【摘 要】
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京津冀地区是我国优质冬小麦的主产区之一,但在全球气候变暖影响下,该地区干旱灾害频发,因此准确监测京津冀地区旱情既能为区域农业生产提供科学指导,又起到保障国家粮食安全
【机 构】
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陕西理工大学历史文化与旅游学院,汉中723000;中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,北京100101;中国科学院大学资源与环境学院,北京100049
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京津冀地区是我国优质冬小麦的主产区之一,但在全球气候变暖影响下,该地区干旱灾害频发,因此准确监测京津冀地区旱情既能为区域农业生产提供科学指导,又起到保障国家粮食安全等重大战略作用.综合考虑干旱发生过程中大气降水—植被生长—土壤水分盈亏等致旱因子,首先利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型对TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) 3B43数据进行降尺度处理,得到lkm分辨率的降水状态参数(Precipitation Condition Index,PCI);再结合MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据,得到植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)、温度状态指数(Temperature Condition Index,TCI),最后基于多元回归模型构建综合干旱指数(Comprehensive Drought Index,CDI),以实现对京津冀地区干旱时空监测评价.结果 表明:(1)基于GWR模型与占比系数法得到的1km空间分辨率TRMM年数据、月尺度数据,不仅在空间分辨率上相比原始TRMM数据得到很大的提升,并且数据精度也通过了检验,表明降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力;(2)监测模型结果与京津冀地区所经历的干旱历程等实际旱情基本一致,并且CDI指数与标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)做相关分析,其相关系数R在0.45～0.85之间,与作物受旱面积做相关分析,相关系数R介于在-0.81～-0.86之间,与作物标准化单产进行相关分析,其相关系数R均大于0.6,并且均通过P＜0.05的显著性检验,表明本文所构建的综合干旱监测模型在京津冀地区是适用的.
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