红壤丘岗区林草生态系统土壤水分状况

在红壤丘岗区自然次生马尾松-草灌植被基础上,组建4种林草生态系统,长期观测结果表明,各生态系统地表径流量逐年减少,而入渗量和渗漏量逐年增加,径流量呈现阔叶林和混交林<马尾松林<自然草被,渗漏量则相反。阔叶林和混交林与马尾松林和自然草被比较,前者径流量年内分布在雨季更加集中,这正是不同林草生态系统涵养水源能力不同的体现。干旱季节4种林草系统土壤剖面水分分布有差别,阔叶林和混交林上下层土壤水吸力差别较小,而马尾松林和自然草被上下层土壤水吸力差别较大,前者土壤导水能力好而后者导水能力差是原因之一;阔叶林和混交林下层土壤水分含量比马尾松林和自然草被低。     

人工草地土壤水分周年变化规律的研究

本文利用人工牧草地土壤水分试验测定资料,分析研究了草地土壤水分的周年变化规律,得出草地土壤水分周年变化可划分为春季失墒期、夏季增失墒交替期、伏秋增墒期;土壤水分动态曲线波动主要受降水补给量和牧草耗水量的影响而变化,雨季降水对旱作草地土壤水分的补给起着重要作用。     

利用温度植被干旱指数（TVDI）方法反演杭州伏旱期土壤水分

利用MODIS资料构建了杭州地表温度（Ts）-增强植被指数（EVI）的特征空间,拟合了特征空间中的干、湿边方程,计算了温度植被干旱指数（TVDI）,并推导出利用TVDI和干、湿边土壤水分计算土壤含水量的方程。在计算TVDI的过程中,为了减少高程的影响,利用数字高程模型（DEM）对Ts进行了订正;利用同期野外实测土壤湿度数据计算了干边上的土壤水分值,从而反演杭州2006年伏旱期8月份每隔16d的平均土壤含水量。结果表明：①TVDI方法能反演杭州伏旱期土壤表层水分,实测值与预测值之间平均绝对误差在15个百分点左右。②高程校正后的TVDI能更好的反映土壤水分,与校正前相比,平均绝对误差减少5个百分点,基本满足业务需要。     

吴旗沙打旺草地土壤水分及生产力特征的研究

本研究主要在吴旗飞播沙打旺草地,由播种第2年到完全衰败后3、4年的十三四年间,土壤水分和产草量实测资料的基础上,论述了在黄土高原半干旱区沙打旺草地土壤水分和生产力特征。沙打旺草地2～9年的产草量是同期封禁天然草地的7.6倍,而总耗水量仅为1.1倍。可见沙打旺草地使大量降水和土壤储水变为有效水用于干物质生产。沙打旺草地在生长旺盛的3～7年,根系不断下伸,使5～8m深层储水降至4%～5%,加剧了深土层水分亏缺,第8～9年后随着沙打旺衰败,土壤水分呈逐渐恢复趋势。衰败3～4年2～3m土层水分可以得到恢复,加之土壤肥力提高,所以衰败沙打旺草地中天然草类繁茂,产草量为对照荒山草地的1.6～3.2倍。文章最后提出了沙打旺合理的种植、利用方式。     

不同黑土生态系统的土壤水分物理性质研究

研究了黑土农田生态系统（无肥、化肥、化肥＋有机肥3种方式）、草地生态系统、裸地生态系统的土壤水分物理性质。结果表明：草地生态系统向无肥农田系统转变过程中，容重、有机质、孔隙度，特征持水量、水稳性团聚体都有恶化的趋势，化肥的投入使其恶化趋势减缓，化肥＋有机肥效果更佳，表明施肥对水分物理性质的作用主要是通过促进植物生长尤其是根系的生物量，继而增加有机质，改善土壤结构，调节孔隙和持水状况。裸地系统下的各性状比农田变得更劣，说明生物措施在改善土壤物理性质方面的重要作用。     

