Қашықтықтан зондтау арқылы булану мониторингі соңғы екі онжылдықтағы ауыл шаруашылығы су ғылымындағы ең маңызды жетістіктердің бірі болып табылады. Спутниктен алынған жылу деректерін, өсімдік индекстерін және энергия балансы физикасын біріктіру арқылы ғалымдар мен фермерлер енді жердегі бірде-бір сенсорсыз миллиондаған гектар жердегі судың қанша мөлшерде кететінін бағалай алады.
Бұл мүмкіндік агрономдардың суаруды қалай жоспарлайтынын, үкіметтердің құрғақшылықты қалай бақылайтынын және зерттеушілердің бүкіл өзен бассейндерінің су ізін қалай сандық түрде анықтайтынын өзгертуде. Ауыл шаруашылығы жаһандық тұщы суды пайдаланудың шамамен 70% тұтынады, бірақ бұл судың көп бөлігі ешқашан далалық деңгейде тікелей өлшенбейді — бұл қашықтықтан зондтау арқылы булану мониторингі тез арада жойылып бара жатқан маңызды алшақтық.
Эвапотранспирация дегеніміз не?
Булану (ЭТ) – судың құрлық бетінен атмосфераға ауысатын біріктірілген процесс. Оның бір мезгілде жұмыс істейтін екі компоненті бар: булану, яғни топырақтан, су айдындарынан және өсімдік беттерінен сұйық судың тікелей су буына айналуы; және транспирация, яғни өсімдік тамырлары сіңіретін, сабақ арқылы жоғары қарай тасымалданатын және жапырақтардағы устьица деп аталатын ұсақ тесіктер арқылы бу түрінде бөлінетін судың биологиялық қозғалысы.
Бұл екі процесс бірге құрлықтық экожүйеден шығатын судың ең үлкен ағынын құрайды. Көптеген ауылшаруашылық ландшафттарында ET барлық жауын-шашынның 60-тан 80 пайызына дейін атмосфераға қайтарады. Бұл көрсеткіш ET-ді құрлық су балансындағы басым айнымалы етеді — көптеген егістік орталарда ағынды суларға немесе терең сіңулерге қарағанда әсерлі.
ЭТ гидрологиялық циклдің орталығында орналасқан, құрлық бетін, биосфераны және атмосфераны байланыстырады. ЭТ жылдамдығы жоғары болған кезде топырақ ылғалдылығы тезірек азаяды, өзен түбінің ағыны азаяды, ал сулы қабаттың қайта толуы төмендейді. ЭТ баяулаған кезде — құрғақшылық стрессіне, дақылдардың қартаюына немесе жерді пайдаланудың өзгеруіне байланысты — салдары төменгі ағыстағы судың қолжетімділігіне әсер етеді.
Климат ғылымында ET көміртегі мен су циклдері арасындағы негізгі байланыс механизмі болып табылады. Өсімдіктер фотосинтез үшін CO2 сіңіру үшін өз устьицаларын ашады және осылайша олар бір уақытта су буын шығарады. Әлемдік өсімдік жамылғысының, температураның немесе CO2 концентрациясының кез келген өзгерісі планеталық ET тепе-теңдігін өзгертеді және аймақтық жауын-шашын үлгілеріне кері әсер етеді.
Неліктен булануды бақылау суды басқарудың басымдығы болып табылады?
Дәл ET деректері бірнеше салада жақсы шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Ауыл шаруашылығында дақылдардың нақты суды пайдалануын егістік деңгейінде білу суару менеджеріне қанша су қолдану керектігін, қашан қолдану керектігін және дақылда көрінетін стресс пайда болғанға дейін тапшылықтың қай жерде дамып жатқанын нақты көрсетеді.
Бұл дәлдік суды ысырап ететін және қоректік заттарды шайып кететін шамадан тыс суарудың да, өнімділікті төмендететін жеткіліксіз суарудың да алдын алады.
1. Суару кестесі: Шығыс уақытына негізделген суару кестесі болжамды физикамен алмастырады. Фермер шілдедегі жүгері алқабының шығыс уақытына күніне 7 мм су жоғалтып жатқанын білгенде, олар белгіленген күнтізбелік аралықта суарудың орнына дәл сол тапшылықты толтыра алады.
2. Құрғақшылықты бақылау: Анықтамалық ЭТ-мен (шектеусіз сумен қамтамасыз ету кезінде буланатын нәрсе) салыстырғанда нақты ЭТ-ның тұрақты төмендеуі құрғақшылық стрессінің пайда болуын білдіреді. Қашықтықтан зондтау бұл сигналды өнімнің жоғалуы көзге көрінетінге дейін бірнеше апта бұрын түсіреді.
3. Су ресурстарын жоспарлау: Бассейн деңгейіндегі суды есепке алу үшін суайрық шкаласы бойынша ЭТ деректері қажет. Спутниктік ЭТ мониторингі бұл кеңістіктік қамтуды жердегі станция желісінің құнының аз бөлігіне қамтамасыз етеді.
4. Климаттың өзгеруін бағалау: Ұзақ мерзімді табиғи ғаламшар үрдістері температураның жылынуының және жауын-шашынның өзгермелі үлгілерінің экожүйенің суды пайдалануын қалай өзгертетінін көрсетеді — бұл деректер аймақтық және ұлттық деңгейде бейімделуді жоспарлауға негіз болады.
5. Экожүйенің денсаулығын бақылау: Батпақты жерлердің ЭТ көрсеткіштері, орман транспирациясы және жайылымдық суды пайдалану экологиялық бұзылуларға сезімтал әсер етеді. Қашықтықтан зондтау ЭТ бұл өзгерістерді үлкен, қол жетпейтін ландшафттардағы іздерге түсіреді.
Эвапотранспирацияға қандай факторлар әсер етеді?
Эвапотранспирация (ЭТ) климаттық жағдайлар, ландшафт сипаттамалары және өсімдіктер биологиясының үйлесімімен қалыптасады. Төменде негізгі факторлардың бөлінуі келтірілген.
1. Топырақ түрі. Топырақ құрамы суды ұстап тұру мен булануда маңызды рөл атқарады. Құмды немесе қиыршық тасты топырақтар аз суды ұстап, булану арқылы көбірек бөледі, ал сазды немесе сазды топырақтар ылғалды жақсы ұстайды.
2. Ауа температурасы. Температура ET жылдамдығына тікелей әсер етеді. Жылы ауа ылғалды ұстап тұру қабілетін арттырады, ал жылудың жоғарылауы судың буға айналуын жеделдетеді, осылайша булануды арттырады.
3. Күн радиациясы. Күн радиациясы тек жылу өндіруден басқа, энергия деңгейлерінің, жиілігінің және альбедосының өзгеруін қамтиды — мұның бәрі ET-ге әсер етеді. Бұл факторлар орналасқан жері мен жыл мезгіліне байланысты өзгереді, сондықтан оларды дәл өлшеу көбінесе озық технологияларды қажет етеді.
