利用改进温度植被干旱指数反演农田表层土壤水分的研究

土壤水分作为土壤的重要组成部分,是气候、农业和生态系统的关键组成要素。快速、大面积和实时地监测土壤含水量,对旱情预报、农田灌溉和作物估产有着十分重要的作用。本文主要结合Landsat 8光学影像数据对地表土壤含水量进行反演,在温度植被干旱指数（TVDI）的地表温度－植被指数特征空间基础上引入分形覆盖度,构建地表温度－分形覆盖度特征空间,从而计算得到改进温度植被干旱指数（ITVDI）,采用研究区实测土壤含水量数据对计算的结果进行对比分析。为了分析TVDI和ITVDI与土壤体积含水量的关系,分别制作TVDI、ITVDI与土壤体积含水量的散点图并分析相关性。研究结果表明:在小麦拔节期内,研究区域大部分地区处于干旱状态,轻旱地区主要分布在研究区西部、北部以及中部的高植被覆盖地区;重旱地区主要分布在城市中心及部分裸露地面和小麦种植地区。TVDI和ITVDI与地表土壤含水量线性相关显著,两者均可表征研究区干旱的实际情况。但ITVDI引入分形植被覆盖度参数,在一定程度上避免干旱指数受到地表覆盖类型的限制,使得ITVDI与实测土壤含水量的相关性和反演精度都高于TVDI。因此,ITVDI能够更好地反映研究区域土壤含水量的状况,更适合高植被覆盖度地区土壤含水量反演。     

毛乌素沙地土壤水分的遥感监测

利用毛乌素沙地腹地——乌审旗1982-1993年间的AVHRR遥感数据、常规气象数据和土壤水分观测资料,建立基于条件温度植被指数的0～50 cm土壤水分遥感估算模型,并计算出0～50 cm土体各层土壤水分。结果表明:乌审旗多年平均土壤水分的变化量约为-3.47mm,逐年土壤水分变化量Δw在-118～82 mm之间。乌审旗土壤水分的年际变化不大,基本在±50 mm之间变动。除1986、1987、1991以及1993年外,其余年份乌审旗土壤水分变化量Δw都为正。乌审旗土壤水分的年内波动也不大,基本在±10 mm之间。通过误差分析可知,遥感反演土壤水分的平均绝对百分比误差为14.77%,均方差为77.54 mm。基于条件温度植被指数的土壤水分遥感估算模型是可行的。     

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。     

毛乌素沙地南缘臭柏群落土壤水分空间分布特征

为对臭柏群落土壤水分空间分布特征进行初步研究,以毛乌素南缘神木大保当镇臭柏(Sabina vulgaris Ant.)群落为研究对象,选取10个样地利用环刀进行土壤取样,通过土壤烘干法测出土壤含水量与蓄水量并进行分析。结果表明:(1)在坡位影响下,各样地间的土壤含水量存在显著性差异(P0.05),含水量和蓄水量整体分别表现为沙丘下部沙丘中部丘间低地沙脊,沙丘中部沙丘下部丘间低地沙脊;(2)在坡向影响下,各样地的土壤含水量存在显著性差异(P0.05),含水量和蓄水量均表现为背风坡迎风坡;(3)在林内外植被影响下,各样地的土壤含水量存在显著性差异(P0.05),含水量和蓄水量均表现为草地臭柏沙地。表明臭柏群落对土壤水分空间分布有一定的影响。     

