Garavimo stebėjimas naudojant nuotolinio stebėjimo metodus ir modelius

Evapotranspiracijos stebėjimas naudojant nuotolinius tyrimus yra vienas reikšmingiausių pastarųjų dviejų dešimtmečių žemės ūkio vandens mokslo pasiekimų. Derindami iš palydovų gautus šiluminius duomenis, augmenijos indeksus ir energijos balanso fiziką, mokslininkai ir ūkininkai dabar gali įvertinti, kiek vandens išeina iš žemės paviršiaus milijonuose hektarų – be jokio antžeminio jutiklio.

Ši galimybė keičia tai, kaip agronomai planuoja drėkinimą, kaip vyriausybės stebi sausras ir kaip tyrėjai kiekybiškai įvertina ištisų upių baseinų vandens pėdsaką. Žemės ūkis sunaudoja maždaug 701 TP3 t viso pasaulyje išgaunamo gėlo vandens, tačiau didžioji šio vandens dalis niekada nėra tiesiogiai matuojama lauko lygmeniu – tai kritinė spraga, kurią sparčiai mažina garavimo stebėjimas nuotoliniu būdu.

Kas yra evapotranspiracija?

Evapotranspiracija (ET) – tai kombinuotas procesas, kurio metu vanduo juda iš sausumos paviršiaus į atmosferą. Jį sudaro du komponentai, veikiantys vienu metu: garavimas – tiesioginis skysto vandens iš dirvožemio, vandens telkinių ir augalų paviršiaus pavertimas vandens garais; ir transpiracija – biologinis vandens, kurį sugeria augalų šaknys, judėjimas, kai vanduo pernešamas aukštyn per stiebą ir išskiriamas garų pavidalu per mažas lapų poras, vadinamas žiotelėmis.

Šie du procesai kartu lemia didžiausią vandens srautą, paliekantį sausumos ekosistemą. Daugumoje žemės ūkio kraštovaizdžių ET grąžina į atmosferą nuo 60 iki 80 procentų visų kritulių. Šis skaičius daro ET dominuojančiu kintamuoju sausumos vandens balanse – daugumoje dirbamos aplinkos įtakingesniu nei nuotėkis ar gilus susiliejimas.

ET yra hidrologinio ciklo centre, jungiančiame žemės paviršių, biosferą ir atmosferą. Kai ET lygis yra didelis, dirvožemio drėgmė mažėja greičiau, upių dugno nuotėkis mažėja, o vandeningojo sluoksnio papildymo greitis sumažėja. Kai ET lygis sulėtėja – dėl sausros streso, pasėlių senėjimo ar žemės naudojimo pokyčių – pasekmės pasireiškia vandens prieinamumu pasroviui.

Klimato moksle ET yra pagrindinis anglies ir vandens ciklų jungimosi mechanizmas. Augalai atveria savo žioteles, kad sugertų CO2 fotosintezei, ir tai darydami tuo pačiu metu išskiria vandens garus. Bet koks pasaulinės augmenijos dangos, temperatūros ar CO2 koncentracijos pokytis keičia planetos ET pusiausvyrą ir atsiliepia regioniniams kritulių modeliams.

Kodėl evapotranspiracijos stebėjimas yra vandens valdymo prioritetas?

Tikslūs vandens suvartojimo duomenys padeda priimti geresnius sprendimus įvairiuose sektoriuose. Žemės ūkyje, žinant faktinį pasėlių vandens sunaudojimą lauko lygmeniu, drėkinimo vadovas gali tiksliai nustatyti, kiek vandens reikia naudoti, kada jį naudoti ir kur atsiranda trūkumas, kol pasėliuose neatsiranda matomas stresas.

Toks tikslumas padeda išvengti tiek per didelio laistymo, kuris eikvoja vandenį ir išplauna maistines medžiagas, tiek nepakankamo laistymo, kuris mažina derlių.

1. Drėkinimo planavimas: Drėkinimo planavimas, pagrįstas drėkinimo technologijomis (ET), pakeičia spėliones fizika. Kai ūkininkas žino, kad liepą kukurūzų laukas dėl ET praranda 7 mm vandens per dieną, jis gali papildyti tikslų trūkumą, užuot laistęs fiksuotu kalendoriniu intervalu.

2. Sausros stebėsena: Nuolatinis faktinio ET sumažėjimas, palyginti su etaloniniu ET (kuris išgaruotų esant neribotam vandens tiekimui), signalizuoja apie artėjantį sausros stresą. Nuotolinis stebėjimas užfiksuoja šį signalą likus kelioms savaitėms iki to, kai derliaus nuostoliai tampa matomi akimis.

3. Vandens išteklių planavimas: Baseino lygio vandens apskaitai reikalingi ET duomenys baseino mastu. Palydovinis ET stebėjimas užtikrina šią erdvinę aprėptį už nedidelę antžeminių stočių tinklo kainos dalį.

4. Klimato kaitos vertinimas: Ilgalaikės aplinkosaugos tendencijos atskleidžia, kaip kylanti temperatūra ir besikeičiantys kritulių modeliai keičia ekosistemų vandens naudojimą – tai duomenys, kurie padeda planuoti prisitaikymą regioniniu ir nacionaliniu lygmenimis.

5. Ekosistemos būklės stebėsena: Šlapžemių ET rodikliai, miškų transpiracija ir pievų vandens naudojimas jautriai reaguoja į ekologinius trikdžius. Nuotolinio stebėjimo ET fiksuoja šiuos pokyčius dideliuose, sunkiai pasiekiamuose kraštovaizdžiuose.

Kokie veiksniai įtakoja evapotranspiraciją?

Evapotranspiraciją (ET) lemia klimato sąlygų, kraštovaizdžio ypatybių ir augalų biologijos derinys. Žemiau pateikiamas pagrindinių veiksnių suskirstymas.

1. Dirvožemio tipas. Dirvožemio sudėtis vaidina svarbų vaidmenį vandens sulaikyme ir garavime. Smėlingi arba žvyringi dirvožemiai paprastai sulaiko mažiau vandens ir išskiria daugiau jo garuodami, o priemolio arba molingi dirvožemiai geriau išlaiko drėgmę.

2. Oro temperatūra. Temperatūra tiesiogiai veikia ET greitį. Šiltesnis oras turi didesnę drėgmės sulaikymo talpą, o padidėjusi šiluma pagreitina vandens virsmą garais, taip padidindama evapotranspiraciją.

3. Saulės spinduliuotė. Be šilumos generavimo, saulės spinduliuotė apima energijos lygių, dažnio ir albedo pokyčius – visa tai daro įtaką ET. Šie veiksniai skiriasi priklausomai nuo vietos ir metų laiko, o norint juos tiksliai išmatuoti, dažnai reikia pažangių technologijų.

