基于TVDI的艾比湖地區(qū)土壤水分時(shí)空變化分析

曹 雷, 丁建麗, 牛增懿

(1.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046; 2.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊830046)

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基于TVDI的艾比湖地區(qū)土壤水分時(shí)空變化分析

曹 雷1,2, 丁建麗1,2, 牛增懿1,2

(1.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046; 2.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊830046)

以艾比湖濕地為研究區(qū)，利用2003年5月和2013年5月Landsat遙感影像，提取了地表溫度(Ts)和植被指數(shù)(NDVI)反演溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)，并構(gòu)建特征空間，分析了土壤水分的時(shí)空變化。試驗(yàn)結(jié)果表明：TVDI可有效反演區(qū)域土壤水分，且精度較高；自2003—2013年共10 a的時(shí)間跨度下，艾比湖地區(qū)土壤水分空間分布由湖區(qū)向周邊地區(qū)呈減少趨勢；濕潤、正常和輕旱面積減少，干旱和重旱面積增加，呈現(xiàn)“兩增三減”的趨勢。區(qū)域土壤水分分布情況不容樂觀，仍需加強(qiáng)當(dāng)?shù)厮Y源管理，以保障區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

溫度植被干旱指數(shù)(TVDI); 土壤水分; 艾比湖; 時(shí)空變化

土壤水分是陸地和大氣能量交換過程中的重要因子，是水循環(huán)、能量循環(huán)和生物地球化學(xué)循環(huán)中的基本組成部分[1]，同時(shí)也是制約植被正常生長的重要生態(tài)限制因子之一。自20世紀(jì)60年代末就開始利用遙感技術(shù)來監(jiān)測土壤水分，并取得了一定的研究成果。基于遙感監(jiān)測土壤水分的方法主要分為光學(xué)遙感、主動(dòng)微波、被動(dòng)微波3類[2]。而光學(xué)遙感主要利用土壤表面光譜反射特性、土壤表面發(fā)射率及表面溫度來估算土壤水分，其空間分辨率高，可供選擇的衛(wèi)星傳感器多，并可提供高光譜數(shù)據(jù)[2]。目前，國內(nèi)外許多學(xué)者利用溫度植被干旱指數(shù)構(gòu)建特征空間，用于土壤水分相關(guān)研究，并取得了一定成果。溫度植被干旱指數(shù)(Temperature Vegetation Drought Index, TVDI)耦合了地表溫度(Ts)和植被指數(shù)(NDVI)信息，通過對Ts-NDVI特征空間的變化特征進(jìn)行分析，以知曉土壤水分狀況，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)旱情遙感監(jiān)測的有效利用[3]。Pohn等[4]最早將熱模型應(yīng)用于地質(zhì)研究中，推動(dòng)了土壤水分遙感監(jiān)測方法的研究。Gillies等[5]應(yīng)用土壤、植被和大氣傳輸模型對土壤濕度進(jìn)行模擬，并結(jié)合通過遙感影像獲得的Ts和NDVI作圖，進(jìn)而得到一系列不同的土壤濕度的等值線。Sandholt等[6]基于植被指數(shù)和地表溫度的關(guān)系，提出了TVDI估測土壤表層水分狀況。Goward等[7]研究影響Ts與NDVI斜率關(guān)系的各種因素，并提出了估測土壤濕度的回歸方程，但其結(jié)果與實(shí)際情況存在較大差異。張仁華[8]提出了一個(gè)考慮地表顯熱通量及潛熱通量的熱慣量模式，用以反演土壤水分。Wu等[9]應(yīng)用TM資料，反演NDVI、修正土壤調(diào)整植被指數(shù)MSAVI和Ts，采用TVDI研究了區(qū)域土壤水分。張喆等[10]針對植被指數(shù)對植被狀況的敏感性，得出TVDI在不同季節(jié)下針對不同植被覆蓋情況，土壤水分的反演效果不同。

