به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

بیلان انرژی سطح

در نشریات گروه آب و خاک
تکرار جستجوی کلیدواژه بیلان انرژی سطح در نشریات گروه کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه بیلان انرژی سطح در مقالات مجلات علمی
  • علی مرشدی*

    این مطالعه با هدف برآورد تبخیر و تعرق واقعی و نیاز آبی گیاه گل محمدی با استفاده از الگوریتم سبال در یک مزرعه 16/38 هکتاری در بخشی از دشت مرتفع شهرکرد در طول سه سال زراعی (از آغاز سال زراعی 1396 تا پایان سال زراعی 1399) اجرا شد. در این پژوهش به منظور برآورد مقدار تبخیر و تعرق واقعی و نیاز آبی گل محمدی از تصاویر ماهواره های لندست 7 و لندست 8 در قالب الگوریتم توازن انرژی برای سطح (سبال SEBAL) در طول دوره رشد استفاده شد. برای جلوگیری از بروز خطا، برنامه آبیاری مزرعه گل محمدی به گونه ای تنظیم شد که قبل از گذر ماهواره، دارای شرایط رطوبتی مشابه یا نزدیک به شرایط استاندارد (شرایط پتانسیل، بدون تنش رطوبتی و به طور مطلوب آبیاری شده) باشد و الگوریتم سبال، تبخیر و تعرق واقعی را به طور صحیح برآورد کند. مقدار تبخیر و تعرق واقعی به دست آمده از الگوریتم سبال (ETC) در طول دوره رشد، در هر سال پژوهش برابر با 1089/4، 1021/3 و 1020/6 میلی متر بود. در دوره مشابه، مقادیر ET0 نیز به ترتیب برای سال های 1397، 1398 و 1399 برابر با 1214/8، 1100/5 و 1135/5 میلی متر در طول دوره رشد به دست آمد. به عبارت دیگر، مقدار تبخیر و تعرق واقعی گل محمدی (ETC) تا انتهای دوره رشد، در پژوهش حاضر به طور متوسط 1043/8 میلی متر به دست آمد. در مجموع با توجه به مزایای فراوان الگوریتم سبال، پیشنهاد می شود برای دیگر مناطق کشور و در سطح وسیع از این فناوری برای برآورد تبخیر و تعرق واقعی و نیاز آبی گیاه گل محمدی استفاده شود.

    کلید واژگان: بیلان انرژی سطح، شار گرمای محسوس، شار گرمای نهان، شار گرمای خالص
    Ali Morshedi *
    Introduction

    In determining the evapotranspiration (ET) of a crop species, factors such as type, crop density, growth stage, climate of the region, physicochemical characteristics and soil fertility, have a significant effect. Therefore, it has a significant complexity. In recent years, new technologies are used to estimate ET, such as surface energy balance algorithm for land (SEBAL), which estimates actual evapotranspiration, using satellite data and some ground data. The purpose of this research is to estimate the actual ET and water requirement of Rosa damascena using SEBAL during three crop growth years in a part of the Shahrekord high plain.

    Materials and Methods

    The studied farm with an area of 16.38 ha is located in the Shahrekord plain, Karoun watershed. The remote sensing data included 42 cloud-free images of Landsat 7 and Landsat 8 satellites (2017, 2018, and 2019). The growth period lasted from the beginning of April to the end of November of each crop year. Images were processed in ERDAS Imagine 2015 software for radiometric correction and subsequent calculations using SEBAL algorithm. In order to estimate the actual evapotranspiration, the energy balance equation is used. For this purpose, all energy fluxes such as, Rn: the net incoming radiation flux to the considered surface, H: the sensible heat flux, G0: the soil heat flux and lET: the latent heat flux of evapotranspiration should be taken into account. The first step in the SEBAL process is to calculate the net radiation flux of the Rn. The second, soil heat flux G0 that is the rate of heat capacity in the soil and vegetation resulting from heat conduction or heat energy used to heat or cools the volume of the soil mass. The third is to calculate sensible heat flux (H) is the rate of heat loss to the air by conduction and convection phenomena, which is caused by the thermal difference. In SEBAL process, two "anchor" pixels are used to create boundary conditions for energy balance. These include as "cold (wet)" and "warm (dry)" pixels that are determined in the study area. A cold pixel is selected at the surface of open water or the surface covered by a well-watered alfalfa crop. It is assumed that the temperature of the surface and the temperature of the air near the surface are the same in this pixel. The "warm" pixel is selected in dry agricultural lands and its ET is considered zero. It is necessary for SEBAL model to establishing a linear equation between the surface temperature (Ts) and the air-surface temperature difference (dT) for each pixel using hot (dry) and cold (wet) pixels.

