【摘要】：干旱被認為是自然災害中最復雜但是了解的最少的現(xiàn)象之一,并且給人類帶來嚴峻的社會、經(jīng)濟和環(huán)境問題。隨著干旱發(fā)生的頻率和影響,國際上對干旱的研究熱度也越來越大。隨著遙感技術的應用和發(fā)展,許多科學家建立了不同類型、不同特點的基于遙感技術的干旱監(jiān)測指數(shù)。然而不同指數(shù)的建立對數(shù)據(jù)有不同的要求,不同的量化干旱的方法具有各自不同的特點,不同的干旱監(jiān)測指數(shù)也適用于不同的情況。遙感干旱監(jiān)測指數(shù)的靈敏度可能受特定環(huán)境條件的影響。研究各個干旱指數(shù)的敏感性和適用性不僅有助于我們更好地了解干旱事件,全面分析干旱指數(shù),而且可以幫助我們更好地分析干旱指數(shù)建立機理,建立更高精度的遙感干旱指數(shù)。因此驗證對比各種已經(jīng)建立的干旱指數(shù)具有重要意義。另外,隨著各種干旱指數(shù)的建立,如何在大量的干旱監(jiān)測信息中找到簡單有效的遙感信息,建立簡單易行的干旱監(jiān)測指數(shù)勢在必行。針對上述問題,本文以美國大陸地區(qū)不同氣候子區(qū)域為研究區(qū)域,基于不同的遙感數(shù)據(jù)源,利用不同的方法建立了多種干旱監(jiān)測指數(shù),通過對不同干旱指數(shù)在不同氣候條件下的干旱監(jiān)測效果進行對比分析,總結了不同干旱指數(shù)監(jiān)測干旱的敏感性及適用性。同時分析一些基于簡單數(shù)據(jù)輸入的指數(shù)監(jiān)測干旱的適用性�；谝陨纤悸�,本文的主要研究成果和結論如下:(1)對比傳統(tǒng)遙感干旱指數(shù)在不同氣候條件下干旱監(jiān)測的敏感性與適用性。遙感干旱指數(shù)和站點的干旱指數(shù)差異很大,而綜合干旱指數(shù)與基于指數(shù)的單一干旱指數(shù)的相關性更強。干旱指數(shù)能夠較好的監(jiān)測2011年7月和2012年7月在整個國家的主要干旱事件。綜合干旱指數(shù)顯示的干旱情況的區(qū)域比USDM數(shù)據(jù)更大�；赩UA的SMCI與基于站點的干旱指數(shù)的相關性大于基于NSIDC的SMCI,基于MODIS的TCI與基于站點的干旱指數(shù)的相關性高于基于VUA的TCI。為了比較不同氣候劃子區(qū)域的干旱指數(shù),作為短時間尺度干旱指數(shù),PCI是一個不錯的選擇,因為它與基于站點的指數(shù)更相關。VCI不適于監(jiān)測潮濕地區(qū)的干旱,因為它可能受大氣變化的強烈影響。然而,對于低緯度,半干旱氣候,VCI比其他方法更可靠。在監(jiān)測沙漠環(huán)境時應避免使用TCI,在密集植被覆蓋的地區(qū)應避免使用SMCI。本文所研究的綜合干旱指數(shù)在它們之間幾乎沒有變化,并且經(jīng)驗加權被證明是綜合多個單一指數(shù)的合適方法。綜合指數(shù)的未來發(fā)展可以側重于基于氣候的經(jīng)驗加權。(2)基于VIUPD的植被狀況指數(shù)(VCI)在美國大陸的干旱監(jiān)測驗證�；赩IUPD的VCI與生長季節(jié)的不同子時間段和更大數(shù)量的氣候子區(qū)域中的站點干旱指數(shù)具有最強的相關性,其r值比基于NDVI的VCI更高。這表明VIUPD具有監(jiān)測不同環(huán)境中的干旱的潛力。與其他單一的遙感干旱指數(shù)(TCI,PCI和SMCI)相比,基于VIUPD的VCI更適合于長時間尺度的干旱監(jiān)測,如農(nóng)業(yè)干旱。基于VIUPD的VCI還可以克服SMCI的一些缺陷,用于在具有高密度植被覆蓋的區(qū)域中的短時間尺度干旱監(jiān)測。由于VIUPD可以利用所有觀測波段的信息,所以基于VIUPD的VCI可以被視為增強型VCI�；赩IUPD的VCI被推薦作為在CONUS溫暖地區(qū)長時間尺度干旱的最佳單一遙感干旱指數(shù)。(3)遙感熒光數(shù)據(jù)干旱監(jiān)測的敏感性分析。在基于遙感數(shù)據(jù)的干旱指數(shù)與基于站點的干旱指數(shù)的一致性空間分布對比結果來看,SIF數(shù)據(jù)的空間分辨率越高,其和站點干旱指數(shù)的一致性并不越好,總體來講,空間分辨率更高的SIF*數(shù)據(jù)并沒有表現(xiàn)出比SIF數(shù)據(jù)更好的干旱監(jiān)測效果。SIF數(shù)據(jù)和SIF*數(shù)據(jù)在與基于站點的干旱監(jiān)測情況的相關性與基于MODIS數(shù)據(jù)的VCI數(shù)據(jù)的表現(xiàn)尚存在一定的差距。SIF*數(shù)據(jù)雖然融合了GOME-2的SIF以及MYD13C2,MOD16A2、MYD11C3數(shù)據(jù),但在與基于站點的干旱指數(shù)監(jiān)測干旱的一致性方面,并沒有得到顯著的提高。(4)基于MODIS數(shù)據(jù)的BVI指數(shù)對2011和2012年干旱情況的響應分析�？傮w來講,NDVI在全年的變化中比BVI在全年的變化幅度較弱。同時通過對比分析可以得出,BVI能在一定程度上響應干旱事件的發(fā)生,干旱發(fā)生時BVI的值會減小。有時BVI的變化趨勢也會跟干旱事件發(fā)生的趨勢出現(xiàn)不一致的情況,但是從整體來講,BVI隨干旱事件發(fā)生的變化比NDVI的變化更為活躍。
【圖文】：