4. Ылғалдылық. Салыстырмалы ылғалдылық (СЫ) ауадағы су буының максималды сыйымдылығына қатысты мөлшерін білдіреді. Ылғалдылық жоғары болған кезде, ауа аз қосымша ылғалды сіңіреді, бұл ЕТ баяулайды. Керісінше, құрғақ ауа көбірек буды сіңіруі мүмкін, бұл булану жылдамдығының жоғарылауына әкеледі.
5. Өсімдік жамылғысы. Әртүрлі өсімдік түрлері сумен әртүрлі жолдармен әрекеттеседі. Кейбіреулері құрғақ кезеңдерде суды тиімді сақтайды, ал басқалары оны тезірек жоғалтады. ET жылдамдығына өсімдіктің жасы, денсаулығы және тамыр тереңдігі де әсер етеді — терең тамырлар дақылдардың суарусыз ұзағырақ өмір сүруіне мүмкіндік береді. Бұл физиологиялық айырмашылықтар ET дақыл түрлерінде кеңінен өзгеруі мүмкін екенін білдіреді, бұл арнайы суару стратегияларын қажет етеді.
6. Желдің жылдамдығы. Жел булану мен транспирацияның негізгі қозғаушы күші болып табылады. Ол өсімдіктердің үстінде жиналатын ылғалды ауа қабатын таратады, ауаның табиғи ағынын арттырады. Сондай-ақ, ол өсімдік тесіктері арқылы будың диффузиясына көмектеседі, транспирацияны күшейтеді. Дегенмен, өте күшті, құрғақ желдер кейде будың диффузиясына кедергі келтіріп, белгілі бір жағдайларда ауаның табиғи ағынын аздап төмендетуі мүмкін.
Эвапотранспирацияның негізгі ұғымдары
ET(0) атмосфераның су шығынын арттыру мүмкіндігін көрсетеді және тек климатқа негізделген. ET(c) толық өнімділік әлеуетінде идеалды жағдайларда өсетін сау, жақсы суарылатын дақылдардан жоғалған суды өлшейді. Дақылдар басқарудың оңтайлы емес деңгейіне немесе қоршаған ортаға қатысты қиындықтарға тап болған кезде, ET(c) ET(c adj) мәнін беру үшін өзгертілуі керек. Дақылдардың булануы үш түрлі ұғым арқылы түсініледі:
- ET(0) — Анықтамалық булану
- ET(c) — Стандартты жағдайларда булану
- ET(c adj) — Стандартты емес жағдайларда булану
1. Анықтамалық булану — ET(0)
ET(0) судың жақсы суарылатын бетінен булану жылдамдығын білдіреді — әдетте белгілі бір критерийлерге сәйкес келетін идеалдандырылған шөп жамылғысы ретінде модельденеді.
Бұл өлшем атмосфераның булану қажеттілігін дақыл түріне, өсу кезеңіне немесе егіншілік тәжірибесіне қарамастан көрсетеді. Анықтамалық беті толығымен ылғалданған деп есептелетіндіктен, топырақ жағдайлары есептеуден алынып тасталады, бұл әрбір өсу кезеңіндегі әрбір дақыл үшін бөлек ET шектерін анықтау қажеттілігін жояды.
ET(0) толығымен климаттық айнымалыларға байланысты және типтік мәндер агроклиматтық аймақтар бойынша әртүрлі болады, дегенмен бұл сандар тек жалпы көрсеткіштер ретінде қызмет етеді.
2. Стандартты жағдайларда булану — ET(c)
ET(c) қолайлы ауа райы жағдайында үлкен, жеткілікті суарылатын егістіктерде өсірілген, ең жоғары өнімділікте жұмыс істейтін сау, жақсы қоректік дақылдың бөлінетін суын сандық түрде анықтайды. Ол анықтамалық ET-ны дақыл коэффициенті K(c)-ге көбейту арқылы алынады:
ET(c) = ET(0) × K(c)
3. Стандартты емес жағдайларда булану — ET(c adj)
ET(c adj) идеалды өсу жағдайларынан нақты әлемдегі ауытқуларды ескереді. Зиянкестер мен аурулардың қысымы, судың тапшылығы немесе артық болуы, топырақтың тұздылығы және топырақтың нашар құнарлылығы сияқты факторлар дақылдардың нақты суды пайдалануының ET(c)-дан айтарлықтай ерекшеленуіне әкелуі мүмкін. Бұл әсерлерді анықтау үшін дақыл коэффициентімен қатар су стрессінің коэффициенті K(s) енгізіледі:
ET(c adj) = ET(0) × K(c) × K(s)
Эвапотранспирацияны өлшеудің дәстүрлі әдістері
Қашықтықтан зондтаудан бұрын ғалымдар тікелей физикалық құралдар арқылы ЭТ өлшеген. Әрбір әдіс белгілі бір масштабта жақсы жұмыс істейді, бірақ ауылшаруашылықта кеңінен қолдануды шектейтін айтарлықтай ымыраға келеді. Жердегі ЭТ өлшеудің ең жақсы әдістерінің кейбірі:
1. Лизиметр: Лизиметр (топырақ пен өсіп келе жатқан дақылмен толтырылған, жерге тегіс орнатылған үлкен ыдыс) топырақ блогын уақыт өте келе өлшеу арқылы күн сәулесінің әсерін өлшейді. Жауын-шашын бақыланып, дренаж жиналған кезде, уақыт аралығы арасындағы масса айырмашылығы нақты күн сәулесінің әсеріне тең.
Лизиметрлер ең дәл ET өлшемдерін қамтамасыз етеді, бірақ олар бір бірлігі үшін жүздеген мың доллар тұрады, тек бірнеше шаршы метрді қамтиды және нақты өрістің кеңістіктік өзгергіштігін көрсете алмайды.
2. Құйынды ковариация жүйесі: Құйынды ковариация жүйесі ET-ны жылдам жауап беретін сенсорларды пайдаланып, тік жел жылдамдығы мен шатыр үстіндегі су буының концентрациясы арасындағы ковариацияны есептеу арқылы өлшейді. Ол бірнеше жүз метрден бірнеше километрге дейінгі “ізді” қамтиды, бұл оны лизиметрге қарағанда әлдеқайда репрезентативті етеді.
Дегенмен, ағынды мұнараларды орнату және күтіп ұстау 50 000 АҚШ долларынан 300 000 АҚШ долларына дейін тұрады, ал жаһандық FLUXNET желісінде тек 900-ге жуық белсенді орын бар - бұл ауылшаруашылық ET-ны ұлттық деңгейде бақылау үшін тым сирек.
3. Боуэн қатынасы әдісі: Боуэн коэффициенті әдісі шатырдың үстіндегі температура мен ылғалдылық градиенттерін пайдаланып, сезілетін жылу ағынының (ауаны қыздыру) жасырын жылу ағынына (ЖЖ) қатынасын өлшеу арқылы ЖЖ-ны бағалайды. Бұл құйынды ковариацияға қарағанда қарапайым, бірақ біртекті алу жағдайларын қажет етеді және күрделі жерде қолданыла алмайды.
