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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:谈幸燕 张兰慧[1] 贺缠生[1,2] 朱昱作 韩智博 李旭亮 Tan X;Zhang L;He C;Zhu Y;Han Z;Li X
机构地区:[1]兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室,兰州730000 [2]Department of Geography Western Michigan University,Kalamazoo,MI 49008,USA
出 处:《中国科学:地球科学》2020年第11期1596-1610,共15页Scientia Sinica(Terrae)
基 金:国家自然科学基金项目(批准号:41530752、41877148、41501016和91125010);西密歇根大学地理学系Scherer捐赠基金资助。
摘 要:准确监测土壤水分在水文学和生态学研究中至关重要.宇宙射线中子传感器(CRNS)能测量田间尺度上的区域平均土壤水分,填补了原位观测与遥感反演之间的空间尺度缺陷.但是其在中国西北农牧交错带这样一个数据缺乏的干旱-半干旱地区的适用性研究还很缺乏.本研究校准并评估了CRNS(标准N0方法)估算土壤水分的性能.结果显示CRNS和烘干法土壤水分之间的皮尔逊相关系数(RP)和均方根误差(RMSE)分别为0.904和0.016m3m–3.这意味着CRNS能够很好地估计研究区的平均土壤水分.与原位观测网(ECH2O)测量的土壤水分相比,CRNS对环境中水分的变化更加敏感,表现为降雨时的高估和土壤干燥时的低估.标准校准方程(N0方法)中的三个形状参数a0、a1、a2在本研究区适用性受限,对其进行经验校准提高了CRNS土壤水分估算的准确性.由于缺少低烘干法土壤水分数据,因此在极端干燥的条件下,校准后的N0方法性能依旧不好.此外,包括植被生物量、林冠截留和广泛发育的生物土壤结皮在内的地上生物量增加了CRNS土壤水分估算的不确定性.需要考虑这些生物量的影响,以进一步提高CRNS在如中国西北农牧交错带这类数据缺乏地区中估算土壤水分的准确性.
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