艾比湖地區(qū)的土壤水分狀況變化是新疆天山北坡乃至全國的土壤水分和農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測的重要方向。故本文以2003年和2013年艾比湖流域的Landsat遙感影像為基礎(chǔ)，利用TVDI對其研究區(qū)旱情進(jìn)行分級統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)大尺度土壤水分遙感反演，進(jìn)而分析其土壤水分時(shí)空變化特征，為當(dāng)?shù)卣疀Q策部門的旱情遙感監(jiān)測提供參考依據(jù)。

1　研究區(qū)概況與研究數(shù)據(jù)

1.1研究區(qū)概況

艾比湖(圖1)位于新疆維吾爾自治區(qū)的西北部，準(zhǔn)噶爾盆地西南方向，地理坐標(biāo)44°22′—45°07′N，82°07′—83°55′E。艾比湖呈淺蝶狀，具有典型干旱區(qū)湖泊形態(tài)特征，它的西北部是著名的風(fēng)口——阿拉山口[11]。夏季降水稀少，冬季干燥寒冷，年平均氣溫為6.6～7.8℃，多年平均降水量為116.0～169.2 mm[12]。研究區(qū)常見植物群落有胡楊群落、梭梭群落、剛毛檉柳群落、多枝檉柳群落、大果白刺群落、鈴鐺刺群落、鹽節(jié)木群落、蘆葦群落等[13]。國家級自然保護(hù)區(qū)艾比湖濕地是荒漠生態(tài)系統(tǒng)的典型代表[14]，被列入《中國重要濕地名錄》，還被伊朗《拉姆薩公約》確定為國際重要濕地[15]，對該地區(qū)及整體天山北坡的綠洲和植被的正常生長具有重要的生態(tài)屏障作用。

1.2數(shù)據(jù)源

通過“地理空間數(shù)據(jù)云”平臺(tái)獲取2003年5月26日Landsat 7 ETM+和2013年5月29日Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m。經(jīng)在“中國氣象網(wǎng)”查閱，兩期影像均晴朗無云、天氣狀況良好。利用ENVI 4.8軟件對兩期影像進(jìn)行預(yù)處理，主要包括采用FLAASH模型進(jìn)行輻射校正、大氣校正、幾何校正和裁剪等，使得誤差在0.5個(gè)像元之內(nèi)，精度符合研究標(biāo)準(zhǔn)。本研究于2013年5月20—30日，共采集138個(gè)野外土壤樣品，采用烘干法來測定土壤水分。

圖1艾比湖采樣點(diǎn)

2　研究方法

2.1植被指數(shù)

植被指數(shù)是利用衛(wèi)星不同波段探測數(shù)據(jù)組合而成，能反映植物生長狀況的指數(shù)。歸一化植被指數(shù)具體計(jì)算公式如下：

(1)

式中：NIR——近紅外波段的像元亮度值；R——紅波段的像元亮度值。

2.2地表溫度

2.2.1Landsat 8影像地表溫度劈窗算法由于Landsat 8有2個(gè)熱紅外波段，數(shù)據(jù)量大，理論上更加完善、嚴(yán)密，精度更高，故采用劈窗算法來反演Ts。劈窗算法的主要思想是利用2個(gè)通道對水汽吸收和比輻射率的差異分別建立方程，求解方程組即可獲得Ts。本研究利用覃志豪等[16]提出的劈窗算法計(jì)算Ts，公式如下：

Ts=A0+A1T10-A2T11

(2)

式中：Ts——地表溫度；T10，T11——Landsat 8第10，11通道的亮溫；A0，A1，A2——系數(shù)。

2.2.2Landsat 7影像地表溫度輻射傳輸方程在獲取溫度為Ts的黑體在熱紅外波段的輻射亮度后，根據(jù)普朗克公式的反函數(shù)，求得地表真實(shí)溫度Ts，本研究利用毛克彪等[17]提出的輻射傳輸方程計(jì)算Ts，公式如下：

(3)式中：B(Ts)——對于Landsat 7的ETM+，是溫度為Ts的黑體輻射亮度，K1，K2——傳感器的定標(biāo)常數(shù)，K1=666.09 W/(m2·sr·μm)，K2=1 282.71K。

2.3溫度植被干旱指數(shù)法(TVDI)

