TVDI

摘要： 为实现对内蒙古旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),采用趋势分析、R/S分析方法,探究了内蒙古2001—2020年TVDI时空变化特征及降水、气温、蒸散发对TVDI的影响。结果表明:(1)20 a间内蒙古TVDI以每年0.0009速率减小,且在2007年、2010年和2013年大范围出现重旱。春、夏、秋、冬季TVDI分别以每年0.0005,0.0018,0.0013,0.00007速率减小。(2)春、夏、冬季未来一段时间大部分区域TVDI将呈增加趋势,秋季大部分区域将呈减小趋势。(3)春、夏、秋季TVDI与降水和气温均以负相关为主;冬季TVDI与气温、降水均以正相关为主。春、冬季ET与TVDI为正相关性;夏季TVDI与ET从西南向东北相关性从正逐渐过渡为负;秋季TVDI与ET以负相关为主。研究表明近20 a内蒙古干旱程度有所缓解,但未来干旱程度减缓趋势变小或增加。因此,后期研究应进一步分析月尺度干旱、蒸散发的时空动态,对进一步测量和预测季节性蒸散发和干旱如何联合影响内蒙古生态环境和经济发展具有重要意义。

摘要： 河南是我国重要的粮食生产基地,但干旱频发,对社会经济发展产生巨大阻碍。土壤湿度作为反映干旱灾害发生的重要指标,开展土壤湿度动态变化及其与气象因子关系研究,可为科学认识干旱发生发展规律及制定调控措施提供依据。基于MODIS增强型植被指数EVI和校正后的陆地表面温度LST数据构建双抛物线型EVI-LST特征空间,根据该特征空间计算温度植被干旱指数TVDI,分析河南省2000-2019年土壤湿度的时空变化特征及其对气温降水的响应,结果表明:(1)TVDI与同期0~10 cm土壤相对湿度呈显著负相关(P<0.05),可以有效反映河南省土壤湿度情况,适用于该地区土壤湿度监测。(2)20年间河南省主要土壤湿度类型由湿润变为正常,转折点为2012年,干旱每年均有发生,三门峡、洛阳至平顶山的峡谷地区干旱发生频率最高。(3)土壤湿度分布有明显的空间分异性,呈现豫东平原、豫南山区和豫西伏牛山脉较湿润,豫中、豫北山区和豫西浅山丘陵区较干旱的分布特征。研究时段内干旱发生区域向东南扩张,土壤湿度整体呈缓慢变干趋势,湿润趋势和干旱趋势面积占比分别为29.71%和60.27%。(4)气象因子中降水增加引起土壤湿度升高,而气温增加则导致土壤湿度下降,二者中气温对土壤湿度的影响程度更大。

摘要： 利用MODIS增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)和地表温度(Land Surface Temperature,LST)数据,通过计算温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),详细分析了滇中高原2001—2020年农业干旱时空变化规律.结果表明,近20年研究区TVDI年均值呈上升趋势,农业旱情整体呈显著增强趋势;每年4月份的农业旱情最为严重,10月份旱情最轻;TVDI年均值在0.46~0.56之间,中旱和重旱覆盖面积呈扩大趋势;昆明和曲靖主要以轻旱为主,玉溪以中旱为主,楚雄轻旱和中旱相间分布;西部地区旱情整体上有增强趋势;昆明北部及玉溪西部部分高海拔地区、元江河谷及金沙江河谷部分地区,农业干旱变化不稳定,其他地区农业旱情变化逐渐趋于稳定;研究区农业干旱重心先向南移动后再向西南方向移动.

