MODIS－TVDI指數監測新疆干旱動態

劉星含，張佳華，2，許曉宏

（1.長江大學地球科學學院，武漢430100；2.中國科學院遙感與數字地球研究所數字地球實驗室，北京100094）

MODIS－TVDI指數監測新疆干旱動態

劉星含1，張佳華1，2，許曉宏1

（1.長江大學地球科學學院，武漢430100；2.中國科學院遙感與數字地球研究所數字地球實驗室，北京100094）

針對近年頻發的干旱情況不能準確及時監測評估的問題，該文以新疆為研究區域，基于溫度植被干旱指數方法，利用2007年到2012年3月～8月MODIS合成產品數據獲取歸一化植被指數和陸地地表溫度，構建LST－NDVI特征空間，得到全區的溫度植被干旱指數和旱情等級空間分布圖，分析了新疆干旱變化趨勢，驗證了溫度植被干旱指數和降水因子的關系。結果表明：2007年～2012年新疆的干旱面積逐年趨于平穩，空間上表現為南疆旱情高于北疆，春季旱情高于夏季，降水量是影響溫度植被干旱指數的重要因子。該研究為政府部門對新疆旱情嚴重地區治理提供了有效數據保證。

歸一化植被指數；陸地表面溫度；溫度植被干旱指數；干旱監測；干旱評估

1 引 言

干旱與其他自然災害相比，出現的頻率最高，持續時間最長，影響范圍最大，除了危害作物生長，造成作物減產，同時還危害居民生活，影響工業生產和其他社會經濟活動。

基于地面觀測的干旱監測方法主要是基于地面站點的土壤墑情數據，其準確性、代表性和完整性都存在局限，遙感技術的優勢在于能夠利用傳感器獲取及時、客觀的大范圍綜合地表信息，同時監測陸地表面溫度和植被生長狀態，這使遙感技術成為了區域旱情監測的重要手段。

國外學者利用遙感進行土壤水分監測研究開始于20世紀60年代末。20世紀70年代，Bowers和Hanks等［1］對土壤光譜反射特性進行了研究；Watsom等［2］首次提出了用地表溫度日較差推算熱慣量的簡單模式。Carlson T N［3］在估算土壤有效水分和熱慣量研究中，較早開展了利用NOAA／AVHRR遙感資料進行大面積作物旱情監測的嘗試。1990年之后，國外在土壤水分遙感定量反演方面得到了新的發展，并逐步實現了實用化系統應用。從Moran對歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和陸地地表溫度（Land Surface Temperature，LST）的相關性研究開始，多項研究表明NDVI和LST之間存在著顯著的負相關性［4－5］。Price和Carlson等［3，6］研究發現，若研究區域包含地表覆蓋植被類型從裸土到密閉植被冠層，土壤濕度由干旱到濕潤，則該區域內每個像元的植被指數和地表溫度組成的散點圖呈現為梯形，在此基礎上Sandholt等［7］提出了溫度植被干旱指數（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI）的概念。

國內學者進入90年代后，在利用NOAA／AVHRR資料進行土壤水分或干旱的宏觀監測研究工作取得了很大進步。肖乾廣等［8］利用NOAA／AVHRR數據對我國干旱情況進行了長期監測；查勇［9］利用衛星遙感圖像創建了統一的草地植被變化反演模型；柳欽火等［10］利用地表溫度和植被指數，將全國分為6個區進行全國農業旱情監測；張順謙等［11］利用NOAA／AVHRR資料，結合四川省農業氣象臺測定的土壤濕度數據，通過對溫度植被旱情指數計算方法的改進和旱情分級標準的研究，建立了四川伏旱遙感監測模型。田慶久和杜靈通［12］構建了基于多遠空間信息的干旱監測模型。

