基于模糊判别成分分析法的高光谱作物信息提取与分类

东北地区是中国主要的玉米种植区,同时也是中国易发生干旱的地区,干旱常态化严重制约着该地区玉米生产的稳定发展。以辽宁省春玉米为研究对象,在明确春玉米不同发育期干旱变化特征的基础上,基于FY-3A、MODIS、春玉米发育期和土壤相对湿度观测等数据,建立春玉米干旱遥感监测指标集,构建各发育期不同土层深度的土壤相对湿度遥感监测模型,并以2000年为例开展了辽宁省春玉米干旱监测的应用研究,结果表明：1993-2012年辽宁省春玉米在各个发育期均有干旱发生,其中1999-2002年为干旱高发期,乳熟期干旱最为严重;多指数协同配合能提高遥感手段对土壤相对湿度的监测能力,其中陆表水分指数对土壤相对湿度监测能力较强,其次是水分指数;利用构建的春玉米各发育期土壤相对湿度遥感监测模型,监测2001-2004年部分发育期和土层深度的干旱状况,总体监测准确率为73.32%;实现了2000年辽宁省春玉米发育期干旱等级动态监测,所得监测结果与当年农业气象观测记录在发育阶段和空间上都有很好的一致性,遥感监测结果正确。因此,此项研究对于大范围准确跟踪监测春玉米干旱,以及提高春玉米生产的防灾减灾能力具有重要意义。     

基于游程理论的农业干旱指数在辽宁省春玉米旱灾损失评估中的应用

为准确识别农业干旱事件,评估干旱对农作物产量的影响,本文以辽宁省为例,基于52个气象站1961—2015年逐日气象数据,计算了春玉米全生育期水分亏缺距平指数,利用游程理论构建了一种新的春玉米全生育期干旱指数,再结合历年产量损失率构建了区、县级尺度的干旱产量损失评估模型,并对不同干旱风险下春玉米产量损失进行了评估,以明确辽宁省春玉米干旱重点防范区域。研究结果表明,辽宁省春玉米干旱指数呈由西向东递减的经向分布特征,辽西地区更易发生严重的干旱事件,且春玉米产量稳定性也最差。春玉米主产区内, 80%以上的区、县春玉米产量损失率与干旱指数呈显著线性正相关,辽中部分区县和辽东大部两者相关性不显著。相同干旱指数下,辽西产量损失率最大,并以朝阳地区为最;辽南和辽北次之;辽东湾和中部部分平原地区总体较小;非水分限制区辽东的凤城市和东港市,降水偏少反而更有利于春玉米产量提高。辽宁省春玉米干旱重点防范区域主要分布在辽西的朝阳地区,以及千山山脉以西和以北的辽北、辽南地区,提高和稳定春玉米产量需增加耐旱品种种植、发展节水灌溉、提高水分利用效率;降水充沛或灌溉条件较好、产量稳定性较高的辽东大部和辽中部分区县,可通过提高种植和管理水平、加强其他气象灾害防御等增加春玉米产量。     

几种干旱遥感监测模型在陕北地区的对比和应用

利用陕北20个测墒站不同土层深度的土壤湿度和对应的MODIS卫星资料,分析了3种干旱遥感指数即改进型能量指数(MEI)、垂直干旱植被指数(PDI)和地表含水量指数(SWCI),由此得到陕北旱情空间分布图,并对其分等定级。结果表明:3种遥感干旱监测模型监测土壤水分的最佳土层深度均为20cm,其次为10cm。对2008年4-9月的植物生长季土壤相对湿度进行动态反演表明,3种指数均能及时、准确得到大范围的土壤含水量情况及旱情,适宜在当地应用推广。     

