BAITSSS
BAITSSS（後方平均反復2ソース表面温度およびエネルギーバランスソリューション）は、リモートセンシングベースの情報を使用して、主に農業景観における水の使用を決定する生物物理学的蒸発散（ET）コンピューターモデルです。 2010年以来、Ramesh Dhungelとアイダホ大学キンバリーリサーチアンドエクステンションセンターの水資源グループによって開発および改良されました。アイダホ州南部、カリフォルニア州北部、カンザス州北西部など、米国のさまざまな地域で使用されています。、 と テキサス。 BAITSSS 開発者
ラメシュ・ダンゲルとグループ
で書かれている
Python（プログラミング言語）、シェルスクリプト、GDAL、numpy
オペレーティング・システム
マイクロソフトウィンドウズ
タイプ
蒸発散モデリング、灌漑シミュレーション、表面温度シミュレーション、土壌水分シミュレーション、地理情報システム
コンテンツ
1 開発の歴史
2 理論的根拠
3 アプローチとモデル構造
3.1 表面エネルギーバランスの基礎となる基本方程式 3.2 土壌水収支と灌漑決定の方程式
4 データ
4.1 入力 4.2 出力
5 モデルの特徴
6 農業システムの応用と認識
7 アプリケーション例
7.1 地下水と灌漑 7.2 蒸発散ヒステリシスと移流 7.3 課題と制限
8 も参照してください
9 参考文献
10 外部リンク
開発の歴史
BAITSSSはラメシュDhungel、の大学院生の研究に由来アイダホ大学、教授リチャードG.下の「灌漑管理、水文学およびリモートセンシングアプリケーションのためのグリッド蒸発散量の生産と統合し、時系列」と呼ばれるプロジェクトに参加した人アレン。
2012年には、初期バージョンの景観モデルを使用して開発されたPythonの IDLEのNARR気象データ（〜32キロ）を使用して環境を。 Dhungelは2014年に博士論文を提出し、モデルはBATANSと呼ばれました（後方平均2ソース加速数値解法）。 このモデルは、熱ベースの表面温度が利用できない場合に衛星陸橋間のETを補間するフレームワークとして、2016年にBAITSSSという名前でMeteorologicalApplicationsジャーナルに最初に公開されました。後方平均化の全体的な概念は、反復的に解決される表面エネルギーバランスコンポーネントの収束プロセスを促進するために導入されました。これは、時間がかかり、特に低風速で頻繁に非収束に陥る可能性が
2017年、ランドスケープBAITSSSモデルは、NLDAS気象データ（約12.5 km）を使用してGDALおよびNumPyライブラリとともにPythonシェルでスクリプト化されました。詳細独立モデルを秤量に対して評価したライシメータが測定ET、赤外線温度（IRT）と正味放射計の干ばつ耐性トウモロコシおよびソルガムに保全と生産研究所でのブッシュランド、テキサス州のグループによって、科学者からUSDA-ARSとカンザス2017年から2020年までの州立大学。 BAITSSSのその後の開発には、物理ベースの作物生産性コンポーネント、つまりバイオマスと作物収量の計算が含まれます。
理論的根拠
BAITSSSETモデルの主要コンポーネント
リモートセンシングベースの瞬間ETモデルの大部分は、作物係数と同様に、蒸発分率（EF）または参照ET分数（ET r F）を使用して季節値を計算します。これらのモデルは、一般に、土壌水分バランスと表面エネルギーバランスの灌漑コンポーネントを欠いています。 。その他の制限要因は、熱ベースの放射表面温度への依存です。これは、必要な時間分解能で常に利用できるとは限らず、雲量などの要因によってしばしば不明瞭になります。 BAITSSSは、リモートセンシングベースのモデルのこれらのギャップを埋め、熱ベースの放射表面温度の使用を解放し、高い時間（1時間ごとまたは1時間未満）および空間分解能をシミュレートするデジタル作物水トラッカーとして機能するように開発されました。（30メートル）ETマップ。 BAITSSSは、リモートセンシングに基づくキャノピー形成情報、つまり植生指数と老化の季節変動の推定を利用します。
アプローチとモデル構造
