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自然资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (3): 202-210    DOI: 10.6046/zrzyyg.2020329
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基于MODIS_TVDI/GNSS_PWV的云南省干旱特征时空分析
于维1(), 柯福阳1(), 曹云昌2
1.南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京 210044
2.中国气象局气象探测中心,北京 100081
Spatial-temporal analysis of drought characteristics of Yunnan Province based on MODIS_TVDI/GNSS_PWV data
YU Wei1(), KE Fuyang1(), CAO Yunchang2
1. School of Remote Sensing & Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
2. Meteorological Observation Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China
全文: PDF(5232 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

为了缓解现有干旱监测技术存在的监测易受环境影响、时效性不强等问题。本研究使用MODIS_TVDI和GNSS_PWV数据,利用相关性分析、回归分析等方法研究云南省2016—2020年春季干旱特征时空变化。研究结果表明: TVDI反演结果能较好地反映区域干旱时空特征变化,在空间上,旱情呈滇西北向滇东南增强的趋势; 在时间上,季内旱情呈先递增后减缓趋势,尤其3—4月份旱情变化特征最为明显。此外,基于Pearson相关分析方法发现PWV和TVDI存在较强的相关性,在季尺度上,相关系数基本均大于0.5; 在月尺度上,PWV变化趋势与TVDI变化趋势基本一致,但TVDI变化有一定的时间延迟; 在日尺度上,尤其是降雨时期,PWV变化和TVDI变化幅度契合度更高,表现出了一定的干旱特征信号,因此PWV为旱灾监测提供了一种新的技术手段。

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于维
柯福阳
曹云昌
关键词 温度植被干旱指数大气可降水量相关性分析云南省    
Abstract

Existing drought monitoring technologies are liable to be affected by the environment and suffer poor timeliness. Given this, this study utilized the MODIS_TVDI and GNSS_PWV data to investigate the spatial-temporal changes in the drought characteristics in spring from 2016 to 2020 in Yunnan province through correlation analysis and regression analysis. The research results are as follows. The TVDI inversion results can accurately reflect the spatial-temporal changes in the regional drought characteristics during 2016—2020. In space, the drought showed the trend of increasing from northwest to southeast in Yunnan. In terms of time, the drought increased first and then alleviated in spring, especially from March to April. In addition, there was a strong correlation between PWV and TVDI according to Pearson correlation analysis. The correlation coefficient was largely greater than 0.5 on a quarterly scale. On a monthly scale, the variation trend of PWV was roughly consistent with that of TVDI, except that the variation of TVDI showed a certain time delay. On a daily scale, the variation amplitude of PWV was highly consistent with that of TVDI, especially during rainfall, and both of them showed certain signals of drought characteristics. Therefore, PWV can serve as a new technical means for drought monitoring.

Key wordstemperature vegetation drought index    precipitable water vapor    correlation analysis    Yunnan Province
收稿日期: 2020-10-19      出版日期: 2021-09-24
ZTFLH:  TP79  
基金资助:“国家自然科学基金”(41674036);“江苏省‘六大人才高峰’高层次人才项目”(XYDDX-045);“西宁市科技计划项目”(2019-Y-12)
通讯作者: 柯福阳
作者简介: 于 维(1997-),男,硕士研究生,主要从事遥感反演及GNSS水汽研究。Email: 2232446236@qq.com
引用本文:   
于维, 柯福阳, 曹云昌. 基于MODIS_TVDI/GNSS_PWV的云南省干旱特征时空分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 202-210.
YU Wei, KE Fuyang, CAO Yunchang. Spatial-temporal analysis of drought characteristics of Yunnan Province based on MODIS_TVDI/GNSS_PWV data. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, 33(3): 202-210.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2020329      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I3/202
Fig.1  研究区范围及CORS站、气象站分布图
Fig.2  Ts-NDVI特征空间
Fig.3  Ts-NDVI特征空间拟合图(2016—2020年)
日期 干边 R2 湿边 R2
2016年1月 y=0.69x+22.42 0.01 y=2.93x-2.59 0.17
2016年2月 y=-6.73x+29.48 0.58 y=7.34x-1.03 0.56
2016年3月 y=-14.94x+39.20 0.92 y=6.77x+2.32 0.49
2016年4月 y=-17.03x+43.78 0.90 y=11.22x+0.27 0.56
2016年5月 y=-12.76x+43.45 0.86 y=4.96x+6.53 0.09
2017年1月 y=-14.21x+43.78 0.11 y=2.12x-0.17 0.07
2017年2月 y=-8.40x+31.79 0.57 y=1.56x+3.82 0.05
2017年3月 y=-10.56x+36.34 0.89 y=6.50x+1.61 0.51
2017年4月 y=-11.29x+39.89 0.87 y=7.41x+2.98 0.50
2017年5月 y=-14.21x+43.81 0.83 y=9.76x+2.95 0.39
2018年1月 y=-1.42x+24.63 0.07 y=2.59x-1.71 0.14
2018年2月 y=-8.25x+32.20 0.72 y=2.5x+1.76 0.13
2018年3月 y=-19.6x+40.82 0.91 y=5.07x+3.36 0.35
2018年4月 y=-20.2x+45.22 0.93 y=3.97x+6.08 0.22
2018年5月 y=-15.61x+44.51 0.86 y=12.73x-1.81 0.21
2019年1月 y=-5.53x+26.78 0.39 y=2.53x-1.94 0.10
2019年2月 y=-8.59x+32.99 0.71 y=6.97x-2.49 0.41
2019年3月 y=-14.72x+39.55 0.89 y=6.91x+2.167 0.47
2019年4月 y=-17.29x+45.31 0.88 y=7.77x+5.54 0.49
2019年5月 y=-11.42x+43.64 0.84 y=7.89x+6.11 0.33
2020年1月 y=-2.94x+26.43 0.24 y=4.27x-3.59 0.35
2020年2月 y=-6.15x+30.65 0.65 y=4.28x-1.34 0.35
2020年3月 y=-13.8x+40.16 0.87 y=4.75x+3.57 0.36
2020年4月 y=-15.41x+43.68 0.87 y=6.05x+5.49 0.31
2020年5月 y=-13.14x+43.93 0.87 y=2.32x+7.29 0.05
Tab.1  特征空间干湿边拟合方程及相关系数(2016—2020)
时间 相关系数
2016年 0.73
2017年 0.70
2018年 0.73
2019年 0.50
2020年 0.30
Tab.2  TVDIPWV相关性系数(2016—2020)
Fig.4  PWVTVDI变化趋势图(2016—2020)
Fig.5  云南墨江(YNMJ)站TVDI、降雨量、PWV变化趋势图
干旱等级 TVDI 干旱类型
1 0.0<TVDI≤0.2 湿润
2 0.2<TVDI≤0.4 正常
3 0.4<TVDI≤0.6 轻旱
4 0.6<TVDI≤0.8 中旱
5 0.8<TVDI≤1.0 重旱
Tab.3  干旱等级分级
Fig.6  2016—2020年春季旱情分布图
Fig.7  云南省各区轻旱、中旱及重旱面积占比
Fig.8  温度、相对湿度变化趋势
Fig.9  TVDI与温度、相对湿度,PWV与温度、相对湿度的相关性
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