4. Drėgmė. Santykinė drėgmė (RH) reiškia ore esančių vandens garų kiekį, palyginti su jo maksimalia talpa. Kai drėgmė didelė, oras sugeria mažiau papildomos drėgmės, todėl sulėtėja ET. Ir atvirkščiai, sausesnis oras gali sugerti daugiau garų, todėl padidėja evapotranspiracijos greitis.

5. Augalų danga. Skirtingos augalų rūšys skirtingai sąveikauja su vandeniu. Vienos efektyviai kaupia vandenį sausros metu, o kitos jį praranda greičiau. ET rodikliams taip pat įtakos turi augalo amžius, sveikata ir šaknų gylis – gilesnės šaknys leidžia augalams ilgiau išsilaikyti be laistymo. Šie fiziologiniai skirtumai reiškia, kad ET gali labai skirtis priklausomai nuo augalų rūšies, todėl reikia individualiai pritaikytų drėkinimo strategijų.

6. Vėjo greitis. Vėjas yra pagrindinis garavimo ir transpiracijos variklis. Jis išsklaido drėgną oro sluoksnį, kuris kaupiasi ant augmenijos, padidindamas ET. Jis taip pat padeda garų difuzijai per augalų poras, skatindamas transpiraciją. Tačiau itin stiprūs, sausi vėjai kartais gali trukdyti garų difuzijai, tam tikromis sąlygomis šiek tiek sumažindami ET.

Pagrindinės evapotranspiracijos sąvokos

ET(0) atspindi atmosferos gebėjimą skatinti vandens netekimą ir yra grynai pagrįstas klimatu. ET(c) matuoja vandens netekimą iš sveikų, gerai drėkinamų augalų, augančių idealiomis sąlygomis ir pasiekiančių visą derliaus potencialą. Kai augalai susiduria su neoptimaliais priežiūros ar aplinkosaugos iššūkiais, ET(c) turi būti modifikuotas, kad būtų gautas ET(c adj). Augalų garavimas suprantamas trimis skirtingomis sąvokomis:

1. ET(0) — etaloninė garavimo transpiracija
2. ET(c) — Evapotranspiracija standartinėmis sąlygomis
3. ET(c adj) — Evapotranspiracija nestandartinėmis sąlygomis

1. Standartinė garavimo transpiracija – ET(0)

ET(0) rodo greitį, kuriuo vanduo išgaruoja iš gerai laistyto etaloninio paviršiaus, paprastai modeliuojamo kaip idealizuota žolės danga, atitinkanti konkrečius kriterijus.

Šis matas fiksuoja atmosferos garavimo poreikį nepriklausomai nuo pasėlių rūšies, augimo stadijos ar ūkininkavimo praktikos. Kadangi laikoma, kad etaloninis paviršius yra visiškai sudrėkintas, dirvožemio sąlygos į skaičiavimą neįtraukiamos, todėl nereikia nustatyti atskirų ET slenksčių kiekvienam pasėliui kiekviename augimo etape.

ET(0) visiškai priklauso nuo klimato kintamųjų, o tipinės vertės skiriasi skirtingose agroklimatinėse zonose, nors šie skaičiai naudojami tik kaip bendri atskaitos taškai.

2. Evapotranspiracija standartinėmis sąlygomis – ET(c)

ET(c) kiekybiškai įvertina vandens kiekį, kurį išskiria sveikas, gerai maitinamas pasėlis, auginamas dideliuose, tinkamai drėkinamuose laukuose palankiomis oro sąlygomis ir pasiekiantis didžiausią produktyvumą. Jis apskaičiuojamas padauginus etaloninį ET iš pasėlių koeficiento K(c):

ET(c) = ET(0) × K(c)

3. Evapotranspiracija nestandartinėmis sąlygomis – ET(c adj)

ET(c adj) atsižvelgia į realius nukrypimus nuo idealių augimo sąlygų. Tokie veiksniai kaip kenkėjų ir ligų poveikis, vandens trūkumas arba perteklius, dirvožemio druskingumas ir prastas dirvožemio derlingumas gali lemti reikšmingus faktinio pasėlių vandens naudojimo skirtumus nuo ET(c). Kartu su pasėlių koeficientu įvedamas vandens streso koeficientas K(s), siekiant atsižvelgti į šiuos efektus:

ET(c adj) = ET(0) × K(c) × K(s)

Tradiciniai evapotranspiracijos matavimo metodai

Prieš nuotolinio stebėjimo atsiradimą mokslininkai ET matavo tiesioginiais fiziniais prietaisais. Kiekvienas metodas gerai veikia tam tikru mastu, tačiau turi didelių kompromisų, kurie riboja platų pritaikymą žemės ūkyje. Kai kurie geriausi antžeminiai ET matavimo metodai yra šie:

1. Lizimetras: Lizimetras (didelis indas, pripildytas dirvožemio ir augančių augalų, įrengtas lygiai su žeme) matuoja ET, sveriant dirvožemio bloką laikui bėgant. Kai kontroliuojamas kritulių kiekis ir surenkamas drenažas, masės skirtumas tarp laiko žingsnių yra lygus faktiniam ET.

Lizimetrai pateikia tiksliausius įmanomus ET matavimus, tačiau jie kainuoja šimtus tūkstančių dolerių už vienetą, apima tik kelis kvadratinius metrus ir negali atvaizduoti realaus lauko erdvinio kintamumo.

2. Sūkurinių kovariacijų sistema: Sūkurinių kovariacijų sistema matuoja ET apskaičiuodama kovariaciją tarp vertikalaus vėjo greičio ir vandens garų koncentracijos virš augalo lajos, naudodama greito reagavimo jutiklius. Ji apima “pėdsaką” nuo kelių šimtų metrų iki kelių kilometrų, todėl yra daug reprezentatyvesnė nei lizimetras.

Tačiau srauto bokštų įrengimas ir priežiūra kainuoja 50 000–300 000 JAV dolerių, o pasauliniame FLUXNET tinkle yra tik apie 900 aktyvių stočių – per mažai, kad būtų galima stebėti žemės ūkio ET nacionaliniu mastu.

3. Boweno santykio metodas: Boweno santykio metodas ET įvertina matuodamas jautriojo šilumos srauto (šildančio orą) ir latentinio šilumos srauto (ET) santykį, naudojant temperatūros ir drėgmės gradientus virš augalo lajos. Jis yra paprastesnis nei sūkurinės kovariacijos metodas, tačiau jam reikalingos homogeninės aprėpties sąlygos ir jis negali būti naudojamas sudėtingame reljefe.

