基于土壤水分的农业干旱监测研究进展

土壤水分是评估农业干旱的关键变量。然而长期以来,由于缺乏大范围、高精度、长时间的土壤水分观测数据,基于土壤水分的农业干旱监测在实际应用中受到限制。近年来,随着遥感观测技术的发展,土壤水分数据的时空覆盖度和产品精度显著提升,基于土壤水分的农业干旱监测逐渐吸引更多的关注。论文系统归纳了站点观测与微波遥感观测的土壤水分数据特性,综述了目前基于土壤水分的3种农业干旱监测指标：基于长时间土壤水分序列的干旱指标、基于土壤水分与土壤水力学参数的干旱指标和基于土壤水分等多变量综合的干旱指标。最后,论文从提高土壤水分数据空间分辨率、加强农业干旱机制研究与完善农业干旱监测体系三方面提出基于土壤水分的农业干旱监测所面临的挑战与机遇,以期为未来的相关研究提供参考。     

农业干旱监测研究进展与展望

本文全面分析了农业干旱的概念内涵及其与其他干旱类型之间的关系,进而从基于站点监测和基于遥感监测两个方面,系统梳理了国内外农业干旱监测的近今进展,对比了不同干旱监测指标的适用范围和局限性;同时,通过文献统计和重要文献引用揭示了国内外农业干旱监测研究的发展历程和最新进展,即农业干旱监测指标从传统的单一气象监测指标逐渐向气象与遥感相结合的综合监测指标转变。最后,在分析农业干旱监测现有挑战和困境的基础上,将农业干旱监测未来发展趋向归纳为5点展望,即进一步明晰农业干旱发生机理和受旱过程、识别农业干旱影响因素及其相互作用关系、构建多时空尺度农业干旱监测模型、耦合农业干旱定性表征与定量评估模型以及提高农业干旱监测模型中遥感数据的应用水平。     

基于CiteSpace国内干旱遥感监测的知识图谱分析

利用CiteSpace软件对1995~2017年中国知网的“SCI来源期刊”、“EI来源期刊”、“核心期刊”以及“CSSCI来源期刊”数据库中有关干旱遥感监测研究的642篇文献进行可视化分析得到知识图谱。结果表明：国内经历了传统基于站点的干旱监测、小范围的干旱遥感监测试验到大范围干旱遥感监测及应用三个阶段；干旱遥感监测主要从“干旱监测”、“遥感监测”、“温度植被干旱指数”、“土壤湿度”、“地表温度”以及“归一化植被指数”等方向展开；王鹏新、张树誉、张强等是主要的发文作者；中国科学院、中国气象局、中国农业大学等是主要的发文机构。基于多源信息的干旱综合监测模型、大范围干旱监测评估、预警以及决策支持系统、干旱遥感监测技术在社会服务方面的应用以及加强国内学者与机构之间的交流合作是未来国内干旱监测研究几个重要方面。     

农业干旱业务化监测研究进展与展望

业务化农业干旱监测系统是农业干旱监测和预测以及农业风险评价和防范的有力工具,为了更好地促进农业干旱业务化监测的发展,系统回顾了基于气象变量、土壤湿度、植被状态和多变量等4类常用干旱指数,详细分析了美国、中国、欧洲和联合国粮食及农业组织等业务化农业干旱监测系统的特征,讨论了业务化农业干旱监测系统中存在的问题：如数据的质量及融合不稳定、综合干旱指数的构建不确定、监测的时间分辨率有待提高、缺乏考虑水文条件以及作物的生长过程等影响的问题。展望了未来农业干旱业务化监测,应从利用多源数据监测干旱、构建综合指标时需考虑区域时空差异及不同指标间的累积性和滞后性、加强机器及深度学习在综合指标构建中的作用、发展日时间尺度监测干旱以应对骤旱事件的发生、强化作物生长过程模型和先进的技术手段在干旱监测中的作用等方面深入发展。     

湿地遥感监测研究现状与展望

全球湿地质量退化, 数量减少, 湿地资源面临巨大压力, 遥感技术在实时、动态监测其变 化方面扮演着一个重要的角色。本文湿地遥感监测主要侧重于基于遥感技术的湿地分类与识别, 从基于遥感监测的湿地分类系统、影像预处理、多分辨率(多空间分辨率、多光谱分辨率、多时相 分辨率)遥感影像数据源、湿地信息提取方法(人工目视解译和计算机自动解译)等方面的国内外 研究现状进行了系统的论述, 并指出目前湿地遥感监测存在3 点不足及其未来研究的6 个重点。     

