基于FY3C地表温度重建的多云地区旱情监测评估

受热红外传感器无法探测云下地表信息的影响,热红外遥感数据失去了对多云地区旱情监测的能力。采用RSDAST（Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction）模型实现了FY3C/VIRR（Visible and Infrared Radiometer）云像元LST值的重建,结合重建后LST和NDVI数据采用TVDI指数对2018年重庆市干旱进行监测分析,并通过对比土壤墒情数据与OTVDI（Original TVDI）和RTVDI（Reconstructed TVDI）间的相关性来评估RTVDI在多云条件下旱情监测的能力。评估结果表明：基于RSDAST模型扩大了多云地区遥感干旱监测的空间范围和时间连续性,提升了区域旱情监测的精度（长时间序列和空间分布上RTVDI与土壤墒情数据间的R值均高于OTVDI）,极大地提高热红外遥感数据在多云条件下的可用性和可靠性。     

综合考虑植被、温度和降水的四川省月尺度伏旱遥感监测

基于四川农业大省的重要性、伏旱监测的必要性、复杂地貌背景区实测气象站点的有限性以及多云雾天气下高频伏旱遥感监测的困难性,综合降水（TRM）、植被（VCI）和地表热力状况（TCI）在旱情发生发展中的作用及体现,构建基于三者加权的伏旱遥感监测模型,并完成了2000—2015年7—8月四川省月尺度伏旱监测,从伏旱多年平均状态、演变趋势、频率三方面分析了四川省月尺度伏旱的时空演变规律。结果表明：1）SDCI（归一化旱情综合指数）=0.25×VCI+0.5×TRM+0.25×TCI模型是最适用于四川省的月尺度伏旱监测模型。该模型体现了在伏旱监测过程中考虑并突出降水的重要性。2）四川省7月平均旱情强度较强,8月旱情强度整体上有所减弱;各地貌类型区7、8月旱情强度则表现为川东盆地旱情强度最强,高原与盆地过渡区次之,川西高原最弱。3）四川省整体上7月伏旱呈减缓变化,8月旱情呈加重变化。川东盆地7月伏旱以加重变化为主,8月则为减缓变化;高原与盆地过渡区及川西高原7月伏旱以减缓变化为主,8月多表现为加重变化。4）四川省不同地貌背景区伏旱频率分布特征表现为川东盆地历年旱情发生频率最高,其次是高原与盆地过渡区、川西高原。川东盆地和高原与盆地过渡区以中度干旱较为频发,川西高原则多为轻度干旱。     

基于TRMM降尺度和MODIS数据的综合干旱监测模型构建

京津冀地区是我国优质冬小麦的主产区之一,但在全球气候变暖影响下,该地区干旱灾害频发,因此准确监测京津冀地区旱情既能为区域农业生产提供科学指导,又起到保障国家粮食安全等重大战略作用。综合考虑干旱发生过程中大气降水—植被生长—土壤水分盈亏等致旱因子,首先利用GWR（Geographically Weighted Regression）模型对TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）3B43数据进行降尺度处理,得到1 km分辨率的降水状态参数（Precipitation Condition Index,PCI）;再结合MODIS（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer）数据,得到植被状态指数（Vegetation Condition Index,VCI）、温度状态指数（Temperature Condition Index,TCI）,最后基于多元回归模型构建综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）,以实现对京津冀地区干旱时空监测评价。结果表明：（1）基于GWR模型与占比系数法得到的1 km空间分辨率TRMM年数据、月尺度数据,不仅在空间分辨率上相比原始TRMM数据得到很大的提升,并且数据精度也通过了检验,表明降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力;（2）监测模型结果与京津冀地区所经历的干旱历程等实际旱情基本一致,并且CDI指数与标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）做相关分析,其相关系数R在0.45~0.85之间,与作物受旱面积做相关分析,相关系数R介于在-0.81~-0.86之间,与作物标准化单产进行相关分析,其相关系数R均大于0.6,并且均通过P<0.05的显著性检验,表明本文所构建的综合干旱监测模型在京津冀地区是适用的。     

多种干旱监测指标在黄河流域应用的比较

利用黄河流域(包括青海、甘肃、宁夏、陕西、山西、河南、山东、内蒙古中西部)145个气象站1961—2010年月降水、气温、蒸发资料,为探讨目前国内常用的干旱监测指标的区域适用性,对比分析了几种干旱监测指数在黄河流域的应用情况,这些指数包括综合气象干旱指数(CI)、标准化降水指数(SPI)、帕默尔干旱指数(PDSI)、降水距平百分率(Pa)和K干旱指数(K)。结果表明,近50 a来,5种干旱指数中,K和CI对干旱的监测结果与实际情况吻合得较好,其次分别为SPI、Pa和PDSI。就CI和K而言,CI监测结果过于偏轻,对研究区内一些较重的干旱过程有遗漏;K对干旱程度的判断在某些区域(如青海、内蒙古中西部)过于偏重,对河南的夏、秋季干旱过程有遗漏。总体来说,在黄河流域,K指数监测的干旱结果与实况最为吻合,使用K的监测结果能最接近地反映实际的干旱状况,但以下情况除外,对于河南的夏、秋季,内蒙古的冬季,建议采用CI的监测结果;内蒙古的夏季,K和CI的监测结果均比较适宜,可结合使用;山东的冬季,K和Pa的监测结果可结合使用;山东的夏季,建议采用Pa的监测结果;而对于青海省,各个季节均建议使用SPI的监测结果。     

