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基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(TVDI)和模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准,研究时段为1980-2017年。首先利用MODIS产品数据计算TVDI,然后根据气象干旱等级监测结果,采用模糊数学法建立基于MODIS TVDI的干旱等级划分标准,并对监测结果进行精度验证,最后分析了近年来藏北地区旱情的时空变化特征。得到的主要结论:①基于归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)计算得到的温度植被干旱指数TVDIN和TVDIE,均与20 cm实测土壤水分含量在0.05的水平达到显著相关,TVDIE的决定系数更高;②基于TVDIE将旱情划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱5个等级,其中,据此标准获得的藏北地区旱情等级与气象干旱等级监测结果大体一致;③近年来藏北地区旱情整体不太严重,且总体趋缓,其中,2009年最严重,发生中旱及以上旱情的区域面积达24%,年内旱情在6月最严重。就旱情的空间分布特征而言,研究区西南部和中部干旱比较严重,北部和东南部相对较轻。研究成果可为藏北地区干旱监测提供数据支撑,遥感干旱等级的划分方法可为其他地区的干旱研究提供参考。 相似文献
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吴黎 《干旱地区农业研究》2017,35(4):276-282
2015年黑龙江省发生大面积干旱,为了对此旱情进行动态监测,采用6—9月的MODIS数据,计算温度植被干旱指数(TVDI);以过去15年(2000—2014年)的全省40个旱作农业站点以旬为单位的TVDI为研究对象,根据土壤相对湿度的农业干旱等级划分标准,制定TVDI的干旱监测等级,利用2011年实地测取土壤相对湿度数据对该等级进行验证,结果表明,验证结果准确度达到83%。结果显示:TVDI被分为5个等级,TVDI0.46为无旱,TVDI在0.46~0.57之间为轻旱,TVDI在0.57~0.76之间为中旱,TVDI在0.76~0.86之间为重旱,TVDI0.86为特旱,用此标准对黑龙江省2015年的旱情进行分析,能够较好地反映出黑龙江省整体的实际旱情。在监测中2015年7月份全省旱情最为严重,持续到8月中旬,到8月下旬省内各地陆续降雨,重旱区域减少,整体旱情减轻。 相似文献
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基于时间序列遥感数据的陕西省2004—2014年干旱变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用MODIS归一化植被指数（NDVI）产品MODLT1M和MODIS地表温度产品MODND1M,计算2004—2014年陕西省月温度植被干旱指数（TVDI）,基于TVDI采用一元线性回归、Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验等方法来研究陕西省11 a来干旱的空间分布特征、时间变化特征及干旱演变趋势,并结合气象数据进一步探究引起干旱变化的气象因素。研究表明： 11 a中陕西省干旱发生频率呈现北高南低的特点,陕北、关中、陕南三大区域干旱发生的频率分别为68.2%、53.8%、22.7%,且均以轻度干旱为主; 陕西省旱情主要出现在春季,11 a春季的平均TVDI值在0.6～0.7之间波动; 陕西省11 a中干旱情况整体呈减弱趋势,TVDI值减小、不变、增大的区域分别占55.38%、42.89%、6.20%; TVDI与湿润指数对干旱的表征具有一致性,且年均TVDI值与年降水量呈显著负相关关系（P=0.019）,降水是引起TVDI下降的一个重要气象因子。 相似文献
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基于温度植被旱情指数的青海高寒区干旱遥感动态监测研究 总被引：2，自引：1，他引：1
利用MODIS资料提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,对青海省东部浅山农业区2004年7月上旬的旱情进行了动态监测,同时利用各气象台站实测的地面数据进行了验证,结果表明利用温度植被旱情指数(TVDI)法对青海高寒区进行干旱动态监测是可行的。 相似文献
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基于TVDI的渭干河-库车河三角洲绿洲植被生长期干旱遥感监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