基于MODIS和TRMM数据的黄土高原农业干旱监测

农业干旱对农业生产影响最为严重，基于站点观测数据的干旱指数不能准确监测区域尺度的农业干旱特征。因此，本文利用2003—2010年MODIS地表温度（LST）、植被指数（NDVI）和TRMM降水（3B43）数据以及1960—2015年黄土高原地区及周边92个气象站点的月均温和月降水量数据，构建了综合遥感干旱监测模型规模干旱条件指数（Scale Drought Condition Index，SDCI），对黄土高原地区农用地生长季（4~10月）旱情的时空分布特征进行研究，结果表明：黄土高原地区农用地生长季多年平均干旱状态为中度干旱，干旱程度在空间上表现为西北部较严重，东南部较轻。2003—2010年黄土高原地区旱情年际变化呈缓慢加重趋势，2003—2007年旱情持续加重，2007—2009旱情缓慢减轻，2009—2010年旱情又加重。黄土高原地区旱情年内变化表现4-8月持续减轻，8-10月持续加重，干旱程度具体表现为4月呈严重干旱，5月、6月和10月呈中度干旱，7月、8月和9月呈轻度干旱。研究表明利用多源遥感数据构建的具有适当权重的SDCI可以有效监测黄土高原地区作物生长季的干旱状况。     

遥感技术在中国土地荒漠化监测中的应用进展

土地荒漠化已成为一个全球性的重大环境问题,也是我国面临的严重生态环境问题.遥感技术以其信息量大、获取速度快、覆盖范围广、受人力物力的限制小等优点,在过去的30多年中,已逐渐成为土地荒漠化监测的重要数据来源和技术手段.本文首先概述了土地荒漠化遥感监测中使用的遥感数据源,综述了各类卫星遥感影像、影像的不同季相、波段和各类植被指数的选择等;讨论了土地荒漠化信息遥感提取的多种方法,综合比较不同遥感提取方法的优缺点,进而分析土地荒漠化遥感监测中多采用计算机自动分类与人工手动分类结合的原因.最后,指出遥感技术在土地荒漠化监测中存在的一些问题,并提出土地荒漠化遥感监测中综合指标与综合方法集成研究等发展方向.     

森林生态系统遥感监测技术研究进展

森林是陆地生态系统的主体,森林生态系统监测技术是实现森林可持续利用与全球变化研究的重要支撑与信息保障。从4个方面概述了遥感技术在森林生态系统监测中的应用研究进展：森林遥感分类及变化监测、森林植被参数遥感反演、森林蓄积量与生物量遥感估算、森林干扰遥感监测等。结合遥感技术的发展,总结了森林生态系统监测中使用的多源遥感数据和各类模型,提出集成地面调查数据、高分地-空雷达扫描监测技术,以及多源光学遥感建模技术和生态系统过程模型,构建多维度、多尺度、高时间密度的森林生态系统监测平台的研究展望。     

塔里木河干流植被遥感监测时空多尺度协同分析方法

利用遥感植被指数、典型植被样方和地面观测信息进行塔里木河干流植被监测是目前的主要方法。由于塔里木河干流具有流域下垫面均匀性差,自然植被随机分布的特点,使得现有研究方法局限在特定的时间和空间尺度,很难使用地面的观测数据和不同尺度的遥感数据进行植被生长状态的协同分析。针对这些问题,本文提出了利用不同分辨率遥感数据和地面观测数据进行多尺度协同分析的方法MSSA(Multiple Scale Synergy Analysis)。该方法包括以下几个步骤:①通过低空间分辨率的遥感数据构建时间序列的塔里木河干流植被指数分布图像,在分析图像特征的基础上划分塔里木河遥感监测单元;②对监测单元内部不同组分的时间和空间状态参数进行量化与率定;③根据几何光学模型原理和植被随机分布特性,采用线性混合模型模拟单元植被指数;④根据模拟结果和遥感数据的对比分析,获得地面植被参量的可靠估计。该方法将地面组分的状态参量和遥感数据通过模拟模型相关联,实现了不同时空尺度遥感数据以及地面样方或者点观测数据的协同分析,为塔里木河干流植被监测进行长期、细致的研究建立了海量数据综合分析的方法体系。     

干旱对作物产量影响研究进展与展望

粮食安全关乎人类生存和社会发展,是总体国家安全观的重要组成部分。本文首先梳理了作物产量影响因素及干旱对作物产量的影响过程,进而从基于田间控制实验、统计模型、作物生长机理模型以及遥感反演模型等4个方面系统回顾了干旱对全球主要作物产量影响评估的最新进展,揭示出当前研究呈现出由单灾种向多灾种、由单目标向多目标、由统计模型向综合模型转变的特征。文献计量分析表明,1990—2020年干旱对作物产量影响研究发文量呈指数增长,且研究主题经历了由传统的作物水分胁迫到作物受旱影响与适应综合研究的转变过程,体现出研究视角的不断深化和综合。在学科分布上,农学、植物学和环境科学是研究干旱对作物产量影响的主要学科,建议应加强地理学多要素多尺度的系统性思维在粮食和水资源耦合系统研究中的应用。最后,在分析现有问题和挑战的基础上,将未来应关注的重要议题归纳为以下4个方面,即构建干旱对作物产量影响的多源信息数据库、阐明干旱对作物产量影响的关键过程及机理、发展耦合宏观与微观过程作物生长机理模型和搭建作物产量与粮食安全综合监测平台系统,旨在通过提高干旱对作物产量影响的监测预警和科学管控,实现农业可持续发展和全球粮食安全。     

