بررسی و مقایسۀ روشهای برآورد تبخیر و تعرق واقعی در حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس، مرکز تحقیقات سنجش از دور (RSRC)، دانشگاه صنعتی شریف، تهران

2 استاد، دانشکدۀ مهندسی عمران و مدیر مرکز تحقیقات سنجش از دور (RSRC)، دانشگاه صنعتی شریف، تهران

چکیده

تبخیر و تعرق واقعی یکی از متغیرهای اصلی در محاسبۀ بیلان آب و انرژی سطح زمین محسوب می‏‌شود. تا ‏کنون روش‏های مختلفی برای محاسبۀ تبخیر و تعرق واقعی ارائه ‌شده است. هدف از مطالعۀ حاضر، بررسی و مقایسۀ انواع روش‏های موجود برای برآورد تبخیر و تعرق واقعی در حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه به‌منظور انتخاب الگوریتم بهینه است. به‌‌بیان ‌دیگر، با بررسی مزایا و معایب روش‌های تخمین تبخیر و تعرق واقعی، کارایی هر یک از این روش‌ها در حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه بررسی می‌شود. در تحقیق حاضر با استفاده از الگوریتم‌های ETLook، SEBAL، SEBS و S-SEBI که بر پایۀ معادلۀ بیلان انرژی استوار هستند و مقایسۀ نتایج به‌دست‌آمده از الگوریتم‌های مختلف این نتیجه به دست آمد که روش ETLook با بهره‌گیری از جدیدترین روش‏های برآورد تبخیر و تعرق توانسته است بسیاری از ضعف‏های سایر الگوریتم‏ها را پوشش دهد. این روش دومنبعی که پوشش گیاهی و خاک را به‌صورت جداگانه تحلیل می‏کند، با استفاده از تصاویر رطوبت خاک توانسته است حتی در روزهای ابری نیز کارایی خود را برای محاسبۀ تبخیر و تعرق از دست ندهد. با این‌حال، تجاری‌بودن این الگوریتم و اختلاف زیاد نتایج محصول جهانی WaPOR (تولیدشده با ETLook) با مشاهدات زمینی در حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه سبب شده است تا استفاده از آن نیز چندان میسر و مناسب نباشد. با توجه به جمیع شرایط ازجمله داشتن پایۀ فیزیکی مناسب، سهولت در اجرا و مقایسه با مقادیر زمینی می‏توان گفت که الگوریتم SEBAL مناسب‏ترین گزینه برای برآورد تبخیر و تعرق واقعی حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]. Tang R, Li ZL & Tang B. An application of the T s–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. 2010;114, 540-551
[2]. Inoue Y. Synergy of Remote Sensing and Modeling for Estimating Ecophysiological Processes in Plant Production. Plant Production Science. 2003;6:3–16.
[3]. Gowda PH, Chavez J L, Colaizzi PD, Evett S, Howell T A, Tolk JA. ET mapping for agricultural water management: present status and challenges. Irrigation Science. 2007;26:223-237.
[4]. Ayoola O, Emmanuel O, Harald K, Frank A, Joel A, Salisu T, Luitpold H, Jan B. Comparison Of Sebal Estimated Heat Fluxes And Evapotranspiration Using Field And Remote Sensing Data In The Sudanian Savanna In West Africa. International Journal of Agriculture and Environmental Research. 2018; 22:2455-6939
[5]. Zhang K, Kimball JS, and Running SW. A review of remote sensing based actual evapotranspiration estimation. WIREs Water. 2016;3: 834–853.
[6]. Kjaersgaard J H, Allen RG, Garcia M, Kramber W & Trezza, R. Automated selection of anchor pixels for landsat based evapotranspiration estimation. In World Environmental and Water Resources Congress 2009: Great Rivers (pp. 1-11).
[7]. Bastiaanssen, W, Van der Wal T, and Visser T.Diagnosis of regional evaporation by remote sensing to support irrigation performance assessment, Irrig. Drain. Syst. 1996; 10(1), 1–23
[8]. Allen R, Tasumi M, and Trezza R.Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)—Model, J.Irrig. Drain. Eng. 2007;133(4), 380–394.
[9]. Bagheri Haroni, MH, Evaluating remote sensing to estimate water balance in regional scale harvest ground water Emphasizing the net purification of groundwater (case study: Urmia Lake basin), M.Sc. thesis, TMU university, 2011.[Persian]
[10].            DroogersPW, Immerzeel W, and Lorite IJ.Estimating actual irrigation application by remotely sensed evapotranspiration observations, Agric. Water Manage.2010; 97, 1351–1359
[11].            Hu G, Jia, L & Menenti M. Comparison of MOD16 and LSA-SAF MSG evapotranspiration products over Europe for 2011. Remote Sensing of Environment. 2015; 156, 510-526.
[12].            Zhao LL, Ronglin, T, Zhengming W, Yuyun B, Chenghu Z, Bohui T, Guangjian Y, et al. A Review of Current Methodologies for Regional Evapotranspiration Estimation from Remotely Sensed Data. Sensors, 2009; 9:3801-3853.
[13].            Remote Sensing Research Center (RSRC), Estimation of evapotranspiration, costs and the amount of water saving in agriculture (case study: Urmia Lake basin for 2010 ), EWRC in Sharif university of Technology, 2015. [Persian]
[14].            Su Z. The Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes SEBS-The SurfaceEnergy Balance. Hydrology and Earth System Sciences. 2002;6(1): 85-100.
[15].            Martens B, Miralles DG, Lievens H, van der Schalie R, de Jeu RAM, Fernández-Prieto D, et al. N.E.C: GLEAM v3: satellite-based land evaporation and root-zone soil moisture, Geoscientific Model Development. 2018;10, 1903–1925.
 
[16].            www.fao.org/3/i7315en/I7315EN
[17].            Hatch U, Jagtap S, Jones J, Lamb M. Potential effects of climate change on agricultural water use in the southeast U.S. Journal of the American Water Resources Association. 1999;35 (6), 1551–1561.
[18].            Allen R, Pereira LS, Raes D and Smith M. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO, Rome. 1998; 300(9), D05109.
[20].            Wang Y, Yu P, Xiong W, Wang L.Water-Yield Reduction after Afforestation and Related Processes in the Semiarid Liupan Mountains, China. American Water Resources Association. 2008;44(5):1086-1097.
[21].            Yekom Consulting engineering, Implementation of 40 percent reduction in agricultural water consumption in the Zarrine-Rud and Simin-e Hidro rivers basin (case study: Saeen ghalee and miandoab), 2016. [Persian]
دوره 6، شماره 1
فروردین 1398
صفحه 125-136
  • تاریخ دریافت: 01 شهریور 1397
  • تاریخ بازنگری: 13 آبان 1397
  • تاریخ پذیرش: 13 آبان 1397
  • تاریخ اولین انتشار: 01 فروردین 1398
  • تاریخ انتشار: 01 فروردین 1398