基于MODIS數據的黑龍江省旱情分析

高英偉，秦詩宇，楊奇鶴，陶延懷，鄭文生

(1.黑龍江省水利科學研究院，黑龍江 哈爾濱 150080；2.黑龍江省寒區農業節水工程重點實驗室，黑龍江 哈爾濱 150080；3.泰州市引江河河道工程管理處，江蘇 泰州 225300)

1 研究區域概況與數據來源

1.1 研究區域概況

黑龍江省位于中華人民共和國的東北部，省份簡稱為“黑”，省會坐落在美麗的冰城哈爾濱。黑龍江省人均耕地面積也排在全國第一，達到了0.32 hm2；人均林地面積也達到了0.65 hm2，同樣排在全國第一。黑龍江省緯度較高，全年無霜時間較短，全省年平均降雨量較少，降雨量的時空分布極不平衡，年平均氣溫較低，普遍低于0 ℃，黑龍江省的平均氣溫由哈爾濱市向雙鴨山市一帶逐漸降低[1]。黑龍江省干旱災害的發生具有連續性，各行政區劃差異明顯，導致旱災的因子類型繁多，孕災環境復雜多變等特點。黑龍江省全年各個季節幾乎均存在干旱現象，其中春季干旱嚴重影響黑龍江省的正常農業生產工作[2]。

1.2 數據來源

地表溫度是地面吸收太陽輻射的部分熱量之后，導致地面溫度增加，此時測得的地面溫度即為地表溫度[3]。地表溫度主要受土壤溫度和植被冠層溫度影響，當地表基本無植被覆蓋時，此時地表溫度可以用該區域的土壤溫度數值來表示；當植被覆蓋情況較好的時候，地表溫度則選用該區域內的植被冠層溫度數值來表示。

植被指數是用于表示地表綠色植物生長發育情況和水分狀況的參數[4]。而經過歸一化處理的植被指數能夠排除拍攝角度、飛行器高度等因素的影響，在研究區域內植被稀少或者植被分布不均勻的情況下，減少了裸土對結果的影響能力，加大了植被的影響因子，增強了歸一化植被指數的可靠度。

本文所采用的數據為黑龍江省2018年4—9月的MODIS遙感數據，采用MODIS數據產品中的MOD11A2來獲取黑龍江省的地表溫度數據，采用MODIS數據產品中的MOD13A3來獲取黑龍江省2018年4—9月各月的歸一化植被指數數據。數據說明見表1。

表1 數據說明

2 研究方法

遙感是在地物電磁波輻射水平的灰度信息基礎上進行進一步處理，來獲取所需要的信息。在實際操作中，遙感影像成像過程中會被噪聲，衛星飛行速度以及飛行軌道等因素影響，導致成像不能正確反映實際地物，這種誤差被稱為輻射失真和幾何錯位。因此需要對已下載黑龍江省的遙感圖像進行以下的圖像預處理操作，消除干擾項的影響[5]。

(1)大氣校正。大氣漫反射會干擾衛星上各類傳感器的正常工作，導致測得的總輻射亮度出現偏差，與實際值不一致。此時需要進行大氣校正來消除其影響。

(2)幾何校正。遙感所成的圖像往往會出現遙感成像上的像元點并不能準確地表示地物實際位置，發生了不同程度的變形。這種現象稱為幾何畸變。幾何畸變往往是由于衛星的飛行角度，飛行高度和地球自轉多種因素綜合影響造成的結果。所以遙感圖像需要進行幾何校正以消除幾何畸變。

(3)圖像鑲嵌及掩膜處理。MODIS數據產品是建立在以地球作為參照系的投影坐標系，該投影坐標系將地球平均劃分為經度緯度均為10°的數據塊。黑龍江省須由圖塊位置H25V03，H26V03，H26V04，H27V04的數據，也就是垂直第3列，水平第25、第26行，垂直第4列，水平第26行、第27行數據塊。而圖像鑲嵌就是將相鄰的影像進行連接合并，之后再對合成圖像進行色彩均勻和羽化處理的處理，生成黑龍江省的合成影像。

掩膜是一幅由0和1組成的二進制圖像，用掩膜對圖像鑲嵌后的遙感圖像進行處理，0區域將會被屏蔽處理，而1區域將繼續保留以便進行下一步處理。利用黑龍江省行政區制作掩膜，對經過預處理操作的遙感圖像進行掩膜處理，保留遙感圖像中我們感興趣的黑龍江省行政區區域，去除其余不需要的區域[6]。

下載MODIS數據產品經過以上大氣校正、幾何校正和圖像鑲嵌及掩膜處理之后才能得到本文所需要的黑龍江省2018年的歸一化植被指數數據和地表溫度數據原始數據。

3 結果分析

3.1 黑龍江省特征空間建立

處理之后的數據獲取黑龍江省的2018年4—9月的地表溫度/冠層表面溫度數據以及與其相對應的歸一化植被指數信息。在遙感數據處理軟件ENVI中，對黑龍江省的2018年作物生長季的地表溫度圖和歸一化植被指數圖進行編程處理，得到LST/NDVI特征空間散點圖。從散點圖中得到在任一歸一化植被指數下，該研究區域內所對應的地表最高溫度和地表最低溫度[7]。將歸一化植被指數(歸一化植被指數數值在0.2～0.8之間)所對應的地表最高溫度和地表最低溫度導入至新建EXCEL中，按照公式計算得出特征空間的干邊濕邊方程，建立黑龍江省的2018年作物生長季的LST/NDVI數學特征空間。特征空間的干邊方程如式(1)、濕邊方程如式(2)所示。

