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西南地区综合干旱监测模型构建与验证 总被引：4，自引：3，他引：1
在全球极端天气事件越来越多的大背景下,准确监测西南干旱对区域农业可持续发展具有重要的现实意义。该文选取降水距平百分率(percentage of precipitation anomaly index,Pa)、标准化降水指数(standard precipitation index,SPI)、相对湿润指数(relative moisture index,MI)等3种气象类干旱监测模型以及植被供水指数(vegetation water supply index,VWSI)与归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)等2种遥感类干旱监测模型,并分别与实测土壤湿度作相关分析,在此基础上选取相关系数最高的相对湿润指数与归一化植被指数为自变量建立综合干旱监测指数(comprehensive drought monitoring index,DI)。结果表明,综合干旱指数与土壤水分实测值有较好的相关性,监测精度可达88.38%;在不同海拔高度内,综合干旱指数的拟合效果比单一指数效果更好,精度更高;在分析2009-2010年西南特大干旱旱情发展的时空演变过程中,综合干旱监测结果与实际干旱情况有较好的空间一致性,监测效果佳。研究成果为西南丘陵山区干旱监测提供了一种新的方法。 相似文献
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利用海南省18个地面气象站1998-2011年的逐日气象观测资料,结合海南冬种西瓜、豇豆、辣椒和丝瓜的种植面积和产量资料,运用自然灾害风险分析原理和方法测算海南冬种瓜菜的干旱气候风险、灾损减产风险和防旱抗旱能力,同时综合以上3个指标得到干旱综合风险指数,并基于干旱综合风险指数进行干旱风险区划。结果表明,海南岛冬种瓜菜干旱综合风险指数基本呈由东北向西南递增的趋势,高风险区集中在其西部和南部地区,主要包括东方市、昌江县和乐东县等。经检验,风险区划结果与生产实际基本相符。研究结果可为海南冬种瓜菜防旱减灾风险管理提供科学依据。 相似文献
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华北冬小麦干旱产量损失评估方法 总被引：7，自引：0，他引：7
根据气候相似、农业生产水平相近的原则将华北分成15个亚区,利用1970-2010年华北逐日气温和降水资料计算逐日综合气象干旱指数（CI指数）,采用线性内插法将相邻土壤墒情观测资料处理成逐日数据,通过对比逐日CI指数与土壤墒情资料,分区域和发育阶段对冬小麦发生干旱时的CI指数评判标准进行订正,并基于该指标建立冬小麦干旱累积标准指数,同时结合冬小麦单产资料,构建冬小麦干旱产量损失评估模型。结果表明,冬小麦生育期内CI指数与对应的土壤墒情变化趋势基本一致;各亚区修订后的冬小麦干旱指标均与直接用CI指数判别干旱的指标存在较大差异,且不同亚区冬小麦干旱指标不一致,其中豫西、鲁北、鲁东南、京津、豫中东干旱指标较小,鲁中、冀东北、冀中、冀南干旱指标较大;华北15个亚区冬小麦干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,冬小麦干旱累积标准指数与干旱产量损失具有显著的相关性,其中京津、晋中、晋南、鲁中、鲁东南、豫西等亚区的模型历史评估结果与对应的干旱产量损失相关性显著。模型能较准确地评估冬小麦发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。 相似文献
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南通市夏季旱情预报服务 总被引：3，自引：0，他引：3
通过对南通市各气象台,站,哨土壤墒情分析,得出当地各农业区夏季土壤湿度预测模式,根据预测结果判别农田水分状况,并计算出在干旱情况下的灌溉量。 相似文献
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针对近年频发的干旱情况不能准确及时监测评估的问题,以山东省为研究区,基于温度植被干旱指数方法（TVDI）,利用S-G加权滤波对MODIS地表温度产品MOD11A2和植被指数产品MOD13A2数据进行了重建,根据重建后的数据计算2014—2016年山东省的温度植被干旱指数,在比较NDVI-LST与EVI-LST构建的温度植被指数干旱模型（TVDI）的基础上,利用效果更好的EVI-LST构建的TVDI模型反演山东省2014—2016年的干旱情况,最后利用气象站观测数据对TVDI结果进行了相关性分析。研究表明,山东省在2014—2015年全年平均干旱面积占比分别为37.62%,41.7%,2016年基本无旱情发生。气象站观测的降水、温度与TVDI的相关性均在0.32以上,且均通过显著性检验,说明植被覆盖信息和陆地表面温度信息相结合反演的TVDI空间和时间分布能够较好地反映表层土壤水分变化趋势,其作为旱情评价指标是合理的。 相似文献