    Results and Discussion

    Based on the results of three years of research in a 16.38 hectare Golmohammadi farm in the Shahrekord plain, using the Sabal algorithm and the number of 42 images on the days of Landsat 7 and Landsat 8 satellites passing, as well as using the modified Penman-Mantith-Fao mathematical relationship. It was found that the amount of evaporation and transpiration of hollyhocks in the studied area was on average 1043.8 mm during the growth period. According to the results of other researchers, which have been conducted using lysimeter data and field studies, it necessarily requires higher costs than remote sensing methods. In this research, the ability of the Sabal algorithm (as one of the best remote sensing algorithms) to estimate evaporation And the actual transpiration and determination of the water requirement of the chrysanthemum plant with a low cost and an easy method compared to the results of other researchers, which were done with difficult and expensive lysimetric methods, were proved and it is suitable to be used for other plant species and in other geographical areas. Results showed that actual evapotranspiration value of rose crop (ETC) obtained from the SEBAL during the three years of experiment were 1089.4, 1021.3, and 1020.6 mm per growth period. In the same period, reference crop evapotranspiration (ET0) values were 1214.8, 1100.5, and 1135.5 mm during the growth period, respectively. In other words, average value for ETC was 1043.8 mm in growth period.

    Conclusion

    Based on the results of three years of research in a 16.38 hectare Golmohammadi farm in the Shahrekord plain, using the Sabal algorithm and the number of 42 images on the days of Landsat 7 and Landsat 8 satellites passing, as well as using the modified Penman-Mantith-Fao mathematical relationship. It was found that the amount of evaporation and transpiration of hollyhocks in the studied area was on average 1043.8 mm during the growth period. According to the results of other researchers, which have been conducted using lysimeter data and field studies, it necessarily requires higher costs than remote sensing methods. In this research, the ability of the Sabal algorithm (as one of the best remote sensing algorithms) to estimate evaporation And the actual transpiration and determination of the water requirement of the chrysanthemum plant with a low cost and an easy method compared to the results of other researchers, which were done with difficult and expensive lysimetric methods, were proved and it is suitable to be used for other plant species and in other geographical areas.

    Keywords: latent heat flux, net heat flux, sensible heat flux, Surface energy balance
  • امیرحسین اولیاء، سمیه سیما*

    برآورد تبخیر-تعرق واقعی در سطح حوضه آبریز با استفاده از الگوریتم بیلان انرژی سطح (SEBAL) به عنوان یکی از پرکاربردترین مدل های مبتنی بر داده های سنجش از دور، متاثر از عدم قطعیت های ناشی از نحوه انتخاب پیکسل های حدی، نوع سنجنده و محدوده مکانی مورد بررسی است. در تحقیق پیش رو، با استفاده از تصاویر ماهواره ای MODIS و Landsat 8، همچنین استفاده از مدل های بیلان انرژی سطح PySEBAL و MPySEBAL (نسخه اصلاح شده آن) اقدام به بررسی اثر این عدم قطعیت ها بر روی نتایج برآورد تبخیر-تعرق واقعی برای محدوده دشت ارومیه شده است. نتایج اعتبارسنجی مدل ها با داده های لایسیمتری در بازه ی زمانی 2010-2011، حاکی از آن است که مدل MPySEBAL نسبت به مدل PySEBAL تا 70 درصد خطای (RMSE) کمتری در برآورد تبخیرتعرق روازنه دارد. همچنین در مناطق ناهمگن و متنوع از نوع کاربری اراضی نظیر دشت ارومیه، استفاده از تصاویر سنجنده MODIS با قدرت تفکیک مکانی کمتر در مقابل تصاویر Landsat 8، متوسط تبخیر-تعرق واقعی روزانه را تا حدود 33 درصد بیشتر برآورد می کند. همچنین محدود نکردن تصویر به ناحیه مورد بررسی عدم قطعیتی تا 8 درصد ایجاد می کند. در مقایسه نسبی عدم قطعیت های ناشی از تنظیمات مدل SEBAL، به ترتیب انتخاب خودکار پیکسل های حدی بر اساس تعیین حدود آستانه برای دمای سطح و NDVI، قدرت تفکیک مکانی سنجنده و انتخاب محدوده مکانی ورودی به مدل بیشترین اثرگذاری را در نتایج دارند. نتایج این پژوهش می تواند دربهبود دقت مدل های تبخیر تعرق و برآورد مصارف آب بخش کشاورزی در مقیاس های مزرعه تا سطح حوضه مورد استفاده قرار گیرد.

