基于卫星土壤湿度的灌溉估算

尽管灌溉是人为水消耗的主要来源之一，但全球范围内关于用于灌溉的水量的详细信息往往缺乏。鉴于此，本研究提出了一种方法，通过利用遥感土壤湿度来估算西班牙某试点区域的灌溉量。该研究采用了两个高分辨率的DISPATCH（基于物理和理论变化的离散化）下调土壤湿度产品：SMAP（土壤湿度主动被动传感器）和SMOS（土壤湿度与海洋盐度），其空间分辨率为1公里。灌溉估算通过SM2RAIN算法获得，其中蒸散发项得到了改进，以根据FAO（联合国粮食及农业组织）模型来适当重现 irrigated面积的作物蒸散发。
该研究主要分析了2016年1月至2017年9月期间对SMAP数据进行的实验。借助可用的较长时序SMOS数据的实验，使得灌溉估算得以追溯到2011年。在进行的两个实验中，所提方法在四个试点灌溉区准确再现了实际发生的灌溉量的数值。对于SMAP实验，由于进行了更详细的分析，还在表示灌溉事件的空间分布和时间分配方面提供了令人满意的结果。此外，针对SM2RAIN算法中哪个项在确定进入土壤水量的主导作用的研究，突显了对蒸散发过程正确表示的重要性。