基于SIF的东北春玉米干旱动态阈值构建

为实现对春玉米全生育期干旱的动态监测,消除分段式干旱灾害阈值在跨越发育期的灾情监测中的跳跃性,该研究构建了东北春玉米全生育期干旱动态阈值,实现了对玉米全生育期灾情的连续性监测。该研究以东北地区春玉米为研究对象,基于时间序列日光诱导叶绿素荧光（solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF）数据,结合2000—2020年东北地区春玉米实际干旱灾情资料,采用多项式、高斯拟合法构建东北春玉米不同干旱等级曲线,得到最优拟合模型,以相邻干旱等级拟合曲线的平均值作为玉米全生育期各干旱等级动态临界阈值,并用独立样本和典型干旱事件验证动态临界阈值。结果表明,高斯拟合模型在描述东北春玉米不同干旱等级时间序列叶绿素荧光指数值时较多项式拟合效果更佳;该研究构建的东北春玉米不同干旱等级动态阈值能较好地反映东北地区春玉米干旱情况,干旱等级识别结果与实际灾情等级基本符合的占91.03%,其中完全符合的占82.76%,验证精度较高;基于典型干旱事件的时空验证结果也表明该干旱等级动态阈值能较好地反映东北地区春玉米干旱时空演变特征和干旱灾情的发生发展动态。     

基于MODIS的河南省遥感干旱监测研究

基于遥感的大面积干旱监测发挥着重要作用,但多种不同的遥感干旱指数在不同区域的空间适应性研究相对较少。利用MODIS数据分别计算归一化植被指数、距平植被指数、植被状态指数和温度状态指数等,并结合传统气象干旱指数分析近10a来河南省的干旱情况。结果表明,2000—2009年有6a发生了不同程度的干旱,其中豫北和豫西地区的干旱程度严重,遥感干旱监测的结果与气象干旱指数基本一致;分析了河南省不同区域和时段内基于遥感的干旱指数与气象干旱指数的相关性,总结出4种基于遥感的干旱指数在时空格局中的适用性,为干旱监测提供技术支持。     

能量指数法在黑龙江干旱监测中的适用性研究

基于MODIS产品资料,结合土壤墒情实测数据,就能量指数法在黑龙江省农业干旱遥感监测中的适用性展开研究。结果表明:能量指数法的监测效果明显优于热惯量法和植被供水指数法,同时该方法还解决了其他方法不能连续监测土壤含水量的问题,适用于各种植被覆盖条件下以及各种土层深度的干旱监测。同时,运用多年资料分时、分层建立了基于能量指数法的土壤水分反演模型,模型的拟合效果在50cm深度时最好,20cm深度次之,10cm深度稍差。此外,模型在2009年黑龙江省干旱监测应用中的效果表明,反演结果与实际情况基本一致,能较好地反映黑龙江省旱情的空间分布和发展过程。     

基于TVDI和气象数据的陕西省春季旱情时空分析

陕西省居于中国腹地,受干旱影响严重,开展遥感旱情监测工作,认识旱情的时空特征具有重要的现实意义。利用MODIS产品MOD11A2和MOD13A2构建NDVI-Ts特征空间,获取陕西地区温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),在利用土壤湿度和气象指数验证了TVDI反映旱情有效性的基础上,以TVDI为干旱指标分析了2000—2015年陕西省春季(2—5月)旱情的时空变化特征。结果表明:(1)土壤相对湿度和降水量与TVDI均呈负相关,TVDI对降水量存在一定的滞后性;(2)近16年来,陕西省年年有旱,但春季旱情总体呈逐年减轻的趋势,年内2—5月旱情会逐渐加重;(3)空间上,近16年来陕西省春旱较为严重的地区主要分布在陕北北部以及关中东北部,而陕北南部、关中西南部及陕南地区旱情较轻。     

MODIS干旱指数结合RBFNN反演冬小麦返青期土壤湿度

土壤湿度是农业干旱信息最重要的表征因子,它的反演对区域乃至全球农业干旱监测及预报都具有重要意义。该文基于MODIS遥感干旱监测指数构建了冬小麦返青期土壤湿度的评价指标体系,在此基础上,结合径向基函数神经网络(RBFNN)协同反演农地土壤湿度。首先,针对单一利用遥感干旱指数反演土壤湿度具有一定的局限性问题,选取监测土壤含水量、作物需水形态变化、冠层含水量、冠层温度等参量的遥感干旱监测指数作为综合评价指标;并利用实测土壤湿度作为验证标准,从原始遥感干旱监测指数中选取出适宜的指标集;然后,以选取的评价指标集为输入层,以实测土壤湿度作为输出层的输出,构建RBFNN的农地土壤湿度反演模型。研究结果表明:应用在河南省冬小麦返青期时,基于MODIS遥感干旱监测指数与RBFNN协同反演的土壤湿度模型具有较好的反演效果;模型的评价指标集与10 cm深度的土壤湿度相关性更好,而且能综合多通道遥感信息来反映土壤湿度的变化;模型的平均预测精度达到93.27%,与BP-NN和线性回归反演模型相比,反演精度分别提高了2.92和9.97百分点;模型回归分析相对1:1斜线的偏差最小;相关系数为0.846 49,回归决定系数为0.862 6。研究结果可为区域土壤湿度的遥感反演提供新的案例参考。     

