基于植被状态指数的甘肃省2000—2019年干旱时空特征分析

农业发展受干旱影响极为敏感。为了为制定科学的应对措施和干旱缓解措施提供科学依据,利用NDVI作为基础数据,将植被状态指数(VCI)作为表征干旱的指标,通过分析VCI的变化趋势、计算干旱频率和干旱面积占比、分析VCI与降水量的相关性,探讨2000—2019年不同空间尺度甘肃省干旱的时空分布特征,并且结合土地利用类型分析了不同用地类型发生不同程度旱情的可能性。结果表明:甘肃省农业干旱高发于春季,其次是秋季; 空间上以全域性干旱为主,即研究时段内甘肃省干旱面积占比大于50%为主,并呈现西北高东南低的空间格局; 植被状态指数与当月降水量的相关系数最大,达到了0.827; 林地和草地发生干旱的比例最低,未利用地发生干旱的比例最高。综上,甘肃省旱情以全域性干旱为主,且时空分布不均,整体旱情呈现逐渐缓解的趋势。     

基于植被指数的作物产量监测方法研究

在作物收获以前进行大范围的作物长势评价与作物产量估测，对粮食供需平衡、贸易、农业政策制定非常重要。该文收集了1984年到2002年的NOAA卫星和农业统计资料，计算耕地范围的植被状态指数VCI、温度状态指数TCI和植被生长状态指数VHI，分析了遥感植被指数与作物产量间的相关关系，分别建立了基于植被指数的线性回归模型和非线性回归模型。结果表明，遥感植被指数与作物产量间存在较好的相关性，其非线性回归模型在拟合精度上高于线性回归模型。研究目的是利用卫星资料得出应用于监测作物长势的植被指数，建立作物产量监测模型，应用于农作物遥感监测业务化运行系统。     

黄土高原植被变化对气象干旱多尺度响应特征与机制

基于黄土高原1983—2015年间的植被状况指数(VCI)与1~48个月尺度的标准化降水蒸散发指数(SPEI)和标准化降水指数(SPI),利用Pearson相关系数法、线性回归法和Mann-Kendall趋势检验法等方法研究了黄土高原地区植被对气象干旱的多时间尺度时空响应特征。结果表明:(1)1983—2015年,黄土高原植被状况整体趋于改善,但黄土高原整体干湿状况变化趋势不大。(2)黄土高原绝大部分区域植被变化与气象干旱指数呈现显著正相关关系,表明植被活动受到水分的限制较强。但是,过去几十年,黄土高原地区植被受到水分限制的影响程度有逐渐减轻的趋势。(3)黄土高原植被对短时间尺度的水分盈亏变化相对敏感,尤其是耕地和草地对1~4个月的SPEI更为敏感,而林地对SPEI的响应时间尺度较为分散。黄土高原VCI与SPEI、SPI的最大相关系数均主要出现在生长季(4—10月),表明水分条件在生长季对植被活动的影响较为显著。