Hidrológiai Közlöny 2008 (88. évfolyam)

5. szám - Tamás János–Bozán Csaba: Idősors távvezérelt biomassza produktivitási adatok és a potenciális párolgás elemzése Békés megye térségében

^TAMÁS^^^iOZÁN^Cs^Mdösoras^^ 51 jelen formájában is igen hatékonyan alkalmazható hazánk agroökológiai potenciáljának fizikai méréseken alapuló felmérésére és a változások (pl. klímaváltozás, antropogén beavatkozás) térben és időben nagy felbontású becslésére. 5. Irodalom Alten, R. G., Pereira, L. S., Raes, D. and Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements FAO Irrigation and drainage paper 56. Rome. Anyamha, A., J. Eastman R. and Tucker, C. J. 1998. Warm Enso Event of 1997/98: NDVI Precursors and Drought Pattern Prediction for South Africa. Greenbelt, NASA pp. 1-40. Bartholy, J. és Pongrácz, R. 2005. Extremes of ground-based and satellite measurements in the vegetation period for the Carpathian Basin. Physics and Chemistry of the Earth 30 (2005) 81-89. pp. Clarke, D., Smith, M. and El-Askari, K. 1998. Crop Wat for Windows: User Guide. FAO-IIDS-NWRC. p. 43. Han, L„ Wand, P., Yang, !!., Liu, S. and Wang, J. 2006. Study on NDVI-Ts space by combining LAI and evapotranspiration. Science in China: Series D Earth Sciences, 49 (7): 747-754. Kern A., Barcza Z., Bartholy J., Pongrácz R. és Fassang A. 2007. Vegetációs index adatsorok klimatikus vizsgálata Magyarországra. „KLÍMA-21" Füzetek, Klímaváltozás-Hatások-Válaszok, 49: 26-37 Kontur I., Kőris K. és Winter J. 1993. Hidrológiai számítások. Akadémiai Kiadó, Budapest. Pp. 143-184. Kovács F. 2006. A biomassza-mennyiség regionális változásának vizsgálata a Duna-Tisza közén műholdfelvételek alapján. In.: Kiss A., Mezősi G. és Sümeghy Z. (szerk.) Táj, környezet és társadalom. SZTE ÉTT, SZTE TFGT, Szeged, pp. 413-425. A'agler, P. A., Cleverly, J., Glenn, £., Lampkin, D., Huete, A. and Wan, Z. 2005. Predicting riparian evapotranspiration from MÓDIS vegetation indices and meteorological data. Remote Sensing Environment, 94: 17-30. Stöckli, R. and Vidale, P. L. 2004. European plant phenology and climate as seen in a 20 year AVHRR land-surface parameter dataset. Int. J. Remote Sensing, 25, 3303-3330. pp. Tamás J. és Németh T. (szerk.) 2005. Agrárkörnyezetvédelmi indikátorok elmélete és gyakorlati alkalmazásai. Debreceni Egyetem, Debrecen, p. 138. Tucker, C. J., Vanpraet, C. L., Sharman, M. J., van Ittersum, G. 1985. Satellite remote sensing of total herbaceous biomass production in the Senegalese Sahel: 1980-1984. Remote Sensing Environment, 17: 233-249. Redelfs, M. S., Stone, L. R., Kanemasu, E. T. and Kirkham, M. B. 1987. Greenness-Leaf Area Index Relationships of seven row crop. Agronomy Journal, 79: 254-259. Watson, D. J. 1947. Comparative physiological studies on the growth of field crops. Annals of Botany, N. S. XI (4): 41-76. Xianghu, L. and Liliang, R. 2007. Effect of temporal resolution of NDVI on potential evapotranspiration estimation and hydrological model performance. Chinese Geographical Science, 17 (4):357-363 TAMÁS JÁNOS Mg. Vízgazdálkodási és Térinformatikai szakmérnök, MTA doktora, tanszékvezető, egyetemi tanár. Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-tudományi Kar, Víz és Környezet-gazdálkodási tanszék. BOZÁN CSABA Okleveles agrármérnök, víz- és tápanyag-gazdálkodási szakirány (DATE); mezőgazdasági vízgazdálkodási szakmérnök (SZIE); PhD hallgató (DEATC); tud. munkatárs (Halászati és Öntözési Kutatóint., Vízi Erőforrás Gazdálkodás Osztály). Analysis of biomass productivity by remote sensing data and potential evapotranspiration data in region of Békés County Tamás, J. - Bozátt, Cs. Abstract: Effective calculation and determination of biomass evapotranspiration in different regional space and time was not available because of lacking of large scale resolution punctual data and its methodology of processing. Products of new generation of hyperspectral satellite sensors could give useful tool for professional users. In this paper a math treatment was introduced which was made by dissociation of 7 years time series from earth satellite multispectral remote sensing data (MODIS) in region of Békés County for the estimation of biomass production changing. The biomass growth could be described in regional space and time by continuous equations. The components of presented model were as follows: linear trend, periodic, autoregressive and random component. After the successfully forward transformation the effects of components (long term climate effect; yearly periodicity and autoregression; uncertainty of model) were determined and expounded. In this model the uncertainty of long term climate effects is high but periodic and autoregressive component in shortterm and middle term forecast provided more responsible values. The effects of changing space and time of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) correlated with Potential Evapotranspiration (PET) and Leaf Area Index (LAI) were delineated. Our finished and practical method could be more fitting than foregoing to determinate biomass potential. Keywords: remote sensing, multispectral data, NDVI, LAI, PET Klossy Irén alkotása