Dati satellitari e misure al suolo per il controllo del bilancio di massa

Transcript

Dati satellitari e misure al suolo per il controllo del
bilancio di massa nella modellistica idrologica
Marco Mancini, G. Ravazzani, C. Corbari, A..Ceppi, L.Boscarello D. Masseroni
DIIAR Politecnico di Milano
[email protected] [email protected]
Cosenza 7-8 Giugno 2012
M. Mancini, G. Ravazzani et al, Cosenza, 7-8 Giugno 2012
La calibrazione su osservazioni puntuali e distribuite nella
modellistica idrologica
Portata
Land Surface Temperature MODIS
IL MODELLO IDROLOGICO FEST-EWB
Flow-chart
Meteorological
forcings
Spatial interpolation:
Thiessen, IDW
root zone
Soil Parameters
transmission zone
Snow
Dynamics
saturated zone
Vegetation
Parameters
Water
Balance
Percolation
Routing: linear
reservoir
Hydrograph
Definition of
river network
Surface Runoff
Routing:
Muskingum-Cunge
DEM
LEGENDA
Input
Process
Output
Internal
variable
FEST-EWB: Flash – flood Event – based Spatially – distributed
rainfall – runoff Transformation – including Energy and Water Balance
La calibrazione su osservazioni puntuali: idrogrammi osservati
alla sezione di chiusura del bacino
Parametri del modello e metodologia di calibrazione
Permeabilità verticale a
saturazione
(Ksat)
RANGE
MIN
MAX
1.1111*10-9 6.9444*10-3
Indice di
distribuzione dei
pori di Brooks e
Corey (BC)
RANGE
MIN
MAX
0.037
1.09
Profondità del
Coefficiente di
Curve Number
suolo
propagazione ipodermica
(CN)
(P)
(Kprof)
RANGE
MIN MAX
0.006 3.5
Originale
RANGE
MIN
MAX
25
99
RANGE
MIN
MAX
1.1111*10-11 6.9444*10-1
Modificato
Funzione che
modifica in
maniera
omogenea i
valori distribuiti
del parametro
da calibrare
x+
BC
BC
Bormida a Cassine
Area: 1584 km2
Quota media: 496 m
CASSINE_BORMIDA
Toce a Candoglia
Area: 1588 km2
Quota media: 1723 m
La calibrazione su osservazioni puntuali: idrogrammi osservati alla
sezione di chiusura del bacino
Bormida a Cassine
Ksat
BC
P
CN
Kprof
Parametri di partenza
media
varianza
2.804*10-5
1.0585*10-9
0.4263
0.0514
0.6748
0.0535
66.5678
49.0448
2.804*10-5
1.0585*10-9
Parametri calibrati sulle piene Parametri calibrati sui volumi
media
varianza
media
varianza
5.6079*10-7 4.2341*10-13 5.6079*10-7 4.2341*10-13
0.1819
0.099
0.1819
0.099
1.3497
0.2141
1.3497
0.2141
0.2804
0.1059
Toce a Candoglia
Ksat
BC
P
CN
Kprof
media
varianza
8.11*10-6
2.947*10-10
0.3005
0.0354
0.4572
0.0439
74.9597
77.1457
8.11*10-6
2.947*10-10
Parametri calibrati sulle piene Parametri calibrati sui volumi
media
varianza
media
varianza
4.055*10-4
7.368*10-7
0.4893
0.0812
0.2286
0.011
69.9597
77.1457
-
La calibrazione su osservazioni puntuali: idrogrammi osservati alla
sezione di chiusura del bacino
Confronto volumi cumulati
Bormida a Cassine
Volume cumulato misurato
Volume cumulato simulato con parametri
calibrati sulle piene
errore =
calibrati sui volumi
errore =
8.54E+09
5.64E+09
-33.98%
8.54E+09
8.55E+09
0.05%
Toce a Candoglia
2.33E+10
calibrati sulle piene
1.79E+10
errore = -23.54%
2.33E+10
calibrati sui volumi
2.29E+10
errore = -1.76%
Bormida a Cassine
Toce a Candoglia
13 eventi di piena considerati
13 eventi di piena considerati
La calibrazione su osservazioni puntuali: idrogrammi osservati in
più stazioni lungo il reticolo
CERVO
ORBA
Sezioni innestate: Orba
Quota media: 444 m
CASAL CERMELLI - ORBA
BASALUZZO - ORBA
Area: 825 km2
Quota media: 479 m
Area: 738 km2
1) Calibrazione indipendente dei sottobacini
3) Uso a valle mappa dei parametri
calibrati con dati a monte
BASALUZZO - ORBA
2) Uso a monte mappa parametri calibrati con dati a valle
BASALUZZO - ORBA
Le caratteristiche topografiche e geomorfologiche dei bacini sono simili: i valori dei parametri
calibrati si possono estendere da monte a valle e vice-versa.