基于ATI和TVDI模型的河北平原土壤湿度遥感反演

为了进一步提高河北平原土壤湿度时空变化的监测精度,本文以MODIS数据和实测土壤相对湿度数据为数据源,按照优势互补的设计思想,联合应用表观热惯量模型(ATI)和温度植被干旱指数模型(TVDI)反演河北平原地区的土壤相对湿度。在3—5月、10—11月采用基于NDVI=0.2阈值分区分方案的反演方法反演河北平原地区的土壤相对湿度,其中在每旬NDVI0.2的区域采用TVDI模型,NDVI≤0.2的区域采用ATI模型,而6—9月单独使用TVDI模型来反演土壤相对湿度值。在1—2月和12月,由于植被覆盖度较低和实测土壤相对湿度数据缺测,采用ATI模型。模拟模型全部通过0.01的显著性检验。研究结果表明,河北平原地区的土壤相对湿度在年内时间变化上呈现两个由升到降的变化周期,第1个周期为12月—翌年6月,其中,12月—翌年3月为上升,3—6月为下降,3月为峰值;第2个周期为6—12月,其中,6—8月上升,8—12月下降,8月为峰值;全年土壤相对湿度的平均最大值出现在8月,最小值出现在6月。土壤相对湿度的空间分布主要受降水、人工灌溉和土地利用方式的影响,冀东和沧州滨海平原同期的土壤相对湿度值高于平原其他部分,春季太行山山前平原和燕山山前平原的土壤相对湿度值相对较高。对3个代表性月份(5月、7月和10月)进行的点对点验证表明,各月遥感反演结果的平均相对误差分别为21.4%、19.25%和22.22%。可见,遥感反演的土壤相对湿度和实测土壤相对湿度具有良好的相关性。将本文研究结果和全部用ATI模型和全部用TVDI模型反演的结果进行对比发现,联合应用ATI和TVDI模型分区反演模型反演的土壤相对湿度的平均相对误差均小于其他两种单一反演模型。     

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。     

典型旱年农业干旱遥感监测指标在东北地区生长季的表现

以8d为时间尺度,以土壤相对湿度（RSM）为参考指标,采用相关分析方法,分析评估典型旱年2009年作物生长季内分别表征降水、土壤和作物的3个类别10种农业干旱遥感监测指数在东北地区的适用性。结果表明：（1）生长季中、后期,综合考虑冠层温度和植被特征的温度植被干旱指数（TVDI）与RSM的相关系数绝对值在0.5左右,对土壤湿度变化较敏感,可用于该生长阶段的农业干旱监测;（2）考虑作物前期缺水的累积作物缺水指数（ACWSI）是与RSM相关性较好的指数之一,在生长季前期和后期与RSM的相关系数绝对值在0.47以上,表现良好,但应用过程中需注意累积效应的时间尺度;（3）表观热惯量（ATI）更适于生长季前期干旱监测,改进型能量指数（MEI）适用于各种植被覆盖条件,但存在一定不稳定性;（4）考虑前期累积降水的APCI指数比仅考虑8d降水的条件降水指数PCI更能反映土壤湿度状况,特别是在生长季中、后期,可作为其它监测指数的补充;（5）条件植被指数（VCI）、归一化差异水分指数（NDWI）与RSM相关性较低,对现时土壤湿度的反映不敏感,不适于研究区内短时间尺度的农业干旱监测。研究结果可为东北地区开展农业干旱监测选取合适指标提供参考,也可为农业干旱指数的广泛应用构建可行性框架。     

