برآورد تبخیر _ تعرق واقعی کشت آبی و باغات دشت نهاوند با استفاده از الگوریتم SEBAL

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران

2 استاد، گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران

3 دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران

4 دانشیار، گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران

چکیده

تبخیر و تعرق که شامل تبخیر از سطح خاک و تعرق از پوشش گیاهی می‌باشد یکی از مهم‌ترین عوامل اتلاف آب می‌باشد. بنابراین، یک پارامتر فیزیکی مهم برای مدیریت منابع آب و تعین نیاز آبی گیاه در بخش کشاورزی می‌باشد. اما، از آنجایی که برآورد دقیق آن بسیار مشکل و پر هزینه است، در این مطالعه، به منظور برآورد تبخیر و تعرق واقعی روزانه کشت آبی و باغات دشت نهاوند، ابتدا با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل 2 نقشه کاربری کشت آبی منطقه استخراج گردید. سپس، با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای لندست 8 و الگوریتم SEBAL، نقشه‌های تبخیر و تعرق در طول دوره رشد گیاه در دوره‌های 15 روزه (13 تصویر) در سال 2021 بدست آمد. بر اساس نتایج حاصل از الگوریتم SEBAL، بیش‌ترین میزان میانگین تبخیر و تعرق واقعی در تمامی تاریخ‌های مورد بررسی، مربوط به جنوب شرقی و مرکز منطقه مورد مطالعه است که علت آن، قرار گرفتن این منطقه در مسیر سرشاخه اصلی رودخانه گاماسیاب و تمرکز کشت آبی باغات در این منطقه می‌باشد. کمترین میزان میانگین تبخیر و تعرق واقعی نیز مربوط شمال شرقی دشت نهاوند، به دلیل عدم وجود منابع آبی سطحی و زیرزمینی کافی و به تبع کاهش سطح اراضی کشاورزی در این منطقه است. در نهایت، به منظور بررسی دقت روش SEBAL در محاسبه تبخیر و تعرق، نتایج حاصل از این روش با میزان تبخیر و تعرق حاصل از روش پنمن مانتیث، مقایسه گردید. نتایج این مقایسه نشان داد که روش SEBAL با میزان خطای RMSE برابر 82/0 از کارآیی مناسبی در برآورد تبخیر و تعرق برخوردار است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
ثنایی‌نژاد، سید حسین، نوری، سمیرا و هاشمی نیا، سید مجید (1390). برآورد تبخیر _ تعرق واقعی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای در منطقه مشهد. آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 25(3)، 547-540. 10.22067/jsw.v0i0.9641:doi
 زمان‌ثانی، الناز، خورانی، اسداله، صادقی لاری، عدنان و سدیدی، جواد (1396). ارزیابی برآورد تبخیر _ تعرق گیاه گندم با استفاده از الگوریتم سبال (مطالعه موردی: ایستگاه تحقیقات کشاورزی شهرستان حاجی‌آباد). پژوهش­های جغرافیای طبیعی، 49(4)، 681-667. doi: 10.22059/jphgr.2018.227348.1007012
سلطانی، اسعد، میر لطیفی، سید مجید و دهقانی سانیج، حسین (1391). برآورد تبخیر _ تعرق مرجع با استفاده از داده­های محدوده هواشناسی در شرایط اقلیمی مختلف. آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 26(1)، 149-139. 10.22067/jsw.v0i0.13637:doi
صحراگرد، ستاره، ناصری، عبدعلی، الباجی، محمد و کابلی زاده، مصطفی (1399). برآورد تبخیر _ تعرق واقعی با الگوریتم توازن انرژی سطحی سبال و تصاویر تلفیق شده لندست 8 و سنتینل 2 (مطالعه موردی: کشت و صنعت نیشکر میرزا کوچک خان). آبیاری و زهکشی ایران، 14(1)، 167-156.  dor: 20.1001.1.20087942.1399.14.1.14.7
کریمی طرقبه، حسین، کردوانی، پرویز و مهدوی، مسعود (1397). برآورد آب مصرفی کشاورزی دهستان سودلانه با استفاده از الگوریتم برآورد تبخیر - تعرق SEBAL. حفاظت منابع آب و خاک، 8(2)، 120-105. https://civilica.com/doc/1297368
گل ریحان، جلال، امینی‌نیا، کریم و ولیزاده کامران، خلیل (1402). برآورد تبخیر _ تعرق واقعی گیاهان مرتعی با الگوریتم SEBAL (مطالعه موردی: شهرستان اهر). توسعه جغرافیا و توسعه ناحیه­ای، 44(3)، 28-1. 10.22067/jgrd.2023.82588.1291:doi
نوری، حمید و فرامرزی، محمد (1396). بررسی تبخیر _ تعرق واقعی در کاربری­های مختلف اراضی کوهستانی با استفاده از الگوریتم سبال و ترکیب تصاویر ماهواره­ای MODIS و Landsat 8. جفرافیا و برنامه­ریزی محیطی، 66(2)، 38-56.  10.22108/GEP.2017.97932.0:doi
 