4. Meteorologinių stočių pagrindu atlikti ET skaičiavimai Naudojant FAO Penmano-Monteitho lygtį, apskaičiuojamas etaloninis ET (ET0) iš oro temperatūros, drėgmės, vėjo greičio ir spinduliuotės duomenų. Šis metodas plačiai naudojamas drėkinimo planavimui, tačiau gaunamas etaloninis ET, o ne tikrasis ET, nes daroma prielaida, kad etaloninis pasėlis yra gerai laistomas, o ne tikrasis lauke augantis pasėlis.

Pagrindinė visų antžeminių metodų problema yra mastelis. Vienas lizimetras atitinka kelis kvadratinius metrus. Srautinio srauto bokštas geriausiu atveju apima kelis šimtus hektarų. Tačiau šiuolaikiniam žemės ūkio vandens valdymui reikalingi ET duomenys lauko lygmeniu, apimantys visus upių baseinus – tai erdvinis iššūkis, kurį gali išspręsti tik nuotolinis stebėjimas.

Nuotolinio stebėjimo pagrindai ET stebėjimui

Nuotolinis stebėjimas, kalbant apie Žemės paviršiaus stebėseną, yra palydovų arba orlaivių duomenų gavimas ir analizė, siekiant įvertinti vandens srautą, paliekantį sausumos paviršių, fiziškai jo neliečiant.

Šis metodas veikia todėl, kad augalai ir dirvožemis keičiasi energija su atmosfera būdais, kuriuos galima aptikti iš kosmoso, ypač skleidžiant šiluminę infraraudonąją spinduliuotę. Kai augalas efektyviai transpiruoja, jis naudoja įeinančią saulės energiją vandeniui išgarinti, o ne šildyti. Augalų laja, kurioje dirvožemis pakankamai drėgnas, išlieka santykinai vėsi.

Tuo tarpu vandens patiriantis augalo vainikas uždaro žioteles, kad taupytų vandenį, ir kadangi mažiau latentinės šilumos (ET) sunaudoja gaunamą energiją, vainiko paviršiaus temperatūra pakyla. Tai yra pagrindinis fizikinis signalas, kurį užfiksuoja šiluminis nuotolinis stebėjimas.

Pagrindiniai fizikiniai principai, kuriais grindžiamas palydovinis ET įvertinimas

Svetainė energijos balansas yra valdančioji sistema. Bet kuriame žemės paviršiuje grynoji saulės ir atmosferos spinduliuotė (Rn) turi būti lygi trijų energijos absorbentų sumai: dirvožemio šilumos srautui (G), jautriajam šilumos srautui (H, kuris šildo orą) ir latentiniam šilumos srautui (LE, kuris skatina ET). Užrašyta kaip lygtis: Rn = G + H + LE. Įvertindamas Rn, G ir H iš palydovų duomenų, modelis išveda LE, taigi ir ET, kaip likutį.

1. Žemės paviršiaus temperatūra (LST), išmatuotas šiluminės infraraudonosios spinduliuotės juostoje, yra pagrindinis stebimas dydis, naudojamas juntamajam šilumos srautui H įvertinti. Karštesnis paviršius perduoda daugiau šilumos į orą (didelis H), todėl mažiau energijos lieka ET (mažas LE). Vėsesnis, gerai drėkinamas paviršius turi mažesnį H ir didesnį LE.

2. Augalijos indeksai kaip ir NDVI, fiksuoja, kiek žalios, fotosintezės aktyvios augalinės medžiagos dengia paviršių, o tai kontroliuoja transpiracijos greitį. Tankus, žalias vainikas transpiruoja daugiau nei plika dirva ar retas medynas.

3. Grynoji spinduliuotė apskaičiuojamas iš trumpųjų ir ilgųjų bangų spinduliuotės srautų, kurie nuotoliniu būdu įvertinami pagal paviršiaus albedą, augmenijos dangą ir šiluminės emisijos duomenis.

Palydovinis evapotranspiracijos stebėjimas nepakeičia realių duomenų iš antžeminės erdvės – tai vienintelė priemonė, galinti pateikti erdviškai ištisinius vandens naudojimo duomenis tokiu mastu, kuriuo faktiškai priimami žemės ūkio ir hidrologiniai sprendimai.

Nuotolinio stebėjimo pranašumas, palyginti su antžeminiais metodais, yra ne tik erdvinė aprėptis. Palydoviniai duomenys teikia sinoptinius, pakartojamus matavimus labai nevienalyčiuose kraštovaizdžiuose – tai, ko už panašią kainą negalėtų pakartoti joks antžeminis tinklas.

Nuotolinio stebėjimo duomenų šaltiniai ET įvertinimui

Norint įvertinti ET iš kosmoso, reikia sujungti duomenis iš kelių jutiklių tipų. Nė vienas palydovas nesuteikia visų įvesties duomenų, reikalingų pilnam ET modeliui, todėl veikiantys ET produktai paprastai sujungia duomenis iš kelių platformų.

1. Palydovinės platformos ET apskaičiavimui

i. Landsat (USGS/NASA) nuolat veikia nuo 1972 m. ir teikia 30 metrų erdvinės skiriamosios gebos multispektrinius ir terminius vaizdus su 16 dienų peržiūrų ciklu. Dėl ilgo archyvo jis yra būtinas istorinei ET analizei ir pasėlių stebėsenai. Dauguma energijos balanso ET modelių, įskaitant SEBAL ir METRIC, iš pradžių buvo sukurti remiantis „Landsat“ duomenimis.

ii. Sentinel-2 (ESA) siūlo 10 metrų daugiaspektrinius vaizdus su 5 dienų pakartotinio apsilankymo laiku didelės skiriamosios gebos augmenijos indekso skaičiavimui. Nors jis neturi terminio diapazono, jis papildo „Landsat“, teikdamas dažnesnius, didesnės skiriamosios gebos NDVI, EVI ir LAI duomenis augmenija pagrįstiems Žemės palydovų modeliams.

iii. MODIS (Vidutinės skiriamosios gebos vaizdavimo spektroradiometras, NASA) teikia kasdienę pasaulinę aprėptį, kurios skiriamoji geba yra nuo 250 m iki 1 km. Dėl grubesnės erdvinės skiriamosios gebos jis riboja pritaikymą lauko mastu, tačiau idealiai tinka žemynų ir pasaulio nežemiškų objektų stebėjimui naudojant tokius produktus kaip MOD16.

iv. EKOTRESAS (NASA) yra sumontuotas Tarptautinėje kosminėje stotyje ir teikia 70 metrų skiriamosios gebos terminius infraraudonuosius spindulius su 1–5 dienų pakartotinio apsilankymo ciklu. ECOSTRESS buvo specialiai sukurtas pasėlių vandens stresui ir ET matuoti artimo lauko mastu – tai pajėgumų spraga, kurios MODIS ir ankstesni palydovai negalėjo užpildyti.

prieš VIIRS Suomijos AE ir JPSS palydovuose esantis matomosios infraraudonosios šviesos vaizdavimo radiometrų rinkinys (NOAA/NASA) tęsia MODIS pasaulinę kasdienės aprėpties tradiciją, patobulintas jutiklių kalibravimas ir palaiko veikiančius ET produktus regioniniu ir pasauliniu mastu.

