BAITSSS - BAITSSS

BAITSSS
Разработчики)Рамеш Дунгел и группа
Написано вPython (язык программирования), сценарий оболочки, ГДАЛ, тупой
Операционная системаМайкрософт Виндоус
ТипЭвапотранспирация моделирование орошение моделирование температура поверхности моделирование, моделирование влажности почвы, Географическая информационная система

BAITSSS (Обратно-усредненное итеративное решение для двух источников температуры поверхности и баланса энергии) является биофизическим Эвапотранспирация (ET) компьютерная модель это определяет воды использовать, прежде всего, в сельское хозяйство пейзаж, с помощью дистанционное зондирование основанная на информации.[1] Он был разработан и усовершенствован Рамешем Дунгелем и группой по водным ресурсам в Университет Айдахо Центр исследований и распространения знаний Kimberly с 2010 года. Он использовался в различных областях в Соединенные Штаты включая Южный Айдахо, Северная Калифорния, северо-Запад Канзас, и Техас.

История развития

BAITSSS возникла в результате исследования Рамеша Дунгеля, аспиранта Университет Айдахо,[2] который присоединился к проекту под названием «Производство и интеграция временных рядов эвапотранспирации с привязкой к сетке для приложений управления ирригацией, гидрологии и дистанционного зондирования» под руководством профессора Ричарда Г. Аллена.[3]

В 2012 году начальная версия пейзаж модель была разработана с использованием Python ПРАЗДНЫЙ окружающая среда с использованием данных о погоде NARR (~ 32 км).[1] Дунгель представил свою докторскую диссертацию в 2014 году, в которой модель называлась BATANS (ускоренное численное решение с обратным усреднением двух источников).[1][2] Модель была впервые опубликована в Метеорологические приложения журнал в 2016 году под названием BAITSSS в качестве основы для интерполяции ET между спутник эстакада, когда термическая температура поверхности недоступен.[1] Общая концепция обратного усреднения была введена для ускорения процесса сходимости итеративно решаемых компонентов баланса поверхностной энергии, что может занимать много времени и часто может не совпадать, особенно в условиях низкого скорость ветра.[1]

В 2017 году ландшафтная модель BAITSSS была написана на Python. ракушка, вместе с ГДАЛ и NumPy библиотеки, использующие данные о погоде NLDAS (~ 12,5 км).[1] Подробная независимая модель оценивалась по сравнению с лизиметр измеренный ET, инфракрасная температура (IRT) и чистый радиометр из засухоустойчивый кукуруза в лаборатории консервации и производства в г. Бушленд, Техас группой ученые из USDA-ARS и Канзасский государственный университет с 2017 по 2019 гг.[1] Некоторые более поздние разработки BAITSSS включают компоненты продуктивности растений, основанные на физике, т.е. биомасса и урожай вычисление.[1][4][5]

Обоснование

Основные компоненты модели BAITSSS ET

Большая часть чего-либо дистанционное зондирование основанный мгновенный ET в моделях используется испарительная фракция (EF) или эталонная ET фракция (ETрF), аналогично коэффициенты урожая, для расчета сезонных значений в этих моделях обычно отсутствует почвенная водный баланс и Орошение компоненты в балансе поверхностной энергии.[1] Другими ограничивающими факторами является зависимость от тепловой -основан радиометрический температура поверхности, который не всегда доступен по запросу временное разрешение и часто скрывается такими факторами, как облачность.[1][6] BAITSSS был разработан, чтобы заполнить эти пробелы в дистанционное зондирование основанные модели, освобождающие от использования тепловой -основан радиометрический температура поверхности и служить в качестве цифрового трекера полива сельскохозяйственных культур, имитирующего высокие временный (ежечасно или менее чем за час) и Пространственное разрешение (30 метр ) ET карты.[1][7][8] BAITSSS использует дистанционное зондирование основан навес информация о пласте, т.е. оценка сезонного изменения индексы растительности и старение.[1]

Подход и структура модели

Баланс поверхностной энергии является одним из широко используемых подходов к количественной оценке ET (скрытая теплота поток с точки зрения поток ), где погодные переменные и индексы растительности являются движущими силами этого процесса. BAITSSS использует многочисленные уравнения для расчета баланса поверхностной энергии и сопротивлений, в основном из которых взяты из Javis, 1976:[9] Чоудхури и Монтейт, 1988 г.,[10] и аэродинамический методы или уравнения связи градиента потока[11][12] с функциями устойчивости, связанными с Теория подобия Монина – Обухова..

