• 中国科学引文数据库核心期刊
  • 中文核心期刊、中国科技核心期刊
  • 第1、2届国家期刊奖
  • 第3届国家期刊奖百种重点期刊奖
  • 中国精品科技期刊、中国百强报刊
  • 百种中国杰出学术期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于TVDI的横断山区干旱时空演变特征及影响因子研究

吕胤锋 周佳怡 孙鹏 张强 马梓策 邹逸凡 卞耀劲 刘瑞琳

吕胤锋, 周佳怡, 孙鹏, 张强, 马梓策, 邹逸凡, 卞耀劲, 刘瑞琳. 基于TVDI的横断山区干旱时空演变特征及影响因子研究[J]. 华体会外围 (自然科学版), 2022, 58(6): 926-935. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021301
引用本文: 吕胤锋, 周佳怡, 孙鹏, 张强, 马梓策, 邹逸凡, 卞耀劲, 刘瑞琳. 基于TVDI的横断山区干旱时空演变特征及影响因子研究[J]. 华体会外围 (自然科学版), 2022, 58(6): 926-935. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021301
LÜ Yinfeng, ZHOU Jiayi, SUN Peng, ZHANG Qiang, MA Zice, ZOU Yifan, BIAN Yaojin, LIU Ruilin. Spatial-temporal characteristics and possible impacts of drought in Hengduan Mountain: a TVDI study[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2022, 58(6): 926-935. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021301
Citation: LÜ Yinfeng, ZHOU Jiayi, SUN Peng, ZHANG Qiang, MA Zice, ZOU Yifan, BIAN Yaojin, LIU Ruilin. Spatial-temporal characteristics and possible impacts of drought in Hengduan Mountain: a TVDI study[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2022, 58(6): 926-935. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021301

基于TVDI的横断山区干旱时空演变特征及影响因子研究

doi: 10.12202/j.0476-0301.2021301
基金项目: 安徽省自然科学基金优青资助项目(2108085Y13);安徽省重点研究与开发计划资助项目(2022m07020011, 202104g01020004,2021003);安徽高校协同创新资助项目(GXXT-2021-048);安徽省科技重大专项资助项目(202003a06020002);高校优秀青年人才支持计划重点资助项目(gxyqZD2021094)
详细信息
    通讯作者:

    孙鹏(1986—),男,博士,教授. 研究方向:气象水文学和遥感水文学. E-mail:sun68peng@163.com

  • 中图分类号: P426.616

Spatial-temporal characteristics and possible impacts of drought in Hengduan Mountain: a TVDI study

  • 摘要: 以横断山区为研究区,通过对比2001—2019年基于 MODIS获取增强型植被指数(EVI)和归一化差分植被指数(NDVI)反演的温度植被干旱指数(TVDIN、TVDIE)及潜在蒸散量(PET)和实际蒸散量(ET)反演的作物缺水指数(CWSI),与土壤含水量进行相关性分析,选择适用于横断山区干旱监测指标,采用Mann-Kendall 检验等统计方法研究干旱的时空变化特征,并分析干旱在不同土地类型、海拔和气象要素影响下的空间演变特征.研究结果表明:1)基于EVI反演的TVDIE与土壤含水量相关性最高,更适合于监测横断山区的干旱情况.2)TVDIE监测结果表明横断山区近19 年来干旱变化情况整体呈下降趋势,空间分布呈现南高北低的变化趋势,严重干旱主要集中分布在攀枝花市附近及湿热地带;北部则集中于三江流域(澜沧江、怒江、金沙江)附近及红原草原地区;干旱程度最严重的阶段是夏季,由春季逐渐向夏季过渡期阶段干旱面积明显增加.3)随海拔的增加,耕地分布多集中于海拔<3 000 m的地区,林地分布海拔为1 000~5 000 m的地区,草地主要生长于海拔>5 000 m的地区;19年来耕地、林地和草地中TVDIE总体呈减弱趋势,但处在高原过渡带及干热河谷周围的植被的干旱呈增加趋势.在生长季缺水期时,南部地区的植被、高原过渡带林地和北部高原的草地受干旱影响严重.4)TVDIE与日照时间的正相关性最高,与相对湿度的负相关性最高.气象因子对春初和秋末的TVDIE复合作用最强,大部分区域呈现显著正相关.

