基于溫度植被干旱指數(shù)的黑龍江省旱情動態(tài)研究

吳 黎

(黑龍江省農(nóng)業(yè)科學院遙感技術(shù)中心， 黑龍江 哈爾濱 150086)

基于溫度植被干旱指數(shù)的黑龍江省旱情動態(tài)研究

吳 黎

(黑龍江省農(nóng)業(yè)科學院遙感技術(shù)中心， 黑龍江 哈爾濱 150086)

2015年黑龍江省發(fā)生大面積干旱，為了對此旱情進行動態(tài)監(jiān)測，采用6—9月的MODIS數(shù)據(jù)，計算溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)；以過去15年(2000—2014年)的全省40個旱作農(nóng)業(yè)站點以旬為單位的TVDI為研究對象，根據(jù)土壤相對濕度的農(nóng)業(yè)干旱等級劃分標準，制定TVDI的干旱監(jiān)測等級，利用2011年實地測取土壤相對濕度數(shù)據(jù)對該等級進行驗證，結(jié)果表明，驗證結(jié)果準確度達到83%。結(jié)果顯示：TVDI被分為5個等級，TVDI<0.46為無旱，TVDI在0.46～0.57之間為輕旱，TVDI在0.57～0.76之間為中旱，TVDI在0.76～0.86之間為重旱，TVDI>0.86為特旱，用此標準對黑龍江省2015年的旱情進行分析，能夠較好地反映出黑龍江省整體的實際旱情。在監(jiān)測中2015年7月份全省旱情最為嚴重，持續(xù)到8月中旬，到8月下旬省內(nèi)各地陸續(xù)降雨，重旱區(qū)域減少，整體旱情減輕。

溫度植被干旱指數(shù)；MODIS; 干旱等級劃分；黑龍江省

干旱是全球最為常見的自然災(zāi)害，我國也是干旱頻繁發(fā)生的國家，特別是在北方[1]。近年來，隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展，人口增加，自然環(huán)境的日益破壞，全球性氣候變暖等因素，使得干旱有了進一步加重的趨勢[2]。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測主要基于地面站點的土壤墑情數(shù)據(jù)，雖然其真實性較高，但監(jiān)測精度受控于地面站點的分布密度，很難大范圍精細地反映干旱狀況。遙感技術(shù)以其及時、客觀、數(shù)據(jù)連續(xù)性強，覆蓋范圍廣等優(yōu)點，彌補了地面站點的不足[3]，已成為區(qū)域旱情監(jiān)測的重要手段。遙感手段監(jiān)測大范圍旱情方法很多，其旱情指標或是建立在植被指數(shù)基礎(chǔ)上，或是建立在地面溫度基礎(chǔ)上[4]。學者提出植被指數(shù)是反映植物生長狀況和地表植被覆蓋度大小，利用植被指數(shù)作為水分脅迫指標表現(xiàn)出一定的滯后性，相比之下地面溫度時效性更高，可是單獨采用地面溫度作為指標，在植被覆蓋度較低的條件下旱情較高可能受到地面背景溫度的干擾。因此利用地表溫度和植被指數(shù)特征空間耦合而成的溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)監(jiān)測大范圍的旱情得到了快速發(fā)展[5]。齊述華[6]等利用不同時相的NDVI-TS特征空間對全國進行了旱情監(jiān)測，結(jié)果表明，TVDI與土壤濕度顯著相關(guān)，用來大范圍評價旱情是合理的。范遼生[8]推導(dǎo)出利用TVDI和干、濕邊土壤水分計算土壤含水量的方程，利用方程反演了杭州市伏旱期間的土壤表層的相對濕度，結(jié)果表明反演值和實測值之間的平均絕對誤差較小。由此看出 TVDI模型是一種較為成熟和理想的干旱監(jiān)測模型，因此本文采用TVDI模型法監(jiān)測干旱情況。在干旱管理中，為了能及時了解和應(yīng)對不同程度的干旱，人們往往把干旱劃分為不同的等級。目前我國已有氣象干旱指標、農(nóng)業(yè)干旱指標的國家級干旱等級標準，但對遙感監(jiān)測指標的干旱等級劃分研究較少。在應(yīng)用遙感手段監(jiān)測干旱時必須要研究干旱的嚴重性、區(qū)域性和周期性等，而其嚴重程度就勢必要對遙感干旱監(jiān)測指標進行分級。如能將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測法與現(xiàn)代的TVDI監(jiān)測干旱法相結(jié)合，根據(jù)現(xiàn)有的國家干旱等級標準，來進一步制定TVDI模型法的干旱等級，這樣即對干旱監(jiān)測方法有了進一步的深入研究，又能獲得近實時定量化的干旱遙感監(jiān)測方法，進而提高TVDI監(jiān)測土壤旱情的精度。