Casal Cermelli
media
varianza
Ksat
BC
P
Parametri calibrati
media
varianza
1.584*10-5 7.9224*10-10 2.1131*10-6 1.4084*10-11
0.3135
0.5588
0.0423
0.0731
1.1177
0.2923
Basaluzzo
media
varianza
Parametri calibrati
media
varianza
Ksat 1.5063*10-5 7.5658*10-10 3.0126*10-6 3.0263*10-11
BC
P
0.3118
0.5647
0.0398
0.056
0.1272
1.1294
0.0085
0.2238
T. Cervo: geomorfologia
Quota media: 643 m
Area: 56 km2
Area: 79 km2
PASSOBREVE - CERVO
COSSATO - STRONA
VIGLIANO - CERVO
Quota media: 1502 m
Quota media: 995 m
Area: 511 km2
Quota media: 1148 m
QUINTO VERCELLESE - CERVO
Area: 159 km2
più sezioni lungo il reticolo
1) Calibrazione indipendente dei sottobacini
T. Cervo
3) Uso a valle mappa parametri
calibrati con dati a monte
PASSOBREVE - CERVO
2) Uso a monte mappa parametri calibrati con dati a valle
PASSOBREVE - CERVO
Le caratteristiche topografiche e geomorfologiche dei bacini sono molto differenti: estendendo a
monte (o valle) i valori dei parametri calibrati, i risultati peggiorano. In questo caso si rende
necessario considerare tutte le misure di portata interne al bacino.
Quinto Vercellese
Ksat
BC
P
media
varianza
8.5515*10-6 2.1664*10-10
0.3376
0.0391
0.4554
0.0569
Parametri calibrati
media
varianza
0.5473
0.0891
0.2277
0.0142
Passobreve
Ksat
BC
P
media
4.3348*10-6
0.2878
0.4646
varianza
3.7346*10-11
0.0289
0.0467
Parametri calibrati
media
varianza
8.6695*10-8 1.4938*10-14
0.0983
0.0077
-
T. Cervo a Quinto Vercellese
Calibrando le tre sezioni a monte, si hanno miglioramenti in termini di media dell’errore
relativo sui picchi di piena sulla sezione di valle.
PASSOBREVE - CERVO
VIGLIANO - CERVO
COSSATO - STRONA
Aggiungendo la calibrazione sulla restante parte del bacino, si hanno miglioramenti anche in
termini di deviazione standard dell’errore relativo sui picchi di piena sulla sezione di valle.
La calibrazione su osservazioni distribuite: temperatura
superficiale da immagini satellitari
Is it reasonable to use evaporation flux “measures” similarly to
discharge measurements?
J. Dooge( 1972), internal variables.
S0
P
I
Sd
LE
St
H
St
L0
LE
Qout
Open problems :
1.
Congruency between Latent heat ground measures with satellite
data.
2.
Congruency between land surface temperature from satellite and
energy mass balance hydrological model.
Dooge, J.C.I. (1986). Looking for hydrologic laws, Water Resour. Res., 22 (9) 46S-58S.
Q alveo
Q subalveo
Li
La calibrazione su osservazioni distribuite: temperatura
superficiale da immagini satellitari & Strumenti di Lavoro
Modello idrologico distribuito
Soil water
balance
Energy
balance
Ptot=R+ETeff+D+(
Rn G H LE
Misure al suolo
dS
dt
t+1- t)*Z
ETeff
R
ET
root zone
LE
Cp
transmission zone
d
saturated zone
Immagini satellitari
FEST-EWB
MODIS
LST
La calibrazione su osservazioni distribuite: Misure al suolo eddy
covariance
LANDRIANO (PV) [45°19’23’’N ,
9°16’10’’E , elv. 88 m s.l.m.]
Radiometer
Gas analyser
& Sonic
anemometer
N
STAZIONE EDDY
InfraRed
Thermo
Sensor
50 m
LIVRAGA (LO) [45°11’26’’N,
9°34’23’’E, elv. 60 m s.l.m.]
ThermoHygrometer
Batteries
N
50 m
Datalogger &
Modem
Raingauge
Davis Weather
Station
Principio di funzionamento di una stazione eddy covariance
Costant Flux Layer (Elliot 1958)
zoD
(0.75 0.03M )
Data validation
M
LE
K
LE
H
v
K
dq
dz
Downwind surface
roughness
ln
x
zoD
zoD
zoU
Upwind surface
roughness
The Fick law
June 2006, bare soil
w' q'v
dTa
The Fourier law
dz
H ρC p w'T '
http://geoserver.iar.polimi.it
0.8
July 2006, soil with maize
Reliability of Flux measures according to atmospheric stability
During stable stratified atmospheric conditions, usually at
night, when the turbulence is softened, the fluxes are not
correctly estimated
ABL stratification:
High quality turbulent fluxes can be
measured only inside the constant
flux layer
Monin-Obukhov’s
similarity theory
=(z-d)/L stability parameter
Z=hveg-hinstrument , d=zero plane
displacement
diurnal hours
N° data
% data
The absolute value of the Monin Obukov length
rappresents the height where there is the
Ri ≥ 0.2
balance between mechanical turbolance and
termal turbolance
(z-d)/L <-0.1
highly unstable
3812
89.6
-0.1<(z-d)/L <0.1
neutral
53
1.2
(z-d)/L >0.1
highly stable
391
9.2
94
N° data
% data
Ri ≥ 0.2
tot
4256
night hours
(z-d)/L<-0.1
highly unstable
302
10.1
-0.1<(z-d)/L <0.1
neutral
32
1.1
(z-d)/L >0.1
highly stable
2637
88.8
tot
L
T
U *3
k g w' T '
2971
1803
ABL
Chiusura del bilancio energetico: effetto della stabilità/instabilità
Landriano 2010 - 2011
H+Le (W/m2)
All data at 30 min
Anno 2010
Anno 2011
Unstable atm. condition data
Stable atm. condition data
INCREMENTO del 18% circa per il 2010 e del 15% circa per il 2011
Rn-G (W/m2)
Corbari C, Masseroni D., Mancini M. (2012). Effetto delle correzioni dei dati misurati da stazioni eddy covariance sulla stima dei flussi evapotraspirativi. Italinan Journal of
Agrometeorology. 1, 35-51.
I flussi misurati sono rappresentativi di quale area?
LANDRIANO dal 22 Luglio al 4 Agosto 2011
– CON VEGETAZIONE -
NORD
0
315
270
100
80
60
40
20
0
The Footprint is a scalar quantity
that indicates the area that
directly influenced the measure
of a sensor detector (for example
when
we
are
measuring
evapotrasiration fluxes)
45
90
225
135
Unstable
180
PARAMETRI che
influenzano il footprint
L integr
Hsieh et al., 2000
1) Quota di misura
2) Altezza vegetazione /Rugosità del terreno
3) Condizioni di turbolenza - Lunghezza di Monin Obukov 4) Parametrizzazioni dei profili di velocità del vento e del tasso
di dissipazione di energia cinetica - teoria della similarità -
Misure di evapotraspirazione, anidride carbonica e umidità del suolo
0.50
0.35
350
0.45
0.30
0.25
250
0.20
200
0.15
150
0.10
100
0.30
200
0.25
150
0.20
0
0.00
0
-25
0.20
Flusso di CO2 (mmol/m2/s)
0.25
Umidità del suolo (%)
0.30
-10
0.40
-15
0.25
0.10
5
0.05
5
0.00
10
Semina
Raccolto
0.30
-5
0
Irrigazione
0.35
-10
0.15
Giorno giuliano
0.45
-20
-5
10
0.00
0.50
0.35
-15
0.05
LIVRAGA 2011
0.40
0.20
Flusso di CO2
umidità 10 cm
umidità 35 cm
84
90
96
103
109
115
122
128
135
141
147
170
176
183
189
195
202
208
214
220
226
233
239
245
0
83
89
96
102
109
128
135
143
158
165
171
179
187
194
200
207
214
221
227
234
241
249
256
279
287
294
301
Flusso di CO2 (mmol/m2/s)
