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陕西省关中地区春旱和伏旱频发,素有“十年九旱”之说。据气象部门报道,2012年年末至2013年年初,陕西省遭遇了自1961年以来最严重的一次气候干旱,严重影响了关中地区冬小麦的生长。为了进一步论述遥感干旱监测的实时性和宏观性,本文基于Aqua MODIS卫星遥感数据,采用条件植被温度指数(VTCI)干旱监测方法对关中地区2013年3月以来的干旱程度进行了监测并进行剖析。 相似文献
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以陕西省关中平原为研究区域,选取2000-2009年每年4月上、中、下旬和5月上旬Terra-MO-DIS和NOAA-AVHRR遥感数据,应用条件植被温度指数(VTCI)方法,探究在两种遥感数据源、相同时间尺度下VTCI干旱监测结果的特点和可比性。通过对比分析多年同一旬的VTCI结果发现,两种数据的监测结果反映出的旱情分布规律相同,并且符合实际的干旱情况。尽管两种遥感数据在过境时间、波段数等方面均有所不同,但是两种数据的VTCI结果散点分布呈现出明显的线性相关关系,说明两种数据得到的VTCI干旱监测结果是具有可比性的。 相似文献
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基于主成分分析和Copula函数的干旱影响评估研究 总被引：1，自引：0，他引：1
干旱是关中平原主要的农业灾害之一,准确地评估干旱的影响,对抗旱减灾及作物稳产具有重要意义。基于关中平原2008—2013年冬小麦主要生育期旬尺度的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,将Copula函数用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。针对多元变量导致Copula函数参数求解困难的问题,采用主成分分析法(PCA)提取主要生育时期的VTCI的主成分因子,形成新的相互独立的指标,进而结合Copula函数建立PCACopula法,确定关中平原主要生育时期的综合VTCI,并构建其与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对产量的影响。结果表明,应用PCA-Copula法得到的综合VTCI与单产间的相关性达到极显著水平(P0.001),所建回归模型的拟合度与熵值法的结果相比有所提高,决定系数由0.39提高到0.49,且对应模型的估测单产与实测单产间的均方根误差较熵值法的结果降低了30.2 kg/hm2,平均相对误差降低了0.66%,表明PCA-Copula法能较好地应用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。 相似文献
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地表昼夜温差(ΔT)与植被覆盖度和土壤含水量等密切相关。文中在条件植被温度指数(VTCI)干旱监测方法的相关研究成果的基础上,应用MODIS数据,通过引入ΔT探究条件植被温差指数(ΔT-VTCI)干旱监测方法的可行性。ΔT-VTCI既考虑了区域内NDVI的变化,又考虑了在NDVI相同的条件下ΔT的变化。陕西省关中平原2000-2011年每年4月上、中、下旬和5月上旬的干旱监测结果表明,ΔT-VTCI的干旱监测结果与VTCI的干旱监测结果基本相符,可用于研究干旱的时空变化特征。通过对比分析多年多旬VTCI和ΔT-VTCI的干旱监测结果,发现两种方法得到的干旱监测结果的散点主要分布在1:1对角线附近,且呈显著的线性相关关系,说明这两种方法得到的干旱监测结果具有可比性。 相似文献
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不同时间尺度条件植被温度指数干旱监测方法的适用性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以陕西省关中平原为研究区域,选取2003—2013年3—5月的Aqua-MODIS遥感数据、降水量和土壤含水量数据,探究10 d、16 d、32 d和48 d时间尺度条件植被温度指数(VTCI)干旱监测方法的适用性。结果表明:随着时间尺度增大,VTCI与降水量和土壤含水量的相关性均逐渐减小,说明VTCI干旱监测方法的适用性随时间尺度的增大而减小,且48 d时间尺度VTCI不适用于监测某一地区的受旱程度。不同时间尺度VTCI干旱监测结果的对比分析表明,旬尺度VTCI干旱监测的准确性最高。 相似文献
