条件植被温度指数干旱监测指标的等级划分

以每年3月下旬至5月下旬陕西渭北旱塬合阳、蒲城、澄城、永寿县和耀州区5个旱作农业站点以旬为单位的条件植被温度指数(VTCI)为研究对象,根据气象干旱指数的等级划分标准将VTCI分级。结果表明:VTCI被划分为4个等级。VTCI0.55为无旱,VTCI在0.46～0.55之间为轻旱,VTCI在0.37～0.46之间为中旱,VTCI0.37为重旱。通过气温、降水等气象资料对VTCI等级划分结果的验证表明,VTCI的干旱监测结果与当地基于气象资料的监测结果相一致,证实了该等级划分结果是可行的。     

基于Terra-MODIS和NOAA-AVHRR数据的条件植被温度指数干旱监测及其对比分析

以陕西省关中平原为研究区域,选取2000-2009年每年4月上、中、下旬和5月上旬Terra-MO-DIS和NOAA-AVHRR遥感数据,应用条件植被温度指数(VTCI)方法,探究在两种遥感数据源、相同时间尺度下VTCI干旱监测结果的特点和可比性。通过对比分析多年同一旬的VTCI结果发现,两种数据的监测结果反映出的旱情分布规律相同,并且符合实际的干旱情况。尽管两种遥感数据在过境时间、波段数等方面均有所不同,但是两种数据的VTCI结果散点分布呈现出明显的线性相关关系,说明两种数据得到的VTCI干旱监测结果是具有可比性的。     

条件植被温差指数干旱监测方法的研究与应用

地表昼夜温差(ΔT)与植被覆盖度和土壤含水量等密切相关。文中在条件植被温度指数(VTCI)干旱监测方法的相关研究成果的基础上,应用MODIS数据,通过引入ΔT探究条件植被温差指数(ΔT-VTCI)干旱监测方法的可行性。ΔT-VTCI既考虑了区域内NDVI的变化,又考虑了在NDVI相同的条件下ΔT的变化。陕西省关中平原2000-2011年每年4月上、中、下旬和5月上旬的干旱监测结果表明,ΔT-VTCI的干旱监测结果与VTCI的干旱监测结果基本相符,可用于研究干旱的时空变化特征。通过对比分析多年多旬VTCI和ΔT-VTCI的干旱监测结果,发现两种方法得到的干旱监测结果的散点主要分布在1:1对角线附近,且呈显著的线性相关关系,说明这两种方法得到的干旱监测结果具有可比性。     

基于加权马尔可夫模型的条件植被温度指数预测研究

条件植被温度指数(VTCI)是一种近实时的干旱监测指标。利用加权马尔可夫模型对陕西关中平原的条件植被温度指数(VTCI)时空变化序列进行了2步预测,并将预测结果与实际监测结果进行对比分析,结果表明,预测的干旱监测结果与实际的干旱监测结果空间分布特征基本一致,进一步的误差分析显示,2步预测的误差平均值分别为0.042和0.152。     

4种干旱指标在华北地区气象干旱监测中的适用性分析

采用华北地区1961—2016年69个气象站点常规观测资料,通过选取特殊气象代表站点,选用CI、SPEI、SPI及Z指数分别计算了1、3、12个月时间尺度气象干旱,并与气象干旱发生实况进行对比分析。结果表明：（1）CI计算的华北地区不同区域各时间尺度气象干旱发生频率均较实际明显偏高7%~14%,Z指数计算的发生频率均较实际明显偏低6%~12%,SPI计算的部分区域季时间尺度气象干旱发生频率也明显偏低6%左右;（2）根据华北地区9个代表气象站点计算出的4种干旱指标对比干旱发生实况统计数据,结果显示在4个研究分区中,SPEI指数表征的干旱发生状况与实际吻合率最高,分别为57.41%、60.78%、57.06%和66.99%,与实际干旱发生状况吻合程度最低的是Z指数,4个研究分区的吻合率分别为40.85%、34.94%、41.56%和38.24%。研究表明,SPEI表征各种时间尺度气象干旱发生效果最好,Z指数效果最差。因此,选用SPEI能较准确地表征华北地区气象干旱年际变化及突变检测、时间分布、空间分布、干旱发生强度、不同等级干旱分布等特征。     

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。     

基于温度植被旱情指数的青海高寒区干旱遥感动态监测研究

利用MODIS资料提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,对青海省东部浅山农业区2004年7月上旬的旱情进行了动态监测,同时利用各气象台站实测的地面数据进行了验证,结果表明利用温度植被旱情指数(TVDI)法对青海高寒区进行干旱动态监测是可行的。     

基于条件植被温度指数的干旱监测研究

以黑龙江军川农场为研究区域,应用Landsat TM卫星遥感数据计算和反演归一化植被指数和地表温度,采用条件植被温度指数(VTCI)的方法对该区域进行土壤表层水分监测.通过与同一时期的LST和NDVI模型的反演结果进行对比,结果表明:VTCI与该模型的纹理特征相似,干旱的分布规律几乎一致.应用土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行验证,验证结果表明VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,进一步证实了VTCI是一种实时的干旱监测方法.     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价Ⅲ——干旱对冬小麦产量的影响评估

