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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2004年
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干旱监测遥感模型和中国干旱时空分析

齐述华  
【摘要】:我国地处东亚,季风气候明显,年际间季风的不稳定性造成了我国干旱的频繁发生,使干旱成为对我国农业生产影响最严重的自然灾害。随着人口增长、开垦耕地增加和复种指数提高,农业和工业用水需求量都在增大,以及在全球环境变化的大环境下,干旱化趋势还在进一步发展。 为了利用遥感资料分析较长时间我国干旱发生的时空格局,本论文致力于区域干旱监测遥感模型的研究。具体包括以下几方面的内容: (1) VCI和SVI在干旱监测中的作用评价:探讨利用NDVI时间系列数据建立的植被状态指数(VCI)和标准植被指数(SVI)评价区域干旱的可行性,研究结果表明:VCI和SVI作为植被相对生长状况指标,对降水的响应随着植被覆盖类型、时间和空间等而表现出不同的敏感性,因此在大区域干旱监测中,特别是我国这样地形复杂多样的国家,VCI和SVI在干旱监测中的作用都是有限的; (2) 利用TVDI评价全国干旱等级分布:结合陆地表面温度和植被指数建立NDVI-T_s空间,在NDVI-T_s空间物理意义理解的基础上,分别采用线段比值法和斜率归一化法构建温度植被干旱指数(TVDI),并利用TVDI研究了我国2000年3~5月份各旬的干旱分布,取得比较满意的结果。受NDVI-T_s空间的启发,对比分析陆地表面温度、陆表昼夜温差、表观热惯量分别与NDVI建立相应NDVI-T_s、NDVI-ΔT和NDVI-ATI空间,并分别计算TVDI、DVDI和AVDI评价区域干旱,结果表明在效果和实际操作中,TVDI都明显优于DVDI和AVDI,而且AVDI基本不适用干旱遥感监测; (3) 气温的遥感数据获取方法研究:考虑到陆地表面温度纬度地带性和垂直地带性都很明显,这在一定程度上影响TVDI在大范围干旱监测中的应用。为了减小区域陆地表面温度的地带性影响,同时考虑到陆气温差是表征陆气系统之间水汽通量主要驱动力。根据作物水分胁迫系数(CWSI)原理,利用陆气温差与植被指数建立VIT空间研究干旱理论上更合理,因此有必要通过遥感手段获取气温的空间分布。在分析Ts、气温和植被指数之间关系的基础上,提出的NDVI-T_s空间法获取气温,并与Prihodok和Goward提出的模型进行对比,结果表明:尽管NDVI-T_s空间法获取气温在精度上不能对PrihodokGoward模型有所提高,但是NDVI-T_s空间法能够更加有效地利用遥感图像所获得的信息,在运算效率上也显著提高。 (4) 水分亏缺指数在区域干旱监测中应用评价:在气温遥感获取的基础上,根据作物水分胁迫系数(CWSI)原理,提出了利用陆气温差和植被指数建立的VIT空间,由VIT空间计算水分亏缺指数(WDI),与土壤水分对比结果表明WDI能够合理地评价区域土壤水分状况。与TVDI相比较,WDI具有更完备的理论基础, 并且一定程度上克服了TVDI所受Ts的地带性影响。 (5)分析我国近20年干旱发生的时空分布特征:利用1982一2001年NOAA AVHRR8km数据集,计算了20年来我国各旬干旱空间分布,并根据一定的干旱 发生判断标准,统计我国不同地区在各月相发生干早的频率和各月份平均WDI, 初步分析我国干旱发生的时空格局,结果表明:在春季,西北地区、华北平原和 华南大部分地区的干旱发生频率都比较高;在5一8月份,高频率千旱发生地区就 主要集中在西北和华北平原地区;9一12月份干旱发生高频率地区在主要在西北、 华北、华中和四川盆地等地。四川盆地属于冬春旱型;西北为常年干旱型;黄淮 海平原为春夏旱型;西南青藏区为常年湿润型;华南为冬春旱型。 (6)利用wDI进行全国干旱区划的尝试研究:根据传统干旱分区的降水临界线, 利用20年平均WDI与平均降水量之间关系,试图利用WDI进行干早分区,结 果表明:利用WDI能够比较合理地划分出干旱区,但不能很好地区分半干早/ 半湿润区以及半湿润棍润区。 (7)全国土地覆盖分类的研究:利用1995年10天合成NOAAlkm空间分辨率 数据,采用最大值合成法获取计算并合成月NDvi和月陆地表面温度。根据不同 土地覆盖类型在刀D件Ts空间中位置矢量的月相变化特征,计算各个像素点矢量 在刀D咋Ts空间中的方向NTVA,以NTVA月相变化为分类特征,采用模糊k- 均值非监督分类方法对我国土地覆盖进行分类,获得比较满意的效果。 (8)近20年我国受早耕地面积和受早成灾耕地面积的遥感提取研究:在土地覆盖分 类的基础上提取耕地的分布范围,利用全国1982一2001年各旬(共7加旬)的水分 亏缺指数,分别根据农田受旱和受早成灾标准,提取我国1982一2001年间农田受 旱和受早成灾范围,并与国家民政局公布的统计结果比较,表明:利用遥感手段 获取农田受早面积具有一定参考价值,遥感获取的农田受早成灾面积与统计结果 基本一致,是获取成灾面积和成灾范围的有效方法。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:S127

