基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测

为了实现对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数（TVDI）和模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准,研究时段为1980—2017年。首先利用MODIS产品数据计算TVDI,然后根据气象干旱等级监测结果,采用模糊数学法建立基于MODIS TVDI的干旱等级划分标准,并对监测结果进行精度验证,最后分析了近年来藏北地区旱情的时空变化特征。得到的主要结论：①基于归一化植被指数（NDVI）和增强植被指数（EVI）计算得到的温度植被干旱指数TVDIN和TVDIE,均与20 cm实测土壤水分含量在0.05的水平达到显著相关,TVDIE的决定系数更高;②基于TVDIE将旱情划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱5个等级,其中,据此标准获得的藏北地区旱情等级与气象干旱等级监测结果大体一致;③近年来藏北地区旱情整体不太严重,且总体趋缓,其中,2009年最严重,发生中旱及以上旱情的区域面积达24%,年内旱情在6月最严重。就旱情的空间分布特征而言,研究区西南部和中部干旱比较严重,北部和东南部相对较轻。研究成果可为藏北地区干旱监测提供数据支撑,遥感干旱等级的划分方法可为其他地区的干旱研究提供参考。     

基于TVDI的攀西地区干旱时空变化特征研究

利用MODIS地表温度数据（LST）和归一化植被指数（NDVI）构建Ts-NDVI特征空间，通过计算温度植被干旱指数（TVDI）详细分析了攀西地区2001—2020年干旱时空变化规律。结果表明：（1）从时间角度来看，20年间攀西地区TVDI年均值介于0.5481~0.5820，以-0.0001·a^-1速率缓慢减小，且在2001年和2009年出现大范围中旱。季节性干旱特点表现为冬干春旱，各季TVDI均值分别为冬季0.5618、春季0.6058、夏季0.5590、秋季0.5365，表明冬、春两季较夏、秋两季更容易形成干旱。TVDI月均最大值出现在5月份，为0.6089；最小值出现在9月份，为0.5204；每年2—6月以中旱为主；7月起旱情减轻，转为轻旱；10月起旱情逐渐加重。（2）从空间角度来看，攀西地区旱情变化趋势南北差异明显，南部干旱发生的频率和范围大于北部地区，呈现出中部、南部及西南部高，北部、西北部及东北部低的空间分布特征。（3）从典型干旱年份来看，攀西地区2001年、2006年和2011年春旱耕地在空间分布上具有一定的相似性。其中，受中旱的耕地主要分布在攀西北部和中部；而受重旱的耕地主要集中分布在攀西西南部。研究结果表明，2001—2020年攀西地区旱情稍有缓解，不同季节间干旱差异性较大，干旱范围以攀西中部和南部为主。     

基于FY-3D/MERSI-II数据的陕西农业干旱遥感监测应用研究

以陕西省夏季干旱过程监测为例，采用风云系列最新极轨气象卫星FY-3D/MERSI-II数据，利用其250 m空间分辨率红光和近红外通道构建NIR-Red特征空间，建立垂直干旱指数（PDI）、改进型垂直干旱指数（MPDI），并与综合气象干旱指数（CI）进行相关性分析。结果表明：FY-3D/MERSI-II数据在陕西省的干旱遥感监测中具有良好的适用性，PDI、MPDI与CI呈显著负相关，相关系数分别为-0.135和-0.110，达到显著水平，PDI在陕西省夏季旱情动态监测中表现更好；2019年陕西省夏季旱区主要集中在榆林北部和渭北旱腰带，5月下旬的干旱过程最为严重，对冬小麦产量有较大影响；相较于国际气象卫星和陆地卫星数据，国产FY-3D/MERSI-II数据具有更高的时空分辨率，在进行农业干旱动态监测方面具很大潜力。     

基于核熵成分分析的综合干旱指数的构建与应用

针对传统单变量干旱指数难以全面表征干旱及部分综合干旱指数难以反映多变量之间的非线性关系等问题，采用标准化降水蒸散发指数（SPEI）、标准化径流指数（SRI）及标准化土壤湿度指数（SSMI）3个单变量指数分别表征气象干旱、水文干旱和农业干旱，利用核熵成分分析法（KECA）构造综合干旱指数（SMDI），采用M-K趋势检验、小波分析及典型历史旱情验证等方法分析干旱的时空变化特征以及干旱指数的适用性。以黑河流域中上游为例，结果表明：研究区全年77.6%的区域表现为干旱不显著加重的趋势；在流域尺度上，干旱存在43 a的长周期，15~23 a的中周期，3~8 a的短周期；20世纪90年代夏、秋两季及21世纪以来春、冬两季干旱发生频率较高，且整体夏旱发生频率最高；1969年春、1997年秋和2009年冬的典型历史旱情验证表明SMDI优于其他3种单变量干旱指数。说明基于KECA构建的SMDI是一种有效的干旱监测指数，在黑河流域中上游干旱监测中有好的适用性。     

