基于LAI遥感产品的全球植被干旱指数开发与应用

发布时间：2020-06-20 05:29

【摘要】：干旱灾害是一种复杂且具有极大破坏力的自然灾害。叶面积指数(LAI)遥感产品直观的表征了植被生长状态,能够反映干旱对植被的影响。基于LAI遥感产品的植被干旱监测有助于旱灾早期预警,可以在一定程度上减缓旱灾影响,并可用来指导救灾和灾后重建,具有重要的科学意义和实用价值。本研究首先开展多套LAI遥感产品的比较分析,优选出精度最高的遥感产品,在此基础上开发出一套全球植被干旱指数,并将其应用于全球植被干旱事件的识别和特征提取,最后结合典型干旱事件分析了气象干旱 土壤水干旱 植被干旱的干旱传播特征。论文主要内容和成果如下:(1)开展了四套全球LAI产品(GLASS、MODIS、GLOBALBNU、GLOBALMAP)的精度评价分析。研究发现四种产品多年平均LAI在全球表现出较为一致的空间格局;从时间序列上看,四种产品对物候的反应基本一致,但MODIS产品呈现出较大的波动;以全球实测验证数据为基准,四种遥感产品都在农地和草地精度相对较高,但在混合森林和常绿针叶林精度较差;GLASS LAI在四种产品中精度最高,其R~2达到0.7,RMSE为0.96,因此选GLASS产品为基础数据开展植被干旱分析。(2)基于GLASS产品,利用百分位数排序和SAD(Severity-area-duration)方法开发出一套全球2001-2015年植被干旱指数产品LAIpct,并将其与广泛使用的基于MODIS NDVI的DSI产品比较。在全球尺度,LAIptc在干旱面积比例和干旱强度上均与DSI表现出较好的一致性;典型干旱事件对比分析结果表明两者都能刻画出植被干旱事件的发展特征,但LAIpct表现的干旱发展过程更加稳定和平滑,更接近于物理事实。(3)基于LAIpct开展全球植被干旱事件识别和特征提取。在2001-2015年间LAIpct共监测到1066场干旱,其中以短期干旱(80天或160天)为主,且全球大部分地区均能监测到至少一次短期干旱。长期干旱(1年以上)共监测到49场,主要分布于澳大利亚、非洲、南美、北美中西部、亚洲西部和南部地区;最长的干旱持续4年,发生在澳大利亚。北美中部美国和加拿大交界处旱灾发生次数最多,达15次。(4)在全球逐像元尺度分析了植被干旱指数LAIpct与气象干旱指数SPI的相关性和滞后期,发现LAIpct与SPI在全球99%以上区域呈现显著正相关;不同的地表覆盖类型呈现出不同的滞后期:森林的平均滞后期在4-8个月左右,灌木林为3.75个月,稀疏草原为2.79个月,草地为2.28个月,农地为1.95个月,这在一定程度上反映出不同的生态系统对气象干旱的响应特征。同时,在农地类型中,雨养农地和灌溉农地滞后时间均值分别为1.91和2.37个月,表明人为干预也会影响到作物对气象干旱的响应特征。(5)针对典型干旱事件开展了综合使用气象干旱指数(SPI、PDSI)、土壤干旱指数(SSMI)和植被干旱指数(LAIpct)的干旱传播特征分析。结果表明,综合利用SPI、PDSI、SSMI和LAIpct可以揭示旱灾传播过程:植被干旱一般先由气象干旱引起,导致土壤水干旱,最终植被因受到水分胁迫而产生干旱。不同的干旱指数,反映出干旱事件的不同侧面和不同的发展阶段,因而指数的组合和综合利用是实现动态监测旱灾传播过程的重要手段,可为灾害预警、减灾抗灾和指导灾害恢复重建提供重要的科技支撑。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P407;Q948
【图文】：

和植被干旱的滞后期，再通过典型干旱事件分析不同地表覆盖类型下植被干旱与降水、温度、土壤水等不同干旱指数之间的关系；第六章为结论和展望。图1.1 研究技术路线图

第 2 章 遥感叶面积指数数据段则选取四种数据重叠的年份 2001-2015。2.1.2 地表覆盖数据采用 MODIS MCD12C1 产品，空间分辨率 0.05 度，由 MOD12C1 500m 产升尺度得到。该数据每年更新一次，根据 LAI 产品的时段，本研究中选取 2010的地表覆盖数据。产品包含三个分类体系，IGBP[64]、UMD[65]和 LAI/FPAR[66]。研究选取第一种分类体系，包括 9 种植被类型（常绿针叶林、常绿阔叶林、落阔叶林、落叶针叶林、混合森林、灌木林、稀树草原、草地、农地）和 5 种非被类型（水体、永久湿地、城市、冰雪、裸地），具体全球分布情况如图 2.1。了匹配四种 LAI 产品，需要将该数据从 0.05 度升尺度到 0.08 度。考虑到 0.08 度网未必包含整数个 0.05 度格网，这里做法是先采用最邻近法降尺度到 0.01 度，统计 0.08 度格网内不同地表类型的比例，最终选取比例最大的类型作为 0.08 度网的代表地类。

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 许玲燕;王慧敏;陈军飞;仇蕾;;基于农作物生长季的干旱指数巨灾期权契约设计研究[J];干旱区资源与环境;2018年07期

