Page 18 - 2024年第55卷第5期

市 １０ｍ × １０ｍ空间分辨率的影像数据。
本研究使用的气象数据来源于欧洲中期天气预报中心（ ＥｕｒｏｐｅａｎＣｅｎｔｒｅＦｏｒＭｅｄｉｕｍ － ＲａｎｇｅＷｅａｔｈｅｒ
Ｆｏｒｅｃａｓｔｓ，ＥＣＷＭＦ）提供的 ＥＲＡ５ － ＬＡＮＤ再分析数据集，它是以 ＥＣＷＭＦ第五代再分析产品 ＥＲＡ５模拟
的陆地场大 气 变 量 驱 动，采 用 修 正 的 陆 面 水 文 模 型 ＨＴＥＳＳＥＬ、ＣＹ４５Ｒ１模 拟 得 到。与 ＥＲＡ５相 比，
ＥＲＡ５ － ＬＡＮＤ具有更高的空间分辨率，其分辨率可达 ０．１° × ０．１°。本研究使用的是 ＥＲＡ５ － ＬＡＮＤ提供的
降水、露点温度、气温、土壤水、反照率、净辐射、气压等数据。
本研究基于海河流域多尺度地表通量与气象要素观测数据集 ［１１ － １２］ 中北京市及周边 ３个观测站（大
兴、密云和怀来）来验证模拟的 ＥＴ结果，数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 （ｈｔｔｐ：??ｗｗｗ．
ｎｃｄｃ．ａｃ．ｃｎ?ｐｏｒｔａｌ? ）。
本研究使用 ＭＯＤＩＳ（Ｍｏｄｅｒａｔｅ － ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＩｍａｇｉｎｇＳｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ）数 据 来 验 证 反 演 的 植 被 指 数。
ＭＯＤＩＳＬＡＩ（ＬｅａｆＡｒｅａＩｎｄｅｘ，叶面积指数）数据来自 ＭＯＤ１５Ａ２Ｈｖ００６，ＭＯＤＩＳＥＶＩ（ＥｎｈａｎｃｅｄＶｅｇｅｔａｔｉｏｎ
Ｉｎｄｅｘ，增强型植被指数）数据来自 ＭＯＤ０９ＧＡ。人为热通量（ＡｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃＨｅａｔＦｌｕｘ，ＡＨＦ）数据来源于
中国陆表人为热排放通量数据集 ［１３］ ，选择 ２０１６年的数据作为 ２０１６—２０２１年的人为热通量数据。该数
据集通过收集各省市的能源消费数据和社会经济数据，采用清单法估算地级市（地、区、盟）的年平均
人为热通量，进而综合多源遥感数据建立人为热通量 ＡＨＦ估计模型，得到网格 ＡＨＦ ［１４ － １５］ 。
２．２．２ １０ｍ × １０ｍ分辨率的植被指数反演 基于哨兵二号卫星数据计算月值 ＮＤＶＩ（归一化植被指数，
ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）：
Ｒ － Ｒ ｒｅｄ
ｎｉｒ
ＮＤＶＩ ＝ （１）
Ｒ ＋ Ｒ ｒｅｄ
ｎｉｒ
式中：Ｒ 为近红外波段（８４２ｎｍ）；Ｒ 为红色波段（６６５ｎｍ）。
ｒｅｄ
ｎｉｒ
增强型植被指数（ ＥＶＩ）计算为：
２ ．５（Ｒ － Ｒ ）
ｎｉｒ
ｒｅｄ
ＥＶＩ ＝ （２）
（ Ｒ ＋ ６Ｒ － ７．５Ｒ ＋ １）
ｎｉｒ
ｂｌｕｅ
ｒｅｄ
式中 Ｒ 为蓝光波段（４９０ｎｍ）。
ｂｌｕｅ
２．２．３ 蒸散发估算 本研究基于作者先前构建的 ＰＴ － ＪＰＬｉｍ四源蒸散发模型来估算城市蒸散发，该模
型是在 ＰＴ － ＪＰＬ模型的基础上，同时考虑自然下垫面植被特征和城市不透水面蒸发的四源蒸散发模型，
使其适用于城市下垫面的蒸散发模拟。该模型具有大量的生态生理学参数，能够反映城市植被特征，
其模拟结果已经在全球 ２１４个通量站点上得到了验证 ［７］ 。在 ＰＴ － ＪＰＬｉｍ模型中，城市蒸散发（ＥＴ）被划
分为：
ＥＴ ＝ Ｅ＋ Ｅ＋ Ｅ＋ Ｅ （３）
ｔ ｂ ｉ ｕ
式中：Ｅ 为植被蒸腾，ｍｍ；Ｅ 为土壤蒸发，ｍｍ；Ｅ 为截留蒸发，ｍｍ；Ｅ 为不透水面蒸发，ｍｍ。
ｔ ｂ ｉ ｕ
Ｅ 的构建在本研究中类似于冠层的截留蒸发，研究的是湿润不透水面蓄水的蒸发量 ［７，１６］ 。
ｕ
值得一提的是，本研究在模拟蒸散发的过程中，城市能量平衡方程增加了人为热项，城市地区和
自然生态系统之间的显著差异是城市地区的能量平衡中存在人为热通量。
２．２．４ 水分利用效率模拟 在本研究中，基于解析型 ＷＵＥ（ＷａｔｅｒＵｓｅＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，水分利用效率）模
型 ［１７］ 来计算生态系统水分利用效率，水分利用效率被定义为每单位的生态系统蒸散耗水所产生的总初
级生产力（ ＧｒｏｓｓＰｒｉｍａｒｙＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ＧＰＰ），在解析型 ＷＵＥ模型中 ＷＵＥ表示为：
Ｃｐ
ａ ａ
ＷＵＥ ＝ ［１ － ｅｘｐ（ － ｋＬＡＩ）］（１ － ｆ） （４）
Ｅ ｉ
１．６（Ｄ ＋ ｇ １槡 Ｄ）
－ １
式中：Ｃ 为环境大气中的 ＣＯ 浓度，ｍｏｌ·ｍｏｌ；ｐ 为大气压，ｋＰａ；Ｄ为饱和水气压差，ｋＰａ；ＬＡＩ
ａ ２ ａ
为叶面积指数；ｋ为消光系数；ｆ计算为 Ｅ?ＥＴ ［１７］ 。
Ｅ ｉ ｉ
２．２．５ 总 初 级 生产力 模拟 本 研究 使用 ＰＭＬ＿Ｖ２模 型 来 模 拟 北 京 市 主 城 区 １０ｍ× １０ｍ 分 辨 率 的
ＧＰＰ ［１８ － ２０］ ，ＧＰＰ计算为：
— ５ １ —
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