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《西南大学》 2010年
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基于EOS-MODIS的重庆市干旱遥感监测技术研究

易佳  
【摘要】: 干旱是我国发生频率最高的气象灾害之一,其持续时间长、波及范围大,往往对国民经济特别是对农业生产产生较为严重的影响。重庆市位于中国西南部,由于地形地貌条件复杂,土壤蓄水保水能力较差,降水的空间和时间分布不均匀等原因,常有区域性、阶段性的干旱发生,经常给农业生产和人们生活带来巨大的损失。因此,利用3S技术,大面积、及时、准确的监测干旱信息,评估干旱程度,并采取积极有效的抗旱措施,最大限度地降低干旱造成的损失具有重要的现实意义。 本文搜集了国内外有关遥感干旱监测的各种资料,总结了遥感干旱监测的各种模型及其适用范围,并以重庆市为研究区域,研究我国西南山地、丘陵地形,喀斯特与非喀斯特地貌混合区的遥感干旱监测模型及其应用。利用30年的气象站点数据,考虑高程、降水等因素的影响,研究基于站点的重庆市干旱时空分布特征;采用MODIS影像,对比分析植被指数时间序列、植被供水指数、温度植被干旱指数等三种遥感干旱监测模型的反演效果,并结合研究区土壤水分、气象资料分析,最终确定适合重庆市干旱监测的遥感模型;并以2006年重庆市特大旱灾为例,实证研究,探讨干旱的时空演变规律,研究不同地貌区以及不同土地利用类型区的干旱变化规律。具体包括以下几个方面: (1)利用重庆市及其周边省份52个气象站点30年的气象数据,采用高程、降水、经纬度等因子进行回归分析,建立各季节干旱频率的空间扩展模型,获取精细化干旱空间分布数据,分析重庆市春旱、夏旱、伏旱、秋旱和冬旱的发生规律。结果表明,重庆市各区域之间干旱的发生情况存在着较明显的差异,且干旱主要发生在7-8月的伏旱季节。 (2)利用2000-2009年重庆市7-9月MODIS16天合成的植被指数,采用植被指数时间序列进行干旱遥感监测的研究和分析。结果表明,增强型植被指数(EVI)的效果好于归一化植被指数(NDVI),植被指数时间序列法在时间域上有较强的敏感性,但是空间域上的敏感性较弱。 (3)采取遥感反演与实际干旱监测资料相结合的方法,利用2006年6-9月的8天合成和当日MODIS产品数据构建植被供水指数(VSWI),利用土壤墒情数据验证遥感反演的结果。研究表明,单日MODIS产品数据的相关性强于8天合成数据,VSWI与土壤墒情数据的相关性与高程有一定的相关关系。 (4)采用与VSWI相同的数据构建温度植被干旱指数模型(TVDI)。结果表明,用单日数据构建的TVDI,其相关性大于VSWI;但是用合成数据构建的TVDI,反演旱情的能力较弱;用TVDI反映旱情时,与陆地表面温度相比,植被指数反映旱情的能力相当有限。 (5)利用土壤墒情数据及其随时间变化的规律,验证遥感反演的结果。研究表明,VSWI是研究区夏伏期最适应的干旱监测模型。2006年夏季重庆市的干旱呈现出干旱露头-干旱发生-干旱加剧-重大干旱-干旱缓解五个阶段。在空间分布上,除了东南部的小部分区域外,其他区域旱情都十分严重。 (6)结合2006年重庆市土地利用遥感解译数据,分析不同地类间干旱的变化规律,结果表明,土壤湿度与土地利用方式之间存在一定的相关性。按照地形起伏高度和海拔高度划分地貌类型,分析不同地貌类型区干旱的变化规律,结果表明,随着高程和起伏度的增加,干旱情况有减弱的趋势。
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