基于TVDI模型的山西省農業旱情監測

秦明星，劉立文

（山西農業大學資源環境學院，山西 太谷 030801）

基于TVDI模型的山西省農業旱情監測

秦明星，劉立文

（山西農業大學資源環境學院，山西 太谷 030801）

土壤濕度是反映農業干旱狀況的重要方法之一，而溫度植被干旱指數（TVDI）能夠有效地反演土壤濕度方法。研究利用MOD13A2和MOD11A2獲取的歸一化植被指數（NDVI）和陸地表面溫度（Ts）構建Ts-NDVI特征空間，依據該特征空間計算的溫度植被干旱指數（TVDI）作為農業旱情監測指標，結合實測的土壤濕度數據反演了山西省2012年夏季7，8月的農業干旱狀況，并結合同時間的氣象信息對干旱狀況進行驗證；然后結合MCD12Q1和DEM數據分析了土地利用類型、海拔高度和地形坡度對農業旱情的影響。結果表明，海拔高度在800 m以下，地形坡度為15°以下，土地利用類型以城鎮用地、耕地和草地為主的地區是農業旱情最為嚴重的地區。

干旱；溫度植被干旱指數；植被指數

遙感以它獨特的優點，廣泛應用于農業旱情監測[1]。土壤濕度在遙感監測農業旱情時空變化的指標中扮演著十分重要的角色[2-8]。其研究方法主要有熱慣量法[9]、蒸散量計算法[10-11]、植被指數與地表溫度結合法[12]以及微波遙感法[13]等。在國內外眾多遙感信息模型中，采用Ts-NDVI特征空間的變化特征反演土壤濕度可有效實現農業旱情遙感監測，并得到廣泛研究[14]。2002年，SANDHOLT等[15]提出了溫度植被干旱指數（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI）來估測土壤表層水分狀況。姚春生等[16]使用溫度植被干旱指數法（TVDI）反演新疆土壤濕度；柳欽火等[17]基于地表溫度和植被指數研究農業干旱遙感監測，并取得了良好的效果。

本研究在RS和GIS支持下，利用TVDI方法反演2012年7月中旬和8月上旬的山西省土壤濕度,并利用實測土壤濕度數據對該指標進行定量驗證，通過反演土壤濕度來獲取農業旱情，并結合同步的農業氣象旬報對結果進行分析，然后針對海拔高度、地形坡度和土地利用覆蓋類型等不同環境背景條件下的農業干旱分布狀況，統計分析農業干旱狀況在不同環境背景條件下空間分布特征。

1 研究區概況

山西省地處華北西部的黃土高原，地理坐標為北緯 34°34′～40°43′、東經 110°14′～114°33′。全省總面積15.67萬km2，約占全國總面積的1.6%。山西地形特殊，既有緯度地帶性氣候，又有明顯的垂直變化。地處中緯度，距海不遠，因山脈阻隔，夏季風影響不大，屬溫帶大陸性季風氣候。年平均氣溫3～14℃，晝夜溫差大，南北溫差也大。全省年降水量在400～650 mm，但隨季節分布不均，夏季6—8月降水高度集中且多暴雨，降水量約占全年的60%以上。全省降水山區較多，盆地較少且受地形影響很大，主要糧食作物有小麥、高粱、玉米等，多分布于大同、太原、忻州、臨汾和運城等盆地，主要土壤類型為褐土和棕壤。

2 研究方法

2.1 研究數據的獲取

研究采用 MODIS數據（MOD11A2，MOD13A2，數據時相是2012年7月中旬和8月上旬），均來源于NASA WIST，其中，MOD11A2數據是1 km地表溫度/發射率8 d合成L3的產品，其采用MVC（最大合成法）獲得16 d陸面地表溫度（Ts）；MOD13A2數據是1 km分辨率植被指數16 d合成產品。通過MRT處理軟件對數據（MOD11A2和MOD13A2）進行圖像剪裁、幾何校正，重采樣操作，投影方式采用WGS_1984_Lambert_Conformal_Conic。DEM數據為30 m的ASTER GDEM數據，其來源于中國科學院中國應用環境中心，將該數據經過重采樣后分辨率為1 km。

