Мониторинг испарения с использованием методов и моделей дистанционного зондирования

Мониторинг испарения с помощью дистанционного зондирования представляет собой одно из наиболее значимых достижений в области сельскохозяйственной водной науки за последние два десятилетия. Объединяя полученные со спутников тепловые данные, индексы растительности и физику энергетического баланса, ученые и фермеры теперь могут оценивать объем воды, покидающей поверхность земли на миллионах гектаров, — без единого наземного датчика.

Эта возможность кардинально меняет подход агрономов к планированию орошения, отслеживанию засух правительствами и количественной оценке водного следа целых речных бассейнов. Сельское хозяйство потребляет примерно 701 тонну (3 тонны) всей мировой пресной воды, однако большая часть этой воды никогда не измеряется непосредственно на уровне поля — критически важный пробел, который быстро устраняется благодаря мониторингу испарения с помощью дистанционного зондирования.

Что такое эвапотранспирация?

Эвапотранспирация (ЭТ) — это комплексный процесс, посредством которого вода перемещается с поверхности земли в атмосферу. Он включает в себя два компонента, работающих одновременно: испарение, прямую конверсию жидкой воды из почвы, водоемов и поверхности растений в водяной пар; и транспирацию, биологическое перемещение воды, поглощенной корнями растений, транспортируемой вверх по стеблю и выделяемой в виде пара через крошечные поры в листьях, называемые устьицами.

Вместе эти два процесса обусловливают наибольший поток воды, покидающий наземную экосистему. В большинстве сельскохозяйственных ландшафтов эвапотранспирация возвращает в атмосферу от 60 до 80 процентов всех осадков. Эта цифра делает эвапотранспирацию доминирующей переменной в водном балансе суши — более влиятельной, чем поверхностный сток или глубокая инфильтрация в большинстве сельскохозяйственных угодий.

Эвакуация и испарение (ЭВ) находятся в центре гидрологического цикла, связывая поверхность земли, биосферу и атмосферу. При высоких темпах ЭВ быстрее истощается почвенная влага, снижается базовый сток рек и падает скорость пополнения водоносных горизонтов. Когда ЭВ замедляется — из-за засухи, старения урожая или изменения землепользования — последствия распространяются по доступности воды ниже по течению.

В климатологии эвапотранспирация (ЭТ) является основным механизмом связи между круговоротом углерода и воды. Растения открывают свои устьица, чтобы поглощать CO2 для фотосинтеза, и при этом одновременно выделяют водяной пар. Любое изменение глобального растительного покрова, температуры или концентрации CO2 смещает планетарный баланс ЭТ и оказывает обратное воздействие на региональные закономерности выпадения осадков.

Почему мониторинг испарения является приоритетной задачей в управлении водными ресурсами?

Точные данные об эвапотранспирации позволяют принимать более обоснованные решения в различных секторах. В сельском хозяйстве знание фактического потребления воды растениями на уровне поля позволяет специалисту по ирригации точно определить, сколько воды нужно подать, когда это сделать и где возникают дефициты, прежде чем появятся видимые признаки стресса у растений.

Такая точность предотвращает как чрезмерный полив, который приводит к растрате воды и вымыванию питательных веществ, так и недостаточный полив, который снижает урожайность.

1. Планирование полива: Планирование орошения на основе эвапотранспирации заменяет догадки физическими принципами. Когда фермер знает, что кукурузное поле в июле теряет 7 мм воды в день из-за эвапотранспирации, он может восполнить именно этот дефицит, вместо того чтобы поливать с фиксированным календарным интервалом.

2. Мониторинг засухи: Устойчивое снижение фактического испарения по сравнению с эталонным испарением (тем, что испарилось бы при неограниченном водоснабжении) сигнализирует о начинающемся засушливом стрессе. Дистанционное зондирование позволяет зафиксировать этот сигнал за несколько недель до того, как потери урожая станут заметны невооруженным глазом.

3. Планирование водных ресурсов: Для учета водных ресурсов на уровне бассейна необходимы данные об эвапотранспирации в масштабе всего водосборного бассейна. Спутниковый мониторинг эвапотранспирации обеспечивает такое пространственное покрытие с минимальными затратами по сравнению с сетью наземных станций.

4. Оценка изменения климата: Долгосрочные тенденции испарения и транспирации показывают, как повышение температуры и изменение характера осадков влияют на водопотребление экосистем — эти данные служат основой для планирования адаптационных мер на региональном и национальном уровнях.

5. Мониторинг состояния экосистемы: Показатели эвапотранспирации водно-болотных угодий, транспирация лесов и водопотребление лугов — все эти параметры чувствительно реагируют на экологические нарушения. Дистанционное зондирование эвапотранспирации позволяет зафиксировать эти изменения на больших, труднодоступных территориях.

Какие факторы влияют на испарение?

Эвапотранспирация (ЭТ) формируется под влиянием сочетания климатических условий, характеристик ландшафта и биологии растений. Ниже приведено описание ключевых факторов, влияющих на этот процесс.

1. Тип почвы. Состав почвы играет важную роль в удержании влаги и испарении. Песчаные или гравийные почвы, как правило, удерживают меньше воды и выделяют больше за счет испарения, тогда как суглинистые или глинистые почвы лучше удерживают влагу.

2. Температура воздуха. Температура напрямую влияет на скорость испарения. Более теплый воздух обладает большей способностью удерживать влагу, а повышение температуры ускоряет превращение воды в пар, тем самым увеличивая испарение.

