基于温度植被干旱指数的曲靖市干旱监测研究

本研究利用MODIS归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)产品数据,构建Ts-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数(TVDI),分析评价云南曲靖市2010—2012年的干旱时空分布状况。结果表明,2010年曲靖市遭遇了非常严重的干旱灾害,受灾面积高达研究区总面积的80%以上,基于TVDI指数的旱情动态监测方法适合云南省曲靖干旱监测。本研究建立的温度植被干旱指数模型提高了干旱监测的实用性,在曲靖市干旱监测上具有很好的适应性,可以广泛应用到该地区干旱监测研究中,为曲靖的农业防灾减灾能力和可持续发展提供科学保障。     

多种干旱遥感指数在临沂地区的适用性分析

为研究临沂地区适合的干旱遥感指数,本文利用2012年4～11月MODIS数据反演了临沂地区的NDVI和EVI植被指数,分别构建了温度植被指数(TVDI)和植被供水指数(VSWI)。结合地面实测土壤相对湿度数据,建立了上述植被指数与土壤相对湿度的关系模型,并反演得到区域性的土壤墒情。通过比较多种干旱遥感指数的反演结果,研究了适宜于临沂地区的遥感干旱监测模型。结果表明：TVDI_NDVI、TVDI_EVI、VSWI_NDVI和VSWI_EVI4种干旱遥感指数与10～20cm的土壤相对湿度均显著关系,82%通过0.01显著性检验,TVDI指数的相关系数总体比VSWI指数高5%,TVDI_EVI的相关系数比TVDI_NDVI指数高3%,VSWI_NDVI的相关系数比VSWI_EVI高1%,差异较小。     

遥感干旱监测模型研究及在湖南夏季高温干旱中的应用

利用MODIS数据的增强型植被指数和陆地表面温度数据,反演得到湖南省逐月的改进型增强植被指数和温度状态指数,并与临近气象台站的综合气象干旱指数进行相关性分析,选取适宜的权重因子建立干旱状态指数(DCI)遥感干旱监测模型,并对其划分了遥感干旱等级。将此模型应用到2013 年6—9 月湖南旱情的监测中,该模型能较好地反映全省旱情的时空演变特征以及旱情的演变情况。该模型一定程度上削弱了云层的影响,在湿润的南方地区的农作物长势监测、作物估产和灾损评估等方面具有重要的应用前景。     

近60年河北省冬小麦干旱风险时空规律

干旱是造成作物减产的主要自然灾害,开展作物干旱成因机制和时空特征研究,对于稳定区域粮食生产有重要意义。本研究基于河北省内18个国家标准气象站点1958—2016年的长时间序列观测资料,采用水分亏缺指数(CWDI)作为干旱评价指标,分析了近60年来河北省冬小麦的干旱风险时空格局;通过CWDI对不同气象因子的敏感性分析,进一步探究了冬小麦干旱的成因机制。研究表明,冬小麦生育期需水量和干旱风险呈先增后减再增加的特征,在拔节–抽穗阶段的干旱风险最高,其次是抽穗-成熟阶段。冬小麦全生育期间干旱等级以重旱和特旱为主,特别在其产量形成的关键生长中后期,河北省东南部黑龙港地区面临较高的旱灾风险。冬小麦干旱受降水、气温、湿度等多种因素的影响,其中影响最大的是降水;气温是影响冬小麦生育后期干旱程度的关键因子,伴随近几十年气候变化冬小麦生长期内温度明显升高,将增加冬小麦生长期的耗水量和灌溉需求。本研究揭示了气候变化影响下河北省冬小麦干旱风险的时空演变规律,识别出了干旱灾害的高风险区和关键生育期阶段,可为优化冬小麦灌溉管理和农田防灾减灾提供参考依据。     

