典型干草原退化草地的时空分布特征及其动态监测

在地形较为平坦的内蒙古锡林郭勒高原典型干草原草地上选择样区，借助于Landsat卫生遥感影像，采用非监督分类的方法研究了不同时期典型干草原草地的退化与恢复特征，结果表明，近20多年来，草地退化经历了从逐渐退化到严重退化，再到有所恢复的发展过程。从所选择的卫生影像的时相分析，若以1973年为标准，则1987年草地退化最为严重，此时盐渍化草地面积也大，1996年退化草地面积有所减少。     

中国西北旱作农业项目实施进展

联合国开发计划署援华技术项目“中国西北旱作地区持续农业体系的研究、示范与推广”（ＣＰ／９１／１１４）实施三年来，项目各项活动进展顺利，组团出国考察和派员出国进修已圆满完成，请进国内外专家和引进仪器设计超计划完成任务。     

基于Landsat数据的条件植被温度指数升尺度转换方法

以陕西省关中平原为研究区域,应用点扩散函数、混合像素面积权重法和中值像素变异权重法将基于Landsat卫星遥感数据反演的分辨率为30 m的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果上推至930 m的干旱监测结果,并与Aqua MODIS数据反演的分辨率为930 m的VTCI干旱监测结果进行对比分析,以期为两种空间尺度的干旱监测结果的综合应用提供技术支持。以MODIS数据反演的VTCI为参考,应用相关系数、均方根误差、半变异函数的估计值和图像纹理特征等对尺度上推的VTCI进行评价。结果表明,点扩散函数和混合像素面积权重法的尺度上推效果均较好,而中值像素变异权重法的尺度上推效果较差,说明点扩散函数和混合像素面积权重法均适用于研究区域VTCI干旱监测结果的尺度转换,且点扩散函数的数据处理过程更为简单。典型样点VTCI的尺度上推结果表明,空间异质性越小,尺度上推的结果越好。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

基于结构相似度的关中平原旱情空间分布特征

季节性干旱是影响关中平原农业生产最主要的灾害,研究气候变化背景下的关中平原旱情空间分布特征和变化规律具有重要的科学意义与应用价值。基于关中平原2003—2014年每年3月上旬—5月下旬的旬时间尺度条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,采用结构相似度(SSIM)研究关中平原VTCI的空间变化特征及其影响因子。结果表明:关中平原VTCI的空间变化特征具有明显的区域差异性和空间异质性,结构性因素是VTCI空间变化的主要影响因子,总体上受水热、地形分布格局等因素的结构性影响,但微地貌、下垫面覆盖的不同及变化和人为因素导致其主体产生变化。当微地貌、下垫面覆盖类型和人为因素成为主导因子时,结构相似度与其高度相关,对其变化的响应非常敏感。与利用某些指数直接作为干旱的指示因子或构建统计模型分析干旱特征相比,引入研究图像的结构信息的参量SSIM实现了定量、准确、形象地描述干旱的空间分布特征和变化规律。     

基于SHAW模型的冬小麦近地面层气温模拟

利用一维多层水热耦合SHAW（The simultaneous heat and water）模型,在田间实验的基础上,模拟河南省商丘地区2015年冬小麦拔节后近地面层0~40 cm垂直方向上的每小时气温变化特征。结果表明,冬小麦近地面层气温模拟整体效果较好,其中48%模拟的绝对误差低于1℃,75%模拟的绝对误差低于2℃,不同高度上模型效率ME均大于0.94;夜晚气温的模拟效果优于白天的模拟效果,白天11:00—14:00气温被过低估计,并随着近地面层高度的增加,模拟值误差越大;近地面层内3种气温特征值模拟效果的优劣依次为：日平均气温、日最低气温、日最高气温,其中,日平均气温模拟值与实测值基本吻合,日最低气温被略微高估,日最高气温被过低估计。此外,SHAW模型在冬小麦拔节后6个生育期的模拟效果均存在差异,拔节期、灌浆期和乳熟期模拟效果较好,孕穗期和开花期次之,抽穗期模拟效果相对较差。     

基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法

条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。     

基于GOES数据和弱约束变分的地表水热通量估算

基于弱约束的四维变分方法和陆面过程模式发展了一个地表温度的陆面数据同化系统。本文反演了地球静止业务环境卫星(Geostationary operational environmental satellite,GOES)的地表温度,并将反演的地表温度同化入陆面过程模式,改进陆面过程模式中地表水热通量的估算精度。以弱约束的变分方法通过在代价函数中增加弱约束项代替陆面过程模式动力方程组中存在的模式误差,构建新的代价函数并对其优化,从而改善模式中显热与潜热的估算精度。将GOES地表温度与实测地表温度进行比较,其均方根误差(RMSE)作为试验中的观测误差。选择美国通量网AmeriFlux中2个主要农业站点的气象和通量数据作为试验数据,对同化系统进行驱动和验证。结果表明同化后的地表温度、潜/显热估算精度均有提高。其中,各站地表温度RMSE平均仅为1 K,显热通量平均RMSE下降22 W/m2,潜热通量平均RMSE下降26 W/m2。因此结合陆面过程模式的弱约束变分方法同化GOES反演温度产品估算近地表水热通量的方法是有效且可行的。     

基于条件植被温度指数的冬小麦产量预测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、遥感作物估产等提供科学依据。在改进层次分析法的加权VTCI与冬小麦产量的相关性研究成果和VTCI的季节性ARIMA模型干旱预测研究成果基础上,对关中平原的冬小麦产量进行向前1旬、2旬和3旬的预测研究。研究结果表明,产量预测结果与产量监测结果吻合较好,预测精度随着预测步长的增大而降低,关中平原4个地级市平均产量预测结果的最大相对误差为3.27%,说明用该方法可以进行向前3旬的产量预测。     

基于4D-VAR和条件植被温度指数的冬小麦单产估测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、作物估产等提供科学依据。为了提高VTCI的区域估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,将遥感反演的VTCI与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层含水率相结合,通过四维变分(4D-VAR)同化算法实现2008—2014年冬小麦主要生育期旬尺度VTCI的同化。将同化和未同化的VTCI分别运用改进的层次分析法、熵值法及两者组合赋权法建立冬小麦单产估测模型,选择最优估测模型对2011年关中平原各县(区)进行单产估测和精度评价,并分析2008—2014年关中平原冬小麦单产的时空分布特征,结果表明:无论是在单点尺度还是区域尺度,同化的VTCI均能更好地响应外部观测数据,区域VTCI纹理性更好,更符合VTCI的先验知识。与未同化VTCI构建的估测模型相比,应用同化的VTCI所建的估测模型的估测精度明显提高,相关系数达到0.784(P0.001)。应用最优估测模型对2011年关中平原29个县(区)估产结果中,有16个县(区)的估测单产相对误差小于10%,28个县(区)的估测单产相对误差小于15%,总体平均相对误差为8.68%,均方根误差为421.9 kg/hm~2。近年来关中平原的冬小麦单产呈现个别年份波动、总体增长的年际变化规律,且呈现出中部单产最高、西部次之、东部最低的空间分布特征,与实际情况符合。