甘肃省河东地区干旱遥感监测指数的对比和应用

干旱是影响甘肃省河东地区农业生产的主要气象灾害之一。如何在众多的干旱遥感监测指数中选择适宜的指数是干旱遥感监测工作面临的主要问题。利用研究区30个农业气象站观测的不同深度土壤相对湿度和对应的MODIS数据,分析了7种典型干旱遥感监测指数(AVI、NDWI、VCI、PDI、MPDI、VSWI和MEI)的构建原理和模拟结果,并选择适宜的干旱遥感监测指数对2006年甘肃省河东地区干旱情况的时空分布做了动态监测。结果表明:7种干旱遥感监测指数均能反映研究区土壤湿度的时空变化特征;各干旱遥感监测指数对土壤水分监测的最佳深度为20 cm,其次为10 cm。从相关系数来看,PDI、MPDI指数对春季,VSWI、NDWI指数对夏季的土壤相对湿度有较好的监测结果;MEI指数对秋季土壤相对湿度模拟效果较差,其余指数对秋季模拟效果均较好;根据各指数与20 cm处土壤相对湿度的相关系数,结合各指数的构成原理,春季选择PDI和MEI,夏季选择VSWI和NDWI,秋季选择PDI和MPDI,分别对2006年甘肃省河东地区干旱情况进行监测。通过考虑各等级出现的频率,同时兼顾土壤相对湿度,评定各指数干旱等级。监测结果显示,庆阳市北部连续出现春旱、春末夏初旱、伏旱和秋旱,陇中北部和庆阳市北部旱情严重。     

中国华北东北强干旱事件的时空演变特征及重现期分析

利用中国华北、东北（110~140°E，34.5~55°N）126个站1901—2015年月尺度标准化降水蒸散指数（[WTBX]SPEI[WTBZ]-1），去除11月到次年2月（即北方冬季）的数据后，利用聚类分析将研究区域分为东北地区中北部（Ⅰ区）、东北地区南部（Ⅱ区）、华北地区南部（Ⅲ区）、华北地区北部（Ⅳ区）以及华北地区西部（Ⅴ区）5个气候区，利用游程理论在识别单站强干旱事件的基础上，给出区域强干旱事件的识别标准，并与实际干旱事件相比较，检验方法的适用性；分析不同区域强干旱事件年代际的分布特征和演变规律；基于拟合优度最高的Copula函数，以华北西部（Ⅴ区）为例，分析其强干旱事件的重现规律；分析在相同重现期条件下，干旱历时与干旱强度的分布特征。结果表明：（1） 区域强干旱事件的识别标准对于中国华北、东北强干旱事件具有较好的适用性。（2） 华北北部（Ⅳ区）的强干旱最为严重，且较易发生连旱事件。（3） 华北西部（Ⅴ区）的一般性强干旱事件有约5 a～6 a的周期，1929年、1941年和1965年分别有一次特别严重的强干旱事件发生，其重现期分别约为94 a～102 a、93 a～101 a和35 a～41 a。（4） 对于2 a、5 a、10 a、20 a、50 a和100 a一遇的强干旱事件，华北北部（Ⅳ区）的强干旱事件最为严重，华北西部（Ⅴ区）次之。     

基于多源数据的西藏东南部历史干旱监测与分析

干旱作为频发的全球性自然灾害之一，造成了严重的社会、经济和生态环境问题。以西藏主要耕作区为研究区，2001—2015年MODIS、TRMM和SRTM DEM数据为数据源，利用植被状态指数（VCI）、温度条件指数（TCI）和降水状态指数（PCI）〖WTBZ〗等模型参量，采用空间主成分分析方法构建区域干旱综合监测模型，对模型精度和可靠性进行检核验证，并以所建模型对研究区2001—2015年逐月干旱进行识别，采用地理时空分析方法对研究区干旱变化特征及趋势进行研究。结果表明，干旱综合监测指数（DCMI）能够较好地反映区域土壤相对湿度与标准化降水蒸散指数（SPEI）的变化，干旱综合监测模型具有较好的适用性；研究区全年干旱频率在空间分布上呈现出西高东低的特征，大部分地区干旱频率小于20%，约12.41%的区域干旱频率超过20%；从不同等级干旱发生频率来看，日喀则市为轻旱、中旱易发区，重旱易发区则集中于日喀则市和昌都市的中部及东部地区；区域月际干旱频率空间格局差异较大，全年干旱易发生于1、8、11月等月份，局部地区干旱易发月份存在差异；区域年内旱情变化趋势差异性较大，10月~次年9月，旱情加剧区域呈现出随月份变化由耕作区东部向西部逐渐转移的趋势。     