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基于自然灾害系统理论的辽宁省玉米干旱风险分析 总被引：9，自引：2，他引：7
为了减轻旱灾对辽宁地区玉米生产的影响,该文通过对辽宁省23个气象站点46 a气象数据和气象站点所在县玉米产量、种植面积的分析,用实际干旱发生频率、农业气象干旱发生频率、玉米生产相对暴露率和单产水平等4个因素构建了辽宁地区玉米干旱风险指数,用社会科学统计程序(statistical program for social sciences)和地理信息系统(geographic information system)对辽宁地区玉米干旱进行了风险分析和风险区划。结果表明,辽宁省有30%的站点处于玉米干旱较高或高风险区,主要分布于辽西山地丘陵和辽南沿海地区;玉米干旱中等风险区主要分布在辽西走廊和辽中平原及渤海湾附近地区;玉米干旱低风险区主要分布在辽东山地丘陵地带。经检验50%以上站点的干旱风险指数与玉米相对气象产量显著相关。所构建的辽宁地区玉米干旱风险指数能客观地反应干旱对玉米生产的影响。该研究为玉米避灾和减灾管理提供科学依据。 相似文献
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基于自然灾害风险理论的东北地区玉米干旱、冷害风险评价 总被引：6，自引：3，他引：6
为了分析干旱、冷害灾害对农作物生长的综合影响,全面评价其综合风险,该文利用东北地区35个农业气象站1961-2010年气象资料、1981-2010年玉米发育期资料、1961-2010年产量面积资料、近50 a东北三省的灾情资料以及近10 a东北三省各县的社会经济统计资料,以玉米出苗—抽雄、抽雄—成熟2个生长阶段发生的干旱及冷害为研究对象,基于水分亏缺指数和热量指数分别建立了干旱指标和冷害指标,对东北地区玉米干旱、冷害进行风险分析。建立了包括危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个方面的东北地区玉米干旱、冷害风险评价模型,指出危险性和防灾减灾能力是风险评价模型中最重要的两个影响因子。研究结果为,东北地区玉米干旱、冷害高风险值区位于黑龙江西南部和东北部,以及辽宁西部建平县一带,风险指标值在0.8以上;吉林西北部、东南部、辽宁东北部为次高值区,风险指标值在0.6~0.7之间;低值区位于辽宁中南部及辽东半岛,风险值在0.3左右。研究结果可为东北地区防灾减灾工作提供客观依据。 相似文献
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基于帕尔默旱度模式的干旱识别及其特征值频率分析 总被引：1，自引：1，他引：0
干旱过程识别及干旱特征值频率分析是旱灾风险管理的重要基础性工作。目前干旱频率分析中存在的主要问题有:水文干旱指标易受人类活动影响,其序列的一致性条件常难满足;基于阈值的干旱过程识别法中存在着阈值无明确物理意义;干旱历时定义为干旱过程中的时段数,会使过程中有较多旱情缓解期但烈度并不大的干旱因干旱历时较长而被识别为严重干旱;干旱烈度常不具有时间可比性。采用受人类活动影响较小的气象因子为输入,基于帕尔默旱度模式计算了研究区逐时段的干、湿状态及帕尔默干旱指数,根据其干、湿状态及帕尔默干旱指数识别了干旱过程,以干旱过程中处于干期状态的时段数为干旱历时并以干旱过程中具有时间可比性的帕尔默水分距平指数的累积值为干旱烈度。在采用适线法确定干旱历时、干旱烈度分布的基础上,利用GH Copula函数构建了两者的联合分布,计算了昆明站1951-2011年干旱事件的重现期,其中2009-2010年干旱为61 a资料中最严重干旱,重现期达64.7 a一遇。经与昆明实际旱情及由降水、径流指标识别的干旱过程比较,表明基于帕尔默旱度模式识别的干旱过程能较好地反映实际旱情,与由径流指标识别的干旱过程具有较高一致性,而与未涉及地表水文过程的降水指标识别的干旱过程有所差异。研究结果为旱灾危险性评估提供参考。 相似文献
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利用遥感手段监测土壤湿度有利于分析大尺度区域的土壤干湿状况。比对分析不同植被指数计算的温度植被干旱指数（TVDI）的精度能够提高TVDI反演土壤湿度的实际应用价值。以三江平原为研究区,基于2013年5—9月的四期MODIS影像,利用归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、修正土壤调节植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）分别计算TVDI,并以地面实测土壤湿度数据及降水数据进行精度验证。结果表明:（1）4种植被指数计算的TVDI与土壤湿度数据均具有一定的负相关关系,即TVDI值越高,土壤湿度值越低;（2）不同植被指数计算的TVDI在5月、6月、9月与土壤湿度回归分析的R2数值相近,均适合用来反演这3个时间段的土壤湿度,在7月份,相较于NDVI和RVI计算的TVDI结果（R2均在0.15左右）,基于EVI和MSAVI计算的TVDI （R2均在0.35左右）更适合反演该时期的土壤湿度;（3）5—9月期间,干旱现象主要发生在三江平原的中部及西南部,干旱程度主要为轻旱,东部及东北部在不同时期基本保持在正常或轻微湿润状态。 相似文献
