基于溫度植被干旱指數(shù)的河南省旱情演化分析

王園園，許君一，于 臻，孫祥龍，李先明，王永吉

（1.山東科技大學(xué)測繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266510；2.海島（礁）測繪技術(shù)國家測繪局重點實驗室,山東 青島266510；3.現(xiàn)代城市測繪國家測繪地理信息局重點實驗室，北京100044；4.天津航測科技中心，天津 300211；5.泰華智慧產(chǎn)業(yè)集團(tuán)股份有限公司，山東 濟(jì)南 250101；6.湖州市測繪院，浙江 湖州 313000；7.中國礦業(yè)大學(xué)，北京 100081）

基于溫度植被干旱指數(shù)的河南省旱情演化分析

王園園1,2,3，許君一1,2,3，于 臻4，孫祥龍5，李先明6，王永吉7

（1.山東科技大學(xué)測繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266510；2.海島（礁）測繪技術(shù)國家測繪局重點實驗室,山東 青島266510；3.現(xiàn)代城市測繪國家測繪地理信息局重點實驗室，北京100044；4.天津航測科技中心，天津 300211；5.泰華智慧產(chǎn)業(yè)集團(tuán)股份有限公司，山東 濟(jì)南 250101；6.湖州市測繪院，浙江 湖州 313000；7.中國礦業(yè)大學(xué)，北京 100081）

2014年河南省遭遇自1951年來最嚴(yán)重干旱。針對這一現(xiàn)象，在對目前的干旱監(jiān)測類型進(jìn)行簡要對比分析的基礎(chǔ)上，著重闡述了溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）的基本原理；結(jié)合MODIS數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)處理提取地表溫度（LST）和歸一化植被指數(shù)（NDVI），從而建立NDVI-Ts特征空間。根據(jù)干邊和濕邊的散點圖，對特征空間中最低溫度和最高溫度進(jìn)行線性擬合，計算出TVDI，最后以TVDI為分級指標(biāo)進(jìn)行干旱等級劃分，對河南省2014年7月下旬到9月上旬的旱情演化趨勢進(jìn)行分析。

干旱監(jiān)測；地表溫度；植被指數(shù)；TVDI

目前，國內(nèi)外許多學(xué)者將溫度干旱植被指數(shù)法有效地應(yīng)用于遙感干旱監(jiān)測研究領(lǐng)域[1-5]。很多學(xué)者利用河南干旱災(zāi)害資料，統(tǒng)計分析了河南旱災(zāi)發(fā)生的季節(jié)、區(qū)域及年際變化情況，得出河南干旱災(zāi)害的過程具有明顯的季節(jié)性，而且其災(zāi)害可發(fā)生在任何時間段。本文將利用MODIS資料，通過建立特征空間，對2014年河南省旱情顯著期進(jìn)行分析。MODIS遙感數(shù)據(jù)由于自身的特點在大面積、大范圍的干旱監(jiān)測方面具有很大優(yōu)勢。為了減小土壤背景影響，更好地評價研究區(qū)域旱情，采用植被指數(shù)和地表溫度相結(jié)合的綜合信息進(jìn)行研究很有必要。

1 傳統(tǒng)干旱檢測方法對比分析

傳統(tǒng)的較為成熟的土壤水分監(jiān)測方法中，熱慣量法雖然計算簡單，但由于沒有考慮地面蒸散作用，適合植被覆蓋較少的區(qū)域；植被指數(shù)類的監(jiān)測方法主要有歸一化植被指數(shù)法（NDVI）、歸一化距平植被指數(shù)法（AVI）、條件植被指數(shù)法（VCI）,它們雖然適合于有較高植被覆蓋度的區(qū)域，但需要長時間序列的研究數(shù)據(jù)，且具有滯后性，難以推廣；溫度類的監(jiān)測方法有條件溫度指數(shù)法（TCI）、歸一化差值溫度指數(shù)法（NDTI），它們主要適用于裸土或低植被覆蓋度的區(qū)域，同植被類監(jiān)測法類似，也需要長時間序列的遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，而且受氣候因素影響較大，故需要氣象數(shù)據(jù)作為輔助；植被指數(shù)與溫度結(jié)合類監(jiān)測方法主要包括條件植被溫度指數(shù)法（VTCI）、植被供水指數(shù)法（VSWI）、溫度植被干旱指數(shù)法（TVDI），它們的特色是要求監(jiān)測區(qū)地表覆蓋從裸土變化到比較稠密的植被覆蓋，主要優(yōu)勢是構(gòu)建的特征空間具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，當(dāng)然對不同的時間和區(qū)域的特征空間指數(shù)存在不可對比的問題；微波遙感類能夠?qū)崿F(xiàn)全天時和多極化的工作特性，對土壤表層具有一定的穿透能力，但目前還沒有一個成熟的微波遙感反演土壤濕度的算法，而且后向散射系數(shù)受土壤水分、植被、地表粗糙度、地形等共同作用，區(qū)分較難。還有一種云參數(shù)類，可以充分利用云覆蓋的遙感數(shù)據(jù)，無需嚴(yán)格的大氣校正和地面參數(shù)反演，計算簡單，由于沒有考慮時空變化的影響，輻射傳輸模型方法推導(dǎo)復(fù)雜，難以大范圍推廣使用。