新疆是干旱災害頻發的地區，由于特殊的地理和氣候環境，水資源時空分布不均勻，季節性供需矛盾大，社會經濟發展和不合理的人類運動等因素［13］，造成了新疆干旱常年發生。近年來，新疆地區頻繁的旱情讓研究者對該地區的干旱情況進行了研究。姚春生等［14］使用溫度植被干旱指數法完成了新疆土壤濕度的反演。包安明等［15］利用MODIS數據對塔里木河下游的植被生長狀況進行了監測，完成了新疆生態環境建設的研究。

本文基于MODIS－TVDI方法開展2007年到2012年的新疆干旱監測研究，構建多年的LSTNDVI特征空間，得到新疆干旱情況分布圖。分析了2007年～2012年3月～8月新疆干旱變化情況，研究結果為政府部門對新疆旱情嚴重地區治理提供了有效的數據保證。

2 研究區域概況

新疆維吾爾自治區位于中國西北邊陲，總面積為1.6649×106km2。由于遠離海洋、深居內陸，四周有高山阻隔，海洋氣流不易到達，所以形成了典型的溫帶大陸性干旱氣候。區內降水量山區多于盆地、西部多于東部、北部多于南部，氣候干燥，天山以南的南疆氣溫高于天山以北的北疆。

新疆的土地利用類型分為農用地（37.85%）、建設用地（0.72%）和未利用地（61.43%）。農用地分為耕地、園地、林地、牧草地和其他農業用地，其中牧草地所占比例最大，達到30.82%；建筑用地分為居民點及工礦用地、交通用地和水利設施用地，所占比例依次為0.58%、0.03%、0.11%［16］。新疆的耕地主要分布在伊犁地區、昌吉自治州、塔城地區等，園地主要分布在巴州、阿克蘇、克州、喀什地區等，林地主要分布在伊犁地區、和田地區、巴州、阿勒泰地區，牧草地主要分布在伊利地區、阿勒泰地區。

通過新疆1961年～2005年88個氣象站多年的平均氣溫和降水量［17］，可以得到45年中的平均氣溫平均值為7.8℃，其中吐魯番最高（14.5℃），天山大西溝最低（－5.1℃）。平均降水量為154.6mm，其中天山小渠子最大（543.3mm），托克遜最小（7.8mm）。近年來，在新疆部分地區和小型灌溉區等易旱區域連年發生持續性干旱，嚴重影響了農牧業生產，給新疆的社會經濟持續發展造成了嚴重危害。

3 數據與方法

3.1 數據處理

本文收集了研究區2007年～2012年3月～8月的MODIS11A2和MODIS13A3。MODIS11A2是8天合成空間分辨率為1km的陸地表面溫度產品，包括白天地表溫度、夜間地表溫度、31和32波段通道發射率等資料。該產品中的地表溫度是通過建立31、32通道亮溫線性組合的劈窗算法計算得到。MODIS13A3是月合成的空間分辨率為1km的植被指數產品。該產品包括NDVI、EVI、紅光、近紅外、中紅外、藍光等波段反射率以及其他輔助信息。MODIS13A3使用新的合成算法減小了隨觀測角度的變化和太陽－目標－傳感器幾何學因素引起的變化。在生成植被指數格點資料時將應用分子散射、臭氧吸收、氣溶膠訂正算法、用BRDF模式將觀測量訂正到天頂角。將數據拼接、投影轉換，利用波段計算和裁剪完成預處理。本文遙感數據來源于美國NASA網站（http：／／ladsweb.nascom.nasa.gov）。

3.2 溫度植被干旱指數

Sandholt［7］等在研究中發現，LST－NDVI特征空間中有很多等值線，于是提出溫度植被干旱指數（TVDI）的概念。TVDI由植被指數和地表溫度計算得到，其定義為：

TVDI＝（T－Tmin）／（Tmax－Tmin） （1）

其中T為任意像元的地表溫度；Tmin為NDVI對應的最低地表溫度，即濕邊，Tmin＝a＋b× NDVI；Tmax為NDVI對應的最高地表溫度，即干邊，Tmax＝c＋d×NDVI；a、b、c、d是干濕邊擬合方程的系數。