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利用甘肃东部22个县（区、市）1965−2018年气象资料、1995−2018年苹果产量、种植面积资料和近5a的其它社会经济统计资料，综合分析筛选包括危险性、易损性、敏感性和防灾减灾能力4个方面的12个指标，构建苹果气象灾害综合风险评估指标体系，采用折衷方法计算风险指标权重，进一步构建风险指数评估模型，应用GIS技术制作风险区划图，评估苹果气象灾害综合风险。结果表明：甘肃东部苹果气象灾害综合风险分布呈现出由东南向西北加重的趋势，重度以上综合风险区主要分布在沿关山山区和六盘山东西两麓，以及陇东黄土高原北部，风险指数大于0.45；中度综合风险区主要分布在陇东中南部和渭河流域大部，风险指数在0.25～0.45；轻度综合风险区仅分散性分布在渭河流域川区和陇东东南部的小部分地区，风险指数低于0.25。 相似文献
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土壤水分作为土壤的重要组成部分,是气候、农业和生态系统的关键组成要素。快速、大面积和实时地监测土壤含水量,对旱情预报、农田灌溉和作物估产有着十分重要的作用。本文主要结合Landsat 8光学影像数据对地表土壤含水量进行反演,在温度植被干旱指数（TVDI）的地表温度－植被指数特征空间基础上引入分形覆盖度,构建地表温度－分形覆盖度特征空间,从而计算得到改进温度植被干旱指数（ITVDI）,采用研究区实测土壤含水量数据对计算的结果进行对比分析。为了分析TVDI和ITVDI与土壤体积含水量的关系,分别制作TVDI、ITVDI与土壤体积含水量的散点图并分析相关性。研究结果表明:在小麦拔节期内,研究区域大部分地区处于干旱状态,轻旱地区主要分布在研究区西部、北部以及中部的高植被覆盖地区;重旱地区主要分布在城市中心及部分裸露地面和小麦种植地区。TVDI和ITVDI与地表土壤含水量线性相关显著,两者均可表征研究区干旱的实际情况。但ITVDI引入分形植被覆盖度参数,在一定程度上避免干旱指数受到地表覆盖类型的限制,使得ITVDI与实测土壤含水量的相关性和反演精度都高于TVDI。因此,ITVDI能够更好地反映研究区域土壤含水量的状况,更适合高植被覆盖度地区土壤含水量反演。 相似文献
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[目的]研究2002—2017年东北地区自然植被火的发生发展及其对干旱的响应规律,从而为区域火管理、火险等级预报和森林资源保护提供科学依据。[方法]基于MODIS公开的数据产品和改进帕默尔干旱指数(scPDSI),采用统计学方法,分别季节和年际尺度,分析东北地区自然植被火动态特征,探寻其对干湿状况的响应规律。[结果]①在季节尺度上,春季和秋季是森林和草地火的多发期,草地火次数在春季和秋季呈显著增加趋势;②在年际尺度上,森林火次数以18次/a的速度呈显著下降趋势,平均过火面积呈弱上升趋势,草地火次数以36次/a的速度呈极显著上升趋势,平均过火面积呈弱下降趋势;③火次数和过火面积分别与scPDSI呈线性负相关与指数负相关;④随着干旱程度的加深,森林和草地火的平均次数和平均单次过火面积都有增加的趋势。[结论]干旱可能会增加东北地区自然植被的起火次数和单次过火面积。 相似文献
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根据2002-2005年3a的田间试验资料和1990-2005年16a的大田土壤水分观测资料,分析确定了安徽淮北地区冬小麦、夏玉米干旱等级指标和适宜土壤水分指标。基于常规气象资料建立了36个逐旬中期降水预报模型,基于温度、降水等气象要素建立了24个土壤墒情逐月回归模型,基于土壤水分平衡方程建立了农业干旱逐旬预报数学模型,对各模型进行综合集成,建立了淮北地区农业干旱综合预警模型。根据干旱预报和降水预报结果,以及作物-土壤适宜水分指标、作物需水量关键期、临界期和土壤水分临界值等,开发了淮北地区冬小麦、夏玉米的干旱预警和灌溉决策计算机服务系统,使用简便快捷,业务化程度高,在近2a的业务应用中,服务效果显著。 相似文献
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基于综合干旱指数的毛乌素沙地腹部土壤水分反演及分布 总被引：1，自引：3，他引：1
