蒸散发是整个水文循环中的关键环节,现有传统测量方法虽具有较高的点位精度,但空间代表性不足,无法满足大空间尺度的遥感估算.以半湿润区为主的江汉平原为研究区域,以遥感蒸散模型为核心手段,首次引入METRIC模型,探讨METRIC模型在江汉平原蒸散量估算中的适用性,并应用METRIC模型和SEBAL模型对研究区域进行遥感蒸散量反演,同时利用世界粮农组织(FAO)提供的P-M模型参考蒸散量计算公式,计算了气象站点当日参考蒸散量并进行估算误差对比.结果表明:①4日中蒸散量较小的3日METRIC模型估算误差较SE-BAL模型更小,平均估算误差降低约9％,仅蒸散量较大的1日SEBAL模型较METRIC模型具有更高的估算精度,这表明蒸散量较小的时间段内,METRIC模型在江汉平原表现出良好的适用性,估算误差较SEBAL模型更小,具有更好的应用价值,而蒸散量较大的时间段内,SEBAL.模型能够提供较METRIC模型更高的估算精度,具有更好的应用价值;根据季节交替使用两模型能够有效提高区域遥感蒸散量的估算精度;②不同蒸散量时两模型出现估算精度差异的最大影响因素为冷热像元即干湿边界的选取原则,SEBAL模型干湿边界的选取原则以水体作为湿边界,适合土壤蒸发量及植被散发量较小的干旱地区,而METRIC模型干湿边界的选取原则以湿润、温度较低的植被覆盖区域作为湿边界,增加了对植被散发的权重考虑,避免了高植被覆盖区域水分胁迫带来的精度影响,并以DEM数据对区域高程、地形坡度加以修正,可降低高程差所带来的"冷却效应",这些改进使该模型在蒸散量较小的时间段内取得了更高的估算精度;但蒸散量较大时,水体蒸散在总蒸散量中的权重大幅增加,降低了植被散发等对最终估算结果的影响程度,此时SEBAL模型以温度较低水体作为湿边界的选取原则使水体蒸散发在总蒸散量估算中占据更大的权重,相较METRIC模型在蒸散量较大时能够提供更高的估算精度.
遥感反演 蒸散量估算 适应性 METRIC模型 SEBAI模型 江汉平原