精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害风险评估——以浙江省松阳县为例

开展基于精细化茶树种植区的茶叶春霜冻灾害风险评估有利于增强茶叶生产过程中精准防御该灾害的能力。以浙江省松阳县为研究区,结合谷歌高分辨率卫星数据和GIS技术,获取松阳县精细化茶树种植区分布,并在此基础上,运用自然灾害风险形成理论构建茶叶春霜冻灾害风险指数模型,改变以往对整个行政区进行茶叶春霜冻灾害风险评估的方法,以茶树田块为单位,对松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害进行风险评估,并划分低风险、中风险、高风险的茶树田。结果显示,松阳县的茶树主要种植在县中部条带型区域,主要位于新兴镇、赤寿乡、樟溪乡、古市镇、斋坛乡、望松街道、叶村乡、水南街道、西坪街道这9个乡镇,其中新兴镇茶树田面积最大,是松阳县茶树田总面积的17. 5%;松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害低风险的茶树田主要分布在松阳县的中心地区,中风险的茶树田主要分布在松阳县的中部条带型地区,高风险的茶树田主要分布在松阳县的东西两侧。     

基于遥感资料的干旱监测研究

基于MODIS数据,对云南省2011年春季的干旱状况进行了监测,通过MODIS的植被指数和陆地表面温度数据建立了Ts-NDVI空间,并计算了温度植被干旱指数(TVDI)。TVDI指数可有效提高干旱监测的精度和效率,可以用来对大区域干旱进行检测。云南省旱情分布较广,受灾面积超过75%,仅西北角小片地区受干旱影响较小,在研究期间干旱区主要分布于云南省中部、东部和南部地区,并且随着时间的推移干旱区面积有增加的趋势。结果表明,利用MODIS卫星遥感数据进行干旱监测具有相当的可行性和适用性。     

丹阳市春茶生产气象灾害分析

该文利用丹阳市气象局1981—2020年气象观测资料,分析了丹阳市春季茶树生长期间可能出现的各种气象灾害;根据这些灾害的特性,建立了各自的判别指标;利用冻害隶属函数,重点分析了早春低温冻害对春茶生产的影响;同时,对各种气象灾害提出了相应的防御对策.     

温度植被干旱指数、干燥度指数、水体分布与干湿特征的关系

干湿研究的手段分为站点监测研究与遥感监测2种,由于遥感监测应用较晚,且不具有明显的周期性,二者的监测原理不同等原因,很少有人将2种手段的监测结果进行直接的比较研究。本研究基于气象数据和中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroadiometer,简称MODIS)数据,分别计算得到山东省聊城市干燥度指数(aridity index,简称AI)和温度植被干旱指数(temporature vegetation drought index,简称TVDI),基于高分辨率卫星遥感影像数据,提取聊城市地面详细的水体信息及其分布,得到水体分布的相对密集区域以及相对稀疏区域,最后将三者的结果进行对比分析。结果表明,(1)山东省聊城市AI、TVDI之间存在着很大的相关性,聊城西部地区2种指数明显偏高更为干燥,其中东部、西部TVDI均值分别为0.42、0.53,AI均值分别为1.79、1.86;(2)2种干湿指数的年尺度上升下降趋势基本吻合,季节间特征表现形式不同,但都可以反映相似的干湿状况空间分布规律;(3)东部、西部河流及缓冲区不覆盖区占东部、西部地区总面积比例分别为17.37%、37.71%,也呈现出西部干东部湿的特征,且与2种指数的分布规律相似。