1971—2011年汾河流域降水时空特征

基于汾河流域内154个雨量站1971—2010年的逐月降水量数据,利用GIS地统计模块和MK非参数检验方法,对汾河全流域及其上中下游4个空间尺度的降水量在年、四季和汛期的变化特征进行了分析。结果表明：时间上,汾河流域的年、夏季和汛期降水量均呈不显著的递减趋势,春秋冬三季降水量均呈不显著的递增趋势;空间上,由于地形原因,汾河流域上游与其他尺度的年、夏冬季和汛期降水量分布表现相反;汾河流域的年、夏秋季和汛期降水序列在20世纪70年代中后期（1979年居多）发生突变,之后降水基本呈不显著的递减趋势;春季降水量在1973年附近开始突变,80年代呈极显著增加趋势;冬季降水量在1973年附近开始突变,1999年后呈显著减少趋势。     

基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测

为了实现对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(TVDI)和模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准,研究时段为1980-2017年。首先利用MODIS产品数据计算TVDI,然后根据气象干旱等级监测结果,采用模糊数学法建立基于MODIS TVDI的干旱等级划分标准,并对监测结果进行精度验证,最后分析了近年来藏北地区旱情的时空变化特征。得到的主要结论:①基于归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)计算得到的温度植被干旱指数TVDIN和TVDIE,均与20 cm实测土壤水分含量在0.05的水平达到显著相关,TVDIE的决定系数更高;②基于TVDIE将旱情划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱5个等级,其中,据此标准获得的藏北地区旱情等级与气象干旱等级监测结果大体一致;③近年来藏北地区旱情整体不太严重,且总体趋缓,其中,2009年最严重,发生中旱及以上旱情的区域面积达24%,年内旱情在6月最严重。就旱情的空间分布特征而言,研究区西南部和中部干旱比较严重,北部和东南部相对较轻。研究成果可为藏北地区干旱监测提供数据支撑,遥感干旱等级的划分方法可为其他地区的干旱研究提供参考。     

柯西河流域干旱对作物产量的影响及其空间差异

干旱是柯西河流域中山区发生最为频繁的气象灾害之一,对农业生产造成极大的影响。利用气象、农业数据,结合线性趋势、回归分析等方法,分析了1998-2015年研究区的干旱变化特征及其对作物单产增长率的影响。结果表明:(1)研究区作物缺水指数呈先上升后下降的趋势,就作物缺水程度来看,南部干旱灾害最为严重,中部其次,北部最轻;(2)干旱对不同作物产量的影响差异显著。当0.60≤CWSI(作物缺水指数)<0.63时,小麦单产增长率受到干旱的影响;当0.63≤CWSI<0.64时,马铃薯和小麦受到干旱影响;当0.64≤CWSI<0.65时,大麦、马铃薯和小麦受到干旱影响;当0.65≤CWSI<0.66时,玉米、大麦、马铃薯和小麦受到干旱影响;当CWSI≥0.66时,玉米、大麦、马铃薯、小麦和水稻等5种作物均受到干旱影响;(3)干旱对作物产量的影响存在显著的区域差异,不同地区的作物受干旱影响的临界值和程度不同。     

基于温度植被干旱指数的黑龙江省旱情动态研究

2015年黑龙江省发生大面积干旱,为了对此旱情进行动态监测,采用6—9月的MODIS数据,计算温度植被干旱指数(TVDI);以过去15年(2000—2014年)的全省40个旱作农业站点以旬为单位的TVDI为研究对象,根据土壤相对湿度的农业干旱等级划分标准,制定TVDI的干旱监测等级,利用2011年实地测取土壤相对湿度数据对该等级进行验证,结果表明,验证结果准确度达到83%。结果显示:TVDI被分为5个等级,TVDI0.46为无旱,TVDI在0.46~0.57之间为轻旱,TVDI在0.57~0.76之间为中旱,TVDI在0.76~0.86之间为重旱,TVDI0.86为特旱,用此标准对黑龙江省2015年的旱情进行分析,能够较好地反映出黑龙江省整体的实际旱情。在监测中2015年7月份全省旱情最为严重,持续到8月中旬,到8月下旬省内各地陆续降雨,重旱区域减少,整体旱情减轻。     

