森林被称为大自然的“绿色水坝”，在补充地球地下水储备方面发挥着至关重要的作用。然而，由于缺乏维护活动(例如间伐措施)而导致人工林过度拥挤，这是日本面临的一个紧迫问题。这种过度拥挤导致通过土壤蒸发和树木蒸腾(Et)(称为蒸散)的结合，大量水从这些森林流失到大气中。在日本茂密的森林中，Et是水资源枯竭的一个主要因素。因此，准确测量大范围的 Et 目前是一项关键任务，因为它可以更好地管理可用地下水资源，特别是在干旱期间。
为了应对这一挑战，筑波大学的一个专门研究团队开发了一种突破性的模型，可以比以前的方法更准确地预测 Et。该尖端项目重点关注柏树种植园，将卫星遥感技术与详细的森林清查 (FI) 数据相结合。
预测 Et 极其困难，因为它受到天气条件变化和树木生理反应的严重影响。然而，该团队的创新模型利用基于卫星的表面温度数据、多光谱成像和综合 FI 数据，无缝集成了这些变量。该模型的一个主要组成部分涉及根据 FI 信息计算边材面积，边材面积是树木输送水分的部分。该集成模型取得了令人印象深刻的结果，显示其预测与实际 Et 测量值之间具有高度相关性 (r = 0.76-0.89)。
这一开创性模型不仅限于柏树，还可以用于预测其他森林物种的 Et。它还可以与无人机等其他遥感工具结合使用。该模型是提高森林管理实践精度和效率的重要一步。它是促进可持续林业和了解森林在补充地球水资源方面的重要作用的重要工具。
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