Sandholt等[6]利用簡化的NDVI-Ts特征空間提出TVDI，而溫度植被干旱指數(shù)是利用Ts-NDVI特征空間提取的水分脅迫指標(biāo)來估算陸面表層土壤水分的一種方法[18]。計(jì)算公式如下：

(4)

Tsmax=α·VI+b

(5)

Tsmin=c·VI+d

(6)式中：TVDI——溫度植被干旱指數(shù)；VI——像元的植被指數(shù)；Ts——任意像元的地表溫度；Ts max——某一NDVI所對應(yīng)的最高溫度，即干邊；Ts min——最低溫度，即濕邊；a，b，c，d——干濕邊擬合方程的系數(shù)[19]。

3　結(jié)果與分析

3.1構(gòu)建特征空間

通過構(gòu)建兩期影像的Ts-NDVI特征空間，并利用TVDI確定干、濕邊(表1)。由表1可以看出，特征空間的干邊斜率均小于0，這也表明隨著NDVI的增加，Ts的最大值呈減小趨勢；濕邊的斜率均大于0，表明隨著NDVI的增加，Ts的最小值呈升高趨勢。2003年干、濕邊的R2均比2013年的大，干邊的R2均比濕邊的大。

表1　不同影像干濕邊擬合結(jié)果

3.2Ts-NDVI特征空間干旱等級的劃分

為了從宏觀上更加清晰了解艾比湖地區(qū)的土壤水分空間分布，利用0～1范圍的灰度值進(jìn)行描述，以TVDI為分級指標(biāo)，便于觀測區(qū)域干旱情況。根據(jù)TVDI灰度值范圍將研究區(qū)干濕狀況[20]分為濕潤(0.0～0.2)、正常(0.2～0.4)、輕旱(0.4～0.6)、干旱(0.6～0.8)和重旱(0.8～1.0)共5個(gè)等級，以便準(zhǔn)確描述區(qū)域土壤水分的變化狀況。由圖2可知，整個(gè)研究區(qū)的旱情等級分布明顯，干旱的面積最大，濕潤、輕旱和正常的面積次之，重旱的面積最小。

3.3精度驗(yàn)證

將實(shí)測土壤水分的采樣點(diǎn)對應(yīng)的經(jīng)緯度信息導(dǎo)入TVDI特征空間中，得到實(shí)測點(diǎn)對應(yīng)的TVDI值，本研究采用23個(gè)土壤表層(0—10 cm)實(shí)測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)用于反演精度驗(yàn)證[21]。由圖3可知，TVDI與艾比湖地區(qū)對應(yīng)土壤表層實(shí)測土壤水分具有較好負(fù)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.604。利用SPSS 19.0并結(jié)合Excel 2013[22]軟件，對TVDI和土壤水分的結(jié)果進(jìn)行T檢驗(yàn)，該線性回歸方程通過了α=0.05的置信度且相關(guān)性較好。整體上看，隨著土壤水分的增大，TVDI呈逐漸減小趨勢。這表明用TVDI反演2013年艾比湖地區(qū)土壤表層水分精度較高，具有可行性。因此，本文利用該方法反演2003年同一區(qū)域土壤水分，得到2003年旱情等級分布圖(圖4)。

圖22013年旱情等級分布

圖32013年土壤水分與TVDI的相關(guān)關(guān)系

圖42003年旱情等級分布

從圖4可以看出，2003年反演的土壤水分結(jié)果較好，其中濕潤、正常和輕旱面積占有率較大，干旱和重旱面積較少，由湖區(qū)和河流向四周地區(qū)旱情情況逐漸加強(qiáng)。

