喀斯特山区TRMM降水数据降尺度研究

获取高精度的卫星降水数据,为喀斯特区域旱涝灾害评估、水文预报等各研究领域提供数据基础。以热带降雨卫星(tropical rainfall measuring mission, TRMM)为数据源,采用多元线性回归法(ordinary least square, OLS)和地理加权回归法(geographically weighted regression, GWR),综合考虑高程、坡度、坡向、经纬度和归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)等6个因子构建OLS和GWR降尺度模型进行年降尺度研究,并比较OLS和GWR两种降尺度模型在喀斯特山区的适用性。结果表明：1)TRMM数据与站点观测数据之间精度较好;2)降尺度后数据空间分辨率提升到1 km, GWR降尺度年降水量在多数年份比原始TRMM数据更接近实测值,高估现象得到改善;与OLS降尺度数据相比,其三项指标表现更好;3)单站点中,OLS降尺度数据在高程和NDVI突变区域易出现假性更优相关性。综合多指标评价,GWR降尺度数据在喀斯特山区总体精度更高。后续可通过划分植被区、...     

北疆地区不同草地类型MODIS植被指数变化动态及其与气候因子的关系

利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS,结合地面20个气象台站提供的数据,以北疆地区为研究区域,分析了温性草原、低地草甸、山地草甸、温性草甸草原、温性荒漠草原和温性荒漠6种代表性草地植被指数的时空变化特征.以2004,2005年4～10月的月度变化为例,研究了不同草地类型在各个生长阶段植被指数的变化和草地的生长状况.研究结果表明,EVI对植被变化的敏感性要强于NDVI的,但是在植被生长状况较好的草地,NDVI比EVI更稳定.植被盖度比较好的草地类型(如温性草甸草原、山地草甸)的植被指数与温度和降水都表现出很强的相关性,但植被稀疏的草地(如温性荒漠、温性荒漠草原)的植被指数与温度的相关性比较弱,与降水的关系更弱.     

基于TRMM降水数据的陕西省干旱分析

针对气象站点观测数据不能测量大范围区域降水量的情况,以陕西省为研究区,以其境内20个气象站点的实测降水量为"真值",采用一元线性分析法分别在月尺度和年尺度上验证TRMM 3B43(热带卫星降水数据)与实测降水量的一致性.以Pa指数(降水距平百分率)作为评价干旱的指标,分析2007—2016年陕西省干旱发生的分布情况.研究表明:TRMM 3B43能够较为准确的表示陕西省的降水量情况;陕西省的降水量分布大体呈现南多北少,且大部分降水集中在6—9月份,11月—次年3月降水量较少;陕西省存在较为明显的干旱化趋势;陕北地区干旱情况发生较为频繁,干旱发生频率在80%以上,干旱面积明显大于关中以及陕南地区.     

基MODIS影像对NDVI和EVI的分类研究

从MODIS影像中划出一块无云区域作为研究对象,求出该研究区的NDVI和EVI,运用K-均值分类法分别对2种植被指数进行非监督分类．通过对2种植被指数分类结果进行比较得出：2种植被指数的分类结果在总体上是一致的,但是在局部区域,NDVI对于水体的分辨能力优于EVI,而EVI对植被则有更强的分辨能力．2种植被指数分类结果精度评价总精度为70．00％,Kappa系数为0．585．     

石河子地区卫星降水资料适用性验证

为了讨论TRMM卫星降水数据在石河子地区的适用性,选取2000年至2017年TRMM 3B43数据在不同时空尺度对其降水产品的质量和与观测数据的相关性进行研究,通过做卫星降水数据关于观测降水数据的相对误差(BIAS),均方根误差(RMSE),相关系数(R2)等指标对TRMM卫星降水资料的适用性进行衡量.研究表明,TRM...     

