郝曉雷

摘要? ? 在全球變暖的氣候背景下，近年來(lái)干旱頻發(fā)且不斷加劇，給人類(lèi)的生產(chǎn)生活造成了嚴(yán)重的影響。本文基于遙感原理，介紹了歸一化植被指數(shù)、溫度狀態(tài)指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化降雨指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化降雨蒸散指數(shù)等幾種常見(jiàn)的干旱指數(shù)，綜述了運(yùn)用不同干旱指數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的實(shí)踐應(yīng)用。最后，針對(duì)目前研究中存在的問(wèn)題，對(duì)今后研究的主要方向作出了展望。

關(guān)鍵詞? ? 干旱;遙感;監(jiān)測(cè)方法;干旱指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)? ? S127;S423? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? ? A

文章編號(hào)? ?1007-5739（2020）02-0193-01? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

Abstract? ? Under the background of global warming，drought frequently occurs and intensifies in recent years，which has a serious impact on human production and life. Based on the principle of remote sensing，this paper introduced several common drought indexes such as normalized vegetation index，temperature condition index，standardized precipitation index and standardized precipitation evapotranspiration index，and summarized the practical application of different drought indexes in monitoring. Finally，in view of the existing problems in the current research，the main research directions in the future were prospected.

Key words? ? drought;remote sensing;monitoring method;drought index

我國(guó)作為干旱氣象災(zāi)害嚴(yán)重的國(guó)家之一，降水量不能滿足農(nóng)作物的需求、并且有逐年減少的趨勢(shì)，干旱事件頻繁發(fā)生，對(duì)社會(huì)造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測(cè)方法主要是對(duì)監(jiān)測(cè)站的單點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，監(jiān)測(cè)速度慢，范圍有限，難以滿足實(shí)時(shí)、大范圍旱情監(jiān)測(cè)的要求[1]。近年來(lái)，由于遙感技術(shù)具備覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)連續(xù)強(qiáng)、客觀、及時(shí)、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)點(diǎn)，成為干旱監(jiān)測(cè)中最具前景的技術(shù)手段，可以彌補(bǔ)地面站監(jiān)測(cè)的不足。同時(shí)，隨著航空航天技術(shù)和數(shù)據(jù)通訊技術(shù)的發(fā)展，干旱監(jiān)測(cè)的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)源越來(lái)越豐富。

1? ? 遙感數(shù)據(jù)源

自1972年第一顆地球資源衛(wèi)星發(fā)射，遙感數(shù)據(jù)逐漸增多，數(shù)據(jù)的功能和用途也在不斷完善。目前可用于干旱監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)主要有NOAA/AVHRR、MOD13A3、MOD11A2、MERSI、Landsat8等。根據(jù)研究的目的、方法及精度的不同，可以選擇不同的遙感數(shù)據(jù)[2]。

2? ? 遙感干旱監(jiān)測(cè)方法

2.1? ? 干旱指數(shù)

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)干旱遙感監(jiān)測(cè)做了大量的研究，相關(guān)學(xué)者已經(jīng)研究了一系列的干旱遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)，如歸一化植被指數(shù)（NDVI）、植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）、溫度狀態(tài)指數(shù)（TCI）以及溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）等[1]，對(duì)于干旱的監(jiān)測(cè)方法應(yīng)用最廣泛的主要有帕爾默干旱指數(shù)（PDSI）、標(biāo)準(zhǔn)化降雨指數(shù)（SPI）和標(biāo)準(zhǔn)化降雨蒸散指數(shù)（SPEI）[3]。提取諸多算法，如植被參數(shù)信息分析、微波遙感法和土壤熱慣量分析等。