本文以黑龍江省為研究對象，利用省內(nèi)40個市縣氣象觀測站點、15年作物生長期內(nèi)，以旬為單位觀測到的土壤墑情數(shù)據(jù)與同時間、同觀測點的MODIS遙感影像數(shù)據(jù)監(jiān)測的TVDI值相匹配，運用區(qū)間估計法，以國家氣象干旱等級標準為依托，制定TVDI的干旱監(jiān)測等級，同時驗證該等級的精度。最后利用該方法對2015年黑龍江省農(nóng)用地進行旱情監(jiān)測，分析旱情發(fā)生的范圍、程度和發(fā)展變化趨勢，為決策部門提供引導(dǎo)和支持的依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

黑龍江省位于我國東北邊疆，東、北部隔烏蘇里江、黑龍江與俄羅斯相望，南部與吉林省接壤，西部與內(nèi)蒙古自治區(qū)毗鄰。全省總面積45.4萬km2，位居全國第六位，有耕地9.33萬km2，其糧食產(chǎn)量位居全國首位，是我國重要的商品糧生產(chǎn)基地?？赏瑫r又是嚴重缺水的省份之一，水資源總量僅占全國的2.7%；且水資源時空分布不均，東部多、西部少，山區(qū)多、平原少。年平均降水量為434.5 mm，<400 mm占37.5%，400～500 mm占45.8%，>500 mm占16.7%[7]。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源 遙感數(shù)據(jù)利用MODIS標準產(chǎn)品中16 d合成的植被指數(shù)MOD13A2和8 d合成的地表溫度MOD11A2數(shù)據(jù)。16天數(shù)據(jù)選取包括2001—2015年每年5月25日—6月10日，6月11日—6月26日，6月27日—7月12日，7月13日—7月28日，7月29日—8月13日，8月14日—8月29日，8月30日—9月14日，9月15日—9月30日的8期遙感影像產(chǎn)品，涵蓋了農(nóng)作物的整個生長階段。

利用MCD12Q1土地覆蓋類型產(chǎn)品數(shù)據(jù)，監(jiān)測黑龍江省農(nóng)用地種植區(qū)域。根據(jù)國際地圈生物圈計劃(IGBP)的全球植被分類方案，選取DN值為12的像元為農(nóng)用地。

確定TVDI指數(shù)的干旱劃分等級，需要黑龍江省40個氣象站點內(nèi)與遙感數(shù)據(jù)時效相對應(yīng)的每一監(jiān)測期內(nèi)的0～50 cm土層的土壤相對濕度數(shù)據(jù)，一年8期，一期40個站點，15 a，總共4 800個土壤相對濕度數(shù)據(jù)。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理 首先利用ModisTool工具，將MOD11A2和 MOD13A2產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行投影轉(zhuǎn)換，投影采用Albers Equal Area，基準面為WGS-84；其次利用ENVI軟件將MOD11A2產(chǎn)品合成為16 d產(chǎn)品，合成原則是取兩景8 d數(shù)據(jù)進行最大值合成，合成后對其LST-day波段進行拼接，并利用黑龍江省矢量圖進行研究區(qū)的裁剪，得到研究區(qū)內(nèi)的LST產(chǎn)品；對MOD13A2數(shù)據(jù)進行重采樣得到1 km分辨率數(shù)據(jù)，對其NDVI波段進行拼接、投影和裁剪，最后得到研究區(qū)NDVI產(chǎn)品。然后以0.01的NDVI閾值為步長構(gòu)建NDVI-LST特征空間模型并同時計算TVDI。最后利用MCD12Q1土地覆蓋類型產(chǎn)品提取農(nóng)用地，利用ENVI的掩膜技術(shù)，將黑龍江省內(nèi)非農(nóng)用地區(qū)域進行過濾處理，得到黑龍江省農(nóng)用地范圍內(nèi)TVDI值。