表面エネルギーバランスは、定量化するため、一般的に利用されるアプローチの一つであるET（潜熱 フラックスの観点束を気象変数と）、植生指数は、このプロセスのドライバです。BAITSSSは、表面エネルギーのバランスと抵抗を計算するために多数の方程式を採用しています。これらの方程式は、主にJavis、1976、 Choudhury and Monteith、1988、と、空力法またはフラックス勾配関係方程式 で、安定性関数が関連付けられています。MONIN -オブホフの類似性理論。
表面エネルギーバランスの基礎となる基本方程式
潜熱流束（LE）
BAITSSSの潜熱フラックスの空力方程式またはフラックス勾配方程式を以下に示します。 e o {e_ {c} ^ {o}}
キャノピーでの飽和蒸気圧であり、 e o {e_ {s} ^ {o}}
土用です、
e {e_ {a}}
は周囲蒸気圧、r acはキャノピー内の植物要素のバルク境界層抵抗、r ahはゼロ平面変位（d）+粗度運動量長（z om）と風速の測定高さ（z）の間の空力抵抗です。 Rとしての基板と天蓋高さ（D + Zとの間の空気力学的抵抗であるOM）、およびr ssは土壌表面抵抗です。L E= γ（（ e o − eNS+ NS+）。
＆ L E= γ（（ e o − eNS+ NS+）。
{LE_ {c} = { frac { rho _ {a} c_ {p}} { gamma}} { bigl（} { frac {e_ {c} ^ {o} -e_ {a} } {r_ {ac} + r_ {ah} + r_ {sc}}} { bigr）} And LE_ {s} = { frac { rho _ {a} c_ {p}} { gamma }} { bigl（} { frac {e_ {s} ^ {o} -e_ {a}} {r_ {as} + r_ {ah} + r_ {ss}}} { bigr）}}
BAITSSSの概略
潜熱フラックス（LE）と
顕熱フラックス様々な抵抗を示す電気アナロジー（：R土壌表面抵抗として（H）
SS：天蓋抵抗Rの
SCと）
表面温度（キャノピー温度：Tが
Cと土壌表面温度：T
s）。
顕熱流束（H）と表面温度の計算
BAITSSSにおける顕熱フラックスと表面温度のフラックス勾配方程式を以下に示します。=
ρ（（ NS−NS+）。
⟺=（（NS+ NS）。
ρ NS+ {H_ {c} = { rho _ {a} c_ {p}} { bigl（} { frac {T_ {c} -T_ {a}} {r_ {ah} + r_ {ac}} } { bigr）} Longleftrightarrow T_ {c} = { frac {H_ {c}（r_ {ah} + r_ {ac}）} { rho _ {a} c_ {p}}} + {T_ { NS}}}
=
ρ（（ NS−NS+）。
⟺=（（NS+ NS）。
ρ NS+ {H_ {s} = { rho _ {a} c_ {p}} { bigl（} { frac {T_ {s} -T_ {a}} {r_ {ah} + r_ {as}} } { bigr）} Longleftrightarrow T_ {s} = { frac {H_ {s}（r_ {ah} + r_ {as}）} { rho _ {a} c_ {p}}} + {T_ { NS}}}
キャノピー抵抗（r sc）
R用の典型的なジャービス型方程式SC BAITSSSで採用を以下に示し、RはC-minはRの最小値であるSC、LAIは葉面積指数、F Cは、の割合である天蓋に対する植物の応答を表す関数重み付け、カバー太陽放射を（ F 1）、気温（F 2）、蒸気圧不足（F 3）、土壌水分（F 4）は、それぞれ0から1の間で変化します。
非平均化（オレンジ）と比較した後方平均化（変更-緑）からの表面エネルギーバランスの空力抵抗の収束の図 NS=− I L 私1 2 3 4
{r_ {sc} = { frac {R_ {c-min}} {{ frac {LAI} {f_ {c}}} F_ {1} F_ {2} F_ {3} F_ {4}} }}
土壌水収支と灌漑決定の方程式
土壌表面と根域の標準的な土壌水分バランス方程式は、各タイムステップのBAITSSSに実装されており、灌漑の決定は根域の土壌水分に基づいています。
データ編集
入力
2016年5月22日から6月28日まで、テキサス州ブッシュランド近郊で測定された赤外線温度（IRT）とトウモロコシの気温と比較した、BAITSSS（複合表面）からの時間平均反復
解像表面温度。