References
Ajjur, S.B., & Al-Ghamdi, S.G. (2021). Evapotranspiration and water availability response to climate change in the Middle East and North Africa. Climatic Change, 166, 28. doi: 10.1007/s10584-021-03122-z.
Al Zayed, I. S., Elagib, N. A., Ribbe, L., & Heinrich, J. (2016). Satellite-based evapotranspiration over Gezira Irrigation Scheme, Sudan: A comparative study. Agricultural Water Management, 177, 66-76. doi: 10.1016/j.agwat.2016.06.027.
Allen, R. G., Tasumi, M., & Trezza, R. (2007). Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)—Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133(4), 380-394. doi: 10.1061/(ASCE)0733-9437.
Allen, R., Waters, R., Tasumi, M., Trezza, R., & Bastianssen, W. (2002). SEBAL, Surface Energy Balance Algorithms for Land Idaho Implementation Advanced Training and User's manual. Version 1.0: 90 p.
Allen, R.G., Pereira, L., Raes, D., & Smith, M. )1998). FAO Irrigation and drainage paper No. 56. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 26-40.
Asadi, M., & Karami, M. (2020). Estimation of evapotranspiration in Fars province using experimental indicators. Journal of Applied Researches in Geographical Sciences, 20(56), 159-175. doi: 10.29252/jgs.20.56.159.
Asadi, M., & Valizadeh, K. (2022). Comparison of SEBAL, METRIC, and ALARM algorithms for estimating actual evapotranspiration of wheat crop. Theoretical and Applied Climatology, 149(1-2), 327-337. doi: 10.1007/s00704-022-04026-3.
Asadi, M., & Valizadeh, K. (2023). Estimating selected cultivated crop water requirement based surface energy balance algorithm. Arabian Journal of Geosciences, 16, 298. doi: 10.1007/s12517-023-11386-1.
Bastiaanssen, W. (2000). SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey. Journal of Hydrology, 229(1), 87-100. doi:10.1016/S0022-1694(99)00202-4.
Bastiaanssen, W.G.M. (2002). SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land). Advanced Training and User Manual, 12-76.
Bastiaanssen, W.G.M., Noordman, E.J.M., Pelgrum, H., Davids, G., Thoreson, B.P., & Allen, R.G. (2005). SEBAL model with remotely sensed data to improve water-resources management under actual field condition. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 131(1), 85-93. doi: 10.1061/(ASCE)0733-9437(2005)131:1(85).
Costa, J. D. O., Coelho, R. D., Wolff, W., José, J. V., Folegatti, M. V., & Ferraz, S. F. D. B. (2019). Spatial variability of coffee plant water consumption based on the SEBAL algorithm. Scientia Agricola, 76(2), 93-101. doi: 10.1590/1678-992X-2017-0158.
Du, J., Song, K., Wang, Z., Zhang, B., & Liu, D. (2013). Evapotranspiration estimation based on MODIS products and surface energy balance algorithms for land (SEBAL) model in Sanjiang Plain, Northeast China. Chinese Geographical Science, 23, 73-91. doi:10.1007/s11769-013-0587-8.
Genanu, M., Alamirew, T., Senay, G., & Gebremichael, M. (2017). Remote sensing based estimation of evapo-transpiration using selected algorithms: The case of Wonji Shoa Sugar Cane Estate. Ethiopia, 2-14. doi:10.20944/preprints201608.0098.v1.
Golreyhan, J., Amininia, K., & Valizadeh Kamran, K. (2023). Estimation of actual evapotranspiration of pasture plants using SEBAL algorithm (Research-case study: Ahar County). Journal of Geography and Regional Development, 21(3), 169-197. doi: 10.22067/jgrd.2023.82588.1291 [In Persian]
