基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测

HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的?HJ-1A/1B?CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数（MPDI,PDI）与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

多源卫星数据在甘蔗干旱遥感监测中的应用

目前80%以上的糖料甘蔗分布在缺少灌溉条件的旱坡地上,旱害已成为影响甘蔗生产最频繁、范围最广、损失最严重的自然灾害之一。本文选取了广西来宾市兴宾区凤凰镇这个具有代表性的大面积连片、连年种植的甘蔗区,利用高时间分辨率的MODIS卫星数据,采用植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)构建干旱指数(DI)遥感监测模型,并融合具有高空间分辨率的ETM卫星数据,进行甘蔗干旱遥感监测方法研究。应用该模型进行2004年和2005年秋季甘蔗旱情监测,制作了旱情时空变化的遥感图像,通过与旱情实况数据对比分析,证明该模型适用于甘蔗旱情监测。     

三种长期定量降水产品在淮河流域干旱监测中的潜力

融合地面实测、卫星遥感等信息的定量降水产品能为干旱监测提供时空分布式降水数据源。为评估定量降水产品在淮河流域的干旱监测潜力,该研究利用淮河流域27个气象站点实测降水数据,检验多源集成降水(Multi-Source Weighted-EnsemblePrecipitation,MSWEP)产品、气候灾害组融合站点的红外降水(ClimateHazardsGroupInfrared Precipitation with Station, CHIRPS)产品、基于人工神经网络的遥感降水估计-气候数据记录(Precipitation Estimation from RemotelySensedInformationusingArtificialNeuralNetworks-ClimateDataRecord,PERSIANN-CDR)产品共3种长期(30 a)定量降水产品精度。并采用标准化降水指数(StandardizedPrecipitationIndex,SPI)作为干旱指标,相关系数(Correlation Coefficient,r)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、临界成功指数(Critical Success Index,CSI)、干旱等级监测准确率(Accuracy,ACC)作为评价指标,评估各定量降水产品在淮河流域的精度及干旱监测潜力。结果表明:1)3种产品降水数据均在整体上对实测降水量有所低估;MSWEP精度优于其他2种定量降水产品,该产品的月、季、年尺度累计降水估算精度指标r分别为0.96、0.97、0.92,RMSE分别为26.38、50.01、124.73mm;CHIRPS与PERSIANN-CDR精度表现接近;2)MSWEP估算的极端短缺降水量精度最高,RMSE不足其他2种产品的50%;在降水极端短缺月,3种产品估算降水量相对实际降水量整体呈高估状态;3)MSWEP在干旱监测上的整体表现优于其他产品,基于MSWEP计算的月SPI、季SPI、年SPI指数的精度更高(r≥0.92,RMSE≤0.39),历史干旱月份识别(CSI≥0.89)及干旱等级监测(ACC≥80.3%)均更为准确;4)MSWEP对各级别旱情判定更为准确,并且对极端旱情的识别能力最强,各旱情等级下的ACC较CHIRPS和PERSIANN高;5)3种产品在淮河流域2000年典型干旱事件中均表现出了优秀的监测潜力,MSWEP产品更为准确地识别了2000年2—6月的典型干旱事件的时空发展过程。总体而言,相比于CHIRPS与PERSIANN-CDR,MSWEP降水数据在淮河流域精度更高,干旱监测潜力更大。3种定量降水产品的精度及干旱监测潜力对比评估结果,可为应用上述降水数据进行气象、农业干旱监测提供依据。     

干旱遥感监测模型在中国冬小麦区的应用

温度植被干旱指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）由于其物理意义明确,且数据易于获取,因此成为近些年在遥感旱情监测中应用较多的两个模型。为更好地完成遥感监测任务,提高精度,以全国冬小麦主产区为研究区域,利用EOS/MODIS数据,构建两个干旱指数模型,对2009年冬小麦作物主要生长时期进行干旱监测应用,并将其与不同深度土壤湿度进行相关分析、线性拟合比较及应用验证,认为两指数与10 cm深度土壤湿度相关性较好,TVDI大部表现为极显著相关,VSWI的相关性表现差于TVDI。基于土壤湿度的遥感旱情监测,TVDI比VSWI更能体现区域旱情变化趋势,其优势更明显。     