一般に、ETモデルでは、水の使用量を計算するために、植生（物理的特性と植生指数）および環境条件（気象データ）に関する情報が必要です。BAITSSSにおける主要気象データ要件は、太陽放射照度（R S↓）、風速（U Z）、空気温度（T A）、相対湿度（RH）、または特定の湿度（Q A）、及び沈殿（P）。BAITSSSの植生指数の要件は、葉面積指数（LAI）とキャノピー被覆率（f c）であり、一般に正規化植生指数（NDVI）から推定されます。自動BAITSSSは、は計算できETを全体米国使ってアメリカ海洋大気庁（NOAA）の気象データ（時給NLDAS：1/8で北アメリカの土地データ同化システムを度;〜12.5キロ）、植生がインデックスによって取得したものランドサット、およびSSURGOからの土壌情報。
出力
BAITSSSは、各タイムステップでグリッド形式で多数の変数（フラックス、抵抗、および水分）を生成します。最も一般的に使用される出力である蒸発散量、蒸発、蒸散、土壌水分、灌漑量、および表面温度マップと時系列分析。
モデルの特徴
BAITSSSの時系列は、毎日の累積プロットシミュレートされた
トウモロコシのa）の
蒸散（T）、b）の
蒸発（E
ssのルートゾーンで）、c）の平均土壌水分（θ
根面で）、d）の平均土壌水分（θ
SURを、） e）
蒸発散量（ET）、f）グリッド
降水量（P）、およびシェリダン6（SD-6）LEMA（100°38 ’22 “”W、39°21 ‘）でサンプリングされたピクセルのシミュレートされた
灌漑（I
rr ;バープロット） 38インチN）5月10日から9月15日まで 米国カンザス州。陰影は5年の最大値と最小値を表し、黒い線は平均値を表します。
特徴 説明
2つのエネルギーバランス BAITSSSは、植生指数に基づく植生被覆率（f c）によって統合される、2つのソースのエネルギーバランスモデル（土壌とキャノピーのセクションを分離）です。
二層土壌水収支 BAITSSSシミュレート土壌表面の水分（θ SUR）とルートゾーンの水分（θルート）層を蒸発（E用の動力学に関連するSS）とtranspirative（T）フラックス。ルートゾーンの下の層からルートゾーン層への毛細管上昇（CR）は無視されます。両方の層の土壌水分は、圃場容水量（θfc）に制限されます。
表面温度 BAITSSSは、連続的な気象変数と植生指数によって定義された表面粗さを使用して、各時間ステップの土壌表面（下付き文字s）（T s）と林冠レベル（下付き文字c）（T c）でのHの表面温度反転フラックス勾配方程式を繰り返し解きます。。
土壌の地表熱流束 BAITSSSは、土壌表面の顕熱フラックス（H s）または正味放射（R n_s）に基づいて土壌表面の地熱フラックス（G）を推定し、植生表面のGを無視します。
蒸散 蒸散量の計算には、ジャービス型アルゴリズムに基づく林冠抵抗（r sc）の観点からの可変林冠コンダクタンスが使用されます。
蒸発 蒸発（E SS BAITSSSでは）に基づいて計算される土壌の抵抗（R SS）と土壌 水分量で土壌表面層（上部100ミリメートル土壌 水収支）。
灌漑 BAITSSSは、管理許容枯渇（MAD）と土壌水分量を使用して、ティッピングバケットアプローチ（スプリンクラーとして表面または点滴として表面下層に適用）を模倣することにより、農業景観における灌漑（I rr）をシミュレートします 発根深度でのレジーム（土壌層の下部100〜2000ミリメートル）。
バイオマスと収量 BAITSSSは、バイオマスの経験関数による蒸気圧の不足と穀物の割合によって正規化された蒸散効率から上記のバイオマスを計算します。
デジタル農業-規制された地下水管理地区について2013年5月10日から9月15日までの間に0.5MADを想定した自動BAITSSSを使用して、NLDASの1時間ごとの気象データとLandsatの植生指数から
シミュレートされた累積季節
蒸発散量（空間分解能30 mでmm） 。SD-6 LEMA、
カンザス、
アメリカ合衆国（黒丸、
水利権の形）。
農業システムの応用と認識
