GCMs. The selection of the resolution at
which measurements can take place determines whether the spatial variability is fully
measured. A full description of natural variability of energy partitioning can be obtained if the
resolution ofthe measurements is much smaller than the range or correlation length of a semivariogram
revealing in one way or another the sensible and latent heat fluxes (figure 1). If
measurements of effective land surface features are sought, the resolution of the
measurements should exceed the correlation length. Hence, the spatial resolution of the
measurement in relation to the correlation length determines what is observed: effective
parameters or the probability density functions (pdf) of certain land surface features.
Remote sensing instruments can observe various locations simultaneously and are therefore an
attractive method to observe the spatial variability of land surface processes at scales which
cannot be covered by conventional measurement techniques. The vantage point of remotely
scanning devices is further that large regions (10-10.000 km) are scanned with a 100 %
coverage and that different horizontal resolutions being smaller and longer than the
correlation length can be selected, i.e. effective parameter and pdf fimetions can be derived.
The Echival Field Experiment in Desertification-threatened Areas (EFEDA) aims at testing
and validating of remote sensing flux parameterizations to deduce areal averages of surface
energy balances up to the scale where intercomparisons with the results of GCMs become
feasible (Bolle et al., 1993). Examples of such comparisons are rare. This paper describes the
performance of a new remote sensing parameterization (SEBAL), initially developed for
Egypt, which has been tested by field data collected during the Special Observation Period
(SOP) in Spain in June, 1991. Three supersites with a mutual distance of approximately 70
km have been intensively monitored during the SOP: Natural vegetation in Rado de Haro,
dryland agriculture in Tomelloso and irrigated agriculture in Barrax. The SEBAL technique
was applied to map the energy partitioning at the scale ranging from a single micro scale
patch inside the supersite to macro scale behaviour ofthe entire Iberian Peninsula.
117
2. Validation Strategy
Energy balance modelling through remote sensing is a means to describe the land surface
processes at coarser scales (Pinker, 1990). A concise overview of several attempts to map
evaporation from remote sensing was compiled by Schmugge and Becker (1991) and Moran
and Jacksoh (1991). These remote sensing algorithms are usually difficult to validate due to
the lack of surface flux measurements at the required scale. For this reason, the validation of
most algorithms has been based upon one or two tower-based turbulent flux measurements at
rather homogeneous surface targets. The availability of HAPEX type data however should be
considered to be an ideal possibility to verify the algorithm performance in heterogeneous
terrain.
Field measurements of turbulent fluxes by for instance eddy correlation technique reflect
evaporation from relative small source areas. The position and size ofthe fetch in the upwind
direction changes with roughness length, displacement height, wind speed, wind direction and
friction velocity (Schuepp et al., 1990). The contribution to the measured flux from land
surface elements adjacent to the flux tower is significantly higher than from elements located
further away. Therefore, the pixel resolution ofthe remote sensing algorithm should be high
in order to account for the non-linear integration ofthe fractional surface fluxes. Comparison
of pixel-based fluxes with tower-based fluxes is therefore only feasible if the pixel size is a
fraction ofthe total fetch length. Consequently, a nested calibration procedure between towerbased
fluxes and remote sensing-based fluxes with pixels being larger than the correlation
length is required.
As specified in figure 2 and table 1, different satellite resolutions have been chosen to
compute the surface energy balances for EFEDA. The TMS-NS001 radiometer mounted on an
aircraft on June 29, 1991 was used to compare with tower-based fluxes. The validated TMSNS001
images could on turn be applied to verify the low resolution METEOSAT images
acquired at the same moment. The TMS-NS001 is a Daedalus AAD1268 twelve channel
multi-spectral scanner developed at NASA.