2. Bepiločių orlaivių ir dronų pagrindu atliekami nežemiškų objektų stebėjimai

Bepiločiai orlaiviai (UAV arba dronai), aprūpinti terminėmis kameromis ir daugiaspektriniais jutikliais, gali kartoti ET atskiruose laukuose submetro erdvine raiška. Ant drono sumontuota terminė kamera tiesiogiai matuoja augalų lajos temperatūrą ir, derindama su antžeminiais meteorologiniais duomenimis, sukuria ET žemėlapius tokia raiška, kokios negali pasiūlyti joks palydovas.

• Terminio vaizdo dronai aptikti vandens trūkumo kamuojamus augalų plotus lauke prieš atsirandant bet kokiems matomiems simptomams, taip sudarant sąlygas taikyti kintamo greičio drėkinimą lauko viduje.
• Daugiaspektriniai jutikliai Dronuose NDVI ir EVI apskaičiuojami centimetro raiška, naudojant pasėlių koeficientais pagrįstus ET modelius, kad būtų galima tiksliai planuoti darbus lauke.
• Didelės skiriamosios gebos ET žemėlapiai Iš bepiločių orlaivių gaunamas vanduo yra ypač vertingas specializuotiems augalams – vaismedžiams, vynuogynams, daržovėms – kur lauko viduje didelis kintamumas ir vandens streso kaina yra didelė.

Pagrindiniai nuotolinio stebėjimo kintamieji, naudojami ET stebėsenoje

Kiekvienas iš palydovinių duomenų išgautas kintamasis prisideda prie konkrečios ET įvertinimo dėlionės dalies. Supratimas, ką kiekvienas kintamasis matuoja ir kodėl jis svarbus, padeda specialistams pasirinkti tinkamą modelį ir teisingai interpretuoti rezultatus.

1. Normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas (NDVI) apskaičiuojamas kaip (NIR – raudona) / (NIR + raudona), naudojant artimojo infraraudonojo spektro ir raudonos juostos atspindį. Jis svyruoja nuo -1 iki +1, o tankios žalios augmenijos atspindys paprastai būna nuo 0,6 iki 0,9. NDVI atspindi lajos tankį ir žalumą, kurie tiesiogiai koreliuoja su lapų plotu ir transpiracijos pajėgumu.

2. Pagerintas augmenijos indeksas (EVI) prideda mėlyną juostą, kad sumažintų atmosferos trukdžius ir dirvožemio fono efektus, kurie mažina NDVI tankiai apaugusiuose arba dažnai debesuotuose regionuose. EVI yra jautresnis nei NDVI didelės biomasės vietovėse ir naudojamas MOD16 ET algoritme.

3. Lapų ploto indeksas (LAI) kiekybiškai įvertina bendrą vienpusio lapo plotą žemės ploto vienete. Jis tiesiogiai kontroliuoja transpiraciją, nustatydamas, kiek lapo paviršiaus keičia vandens garus su atmosfera. Palydovų išvestinis LAI yra pagrindinis daugelio fiziškai pagrįstų nežemiškų objektų modelių įvesties duomenys.

4. Paviršiaus albedas yra įeinančios saulės spinduliuotės dalis, kurią atspindi paviršius. Ji kontroliuoja, kiek saulės energijos sugeria paviršius, o tai savo ruožtu lemia, kiek energijos yra prieinama ET. Tamsus, drėgnas dirvožemis turi mažą albedą (sugeria daugiau energijos); plikas smėlio paviršius turi didelį albedą (atspindi daugiau).

5. Dirvožemio drėgmė Iš mikrobangų jutiklių gaunami duomenys riboja ET modelius, nurodydami, ar šaknų zonoje yra pakankamai vandens transpiracijos poreikiui patenkinti. Kai dirvožemio drėgmė nukrenta žemiau kritinės ribos, faktinis ET greitis nukrenta žemiau potencialaus, net jei energijos yra.

Bastiaanssen ir kt. (apžvelgta leidinyje „Frontiers in Remote Sensing“, 2026 m.) nustatė, kad SEBAL, patvirtintas daugiau nei 30 šalių, pasiekia 85% tikslumas kasdieniams ET įvertinimams ir 95% tikslumas sezoniniams ET įvertinimams lauko mastu.

95% sezoninis tikslumas reiškia, kad pasėlių vandens apskaita visame drėkinimo rajone gali būti patikimai atliekama naudojant tik palydovinius duomenis, todėl nereikia tankių antžeminių stočių tinklų.

Evapotranspiracijos įvertinimo modeliai

1. Energijos balanso modeliai

Energijos balanso modeliai apskaičiuoja ET kaip paviršiaus energijos biudžeto likutį: ET = Rn – G – H. Kiekvienas modelis skiriasi tuo, kaip įvertina jautrųjį šilumos srautą H, kuris yra daugiausiai skaičiavimo pastangų reikalaujantis ir jautriausias paklaidoms komponentas.

i. Paviršiaus energijos balanso algoritmas žemei (SEBAL) buvo sukurtas Bastiaanssen 1998 m. ir išlieka vienu iš plačiausiai pasaulyje taikomų palydovinių ET modelių. SEBAL naudoja tris pagrindinius iš palydovų gautus parametrus: žemės paviršiaus temperatūrą (T0), paviršiaus pusrutulio atspindį (albedą r0) ir NDVI.

Norėdamas įvertinti juntamą šilumos srautą, SEBAL identifikuoja du inkarinius pikselius – “karštąjį pikselį” (sausą pliką dirvožemį, kur ET yra artimas nuliui) ir “šaltąjį pikselį” (gerai laistytus pasėlius, kur ET yra didžiausias) – ir interpoliuoja H visoje scenoje pagal šiuos kraštutinumus. Ši savaiminio kalibravimo funkcija sumažina SEBAL jautrumą absoliučioms kalibravimo paklaidoms meteorologiniuose duomenyse.

ii. Didelės skiriamosios gebos evapotranspiracijos kartografavimas naudojant vidinį kalibravimą (METRIC) modelis pagrįstas SEBAL, tačiau prideda automatinį kalibravimą pagal etaloninį ET, apskaičiuotą iš meteorologijos stoties. METRIC geriau tinka regionams, turintiems išsamius orų duomenų tinklus, ir yra plačiai taikomas operatyviniam drėkinimo valdymui vakarų Jungtinėse Valstijose.

iii. Paviršiaus energijos balanso sistema (SEBS) naudoja turbulentinio srauto teoriją, kad įvertintų juntamą šilumos srautą iš palydovų gauto LST, paviršiaus šiurkštumo ir vėjo greičio. SEBS yra fiziškai tikslesnė nei SEBAL, tačiau reikalauja papildomų įvesties duomenų, todėl ji labiau tinka tyrimams nei operatyviniam ūkio valdymui.

