【摘要】：干旱災(zāi)害是一種復(fù)雜且具有極大破壞力的自然災(zāi)害。葉面積指數(shù)(LAI)遙感產(chǎn)品直觀的表征了植被生長狀態(tài),能夠反映干旱對植被的影響。基于LAI遙感產(chǎn)品的植被干旱監(jiān)測有助于旱災(zāi)早期預(yù)警,可以在一定程度上減緩旱災(zāi)影響,并可用來指導(dǎo)救災(zāi)和災(zāi)后重建,具有重要的科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。本研究首先開展多套LAI遙感產(chǎn)品的比較分析,優(yōu)選出精度最高的遙感產(chǎn)品,在此基礎(chǔ)上開發(fā)出一套全球植被干旱指數(shù),并將其應(yīng)用于全球植被干旱事件的識(shí)別和特征提取,最后結(jié)合典型干旱事件分析了氣象干旱 土壤水干旱 植被干旱的干旱傳播特征。論文主要內(nèi)容和成果如下:(1)開展了四套全球LAI產(chǎn)品(GLASS、MODIS、GLOBALBNU、GLOBALMAP)的精度評價(jià)分析。研究發(fā)現(xiàn)四種產(chǎn)品多年平均LAI在全球表現(xiàn)出較為一致的空間格局;從時(shí)間序列上看,四種產(chǎn)品對物候的反應(yīng)基本一致,但MODIS產(chǎn)品呈現(xiàn)出較大的波動(dòng);以全球?qū)崪y驗(yàn)證數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),四種遙感產(chǎn)品都在農(nóng)地和草地精度相對較高,但在混合森林和常綠針葉林精度較差;GLASS LAI在四種產(chǎn)品中精度最高,其R~2達(dá)到0.7,RMSE為0.96,因此選GLASS產(chǎn)品為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)開展植被干旱分析。(2)基于GLASS產(chǎn)品,利用百分位數(shù)排序和SAD(Severity-area-duration)方法開發(fā)出一套全球2001-2015年植被干旱指數(shù)產(chǎn)品LAIpct,并將其與廣泛使用的基于MODIS NDVI的DSI產(chǎn)品比較。在全球尺度,LAIptc在干旱面積比例和干旱強(qiáng)度上均與DSI表現(xiàn)出較好的一致性;典型干旱事件對比分析結(jié)果表明兩者都能刻畫出植被干旱事件的發(fā)展特征,但LAIpct表現(xiàn)的干旱發(fā)展過程更加穩(wěn)定和平滑,更接近于物理事實(shí)。(3)基于LAIpct開展全球植被干旱事件識(shí)別和特征提取。在2001-2015年間LAIpct共監(jiān)測到1066場干旱,其中以短期干旱(80天或160天)為主,且全球大部分地區(qū)均能監(jiān)測到至少一次短期干旱。長期干旱(1年以上)共監(jiān)測到49場,主要分布于澳大利亞、非洲、南美、北美中西部、亞洲西部和南部地區(qū);最長的干旱持續(xù)4年,發(fā)生在澳大利亞。北美中部美國和加拿大交界處旱災(zāi)發(fā)生次數(shù)最多,達(dá)15次。(4)在全球逐像元尺度分析了植被干旱指數(shù)LAIpct與氣象干旱指數(shù)SPI的相關(guān)性和滯后期,發(fā)現(xiàn)LAIpct與SPI在全球99%以上區(qū)域呈現(xiàn)顯著正相關(guān);不同的地表覆蓋類型呈現(xiàn)出不同的滯后期:森林的平均滯后期在4-8個(gè)月左右,灌木林為3.75個(gè)月,稀疏草原為2.79個(gè)月,草地為2.28個(gè)月,農(nóng)地為1.95個(gè)月,這在一定程度上反映出不同的生態(tài)系統(tǒng)對氣象干旱的響應(yīng)特征。同時(shí),在農(nóng)地類型中,雨養(yǎng)農(nóng)地和灌溉農(nóng)地滯后時(shí)間均值分別為1.91和2.37個(gè)月,表明人為干預(yù)也會(huì)影響到作物對氣象干旱的響應(yīng)特征。(5)針對典型干旱事件開展了綜合使用氣象干旱指數(shù)(SPI、PDSI)、土壤干旱指數(shù)(SSMI)和植被干旱指數(shù)(LAIpct)的干旱傳播特征分析。結(jié)果表明,綜合利用SPI、PDSI、SSMI和LAIpct可以揭示旱災(zāi)傳播過程:植被干旱一般先由氣象干旱引起,導(dǎo)致土壤水干旱,最終植被因受到水分脅迫而產(chǎn)生干旱。不同的干旱指數(shù),反映出干旱事件的不同側(cè)面和不同的發(fā)展階段,因而指數(shù)的組合和綜合利用是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測旱災(zāi)傳播過程的重要手段,可為災(zāi)害預(yù)警、減災(zāi)抗災(zāi)和指導(dǎo)災(zāi)害恢復(fù)重建提供重要的科技支撐。
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P407;Q948
【圖文】：

和植被干旱的滯后期，再通過典型干旱事件分析不同地表覆蓋類型下植被干旱與降水、溫度、土壤水等不同干旱指數(shù)之間的關(guān)系；第六章為結(jié)論和展望。圖1.1 研究技術(shù)路線圖

第 2 章 遙感葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)段則選取四種數(shù)據(jù)重疊的年份 2001-2015。2.1.2 地表覆蓋數(shù)據(jù)采用 MODIS MCD12C1 產(chǎn)品，空間分辨率 0.05 度，由 MOD12C1 500m 產(chǎn)升尺度得到。該數(shù)據(jù)每年更新一次，根據(jù) LAI 產(chǎn)品的時(shí)段，本研究中選取 2010的地表覆蓋數(shù)據(jù)。產(chǎn)品包含三個(gè)分類體系，IGBP[64]、UMD[65]和 LAI/FPAR[66]。研究選取第一種分類體系，包括 9 種植被類型（常綠針葉林、常綠闊葉林、落闊葉林、落葉針葉林、混合森林、灌木林、稀樹草原、草地、農(nóng)地）和 5 種非被類型（水體、永久濕地、城市、冰雪、裸地），具體全球分布情況如圖 2.1。了匹配四種 LAI 產(chǎn)品，需要將該數(shù)據(jù)從 0.05 度升尺度到 0.08 度�？紤]到 0.08 度網(wǎng)未必包含整數(shù)個(gè) 0.05 度格網(wǎng)，這里做法是先采用最鄰近法降尺度到 0.01 度，統(tǒng)計(jì) 0.08 度格網(wǎng)內(nèi)不同地表類型的比例，最終選取比例最大的類型作為 0.08 度網(wǎng)的代表地類。

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本文編號：2721949