LSTMAX(NDVI)=a1+b1NDVI

(1)

LSTMIN(NDVI)=a2+b2NDVI

(2)

式中：a1為干邊方程的截距；b1為干邊方程的斜率；a2為濕邊方程的截距；b2為濕邊方程的斜率。

所建立的特征空間如圖1所示。

圖1 2018年黑龍江省特征空間擬合

3.2 黑龍江省干旱程度遙感反演

依據圖1中數據，依照下式對黑龍江省的溫度植被干旱指數進行計算：

溫度歸一化植被干旱指數TVDI計算公式，如式(3)：

(3)

式中：LSTMAX(NDVI)表示，在歸一化植被指數相同時，該區域的最大地表溫度，對應的是干邊方程；LSTMIN(NDVI)表示，在歸一化植被指數相同時，該區域的最小地表溫度，對應的是濕邊方程。

對于計算所得的溫度歸一化植被干旱指數TVDI，按照數值的大小分為以下5類：濕潤(0

通過分析黑龍江省溫度歸一化植被干旱指數可以看出黑龍江省4月的旱情較為嚴重，全省旱情由黑龍江省西南地區的齊齊哈爾市，大慶市向周邊蔓延至哈爾濱市西部地區、綏化市西部地區和黑河市；5月，隨著黑龍江省主要河流“開江”和融雪帶來的水量，黑龍江省的旱情大幅度緩解，僅黑龍江省西南地區存在較為嚴重的干旱情況；6—8月，黑龍江省的旱情進一步緩解，主要因為黑龍江省主要降雨量均集中在夏季，降雨量滿足了作物需水量，大幅緩解了旱情；9月黑龍江省的旱情有所加重，黑龍江省西南地區爆發嚴重干旱，主要因為黑龍江省主要作物成熟，導致歸一化植被指數下降，從而導致溫度歸一化植被干旱指數升高。

3.3 黑龍江省干旱等級驗證

為了驗證黑龍江省溫度歸一化植被干旱指數圖的可靠性，需要獲取黑龍江省研究區域內的土壤表層(地表距離<10 cm)的土壤含水量來對黑龍江省的溫度植被干旱指數進行可靠性驗證。本文所需要的黑龍江省的土壤表層含水量數據，逐日降雨量數據和累月蒸散發數據主要通過黑龍江省各氣象站點獲取，所缺失部分通過地理國情監測云系統和中國氣象科學數據共享服務網獲取。以溫度植被干旱指數作為橫坐標，以土壤表層(距地表<10 cm)的土壤含水量為縱坐標，建立散點圖，并且擬合相關性方程，考慮到數據獲取和結果精確，選取一年最具代表性的6月、7月、8月的數據進行相關性分析。具體驗證分析結果如圖2所示。

圖2 溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度散點統計圖

從圖3溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度散點統計表可以看出，除少數個別情況，溫度歸一化植被干旱指數與土壤表層濕度(<10 cm)所擬合的線性回歸方程斜率均小于零，這表明，溫度歸一化植被干旱指數與土壤表層濕度(<10 cm)表現為負相關性，即若土壤表層濕度減少，溫度歸一化植被干旱指數增大；土壤表層濕度增大，溫度植被干旱指數減少[10]。對兩者之間的相關性進行t檢驗，均通過了置信度t檢驗，對溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度之間的相關系數進行統計，統計結果如表2 溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度間相關性匯總表：

表2 溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度間相關性匯總

從表2可以看到，2018年中6—8月的溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度之間的相關系數，可得出：黑龍江省每年的6—8月由于降雨量較多，當月累計降雨量多，土壤含水率受降雨量因素影響較大，但黑龍江省2018年的6—8月溫度歸一化植被干旱指數與土壤濕度之間的相關系數較大，所以對于黑龍江省研究區域的干旱情況，溫度歸一化植被干旱指數模型擁有較好的可靠性和準確度[11-13]。

4 結 論

(1)從空間上，旱情以每年4月最為嚴重，表明黑龍江省旱情受季節影響較大，春季干旱現象明顯，且作物關鍵生長期極易發生干旱。之后旱情有所減輕，9月溫度植被干旱指數偏高，主要是由于作物成熟收割，導致歸一化植被指數下降

(2)從空間尺度來看，黑龍江省西南部地區，即齊齊哈爾市、大慶市，是干旱發生等級最高，發生旱災最為頻繁的地區。

(3)根據黑龍江省氣象局統計數據得證：2018年黑龍江省春季降雨量較少，農業干旱發生頻繁，且黑龍江省西南地區的降雨量偏少，水資源較為短缺，該反演結果相對準確。