2.2 研究方法

2.2.1 TVDI模型法 國內(nèi)外學者研究了各種空間尺度和時間分辨率的植被指數(shù)和地表溫度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)NDVI和Ts之間存在明顯的負相關(guān)關(guān)系。主要原因是植被受到水分脅迫時下墊面溫度會急劇升高。Sandholt[13]等在研究植被指數(shù)-地表溫度特征空間時發(fā)現(xiàn)了很多條直線，據(jù)此提出了采用溫度植被干旱指數(shù)TVDI監(jiān)測地表濕度狀況，計算公式為：

(1)

Tsmax=a1+b1×NDVI

(2)

Tsmin=a2+b2×NDVI

(3)

代入公式(1)

然而，事實上，他們卻都是沒有理想、沒有信仰，也沒有完整的傳統(tǒng)文化思想體系的人，到一起也不過就談一些如何掙錢、如何享受以及卿卿我我的性愛話語。他們的一舉一動，都還是為了吃好、穿好，以及感覺器官的享受而去追求、去奔波。在未來的生活長河中，何時遇急流險灘，何時遇風雨交加，他們卻從來沒有想過。

(4)

式中，Ts為地表溫度；Tsmin為相同NDVI條件下的最小地表溫度,對應(yīng)NDVI-TsI特征空間的濕邊；Tsmax為相同NDVI條件下的最大地表溫度,對應(yīng)NDVI-Ts特征空間的干邊。其中a1、a2、b1、b2為擬合方程系數(shù)。

對于每個像元，利用NDVI確定Tsmax，根據(jù)T在Ts/NDVI梯形模型中的位置，計算TVDI。當TVDI越大時，土壤濕度就越??；TVDI越小時，土壤濕度越大。在估計參數(shù)時，要求研究區(qū)域的范圍足夠大，地表覆蓋從裸土變化到比較稠密的植被覆蓋，土壤表層含水量從干枯含水量變化到田間持水量。2.2.2 TVDI干旱等級劃分方法 《氣象干旱等級》[9]中規(guī)定土壤相對濕度即土壤實際含水量占土壤田間持水量的比值，以百分率(%)表示，其等級劃分見表1。

表1 土壤相對濕度干旱等級劃分

將4 800個土壤相對濕度數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)獲取的TVDI值逐一對應(yīng)，按照土壤相對濕度的《氣象干旱等級》[9]劃分標準將TVDI值一一落在相應(yīng)的分級區(qū)域內(nèi)，即某一像素按照某已知土壤相對濕度劃分為中旱時，則將該像素的TVDI值劃分到中旱這一等級。TVDI值在0～1區(qū)間，通過區(qū)間估計原理確定《氣象干旱等級》[9]中每種干旱類型相對應(yīng)的TVDI干旱等級置信區(qū)間的下限值，將該下限作為TVDI兩種干旱類型間的劃分標準。

(5)

我們?nèi)≈眯艆^(qū)間的上限作為TVDI干旱等級的劃分界限，那么當正態(tài)總體σ2未知時，其均值μ的單產(chǎn)置信上限為：

(6)

2.2.3 地面數(shù)據(jù)采集方法 根據(jù)表3中TVDI干旱等級劃分標準，對多年以旬為單位的干旱監(jiān)測結(jié)果進行分級，分別以不同顏色顯示不同等級。在干旱等級劃分中利用了氣象站點的土壤相對濕度數(shù)據(jù)，2011年選取肇東市和賓縣兩個樣區(qū)，采用實地測量的方法，再對TVDI干旱監(jiān)測模型的定量化結(jié)果進行驗證分析。

實際測量中在每個樣區(qū)(肇東市、賓縣)分別選取10個1 000 m×1 000 m的樣地(MODIS影像中為一個像元大小)，每個樣地內(nèi)平均測量5次土壤水分(即A、B、C、D、E 5個點)，用其總體平均值來代替該樣地的土壤水分值，樣地及樣點分布情況見圖1～2。

圖1 賓縣實地測量土壤水分監(jiān)測點分布

Fig.1 Distribution of soil for moisture-measuring in Binxian

注：遙感影像反演土壤水分分辨率為1 000 m，因此地面樣地采取1 000 m×1 000 m范圍大小，為提高地面測量精度，在每個樣區(qū)內(nèi)均勻選取5個點測量土壤水，并用均值代表該樣區(qū)的土壤水分值，下圖同。

Note: remote sensing image resolution inversion of soil moisture is 1 000 m, so the ground sample size is 1 000 m×1 000 m, in order to improving the ground of measurement precision, we equally choose five points to measure the soil moisture in each sample, the average value represents the soil moisture in the sample area, the same below.

