TVDI用于干旱区农业旱情监测的适宜性

基于地表温度/植被指数(T_s/VI)特征空间建立的温度植被干旱指数(TVDI)受诸多因素的影响,其中一个重要的影响因素是植被指数,该指数在高、低植被覆盖时的敏感性不同,从而导致TVDI对旱情监测的准确度不同.针对这一问题,以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择2011年4月、8月两景TM影像,利用归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别建立T_s/VI特征空间,线性拟合特征空间的上、下边界,计算得到两种温度植被干旱指数(TVDI-NDVI、TVDI-RVI).用TVDI与同期野外实测的土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:(1)植被指数、地表温度、土壤水分之间有显著互动关系,以不同植被指数计算得到的两种TVDI与表层土壤水分相关性较好,均能够反映区域土壤干旱状况;(2)由于植被指数对植被探测的敏感性,在4月低植被覆盖时,TVDI-NDVI与表层土壤水分的相关性较高,为0.4299,8月高植被覆盖时,TVDI-RVI与表层土壤水分的相关性较高,达到0.5791;(3)在低植被覆盖区域,NDVI较RVI敏感,而在高植被覆盖区域,RVI敏感性较高.RVI适用于高植被覆盖时反演土壤湿度,NDVI则更适用于中、低植被覆盖时.     

基于TVDI的福州地区土壤干湿状况遥感监测

土壤干湿状况的监测对于区域生态资源环境具有重要意义．本研究选取福州地区为研究区,利用HJ-1BCCD／IRS遥感影像建立基于不同植被指数（NDVI和EV1）的地表温度一植被指数特征空间,分析和比较了2种特征空间差异,并计算得到2种地表温度一植被干旱指数TVDL将TVDI与同期野外采集的实测土壤湿度数据进行线性回归分析,结果表明这2种植被指数计算得到的TVDI在研究区进行表层土壤湿度监测具有一定的可行性,且TC/EW的监测精度更高,其能很好地反映区域表层土壤湿度状况,是一种有效的表层土壤湿度监测方法．     

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。     

半干旱区土壤湿度遥感监测方法研究

针对西北半干旱地区缺水问题,探讨了一种适合半干旱地区简便、易行的土壤湿度提取方法。该研究借鉴植被供水指数法(VSWI)和温度植被干旱指数法(TVDI)的研究思想,同时考虑到半干旱地区植被覆盖度较低,采用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)代替NDVI,以降低土壤背景对植被指数的影响,从而对两种方法进行修正。利用改进前后的指数提取土壤湿度,对比分析表明,用修正后的指数研究该区的土壤湿度效果更好。     

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。     

2000—2018 年锡林郭勒地区干旱时空变化及其气候响应

温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI）是一种反映干旱状况的重 要方法。以内蒙古自治区锡林郭勒为研究区，基于温度植被干旱指数，采用趋势分析、R/S 分析方 法，探究了锡林郭勒地区 2000—2018 年温度植被干旱指数 TVDI 时空变化特征及其降水、气温气候 因子对 TVDI 变化的影响关系。研究表明：（1）19 a 间，TVDI 的偏差值呈现先减少后增大的趋势， 19 a 平均 TVDI 值为 0.55，TVDI 值范围为 0.51 ~ 0.61，说明锡林郭勒地区整体处于轻旱状态。（2）19 a 间，锡林郭勒地区 TVDI 呈明显增加的面积占 9.48%、轻度增加的面积占 18.52%，增加的趋势主要 分布在东乌珠穆沁旗东北部地区；TVDI 呈明显减少的面积占 28.65%、轻度减少的面积占 9.03%，减 少趋势的主要体现苏尼特右旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗和镶黄旗地区。19 a 来锡林郭勒地区变化趋 势为：东部强于西部。Hurst 指数的平均值为 0.44，大于 0.44 的地区占总面积的 47.7%，整体干旱持 续性略弱于反持续性。（3）TVDI 与年平均气温相关关系较弱，而与月平均气温又较强的相关性。     

基于TVDI的藏北地区土壤湿度空间格局

利用2010年DOY 209期的Terra/MODIS 16 d合成的植被指数(EVI)产品数据MOD13A2和8d天合成的地表温度(LST)产品数据MOD11 A2,构建LST-EVI特征空间,从而得到了条件温度植被干旱指数TVDI反映的藏北土壤湿度空间分布图.结合野外同步土壤表层水含量测试数据,二者表现出较好的相关...     