4. Метеостанцияға негізделген ET есептеулері ФАО Пенман-Монтейт теңдеуін пайдаланып, ауа температурасынан, ылғалдылығынан, жел жылдамдығынан және радиациялық деректерден анықтамалық ET (ET0) есептеңіз. Бұл әдіс суаруды жоспарлау үшін кеңінен қолданылады, бірақ нақты ET емес, анықтамалық ET шығарады, себебі ол егістіктегі нақты дақылдың орнына жақсы суарылатын анықтамалық дақылды болжайды.
Жердегі барлық әдістердің негізгі мәселесі - масштаб. Бір лизиметр бірнеше шаршы метрді білдіреді. Флюс мұнарасы ең жақсы жағдайда бірнеше жүз гектарды алып жатыр. Бірақ қазіргі заманғы ауылшаруашылық су ресурстарын басқару бүкіл өзен бассейндері бойынша далалық деңгейде ЭТ деректерін талап етеді - бұл тек қашықтықтан зондтау ғана шеше алатын кеңістіктік қиындық.
ЭТ мониторингі үшін қашықтықтан зондтаудың негіздері
Қашықтықтан зондтау, ET мониторингі контексінде, жер бетінен физикалық түрде тимей-ақ су ағынын бағалау үшін спутниктен немесе ұшақтан алынған деректерді жинау және талдау болып табылады.
Бұл тәсіл жұмыс істейді, себебі өсімдіктер мен топырақ атмосферамен ғарыштан анықталатын жолдармен, әсіресе жылулық инфрақызыл сәулелену арқылы энергия алмасады. Өсімдік тиімді түрде трансплантацияланған кезде, ол суды қыздырудың орнына буландыру үшін кіретін күн энергиясын пайдаланады. Топырақ ылғалдылығы жеткілікті шатыр салыстырмалы түрде салқын болып қалады.
Керісінше, су қысымы бар шатыр суды үнемдеу үшін устьицаларын жабады, ал кіретін энергияны аз мөлшерде тұтынатындықтан, шатыр бетінің температурасы көтеріледі. Бұл жылулық қашықтықтан зондтау жүйесі түсіретін негізгі физикалық сигнал.
Жер серігінің электронды байланысын бағалаудың негізгі физикалық принциптері
Оның энергия балансы басқарушы құрылым болып табылады. Кез келген құрлық бетінде күннен және атмосферадан келетін таза сәулелену (Rn) үш энергия жұтылуларының қосындысына тең болуы керек: топырақ жылу ағыны (G), сезімтал жылу ағыны (H, ауаны қыздырады) және жасырын жылу ағыны (LE, ET қозғалысын тудырады). Теңдеу түрінде жазылады: Rn = G + H + LE. Спутниктік деректерден Rn, G және H бағалау арқылы модель LE-ді, демек, ET-ді қалдық ретінде алады.
1. Жер бетінің температурасы Термиялық инфрақызыл диапазонда өлшенген (LST) сезімтал жылу ағыны H бағалау үшін қолданылатын негізгі бақылау мәні болып табылады. Ыстық бет ауаға көбірек жылу береді (жоғары H), бұл ET (төмен LE) үшін аз энергия қалдырады. Салқын, жақсы суарылатын бетте H төмен және LE жоғары болады.
2. Өсімдік индекстері NDVI сияқты, бетін қанша жасыл, фотосинтетикалық белсенді өсімдік материалы жабатынын анықтайды, бұл транспирация жылдамдығын басқарады. Тығыз, жасыл шатыр жалаңаш топыраққа немесе сирек кездесетін алқапқа қарағанда көбірек транспирацияланады.
3. Таза радиация қысқа толқынды және ұзын толқынды радиация ағындарынан есептеледі, оларды қашықтықтан зондтау жер бетінің альбедосынан, өсімдік жамылғысынан және жылу шығарындылары деректерінен бағалайды.
Спутниктік булану мониторингі жердегі шындықты алмастыра алмайды — бұл ауылшаруашылық және гидрологиялық шешімдер қабылданатын ауқымда кеңістіктік үздіксіз суды пайдалану деректерін жеткізе алатын жалғыз құрал.
Жер үсті әдістерімен салыстырғанда қашықтықтан зондтаудың артықшылығы тек кеңістікті қамтуда ғана емес. Спутниктік деректер өте гетерогенді ландшафттар бойынша синоптикалық, қайталанатын өлшеулерді қамтамасыз етеді — мұны ешбір жер үсті желісі салыстырмалы бағамен қайталай алмайды.
ET бағалауы үшін қашықтықтан зондтау деректер көздері
Ғарыштан ЭТ бағалау бірнеше сенсор түрлерінен алынған деректерді біріктіруді қажет етеді. Ешбір спутник толық ЭТ моделіне қажетті барлық кірістерді қамтамасыз етпейді, сондықтан жұмыс істейтін ЭТ өнімдері әдетте бірнеше платформалардан алынған деректерді біріктіреді.
1. Энергияны бағалауға арналған спутниктік платформалар
i. Ландсат (USGS/NASA) 1972 жылдан бері үздіксіз жұмыс істеп келеді және 16 күндік қайта оралу циклімен 30 метрлік кеңістіктік ажыратымдылықтағы мультиспектральды және жылулық бейнелерді ұсынады. Оның ұзақ мұрағаты оны тарихи ET талдауы және дақылдарды бақылау үшін өте маңызды етеді. SEBAL және METRIC қоса алғанда, энергия балансының ET модельдерінің көпшілігі бастапқыда Landsat деректері негізінде жасалған.
ii. Сентинел-2 (ESA) жоғары ажыратымдылықтағы өсімдіктер индексін есептеу үшін 5 күндік қайта оралу уақыты бар 10 метрлік мультиспектральды кескіндерді ұсынады. Оның жылулық диапазоны болмаса да, ол өсімдіктерге негізделген ET модельдері үшін жиірек, жоғары ажыратымдылықтағы NDVI, EVI және LAI деректерін ұсыну арқылы Landsat-ты толықтырады.
iii. MODIS (Орташа ажыратымдылықтағы бейнелеу спектрорадиометрі, NASA) күнделікті жаһандық қамтуды 250 м-ден 1 км-ге дейінгі ажыратымдылықта қамтамасыз етеді. Оның кең ауқымды кеңістіктік ажыратымдылығы далалық ауқымда қолдануды шектейді, бірақ MOD16 сияқты өнімдер арқылы континенттік және жаһандық ET мониторингі үшін өте қолайлы етеді.
iv. ЭКОСТРЕСС (NASA) Халықаралық ғарыш станциясына орнатылған және 1-ден 5 күнге дейінгі қайта қарау циклімен 70 метрлік ажыратымдылықтағы жылулық инфрақызыл деректерді жеткізеді. ECOSTRESS арнайы дақылдардың суға түсу кернеуін және ET-ны жақын егістік масштабында өлшеу үшін жасалған — MODIS және бұрынғы спутниктер толтыра алмайтын мүмкіндіктердегі олқылықты.