黄淮海地区夏玉米干旱等级划分

干旱是影响黄淮海地区夏玉米产量稳定性的主要农业气象灾害。建立夏玉米干旱灾害指标,开展夏玉米干旱灾害的监测及评估,对农业防灾减灾意义重大。该文根据夏玉米生长发育过程,选择土壤相对湿度和作物水分亏缺指数分别建立夏玉米不同生育阶段的干旱等级指标。首先在综合分析有关夏玉米土壤水分指标研究成果的基础上,确定了夏玉米各生育阶段不同干旱等级的土壤相对湿度指标。在此基础上,利用河南省农业气象观测站多年观测资料,建立水分亏缺指数与土壤相对湿度之间的关系模型,利用已确定的土壤相对湿度指标计算得出夏玉米不同生育阶段不同干旱等级的水分亏缺指数干旱指标。根据土壤相对湿度指标,夏玉米播种-出苗、出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-乳熟和乳熟-成熟5个生育阶段发生轻旱的临界值分别为65%、60%、70%、75%和70%,发生重旱的临界值分别为45%、40%、50%、55%和50%,发生特旱的临界值分别为40%、35%、45%、50%和45%;而根据水分亏缺指数指标,5个生育阶段发生轻旱的水分亏缺指数的临界值分别为35%、40%、20%、10%和35%,发生重旱水分亏缺指数临界值分别为50%、65%、55%、45%和65%,发生特旱的临界值分别为55%、75%、65%、55%和75%。在黄淮海夏玉米区选择代表站点对确定的干旱等级指标进行了验证,土壤相对湿度和水分亏缺指数判定的干旱等级相同及相差一个等级的百分率变化在71%～91%,表明2套指标对干旱发生情况的判别具有较好的一致性;通过与历史典型干旱年份灾情对比,2套指标能够较好的判定出历史年份夏玉米生长季干旱发生情况,能够用于夏玉米干旱的监测、评估等方面的科研及业务服务中。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

基于自然灾害风险理论的东北地区玉米干旱、冷害风险评价

为了分析干旱、冷害灾害对农作物生长的综合影响,全面评价其综合风险,该文利用东北地区35个农业气象站1961-2010年气象资料、1981-2010年玉米发育期资料、1961-2010年产量面积资料、近50 a东北三省的灾情资料以及近10 a东北三省各县的社会经济统计资料,以玉米出苗—抽雄、抽雄—成熟2个生长阶段发生的干旱及冷害为研究对象,基于水分亏缺指数和热量指数分别建立了干旱指标和冷害指标,对东北地区玉米干旱、冷害进行风险分析。建立了包括危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个方面的东北地区玉米干旱、冷害风险评价模型,指出危险性和防灾减灾能力是风险评价模型中最重要的两个影响因子。研究结果为,东北地区玉米干旱、冷害高风险值区位于黑龙江西南部和东北部,以及辽宁西部建平县一带,风险指标值在0.8以上;吉林西北部、东南部、辽宁东北部为次高值区,风险指标值在0.6~0.7之间;低值区位于辽宁中南部及辽东半岛,风险值在0.3左右。研究结果可为东北地区防灾减灾工作提供客观依据。     

近50年东北玉米生育阶段需水量及旱涝时空变化

分析近50a东北玉米生育阶段的水分供需及旱涝变化,可以为防灾减灾对策的制定提供理论依据。该文基于东北地区48个农业气象观测站1961-2010年逐日气象资料、近20多年玉米生育期资料及近10a农业灾情多元数据,利用作物系数法计算4个生育阶段的需水量,揭示东北玉米4个生育阶段水分供需的时空规律;以作物水分盈亏指数为评价指标,分析近50a东北玉米不同生育阶段的旱涝分布及演变。结果表明:东北玉米4个生育阶段及全生育期的需水量没有显著变化;乳熟-成熟阶段,有显著的干旱化趋势,其它3个阶段和全生育期没有明显的旱涝变化。4个生育阶段需水量空间差异较大,基本呈带状分布。播种-七叶期,中旱及以上、中涝及以上灾害频率较低;后3个生育阶段,中旱及以上、中涝及以上灾害频率较高,且全域、区域旱涝现象呈明显的年代际变化特征,从20世纪80年代起全域、区域中旱及以上、中涝及以上次数明显增加。     