基于温度植被干旱指数的四川伏旱遥感监测与影响评估

利用2006年7～8月的NOAA/AVHRR数据，依据温度植被干旱指数(TVDI)对2006年四川伏旱进行监测与评估。采用了干旱监测合成滤云新技术，分析了Ts—NDVI特征空间属性和TVDI指数干旱监测能力，提出了四川伏旱TVDI计算模型、分级标准、和影响评估方法，结果表明：1)按最大地表温度原则得到的旬合成数据比按最大植被指数原则得到的旬合成数据具有更强的旱情监测能力；2)在Ts—NDVI特征空间中当NDVI较小时干湿边几乎同为水平直线，两者相差约45℃；3)TVDI指数因其大小不同而对旱情的监测能力也不一样，较小时说明没有干旱发生，较大时则一定有干旱发生，中间段对干旱的监测具有不确定性；4)2006年四川伏旱遥感监测与气候监测结果基本一致，农作物受旱面积与饮水困难人口数估算误差在10%以内。     

综合干旱指数构建及其在不同草原类型中的应用

干旱指数是评估旱情等级、制定防旱减灾对策的重要指标。该研究从干旱发生的物理机制出发,基于CRITIC(Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation)客观赋权法,综合考虑气象标准化降水蒸散指数(Standard Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)、植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)和日光诱导叶绿素荧光指数(Solar-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)在干旱发展过程中的作用机制,构建融合多源信息的综合干旱指数,探究其在不同草原类型干旱中的适用性和敏感性,进而分析干旱的时空分布及演化特征。结果表明:综合干旱指数既能敏锐捕捉气象干旱的早期开始,亦能从水文和牧业干旱角度综合反映旱情的持续过程和时间,相比单一干旱指数,具有综合表征多尺度干旱演化特征的优势;2007—2018年,内蒙古锡林郭勒草原干旱频率呈波动中下降趋势,干旱强度主要以轻中旱为主,重旱及以上干旱集中在春秋两季;空间分布上从西北向东南逐渐降低,呈现荒漠草原典型草原草甸草原,典型草原中北部旱情严重的特征。该研究对蒙古高原不同草原类型干旱事件精准监测及旱灾防御具有重要意义。     

环境减灾卫星数据在干旱监测中的应用

环境减灾卫星是首个以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座。本文尝试利用环减星HJ-1B上的CCD相机的红光和近红外波段计算归一化植被指数,用IRS光谱仪热红外波段反演地表温度,采用植被供水指数建立干旱监测模型。通过对2010年初广西隆林、田林、西林3县的干旱情况的遥感监测研究,结果表明：遥感干旱监测结果与旱情实况分布基本一致。说明该方法比较可靠,再加上环减星重访周期短、空间分辨率高,据此可以为广西抗旱救灾工作提供快速准确的信息服务。     

基于TRMM数据的山东省干旱监测及其可靠性检验

为了兼顾卫星遥感干旱监测的高时空覆盖性和气象站点干旱监测的普遍适应性,使用热带降水测量卫星(TRMM)3B43的逐月降水量资料和单站干旱监测Z指数方法,对区域干旱过程进行监测。研究以黄淮海平原冬小麦主产区的山东省为例,使用该方法对1998年1月-2010年12月间的逐月干旱情况进行了监测,并利用同期气象数据计算出来的标准化降水指数(SPI)对TRMM-Z指数进行了验证。结果表明TRMM-Z指数监测出的干旱发生、发展过程与实际相符,其监测结果与站点SPI相关系数为0.83,达极显著水平。该干旱监测方法在区域干旱监测与评估中具有很好的适用性和精度,为有效获取气象与农业旱情提供了一种新的思路。     

卫星遥感信息在贵州干旱监测中的应用

应用ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ资料探讨了监测贵州干旱的３种方法,即植被指数法,第４通道遥感下垫面亮温法和植被供水指数法。结果表明,植被供水指数与地面干旱指标数相关性最好,其空间分布与地面旱情分布基本一致。     