渭干河-库车河三角洲绿洲是新疆重要农业生产区,频发的旱灾始终是制约农业可持续发展的障碍因素。因此,文中以渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用1989年和2011年植被生长期的两期TM影像提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),构建Ts-NDVI特征空间,依据该特征空间设计的温度植被干旱指数(TVDI)作为旱情指标,找出适合研究区的旱情判别模式,并进行旱情对比分析。结果表明:1)在Ts-NDVI特征空间中,该绿洲1989年和2011年干旱遥感监测的干、湿边拟合方程分别为TSmax=-13.795NDVI+296.5,TSmin=5.3374NDVI+283.12和TSmax=-27.861NDVI+315.52,TSmin=4.4736NDVI+292.46。说明随着干边斜率增加,湿边斜率也增加,形成稳定的三角形形状,能较好的反映土壤干旱状况;2)从TVDI旱情等级分布图上可以得出等级为干旱的面积有所增加,且这一区域主要集中在绿洲外围,表明随着绿洲内部干旱的缓解,绿洲外围生态环境有所恶化。通过以上研究发现利用温度植被旱情指数(TVDI)法对渭干河-库车河绿洲地区进行夏季干旱动态监测是可行的。 相似文献
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以重大干旱年份2010年为例,采用冬小麦生长期的MODIS数据,提取邢台市归一化植被指数(NDVI)和地表温度数据(LST),计算温度植被干旱指数(TVDI),制定农业干旱监测等级,利用该指标对邢台市2010年重大旱情进行分析,并利用降水数据和20 cm土壤湿度数据进行结果验证。结果显示:利用MOD11A2数据反演的地表温度与实测地表温度对比平均误差为0.295℃,反演结果能够代替实地温度进行计算;利用实测20 cm深度土壤相对湿度数据与该地区计算的TVDI值做线性拟合,拟合度R2最高为清河县站点0.722,最低是任县站点0.598,整体效果较好;从验证结果来看,TVDI能够较好地反映出邢台市整体的实际旱情。邢台市2010年冬小麦主要生长阶段中返青拔节阶段整体旱情等级较高,而且出现大面积重旱区域,进入抽穗阶段重旱区域减少,正常或湿润区域范围扩大,整体旱情减轻。 相似文献
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利用多源遥感数据,通过与SPI-3的线性相关分析及实际旱情的对比,研究了三种复合干旱指数(PADI、OVDI、TVDI)在我国三类(冬小麦、夏玉米、水稻)农业主产区的适用性。结果表明:三种复合干旱指数不适用于水稻区的干旱监测;在三类农业区的干旱监测中,指数PADI、TVDI对干旱量化结果较为准确(干旱持续时间、严重程度、空间分布等),OVDI对旱情严重程度的判断偏重;指数TVDI、OVDI适合大范围的旱情监测,且TVDI监测结果更为准确;PADI指数由于结合了作物信息,对干旱的量化更全面,适宜于小范围的旱情监测,但对输入信息的要求较高。 相似文献
8.
条件植被温度指数干旱监测指标的等级划分 总被引：1，自引：0，他引：1
以每年3月下旬至5月下旬陕西渭北旱塬合阳、蒲城、澄城、永寿县和耀州区5个旱作农业站点以旬为单位的条件植被温度指数(VTCI)为研究对象,根据气象干旱指数的等级划分标准将VTCI分级。结果表明:VTCI被划分为4个等级。VTCI0.55为无旱,VTCI在0.46～0.55之间为轻旱,VTCI在0.37～0.46之间为中旱,VTCI0.37为重旱。通过气温、降水等气象资料对VTCI等级划分结果的验证表明,VTCI的干旱监测结果与当地基于气象资料的监测结果相一致,证实了该等级划分结果是可行的。 相似文献
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土壤水分是量度干旱程度最重要的指标，如何对其有效监测与预警一直是各界致力解决的重大科学问题。基于Suomi NPP/VIIRS数据的温度植被干旱指数TVDI、归一化植被水分指数NDWI、植被状况指数VCI,分别构建了青海省东部农业区3种土壤水分监测模型，利用连续的野外定点观测数据及生态站点观测数据进行模型检验，并在2017年夏旱过程进行了应用检验。结果表明：2012—2016年模型回代检验中，TVDI指数模型表现最优(RMSE为4.4%),其次为VCI指数模型(RMSE为4.7%),NDWI指数模型表现最差(RMSE为5.2%);2018—2020年夏季互助遥感检验场定点观测检验中，TVDI指数模型表现最好(RMSE为3.8%),VCI指数模型次之(RMSE为5.0%),NDWI指数模型表现最差(RMSE为8.8%);2017年夏季干旱过程中，TVDI指数模型反演的旱情发展过程及分布范围与实际旱情情况相符，而NDWI指数模型反演的旱情分布范围明显偏小，VCI指数模型甚至不能反映旱情缓解、解除期的变化。 相似文献
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基于MODIS的河南省春旱遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