    کلید واژگان: مصارف آب کشاورزی، بیلان انرژی سطح، PySEBAL، سنجش از دور
    AmirHossein Owlia, Somayeh Sima *

    Estimation of actual evapotranspiration (Eta) at the basin-scale using SEBAL, as one of the commonly used satellite-based models, are affected by uncertainties associated with the selection of the anchor pixels, satellite sensors, and the spatial extent of the input satellite images. This study was conducted to investigate the impacts of aforementioned uncertainties on the actual evapotranspiration estimates in Urmia Plain (in the northwest of Iran) using MODIS and Landsat8 satellite imaginaries and the PySEBAL and MPySEBAL (Modified version) models. Validation results using lysimetric data during 2010-2011, showed that MPySEBAL (with cold pixels on well-irrigated vegetation) has less RMSE up to 70% as compared to PySEBAL model. Moreover, in the heterogeneous areas such as Urmia Plain, MODIS data with less spatial resolution leads to a 33 percent overestimation of daily Eta compared to Landsat 8 results. Furthermore, introducing a satellite image at its original extent rather than cropping the study area will result an uncertainty in the daily Eta estimates up to 8%. Comparing the relative impacts of the three sources of uncertainties indicated that the selection of the anchor pixels based on the surface temperature and NDVI thresholds, the spatial resolution of the sensors, and the spatial extent of the input images introduce the largest uncertainties respectively. Findings of this study can be used to enhance the accuracy of satellite-based Eta models and estimation of the irrigation water consumption from filed to basin scales.

    Keywords: Agricultural Water Consumption, Surface Energy Balance, PySEBAL, remote sensing
  • هادی اکبرزاده مقدم سه قلعه*، پرویز حقیقت جو، محمدحسین باقری

    دریاچه های آب شیرین یکی از منابع محدود آب شیرین محسوب می شود که در دهه های اخیر با مشکلات کمی و کیفی بسیاری مواجه اند.  مدیریت صحیح و جامع این منابع نیازمند وجود اطلاعات دقیق از مولفه های بیلان آب می باشد. تبخیر به عنوان ناشناخته ترین مولفه بیلان آب، سهم زیادی در میزان تلفات آبی دارد، که داشتن اطلاع دقیق از میزان و توزیع مکانی و زمانی آن کمک شایانی به مبانی برنامه ریزی کمی و کیفی منابع آب می نماید. مخازن مصنوعی آب شیرین چاه نیمه ها واقع در شرق کشور، با مساحت 141 کیلومتر مربع به عنوان منطقه مطالعاتی انتخاب گردید. در این تحقیق، توانایی مدل SEBAL در برآورد تبخیر از سطح پیکره آبی با استفاده از اطلاعات هواشناسی و تصاویر ماهواره ای سنجنده MODIS بررسی گردید. در نتیجه میزان تبخیر روزانه با تفکیک مکانی 250 × 250 متر با دقت قابل قبول به دست آمد. از روش تشتک تبخیر به عنوان روش مرجع استفاده شد.  در مقایسه نقطه ای نتایج مدل SEBAL با روش تشتک، ضریب همبستگی مدل R، 74/0 و میانگین درصد خطای کل 5/14± و RMSE مقادیر روزانه، بین 15 تا 25 درصد مقادیر کل می باشد. به صورت میانگین شار گرمای نهان و متوسط نرخ روزانه تبخیر برای 30 تیرماه سال 1391 برای سطح آب به ترتیب برابر با 308 W/m2و 13 میلی متر در روز به دست آمد.

    کلید واژگان: بیلان انرژی سطح، توزیع مکانی تبخیر، مخازن چاه نیمه، SEBAL
    H. Akbarzadeh *, P. Haghighatjou, M.H. Bagheri

    Freshwater lakes are considered one of limited water resources that in recent decades are faced with many problems of quality and quantity. Proper management of these resources requires accurate information of component of the water budget. Evaporation as most unknown term of water budget, have a large share of water losses. To have precise information on the spatial and temporal distribution contribute to principles of qualitative and quantitative planning at water resources. Chanimeh’s artificial reservoirs are located in the east part of the country, with an area 141 Km2 was selected as case study. In this research, evaporation rate were estimated by SEBAL model and using meteorological data and satellite images of MODIS. Pan method applied in the region was used as reference method. As a result, the mapping of evaporation by 25*250 m spatial resolution was obtained. In point compare SEBAL model results with pan observed amount, the model correlation coefficient R, 0.74 and the error average percentage, ±14.5 and RMSD is equal to 2.95 mm. The mean latent heat flux and evaporation in average daily rate for the 202th of Julian days of 2012 year from water surface are equal 308 W/m2 and 13 mm per day, respectively.