2.2 植被指數—地表溫度特征空間

如果某一地區地貌中裸土到植被冠層均有分布，那么土壤濕度值的范圍也相應較寬，濕潤和干燥的地方均有分布，對應的該區域遙感影像上各個像元的植被指數與地表溫度的關系為梯形圖（圖1）。根據研究，裸土土壤濕度與地表溫度有著比較高的相關聯系，進而在低NDVI、高Ts處的點A指的是裸露的土壤濕度較低的地方，在低NDVI、低Ts的點B指的是裸露的土壤濕度較高的地方。有植被覆蓋的季節，植被覆蓋度與地表溫度成反比，所以，高NDVI、相對高Ts處的點D指的是高植被覆蓋、土壤濕度低的地方，高NDVI、低Ts處的點C指的是高植被覆蓋度、土壤濕度高的地方。其中，干邊AD代表土壤濕度較低的干燥狀態，濕邊BC代表土壤濕度較高的濕潤狀態[18]。

2.3 TVDI模型原理

VI和Ts的散點圖呈現三角形分布特征[19-20]，SANDHOLT等在此研究基礎上發現，Ts和VI之間的斜率和作物水分指數呈負相關，且植被覆蓋度和土壤濕度的變化關系能被土壤濕度等值線描述，根據這個理論推理而得出溫度植被干旱指數的概念。基于植被指數與地表溫度的相關運算得到TVDI，其定義公式如下。

式中，針對同一NDVI值，Tsmin是地表溫度最小值，是Ts-NDVI特征空間的濕邊，Tsmax是地表溫度最大值，是Ts-NDVI特征空間的干邊（圖1）。找出每個NDVI值對應的地表溫度最高值和最低值，得到的數值組成不規則的曲線，線性擬合得到干邊方程和濕邊方程。

式中，a1，b1，a2，b2分別是干邊線性擬合方程與濕邊線性擬合方程的系數。TVDI值愈接近1，土壤濕度值越小；TVDI值愈接近0，土壤愈濕潤，因此，TVDI可以反映土壤濕度的大小。

3 結果與分析

3.1 特征空間的建立

研究選取2012年7月中旬和8月上旬的MOD11A2（地表溫度）、MOD13A2（歸一化植被指數）數據，利用ENVI軟件TVDI模塊提取不同NDVI下地表溫度的最大值和最小值，構建Ts-NDVI特征空間，假設（Ts-NDVI）全部的點都分布在一個有明顯邊界的范圍內，并且扎堆、沒有特別離散，通常將Ts的最大、最小值點當作Ts-NDVI特征空間的邊界。在計算中對NDVI以0.01為步長尋找NDVI對應的Ts最大、最小值作為Ts-NDVI特征空間的邊界（圖2）。

仔細研究Ts-NDVI特征空間能夠發現，研究數據各個時期特征空間的干邊與濕邊均有著大體類似之形狀。當NDVI大于某個值時，陸地表面溫度的最大值變小，最小值變大，且最大值、最小值與NDVI大致呈線性關系。由于水體在特征空間里面的植被指數比0小，把水體的濕度看作100%，去除擬合濕邊時植被指數小于0的像元，只選擇植被指數大于0的像元。干邊的植被指數與地表溫度之間存在線性關系，線性擬合得到干邊、濕邊常數項與相關系數。

表1 Ts-NDVI特征空間參數

參考表1中2期數據Ts-NDVI特征空間參數，干邊斜率小于0，顯示出植被指數變大，地表溫度最大值處于減小態勢；濕邊斜率大于0，顯示出植被指數變大，地表溫度最小值處于增加態勢。