ET modelio pasirinkimas yra ne tik techninis sprendimas – tai sprendimas dėl to, į kokį klausimą bandote atsakyti. Baseino lygmens vandens apskaitai ir lauko lygmens drėkinimo planavimo įrankiui reikalingi iš esmės skirtingi erdvinės skiriamosios gebos ir laiko dažnio lygiai.

iv. Dviejų šaltinių energijos balansas (TSEB) modelis dirvožemį ir lają traktuoja kaip du atskirus ET šaltinius, kurių kiekvienas turi savo temperatūros ir energijos balansą. Šis metodas yra tikslesnis esant retai augmenijai arba mišriai žemės dangai, kur vieno šaltinio modelis gali sujungti dirvožemio garavimą su augalų transpiracija.

2. Augalijos indeksu pagrįsti ET modeliai

Ne visiems ET modeliams reikalingi terminiai vaizdai. Augalijos indeksu pagrįsti modeliai ET įvertina per pasėlių koeficiento metodas (Kc x ET0), kur pasėlių koeficientas Kc gaunamas iš NDVI arba EVI, o etaloninis ET (ET0) gaunamas iš meteorologijos stoties. FAO-56 metodologija įformina šį metodą ir yra plačiai naudojama drėkinimo planavimui, nes jai nereikia terminio diapazono duomenų.

Mašininio mokymosi modeliai, įskaitant Atsitiktinis miškas, Dirbtiniai neuroniniai tinklai (DNT), ir gilaus mokymosi architektūros vis dažniau taikomos ET vertinimui, mokantis sudėtingų netiesinių ryšių tarp iš palydovų gautų įvesties duomenų (LST, NDVI, albedo, LAI) ir srauto bokšto ET matavimų.

2023 m. žurnale „Remote Sensing of Environment“ paskelbtame tyrime nustatyta, kad atsitiktinių miškų modelis, apmokytas naudojant MODIS ir meteorologinius duomenis, prognozavo paros ET su R2 0,87 ir RMSE 0,51 mm/parą įvairiose biomose – tai konkurencinga kaina tradiciniams energijos balanso modeliams, tačiau reikalauja daug mažiau parametravimo pastangų.

„Taylor and Francis Open“ (2021 m.) paskelbtame tyrime nustatyta, kad SEBAL algoritmas, pritaikytas „Landsat 8“ vaizdams virš kukurūzų auginimo regiono Adanos mieste, Turkijoje, pateikė ET įverčius su koreliacijos koeficientas R = 0,91 pagal FAO Penman-Monteith metodą ir RMSE, lygų vos 1,14 mm/dieną.

SEBAL tikslumas lauko mastu reiškia, kad palydovinė ET gali pakeisti arba gerokai sumažinti brangių lizimetrų poreikį veikiančiose drėkinimo valdymo sistemose.

Palydoviniai ET produktai, skirti operacijoms

Keletas pasaulinių ir regioninių ET produktų dabar konvertuoja nuotolinio stebėjimo duomenis į paruoštus naudoti ET duomenų sluoksnius. Praktikams nebereikia kurti savo energijos balanso modelių – jie gali tiesiogiai pasiekti šiuos iš anksto apskaičiuotus duomenų rinkinius.

1. MOD16 ET produktas (NASA) naudoja MODIS duomenis su Penmano-Monteitho algoritmu, pagrįstu MODIS žemės dangos, LAI, EVI ir pasaulinės pakartotinės analizės meteorologiniais duomenimis. Jis teikia 8 dienų ir mėnesinius ET kompozicinius duomenis su 500 metrų skiriamąja geba visame pasaulyje. MOD16 puikiai tinka kraštovaizdžio masto tyrimams, tačiau yra per daug neapdorotas individualiam lauko valdymui.

2. SSEBop JAV geologijos tarnybos sukurtas supaprastintas paviršiaus energijos balanso (Simplified Surface Energy Balance operational) modelis supaprastina SEBAL karštųjų ir šaltųjų pikselių kalibravimo uždavinį, naudodamas iš anksto apibrėžtas temperatūros ribas, gautas iš ilgalaikių klimatologinių duomenų. SSEBop veikia 30 metrų skiriamąja geba, naudodamas „Landsat“ duomenis, ir sudaro vieną iš šešių „OpenET“ ansamblio modelių.

3. OpenET platforma, paleistas 2021 m. ir veikiantis kaip viešojo ir privačiojo sektorių bendradarbiavimo projektas, kuriam vadovauja NASA, USGS, Kalifornijos valstijos universitetas Monterėjaus įlankoje, Aplinkos apsaugos fondas ir Dykumų tyrimų institutas, teikia lauko masto nežemiškų atgimimų duomenis 30 metrų raiška vakarų JAV teritorijose.

2024 m. sausio mėn. žurnale „Nature Water“ paskelbtame svarbiame tyrime, kuriame „OpenET“ įverčiai lyginami su matavimais iš 152 antžeminių srauto matavimo vietų, patvirtinta, kad „OpenET“ pasiekia didelį tikslumą vertinant vienmečius augalus, tokius kaip kviečiai, kukurūzai, soja ir ryžiai, ypač sausringuose regionuose, kur dėl vandens trūkumo drėkinimo tikslumas yra itin svarbus.

4. WaPOR portalas (FAO) teikia ET duomenis apie Afriką ir Artimuosius Rytus 30 metrų, 100 metrų ir 250 metrų skiriamąja geba, specialiai sukurtus žemės ūkio vandens produktyvumo analizei duomenų stokojančiuose besivystančiuose regionuose paremti.

5. ŽVILGĖJIMAS (Visuotinis žemės garavimo Amsterdamo modelis) atskiria žemės garavimą iš transpiracijos, dirvožemio garavimo, perėmimo nuostolių ir atviro vandens garavimo komponentus, remdamasis mikrobangų dirvožemio drėgmės duomenimis ir palydoviniais augmenijos produktais. Jis puikiai skaido žemės garavimo signalą į biologinius ir fizinius komponentus.

Nuotolinio stebėjimo taikymas

1. Tikslus drėkinimas ir pasėlių vandens valdymas

Artimiausias palydovinių ET duomenų pritaikymas yra drėkinimo planavimas. Kai ūkininkas gauna savaitinius lauko mastelio ET žemėlapius, jis gali apskaičiuoti drėkinimo deficitą – skirtumą tarp faktinio ET ir efektyvaus kritulių kiekio – ir panaudoti tiksliai tokį vandens kiekį. Tai pašalina lėtinį per didelio drėkinimo įprotį, kai vanduo švaistomas nepadidinant derliaus.