3. Солнечное излучение. Солнечное излучение не только генерирует тепло, но и включает в себя изменения уровня энергии, частоты и альбедо — все это влияет на эвапотранспирацию. Эти факторы различаются в зависимости от местоположения и времени года, и для их точного измерения часто требуются передовые технологии.

4. Влажность. Относительная влажность (ОВ) — это количество водяного пара, присутствующего в воздухе, относительно его максимальной вместимости. При высокой влажности воздух поглощает меньше дополнительной влаги, что замедляет испарение. И наоборот, более сухой воздух может поглощать больше пара, что приводит к более высоким показателям испарения.

5. Растительный покров. Различные виды растений взаимодействуют с водой по-разному. Некоторые эффективно накапливают воду в засушливые периоды, в то время как другие теряют её быстрее. На скорость эвапотранспирации также влияют возраст растения, его состояние здоровья и глубина корневой системы — более глубокие корни позволяют культурам дольше обходиться без полива. Эти физиологические различия означают, что эвапотранспирация может сильно варьироваться в зависимости от вида культуры, что требует разработки индивидуальных стратегий полива.

6. Скорость ветра. Ветер является основным фактором как испарения, так и транспирации. Он рассеивает влажный слой воздуха, образующийся над растительностью, увеличивая испарение. Он также способствует диффузии пара через поры растений, усиливая транспирацию. Однако очень сильные, сухие ветры иногда могут препятствовать диффузии пара, незначительно снижая испарение в определенных условиях.

Основные понятия эвапотранспирации

ET(0) отражает способность атмосферы вызывать потери воды и является чисто климатическим показателем. ET(c) измеряет потери воды здоровыми, хорошо орошаемыми культурами, растущими в идеальных условиях при их максимальном потенциале урожайности. Когда культуры сталкиваются с неоптимальным управлением или экологическими проблемами, ET(c) необходимо скорректировать, чтобы получить ET(c adj). Эвапотранспирация сельскохозяйственных культур понимается через три различных понятия:

ET(0) — Эталонное испарение
ET(c) — Испарение в стандартных условиях
ET(c adj) — Испарение в нестандартных условиях

1. Эталонное испарение — ET(0)

ET(0) представляет собой скорость испарения воды с хорошо увлажненной эталонной поверхности, обычно моделируемой как идеализированный травяной покров, отвечающий определенным критериям.

Этот показатель учитывает испарительную потребность атмосферы независимо от типа культуры, стадии роста или методов ведения сельского хозяйства. Поскольку предполагается, что эталонная поверхность полностью увлажнена, состояние почвы исключается из расчета, что устраняет необходимость определения отдельных пороговых значений испарения для каждой культуры на каждой стадии роста.

ET(0) полностью определяется климатическими переменными, и типичные значения варьируются в зависимости от агроклиматических зон, хотя эти цифры служат лишь общими ориентирами.

2. Испарение в стандартных условиях — ET(c)

ET(c) количественно определяет количество воды, выделяемой здоровым, хорошо питающимся урожаем, выращенным на больших, адекватно орошаемых полях в благоприятных погодных условиях при максимальной продуктивности. Он вычисляется путем умножения эталонного значения ET на коэффициент урожая K(c):

ET(c) = ET(0) × K(c)

3. Испарение в нестандартных условиях — ET(c adj)

ET(c adj) учитывает отклонения от идеальных условий выращивания в реальных условиях. Такие факторы, как вредители и болезни, дефицит или избыток воды, засоленность почвы и низкое плодородие почвы, могут привести к тому, что фактическое потребление воды культурами будет значительно отличаться от ET(c). Для учета этих эффектов, наряду с коэффициентом культуры, вводится коэффициент водного стресса K(s):

ET(c прил) = ET(0) × K(c) × K(s)

Традиционные методы измерения эвапотранспирации

До появления дистанционного зондирования ученые измеряли эвапотранспирацию с помощью прямых физических приборов. Каждый метод хорошо работает в определенном масштабе, но имеет существенные недостатки, ограничивающие его широкое применение в сельском хозяйстве. К числу лучших наземных методов измерения эвапотранспирации относятся:

1. Лизиметр: Лизиметр (большой контейнер, заполненный почвой и растущими культурами, установленный на одном уровне с землей) измеряет эвапотранспирацию путем взвешивания почвенного блока в течение определенного времени. При контролируемом количестве осадков и сборе дренажных вод разница в массе между временными интервалами равна фактической эвапотранспирации.

Лизиметры обеспечивают наиболее точные измерения эвапотранспирации, но стоят сотни тысяч долларов за единицу, охватывают лишь несколько квадратных метров и не могут отражать пространственную изменчивость реального поля.

2. Система вихревой ковариации: Система вихревой ковариации измеряет испарение путем вычисления ковариации между вертикальной скоростью ветра и концентрацией водяного пара над растительным покровом с помощью быстродействующих датчиков. Она охватывает “зону охвата” от нескольких сотен метров до нескольких километров, что делает ее гораздо более репрезентативной, чем лизиметр.

Однако установка и обслуживание измерительных вышек для мониторинга испарения и транспирации обходится в 50 000–300 000 долларов США, а глобальная сеть FLUXNET насчитывает всего около 900 активных станций — слишком мало для мониторинга испарения и транспирации в сельском хозяйстве в национальном масштабе.

3. Метод коэффициента Боуэна: Метод коэффициента Боуэна позволяет оценить эвапотранспирацию (ЭТ) путем измерения отношения потока явной теплоты (нагрева воздуха) к потоку скрытой теплоты (ЭТ) с использованием градиентов температуры и влажности над растительным покровом. Он проще, чем метод вихревой ковариации, но требует однородных условий на расстоянии до источника излучения и не может использоваться на сложном рельефе.