3.2 TVDI與土壤濕度的相關性分析

結合研究區已有14個氣象站點觀測的10 cm土壤濕度數據與地形校正后的不同的溫度植被干旱指數值，采用最小二乘法對數據進行回歸分析（圖3）。結果表明，2012年7，8月的Ts-NDVI與土壤濕度均呈現不同程度的負相關，顯示出溫度植被干旱指數越高，土壤濕度越低，農業旱情越嚴重。

從圖3可以看出，相關系數R2的計算結果分別為0.576 3和0.494 8，顯示出TVDI模型能夠較好地反映實際土壤濕度的狀況，且TVDI能反映10 cm深度的土壤水分狀況，可用于10 cm深度的土壤濕度和旱情遙感監測和研究。

3.3 研究區干旱狀況時空分析

3.3.1 整體旱情遙感反演 根據中國土壤濕度界定干旱標準，并結合2012年7月中旬和8月上旬的TVDI實測數據，擬對研究區干濕狀況進行分級：極濕潤（0≤TVDI＜0.4），濕潤（0.4≤TVDI＜0.6），正常（0.6≤TVDI＜0.8），干旱（0.8≤TVDI＜0.9），極干旱（0.9≤TVDI＜1），采用ArcGIS軟件對研究區2012年7月中旬和8月上旬的旱情制作等級分布圖（圖4），并利用研究區的農業氣象旬報進行驗證。

由圖4可知，研究區2012年7月中旬和8月上旬的農業旱情以正常、濕潤為主，極濕潤和干旱為輔，部分地區有極干旱狀況的出現，主要分布在山西省北部和南部的臨汾、運城等地，其中，8月濕潤和極濕潤面積有所增加，干旱和極干旱面積減少，農業旱情得到了進一步的緩解。根據研究區2012年農業氣象旬報顯示，7月中旬山西省氣溫偏高，降水偏少，日照偏多，持續的高溫少雨天氣使北、中部地區旱情加重，全省旬降水量在0～119mm。8月上旬山西省大部分縣（市）氣溫接近常年或偏高，降水大部偏少，日照基本正常。旬內出現2次較大范圍的降水以及分布不均的雷陣雨天氣過程，全省旱情得到進一步的緩解，但北部大部分縣（市）、太原西部以及臨汾、運城的部分縣（市）的旱情仍然存在。

3.3.2 不同自然環境因子的農業旱情相關分析

3.3.2.1 土地利用類型對農業旱情的影響 為了進一步探討研究區的干旱狀況，本研究結合土地利用類型、海拔高度和地形坡度，得出農業旱情的地理空間分布，土地利用在決定農業旱情發展變化中起到至關重要的影響作用。人類的不合理開發利用等活動使土地利用發生大的變化，并嚴重影響農業旱情狀況。將研究區土地利用覆蓋類型分為城鎮用地、旱地、水田、草地、水域和林地，并對該區域旱情分布狀況等級圖與土地覆蓋產品數據（MCD12Q1）進行疊加分析，統計得出不同土地利用類型下的農業旱情空間分布特征。

由圖5，6可知，2012年7月中旬和8月上旬在不同土地利用類型下農業旱情分布面積比例變化較大，8月上旬的正常以上干旱類型的面積要大于7月中旬的干旱類型的面積，說明旱情得到了緩解。其中，水域和林地主要是以正常、濕潤和極濕潤為主，干旱狀況極少出現；草地和耕地主要是以濕潤和正常為主，部分地區出現干旱狀況，其中，草地的干旱面積要大于耕地；城鎮用地主要是以正常和干旱為主，部分地區出現極干旱狀況，是旱情預防和治理的主要區域。

3.3.2.2 海拔高度對農業旱情的影響 影響農業干旱的主要自然條件是地形的變化。同時地形對人類的土地利用方式和強度以及周圍的生態環境也有很大影響。通過對不同海拔高度坡度分級的農業干旱狀況分析，可有效認知農業干旱的空間分布規律。結合研究區海拔在100～3 000 m的實際情況，將 DEM高程分為 5級，以＜500，500～800，800～1 200，1 200～1 500，＞1 500 m分級，采用 ArcGIS軟件進行疊加分析，統計出農業干旱在不同海拔高程的空間分布特征。