    Keywords: Surface energy balance, Evaporation spacial distribution, Chah, nimeh reservoir SEBAL
  • بهاره حسن پور، فرهاد میرزایی، صالح ارشد، هانیه کوثری
    در این مطالعه دو روش برآورد تبخیر و تعرق توسط تصاویر ماهواره ای مورد مقایسه قرار گرفت. اطلاعات مزرعه ای در تابستان سال 1388 با کشت گیاه ذرت در مزرعه اختصاصی موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی واقع در کرج به دست آمد. در این مطالعه شارهای گرمایی سطح زمین توسط بیلان انرژی نسبت بوون در 6 روز اندازه گیری شد. متعاقبا تصاویر سنجنده مودیس برای برآورد تبخیر و تعرق منطقه با استفاده از دو الگوریتم SEBAL و S-SEBI مورد استفاده قرار گرفت. تفاوت این دو الگوریتم در برآورد شار گرمای محسوس است. نتایج نشان می دهد که ریشه میانگین مربعات خطا در برآورد شار گرمای خالص و شار گرمای خاک به ترتیب 46 و 43 (w/m2) بوده است. الگوریتم SEBAL قادراست شار گرمای محسوس را نسبت به الگوریتم S-SEBI به مراتب بهتر برآورد نماید و بنابراین شار گرمای نهان نیز بهتر برآورد می گردد. مقدار ریشه میانگین مربعات خطا شار گرمای محسوس و شار گرمای نهان برآورد شده توسط الگوریتم SEBAL به ترتیب 58 و 31 (w/m2) بوده و این مقادیر در برآورد الگوریتم S-SEBI به ترتیب 111 و 74 (w/m2) هستند. تفاوت بین این دو الگوریتم به دلیل استفاده از داده های هواشناسی در برآورد شار گرمای محسوس و مقاومت ایرودینامیک در الگوریتم SEBAL است. همچنین نتایج حاصل نشان داد تبخیر و تعرق ساعتی برآورد شده توسط الگوریتم SEBAL، 05/0میلیمتر در ساعت با مقدار اندازه گیری شده، تفاوت دارد که حدود 1% تبخیر و تعرق ساعتی می باشد. حال آنکه در الگوریتم S-SEBI این مقادیر به ترتیب 11/0 و 11 درصد است. تبخیر و تعرق روزانه برآورد شده توسط الگوریتم SEBAL 4/0 میلیمتر در روز با مقدار اندازه گیری شده، تفاوت دارد و ضریب توده باقیمانده 1 درصد است. حال آنکه در الگوریتم S-SEBI این مقادیر به ترتیب 1 و 12 درصد است.
    کلید واژگان: تبخیر و تعرق، بیلان انرژی سطح، شار گرمای محسوس، شار گرمای نهان، شار گرمای خالص
    B. Hassanpour, F. Mirzaei, S. Arshad, H. Kossari
    In the present study، two methods of predicting evapotranspiration by the use of satellite images were compared. Field data in a corn site was measured at agricultural engineering research institute private farm in 6 days. Consequently MODIS images were used for predicting evapotranspiration by SEBAL and S-SEBI algorithms. These algorithms are different in predicting sensible heat flux. The results show that RSME value for the net radiation and soil heat flux was respectively 46 and 43 (w/m2). SEBAL algorithm is capable to estimate sensible heat flux more accurate than S-SEBI so it is able to estimate latent heat flux more accurate. The RSME amount in sensible heat flux and latent heat flux for SEBAL algorithm are 58 and 31 (w/m2) respectively. These amounts in S-SEBI algorithm are 111 and 74 (w/m2). The differences between two algorithms could be because of the use of meteorological data in predicting sensible heat flux and aerodynamic resistance in SEBAL algorithm. Also the results show that SEBAL algorithm estimates hourly evapotranspiration by the difference of 0. 05 mm/hour which is about 1% of hourly evapotranspiration Whereas S-SEBI predicted it by the difference of 0. 11 and 11%. The difference between measured daily evapotranspiration and SEBAL -based daily evapotranspiration was 0. 4 mm that is about 1% less than measured. Whereas these differences by S_SEBI are 1mm and 12%.
    Keywords: Evapotranspiration, Surface Energy Balance, SEBAL, S, SEBI, Karaj
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال