Remote Sensing of Environment | NIRvP 在估计蒸散量方面的潜力

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摘要 准确估算区域尺度蒸散发 （ET） 和参考蒸散发 （ET） 对于科学合理的水资源管理、农业灌溉决策和生态系统监测至关重要。目前，ET 或 ET 的估计仍然主要依赖于来自地面气象站或通量塔的观测数据。然而，由于参数和模型的复杂性，以及观测站分布不均，ET 或 ET 的估计存在很大的不确定性。我们开发了一个基于 Fick 定律的半经验模型，并通过结合植被光合作用指标和气象参数开发了最优气孔行为模型。我们比较了使用太阳诱导叶绿素荧光 （SIF） 、近红外植被反射率 （NIRv） 以及 NIRv 和光合有效辐射 （NIRvP） 的乘积来估计 ET 和 ET 的潜力。结果表明，NIRvP×VPD （蒸气压差的 0.5 次方） 在估计 ET 方面具有优势。此外，在非线性模型中，使用 NIRvP 和 VPD 估计 ET 的准确性超过了使用 SIF 的准确性。我们还揭示了温度和大气压力是介导 NIRvP×VPD 和 ET ………………………………