【引证文献】
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7 向大享;云参数法干旱遥感监测模型研究[D];武汉大学;2011年
8 段华平;农业非点源污染控制区划方法及其应用研究[D];南京农业大学;2010年
9 王大成;利用生态因子和遥感分区对小麦品质监测的研究[D];浙江大学;2011年
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1 伊吉美;大连市农业旱灾风险评价[D];辽宁师范大学;2010年
2 王忠蕾;黄河三角洲环境承载能力综合评价指标体系初步研究[D];中国海洋大学;2010年
3 郑作伟;淄博市萌山水库洪水风险分析及对策研究[D];中国农业科学院;2010年
4 刘雨沛;我国荒漠化防治法律问题研究[D];中南林业科技大学;2008年
5 马延辉;南方针叶林遥感信息提取研究[D];中南林业科技大学;2010年
6 田琳;辽宁中部城市群发展功能区划分析研究[D];东北财经大学;2010年
7 杨宇;大连市乡镇生态经济区划实证研究[D];东北财经大学;2010年
8 宁志红;基于网格技术的生态经济区划[D];太原理工大学;2011年
9 董小曼;基于MODIS数据的章丘市土壤含水量遥感反演研究[D];山东师范大学;2011年
10 车岳;山西省中、小型水库汛限水位调整若干问题研究[D];太原理工大学;2011年
【同被引文献】
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1 杨丽萍;隋学艳;杨洁;郭洪海;张锡金;黄玲;;山东省春季土壤墒情遥感监测模型构建[J];山东农业科学;2009年05期
2 胡红武;胡梅;龙玲;刘雷;;区域干旱遥感监测研究综述[J];安徽农业科学;2008年33期
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5 邓振镛;倾继祖;黄蕾诺;奚立宗;徐金芳;;干旱对农业危害的特点及其减灾技术[J];安徽农业科学;2009年32期
6 梁天刚,吴彩霞,陈全功,徐宗宝;北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究[J];冰川冻土;2004年02期
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10 邱玉宝;施建成;蒋玲梅;毛克彪;郭英;;AMSR-E被动微波土壤水分与降雨率时空相关性分析研究[J];北京师范大学学报(自然科学版);2007年03期
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1 刘茜;基于MODIS数据的黑龙江省农业干旱遥感监测研究[D];南京信息工程大学;2011年
2 陈鹏;基于植被指数和地表温度的农业旱情监测适用性研究[D];南京信息工程大学;2011年
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【二级引证文献】
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4 刘排英;杨敏华;罗云飞;郭亚琴;;针对复杂地形的遥感干旱监测研究的可行性分析[J];安徽农业科学;2010年01期
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10 王丽娜;王崇倡;;阜新地区干旱监测研究[J];测绘科学;2010年S1期
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1 张秀平;李荣昉;雷声;;基于MODIS数据的江西省农业旱情遥感监测方法研究[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
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3 张学艺;李剑萍;秦其明;韩颖娟;张晓煜;王连喜;;几种最新干旱监测模型在西北干旱遥感监测应用中的对比研究——以宁夏为例[A];第26届中国气象学会年会农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集[C];2009年