以河南省冬小麦旱情遥感监测为例,利用MODIS/Terra卫星产品的归一化差异植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)数据,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间。基于双抛物线型NDVI-Ts特征空间的温度植被干旱指数(TVDI)数据与气象站点实测土壤湿度进行相关性分析,揭示双抛物线型NDVI-Ts特征空间能较好地反映地表10cm土壤水分状况。以双抛物线型NDVI-Ts特征空间反演得到的TVDI作为旱情遥感监测指标,评估了2000年、2005年、2010年和2015年2月26日～6月1日的河南省春旱情况,并与当地气象站降雨数据对比,揭示了河南省旱情发展的时空特点,结果表明:利用MODIS NDVI和Ts数据构建NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,干边可决系数R~2在0.9以上;TVDI与实测土壤湿度呈现负相关关系,两者之间的线性拟合方程通过了P≤0.05的显著性检验;进一步将TVDI监测结果与降水量数据对比分析,表明TVDI监测旱情空间分布基本与降雨量空间分布一致。因而,基于双抛物线型NDVI-Ts特征空间的TVDI可以用于研究区旱情监测;从2000年、2005年、2010年和2015年的冬小麦旱情时空分布来看,河南省中南部冬小麦主产区土壤比较湿润,基本满足冬小麦需水量要求。 相似文献
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干旱灾害是山西主要的气象灾害,通过相关资料的搜集整理,对清代晋北地区的干旱灾害等级及时空特征进行了分析。结果表明:清代晋北地区共发生轻度旱灾33次,中度旱灾35次,大旱灾20次,特大旱灾5次,旱灾等级整体略呈上升趋势;整个清代,晋北地区共发生旱灾93次,平均每2.88年发生一次旱灾,从发生频次总体趋势上看,变化不明显,整体稍呈下降趋势;大同盆地及晋西北保德、河曲等地旱灾发生较为频繁;清代晋北地区旱灾持续时间长、灾情重,旱灾引起的次生灾害较严重,常伴有饥、疫、蝗灾等自然灾害的发生。降水缺乏、降水年内分配不均及生态脆弱是晋北地区旱灾频发的主要原因。 相似文献
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西北地区秋季干旱指数的变化特征 总被引：15，自引：5，他引：15
利用甘肃、宁夏、青海、新疆4省(区)的137个气象站30年的降水、蒸发资料,确定适合西北地区的干旱指数计算方法,分析中国西北地区秋季降水、蒸发、干旱指数的空间分布、时间演变等特征.结果表明:西北地区秋季平均自然降水从东南到西北依次减少,在甘肃西部、青海西北部、新疆南部有一条东西向的少雨带,是干旱最严重的地方.新疆南部、甘肃西部、青海西部重旱频率最高,平均2年一遇;新疆北部、甘肃南部、青海南部、中旱频率为30%左右,平均3年一遇,轻旱频率30%左右,平均3年一遇.表明西北地区的干旱有明显的地域特征,即新疆中南部、甘肃西部、青海西部为干旱区,新疆北部、甘肃中东部、青海东部和南部为半干旱区. 相似文献
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以我国607个气象站1958—2019年逐日气象数据、葡萄生育期数据为基础,以作物水分亏缺指数(CWDI)作为干旱指标,明确研究区域内葡萄干旱空间分布特征及其时间变化趋势。结果表明：60年来,我国葡萄主产区不同生育阶段各干旱等级发生范围在新梢生长～开花坐果期和开花坐果～浆果成熟期,重旱和特旱呈下降趋势,轻旱和中旱呈上升趋势,但在浆果成熟～落叶期阶段,重旱呈上升趋势,特旱发生范围最大,发生频率达到65%～94%;葡萄主产区在不同生育阶段各干旱等级发生频率、平均强度以及干旱等级的空间分布基本符合北高南低的特征,高值区基本集中在西北产区和东北中北部产区,低值区主要集中在南方产区,而在浆果成熟～落叶期阶段发生频率则呈北低南高的空间分布特征,各等级干旱风险整体偏高,其中特旱地区发生频率介于61%～100%,轻旱、中旱以及重旱发生频率低的区域主要分布在西北产区及东北中北部产区,其发生频率小于30%。 相似文献
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基于MODIS资料的遥感干旱监测业务化方法研究 总被引：12，自引：1，他引：11
MODIS在波段设置和探测精度方面较AVHRR有较大的优势,如何将传统的基于AVHRR数据的遥感干旱监测模型转移到MODIS数据平台是遥感干旱监测领域非常关注的问题。我们从可业务化的角度,在借鉴陕西省农业遥感信息中心近年研究开发的NOAA/AVHRR遥感干旱监测业务化模型的基础上,结合陕西的地形、气候、植被覆盖特征,建立了基于MODIS数据的区域性干旱遥感监测的业务化模型和资料处理流程,并在陕西2005年3-5月发生的较严重的春旱过程中进行了监测试验。结果表明:使用基于MODIS数据的热惯量和植被供水指数两种模型进行区域性遥感干旱监测是可行的,修改后的植被供水指数模型在干旱面积估算精度和图像的可视化效果方面有了明显提高。 相似文献
15.