近60年东北地区春玉米旱涝趋势演变研究

区域作物旱涝趋势的演变是区域应对气候变化、制定防灾减灾决策的理论依据,是保证我国粮食安全的基础。本文以东北地区为研究区,依据春玉米的生长特征将其划分为14个分区,利用研究区1958—2017年78个站点的逐日气象数据,计算春玉米生育期内的累积水分盈亏指数(CWSDI?),并将其划分为8个旱涝等级,结合M-K趋势检验和突变检验法及GIS空间分析技术,揭示了东北地区春玉米生长期旱涝趋势的时空演变规律。结果表明:在春玉米生育期内,播种—抽穗期的3个生育阶段, CWSDI?值大体呈上升趋势,抽穗—成熟期CWSDI?值呈下降趋势,其中乳熟—成熟阶段的下降趋势最重,但无明显区域性。研究区内春玉米干旱的发生频率远高于洪涝的发生频率,干旱自20世纪90年代逐渐加重,洪涝情况无明显变化趋势;拔节—抽穗阶段和乳熟—成熟阶段分别是旱涝灾害最轻和最重的阶段,春玉米各生育阶段各旱涝等级的发生频率大体上是特旱轻旱其余旱涝等级;吉林省西部和辽宁省西部的中旱及重旱频率高于其他地区,特旱主要集中在研究区西部,轻涝集中在黑龙江省中、南部,吉林省东部和辽宁省东部,研究区内几乎不发生中、重涝。应在春玉米的生育初期和后期注意旱涝灾害的预防,研究区西部的旱情较重应重点防范,做到适时有效灌溉。研究结果可为区域预测农业旱涝灾害、优化水资源配置提供决策依据。     

山西省春玉米生育期干旱特征分析

应用山西省15个气象站点1981-2011年春玉米生育期内逐日气温、降水量资料分别计算不同生育期的相对湿润度指数、降水与作物需水的耦合度,以相对湿润度指数（M）作为春玉米干旱等级评价指标,分析近31a山西省春玉米不同生育期干旱变化特征。结果表明：（1）近31a来,山西春玉米各生育期中,以出苗-拔节期干旱发生频率最高,达86.95%,干旱发生等级以中等以上为主,降水与作物需水的耦合度最小,仅0.41,该生育期缺水最严重;播种-出苗期干旱发生频率达82.47%,干旱发生等级以中等以上为主,北部和中部地区降水与作物需水耦合度分别为0.45和0.41,南部地区降水能满足玉米需水要求;拔节-抽雄期降水与作物需水耦合度为0.69,干旱发生频率为51.51%,干旱发生等级以轻旱为主;抽雄-乳熟期和乳熟-成熟期干旱发生频率较低,为32.58%～43.33%,以轻旱为主,降水与作物需水耦合度在0.95以上,降水基本能满足春玉米的需水要求。(2)从北部至南部,山西春玉米各生育期干旱发生频率基本呈递减趋势,降水与春玉米需水耦合度呈递增趋势。全省播种-出苗期中等以上干旱占各级干旱发生频率的比重均为最高,北部、中部和南部地区分别达86.73%、79.43%和72.88%。     

基于自然灾害系统理论的辽宁省玉米干旱风险分析

为了减轻旱灾对辽宁地区玉米生产的影响,该文通过对辽宁省23个气象站点46 a气象数据和气象站点所在县玉米产量、种植面积的分析,用实际干旱发生频率、农业气象干旱发生频率、玉米生产相对暴露率和单产水平等4个因素构建了辽宁地区玉米干旱风险指数,用社会科学统计程序(statistical program for social sciences)和地理信息系统(geographic information system)对辽宁地区玉米干旱进行了风险分析和风险区划。结果表明,辽宁省有30%的站点处于玉米干旱较高或高风险区,主要分布于辽西山地丘陵和辽南沿海地区;玉米干旱中等风险区主要分布在辽西走廊和辽中平原及渤海湾附近地区;玉米干旱低风险区主要分布在辽东山地丘陵地带。经检验50%以上站点的干旱风险指数与玉米相对气象产量显著相关。所构建的辽宁地区玉米干旱风险指数能客观地反应干旱对玉米生产的影响。该研究为玉米避灾和减灾管理提供科学依据。