Kalifornijos Sakramento-San Choakino deltoje vandens išteklių valdytojai naudoja „OpenET“, kad padėtų ūkininkams laikytis valstijos taisyklių, reikalaujančių tikslių vandens naudojimo ataskaitų.

Didelis palydovinių ET duomenų apie vienmečius augalus tikslumas suteikia teisiškai pagrįstą vandens apskaitai pagrindą, kurio negalėtų užtikrinti joks antžeminis metodas tokioje erdvinėje aprėptyje.

2024 m. žurnale „Agricultural Water Management“ (Ott ir kt., 2024; „Desert Research Institute“) paskelbtame tyrime „OpenET“ buvo vertinamas pagal Nevados požeminio vandens baseinų drėkinimo duomenis.

Deimantų slėnyje „OpenET“ skaičiavimai parodė tik 7% skirtumas nuo matuojamo vandens naudojimo duomenų, įrodant eksploatacinį patikimumą reglamentuojamo požeminio vandens valdymo srityje.

7% paklaidos riba baseino mastu reiškia, kad palydoviniai ET duomenys gali pakeisti brangią matavimo infrastruktūrą regionuose, kuriuose gruntinis vanduo yra kritiškai išeikvotas.

2. Sausros vertinimo ir ankstyvojo perspėjimo sistemos

Sausros stebėsena yra dar viena didelį poveikį turinti taikymo sritis. Garavimo įtempio indeksas (ESI), gautas iš ECOSTRESS ir MODIS šiluminių duomenų, matuoja faktinio ET ir potencialaus ET santykį.

Kai ESI gerokai nukrenta žemiau 1,0, tai rodo, kad augalai patiria vandens stresą – tai patikimas ankstyvas žemės ūkio sausros rodiklis, dažnai aptinkamas 4–8 savaites prieš tai, kai pasėlių derliaus nuostoliai tampa išmatuojami.

USDA Nacionalinis sausros mažinimo centras integruoja palydovinius ET pagrįstus sausros indeksus į operacinius sausros stebėjimo žemėlapius, kuriuos naudoja valstijų vyriausybės, pasėlių draudimo agentūros ir ekstremalių situacijų valdymo institucijos. Dėl šios integracijos reagavimas į sausrą tampa greitesnis ir tikslingesnis nei taikant kalendoriumi ar krituliais pagrįstus metodus.

3. Vandens išteklių valdymas baseino mastu

Baseino masto vandens apskaitai reikia žinoti, kiek vandens išeina iš sausumos paviršiaus kaip eterinis vanduo milijonuose hektarų. Būtent tai pasauliniu mastu teikia palydoviniai eterinio vandens produktai, tokie kaip MOD16, GLEAM ir WaPOR.

• Rezervuarų valdymo agentūros Naudokite ET duomenis, kad įvertintumėte baseino vandens išeigą – skirtumą tarp kritulių ir ET – kuris lemia, kiek vandens iš tikrųjų pasiekia upes ir rezervuarus.
• Tarpvalstybinės upių baseinų institucijos taikyti palydovinį ET, kad būtų galima nepriklausomai patikrinti nacionalines vandens naudojimo ataskaitas, nereikalaujant prieigos prie nacionalinių antžeminių duomenų tinklų.
• Drėkinimo rajonų vadovai Naudokite elektroninę vandens technologiją (ET), kad galėtumėte stebėti vandens suvartojimą pagal pasėlių tipą visose aptarnavimo zonose, palaikydami teisingą vandens paskirstymą ir atitiktį teisės aktams.

4. Aplinkosaugos ir ekologinis pritaikymas

Pelkių eterinio vandens stebėjimas naudojant palydovinius duomenis kiekybiškai įvertina ekosistemų vandens naudojimą sunkiai pasiekiamose pelkėse, durpynuose ir upių žiotyse, kur negalima dislokuoti antžeminių jutiklių. Miškų eterinio vandens stebėjimas atskleidžia, kaip miškų kirtimas, miškų atkūrimas ir gaisrai keičia vandens balansą ištisuose vandens baseinuose – tai itin svarbūs duomenys miškų anglies dioksido apskaitai ir vandens tiekimo planavimui.

Evapotranspiracija yra nematomas siūlas, jungiantis kiekvieną Žemės augalą su pasauliniu vandens ciklu. Nuotolinis stebėjimas yra vienintelė priemonė, kurią turime matyti tokiu mastu, kuris yra svarbus vandens valdymui.

Palydovinių ET produktų tikslumo vertinimas ir patvirtinimas

Joks ET produktas nėra naudingas be griežto patvirtinimo. Standartinis metodas lygina palydovų ET įverčius su matavimais, gautais iš sūkurinių kovariacijos srauto bokštų – tiksliausiu įmanomu ET įvertinimu kraštovaizdžio mastu.

Pasaulinis FLUXNET tinklas teikia atviros prieigos srauto bokštų duomenis iš šimtų vietų įvairiose biomose. ET produktų kūrėjai lygina savo modelių rezultatus su FLUXNET matavimais, kad apskaičiuotų statistinius našumo rodiklius, įskaitant

• R2 (koreliacijos koeficientas),
• RMSE (vidutinė kvadratinė paklaida) ir
• Šališkumas (sistemingas pervertinimas arba nepakankamas vertinimas).

Skirtingų žemės dangos tipų, klimato zonų ir metų laikų patvirtinimas atliekamas atskirai, nes ET modelio tikslumas šiomis sąlygomis labai skiriasi.

Tokie energijos balanso modeliai kaip SEBAL ir METRIC paprastai geriausiai veikia pusiau sausringuose žemės ūkio kraštovaizdžiuose su giedru dangumi. Veikimas blogėja drėgnuose atogrąžų miškuose, sudėtingame kalnuotame reljefe ir dažnai debesuotose vietose.

„Nature Water“ paskelbtame „OpenET“ tikslumo tyrime buvo palyginti šeši ET modeliai su matavimais iš 152 srauto bokštų vietos visoje Jungtinėse Valstijose nustatyta, kad „OpenET“ ansamblis pasiekė geriausių rezultatų būtent vienmečių augalų auginimo srityje sausringuose vakariniuose regionuose – vietovėse, kuriose drėkinimo valdymas yra ekonomiškai ir ekologiškai svarbiausias.

Vandens valdytojai sausringuose regionuose gali labai užtikrintai naudoti „OpenET“ duomenis drėkinimo atitikčiai ir vandens biudžeto stebėjimui, taip pakeisdami brangią matavimo infrastruktūrą.

