基于卫星遥感的水文水资源监测预报系统_卫星遥感监测系统

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基于卫星遥感的水文水资源监测预报系统

摘要：基于卫星遥感的水文水资源监测预报系统是依靠高科技手段，采用空间数据采集技术，充分利用卫星遥感等信息实现流域面上大尺度水文监测的一门新型技术。该系统根据接收的卫星探测资料和地面观测资料，以日为单位进行降雨、辐射、蒸散发计算，进而进行径流过程预报。

关键词：卫星遥感；水文水资源监测；预报系统

基于卫星遥感的水文水资源监测预报系统是依靠高科技手段，采用空间数据采集技术，充分利用卫星遥感等信息实现流域面上大尺度水文监测的一门新型技术。该系统的基本原理是根据接收的卫星探测资料和地面观测资料，以日为单位进行降雨、辐射、蒸散发计算，进而进行径流过程预报。系统的基本输入变量为降水、蒸发和气温，利用卫星云图信息和其它观测信息，在能量和水平衡原理的基础上，得到流域降水和蒸散发的空间连续分布，供河流降水径流预报模型和水资源预测模型使用。流域降水、蒸散发监测除需要气象卫星观测的云图数据外，还需要世界气象组织的全球远距离通信系统(WMO-GTS)提供的地面气象站观测的日雨量数据。云图数据需要建立气象卫星云图接收处理系统得到，日雨量数据为每天地面气象站观测的日降水量。系统工作流程见图1。气象卫星云图接受处理

气象卫星云图接收处理包括：建立地面气象卫星云图接收系统，实时接收气象卫星云图数据，并对接收的数据进行质量控制；建立气象卫星云图处理系统，将接收的云图信息进行处理，处理过程包括对卫星云图进行几何纠正、格式变换，形成多通道卫星云图数据与图像，并将处理后的结果存入相应的实时卫星云图数据库中。卫星云图为每小时接收一次红外通道、可见光通道和水汽通道的信息。降水监测

降水监测的基本思想是建立云顶温度与象素点降水的统计相关关系，同时利用卫星信息在地面雨量站点间进行雨量插值。故降水监测方法是建立在两种数据源的基础上，一是气象站观测的雨量数据；二是通过气象卫星云图得到的云频率数据。气象站观测的雨量数据可以直接得到；云频率数据是从接收到的红外云图数据中得到，在对流层，云的温度与其距离地面的高度具有-6.50 ℃/1 000m的递减率的关系。首先用温度阈值（TTE）对红外卫星图像进行云顶高度分类，由于被观测的不同物体，包括地球表面和云层顶部，在红外波段都相对有一数值，该数值可以转化为行星大气温度，根据卫星云图柱状图分析，可将不同的云分成5个云级，每个云级都有其相对应的温度和大概高度范围（表1）。将红外云图

中每个象素点上的值根据温度和高度范围进行分类，得到不同的云级，然后计算云生存期（CD），云生存期是按照每一云级等于10d内该云级的小时数得到的。

表1 云级分类与温度和大概高度范围对应

云级 红外数值范围 温度范围/K 大概高度范围/ km

冷云 ＜45 ＜226 ＞10.8

高云 45～59 226～240 8.5～10.8

中高云 60～89 240～260 5.2～8.5

中低云 90～119 260～279 2.2～5.2

低云

＞119 ＞279 ＜2.2

在多重回归的基础上用卫星云数据计算每个象素点上的雨量，回归方程为： Rj,est=∑aj,nCDn+bjTTE

这里CDn 是在云级n的云生存期，TTE是温度阈值，表示雨强指标。对每个雨量站（j）建立该站雨量与该站及周边地区卫星云信息的回归关系。由于回归方程的局限性，每站估算降水和观测降水存在误差Dj： Dj=Rj,obj-Rj,est

应用倒距离加权技术可得到各地面雨量站间象素点(i)的系数aj，n、bj和Dj值。最后可逐象素点进行降水场计算： Ri=∑ai,nCDn+biTTE+Di

用这种方式得到的降水量估算在气象站点上与气象站观测的雨量数据相等。蒸散发监测

蒸散监测很大程度决定于基于地球表面的能量和质量传输的物理过程。基于气象卫星的实际蒸散发计算通过气温映射、大气订正、净辐射计算、感热通量计算、确定实际蒸散发量等步骤完成。考虑完全热量传输极端情形： T0,n=T0,m=Ta