VIIRS-ке қарсы Suomi NPP және JPSS спутниктеріндегі (Көрінетін инфрақызыл бейнелеу радиометрі жиынтығы, NOAA/NASA) сенсорды калибрлеуді жақсарта отырып, MODIS-тің жаһандық күнделікті қамту мұрасын жалғастырады, аймақтық және жаһандық ауқымда жұмыс істейтін ET өнімдерін қолдайды.
2. Ұшқышсыз ұшу аппараттары мен дрондарға негізделген электрондық бақылаулар
Жылулық камералармен және мультиспектральды сенсорлармен жабдықталған пилотсыз ұшу аппараттары (ҰҰА немесе дрондар) жеке өрістер бойынша метрлік кеңістіктік ажыратымдылықпен ЭТ карталарын түсіре алады. Дронға орнатылған жылулық камера шатыр температурасын тікелей өлшейді және жердегі метеорологиялық деректермен біріктірілген кезде, ол ешбір спутник тең келе алмайтын ажыратымдылықта ЭТ карталарын жасайды.
- Жылулық бейнелеу дрондары көрінетін белгілер пайда болғанға дейін егістіктегі су тапшылығы бар өсімдік алқаптарын анықтап, егістік ішіндегі ауқымда әртүрлі мөлшерде суаруды қамтамасыз етеді.
- Көпспектрлі сенсорлар Дрондарда NDVI және EVI сантиметрлік ажыратымдылықта есептеледі, дәл далалық жоспарлау үшін дақыл коэффициентіне негізделген ET модельдерін береді.
- Жоғары ажыратымдылықтағы ET картасын жасау Ұшқышсыз ұшу аппараттарынан алынатын суару, әсіресе, егістік ішіндегі өзгергіштік жоғары және су тапшылығының құны жоғары арнайы дақылдар — жеміс ағаштары, жүзімдіктер, көкөністер үшін өте құнды.
ET мониторингінде қолданылатын негізгі қашықтықтан зондтау айнымалылары
Спутниктік деректерден алынған әрбір айнымалы ET бағалау жұмбағының белгілі бір бөлігіне үлес қосады. Әр айнымалының нені өлшейтінін және оның неліктен маңызды екенін түсіну мамандарға дұрыс модельді таңдауға және нәтижелерді дұрыс түсіндіруге көмектеседі.
1. Қалыптастырылған айырмашылықты өсімдік индексі (NDVI) жақын инфрақызыл және қызыл жолақты шағылыстыруды қолдана отырып, (NIR – Қызыл) / (NIR + Қызыл) ретінде есептеледі. Ол -1-ден +1-ге дейін, тығыз жасыл өсімдіктер әдетте 0,6 мен 0,9 аралығында балл алады. NDVI жапырақ ауданымен және транспирация сыйымдылығымен тікелей байланысты болатын шатырдың тығыздығы мен жасылдығын көрсетеді.
2, Өсімдік жамылғысының жақсартылған индексі (EVI) тығыз өсімдіктермен жабылған немесе жиі бұлтты аймақтарда NDVI-ді ыдырататын атмосфералық кедергілерді және топырақ фонының әсерлерін азайту үшін көк жолақ қосады. EVI биомассасы жоғары аймақтарда NDVI-ге қарағанда сезімталырақ және MOD16 ET алгоритмінде қолданылады.
3. Жапырақ ауданының индексі (LAI) жер бетінің бірлігіне шаққандағы бір жақты жапырақ ауданын сандық түрде анықтайды. Ол жапырақ бетінің атмосферамен су буымен қаншалықты алмасатынын анықтау арқылы транспирацияны тікелей басқарады. Спутниктен алынған LAI көптеген физикалық негізделген ET модельдеріндегі негізгі кіріс болып табылады.
4. Беттік альбедо бетіне шағылысатын кіретін күн радиациясының үлесі. Ол бетінің қанша күн энергиясын сіңіретінін басқарады, бұл өз кезегінде ЭТ-ны басқару үшін қанша энергия бар екенін анықтайды. Қараңғы, ылғалды топырақтың альбедосы төмен (көбірек энергияны сіңіреді); жалаңаш құмды топырақтың альбедосы жоғары (көбірек шағылыстырады).
5. Топырақтың ылғалдылығы микротолқынды сенсорлардан алынған ET модельдерін транспирацияға деген сұранысты қолдау үшін тамыр аймағында жеткілікті су бар-жоғын көрсету арқылы шектейді. Топырақ ылғалдылығы сыни шекті деңгейден төмен түскенде, энергия қолжетімді болса да, нақты ET әлеуетті жылдамдықтан төмен түседі.
Бастианссен және т.б. (Frontiers in Remote Zonding, 2026 журналында қарастырылғандай) SEBAL, ... жылы тексерілгенін анықтады. 30-дан астам ел, қол жеткізеді Күнделікті ET бағалаулары үшін 85% дәлдігі және маусымдық ET бағалаулары үшін 95% дәлдігі далалық масштабта.
95% маусымдық дәлдігі бүкіл суару ауданындағы дақылдардың суын есепке алуды тек спутниктік деректерді пайдаланып сенімді түрде жүргізуге болатынын білдіреді, бұл тығыз жердегі станция желілерінің қажеттілігін жояды.
Булануды бағалау модельдері
1. Энергия балансының модельдері
Энергия балансы модельдері ET-ді беттік энергия бюджетінің қалдығы ретінде есептейді: ET = Rn – G – H. Әрбір модель есептеу үшін ең көп талап етілетін және қатеге сезімтал компонент болып табылатын сезімтал жылу ағыны H-ны қалай бағалайтыны бойынша ерекшеленеді.
i. Жер бетінің энергия балансы алгоритмі (SEBAL) 1998 жылы Bastiaanssen компаниясымен жасалған және әлемдегі ең кең таралған спутниктік ET модельдерінің бірі болып қала береді. SEBAL үш негізгі спутниктік параметрді пайдаланады: жер бетінің температурасы (T0), жердің жарты шар тәрізді шағылысу коэффициенті (альбедоr0) және NDVI.
Сезімтал жылу ағынын бағалау үшін SEBAL екі тірек пиксельді анықтайды — “ыстық пиксель” (құрғақ жалаңаш топырақ, мұнда ET нөлге жақын) және “суық пиксель” (жақсы суарылатын дақыл, мұнда ET ең жоғары мәнде) — және H-ны осы экстремалды мәндерге қатысты көрініс бойынша интерполяциялайды. Бұл өзін-өзі калибрлеу мүмкіндігі SEBAL-ды метеорологиялық кірістердегі абсолютті калибрлеу қателеріне аз сезімтал етеді.
ii. Ішкі калибрлеу арқылы жоғары ажыратымдылықтағы булануды картаға түсіру (METRIC) моделі SEBAL негізінде жасалған, бірақ метеостанциядан есептелген анықтамалық ET-ге қарсы автоматтандырылған калибрлеуді қосады. METRIC толық ауа райы деректері желілері бар аймақтар үшін жақсырақ қолайлы және Америка Құрама Штаттарының батысында суаруды жедел басқару үшін кеңінен қолданылған.
iii. Беттік энергия балансы жүйесі (SEBS) спутниктен алынған LST, бетінің кедір-бұдырлығы және жел жылдамдығынан сезімтал жылу ағынын бағалау үшін турбулентті ағын теориясын пайдаланады. SEBS SEBAL-ға қарағанда физикалық тұрғыдан қатаңырақ, бірақ қосымша кіріс деректерін қажет етеді, бұл оны операциялық ферманы басқаруға қарағанда зерттеуге жақсырақ сәйкестендіреді.