Основные фундаментальные уравнения

Скрытый тепловой поток (LE)

В аэродинамический или уравнения градиента потока скрытый тепловой поток в BAITSSS показаны ниже. это насыщение давление газа на навес и для почвы, окружающий давление газа, рac объемный пограничный слой сопротивление растительных элементов в пологе, rах является аэродинамическое сопротивление между нулевым смещением плоскости (d) + длина шероховатости импульса (zом) и высота измерения (z) скорость ветра, рв качестве - аэродинамическое сопротивление между основанием и высотой купола (d + zом) и rSS сопротивление поверхности почвы.[1]

Схема BAITSSS скрытый тепловой поток (LE) и явный тепловой поток (H) в качестве электрической аналогии, показывающей различные сопротивления (сопротивление поверхности почвы: rSS и сопротивление купола: rsc) и температура поверхности (Температура купола: Tc и температура поверхности почвы: Ts).

Явный тепловой поток (Рука температура поверхности расчет[1]

Уравнения градиента потока явный тепловой поток и температура поверхности в BAITSSS показаны ниже.

Сопротивление купола (rsc)

Типичное уравнение типа Джарвиса для rsc принятый в BAITSSS показан ниже, Rс-мин - минимальное значение rsc, LAI - это индекс площади листа, fc часть навес покрытия, весовые функции, представляющие реакцию растений на солнечная радиация (F1), температура воздуха (F2), дефицит давления пара (F3), и влажность почвы (F4) каждый из которых изменяется от 0 до 1.[1]

Данные

Вход

Усредненное по часам итеративное решение температура поверхности от BAITSSS (композитная поверхность) по сравнению с измеренной инфракрасной температурой (IRT) и температурой воздуха кукурузы в период с 22 мая по 28 июня 2016 г. возле Бушленда, штат Техас.

ET модели, как правило, нуждаются в информации о растительность (физические свойства и индексы растительности ) и состояния окружающей среды (погодные данные) для расчета водопотребления. Основные требования к данным о погоде в BAITSSS: солнечное излучение (Рс ↓), скорость ветра (тыz), температура воздуха (Та), относительная влажность (RH) или удельная влажность (qа), и осадки (П). Индексы растительности требования в BAITSSS: индекс площади листа (LAI) и дробное навес крышка (fc), обычно оценивается из нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI). Автоматизированный BAITSSS [1] может вычислить ET на протяжении Соединенные Штаты с помощью Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) данные о погоде (т.е. ежечасно NLDAS: система ассимиляции наземных данных Северной Америки на 1/8 степень; ~ 12,5 км), Индексы растительности приобретенные Landsat, и почвенная информация из ССУРГО.

Выход

BAITSSS генерирует большое количество переменных (потоки, сопротивления и влажность) в виде сетки на каждом временном шаге. Наиболее часто используемые выходы: эвапотранспирация, испарение, испарение, влажность почвы, орошение сумма и температура поверхности карты и Временные ряды анализ.