2001-2013年华北地区植被覆盖度与干旱条件的相关分析

基于MODIS-NDVI遥感数据以及地表气象数据,计算了2001-2013年华北地区的修正Palmer干旱指数（Palmer Drought Severity Index,PDSI）和植被覆盖度,总结出植被覆盖度以及PDSI的年际变化规律,从华北地区生态分区的角度分析了二者的相关关系。结果表明：① 华北平原的植被覆盖度呈南高北低、中部高四周低的分布特点,最低为内蒙古高原草原生态区的0.61,最高为淮阳丘陵地区的0.84;② 2001-2013年,华北平原整体植被覆盖度主要呈上升趋势,其中华北的北部、西部、南部山区及丘陵地带植被覆盖度主要呈上升趋势,而华北平原农业区以及京津唐城郊地带植被覆盖度呈下降趋势;③ 华北地区的东北部有变潮湿的趋势,南部则有变干旱的趋势,其他地区干旱条件变化不明显;④ 华北地区植被覆盖度与气候干旱程度的平均相关系数为0.20,73.37%的地区相关系数为正,正相关关系最为明显的地区为华北地区的西北部,而北京、天津、以及河北省与河南省一级、二级城市的城郊地区相关系数多为负值。⑤ 在华北大部分地区,夏季和秋季的气候干旱条件对植被覆盖度的影响最为明显。     

基于MODIS数据的青藏高原旱情监测研究

本文利用温度植被旱情指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）分别对2009、2010年3—10月青藏高原土壤湿度状况进行监测分析,同时利用气象台站实测地面降水资料进行了验证。利用MODIS资料提取的归一化植被指数（NDVI）和地表温度（T_S）,构建NDVI-T_S特征空间,依据该特征空间计算出的反映青藏高原土壤湿度的TVDI与同期累积降水相关性显著;VSWI计算过程简单,但所反映的土壤湿度与同期累积降水的相关性较差。因此,对青藏高原这种范围广、下垫面多变复杂区域而言,TVDI能够更好地反映土壤湿度状况,对干旱监测具有一定的科学意义。     

基于VSWI和SPI的2000—2016年河南省干旱特征研究

干旱是一种常见且严重的自然灾害,极大地影响着我国的农业生产。以河南省为例,利用MODIS产品植被指数和地表温度数据,构建表征区域干旱特征的植被供水指数（VSWI_N、VSWI_E）,并与河南省16个国家级气象站点数据计算的2000-2016年不同时间尺度的标准化降水指数（SPI）进行对比分析。结果表明：VSWI_E比VSWI_N更适用于河南省干旱的研究;3个月和12个月尺度的SPI值与VSWI的相关性较高;从时间上看,河南省发生干旱频率较高,春旱和夏旱发生频率分别为0.33和0.30,总体干旱趋势更加明显,其中春旱最严重的是2000年,夏旱最严重的是2014年;从空间上来看,豫北和豫西地区比豫南干旱程度严重。     

温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究

以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。     

利用标准化降雨指数对伊朗法尔斯省干旱危害的GIS分析（英文）

干旱是广泛影响经济和环境的主要自然灾害之一。因此,有必要采用诸如标准化降雨指数（SPI）等指标来研究干旱的影响,以辨析决策和规划的现实条件。本研究的目的是利用SPI指数分析伊朗南部法尔斯省的干旱空间格局。本文根据法尔斯省42个站点的数据,对1990–2019年间的干旱灾害格局进行了评价。评价模型中使用的干旱危害标准包括：该时期的最严重干旱程度、干旱趋势和连续干旱年的最大数量,最终的干旱灾害图是通过计算干旱强度、连续性和趋势三个指标的算术平均值获得的。三个指标的灾害图和最终灾害脆弱图采用反距离加权法（IDW）插值制图,分为无、轻度、中度、重度和极重度5个危害等级。最终的干旱脆弱性图显示,在研究区南部观察到的中度灾害区域占研究区36%,比在北部和中部观察到的严重和非常严重灾害区（占研究区64%）分布范围更小。     