2.2? ? 研究方法相關(guān)應(yīng)用

季建萬(wàn)等[4]利用Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)山東半島東北部地區(qū)進(jìn)行干旱遙感監(jiān)測(cè)，得出研究區(qū)干旱等級(jí)逐漸增加，干旱不斷加強(qiáng)的結(jié)論。劉玉琴等[5]分別運(yùn)用不同植被指數(shù)（EVI和NDVI指數(shù)）構(gòu)建地表溫度-植被干旱指數(shù)（TVDI），對(duì)福州地區(qū)土壤干濕狀況進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明前者監(jiān)測(cè)精度更高。王? 嬌等[6]利用經(jīng)過(guò)DEM校正后的地表溫度構(gòu)建改進(jìn)型地表溫度-植被干旱指數(shù)，監(jiān)測(cè)結(jié)果較好。曹? 影等[7]在TVDI指數(shù)的基礎(chǔ)上對(duì)云南地區(qū)干旱情況進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明，干旱分布區(qū)域與實(shí)際情況基本吻合，是一種有效的土壤監(jiān)測(cè)方法。孫嵩松等[8]利用多源遙感數(shù)據(jù)歸一化植被指數(shù)NDVI和熱帶降雨測(cè)量衛(wèi)星TRMM結(jié)合構(gòu)建了基于旬尺度的MNDVI干旱監(jiān)測(cè)模型，并以吉林省農(nóng)作物生長(zhǎng)季為例進(jìn)行驗(yàn)證。溫國(guó)濤等[1]利用MODIS歸一化植被指數(shù)（NDVI）產(chǎn)品MODLT1M和MODIS地表溫度產(chǎn)品MODND1M，計(jì)算2004—2014年陜西省月溫度植被干旱指數(shù)（TVDI），基于TVDI研究陜西省11年來(lái)干旱的空間分布特征、時(shí)間變化特征及干旱演變趨勢(shì)，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)進(jìn)一步探究引起干旱變化的氣象因素。許多學(xué)者也采用SPEI研究了中國(guó)區(qū)域及東北地區(qū)近幾十年來(lái)干旱時(shí)空變化特征，結(jié)果證明SPEI在該地區(qū)有較好的適用性[3]。陳少丹等[3]利用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI和溫度植被干旱指數(shù)TVDI，分析了河南省不同時(shí)間尺度干旱發(fā)生的時(shí)空變化特征和強(qiáng)度，和河南省區(qū)域面積上的干旱空間變化。

3? ? 遙感干旱監(jiān)測(cè)特點(diǎn)

基于遙感技術(shù)建立的干旱指數(shù)具有大范圍空間數(shù)據(jù)的連續(xù)性，相關(guān)數(shù)據(jù)遍布地面臺(tái)站稀疏或不存在的區(qū)域;數(shù)據(jù)采集的重訪率較高，能夠回顧分析研究歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行歷史干旱的分析與建模。數(shù)據(jù)獲得所需成本小，還能免費(fèi)獲取大多數(shù)中等分辨率的遙感影像[9]。

4? ? 展望

前人多使用國(guó)外衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，國(guó)產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)研究較少;在算法方面多針對(duì)單個(gè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)特點(diǎn)設(shè)置干旱監(jiān)測(cè)算法，算法可移植性較差。遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)區(qū)域干旱數(shù)據(jù)易獲取、區(qū)域廣、時(shí)空連續(xù)性強(qiáng)、可視化強(qiáng)，能夠彌補(bǔ)地面臺(tái)站稀疏或不存在等問(wèn)題。未來(lái)遙感干旱指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)為較易獲取數(shù)據(jù)并能呈現(xiàn)出各種格式，能定期發(fā)布區(qū)域干旱狀況的業(yè)務(wù)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品;能精確計(jì)算各時(shí)間段內(nèi)各區(qū)域相對(duì)歷史數(shù)據(jù)的干旱的異常程度;能區(qū)分輕旱、中旱和重旱。如能用GIS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，能夠?qū)b感干旱指數(shù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估。

5? ? 結(jié)語(yǔ)

利用遙感數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，在有效范圍內(nèi)進(jìn)行信息獲取，對(duì)我國(guó)各地區(qū)干旱情況進(jìn)行迅速分析，能夠提高氣象服務(wù)科技含量，為氣象防災(zāi)減災(zāi)提供重要依據(jù)，對(duì)于降低干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的損失、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

6? ? 參考文獻(xiàn)

[1] 溫國(guó)濤，白建軍，孫嵩松.基于時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)的陜西省2004—2014年干旱變化特征分析[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2018，36（1）：221-229.

[2] 李娜.基于遙感的植被物候?qū)W方法研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（5）：318-319.

[3] 陳少丹，張利平，湯柔馨，等.基于SPEI和TVDI的河南省干旱時(shí)空變化分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33（24）：126-132.

[4] 季建萬(wàn)，沙晉明，金彪.山東半島東北部地區(qū)干旱遙感監(jiān)測(cè)[J].災(zāi)害學(xué)，2018，33（2）：206-211.

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