青海省高寒草地土壤水分变化特征

利用青海省天然草地的水分资料,初步统计得出天然草地土壤(0-50 cm)水分变化规律为:从西到东递增,从南到北两头略低,中略高.年内逐旬呈波动的"W"型,1989-2007年以008%/a的速率呈较明显下降趋势,其中0-20 cm土层以0.25%/a的速率呈显著下降,20-50 cm土层以0.04%/a的速率呈弱的下降.0-50 cm可分为活跃层(0-20 cm),次活跃层(20-40 cm),较稳定层(40-50 cm);草地年降水量≥520 mm以上的区域随深度而递减,在350 mm≤年降水量≤410 mm的区域土壤水分含量最多,并不一定在表层或深层,随深度而各异.从各区的变化趋势来看,兴海县不明显,曲麻莱县呈微弱下降,河南、甘德、海北县呈弱的下降,并且不同区域草地各层土壤的水分变化趋势及程度各异;气候变暖是土壤水分减少的直接原因,也是草地退化的主要直接原因之一.     

基于NDVI3g数据反演的青藏高原草地退化特征

利用NDVI3g数据反演青藏高原1986-2013年高寒草地植被盖度,并计算草地退化指数,以了解青藏高原高寒草地退化状况及其分布特征。结果表明,2011-2013年青藏高原草地退化指数为1.76,属轻度退化等级;退化面积达到41%,与历史平均水平（1986-2010）相比无显著变化,但中等以上退化面积有所增加。其中,轻度退化面积为22%、中度退化面积为8%、重度和极重度退化面积分别为6%和5%,而历史平均分别为28%、7%、4%和1%。从不同草地类型来看,高寒荒漠退化程度最严重,退化面积78%,退化指数为3.23,达到重度退化等级且表现出持续恶化趋势;而高寒草甸和高寒草原退化面积分别为31%和38%,退化指数分别为1.49和1.57,均属于轻度退化状态。从不同省域看,2011-2013年青藏高原新疆自治区范围内草地退化程度最为严重,退化草地面积所占比例为71%;青海省和西藏自治区草地退化比例也较大,分别达到42%和41%;甘肃、四川和云南草地退化比例较小,分别为25%、10%和12%。总体来看,青藏高原草地退化存在空间差异,与历史平均相比无显著变化,但局部有恶化趋势,尤其是高寒荒漠退化状况较为严重。     

基于多源数据的土壤水分反演及空间分异格局研究

温度植被干旱指数(TVDI)是一种通过反演土壤水分来反映土壤干旱状况的重要方法。在TVDI的基础上引入数字高程模型(DEM)数据对地表温度进行校正,能够减少地形起伏对能量二次分配的影响。用阈值将研究区分割成不同土地利用类型,结合野外同步实测数据,用分段反演模型反演渭-库绿洲土壤水分分布图,并对渭-库绿洲土壤水分的空间格局和分异规律进行分析。结果表明:(1)地形校正后的TVDI能够更好地反映土壤水分状况;(2)土壤水分总体上从西至东,由北向南降低,在绿洲内部较为稳定,在交错带变化较为剧烈,土壤水分垂直变异系数呈现幂函数递减的整体变化趋势;(3)针对研究区不同土地利用类型用分段反演模型进行反演,有效地实现优势互补,总体上提高了土壤水分的反演精度,在区域土壤水分研究中值得关注和应用。     

宇宙射线土壤水分观测方法在黄土高原草地植被的应用

宇宙射线土壤水分观测系统(COSMOS)是一种测量直径达600 m以上表层土壤平均含水量的新型土壤水分测量仪器。在黄土高原一片草地植被上测试COSMOS仪器测量土壤水分的效果,并与烘干法及Hydra ProbeⅡ土壤湿度传感器测量结果进行比较。结果表明,COSMOS测量结果与烘干法结果一致性好;与Hydra ProbeⅡ点尺度测量结果存在不同时间段的差别,暗示了黄土高原土壤水分空间变异性及其时间变化。COSMOS仪器能够很好地测量黄土高原破碎表面观测范围内表层平均土壤含水量,并为研究土壤含水量的空间变异性提供了潜在工具。     