3.4土壤水分的時(shí)間變化分析

根據(jù)研究區(qū)遙感影像和其他資料，為更好地反映艾比湖地區(qū)2003—2013年各旱情變化狀況，故采用決策樹法[23]對TVDI值進(jìn)行分類，利用轉(zhuǎn)移矩陣方法描述艾比湖地區(qū)近10年來不同旱情等級轉(zhuǎn)移情況和不同干濕程度的面積變化(表2)。艾比湖地區(qū)土壤水分時(shí)間尺度效應(yīng)明顯：通過對比分析，艾比湖地區(qū)10年間的濕潤、正常、輕旱、干旱和重旱分別變化了464.31，1 072.69，4 342.59，5.03，0.03 km2，其中濕潤輕旱面積變化最大，重旱面積變化最小；由2003年濕潤轉(zhuǎn)為2013年的正常、輕旱、干旱、重旱對應(yīng)的面積分別為190.91，227.24，46.14，0.02 km2；由2003年的正常向濕潤、輕旱、干旱和重旱分別轉(zhuǎn)移了7.32，609.39，454.77，1.21 km2；由2003年的輕旱分別向2013年的濕潤、正常、干旱和重旱分別轉(zhuǎn)移了5.01，16.03，4 262.01，59.54 km2；由2003年的干旱向2013年的濕潤、正常、輕旱和重旱分別轉(zhuǎn)移了0.05，0.10，1.48，3.40 km2；濕潤、正常和輕旱面積減少，干旱和重旱面積增加，呈現(xiàn)“兩增三減”的趨勢。

表2　2003年與2013年干、濕面積轉(zhuǎn)移矩陣　km2

3.5土壤水分空間變異性分析

艾比湖地區(qū)的特殊地理位置和特殊氣候決定了其土壤水分的空間分異規(guī)律，在10年里研究區(qū)的旱情等級變化明顯。從圖2，4可以看出，艾比湖的旱情分布由湖區(qū)向四周干旱程度逐漸加強(qiáng)，土壤水分由湖區(qū)向周邊地區(qū)呈減少趨勢，離湖區(qū)越遠(yuǎn)，干旱情況越嚴(yán)重，土壤水分越低；河流附近土壤水分高于周邊區(qū)域。隨著海拔的升高，從平原到山坡到山地，土壤水分減少，山地的土壤水分低于平原；地勢低的地方土壤水分高于地勢高的地方，主要因?yàn)榈貏莸?，降水易積累，從而影響土壤水分的多少。農(nóng)田地區(qū)土壤水分高于山地或者鹽漬地，主要由于人類對農(nóng)作物的灌溉，如噴灌、滴灌等，從而使土壤水分增大。從整體來看，土壤水分在山區(qū)的垂直變化明顯，從南坡到北坡，土壤水分逐漸升高；西部的土壤水分高于東部，并且從西北到東南方向，土壤水分呈減小趨勢。

4　結(jié)論與討論

艾比湖地區(qū)的土壤水分變化受控于多種因素。首先，全球氣候明顯變暖[23]，蒸發(fā)變強(qiáng)，使得艾比湖地區(qū)土壤水分在10年里明顯減少；其次，氣候的改變使得湖區(qū)面積萎縮，水量下降，進(jìn)而帶來地下水位的下降[24-25]，對于附近河流的入水量及周邊地區(qū)兵團(tuán)引水灌溉具有重要的影響；再者，不同坡度、坡向等地形因子影響土壤水分[26]，艾比湖地區(qū)的山地、平原和丘陵等復(fù)雜的地形情況，使得土壤水分各不相同；同時(shí)，降水量的變化是影響土壤水分的因子之一[27]，經(jīng)在“中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)”查閱，艾比湖10年里降水總體上呈現(xiàn)減少趨勢，降水是土壤水分主要來源，因此，在水分正常地區(qū)，土壤水分隨著降雨量的減少而呈減少趨勢；最后人類活動(dòng)影響土壤水分[28-29]，該地區(qū)農(nóng)作物的生長，如棉花，需要在生長期對其進(jìn)行滴灌或者噴灌，加大了用水量，導(dǎo)致土壤水分出現(xiàn)季節(jié)性增加，進(jìn)而影響艾比湖地區(qū)的土壤水分整個(gè)的時(shí)空變化規(guī)律。上述自然和人為因素是導(dǎo)致艾比湖地區(qū)水分變化的主要條件。