4 柳锦宝;何政伟;刘志红;段英杰;;MODIS数据支持下的西藏遥感干旱监测[A];S5 全球典型干旱半干旱地区气候变化及其影响[C];2012年
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1 向大享;云参数法干旱遥感监测模型研究[D];武汉大学;2011年
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5 贺军奇;土壤水势与桃树生命互作过程试验研究[D];西北农林科技大学;2008年
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3 何静;基于栅格数据的重庆市人居环境自然适宜性评价[D];西南大学;2011年
4 陈鹏;基于植被指数和地表温度的农业旱情监测适用性研究[D];南京信息工程大学;2011年
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6 唐强;基于时空序列的小麦冠层氮素营养诊断及长势参数监测研究[D];石河子大学;2010年
7 安俊波;无膜移栽地下滴灌棉花耗水规律及灌溉制度研究[D];石河子大学;2009年
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9 王晓蕾;基于RS与GIS的白沙灌区土壤墒情监测系统[D];郑州大学;2011年
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3 通讯员 张红平记者 郭军;陕北风沙区沙漠南进获有效控制[N];陕西日报;2007年
4 中共磁县县委党校 崔海清;世界银行积极推进农业气象指数保险[N];中国保险报;2008年
5 新疆遥感中心 夏黎;遥感技术在农业生产中的应用(中)[N];新疆科技报(汉);2007年
6 张平 赵艾筠;遥知千里感动“天地”[N];科技日报;2005年
7 邹旭恺 肖风劲;《气象干旱等级》国家标准发布实施[N];中国气象报;2006年
8 本报记者 刘枫;最后一滴水将是我们的眼泪[N];新疆日报(汉);2001年
9 魏景云;气象卫星监测干旱 全国旱情一目了然[N];中国气象报;2003年
10 记者 陈圣强通讯员 景毅刚 实习生 张立超;我省今年夏粮产量将呈增产趋势[N];陕西日报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 齐述华;干旱监测遥感模型和中国干旱时空分析[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2004年
2 沈宁泽;基于MODIS数据的植被生长与东亚飞蝗发生关系的研究[D];南京师范大学;2005年
3 薛忠歧;银川平原植被生态变化规律及其影响因素的遥感研究[D];中国地质大学(北京);2006年
4 查勇;草地植被变化遥感监测方法研究[D];南京师范大学;2003年
5 张立福;通用光谱模式分解算法及植被指数的建立[D];武汉大学;2005年
6 董芳;基于多源数据的丘陵区苹果园地信息遥感提取技术研究[D];山东农业大学;2012年
7 仝慧杰;森林生物量遥感反演建模基础与方法研究[D];北京林业大学;2007年
8 张连义;锡林郭勒草地牧草产量遥感监测模型的研究[D];内蒙古农业大学;2006年
9 朱高龙;植被叶面积指数与叶片聚集度系数遥感反演方法研究[D];南京大学;2011年
10 张宏斌;基于多源遥感数据的草原植被状况变化研究[D];中国农业科学院;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姚春生;使用MODIS数据反演土壤水分研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
2 李聪;草地植被指数季节变化的遥感动态监测研究[D];新疆农业大学;2005年
3 李惠敏;重庆市植被指数时空变化研究[D];西南大学;2010年
4 王荣静;基于SVM的MODIS数据土地覆盖分类方法研究[D];中国农业大学;2005年
5 周万福;青海省区域植被覆盖的分类研究[D];南京信息工程大学;2006年
6 杜刚;基于EOS/MODIS的植被指数监测模型研究及应用[D];华中科技大学;2005年
7 任安才;基于TM影像的川西北理塘草地生物量与植被指数关系研究[D];四川农业大学;2008年
8 茅荣正;基于Landsat图像的LAI信息提取研究[D];南京师范大学;2004年
9 顾祝军;植被覆盖度的照相法测算及其与植被指数关系研究[D];南京师范大学;2005年
10 何涛;应用MODIS数据对荒漠草原生物量监测的研究[D];中国农业科学院;2006年
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