基于MODIS的华北地区2008～2017年干旱遥感监测研究

王晓贤，贾 满

(1.徐州市国测测绘信息服务有限公司，江苏 徐州221006；2.中煤航测遥感集团有限公司，陕西省地理空间信息工程技术研究中心，陕西 西安 710100)

0 引 言

旱灾是世界上造成经济损失最多的自然灾害，相对于洪水、飓风等灾害，干旱灾害的孕发过程要缓慢得多，通常需要几个月甚至数个季节，容易被人忽视，一旦成灾，其波及范围较大，持续时间较长，影响人口较多，影响区域也很大[1]。

由于干旱发生的周期性和区域性的特点，要实现大范围面上的干旱监测，遥感技术是可行的技术途径之一[2]。目前国内遥感干旱监测以 NOAA/AVHRR、Landsat/TM、TERRA/AQUA星载的MODIS等传感器获得的影像为主要数据源[3-6]。

华北地区属于半湿润地区，该地区具有下垫面复杂多样、地表植被稀疏和对气候变化的响应敏感等特点，是受全球气候变化影响最显著的地区之一[7]，因此本文选取华北地区，基于MOIDS数据特征建立干旱监测模型，比较MODIS指数对旱情监测响应的敏感性，寻求反映干旱胁迫时序演变和空间分异的最佳遥感干旱指数监测方法，以准确反映大区域的干旱时空分布特征，为干旱动态监测业务化运行提供数据和技术支撑。

1 研究区概况与研究数据

1.1 研究区概况

本研究的我国华北地区位于96°～126°E，30°～53°N之间的地带，包含北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区共计5个省级行政单位(图1)。

图1 研究区域

1.2 研究数据

本研究使用的数据主要包括：遥感数据、气象数据和地面辅助数据。

(1)遥感资料采用美国NASA的2008～2017年8天合成MODIS反射率产品(MOD09A1，500 m)、地表温度产品(MOD11A2，1 km)，来源于美国对地观测数据平台。

(2)气象数据采用中国地面气候资料日值数据集(2008～2017年日降水数据)，来源于中国气象数据共享服务网。

(3)地面辅助数据主要包括研究区行政边界图、植被土地覆盖类型图(MCD12Q1，500 m)等。

2 MODIS监测模型

利用MODIS地表反射率产品(MOD09A1，500 m)，选取对植被和土壤水分敏感的红外(RED)，近红外(NIR)、短波红外(SWIR)波段计算了2008～2017年每8天的指数AVI、AWI、VCI；利用MOD11A2 温度产品经过MRT投影转换，按照白天地表温度LST×0.02计算式得到温度状态指数(TCI)，通过NDVI、VCI、TCI求得植被健康指数(VHI)、植被供水指数(VSWI)[9]。

表1 MODIS干旱监测指数

3 华北地区区域干旱响应

(1)时间向量

本研究采用变化向量分析的变化检测方法对遥感指数法进行比较，体现出干旱发生过程及面积分布。本文所用的AVI、AWI、VCI、TCI、VHI数据以月为间隔，选择干旱频繁的6～8月份为监测时段，定义一个3维的矢量空间，将每一时相分别对应于一维空间，各个遥感干旱监测指数序列可以对应于一个3维的时间矢量[11]：

(1)

式中，P(i,Y)为像元i对应于Y年的矢量；Y(t)为像元i在时间t1到t3的指数值；3为时间维数。

(2)变化向量

根据以上对时间矢量的定义可以看出：任意2年间水分的任何变化都会表现在这3维空间中，这种变化可用变化矢量描述如下式：

ΔP(i)=P(i,YR)-P(i,YD)=

(2)

时间变化向量ΔP(i)是像元i从干旱年到参考年的变化，包含了每一维的变化信息。

(3)变化方向

变化方向由参考年和干旱年相减后的变化向量的符号来表示，即

s=±{P(i,YR)-P(i,YD)}

(3)

变化方向代表干旱的状态，指的是在植被生长过程中干旱正处于发生的开始或者结束状态。每种方向实际代表了干旱发生的过程，按照以上变化方向的定义[12]，详细编码如表2所示。

表2 变化向量对应的干旱类型编码

按照以上方法，6～8月份AVI、AWI、VCI、TCI、VHI的干旱空间分布进行比较如图2。

图2是变化向量分析法监测的干旱年2009年相对正常年份2016年干旱结果分布图。从图中可以看出不同的指数监测的干旱分布存在着差异，其中AVI和AWI指数的监测结果较为相似，AVI和AWI监测的干旱主要发生在中间和最后阶段，干旱发生严重的为内蒙古北部、东北部、中部及山西北部地区。中间和最后发生干旱的主要内蒙古东北部、河北、河南等地，只最后时段发生干旱的为内蒙古中部及河南等地。

图2 华北遥感干旱指数空间分布比较

VCI监测的干旱主要发生时段和AVI、AWI监测一致，主要干旱发生在中间和最后时段，监测干旱面积较比AVI和AWI的监测面积小，VCI监测全时段干旱主要发生在内蒙古中部、河北北部、山西西部等。

VHI监测的结果与VCI较为相似，相比VCI监测到的全时段发生干旱的面积减小，只发生的中间和最后时段的面积增大，主要分布在内蒙古地区。

TCI监测的干旱面积在5个指数中最大，监测的内蒙古中部及河南等地干旱发生时段为开始和最后时段，TCI监测的结果和其他指数监测结果存在着较大的差异。

基于上述时间和空间上对MODIS构建的AVI、AWI、VCI、TCI、VHI 5个干旱指数的比较分析中，5个指数都能从一定程度上反映出干旱的发生，但综合考虑时间和空间干旱发生情况，AVI和AWI的监测结果相对较好。为了更好地比较AVI与AWI在华北地区对干旱的响应程度，对华北地区120个气象站点分别提取2009年(干旱年)、2011年(湿润年)、2016年(正常年)4～10月的AVI与AWI值取均值，分别绘制AVI与AWI在干旱年、湿润年和正常年的曲线变化图(图3)。从图中可以看出，AVI和AWI在干旱年和湿润年的4～10月份曲线变化趋势一致，AVI曲线正常年和湿润年曲线差异较小，而AWI干旱年与湿润年和正常年的差异较大，说明AWI相比AVI干旱发生时段更为敏感。

