Моделирование эвапотранспирации агроэкосистем на основе энергобалансовых, имитационных моделей и машинного обучения

Эвапотранспирация (ET) - важная составляющая водного и энергетического балансов агроэкосистем, являющаяся индикатором влагообеспеченности посевов. Энергобалансовые модели на основе данных ДЗЗ позволяют оценивать пространственное распределение ET, однако модели имеют разную точность, а безоблачные съемки дискретны во времени. В энергобалансовых моделях ET определяется через скрытый поток тепла LE как остаточный член уравнения энергетического баланса Rn - G = LE + H, где Rn - радиационный баланс, G - поток тепла в почву, H - явный поток тепла. Входными данными являются спутниковые наблюдения в оптическом и тепловом диапазонах, а также наземные метеорологические данные.

В представленном исследовании было проведено сравнение двух энергобалансовых моделей. Двухуровневая модель TSEB (Norman et al., 1995) описывает стратификацию приземного слоя с использованием теории Монина-Обухова и серии аэродинамических сопротивлений, а PT-JPL (Fisher et al., 2008) использует понижающие коэффициенты (факторы стресса) потенциальной ET. Обе модели разделяют LE на испарение с поверхности почвы и транспирацию. PT-JPL показала лучшие метрики качества (R² = 0,39; RMSE = 86,8 Вт/м²), превзойдя TSEB.

Модель PT-JPL была выбрана для дальнейшей оптимизации. Градиентный бустинг (CatBoost) (Prokhorenkova et al., 2018) обучался на остатках LE модели PT-JPL; выборки разделялись по кластерам станций (DBSCAN) для сохранения обобщающей способности. Рекурсивный отбор признаков выделил три основных предиктора: относительную влажность воздуха, баланс коротковолновой радиации и вегетационный индекс NDVI. Интерпретация CatBoost показала, что PT-JPL завышает ET при высокой влажности воздуха и занижает при низкой. Модель ML-PT-JPL повысила R² на тестовой выборке с 0,39 до 0,60, снизив RMSE до 66,7 Вт/м² (~23 %).

Для перехода от мгновенных значений в момент пролета спутника к суточным и сезонным существуют различные методы. Метод отношения к эталонной ET (ETrF) (Allen et al., 1998) существенно превзошёл метод доли испарения EF (R² = 0,55 и RMSE = 1,05 мм/сут против −1,32 и 2,39 мм/сут). Для сезонной динамики сравнены три подхода: линейная интерполяция ETrF между съемками, ассимиляция LAI и ET в модель WOFOST (De Wit et al., 2019) (ансамблевый фильтр Калмана). Лучшей оказалась Pure-ML (сутки: R² = 0,64, RMSE = 0,85 мм/сут; месяц: R² = 0,80, RMSE = 16,0 мм/мес), затем ML-PT-JPL + ETrF (сутки: R² = 0,51, RMSE = 0,99 мм/сут; месяц: R² = 0,68, RMSE = 20,2 мм/мес) и гибрид с WOFOST (0,44; 1,06 и 0,57; 23,4), что может быть связано с накоплением ошибок на этапе определения параметров модели.

Реализован открытый сервис на Streamlit (agroet.streamlit.app) с использованием Google Earth Engine (GEE). Сервис возвращает временные ряды и карты ET, транспирации и испарения с поверхности почвы; расчет одного года для сельскохозяйственного поля занимает около 3 минут.