为了克服单一干旱监测指数在复杂覆盖类型的适用性问题,以复杂覆盖类型的毛乌素沙地腹部乌审旗为例,在传统归一化干旱指数(normalized difference drought index,NDDI)、土壤湿度监测指数(soil moisture monitoring index,SMMI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation drought index,TVDI)3个单一干旱监测指数的基础上,通过层次分析法确定各指数的权重,结合野外不同覆盖类型实测的土壤含水率数据,分别进行回归分析,建立多指数综合干旱监测模型,基于此模型分析研究区表层土壤水分的空间分布。结果表明:3个单一干旱指数在一定程度上均能客观反映旱情特征,与表层土壤含水率呈现不同程度的负相关,温度植被干旱指数相关性最好为0.604。引入结合多指数的综合干旱监测指数模型,在8月、9月草地和沙地与表层土壤含水率指数模型的决定系数R2均在0.7以上,高于基于单一指数模型的拟合精度。基于该模型,研究区研究区表层土壤含水率整体较低,体积含水率不高于0.15 cm~3/cm~3的面积分别占96.47%(8月)和94.8%(9月)。总体上从东到西,由北到南土壤含水率逐渐降低,与实测表层土壤样本的描述性统计结果有较好的空间一致性。 相似文献
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修正帕默尔干旱指数在农业干旱监测中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
为了提高对农业干旱监测的准确性和时效性,本文通过分析帕默尔干旱指数原理,结合农业干旱发生的特征,在计算土壤水分的过程中引入了作物系数和胁迫系数,同时修正农业干旱的持续时间,缩短计算干旱的时间步长,并利用山东省23个站点1961—2007年的逐日气象资料建立用于农业干旱监测的逐句帕默尔干旱指数。与农业干旱发生的实际情况对比表明,修正后的旬帕默尔干旱指数能准确地反映土壤水分变化,提高了对短期干湿变化的敏感度,整个旱情变化过程比较符合实际情况,对监测农业干旱具有实际意义。 相似文献
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典型旱年农业干旱遥感监测指标在东北地区生长季的表现 总被引：1，自引：0，他引：1
以8d为时间尺度,以土壤相对湿度（RSM）为参考指标,采用相关分析方法,分析评估典型旱年2009年作物生长季内分别表征降水、土壤和作物的3个类别10种农业干旱遥感监测指数在东北地区的适用性。结果表明：（1）生长季中、后期,综合考虑冠层温度和植被特征的温度植被干旱指数（TVDI）与RSM的相关系数绝对值在0.5左右,对土壤湿度变化较敏感,可用于该生长阶段的农业干旱监测;（2）考虑作物前期缺水的累积作物缺水指数（ACWSI）是与RSM相关性较好的指数之一,在生长季前期和后期与RSM的相关系数绝对值在0.47以上,表现良好,但应用过程中需注意累积效应的时间尺度;（3）表观热惯量（ATI）更适于生长季前期干旱监测,改进型能量指数（MEI）适用于各种植被覆盖条件,但存在一定不稳定性;（4）考虑前期累积降水的APCI指数比仅考虑8d降水的条件降水指数PCI更能反映土壤湿度状况,特别是在生长季中、后期,可作为其它监测指数的补充;（5）条件植被指数（VCI）、归一化差异水分指数（NDWI）与RSM相关性较低,对现时土壤湿度的反映不敏感,不适于研究区内短时间尺度的农业干旱监测。研究结果可为东北地区开展农业干旱监测选取合适指标提供参考,也可为农业干旱指数的广泛应用构建可行性框架。 相似文献
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基于HJ-1A/1B数据的天然橡胶干旱监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为对橡胶林进行干旱动态监测及其影响定量评估,提高农作物干旱监测的准确性和实时性,该文基于HJ-1A/1B数据和地面气象观测数据,以标准化植被供水指数及综合气象干旱指数为变量,通过与同步实测土壤含水量的数据融合构建天然橡胶干旱监测综合模型。经检验,模型的相对均方根误差、纳什效率系数、一致性指数分别为11.02%、0.40、0.85,模型具有较高的精度。应用模型对2010年5月至7月海南农垦国营阳江农场橡胶林干旱进行了监测。结果表明,干旱存在较明显的空间差异,西部重于东部、北部重于南部。5月上旬起旱情持续加重,7月上旬达到旱情高峰,直至监测末期(7月下旬)干旱虽然有所缓解,但旱情依然严重。干旱对橡胶树生长有明显的抑制作用。干旱对橡胶树归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、净初级生产力(net primary production,NPP)的影响存在滞后效应,滞后长度约1旬。干旱对NPP的影响从当旬开始有效,并延续3旬左右,干旱对NPP的延续效应较对NDVI明显。干旱对橡胶树产胶潜力、干胶产量的影响从当旬开始有效,并延续3旬左右,干旱对干胶产量的影响较对产胶潜力更为直接和长效。阳江农场橡胶林77.22%的像元产胶受抑与综合旱情指数呈现负相关性,其中26.70%为显著负相关。该文为天然橡胶干旱监测及评估提供参考。 相似文献