     

  • 图  1  横断山区海拔

    图  2  TVDIE、TVDIN、CWSI与土壤湿度相关性

    图  3  2001—2019年横断山区年平均TVDIE及干旱程度

    图  4  2001—2019年横断山区TVDIE时空变化趋势及其显著性检验

    图  5  2001—2019年季尺度TVDIE变化趋势显著性检验

    图  6  2001—2019年横断山区TVDIE在不同土地利用类型中变化趋势的显著性检验及不同高程中不同土地利用类型同TVDIE 的变化关系

    图  7  2001—2019年横断山区生长季缺水期TVDIE在不同土地利用类型中的空间分布情况

    图  8  TVDIE与气象因子的相关性及显著性检验

    图  9  TVDIE与日照时数、相对湿度逐月复相关系数显著性检验

    表  1  横断山区土地利用转移矩阵 %

    土地利用类型耕地林地草地其他
    耕地2.583.271.660.24
    林地3.1328.049.120.56
    草地1.9010.4128.902.13
    其他0.140.943.713.27
    下载: 导出CSV

    表  2  TVDIE与气象因子相关性的显著性检验面积占比 %

    气象因子显著
    正相关
    正相关
    不显著
    无变化负相关
    不显著
    显著
    负相关
    平均风速3.2635.0444.7114.742.25
    平均气温6.8028.7839.2723.481.68
    日照时间38.0238.0618.934.390.60
    降水量0.8010.8234.7233.3120.35
    平均湿度0.527.5025.8937.8528.24
    下载: 导出CSV
    Baidu
  • [1] GUO E L,LIU X P,ZHANG J Q,et al. Assessing spatiotemporal variation of drought and its impact on maize yield in Northeast China[J]. Journal of Hydrology,2017,553:231 doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.07.060
    [2] HAN Y,LI Z Y,HUANG C,et al. Monitoring droughts in the greater Changbai Mountains using multiple remote sensing-based drought indices[J]. Remote Sensing,2020,12(3):530 doi: 10.3390/rs12030530
    [3] 李忆平,李耀辉. 气象干旱指数在中国的适应性研究进展[J]. 干旱气象,2017,35(5):709
    [4] 郭铌,王小平. 遥感干旱应用技术进展及面临的技术问题与发展机遇[J]. 干旱气象,2015,33(1):1
    [5] 周岩,刘世梁,谢苗苗,等. 人类活动干扰下区域植被动态变化:以西双版纳为例[J]. 生态学报,2021,41(2):565
    [6] 黄杉杉,马超. 吕梁紫金山地区NDVI时空变化与气候响应[J]. 人民黄河,2021,43(12):35
    [7] 陈燕丽,罗永明,莫伟华,等. MODIS NDVI与MODIS EVI对气候因子响应差异[J]. 自然资源学报,2014,29(10):1802
    [8] XIA P,YONG G,JI W. Response differences of MODIS-NDVI and MODIS-EVI to climate factors[J]. Journal of Resources and Ecology,2018,9(6):673
    [9] 薛天翼,白建军. 基于TVDI和气象数据的陕西省春季旱情时空分析[J]. 水土保持研究,2017,24(4):240
    [10] 李依婵,李育,朱耿睿. 一种新的气候变化敏感区的定义方法与预估[J]. 地理学报,2018,73(7):1283
    [11] BAI J J,YU Y,LI P D. Comparison between TVDI and CWSI for drought monitoring in the Guanzhong Plain,China[J]. Journal of Integrative Agriculture,2017,16(2):389 doi: 10.1016/S2095-3119(15)61302-8
    [12] 牛文娟,苟思,刘超,等. 横断山地区1979−2015年干旱时空分布特征[J]. 灌溉排水学报,2017,36(增刊2):97 doi: 10.13522/j.cnki.ggps.2017.z2.020
    [13] DAI E F,WANG Y H. Attribution analysis for water yield service based on the geographical detector method:a case study of the Hengduan Mountain region[J]. Journal of Geographical Sciences,2020,30(6):1005 doi: 10.1007/s11442-020-1767-y