Связанные: Система дистанционного мониторинга урожая: как она работает?

4. Расчеты испарения и транспирации на основе данных метеостанции. Используя уравнение Пенмана-Монтейта ФАО, вычислите эталонное испарение (ET0) на основе данных о температуре воздуха, влажности, скорости ветра и радиации. Этот метод широко используется для планирования орошения, но дает эталонное испарение, а не фактическое, поскольку предполагает хорошо увлажненную эталонную культуру, а не фактическую культуру на поле.

Главная проблема всех наземных методов — масштаб. Один лизиметр охватывает несколько квадратных метров. Измерительная вышка покрывает в лучшем случае несколько сотен гектаров. Но современное управление водными ресурсами в сельском хозяйстве требует данных об эвапотранспирации на уровне поля по всей территории речных бассейнов — пространственная задача, которую может решить только дистанционное зондирование.

Основы дистанционного зондирования для мониторинга эвапотранспирации

В контексте мониторинга эвапотранспирации дистанционное зондирование представляет собой сбор и анализ данных, полученных со спутников или самолетов, для оценки потока воды, покидающей поверхность земли, без физического контакта с этой поверхностью.

Этот подход работает, потому что растения и почва обмениваются энергией с атмосферой способами, которые можно обнаружить из космоса — в частности, посредством излучения теплового инфракрасного излучения. Когда растение эффективно испаряет влагу, оно использует поступающую солнечную энергию для испарения воды, а не для нагревания. Растительный покров с достаточной влажностью почвы остается относительно прохладным.

Напротив, в условиях дефицита влаги растительный покров закрывает устьица, чтобы сохранить воду, и поскольку меньше скрытой теплоты (ET) потребляет поступающую энергию, температура поверхности растительного покрова повышается. Это основной физический сигнал, который фиксирует тепловое дистанционное зондирование.

Основные физические принципы, лежащие в основе спутниковой оценки испарения и транспирации.

Сайт энергетический баланс Это основная концептуальная модель. На любой поверхности земли чистое излучение (Rn), поступающее от солнца и атмосферы, должно равняться сумме трех источников поглощения энергии: теплового потока почвы (G), потока явного тепла (H, который нагревает воздух) и потока скрытого тепла (LE, который определяет испарение). В виде уравнения это записывается так: Rn = G + H + LE. Оценивая Rn, G и H по спутниковым данным, модель вычисляет LE — и, следовательно, испарение — как остаток.

1. Температура поверхности земли Температура поверхности земли (LST), измеряемая в тепловом инфракрасном диапазоне, является основным наблюдаемым параметром, используемым для оценки потока явного тепла H. Более горячая поверхность передает больше тепла воздуху (высокое значение H), оставляя меньше энергии для испарения (низкое значение LE). Более холодная, хорошо орошаемая поверхность имеет более низкое значение H и более высокое значение LE.

2. Индексы растительности Индекс NDVI, например, показывает, сколько зеленого, фотосинтетически активного растительного материала покрывает поверхность, что влияет на скорость транспирации. Густой зеленый покров испаряет больше влаги, чем голая почва или редкий участок.

3. Чистое излучение рассчитывается на основе потоков коротковолнового и длинноволнового излучения, которые оцениваются с помощью дистанционного зондирования по данным об альбедо поверхности, растительном покрове и тепловом излучении.

Мониторинг испарения с помощью спутников не заменяет наземные данные — это единственный инструмент, способный предоставлять пространственно непрерывные данные об использовании воды в масштабе, в котором фактически принимаются сельскохозяйственные и гидрологические решения.

Преимущество дистанционного зондирования перед наземными методами заключается не только в пространственном охвате. Спутниковые данные обеспечивают синоптические, воспроизводимые измерения на крайне неоднородных ландшафтах — то, что ни одна наземная сеть не смогла бы воспроизвести при сопоставимых затратах.

Источники данных дистанционного зондирования для оценки испарения и транспирации

Для оценки испарения и транспирации из космоса необходимо объединять данные с нескольких типов датчиков. Ни один спутник не предоставляет всех необходимых входных данных для полной модели испарения и транспирации, поэтому в оперативных продуктах для оценки испарения и транспирации обычно используются данные с нескольких платформ.

1. Спутниковые платформы для оценки испарения и транспирации

i. Landsat Спутник (USGS/NASA) работает непрерывно с 1972 года и предоставляет многоспектральные и тепловые изображения с пространственным разрешением 30 метров и 16-дневным циклом повторного облета. Его обширный архив делает его незаменимым для анализа исторического испарения и мониторинга урожая. Большинство моделей энергетического баланса испарения, включая SEBAL и METRIC, изначально были разработаны на основе данных Landsat.

ii. Sentinel-2 (ESA) предлагает мультиспектральные изображения с разрешением 10 метров и периодом повторного облета 5 дней для расчета индексов растительности с высоким разрешением. Хотя он не имеет теплового диапазона, он дополняет Landsat, предоставляя более частые и высококачественные данные NDVI, EVI и LAI для моделей эвапотранспирации на основе растительности.

iii. MODIS Спектрорадиометр среднего разрешения (MODIS, NASA) обеспечивает ежедневное глобальное покрытие с разрешением от 250 м до 1 км. Его более низкое пространственное разрешение ограничивает применение в полевых условиях, но делает его идеальным для континентального и глобального мониторинга эвапотранспирации с помощью таких продуктов, как MOD16.

iv. ЭКОСТРЕСС Спутник NASA ECOSTRESS установлен на Международной космической станции и предоставляет данные в тепловом инфракрасном диапазоне с разрешением 70 метров и периодом повторного облета от 1 до 5 дней. ECOSTRESS был специально разработан для измерения водного стресса и эвапотранспирации сельскохозяйственных культур в масштабах, близких к полю — пробел в возможностях, который не могли восполнить MODIS и более ранние спутники.

v. VIIRS Комплект видимого и инфракрасного радиометра (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, NOAA/NASA), установленный на спутниках Suomi NPP и JPSS, продолжает традиции глобального ежедневного покрытия MODIS, обеспечивая улучшенную калибровку датчиков и поддерживая оперативные продукты ET в региональном и глобальном масштабах.