圖2 肇東市實地測量土壤水分監(jiān)測點分布

Fig.2 Distribution of soil for moisture-measuring in Zhaodong

3 結(jié)果與驗證分析

3.1 TVDI干旱等級劃分結(jié)果

TVDI值取0～1之間，其值與土壤相對濕度呈負相關(guān)性，當TVDI值越小時，表示土壤相對濕度越大，越少有旱情發(fā)生；相反當TVDI值越大時，表示土壤相對濕度越小，土壤越干旱。根據(jù)土壤相對濕度指數(shù)的干旱等級劃分標準，先確定TVDI無旱和干旱的劃分標準，應(yīng)用單側(cè)置信區(qū)間的原理，計算得到無旱這一級別置信區(qū)間上限，即從0到該置信區(qū)間上限均為無旱標準。

在輕旱和中旱等級劃分中，同樣利用單側(cè)置信區(qū)間理論，計算輕旱這一級別的置信區(qū)間上限，該上限值即為中旱的下限值，同樣的方法找到中旱和重旱及重旱和特旱的分界值。TVDI被分為無旱、輕旱、中旱、重旱、特旱5個等級，TVDI量化指標的綜合分析結(jié)果如表2。

在特旱的等級劃分中，由于土壤相對濕度數(shù)據(jù)符合特旱等級的非常少，因此不單獨對該等級進行TVDI的等級劃分，用劃分重旱的上限作為特旱的下限，TVDI值的最大值1作為特旱的置信度上限。TVDI干旱等級劃分標準如表3。

3.2 TVDI干旱等級劃分的驗證

3.2.1 驗證結(jié)果 將實地測量數(shù)據(jù)判斷的土壤干旱情況與TVDI干旱等級劃分的土壤干旱情況進行對比，確定TVDI干旱等級劃分的精度，結(jié)果表明TVDI干旱等級劃分標準的準確率達到83%，證明了TVDI可有效監(jiān)測土壤干旱情況，其等級劃分標準準確度高。在實地測量數(shù)據(jù)中隨機抽取30個與TVDI等級劃分做對比分析(表4)。

表2 TVDI量化指標的綜合分析

表3 溫度植被干旱指數(shù)干旱等級劃分標準

3.2.2 實地測量數(shù)據(jù)驗證結(jié)果分析

(1) TVDI與實地測量0～20 cm土壤相對濕度數(shù)據(jù)相關(guān)性高。

用地面采集土壤相對濕度數(shù)據(jù)與TVDI值做擬合度分析，從圖3可看出實地測量0～20 cm的土壤相對濕度數(shù)據(jù)與對應(yīng)的TVDI值相關(guān)性較高，擬合度R2為0.65，效果較好；其之間呈負相關(guān)關(guān)系，即土壤相對濕度越大，旱情等級越低，相反旱情發(fā)生越嚴重。從驗證結(jié)果來看，利用TVDI干旱等級劃分標準對黑龍江省旱情進行監(jiān)測可準確反映出黑龍江省的實際旱情。

(2) 在分析中發(fā)現(xiàn)TVDI干旱等級劃分的臨界點值附近TVDI劃分標準與實際標準存在偏差。

表4 實測土壤相對濕度數(shù)據(jù)與TVDI干旱等級劃分對比

如土壤相對濕度數(shù)據(jù)為30.96%，嚴格按照農(nóng)業(yè)干旱等級分類屬于重旱，而TVDI的重旱與中旱的臨界值為0.76，此時該點對應(yīng)的TVDI值為0.75屬于中旱等級，雖然TVDI值相差很小，但卻歸屬于不同的干旱級別，因此雖然TVDI干旱等級劃分標準整體精度較高，但在分界臨界值的位置上還是存在小誤差，待后期通過收集更多臨界值附近的干旱數(shù)據(jù)完善這一問題。

圖3 實測土壤相對濕度數(shù)據(jù)與TVDI值的關(guān)系

Fig.3 The relationship between the measured soil relative humidity data and TVDI value

(3) 遙感數(shù)據(jù)受云影響使得TVDI分級結(jié)果與實際結(jié)果誤差較大。

從表4中可看到有的土壤相對濕度較大，而TVDI值也較大，干旱情況完全相反，這是由于遙感數(shù)據(jù)有云的干擾，由于降雨土壤相對濕度較大，受云干擾此時遙感圖像反演的并不是真實的陸面情況，云層較厚時，NDVI值較小，LST值較大，LST/NDVI建模反演TVDI值偏大。云是遙感數(shù)據(jù)處理的難題，薄云可做大氣校正簡單處理，厚云只能將云覆蓋的區(qū)域掩膜掉，不做TVDI分析使用。

