摘要
通过对中性条件下裸露土壤表面、均一植被覆盖表面和非均质下垫面水平风速模型的分析发现,粗糙元素的平均高度H、植被覆盖率σ和叶面积指数LAI是垂直风速廓线的最基本参数.据此,以中国科学院地理科学与资源研究所的山东禹城农业综合试验站为案例区,运用2000年小麦生长的实地监测数据、2000年3月30日的轨道号为122-34的LANDSAT-5卫星数据、NOAA-14气象卫星逐旬NDVI数据、1∶1万土地利用数据和1∶1万地形数据,模拟分析了小麦植株高度H、叶面积指数和覆盖率σ变化规律及其与植被指数NDVI的关系;建立了中性条件下禹城农业综合试验站垂直风速廓线模型,对禹城农业综合试验站2000年3月5日21:05至2000年5月24日7:05的4m、60m和1 000m高度处的逐时风速进行了模拟分析,讨论了风速的空间插值问题。
Above a non-uniform underlying surface, the mean height of roughness elements, fractional vegetation coverage and leaf area index are the most essential parameters of vertical wind profile under neutral condition. The mean height H, leaf area index LAI and fractional vegetation coverage σ of wheat at Yucheng Integrated Agricultural Experiment Station are simulated as functions of NDVI by using LANDSAT-5 data, every-ten-days observed data in the field, the every-ten-days NDVI data from NOAA- 14 meteorological satellite, 1 ： 10 000 land-use data, and as follows ： 1 ： 10000 topographical data. The functions are LAI={-51.915＋11.603·ln（NDVI） when NDVI increases（correlation coefficient is 0.889） -51.751＋11.077·lnNDVI） when NDVI decreaes （correlation coefficient is 0.860） H={-238.753＋2.251·NDVI when NDVI increases （correlation coefficient is 0.868） 93.2cm when NDVI decreases σ={e^28.308＋5.679ln （NDVI） when NDVI increases （correlation coefficient is 0.920） e^-3.712＋0.733ln（NDVI） when NDVI increases （correlation coefficient is 0.889） In terms of hourly observed wind horizontal velocity on 5th March of 2000 to 7：05 on 24th May of 2000, simulated as ： at a height of 2m during the period from 21：05 the formulation of wind horizontal velocity is u（z,t）=2.44u,（t）/ 1.54σ（t）（LAI（t）^0.37＋（1-σ（t）） ln1.54σ（t）（LAI（t））^0.37＋（1-σ（t））]z-0.98H（t）σ（t）（LAI（t）^0.37/0.2H（t）（LAI（t）^0.74 The calculation results of wind horizontal velocity at a height of 4m show that the simulated velocity is almost identical with the observation one.
The spatial interpolation can be executed in four steps： 1 ） to check the data quality and evaluate the roughness around the anemometer locations; 2） to calculate the mesowind in 5km × 5km grid cell around the stations; 3） to calculate the macrowind above selected basic wind stations; and 4） to geographically smooth the macrowind, from which the macrowind can be obtained for every 5km × 5km grid cell, irrespective of whether it contains a wind station.
出处
《资源科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2006年第1期136-144,共9页
Resources Science
基金
中国科学院地理科学与资源研究所知识创新工程主干科学计划(编号:CX10G-E01-04-03-02)
国家自然科学基金项目(编号:90202002)
国家重点基础研究发展规划项目(编号:2002CB412500)
中国科学院海外杰出青年学者基金项目
