基于温度植被干旱指数（TVDI）的甘肃省农业干旱监测方法研究

改进温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI）并明确TVDI的农业干旱等级阈值,对提高TVDI指数监测农业干旱能力有重要意义。利用近19 a的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer,MODIS)遥感数据,基于单时次和多时次方法构建NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)-LST(Land Surface Temperature,LST)、EVI(Enhanced Vegetation Index,EVI)-LST、RVI(Ratio Vegetation Index,RVI)-LST、SAVI(Soil-Adjusted Vegetation Index,SAVI)-LST等几种特征空间,讨论TVDI计算方法,分析TVDI在甘肃省农业干旱监测中的适用性,并明确甘肃省夏季TVDI农业干旱分级标准。结果表明：（1）基于多时次方法构建的SAVI-LST特征空间TVDI更适合甘肃省农业干旱监测,其对土壤相对湿度（...     

基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演

利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度（Ts／Ft）特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40cm土壤湿度。反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小。5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40cm土壤湿度的平均相对误差达7．6％。     

基于植被覆盖度地表温度的深层土壤湿度遥感反演

摘要：利用ＭＯＤＩＳ影像数据,在地表温度和植被覆盖度（T_s/F_г）特征空间基础上反演了江苏省仪征地区２００４年５月、９月和１１月４０ｃｍ土壤湿度。反演结果显示,５月土壤湿度值最大,９月次之,１１月最小。５月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的４０ｃｍ土壤湿度的平均相对误差达７.６％。

     

植被温度条件指数在土壤墒情遥感监测中的应用

利用多年极轨气象卫星遥感资料,在计算出植被条件指数和温度条件指数的基础上,计算了遥感监测土壤墒情的植被温度条件指数(TV)。通过实测土壤湿度和TV的散点图,可以得到土壤墒情遥感模型的干旱等级指标,可用于干旱等级定性监测;通过建立土壤湿度和TV的回归方程,可进行土壤墒情定量监测。该方法兼有植被条件指数和温度条件指数的优点,且计算简单,对地面气象要素依赖性小,实时性好,在作物生长旺盛期,其定量反演0~30 cm土壤墒情精度平均可达80%以上,可以替代作物缺水指数法。     

地表温度-归一化植被指数特征空间干旱监测方法的改进及应用研究

地表温度-归一化植被指数(Ts-NDVI)特征空间干旱监测方法易受到监测期地表湿度、植被覆盖状况和卫星观测质量的影响,导致特征空间干、湿边不稳定,在基于长时间、大范围卫星观测资料的基础上对Ts-NDVI特征空间方法进行改进,将其称为通用特征空间方法.首先基于某观测时段,单独构建每年基于该单一年份单一时段卫星观测数据的T...     

基于风云3卫星数据的温度植被干旱指数在重庆地区的应用

为探究风云3卫星数据在重庆地区干旱监测中的适用性,以温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)为监测指标,利用Aqua/MODIS数据为对比数据,对重庆地区2015年夏季(7～9月)旱情进行监测分析。结果显示,重庆夏季主要受轻旱和中旱的影响,旱情较严重的区域主要集中在西部地区。从7月开始,受旱情影响的范围在逐渐加大,旱情程度也在不断加深。结合高程数据(Digital Elevation Model,DEM)和MODIS土地覆盖类型产品数据,将重庆地区划分为低海拔混交林、中海拔混交林、低海拔小起伏山地作物、低海拔中起伏山地作物四类讨论不同地貌类型受旱情的影响。作物类受旱情影响的面积百分比较混交林类大,低海拔相较于中海拔地区受干旱影响的面积百分比更大。为验证基于TVDI的干旱监测结果的准确性,利用重庆市170个地面站点实测的土壤墒情数据为验证数据,通过相关性分析可知,FY3A/VIRR数据与Aqua/MODIS数据不论是在整体相关性还是按不同地表类型分类后与土壤墒情数据间的相关性都较好,且相关系数在0.1水平(双侧)显著相关,说明利用TVDI能较好的反映出重庆地区土壤中的水分含量情况。但两类数据的相关性又存在一定的差异,整体上,Aqua/MODIS数据与土壤墒情之间的相关性要高于FY3A/VIRR数据;分类后,FY3A/VIRR数据与土壤墒情之间的相关性要高于Aqua/MODIS数据。      

