利用遥感信息研究西藏地区主要植被年内和年际变化规律

利用1982～2000年NOAA-AVHRR月合成NDVI遥感资料和相关气象台站数据对我国西藏地区的稀疏草地、浓密草地和Tebit森林等主要植被的变化进行了初探。利用月合成NDVI的多年平均值分析了植被指数年内季节性变化规律及其与气候因子的关系,利用多年月合成NDVI的标准差描述了NDVI年际间波动情况。结果表明,在西藏地区,浓密草地和Tebit森林的NDVI植被指数年内变化规律呈明显的季节性,而稀疏草地则不明显;在年际变化方面,浓密草地月合成NDVI值波动幅度最大,Tebit森林次之,稀疏草地最小,且波动幅度较大的月份集中在NDVI值较高的植被生长季节6～10月份。     

基于NOAA PAL数据集的地表蒸散遥感估算方法

基于NOAA AVHRR气象卫星长时间序列10 d合成的PAL数据集（分辨率8 km×8 km）以及地表能量平衡原理和“VI-T_s”方法,建立了地表蒸散的遥感估算方法,该方法不需要地面气象观测数据的支持,所需参数可直接从遥感数据反演或推算,并选择国际上著名的遥感蒸散模型——SEBS模型对新建模型进行了验证比较.结果表明：新建模型和SEBS模型模拟的地表蒸散值及其季节性变化趋势非常一致,说明新构建模型的模拟结果比较可靠,能够反映地表蒸散的实际情况.新建地表蒸散遥感估算模型可操作性强,为利用长时间序列的卫星遥感数据研究我国乃至全球地表蒸散的时空变化规律提供了一个新的途径.     

遥感数据支持下不同地表覆盖的区域蒸散

将地表能量平衡系统(SEBS)扩展成遥感日蒸散估算模型，利用MODIS遥感数据估算了黄淮海地区的区域蒸散，并在地理信息系统的支持下分析了不同地表覆盖下的区域蒸散统计分布特征.在缺乏各地表覆盖类型相应蒸散量实测值进行对比的情况下，以2001年4月17日估算的日蒸散量为例，通过各地表覆盖类型日蒸散量间的相互对比分析表明，SEBS估算的区域日蒸散量具有一定的合理性.分析结果表明：在黄淮海地区，荒地具有最低的蒸散量；森林、灌木、草地等地表覆盖类型具有中等的蒸散量；而水体、湿地以及耕地具有较高的蒸散量.可能由于包含绿地和水面，城镇用地的蒸散量也较高.土壤含水量的空间差异性导致森林、灌木、草地和耕地等地表覆盖类型的蒸散量具有明显的空间差异性.耕地蒸散量的空间差异性可以为制定合理、高效的农田灌溉计划提供指示作用.SEBS遥感日蒸散模型的局限性在于有可能低估水体和湿地等地表覆盖类型的蒸散量.     

作物缺水指数法的简化及在干旱遥感监测中的应用

从能量平衡原理出发,对潜在蒸散的计算进行了简化,从而对作物缺水指数法干旱遥感监测模型进行了简化、简化后的模型涉及因子减少,计算量明显降低,更接近于实际应用．利用该方法及NOAA/AVHRR卫星遥感资料和有关气象要素资料,对陕西省关中地区春季干旱进行了监测．结果表明,简化后的作物缺水指数法仍然充分考虑了下垫面的植被覆盖状况和地面风速、水汽压等气象要素,对该区春季干旱的监测效果好于使用植被供水指数法的监测效果．从简化后模型的计算量、时效响应和实际对比结果来看,该简化模型可以进行实际应用．另外,在计算过程中局部出现了CWSI>1的情况,这在实际中是不可能的,文中对此也进行了初步讨论．     

华北地区土壤水分的时空变化特征

土壤水分是重要的水文参数,也是水循环、气候变化等研究的基本要素。本研究利用中国气象局新一代自动土壤水分观测网逐小时土壤水分观测数据,分析2013—2019年间华北地区土壤水分的时空分布和变化趋势及其与降水和温度的关系。结果表明: 研究期间,华北地区10~100 cm土层土壤水分整体呈波动下降趋势,尤以100 cm根区土壤水分减少最明显。华北地区不同深度土壤水分空间分布均呈东南高、西北低的特征。10 cm土层63%面积缺墒。不同深度土壤水分随季节变化明显,夏季各层土壤水分达到最高,墒情适宜,春季土壤水分处于低值。土壤水分与降水和温度均具有较好的响应关系,随着土壤深度的增加相关性逐渐减弱,且土壤水分对降水的响应比对气温的响应更显著。     

干旱监测指数研究

日益严重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府部门共同关注的热点,它直接威胁着人类的生存环境.而干旱监测,尤其是遥感干旱监测,一直是科学界公认的难题.本文对传统的干旱监测指数如帕尔默干旱指数、作物湿度指数、标准降水指数、地表水分供应指数的优缺点进行评述;将遥感干旱监测指数分成2类,一类是基于地表反射率和发射率的干旱监测指数;另一类是基于地表水和能量平衡模型的干旱监测指数,详细介绍了这2类干旱遥感监测指数的原理、方法以及适用范围.对各种干旱监测指数存在的问题以及干旱监测的发展趋势进行了探讨.