基于多源遥感数据的洪涝淹没范围时序监测分析

目前,洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,如何实现及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前提和基础。本文基于多源遥感数据,采用数据协同的方式进行洪涝淹没范围时序监测分析,以重现淹没情形,反映灾情特征。其中MODIS地表反射率产品和DFO达特茅斯洪水数据库能够实现淹没的宏观动态监测;由同期高分辨率遥感影像水体提取结果以空间差值的计算方式求取的淹没范围则能反映淹没的空间变化和细节特征。相关结果可为灾情评估奠定基础。     

基于ARIMA模型和VSWI指数的旱情预测——以桂西北为例

VSWI指数(植被供水指数)在高植被覆盖地区旱情监测中应用广泛,为了进一步研究基于时序的VSWI数据在干旱预测中的可行性,本文以广西水文水资源局提供的2005—2013年桂西北地区VSWI时间序列数据为基础,选取171个气象及水文站点,以其时间序列的VSWI数据,建立ARIMA模型(差分自回归滑动平均模型)。将该模型应用于预测2013153和2013169的VSWI影像,并将预测结果与实际监测的VSWI影像进行了对比分析。结果表明：其与实际情况的相关性分别为0.787和0.648,误差在20%以内的点分别为82.4%和65.4%,均在合理的误差范围之内,表明利用所建立模型对旱情进行预测是可行的。