基于HJ-1A/1B数据的天然橡胶干旱监测

为对橡胶林进行干旱动态监测及其影响定量评估,提高农作物干旱监测的准确性和实时性,该文基于HJ-1A/1B数据和地面气象观测数据,以标准化植被供水指数及综合气象干旱指数为变量,通过与同步实测土壤含水量的数据融合构建天然橡胶干旱监测综合模型。经检验,模型的相对均方根误差、纳什效率系数、一致性指数分别为11.02%、0.40、0.85,模型具有较高的精度。应用模型对2010年5月至7月海南农垦国营阳江农场橡胶林干旱进行了监测。结果表明,干旱存在较明显的空间差异,西部重于东部、北部重于南部。5月上旬起旱情持续加重,7月上旬达到旱情高峰,直至监测末期(7月下旬)干旱虽然有所缓解,但旱情依然严重。干旱对橡胶树生长有明显的抑制作用。干旱对橡胶树归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、净初级生产力(net primary production,NPP)的影响存在滞后效应,滞后长度约1旬。干旱对NPP的影响从当旬开始有效,并延续3旬左右,干旱对NPP的延续效应较对NDVI明显。干旱对橡胶树产胶潜力、干胶产量的影响从当旬开始有效,并延续3旬左右,干旱对干胶产量的影响较对产胶潜力更为直接和长效。阳江农场橡胶林77.22%的像元产胶受抑与综合旱情指数呈现负相关性,其中26.70%为显著负相关。该文为天然橡胶干旱监测及评估提供参考。     

基于作物缺水指数的农业干旱监测模型构建

农业干旱监测问题对农业生产具有重要影响,因此精确监测农业干旱具有现实意义。该研究基于MOD16A2全球蒸散产品,计算作物缺水指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,结合地表温度、植被指数、降水量以及土壤湿度等多源遥感数据为自变量,3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI-3）为因变量,基于偏差校正随机森林算法构建山东省2000-2019年作物生长季（4-10月）的偏差校正随机森林干旱状况指数（Bias-corrected Random Forest Drought Condition Index,BRF-DCI）。并分析CWSI对于构建山东省农业干旱监测模型的影响。结果表明：加入CWSI后,所提出的BRF-DCI指数与SPEI-3观测指数的决定系数为0.72～0.85,优于未加入CWSI之前;加入CWSI后提高了干旱监测等级的准确率;BRF-DCI指数能较好地拟合各月份的SPEI-3指数,决定系数均在0.94以上;BRF-DCI指数能够准确反映山东省典型干旱年的干旱情况,有效监测山东省农业干旱情况。该研究对山东省农业旱情监测及旱灾防御具有较大的应用潜力。     

澜沧江流域干旱变化的时空特征

干旱是澜沧江流域的突出自然灾害,研究气候变化背景下的流域干旱变化特征具有重要科学意义与应用价值。该文基于澜沧江流域及其周边35个气象站点1960－2005年的日降水数据,利用多时间尺度下的标准化降水指数（SPI）分析了流域干旱变化的时空特征。研究发现,主成份分析与K-means聚类的多元统计方法可分别将流域在空间上分为4个具有不同干旱演化特征的区域,2种分区方案具有很高的空间一致性。对划分的4个区域典型站点的小波分析表明,流域干旱变化的周期一般在3～6 a。研究结论可为相关部门的决策提供参考。     

基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱

以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF（Bias-corrected random forest）,支持向量回归SVR（Support vector regression）和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。     

IMERG卫星降水产品在中国的干旱监测效用评估

GPM(Global Precipitation Measurement)时代,高时空分辨率的IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)是最主流的卫星遥感反演降水产品。该研究以地面网格CPAP(China Gauge-based Monthly Precipitation Analysis Product)数据为基准资料,选用标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)、标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)和综合气象干旱指数(Composite Index of Meteorological Drought,CI),评价了最新版回顾性IMERG降水产品在干旱监测方面的应用能力及比较了其计算的干旱指数间的差异性。结果表明:1)IMERG能较好地捕捉中国月均降水量的空间格局;其与CPAP数据具有较高的一致性,相关系数高于0.9的区域占大陆面积的73.7%。2)基于IMERG的干旱指数具有良好的可靠性,它与CPAP计算结果的区域平均相关系数在大部分地区超过0.8。总体上,SPEI较SPI和CI的适用性更好。3)在西南地区,IMERG可准确再现干旱随时间的变化过程并捕获典型干旱事件的空间特征,同样SPEI表现优于SPI和CI。总之,回顾性IMERG降水产品在中国干旱监测中表现出很好的应用潜力,但不同干旱指数会影响它的精度。在全球变暖条件下,基于IMERG的SPEI指数应用于干旱监测与评估整体上优于仅考虑降水因子的SPI指数,以及考虑降水和气温因子的CI指数。     