TVDI的取值在0～1之間，TVDI值越大，表明該區域干旱越嚴重。在濕邊上TVDI＝0，在干邊上TVDI＝1，T越接近干邊，TVDI越大，土壤干旱情況越嚴重；相反，T越接近濕邊，TVDI越小，土壤含水量越高。對參數的計算要求研究區域范圍足夠大，地表覆蓋從裸土變化到稠密的植被覆蓋，土壤表層含水量從干燥到濕潤。

3.3 干旱等級劃分

由于不同地區的氣候條件不同，各種干旱監測指數的適應范圍差異大，在劃分干旱等級和監測、評估干旱發生時，難以滿足不同地區的災害需求。李國正［18］將TVDI按密度劃分為10個等級，然后又將其合并為濕潤區（1～3）、偏濕潤區（4～6）、偏干旱區（7～8）、干旱區（9～10）4個等級。吳孟泉等［19］將干旱劃分為5個等級，分別是水域（0～0.2）、濕潤（0.2～0.4）、正常（0.4～0.6）、缺水（0.6～0.8）和干旱（0.8～1.0）。新疆的沙漠面積較大，干旱常年發生，利用李國正和吳孟泉的干旱等級劃分方法，研究區域除了盆地邊緣和高山腳下，基本被劃分為缺水和干旱區，無法得到直觀的新疆干旱圖。張順謙［11］根據中國氣象局提供的由土壤濕度Y進行旱情分級標準，結合土壤濕度和研究區TVDI指數的線性擬合，反演得到各旱情等級的TVDI分級標準。該標準利用在新疆地區的TVDI分級效果較好，因此本文采用張順謙TVDI對干旱等級的劃分（表1）。

表1 干旱等級劃分表

4 結果與分析

經過數據預處理之后，應用MODIS數據構建2007年～2012年春季和夏季的LST－NDVI特征空間。在ENVI軟件下，使用IDL語言編程，經過運行輸出LST－NDVI散點圖，并得到所提取的NDVI下最大和最小陸地地表溫度Tmax和Tmin，并擬合回歸獲得干濕邊擬合方程（圖1）。特征空間中的干邊斜率小于0，說明隨著植被覆蓋度的增加，Tmax越小；濕邊的斜率大于0，說明隨著植被覆蓋度的增加，Tmin越大。

圖1 干濕邊擬合方程

在ArcGIS中將全區的TVDI圖像制成干旱等級圖，干旱分級標準如表1所示。從整體研究區域來看，新疆無旱和輕旱區域主要分布在盆地邊緣的高山腳下，夏季的高山融雪形成了豐富的水資源，中旱和重旱地區主要分布在人口較為密集的平原地區，特旱區域主要分布在塔克拉瑪干沙漠、古爾班通古特沙漠以及吐魯番盆地。

從每年7月份的TVDI干旱等級劃分圖像（圖2）可以看出，近年來，新疆自治區的無旱面積變化并不明顯，但是重旱地區面積呈明顯下降的趨勢。在2007年和2008年7月，新疆多處人口密集地區處于TVDI等級的重旱和特旱等級中，例如喀什、和田、阿勒泰等地區，而吐魯番地區常年處于特旱等級。

通過對2007年～2012年春季和夏季的TVDI求均值，以及等級劃分，從而獲得2007年～2012年3月～8月的各干旱等級面積比重圖（圖3）。2009年無旱面積占全區總面積的比重最高，為74.65%，2008年的無旱面積占全區總面積的比重最低，僅為37.16%。特旱和重旱面積比重在2012年為26.97%，而在2009年僅為0.61%，輕旱和中旱面積比重在6年里變化不明顯。從數據可以看出，新疆在2009年的干旱情況相較于2007年和2008年得到了緩解，2008年和2012年的干旱程度相比其他年份更加嚴重。

圖2 2007年～2012年7月新疆地區干旱情況比較

圖3 2007年～2012年各干旱等級面積比重圖

將2007年～2012年春、夏季36個月的干旱面積比重完成折線圖（圖4），從圖中顯示可以看出，每年的干旱高峰基本發生在春季，由此可以得出，新疆的春旱比夏旱情況嚴重。并且在2010年之后，干旱面積所占比重逐漸趨于平穩，波動范圍逐漸縮小。