Huntingford, C., Verhoef, A., & Stewart, J. (2000). Dual versus single source models for estimating surface temperature of African savannah. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 4(1), 185-191. doi: 10.5194/hess-4-185-2000.
Karimi Torghabeh, H., Kardavani, P., and Mahdavi, M. (2018). Estimation of water consumption in agricultural sector of Soudlaneh Vill using estimation algorithm of evapotranspiration. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 2(8), 105-120. https://civilica.com/doc/1297368
Kustas, W.P., & Norman, J.M. (1999). Evaluation of soil and vegetation heat flux predictions using a simple two source model with radiometric temperatures for partial canopy cover. Agricultural and Forest Meteorology, 94, 13-29. doi:10.1016/S0168-1923(99)00005-2.
Ma, Y., Sun, S., Li, C., Zhao, J., Li, Z. And Jia, C. (2023). Estimation of regional actual evapotranspiration based on the improved SEBAL model. Journal of Hydrology. 619, 129283. doi: 10.1016/j.jhydrol.2023.129283.
Mikaeili, O., & Shourian, M. (2024). Improving Evapotranspiration Estimation in SWAT-Based Hydrologic Simulation through Data Assimilation in the SEBAL Algorithm. Water Resources Management, 1-22. doi:10.1007/s11269-024-03854-4.
Nishida, K., Nemani, R.R., Running, S.W., & Glassy, J.M. (2003). An operational remote sensing algorithm of land surface evaporation. Journal of Geophysical Research, 108(D9), 4270. doi:10.1029/2002JD002062.
Norman, J.M., Kustas, W.P., & Humes, K.S. (1995). Source approach for estimating soil and vegetation energy fluxes in observations of directional radiometric surface temperature. Agricultural and Forest Meteorology, 77(3), 263-293. doi:10.1016/0168-1923(95)02265-Y.
Nouri, H., & Faramarzi, M. (2017). Investigating actual evapotranspiration in different land uses in mountainous areas using SEBAL algorithm and a combination of MODIS and Landsat8 satellite images. Geography and Environmental Planning, 28(2), 39-56. doi: 10.22108/gep.2017.97932.0 [In Persian]
Owaneh, O. M., & Suleiman, A. A. (2018). Comparison of the Performance of ALARM and SEBAL in Estimating the Actual Daily ET from Satellite Data. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 144(9), 04018024. doi:10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001335.
Paul, G., Gowda, P. H., Vara Prasad, P. V., Howell, T. A., Aiken, R. M.,  & Neale, C. M. U. (2014). Investigating the influence of roughness length for heat transport (ZOH) on the performance of SEBAL in semi-arid irrigated and dryland agricultural systems. Journal of Hydrology, 509, 231-244. doi:10.1016/j.jhydrol.2013.11.040.
Rao Peddinti, S., Nicolas, F., Raij-Hoffman, L. and Kisekka, I. (2025). Evapotranspiration estimation using high-resolution aerial imagery and pySEBAL for processing tomatoes. Irrigation Science. 43, 51-64. doi:10.1007/s00271-024-00943-5.
Rawat, K.S., Bala, A., Singh, S. K., & Pal, R. K. (2017). Quantification of wheat crop evapotranspiration and mapping: A case study from Bhiwani District of Haryana, India. Agricultural Water Management, 187, 200-209. doi:10.1016/j.agwat.2017.03.015.
Sahragard, S., Naseri, A., Albaji, M., & Kabolizade, M. (2020). Estimation of actual evapotranspiration using SEBAL surface energy balance algorithm and fusion of Landsat8 and Sentinel2 satellite images (Case Study: Mirza Kouchak Khan Agroindustrial Company). Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 14(1), 156-167. [In Persian]
Sanaei-Nejad, S., Noori, S., & Hashemi nia, M. (2011). Estimation of evapotranspiration using satellite image data in Mashhad area. Water and Soil, 25(3), 540-547. doi: 10.22067/jsw.v0i0.9641 [In Persian]