本文選取植被指數(shù)類與溫度結(jié)合類法，通過建立NDVI-Ts特征空間，對TVDI分級統(tǒng)計，研究2014年夏季河南省旱情演化趨勢。

2 TVDI基本原理與數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 關(guān)于TVDI基本知識

TVDI的定義為TVDI=(Ts?Tmin)/(Tmax?Tmin)，其中，Tmin表示最小地表溫度，對應(yīng)的是濕邊；Tmax為某一NDVI對應(yīng)的最高溫度，即干邊；Ts是任意像元的地表溫度，如圖1。

圖2 中Ts-NDVI 的散點圖邊界由裸土、全植被覆蓋、飽和含水、最少含水量4種極限情況而定。特征空間4個頂點就分別代表4種極限狀態(tài)：A 點為干燥裸土；B 為濕潤裸露土壤；C點代表濕潤密閉植被冠層，點D 代表干旱密閉冠層。從A到B土壤含水量增加，由于水分蒸發(fā)，地面溫度降低；從D到C，土壤含水量增加，蒸騰作用增加，地表溫度降低。沿BC方向，隨著NDVI值增加，在AD邊上最高地面溫度下降。AD邊代表最干的情況下對應(yīng)于地表覆蓋及天氣狀況的地表溫度的極高值，稱為干邊；BC邊表示的是土壤水分極其充足的狀況，稱為濕邊[4]。事實上，大多數(shù)干濕邊的點并不在一條直線上，而是呈分段特征[5]。

圖2 特征空間

2.2 研究區(qū)概況

河南位于北緯31°23'～36°22'，東經(jīng)110°21'～116°39'，位于我國半濕潤半干旱過渡帶地區(qū)，氣候主要為溫帶季風(fēng)氣候，較為溫和，具有明顯的過渡特征。南北方氣候差異較大，山地和平原氣候差異也較為明顯。

圖3 河南行政區(qū)劃（審圖號為GS（2013）2541）

2.3 數(shù)據(jù)選取與處理

美國國家航空與航天局（NASA）向全球提供的MODIS數(shù)據(jù)由于其自身獨特的特點而優(yōu)于NOAAAVHRR衛(wèi)星，實驗數(shù)據(jù)選用MOD11A2（1 km地表溫度、發(fā)射率8 d合成L3產(chǎn)品）、MOD13A2（1 km分辨率植被指數(shù)16 d合成產(chǎn)品）。選取河南旱情顯著的第209 d、第225 d、第241 d、第257 d數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)下載后利用MODIS 產(chǎn)品數(shù)據(jù)處理軟件HDF Explorer ,讀出兩種數(shù)據(jù)各自的轉(zhuǎn)換參數(shù)（scale factor）和轉(zhuǎn)換方程,然后調(diào)用ENVI band math功能，計算出真實的地表溫度和植被指數(shù)數(shù)據(jù)。利用NASA 研發(fā)的MODIS Reprojection Tools（MRT）軟件對 MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行格式和投影轉(zhuǎn)換,將HDF格式轉(zhuǎn)換為TIFF格式,將SIN投影轉(zhuǎn)換為UTM投影系統(tǒng)（采用48°帶，重采樣方法采用最鄰近法，1 000 m分辨率）,橢球體采用WGS 84。最后利用與影像具有相同地理坐標(biāo)系統(tǒng)的矢量文件進(jìn)行裁剪，得到河南省第209 d、225 d、241 d、257 d的LST和NDVI，圖4為LST和NDVI樣圖。

圖4 8 d合成的LST 和16 d合成的NDVI

3 結(jié)果與分析

3.1 干濕邊方程的擬合

在ENVI主菜單里選擇Transform-TVDI計算，彈出選擇NDVI和LST文件的對話框，選擇需要的NDVI和LST文件后彈出TVDI計算對話框，輸入文件輸出路徑，得到擬合曲線和干濕邊方程以及TVDI圖像（注：LST值單位默認(rèn)為K，本文為℃），輸出的干濕邊曲線結(jié)果如圖5所示。

圖5是根據(jù)最優(yōu)目視判讀，有針對性地選擇NDVI的范圍，由圖可知，除了第241天，Ts-NDVI特征空間形狀均基本呈三角形，每幅的干濕邊擬合趨勢相似。特性空間中相應(yīng)的最大和最小地表溫度并非是一條直線，而是與NDVI呈近似線性關(guān)系。由于植被冠層的蒸騰作用，隨著NDVI的增加，干邊所對應(yīng)的地表溫度降低。濕邊對應(yīng)的地表溫度隨NDVI的增加而降低，該結(jié)果與Ts-NDVI特征空間的理論不符，原因可能是沒有考慮氣溫隨高程變化對TVDI反演的影響[7]，同時驗證TVDI存在的局限性，只有研究區(qū)植被覆蓋滿足一定條件時，Ts-NDVI特征空間才會呈現(xiàn)三角形或者梯形形狀[8]。冉瓊等用同樣方法反演全國的土壤濕度時對高程進(jìn)行了訂正，效果良好。故若要得到較好效果，需要對溫度進(jìn)行高程訂正且剔除異常點[9]。