摘要： 为了建立土壤水分遥感反演模型,反演2016年全国草地生态系统土壤水分并分析其时空变化特征,通过结合表观热惯量(ATI)和温度植被干旱指数(TVDI)的混合模型反演2016年全国草地生态系统的土壤水分,并在实测数据与反演结果精度验证的基础上确定归一化植被指数(NDVI)阈值。结果表明:(1)NDVI≤0.2的像元区域,采用ATI模型反演精度较高;NDVI≥0.78的像元上,基于增强型植被指数(EVI)的TVDI反演精度较高;0.2TVDI反演效果较好。(2)全国草地10 cm土壤水分存在明显时空差异。空间分布上由西北向东南增加,最低值(0~10%)出现在青海、西藏、新疆和内蒙古,最高值分布在南方各省。时间分布上,全年草地10 cm土壤水分集中在0~40%。春冬季节,土壤水分较少(0~60%),夏季最高,大部分像元集中在30%~80%,秋季次之,集中在0~70%。建立的混合模型反演的土壤水分精度相对较高,以期为不同植被覆盖情况的土壤水分遥感反演模型选择提供参考,对于准确监控大面积范围土壤水分将有重要的实用价值,也是目前研究中迫切需要解决的问题所在。

摘要： 为实现对黄土高原区域范围内旱情动态监测,基于MODIS NDVI和LST数据计算了温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),并基于TVDI时序数据探究了黄土高原2001—2020年TVDI时空动态、未来持续状态及降水、气温对TVDI的影响。结果表明:(1)20 a间黄土高原TVDI以0.0002/a的速率增加,2005年、2007年大范围呈现重旱。春季TVDI增加速率小(增长速率=0.0002/a,R^(2)=0.0003),夏季TVDI的增加速率为0.0012/a,秋季TVDI的增加速率最大(增长速率=0.0044/a,R^(2)=0.2836),冬季TVDI呈减小趋势。(2)春、夏两季将来一段时间内黄土高原大部分区域TVDI将呈减小趋势,秋季TVDI在将来一段时间内大部分像元数将呈变小趋势,将来一段时间冬季TVDI持续增加,尤在陕西中部地区的这种趋势更为明显。(3)除夏季TVDI与降水以正相关性为主外,其他三季均以负相关为主。春、冬季气温与TVDI以负相关为主;夏、秋季以正相关性为主。综上,黄土高原未来一段时间内干旱程度可能会有所减小,但不同季节的干旱差异性较大,因此未来黄土高原生态恢复工程应综合考虑当地的水资源实现生态可持续发展。

摘要： 为实现对新疆地区旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI),辅以Sen斜率法、重标极差法及偏相关分析法探究了新疆2001—2020年TVDI时空动态、变化趋势、未来持续状态及季节性降水、气温对TVDI的影响。结果表明:①TVDI最小值出现在天山山脉以北及昆仑山脉地区,TVDI值在0.57以下,属轻旱等级,塔里木盆地和准噶尔盆地TVDI在0.86以上,属特旱等级;②春季TVDI呈减小趋势,减小速率为0.0013/a,夏季TVDI增加速率为0.0014/a,秋季TVDI增加速率最大(增加速率为0.0020/a),冬季TVDI增加速率最小(增加速率为0.0008/a);③春、冬季未来一段时间内大部分区域TVDI将呈增加趋势,夏、秋季TVDI将在未来一段时间内大部分像元呈减小趋势;④春、冬季TVDI与降水以负相关为主,夏、秋季TVDI与降水以正相关为主,春季TVDI与气温以正相关为主,夏季TVDI与气温的相关性从西向东递减,相关性从负相关逐渐变成正相关,秋、冬季TVDI与气温以负相关为主。

摘要： 以2000-2019年生长季5-9月MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表温度(land surface temperature,Ts)数据构建Ts-NDVI特征空间,利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)研究了赤峰市近20年干旱的时空变化特征及其对不同生态系统的影响.结果表明:赤峰市春旱严重,但旱情以轻旱为主,地域分异呈"东旱西润"格局.干旱对不同植被生态区的影响差异显著,平均影响强度表现为农田>灌丛>草地>森林,但草地生态系统是对干旱响应的敏感区和脆弱区,其次是灌丛和农田,森林生态系统最不敏感.

摘要： 干旱是一种普遍发生的灾害现象,其严重影响作物、水源等人类赖以生存的资源,本文以中国重要粮产区河南省为例,采用河南省2010年至2012年6-8月的MOD11A2和MOD13A2数据,分别提取出该省的地表温度数据和植被指数数据,构建LST-EVI特征空间,并求解干湿边拟合方程,基于干湿边拟合方程计算温度植被干旱指数TVDI,对TVDI进行重分类,得出河南省的干旱程度及其空间分布及变化情况.