3. SEBAL Remote Sensing Flux Parameterization
A new type of remote sensing parameterization of surface fluxes (the Surface Energy Balance
Algorithm for Land, SEBAL) has been developed to solve net radiation (Q*), soil heat flux
(G0), sensible heat flux (H) and latent heat flux (A£) on a pixel-by-pixel basis. A one-layer
resistance transfer scheme is used to account on sensible heat flux. A soil heat flux/net
radiation fraction describes the soil heat flux. The energy balance is closed by the latent heat
flux as a residual term.
SEBAL requires spectral radiances in the visible, near-infrared and thermal infrared range to
determine its constitutive parameters: surface albedo, Normalized Difference Vegetation
Index (NDVI) and surface temperature (figure 3). Since surface albedo, NDVI and surface
temperature can nowadays be retrieved with different spatial and temporal resolutions,
SEBAL can be applied at various scales.
In order to deal with the spatial heterogeneity of soil-vegetation-atmosphere-transfer
(SVAT) parameters, an approach with semi-empirical relationships between remotely
observable parameters at one hand and SVAT parameters at the other hand is proposed. An
array of distributed parameters controlling the energy partitioning between Hand XE spatially
(solar radiation, emissivity, surface roughness, soil heat flux/net radiation ratio, near-surface
vertical air temperature difference, friction 'velocity and Monin-Obukhov lengths) is mapped
prior of quantifying H. Thereafter, ÅE is obtained from the residual ofthe energy balance. The
quantification ofthe surface fluxes requires a 30-step algorithm were the output of a certain
step will be considered as the input for the next step. The result is a network of multiple
parallel one-dimensional vertical surface energy balances at pixel scale spatial resolution
Images which undergo the SEBAL procedure must reflect spatial variation in surface
conditions. The presence of hydrological extremes allows for specific solutions to the surface
energy balance, i.e. dry pixels will be assigned Q* = G0 + H (A = 0, e.g. desert) while for wet
pixels Q* = G0+ ÁE holds (A = 1, e.g. open water). These specific pixels enable to determine
the relevant parameters such as the near-surface vertical air temperature difference from
inversion of the transfer equation of sensible heat flux and areal effective aerodynamic
parameters from õH/dT0 (Menenti et al., 1989). To enable SEBAL calculations on a regular
basis and in the absence of ground data at coarser scales, it was deemed necessary to make
several assumptions (table 2).
The minimum amount of field data required for operation ofthe SEBAL scheme is shown in
table 3. It can be understood from table 3

Kết quả (Việt) 1:

TẬP HỢP CÁC PHẦN NHỎ EVAPORATIVE BỞI VIỄN THÁMtừ Micro để quy mô vĩ môWim G.M. Bastiaanssen, H. Pelgrum, T. van derWal vàRa RoebelingDLO Winand nhìn chằm chằm Centrefor tích hợp đất, đất và nước quản lý (SC-DLO)P.O. Box 1256700 AC WageningenHà LanTÓM TẮT. Phần nhỏ evaporative (Λ) của sự cân bằng năng lượng bề mặt đã được ưa thíchnhư một công cụ để mô tả phân vùng năng lượng trong thời gian ban ngày. Nó chỉ ra rằng các evaporativephần hoạt động tạm thời ổn định điều kiện địa hình không đồng nhất trong EchivalLĩnh vực thử nghiệm tại các khu vực sa mạc hóa đe dọa (EFEDA). Một dòng cảm biến từ xa mớiparameterization lược đồ SEBAL đã được hợp nhất để lấy được phần evaporative tạikhông gian khác nhau và quy mô thời gian. Các thuật toán đã được thử nghiệm ở quy mô vá chống lại cá nhânlĩnh vực hỗn loạn thông lượng đo đạc (gốc có nghĩa là square lỗi A(RMSE) =-0.10 để 0,24), cho mộttập hợp các bản vá lỗi được trang bị với thông tháp (sự khác biệt ΔΛ = 0,04) và ở meso quy mô chống lạimáy bay dựa trên các đo đạc hỗn loạn (sự khác biệt ΔΛ = 0,02). SEBAL đã được áp dụng chobán đảo Iberia toàn bộ để làm một so sánh với các dự đoán của meso quy môMô hình khí quyển khả thi.1. giới thiệuMột số biến trạng thái của mặt đất đang chịu ảnh hưởng của các quá trình vật lý kiểm soátnăng lượng phân vùng mà có thể tùy thuộc vào hoạt động trực tiếp hoặc gián tiếp của con người (dòng chảy,xâm nhập, xói mòn đất, nhiệt độ lưu trữ, bay hơi, salinization và tưới tiêu). Tổng quátMô hình lưu thông (GCMs) hiện nay là công cụ duy nhất để điều tra các khí tượng vàthuỷ văn khía cạnh của các hiện tượng bề mặt đất ở quy mô toàn cầu. GCMs được discretizedtheo chiều ngang trong lưới khác nhau, từ 100 đến 500 km. hoạt động GCMs xem xét đấtCác quy trình bề mặt được đồng nhất lúc này biến đổi quy mô và mạng lưới phụ không được chăm sóc(Eagleson, 1982). Phiên bản nghiên cứu của GCMs có khả năng phân biệt đối xử giữathảm thực vật loại và công nhận nóc buồng lái và trần bay hơi đất một cách rõ ràng, tức là sự biến đổi lúctiểu lưới quy mô (Avissar và Pielke, năm 1989). Dự đoán của bề mặt chất cần phảixác minh ở quy mô mạng lưới GCM là xa là tầm thường. Quy mô lớn lĩnh vực thí nghiệm116do đó được thiết kế để quan sát hành vi của các quá trình bề mặt đất ở quy mô của 100km và hơn thế nữa. Mặc dù GCMs không có khả năng để mô tả các vật lý và hóa họcphương đất, họ là rất cần thiết để điều tra quy mô lớn khớp nối giữa chosa mạc hóa trường hợp đe dọa đất và không khí.Biến đổi năng lượng phân vùng giữa hợp lý và tiềm ẩn nhiệt chất trên bề mặtthay đổi với quy mô ngang trong câu hỏi. Trong hầu hết các cảnh quan, sự biến đổi không gian là hoàn toàntriển khai các vảy resolvable coi là trong GCMs. Việc lựa chọn của độ phân giảitiến hành đo đạc mà có thể xác định cho dù sự biến đổi không gian là hoàn toànđo. Một mô tả đầy đủ của các biến đổi tự nhiên của năng lượng phân vùng có thể nhận được nếu cácđộ phân giải của các số đo nhỏ hơn nhiều so với chiều dài khoảng hoặc tương quan của một semivariogramtiết lộ trong cách này hay cách khác hợp lý và ẩn nhiệt chất (hình 1). Nếuđo lường hiệu quả đất bề mặt tính năng đang tìm kiếm, việc giải quyết cácđo đạc nên vượt quá độ dài tương quan. Do đó, độ phân giải không gian của cácđo lường trong quan hệ với chiều dài tương quan sẽ xác định những gì là quan sát: hiệu quảtham số hoặc hàm mật độ xác suất (pdf) của một số đất bề mặt tính năng.Viễn thám công cụ có thể quan sát địa điểm khác nhau cùng một lúc và do đó mộtCác phương pháp hấp dẫn để quan sát sự biến đổi không gian của quá trình bề mặt đất tại quy mô màkhông thể được bao phủ bởi kỹ thuật đo lường thông thường. Những thuận lợi điểm của điều khiển từ xaquét thiết bị là thêm vùng lớn (10-10.000 km) được quét với 100%phạm vi bảo hiểm và rằng nghị quyết ngang khác nhau được nhỏ hơn và dài hơn cácchiều dài tương quan có thể là tham số được chọn, tức là có hiệu quả và pdf fimetions có thể được bắt nguồn.Echival lĩnh vực thử nghiệm trong sa mạc hóa đe dọa khu vực (EFEDA) nhằm mục đích thử nghiệmvà phê chuẩn của parameterizations thông cảm biến từ xa để suy ra areal trung bình của bề mặtnăng lượng cân bằng đến quy mô mà intercomparisons với kết quả của GCMs trở thànhkhả thi (Bolle et al., 1993). Ví dụ về so sánh như vậy là rất hiếm. Bài báo này mô tả cáchiệu suất của một mới từ xa thám parameterization (SEBAL), ban đầu được phát triển choAi Cập, mà đã được thử nghiệm bởi trường dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian quan sát đặc biệt(SOP) tại Tây Ban Nha trong tháng 6 năm 1991. Ba supersites với một khoảng cách lẫn nhau của khoảng 70km đã được giám sát chuyên sâu trong SOP: thảm thực vật tự nhiên ở Rado de Haro,khô các nông nghiệp ở Tomelloso và đất có tưới tiêu nông nghiệp ở Barrax. Kỹ thuật SEBALđược áp dụng để ánh xạ năng lượng phân vùng ở quy mô khác nhau, từ một đơn vi quy môbản vá lỗi bên trong supersite hành vi quy mô vĩ mô của toàn bộ bán đảo Iberia.1172. chiến lược xác nhậnCân bằng năng lượng mô hình thông qua cảm biến từ xa là một phương tiện để mô tả mặt đấtquy trình ở thô (Pinker, 1990). Một tổng quan ngắn gọn về một số nỗ lực để ánh xạbay hơi từ viễn thám được biên soạn bởi Schmugge và Becker (1991) và Moranvà Jacksoh (1991). Các thuật toán cảm biến từ xa thường khó khăn để xác nhận dothiếu bề mặt thông đo ở quy mô cần thiết. Vì lý do này, xác nhận củaHầu hết các thuật toán đã được dựa trên một hoặc hai đo lường dựa trên tháp thông lượng hỗn loạn lúckhá đồng nhất mục tiêu bề mặt. Sự sẵn có của HAPEX loại dữ liệu Tuy nhiên nêncoi là một khả năng lý tưởng để xác minh việc thực hiện thuật toán trong không đồng nhấtbản đồ địa hình.Lĩnh vực đo của hỗn loạn chất bởi ví dụ eddy tương quan kỹ thuật phản ánhbay hơi từ khu vực tương đối nhỏ nguồn. Vị trí và kích thước của tải trong các upwindthay đổi hướng với chiều dài gồ ghề, trọng lượng rẽ nước chiều cao, tốc độ, gió gió hướng vàma sát các vận tốc (Schuepp và ctv., 1990). Sự đóng góp để đo tuôn ra từ đấtTất cả các yếu tố bề mặt bên cạnh để tháp thông lượng là cao hơn đáng kể từ yếu tố nằmtiếp tục đi. Do đó, độ phân giải pixel của thuật toán cảm biến từ xa phải là caođể tài khoản để tích bề mặt chất phân đoạn, phi tuyến tính. So sánhDựa trên điểm ảnh chất với tháp dựa trên chất là do đó chỉ khả thi nếu kích thước pixel là mộtphần của chiều dài tất cả tìm nạp. Do đó, là một thủ tục cân chỉnh lồng nhau giữa towerbasedchất và từ xa dựa trên cảm biến chất với điểm ảnh lớn hơn các mối tương quanchiều dài là cần thiết.Theo quy định trong hình 2 và bảng 1, độ phân giải