图3 华北地区AVI与AWI指数对干旱响应

基于上述分析得知AWI对于干旱的敏感性好于AVI，因此，本文采用AWI指数监测从时间和空间上对华北2008～2017年的干旱进行分析。

4 华北地区旱情监测

4.1 华北地区2008～2017年干旱时间分析

对华北地区120个气象站点(图4中华北地区范围内的黑点)提取2008～2017年每年4～10月份的AWI值取均值，得到月均值AWI (图5)。

图4 华北地区范围内的站点分布图

图5 华北地区2008～2017年月均值AWI值变化曲线(4 ～10月)

从上图可以看出：华北地区2008～2017年干旱较为严重的年份为2008、2009年和2017年，近两年以2017年干旱较为严重，其中2008年和2009年的干旱时段相似，干旱较严重时段出现在6月和7月，从8月份开始旱情有所缓解。而2017年干旱时段出现在7月、8月，从6月干旱开始，8月份旱情达到最严重，9月份旱情缓解。这与基于SPI分析的干旱年和干旱月份大致相同。

4.2 华北地区2008～2017年干旱空间分析

4.2.1 2008～2017年干旱月际变化分析

对华北地区2008～2017年4～10月求平均AWI，得到4～10月份(植被生长期)AWI干旱分布图(图6)。

图6 华北地区4～10月平均AWI干旱分布图

从图中可以看出从4月份到9月份干旱发生的程度分布范围都在不断变化，大致上较湿润和正常地区发生在内蒙古西部地区，发生干旱较严重的地区为内蒙古中部、河北北部、山西东部、河南南部和山东的北部地区。从干旱发生的整体时间上来说，4～5月份干旱较轻，只有河北部分地区轻微干旱，河南和山东地区出现干旱。在6月份内蒙古中部、河北北部、山西东部干旱严重，7月份相比6月份干旱程度有所下降，干旱面积在扩大，内蒙古的中西部地区从不旱到轻微干旱状态，8月份干旱程度较严重，干旱面积较大，几乎整个华北地区都出现干旱，大部分地区旱情严重，9～10月份干旱程度和面积都在减小，旱情有所缓解。

4.2.2 2008～2017年华北地区干旱年际变化分析

通过对2008～2017年出现干旱时期(5～9月)的AWI求均值，得到2008～2017年干旱分布图(图7)。

图7 华北地区2008～2017年平均AWI干旱分布图

从受旱面积和受旱程度来说，干旱发生较严重的年份为2008、2009年和2017年，2008年和2009年全区几乎都发生了不同程度的干旱，干旱面积较大，干旱程度较严重。2017年为近两年来干旱发生严重的一年，干旱主要发生内蒙古的中东部和河北北部，以及河南和山东北部地区。这与华北地区2008～2017年因旱受灾、成灾面积统计表结果一致，说明AWI较准确的反映了干旱年际变化。

5 结 语

5.1 结 论

本文参考SPI监测干旱的时间和空间特征，选取2009年作为干旱年、2016年作为正常年从空间分布方面对干旱的响应角度比较AVI、AWI、VCI、TCI、VHI这5种干旱指数指示干旱的能力，主要结论如下：

(1)在变化向量分析法确定的干旱面积分布中，5个指数监测的结果存在差异，TCI的监测结果和其他指数在时段和分布结果存在着较大的差异，TCI监测的面积最大，VCI监测的面积最小，AVI和AWI的监测结果相似，监测的干旱时段和空间分布更为接近，并且AWI监测的干旱年相比正常年变化更为敏感。

(2)通过AVI和AWI在干旱年和湿润年的4～10月份曲线变化分析，发现AVI曲线正常年和湿润年曲线差异较小，而AWI干旱年与湿润年和正常年的差异较大，表现出AWI相比AVI干旱发生时段更为敏感。

(3)针对2008～2017华北地区的干旱情况，采用AWI指数从时间和空间上对华北地区干旱特征进行分析，得出结论：2008～2017年华北地区的旱情变化情况在时间尺度上，2～5月份旱情较轻，6～8月份旱情加重，9～10月份旱情有所缓解；在空间尺度上，内蒙古西部地区旱情较轻，内蒙古中北部、河北北部地区在6～8两个月份旱情较重，河南和山东地区在4～5月份及7～8月份旱情较重，与相关气象统计结果相符合。

5.2 问题与展望

本文以华北地区为研究区，比较MODIS干旱指数对旱情监测响应的敏感性，并对华北地区近十年的干旱进行了时空特征分析，但还有一些问题有待于进一步的改进和深入研究：

(1)距平植被指数AVI和距平水分指数AWI的计算，往往需要更长时间NDVI数据，才具有较好的敏感性，本文采用MODIS的数据时间为2008～2017年，共10年的数据，干旱监测存在复杂性，需要更长时间的存档数据，所以应考虑更长时间序列的数据。

(2)本文从气象降水的角度对AVI和AWI指数与气象因子SPI相关性进行分析，验证了AWI相比于AVI对水分的敏感性优势，而遥感干旱指数与水分的相关性研究可能还受其他因子(如温度、空气湿度、土壤特征等)的控制，其相关变化还有待于进一步的研究。