Nuotolinio stebėjimo ET stebėjimo iššūkiai

Nepaisant sparčios pažangos, keli techniniai ir operaciniai iššūkiai riboja palydovinio ET stebėjimo tikslumą ir pritaikomumą.

1. Debesuotumo apribojimai: Optiniam ir šiluminiam nuotoliniam stebėjimui reikalingos debesų neturinčios sąlygos. Drėgnuose tropiniuose regionuose arba musonų sezonų metu dėl nuolatinės debesuotumo gali atsirasti savaičių ar mėnesių trukmės duomenų spragos, nutraukiant laikiną tęstinumą, kurio reikalauja drėkinimo valdymas.

2. Erdvinės skiriamosios gebos apribojimai: MODIS, dažniausiai laikmačiu aptinkamas palydovas, teikia 500 metrų raiškos ET duomenis – per netikslūs duomenys mažesniems nei maždaug 25 hektarų laukams. „Landsat“ 30 metrų raiška tinka daugumai žemės ūkio laukų, tačiau turi 16 dienų pakartotinio stebėjimo ciklą, todėl neatsižvelgiama į staigius vandens streso pokyčius.

3. Laikinosios skiriamosios gebos kompromisai: Didelė erdvinė skiriamoji geba („Landsat“, „Sentinel-2“, ECOSTRESS) ir didelė laikinė skiriamoji geba („MODIS“, VIIRS“) egzistuoja atvirkštiniu ryšiu. Norint panaikinti šį atotrūkį, reikalingi duomenų suliejimo metodai.

4. Modelio prielaidos nevienalyčiuose kraštovaizdžiuose: Vieno šaltinio energijos balanso modeliuose daroma prielaida, kad medžių laja yra vienoda, o ji suyra esant retai augmenijai, mišrioms pasėlių sistemoms arba miesto ir žemės ūkio sąsajoms, kur dirvožemio ir augalų temperatūros smarkiai skiriasi.

5. Duomenų prieinamumas besivystančiuose regionuose: Antžeminių meteorologinių stočių duomenų, reikalingų ET modeliams apriboti, trūksta daugelyje Užsachario Afrikos, Pietų Azijos ir Centrinės Azijos regionų – būtent tuose regionuose, kuriuose labiausiai reikia geresnio vandens išteklių valdymo.

Naujos technologijos ir ateitis ET stebėsenoje

Keletas suartėjančių technologinių pokyčių yra pasirengę smarkiai išplėsti nuotolinio stebėjimo ET stebėsenos tikslumą, aprėptį ir prieinamumą per ateinančius penkerius–dešimt metų.

1. Dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis ir duomenų sintezė

Gilaus mokymosi modeliai, apmokyti naudojant didelius daugiajutiklių duomenų rinkinius, tam tikruose kraštovaizdžiuose pradeda pranokti klasikinius energijos balanso modelius. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai gali vienu metu integruoti „Landsat“, „Sentinel-2“, MODIS ir meteorologinės pakartotinės analizės duomenis, mokydamiesi erdvinių-laikinių Žemės atmosferos modelių, kurių neužfiksuoja joks vieno jutiklio modelis.

Tuo tarpu duomenų suliejimo algoritmai, iš kurių ryškiausias yra STARFM (erdvinės ir laikinės adaptyviosios atspindžio sintezės modelis) metodas, sujungia didelės skiriamosios gebos „Landsat“ vaizdus su kasdieniais MODIS duomenimis, kad būtų sukurti sintetiniai kasdieniai ET žemėlapiai su 30 metrų skiriamąja geba, efektyviai išspręsdami erdvės ir laiko kompromisą, kuris šiuo metu riboja tiksliosios žemdirbystės taikymus.

2. Didelės skiriamosios gebos šiluminiai palydovai ir „CubeSat“ žvaigždynai

Naujos kartos specializuoti terminio Žemės stebėjimo palydovai teiks mažesnius nei 30 metrų terminius vaizdus, kuriuos bus galima peržiūrėti kasdien.

Planuojamos misijos, įskaitant „Landsat Next“ įpėdinį ir komercinius „CubeSat“ šiluminius palydovus, panaikins istorinį kompromisą tarp erdvinio detalumo ir laiko dažnio, kuris ribojo lauko masto nežemiškų ateičių stebėjimą.

Kaip pažymėta „Future Market Insights“ ataskaitoje (2025 m.), prognozuojama, kad nuotolinio stebėjimo paslaugų rinka, kurios vertė 2025 m. siekė 22,87 mlrd. JAV dolerių, iki 2035 m. pasieks 84,28 mlrd. JAV dolerių, o tam didelę įtaką darys ŽPO palydovų žvaigždyno plėtra.

3. Skaitmeniniai dvyniai vandens valdymui

Skaitmeninių dvynių sistemos – dinaminės virtualios žemės ūkio kraštovaizdžio kopijos, kurios atnaujinamos beveik realiuoju laiku iš palydovų ir daiktų interneto jutiklių duomenų – integruoja nuotolinius stebėjimus iš ET kaip pagrindinį duomenų srautą. Šios sistemos sinchronizuoja palydovinius ET žemėlapius, dirvožemio drėgmės jutiklių duomenis, orų prognozes ir pasėlių augimo modelius, kad imituotų būsimą lauko vandens būklę ir automatiškai paskirtų drėkinimą.

ET stebėjimo programinė įranga ir įrankiai

Dėl gausaus platformų rinkinio nuotolinio stebėjimo ET analizė dabar prieinama specialistams, neturintiems gilių programavimo žinių.

1. „Google Earth“ variklis (GEE) yra debesijos pagrindu sukurta geoprinių skaičiavimų platforma, kurioje saugomi visi „Landsat“, „MODIS“, „Sentinel“ ir „ECOSTRESS“ archyvai kartu su iš anksto sukurtais Žemės atmosferos algoritmais. Analitikai gali atlikti Žemės atmosferos skaičiavimus, apimančius daugelio metų duomenis ištisiems regionams, neatsisiųsdami jokių vaizdų vietoje. GEE tapo dominuojančia tyrimų platforma didelių plotų Žemės atmosferos žemėlapių sudarymui.

2. OpenET platforma teikia žiniatinklio sąsają, kurioje bet kuris registruotas vartotojas gali pasiekti lauko masto ET duomenis apie žemės ūkio paskirties žemę visoje vakarų JAV. Vartotojai gali eksportuoti dienos, mėnesio ar sezonines ET santraukas atskiriems laukams arba visiems vandens valdymo rajonams, nereikalaujant jokių programavimo žinių.

3. WaPOR portalas (FAO) teikia panašią „rodyk ir spustelėk“ tipo ET atsisiuntimo sąsają Afrikai ir Artimiesiems Rytams su tiesioginėmis nuorodomis į žemės ūkio vandens produktyvumo rodiklius.