荒漠草原不同时间尺度下垫面水分消耗与气象植被因子的关系

利用大型称重式蒸渗仪2012—2018年连续观测数据,系统解析了希拉穆仁荒漠草原植物生长季（4—10月）不同时间尺度蒸散发（ET)与气象植被因子之间的关系。研究表明：（1）小时、日和月尺度上,始终与ET保持高度相关的气象植被因子包括风速（P<0.01）、空气温度（P<0.01）和降水量（P<0.01）;（2）结合不同时间尺度主控因子,利用多元回归定量表征了小时、日、月尺度的下垫面ET变化特征,经验方程决定系数分别为0.94（P<0.01）、0.42（P<0.01）、0.82（P<0.01）,小时和月尺度上的经验方程可较好地反映希拉穆仁荒漠草原下垫面耗水特征;（3）ET与降水差值显示,2012—2018年希拉穆仁荒漠草原植物生长季（4—10月）水汽交换以下垫面水分消耗为主,8月份发生干旱事件的概率最大。     

内蒙古作物生长季降水资源空间分布及月尺度旱情特征分析

研究内蒙古地区生长季内降水资源和旱情分布特征,对于该区合理布局农牧业、充分利用水资源以实现粮牧稳产具有重要的科学意义。文中利用内蒙古自治区46个气象站点1961-2010年逐日气温、降水量数据,分析了内蒙古地区5~9月降水资源时空分布规律,并基于干旱指数(K)从月尺度上研究了旱情分布特征。研究表明:1)内蒙古地区生长季降水资源不足且空间分布不均匀,降水量(平均为255.0mm)自西向东递增。近50年降水有减少的趋势,降水变率为25.3%,与降水量成反比。2)生长季重旱以上的区域面积占自治区面积的37.5%。5月份旱情最严重,基本为"十年十旱"。3)内蒙古地区旱情等级呈经向分布特点,西部地区干旱程度重于东部地区。     

1961—2012年我国干旱演变特征

利用气象观测数据、气象干旱指数及Mann-Kendal统计检验方法,研究我国近52 a的旱情特征及旱情变化趋势,基于标准化降水蒸散指数SPEI评估不同区域旱灾发生次数、频率及覆盖面积等。结果表明：当时间尺度较小时,SPI指数与SPEI指数变化频率快,这两种指数都能有效地反映出区域旱情信息,而SPEI指数旱情监测效果更好;全国绝大部分站点降水量呈现下降趋势,但没达到显著水平;绝大部分站点平均气温呈现显著上升趋势,且SPEI值也表现出干旱趋势;全国不同省份发生旱灾的频率差异性大,河北、黑龙江、湖北、贵州和宁夏5省份在2001—2010年遭受的旱灾次数高于其他时期,大部分省份干旱覆盖面积呈现显著增大趋势。     

综合干旱指数的构建及其在 泾惠渠灌区的应用

基于标准化降水蒸散发指数(SPEI)、归一化植被指数(NDVI)、标准化土壤含水量指数(SSI)和标准化地下水指数(SGI)4个反映地区农业干旱的指数,利用CRITIC客观赋权法构建了综合干旱指数(CDI),以泾惠渠灌区为研究区,计算综合干旱指数,并与改进的帕默尔干旱指数（sc-PDSI）进行相关性分析评价其适用性,采用Mann-Kendall检验法分析了泾惠渠灌区2002-2013年农业干旱的发展趋势。结果表明：构建的综合干旱指数(CDI)与自适应帕默尔干旱指数(sc-PDSI)具有强相关性,皮尔逊相关系数为0.73,CDI与sc-PDSI在对旱情监测结果上相关性显著,两者在时间演进上趋势整体相同,说明综合干旱指数(CDI)可以较为准确地反映研究区的干旱情况,在研究区适用性较强。利用综合干旱指数(CDI)对泾惠渠灌区的干旱特性进行了分析,月际间分析发现泾惠渠灌区在4、6月和11月较容易发生干旱,而2月和8月灌区较为湿润,季节间分析发现灌区在2003年发生了严重的春旱,2002年发生了严重的夏旱和秋旱,2009年发生了严重的冬旱。年际间分析发现泾惠渠灌区的CDI值在2002—2013年间大约以0.032·a^-1的速度波动上升,说明研究区干旱有缓解趋势。利用Mann-Kendall突变检验法分析出泾惠渠灌区的旱情在2011年7月发生了显著突变,CDI趋势由降低转为增加,表明研究区在此时间点后呈湿润化趋势。     

