基于温度植被干旱指数法的农业干旱研究

利用MODIS数据提取归一化植被指数（NDVI）和陆地表面温度（LST）,构建温度植被旱情指数（NDVITs）特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数（TVDI）作为旱情指标,结合土地利用现状数据对重庆市梁平县2006年7月12—27日的旱情进行了研究．研究结果表明在2006年7月12—27日重旱区主要分布在梁平的东北地区,旱地受旱面积为67．32％,水田受旱面积达55．1％,林地、水田、旱地、其他用地四种用地类型,其受旱比例依次递减,所得数据与该时间段该区土壤墒情站所得的干旱数据基本符合,该研究结果较好地反映了本次干旱灾害的空间分布,为相关部门进行干旱灾情评估制定和实施抗旱减灾措施提供了科学依据．     

基于MODIS数据的滇中高原农业干旱时空变化分析

利用MODIS增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI）和地表温度（Land Surface Temperature, LST）数据,通过计算温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI）,详细分析了滇中高原2001—2020年农业干旱时空变化规律.结果表明,近20年研究区TVDI年均值呈上升趋势,农业旱情整体呈显著增强趋势;每年4月份的农业旱情最为严重,10月份旱情最轻;TVDI年均值在0.46～0.56之间,中旱和重旱覆盖面积呈扩大趋势;昆明和曲靖主要以轻旱为主,玉溪以中旱为主,楚雄轻旱和中旱相间分布;西部地区旱情整体上有增强趋势;昆明北部及玉溪西部部分高海拔地区、元江河谷及金沙江河谷部分地区,农业干旱变化不稳定,其他地区农业旱情变化逐渐趋于稳定;研究区农业干旱重心先向南移动后再向西南方向移动.     

基于HJ-1A/1B卫星TVDI的干旱遥感监测研究——以鄱阳湖流域为例

针对鄱阳湖流域2011年春季出现的特大旱情,利用2011年3~6月HJ-1A/1B卫星CCD影像计算NDVI,结合同步HJ-1B卫星IRS数据计算的地表温度信息,构建NDVI-LST空间,获取了鄱阳湖流域温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI).利用同步观测的AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表层土壤含水量数据对温度植被干旱指数结果进行可靠性验证.结果表明,TVDI和AMSR-E土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到-0.697(P0.05),由HJ-1A/1B卫星影像计算得到TVDI可以有效表征鄱阳湖流域的土壤含水情况.用TVDI监测结果分析鄱阳湖流域2011年干旱,从空间分布来看,鄱阳湖流域受灾最严重的是环鄱阳湖区和修水流域.从时间分布来看,鄱阳湖流域3月底以轻旱为主,4月底流域南部旱情加重出现中度干旱,5月鄱阳湖流域将近80%的区域都受到不同程度干旱的影响.     

云南省2009/2010年秋-冬-春连旱与近50a严重持续干旱过程的对比分析

利用云南122站日平均雨量、气温资料以及美国NCEP/NCAR逐日再分析资料,对2009/2010年云南秋、冬、春连旱与云南近50 a最严重的3次干旱过程进行对比分析发现:2009/2010年秋冬春连旱无论从干旱强度、干旱面积、还是持续时间上都要重于其它3次.干燥的对流层大气和强烈的下沉运动;同时在亚洲中纬度东西部地区出现的高度距平差异小以及冷空气活动不强,是云南最严重的4次干旱过程中最主要的大气异常状态特征.但2009/2010年干旱过程中,对流层大气干燥程度以及下沉运动的剧烈程度较高,同时干燥的对流层大气与强烈的下沉运动结合得比其它3次过程更为紧密,而且在亚洲中纬度东西部地区的高度距平差异最小,纬向环流最为明显,其冷空气活动是4次严重干旱过程中最弱的,因此造成2009/2010年秋、冬、春连旱过程较其它3次更为严重.     