河北省冬小麦干旱综合监测模型研究

干旱是影响河北省冬小麦生产的主要灾害之一。为了客观地辨识、监测干旱的发生发展,针对河北省冬小麦干旱监测业务服务需求,开展冬小麦干旱综合监测模型研究,选取能反映土壤、作物、大气三方面干旱的土壤相对湿度指数、作物水分亏缺距平指数、降水量距平指数,采用层次分析法确定各指数权重系数,建立冬小麦干旱综合监测模型;应用1981-2010年唐山、涿州、定州、黄骅、深县、栾城、南宫、肥乡8个农业气象观测站资料,计算各站冬小麦干旱综合指数,并对其描述干旱的能力进行分析。结果表明：当不存在旱情时,各单一指数和综合指数均可正确反映,这种情况占总样本的17.6%。当存在旱情时,综合指数克服了距平指数不能反映灌溉对旱情的影响,及土壤相对湿度指数受灌溉影响,掩盖前期旱情的不足,比较客观地反映了旱情的发生发展情况,这种情况占总样本的67.6%;同时,综合指数也克服了距平指数对降水过渡敏感的不足,既能反映降水对旱情的影响,又能反映降水大小对旱情的影响程度,较单一指数能更准确的反映旱情,这种情况占总样本的14.8%。     

基于温度植被特征空间的夏季重庆土壤干湿状况与土地利用关系研究

干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素,土壤干湿状况则是监测干旱的重要指标之一,用温度植被特征空间来反映区域土壤的干湿状况具有一定的指示意义。本文以重庆市作为研究区,以2006年重庆特大旱灾年为例,选择了与土壤墒情数据获取时间相同且云量较少的7幅MODIS产品,建立了温度植被指数特征空间。首先,利用土壤墒情站点的实测结果分析比较两种植被指数（NDVI,EVI）构建的温度植被干旱指数（TVDI）在反映土壤干湿状况时的差异;然后利用2006年MODIS重庆土地利用覆被数据,分析重庆市丘陵山地区地表含水状况的空间差异,进而结合该区的主要土地利用类型,探讨各种土地覆被类型的土壤干湿状况。研究表明,TVDI能够有效的反映土壤湿度的时空差异,是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段,且用EVI构建的TVDIE比NDVI构建的TVDIN更适合用于监测重庆市夏季干旱;林地和草地的TVDI分级分布的较为均匀,涵养水源的能力较强,疏林地次之,耕地最弱;植被覆盖十分有助于涵养水源抵抗旱情,土壤湿度与土地利用方式之间存在一定的相关性。     

基于不同植被指数的VSWI在河南省春季干旱监测中的应用分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着我国的农业生产,而河南省的春旱发生最为频繁。因此,以河南省为研究区,在分析河南省春季归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）以及修正土壤调节植被指数（MSAVI）变化规律的基础上,构建其相应的遥感植被供水指数（VSWI）,分析比较了这3种植被指数构建的VSWI在反映土壤干湿状况时的差异,讨论了VSWI_N、VSWI_E以及VSWI_M与长时间序列降水的相关性。结果表明：VSWI与河南春季土壤相对湿度具有一定的正相关关系,VSWI_E、VSWI_M较VSWI_N更适合监测表层水分变化信息,总体来说,VSWI_E效果最好,而且,通过比较春季降水距平百分率（PA）发现,2000年是近30年春季最旱的一年。因此,选择利用EVI构建的VSWI监测2000年河南省春季干旱的时空演变规律,利用EVI构建的VSWI_E总体上更适用于监测河南省的春季干旱。     

华南早稻干旱灾害评估模型及其时空特征

建立华南早稻干旱灾害定量评估模型,分析干旱灾害时空特征,为主动防旱减灾、制定气候变化适应政策提供参考。根据分县早稻产量及生育期资料,采用逐日气象干旱指数DI计算各生育期干旱指数,并由统计回归方法率定各生育期干旱指数对产量影响系数。华南近30年(1981—2010)早稻干旱年频率平均为10.4%,平均减产率为0.82%,以轻旱为主。早稻干旱主要发生在移栽-分蘖期。干旱频率及减产率均呈西高东低分布,旱年频率在20%~50%、减产率在1%~3%的区域集中在广西西南部至广东雷州半岛一带。近30年华南早稻最旱的3年为1991、2002、1998,早稻干旱总体趋于增强但不显著,增强趋势显著的站点约占10%,分布于华南北部和北部湾至粤西沿海地区。基于不同生育期干旱指数建立的评估模型,揭示早稻不同生育期对干旱敏感性差异,精细刻画早稻干旱时空特征,克服基于全生育期降水的干旱评估模型的局限性。     