基于土壤水分平衡模型的广东干旱时空分布特征

根据广东省86个气象站1962-2006年逐日气象资料,基于土壤水分平衡模型,计算逐日土壤有效含水量,模拟土壤水分平衡状况,构建逐日干旱动态指数DI,根据DI分析广东近45a不同等级干旱的时空分布及变化规律。结果表明：（1）广东省全年干旱日数占28.7%,轻、中、重、极旱发生频率依次减少;（2）近45a平均干旱过程强度指数（DCI）的季节变化特征明显,汛期较低,汛期结束后DCI值迅速上升;（3）1962-2006年,年干旱日数和DCI值均显著上升,说明广东省干旱的发生频率和严重程度逐年上升;（4）DCI和全年干旱日数在全省范围内基本呈纬向分布,北低南高。粤北的连山附近是全省DCI值和干旱日数最低的区域,雷州半岛及东南沿海地区DCI值和干旱日数较高;（5）春季与秋季的DCI空间纬向分布基本相反,表现为春季南部较旱、秋季北部较旱;（6）秋季月平均DCI值高于春季,说明广东省秋旱情况重于春旱。研究结果对应对气候变化、开发利用气候资源、调整种植区划和农业生产布局具有重要参考价值。     

典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系

面对多种多样的农业旱情遥感监测指数,如何进行选取是目前遥感指数应用所面临的主要难题。该文以MODIS产品为遥感数据源,比较分析了13种典型的农业干旱遥感监测指数,建立了农业干旱遥感监测指数的分类体系,阐述了不同指数类型的适用范围。结果表明,多种遥感干旱指数对农业干旱的描述并非完全一致。不同指数利用不同的地表特征变化来描述农业干旱程度,是造成这种不一致的主要原因。据此,研究将典型农业干旱遥感监测指数分为4大类:土壤水分变化类、冠层温度变化类、植被水分变化类和作物形态及绿度变化类。其中第1类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测,这类指数中修正的垂直干旱指数MPDI可以较好地反映表层土壤水分的变化,并适宜于时序变化监测。第2类指数不仅适宜于旱情预警,更适宜于旱情监测,这类指数中推荐选择基于LAI-LST特征空间的温度植被干旱指数TVDI;第3、4类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估,该文为农业干旱遥感监测指数的选取提供参考。     

毛乌素沙地小叶杨人工林土壤水分物理特性研究

小叶杨(Populus simoniiCar·r)是我国西北干旱地区常见的乡土树种之一,具有耐旱、耐寒、耐瘠薄的特点,并具有适应性广、生长优良、寿命长、可改善土壤等特性[1]。但是,在半干旱地区小叶杨林却生长缓慢,发育不良,能否成林是多年争论的焦点[2,3]。目前,黄土丘陵区小叶杨人工林生长的研究较多,表明地形、坡位、造林方式和土壤水分条件等因子对小叶杨的生长有显著影响[4],小叶杨人工林土壤水分严重匮乏等(1)。在毛乌素沙地,小叶杨也是人工植被恢复常选用的乡土树种之一,但在不同立地条件下,树种的选择、栽植方法、配置方式等方面缺少科学依据,营造的各种防护林和固沙林存在着许多问题。对于这一地区不     

基于CWSI及干旱稀遇程度的农业干旱指数构建及应用

土壤湿度降低会使作物生长受到水分胁迫,严重时发生农业干旱,对粮食安全造成不利影响,准确识别和有效监测农业干旱具有重要的现实意义。前人研究中,通常仅根据当前水分亏缺程度识别干旱事件,而不考虑其稀遇特征。该文基于蒸散发构建了综合考虑当前水分亏缺程度和干旱事件稀遇程度的农业干旱指数IEDI(integrated evapotranspirationdeficitindex),并基于该指数分析了中国东北3省2000-2014年农业干旱演变规律,探讨了气象要素对农业干旱以及农业干旱发生时段对粮食产量的影响。结果表明:1)与仅考虑水分亏缺程度的指标相比,综合考虑干旱稀遇程度的IEDI能更加有效地识别干旱年际差异,历史干旱事件、旱灾成灾面积和粮食产量验证了该指数的合理性;2)东北三省旱灾成灾面积与IEDI的相关系数均大于0.75,其中,吉林省最大,为0.88;粮食产量与IEDI的相关系数均大于0.60,其中,辽宁省最大,为0.78;3)吉林西部、辽宁西部易发生严重农业干旱,对气象干旱敏感程度高;4)当干旱发生的起始月份固定时,随干旱持续时间增加,干旱指数与产量的相关性先增强后减弱;当干旱持续时间固定时,干旱指数与产量的相关性与干旱发生的起始月份显著相关。总之,结合了干旱事件稀遇程度的指数可以有效识别农业干旱,为农业干旱监测提供了合理依据。     

