地表水热通量主要包括感热/显热通量和潜热通量，是陆-气交互以及水-热-碳循环研究的重要变量。其中，潜热通量是地表蒸散发的能量形式，对农业水资源管理、作物水分利用效率等非常关键。由于热红外遥感对地表干湿变化、以及农业干旱响应快速，利用地表温度遥感数据可以快速准确的反演地表水热通量。

本方案系统涵盖从单站点到区域尺度的农田通量计算全流程。内容既包括FLUXNET2015、Ameriflux、CERN等站点的气象资料、地表温度、反照率、叶面积指数、土壤温湿度、涡动相关通量观测数据的处理与模型调优，也包含基于CLDAS、MODIS、GLASS等区域遥感数据、土壤质地数据以及机器学习蒸发比先验的区域扩展方法，并配套MATLAB程序实现。

专题一 农田通量计算原理

地表水热通量是陆面与大气交互的重要变量，包含了陆面和大气的共同信息。利用遥感能量平衡方程和土壤热传导方程耦合得到较为先进的数据同化模型，通过输入遥感地表温度和大气资料（风速、气温、相对湿度、大气压、太阳辐射）计算感热通量和潜热通量

专题二 站点数据准备及模型调试

农田通量单站计算方法

单站数据的下载与处理、以及模型参数的准备

地面观测数据可以选择FLUXNET2015、Ameriflux、CERN等观测网络下载。地面观测数据的处理，主要包括：

气象资料：包括风速、气温、大气压、相对湿度、太阳辐射、大气下行辐射，以及资料发生缺失如何填充等

地表温度、反照率：利用四分量辐射仪实现对地表温度、地表反照率的计算

叶面积指数：遥感叶面积指数数据的下载与单点信息提取

土壤热容量、土壤热传导系数：利用土壤水分和土壤质地进行计算

土壤温度：地面观测多层土壤温度数据

通量观测数据：感热通量、潜热通量、蒸发比的计算与处理

测量站点场景示意图

农田站点通量计算实践操作

模型调试与应用：利用MATLAB软件程序进行模型参数的调优，包括蒸发比、湍流传输系数、观测与模型误差、迭代次数等

模型验证：利用涡动相关仪器观测的通量对模型进行验证与评估

通量模拟结果及验证

专题三 农田通量区域计算

区域数据的下载与处理

大气数据：CLDAS等区域气象驱动数据的下载与时空插值

叶面积指数、植被指数：GLASS、MODIS遥感叶面积指数数据的下载与处理

地表温度、反照率：MODIS等地表温度数据产品

NDVI数据

区域模型参数的准备

土壤质地：区域土壤质地数据，包括土壤砂土含量和土壤黏土含量百分比

土壤温湿度：多层土壤水分与多层土壤温度

土壤热容量、土壤热传导系数：利用区域土壤质地和土壤水分计算

全球土壤黏土含量百分比图

区域蒸发比参数的准备

以点代面法：利用通量站点观测蒸发比作为区域参数的先验值

机器学习法：利用机器学习方法，综合地面观测资料、遥感数据、大气数据进行区域蒸发比参数的训练与建模，作为区域蒸发比参数的先验值

区域计算代码（MATLAB软件程序），以及农田区域通量计算实践操作

区域潜热通量计算结果

推荐：双碳目标下农田温室气体排放估算与模拟实践

农业是甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）等温室气体的主要排放源，占全产业排放的13.5%。农田温室气体又以施肥产生的N2O和稻田生产产生的CH4为主，如何对农田温室气体进行有效模拟，不确定性较大。本次内容从生命周期评价法（LCA）、经验模型和过程模型三个维度介绍农田温室气体排放的模拟，甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）的排放过程以及模拟技术，掌握农田温室气体排放的模拟技术。

推荐：双碳目标下DNDC模型建模及在土壤碳储量、温室气体、农田减排、土地与气候变化中的应用

DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型。

本次内容从DNDC安装与界面操作开始，系统介绍点尺度和区域尺度模拟，并深度融合遥感（ENVI）、地理信息系统（ArcGIS）、气象数据（GLDAS、CMIP6）、土壤参数工具（SPAW）等核心技术，真正打通模型应用的每一个关键节点。聚焦前沿研究方向，涵盖土壤碳储量动态、温室气体排放机制、农田减排潜力模拟、土地利用变化与未来土地预测、CMIP6气候情景驱动下的DNDC模拟等内容。通过大量实操与案例，不仅能够独立完成DNDC建模与结果分析，还能应对气候变化、土地利用变化等复杂情景下的科学研究与政策评估需求。

关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源