2. Наблюдения за внеземными цивилизациями с помощью БПЛА и дронов

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА, или дроны), оснащенные тепловизионными камерами и мультиспектральными датчиками, могут составлять карты испарения и транспирации (ET) с пространственным разрешением менее метра на отдельных полях. Тепловизионная камера, установленная на дроне, измеряет температуру растительного покрова напрямую, и в сочетании с наземными метеорологическими данными она создает карты испарения и транспирации с разрешением, недостижимым для спутников.

Беспилотники с тепловизионными камерами Обнаружение участков растений, испытывающих дефицит воды, на поле до появления каких-либо видимых симптомов, что позволяет применять дифференцированный режим орошения в масштабах всего поля.
Многоспектральные датчики Беспилотники вычисляют NDVI и EVI с сантиметровым разрешением, используя полученные данные для построения моделей эвапотранспирации на основе коэффициентов урожайности для точного планирования полевых работ.
Высокоточное картирование ЭТ Использование беспилотных летательных аппаратов особенно ценно для выращивания специализированных культур — плодовых деревьев, винограда, овощей, — где внутриполевая изменчивость высока, а последствия водного стресса обходятся дорого.

Ключевые переменные дистанционного зондирования, используемые в мониторинге эвапотранспирации

Каждая переменная, извлеченная из спутниковых данных, вносит свой вклад в оценку эвапотранспирации. Понимание того, что измеряет каждая переменная и почему это важно, помогает специалистам выбрать правильную модель и корректно интерпретировать результаты.

1. Нормализованный разностный индекс растительности Индекс NDVI рассчитывается как (ИК-диапазон – Красный) / (ИК-диапазон + Красный) с использованием коэффициентов отражения в ближнем инфракрасном и красном диапазонах. Он варьируется от -1 до +1, при этом густая зеленая растительность обычно имеет значение от 0,6 до 0,9. NDVI отражает плотность растительного покрова и степень его зелени, что напрямую коррелирует с площадью листьев и транспирационной способностью.

2. Улучшенный индекс растительности (EVI) добавляет синий диапазон для уменьшения атмосферных помех и влияния фонового излучения почвы, которые ухудшают показатели NDVI в густо заросших растительностью или часто облачных регионах. EVI более чувствителен, чем NDVI, в районах с высокой биомассой и используется в алгоритме MOD16 ET.

3. Индекс листовой поверхности Индекс листовой поверхности (LAI) количественно определяет общую площадь листа с одной стороны на единицу площади поверхности земли. Он напрямую влияет на транспирацию, определяя, какая часть поверхности листа обменивается водяным паром с атмосферой. Полученный со спутника индекс листовой поверхности является ключевым параметром во многих физически обоснованных моделях транспирации.

4. Альбедо поверхности Это доля поступающего солнечного излучения, отражаемого поверхностью. Она определяет, сколько солнечной энергии поглощает поверхность, что, в свою очередь, определяет количество энергии, доступной для осуществления эвапотранспирации. Темная, влажная почва имеет низкое альбедо (поглощает больше энергии); голая песчаная поверхность имеет высокое альбедо (отражает больше).

5. Влажность почвы Данные, полученные с помощью микроволновых датчиков, позволяют ограничивать модели эвапотранспирации, указывая на наличие достаточного количества воды в корневой зоне для удовлетворения потребности в транспирации. Когда влажность почвы падает ниже критического порога, фактическая эвапотранспирация падает ниже потенциальной скорости, даже если энергия доступна.

Бастианссен и др. (обзор в журнале Frontiers in Remote Sensing, 2026) обнаружили, что SEBAL, подтвержденный в более 30 стран, достигает Точность 85% для ежедневных оценок эвапотранспирации и 95% для сезонных оценок эвапотранспирации. в полевых условиях.

Сезонная точность 95% означает, что учет потребления воды сельскохозяйственными культурами по всему орошаемому району может надежно проводиться с использованием только спутниковых данных, что исключает необходимость в разветвленных сетях наземных станций.

Модели оценки эвапотранспирации

1. Модели энергетического баланса

Модели энергетического баланса рассчитывают ET как остаток от баланса энергии поверхности: ET = Rn – G – H. Каждая модель отличается способом оценки потока явного тепла H, который является наиболее ресурсоемким и чувствительным к ошибкам компонентом.

i. Алгоритм баланса поверхностной энергии для суши Модель SEBAL (Satterly Equity Albedo) была разработана компанией Bastiaanssen в 1998 году и остается одной из наиболее широко применяемых спутниковых моделей эвапотранспирации в мире. SEBAL использует три основных параметра, полученных со спутника: температуру поверхности земли (T0), полусферическую отражательную способность поверхности (альбедо r0) и NDVI.