ET моделін таңдау тек техникалық шешім емес — бұл сіз қандай сұраққа жауап беруге тырысып жатқаныңыз туралы шешім. Бассейн деңгейіндегі суды есепке алу жаттығуы және дала деңгейіндегі суаруды жоспарлау құралы кеңістіктік ажыратымдылық пен уақыттық жиіліктің түбегейлі әртүрлі деңгейлерін талап етеді.
iv. Екі көзді энергия балансы (TSEB) моделі топырақ пен шатырды әрқайсысының өзіндік температурасы мен энергия балансы бар екі бөлек ET көзі ретінде қарастырады. Бұл тәсіл сирек өсімдіктер немесе аралас жер жамылғылары үшін дәлірек, мұнда бір көзді модель топырақтың булануын өсімдіктердің транспирациясымен біріктіруі мүмкін.
2. Өсімдік индексіне негізделген ET модельдері
Барлық ET модельдері жылулық бейнелеуді қажет етпейді. Өсімдік индексіне негізделген модельдер ET-ны ... арқылы бағалайды. дақыл коэффициенті тәсілі (Kc x ET0), мұндағы дақыл коэффициенті Kc NDVI немесе EVI-ден алынған, ал анықтамалық ET (ET0) метеостанциядан алынған. FAO-56 әдіснамасы бұл тәсілді ресми түрде бекітеді және ол суаруды жоспарлау үшін кеңінен қолданылады, себебі ол жылу жолағының деректерін қажет етпейді.
Машиналық оқыту модельдері, соның ішінде Кездейсоқ орман, Жасанды нейрондық желілер (ЖНЖ), және терең оқыту архитектуралары спутниктен алынған кірістер (LST, NDVI, альбедо, LAI) мен ағын мұнарасы ET өлшемдері арасындағы күрделі сызықтық емес қатынастарды үйрену арқылы ET бағалауына барған сайын қолданылуда.
2023 жылы «Қоршаған ортаны қашықтықтан зондтау» журналында жарияланған зерттеу MODIS және метеорологиялық деректер бойынша оқытылған кездейсоқ орман моделі әртүрлі биомдарда күнделікті ET мәнін 0,87 R2 және 0,51 мм/тәулік RMSE деп болжағанын анықтады, бұл дәстүрлі энергия балансы модельдерімен бәсекелесе алады, бірақ параметрлеу күш-жігерін әлдеқайда аз қажет етеді.
Taylor and Francis Open (2021) журналында жарияланған зерттеу Түркияның Адана қаласындағы жүгері өсіретін аймақтағы Landsat 8 кескіндеріне қолданылған SEBAL алгоритмі ET бағалауларын жасағанын анықтады. R = 0,91 корреляция коэффициенті ФАО Пенман-Монтейт әдісіне және әділеттіліктің RMSE-іне қарсы 1,14 мм/тәулік.
SEBAL-дың далалық ауқымда дәлдігі спутниктен алынған ET жұмыс істейтін суаруды басқару жүйелерінде қымбат лизиметрлік қондырғыларға деген қажеттілікті алмастыра алады немесе айтарлықтай азайта алады дегенді білдіреді.
Операциялық пайдалануға арналған спутниктік негізделген электрондық байланыс өнімдері
Бірнеше жаһандық және аймақтық ЭТ өнімдері қазір қашықтықтан зондтау кірістерін пайдалануға дайын ЭТ деректер қабаттарына түрлендіреді. Мамандар енді өздерінің энергия балансы модельдерін іске қосудың қажеті жоқ — олар бұл алдын ала есептелген деректер жиынтықтарына тікелей қол жеткізе алады.
1. MOD16 ET өнімі (NASA) MODIS деректерін MODIS жер жамылғысы, LAI, EVI және жаһандық қайта талдау метеорологиялық деректерімен басқарылатын Пенман-Монтейт алгоритмімен пайдаланады. Ол бүкіл әлем бойынша 500 метрлік ажыратымдылықта 8 күндік және айлық ET композиттерін жеткізеді. MOD16 ландшафттық масштабтағы зерттеулерге өте қолайлы, бірақ жеке далалық басқару үшін тым дөрекі.
2. SSEBop USGS әзірлеген (Жеңілдетілген беттік энергия балансының операциялық) моделі ұзақ мерзімді климатологиялық деректерден алынған алдын ала анықталған температура шекараларын пайдалану арқылы SEBAL ыстық пиксель/суық пиксель калибрлеу міндетін жеңілдетеді. SSEBop Landsat деректерін пайдаланып 30 метрлік ажыратымдылықта жұмыс істейді және OpenET ансамбліндегі алты модельдің бірін құрайды.
3. OpenET платформасы, 2021 жылы іске қосылған және NASA, USGS, Калифорния мемлекеттік университетінің Монтерей шығанағы, қоршаған ортаны қорғау қоры және Шөлді зерттеу институты басқаратын мемлекеттік-жекеменшік ынтымақтастық ретінде жұмыс істейтін бұл зонд Америка Құрама Штаттарының батысында 30 метрлік ажыратымдылықтағы далалық масштабтағы қоршаған орта деректерін жеткізеді.
2024 жылдың қаңтарында Nature Water журналында жарияланған, OpenET бағалауларын 152 жердегі ағынды орындардан алынған өлшеулермен салыстырған маңызды зерттеу OpenET бидай, жүгері, соя және күріш сияқты жылдық дақылдар үшін, әсіресе су тапшылығы суару дәлдігін ең маңызды ететін құрғақ аймақтарда жоғары дәлдікке қол жеткізетінін растады.
4. WaPOR порталы (FAO) Африка мен Таяу Шығыс үшін 30 метрлік, 100 метрлік және 250 метрлік ажыратымдылықтағы табиғи орта деректерін ұсынады, бұл деректер тапшы дамушы аймақтардағы ауыл шаруашылығы су өнімділігін талдауды қолдау үшін арнайы жасалған.
5. ЖАРҚЫРАУ (Жаһандық жер булануының Амстердам моделі) микротолқынды топырақ ылғалдылығы деректері мен спутниктік өсімдік өнімдерімен басқарылатын ЭТ-ны транспирацияға, жалаңаш топырақ булануына, ұстап қалу шығынына және ашық судағы булану компоненттеріне бөледі. Ол ЭТ сигналын биологиялық және физикалық компоненттерге бөлуде өте жақсы.