利用MODIS数据进行旱情动态监测研究

MODIS-EVI植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系已得到明显改善,可以更有效地反映地表植被的生长状态。利用MODIS合成数据MYD11A2和MYD13A2获取的增强型植被指数(EVI)和陆地表面温度(Ts)构建EVI-Ts特征空间,并以该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为干旱监测指标,分析广西2006年秋旱分布。结果表明:以地表温度和MODIS-EVI为基础的温度植被干旱指数能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,2006年9月中旬—11月中旬广西受旱区域不断扩大,旱情持续加重。     

一种基于TVDI模型的煤田温度异常区面积提取方法研究

选用Landsat 8 资料构建了地表温度（Ts）与归一化植被指数（NDVI）的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数（TVDI）。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明：（1）利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R²=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。（2）TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1 线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。（3）利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km²,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。     

小花间流域旱情监测模型分析

利用2002年5月份的小花间流域的MOD IS数据提取归一化差值植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST),选取合适的NDVI提取窗口尺度,构建LST-NDVI特征空间,采取适宜的干边和湿边的斜率确定方法,计算温度植被干旱指数(TVDI),对小花间流域进行旱情监测,平均相对湿度进行定性验证。结果表明:采用多尺度的像元提取窗口,依据像元直方图确定干边和湿边,建立温度植被干旱指数(TVDI)进行小花间流域旱情监测能够较好反映当地旱情。基于旱情监测模型的生产需要,探讨旱情与地表温度以及归一化植被指数之间的关系,认为地表温度能够反映当地2002年5月份旱情,而归一化植被指数的作用较小。     

基于MODIS数据的华北地区遥感干旱监测研究

选择4种遥感干旱监测模型,与土壤相对湿度（RSM）和自校准帕默尔干旱指数（sc-PDSI）进行相关性分析,并探讨了研究区生长季干旱的时空变化特征。结果表明：作物缺水指数（CWSI）和植被供水指数（VSWI）更适合监测华北地区的土壤水分,在草原区和农区CWSI干旱监测较好,在森林区和荒漠区VSWI干旱监测效果较好;研究区干旱化趋势有所减缓,且2007—2011年为干旱到湿润的转折区间;干旱空间分布呈北部大于南部、西部大于东部的变化趋势,阿拉善高原的干旱最严重,而大兴安岭山脉基本无干旱发生;干旱整体上向好的趋势发展,尤其是鄂尔多斯南部、山西省、燕山山脉和华北地区-东北地区交界处的农区,且易旱区重心有向西移动的趋势,该成果可以为区域农业干旱监测提供一定的参考。     

基于TVDI的黄土高原地表干燥度与土地利用的关系研究

基于地表温度和植被指数的经验关系构建地表干燥度指数。该指数对Ts/NDVI特征空间的生态特征的解释,对土壤和作物的水分含量具有一定的指示意义。通过对地表干燥度进行分级,分析陕北黄土高原区地表含水状况的空间差异,进而结合该地区的主要土地利用类型,探讨各类型的干燥度情况,并对不同地表干燥度条件下各土地利用类型对地表水分的保持能力差异进行分析,结果表明,在该区相对湿润环境中,林地以及疏林地的水分保持能力优于农地和草地,但在干旱的环境下,草地则好于林地及疏林地。建议根据不同土地利用类型的保水能力,在湿润区域增加林地的面积比例,在偏湿润区域增加疏林地的面积,在干旱区域增加草地的比例,减少农地开垦。     

青藏高原地表土壤水变化、影响因子及未来预估

土壤水分是地表和大气连接的纽带,在水文循环中扮演着重要角色。青藏高原作为“第三极”和“亚洲水塔”,其土壤水分对周边地区的气候如亚洲季风的形成和维持产生重要影响,也深刻影响着亚洲水资源的可利用量。基于分布在青藏高原3个气候区的100个站点的实测土壤水数据,对ECV、ERA、MERRA、Noah数据集进行评价,选择对土壤水分评估效果最好的数据集,分析各种气象要素对土壤水分时空格局的影响,并预估未来100年内青藏高原土壤水变化,探讨可能气候成因。结果表明：① Noah数据集对青藏高原历史时期土壤水分评估效果最好,相对其他地区,各数据集对那曲地区土壤水分评估效果最优;② 在各种气象因子中,降水是影响大部分地区土壤水分时空变化的最主要因子,但在喜马拉雅山脉地带,尤其山脉北坡,温度和太阳辐射有较高的影响;③ 1948-1970年土壤水分有明显的下降趋势,1970-1990年土壤水分呈波动变化,无明显趋势,1990-2005年土壤水分有一定的上升趋势,2005年后至今土壤水分有明显快速下降趋势：④ 不同未来情景,土壤水分有下降趋势,其中在CRP 8.5情景下,土壤水分下降最为明显,在2080年之后有更加显著的下降趋势;⑤ 未来降水和温度均呈上升趋势,其中干旱指数变化在RCP 8.5情景下呈下降趋势,在RCP 2.6和RCP 4.5情景下无明显变化,干旱指数在一定程度上能解释未来土壤水分的变化格局。     