北部湾经济区TRMM降水数据空间降尺度研究

遥感卫星降水产品(例如TRMM, tropical rainfall measuring mission)逐渐成为应用极为广泛的数据源。本文在前期研究的基础上,以南方北部湾经济区为研究区,基于降水与NDVI、GDP、城镇化率、人口和高程存在的相关性为基础,构建了TRMM 3B42V7降水数据与上述因子间的回归模型,将2000—2008年的TRMM 3B42V7降水数据空间分辨率由0.25°×0.25°提高到了250 m×250 m。最后利用研究区内27个气象站实测数据进行了精度验证,得出降尺度结果与3B42V7精度基本一致,相对误差(RB)降低了0.93%,决定系数(R~2)降低了0.05,相比空间分辨率的提高而言,精度损失基本可以忽略不计,因此该降尺度方法可适用于北部湾经济区。     

淮河流域植被NDVI与干旱条件的相关性

淮河流域特殊的地理环境导致干旱灾害频发且持续时间长,严重影响该区域植被生长,而前人大多探讨了该区域气象干旱情况或植被生长状况,对二者之间的关系研究较少,且多采用气象站点降水资料进行干旱分析,不能充分反映降水时空分布的差异性。因此,基于MODIS NDVI遥感影像与TRMM 3B43卫星降水数据,采用降水距平百分率(P_a)作为气象干旱评价指标,分析了2001—2016年淮河流域植被NDVI与降水距平百分率的年际变化特征以及二者的相关性。结果表明:2001—2016年淮河流域植被NDVI总体呈现稳中有升的趋势,植被NDVI有所改善的区域比例为54.86%,NDVI基本不变的比例为43.25%,仅1.89%的NDVI出现退化。流域16年间以轻旱和中旱为主,较少出现重旱和特旱,干旱程度有所降低。植被NDVI和降水距平百分率呈正相关和负相关的区域分别占流域的61.31%和38.69%,正相关最显著的区域为河南省和安徽省的南部,而河南省东北部、安徽省西北部、山东省西部以及江苏省东部边界呈负相关关系。     

贵州省植被NDVI与气象因子的相关性分析

本文选取贵州省2001～2018年MOD13A1数据和贵州省31个气象站点气象数据，逐像元分析不同时间尺度下植被NDVI与降水和气温的相关性，同时探讨贵州省NDVI对降水和气温的响应特征。结果表明：（1）贵州省植被NDVI与气温的相关性明显大于植被NDVI与降水的关系，即植被生长对气温变化的响应比降水更敏感。（2）贵州省植被NDVI对降水变化的响应存在明显的滞后性，尤其表现出毕节市的植被NDVI对降水和气温的敏感性高于贵州省其他地区。     

基于TRMM数据的西南地区年降水时空特征研究

【目的】深入了解中国西南地区(川、渝、黔、滇)降水资源变化的时空分布规律。【方法】利用1998—2014年TRMM 3B43 V7数据,采用非参数Mann-Kendall趋势检验、Sen-Median趋势分析、变异系数和Hurst指数对西南地区降水进行了分析。【结果】1)西南地区TRMM 3B43 V7月降水数据和年降水数据与地面121个实测站点数据间具有较高的相关性,TRMM 3B43 V7数据在西南复杂地貌区域具有较高精度;2)1998—2014年西南地区的降水呈下降趋势,其中研究区内云南省下降最明显;3)西南地区年均降水从西北往东南方向呈现出“低-高-低-高”的特征,研究区年均降水量主要集中在500~1500mm之间,占整个区域的96.3%;4)近17a西南降水量呈下降和增加趋势的面积分别占整个西南地区的70.08%和21.97%,稳定区域只有7.95%;5)降水的变异系数在0.048~0.229之间,西南地区年降水的波动变化较小;6)西南地区96.12%的区域呈现出正向持续性,68.15%区域降水将持续减少,只有20.77%的区域降水将增加。【结论】TRMM3B43V7降水数据在西南地区适应性较好,可以为西南地区水资源研究、极端天气灾害预警及水土流失等生态问题提供科学依据。
     