神东矿区土壤湿度遥感监测与双抛物线型NDVI-Ts特征空间

 结合神东矿区环境与灾害遥感监测与分析,根据MODIS/AQUA卫星产品的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(T_s)数据,分析了基于1km和500m分辨率数据的NDVI-T_s特征空间,发现NDVI-T_s特征空间均具有双抛物线型特征。与基于1km和500m分辨率数据的NDVI-T_s三角形特征空间进行对比分析,并将得到的温度植被干旱指数(TVDI)数据与实测土壤湿度进行相关性分析,结果表明1km双抛物线型NDVI-T_s特征空间能更好地反映地表0—5cm土壤湿度,而500m双抛物线型NDVI-T_s特征空间在监测10cm土壤湿度时更有优势。以通过双抛物线型NDVI-T_s特征空间得到的TVDI作为旱情遥感监测指标,评估了2010年10月8—23日16d和2010年10月8日当天的神东矿区旱情,揭示了矿区旱情的空间特点。     

基于TVDI的横断山区干旱时空演变特征及影响因子研究

以横断山区为研究区,通过对比2001—2019年基于 MODIS获取增强型植被指数（EVI）和归一化差分植被指数（NDVI）反演的温度植被干旱指数（TVDI_N、TVDI_E）及潜在蒸散量（PET）和实际蒸散量（ET）反演的作物缺水指数（CWSI）,与土壤含水量进行相关性分析,选择适用于横断山区干旱监测指标,采用Mann-Kendall 检验等统计方法研究干旱的时空变化特征,并分析干旱在不同土地类型、海拔和气象要素影响下的空间演变特征．研究结果表明:1）基于EVI反演的TVDI_E与土壤含水量相关性最高,更适合于监测横断山区的干旱情况．2）TVDI_E监测结果表明横断山区近19 年来干旱变化情况整体呈下降趋势,空间分布呈现南高北低的变化趋势,严重干旱主要集中分布在攀枝花市附近及湿热地带;北部则集中于三江流域（澜沧江、怒江、金沙江）附近及红原草原地区;干旱程度最严重的阶段是夏季,由春季逐渐向夏季过渡期阶段干旱面积明显增加．3）随海拔的增加,耕地分布多集中于海拔<3 000 m的地区,林地分布海拔为1 000~5 000 m的地区,草地主要生长于海拔>5 000 m的地区;19年来耕地、林地和草地中TVDI_E总体呈减弱趋势,但处在高原过渡带及干热河谷周围的植被的干旱呈增加趋势．在生长季缺水期时,南部地区的植被、高原过渡带林地和北部高原的草地受干旱影响严重．4）TVDI_E与日照时间的正相关性最高,与相对湿度的负相关性最高．气象因子对春初和秋末的TVDI_E复合作用最强,大部分区域呈现显著正相关．      

基于TVDI模型的关中地区春旱时空动态监测

利用中分辨率成像光谱仪MODIS产品MOD13A2和MOD11A2获取归一化植被指数NDVI和地表温度T_s,构建T_s-NDVI特征空间,依据该特征空间拟合的干湿边方程计算温度植被干旱指数(TVDI)作为反映旱情的指标,监测关中地区2013年2-5月每16 d的干旱状况,并利用区域内气象站点数据进行验证.结果表明,利用MOD11A2数据反演的T_s与实测对比平均误差为0.258℃,反演结果能够代替实际T_s参与计算.利用该地区实测的10、20 cm土壤湿度数据与遥感反演的TVDI值进行线性拟合,发现TVDI与20 cm土壤湿度相关性更高,表明TVDI更能反映和指示距地表20 cm的土壤水分状况.关中地区春旱最严重出现在3、4月份,旱情主要以中旱为主;渭河平原整体干旱情况比南部秦岭地区严重,尤其是关中东北部渭南和咸阳部分地区旱情较为严重,南部秦岭山地以湿润和正常为主.旱情整体呈现东北较重,西南较轻的分布.从监测结果看,TVDI能够较好地反映关中地区春季的实际旱情,适用于关中地区春季的旱情动态监测.     

综合干旱评价方法在云南省的适用性研究

云南省是干旱高发和频发区,以2009年2月数据为实验数据,选择气象干旱和农业干旱相关指标构建综合干旱评价模型.利用2010年2月数据为验证数据,进一步对该区进行干旱监测,验证并修正综合干旱监测模型.将监测结果与《减灾年鉴》所记录的实际干旱情况对比发现,该模型监测结果与实际干旱分布与干旱强度具有很高的吻合度,能够很好地监测云南省干旱灾害分布,为抗旱救灾提供依据.     

基于TVDI及气象干旱指数的河北省春旱时空变化特征

利用中分辨率成像光谱仪产品获取温度植被干旱指数(TVDI).分析了2005—2014年河北省春季的干旱时空变化特征,利用气象数据计算出土壤相对湿度、降水距平百分率、标准化降水指数、相对湿润度指数等气象干旱指数,分析了各干旱指数与TVDI的相关性,验证了TVDI能够很好地反映河北省春季干旱时空变化特征,为抗旱工作提供科学的决策依据.结果表明,气象干旱指数与TVDI相关性较好,其中,相对湿润度指数与TVDI的拟合度最优.河北省春季干旱发生频率高达90%,未来两年可能仍为轻旱,春旱主要发生在4月和5月.河北省春旱具有发生范围广、干旱程度低的特点.     