Особенности модели

Временные ряды моделированных BAITSSS суточных кумулятивных графиков кукуруза а) испарение (Т), б) испарение (ESS), в) средняя влажность почвы в корневой зоне (θкорень), г) средняя влажность почвы на поверхности (θсюр), д) эвапотранспирация (ET), f) с сеткой осадки (P), и смоделированный орошение (Яrr; гистограмма) выбранного пикселя в Sheridan 6 (SD-6) LEMA (100 ° 38 ′ 22 ″ з.д., 39 ° 21 ′ 38 ″ с.ш.) в период с 10 мая по 15 сентября, Канзас, Соединенные Штаты. Тень представляет 5-летний максимум и минимум, а черная линия представляет среднее значение.
ОсобенностьОписание
Энергетический баланс из двух источниковBAITSSS - это модель энергетического баланса с двумя источниками (отдельные участки почвы и растительного покрова), интегрированная по доле растительного покрова (fc) по вегетационным индексам.
Водный баланс двухслойной почвыBAITSSS моделирует поверхностную влажность почвы (θсюр) и влажности корневой зоны (θкорень) слои связаны с динамикой испарительного (ESS) и транспирационный (Т) поток. Капиллярный подъем (CR) из слоя ниже корневой зоны в слой корневой зоны не учитывается. Влажность почвы в обоих слоях ограничена полевой емкостью (θfc).
Температура поверхностиBAITSSS итеративно решает температура поверхности обращая уравнения градиента потока H в почва поверхность (индекс s) (Ts) и навес уровень (индекс c) (Tc) для каждого временного шага с использованием непрерывных погодных переменных и шероховатость поверхности определяется индексы растительности.
Почвенный тепловой поток почвыBAITSSS оценивает поток тепла от грунта (G) поверхности почвы на основе явного теплового потока (Hs) или чистое излучение (Rн_с) поверхности почвы и не учитывает G на покрытой растительностью поверхности.
ТранспирацияПеременная проводимость купола с точки зрения навес сопротивление (rsc), основанный на алгоритме типа Джарвиса, используется для вычисления испарение.
ИспарениеИспарение (ESS) в BAITSSS вычисляется на основе почва сопротивление (rSS) и почва содержание воды в почва поверхностный слой (верхние 100 миллиметров почва водный баланс ).
ОрошениеBAITSSS моделирует орошение (яrr ) в сельскохозяйственный пейзажи[13][14] подражая опрокидывающийся ковш подход (применяется к поверхности как спринклер или подповерхностный слой как капать ), используя допустимое истощение (MAD), и режимы влажности почвы на глубине укоренения (нижние 100-2000 миллиметров слоя почвы).
Биомасса и урожайBAITSSS вычисляет вышеупомянутую биомассу из испарение эффективность нормализована дефицит давления пара и фракции зерна эмпирической функцией биомасса.

Приложения и признание сельскохозяйственных систем

BAITSSS был реализован для расчета ET в южной Айдахо на 2008 год и в северной Калифорнии на 2010 год.[1] Он использовался для расчета кукуруза и сорго ET в Бушленд, Техас на 2016 год, и несколько культур на северо-западе Канзас на 2013–2017 гг.[1][15][16][4] BAITSSS широко обсуждается среди сверстники по всему миру, включая Bhattarai et al. в 2017 г. и Jones et al. в 2019 году.[17] Комитет Сената США по сельскому хозяйству, питанию и лесному хозяйству перечислил BAITSSS в изменение климата отчет.[18] BAITSSS также освещался в статьях в Правительство открытого доступа,[6][19] Landsat научная группа[20] Журнал Grass & Grain,[21] Национальная система управления и поддержки информации (NIMSS), [22] наземные экологические модели, [23] и ключевой исследовательский вклад, связанный с оценкой явного теплового потока в моделях ET на основе дистанционного зондирования. [24]

В сентябре 2019 г. Канзас Район управления подземными водами 4 (GMD 4) вместе с BAITSSS получил национальное признание от Американская ассоциация развития науки (AAAS). [25][26][15][27][28][29] AAAS выделила 18 сообществ в США, которые откликаются на изменение климата[30][31][32] включая Шеридан Каунти, Канзас продлить жизнь Водоносный горизонт Огаллала за счет минимизации использования воды там, где это водоносный горизонт быстро истощается из-за обширной сельскохозяйственной практики. AAAS обсудили разработку и использование сложных ET модели BAITSSS и Dhungel's и др. ученые усилия по поддержке эффективного использования воды в Шеридан Каунти, Канзас.[15]

Имитация совокупного сезонного эвапотранспирация (мм при пространственном разрешении 30 м) по почасовым метеорологическим данным от NLDAS и Индексы растительности из Landsat с использованием автоматизированных BAITSSS, предполагающих 0,5 MAD в период с 10 мая по 15 сентября 2013 года для регулируемого района управления подземными водами; СД-6 ЛЕМА, Канзас, Соединенные Штаты (черные круги, права на воду формы).