那曲东部土壤水分MODIS遥感反演研究

利用那曲东部2014年8月至2015年7月土壤水分观测资料与同期MODIS数据建立了研究区土壤水分遥感监测模型。表观热惯量法(ATI)反演土壤水分结果不理想,基于MODIS 8天合成数据以及晴空数据拟合结果的决定系数分别为0.4503和0.3753,晴空条件下ATI方法监测效果较差。基于单窗方法建立的四种模型中,三次多项式模型拟合效果较好,决定系数为0.5475,分析认为排除冬季数据后建模效果更好。结论:基于单窗方法的三次多项式模型能较好的反演研究区土壤水分,不足之处为对天气要求较高,若无晴空遥感数据,将影响土壤水分监测工作的开展。     

基于多波段MODIS遥感数据的乌审旗土壤含水量监测研究

[目的]探究内蒙古自治区乌审旗地区土壤含水量与表观热惯量的响应关系,提高土壤含水量遥感监测精度,使观测分析结果更具说服力和可靠性。[方法]选取多波段MODIS遥感数据和表观热惯量法,采用重复的地面采样方案设计,减弱单点采样代表性差的影响。[结果]该方案设计较单点采样方法相关系数有明显提高,对0—10cm,0—20cm,0—30cm土壤含水量相关系数分别为0.587,0.658和0.650。对回归模型进行精度验证,得其含水量平均相对误差为21.53%,26.67%,22.83%。[结论]重复的地面采样方案下,基于表观热惯量的乌审旗土壤含水率监测结果更加科学、可靠。     

基于TVDI的沁水煤田地表土壤水分时空演变分析

温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI）是表征地表干旱的有效指标,其时空格局分析是地表干旱与全球环境变化相互影响下的地表覆被变化的研究内容。以山西沁水煤田为研究区,结合2000—2010年MODND1M和MODLT1M数据,构建了NDVI-Ts特征空间并对干湿边拟合分析。结果表明:近11年来,沁水煤田年平均TDVI均大于0.4,且总体呈显著增加趋势,地表土壤湿度很低,部分区域处于中度和重度干旱之间。年度内,月平均TVDI处于0.5~0.7之间,且7月份TDVI存在明显波动。在空间上,研究区地表土壤湿度分布与地表植被分布基本一致。煤田南部和东部以干旱和极干旱为主,西北山区地带以正常或湿润为主,矿区密集区土壤湿度含量明显低于其他地区,矿井分布附近较其他区域地表干旱现象突出。     

基于TVDI的艾比湖地区土壤水分时空变化分析

以艾比湖湿地为研究区,利用2003年5月和2013年5月Landsat遥感影像,提取了地表温度(Ts)和植被指数(NDVI)反演温度植被干旱指数(TVDI),并构建特征空间,分析了土壤水分的时空变化。试验结果表明:TVDI可有效反演区域土壤水分,且精度较高;自2003—2013年共10a的时间跨度下,艾比湖地区土壤水分空间分布由湖区向周边地区呈减少趋势;湿润、正常和轻旱面积减少,干旱和重旱面积增加,呈现"两增三减"的趋势。区域土壤水分分布情况不容乐观,仍需加强当地水资源管理,以保障区域生态系统的正常运转。     

基于4种植被指数TVDI模型的三江平原土壤湿度反演

利用遥感手段监测土壤湿度有利于分析大尺度区域的土壤干湿状况。比对分析不同植被指数计算的温度植被干旱指数（TVDI）的精度能够提高TVDI反演土壤湿度的实际应用价值。以三江平原为研究区,基于2013年5—9月的四期MODIS影像,利用归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、修正土壤调节植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）分别计算TVDI,并以地面实测土壤湿度数据及降水数据进行精度验证。结果表明:（1）4种植被指数计算的TVDI与土壤湿度数据均具有一定的负相关关系,即TVDI值越高,土壤湿度值越低;（2）不同植被指数计算的TVDI在5月、6月、9月与土壤湿度回归分析的R²数值相近,均适合用来反演这3个时间段的土壤湿度,在7月份,相较于NDVI和RVI计算的TVDI结果（R²均在0.15左右）,基于EVI和MSAVI计算的TVDI （R²均在0.35左右）更适合反演该时期的土壤湿度;（3）5—9月期间,干旱现象主要发生在三江平原的中部及西南部,干旱程度主要为轻旱,东部及东北部在不同时期基本保持在正常或轻微湿润状态。     

