Nature Scientific Reports: Оценка эвапотранспирации с использованием модели поверхностного энергетического баланса и спутниковых данных среднего разрешения: оперативный подход к непрерывному мониторингу
Мониторинг пространственных и временных тенденций водопользования имеет первостепенное значение для обеспечения водной и продовольственной безопасности в речных бассейнах, испытывающих трудности из-за нехватки воды и аномальных погодных условий, вызванных изменением климата. Для количественной оценки водопотребления сельскохозяйственным сектором требуется непрерывный мониторинг в различных пространственных масштабах, от поля (< 1 га) до бассейна. Обусловленное спросом требование охвата больших площадей при одновременном предоставлении пространственно распределённой информации делает использование измерительных устройств на местах невозможным. Спутники наблюдения Земли и методы дистанционного зондирования предлагают эффективную альтернативу оценке безвозвратного использования воды (фактических потоков эвапотранспирации (ETa)) с использованием периодических наблюдений в видимой и инфракрасной областях спектра. Однако оптическим спутниковым данным часто мешают шумы из-за облачного покрова, облачной тени, аэрозолей и других проблем, связанных со спутником, таких как отказ корректора линии сканирования в Landsat 7, нарушающий непрерывность временных наблюдений. Эти пробелы должны быть заполнены статистически, чтобы рассчитать агрегированные сезонные и годовые оценки ETa. Авторы представляют подход к созданию заполненных пробелов многолетних ежемесячных карт ETa со средним пространственным разрешением 30 м. Метод включает в себя два основных этапа: (i) оценку ETa с использованием реализации модели поверхностного энергетического баланса на основе Python, называемой PySEBAL, и (ii) временную интерполяцию с использованием модели локально взвешенной регрессии с последующей пространственной интерполяцией на основе сплайнов для заполнения пробелов во времени и на местах. Этот подход применяется к большому бессточному бассейну озера Урмия с площадью поверхности ~ 52 970 км2 в Иране за 2013–2015 гг. с использованием спутниковых данных Landsat 7 и 8. Результаты показывают, что реализованный подход к заполнению пробелов может реконструировать ежемесячную динамику ETa по различным типам землепользования, сохраняя при этом высокую пространственную изменчивость. Сравнение с аналогичным набором данных из FAO WaPOR показало очень высокую корреляцию с R2, равным 0,93. Исследование демонстрирует применимость этого подхода к более крупному бассейну, который можно расширить и воспроизвести на другие географические районы.