【Python】SEBS模型计算蒸散发

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SEBS模型介绍

近年来出现了许多遥感反演蒸散发的模型，SEBS模型是由荷兰籍华人苏中波先生基于 SEBAL模型基础上发展的进行蒸散估算单层模型。该模型参数获取简单，计算方法明确，且估算精度较高。可用于下垫面不统一且研究区范围大的区域。

SEBS模型是一种综合利用遥感反演参数和研究区卫星过境时刻气象数据作为输入参数的模型。具体来说SEBS模型计算蒸散发需要四步：第一步，从预处理后的遥感数据中获得地表参数（地表比辐射率，地表反照率，植被覆盖度，地表温度、归一化植被指数）。第二步，依据研究区内地面气象数据获得参照高度的气象场（气压、气温、风速、相对湿度等）。第三步，利用前两步提取的数据及能量平衡公式得出能量平衡公式中的各个分量，包括地表净辐射量、土壤热通量、感热通量等。第四步，根据地表能量平衡原理得到潜热通量，由潜热通量得到瞬时蒸散量，然后经过时间扩展得到日蒸散发量。

传统SBES模型可以使用ILWIS软件，通过多步计算得到日蒸散发量，这种计算方法复杂且时间长，本推文介绍一种Python代码方式，只需要准备好数据，就可以快速进行计算，得到日参考作物蒸散量。为什么要收费呢！是因为笔者也是花了钱和精力才学会了这种方法，并进行了代码改进。
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