基于Sentinel-3条件植被温度指数的关中平原干旱监测

基于Sentinel-3数据计算多年条件植被温度指数（IVTC）,并进行近实时定量干旱监测,以陕西省关中平原为研究区,在单年Sentinel-3数据的基础上综合多年Terra MODIS数据计算多年Sentinel-3 IVTC,进而实现研究区的干旱监测。研究结果表明,基于单年Terra MODIS IVTC与多年Terra MODIS IVTC之间的线性回归模型计算关中平原的多年Sentinel-3 IVTC是可行的,并且计算的旬尺度多年Sentinel-3 IVTC与近20 d累积降水量具有较高的相关性,相关系数（R2）达到065,展现了较高的近实时定量干旱监测能力。     

基于MODIS的温度植被干旱指数在四川盆地盛夏干旱监测中的适用性研究

基于卫星资料的温度植被干旱指数(TVDI)已被广泛应用于干旱监测,地表温度依赖于海拔高度,在地形复杂的四川省,如何将该指数更好的应用到业务干旱监测中,需进一步研究。本文利用MODIS数据,分析四川盆地2014年7月12～27日平均地表温度、植被指数、TVDI和100站土壤湿度的空间分布,并对比了它们之间的异同。研究结果表明,TVDI的空间分布主要由地表温度的空间分布决定,TVDI不仅可用于监测四川盆地较大范围的干旱状况,也可用于监测局地的干旱状况。当前自动站土壤湿度观测值与TVDI之间在有限点上不存在显著的线性相关,如何对TVDI进行干旱分级仍需深入研究。      

基于NCEP-GEFS回算资料的我国极端温度变化特征研究

利用美国NCEP全球集合预报系统(GEFS)历史回算资料和中国均一化格点观测数据,分析了我国近30 a来极端温度变化特征,重点考察了该模式预报系统对这一变化特征的刻画性能。通过估算格点观测和模式资料中2 m温度的历史气候百分位,分析了我国冬夏两季极端温度的气候特征以及极端温度日数的气候分布和多年变化趋势。结果表明,我国冬季极端低温和夏季极端高温的空间分布表现出较强区域性特征:东北、华北和青藏高原区域冬季极端低温的百分位阈值对应的温度较低,而华南、西北和长江流域夏季极端高温的阈值温度则较高;近30 a来我国夏季平均温度和极端高温日数几乎都呈现上升趋势,冬季平均温度则在我国大部分区域呈上升趋势、西北和东北部分地区呈下降趋势,相应地冬季极端低温日数在大部分区域呈下降趋势、仅在西北、东北和华南部分地区略有上升。NCEP-GEFS回算资料能较好地再现我国冬夏两季平均气温、冬季极端低温和夏季极端高温日数的气候趋势和年际变化,但在各区域都有不同程度的冷偏差,冬季偏差明显大于夏季,并随着预报时长的增加,冬季冷偏差逐渐增强,而夏季冷偏差则逐渐减弱。因此,本文建议采用基于百分位阈值的相对极端性定义,可自动修正模式分析场和预报场中的系统性偏差。     

利用温度植被干旱指数反演伊犁博州地区土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数（NDVI）和陆地表面温度（LST）构建Ts—NDVI特征空间,并把该特征空间计算的温度植被干旱指数（TVDI）作为土壤湿度指标。利用该指标反演伊犁博州地区6～8月3个月份每8d的土壤湿度。然后将土壤湿度分为5级,进而得到该时段伊犁博州地区土壤湿度空间分布特征。     