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。     

农业干旱遥感监测模型综述

以农业干旱发生时所引起的若干地表特征变化为依坦,分别从土壤水分、植被水分、冠层温度和作物形态4方面,对现有主要农业干旱遥感监测模型进行归纳总结,分析了各种模型的优缺点,以及各自的适用范围。其中土壤水分变化类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测;冠层温度变化类指数不仅适宜于农业旱情预警,更适宜于农业旱情监测;作物形态及绿度变化和植被水分变化类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估。     

基于MODIS数据新疆土壤干旱特征分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着新疆的农业生产。利用中分辨率成像光谱仪MODIS影像MOD11A2数据和MOD13A2数据,数字高程模型(DEM)对Ts进行了纠正,提取归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)构建NDVI-Ts特征空间,并依据特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为监测土壤湿度指标,反演了新疆2013年5、6、7三个月每16 d的土壤湿度。较好地反映地表图层土壤湿度,分析了新疆土壤湿度的时空分布特征,新疆北部地区土壤湿度高于南部,西部的土壤湿度高于东部,且土壤湿度由西北向东南逐步减小,依次表现为湿润>正常>轻旱>中旱>重旱>极旱;由5月到7月土壤湿度不断增大,这与新疆降水量分布和实地土壤含水率十分吻合,监测结果可信,能够为决策部门防旱抗旱提供有力的信息支持。     

干旱指标在陕西省应用的敏感性分析

利用陕西省1961—2005年各气象站旬气象资料、33个农气旬报站土壤相对湿度及2001年6月13日NOAA-16极轨气象卫星资料,分析了降水距平百分率、Z指数、Palmer干旱指数、土壤相对湿度对干旱的发生、发展、变化的敏感性,描述干旱发生的范围、程度的差异,并将反映出的旱情与同时段用遥感监测得到的旱情进行比较。结果表明:降水距平百分率、Z指数对旱情的变化具有很高的敏感性,各干旱指标都能反应出区域内干旱的发生,但各指标反映出的干旱程度和范围不同;与同时段遥感监测得到的旱情相比,遥感监测的旱情更加细致,并与地表状况有关。干旱是一个累积过程,同时与影响对象有密切关系,使用干旱指标分析旱情时需要根据受旱对象选用不同的干旱指标,综合考虑前期的水分状况与旱情发生、发展有关的因素。     

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。     

Agricultural drought monitoring: Progress,challenges, and prospects

In this paper, we compared the concept of agricultural drought and its relationship with other types of droughts and reviewed the progress of research on agricultural drought monitoring indices on the basis of station data and remote sensing. Applicability and limitations of different drought monitoring indices were also compared. Meanwhile, development history and the latest progress in agricultural drought monitoring were evaluated through statistics and document comparison, suggesting a transformation in agricultural drought monitoring from traditional single meteorological monitoring indices to meteorology and remote sensing-integrated monitoring indices. Finally, an analysis of current challenges in agricultural drought monitoring revealed future research prospects for agricultural drought monitoring, such as investigating the mechanism underlying agricultural drought, identifying factors that influence agricultural drought, developing multi-spatiotemporal scales models for agricultural drought monitoring, coupling qualitative and quantitative agricultural drought evaluation models, and improving the application levels of remote sensing data in agricultural drought monitoring.     

农业干旱监测研究进展与展望（英文）

In this paper, we compared the concept of agricultural drought and its relationship with other types of droughts and reviewed the progress of research on agricultural drought monitoring indices on the basis of station data and remote sensing. Applicability and limitations of different drought monitoring indices were also compared. Meanwhile, development history and the latest progress in agricultural drought monitoring were evaluated through statistics and document comparison, suggesting a transformation in agricultural drought monitoring from traditional single meteorological monitoring indices to meteorology and remote sensing-integrated monitoring indices. Finally, an analysis of current challenges in agricultural drought monitoring revealed future research prospects for agricultural drought monitoring, such as investigating the mechanism underlying agricultural drought, identifying factors that influence agricultural drought, developing multi-spatiotemporal scales models for agricultural drought monitoring, coupling qualitative and quantitative agricultural drought evaluation models, and improving the application levels of remote sensing data in agricultural drought monitoring.     

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。