Қашықтықтан зондтаудың қолданылуы
1. Дәл суару және дақылдарды сумен басқару
Спутниктік ET деректерін ең тікелей қолдану - суаруды жоспарлау. Фермер апта сайынғы егістік масштабтағы ET карталарына қол жеткізген кезде, олар суару тапшылығын - нақты ET мен тиімді жауын-шашын арасындағы айырмашылықты - есептеп, дәл сол су көлемін қолдана алады. Бұл өнімді қоспай суды ысырап ететін созылмалы шамадан тыс суару әдетін жояды.
Калифорнияның Сакраменто-Сан-Хоакин атырауында су ресурстарын басқарушылар фермерлерге суды пайдалану туралы дәл есеп беруді талап ететін мемлекеттік ережелерді сақтауға көмектесу үшін OpenET қызметін пайдаланып жатыр.
Жылдық дақылдарға арналған спутниктік ET деректерінің жоғары дәлдігі суды есепке алу үшін заңды түрде қорғалатын негізді қамтамасыз етеді, оны ешқандай жердегі әдіс мұндай кеңістіктік қамту жағдайында қамтамасыз ете алмайды.
2024 жылы Agricultural Water Management журналында жарияланған зерттеуде (Ott et al., 2024; Desert Research Institute) OpenET Невада жер асты су бассейндеріндегі өлшенген суару деректерімен салыстырылды.
Даймонд алқабында OpenET бағалаулары тек Өлшенген суды пайдалану деректерінен 7% айырмашылығы, жер асты суларын реттеуші басқарудың пайдалану сенімділігін көрсетеді.
Бассейн масштабындағы 7% қателік шегі жер асты суларының қатты таусылған аймақтардағы спутниктік ET деректері қымбат өлшеу инфрақұрылымын алмастыра алады дегенді білдіреді.
2. Құрғақшылықты бағалау және ерте ескерту жүйелері
Құрғақшылықты бақылау тағы бір жоғары әсер ететін қолданба болып табылады. Булану кернеуінің индексі (ESI), ECOSTRESS және MODIS термиялық деректерінен алынған, нақты ЭТ-ның әлеуетті ЭТ-ға қатынасын өлшейді.
ESI 1,0-ден айтарлықтай төмендегенде, бұл өсімдіктердің су тапшылығын бастан кешіріп жатқанын білдіреді — бұл ауылшаруашылық құрғақшылығының сенімді ерте көрсеткіші, оны көбінесе дақылдардың өнімділігінің төмендеуі өлшенетінге дейін 4-8 апта бұрын анықтауға болады.
АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің Ұлттық құрғақшылықты азайту орталығы спутниктік ET негізіндегі құрғақшылық индекстерін штат үкіметтері, дақылдарды сақтандыру агенттіктері және төтенше жағдайларды басқару органдары пайдаланатын жедел құрғақшылықты бақылау карталарына біріктіреді. Бұл интеграция құрғақшылыққа қарсы әрекетті күнтізбеге негізделген немесе тек жауын-шашынға негізделген тәсілдерге қарағанда жылдамырақ және жақсырақ нысанаға алуға мүмкіндік береді.
3. Бассейндік масштабтағы су ресурстарын басқару
Бассейндік суды есепке алу миллиондаған гектар жердегі судың ET ретінде қанша су кететінін білуді талап етеді. MOD16, GLEAM және WaPOR сияқты спутниктік ET өнімдері жаһандық деңгейде дәл осыны қамтамасыз етеді.
- Су қоймаларын басқару агенттіктері жауын-шашын мен ET арасындағы айырмашылықты бағалау үшін ET деректерін пайдаланыңыз, бұл өзендер мен су қоймаларына нақты қанша су жететінін анықтайды.
- Трансшекаралық өзен бассейнінің басқармалары ұлттық жер үсті деректер желілеріне қол жеткізуді талап етпей, ұлттық суды пайдалану туралы есепті тәуелсіз тексеру үшін спутниктік ET қолдану.
- Суару аудандарының басшылары қызмет көрсету аумақтарының барлығында дақыл түрі бойынша тұтынушылық пайдалануды бақылау үшін ET пайдалану, суды әділ бөлуді және нормативтік талаптарға сәйкестікті қолдау.
4. Қоршаған орта және экологиялық қолданыстар
Спутниктік деректермен жүргізілген батпақты жерлердің экологиялық мониторингі жер үсті сенсорларын орналастыру мүмкін емес қол жетпейтін батпақтарда, шымтезек алқаптарында және сағаларда экожүйелік суды пайдалануды сандық түрде анықтайды. Ормандардың экологиялық мониторингі ормандардың жойылуы, ормандарды қалпына келтіру және орман өрттерінің бүкіл су айдындарының су балансын қалай өзгертетінін көрсетеді — бұл орман көміртегін есепке алу және сумен жабдықтауды жоспарлау үшін маңызды деректер.
Эвапотранспирация - Жердегі әрбір өсімдікті жаһандық су айналымымен байланыстыратын көрінбейтін жіп. Қашықтықтан зондтау - суды басқару үшін маңызды ауқымда оны көруге мүмкіндік беретін жалғыз құрал.
Спутниктік ET өнімдерінің дәлдігін бағалау және валидациялау
Қатаң валидациясыз ешқандай ET өнімі пайдалы емес. Стандартты тәсіл спутниктік ET бағалауларын құйынды ковариация ағыны мұнараларының өлшемдерімен салыстырады — бұл ландшафттық масштабтағы ET үшін ең дәл жердегі шындық.
Әлемдік FLUXNET желі әртүрлі биомдардағы жүздеген орындардан ашық қолжетімді ағынды мұнара деректерін ұсынады. ET өнімін әзірлеушілер өздерінің модель нәтижелерін FLUXNET өлшемдерімен салыстырады, соның ішінде статистикалық өнімділік көрсеткіштерін есептейді.
- R2 (корреляция коэффициенті),
- RMSE (орташа квадраттық қате), және
- Қателік (жүйелі түрде шамадан тыс немесе кем бағалау).
Валидация әртүрлі жер жамылғысы түрлері, климаттық аймақтар және жыл мезгілдері үшін бөлек жүргізіледі, себебі ET моделінің дәлдігі осы жағдайларда айтарлықтай өзгереді.
SEBAL және METRIC сияқты энергия балансының модельдері, әдетте, ашық аспанмен жартылай құрғақ ауылшаруашылық ландшафттарында жақсы нәтиже береді. Өнімділік ылғалды тропикалық ормандарда, күрделі таулы жерлерде және бұлттылығы жиі болатын жерлерде төмендейді.
Nature Water журналында жарияланған OpenET дәлдігін зерттеу алты ET моделін өлшеулермен салыстырды. 152 флюкс мұнара алаңы Америка Құрама Штаттары бойынша OpenET ансамблі құрғақ батыс аймақтардағы жылдық дақылдар үшін ең жоғары көрсеткіштерге қол жеткізгенін анықтады - суаруды басқару экономикалық және экологиялық тұрғыдан ең маңызды болып табылатын аудандар.
Құрғақ аймақтардағы су менеджерлері қымбат өлшеу инфрақұрылымын алмастыра отырып, суару талаптарына сәйкестік және су бюджетін бақылау үшін OpenET деректерін жоғары сенімділікпен орналастыра алады.
