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Integrating thermal stress indexes within Shuttleworth–Wallace model for evapotranspiration mapping over a complex surface
Irrigation Science ( IF 3.1 ) Pub Date : 2020-10-06 , DOI: 10.1007/s00271-020-00701-3
Jamal Elfarkh , Salah Er-Raki , Jamal Ezzahar , Abdelghani Chehbouni , Bouchra Aithssaine , Abdelhakim Amazirh , Saïd Khabba , Lionel Jarlan

The main goal of this work was to evaluate the potential of the Shuttleworth–Wallace (SW) model for mapping actual crop evapotranspiration (ET) over complex surface located in the foothill of the Atlas Mountain (Morocco). This model needs many input variables to compute soil $$({r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}})$$ and vegetation ( $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}})$$ resistances, which are often difficult to estimate at large scale particularly soil moisture. In this study, a new approach to spatialize $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ and $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ based on two thermal-based proxy variables was proposed. Land Surface Temperature ( $$\mathrm{LST}$$ ) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat data were combined with the endmember temperatures for soil ( $${T\mathrm{s}}_{\mathrm{min}}$$ and $${T\mathrm{s}}_{\mathrm{max}}$$ ) and vegetation ( $${T\mathrm{v}}_{\mathrm{min}}$$ and $${T\mathrm{v}}_{\mathrm{max}}$$ ), which were simulated by a surface energy balance model, to compute the soil ( $$T\mathrm{s}$$ ) and the vegetation ( $$T\mathrm{v}$$ ) temperatures. Based on these temperatures, two thermal proxies ( $${\mathrm{SI}}_{\mathrm{ss}}$$ for soil and $${\mathrm{SI}}_{\mathrm{sv}}$$ for vegetation) were calculated and related to $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ and $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ , with an empirical exponential relationship [with a correlation coefficient (R) of about 0.6 and 0.5 for soil and vegetation, respectively]. The proposed approach was initially evaluated at a local scale, by comparing the results to observations by an eddy covariance system installed over an area planted with olive trees intercropped with wheat. In a second step, the new approach was applied over a large area which contains a mixed vegetation (tall and short) crossed by a river to derive $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ and $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ , and thereafter to estimate ET. A Large aperture scintillometer (LAS) installed over a line transect of 1.4 km and spanning the total area was used to validate the obtained ET. The comparison confirmed the ability of the proposed approach to provide satisfactory ET maps with an RMSE, bias and R2 equal to 0.08 mm/h, 0.06 mm/h and 0.80, respectively.

中文翻译:

在 Shuttleworth-Wallace 模型中整合热应力指数以绘制复杂表面的蒸散量

这项工作的主要目标是评估沙特尔沃思-华莱士 (SW) 模型在位于阿特拉斯山 (摩洛哥) 山脚下的复杂表面上绘制实际作物蒸散量 (ET) 的潜力。该模型需要许多输入变量来计算土壤 $$({r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}})$$ 和植被 ( $${r}_{\mathrm{s}} ^{\mathrm{v}})$$ 阻力,通常难以大规模估计,尤其是土壤湿度。在这项研究中,一种新的方法来空间化 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm提出了基于两个基于热的代理变量的 {v}}$$。从 Landsat 数据得出的地表温度 ( $$\mathrm{LST}$$ ) 和归一化植被指数 (NDVI) 与土壤端元温度 ( $${T\mathrm{s}}_{\mathrm{ min}}$$ 和 $${T\mathrm{s}}_{\mathrm{max}}$$ )和植被( $${T\mathrm{v}}_{\mathrm{min}}$$和 $${T\mathrm{v}}_{\mathrm{max}}$$ ),由表面能平衡模型模拟,以计算土壤( $$T\mathrm{s}$$ )和植被 ( $$T\mathrm{v}$$ ) 温度。基于这些温度,两个热代理(土壤 $${\mathrm{SI}}_{\mathrm{ss}}$$ 和 $${\mathrm{SI}}}_{\mathrm{sv}}$$植被)被计算并与 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{ v}}$$ ,具有经验指数关系[相关系数 (R) 约为 0.6 和 0。5 分别用于土壤和植被]。通过将结果与安装在种植有小麦间作橄榄树的区域上的涡流协方差系统的观察结果进行比较,初步评估了所提出的方法。在第二步中,新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s} }$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。通过将结果与安装在种植有小麦间作橄榄树的区域上的涡流协方差系统的观察结果进行比较,初步评估了所提出的方法。在第二步中,新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s} }$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。通过将结果与安装在种植有小麦间作橄榄树的区域上的涡流协方差系统的观察结果进行比较,初步评估了所提出的方法。在第二步中,新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s} }$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。通过将结果与安装在种植有小麦间作橄榄树的区域上的涡流协方差系统的观察结果进行比较。在第二步中,新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s} }$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。通过将结果与安装在种植有小麦间作橄榄树的区域上的涡流协方差系统的观察结果进行比较。在第二步中,新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s} }$$ 和 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ 和 $ ${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。新方法应用于包含河流穿过的混合植被(高矮)的大面积区域,以得出 $${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{s}}$$ 和 $ ${r}_{\mathrm{s}}^{\mathrm{v}}$$ ,然后估计 ET。大孔径闪烁仪 (LAS) 安装在 1.4 公里的横断面上并跨越整个区域,用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。4 公里,跨越总面积用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。4 公里,跨越总面积用于验证获得的 ET。比较证实了所提出的方法能够提供令人满意的 ET 地图,其中 RMSE、偏差和 R2 分别等于 0.08 毫米/小时、0.06 毫米/小时和 0.80。
更新日期:2020-10-06
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