植被指数及其研究进展

介绍了植被的光谱特征，概述了几种常见的植被指数及其优缺点。对MODIS探测器监测植被的特点和美国NASA归一化差值植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)产品特性和不足做了说明。指出了研究西北地区MODIS植被指数的重要意义。     

我国大陆干旱指数及其年际变化

本文应用正交旋转主分量分析方法,计算分析了我国大陆1952—1987年间大气干旱指数s=ΔT/σ_T-ΔR/σ_R的地域相关和年际变化特征。结果表明,可以将我国大陆上旱涝异常的变化大致按43°N和30°N为分界线划分成三个基本相关的纬带。1954—1957年间和1963、1969年前后大部分地区相对湿润多雨。70年代以来,长江以北相对少雨干旱,气候变化的大趋势与撒亥勒(Sahel),以及英格兰中部和威尔士等地区相类似。年度干旱指数年际变化的短周期大部分地区以2—3年为主,具有准两年振荡的特点。     

近55年中国大陆气温突变的区域特征和季节特征

以中国大陆1951—2003年160站的月平均气温资料为基础，利用Mann-Kendall突变检验法和滑动t检验法重点对中国大陆地区气温突变的区域特征和季节特征进行了探讨。得到以下结论：近55a来，中国大陆地区变冷区域显著缩小，变冷区域的变冷趋势明显减弱；东北、华北区域年平均气温在20世纪80年代中后期发生突变，西北、中南区域年气温在20世纪90年代前期发生了突变；同一区域气温发生突变时，冬季气温突变时间较春、夏、秋季节均偏早。     

省级MODIS植被指数序列的建立与应用

建立M OD IS植被指数序列是一项重要的基础性工作,有助于更加准确、有效地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,更有效地监测干旱和植物生长。分析M OD IS植被指数的特点并与AVHRR植被指数进行对比,提出可业务化的M OD IS资料预处理方法,讨论了省级M OD IS植被指数序列的建立方法及其在农业遥感中的应用。     

基于两种潜在蒸散发算法的SPEI对中国干湿变化的分析

利用美国普林斯顿大学高分辨率的全球陆面同化数据集和美国国家环境预测中心的辐射再分析数据,根据Thornthwaite和Penman-Monteith公式分别计算了1948～2008年中国区域潜在蒸散发量;而后,使用降水和两套潜在蒸散发数据分别计算得到标准化降水蒸散发指数SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index),并以此研究了1949～2008年中国区域干湿变化时空特征以及两种SPEI结果之间的差异;最后,给出了两种SPEI在中国的适用区域。结果表明:两种SPEI均显示中国地区整体上存在变干趋势,季节上以春季的变干趋势最为显著;空间上表现为以长江为界的南涝北旱,显著变干的区域有内蒙古中部、华北、东北以及四川东部地区,显著变湿的地区主要位于新疆北部和西部。同时,各种不同等级干旱也呈增加趋势,其中以中等干旱增加最为显著。1990年代中后期以来是中等和极端干旱发生最多的时期,空间上与SPEI显著减小的区域相对应。两种SPEI在 冬、春季差异最大,这主要是由于期间两种潜在蒸散发的计算结果之间存在很大差异。在Penman-Monteith公式中,由于空气动力项对冬、春季北方潜在蒸散发的贡献显著增加,基于该公式的SPEI相对而言能更合理地描述干湿变化特征。     

基于MODIS的广东省植被指数序列构建与应用

植被指数是衡量植被长势的重要指标,植被指数序列有助于准确地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,以及进行干旱和植被生长监测.利用2004-2006年的MODIS数据,选择RVI、NDVI和EVI三种植被指数,采用最大值合成法进行广东省植被指数序列构建.按照不同植被覆盖对三种植被指数的年际变化规律进行分析,并通过NDVI进行植被覆盖度计算以及植被覆盖等级分类来分析植被的空间分布.结果表明,建立的植被指数序列能真实地反映植被生长规律,植被覆盖度和广东地区的植被实际分布状况一致.说明建立植被指数序列是动态监测广东省植被长势的及植被环境的变化的有效方法.