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基于动态模拟的冬小麦水分胁迫敏感性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以关中平原为研究区域,在对农业技术转移决策支持系统(DSSAT)中的CERES-Wheat模型进行标定基础上,模拟冬小麦整个生育期以日为步长的实际蒸散量和潜在蒸散量,采用Jensen模型研究冬小麦不同生育时期对水分胁迫的敏感性。结果表明,无论旱作样点还是灌溉样点,冬小麦在同一生育时期对水分胁迫的敏感性相同,且拔节期的敏感性最强,抽穗~灌浆期次之,返青期和乳熟期依次递减。灌溉样点在拔节期和抽穗~灌浆期的水分胁迫敏感系数分别为0.589与0.342,对水分胁迫的敏感性相差较大,而旱作样点在两生育时期的水分胁迫敏感系数分别为0.405与0.383,对水分胁迫的敏感性相差较小,由于灌溉样点在拔节期发生水分胁迫现象可以通过及时灌溉以缓解缺水情况,因而会减弱其后抽穗~灌浆期的水分胁迫敏感性。根据水分胁迫敏感性,对不同生育时期缺水采取不同措施,较好地实现抗旱防旱资源的合理利用。 相似文献
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基于关中平原2003—2014年Aqua-MODIS数据的条件植被温度指数的干旱监测结果,引入效率系数和一致性指数对自回归求和移动平均(ARIMA)模型和季节性ARIMA模型的预测精度进行了评价,并分析了其在干旱预测精度评价中的适用性。两种干旱预测模型的精度评价结果为ARIMA模型与季节性ARIMA模型的效率系数分别为-0.04与-4.27,一致性指数分别为0.40与0.37,表明ARIMA模型对干旱的预测精度高于季节性ARIMA模型,这与均方根误差、皮尔森相关系数及Kappa系数等的评价结果一致,且效率系数对不同干旱预测模型的预测性能的区分效果尤为显著,对干旱预测模型的精度评价比一致性指数更为合理。因此,效率系数更适合用于遥感干旱预测模型的精度评价。 相似文献
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以陕西省关中平原为研究区域,基于MODIS数据反演的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和基于Landsat数据反演的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用点扩散函数(PSF)将930 m空间分辨率的MODIS-VTCI降尺度转换至30 m,并对降尺度转换的VTCI进行定量化验证。结果表明,降尺度转换的VTCI与Landsat-VTCI间的相关系数和结构相似度均较大,降尺度转换的VTCI与累计降水量间的相关性和MODISVTCI与累计降水间的相关性相近,且均高于Landsat-VTCI与累计降水量间的相关性,说明降尺度转换的VTCI既考虑了Landsat-VTCI的空间变异,又保持了MODIS-VTCI较为准确的定量化干旱监测特性。 相似文献
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为获得基于Landsat卫星遥感数据更为精确的定量化干旱监测结果,以陕西省关中平原为研究区域,基于Aqua MODIS数据反演的1 km空间分辨率的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和Landsat OLI/TIRS数据反演的30 m空间分辨率的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用降尺度的中值融合模型(MFM)将基于MODIS数据反演的VTCI降尺度至30 m空间分辨率的VTCI定量化干旱监测,并对其结果进行验证。结果表明,应用降尺度的中值融合模型转换的VTCI定量化干旱监测结果(MFM-VTCI)与Landsat-VTCI的空间分布及纹理特征相似,两者间的相关系数和结构相似度均较大,均方根误差、差值影像及差值频数分布图所呈现的结果与定量化干旱监测结果和相对干湿监测结果间的系统误差相符,表明Landsat-VTCI与MFM-VTCI间的可比性较强。MFM-VTCI与累计降水间的相关性和MODIS-VTCI与累计降水间的相关性相近,均大于Landsat-VTCI与累计降水间的相关性,表明MFM-VTCI是定量化的干旱监测结果。 相似文献