基于TRMM数据的西南地区年降水时空特征研究

【目的】深入了解中国西南地区(川、渝、黔、滇)降水资源变化的时空分布规律。【方法】利用1998—2014年TRMM3B43V7数据,采用非参数Mann-Kendall趋势检验、Sen-Median趋势分析、变异系数和Hurst指数对西南地区降水进行了分析。【结果】1)西南地区TRMM 3B43V7月降水数据和年降水数据与地面121个实测站点数据间具有较高的相关性,TRMM 3B43V7数据在西南复杂地貌区域具有较高精度;2)1998—2014年西南地区的降水呈下降趋势,其中研究区内云南省下降最明显;3)西南地区年均降水从西北往东南方向呈现出"低-高-低-高"的特征,研究区年均降水量主要集中在500~1 500mm之间,占整个区域的96.3%;4)近17a西南降水量呈下降和增加趋势的面积分别占整个西南地区的70.08%和21.97%,稳定区域只有7.95%;5)降水的变异系数在0.048~0.229之间,西南地区年降水的波动变化较小;6)西南地区96.12%的区域呈现出正向持续性,68.15%区域降水将持续减少,只有20.77%的区域降水将增加。【结论】TRMM 3B43V7降水数据在西南地区适应性较好,可以为西南地区水资源研究、极端天气灾害预警及水土流失等生态问题提供科学依据。     

AVHRR植被产品在干旱研究中的应用

本文利用AVHRR数据产品NDVI计算得到河北省的距平植被指数和条件植被指数分布图,对河北省1997年的高温干旱进行分析。遥感测算得到1997年发生干旱的面积与农业部门统计的干旱面积误差为11.3%;利用降水资料得到河北省47个观测站点的降水距平百分率图,与距平植被指数和条件植被指数分布图的旱情分布情况较一致。证明利用植被指数产品进行干旱监测具有一定的可行性。     

山东省植被覆盖度变化的气象驱动力分析

基于遥感和GIS技术获取2000—2010年的归一化植被指数(NDVI)数据,对与植被生长有关的气象影响因子进行相关性分析。结果表明,山东省植被覆盖度变化与夏季平均气温主要为负相关关系,与夏季降水量具有较显著的正相关关系,不同地区的气象因素对植被覆盖度的影响具有较大差异。     

陕西秦巴山区TRMM 3B42卫星降水数据精度评价

选取具有代表性的陕西秦巴山区,利用1998—2014年23个气象站点实测降水数据对TRMM 3B42卫星降水数据在不同时间尺度和地形区域的精度进行对比验证,并对TRMM 3B42数据的降雨事件探测能力进行评价。结果显示:TRMM 3B42数据在年、季、月尺度上具有较高的精度,日尺度精度相对较差,降雨事件探测能力表现良好,各站公正预兆评分SET平均达0.38。TRMM所反映的降水变化过程与实测降水过程基本一致,但在降水量上存在一定差异,在降水集中的5—10月,盆地区域TRMM高估降水,而山地区域低估降水,高低估范围在10%以内;在降水干季,TRMM降水与实测降水拟合良好。TRMM精度受站点海拔和年均降雨量影响,海拔越高,降水误差越小,对降雨事件探测能力越弱,年均降雨量影响则相反。     

基于1990-2015 归一化植被指数的河北植被时间变化特征及其对干旱的响应

基于1990-2015年研究区逐旬归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）数据和站点逐日降水数据,对河北地区NDVI时间变化特征及其与多尺度标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的响应关系进行了深入分析。结果表明：（1）研究区草地、林地面积增加,空间上呈自东向西交替变化,并呈破碎化现象。（2）年均及生长期NDVI呈明显的上升趋势,夏季NDVI最高,冬季最低,月均NDVI时间变化与雨热同期。（3）不同尺度SPEI均呈下降趋势,随着时间尺度的增加,降幅不断加剧。干旱整体上发生的持续时间和干旱程度有所降低,而春季发生干旱明显强于其他季节。（4）年际及夏季NDVI对SPEI变化响应最为显著,夏季NDVI与SPEI06之间的相关性为最高的0.628,春秋次之,冬季最低。年际及季节性NDVI变化与SPEI03及SPEI06变化的相关性较高。年际及季节NDVI变化对SPEI的响应较单独的气候因子（气温、降水）更明显。     

东北地区植被NDVI变化及对气象因子的响应

根据1998-2008年东北地区SPOT-VGT NDVI数据和气象数据,分析了11年来东北地区植被年均NDVI变化及其与气象因子的相关性,并对不同植被生长季NDVI变化及其与气象因子的相关性和滞后性进行了研究.结果表明:近11年来东北地区植被总体状况较好,绝大部分地区植被未发生明显变化;植被年均NDVI受温度、降水影响较为显著,且温度影响程度高于降水,降水影响程度北部地区高于南部;东北地区不同植被生长季NDVI值不同,植被生长状况变化不同,但变化幅度较小;植被生长季NDVI受同期温度和降水影响显著,在旬的尺度上表现更为明显,其中温度对植被影响更大;东北地区植被NDVI对温度的响应存在10～20 d的滞后期,对降水的响应存在约20 d的滞后期.     