基于闪烁通量和土壤水分的春玉米干旱研究

为了识别河北省怀来县春玉米生长季内不同生育期的干旱情况。基于大孔径闪烁仪观测系统的数据,本研究用河北省怀来县2021年春玉米的实际蒸散量代替潜在蒸散量,计算了修订的水分亏缺指数(RCWDI)。根据土壤相对湿度得到的春玉米实际干旱等级,重新构建了RCWDI的干旱等级,并利用2019年的数据进行了验证。结果表明：2021年怀来县春玉米生育期内降水量和实际蒸散量之间有显著的相关关系,降水量与蒸散量差值的累积值可以反映春玉米的干旱状况。2021年怀来县春玉米干旱主要发生在播种到拔节期。2019年利用RCWDI获得的干旱等级与基于土壤水分得到的干旱等级相似度高达80%。研究表明基于闪烁通量修订的水分亏缺指数及其干旱等级具有一定的适用性。     

淮河流域夏玉米生育阶段需水量及农业干旱时空特征

基于淮河流域110个气象站点1961—2015年日尺度气象资料,利用Penman-Monteith (P-M)公式和作物系数法,分析夏玉米各生育阶段需水量时空变化特征,以作物水分亏缺指数(Crop Water Deficit Index, CWDI)为农业干旱评价指标,揭示夏玉米生育期干旱时空演变规律,并利用四大类33种分布函数拟合水分亏缺指数序列,建立最优概率分布模型,估算淮河流域夏玉米各生育阶段干旱发生概率。结果表明:1)近55年来,夏玉米生育期需水量均呈明显下降趋势,空间分布均大致呈现流域中北部较高而西南部和东南部较低的特征;2)夏玉米各生育阶段水分亏缺指数无明显趋势变化,除拔节—抽雄期外,其余生育阶段流域整体上均呈现水分亏缺状态,且流域北部相对于南部水分亏缺严重;3)夏玉米生育期中,播种—出苗期和抽雄—乳熟期干旱发生概率最大,除播种—出苗期特旱发生概率在30%～50%之间,各生育阶段不同等级干旱概率均大致在20%以内。     

基于Sentinel多源数据的晋南农田地表土壤水分反演

通过遥感数据反演农田地表土壤水分,对农作物干旱、长势监测及估产有重要指导作用。以山西省闻喜县冬小麦种植区为研究区,利用水云模型去除植被影响,建立土壤直接后向散射系数与土壤含水量的关系,反演闻喜县2018年3月19日冬小麦种植区土壤水分。结果表明：协同Sentinel-1微波和Sentinel-2光学影像数据能够去除植被影响提高土壤水分反演精度,VV极化决定系数R²提高0.0914,均方根误差RMSE减少0.0895%。闻喜县中部河谷平原以及东南和西北部的台地土壤处于轻度干旱状态,西南部丘陵和东部山地土壤处于中度干旱状态。反演的土壤水分空间分布结果与地形起伏、灌溉条件和地力等级有较好的空间一致性,地形起伏低、灌溉条件良好的农田土壤水分含量高。     

东北地区玉米干旱业务指标体系及其适用性

为提升农业和气象部门玉米干旱监测、预测、评估和防御服务业务能力,归纳了7种适合于东北地区的玉米干旱指标,主要有滑动旬雨量、旬土壤湿度、旬雨量盈亏率、不同生长期土壤湿度、各发育阶段水分亏缺指数和玉米植株形态指标等,指出不同指标适用性特点,并在东北地区玉米干旱气候风险分区中应用;最后讨论构建和使用作物干旱指标应注意的问题,指出作物干旱指标应有鲜明的农业气象意义、机理清晰、时空尺度适宜、业务适用,切忌指标混淆和盲目的时、空平均。     