摘要： 文中利用MODIS植被指数和地表温度数据构建了温度植被干旱指数(TVDI),对山东省2018年的干旱情况进行监测,并利用气象站观测的温度和降水对结果进行验证评价.研究表明:增强型植被指数(EVI)与地表温度(LST)构建的TVDI模型可以较好地监测山东省干旱情况;且TVDI受温度影响明显大于受降水影响.

摘要： 为探讨自然环境要素对典型干旱事件的响应与路径,以2019年厄尔尼诺极端干旱事件为背景,在气象站观测数据基础上识别出1个干旱年份(2019年)和1个正常年份(2013年),使用landsat8影像反演了哈尼梯田区2个年份的地表温度(TEM)、土壤水分(TVDI)、植被覆盖(NDVI)、地表水体(NDWI)等自然环境要素数据,进一步探讨了哈尼梯自然环境要素对极端干旱事件的响应状态、相互作用、影响路径等问题。结果表明:哈尼梯田区在极端干旱事件下气温增加了约2°C,植被指数下降了约0.04,土壤水分指数增加了约0.07,水体面积下降了40.2%;地表温度与植被覆盖、地表水体为显著负相关(p<0.05),与土壤水分为显著正相关(p<0.05);植被覆盖与土壤水分为显著负相关(p<0.05),与地表水体为显著正相关(p<0.05);土壤水分与地表水体为显著负相关(p<0.05);地表温度、土壤水分、植被覆盖、地表水体均发生了显著变化(p<0.05),且形成了正反馈路径,加剧了区域的干旱。研究结果可高效合理地预防和减缓干旱对社会和自然环境的影响具有重要科学和现实意义。

摘要： 本发明公开了一种基于温度植被干旱指数(TVDI)的农业旱灾等级监测方法，包括如下步骤：(1)数据准备；(2)陆地表面温度(LST)数据重构；(3)农作物种植区归一化植被指数‑陆地表面温度(NDVI‑LST)特征空间构建；(4)TVDI计算；(5)基于TVDI的旱灾等级监测。本发明提出了基于多年背景值与区域波动值的LST数据重构方法，并针对农作物构建耕地区域多年NDVI‑LST特征空间，计算了温度植被干旱指数，设计了基于监督分类思想的农作物旱灾等级监测模型进行旱灾等级遥感监测，该模型能够实时、较为准确地反映不同条件下作物受到的干旱胁迫程度，在农业旱灾的监测、预警及防范中具有重要意义。

摘要： 本发明公开了一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法，包括对原始数据进行预处理得到研究所需的NDVI和LST数据，对于受云污染的NDVI和LST数据利用R中RGISTools包中的IMA平均异常插值法进行缺失数据优化。然后利用ESTARFM模型对NDVI和LST数据分别进行时空融合，得到高时空分辨率数据，结合地表语义信息，建立语义贝叶斯网络，利用语义贝叶斯网络实现对TVDI的预测。本发明的有益效果是：从贝叶斯网络的角度对一区域的干旱情况结合语义信息进行预测，在干旱预测方面提出了一个全新的可适用的方法，同样语义贝叶斯也可以适用于其他领域的预测，是一个可拓展，可多方面适用的预测方法。

摘要： 本发明公开了一种基于温度植被干旱指数(TVDI)的农业旱灾等级监测方法，包括如下步骤：(1)数据准备；(2)陆地表面温度(LST)数据重构；(3)农作物种植区归一化植被指数-陆地表面温度(NDVI-LST)特征空间构建；(4)TVDI计算；(5)基于TVDI的旱灾等级监测。本发明提出了基于多年背景值与区域波动值的LST数据重构方法，并针对农作物构建耕地区域多年NDVI-LST特征空间，计算了温度植被干旱指数，设计了基于监督分类思想的农作物旱灾等级监测模型进行旱灾等级遥感监测，该模型能够实时、较为准确地反映不同条件下作物受到的干旱胁迫程度，在农业旱灾的监测、预警及防范中具有重要意义。