基于FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据的陕西农业干旱遥感监测应用研究

以陕西省夏季干旱过程监测为例,采用风云系列最新极轨气象卫星FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据,利用其250 m空间分辨率红光和近红外通道构建NIR-Red特征空间,建立垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI),并与综合气象干旱指数(CI)进行相关性分析。结果表明:FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据在陕西省的干旱遥感监测中具有良好的适用性,PDI、MPDI与CI呈显著负相关,相关系数分别为-0.135和-0.110,达到显著水平,PDI在陕西省夏季旱情动态监测中表现更好;2019年陕西省夏季旱区主要集中在榆林北部和渭北旱腰带,5月下旬的干旱过程最为严重,对冬小麦产量有较大影响;相较于国际气象卫星和陆地卫星数据,国产FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据具有更高的时空分辨率,在进行农业干旱动态监测方面具很大潜力。     

基于相对湿润指数的云南省季节性干旱变化特征

利用云南省31个气象站1961—2016年逐日气象资料,计算各站点相对湿润指数（MI）,采用Mann-Kendall检验、GIS反距离加权插值和偏相关系数法分析了云南省气象干旱时空变化特征及成因。结果表明：（1）云南省年平均MI为-0.08,平均干旱站次比为30.39%,年干旱呈上升趋势;冬季MI最小（-0.73）,干旱站次比最高（52.58%）;夏季MI最大（0.69）,干旱站次比最低（6.12%）。春旱呈减弱趋势,夏旱、秋旱、冬旱呈增强趋势。（2）年尺度上,除会泽、沾益等少数地区外,均处于无旱等级;全省春季以中旱、轻旱为主;夏季、秋季无干旱发生;冬季以重旱为主。年干旱频率呈自西南向东北递增趋势,平均频率为54.9%,春旱频率在80%以上,夏旱频率小于20%,秋旱也呈西南低东北高的趋势,平均频率为35.6%,冬旱平均频率达92.6%。（3）相关性分析显示,降水量、相对湿度与MI呈极显著正相关（P<0.01）,日照时数与MI呈极显著负相关（P<0.01）,均是云南省MI的主要驱动因子,温度对MI的影响较小。     

海河流域1961～2010年干旱化特征及其变化趋势分析

利用1961～2010年海河流域内及其周边51个站的降水、气温、相对湿度、风速、日照时数等气候因子日数据,采用相对湿润度指数方法揭示了流域50年不同等级干旱的时空演变规律,并剖析干旱与气候变化的关系;再利用小波分析法研究流域相对湿润度指数距平的周期变化规律,预测海河流域未来的干旱化趋势。结果表明:时间上,流域轻旱频率最高,年代际变化上总体趋向干旱化;空间上,东北部为轻旱频发区;西北部的中旱频率较高;重旱主要集中于张家口、忻州、邢台等周边地区;流域降水量和蒸发量的年代/年代际变化呈双降趋势,且后者减小速率相对较小,区域整体干旱化有减弱趋势。流域相对湿润度指数距平的时间序列存在10年尺度的显著变化周期,预计到2017年间海河流域总体仍处于干旱化阶段。     

甘肃冬小麦主产区40年干旱变化特征及影响风险评估

干旱是影响甘肃省冬小麦生产的主要气象灾害。运用1971—2010年甘肃省冬小麦主产区8县（区）气象站降水资料及冬小麦产量资料,分析了40 a干旱时空变化特征,建立了干旱影响冬小麦产量的风险评估指数,对冬小麦在不同季节受不同等级干旱风险进行了分析评估。结果表明,春旱以陇东黄土高原出现频率最高,为0.35～0.39　次·a^-1;徽成盆地及两江流域出现频率最少,为0.18 次·a^-1;初夏旱出现频次最高的地区为环县,为0.35 次·a^-1,最少为西峰、成县及秦安;伏旱出现频率最高地区为环县及麦积,最低为张家川;秋旱出现频率最高为环县,最低为武都。各地干旱均以轻旱为主,其次为中旱。40 a中,20世纪90年代干旱出现频次最多,80年代最少。进入21世纪,秋旱发生频次明显减少,春旱则有相对增多的趋势。冬小麦全生育期徽成盆地及两江流域受旱灾影响风险最小,种植保险率最高,为92％～93％;其次为关山区,种植保险率为91%,干旱风险较小;渭河流域及渭北旱区风险较大,种植保险率为88％～89％;陇东黄土高原种植保险率最低,为83％～85％,冬小麦生长受干旱胁迫最大。     