毛乌素沙地农田土壤水分动态特征研究

毛乌素沙地农业种植以春玉米为主,水资源短缺是制约当地农业发展的主要因素,研究农田土壤水分动态对指导当地农业生产具有重要意义。本研究以原位试验为主,通过对地下水、土壤含水率、土水势、灌溉降雨、蒸腾蒸发等数据的监测和分析,对毛乌素沙地春玉米生长过程中的土壤水分动态特征进行研究。结果表明:地下水与土壤水之间存在明显的水力联系,Pearson相关性分析发现,各深度土壤含水率与地下水埋深之间均呈显著相关,其中40~60 cm深处相关性最大,相关系数大于0.8;地下水位的下降降低了土壤含水率稳定层的位置,削弱了上下层土壤之间的水力联系,不利于土壤水分的保持;玉米需水量增加和地下水位下降均会导致土壤含水率在垂向剖面上的不规律变化增强。通过对土壤含水率和土水势监测数据的分析发现,在玉米从苗期至蜡熟期的生长过程中,土壤水分动态经历了弱—强—弱的变化过程,并且20 cm深土层是春玉米的主要吸水层,30~40 cm是相对干燥层,由于田间灌溉在春玉米发生水分胁迫时进行,因此可利用30 cm和40 cm深土层含水率判断玉米是否需要灌溉。受春玉米生理作用影响,当10 cm深处土水势值下降到低于-0.18 bar时会出现根系提水现象。本研究结果可以为毛乌素沙地地区的农田水分利用及水资源管理提供重要的理论依据和参考信息。     

毛乌素沙地长柄扁桃林地土壤水分时间稳定性

为揭示毛乌素沙地人工林土壤水分时间稳定性特征,于2018年3月—2019年10月利用CNC503DR型中子仪对毛乌素沙地东南缘固定沙丘长柄扁桃林地中30个测点的0～300 cm剖面土壤含水量连续测定,运用经典统计学和时间稳定性分析方法,研究不同深度土层土壤水分时空变异和时间稳定性特征.结果表明:1)监测期间,各土层土壤...     

基于土壤微波辐射布儒斯特角反演土壤含水率

在利用被动微波遥感技术进行裸露地表土壤含水率（Soil Moisture Content,SMC）的反演中,土壤粗糙度是制约反演精度的最关键因素。该研究利用改进的积分方程模型（Advanced Integral Equation Model,AIEM）进行地表多角度微波发射率的模拟,探索地表微波辐射多角度信息用于提高地表SMC反演精度的可行性。基于不同SMC和不同粗糙度地表多角度V极化发射率数据的变化趋势提取土壤介质布儒斯特角,结果表明,土壤布儒斯特角对SMC具有较高的敏感性,C波段（6.6 GHz）不同含水率土壤的布儒斯特角分布在60°～80°范围内。基于AIEM模拟数据的分析发现,土壤布儒斯特角正切值与SMC具有较好的线性关系,线性拟合决定系数为0.94,均方根误差为0.027 cm3/cm3,并得到了基于布儒斯特角的裸露地表SMC反演算法。基于模拟数据的算法验证结果表明,算法的SMC预测值与理论值的决定系数为0.95,均方根误差为0.024 cm3/cm3。算法在不同土壤粗糙度自相关函数下均表现出稳健的特性,SMC预测精度最大均方根误差为0.027 cm3/cm3,最小为0.023 cm3/cm3。基于布儒斯特角的SMC反演算法利用的是多角度土壤发射率的相对变化而非其绝对数值,该研究为SMC的多角度被动微波遥感提供了一种不同的研究思路。     

