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多光谱干旱严重度指数的评价与修正 被引量:1
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作者 刘珺 梁韶卿 +4 位作者 李彦荣 秦荣荣 张陶然 杨倩 杜灵通 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期3522-3529,共8页
干旱是一种破坏力极强的自然灾害,近年来,受气候变化的影响,干旱在全球的发生频率不断升高,造成了严重的经济损失,准确监测干旱信息是防灾减灾的基础。干旱严重度指数(DSI)监测全球干旱的能力已经得到证实,但在局部区域的应用具有明显... 干旱是一种破坏力极强的自然灾害,近年来,受气候变化的影响,干旱在全球的发生频率不断升高,造成了严重的经济损失,准确监测干旱信息是防灾减灾的基础。干旱严重度指数(DSI)监测全球干旱的能力已经得到证实,但在局部区域的应用具有明显的差异性。为了检验DSI在省级尺度的适用性、修正其等级划分差异,以山西省为研究区,基于MODISET/PET,以及MODIS和AVHRR的NDVI数据集分别得到2001年-2014年的DSI(MODIS)和DSI(AVHRR),同时结合SPEI,对三者进行了干旱时空分布的对比分析;为了证实SPEI的可靠性,将长时序的SPEI与历史干旱记录进行了比对;为了考察DSI在区域范围内的误差,将DSI(MODIS), DSI(AVHRR)和SPEI进行了时间频率与空间分布的比较;最后,以SPEI为参照,基于DSI的原始划分标准,以0.1为步长调整DSI(MODIS)的干旱等级阈值,得到了新的干旱等级划分标准DSI(MM);并利用DSI(MM)监测了全省2001年-2014年季节尺度的旱情,捕捉了研究区2001年和2002年的典型干旱事件,验证了DSI(MM)在山西省干旱监测中的适用性和稳健性。研究表明,DSI(MODIS)与DSI(AVHRR)之间存在较高的相关性,相关系数为0.75,二者对干旱的空间分布和时间频率具有一致的表现,说明在数据缺失的情况下, DSI可拓展应用于AVHRR数据集,以弥补MODIS数据在长时序监测中的不足;DSI(MODIS)低估了山西省D1等级干旱信息,而高估了D2~D4等级干旱;对于轻度干旱D1,中度干旱D2,重度干旱D3,极度干旱D4四个等级, DSI(MM)与SPEI在干旱时间频率和空间分布占比方面表现出高度的一致性,其中D3等级的时间频率完全一致, D4等级的空间分布一致性为0.98;在干旱类型丰富的地区可精确地修正DSI的干旱等级划分。研究结果对利用DSI进行区域尺度干旱监测具有借鉴作用,为山西省干旱信息监测获取了一种计算简易、精确度高的方法。 展开更多
关键词 干旱严重度指数(DSI) 修正 等级划分 干旱 遥感 山西
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