4. Python ir R darbo eigos Naudodami tokias bibliotekas kaip „Rasterio“, „Xarray“, „Geopandas“ („Python“) arba „Terra, Raster“ (R), tyrėjai gali kurti individualius nežemiškų objektų apdorojimo srautus, kurie integruoja palydovinius duomenis su vietiniais meteorologiniais įrašais, pasėlių modeliais ir drėkinimo duomenų bazėmis.

Nuotolinio stebėjimo ET stebėjimo atvejų analizės

1. Drėkinimo valdymas sausringuose regionuose

Jungtinių Valstijų Aukštųjų lygumų vandeningojo sluoksnio regione – vienoje iš intensyviausiai drėkinamų žemės ūkio zonų Žemėje – Dykumų tyrimų instituto tyrėjai įrodė, kad „OpenET“ duomenys, integruoti su klimato duomenų rinkiniais, gali pakankamai tiksliai įvertinti požeminio vandens pumpavimo tūrius, kad būtų galima pagrįstai valdyti mažėjančio vandeningojo sluoksnio lygį.

Tyrime palydovų ET įverčiai buvo palyginti su matuojamų siurblių įrašais, ir daugumoje tyrimo baseinų nustatytas mažesnis nei 17% nuokrypis – tokio tikslumo lygio pakanka vandens teisių administravimui.

2. Tikslusis ūkininkavimas įvairių rūšių pasėliuose

Nuotolinio stebėjimo ET stebėsena buvo įdiegta medvilnės drėkinimo planavimui naudojant SEBAL ir METRIC modelius, kad būtų galima nustatyti faktinį ET atskiruose laukuose auginimo sezono metu.

Astrofizikos duomenų sistemoje (2020 m.) paskelbti tyrimai parodė, kad abu modeliai aptiko didesnį nei tikėtasi faktinį išgaravimą ankstyvosiose pasėlių stadijose dėl didelio garavimo iš plikos dirvos – tai atradimas, kad standartinis pasėlių koeficiento metodas sistemingai nepasiteisino, todėl tuo kritiniu laikotarpiu buvo perlaistoma.

3. Vandens apskaita baseino mastu

FAO WaPOR platforma buvo naudojama vandens produktyvumo analizei atlikti drėkinimo sistemose Etiopijoje, Egipte ir Jordanijoje, kiekybiškai įvertinant ET vienam pagamintai pasėlių biomasės vienetui.

Šios analizės nustatė laukus, kurių vandens produktyvumas buvo mažesnis už baseino vidurkį, ir tai suteikė erdvinę įrodymų bazę tikslinėms plėtros programoms, skirtoms drėkinimo efektyvumui gerinti nepakankamai našiuose regionuose.

Geriausia ET stebėsenos metodo pasirinkimo praktika

Tinkamo palydovinių duomenų, ET modelio ir patvirtinimo strategijos derinio pasirinkimas priklauso nuo konkretaus atsakomo klausimo, turimų išteklių ir priimtino neapibrėžtumo lygio.

1. Pirmiausia apibrėžkite erdvinį ir laiko mastelį. Mėnesinė vandens apskaita baseino mastu reikalauja kitokios priemonės nei kasdienis drėkinimo planavimas lauko mastu. Prieš pasirinkdami bet kokį modelį, priderinkite palydovinės platformos skiriamąją gebą ir pakartotinių patikrinimų dažnį prie valdymo poreikių.

2. Priderinkite modelį prie kraštovaizdžio tipo. Energijos balanso modeliai, tokie kaip SEBAL ir METRIC, geriausiai veikia pusiau sausringuose, pasėlių dominuojamuose kraštovaizdžiuose su giedru dangumi. Augalijos indeksu pagrįsti modeliai geriau veikia regionuose, kuriuose yra riboti šiluminių duomenų prieinamumas. Mašininio mokymosi modeliai geriausiai veikia, kai yra prieinami dideli, vietoje patvirtinti mokymo duomenų rinkiniai.

3. Visada patikrinkite vietoje. Net ir tiksliausias pasaulinis nežemiškų duomenų produktas prieš diegimą turėtų būti patvirtintas bent su vienu vietiniu srauto bokšto arba lizimetro duomenų rinkiniu. Paskelbtų tyrimų našumo rodikliai retai tiksliai pritaikomi naujoms vietovėms ir pasėlių rūšims.

4. Planuokite debesuotumo tarpus. Drėgnose arba tropinėse vietovėse duomenų suliejimo arba spragų užpildymo strategijas planuokite nuo pat pradžių. Pasikliaujant vienu šiluminiu palydovu su 16 dienų pakartotinių apsilankymų ciklu, kritiniais augalų augimo laikotarpiais atsiras nepriimtinų duomenų spragų.

5. Kur įmanoma, naudokite atviras platformas. „Google Earth Engine“, „OpenET“ ir „WaPOR“ suteikia prieigą prie patvirtintų, gerai dokumentuotų ET produktų nemokamai. Pasirinktinio ET modelio kūrimas nuo nulio retai pateisinamas, nebent to reikalauja unikalios vietos sąlygos.

6. Integruoti ET duomenis su esamomis ūkio valdymo sistemomis. ET duomenys yra vertingiausi, kai jie tiesiogiai tiekiami į drėkinimo planavimo programinę įrangą, sprendimų priėmimo įrankius arba vandens apskaitos duomenų bazes, o ne egzistuoja kaip atskiras palydovinis išvestis.

Išvada

Garavimo išgaravimo stebėjimas nuotoliniu būdu išsivystė iš eksperimentinės tyrimų disciplinos į itin svarbią žemės ūkio vandens valdymo operacinę priemonę. Vis tikslesnių palydovinių ET produktų, atviros prieigos platformų, tokių kaip „OpenET“ ir „WaPOR“, ir dirbtinio intelekto valdomos duomenų sintezės derinys šalina kliūtis, kurios anksčiau ribojo palydovinį ET stebėjimą gerai finansuojamoms mokslinių tyrimų įstaigoms.

Dabartinės galimybės yra didelės: energijos balanso modeliai, patvirtinti 30 ar daugiau šalių, palydoviniai ET produktai, kurių sezoninis tikslumas pagrindiniams vienmečiams augalams yra didesnis nei 90%, ir debesijos platformos, teikiančios lauko masto ET duomenis bet kuriam ūkininkui ar vandens valdytojui, turinčiam interneto ryšį. Šios galimybės jau naudojamos drėkinimo atitikčiai Kolorado upėje valdyti, gruntinio vandens išeikvojimui Aukštųjų lygumų vandeningajame sluoksnyje stebėti ir žemės ūkio vandens produktyvumui visoje Afrikoje gerinti naudojant FAO WaPOR sistemą.