东北三省春玉米旱灾动态风险评估

干旱演变趋势的不确定性决定了旱灾风险的动态变化特征,如何采用有效的方法探究风险随时间的变化是评估旱灾动态风险的关键。由于干旱发生发展缓慢,长时间尺度数值预报产品精度较低,用于干旱预报有一定的局限性。本研究选用天气发生器随机生成未来逐日气象数据的大量样本预测干旱演变趋势,驱动作物模型评估不同趋势下作物产量因旱损失及动态风险。选取东北三省为研究区,在2012—2017年田间试验数据的基础上,率定及验证APSIM作物模型,利用BCC/RCG-WG天气发生器随机生成未来气象数据,驱动APSIM作物模型模拟春玉米产量因旱损失,计算期望产量因旱损失率,以典型干旱年2000年为例,实时动态评估东北三省春玉米生育期内（5月1日—9月18日）旱灾动态风险。结果表明：（1）APSIM作物模型模拟春玉米播种到开花日数、生育期日数以及产量与试验观测结果决定系数R²均大于0.5,标准均方根误差NRMSE均在10%以下,表明APSIM模型在东北三省模拟春玉米生长效果较好;BCC/RCG-WG天气发生器生成100个气象要素样本与1961—2020年各气象数据年均值R²均在...     

石羊河中游生长季植被覆盖对气候的响应北大核心CSCD

利用MODIS-EVI月合成数据,计算2006—2015年石羊河中游生长季植被覆盖度,探究植被覆盖年际变化以及对气候的响应关系。利用像元二分模型计算植被覆盖度,提取研究区不同植被覆盖程度的年际变化。结果表明：10 a间,中游地区以低植被覆盖类型为主,并与同期降水的年际变化关系密切。其次,采用变化趋势分析法,计算监测时段内植被覆盖的动态变化。结果表明：中游地区生长季植被覆盖度总体上处于增加趋势,增加速率为0.041·（10a）^-1;植被覆盖度显著增加区域集中于绿洲-荒漠过渡带。最后,采用相关分析法,分析了植被覆盖度与生长季平均气温和降水的相关程度。生长季植被覆盖度与同期降水的相关程度高于与生长季平均气温相关性,平均偏相关系数分别为0.14和-0.05;荒漠绿洲过渡带成为与气候因子显著相关的活跃地带。     

南小河沟流域干旱特征

黄土高原地区生态环境脆弱,干旱的发生严重影响该地区农业生产和经济发展。选用1970—2012年南小河沟流域的降雨资料,使用标准化降雨指数(SPI)对干旱进行描述。对该流域内年及季节尺度SPI序列进行Mann-Kendall检验,并对所建立的不同时间尺度的季节性交乘趋势模型进行验证。结果表明:流域内出现干旱的频率为48.84%,年际SPI变化剧烈,整体向干旱化方向发展。春季干旱有明显的分阶段特征;夏季干旱变化趋势不显著;除1975年以外,秋季干旱变化趋势也不显著;冬季的干旱程度变化比较稳定,主要集中在无旱和轻旱等级之间。季节性交乘趋势模型在年干旱以及秋、冬季干旱评估中效果良好,干旱等级预测合格率均达到71.43%,模型在对干旱等级的分析出现错估时,有向中旱水平辐射的强烈趋势。     

基于简单气象因子的干旱指数计算及其适用性分析

为建立可对短期干旱进行合理监测表征的气象干旱指数，从气象干旱发生的机制——水分供需矛盾（主要为降水量与蒸散量两大因素）出发，以旬尺度的蒸散缺水量占需水量的比值定义一个气象干旱指数——缺水度指数(WSI)，潜在蒸散量(PET)采用气温(T，℃)及相对湿度(RH，%)两大极易获取的气象因子计算，同时利用陕西省30个气象站点2000—2020年的逐日气象观测资料分析WSI的适用性特征。结果表明：在不考虑风和大气压的影响条件下，相对于Penman-Monteith方程，基于T和RH估算PET误差较小，均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均值分别为1.17 mm和0.82 mm，但62.1%的数据计算结果偏小，部分站点80%以上数据偏小。对陕西省不同区域近年来旱情发展变化的研究表明，WSI能够识别出陕西省旱情易发区域及时段，同时对于短期干旱事件具有较强的识别能力，较MCI指数能够更快地捕捉旱情发生，同时更加灵活简便，可以应用于气象干旱的监测预报和评估。