以陕西省夏季干旱过程监测为例，采用风云系列最新极轨气象卫星FY-3D/MERSI-II数据，利用其250 m空间分辨率红光和近红外通道构建NIR-Red特征空间，建立垂直干旱指数（PDI）、改进型垂直干旱指数（MPDI），并与综合气象干旱指数（CI）进行相关性分析。结果表明：FY-3D/MERSI-II数据在陕西省的干旱遥感监测中具有良好的适用性，PDI、MPDI与CI呈显著负相关，相关系数分别为-0.135和-0.110，达到显著水平，PDI在陕西省夏季旱情动态监测中表现更好；2019年陕西省夏季旱区主要集中在榆林北部和渭北旱腰带，5月下旬的干旱过程最为严重，对冬小麦产量有较大影响；相较于国际气象卫星和陆地卫星数据，国产FY-3D/MERSI-II数据具有更高的时空分辨率，在进行农业干旱动态监测方面具很大潜力。 相似文献
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基于标准降水指数的多尺度叠加干旱监测指标及其等级划分 总被引：2，自引：0，他引：2
针对中国不同地区的区域气候及其变化特征,使用信息熵方法从降水观测资料中提取出区域降水的两个（均态和变化）本征尺度,提出一种基于区域气候系统层次性内在特征的气象干旱指数MSPI。使用各站1981-2010年的逐日MSPI序列,基于互信息算法,确定各站气象干旱指数MSPI的干旱等级划分规则,即按某一临界点集合对MSPI序列进行划分,得到的等级序列和MSPI序列之间的互信息最大时,此临界点集合是最优的,该临界点集合也就是干旱和湿润等级的合理划分。使用互信息方法对全国2 211站1981-2010年逐日MSPI序列进行等级划分,分为“特别干、严重干、中等干、轻微干、正常、轻微湿、中等湿、严重湿、特别湿”9个等级;进一步分析了全国1981-2010年各月不同等级干旱日数和站数百分比、各季节中等干、严重干、特别干事件日数比率的空间分布及不同等级干事件发展所缺降水量的距平百分率及缓解所需降水量。最后以2011年长江中下游春季严重气象干旱的发生、发展、持续、缓解过程及山西省1981-2010年逐月干旱事件为例,对MSPI指数及其等级划分规则的干旱监测能力进行检验,发现两者对不同程度的干旱都有较好的表征能力,并且对于干旱过程也有较好的识别能力。 相似文献
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甘肃省冬小麦干旱灾害风险评估及其区划 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高西北旱作冬小麦干旱风险管理水平,选用甘肃省41个气象站1971—2016年逐日常规气象观测资料及甘肃省冬小麦农业生产相关资料,基于自然灾害风险理论,从危险性、暴露性、脆弱性、防灾能力4个因子出发,建立了甘肃省冬小麦干旱灾害风险评估模型,并用Arc GIS对甘肃省冬小麦进行干旱风险区划。结果表明:甘肃省冬小麦全生育期干旱高危险区和次高危险区主要位于陇中北部、陇东北部和陇南南部;高暴露区和次高暴露区集中在陇东和陇南地区;高脆弱区和次高脆弱区主要位于陇东大部;次低防灾能力区和低防灾能力区位于陇东大部和陇南北部。甘肃省冬小麦高风险区分布于庆阳市北部和陇南市南部,次高风险区和中度风险区主要位于陇东大部、陇中北部和天水市北部,省内其余冬小麦区属于次低和低风险区。该研究成果将为甘肃冬小麦防灾减灾及可持续发展提供一定理论依据。 相似文献
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根据MODIS植被指数和陆面温度,建立植被状态指教(VCI)、温度条件指数(TCI)和植被-温度指数(DI)模型;采用广西2004年10～11月数据,利用相关系数、全距和变异系数对3个干旱监测模型应用于广西岩溶区和非岩溶区大范围干旱监测的适用性进行了论证分析,结果表明:植被-温度指数模型(DI)最适用,温度条件指数(TCI)次之,植被状态指数(VCI)则较难胜任.并使用植被-温度指数DI模型监测了广西2005年秋旱,经与干旱实况对比,干旱指数DI的监测结果与实况相符,表明植被-温度指数遥感监测模型能准确反映出广西岩溶和非岩溶地貌环境的干旱时空变化特征,适用于广西大范围的干旱监测. 相似文献
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基于降水距平的黄淮平原夏玉米干旱评估指标研究 总被引：12，自引：0，他引：12
以降水和产量资料为基础,研究确定了夏玉米干旱评估指标。首先对历史产量序列进行处理,利用三次多项式拟合趋势产量,分离相对气象产量;分析不同生育阶段降水距平和相对气象产量的相关关系,结果表明,玉米出苗~抽雄期降水距平与相对气象产量呈显著的正相关;通过统计分析,建立了它们之间的回归方程,并结合农业干旱划分标准,确定了夏玉米生长季不同等级的农业气象干旱指标,即降水负距平<20%、20%~50%、50%~80%、>80%时,分别出现轻旱、中旱、重旱和严重干旱,产量分别减少<10%、10%~20%、20%~30%、>30%。 相似文献