基于蒸散发的干旱监测及时效性分析

在改进的SEBS模型的基础上,基于作物缺水指数方法(CWSI),利用研究区域2014年风云二号、风云三号气象卫星数据及同期全省107个气象台站、农业气象观测站及土壤水分站数据,进行山西省干旱监测及时效性分析。结果显示:(1)CWSI受地形和植被的影响,植被茂盛的地区出现旱情低估的现象,而在城镇密集区则出现旱情高估的现象。(2)CWSI的干旱监测结果的精度达到80%以上,可以满足业务工作的精度需求。(3)CWSI与土壤湿度和降水都显示了一致的时间和空间分布规律,说明了CWSI用于干旱监测具有较高的时效性,可见,气象站实测的点数据与遥感数据的完美结合,有效的提高了监测结果在时间和空间上的精度,弥补了常规模型的不足。     

黄土高原气象干旱和农业干旱特征及其相互关系研究

选择标准化降水指数（SPI）和植被状态指数（VCI）分别作为评价黄土高原气象干旱和农业干旱的指标，使用干旱频率和Sen斜率分析了黄土高原地区干旱的分布特征与变化趋势，并探讨了气象干旱与农业干旱的相关性。结果表明：① 黄土高原西部干旱频率总体上高于东部。气象干旱和农业干旱变化趋势在空间上表现有所不同，黄土高原西部、北部气象干旱呈不显著减缓趋势，东部和南部呈不显著加重趋势，但绝大部分地区的农业干旱呈减缓趋势，尤其是400 mm等降水量一线两侧区域。② 季节上，黄土高原夏季和秋季气象干旱频率较高，春季和冬季气象干旱频率相对较低。黄土高原农业干旱频率春季最高，夏季其次，VCI对农业干旱实时监测的适用性更强。③ 不同季节，农业干旱滞后气象干旱的时间长短不同，冬季滞后约2个月，春季滞后约1个月，夏季和秋季滞后少于1个月。黄土高原一熟制种植区的SPI-12值与VCI值具有较好的正相关性。研究结果可以为黄土高原的干旱监测和预警、干旱区划以及干旱灾害风险评估提供科学依据。     

基于标准化降水蒸散指数（SPEI）的毛乌素沙地1981—2020年干旱特征研究

大气干旱是影响半干旱沙区植被建设、生态恢复及社会经济可持续发展的重要因素。基于1981—2020年毛乌素沙地10个气象站点的逐月气象资料,计算了月、季和年尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI）,分析了该沙区近40年降水和气温的变化趋势、干旱事件及其频率的时空特征。结果表明：（1）毛乌素沙地近40年降水量和气温均呈现显著的上升趋势（P<0.05）;秋季和冬季降水量呈现显著的上升趋势（P<0.05）,四季气温均呈现显著的上升趋势（P<0.05）。（2）毛乌素沙地总体上呈现出不显著的湿润化趋势（P>0.05）,但秋季呈显著的湿润化趋势（P<0.05）;中、西部地区呈现出湿润化趋势,而东部地区则呈现干旱化趋势。（3）近40年毛乌素沙地的月尺度下干旱总频率达32.71%,各等级发生频率为轻旱>中旱>重旱>特旱,季节发生频次为冬季>夏季、秋季>春季;轻旱主要发生在毛乌素沙地的北部、中部、东南和西南部,中旱在东部、北部和西部边缘,重旱在东部、中部以及南部地区,特旱在西北部、南部和东南部区域。     

Correlation analysis between vegetation coverage and climate drought conditions in North China during 2001–2013