基于RAGA优化投影寻踪模型的黑龙江省农业旱灾风险评价

基于投影降维思想,结合黑龙江省农业生产实际状况构建农业旱灾风险评价指标体系,[方法]采用基于实数编码加速遗传算法优化求解最佳投影方向,[目的]从时空两个角度评价黑龙江省农业旱灾风险。结果表明：[结果]2006-2015年黑龙江省农业旱灾风险呈现下降的时序特征,[结论]且主要受干旱危险性和地区抗旱能力两个要素影响。危险性变化具有波动性,暴露性缓慢增加,抗旱能力呈现稳定提高的特征;[结果]2015年黑龙江省农业旱灾风险呈现西部地区明显高于东部地区的空间特征,[结论]主要由西部地区高危险性、高暴露性、低抗旱能力导致。处于旱灾高危险区的是齐齐哈尔、绥化、黑河三市,处于最低风险区的是鹤岗、伊春、牡丹江三市。     

安徽省冬小麦和一季稻分时段水分敏感性研究

为了提高干旱灾害损失评估的时效性,更好地适应农业气象业务服务工作需要。根据农作物发育期与月历的对应关系,利用合肥和宿县农气观测站点冬小麦和一季稻1994-2002年的发育期、产量以及土壤水分资料,采用Jensen模型新算法模拟农作物水分的动态变化,得出农作物生长期内逐旬水分亏缺对产量的影响程度,计算作物全生育期内逐旬作物水分敏感系数。并利用安徽省干旱地区、干旱年农作物的实际减产率进行验证。结果表明,作物需水临界期对缺水最敏感,如冬小麦孕穗-抽穗扬花期和一季稻抽穗期均是对缺水最敏感的阶段,而这2个作物的苗期和成熟中后期对缺水反映均不敏感。经验证,敏感性系数计算与减产实况相吻合,因此,计算结果可作为安徽省农作物实时干旱损失评估业务的基础。     

神府矿区土地利用与NDVI时空变化及其驱动因素分析

旨在研究矿区人类活动引起的土地利用变化及其对植被指数变化影响。以陕西省神府矿区为研究范围,应用线性趋势法和相关系数,结合土地利用和MODIS NDVI数据,分析了神府矿区土地利用与NDVI时空变化过程及其驱动因素。结果表明,2000—2010年神府矿区土地利用变化特征表现为耕地大面积转为草地和建设用地迅速增加。2000—2015年神府矿区NDVI总体呈线性增加趋势,线性增加速率为0.105/10a(P<0.001)。NDVI显著增加区域占矿区总面积的95.95%,仅有河流谷地、城镇附近区域NDVI呈减少趋势。耕地面积下降和建设用地面积扩张,导致NDVI降低,草地和林地面积增加,引起NDVI升高。神府矿区2000—2015年NDVI与气温以负相关为主,与降水以显著正相关为主,占区域总面积的97.79%,负相关以斑块状和线状集中在城镇附近和河流谷地。研究认为退耕还林还草工程实施和社会经济发展引起的城市扩张是神府矿区土地利用变化的主要驱动因素,而气候变化尤其是降水增加和草地、林地面积增加有力促进了NDVI的升高。     

基于无人机多光谱遥感的大豆叶面积指数反演

为给大豆科学管理提供基础数据,利用无人机多光谱遥感数据实现对大豆叶面积指数(LAI)的反演估值。从多种光谱植被指数中选出与LAI相关性较好的5种指数,分析探讨在田块尺度上,适用于东北地区的大豆叶面积指数的低空无人机遥感反演模型。结合田间实测LAI数据及模型精度及拟合效果,NDVI模型精度较好,但拟合效果较差,其余4种植被指数模型精度和拟合效果较好,拟合效果R²均达到了0.6以上;支持向量机模型决定系数R²达到0.688,均方根误差达0.016,具有更好的预测能力。2种模型均表明无人机多光谱遥感系统可以快速反演田间大豆叶面积指数,在指导精准农业生产方面具有实用意义。     

