Abstract In the assessment of irrigation schemes, the accuracy of performance indicators related to the water balance could be improved by estimating crop evapotranspiration (ETc) using remote sensing techniques. The two main remote sensing approaches to estimating ETc are the surface energy balance and the FAO56-based approach, that uses the ability of vegetation indices (VI) to trace the crop coefficient. Both approaches were evaluated comparatively at the Rio Dulce irrigation scheme in Argentina (where the predominant crops are cotton, alfalfa, and maize) using products from the Landsat 7 and 8 sensors provided by the EEFlux application. The first analysis used field-specific, VI-derived basal crop coefficients obtained for 1743 fields using series of 9–29 satellite images along the 2014−15 irrigation campaign. The second analysis used 30 fields (grown with cotton and maize) where the actual irrigation schedules in the 2014−15 irrigation campaign were known. A root zone soil water balance was computed in these fields using the FAO56 dual approach with field-specific, VI-derived basal crop coefficients. The ETc obtained from the water balance was compared with the ETc estimated using a single crop coefficient approach that uses field-specific VI and takes into account soil evaporation (herein called synthetic approach), and with the ETc obtained with the METRIC surface energy balance model as facilitated by the EEFlux application. The third analysis was a simulation analysis of errors in the estimation of the ETc due to the interpolation to daily values of single crop coefficients and basal crop coefficients determined at hypothetical satellite overpass intervals of longer than one day. The VI-derived basal crop coefficient curves obtained for the 1743 fields of the first analysis were below the locally adopted standard (not field-specific) basal crop coefficient. Crop evapotranspiration in the 8005 ha covered by this analysis was about 20 % higher when applying standard non-field specific curves than when applying VI-derived curves. This difference pointed to the importance of using field-specific estimations of ETc. In the analysis carried out on the 30 selected fields, the ETc estimated using the VI-based approach agreed well with the ETc obtained from the water balance except under water deficit conditions. The crop coefficients obtained for these fields using the METRIC model correlated with those obtained by applying the VI-based method, although the former tended to be higher than the latter in the lower value range. The analysis of interpolation errors showed that when satellite overpass frequency is greater than one week and water deficit is mild or inexistent, the interpolation of crop coefficients (for instance, of those derived from an energy balance) gives errors of ETc estimations that are greater than those resulting from the VI-based approach. Under water deficit conditions, the VI-based approach systematically overestimates evapotranspiration.

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评估用于灌溉计划绩效评估的不同 ET 估算方法

摘要 在灌溉方案评估中，可以通过使用遥感技术估算作物蒸散量 (ETc) 来提高与水平衡相关的性能指标的准确性。估算ETc 的两种主要遥感方法是地表能量平衡和基于FAO56 的方法，该方法利用植被指数(VI) 的能力来追踪作物系数。使用 EEFlux 应用程序提供的 Landsat 7 和 8 传感器的产品，在阿根廷的 Rio Dulce 灌溉计划（主要作物是棉花、苜蓿和玉米）中对这两种方法进行了比较评估。第一次分析使用了 2014-15 年灌溉活动期间使用 9-29 幅卫星图像系列为 1743 个田地获得的特定田地、VI 衍生的基础作物系数。第二个分析使用了 30 个田地（种植棉花和玉米），其中 2014-15 年灌溉活动的实际灌溉计划是已知的。根区土壤水分平衡是在这些田地中使用 FAO56 双重方法计算的，该方法具有田间特定的、VI 衍生的基础作物系数。将从水分平衡获得的 ETc 与使用单一作物系数方法估计的 ETc 进行比较，该方法使用特定于田地的 VI 并考虑土壤蒸发（此处称为合成方法），以及使用 METRIC 表面能量平衡模型获得的 ETc EEFlux 应用程序提供了便利。第三个分析是对 ETc 估计误差的模拟分析，这是由于对单作物系数和基础作物系数的每日值的插值，这些系数是在假设的卫星通过间隔超过一天的情况下确定的。为第一次分析的 1743 个田地获得的 VI 派生的基部作物系数曲线低于当地采用的标准（非特定于田地）的基部作物系数。当应用标准的非田间特定曲线时，该分析涵盖的 8005 公顷作物蒸散量比应用 VI 衍生曲线时高约 20%。这种差异表明使用特定领域的 ETc 估计的重要性。在对 30 个选定领域进行的分析中，使用基于 VI 的方法估计的 ETc 与从水平衡获得的 ETc 非常吻合，除非在缺水条件下。使用 METRIC 模型为这些田地获得的作物系数与使用基于 VI 的方法获得的系数相关，尽管前者在较低的值范围内往往高于后者。插值误差分析表明，当卫星通过频率大于 1 周且缺水轻微或不存在时，作物系数（例如来自能量平衡的系数）的插值给出的 ETc 估计误差大于那些源自基于 VI 的方法。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。使用 METRIC 模型为这些田地获得的作物系数与使用基于 VI 的方法获得的系数相关，尽管前者在较低的值范围内往往高于后者。插值误差分析表明，当卫星通过频率大于 1 周且缺水轻微或不存在时，作物系数（例如来自能量平衡的系数）的插值给出的 ETc 估计误差大于那些源自基于 VI 的方法。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。使用 METRIC 模型为这些田地获得的作物系数与使用基于 VI 的方法获得的系数相关，尽管前者在较低的值范围内往往高于后者。插值误差分析表明，当卫星通过频率大于 1 周且缺水轻微或不存在时，作物系数（例如来自能量平衡的系数）的插值给出的 ETc 估计误差大于那些源自基于 VI 的方法。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。尽管前者在较低的值范围内往往高于后者。插值误差分析表明，当卫星通过频率大于 1 周且缺水轻微或不存在时，作物系数（例如来自能量平衡的系数）的插值给出的 ETc 估计误差大于那些源自基于 VI 的方法。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。尽管前者在较低的值范围内往往高于后者。插值误差分析表明，当卫星通过频率大于 1 周且缺水轻微或不存在时，作物系数（例如来自能量平衡的系数）的插值给出的 ETc 估计误差大于那些源自基于 VI 的方法。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。来自能量平衡的那些）给出的 ETc 估计误差大于基于 VI 的方法产生的误差。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。来自能量平衡的那些）给出的 ETc 估计误差大于基于 VI 的方法产生的误差。在缺水条件下，基于 VI 的方法系统地高估了蒸散量。