Для оценки потока явного тепла SEBAL определяет два опорных пикселя — “горячий пиксель” (сухая голая почва, где испарение близко к нулю) и “холодный пиксель” (хорошо увлаженная культура, где испарение максимально) — и интерполирует H по всей сцене относительно этих крайних значений. Эта функция самокалибровки делает SEBAL менее чувствительным к абсолютным ошибкам калибровки метеорологических данных.

ii. Картирование эвапотранспирации с высоким разрешением с помощью внутренней калибровки Модель METRIC основана на SEBAL, но с добавлением автоматической калибровки по эталонному значению испарения (ET), рассчитанному на основе данных метеостанции. METRIC лучше подходит для регионов с полными сетями метеорологических данных и широко используется для оперативного управления орошением на западе США.

Связанные: Метод объединения данных дистанционного зондирования для мониторинга деградации лесов: новое исследование.

iii. Система баланса поверхностной энергии (SEBS) использует теорию турбулентных потоков для оценки потока явного тепла на основе данных о температуре поверхности земли, шероховатости поверхности и скорости ветра, полученных со спутника. SEBS является более физически точным методом, чем SEBAL, но требует дополнительных входных данных, что делает его более подходящим для исследований, чем для оперативного управления фермерским хозяйством.

Выбор модели эвапотранспирации — это не просто техническое решение, это решение о том, на какой вопрос вы пытаетесь ответить. Учет водных ресурсов на уровне бассейна и инструмент планирования орошения на уровне поля требуют принципиально разных уровней пространственного разрешения и временной частоты.

iv. Энергетический баланс двух источников Модель (TSEB) рассматривает почву и растительный покров как два отдельных источника испарения, каждый со своим температурным и энергетическим балансом. Такой подход более точен для редкой растительности или смешанных типов землепользования, где модель с одним источником может смешивать испарение с почвы и транспирацию растений.

2. Модели эвапотранспирации на основе индекса растительности

Не все модели эвапотранспирации требуют использования тепловых изображений. Модели, основанные на индексе растительности, оценивают эвапотранспирацию с помощью тепловых изображений. подход с использованием коэффициента урожая (Kc x ET0), где коэффициент урожая Kc определяется на основе NDVI или EVI, а эталонное испарение (ET0) берется с метеостанции. Методология FAO-56 формализует этот подход и широко используется для планирования орошения, поскольку не требует данных о температурных диапазонах.

модели машинного обучения, включая Случайный лес, Искусственные нейронные сети (ИНС), Архитектуры глубокого обучения все чаще применяются для оценки испарения и транспирации (ET) путем изучения сложных нелинейных зависимостей между входными данными, полученными со спутников (температура поверхности моря, индекс NDVI, альбедо, индекс листовой поверхности), и измерениями испарения с помощью измерительных вышек.

В исследовании 2023 года, опубликованном в журнале Remote Sensing of Environment, было установлено, что модель случайного леса, обученная на данных MODIS и метеорологических параметрах, предсказывает ежедневное испарение с коэффициентом детерминации R2 равным 0,87 и среднеквадратичной ошибкой RMSE 0,51 мм/день в различных биомах — что сопоставимо с традиционными моделями энергетического баланса, но требует значительно меньших усилий по параметризации.

Исследование, опубликованное в журнале Taylor and Francis Open (2021), показало, что алгоритм SEBAL, примененный к изображениям Landsat 8 над районом выращивания кукурузы в Адане, Турция, позволил получить оценки испарения и транспирации с определенной точностью. Коэффициент корреляции R = 0,91 против метода Пенмана-Монтейта ФАО и среднеквадратичной ошибки всего лишь 1,14 мм/день.

Точность SEBAL в полевых условиях означает, что спутниковые данные об эвапотранспирации могут заменить или существенно сократить необходимость в дорогостоящих установках лизиметров в действующих системах управления орошением.

Продукты для изучения внеземной жизни на основе спутниковых данных доступны для оперативного использования.

В настоящее время ряд глобальных и региональных продуктов для расчета эвапотранспирации (ЭТ) преобразуют данные дистанционного зондирования в готовые к использованию слои данных ЭТ. Специалистам больше не нужно запускать собственные модели энергетического баланса — они могут напрямую получать доступ к этим предварительно рассчитанным наборам данных.

1. Продукт MOD16 ET НАСА использует данные MODIS с алгоритмом Пенмана-Монтейта, основанным на данных MODIS о землепользовании, индексе листовой поверхности (LAI), индексе эвапотранспирации (EVI) и глобальных метеорологических данных реанализа. Он предоставляет 8-дневные и месячные композиты эвапотранспирации с разрешением 500 метров по всему миру. MOD16 хорошо подходит для исследований в масштабах ландшафта, но слишком груб для управления отдельными полями.

2. SSEBop Модель SEBAL (Simplified Surface Energy Balance operational), разработанная Геологической службой США (USGS), упрощает задачу калибровки «горячих» и «холодных» пикселей, используя заранее определенные температурные границы, полученные на основе долгосрочных климатологических данных. Модель SSEBop работает в оперативных условиях с разрешением 30 метров, используя данные Landsat, и является одной из шести моделей в ансамбле OpenET.

3. Платформа OpenET, Проект, запущенный в 2021 году и реализуемый в рамках государственно-частного сотрудничества под руководством НАСА, Геологической службы США, Калифорнийского государственного университета в Монтерей-Бей, Фонда защиты окружающей среды и Института исследований пустыни, предоставляет данные об эвапотранспирации в масштабах поля с разрешением 30 метров на территории западной части Соединенных Штатов.

