【摘 要】
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干旱是世界范围内造成损失最严重的自然灾害之一,近年来区域干旱呈现更为频发的态势.干旱无法避免,只有通过提升监测与预警能力,达到减缓影响与规避风险的目的.当前,以风险管理为导向的干旱管理策略为各国所提倡,而精准的监测信息是其不可或缺的重要支撑.单独基于遥感或水文气象信息的干旱指标不能很好地识别区域干旱胁迫,本研究采用数据挖掘技术整合植被遥感与水文气象等多元信息,构建适用于我国北方区域干旱监测的集合指
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干旱是世界范围内造成损失最严重的自然灾害之一,近年来区域干旱呈现更为频发的态势.干旱无法避免,只有通过提升监测与预警能力,达到减缓影响与规避风险的目的.当前,以风险管理为导向的干旱管理策略为各国所提倡,而精准的监测信息是其不可或缺的重要支撑.单独基于遥感或水文气象信息的干旱指标不能很好地识别区域干旱胁迫,本研究采用数据挖掘技术整合植被遥感与水文气象等多元信息,构建适用于我国北方区域干旱监测的集合指数(Combined Regional Drought Index,CRDI).结果 表明,整合不同时间尺度的SPEI/SPI有助于提升模型预测精度,春季和夏秋季CRDI的相对误差、相关系数分别为0.42、0.85和0.46、0.85,测试数据对两个季节相CRDI具有相同模拟精度.1 km2栅格水平CRDI对华北平原典型干旱年的检测发现,其识别区域干旱的效果要优于传统干旱指数;同时,CRDI在评估典型干旱年农业产量损失方面亦具有一定优势.研究结果对国家干旱监测与预警系统的构建以及干旱政策的制定具有一定的参考意义.
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