+
-20
0.10
Giorno giuliano
LANDRIANO 2011
-25
evapotraspirazione cumulata
umidità 10 cm
umidità 35 cm
84
90
96
103
109
115
122
128
135
141
147
170
176
183
189
195
202
208
214
220
226
233
239
245
0.05
Giorno giuliano
-
0.15
100
50
Flusso di CO2
umidità 5 cm
umidità 20 cm
umidità a 35 cm
0.35
250
50
-30
0.40
300
0.15
0.10
0.05
0.00
Giorno giuliano
300
Evapotraspirazione (mm)
350
400
83
90
98
105
113
132
141
157
165
173
182
190
197
205
213
220
227
235
244
251
276
284
292
301
Evapotraspirazione (mm)
400
evapotraspirazione cumulata
umidità 10 cm
umidità 20 cm
umidità 35 cm
0.40
LIVRAGA 2011
LANDRIANO 2011
450
Distributed hydrological model: Continuous soil moisture update
with energy balance: equilibrium temperature model
Soil water
balance
Ptot=R+ETeff+D+(
Energy balance
Rn G H LE
Representative Volume
t+1- t)*Z
dS ETeff
dt
P
LE
Cp
I R
Z
Finding an equilibrium temperature which is
reppresentative of the heterogeneity of the
termodynamic exchanges
D
bare soil - Ta=13.4 °C - RH=0.47
T (Tcanopy, Tsoil ) dxdydz
2000
V
f t( RET ) R n ( RET ) H ( RET )
f (RET ) 0
ET ( RET ) G( RET )
Soil moisture (RET )
0
balance equation
RET
Sub-flow
1500
1000
500
0
-500
-1000
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
LST (°C)
LEv LEs LE
fv
(1 f v)
(r a r c ) (r as r s )
c
a p
e (T s) e a
Corbari, C., Ravazzani, G. & Mancini, M. (2011). A
distributed thermodynamic model for energy
and mass balance computation: FEST-EWB,
Hydrol. Process. 25, 1443–1452.
RET Validation at local scale: comparison between observed FLUXES
and simulated from FEST-EWB (es. Landriano 2006)
Root Mean Square Error
X oss,i X sim ,i
1
i 1
n
X sim ,i X oss,i
RMSE
X oss,i X oss
1
n
2
2
Net Radiation
Latent Heat
Sensible Heat
Ground Heat
2
i 1
n
2
i 1
fest-ewb
observed-cumulated
fest-ewb-cumulated
200
2.00E+05
0
-200
0.00E+00
10-Mar 19-Apr 29-May
1.00E+05
200
8.00E+04
100
6.00E+04
0
4.00E+04
-100
2.00E+04
-200
0.00E+00
29-Apr
18-Jun
observed
5.00E+05
fest-ewb-cumulated
1.20E+05
300
Latent Heat
observed
observed-cumulated
1.40E+05
observed-cumulated
fest-ewb-cumulated
10-Mar
8-Jul 17-Aug 26-Sep
250
7-Aug
26-Sep
Ground Heat
fest-ewb
observed-cumulated
7.00E+04
fest-ewb-cumulated
6.00E+04
4.00E+05
500
3.00E+05
300
2.00E+05
100
1.00E+05
150
5.00E+04
4.00E+04
w/m2
fest-ewb
w/m2
w/m2
4.00E+05
cumulated (w/m2)
w/m2
6.00E+05
400
700
500
400
600
Sensible Heat
observed
8.00E+05
cumulated w/m2
800
fest-ewb
Net Radiation
observed
0.96
0.75
0.71
0.68
50
3.00E+04
2.00E+04
-50
1.00E+04
0.00E+00
-100
10-Mar
0.00E+00
29-Apr
18-Jun
7-Aug
26-Sep
-150
10-Mar
-1.00E+04
29-Apr
18-Jun
7-Aug
26-Sep
cumulated w/m2
n
RMSE (Wm-2)
38.3
54.8
29.6
22.5
cumulated w/m2
Indice di Nash
RET Validation at local scale: comparison between observed LST from
MODIS and ground data and simulated RET from FEST-EWB (landriano 2006)
Homogeneouos area: field of intensive maize cultivation
Land surface temperature from MODIS (satellite Terra) and LST measured from the
ground infrared sensor temperature (IRTS) are compared with the LST from
FEST-EWB energy balance.
104 daily and nocturne satellite images for the simulation :
period from 13th of March to 11th of October 2006.