圖4 2007年～2012年3月～8月干旱面積比重圖

圖5 降水量與TVDI的關系

降水量是影響干旱的直接因子，選取烏魯木齊、阿勒泰和喀什地區的歷史降水量數據，分析降水量和TVDI的關系。從降水量數據來看，烏魯木齊市和阿勒泰地區的降水量明顯高于喀什地區，喀什地區常年處在低降水量高TVDI的環境下，可見南疆地區的干旱情況比北疆更加嚴峻。從圖5看出，降水量與TVDI有很好的相關性，隨著降水量的增大，TVDI有下降的趨勢，但有一定的時間滯后性，當降水量趨于平穩時，TVDI的波動變化也不明顯，可以認為降水量是影響TVDI的重要因子之一。

5 結束語

利用TVDI方法，獲得了2007年～2012年3月～8月新疆地區旱情變化圖，并通過多年的干旱面積變化情況對比，以及與降水量的相關性分析，對新疆存在的干旱情況進行了研究。結果表明，新疆地區的無旱區域面積穩定，集中在盆地邊緣、山脈腳下，特旱區域集中在沙漠地區附近。結合降水量因子可以看出，南疆的旱情比北疆嚴重。新疆地區干旱面積波動幅度趨于平穩，近幾年來特旱地區面積比重卻在下降。

目前，對新疆的干旱情況監測主要還在使用單一指數的方法，主要監測數據都來自氣象站。而單一指數的監測不能夠全面反映新疆的干旱情況，在人口較少區域，更是無法了解當地的真實旱情水平。MODIS數據獲取快捷，解決了對大面積區域宏觀監測的問題，TVDI方法原理簡單，應用型強，解決了僅使用單一數據進行新疆地區干旱監測的問題。

該方法也存在諸多不足之處，TVDI方法僅使用了地表溫度數據和歸一化植被指數數據，并未考慮其他干旱影響因子。要解決這一問題，必須用其他影響因子對TVDI方法進行驗證，同時可以結合其他干旱指數對新疆干旱情況進行更全面的評估，以提升干旱模型的應用水平。

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Drought Monitoring in Xinjiang by Using MODIS－TVDI

LIU Xing－han1，ZHANG Jia－hua1，2，XU Xiao－hong1
（1.College of Earth Sciences，Yangtze University，Wuhan 430100；2.Lab of Digital Earth Sciences，Institute of Remote Sensing and Digital Earth，Chinese Academy of Sciences，Beijing100094）

Considering the conditions of droughts occurred frequently in recent years，Xinjiang province was selected as the study area in this study，and by using the compound MODIS data from March to August during 2007and 2012，the NDVI（normalized difference vegetation index）and LST（land surface temperature）were obtained，and the LST－NDVI feature space was firstly established.Then，the condition of TVDI（temperature vegetation dryness index）and spatial distribution of drought grade in the study area were obtained，the variation tendency of the drought in Xinjiang was analyzed，and the relationship of precipitation and TVDI was verified.The result showed that the drought area of Xinjiang had leveled off with each passing year from 2007to 2012，drought severity on south Xinjiang was severer than that on north Xinjiang in the spatial performance，and drought severity on Spring was severer than that on summer；the precipitation factor showed an important factor affecting the TVDI.

NDVI；land surface temperature；TVDI；drought monitoring；drought evaluation

10.3969／j.issn.1000－3177.2015.02.020

P412.15

A

1000－3177（2015）138－0111－05

2014－03－14

2015－01－22

中科院院地合作項目（Y42301101A）；CAS－TWAS項目（Y3YI2701KB）；中科院百人計劃項目（Y24002101A）。

劉星含（1989～），女，碩士，研究方向為干旱遙感監測。

E－mail：lxhan0820＠126.com

張佳華（1966～），男，博士，研究方向為生態與氣象災害遙感研究。

E－mail：zhangjh＠radi.ac.cn