Climate change is one of the most important factors that affect vegetation distribution in North China. Among all climatic factors, drought is considered to have the most significant effect on the environment. Based on previous studies, the climate drought index can be used to assess the evolutionary trend of the ecological environment under various arid climatic conditions. It is necessary for us to further explore the relationship between vegetation coverage (index) and climate drought conditions. Therefore, in this study, based on MODIS-NDVI products and meteorological observation data, the Palmer Drought Severity Index (PDSI) and vegetation coverage in North China were first calculated. Then, the interannual variations of PDSI and vegetation coverage during 2001–2013 were analyzed using a Theil-Sen slope estimator. Finally, an ecoregion perspective of the correlation between them was discussed. The experimental results demonstrated that the PDSI index and vegetation coverage value varied over different ecoregions. During the period 2001–2013, vegetation coverage increased in the southern and northern mountains of North China, while it showed a decreasing trend in the Beijing-Tianjin-Tangshan City Circle area and suburban agricultural zone located in Hebei Province and Henan Province). Over 13 years, the climate of the northeastern part of North China became more humid, while in the southern part of North China, it tended to be dry. According to the correlation analysis results, 73.37% of North China showed a positive correlation between the vegetation coverage and climate drought index. A negative correlation was observed mainly in urban and suburban areas of Beijing, Tianjin, Hebei Province, and Henan Province. In most parts of North China, drought conditions in summer and autumn had a strong influence on vegetation coverage.     

黄淮海平原冬小麦生长期旱情分析

黄淮海平原降水较少且年际、季际变化大,因此水分供应状况成为该区作物,特别是以冬春季为主要生育期的冬小麦的主限制因素。鉴于作物实际蒸散量与潜在蒸散量关系依赖于作物生长状况和土壤水分的事实,提出反映作物缺水状况的干旱指标———作物水分胁迫指数（ＣＷＳＩ）。计算黄淮海平原冬小麦生长期间的ＣＷＳＩ,并分析其在自然降水条件及适量灌溉条件下的时空分异规律     

基于遥感数据对毛乌素沙地腹部旱情等级的景观变化特征分析

目前遥感监测土壤含水率的方法较多,本次研究选取了稳定性较好、应用较为广泛且所需气象资料少的3种监测方法--SWEPDI指数法、能量指数法与TVDI指数法。以2016年4月和9月两期中高分辨Landsat8数据为数据源,分别将SWEPDI光谱法、能量指数法与TVDI指数法按不同时间、不同土层深度与对应时间的土壤含水率野外实测数据进行线性拟合,并进行各模型之间的比较,选择出更加适当的模型。同时利用景观指数在斑块类型上分析2时相土壤水分的变化趋势。结果表明：TVDI法效果明显优于SWEPDI光谱法和能量指数法,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土壤水分反演。此外,选用6个景观指数分析了2016年4月与9月不同旱情等级干旱等级的景观格局变化,发现4月份PLAND指数达到了58.76%,而9月份轻旱等级的PLAND指数达到了44.16%,都占据优势地位,其中LPI、AREA_CV、AI指数的值也都达到了最大,其旱情状况有了明显的改善。     

PDSI及sc_PDSI干旱指数在中国西南地区适用性分析

西南地区是中国干旱灾害频发地区,且在全球变暖背景下,干旱发生的频率和程度都有所增加,对农业生产和水资源安全造成威胁。帕默尔干旱强度指数（PDSI,Palmer Drought Severity Index）及在其基础上发展而来的自适应帕默尔干旱强度指数（sc_PDSI,self-calibrating Palmer Drought Severity Index）作为较成熟的干旱监测指标已得到广泛应用。本文利用土壤可含水量（AWC,Available Water Holding Capacity）地理空间模型中土种与AWC的对应关系,反演出西南地区更高分辨率的AWC分布,并采用中国西南70站温度月均值、月累积降水数据,分别计算了PDSI指数及sc_PDSI指数,进而比较分析两种指数的时间变化特征及统计分布性质,探讨二者在西南地区对干旱监测的适用性。结果表明：（1）PDSI与sc_PDSI均反映了西南地区在1965—2010年变干的趋势,但PDSI时间序列振动幅度更大;（2）PDSI的频率分布出现“翘尾”现象,监测到的极端干旱/湿润事件的发生频率高于严重干旱/湿润事件,而sc_PDSI的频率分布则更接近于正态分布;（3）两种指数对2009/2010年西南地区干旱事件的监测结果表明,sc_PDSI对干旱落区和干旱级别的监测均一定程度上优于PDSI,与土壤湿度结果更为接近,而PDSI更易对旱情估计过重;（4）虽然整体上sc_PDSI对PDSI具有一定的调整作用及一定的优越性,但在个别区域（如热带季风气候）并没有体现出调整效果,应用时应当考虑区域因素。