SPM土壤湿度反演 代码

SPM (Soil-Plant-Atmosphere) 模型是一种基于物理过程的土壤水分模型，可以用来反演土壤湿度。以下是一个简单的 SPM 模型的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 模拟时间范围
t = np.arange(0, 24, 1)  # 小时为单位

# 模拟的空气温度和相对湿度
T_air = np.array([25, 24, 23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])
RH = np.array([0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9])

# 模拟的植被参数
LAI = 2.0  # 叶面积指数
Kc = 1.2  # 作物系数
fc = 0.5  # 根部区域的土壤湿度容量
wp = 0.1  # 根部区域的土壤湿度下限

# 模拟的土壤参数
zr = 10  # 根深度
soil_texture = 'sandy_loam'  # 土壤质地

# 根据土壤质地确定土壤参数
if soil_texture == 'sandy_loam':
    theta_sat = 0.35  # 饱和含水量
    theta_res = 0.05  # 残余含水量
    alpha = 0.008  # 毛细吸力与土壤含水量的关系参数
    n = 3.5  # 毛细吸力与土壤含水量的关系参数
elif soil_texture == 'loam':
    theta_sat = 0.45
    theta_res = 0.05
    alpha = 0.02
    n = 1.6
else:
    raise ValueError('Invalid soil texture!')

# 初始化土壤湿度为残余含水量
theta = np.ones_like(t) * theta_res

# SPM 模型计算
for i in range(1, len(t)):
    # 计算土壤含水量与毛细吸力的关系
    psi = alpha * (theta_sat - theta[i-1])**n
    
    # 计算植物蒸腾量
    ET = Kc * (LAI / zr) * (theta[i-1] - wp) / (fc - wp) * (1 + psi)
    
    # 计算土壤含水量的变化
    delta_theta = ET / (3600 * 24)  # 蒸腾量转换为小时单位
    theta[i] = theta[i-1] - delta_theta
    
    # 饱和含水量和残余含水量限制土壤含水量的范围
    theta[i] = np.clip(theta[i], theta_res, theta_sat)

# 输出结果
print(theta)

这个代码示例中，我们模拟了一天内的空气温度和相对湿度，并根据植被和土壤参数反演了土壤湿度。需要注意的是，这个示例只是一个简单的 SPM 模型，实际应用中可能需要更细致的模型和更精细的参数调节。