基于植被指数和地表温度的冬小麦遥感干旱监测

针对河北省冬小麦主要种植区2007年发生的一次春旱过程,利用MODIS8天合成遥感资料,结合地面站点数据,分析植被供水指数及其多年距平值在冬小麦生长旺期对站点和区域尺度的旱情响应,探求其在河北省冬小麦旱情日常监测中的可操作性。研究结果表明：在三个典型干旱站点,植被供水指数多年距平值与土壤相对湿度多年距平值有较为一致的时间动态;在区域尺度,植被供水指数对水分亏缺状况敏感,与20cm土壤相对湿度的相关性较好。利用植被供水指数建立的遥感监测模型可用于反演冬小麦种植区旱情空间格局,结果与地面观测资料基本吻合。     

滇池水体中透明度的遥感定量模型研究

研究利用滇池 1999年 4月 14日陆地卫星TM数据与准同步全湖面监测资料 ,对滇池全湖水体透明度与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析 ,并据此建立了TM图像遥感透明度水质模型 ,该模型被成功地应用于滇池水体透明度的遥感动态监测。     

滇池水体中总悬浮物含量的遥感定量模型

利用滇池 1999年 4月 14日陆地卫星 TM数据与准同步全湖面监测资料 ,对滇池全湖水体总悬浮物含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析 ,并据此建立了 TM图像遥感总悬浮物水质模型 ,该模型被成功地应用于滇池水体总悬浮物的遥感动态监测。     

滇池水体中叶绿素A含量的遥感定量模型

本研究利用滇池1999年4月14日陆地卫星TM数据与准稿步全湖面监测资料，对滇池全湖水体叶绿素A含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析，并据此建立了TM图像感叶绿素A水质模型，该模型被成功地应用于滇池水体叶绿素A的遥感动态监测。     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。     

基于土地利用视角下的施秉云台山地区生态健康诊断

以施秉云台山地区为研究对象,以1973、1993、1999、2010年四期TM、ALOS遥感影像为基础数据,提取研究区土地利用信息,在此基础上,根据基于压力-状态-响应模型(PSR模型)构建土地生态健康评价指标体系,建立具有地域特色的土地生态健康综合评价模型,利用熵权法确定指标权重,运用多级模糊综合评判模型计算研究区土地生态健康综合指数,并初步分析施秉云台山地区土地生态健康的影响因素。结果表明:(1)1973~2010年耕地、草地面积呈减少的变化趋势,灌木林地面积呈增加的变化趋势,无植被覆盖地面积先增加后减少(1973~1993增加,1993~2010年减少),水域面积波动剧烈,变化趋势不明显;(2)研究时段研究区土地生态健康状况并不佳,土地生态健康综合指数得分不高,且呈先增大再减小的变化趋势,土地生态健康等级位于亚健康与病态之间。该研究以期为施秉云台山地区生态保护提供依据。     

基于多源数据的干旱监测指数对比研究——以西南地区为例

干旱作为一种时常发生的自然灾害,影响范围广,对农业和粮食安全、人类生活等有深远影响。目前常用的干旱监测指数,都有各自的优缺点,无法适用于所有类型的干旱。论文利用基于气象要素驱动数据集的SPI（Standardized Precipitation Index）、基于MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）的ESI（Evaporative Stress Index）、ETI（Evapotranspiration Index）和基于GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）观测数据的水储量变化TWSC（Terrestrial Water Storage Changes）,对西南地区2005—2014年间的干旱情况进行分析,对比了几种不同数据源下的干旱监测指标的监测效果。结果表明：1）4种干旱监测指标对西南地区的干旱都较为敏感,其中6个月尺度的SPI（即SPI-6）与3个月尺度的ESI（即ESI-3）相关性相对最强（R²=0.431, P<0.01）;2）基于GRACE的水储量变化受全局性大干旱的影响较大,且秋冬比夏天的影响大;3）SPI-6、ESI-3、ETI-3能够较为准确地监测出干旱的空间分布及干旱过程中重心的移动,ETI-3在2009—2010年的干旱中有明显滞后,SPI-6则在干旱末期夸大干旱严重程度。     