Sánchez, J. M., Scavone, G., Caselles, V., Valor, E., Copertino, V. A., & Telesca, V. (2008). Monitoring daily evapotranspiration at a regional scale from Landsat-TM and ETM+ data: Application to the Basilicata region. Journal of Hydrology, 351(1-2), 58-70. doi:10.1016/j.jhydrol.2007.11.041
Sanchez, J., Kustas, W., Caselles, V., & Anderson, M. (2008). Modelling surface energy fluxes over maize using a two-source patch model and radiometric soil and canopy temperature observations. Remote Sensing of Environment, 112, 1130-1143. doi:10.1016/j.rse.2007.07.018.
Santos, C., Bezerra, B., Silva, B., & Neale, C. (2009). Assessment of daily actual evapotranspiration estimated by remote sensing algorithms. Anais XIV Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, 427-434. https://api.Semanticscholar.org/Corpus ID: 174779053.
Saxena, D., Choudhary, M., & Sharma, G. (2024). Spatiotemporal trends and evapotranspiration estimation using an improvised SEBAL convergence method for the semi-arid region of western Rajasthan, India. AQUA           Water Infrastructure, Ecosystems and Society, 73(3), 407-423. doi: 10.2166/aqua.2024.220.
 Shamloo, N., Sattari, M. T., Apaydin, H., Valizadeh Kamran, Kh., & Prasad, R. (2021). Evapotranspiration estimation using SEBAL algorithm integrated with remote sensing and experimental methods. International Journal of Digital Earth, 1-22. doi: 10.1080/17538947.2021.1962996.
Soltani, A., Mirlatifi, S., & Dehghanisanij, H. (2012). Water and Soil, 26(1), 139-149. doi: 10.22067/jsw.v0i0.13637 [In Persian]
Sun, Z., Wei, B., Su, W., Shen, W., Wang, C., You, D., & Liu, Z. (2011). Evapotranspiration estimation based on the SEBAL model in the Nansi Lake Wetland of China. Mathematical and Computer Modelling, 54, 1086–1092. doi:10.1016/j.mcm.2010.11.039. 
Wagle, P., Bhattarai, N., Gowda, P., & Kakani, V. (2017). Performance of five surface energy balance models for estimating daily evapotranspiration in high biomass sorghum. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 128, 192-203. doi:10.1016/j.isprsjprs.2017.03.022. 
 Yang, Y., Zhou, X., Yang, Y., Bi, S., Yang, X., & Li Liu, D. (2018). Evaluating water-saving efficiency of plastic mulching in Northwest China using remote sensing and SEBAL. Agricultural Water Management, 209, 240-248. doi:10.1016/j.agwat.2018.07.011.
Yibrie, E.A., Boteva, S., Zhang, L., & Elhag, M. (2024). Estimation of evapotranspiration based on METRIC and SEBAL model using remote sensing, near Al-Jouf, Saudi Arabia. Desalination and Water Treatment, 290, 94-103. doi: 10.5004/dwt.2023.29478.
Zamansani, E., Khoorani, A., Sadeghi-e-lari, A., & Sadidi, J. (2017). Evaluation of evapotranspiration of wheat using SEBAL algorithm (Case study: Agricultural Research Station of Haji Abad). Physical Geography Research, 49(4), 667-681. doi: 10.22059/jphgr.2018.227348.1007012 [In Persian]
Zhou, X., Bi, S., Yang, Y., Tian, F., & Ren, D. (2014). Comparison of ET estimations by the three temperature model, SEBAL model and eddy covariance observations. Journal of hydrology, 519, 769-776. doi:10.1016/j.jhydrol.2014.08.004.
Zotarelli, L., Dukes, M. D., Romero, C. C., Migliaccio, K. W., & Morgan, K.T. (2009). Step by step calculation of the Penman-Monteith Evapotranspiration (FAO-56 Method). Institute of Food and Agricultural Sciences, University of Florida. http://edis.ifas.ufl.edu.