2006年重庆特大干旱期间的遥感监测应用研究

本文根据MODIS数据,基于植被供水指数法（VSWI）,通过对2006年6月10-9月21日期间的12个时相的全市干旱空间分布状况分析,得到了2006年重庆特大干旱期间从旱情发生-旱情加重-局部缓解-旱情再次加重-旱情彻底缓解的整个演变过程。为了验证VSWI方法对2006年重庆特大干旱监测的准确性,结合全市同时期170土壤墒情监测站的土壤湿度资料,对此次监测过程进行了验证。结果表明：基于MOIDS数据的植被供水指数法可以对重庆市夏季干旱进行实时监测和有效反馈,VSWI与土壤湿度有较好的负相关关系,同时VSWI指数与土壤墒情数据的相关性与高程有一定的相关关系。     

大豆抗旱节水生理及水肥一体化栽培技术研究初报

为了明确旱作农业区大豆抗旱节水栽培技术,确保大豆生产可持续发展,根据黑龙江省旱作农业区特点,针对大豆抗旱节水生产技术进行了试验研究。结果表明：（1）大豆行间覆膜可提高土壤含水量,与不覆膜相比提高1.19个百分点;（2）喷施土壤调理剂明显改善土壤物理性状,容重低于播前;（3）覆膜配合合理施肥在一定程度上改善了大豆光合作用指标,其产量及水分利用效率高于其它处理。     

不同植被覆盖下土壤水分遥感监测方法的比较研究

为了研究不同植被覆盖程度下多种土壤水分遥感监测模型的适用性,提高大面积土壤水分遥感监测的可行性和精度,本研究利用辽宁省52个气象站2008—2010年土壤相对湿度人工观测资料以及对应时段的卫星遥感资料,采用热惯量、能量指数、植被供水指数法进行土壤水分的遥感监测,在低、中、高植被覆盖条件下对比3种定量反演土壤水分的遥感模型,并与人工观测资料建立线性、指数、对数拟合。结果表明：在中低植被覆盖期,热惯量法最适合,与0~20 cm的平均土壤相对湿度的对数相关最好;高植被覆盖期,能量指数法稍好于植被供水指数法,与0~10 cm的平均土壤湿度的对数相关最好。     

土壤湿度对冬小麦主要形态特征的影响效应研究

确定土壤水分对冬小麦株高、叶面积指数(LAI)和单茎干物质重量等主要形态特征参量的影响关系,是品种选育、节水栽培措施改进及其建立相关作物监测评估模型的重要基础。为了探讨土壤湿度对冬小麦主要形态特征的影响效应,以‘皖麦52’为试验材料,针对冬小麦返青、拔节和抽穗期,利用遮雨棚进行3年田间水分控制试验,采用相关分析和回归统计等方法,探讨不同生育期土壤湿度变化对冬小麦株高、LAI和单茎干物质影响效应。结果表明：返青、拔节和抽穗期土壤湿度变化均会引起株高、LAI和单茎干重发生变化,以拔节期土壤湿度对抽穗期株高和拔节到抽穗期土壤湿度对LAI和单茎干重的影响最为显著。土壤湿度对各形态特征参量的影响可以用一元一次或一元二次回归方程来表达。主要形态特征参量实现适宜或最优量值的适宜土壤相对湿度指标为70%左右。不同生育期发生干旱均会导致株高、LAI和单茎干重发生不同程度的降低或减少,其影响具有后延性,且干旱发生时间越早,后延性越长。所得结论可为品种选育和节水栽培措施改进工作提供参考。各效应方程,可用于监测评估土壤湿度变化对株高、LAI和单茎干重的定量影响。