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基于遥感干旱指数与叶绿素荧光的农业干旱预警研究

2020-12-02阅读(714)

基于遥感干旱指数与叶绿素荧光的农业干旱预警研究

论文摘要

干旱是近几十年来频繁发生的自然灾害之一,不仅危害自然环境,还给经济发展带来巨大影响。内蒙古和蒙古地区地处干旱半干旱地带,常年受干旱的影响,并且该地区主要以农牧业为主,水资源稀缺,影响农牧业的发展以及人类的正常生活,所以加强研究区的干旱监测及预警研究,对抗旱防旱工作有着积极的作用。本文选取2014-2018年的MOD11A2数据和MOD13A2数据,通过地表温度（Land Surface Temperature,LST）和植被指数（Vegetation Index,NDVI）之间的关系,建立温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Drought Index,TVDI）干旱监测模型,并且进行干旱等级划分,通过干旱等级划分,能直接了解研究区内干旱分布状况,及时有效的对研究区进行旱情监测。同时结合日光诱导叶绿素荧光（Solar Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF）产品,选择蒙古高原东部地区以及内蒙古东北部地区两个典型区域,根据NDVI与SIF之间的关系,建立基于植被距平百分率和荧光距平百分率的干旱预警指数模型,进行干旱监测和预警研究,能有效的为研究区的抗旱防旱工作带来准确的科学依据。结果表明,本文使用地表温度数据和植被指数数据,通过波段运算建立一定的Ts-NDVI特征空间,同时计算温度植被干旱指数（TVDI）,通过对2014-1018年的数据进行分析,建立的干湿边拟合图大致呈梯形形状,符合理论模型研究。通过干旱等级划分2014-2018年整体受旱区域占总研究区面积的90%以上,比较五年内受旱分布情况,五月份受旱程度最大,其次是六月,所以从五月开始就要加强抗旱措施,以免遭受更大影响;从通过SIF土壤湿度进行对比分析,SIF与土壤湿度的相关系数R2>0.5,由此可以说明两者之间存在良好的相关性;通过SIF与NDVI相比较,发现SIF与NDVI之间存在着一定的差异,NDVI的最高值出现的时间大约在7月中旬左右,SIF的最高值最早出现的时间大约在6月下旬左右,SIF的最高值出现的时间略早于NDVI值出现的时间,SIF比NDVI更加敏感,能提前反应植被变化。由此建立基于植被距平百分率和荧光距平百分率综合干旱预警模型,通过模型建立能很好的预测下一月份的干旱发生情况,该模型能够对研究区内干旱情况进行有效的预警。遥感干旱指数与叶绿素荧光的结合弥补了单一方法的不足,使干旱监测预警结果更加合理和准确,对农业干旱预警和损失评估有着重要意义。

论文目录

  • 中文摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 干旱监测研究现状
  •   1.3 干旱预警研究进展
  •   1.4 研究目的及内容
  •     1.4.1 研究目的
  •     1.4.2 研究内容
  •   1.5 论文组织结构
  • 第2章 研究区概况与数据介绍
  •   2.1 研究区介绍
  •   2.2 MODIS数据介绍
  •     2.2.1 地表温度
  •     2.2.2 植被指数
  •   2.3 GOME-2 L2 数据介绍
  •   2.4 土壤湿度数据
  •   2.5 本章小结
  • 第3章 干旱监测预警方法研究
  •   3.1 温度植被干旱指数（TVDI）
  •   3.2 干湿边方程拟合
  •   3.3 干旱等级划分
  •   3.4 荧光数据处理
  •   3.5 土壤湿度
  •   3.6 干旱预警模型
  •   3.7 本章小结
  • 第4章 蒙古高原典型地区干旱监测预警结果与分析
  •   4.1 温度植被干旱指数—干湿边拟合图
  •   4.2 干旱等级划分
  •   4.3 荧光分布图
  •   4.4 SIF与 NDVI、土壤湿度之间的关系
  •     4.4.1 内蒙古地区分析
  •     4.4.2 蒙古地区分析
  •   4.5 干旱预警指标的确定
  •     4.5.1 植被距平百分率
  •     4.5.2 荧光距平百分率
  •   4.6 干旱预警等级确定
  •   4.7 干旱预警结果分析
  •   4.8 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 高雅

    导师: 王晓飞

    关键词: 遥感干旱指数,叶绿素荧光,干旱监测,干旱预警

    来源: 黑龙江大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

    专业: 气象学,工业通用技术及设备,农业基础科学,植物保护,自动化技术,自动化技术

    单位: 黑龙江大学

    基金: 国家自然科学基金项目“耦合遥感与作物生长模型的农业干旱预警研究(41871282)”

    分类号: S423;TP79;TP277

    DOI: 10.27123/d.cnki.ghlju.2019.001045

    总页数: 69

    文件大小: 3501K

    下载量: 224

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