土壤湿度农业干旱指数的改进及其适用性

准确监测农业干旱是保障粮食安全的基础。针对土壤湿度农业干旱指数(soil moisture agricultural drought index,SMADI)在干旱半干旱地区旱情监测不准确的问题,对SMADI进行了改进,同时修正了改进后的土壤湿度农业干旱指数(modified soil moisture agricultural drought index,SMADI_M)的干旱等级划分标准,并从全区与局部尺度、时间和空间尺度、以及对干旱响应的时效性三方面对SMADI_M的可靠性进行了验证。结果表明：SMADI_M改进了SMADI在低植被覆盖区存在的旱情高估的问题,弥补了SMADI的不足,可用于任意植被覆盖区的旱情监测;SMADI_M能够准确捕捉不同时间尺度(年、季、月)和空间尺度(全局、局部)的旱情信息,有效提高了农业干旱监测精度;与植被条件指数(vegetation condition index,VCI)和标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotransp...     

基于相对湿润度指数的西南地区季节性干旱时空分布特征

西南地区是中国重要农业生产区,季节性干旱是该区域最主要的农业气象灾害,研究季节性干旱时空分布特征对西南地区防旱减灾具有重要意义。该文收集西南地区4个省(市)共97个代表气象站50a(1959年-2008年)的逐日降水量、气温、日照时数、相对湿度、风速、水汽压等气象资料,选用国家标准中相对湿润度指数(M)作为干旱指标,以年、季为时间尺度,研究西南地区干旱频率和强度的空间分布特征,并分析近50a干旱强度和发生范围的年际变化规律。结果表明:西南地区年尺度干旱频率呈西部高,东部低的带状分布,高发区位于川西高原、川西南山地、云南西北部和中北部的山地、高原及河谷地带,发生频率在3年2遇以上;年干旱强度以中旱以上为主。不同季节干旱频率差异大:冬旱发生频率最高,春旱次之,秋旱较低,夏旱最低;干旱强度方面,冬旱强度最大,春旱次之,秋旱较小,夏旱最小;总体而言,干旱发生频率高的地方干旱强度也大。从年际变化看,西南地区总体上略有变湿的趋势,年干旱强度明显减弱,其中春旱、秋旱有减轻趋势,夏旱和冬旱有所增强;但近10a,年干旱强度增大明显,夏旱、秋旱、冬旱也明显上升,这与西南地区近几年干旱频繁发生相吻合。     

红壤干旱过程中剖面水分特征与土层干旱指标

农田水分管理以及产量评估都需要对土壤作物受旱状况定量化和指标化。干旱强度和干旱程度结合才能完整地描述土壤作物干旱状况,土壤干旱强度I是土壤剖面失水速率的函数,干旱影响逐渐累积并增强就构成干旱程度D,据此提出了包含I和D二个指数的土层干旱指标表达模式。通过红壤小区种植玉米并在抽穗期开始设置连续干旱12～36 d等6个不同的处理,研究了红壤干旱过程中剖面水分特征和干旱指标。结果表明：供试红壤干旱过程中剖面40 cm以下含水率下降幅度很小,玉米主要利用了0～40 cm土层的水分,监测30～40 cm土层含水率的变化情况可以指示玉米受到干旱胁迫的程度。连续干旱25 d后40 cm以下土层含水率明显降低,玉米产量也显著下降,此时0～60 cm土层和30～40 cm土层的干旱程度D均为0.55,可用此指标作为灌溉的依据。     

