多光谱干旱严重度指数的评价与修正
发布时间：2022-01-15 02:43
干旱是一种破坏力极强的自然灾害,近年来,受气候变化的影响,干旱在全球的发生频率不断升高,造成了严重的经济损失,准确监测干旱信息是防灾减灾的基础。干旱严重度指数（DSI）监测全球干旱的能力已经得到证实,但在局部区域的应用具有明显的差异性。为了检验DSI在省级尺度的适用性、修正其等级划分差异,以山西省为研究区,基于MODISET/PET,以及MODIS和AVHRR的NDVI数据集分别得到2001年—2014年的DSIMODIS和DSIAVHRR,同时结合SPEI,对三者进行了干旱时空分布的对比分析;为了证实SPEI的可靠性,将长时序的SPEI与历史干旱记录进行了比对;为了考察DSI在区域范围内的误差,将DSIMODIS, DSIAVHRR和SPEI进行了时间频率与空间分布的比较;最后,以SPEI为参照,基于DSI的原始划分标准,以0.1为步长调整DSIMODIS的干旱等级阈值,得到了新的干旱等级划分标准DSIMM;并利用DSIMM监测了全...
【文章来源】：光谱学与光谱分析. 2020,40(11)北大核心EISCICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
山西省地理位置及DEM
DSI利用NDVI和ET/PET数据计算得到, 是一种计算简便、 准确性高的全球范围内评估和监测干旱事件的方法。 基于MODIS的NDVI和ET/PET数据集计算得到DSIMODIS,基于AVHRR的NDVI和MODIS的ET/PET数据计算得到DSIAVHRR。 具体算法为:首先, 计算月际ET和PET的比值RT, RTi=ETi/PETi;
图3(a,b,c)分别显示了三种指数对山西省近14年来干旱信息的监测结果。 通过对比三者监测的干旱时空分布可以看出: 2001年—2014年间, 三种指数DSIMODIS, DSIAVHRR和SPEI在各年都表现出由低到高再到低的变化特征。 其中SPEI的平均数值高于DSI, 且每年的正值均于二月份前后出现, 一直持续到10月份, 即2月—10月表现为无旱, 11月至次年1月其值为负, 表现出不同程度的干旱。 DSIMODIS和DSIAVHRR均表现为7月—10月份为正值, 监测结果显示为无旱, 11月至次年6月为负值, 监测结果显示为不同程度的干旱, 从图3(b)和(c)可以看出, 二者呈现高度的一致性, 说明基于MODIS和AVHRR的DSI具有相同的性能; 进一步对比SPEI与DSI发现, SPEI监测的无旱时段不仅明显早于DSI, 而且持续时间也较长。分析图3(a)可知, SPEI在2001年1月—9月为负值, 说明全省出现干旱, 其中3月—8月为连续低值, 呈现出显著的春夏连旱现象。 2002年4月—11月山西省SPEI为负值, 其中4月和5月呈现极低值, 表现为重旱现象, 这与已有研究[16]的结果一致。 山西省气象台指出, 2005年7月中旬山西大部分地区旬平均气温较常年同期偏高, 旬降水量较常年同期偏少; 2010年10月全省平均气温与常年持平, 各地降水量比历年同期偏少近三成。 SPEI在2005年和2010年相应时间点上的数值均为负, 明显较同年其余月份低, 而以上干旱信息在DSIMODIS和DSIAVHRR中表现并不明显。 因此, 不仅证实了SPEI优于DSI的干旱监测和捕捉能力, 而且说明SPEI具有精准的干旱捕捉能力。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进后相对湿润度指数的山西省气象干旱时空特征[J]. 李娜,霍治国,钱锦霞,肖晶晶,周晓宇. 生态学杂志. 2019(07)
[2]SPEI指数在中国东北地区干旱研究中的适用性分析[J]. 沈国强,郑海峰,雷振锋. 生态学报. 2017(11)
[3]基于遥感DSI指数的干旱与冬小麦产量相关性分析[J]. 黄健熙,张洁,刘峻明,马鸿元,苏伟,张晓东. 农业机械学报. 2015(03)
本文编号：3589737
【文章来源】：光谱学与光谱分析. 2020,40(11)北大核心EISCICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
山西省地理位置及DEM
DSI利用NDVI和ET/PET数据计算得到, 是一种计算简便、 准确性高的全球范围内评估和监测干旱事件的方法。 基于MODIS的NDVI和ET/PET数据集计算得到DSIMODIS,基于AVHRR的NDVI和MODIS的ET/PET数据计算得到DSIAVHRR。 具体算法为:首先, 计算月际ET和PET的比值RT, RTi=ETi/PETi;
图3(a,b,c)分别显示了三种指数对山西省近14年来干旱信息的监测结果。 通过对比三者监测的干旱时空分布可以看出: 2001年—2014年间, 三种指数DSIMODIS, DSIAVHRR和SPEI在各年都表现出由低到高再到低的变化特征。 其中SPEI的平均数值高于DSI, 且每年的正值均于二月份前后出现, 一直持续到10月份, 即2月—10月表现为无旱, 11月至次年1月其值为负, 表现出不同程度的干旱。 DSIMODIS和DSIAVHRR均表现为7月—10月份为正值, 监测结果显示为无旱, 11月至次年6月为负值, 监测结果显示为不同程度的干旱, 从图3(b)和(c)可以看出, 二者呈现高度的一致性, 说明基于MODIS和AVHRR的DSI具有相同的性能; 进一步对比SPEI与DSI发现, SPEI监测的无旱时段不仅明显早于DSI, 而且持续时间也较长。分析图3(a)可知, SPEI在2001年1月—9月为负值, 说明全省出现干旱, 其中3月—8月为连续低值, 呈现出显著的春夏连旱现象。 2002年4月—11月山西省SPEI为负值, 其中4月和5月呈现极低值, 表现为重旱现象, 这与已有研究[16]的结果一致。 山西省气象台指出, 2005年7月中旬山西大部分地区旬平均气温较常年同期偏高, 旬降水量较常年同期偏少; 2010年10月全省平均气温与常年持平, 各地降水量比历年同期偏少近三成。 SPEI在2005年和2010年相应时间点上的数值均为负, 明显较同年其余月份低, 而以上干旱信息在DSIMODIS和DSIAVHRR中表现并不明显。 因此, 不仅证实了SPEI优于DSI的干旱监测和捕捉能力, 而且说明SPEI具有精准的干旱捕捉能力。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进后相对湿润度指数的山西省气象干旱时空特征[J]. 李娜,霍治国,钱锦霞,肖晶晶,周晓宇. 生态学杂志. 2019(07)
[2]SPEI指数在中国东北地区干旱研究中的适用性分析[J]. 沈国强,郑海峰,雷振锋. 生态学报. 2017(11)
[3]基于遥感DSI指数的干旱与冬小麦产量相关性分析[J]. 黄健熙,张洁,刘峻明,马鸿元,苏伟,张晓东. 农业机械学报. 2015(03)
本文编号：3589737
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3589737.html
