農(nóng)業(yè)干旱是人類面臨的重要自然災(zāi)害之一,農(nóng)業(yè)干旱頻發(fā)給各國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來了巨大的威脅,特別是我國水資源極端匱乏的京津冀區(qū)域,多年來一直受農(nóng)業(yè)干旱的困擾。因此,系統(tǒng)研究京津冀區(qū)域干旱發(fā)生規(guī)律,對(duì)其進(jìn)行精確地評(píng)估,可為區(qū)域水資源供需調(diào)控、防旱減災(zāi)工作提供參考依據(jù),具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文基于遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)反演了京津冀地區(qū)2000-2016年SPEI、SPI、TVDI和VSWI四種干旱指數(shù),對(duì)干旱時(shí)空變化和四種干旱指數(shù)的適用性進(jìn)行了系統(tǒng)分析,并探討了 TVDI和VSWI對(duì)降水和氣溫變化的響應(yīng)關(guān)系,相關(guān)研究成果可為區(qū)域干旱防治提供技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐。主要研究成果如下:1.1月尺度和3月尺度SPEI和SPI值可以體現(xiàn)短期的干旱變化;12月尺度的SPEI和SPI值可以研究年際干旱變化,對(duì)下層的土壤水分和河流徑流量有較好的監(jiān)測(cè)。2.整體來看,多時(shí)間尺度的干旱指數(shù)均可以較好的反映京津冀區(qū)域干旱發(fā)生的程度,無論從年尺度還是季節(jié)尺度來看,四種干旱指數(shù)都呈現(xiàn)出隨著時(shí)間推進(jìn)干旱狀況逐步緩解的趨勢(shì)。SPI和SPEI變化趨勢(shì)相似,整體上干旱程度以輕旱為主,旱情主要集中在南部;TVDI和VSWI監(jiān)測(cè)的干旱頻率比... 

【文章來源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１控術(shù)路線??Ｆｉｇ．?１－１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ??

?河；ｔｅ工輕大學(xué)碩士學(xué)檢論文???＼?＊?滅??ｉ?＾?承德市?ｆ?Ｉ市級(jí)邊界線??ｐｒ?海拔（ｍ）??０?３５?７０?１４０?２１０?２８０??■?■?Ｍｉｌｅｓ??圖２－１研究區(qū)概況??Ｆｉｇ．?２－１?Ｓｕｒｖｅｙ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２．２數(shù)據(jù)來源??２．２．１遙感數(shù)據(jù)??ＭＯＤＩＳ產(chǎn)晶，主要來源為兩部分，一是從地理空間數(shù)據(jù)云中下載，從中獲取??ＮＤＶＩ月產(chǎn)品和地表溫度（ＬＳＴ）月產(chǎn)品。但由于該網(wǎng)站目前僅提供２０００年３??月到２０１６年５月的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，因此剩余的２０１６年６月至２０１６年１２月的ＭＯＤＩＳ??產(chǎn)品從ＮＡＳＡ官網(wǎng)上下載，由ＭＯＤ１１?Ａ２和ＭＹＤ１３Ａ３數(shù)據(jù)補(bǔ)充。其中，??ＭＯＤ１１Ａ２是基于１?ｋｍ地表溫度／發(fā)射率８天Ｌ３產(chǎn)品，時(shí)間范圍為２０１６年６月??至２０１７年１月ｆ采用最大合成法（ＭＶＣ）合成ＬＳＴ月產(chǎn)品，而ＭＹＤ１１Ａ３是分??別率為１?ｋｍ的ＮＤＶＩ?ＪＩ產(chǎn)品＞??２．２．２氣象數(shù)據(jù)??所用氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)均來源于中霄氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共亭服務(wù)網(wǎng)中的中國地面氣??候資料月值數(shù)據(jù)集，本文選�。玻埃埃埃玻埃保赌陾l件較好的４０個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行??研究，氣象站點(diǎn)分布如圖２－２所示。??８??

?第２聾數(shù)據(jù)獲取與研究方法???＼?張Ｉ口市?７??石豕莊市＾令?滄州市？?ｊ??？＇Ｊ？二令令－？??圖例??？?邯鄲市（??＾?？?□市級(jí)邊賊??０?３０?６０?１２０?１８０?２４０?？?氣象站點(diǎn)??Ｍｉｌｅｓ??圖２－２氣象站點(diǎn)分布??Ｆｉｇ．２－２?Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ?ｓｔａｔｉｏｎ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ??２．２．３?土壤數(shù)據(jù)??旬ｉ：壤濕度來自乎中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)的中國農(nóng)作物生長發(fā)育和??農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集，將每月三旬?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行平均來獲取每月的主壤相對(duì)濕度??數(shù)據(jù)，進(jìn)而求取年平均土壤濕度，６于土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)目前公開到２０１３年，??并且３月到１１月土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)較多，而２０００年－２００２和２０１３年土壤站點(diǎn)數(shù)??據(jù)缺測(cè)嚴(yán)重，因此研究時(shí)間段為２００３－２０１２年中３－１１月。??２．３研究方法??２．３．１最大合成法??最大值合成法ＭＶＣ（Ｍａｘｉｍｕｍ?Ｖａｌｕｅ?Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ）是將ＬＳＴ值進(jìn)行最大化處??理，可以有效消除云、太陽禽度角和大氣等因素造成的誤差，提高圖像的騰＾??對(duì)２０１６年中編號(hào)１６１？１８５四期數(shù)據(jù)最大值合成為６月ＬＳＴ數(shù)據(jù)、，編號(hào)１９３？２０９??四期數(shù)據(jù)最大值合成為７月ＬＳＴ數(shù)據(jù)，編號(hào)２１７－２４１四期數(shù)據(jù)最大值合成為８??９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2953686