Знаковое исследование, опубликованное в журнале Nature Water в январе 2024 года, в котором сравнивались оценки OpenET с измерениями, полученными на 152 наземных пунктах измерения потоков, подтвердило, что OpenET обеспечивает высокую точность для однолетних культур, таких как пшеница, кукуруза, соя и рис, особенно в засушливых регионах, где нехватка воды делает точность орошения критически важной.

4. Портал WaPOR ФАО предоставляет данные об эвапотранспирации (ET) для Африки и Ближнего Востока с разрешением 30, 100 и 250 метров, специально разработанные для поддержки анализа водопродуктивности в сельском хозяйстве в развивающихся регионах с дефицитом данных.

5. БЛЕСК Модель испарения с поверхности суши (Global Land Evaporation Amsterdam Model) разделяет испарение на компоненты транспирации, испарения с голой почвы, потерь на перехват и испарения с открытой воды, используя данные о влажности почвы, полученные с помощью микроволнового излучения, и спутниковые данные о растительности. Она превосходно справляется с разделением сигнала испарения на биологические и физические компоненты.

Применение дистанционного зондирования

1. Точное орошение и управление водным режимом сельскохозяйственных культур.

Наиболее непосредственное применение спутниковых данных об эвапотранспирации (ЭТ) — это планирование орошения. Имея доступ к еженедельным картам ЭТ в масштабе поля, фермер может рассчитать дефицит орошения — разницу между фактической ЭТ и эффективным количеством осадков — и использовать ровно этот объем воды. Это позволяет избежать хронической привычки к чрезмерному поливу, которая приводит к растрате воды без увеличения урожайности.

В дельте рек Сакраменто и Сан-Хоакин в Калифорнии специалисты по управлению водными ресурсами используют OpenET, чтобы помочь фермерам соблюдать государственные правила, требующие точной отчетности об использовании воды.

Высокая точность спутниковых данных об эвапотранспирации для однолетних культур обеспечивает юридически обоснованную основу для учета водных ресурсов, которую не может обеспечить ни один наземный метод с таким пространственным охватом.

В исследовании 2024 года, опубликованном в журнале Agricultural Water Management (Ott et al., 2024; Desert Research Institute), была проведена оценка эффективности OpenET на основе данных об орошении, полученных с помощью измерительных приборов, в бассейнах подземных вод Невады.

В долине Даймонд, по оценкам OpenET, наблюдалось лишь... Разница в 7% по сравнению с данными учета потребления воды., демонстрируя эксплуатационную надежность для регулирования управления подземными водами.

Погрешность в 71 ТТ3Т в масштабе бассейна означает, что спутниковые данные об эвапотранспирации могут заменить дорогостоящую измерительную инфраструктуру в регионах, где запасы подземных вод критически истощены.

2. Системы оценки засухи и раннего предупреждения

Мониторинг засухи — еще одно важное направление его применения. Индекс испарительного стресса Индекс эвапотранспирации (ESI), рассчитываемый на основе тепловых данных ECOSTRESS и MODIS, измеряет отношение фактического испарения к потенциальному испарению.

Когда индекс ESI значительно падает ниже 1,0, это сигнализирует о том, что растения испытывают водный стресс — надежный ранний индикатор сельскохозяйственной засухи, который часто можно обнаружить за 4–8 недель до того, как потери урожая станут измеримыми.

Национальный центр по борьбе с засухой Министерства сельского хозяйства США интегрирует спутниковые индексы засухи, основанные на данных об эвапотранспирации, в оперативные карты мониторинга засухи, используемые правительствами штатов, агентствами по страхованию урожая и органами управления чрезвычайными ситуациями. Эта интеграция делает реагирование на засуху более быстрым и целенаправленным, чем подходы, основанные только на календарных данных или данных только об осадках.

3. Управление водными ресурсами в масштабе бассейна

Для учета водных ресурсов в масштабах бассейна необходимо знать, сколько воды покидает поверхность земли в виде эвапотранспирации (ЭТ) на миллионах гектаров. Именно это и предоставляют спутниковые данные об ЭТ, такие как MOD16, GLEAM и WaPOR, в глобальном масштабе.

Агентства по управлению водохранилищами Используйте данные об эвапотранспирации (ЭТ) для оценки водоотдачи водосборного бассейна — разницы между осадками и ЭТ, — которая определяет, сколько воды фактически достигает рек и водохранилищ.
Органы, контролирующие трансграничные речные бассейны Использовать спутниковые данные об использовании энергии для независимой проверки национальной отчетности по водопотреблению без необходимости доступа к национальным наземным сетям передачи данных.
Руководители ирригационных округов Использовать данные об эвапотранспирации для отслеживания потребления воды различными видами сельскохозяйственных культур на всей территории обслуживания, способствуя справедливому распределению водных ресурсов и соблюдению нормативных требований.

4. Применение в области охраны окружающей среды и экологии

Мониторинг эвапотранспирации водно-болотных угодий с помощью спутниковых данных позволяет количественно оценить использование воды экосистемами в труднодоступных болотах, торфяниках и эстуариях, где невозможно разместить наземные датчики. Мониторинг эвапотранспирации лесов показывает, как вырубка лесов, лесовосстановление и лесные пожары изменяют водный баланс целых водосборных бассейнов — это критически важные данные для учета углерода в лесах и планирования водоснабжения.

Испарение и транспирация — это невидимая нить, связывающая каждое растение на Земле с глобальным круговоротом воды. Дистанционное зондирование — единственный инструмент, позволяющий увидеть этот процесс в масштабе, имеющем значение для управления водными ресурсами.