3.1 研究區(qū)分布，其中 US-ARM, US-Aud, US-KFS, US-FR2,US-Kon, US-Ro3 and US-V通量站點名。.1.2 站點干旱指數(shù)本章研究選擇了三個廣泛使用的基于站點的干旱指數(shù)來評價基于遙感的，即 PDSI，水分異常指數(shù)（Z 指數(shù)）和 SPI。美國國家氣候數(shù)據(jù)中心（NCD了從 1895 年至今的月尺度 Z 指數(shù)，PDSI 和 SPI 的數(shù)據(jù)（http：//www1.na.gov/pub/data/cirs/）。 這三個站點指數(shù)已被廣泛用于評估遙感測干旱own et al., 2008; Rhee et al., 2010; Son et al., 2012)。PDSI 和 Z 指數(shù)是根據(jù)壤算法計算得到，該算法不僅需要每日空氣溫度和降水數(shù)據(jù)的時間序列，關于土壤的可用水含量信息。 第 i 個月的 Z 指數(shù)可用公式計算：, i i iZ d K

圖 3.2 基于 VIUPD 的 VCI 和基于 NDVI 的 VCI 監(jiān)測 2011 年干旱情況圖 3.3 描述了基于 NDVI 的 VCI 和基于 VIUPD 的 VCI 的空間一致性和平均數(shù)。在空間上，基于 NDVI 的 VCI 與 SPI-1，SPI-2 和 Z-指數(shù)的相關性比，SPI-3，SPI-6 和 SPI-9 的相關性要強。高相關值（r> 0.7）的區(qū)域主要位部地區(qū)，如德克薩斯州，新墨西哥州和亞利桑那州。由于環(huán)境因素如年平量，滲透率和灌溉的強烈影響，基于 NDVI 的 VCI 在美國西北部和東北部較低。如圖 3.3 所示，一般來說，基于 VIUPD 的 VCI 的空間一致性類似于DVI 的 VCI，但是基于 VIUPD 的 VCI 與站點干旱的相關性高的區(qū)域明顯多 NDVI 的 VCI。然而，對于基于 VIUPD 的 VCI 來說，高相關值（r> 0.7）主要位于南部地區(qū)（如德克薩斯州）、西部地區(qū)（如加利福尼亞和內(nèi)華達）南部的溫度相對較高地區(qū)（例如佛羅里達）�；� NDVI 的 VCI 在濕潤地區(qū)性較弱，，而基于 VIUPD 的 VCI 在濕潤地區(qū)的表現(xiàn)更佳。與基于 NDVI 的 V
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P426.616;P407

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7 黃強;陳子q

本文編號：2583636