气象干旱对甘肃省榆中县乡村社会—生态系统的影响

干旱影响研究是干旱及半干旱地区人地关系研究的重要内容,社会—生态系统的视角为西北地区生态脆弱—贫困区的可持续性研究提供了新的思路。选取甘肃省榆中县为研究区,运用标准化降水指数、干旱经济损失估算模型和GIS分析工具,分析干旱对粮食产量、经济发展和农户家庭的影响,归纳干旱对乡村社会—生态系统的影响机制。研究结果表明：（1）1960-2015年,榆中县气象干旱程度较强,且与粮食产量呈显著正相关,尤其对榆中县南、北部山区的粮食产量影响显著;（2）气象干旱造成的经济损失具有频率高和空间分布广的特征,经济损失严重区集中在榆中县南、北部山区;（3）农户家庭受灾面积较大,农作物减产和家庭收入损失明显,气象干旱造成的粮食安全问题严重,且“纯农型”家庭收入损失和粮食安全问题尤为突出;（4）水资源利用环、产量环、收入环—生计环和经济环为干旱影响社会—生态系统运行机制的关键环节。     

陕西省水资源供求指数和综合干旱指数及其时空分布

识别区域的干旱时空特征对于防旱抗旱具有重要指导意义。论文采用两种方法研究了陕西省干旱时空分布特征并比较了两种方法在应用中的优缺点：其一,考虑社会经济因素对干旱的影响,采用基于水资源供水和需水平衡的陕西省社会经济干旱指标（水资源供求指数）;其二,结合SPI、PDSI和SPEI的特点,运用模糊综合法建立了综合干旱指数。结果表明：陕西省干旱发生频率很高,南北多发生轻微干旱,中部多发生中重度干旱。陕西省干旱在空间上分布差异大,两种方法均表明咸阳、西安、渭南和铜川地区旱情最为严重。在水资源量存在巨大差异的地区,如商洛与榆林,仅用一种类型的干旱指标无法全面体现实际情况,两种方法的结论存在差异：综合干旱指数表明榆林干旱较重,但供求指数为轻旱;商洛供水可满足需水,但综合干旱指数为轻旱。气象干旱指数,在水资源短缺的地区或自然生态系统中,结果更贴近于实际;社会经济干旱指数——水资源供求指数,更适宜用于水资源极其丰富且供水能力强的地区。     

黄河流域干旱状况变化的气候与植被特征分析

应用干旱的气候分析方法和遥感监测方法,分别利用1982～1998年(1999年)降水和气温气象数据,以及AVHRR的NDVI遥感数据计算了黄河流域气候干旱指数和距平NDVI。以像元为单位,应用线性回归斜率和相关系数分析了流域内干旱状况的气候特征和植被特征的变化状况,并进行了流域干旱状况类型的区域划分,从气候和植被特征方面分析了黄河流域近18年来干旱变化状况。通过研究得出以下结论:黄河流域在1982～1999年间干旱的气候特征比较突出,在101°20'E以东地区受干旱威胁,共占黄河流域面积的71%;黄河流域在101°20'E以西的源头地区,干旱的气候特征和植被特征目前都处在相对减弱的趋势中,干旱没有进一步严重恶化的迹象;黄河流域灌溉农业地区植被基本不受气候干旱的影响。     

基于SPEI的西南地区近53 a干旱时空特征分析

论文基于标准化降水蒸散指数（SPEI）,统计分析西南地区128 个测站1960-2012 年的气象数据,从干旱年际变化趋势、四季变化趋势、干旱强度、干旱事件频次、干旱频率以及与ENSO的关系,对西南地区近半个世纪的干旱时空特征进行了分析。结果表明：①西南地区及子区域近53 a 来呈干旱化趋势,21 世纪初干旱发生最频繁,干旱强度、极端干旱及中等干旱的频次均呈增加趋势;②四季大部分区域呈干旱化趋势,以秋季最为突出;③春季,干旱发生频率最高且集中在横断山地、四川盆地东部和云贵高原中部,夏季,横断山地北部、若尔盖高原和广西丘陵西北部易发生干旱,秋季,云贵高原、广西丘陵及四川盆地部分区域干旱频率较高,冬季,干旱易发区集中在若尔盖高原、四川盆地西南部一线;④各区域四季的干旱指数与ENSO指数相关性不同,并且ENSO事件强度与四川盆地和横断山地的SPEI 在年变化趋势方面存在明显负相关,与其他区域呈正相关。此外,西南地区在厄尔尼诺年和拉尼娜年都会出现干旱,但前者爆发干旱灾害的概率比后者高。而且各区域存在差异,四川盆地、若尔盖高原在厄尔尼诺年易发生干旱,而云贵高原在拉尼娜年发生频率较高,广西丘陵、横断山地没有明显规律和特征。