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作物杂志,2016, 第1期: 162–168 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2016.01.030

• 生理生化·植物营养·栽培耕作 • 上一篇    

基于不同植被指数的VSWI在河南省春季干旱监测中的应用分析

李琪1,2,孙晓宇1,2,王连喜1,2,缪淼1,2,吴东丽3   

  1. 1 江苏省农业气象重点实验室,210044,江苏南京
    2 南京信息工程大学应用气象学院,210044,江苏南京
    3 中国气象局气象探测中心,100081,北京
  • 收稿日期:2015-11-13 修回日期:2015-12-15 出版日期:2016-02-15 发布日期:2018-08-26
  • 作者简介:李琪,副教授,主要从事农业气象与生态气象研究
  • 基金资助:
    公益性行业（气象）专项重大项目专题(GYHY201506-001);国家公益性行业（气象）科研专项(GYHY2013-06045)

The Use of Vegetation Supply Water Index (VSWI) based on Different Vegetation Indices in the Spring Drought Monitoring in Henan Province

Li Qi1,2,Sun Xiaoyu1,2,Wang Lianxi1,2,Miao Miao1,2,Wu Dongli3   

  1. 1 Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology,Nanjing 210044,Jiangsu,China
    2 College of Applied Meteorology,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,Jiangsu,China;
    3 Meteorological Observation Centre of China Meteorological Administration,Beijing 100081,China
  • Received:2015-11-13 Revised:2015-12-15 Online:2016-02-15 Published:2018-08-26

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PDF (PC)

199

摘要：

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着我国的农业生产,而河南省的春旱发生最为频繁。因此,以河南省为研究区,在分析河南省春季归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）以及修正土壤调节植被指数（MSAVI）变化规律的基础上,构建其相应的遥感植被供水指数（VSWI）,分析比较了这3种植被指数构建的VSWI在反映土壤干湿状况时的差异,讨论了VSWIN、VSWIE以及VSWIM与长时间序列降水的相关性。结果表明：VSWI与河南春季土壤相对湿度具有一定的正相关关系,VSWIE、VSWIM较VSWIN更适合监测表层水分变化信息,总体来说,VSWIE效果最好,而且,通过比较春季降水距平百分率（PA）发现,2000年是近30年春季最旱的一年。因此,选择利用EVI构建的VSWI监测2000年河南省春季干旱的时空演变规律,利用EVI构建的VSWIE总体上更适用于监测河南省的春季干旱。

关键词: 植被指数, 植被供水指数（VSWI）, 春季干旱监测, 遥感应用

Abstract:

As a common natural disaster, drought seriously threatens the agricultural production, especially the spring drought frequently happens in Henan province. This paper presented a case study of different indices of Vegetation Supply Water Index (VSWI) in Henan drought monitoring in spring. NDVI, EVI and MSAVI were selected to build different VSWI models, which were analyzed the development trend of spring drought. The relationship of three indices and long time series of precipitation were discussed on the meteorological stations. The results showed that,in some extent, there was a positive correlation between three indices and the soil moisture. VSWIE and VSWIM were more suitable for monitoring surface soil moisture. Overall speaking, VSWIE was the best for monitoring spring drought. Furthermore, by comparing the spring precipitation anomaly percentage in Henan province, we found that the year of 2000 was the most severe spring drought year of the recent 30 years. Therefore, VSWI model based on EVI was suitable to monitor the spring drought in Henan province.

Key words: Vegetation indices, Vegetation Supply Water Index (VSWI), Spring drought monitoring, Remote sensing application

图 1

NDVI、EVI、MSAVI植被指数值随时间的变化"

表 1

遥感干旱监测指数VSWIN、VSWIE和VSWIM（2012年）与不同深度土壤相对湿度的相关性分析"

监测时段
Monitoring time		 VSWIN与RSM相关系数
VSWIN with RSM
correlation coefficient		 VSWIE与RSM相关系数
VSWIE with RSM
correlation coefficient		 VSWIM与RSM相关系数
VSWIM with RSM
correlation coefficient		 样本量
Sample
size
10cm 20cm 10cm 20cm 10cm 20cm
3月5日-3月12日 0.1801 0.1017 0.3295* 0.211 0.3382* 0.2203 14
3月13日-3月20日 - - - - - - -
3月21日-3月28日 0.0120 0.1153 0.2983* 0.2504 0.3033* 0.2481 15
3月29日-4月5日 0.0420 0.1007 0.1578 0.1749 0.1619 0.1755 15
4月6日-4月13日 0.0008 0.2086 0.0586 0.3369* 0.0436 0.3386* 15
4月14日-4月21日 0.0054 0.0191 0.0521 0.1316 0.0238 0.0642 12
4月22日-4月29日 0.0120 0.0558 0.0180 0.0944 0.0173 0.0195 15
4月30日-5月7日 -0.0035 0.0045 0.0006 0.0231 0.0004 0.0194 15
5月8日-5月15日 0.0028 -0.0131 -0.0014 0.0009 -0.0020 -0.0001 15
5月16日-5月23日 -0.0178 -0.0069 -0.0310 -0.0168 -0.0339 -0.0173 15
5月24日-5月31日 -0.0011 -0.0016 -0.0190 -0.0422 -0.0259 -0.0443 15

表 2

2000和2001年各分区春季降水量距平百分率"

年份
Year		 豫北Yubei 豫中Yuzhong 豫东Yudong 豫西
Yuxi		 豫南Yunan
2000 -63.86 -69.52 -70.87 -60.32 -62.95
2001 -88.80 -86.78 -86.64 -48.91 -61.83

图 2

2012年春季典型站点8d合成VSWIE与相应时段累计降水量变化"

表 3

2000年河南省春季干旱遥感监测统计数据（像元百分比）"

监测时段
Monitoring time		 干旱等级 Drought grade
适宜 Suitable 轻旱 Light drought 中旱 Medium drought 重旱 Severe drought
3月5日-3月12日 11.29 19.36 32.19 37.13
3月13日-3月20日 8.45 16.26 20.15 55.12
3月21日-3月28日 9.86 22.35 18.81 48.96
3月29日-4月5日 4.65 20.27 22.17 52.88
4月6日-4月13日 5.96 15.36 21.27 57.40
4月14日-4月21日 14.82 25.12 20.53 39.52
4月22日-4月29日 10.42 30.82 28.86 29.90
4月30日-5月7日 13.07 30.81 25.03 31.09
5月8日-5月15日 16.17 28.33 21.89 33.61
5月16日-5月23日 7.73 16.04 18.17 58.06
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