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摘要:
为应对微波遥感监测土壤水分(SM)空间分辨率相对较粗(10~50 km)的问题,本文结合微波遥感在大尺度监测方面的优势和温度-植被干旱指数对局部土壤水分的表现力,利用TVDI与土壤水分负相关关系,建立了基于温度植被干旱指数(TVDI)的空间权重分解模型,将AMSR-E、SMOS、AMSR2微波遥感土壤水分数据空间分辨率从25 km、10 km降尺度到1 km.地面气象站实测土壤水分的验证结果表明,与传统干旱指数反演和微波直接反演的土壤水分数据相比,该产品在研究时序内具有较高的精度(RMSE=0.10 m3/m3,MAE=0.08 m3/m3,Bias=0.05 m3/m3,R=0.93).利用该产品研究分析了2002-2016年中国土壤水分的时空变化规律.结果发现:中国土壤水分在近15年整体呈现周期性震荡变化,并呈现下降趋势(b=-0.167,R=0.750,P=0.05).中国华北季风区和华南季风区的江淮一带,长江三角洲地区以及环渤海区呈现快速下降趋势;而青藏高寒区北部西北干旱区南部地区却有显著上升趋势,总的可以归纳为"南湿北干,西增东减".这意味着中国地区的土壤含水量目前处于一个小的减少周期,并且在未来几年中国会面临干旱加剧的风险(特别是夏季的东南季风区和华北季风区).从不同季节看,春季到冬季土壤水分发生了显著变化,土壤水分的季节变化主要受地球降水的影响;而在西北干旱区逐年递增的降水使得该区域的土壤水分呈现某种上升的态势,这将有效缓解西北干旱地区的干旱灾害.
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文献信息
篇名 基于空间权重分解的降尺度土壤水分产品的中国土壤水分时空格局研究
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 土壤水分(SM)降尺度 时空分布 中国 温度植被干旱指数(TVDI)
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 资源环境
研究方向 页码范围 402-412
页数 11页 分类号
字数 6152字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2019.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 师春香 9 132 5.0 9.0
2 孟飞 山东建筑大学测绘地理信息学院 21 329 8.0 18.0
3 赵冰 山东科技大学测绘科学与工程学院 4 5 1.0 2.0
4 孟祥金 山东建筑大学测绘地理信息学院 4 6 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
土壤水分(SM)降尺度
时空分布
中国
温度植被干旱指数(TVDI)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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