植被指数空间数据库的建立及应用

借助GIS对图形(影像)、属性、时态数据存储、查询、分析以及管理的强大功能,对利用陕西省2003年全年的MODIS数据生成的不同时相的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值\环境植被指数(DVI\EVI)等多种植被指数,及其对应的MOIDS影像和空间位置(地图)数据进行存储,将必要的植被指数分析方法和分析模型整合到该GIS空间数据库之中,达到数据、方法、模型在基于GIS植被指数空间数据库中的集成与统一,以实现基于时相和波谱信息MO-DIS、ETM影像数据的显示、查询、分析、管理等功能。实践证明,在GIS空间数据库中将时相、波谱和空间位置信息应用到遥感影像植被信息的提取中,从分析遥感影像的植被指数空间信息出发,能够较好地实现对植被指数信息的认识,为研究不同地区的植被分类、农作物长势监测及地表植被变化等方面提供分析依据。     

基于遥感影像的都江堰市多植被指数的比较研究

植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖,生长状况的一个简单,有效的度量参数.随着遥感技术的发展,植被指数在环境、生态、农业等领域有了广泛的应用;随着人们对于全球变化研究的深入,以遥感信息推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为令人关注的问题.该文主要从NDVI、RVI、DVI三种常用植被指数模型进行分析研究,利用TM遥感影像为主要数据源,通过ERDAS IMAGINE软件对都江堰市遥感影像图进行植被指数的提取以及计算,通过3种不同的植被指数进行分析比较得出该区域的最佳植被指数.     

基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析

利用2001—2018年的500 m分辨率的MOD13A1数据,计算每个像元的NDVI的变化趋势,并采用线性趋势分析法和相关性分析法,分析贵州省植被覆盖面积在18年间的时空变化特征;结合2001—2018年植被的降水利用效率与2010、2017年2期土地覆盖数据,研究不同土地覆盖类型的NDVI的特征. 研究结果表明:(1) 2001—2018年,贵州省的植被覆盖面积总体呈增加趋势,表明生态环境得以明显改善,以毕节、六盘水市最为显著;(2)从植被覆盖面积变化趋势来看,贵州省的植被改善区域大于退化区域,植被退化区主要集中在城镇扩张区;(3)贵州省的整体植被降水利用效率与植被覆盖面积的变化趋势不具有一致性;(4)贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化不存在明显滞后性、对降雨量变化的滞后期为1个月,即植被生长对气温的敏感性高于降雨量;(5)在植被生长季,不同土地覆盖类型的NDVI具有不同的特征: NDVI(林地)>NDVI(耕地)>NDVI(草地)>NDVI(建设用地)>NDVI(水体).     

秦岭南北NDVI动态变化及对气温和降水因子的响应

利用秦岭南北2000—2012年逐旬气温降水数据及SPOT-NDVI逐旬数据,基于经验正交函数(EOF)和奇异值分解(SVD)方法,分析了秦岭南北水热条件、归一化植被指数(NDVI)的空间变化特征及植被对水热条件变化的响应。结果表明:1气温降水空间分布在秦岭南北变化差异明显;2山区林草地与农业耕作区及城镇化地区NDVI差异显著;3受自然条件和遥感数据获取技术的影响,NDVI与气温和降水的相互影响关系复杂;受现代农业技术、生物工程及人类活动的影响,NDVI对自然气候要素的依赖程度降低。     

气候变化对中国北方温带草原植被的影响

在月、季节、生长季和年4个时间尺度上,采用Krigging空间插值方法对1982—1999年的降水、气温数据插值生成栅格影像,将其与1982—1999年的NOAA/AVHRR NDVI影像进行相关分析.同时,综合分析了归一化差值植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)、降水、气温、区域潜在蒸散量、区域实际蒸散量的年际季节变化.结果表明,降水是制约本区植被生长的根本原因,夏季降水量对植被生长的影响最为显著,7—8月份的降水对下月植被的生长有重要的影响.同时得出中国北方温带草原植被与气象因子相关性的空间分布图.