表1 干濕邊擬合方程

圖5 各時相干邊和濕邊的擬合方程

3.2 TVDI計算及河南干旱等級劃分

干旱等級的劃分需要考慮到區(qū)域氣候以及干旱監(jiān)測指數(shù)的不同，國家標(biāo)準(zhǔn)中主要以降水量、土壤濕度等5 種單項指標(biāo)及CI綜合指數(shù)將旱情分為5個等級[10]：正?；驖駶?、輕旱、中旱、重旱和特旱。本文以計算出的TVDI作為干旱指標(biāo)，對2014年第209、225、241、257 天的旱情情況對比分析后將干旱等級劃分為5級,分別是：濕潤（0

從4個時相分布圖看出，河南大部分地區(qū)出現(xiàn)了輕旱和中旱，局部地區(qū)出現(xiàn)重旱。干旱主要分布在中部、西南、東北部。總體來講，中旱面積所占比例最大。第209天到第241天，正常、輕旱區(qū)域面積比例減小，而中旱和重旱面積不斷增加。相對而言，第209 天干旱程度較輕，旱情較為分散，第225天旱區(qū)主要集中在中部和南部局部地區(qū)，而且干旱區(qū)域開始逐步向南部信陽、西部三門峽、東部商丘和北部安陽、濮陽等市蔓延，直到241天，這些地方成為中旱地區(qū)。但第257 天可以看出，由于8月25日以后陸續(xù)迎來降雨，旱情相對第241天而言得到了緩解。

圖6 各時相干旱分布圖

3.3 結(jié)果分析

根據(jù)計算出的TVDI得到各時相干旱比例如表2、圖7，各干旱類型的時相變化見圖8。

表2 各時相干旱比例

圖7 各時相干旱比例餅狀圖

圖8 干旱類型的時相變化圖

河南省2014年夏季從第209天到第241天，正常、輕旱所占比例不斷減少，正常比例由25%減少到2.32%，輕旱比例由48.5%減少到18.04%，直到第257天，比例相對第241天才有所增加，但增加幅度不大。而中旱和重旱所占比例卻是不斷增加，中旱比例由20.9%增加到60.44%，重旱由2.60%增加到18.81%，第257 天中旱和重旱比例略有降低，但降低幅度并不大。

分析整個干旱發(fā)展的趨勢可知，2014年河南省整個夏季干旱程度是明顯增強(qiáng)的，有自中部向東部和北部發(fā)展的趨勢，總體發(fā)展面積不斷變化，中旱、重旱比重不斷增加，直到九月份西部地區(qū)旱情才開始有好轉(zhuǎn)跡象，但由于長期的旱災(zāi)影響，絕大多數(shù)地區(qū)未能快速擺脫災(zāi)害。

[1] SANDHOLT I. RASMUSSEN K. ANDERSEN J. A Simple Interpretation of the Surface Temperature/vegetation Index Space for Assessment of Surface Moisture Status[J]. Remote Sensing of Environment,2002,79(2-3):213-224

[2] CARLSON T N,GILLIES R R,SCHMUGGE T J.An Interpretation of Methodologies for Indirect Measurement of Soil Water Content [J].Agricultural and Forest Meteorology,1995,77(3-4): 191-205

[3] MORAN M S,CLARKE T R,TNOUE Y,et al.Estimating Crop Water Deficit Using the Relation Between Surface-air Temperature and Spectral Vegetation Index [J].Remote Sensing of Environment,1994(49):246-263

[4] 冉瓊.全國土壤濕度及其變化的遙感反演與分析[D].北京:中國科學(xué)院,2005

[5] 王鵬新,WAN Zhengming,龔鍵雅,等.基于植被指數(shù)和土地表面溫度的干旱監(jiān)測模型[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2003,18(4):527-533

[6] 齊述華,王長耀,牛錚.利用溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）進(jìn)行全國旱情監(jiān)測研究[J].遙感學(xué)報,2003,7(5):420-427

[7] 范遼生,姜紀(jì)紅,盛暉,等.利用溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）方法反演杭州伏旱期土壤水分[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2009,30(2):30-234

[8] 李嘉力,盧遠(yuǎn),金建,等.基于TVDI的廣西干旱遙感監(jiān)測研究[J].大眾科技2014,16(108):21-23

[9] 冉瓊,張增祥,張國平.溫度植被干旱指數(shù)反演全國土壤濕度的DEM訂正[J]中國水土保持科學(xué),2005,3(2):32-36

[10] 龍曉敏,王龍,楊蕊,等.基于溫度植被干旱指數(shù)的云南干旱遙感監(jiān)測[J].中國農(nóng)村水利水電,2012 (11):136-139

P208

B

1672-4623（2017）02-0098-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.02.030

2015-12-15。

項目來源：現(xiàn)代城市測繪國家測繪地理信息局重點實驗室開放課題資助項目（20111204W ）。

王園園，碩士研究生，主要研究方向為遙感科學(xué)與技術(shù)。