基于中午地面气温（T0,n）和午夜地面气温（T0,m）之间的区域回归： T=aT0,m+b

可通过卫星数据估算整个边界层气温Ta。

根据云图的背景信息可自动完成大气订正过程。自由大气行星反射率图可取为最小值。用扩展的Kondratyev(1969)两层通量传输模型将每个象素点上的行星反射率转化为地面反射率。在该模型中，行星反射率是地面反射率和大气光学深度的函数，光学深度的影响在最小地面反射率时为最高，即在深厚植被地区大约为0.07。光学深度可由观测最小象素值计算。利用每日实际地面反射率与每旬最小地面反射率的比值，可估算每象素点的云量，后者用于辐射平衡计算。

对于红外热量，可使用另一种大气订正方法。地球——大气系统温度（T0

′）和地面温度（T0）之间的关系可描述为:(T0-Ta)=[k/cos(i0)](T0′-Ta)

这里k是订正系数，i0是观测高度角，最高行星温度由热量图数据中提取。该值被认为同无蒸散发的条件相一致。对于特殊的例子，实际地面温度可以计算，订正系数k可以被确定。

净辐射计算可通过太阳短波辐射与地面长波辐射之间的净辐射通量得到： In=(1-A)Ig-Ln

Ig是日平均太阳在地球表面的红外辐射，Ln是净长波（热力）辐射损失。当一个象素点被云完全覆盖时，可首先根据云反射率计算通过云的光传输(t)，然后估算净辐射为： In=(1-A)tIg(Ln≈0)

总辐射计算仍基于扩展的Kondratyev双层通量模型。净长波辐射损失（Ln）由地面和大气温度和辐射率计算得到。

大气的感热通量与大气边界层的温度差（T0-Ta）成比例。温度差可直接由卫星数据得到，简单公式为： H=Cva(T0-Ta)

C是湍流热辐射系数，取决于区域的粗糙度和植被高度，Businger(1965)的理论模型用于确定其范围。假定每天能量不发生变化，则可推出日平均感热通量。

确定净辐射In、感热通量H，潜热通量LE（以能量为单位的实际蒸散发）可通过能量平衡LE=In-H-E得到。E是光合成电子传输辐射，大约是全植被覆盖区域每日太阳辐射的10%。每日土壤热通量较小可以忽略不计。在有云覆盖时，地面的净辐射由云反射率估算得到。假定该日的能量成分与前期无云日相同（鲍恩比不变），则可得到实际蒸散发。径流预测预报模型

径流预测预报模型是基于卫星遥感的水资源监测系统的重要组成部分，通过卫星获取的各类数据以及水文、气象站点的实测数据均要输入模型进行分析计算，最终得到预报结果。

模型包括信息提取与处理、水文分析、模型预报计算、结果显示与输出和系统管理五部分，如图2所示。

4.1 信息提取与处理

从实时水雨情数据库提取瞬时水位、流量、日平均流量、时段和日降雨量、日蒸发量；从气象数据库提取相关气象信息及降水预报成果；提取实时卫星监测分析计算数据，包括区域内降水、蒸散发、气温、净辐射等网格点数据；对提取的各类实时水文数据进行可靠性、合理性检查，修改错误，将降雨、流量等多源数据根据需要进行插补、外延，其时段长以日为单位；处理后的数据存入专用数

据库或以临时文件归档存储。

4.2 水文分析 用于流域空间和属性数据、水文数据查询，为预报员提供相关信息，使预报员能及时把握雨水情特性，了解流域下垫面特征，合理选择预报模型参数，以提高径流预报精度。其信息包括流域特征，实时雨水情，历史水文信息等。

4.3 模型预报计算 通过信息提取处理、水文分析，合理选择模型参数，实现日平均流量过程预报功能及实时校正、成果分析等功能。

4.4 结果显示与输出 将预报结果进行表格化和图形化显示，并将其输出到预报数据库，供其它系统或信息服务系统调用。

4.5 系统管理 提供包括系统登录、用户管理、数据备份、数据恢复、打印设置、工作参数设置、帮助等功能。

张正萍，马勇，张正波

（黄委会黄河上游水文水资源局，甘肃兰州 700030）

心 得 体 会

为期一个多礼拜的研究结束，我的收获甚多。这次研究为我们提供了一个合作交流的平台，一个增强自我学习能力的平台，具体收获如下：

1、团队合作学习的形式贯穿了整个研究过程，组员间的合作与互助组、团队内、团队间的热烈讨论帮助我们理清了概念，同时也促进了反思，这样的活动效率很高，值得我们在日常学习中借鉴使用。

2、对于这次所研究的卫星监测有了全新的认识，这门技术对于经济的发展，农业工业的发展有很大的保障，提前对自然灾害能有预判，将损失降到最小。同时搜集到的资料也可以在以后有很好的借鉴作用。

3、老师在这次报告的制作中提供了很大的帮助，解决了我们很多疑惑，在我们迷惑的时候给我们耐心的帮助和解答，让我们能够顺利的完成这次报告，在此对于老师表示感谢。