Diurnal data
y = 0.95x
50
45
y = 0.89x
40
Station
Modis
RMSE (°C)
LST (°C)
35
30
25
20
15
LST-inversion long wave
radiometer
MODIS-AQUA
10
5
0
0
10
20
30
LST_FEST-EWB (°C)
40
50
MODIS
0.83
4.96
LST-station
0.89
2.99
RET Validation: application to agricultural district (Barrax, 2005 Spain)
The SENtinel-2/3 and
FLuorescence EXperiment
(SEN2/3FLEX field campaign Luglio 2005 e Giugno 2009) è
una nuova costellazione di
satelliti ad orbita polare – ESA
(http://earth.esa.int/object/ind
ex.cfm/fobjectid=5658)
comparison between airborne infrared
ground and modelling data
Heterogeous area: irrigated fields (75% corn,
15% weath, 15% sunflower, 5% alfalfa, 5%
other coltures) and drylands
RET Validation at agricutural district scale: comparison between observed LST
from AHS , MODIS and simulated LST from FEST-EWB (Barrax DAYTIME)
FEST_EWB (10m)
MODIS (1000m)
AHS (2m)
FEST_EWB (1000m)
3 km
3 °C
18 °C
41 °C
pixels number
4 km
71 °C
LST (°C)
13th July 13.46
Spatial resolution at increasing scale offers the possibility
to understand the ability of MODIS resolution to represent
LST over extremely heterogeneous area
1.2
FEST-EWB (10m)
AHS (10m)
1
AC
0.8
0.6
0.4
Autocorrelation
function
0.2
Pixel n
0
0
100
200
300
distance m
400
500
AHS
FESTEWB
dx=10m
FEST-EWB
dx =1000m
MODIS
967450
38698
5
5
42
42.9
44.8
41.4
8.8
9.6
3.1
1.1
600
Mean LST(°C)
Dev. (°C)
M. Mancini, G. Ravazzani et al, Cosenza, 7-8 GiugnoSt.
2012
RET Validation at agricutural district: comparison between observed LST from
AHS and MODIS and simulated LST from FEST-EWB (Barrax– NIGHT TIME)
FEST_EWB (10m)
MODIS (1000m)
AHS (2m)
FEST_EWB (1000m)
3 °C
18 °C
pixels number
41 °C
71 °C
Good behaviour of the FEST-EWB model
in representing LST images from AHS.
LST (°C)
13th July 00.10
Homogeneity in LST distribution for all images: different
types of crop and bare soil, the different vegetation growth
stages and soil moisture conditions are no longer visible
MODIS and FEST-EWB (1000m) coarser
images can catch the homogeneous
thermodynamic characteristic of the area
as well as the high resolution images
AHS
FEST-EWB
10m
FEST-EWB
1000m
MODIS
Pixel n
857229
38298
12
3
Mean LST (°C)
21
19.6
19.9
19.7
St. Dev. (°C)
1.4
0.9
0.1
0.1
Sensitivity analysis of RET surface temperature to changes of soil
hydraulic and vegetation parameters
Absolute error is computed on LST between the simulation with
original soil-vegetation parameters and with changed parameter
RET ( p _ mod ificati) RET ( p _ originali)
RET ( p _ originali)
30
AE %
25
20
LST day (SM -wet)
LST daytime (SM -wet)
LST day (SM -dry)
LST daytime (SM -dry)
15
10
5
Eddy covariance
station in a maize
field (Italy)
ks
at
0
ks 1
at
00
1
ks
at
ks 10
at
ks
10
at
0
or
ig
b
-b
c
c/
*2
2
ks
(0
at
63
or
ig 7)
-p
ks
ro
at
f*2
or
ks
ig
-rs pro
at
f
or
m
ig
in /2
-rs
5
m 0 (/
in
2)
ks 20
0
at
01 (*2
ks
-b
)
c
at
01 ksa 063
t0
-b
7
1
ks c06 -p
r
a
of
ks
37
*
at t01
-b -rsm 2
01
c
-p
ro 063 in50
f*2
7
-b -pro
c/
2- f*2
rs
ks min
at
5
10 0
k
ks
b
at sat1 c* 2
10
0-b
p
ks
ks c* 2 rof/
2
at
10 at1 -rsm
0-p
in
p
ro
f/2 rof/ *2
2
-b
c* -bc*
2rs 2
m
in
*2
0
From these analyses performed at local scale three mai n suggestions can be highlighted:
1)RET is influenced by changes on soil and vegetation parameters
2)RET during daytime period characterized by high incoming radiation and so high evapotranspiration fluxes are
more affect by parameters changes than during nightime
3) RET is more affected by parameter changes during soil moisture dry condition ( observed SM =0.16 ) than wet
condition (SM = 0.34)
La calibrazione dei parametri del suolo su osservazioni
distribuite: dati di temperatura superficiale da satellite (LST)
Parametri calibrati per ogni pixel
Differenza in ogni PIXEL di
LST
1.