Кроме того, Верхний республиканский областной консультативный комитет Канзас (Июнь 2019 г.)[16] и GMD 4[33] обсудили возможные выгоды и использование BAITSSS для управления водопользованием, образовательных целей и распределения затрат. Краткий рассказ об усилиях Канзасского государственного университета по сохранению водоносного горизонта Огаллала и GMD4 с использованием модели ET был опубликован в Новости Матери-Земли (Апрель / май 2020 г.). [34]

Пример приложения

Dhungel et al., 2020,[1] в сочетании с полевиками, системными аналитиками и районными водные менеджеры, применил BAITSSS в районе управление водными ресурсами уровень, ориентированный на сезонные ET и ежегодный грунтовые воды ставки вывода на Шеридан 6 (SD-6) Местный расширенный план управления (LEMA) на пятилетний период (2013-2017) на северо-западе, Канзас, Соединенные Штаты. BAITSSS смоделировано орошение сравнивался с сообщенным орошение а также сделать вывод недостаточное орошение в водное право единицы управления (WRMU). В Канзас, грунтовые воды записи по перекачке законный документы и ведутся Канзасским отделом водных ресурсов. Сезонная подача воды сравнивалась с моделированием BAITSSS. ET как хорошо политый обрезать воды условие.

Проблемы и ограничения

Моделирование почасовой ET при пространственном разрешении 30 м для сезонный шкала времени является вычислительно сложной и ресурсоемкий.[1][35] Низкий скорость ветра усложняет сближение и составляющих баланса поверхностной энергии.[1] Группа сверстников Pan et al. в 2017 году [14] и Dhungel et al., 2019 [1] указал на возможную сложность параметризации и валидации таких моделей сопротивления. Моделируемый полив может отличаться от фактического полива.[1]

Смотрите также

  • МЕТРИЧЕСКИЙ, еще одна модель, разработанная Университетом Айдахо, которая использует спутниковые данные Landsat для расчета и картирования эвапотранспирации.
  • SEBAL, использует баланс поверхностной энергии для оценки аспектов гидрологический цикл. SEBAL отображает эвапотранспирацию, рост биомассы, дефицит воды и влажность почвы.

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п q р s т ты v ш Рецензируемые статьи от Dhungel и других:
  2. ^ а б Дхангел, Рамеш (май 2014 г.). «Временная интеграция эвапотранспирации с использованием модели баланса поверхностной энергии из двух источников с использованием метеорологических данных Narr Reanalysis и спутниковых метрических данных». Получено 2019-10-19 - через Университет Айдахо цифровая библиотека.
  3. ^ «Univ of Idaho представил: Производство и интеграция временных рядов данных по эвапотранспирации с привязкой к сетке для приложений управления ирригацией, гидрологии и дистанционного зондирования». Информационная система по исследованиям, образованию и экономике (REEIS). Министерство сельского хозяйства США. Получено 2019-11-02.
  4. ^ а б «Эффективная стратегия управления водными ресурсами в сельском хозяйстве с помощью алгоритма биофизической эвапотранспирации (BAITSSS)».
  5. ^ «Экономика сельского хозяйства, персонал, программы и публикации - Университет штата Канзас» (PDF).
  6. ^ а б Экклстон, Салли (30.11.2018). «Вода для роста растений: основа глобального продовольственного снабжения и экосистемных услуг». Правительство открытого доступа. Получено 2019-11-13.
  7. ^ "'Все дело в воде 'Встреча Глобальных продовольственных систем ". www.k-state.edu. Получено 2019-10-21.
  8. ^ «Инструменты для испарения ландшафта нового поколения: возможно ли это?». ASA, CSSA и SSSA - Международное ежегодное собрание ASA, CSSA и CSA. Получено 2019-05-11.
  9. ^ Джарвис, П. (1976). Интерпретация изменений водного потенциала листьев и устьичной проводимости, обнаруженных в пологах в полевых условиях.. OCLC  709369248.
  10. ^ ЧУДХУРИ, Б.Дж.; МОНТЕЙТ, Дж. Л. (15 января 1988 г.). «Четырехслойная модель теплового баланса однородных поверхностей земли». Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества. 114 (480): 373–398. Дои:10.1256 / smsqj.48005. ISSN  1477-870X.
  11. ^ Hatfield, J.L .; Baker, J.M .; Прюгер, Джон Х .; Кустас, Уильям П. (2005), «Аэродинамические методы оценки турбулентных потоков», Микрометеорология в сельскохозяйственных системах, Американское агрономическое общество, Американское общество растениеводства и Американское общество почвоведов, Дои:10.2134 / agronmonogr47.c18, ISBN  978-0-89118-268-9
  12. ^ Паган, Брианна; Маес, Воутер; Gentine, Пьер; Мартенс, Брехт; Мираль, Диего (18 февраля 2019 г.). «Изучение возможности спутниковой флуоресценции, индуцированной солнечным светом, для ограничения глобальных оценок транспирации». Дистанционное зондирование. 11 (4): 413. Bibcode:2019RemS ... 11..413P. Дои:10.3390 / RS11040413. ISSN  2072-4292.
  13. ^ Он, Руян; Джин, Юфан; Канделус, Мазиар; Заккария, Даниэле; Санден, Блейк; Снайдер, Ричард; Цзян, Цзиньбао; Hopmans, янв (05.05.2017). "Оценка эвапотранспирации над миндальным садом с использованием спутниковых наблюдений Landsat". Дистанционное зондирование. 9 (5): 436. Bibcode:2017RemS .... 9..436H. Дои:10.3390 / RS9050436. ISSN  2072-4292.
  14. ^ а б Пан, Синь; Лю, Юаньбо; Ган, Гоцзин; Фань, Синван; Ян, Инбао (2017). «Оценка эвапотранспирации с использованием непараметрического подхода под всем небом: оценка точности и анализ ошибок». Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений Земли и дистанционного зондирования. 10 (6): 2528–2539. Bibcode:2017IJSTA..10.2528P. Дои:10.1109 / JSTARS.2017.2707586. ISSN  1939-1404. S2CID  43662524.
  15. ^ а б c «Фермеры Канзаса сводят к минимуму водопользование, поскольку Великие Южные равнины становятся более засушливыми». Как мы отвечаем. Получено 2019-09-20.
  16. ^ а б «Верхнереспубликанский областной консультативный комитет» (PDF). kwo.ks.gov. Получено 2019-09-21.
  17. ^ Обсуждение среди сверстников:
  18. ^ «Рецензируемое исследование изменения климата, проведенное авторами Министерства сельского хозяйства США, январь 2017 г. - август 2019 г.» (PDF).
  19. ^ "Новости | Программа водоносного горизонта Огаллала". ogallala.tamu.edu. Получено 2019-11-13.
  20. ^ "Публикации научной группы Landsat".
  21. ^ «Sheridan 6 LEMA - история успеха в области сохранения и управления водными ресурсами».
  22. ^ «Физика почвы, воды и окружающей среды для сохранения сельского хозяйства и природных ресурсов».
  23. ^ Ли, Синан; Чжан, Ли; Ма, Руи; Ян, Мин; Тиан, Сянцзюнь (01.11.2020). «Улучшенная ассимиляция ET за счет включения наблюдений за влажностью почвы SMAP с использованием модели связанного процесса: исследование засушливых и полузасушливых регионов США». Журнал гидрологии. 590: 125402. Дои:10.1016 / j.jhydrol.2020.125402. ISSN  0022-1694.
  24. ^ Мохан, М. М. Пракаш; Канчирапужа, Раджита; Варма, Мурари Р. Р. (2020-10-15). «Обзор подходов к оценке потока явного тепла в моделях эвапотранспирации на основе дистанционного зондирования». Журнал прикладного дистанционного зондирования. 14 (4). Дои:10.1117 / 1.JRS.14.041501. ISSN  1931-3195.
  25. ^ Как мы реагируем - сообщества и ученые принимают меры в связи с изменением климата, получено 2019-11-14
  26. ^ «Как мы реагируем: истории реакции сообщества на изменение климата». Как мы отвечаем. Получено 2019-09-18.
  27. ^ «ГМД 4». www.gmd4.org. Получено 2019-11-11.
  28. ^ "Ассоциация сельского водоснабжения Канзаса> ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ> Новостная статья". krwa.net. Получено 2019-11-12.
  29. ^ «Отчет освещает климатические усилия округа Шеридан». Прогресс фермы. 2019-09-20. Получено 2019-11-12.
  30. ^ "'«Как мы реагируем» освещает, как сообщества США борются с последствиями изменения климата ». EurekAlert!. Получено 2019-11-18.
  31. ^ "Научный журнал" (PDF).
  32. ^ «Как американские сообщества готовятся к воздействию изменения климата • Earth.com». Earth.com. Получено 2019-11-18.
  33. ^ Протокол заседания Kansas GMD 4:
  34. ^ «Города переходят на возобновляемые источники энергии для транзита».
  35. ^ «Укажите на ландшафтный масштаб: особенности в агроэкологии». Область наук о Земле и окружающей среде. Получено 2020-06-12.

внешняя ссылка