從圖7，8可以看出，研究區內農業干旱類型隨高程的變化呈現出一種垂直分異特征。干旱和極干旱主要分布在500 m以下和500～800 m之間的地區，也是農業旱情預防和治理的主要地帶；800～1 200 m主要是以正常和濕潤為主，并有少量的干旱分布；1 200～1 500 m和1 500 m以上主要是濕潤和極濕潤為主，其次是正常，干旱狀況極少出現。3.3.2.3 地形坡度對農業旱情的影響 目前坡度與干旱的關系研究已經成為地形與農業旱情研究的重點內容。本研究利用DEM獲取地形坡度數據，采用 5 級劃分坡度：＜5°，5°～10°，10°～15°，15°～20°，＞20°，結合實際數據統計農業干旱在不同地形坡度的空間分布特征。

從圖9，10可以看出，2012年7，8月農業干旱主要發生在15°以下的地區，其中，＜5°的分布面積最大，并存在極干旱狀況，是農業干旱預防和治理的主要區域，5°～15°主要是以正常和濕潤為主。15°以上的農業旱情狀況很好，主要是以濕潤和極濕潤為主，其次是正常，該范圍幾乎沒有干旱狀況發生。

4 結論和討論

利用TVDI方法反演2012年7月中旬和8月上旬的山西省土壤濕度，并結合實測土壤濕度數據對該指標進行定量驗證，顯示TVDI與土壤濕度呈顯著相關，得出TVDI可以反演土壤濕度來獲取農業干旱情況，與同步的農業氣象旬報結果進行分析，表明研究區2012年7月中旬和8月上旬的農業旱情以正常、濕潤為主，極濕潤和干旱為輔，部分地區有極干旱狀況的出現，主要分布在山西省北部和臨汾等地，其中8月受到降雨的影響，濕潤和極濕潤面積有所增加，干旱和極干旱面積減少，農業旱情得到了進一步緩解。

研究不同環境背景條件下的農業干旱分布特征。在GIS中對海拔高度、地形坡度和土地利用覆蓋類型等進行空間分析，結果表明，海拔在800 m以下的地區、坡度為15°以下，土地利用類型以城鎮用地、耕地和草地為主的地區是農業旱情最為嚴重的地區，而海拔在1 200 m以上，坡度在15°以上，土地利用類型為林地的地區農業旱情狀況最好。

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Shanxi Agricultural Drought Monitoring Based on TVDI Model

QINMingxing，LIULiwen

（College ofResource and Environment，Shanxi Agricultural University，Taigu 030801，China）

Soil moisture is an important model which reflects agriculture dryness situation.Temperature Vegetation Dryness Index（TVDI）can retrieve soil moisture effective.8-day composite MODIS temperature product MOD11A2 and 16-day composite MODIS NDVI product MOD13A2 were combined to construct Ts-NDVI space from which the TVDI was obtained.Agricultural drought in July and August in Shanxi province was retrieved,thus the dryness situation in the study area was analyzed and compared by the synchronous meteorology data.At last,the paper analyzed the influences on agricultural drought through land use types,the altitude and the topographic slope based on MCD12Q1 and DEMdata.The results showed that the agricultural drought-stricken areas were those whose altitude was below800 m,topographic slope was below15°and the land use types were given prioritytourban,farmland and grassland.

drought;TVDI;vegetation index

TP79

A

1002-2481（2017）11-1823-06

10.3969/j.issn.1002-2481.2017.11.22

2017-09-28

山西農業大學科技創新基金項目（20142-21；20142-22）

秦明星（1982-），男，山西長治人，講師，碩士，主要從事土地利用與地理信息系統研究工作。劉立文為通信作者。