黄淮海平原气象干旱的演化特征与时空规律

干旱事件广泛地影响着作物的生长和发育,黄淮海平原是中国主要的粮食产区之一,全面了解该地区干旱变化特征对保障中国粮食安全至关重要。该研究基于标准化降水指数（standardized precipitation index,SPI）、标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）、自校正帕默尔干旱指数（self-calibrating palmer drought index,scPDSI）、干燥度指数（aridity index,AI）4种干旱指数,对黄淮海平原干旱强度、干旱频率、干旱面积占比、干旱持续时间进行对比分析。结果表明,4种干旱指数均指示出1970—2020年黄淮海平原干旱强度逐渐减弱,干旱面积占比先增加后减少、再增加再减少、再增加的波动变化趋势,且在空间上均呈现出平原中部变湿、东西部变干的趋势。但不同指数在表征干旱空间特征上还存在一定的空间分异。对于干旱频率,SPI和AI指数显示出北部地区干旱频率高达60%,而南部地区低于20%;SPEI和scPDSI指数则显示出的南北差异较小,分别介于25%～40%和30%～50%。对于干旱持续时间,SPI指数监测的南北差异最为明显,而SPEI和scPDSI指数监测的区域差异较小。SPI和SPEI两种干旱指数监测的干旱持续时间较短,scPDSI指数监测的干旱持续时间较长。综合来看,北部区域干旱强度更为严重,且干旱发生频率高、持续时间长,而南部地区则相反。研究可为制定应对干旱的农业政策提供科学的参考依据。     

基于图像三维连通性识别方法的长江流域干旱事件特征

全球变化背景下,干旱事件频发给区域水资源管理和社会经济可持续发展带来了巨大挑战,科学合理地辨识干旱发生发展过程一直是干旱研究领域的前沿与难点。该研究将图像三维连通性识别方法应用于气象干旱事件的识别和提取。在长江流域的应用表明此方法识别出的干旱事件与历史记录的吻合度较高,能有效识别气象干旱事件。基于1960—2015年标准化降水蒸散发指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI),长江流域共发生281场气象干旱事件,其中长历时干旱事件(历时大于4个月)64场。长历时干旱事件在流域中部发生次数多于东部和西部,2000年之后的发生频次、干旱面积和干旱强度大于2000年之前,单场事件发展方向以西北和东南为主。整体上,干旱事件发生频次和干旱强度在长江流域中部呈增加趋势,在流域东部和西部呈减小趋势。该研究有助于探索长江流域干旱事件发展演变规律。     

基于SPEI的宁夏沿黄城市带干旱特征及驱动性分析

宁夏沿黄城市带气候变化敏感,生态环境脆弱,探究区域干旱驱动机制,对进一步研究黄河流域高质量发展,优化区域农业水资源管理具有重要意义。利用研究区1995—2015年的气象资料,采用彭曼蒙特斯模型(P-M模型)和标准降雨蒸散指数(SPEI)获得区域潜在蒸散发量和干旱指数,通过Mann-Kendall突变检测法、滑动t检验和Pettitt突变检验,分析了研究区干旱时间变化周期,利用冗余分析法定量分析宁夏沿黄城市带干旱驱动因素。结果表明:(1)研究区在季节尺度上,单季旱发生频繁,以春季和秋季发生为主,自北向南整体呈现由高到底的趋势,且主要发生在北部地区,整体以0.013/10 a速率呈湿润化趋势;(2)在年尺度上干旱的下降趋势具有全域性,自北向南呈现由高到底的趋势;(3)宁夏沿黄城市带SPEI-12值在研究时段呈现逐年下降的趋势,通过3种突变检测函数,确定2008年出现异常值,这与降水分布一致;(4)各环境因子对SPEI指数的解释率均在75%以上,降水量、温度、地表净辐射是驱动SPEI值主要环境因子。其中,降水量对SPEI的贡献率最高,呈显著正相关关系。     