BAITSSSは南部でETを計算するために実施されたアイダホ州2008年、北部カリフォルニアの2010年のためにこれは、計算するために使用されたトウモロコシやソルガムでETブッシュランド、テキサス州北西部に2016のために、そして複数の作物カンザス2013年から2017年のために。 BAITSSSは、Bhattarai etal。を含む世界中の仲間の間で広く議論されてきました。2017年とジョーンズら。2019年に 農業、栄養および林業の米国上院委員会は、その中でBAITSSSを記載されている気候変動レポート。 BAITSSSは、Open Access Government、 Landsat科学チーム、 Grass＆Grainマガジン、 National Information Management＆Support System（NIMSS）、陸域生態学の記事でも取り上げられました。モデル、リモートセンシングベースのETモデルにおける顕熱フラックス推定と灌漑決定に関連する重要な研究貢献。
2019年9月、カンザス州北西部の地下水管理地区4（GMD 4）とBAITSSSは、米国科学振興協会（AAAS）から全国的に認められました。 AAASのに応答している全米18のコミュニティ強調表示された気候変動を を含むシェリダン郡の寿命を延長しますオガララ帯水層は、広範な農業慣行のためにこの帯水層が急速に枯渇している場所での水の使用を最小限に抑えることによって。AAASは、カンザス州シェリダン郡での水の効果的な使用をサポートする複雑なETモデルBAITSSSとDhungelおよびその他の科学者の取り組みの開発と使用について話し合いました。
さらに、カンザス州の上部共和党地域諮問委員会およびGMD 4 は、水使用、教育目的、およびコストシェアを管理するためのBAITSSSの考えられる利点と利用について議論しました。カンザス州立大学とETモデルを使用したGMD4によるオガララ帯水層保全の取り組みに関する短編小説がマザーアースニュース（2020年4月/ 5月）に掲載されました。
アプリケーション例編集
地下水と灌漑
正規化された蒸発散量（ET）と正規化された正味放射量（Rn）および正規化された水蒸気圧不足（VPD）の間の平均蒸発散ヒステリシス。
Dhungel et al。、2020、は、畑作物の科学者、システムアナリスト、および地区の水管理者と組み合わせて、シェリダン6（SD-6）ローカルでの季節的なETと年間の地下水取水率に焦点を当てた地区の水管理レベルでBAITSSSを適用しました。北西、5つの期間（2013年から2017年）のための管理計画（LEMAを）強化されたカンザス、米国。BAITSSSのシミュレートされた灌漑は、報告された灌漑と比較され、水利権管理ユニット（WRMU）内の不足灌漑を推測しました。ではカンザス、地下水揚水のレコードがあり、法的文書や水資源のカンザス部門によって維持します。季節内の給水量は、BAITSSSでシミュレートされたETおよび十分に水を与えられた作物の水条件と比較されました。
蒸発散ヒステリシスと移流
毎日の蒸発散量の不確実性。ライシメータの測定値は参照として使用されました。線形回帰は赤い線で、1対1の線は黒です。
ETヒステリシス（蒸気圧と正味放射）に関連するETの不確実性に関連する研究は、テキサス州ブッシュランドの対流環境でライシメーター、渦共分散（EC）、およびBAITSSSモデル（ポイントスケール）を使用して実施されました。結果は、BAITSSSからのヒステリシスのパターンがライシメータに厳密に従い、ECと比較した場合に正味放射に関連する弱いヒステリシスを示したことを示しました。ただし、ライシメータとBAITSSSはどちらも、ECと比較した場合にVPDに関連する強いヒステリシスを示しました。
課題と制限
季節的な時間スケールでの30mの空間分解能での1時間ごとのETのシミュレーションは、計算が難しく、データを大量に消費します。 風速が低いと、表面エネルギーバランス成分の収束も複雑になります。ピアグループPanetal。2017年およびDhungelet al。、2019 は、これらの種類の抵抗ベースのモデルのパラメーター化と検証が困難である可能性を指摘しました。シミュレートされた灌漑は、実際に現場で適用されたものとは異なる場合が
も参照してください
アイダホ大学が開発した別のモデルであるMETRICは、ランドサット衛星データを使用して蒸発散量を計算およびマッピングします。
SEBALは、表面エネルギーバランスを使用して、水循環の側面を推定します。SEBALは、蒸発散量、バイオマス成長、水分不足、土壌水分をマッピングします
参考文献
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外部リンク
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