2.3　基础资料

本书研究的基础资料包括研究区的经济数据、河/湖的相关水文数据和气象数据，收集的数据时段为2000年和2013年。经济数据为研究区的GDP和人口，数据来源于研究区的统计年鉴。河/湖的相关水文数据来源于研究区的水资源公报。气象数据包括两种：①日蒸发量的模拟和验证阶段运用的观测站点气象数据；②SEBS模型估算蒸发量时运用的GLDAS（Global Land Data Assimilation System）气象数据。

在太原市城区日蒸发量的遥感估算中，收集了太原观象台、小店气象站和尖草坪气象站的气象数据，具体项目包括气温、相对湿度、气压、风速、太阳辐射、日照时数等日系列数据。3个气象观测站的地理位置见图2.8。

图2.8　气象站地理位置图

本书在气象数据的选取中主要考虑了两个方面，即时间和空间的因素。在时间维度上，目前国内的SEBS模型运用中，以日系列气象数据居多，瞬时气象数据运用得较少。遥感影像表征的是某一瞬时时刻的地面信息，因此以卫星过境时刻的瞬时气象数据作为模拟输入参数可提高反演结果的精度。在空间维度上，研究区的气象观测站较少，目前收集到气象数据的3个观测站点的地理位置也较集中，其对于太原市整个城区气象情况的代表性较弱。为使得气象数据同时具备时间上接近卫星过境时刻和空间分布上有较好的代表性，本书以GLDAS气象数据为SEBS模型的输入数据，为计算提供了精度较好的数据基础。全球陆面数据同化系统GLDAS是全球尺度的多重地表模型，其3h分辨率的地表观测值可满足本书研究在时间和空间上的精度要求。本书所运用的MODIS数据成像时刻都在2：00～4：00范围内，GLDAS 3：00的气象数据恰好最接近此卫星过境时刻的范围。首先选取GLDAS的气压、比湿、风速和气温4个波段，然后通过创建地理参考、旋转和重采样等操作得到研究区的气象数据分布图，最后将转换为匹配格式的气象数据图作为SEBS模型中的输入参数。