    [14] 丁文荣. 横断山区典型干旱河谷干湿状况演变特征及影响因素研究[J]. 水电能源科学,2019,37(11):6
    [15] YIN L,DAI E F,ZHENG D,et al. What drives the vegetation dynamics in the Hengduan Mountain region,southwest China:climate change or human activity?[J]. Ecological Indicators,2020,112:106013 doi: 10.1016/j.ecolind.2019.106013
    [16] 李宗省,何元庆,辛惠娟,等. 我国横断山区1960−2008年气温和降水时空变化特征[J]. 地理学报,2010,65(5):563
    [17] 时振钦,邓伟,张少尧. 近25年横断山区国土空间格局与时空变化研究[J]. 地理研究,2018,37(3):607
    [18] CARLSON T N,GILLIES R R,PERRY E M. A method to make use of thermal infrared temperature and NDVI measurements to infer surface soil water content and fractional vegetation cover[J]. Remote Sensing Reviews,1994,9(1/2):161
    [19] 吴欣睿,那晓东,臧淑英. 温度植被干旱指数在2000−2015年松嫩平原土壤湿度中的应用[J]. 生态学报,2019,39(12):4432
    [20] NEMANI R R,RUNNING S W. Estimation of regional surface resistance to evapotranspiration from NDVI and thermal-IR AVHRR data[J]. Journal of Applied Meteorology,1989,28(4):276 doi: 10.1175/1520-0450(1989)028<0276:EORSRT>2.0.CO;2
    [21] 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
    [22] 程伟,辛晓平. 基于TVDI的内蒙古草地干旱变化特征分析[J]. 中国农业科学,2020,53(13):2728
    [23] 吴黎. 基于MODIS数据温度植被干旱指数干旱监测指标的等级划分[J]. 水土保持研究,2017,24(3):130 doi: 10.13869/j.cnki.rswc.2017.03.024
    [24] 齐述华,王长耀,牛铮. 利用温度植被旱情指数(TVDI)进行全国旱情监测研究[J]. 遥感学报,2003,7(5):420
    [25] 汪左,王芳,张运. 基于CWSI的安徽省干旱时空特征及影响因素分析[J]. 自然资源学报,2018,33(5):853 doi: 10.11849/zrzyxb.20170480
    [26] JACKSON R D,IDSO S B,REGINATO R J,et al. Canopy temperature as a crop water stress indicator[J]. Water Resources Research,1981,17(4):1133 doi: 10.1029/WR017i004p01133
    [27] 刘洋,李诚志,刘志辉,等. 1982−2013年基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆盖时空变化[J]. 生态学报,2016,36(19):6198
    [28] 王佃来,宿爱霞,刘文萍. 几种植被覆盖变化趋势分析方法对比研究[J]. 安徽农业科学,2019,47(5):10
    [29] ALI R,KURIQI A,ABUBAKER S,et al. Long-term trends and seasonality detection of the observed flow in Yangtze River using Mann-Kendall and Sen’s innovative trend method[J]. Water,2019,11(9):1855 doi: 10.3390/w11091855
    [30] 叶红,张廷斌,易桂花,等. 2000−2014年黄河源区ET时空特征及其与气候因子关系[J]. 地理学报,2018,73(11):2117 doi: 10.11821/dlxb201811006
    [31] 马梓策,于红博,曹聪明,等. 中国植被覆盖度时空特征及其影响因素分析[J]. 长江流域资源与环境,2020,29(6):1310
  • 加载中
图(9) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  30
  • HTML全文浏览量:  13
  • PDF下载量:  7
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-20
  • 录用日期:  2021-11-20
  • 刊出日期:  2022-12-01

目录

    /

    返回文章
    返回
    Baidu
    map