基于VCI的2003—2017年广东省干旱时空变化特征分析

为了研究近年来广东省干旱情况的时空变化特征，利用8天250 m分辨率的MODIS地表反射率数据，计算了2003—2017年广东省植被状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)，并以VCI为干旱指标，采用趋势分析、频率分析和MK检验等方法，对全省干旱的时空特征和趋势进行了分析.结果表明:广东省2003—2017年间的VCI整体呈现显著的上升趋势，80.3%以上区域的VCI变化趋势倾向率为正值，表示全省大部分地区旱情逐年减轻；全省大部分区域发生干旱的频率在0.2~0.6之间，以中旱为主(发生频率:0.2~0.4)，重旱较少出现(发生频率:0~0.2)；广东省总体干旱面积占比逐年降低，中旱和重旱面积占比也呈现下降的趋势；2017年与2003年相比，总体干旱面积占比减少了39.5%；总体上看，广东省近年来干旱严重程度在逐年减轻，干旱面积也逐年减少.     

云南2009—2012年4年连旱的气候成因研究

利用云南124个气象站逐月降水资料、NCEP/NCAR大气环流再分析资料、全球海表面温度(SST)资料以及向外长波辐射(OLR)资料,分析了云南2009—2012年连续4年干旱的气候特征,并从异常大气环流、海温、局地对流等方面分析了4年连续夏季干旱发生的成因.结果表明:①云南2009—2012年干旱是一次持续时间长,跨越春、夏、秋、冬四季、影响范围广的全省性严重干旱,最严重的区域主要是滇中及滇东南.并且是发生在云南降水减少的气候背景下.②2009—2012年夏季500 hPa欧亚地区高、中、低纬度的高度场分布不是很相似,但4年的环流配置形势表明东亚冷空气路径偏东,影响中国西南地区的冷空气偏弱,不利于冷空气南下影响云南.另外2009年和2010年副高位置偏西偏强,云南在其控制之下,不利于降水;而2011年和2012年副高位置偏北偏东,其外围的水汽不易输送到云南.③2009—2012年云南大部地区及其南侧的孟加拉湾地区高度场持续偏高,孟加拉湾附近的印缅槽不活跃或偏弱,也不利于南方水汽向云南界内输送.④El Nino事件发展期、La Nina事件衰弱期以及印度洋海温偏暖时都有利于云南干旱的发生和发展.⑤2009—2012年夏季云南局地及其以南大部地区基本维持低层辐散、高层辐合的垂直散度场配置,不利于上升运动的生成和发展.孟加拉湾及南海一带基本为西北或偏东气流控制,向北输送的水汽较常年偏弱,是造成云南连续4年夏季干旱少雨异常气候的直接原因之一.⑥2009—2012年连续4年夏季云南局地对流相对常年偏弱,这也是云南降水偏少的重要因素之一.     

基于Landsat 8数据的干旱监测研究

为确定遥感干旱监测在东北地区的适用性,选取黑龙江省安达市为研究对象,利用最新的Landsat 8遥感影像数据,建立了温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和改进的垂直干旱指数(modified perpendicular drounght index,MPDI)。并通过实测土壤含水量数据,对两种干旱指数进行验证和比较。结果表明,利用Landsat 8数据,通过两种遥感干旱指数在试验区进行干旱监测有一定的可行性,且TVDI的监测精度要高于MPDI。该研究对推广Landsat 8数据在东北地区旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

云南连年旱灾的社会应对行为构成及变化研究

本文以云南省2009—2013年连年旱灾为例,利用气象数据和报刊资料分别构建了逐月的气象干旱演变序列和逐日的社会应对行为次数序列,通过序列的对比分析得出:4年间气象干旱持续发生,旱情不断叠加,缓解困难,其中以2009—2010年的旱情最为严重;旱灾形成原因复杂多样,主要由大气环流异常配置引起.社会应对行为的多少与气象干旱的严重程度有较大相关性,随着时间推进,社会对干旱的敏感性逐渐增加、从初期的滞后(2~3个月)应对变为及时应对;政府在抗旱救灾中起主导作用,其应对行为占所有行为的79%,第一年以短效应急行为(统筹部署)为主,随着干旱持续,长效减灾行为(水利建设)增加;社会组织主要的应对行为主要是捐赠;灾民个体应对相较而言能力有限,其行为不能通过报刊信息得以全面反映.政府应在后续旱灾防范工作中加强生态建设和提高工农业用水效率.     