基于多元地统计的土壤有机质含量空间格局反演

为了提高土壤有机质含量的空间预测精度,该文采用了一种多元地统计方法来构建遥感定量反演模型。考虑到回归误差在空间上具有一定程度的聚类,该文提出了基于局部变化均值的普通克里金方法,然后用其构建土壤有机质含量遥感定量反演模型。对四川省西南部土壤有机质含量进行空间预测试验,并与普通克里金、普通遥感定量反演、基于回归克里金的遥感定量反演等方法相比较。结果表明:该文提出方法的空间预测结果最优,其原因为该方法通过空间统计来建立采样数据与地表反射率间的联系,充分考虑了数据间的空间相关性,因此可以更精确地获得土壤有机质含量的遥感反演模型;相比基于回归克里金的遥感定量反演方法,基于局部变化均值的普通克里金假设回归误差在局部邻域内的均值也不一定为零,更符合实际情况。该方法为农田养分管理及区域农业的可持续发展提供科学依据。     

基于植被指数的藏北牧区土壤湿度反演

土壤湿度的遥感动态监测在农牧业生产中具有重要意义。近年来,多种基于遥感指数的土壤湿度监测方法被提出并得到广泛关注,但当前对不同深度土壤湿度的反演及植被指数反映土壤湿度滞后性的研究较少。该文针对遥感指数反演土壤湿度的精度问题,对MODIS(moderate resolutionimaging spectroradiometer)的2种植被指数产品归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)与土壤湿度实测值进行相关分析,并利用在其中一个样点得到相关系数最高的回归模型对距离较远的其它点进行土壤湿度值估算,最后用土壤湿度实测值对模型的精度进行验证。结果表明,2种植被指数均与土壤湿度值呈现出较强的相关性,且利用植被指数估算土壤湿度的延迟天数为5~10 d。在相同气候模式、土壤类型和植被类型的条件下,高程为影响回归模型精度的主要因素。该研究可为牧区多层深度土壤湿度反演方法的选择和监测提供参考依据。     

应用Penman-Monteith公式和土壤湿度指数估算区域地表蒸散

准确计算地表蒸散对于水资源合理利用具有重要意义。Penman-Monteith公式具有坚实的理论基础,被广泛应用于计算地表蒸散,但表面阻抗计算的复杂性阻碍了其向区域应用的进一步推广。本文首先利用地表温度(Ts)-植被指数(Fv)特征空间计算土壤湿度指数,进而计算土壤阻抗,改进和发展了Penman-Monteith蒸散算法,简称为PM-SMI。将该算法与地表温度-植被覆盖特征空间蒸散算法以及Penman-Monteith系列另一种算法(PM-Yuan)进行比较。利用美国南部大平原12个波文比观测数据进行模型比较和验证。研究区域主要覆盖农田和草地,植被覆盖度较低。结果表明在瞬时和日值两个时间尺度PM-SMI整体上都优于其他两种算法,PM-SMI方法适合用于区域地表蒸散估算。     

基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演

以北疆绿洲区棉田表层土壤为研究对象,利用国产HJ-1A/1B卫星CCD多光谱数据对裸土有机质空间分布格局进行研究。通过分析多光谱数据不同波段的光谱反射率及其变换形式与实地采样得到的土壤有机质含量的相关性,探寻适合绿洲区棉田表层土壤有机质含量快速反演的敏感波段及参数,并针对不同参数分别建立一元线性、二次、三次、对数、倒数、幂函数、生长型、S型回归模型,以及多元回归模型;对生成的模型进行综合对比分析,获取北疆绿洲区棉田表层土壤有机质含量的最佳反演模型,从而实现整个研究区土壤有机质空间格局的遥感反演。结果表明:HJ卫星多光谱数据4个波段的反射率均与土壤有机质含量存在显著的相关性,第3波段的倒数与土壤有机质含量相关性最为显著;且以第3波段光谱反射率作为因变量得到的三次线性回归模型对土壤有机质含量进行反演的效果最佳;通过空间布局反演得到研究区土壤有机质空间分布整体呈现南北两端有机质含量较高,中部有机质含量较低的格局。该研究表明虽然与黑土有机质含量具有差别,但是遥感技术仍能够作为绿洲区土壤有机质含量空间布局反演的方法,为遥感技术在土壤参数监测中更好的发挥作用提供理论支持,同时也为新疆棉田生产管理和农田可持续利用提供科学依据。