选取关中平原2002-2009年冬小麦越冬后每年3-5月9旬的条件植被温度指数（CVTI）遥感干旱监测结果,基于归一组合赋权法确定的冬小麦越冬后四个主要生育时期干旱对产量影响的最优权重,建立关中平原4市（不包括铜川）冬小麦每年的加权CVTI与单产间的一元线性回归模型,并对冬小麦的单产进行了估算。结果表明,2002-2009年关中平原冬小麦单产在波动中呈上升趋势,中部单产较高,西部次之,东部最低。基于关中平原4市的整体产量估算模型预测西安市部分区县2010年的单产,取得较好的结果,验证了关中平原4市的整体产量估算模型具有较好的精度,能够较准确地反映关中平原干旱对冬小麦产量的影响。     

三种不同干旱动态监测指数在陕西省的适用性研究

运用陕西省96个站1981—2012年近32年的逐日气温、降水、风速、相对湿度等资料,分别计算出各站逐日(向前滚动30天)的三种干旱动态监测指数：降水距平百分率(P_a)、相对湿润干旱指数(MI)、标准化降水指数(SPI),并将陕西省按地域由北至南分为陕北、关中、陕南,按季节分为春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12—2月),分别统计出不同干旱动态监测指数对应的干旱发生的频率并与历史记载中实际干旱情况进行比对,对三种干旱动态监测指数在陕西省的适用性进行分析。结果表明：夏季MI指数得到的干旱频率最高,P_a指数最低,冬季MI指数得到的干旱频率最低,P_a指数最高; 在春、冬季节P_a指数的适用性较好,在夏、秋季节MI指数的适用性较好; 陕西省夏季容易发生局地强降水,而在秋、冬季容易出现长时间的无降水,导致SPI指数在夏、秋、冬季节的适用性不太好。     

气象干旱监测指标在青海高原的适用性分析

基于1986—2013年青海高原114个干旱个例和1981—2015年逐月、四季和年SPI指数、PA指数、K指数和MCI指数,通过对比逐年、四季不同等级干旱出现频率和实际干旱的吻合情况,评估不同干旱监测指数对典型干旱发展过程的刻画能力,主要得出以下结论：（1）SPI指数和K指数对总干旱发生频率的年代际变化具有很好的监测效果,但SPI对不同等级干旱的监测能力最强,K指数次之,PA指数、MCI指数对干旱年代际变化的监测能力较差。（2）SPI指数和K指数对春旱和夏旱的监测效果很好,对秋、冬季的干旱监测效果不理想,PA指数和MCI指数对四季干旱的监测结果有较大偏差。（3）SPI能很好地监测出干旱的发生区域和干旱的程度,K指数和PA指数监测的干旱程度有偏差,而MCI指数对干旱范围和程度均有很大的偏差。（4）SPI指数和K指数的监测结果符合干旱发生、发展过程,对干旱发生、发展过程的刻画较为合理,而PA指数和MCI指数基本不能反映干旱的发生发展过程。（5）综合来看,SPI指数对春旱和夏季监测效果最优,K指数次之,PA指数和MCI指数最差。     

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。     

归一化水体指数用于河南省干旱监测适用性分析

利用30 m分辨率的归一化植被指数（NDVI）图像信息熵对河南省气象站周边地表异质性进行分析,选取观测站周围地表较为均匀的站点实测土壤水分数据,通过计算归一化水体指数（NDWI）与实测土壤水分之间的相关系数,分析比较NDWI用于干旱监测的适用性。研究表明：信息熵方法可有效地对土壤水分观测数据进行筛选;在时间序列上,各站点实测值与NDWI具有负相关关系,在增强型植被指数EVI>0.4时相关性更高,说明在植被覆盖高的区域NDWI对土壤水分的反演更为敏感;空间上,根据地形将河南省分为北部、中部、南部和西部4个区域并选取第121、201、313天的土壤水分数据来分析与NDWI之间的相关性,在地形较为平坦的中北部地区NDWI与土壤水分之间负相关性最稳定且相关系数较高。根据NDWI空间分布可知,2014年河南省大部分地区均遭受了干旱,且干旱地区大部分位于平原,特别是北方地区受灾严重。总体来说,NDWI用于平原地区对作物进行干旱监测精度较高,并可预测干旱发展趋势及程度。     

Drought trend analysis in a semi-arid area of Iraq based on Normalized Difference Vegetation Index,Normalized Difference Water Index and Standardized Precipitation Index