Қашықтықтан зондтау арқылы электронды мониторинг жүргізудегі қиындықтар
Жылдам ілгерілеуге қарамастан, бірқатар техникалық және пайдалану қиындықтары спутниктік электрондық мониторингтің дәлдігі мен қолданылуын шектейді.
1. Бұлтты жабу шектеулері: Оптикалық және термиялық қашықтықтан зондтау бұлтсыз жағдайларды қажет етеді. Ылғалды тропикалық аймақтарда немесе муссон маусымдарында тұрақты бұлт жамылғысы апталардан айларға дейінгі деректер алшақтықтарын тудыруы мүмкін, бұл суаруды басқаруды талап ететін уақытша үздіксіздікті бұзады.
2. Кеңістіктік ажыратымдылық шектеулері: Уақыт бойынша ең жиі кездесетін спутник MODIS 500 метрлік ажыратымдылықта ET деректерін береді — бұл шамамен 25 гектардан аз егістіктер үшін тым үлкен. Landsat-тың 30 метрлік ажыратымдылығы көптеген ауылшаруашылық егістіктеріне сәйкес келеді, бірақ су кернеуінің тез өзгеруін байқамайтын 16 күндік қайта қарау циклімен келеді.
3. Уақытша шешім бойынша ымыраға келу: Жоғары кеңістіктік ажыратымдылық (Landsat, Sentinel-2, ECOSTRESS) және жоғары уақыттық ажыратымдылық (MODIS, VIIRS) кері байланыста болады. Бұл алшақтықты жою үшін деректерді біріктіру әдістері қажет.
4. Гетерогенді ландшафттардағы модельдік болжамдар: Бір көзді энергия балансының модельдері біркелкі шатырды болжайды, ол сирек өсімдіктерде, аралас егістік жүйелерінде немесе топырақ пен өсімдік температурасы күрт өзгеретін қалалық-ауылшаруашылық шекараларында бұзылады.
5. Дамушы аймақтардағы деректердің қолжетімділігі: Жер үсті метеостанцияларының деректері Сахарадан оңтүстікке қарай орналасқан Африканың, Оңтүстік Азияның және Орталық Азияның көп бөлігінде – су ресурстарын басқаруды жақсарту ең қажет аймақтарда сирек кездеседі.
Жаңа технологиялар және электрондық тасымалдау мониторингінің болашағы
Бірнеше конвергенциялық технологиялық әзірлемелер алдағы бес-он жыл ішінде қашықтықтан зондтау электронды мониторингінің дәлдігін, қамтуын және қолжетімділігін айтарлықтай кеңейтуге дайын.
1. Жасанды интеллект, машиналық оқыту және деректерді біріктіру
Үлкен көп сенсорлы деректер жиынтықтарында оқытылған терең оқыту модельдері белгілі бір ландшафттарда классикалық энергия балансы модельдерінен асып түсе бастады. Конволюциялық нейрондық желілер Landsat, Sentinel-2, MODIS және метеорологиялық қайта талдау деректерін бір уақытта біріктіре алады, ешбір бір сенсорлы модель түсіре алмайтын кеңістіктік-уақыттық ET үлгілерін үйренеді.
Сонымен қатар, деректерді біріктіру алгоритмдері — ең көрнектісі STARFM (Кеңістіктік және уақытша бейімделгіш шағылысу біріктіру моделі) тәсілі — жоғары ажыратымдылықтағы Landsat кескіндерін күнделікті MODIS деректерімен біріктіріп, 30 метрлік ажыратымдылықтағы синтетикалық күнделікті ET карталарын жасайды, бұл қазіргі уақытта дәл ауыл шаруашылығы қолданбаларын шектейтін кеңістіктік-уақыттық ымыраны тиімді шешеді.
2. Жоғары ажыратымдылықтағы жылулық спутниктер және CubeSat шоқжұлдыздары
Келесі буын арнайы жылулық Жерді бақылау спутниктері күнделікті қайта қарау жиілігімен 30 метрден төмен жылулық бейнелерді жеткізеді.
Landsat Next мұрагері мен коммерциялық CubeSat жылу шоқжұлдыздарын қоса алғанда, жоспарланған миссиялар кеңістіктік егжей-тегжейлілік пен уақытша жиілік арасындағы тарихи ымыраны жояды, бұл далалық масштабтағы ET мониторингін шектеді.
Future Market Insights есебінде (2025) атап өтілгендей, 2025 жылы 22,87 миллиард АҚШ долларын құрайтын қашықтықтан зондтау қызметтері нарығы LEO спутниктік шоқжұлдызының кеңеюіне байланысты 2035 жылға қарай 84,28 миллиард АҚШ долларына жетеді деп болжануда.
3. Суды басқаруға арналған сандық егіздер
Сандық егіз құрылымдар — спутниктік және IoT сенсорлық берілімдерінен нақты уақыт режимінде жаңартылатын ауылшаруашылық ландшафттарының динамикалық виртуалды көшірмелері — ET қашықтан зондтауды негізгі деректер ағыны ретінде біріктіреді. Бұл жүйелер болашақ егістік суының күйін модельдеу және суаруды автоматты түрде тағайындау үшін спутниктік ET карталарын, топырақ ылғалдылығы сенсорының деректерін, ауа райы болжамдарын және дақылдардың өсу модельдерін синхрондайды.
ET мониторингіне арналған бағдарламалық жасақтама және құралдар
Қазіргі уақытта платформалардың кең ауқымы терең бағдарламалау тәжірибесі жоқ мамандарға қашықтықтан зондтау электрондық жүйелерін талдауды қолжетімді етеді.
1. Google Earth Engine (GEE) бұлтқа негізделген геокеңістіктік есептеу платформасы, онда Landsat, MODIS, Sentinel және ECOSTRESS мұрағаттары алдын ала орнатылған ET алгоритмдерімен қатар орналастырылады. Аналитиктер жергілікті жерде ешқандай кескіндерді жүктемей-ақ, бүкіл аймақтар бойынша жылдар бойы жинақталған деректер бойынша ET есептеулерін жүргізе алады. GEE ірі аумақты ET картаға түсіруге арналған басым зерттеу платформасына айналды.
2. OpenET платформасы кез келген тіркелген пайдаланушы Америка Құрама Штаттарының батысындағы ауылшаруашылық жерлері бойынша далалық масштабтағы ЭТ деректеріне қол жеткізе алатын веб-интерфейсті ұсынады. Пайдаланушылар бағдарламалау білімін қажет етпей, жеке егістіктер немесе бүкіл су шаруашылығы аудандары үшін күнделікті, айлық немесе маусымдық ЭТ қорытындыларын экспорттай алады.
3. WaPOR порталы (FAO) Африка мен Таяу Шығыс үшін ауыл шаруашылығының су өнімділігі көрсеткіштеріне тікелей сілтемелермен ұқсас «көрсетіп, шертіп» ET жүктеу интерфейсін ұсынады.