河北省土壤干湿状况遥感监测指数比较

选用河北省2010年5月Terra/MODIS地表反射率产品MOD09A1计算得到了增强植被指数（EVI）,结合同期MOD11 A2地表温度LST数据,计算得到河北省TVDI（温度植被干旱指数）和VSWI（植被供水指数）,比较分析TVDI和VSWI监测河北省土壤干湿状况的适宜性.两种指数与同期8d平均降水量数据的定性分析表明TVDI与降水量数据间具有明显的相反趋势,VSWI与降水量数据间趋势关系不明显;定量的相关分析表明,TVDI与降水量数据间表现出较显著的负相关性（P＜0.05）,而VSWI与降水量数据间的相关不显著.可见,在所选取研究时段内,TVDI指数较VSWI指数监测河北省土壤湿度更为适宜.     

基于Landsat 8数据的荒漠土壤水分遥感反演

[目的]分析荒漠土壤水分变化特征,为南疆干旱区荒漠土壤水分遥感监测提供理论依据和方法支持.[方法]以Landsat 8数据构建干旱地区荒漠土壤水分建模指示因子,通过优选的26个光谱指数、地表温度(Ts)和地形数据(DEM)为建模因子,分别以偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种方法构建土壤水...     

藏北高原土壤湿度MODIS遥感监测研究

利用Terra与Aqua两颗卫星的MODIS地表温度和植被指数数据,分别构建LST-NDVI与LST-EVI共四种不同组合的Ts-VI特征空间,并依据该特征空间提取温度植被干旱指数(TVDI)作为反映土壤干湿状况的指标,探讨一种合适的遥感监测藏北高原土壤湿度的方案,并基于同步的实地土壤表层含水量采样数据进行验证评价。研究表明,四种数据组合方案提取的TVDI分布图均能较好反映藏北土壤湿度,且Terra MODIS LST-EVI构建的特征空间提取TVDI指标效果最佳。在此基础上获得的藏北高原土壤湿度分级图表明,从东南到西北土壤湿度逐渐降低,并呈现明显的空间分异规律。     

基于温度植被干旱指数的黑龙江省20年干旱时空特征研究

为了探讨2000—2019年黑龙江省的干旱时空变化特征,通过利用MODIS的归一化植被指数和地表温度产品计算温度植被干旱指数(TVDI),对20 a的5—9月农业干旱进行了监测。结果表明：(1)从时间上来看,2000—2006年干旱较严重、2007—2013年干旱减弱、2014—2019年干旱震荡减弱,其中2006年、2009年和2015年极端干旱情况最重,年平均干旱有显著减弱趋势而极端干旱未通过显著性检验分析。年内5月是全省干旱最严重时期,6月和9月干旱次之,7月和8月干旱较弱。(2)从空间上来看,根据干旱频率高低强度大小将全省划分为重风险区、中风险区和低风险区,年干旱特征为讷河市、甘南县、齐齐哈尔市、龙江县、林甸县、泰来县、大庆市、肇源县和杜尔伯特县属重风险区,西部地区和宝清县、富锦市、友谊县、集贤县、勃利县和宁安市属中风险区,北部、中部和东北部地区属低风险区。(3)逐月干旱空间特征表现为西部地区、宁安市、勃利县、鸡东县、友谊县、宝清县和集贤县等地区5月干旱发生频率高、强度大,西部部分地区6月持续高频率高强度干旱,大庆市周边及泰来县、龙江县、甘南县、齐齐哈尔市、讷河市等地区9月干旱...     

区域水土流失植被因子的遥感提取

NDVI是区域土壤侵蚀评价的最佳植被因子。基于遥感影像TM数据提取了NDVI值并将其与土地利用信息同时集成于土壤侵蚀图的每个图斑,建立了包含多种因子的空间数据库。通过每个图斑林草地面积百分比和NDVI值的统计分析,建立了NDVI与植被盖度的线性关系。多重因子数据库和NDVI-植被盖度关系,可以为区域土壤侵蚀定量评价提供支持。     

遥感技术在我国土壤侵蚀中的研究进展

介绍了利用遥感技术提取土壤侵蚀信息的原理、技术和方法,对我国目前已取得的进展与成就进行了综述,并对目前存在的问题及以后的发展前景进行了展望。