Drought was a severe recurring phenomenon in Iraq over the past two decades due to climate change despite the fact that Iraq has been one of the most water-rich countries in the Middle East in the past.The Iraqi Kurdistan Region(IKR)is located in the north of Iraq,which has also suffered from extreme drought.In this study,the drought severity status in Sulaimaniyah Province,one of four provinces of the IKR,was investigated for the years from 1998 to 2017.Thus,Landsat time series dataset,including 40 images,were downloaded and used in this study.The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)and the Normalized Difference Water Index(NDWI)were utilized as spectral-based drought indices and the Standardized Precipitation Index(SPI)was employed as a meteorological-based drought index,to assess the drought severity and analyse the changes of vegetative cover and water bodies.The study area experienced precipitation deficiency and severe drought in 1999,2000,2008,2009,and 2012.Study findings also revealed a drop in the vegetative cover by 33.3%in the year 2000.Furthermore,the most significant shrinkage in water bodies was observed in the Lake Darbandikhan(LDK),which lost 40.5%of its total surface area in 2009.The statistical analyses revealed that precipitation was significantly positively correlated with the SPI and the surface area of the LDK(correlation coefficients of 0.92 and 0.72,respectively).The relationship between SPI and NDVI-based vegetation cover was positive but not significant.Low precipitation did not always correspond to vegetative drought;the delay of the effect of precipitation on NDVI was one year.     

基于FY-3D/MERSI数据的东北地区干旱监测方法研究

干旱是影响东北地区粮食安全的主要农业气象灾害之一,遥感技术是一种可便捷进行大范围干旱监测的手段。针对目前遥感干旱指数在作物生长发育过程中监测干旱的局限性和适用性等问题,以东北地区玉米和大豆等主要大田作物发育期为切入点,基于FY-3D/MERSI卫星遥感数据和地面土壤相对湿度实测数据,开展不同作物发育阶段干旱监测指数适用性分析,结合径向基神经网络方法,构建全时期和分时期土壤相对湿度反演模型,利用实测土壤相对湿度数据开展精度验证与对比分析。结果表明：风云三号MERSI传感器数据在干旱监测中具有可行性,表观热惯量(ATI)在低植被覆盖或裸土时效果较好,适用于作物冻土期、裸土期和播种～拔节期;水分指数(WI)适用于播种～拔节期、拔节～抽雄期和成熟期等植被生长时期;分时期土壤相对湿度反演模型精度高于全时期土壤相对湿度反演模型,前者监测精度在80.0%以上,比全时期模型精度提高了10%～25%,尤其在冻土期(3月),分时期模型反演精度达到了92.6%。基于作物生长时期和形态差异,选择最适宜遥感干旱指数建立分时期土壤相对湿度反演模型,提高了干旱监测的准确性和可靠性。     

基于SPOT NDVI的中国东北地表植被覆盖动态变化及其机理研究

为了分析东北地表植被覆盖动态变化及其变化机理,选取该地区1998-2007年的SPOT/NDVI时间序列数据进行研究,并利用时间序列谐波分析(HANTS)算法对旬合成的NDVI数据进一步去云处理,根据处理后的结果,用一元线性回归趋势法定量描述了东北地表植被覆盖的动态变化。结果表明:近10年来中国东北地表植被覆盖整体得到改善的区域远比植被覆盖退化的区域面积大,其中严重退化的区域主要是内蒙古的东四盟地区,尤其是呼伦贝尔和科尔沁地区。     

基于广西岩溶和非岩溶地貌的干旱遥感监测模型研究

根据MODIS植被指数和陆面温度,建立植被状态指教(VCI)、温度条件指数(TCI)和植被-温度指数(DI)模型;采用广西2004年10～11月数据,利用相关系数、全距和变异系数对3个干旱监测模型应用于广西岩溶区和非岩溶区大范围干旱监测的适用性进行了论证分析,结果表明:植被-温度指数模型(DI)最适用,温度条件指数(TCI)次之,植被状态指数(VCI)则较难胜任.并使用植被-温度指数DI模型监测了广西2005年秋旱,经与干旱实况对比,干旱指数DI的监测结果与实况相符,表明植被-温度指数遥感监测模型能准确反映出广西岩溶和非岩溶地貌环境的干旱时空变化特征,适用于广西大范围的干旱监测.     

基于改进的标准化降水指数的黄河中游干旱情势研究

提出了一种基于旬累积尺度的月标准化降水指数(SPI)计算方法,该方法不仅考虑了前期降雨量对区域当前旱情的影响,因而对旱情的评估更为客观,同时在实际应用中更具有时间上的灵活性,更能体现气象干旱的累积效应和预报的时效性。计算了黄河中游山西省境内近40a(1971-2009年)各旬干旱指数,分析结果表明改进的标准化降水指数能够很好地表征黄河中游山西省境内的历史旱情状况。引入国际上常用的多种未来气候情景,研究分析了未来气候变化下2021-2050年黄河中游山西省境内地区旱情发展的可能情势,结果表明其存在对农业不利影响加重的可能,需要引起水资源管理部门的重视。     

东北地区玉米干旱时空特征分析

利用1961～2007年东北地区124个气象站日气象数据,采用彭曼-蒙特斯方程计算参考蒸散量、作物需水量及玉米水分亏缺指数,按玉米生长的不同发育期确定不同干旱等级玉米水分亏缺干旱指标并计算了干旱频率,并就其时空分布及其年际变化特征进行分析.结果表明:东北地区玉米生长季内干旱呈现明显的季节性和区域性,干旱发生频率较高的时...