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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

干旱作为一种缓变的现象，其严重程度也是逐渐积累的结果，这就为干旱的监测和早期的预警带来了方便和可能。干旱监测方法分为地面监测方法和空间监测方法。地面监测方法是利用地面点的数据，通过统计分析进行干旱监测。灾害发生具有明显的空间和时间特性：空间特性是说灾害的发生总是落在某一个地域范围内，受影响的是一个面而不是一个点；时间特性是指灾害的发生具有明显的季节性与不同尺度的周期性。因而，传统的地面监测方法不能及时的对旱情信息进行快速和准确预报。空间监测方法是随着卫星遥感技术的发展而来并逐渐趋于成熟，通过测量土壤表面反射或发射的电磁能量，探讨遥感获取的信息与土壤湿度之间的关系，从而反演出地表土壤湿度。此法监测土壤湿度不仅可以得到土壤湿度在空间上的分布状况和时间上的变化情况，而且可以进行长期动态监测，具有监测范围广，速度快，成本低等特点。

国内外研究现状

国内：作为干旱问题的基础，干旱指数的确定一直是干旱研究的难点之一，至今仍没有统一的干旱指数能适用于广泛的干旱研究，因此研究干旱指数的区域适用性具有重要的科学意义。使用gravity recovery and climate experiment( grace )反演的陆地水储量、观测的土壤湿度和径流数据,评估了 palmer干旱指数(pdsi)、基于中国台站观测数据的修正pdsi( pdsi_cn）、自矫正pdsi( scpdsi )、地表湿润指数( swi )、标准化降水指数( spi )、标准化降水蒸散发指数( spei )和气象观测数据驱动的陆面数值模式模拟的土壤湿度( clm3.5/obsfc )共7种干旱指数在中国的区域适用性.结果表明: scpdsi 在中国地区的适用性最优,但其数值范围明显小于 pdsi 和 pdsi_cn ,需要制定新的旱涝等级分级标准.由于经验参数的代表性差, pdsi 和 pdsi_cn 在中国干旱区和湿润区的应用会存在一定的问题. spi 和 spei 在湿润地区的适用性较好,而在干旱半干旱地区的适用性较差.这是因为在干旱半干旱地区, spi 没有考虑气温异常的影响,因此结果偏湿;用thornthwaite方法计算潜在蒸散时, spei 会高估气温变化的影响,因此结果偏干。2000 年之前,clm3.5/obsfc在中国区域的适用性较好,但2000年之后在干旱半干旱 地区的适用性较差.在检测年尺度的干湿变化上,swi 与其他干旱指数表现出基本一致的年际与年代际演变特征，对于中国区域干湿变化的长期趋势，7种干旱指数的检测结果一致，均显示出明显的阶段性变化特征。但在量值上，不同干旱指数的检测结果存在明显的差异，这种差异既与指数自身的定义有关，也有气候变化有关。

国外：与全球变化相关的极端干旱的频率和强度的不断增加是森林生态系统面临的一个关键挑战。因此，从科学和管理的角度来看，干旱对树木生长影响的量化是衡量生命力的最高标准。迄今为止，在分析干旱相关的生长反应时，大量的干旱指数被用来伴随或取代主要气候变量。然而，目前尚不清楚个人的干旱指标相互比较，在树木生长的时期干旱信号捕获能力。在国外的研究中，专家学者们采用了欧洲多树环网在大陆的规模和一组常用的四种干旱指数（de martonne aridity指数，干旱强度指数、标准化降水指数和标准化降水蒸发指数，在不同的时间尺度获得特异性生长的欧洲常见的树种对干旱的反应条件。树木的生长与时空分布与干旱指数受物种、海拔和气候区。温带和地中海气候的森林对干旱敏感，对短期和中期干旱有响应。

2. 研究的基本内容

使用c#语言设计用户交互界面，配合arcengine二次开发软件。软件通过经过几何精校正后的modis021数据进行波段运算，得到研究区域的ndwi指数，然后一方面根据得出的ndwi指数分析研究区域的干旱状况。（归一化水指数法（ndwi）ndwi=(p(0.86um)-p(1.24um))/(p(0.86um) p(1.24um))。式中，ρ(λ)是在波长为λ的反射率。这里使用了两个通道，一个是在0.86μm附近，另一个是在1.24μm附近。这两个波段均位于植被冠层的高反射区，他们感知的植被冠层的深度相似。在0.86μm植被液态水的吸收可以忽略不计，而在1.24μm有水的弱吸收。）

另一方面计算国家气象局免费提供的台站数据得到点的ndwi,插值出区域的ndwi指数，比较相关性。

在干旱的时期，水对植被长势起着很重要的作用。水分的缺失，导致植被长势不好，叶面积指数下降，叶子内的叶绿素减少，它对太阳的近红外光的反射能力降低，卫星遥感得到的植被指数会明显降低。以此来表明干旱程度。

植被在近红外波段有较高的反射率，美国极轨气象卫星noaa改进的甚高分辨率辐射仪（avhrr）第二通道0.7—1.1μm正是在近红外波段，它是植被遥感最理想的通道。但由于太阳高度、卫星扫描角及大气削弱等诸方面影响，只用第二通道的反照率遥感植被状况误差很大，即使植被生长没有什么变化，两天所得的数值也会相差较大。理论和实践证明，用n0aa／avhrr第二通道数据的各种组合得到的植被指数即归一化植被指数（ndvi）比单通道好得多。目前世界各国研究全球变化、监测灾害均采用归一化植被指数。。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

前期准备：

1.c#的基本语句和算法

2.合适的卫星图像的选择

4. 参考文献

[1]bo-cai gao. ndwi—a normalized difference water indexfor remote sensing of vegetation liquid water from space[j]. remote sensing ofenvironment,1996,58(3)

[2]upasana bhuyan,christian zang,annette menzel.different responses of multispecies tree ring growth to various drought indicesacross europe[j]. dendrochronologia,2017,44.

[3]杨庆,李明星,郑子彦,马柱国.7种气象干旱指数的中国区域适应性[j].中国科学:地球科学,2017,47(03):337-353.