利用TVDI反演土壤水分較好，可以實(shí)現(xiàn)大面積快速的旱情監(jiān)測分析，主要結(jié)論有：(1) 艾比湖地區(qū)在10年里旱情轉(zhuǎn)移明顯，濕潤向正常、輕旱和干旱轉(zhuǎn)移，正常向輕旱和干旱轉(zhuǎn)移，輕旱向干旱轉(zhuǎn)移顯著。(2) 土壤水分由湖區(qū)及河流向周邊地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢；由農(nóng)田向周邊山地鹽漬地等逐漸減少；地勢低的地區(qū)土壤水分高于地勢高的地方。因此，利用遙感監(jiān)測艾比湖地區(qū)土壤水分，能很好地解釋研究區(qū)土壤水分的時(shí)空變化規(guī)律，對地區(qū)旱情監(jiān)測和農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了一定的依據(jù)。

艾比湖地區(qū)的土壤水分是全球水分循環(huán)的一部分，該地區(qū)維持著整個(gè)天山北坡經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，因此需要樹立節(jié)約意識(shí)，提高水的利用率，采取高效灌溉節(jié)水措施。在人類生產(chǎn)活動(dòng)過程中，要協(xié)調(diào)好人與環(huán)境的關(guān)系，興修水利，開荒造田，建設(shè)防護(hù)林帶，擴(kuò)大并穩(wěn)定綠洲，進(jìn)而改變土壤水分。

[1]孫中峰,張學(xué)培,張曉明,等.晉西黃土區(qū)林地坡面土壤水分異質(zhì)性研究[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2004,22(2):81-86.

[2]陳書林,劉元波,溫作民.衛(wèi)星遙感反演土壤水分研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2012,27(11):1192-12.

[3]閆峰,王艷姣.基于Ts-EVI特征空間的土壤水分估算[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2009,29(9):4884-4891.

[4]Pohn H A, Offield T W, Watson K. Thermal inertia mapping from satellite-discrimination of geologic units in Oman[J]. J. Res. US Geol. Surv,1974,2(2):147-158.

[5]Gillies R R, Kustas W P, Humes K S. A verification of the ‘triangle’ method for obtaining surface soil water content and energy fluxes from remote measurements of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and surface[J]. International Journal of Remote Sensing,1997,18(15):3145-3166.

[6]Sandholt L, Rasmussen K, Andersen J. A simple enterpretation of the surface temperature/vegetation index Pace for assessment of surface moisture status [J].Remote Sensing of Environment,2002,79(2):213-224.

[7]Goward S N, Xue Y, Czajkowski K P. Evaluating land surface moisture conditions from the remotely sensed temperature/vegetation index measurements: An exploration with the simplified simple biosphere model[J]. Remote Sensing of Environment,2002,79(2):225-242.

[8]張仁華.改進(jìn)的熱慣量模式及遙感土壤水分[J].地理研究,1990,19(2):101-112.

[9]Wu M C, Ding J L, Wang G F. Regional soil moisture inversion based on surface temperature and vegetation index characteristic spaces [J].Journal of Desert Research,2011,30(5):570-576.

[10]張喆,丁建麗,李鑫,等.TVDI用于干旱區(qū)農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測的適宜性[J].中國沙漠,2015,35(1):220-227.

[11]王宏,塔西甫拉提·特依拜,謝霞,等.新疆艾比湖地區(qū)不同土地利用類型的土壤鹽漬化敏感性評價(jià)[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2011,30(5):593-599.

[12]王爽,丁建麗,王璐,等.基于遙感的艾比湖流域近20 a生態(tài)服務(wù)價(jià)值對土地利用變化的響應(yīng)[J].水土保持研究,2014,21(5):144-149.

[13]錢亦兵,吳兆寧,常軼深,等.艾比湖地區(qū)植被和土壤在南—北區(qū)段上的差異性分析[J].干旱區(qū)地理,2013,36(5):781-789.

[14]王璐,丁建麗.基于景觀尺度的艾比湖保護(hù)區(qū)LUCC變化及其驅(qū)動(dòng)力分析[J].水土保持研究,2015,22(1):217-223.

[15]王春燕,王黎煒.湖泊生態(tài)旅游資源定量評價(jià)研究:以艾比湖濕地國家級自然保護(hù)區(qū)為例[J].改革與戰(zhàn)略,2012,28(2):63-65.

