发量(ETO)。这种方法是一个简单的薄记程序。当水分亏缺累积量为APWL时,干旱时 期(Pe<ETO)的土壤水分(Sm)由下式决定: WHC Sm= whce APWL 水分保持能力(WHC)可根据土壤质地(假定单个地形单元是一致的)和植被类型(由 光谱分类提取)来确定。该方法中,干旱季节实际蒸散发量等于土壤水分加上降水量的减少 量。当Pe>ETO时,认为实际的蒸散发量等于潜在的蒸散发量。过剩的土壤水的削减过程能 用公式表示,可通过一个线性方程计算,其参数依赖于水文地质状况。该方法可以在GIS 环境下实现,用于模拟基流( Meijerink等,1994),而且可以进一步扩展用NDVI值,NDⅥI 值和作物系数相关( Seevers和 Ottman,1994)。建议率定WHC的值和浅层水井的地下水 位波动的削减因子。 在赞比亚地区, Houston(1982)成功地应用了类似的方法估算地下水补给量。计算中, 蒸散发以潜在的蒸散发速率计算,当土壤水分亏缺小于根系常数时,根系常数根据区域主导 的植被类型来估算(疏林,200mm;低矮植物,75mm;植被稀少/裸土,50mm)。 Rodier(1975)认为要估算直接径流量,需确定有效降雨量(Peε)。他计算岀萨赫勒小 流域地区不同降水频率的的径流系数,并通过航空相片描述流域状况(透水和不透水)。其 他地区类似数据从区域观测站获得。地下水出流区由于上升流的存在,可与补给区进行区分。 有植被覆盖的地下水排泄区水流损失估算的简单方法是假定此损失等于ETO。这种假定的 前提是地下水的毛管水上升到植被根区,此时,植被“不缺水”。如果干旱期较长,对于浅 层根系作物或裸土需根据地下水位深度和地表覆盖物的质地估算毛管水上升,以代替ETO 损失值。这些都可以通过热波段图像进行验证。这种方法很适宜通过GS来实现,并用于 确定地下水埋藏深度、质地和土地覆盖类型。在补给区,蒸发损失不能大于补给量 (4)确定补给的定量方法 估算空间变异的补给的定量方法到目前为止仍都不是很精确。误差的主要来源是不饱和 区水力参数和植物根系参数的水平和垂直变异性以及确定潜在蒸散发的困难性,因为来自于 蒸发池的观测数据很少能与计算的数据(如利用 Penman- Monteith模型计算所得的数据) 相一致的。 (5)地下水模型的率定 在水文研究实践中,空间的补给量是通过地下水模型的率定来估算的。利用观测数据率 定地下水模型的水头模拟值后,对水流的分布和图像解译的相对补给值进行对比是非常有用 的。产生的误差可能是由水力模型参数、侧向边界条件(特别是特定水头、水流的错误估计) 以及图像的错误解译而引起的。在率定结果不唯一的情况下,可能存在多种补给的空间分布 形式 (6)一维非饱和水流模型 这种模型在降雨和潜在蒸散发给定的情况下,通过土壤质地和植物根区吸收地下水的函 攵,模拟水分的垂直运动过程。从理论上讲,这类模型能把植被的分类信息转换为补给量信 息。然而,植物根区的函数信息主要用于作物而非天然植被。只对测定的点数据进行内插不 能很好地描述区域的空间变异发量（ETO）。这种方法是一个简单的薄记程序。当水分亏缺累积量为 APWL 时，干旱时 期（Pe<ETO）的土壤水分（Sm）由下式决定： APWL WHC Sm WHCe − = 水分保持能力（WHC）可根据土壤质地（假定单个地形单元是一致的）和植被类型（由 光谱分类提取）来确定。该方法中，干旱季节实际蒸散发量等于土壤水分加上降水量的减少 量。当 Pe>ETO 时，认为实际的蒸散发量等于潜在的蒸散发量。过剩的土壤水的削减过程能 用公式表示，可通过一个线性方程计算，其参数依赖于水文地质状况。该方法可以在 GIS 环境下实现，用于模拟基流(Meijerink 等，1994)，而且可以进一步扩展用 NDVI 值，NDVI 值和作物系数相关（Seevers 和 Ottman，1994）。建议率定 WHC 的值和浅层水井的地下水 位波动的削减因子。 在赞比亚地区，Houston（1982）成功地应用了类似的方法估算地下水补给量。计算中， 蒸散发以潜在的蒸散发速率计算，当土壤水分亏缺小于根系常数时，根系常数根据区域主导 的植被类型来估算（疏林，200mm；低矮植物，75mm；植被稀少/裸土，50mm）。 Rodier（1975）认为要估算直接径流量，需确定有效降雨量（Pe）。他计算出萨赫勒小 流域地区不同降水频率的的径流系数，并通过航空相片描述流域状况（透水和不透水）。其 他地区类似数据从区域观测站获得。地下水出流区由于上升流的存在，可与补给区进行区分。 有植被覆盖的地下水排泄区水流损失估算的简单方法是假定此损失等于 ETO。这种假定的 前提是地下水的毛管水上升到植被根区，此时，植被“不缺水”。如果干旱期较长，对于浅 层根系作物或裸土需根据地下水位深度和地表覆盖物的质地估算毛管水上升，以代替 ETO 损失值。这些都可以通过热波段图像进行验证。这种方法很适宜通过 GIS 来实现，并用于 确定地下水埋藏深度、质地和土地覆盖类型。在补给区，蒸发损失不能大于补给量。 （4）确定补给的定量方法 估算空间变异的补给的定量方法到目前为止仍都不是很精确。误差的主要来源是不饱和 区水力参数和植物根系参数的水平和垂直变异性以及确定潜在蒸散发的困难性，因为来自于 蒸发池的观测数据很少能与计算的数据（如利用 Penman-Montheith 模型计算所得的数据） 相一致的。 （5）地下水模型的率定 在水文研究实践中，空间的补给量是通过地下水模型的率定来估算的。利用观测数据率 定地下水模型的水头模拟值后，对水流的分布和图像解译的相对补给值进行对比是非常有用 的。产生的误差可能是由水力模型参数、侧向边界条件（特别是特定水头、水流的错误估计） 以及图像的错误解译而引起的。在率定结果不唯一的情况下，可能存在多种补给的空间分布 形式。 （6）一维非饱和水流模型 这种模型在降雨和潜在蒸散发给定的情况下，通过土壤质地和植物根区吸收地下水的函 数，模拟水分的垂直运动过程。从理论上讲，这类模型能把植被的分类信息转换为补给量信 息。然而，植物根区的函数信息主要用于作物而非天然植被。只对测定的点数据进行内插不 能很好地描述区域的空间变异