基于卫星遥感和再分析数据的青藏高原土壤湿度数据评估

土壤水是地表与大气在水热交换方面的关键纽带,是关键水循环要素,更是地表产汇流过程的关键控制因子。青藏高原是地球第三极,也是亚洲水塔,探讨青藏高原土壤水变化对于探讨青藏高原热力学特征变化及其对东亚乃至全球气候变化的影响具有重要意义,而获取高精度长序列大尺度土壤水数据集则是其关键。本文利用青藏高原100个土壤水站点观测数据,从多空间尺度（0.25°×0.25°,0.5°×0.5°,1°×1°）、多时间段（冻结和融化期）等角度,采用多评价指标（R、RMSE、Bias）,对多套遥感反演和同化数据（ECV、ERA-Interim、MERRA、Noah）进行全面评估。结果表明：① 除ERA外,其他数据均能反映青藏高原土壤水变化,且与降水量变化一致。而在那曲地区,遥感反演和同化数据均明显低估实测土壤水含量。从空间分布来看,MERRA和Noah与植被指数最为一致,可很好地反映土壤水空间变化特征;② 青藏高原大部分地区土壤水变化主要受降水影响,其中青藏高原西部边缘与喜马拉雅地区土壤水变化则受冰雪融水和降水的共同影响;③ 除阿里地区外,大部分遥感反演和同化数据在融化期与实测土壤水相关性高于冻结期,其中在那曲地区,遥感反演和同化数据均高估冻结期土壤含水量,却低估融化期土壤含水量。另外,遥感反演和同化数据对中大空间尺度土壤水的估计要好于对小空间尺度土壤水的估计。本研究为青藏高原土壤水研究的数据集选择提供重要理论依据。     

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。     

基于地表温度-植被指数特征空间的区域土壤水分反演

针对目前西北地区广泛存在的农业干旱问题,选取了新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择云量较少的两幅TM影像,建立地表温度-植被指数特征空间。首先利用线性方程拟合了特征空间的上下边界,比较利用归一化植被指数(NDVI)建立的地表温度-植被指数特征空间Ts/NDVI和利用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)构建的地表温度-植被指数特征空间Ts/MSAVI形状的差异,并计算得到两种温度植被干旱指数(Temperature vegetation dryness index-TVDI,分别为TVDIN和MTVDI)。对TVDI与同期野外不同深度的实测土壤重量含水量数据进行回归分析,建立TVDI估测土壤水分的经验模型并对模型进行验证。研究结果表明,TVDIN和MTVDI均能够反演表层土壤水分,其中MTVDI与土壤水分相关性比TVDIN与土壤水分相关性要高,MTVDI能够更好地反映区域土壤水分状况,是一种更有效的土壤水分监测方法,对农业干旱监测具有一定的科学依据。     

中国土壤湿度的时空变化特征

基于中国155个农业气象观测站1981-2010年逐旬土壤湿度资料,分析了全国和12个气候区域0~50 cm逐层的土壤湿度时空分布规律,采用趋势分析和Cramér-von Mises（CVM）方法探究了土壤湿度的变化趋势及突变性。结果表明：西南、江淮、东北、江南、江汉、黄淮和华南地区各层土壤湿度均高于全国平均值,内蒙古地区最低;随着深度增加,西南地区土壤湿度增加最明显,仅青藏高原地区土壤湿度减小。不同区域0~50 cm各层土壤湿度年变化和季节变化差异明显,并具有阶段性特征,大部地区深层土壤湿度高于浅层;总体上,新疆、华南、华北、青藏高原、东北、黄淮地区1981-2010年土壤湿度减小趋势显著,其中新疆地区减小最为明显。除江淮地区外,各区域土壤湿度均存在较为明显的年际差异,突变时段主要集中在20世纪80年代后期至90年代初期、90年代后期两个时间段。     

青藏高原近30年气候变化趋势

以1971~2000年青藏高原77个气象台站的观测数据 (最低、最高气温,日照时数,相对湿度,风速和降水量) 为基础,应用1998年FAO推荐的Penman-Monteith模型,并根据我国实际状况对其辐射项进行修正,模拟了青藏高原1971~2000年的最大可能蒸散,并由Vyshotskii模型转换为干燥度,力求说明近30年青藏高原的气候变化趋势,以及干湿状况的空间分布。应用线性回归法计算变化趋势,并用Mann-Kendall方法进行趋势检验。结果表明：青藏高原近30年气候变化的总体特征是气温呈上升趋势,降水呈增加趋势,最大可能蒸散呈降低趋势,大多数地区的干湿状况有由干向湿发展的趋势。气候因子与地表干湿状况间并不是线性关系,存在很大的不确定性。     

温度植被干旱指数(TVDI)与多因子关系研究

利用EOS/MODIS数据,采用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)。通过对2009年6期冬小麦数据比较和多因子相关分析,认为TVDI与LST为极显著正相关关系,与NDVI相关性次之。气象因子中降水量(JSL)因子与TVDI相关性较为显著,在作物生长中后期,降水距平(JSJP)因子影响日趋明显;其它气象因子及海拔、灌溉与否等因子作用不显著,在进行大尺度干旱监测时基本可以忽略。如将TVDI与影响较为明显的因子组合建立新的指标或许是一个更好的监测方法。