[16]覃志豪,高懋芳,秦曉敏,等.農(nóng)業(yè)旱災(zāi)監(jiān)測中的地表溫度遙感反演方法:以MODIS數(shù)據(jù)為例[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2005,14(4):64-71.

[17]毛克彪,唐華俊,周清波,等.用輻射傳輸方程從MODIS數(shù)據(jù)中反演地表溫度的方法[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào),2007,43(4):12-17.

[18]王樹果,李新,韓旭軍,等.利用多時(shí)相ASAR數(shù)據(jù)反演黑河流域中游地表土壤水分[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2009,24(5):582-587.

[19]辛景峰.區(qū)域旱情遙感監(jiān)測研究[D].北京:中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所,2003.

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

[21]Wang Xiujun, Chen Jian. Soil estimation based on the LST-EVI feature space[J].Remote Sensing Technology and Application,2014,29(1):46-53.

[22]劉金偉,李志忠,武勝利,等.新疆艾比湖周邊白刺沙堆形態(tài)特征空間異質(zhì)性研究[J].中國沙漠,2009,29(4):628-635.

[23]張紅梅,吳基文,劉星,等.特征提取和決策樹法土地利用遙感分類[J].測繪科學(xué),2014,39(10):53-56.

[24]肖生春,肖洪浪,盧琦.等.中國沙漠(地)生態(tài)系統(tǒng)水文調(diào)控功能及其服務(wù)價(jià)值評估[J].中國沙漠,2013,23(5):1568-1576.

[25]劉永泉.新疆艾比湖最優(yōu)運(yùn)行水位研究[D].烏魯木齊:新疆師范大學(xué),2008.

[26]白天路,楊勤科,申佳.黃土高原丘陵溝壑小流域土壤水分垂直分布變異特征及影響因子[J].生態(tài)學(xué)雜志,2009,28(12):2508-2514.

[27]姜亞珍,張瑜潔,孫琛,等.基于TVDI河北省干熱風(fēng)同期土壤濕度監(jiān)測研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2014,29(3):442-450.

[28]鄧銘江.新疆十大水生態(tài)環(huán)境保護(hù)目標(biāo)及其對策探析[J].干旱區(qū)地理,2014,37(5):865-874.

[29]張雪,董建國,汪有科,等.黃土丘陵區(qū)不同降雨條件下聚水溝土壤水分研究[J].水土保持研究,2015,22(2):129-135.

Analysis of Spatiotemporal Change of Soil Moisture of the Ebinur Lake Area Based on TVDI

CAO Lei1,2, DING Jianli1,2, NIU Zengyi1,2

(1.CollegeofResourcesandEnvironmentScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China; 2.KeyLaboratoryofOasisEcosystem,MinistryofEducation,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China)

Ebinur lake area was taken as a study area in this study. Landsat satellite imageries taken in May of 2003 and May of 2013 were used as the main data sources to extract surface temperature (Ts) and vegetation index (NDVI) in order to inverse the temperature vegetation drought index (TVDI), construct feature space and analyze spatiotemporal change of soil moisture. The results showed that TVDI could effectively inverse the regional soil moisture with high precision; from 2003 to 2013, a total of 10-year span, the soil moisture spatial distribution from the lake to surrounding areas showed a decreasing trend in Ebinur Lake area; wet, normal and light drought areas were reducing, drought and heavy drought areas increased and showed the tendency of ‘two-increase and three-decrease’. Regional distribution of soil moisture is not optimistic. The local water resources management need to be strengthened in order to ensure the normal operation of regional ecological system.

temperature vegetation drought index (TVDI); soil moisture; Ebinur Lake; spatiotemporal change

2015-05-28

2015-06-09

國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41130531);新疆維吾爾自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程(2013711014);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-12-1075)

曹雷(1992—),女,四川南充人,碩士,研究方向?yàn)楦珊祬^(qū)資源遙感研究。E-mail:clhyesa@163.com

丁建麗(1974—),男,山東成武人,博士,教授,主要從事干旱區(qū)資源遙感研究。E-mail:watarid@xju.edu.cn

TP79; S152.7

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1005-3409(2016)03-0043-05