khác nhau vệ tinh đã được chọn đểtính toán cân bằng năng lượng bề mặt cho EFEDA. Máy đo TMS-NS001 gắn trên mộtmáy bay ngày 29 tháng 6 năm 1991 được sử dụng để so sánh với tháp dựa trên chất. TMSNS001 xác nhậnhình ảnh có thể vào lần lượt được áp dụng để xác minh hình ảnh METEOSAT độ phân giải thấpmua lại cùng một lúc. TMS-NS001 là một kênh mười hai Daedalus AAD1268máy quét quang phổ đa thiết kế tại NASA.3. SEBAL viễn thám thông ParameterizationMột loại mới của parameterization cảm biến từ xa của bề mặt chất (các bề mặt cân bằng năng lượngThuật toán cho đất, SEBAL) đã được phát triển để giải quyết bức xạ ròng (Q *), đất nhiệt thông(G0), hợp lý nhiệt thông (H) và ẩn nhiệt thông (một£) trên cơ sở điểm ảnh bằng pixel. Một lớpkháng chiến chuyển chương trình được sử dụng để các tài khoản trên thông lượng hợp lý nhiệt. Một đất nhiệt thông/mạng lướibức xạ phần mô tả thông lượng nhiệt đất. Sự cân bằng năng lượng đóng cửa bởi nhiệt ẩnthông là cụm từ dư.SEBAL yêu cầu phổ radiances trong Hiển thị, gần hồng ngoại và nhiệt hồng ngoại phạm vi đếnxác định các tham số như: suất phản chiếu bề mặt, chuẩn hoá khác biệt thảm thực vậtChỉ số (NDVI) và bề mặt nhiệt độ (hình 3). Kể từ khi suất phản chiếu bề mặt, NDVI và bề mặtnhiệt độ hiện nay có thể được lấy với nghị quyết không gian và thời gian khác nhau,SEBAL có thể được áp dụng ở quy mô khác nhau.Để đối phó với heterogeneity đất thảm thực vật-bầu không khí chuyển, không gianTham số (SVAT), một cách tiếp cận với bán thực nghiệm mối quan hệ giữa từ xaCác thông số quan sát tại một bàn tay và SVAT tham số lúc mặt khác được đề xuất. Mộtmảng của các thông số phân phối kiểm soát năng lượng phân vùng giữa tay XE trong không gian(bức xạ mặt trời, emissivity, bề mặt gồ ghề, đất nhiệt thông/net bức xạ tỷ lệ, gần bề mặtsự khác biệt nhiệt độ dọc máy, ma sát ' vận tốc và độ dài Monin-Obukhov) là ánh xạtrước khi của định lượng H. Sau đó, ÅE được lấy từ dư cân bằng năng lượng. Cácđịnh lượng của bề mặt chất đòi hỏi một thuật toán 30-bước là đầu ra của một sốbước sẽ được coi là đầu vào cho bước tiếp theo. Kết quả là một mạng lưới nhiềusong song chiều dọc bề mặt năng lượng cân bằng ở quy mô điểm ảnh độ phân giải không gianHình ảnh mà trải qua các thủ tục SEBAL phải phản ánh sự thay đổi không gian trong bề mặtđiều kiện. Sự hiện diện của thuỷ văn Thái cực cho phép cho các giải pháp cụ thể để bề mặtcân bằng năng lượng, tức là khô pixel sẽ được chỉ định Q * = G0 + H (A = 0, ví dụ như sa mạc) trong khi cho ướtđiểm ảnh Q * = G0 + ÁE giữ (A = 1, ví dụ như mở nước). Các điểm ảnh cụ thể cho phép xác địnhCác tham số có liên quan chẳng hạn như sự khác biệt nhiệt độ gần bề mặt dọc máy từđảo ngược của phương trình chuyển giao thông lượng hợp lý nhiệt và areal hiệu quả khí động họctham số từ õH/dT0 (Menenti và ctv., 1989). Để kích hoạt các tính toán SEBAL trên một thường xuyêncơ sở và trong sự vắng mặt của đất dữ liệu thô đúng ở, nó được coi là cần thiết để làm chomột số giả định (bảng 2).Số tiền tối thiểu của lĩnh vực dữ liệu cần thiết cho hoạt động của các đề án SEBAL sẽ được hiển thị trongbảng 3. Nó có thể được hiểu từ bảng 3