Permeabilità verticale a saturazione (Ksat)
2.
Indice di distribuzione dei pori di Brooks e Corey (BC)
3.
Profondità del suolo
4.
Curve Number
5.
Resistenza stomatale minima
(CN)
Originale
Immagini estive e diurne !!!
MODIS - FEST-EWB
Matrice di
differenze
(P)
Modificato
Ogni pixel
viene
moltiplicato o
diviso per un
fattore in base
alla matrice
delle
differenze
Ksat (cm/h)
distribuite: dati di temperatura superficiale da satellite
6 july 2000 13:00
FEST-EWB
LST
MODIS
Parametri calibrati per ogni pixel
1- originali
2-ksat mod
70 Immagini estive e diurne !!!
3-ksat, depth
4-ksat , depth, bc, rs min
( °C )
N pixels
6000
3000
+
RET (° C)
-
Validazione temperatura superficiale con parametri del suolo
calibrati
2000 – 2003, 130 immagini da MODIS di LST con copertura nuvolosa inferiore al 30%
Immagini di giorno e di notte
O-SoVeg
ksat, BC, rsmin and depth modified
ksat modified
ksat and depth modified
ksat, BC and depth modified
Q calibration
absolute (RET-MODIS) °C
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0
20
40
60
80
100
120
IMAGES
Selected simulation: ksat, BC, rsmin, soil depth modified
Mean difference 1.8 °C, RMSE 3.4 °C
distribuite e puntuali: confronto sui parametri calibrati
Cassine – Bormida
(1584 km2 )
originali
Calibrazione con Q
Calibrazione con LST
(cm/h)
Ksat
(m)
Z suolo
(-)
BC
distribuite e puntuali: confronto sui volumi cumulati e le portate
Nash (calibrato Q) = 0.78
Nash (calibrato Q) = 0.89
Bormida a Cassine
Nash (calibrato LST) = 0.84
Nash (calibrato LST) = 0.90
Toce a Candoglia
MAGGIA
TICINO
TOCE
SESIA
Errore volume (calibrato Q) = - 6.7 %
Errore volume (calibrato Q) = - 3.2 %
Errore volume (calibrato LST) = - 6.3 %
Errore volume (calibrato LST) = 2.9 %
SCRIVIA
ORBA
STURA
DI
DEMON
TE
TANAR BORM
IDA
O
BELBO
distribuite e puntuali: confronto sui volumi cumulati
Cassine – Bormida (1584 km2 )
Volume cumulato simulato Calibrato con Q
errore
Volume cumulato simulato Calibrato con TS
errore
3.31E+09
3.2E+09
-3.16%
3.31E+09
3.40E+09
2.86%
Parametri da carte tematiche Parametri calibrati sui volumi Parametri calibrati su Q e LST
media
varianza
media
varianza
Media
varianza
Ksat (m/s) 2.804*10-5
1.0585*10-9
5.6079*10-7 4.2341*10-13
1.64*10-5
8.72*10-5
BC
0.4263
0.0514
0.1819
0.099
0.22
0.11
z suolo ( m ) 0.6748
0.0535
1.3497
0.2141
1.24
0.6
CN (-)
66.5
49.0
66.5
49.0
66.5
49.0
Kprof (m/s )
0.2804
0.1059
Conlusioni … Working in progress
Calibrazione su osservazioni puntuali
La Calibrazione è funzione dell’obiettivo (portate al colmo o volumi) ed è condizionata dal modello
Calibrazione per sottobacini in caso di eterogeneità geomorfologica.