冬小麦干旱的下垫面孕灾环境研究——以淮河流域为例

基于1961—2019年淮河流域140个气象站点的日尺度降水数据和2000—2016年的月尺度的地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)数据,利用表征气象干旱的标准化降水指数(SPI)挑选确定冬小麦不同生长期的典型干旱年份;利用表征农业干旱温度植被干旱指数(TVDI),借助Landsat-8数据提取淮河流域冬小麦种植面积,进一步深入分析格网化后的高程、坡度、水系、土壤类型、土壤相对湿度和浅层地下水埋藏深度等下垫面孕灾环境条件与冬小麦干旱之间的相互关系及其影响,为冬小麦干旱防灾减灾研究提供理论依据和技术支持。结果表明:(1)1961—2019年,冬小麦不同生育期的降水变化趋势不明显,冬前生长期和灌浆成熟期降水呈现略微上升趋势,各气象站点上升下降趋势均不显著。根据SPI确定典型干旱年份,冬前生长期的典型干旱年份为2010年,越冬期为2011年,返青抽穗期为2006年,灌浆成熟期为2001年。(2)淮河流域农业干旱程度总体大于气象干旱,空间分布总体一致,但存在部分地区不一致的现象,即冬小麦干旱还受到下垫面孕灾环境的较大影响。(3)冬小麦干旱与水系、表层土壤相对湿度和浅层地下水埋深相关性较高,与高程、坡度、土壤类型相关性较小。淮河流域冬小麦干旱易发生在海拔相对较高、坡度较陡、土壤类型为半水成土、远离河流、表层土壤相对湿度较低和浅层地下水埋藏深度为1 m的区域,干旱程度主要呈现沿海至内陆递增、南高北低的特征,有必要加强此类地区防灾抗旱能力,增加人工灌溉设施。     

基于多源遥感数据的综合干旱监测模型构建

在全球气候变化越来越复杂的大背景下,准确监测华北粮食主产区的旱情对区域农业生产有重要的指导意义。以往的遥感干旱监测方法多侧重于监测土壤或植被等单一干旱响应因子,反映综合信息的能力较差,为此该研究使用中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)、热带降水测量计划(tropical rainfall measuring mission,TRMM)卫星等多源遥感数据,在综合考虑干旱发生发展过程中的土壤水分胁迫、植被生长状态和气象降水盈亏等因素的基础上,利用空间数据挖掘技术,构建综合干旱监测模型,并以山东省为例进行了试验验证。结果表明,模型监测出山东省近年来所经历的重大干旱过程与实际旱情一致,模型输出的旱情指标-综合干旱指数(synthesized drought index,SDI)与小麦的标准化作物单产变量的相关系数均大于0.7(P0.05);在小麦和玉米的生长期,综合干旱指数与作物受灾面积的相关系数在-0.67～-0.85之间,与标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)的相关系数在0.44～0.67之间,且通过了P0.01的极显著检验(3月份除外)。研究结果为综合评估区域干旱提供了一种新的方法。     

淮河流域农田旱涝逐日监测指标优化及适用性分析

淮河流域是中国农业旱涝灾害发生最为频繁的地区之一。研究该区农田旱涝时空格局特征,建立主要粮食作物农田旱涝动态监测方法,并提升其时效性与精细化水平,能为区域农田水资源合理调配提供参考。该研究选取1971-2020年淮河流域173个气象站点逐日气象观测数据和土壤水分数据,针对区域土壤及主要种植作物相关特性,优化了农田水分收支项,并计算了站点日尺度标准化前期降水蒸散指数（Standardized Antecedent Precipitation Evapotranspiration Index,SAPEI）。对SAPEI在淮河流域农田旱涝监测中的适用性进行评价,同时基于SAPEI分析了淮河流域50 a农田旱涝时空特征。结果表明：基于三参数log-Logistic概率分布拟合方法适用于淮河流域SAPEI的计算。SAPEI能较真实地反映面上逐日农田旱涝变化,有93%样本计算的Kappa系数超过0.6,与实际田间土壤墒情旱涝等级一致性程度达到高度一致或者几乎完全一致。基于SAPEI的旱涝时空分布特征显示年平均SAPEI呈上升趋势,总体表现出干旱趋于缓和;冬小麦生育期呈下降趋势,在1992年发生突变,由正常逐渐转变为偏旱;一季稻生育期正负波动明显;夏玉米生育期呈上升趋势,其中2001-2010年指数持续大于0,处于明显偏湿时段。从空间分布来看,流域大部分站点干旱呈现缓和趋势。SAPEI在淮河流域农田旱涝监测中具有较好的适用性,基于该指数开展旱涝监测和评估,能有效预防并减轻农田旱涝对作物影响,并为防灾减灾措施的制定提供决策依据。