2 崔一杰;徐晋峰;李春华;;玉米干旱天气指数保险产品设计及应用分析[J];赤子(下旬);2016年05期

3 王文;黄瑾;崔巍;;云贵高原区干旱遥感监测中各干旱指数的应用对比[J];农业工程学报;2018年19期

4 许玲燕;王慧敏;仇蕾;;基于农作物生长季的干旱指数巨灾期权定价模型及其应用[J];保险研究;2018年06期

5 王展鹏;宋立生;兰子焱;杨梦颖;鲁丹;;考虑下垫面类型的干旱指数比较研究[J];遥感技术与应用;2019年04期

6 王玉莹;魏建洲;;四种干旱指数在黄土高原地区的适用性分析[J];甘肃科技;2019年01期

7 赵福年;王润元;王莺;王鹤龄;张凯;赵鸿;;干旱过程、时空尺度及干旱指数构建机制的探讨[J];灾害学;2018年04期

8 张剑侠;孙彦坤;王晨轶;纪仰慧;;黑龙江省近30a干旱发生规律及趋势分析[J];黑龙江气象;2010年01期

9 刘立杰;;基于三种干旱指数在东北地区的应用及相关性探析[J];黑龙江水利科技;2018年03期

10 吴景峰;;衡水市蒸发特性及干旱指数分析[J];水科学与工程技术;2018年05期

相关会议论文 前10条

1 粟晓玲;牛纪苹;;西北内陆河流域干旱指数的时空变化趋势[A];水科学前沿与中国水问题对策——第十三届中国水论坛论文集[C];2015年

2 王晨轶;纪仰慧;金磊;朱海霞;姜丽霞;闫平;李帅;;2009年黑龙江省干旱分析及评估[A];第31届中国气象学会年会S5 干旱灾害风险评估与防控[C];2014年

3 王梓曦;米晓霞;;干旱指数法的应用与分析[A];科技创新与水利改革——中国水利学会2014学术年会论文集（上册）[C];2014年

4 张爱英;崔秀兰;赵玉金;张善君;谢考现;;用土壤含水率法分析山东干旱[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“农业气象与生态环境”分会论文集[C];2003年

5 梁平;冯晓云;韦波;;黔东南夏季干旱指数及气候规律研究[A];2005年泛珠三角气象学术研讨会论文选集[C];2005年

6 霍瑞利;屈右铭;蒋德明;韩沁哲;;利用MODIS数据进行湖南山丘区干旱监测的研究[A];华中区域气象中心成立20周年学术交流会议论文集[C];2009年

7 霍瑞利;屈右铭;蒋德明;韩沁哲;;利用MODIS数据进行湖南山丘区干旱监测的研究[A];中国气象学会2008年年会干旱与减灾——第六届干旱气候变化与减灾学术研讨会分会场论文集[C];2008年

8 王志南;朱筱英;柳达平;杨昌年;顾永顺;;汛期干旱动态监测方法探讨[A];粮食安全与现代农业气象业务发展——2008年全国农业气象学术年会论文集[C];2008年

9 王有民;张强;邹旭恺;;干旱指标研究进展及国家级干旱监测业务介绍[A];中国气象学会2007年年会气候学分会场论文集[C];2007年

10 谢五三;田红;;气候变暖背景下安徽省干旱时空特征分析[A];第27届中国气象学会年会副热带季风与气候变化分会场论文集[C];2010年

相关博士学位论文 前6条

1 杜灵通;基于多源空间信息的干旱监测模型构建及其应用研究[D];南京大学;2013年

2 张良;基于陆面模式的干旱监测技术及其在我国的应用效果研究[D];兰州大学;2016年

3 张翔;面向干旱监测应用的星地多传感器协同方法研究[D];武汉大学;2017年

4 王楠;植物适应干旱梯度变化的水分利用效率和氮磷计量机制研究[D];浙江大学;2013年

5 齐蕊;鄂尔多斯高原生态水文指数与地下水的关系研究[D];中国地质大学(北京);2017年

6 Muhammad Imran Khan;气候变化条件下中国松花江流域气候趋势与干旱行为时空特征分析[D];东北农业大学;2017年

相关硕士学位论文 前10条

1 程双飞;基于无人机遥感的青贮夏玉米干旱指数监测及旱情信息反演[D];西北农林科技大学;2019年

2 李昕璐;基于LAI遥感产品的全球植被干旱指数开发与应用[D];清华大学;2017年

3 程清平;基于网格的贵州省干旱时空变化特征与旱灾风险评估[D];福建师范大学;2017年

4 茅海祥;五种干旱指数在淮河流域的适用性研究[D];南京信息工程大学;2012年

5 杨丽;山东省小麦玉米干旱指数保险研究[D];南京信息工程大学;2013年

6 章杰;秦岭地区气候变化趋势及未来情景气温统计降尺度模拟[D];西北大学;2013年

7 段莹;三种干旱指标在江淮及长江中下游地区的适应性研究[D];南京信息工程大学;2013年

8 包欣;基于多源数据的旱情监测方法研究[D];安徽理工大学;2013年

9 张婧娴;综合多源遥感数据的干旱监测模型研究[D];南京信息工程大学;2015年

10 李兴阳;宁夏干旱预警方法研究[D];南京信息工程大学;2012年

本文编号：2721949