Оценка точности и проверка достоверности спутниковых данных об эвапотранспирации

Ни один продукт, основанный на данных об эвапотранспирации (ET), не будет полезен без тщательной проверки. Стандартный подход заключается в сравнении спутниковых оценок ET с измерениями, полученными с помощью станций вихревой ковариации — наиболее точных доступных наземных данных об ET в масштабе ландшафта.

глобальный FLUXNET Сеть FLUXNET предоставляет данные с открытых измерительных вышек, собранные на сотнях площадок в различных биомах. Разработчики продуктов ET сравнивают результаты своих моделей с измерениями FLUXNET для расчета статистических показателей эффективности, включая

R2 (коэффициент корреляции),
RMSE (среднеквадратичная ошибка) и
Смещение (систематическая переоценка или недооценка).

Проверка достоверности модели проводится отдельно для различных типов землепользования, климатических зон и сезонов, поскольку точность модели испарения и транспирации существенно различается в зависимости от этих условий.

Модели энергетического баланса, такие как SEBAL и METRIC, как правило, показывают наилучшие результаты в полузасушливых сельскохозяйственных ландшафтах с ясным небом. Их эффективность снижается во влажных тропических лесах, сложном горном рельефе и районах с частой облачностью.

В исследовании точности модели OpenET, опубликованном в журнале Nature Water, сравнивались шесть моделей эвапотранспирации с результатами измерений. 152 площадки для установки измерительных вышек. В ходе исследования, проведенного по всей территории Соединенных Штатов, было установлено, что ансамбль OpenET показал наилучшие результаты именно для однолетних культур в засушливых западных регионах — районах, где управление орошением имеет наиболее важное экономическое и экологическое значение.

Специалисты по управлению водными ресурсами в засушливых регионах могут с высокой степенью достоверности использовать данные OpenET для контроля соблюдения норм орошения и отслеживания водного баланса, заменяя дорогостоящую инфраструктуру учета.

Связанные: Композитный отбор проб почвы и роль точного земледелия и дистанционного зондирования

Проблемы дистанционного зондирования и мониторинга эвапотранспирации

Несмотря на быстрый прогресс, ряд технических и эксплуатационных проблем ограничивает точность и применимость спутникового мониторинга эвапотранспирации.

1. Ограничения, связанные с облачностью: Для оптического и теплового дистанционного зондирования необходимы безоблачные условия. В регионах с влажным тропическим климатом или в сезон муссонов постоянная облачность может создавать пробелы в данных от нескольких недель до нескольких месяцев, нарушая временную непрерывность, необходимую для управления ирригацией.

2. Ограничения пространственного разрешения: MODIS, спутник с самой высокой частотой наблюдений, предоставляет данные об эвапотранспирации с разрешением 500 метров — слишком низким для полей площадью менее 25 гектаров. Разрешение Landsat в 30 метров подходит для большинства сельскохозяйственных полей, но имеет 16-дневный цикл повторного облета, из-за чего не учитываются резкие изменения водного дефицита.

3. Компромиссы в отношении временного разрешения: Высокое пространственное разрешение (Landsat, Sentinel-2, ECOSTRESS) и высокое временное разрешение (MODIS, VIIRS) находятся в обратной зависимости. Для преодоления этого разрыва необходимы методы слияния данных.

4. Модельные допущения в неоднородных ландшафтах: Модели энергетического баланса, основанные на использовании одного источника энергии, предполагают однородный растительный покров, что не работает в условиях редкой растительности, смешанных систем земледелия или на границе между городскими и сельскохозяйственными угодьями, где температура почвы и растений резко различается.

5. Доступность данных в развивающихся регионах: Данные наземных метеостанций, необходимые для уточнения моделей испарения и транспирации, крайне скудны на большей части территории к югу от Сахары, в Южной Азии и Центральной Азии — именно в тех регионах, где наиболее остро необходима модернизация управления водными ресурсами.

Новые технологии и перспективы мониторинга эвапотранспирации

Ряд взаимосвязанных технологических разработок в ближайшие пять-десять лет позволит значительно расширить точность, охват и доступность дистанционного мониторинга эвапотранспирации.

1. Искусственный интеллект, машинное обучение и слияние данных

Модели глубокого обучения, обученные на больших многосенсорных наборах данных, начинают превосходить классические модели энергетического баланса в определенных ландшафтах. Сверточные нейронные сети могут одновременно интегрировать данные Landsat, Sentinel-2, MODIS и метеорологического реанализа, изучая пространственно-временные закономерности испарения и транспирации, которые не удается зафиксировать ни одной модели, использующей данные одного датчика.

Между тем, алгоритмы слияния данных — наиболее известным из которых является подход STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model) — объединяют изображения Landsat высокого разрешения с ежедневными данными MODIS для создания синтетических ежедневных карт испарения и транспирации с разрешением 30 метров, эффективно решая проблему пространственно-временного компромисса, которая в настоящее время ограничивает применение методов точного земледелия.

2. Тепловизионные спутники высокого разрешения и группировки кубсатов.

Следующее поколение специализированных тепловых спутников для наблюдения Земли будет предоставлять тепловые изображения с разрешением менее 30 метров и ежедневным обновлением экспозиции.

Запланированные миссии, включая преемника Landsat Next и коммерческие тепловые группировки CubeSat, позволят устранить исторически сложившийся компромисс между пространственной детализацией и временной частотой, который ограничивал мониторинг эвапотранспирации в полевых условиях.

Как отмечается в отчете Future Market Insights (2025), рынок услуг дистанционного зондирования, оцениваемый в 22,87 млрд долларов США в 2025 году, по прогнозам, достигнет 84,28 млрд долларов США к 2035 году, в значительной степени благодаря расширению спутниковых группировок на низкой околоземной орбите.