3.3 實際旱情發(fā)生結(jié)果驗證

根據(jù)表3干旱等級的劃分標準，對多年以來以旬為單位的干旱監(jiān)測結(jié)果進行分級，分別以不同灰度顯示不同的等級。同時對2015年黑龍江省農(nóng)用地進行干旱監(jiān)測。結(jié)果顯示，7月下旬全省大范圍內(nèi)出現(xiàn)中旱，至8月初期，松嫩平原出現(xiàn)局部重旱旱情，8月下旬，全省旱情緩解，三江地區(qū)旱情較嚴重。根據(jù)省內(nèi)氣象站點數(shù)據(jù)可知自2015年7月全省氣溫較常年略高，降水偏少，從7月開始全省旱情呈現(xiàn)波動變化，月末西部、東部均出現(xiàn)旱情，8月初西部局部旱情加重，東部部分地區(qū)由于降雨干旱有所緩解，由于黑龍江省降雨分布不均，在泰來、肇東、肇源降水量不足10 mm，與歷年同期相比，松嫩平原、三江平原個別縣呼瑪、孫吳、綏芬河、東寧偏少1～9成，致使三江平原、松嫩平原大部分區(qū)域均受到不同程度的干旱影響。監(jiān)測結(jié)果與實際氣象部門監(jiān)測結(jié)果相同，因此證明TVDI監(jiān)測大面積土壤干旱方法可行，其TVDI的干旱等級劃分標準也具有可行性。

4 結(jié) 論

本文利用土壤相對濕度氣象干旱等級劃分標準建立了溫度植被干旱指數(shù)模型的干旱劃分等級，利用該等級結(jié)合全省同期氣象資料及實際調(diào)查研究對干旱監(jiān)測結(jié)果進行分析評價。結(jié)果表明：遙感監(jiān)測TVDI值與0～20 cm土壤相對濕度值線性擬合度較好，說明該方法可以對黑龍江省干旱進行監(jiān)測；利用置信區(qū)間原理將TVDI分為5個級別：0

圖4 2015年黑龍江省農(nóng)用地干旱監(jiān)測

Fig.4 Drought monitoring on agricultural dryland in Heilongjiang province in 2015

TVDI監(jiān)測模型的干旱等級劃分為干旱監(jiān)測的產(chǎn)業(yè)化、運行化提供了理論基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測是旱災(zāi)系統(tǒng)研究中的首要步驟，為后期防災(zāi)減災(zāi)的順利進行提供參考及指導(dǎo)作用。TVDI綜合了植被信息和地表溫度信息，可以反映出一個地區(qū)旱情程度的高低。這為以后能及時對黑龍江省內(nèi)農(nóng)用地旱情的監(jiān)測、預(yù)測提供了方便。但是由于采用的MODIS數(shù)據(jù)分辨率與地面實際情況會有一些差異，對實際旱情監(jiān)測會有一定的影響；影響旱情的因素是復(fù)雜多樣的，在今后的研究中，加大高分數(shù)據(jù)的應(yīng)用，利用高分數(shù)據(jù)影像代替地面實際調(diào)查，從而即減輕了工作強度，又提高了監(jiān)測精度。在模型構(gòu)建中也可以與其他植被監(jiān)測指數(shù)進行對比分析以取得更好的效果，進一步提高監(jiān)測精度。 在使用MODIS數(shù)據(jù)時雖然做了預(yù)處理，進來了質(zhì)量控制，但在TVDI模型中仍存在一些質(zhì)量較差的像元，使得對遙感反演的TVDI值與實際土壤相對含水量建立的關(guān)系模型產(chǎn)生一定的誤差，影響其精度，在以后土壤濕度的研究中，如何最大限度地減少或刪除無效像元對遙感影像的影響是亟需解決的問題。

[1] 毛學森,張永強,沈彥俊.水分脅迫對冬小麥植被指數(shù)NDVI影響及其動態(tài)變化特征[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2002,20(1)：69-71.

[2] 韓麗娟,王鵬新,王錦地,等.植被指數(shù)-地表溫度構(gòu)成的特征空間研究[J].中國科學D輯:地球科學,2005,35(4):371-377.

[3] 劉良云,張 兵,鄭蘭芬.利用溫度和植被指數(shù)進行地物分類和土壤水分反演[J].紅外與毫米波學報,2002,21(4):269-273.

