DEM融合SEBAL模型：改进遥感蒸散发在旱情监测中的应用

本文主要探讨了遥感蒸散模型SEBAL的改进及其在区域旱情监测中的实际应用。作者刘朝顺针对SEBAL模型的原有局限性，提出了将数字高程模型(DEM)作为关键要素融入模型，以增强对地形因素的校正能力。这些地形因子包括坡度、坡向和海拔高度，它们在蒸散发估算中起着重要作用，因为地形变化会显著影响地表水分蒸发和植物蒸腾。 在改进的SEBAL模型中，作者利用2005年和2006年的MODIS数据，对选定的48个时相进行了日蒸散发量的计算。通过与实地测量值的对比，结果显示改进后的模型与实际数据之间具有良好的一致性，一致性指数达到了0.917，相关系数为0.872，这表明模型的精度得到了显著提升。 文章的核心应用部分是将该模型应用于山东地区的2005年和2006年，通过计算区域水热参数和构建区域缺水指数（RWSI），对干旱情况进行了深入监测。监测结果得到了合理的验证，表明这种方法对于实时农业旱情预警以及干旱相关研究具有重要的参考价值。 关键词包括遥感技术、蒸散发、SEBAL模型、数字高程模型（DEM）以及干旱管理，这些都是本研究的核心概念。通过这篇首发论文，作者不仅提供了对SEBAL模型的重要改进，也展示了如何将其有效应用于解决实际的区域干旱问题，这对于提高干旱灾害预警的精度和效率具有重要意义。本文的工作为遥感在气象学和农业水资源管理领域的应用提供了新的视角和实践案例。