4. Python және R жұмыс процестері rasterio, xarray, geopandas (Python) немесе terra сияқты кітапханаларды пайдалану арқылы raster (R) зерттеушілерге спутниктік деректерді жергілікті метеорологиялық жазбалармен, дақыл модельдерімен және суару дерекқорларымен біріктіретін арнайы ET өңдеу құбырларын құруға мүмкіндік береді.
Қашықтықтан зондтау арқылы электронды мониторинг жүргізу бойынша кейс-стадилер
1. Құрғақ аймақтардағы суаруды басқару
Америка Құрама Штаттарының Хай-Плейнс сулы аймағында — Жер бетіндегі ең қарқынды суарылатын ауылшаруашылық аймақтарының бірі — Шөлді зерттеу институтының зерттеушілері OpenET деректерінің климаттық деректер жиынтығымен біріктірілгені жер асты суларының сору көлемдерін сулы горизонт деңгейінің төмендеуін реттеуші басқаруды қолдау үшін жеткілікті дәлдікпен бағалай алатынын көрсетті.
Зерттеу спутниктік ET бағалауларын өлшенген сорғы жазбаларымен салыстырды, нәтижесінде зерттеу бассейндерінің көпшілігінде 17%-ден аз ауытқу анықталды — бұл су құқықтарын басқару үшін жеткілікті дәлдік деңгейі.
2. Дақыл түрлері бойынша дәл егіншілік
Өсу кезеңінде жеке егістіктердегі нақты экологиялық тазалықты картаға түсіру үшін SEBAL және METRIC модельдерін қолдана отырып, мақта суаруды жоспарлау үшін қашықтықтан зондтау арқылы электромагниттік бақылау жүйесі енгізілді.
Астрофизика деректер жүйесінде (2020) жарияланған зерттеулер екі модель де ерте дақыл кезеңдерінде топырақтың булануына байланысты күтілгеннен жоғары нақты ЭТ анықтағанын көрсетті - бұл стандартты дақыл коэффициенті тәсілінің жүйелі түрде сәтсіздікке ұшырағанын, бұл сол маңызды кезеңде шамадан тыс суаруға әкеліп соқтырғанын көрсетті.
3. Суайрық масштабындағы суды есепке алу
ФАО-ның WaPOR платформасы Эфиопия, Египет және Иорданиядағы суару схемалары бойынша су өнімділігін талдау үшін пайдаланылды, өндірілген дақыл биомассасының бірлігіне шаққандағы ЭТ-ны сандық түрде анықтады.
Бұл талдаулар су өнімділігі бассейннің орташа деңгейінен төмен алқаптарды анықтады, бұл нашар өнімді аудандарда суару тиімділігін арттыруға бағытталған мақсатты кеңейту бағдарламалары үшін кеңістіктік дәлелді негіз болды.
ET мониторингі тәсілін таңдаудың ең жақсы тәжірибелері
Спутниктік деректердің, ET моделінің және валидация стратегиясының дұрыс үйлесімін таңдау жауап берілетін нақты сұраққа, қолжетімді ресурстарға және белгісіздіктің қолайлы деңгейіне байланысты.
1. Алдымен кеңістіктік және уақыттық масштабты анықтаңыз. Бассейндік ауқымда ай сайынғы суды есептеу үшін далалық ауқымда күнделікті суару кестесінен басқа құрал қажет. Кез келген модельді таңдамас бұрын, спутниктік платформаның ажыратымдылығын және жиілігін басқару қажеттілігіне сәйкестендіріңіз.
2. Модельді ландшафт түріне сәйкестендіріңіз. SEBAL және METRIC сияқты энергия балансының модельдері жартылай құрғақ, дақылдар басым, ашық аспан астындағы ландшафттарда жақсы жұмыс істейді. Өсімдік индексіне негізделген модельдер жылу деректерінің қолжетімділігі шектеулі аймақтарда жақсы жұмыс істейді. Машиналық оқыту модельдері жергілікті деңгейде тексерілген үлкен оқу деректер жиынтығы болған кезде жақсы жұмыс істейді.
3. Әрқашан жергілікті түрде тексеріңіз. Тіпті ең дәл жаһандық ET өнімі операциялық орналастыру алдында кем дегенде бір жергілікті ағын мұнарасы немесе лизиметр деректер жиынтығымен салыстырылуы керек. Жарияланған зерттеулерден алынған өнімділік көрсеткіштері сирек жағдайда жаңа орындар мен дақыл түрлеріне дәл ауысады.
4. Бұлттылық аралықтарын жоспарлаңыз. Ылғалды немесе тропикалық аймақтарда деректерді біріктіру немесе олқылықтарды толтыру стратегияларын басынан бастап жоспарлаңыз. 16 күндік қайта қарау циклі бар бір жылулық спутникке сүйену маңызды дақылдардың өсу кезеңдерінде деректердегі қолайсыз олқылықтарды тудырады.
5. Мүмкіндігінше ашық платформаларды пайдаланыңыз. Google Earth Engine, OpenET және WaPOR тексерілген, жақсы құжатталған ET өнімдеріне тегін қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Жергілікті ерекше жағдайлар талап етпесе, нөлден бастап арнайы ET моделін құру сирек ақталады.
6. ЭТ деректерін қолданыстағы ферманы басқару жүйелерімен біріктіру. ЭТ деректері жеке спутниктік шығыс ретінде емес, суаруды жоспарлау бағдарламалық жасақтамасына, шешім қабылдауды қолдау құралдарына немесе суды есепке алу дерекқорларына тікелей енгізілген кезде ең құнды болып табылады.
Қорытынды
Қашықтықтан зондтау арқылы булануды бақылау эксперименттік зерттеу саласынан ауылшаруашылық суды басқарудың маңызды операциялық құралына айналды. Дәлдігі артып келе жатқан спутниктік электромагниттік өнімдердің, OpenET және WaPOR сияқты ашық қолжетімді платформалардың және жасанды интеллектпен жұмыс істейтін деректерді біріктірудің үйлесімі бұрын спутниктік электромагниттік мониторингті жақсы қаржыландырылған зерттеу мекемелерімен шектеген кедергілерді жоюда.
Қазіргі мүмкіндіктер айтарлықтай: 30 немесе одан да көп елде тексерілген энергия балансы модельдері, негізгі жылдық дақылдар үшін 90%-ден жоғары маусымдық дәлдікке қол жеткізген спутниктік ET өнімдері және интернетке қосылған кез келген фермерге немесе су менеджеріне далалық көлемдегі ET деректерін жеткізетін бұлтқа негізделген платформалар. Бұл мүмкіндіктер қазірдің өзінде Колорадо өзеніндегі суару талаптарына сәйкестікті басқару, биік жазық сулы қабатындағы жер асты суларының сарқылуын бақылау және FAO WaPOR жүйесі арқылы Африка бойынша ауылшаруашылық су өнімділігін арттыру үшін пайдаланылуда.
English 
German 
Ukrainian 
French 
Kazakh 
Portuguese 
Spanish 
Arabic 
Swedish 
Serbian 
Romanian 
Norwegian 
Finnish 
Lithuanian 
Estonian 
Latvian 
Croatian 
Slovenian 
Slovak 
Japanese 
Polish 