GIS-Based Risk Assessment and Regionalization of Drought Hazards in China

Based on the monthly precipitation (1960-2009) of China and associated regional socio-economic data, the spatial and temporal pattern of drought in China was assessed by applying a conceptual framework of disaster system theory, which used the hazard and vulnerability as two variables to define the risk of drought. Sichuan province suffered from the severe risk of drought, while Guangxi, Yunnan, Guizhou provinces, and Chongqing city could be classified as the moderate drought risk area of China. Additionally, Tibet plateau in the Northwest of China had the lowest risk of drought. The integrated data from this result provided the valuable information to cope with the drought in respect of optimization utilization of land resources at the regional scale.     

鄱阳湖区地表干旱与城市表面热岛的关系研究

立足于鄱阳湖区干旱与城市化两大环境问题,应用1995年～2016年间10个时相的Landsat5 TM 和Landsat8 OLI/TIRS遥感影像数据,采用TVDI干旱监测指数和归一化城市热岛的计算方法,利用空间统计和相关性统计分析方法,分区探讨环鄱阳湖区9个区县周边郊区地表干旱状态对城市热岛效应的影响.研究表明：1) 旱地及裸地区域的TVDI指数对干旱具有明显的指示作用.2) 研究区内热岛强度受季节影响较大,夏、秋两季热岛强度较强,冬季较弱,城市面积的扩展与归一化热岛强度无明显关系.3) 干旱与热岛强度呈现明显的正相关.     

Dynamic Drought Monitoring in Guangxi Using Revised Temperature Vegetation Dryness Index

Moderate resolution imaging spectroradiometer （MODIS） data are very suitable for vast extent, long term and dynamic drought monitoring for its high temporal resolution, high spectral resolution and moderate spatial resolution. The composite Enhanced Vegetation Index （EVI） and composite land surface temperature （Ts） obtained from MODIS data MOD11A2 and MOD13A2 were used to construct the EVI-Ts space. And Temperature Vegetation Dryness Index （TVDI） was calculated to evaluate the agriculture drought in Guangxi province, China in October of 2006. The results showed that the drought area in Guangxi was evidently increasing and continuously deteriorating from the middle of September to the middle of November. The TVDI, coming from the EVI-Ts space, could effectively indicate the spatial distribution and temporal evolution of drought, so that it could provide a strong technical support for the forecasting agricultural drought in south China.     

2009-2011年中国西南五省的降水异常

针对2009年开始的我国西南地区大旱, 选择云南、广西、四川、重庆、贵州5个省份作为研究区域, 利用西南五省126个气象站1970-2011年逐日降水数据, 计算并分析西南五省2009-2011年逐旬的降水变率情况。结果表明这3年中西南五省大部分时间降水变率都为负, 即降水量比往年少, 而且从10月至来年3月是降水量减少最严重的时期, 这几个月正好是西南地区的干季, 干季更干的状况加剧了此次旱灾的危害程度。旱情的发生在空间分布上有一些规律, 基本上都是广西先出现旱情, 然后扩展到云南、四川, 结束时也是广西首先得到缓解。此外, 通过环流参数相关分析, 发现西南五省降水受到西太平洋副高以及西藏高原气压场的影响, 不同的环流参数影响的地区和时间不尽相同。     

云南年降水多周期叠加与连续特大气象干旱关系及趋势预估研究

选用Morlet连续复小波变换(cmor)分析1959—2012年云南全省125个气象站的逐年站平均降水时间序列的多时间尺度周期分布特征,解析云南2009年以来降水异常特少导致连续特大干旱的成因,用各主周期的小波系数实部数据建立虚拟变量回归模型,模拟年降水距平的时间演变,预估未来5 a逐年降水趋势.结果表明:云南年降水存在明显的26、16~17、9~10、4 a 4个时间尺度不同的振荡主周期; 其中26 a周期最为明显,且最持续稳定,次明显的是9~10 a周期,也有持续稳定的特点;1992年前、后的振荡主周期差异明显;自2009年以来,4个不同时间尺度的主周期均进入或处于谷期,4个主周期谷底效应的叠加,是云南降水连续4 a异常偏少导致连续特大干旱的重要成因之一;云南的降水偏少时段可能在2014—2015年结束,以持续年降水异常偏少为特征的云南连续特大气象干旱也将可能随之结束.