3. Цифровые двойники для управления водными ресурсами

Системы цифровых двойников — динамические виртуальные копии сельскохозяйственных ландшафов, обновляющиеся практически в реальном времени на основе спутниковых данных и данных с датчиков IoT, — интегрируют данные дистанционного зондирования испарения и транспирации в качестве основного потока информации. Эти системы синхронизируют спутниковые карты испарения и транспирации, данные датчиков влажности почвы, прогнозы погоды и модели роста сельскохозяйственных культур для моделирования будущего состояния водного режима поля и автоматического назначения орошения.

Программное обеспечение и инструменты для мониторинга эвапотранспирации

Благодаря широкому набору платформ анализ эвапотранспирации, полученный с помощью дистанционного зондирования, теперь доступен специалистам, не обладающим глубокими знаниями в области программирования.

1. Google Earth Engine (GEE) GEE — это облачная платформа для геопространственных вычислений, которая хранит полные архивы данных Landsat, MODIS, Sentinel и ECOSTRESS, а также готовые алгоритмы расчета эвапотранспирации (ET). Аналитики могут выполнять расчеты ET по данным за несколько лет для целых регионов, не загружая изображения локально. GEE стала доминирующей исследовательской платформой для картирования эвапотранспирации на больших территориях.

2. Платформа OpenET Предоставляется веб-интерфейс, через который любой зарегистрированный пользователь может получить доступ к данным об эвапотранспирации (ET) в масштабе поля для сельскохозяйственных земель на западе Соединенных Штатов. Пользователи могут экспортировать ежедневные, ежемесячные или сезонные сводки по эвапотранспирации для отдельных полей или целых водохозяйственных районов, при этом знание программирования не требуется.

3. Портал WaPOR ФАО предоставляет аналогичный интерфейс для загрузки данных об эвапотранспирации (ЭТ) в Африке и на Ближнем Востоке, с прямыми ссылками на показатели продуктивности использования воды в сельском хозяйстве.

4. Рабочие процессы на Python и R Использование таких библиотек, как rasterio, xarray, geopandas (Python) или terra, raster (R), позволяет исследователям создавать собственные конвейеры обработки данных об эвапотранспирации, которые интегрируют спутниковые данные с локальными метеорологическими записями, моделями сельскохозяйственных культур и базами данных по орошению.

Примеры применения дистанционного зондирования для мониторинга эвапотранспирации

1. Управление ирригацией в засушливых регионах

В регионе Высоких равнин США — одной из наиболее интенсивно орошаемых сельскохозяйственных зон на Земле — исследователи из Института исследований пустыни продемонстрировали, что данные OpenET, интегрированные с климатическими наборами данных, позволяют с достаточной точностью оценивать объемы откачки грунтовых вод для поддержки регулирования снижения уровня грунтовых вод.

В ходе исследования были сопоставлены спутниковые оценки испарения и транспирации с данными, полученными с помощью измерительных насосов, и обнаружено, что в большинстве исследуемых бассейнов отклонение составляет менее 171 TP3T — уровень точности, достаточный для управления правами на воду.

2. Точное земледелие для различных видов сельскохозяйственных культур

Для планирования полива хлопковых полей был внедрен дистанционный мониторинг эвапотранспирации (ET) с использованием моделей SEBAL и METRIC, позволяющих отображать фактическую эвапотранспирацию на отдельных полях в течение вегетационного периода.

Исследования, опубликованные в Astrophysics Data System (2020), показали, что обе модели выявили более высокое, чем ожидалось, фактическое испарение на ранних стадиях развития культуры из-за высокого испарения с голой почвы — результат, который стандартный подход с использованием коэффициентов культуры систематически упускал из виду, что приводило к чрезмерному поливу в этот критический период.

3. Учет водных ресурсов в масштабе водосборного бассейна

Платформа WaPOR ФАО использовалась для проведения анализа водоэффективности в ирригационных системах Эфиопии, Египта и Иордании, позволяя количественно оценить эвапотранспирацию на единицу произведенной биомассы сельскохозяйственных культур.

В результате проведенного анализа были выявлены поля с водопродуктивностью ниже среднего показателя по бассейну, что позволило создать пространственную базу данных для целенаправленных программ повышения эффективности орошения в районах с низкой урожайностью.

Заключение

Мониторинг эвапотранспирации с помощью дистанционного зондирования превратился из экспериментальной исследовательской дисциплины в важнейший оперативный инструмент управления водными ресурсами в сельском хозяйстве. Сочетание все более точных спутниковых данных об эвапотранспирации, платформ с открытым доступом, таких как OpenET и WaPOR, и обработки данных с помощью искусственного интеллекта устраняет барьеры, которые ранее ограничивали доступ к спутниковому мониторингу эвапотранспирации для хорошо финансируемых исследовательских учреждений.

Имеющиеся возможности весьма значительны: модели энергетического баланса, проверенные в более чем 30 странах, спутниковые данные по эвапотранспирации (ET), обеспечивающие сезонную точность лучше 90% для основных однолетних культур, а также облачные платформы, предоставляющие данные по эвапотранспирации в масштабе поля любому фермеру или специалисту по управлению водными ресурсами, имеющему доступ к интернету. Эти возможности уже используются для контроля соблюдения правил орошения на реке Колорадо, для мониторинга истощения подземных вод в водоносном горизонте Высоких равнин и для повышения эффективности использования воды в сельском хозяйстве по всей Африке с помощью системы FAO WaPOR.