La Calibrazione va condotta da monte verso valle in caso di osservazioni in diverse sezioni del
reticolo
Calibrazione su osservazioni distribuite satellitari
Modello idrologico appropriato compatibile all’informazione satellitare (EWB se usi
dati di temperatura superficiale)
Il Concetto di Reppresentative Equilibrium Temperature permette il confronto con l’immagine
satellitare/remota
Il monitoraggio del flusso di evapotraspirazione da immagini remote sembra
essere un approccio valido alla calibrazione ( In alcune condizione) e controllo di
modelli di bilancio
Casal Cermelli: 2 luglio 2002
FEST-EWB
1- originali da letteratura
MODIS
Kprof *103
2- calibrated with LST 3- calibrated with discharge
( °C )
Casal Cermelli
ksat
Mean
standard deviation
1.61E-05
2.83E-05
depth
0.57
0.25
bc
0.32
0.20
174.80
166.50
rsmin
standard
deviation
Mean
ksat-pixel
6.81E-06
4.48E-05
depth-pixel
0.96
0.55
bc-pixel
0.18
0.10
105.27
112.99
rsmin-pixel
Variabilità spaziale
LST-MODIS
( °C )
FEST-EWB
( Wm-2)
N pixels
6000
3000
6 July 2000 at 13:00
6 july 2000 13:00
SM-FEST-EWB
RET-FEST-EWB
LST-MODIS
ET-FEST-EWB
1.2
1
AC
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
10
20
30
distance Km
40
50
60
Effetto della calibrazione dei parametri del suolo da LST
sull’umidità del suolo
FEST-EWB
1- Osoveg
2-ksat mod
(-)
3-ksatmoddepthmod
5-ksatmod-depthmodbcmod-rsmod
N pixels
16000
8000
SM
-
+
LST
+
-
Effetto della calibrazione dei parametri del suolo da LST sul
calore latente
6 july 2000 13:00
LE
1- Osoveg
2-ksat mod
3-ksatmoddepthmod
5-ksatmod-depthmodbcmod-rsmod
( Wm-2)
N pixels
16000
8000
LE
SM
-
+
+
LST
+
-
Soil Moisture / LST / ET relationships
AHS (2m)
FEST_EWB (10m)
LST (°C)
LST (°C)
13th July 13.46
AHS
SM (-)
ET (mm/day)
Spatial autocorrelation: similar behaviour
LST/SM and
LST/ET are
inverse
correlated
1.2
fest-10m-LST
fest-10m -SM
fest-10m -ET
ahs-10m-LST
1
AC
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
100
200
300
400
500
600
distance m
Using FEST-EWB
these relationships
improve
FEST-EWB
RET Validation at agricutural district: comparison between ET retrieved from
AHS and MODIS and simulated ET from FEST-EWB (Barrax)
FEST_EWB (10m)
AHS (2m)
MODIS (1000m)
FEST_EWB (1000m)
14th July
0
pixels number
4
7
13
Good behaviour of the FEST-EWB (10m) model in
representing the spatial heterogeneity of ET
images from AHS. Histograms: bimodal distribution
due to the distinction between crops and bare soil
MODIS coarser images do not catch the strong
spatial heterogeneity neither the mean value,
FEST-EWB (1000m) catches the mean value
The influence of the LST
representativeness on latent heat flux
mm/day
AHS
FEST-EWB
10m
FEST-EWB
1000m
MODIS
Pixel n
967450
38698
12
5
Mean ET
(mm/day)
4.1
4.8
5.1
2.3
St. Dev.
(mm/day)
1.4
1.9
0.2
0.7
Satellite sensors in the thermal infrared bands: land surface
temperature estimate from passive sensors
ch
lsT
-1
e
Radiative
transfer equation
Ls
,
At sensor radiance
for a black body
Brightness
temperature = f(
(
,
-5
Lsup (1
)
Ls(
Atmospheric
transmissivity
,
)I g )
Incoming radiation
emitted by the
atmosphere that
reach soil surface and
it is then reflected
Latm(
Latm

Outgoing
radiation
emitted by the
atmosphere
Lsup(
•Single-channel (SC)
•Two-channel (TC) technique o split-windows
•TES algorithm (temperature emissivity separation) Gillespie et al. 1998
LST: land surface temperature
T aerodynamic, RET
Ig(
ATMOSFERA
Lsl ,q =
Planck law
Radiance at sensor
Ls( = f ( Lsup,Latm, T,
2phc l
2
The LST and sensible and latent heat fluxes in thermal infrared
signal
Volo Nerc: 16/05/2005 – Sensori ATM + CASI2, data take (9:40) - Risoluzione geom: 3x3 m - Doppio passaggio NE-SW +
NW - SE
VIS 3m x 3m
Banda 11 ATM – Temperature °C
56° C.
46° C.
36° C.

Dati satellitari e misure al suolo per il controllo del bilancio di massa

Transcript

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