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基于温度植被干旱指数印度和巴基斯坦干旱监测

高华  
【摘要】:干旱是近年来频繁发生的世界性重大自然灾害现象之一,干旱影响的区域几乎遍及全世界,尤其以季风区和干旱区最为突出。而南亚大部分地区属于热带季风气候,本文选用南亚的主要国家印度和巴基斯坦为研究区,依托CAS-TWAS“亚洲干旱监测”课题资助,对印巴地区2005年-2014年5月-10月近十年来植被生长季的干旱状况展开研究。本文利用温度植被干旱指数(TVDI)对印巴实现了干旱时空动态研究,在TVDI反演过程中,对模型进行了三项改进:1)研究区从北到南地形由山地过渡到平原,地形起伏较大,通过地形校正可以有效地减少因为高程引起的相同NDVI条件下高程高的像元对应的陆表温度值有所降低的特性;2)采集时间序列数据时,受到各种因素的影响,造成时间序列数据波动性较大,因此对陆表温度时间序列数据进行了Hants重构,降低随机因素的影响;3)对植被指数做了改进,前人已经实现的TVDI方法中通常使用的植被指数数据为归一化植被指数(NDVI),但NDVI本身存在一些不足,本文选用四种典型的植被指数:归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(RVI)、和修正的土壤调整植被指数(MSAVI),分别和地表温度数据建立NDVI-Ts、EVI-Ts、RVI-Ts、MSAVI-Ts四种特征空间来对比筛选出最适合研究区的特征空间。通过改进的TVDI模型发现:1)陆表温度数据经过地形校正前后与实测气温值的拟合相关系数分别是0.5383和0.6038,通过对比可知,利用DEM做了地形校正后的陆表温度更接近实测值;2)陆表温度数据经过Hants重构后,与实测气温值的相关系数均有所提高,说明利用HANTS算法进行陆地表面温度的数据重建工作是合理且可操作的;3)对植被指数改进后发现,四种特征空间中,MSAVI-Ts最适合于地表不同植被覆盖和不同土壤背景的区域干旱监测;4)TVDI与降水量之间存在负相关关系,随着降水量的增大,TVDI体现出下滑趋势,然而具有一定的时间滞后性。从空间尺度上,近十年特旱和重旱等级基本分布在低海拔的平原地区和巴基斯坦西南角,从时间尺度上,印巴地区近十年的干旱面积所占比重变化比较明显,总体呈现波动下降的趋势,尤其是从2011年开始干旱面积比重呈现多年下降的趋势。


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