[4] 姚春生,張增祥,汪 瀟.使用溫度植被干旱指數(shù)法(TVDI)反演新疆土壤濕度[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2004,19(6):473-478.

[5] 王鵬新,李小文.條件植被溫度指數(shù)及其在干旱監(jiān)測中的應(yīng)用[J].武漢大學學報(信息科學版),2001,26(5)：412-418.

[6] 齊述華,王長耀,牛 錚.利用溫度植被旱情指數(shù)(TVDI)進行全國旱情監(jiān)測研究[J].遙感學報,2003,7(5):420-428.

[7] 莫偉華,王陣會,孫 涵,等.基于植被供水指數(shù)的農(nóng)田干旱遙感監(jiān)測研究[J].南京氣象學院學報,2006,29(3)：396-401.

[8] 范遼生,姜紀紅,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):230-234.

[9] 中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局.GB/T 20481—2006中華人民共和國國家標準:氣象干旱等級[S].北京:中國標準出版社,2006.

[10] Price J C. Using spatial context in satellite data to infer regional scale evapotranspiration[J]. Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1990,28：940-948.

[11] Nemani R R, Pierce L, Running S W. Developing satellite-derived estimates of surface moisture status[J]. Journal of Applied Meteorology, 1993,32(3)：548-557

[12] Moron M S, Clarke T R, Inoue 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.

[13] 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, 2002,79：213-224.

[14] Moran M S, Clarke T R, Inoue 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

[15] 趙選民,徐 偉,師義民,等.數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:科學出版社,1997.

[16] 范金城,梅長林.數(shù)據(jù)分析[M].北京:科學出版社,2002.

[17] 張玉芳,王明田,劉 娟,等.基于水分盈虧指數(shù)的四川省玉米生育期干旱時空變化特征分析[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報,2013,21(2)：236-242.

[18] 齊述華,王長耀,牛 錚.利用溫度植被旱情指數(shù)(TVDI)進行全國旱情監(jiān)測研究[J].遙感學報,2003,7(5):420-428.

[19] 于 健,楊國范,王 穎,等.基于MODIS數(shù)據(jù)反演阜新地區(qū)土壤水分的研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2011,26(4):413-419.

[20] 劉 茜.基于MODIS數(shù)據(jù)的黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測研究[D].南京：南京信息工程大學，2011.

[21] 李芳花.黑龍江省半干旱地區(qū)土壤水分遙感監(jiān)測技術(shù)研究及應(yīng)用[D].吉林：吉林大學，2006.

[22] 劉 迪,李芳花.黑龍江省旱情信息中心干旱分級標準的確定[J].水利科技與經(jīng)濟,2011,17(5):73-74.

[23] 龐治國.干旱遙感監(jiān)測模型研究及墑情預(yù)報探索—以黑龍江為例[D].北京：中國水利水電科學研究院，2003.

[24] 王純枝,毛留喜,何延波,等.溫度植被干旱指數(shù)法(TVDI)在黃淮海平原土壤濕度反演中的應(yīng)用研究[J].土壤通報,2009,40(5):998-1005.

Investigation on dynamic changes of drought in Heilongjiang Province based on temperature vegetation drought index

WU Li

(RemoteSensingTechniqueCenterofHeilongjiangAcademyofAgriculturalSciences,Harbin,Heilongjiang150086,China)

To carry out dynamic monitoring of the drought in Heilongjiang Province in 2015, MODIS data from June to September were used to calculate temperature vegetation drought index (TVDI). Baesd on the agricultural drought grade division standard of soil relative humidity and TVDI data of ten days as a unit over the past 15 years from 40 dry farming site, TVDI drought monitoring level was set. The agricultural drought grade division standard were verified by the soil relative humidity data of field survey in 2011, and the accuracy of the verified results reached 83%. The results showed there were five levels of TVDI value: no drought (TVDI<0.46)，light drought (0.46

temperature vegetation drought index; MODIS; classification of drought grades; Heilongjiang Province

1000-7601(2017)04-0276-07

10.7606/j.issn.1000-7601.2017.04.42

2016-05-10

哈爾濱市科學技術(shù)局青年后備人才項目(2014RFQYJ108)；國防科工局重大專項科研項目子項目(E0201/1112-2)

吳 黎(1983—),女,黑龍江巴彥人,助理研究員，研究方向為農(nóng)業(yè)遙感與應(yīng)用。E-mail：aromawu@163.com。

S423

A