摘 要

自从人类步入工业社会以来，人类活动引发了全球性的气候变化。长时间的干旱会对植被生长、农业生产等造成极大影响，严重威胁人类社会稳定。在干旱胁迫状态下，植被光合作用过程受阻、进而造成植被冠层出现生理性变化，影响植被生产力。因此，准确的监测植被生长状况，研究植被对干旱事件的响应关系，及时的对干旱事件进行预报，对减小干旱对人类的影响有重要意义。

由于干旱事件发生过程复杂，各国学者从引发干旱的各个方面开展了研究。传统上，一般通过降水、气温、蒸散发等物理量或通过植被指数变化反应植被干旱胁迫情况，但这些指标与植被光合作用过程不直接相关，很难及时准确的判断植被的胁迫状况。日光诱导叶绿素荧光是植被光合作用的副产物，他与光合作用息息相关，能直观地反映植被光合作用强度与胁迫情况。近年来，基于SIF的研究逐渐成为植被遥感领域的热点，遥感技术的不断发展也使在区域与全球尺度上监测干旱成为可能。

本文基于SIF、植被指数、气温、降水等环境因子数据，研究了中国2013年的干旱对各指数影响，对比分行了不同指数对干旱的相应程度，在此基础上提出了一个基于SIF的植被干旱胁迫指数并做了适应性与推广性分析。研究结果表明：

（1）SIF在研究植被对干旱的胁迫上具有明显优势，能快速反应植被的受胁迫强度。

（2）提出的植被干旱胁迫指数VDFI能较好的反应植被胁迫情况，可以用于作物与落叶阔叶林的干旱监测。

关键字：干旱、日光诱导叶绿素荧光、SIF、干旱指数、VDFI

Abstract

Since mankind entered the industrial society, human activities have triggered global climate change. The long-term drought will have a great impact on vegetation growth and agricultural production, and seriously threaten the stability of human society. Under drought stress, the process of vegetation photosynthesis is blocked, which in turn causes physiological changes in the vegetation canopy, affecting vegetation productivity. Therefore, it is of great significance to accurately monitor the growth status of vegetation, study the response of vegetation to drought events, and predict drought events in a timely manner, to reduce the impact of drought on humans.

Due to the complicated process of drought events, scholars from various countries have carried out research from various aspects that caused drought. Traditionally, vegetation drought stress is generally reflected in physical quantities such as precipitation, temperature, evapotranspiration, or through changes in vegetation index. However, these indicators are not directly related to the process of vegetation photosynthesis, and it is difficult to accurately and timely determine the stress status of vegetation. Solar-induced Chlorophyll Fluorescence (SIF) is a by-product of vegetation photosynthesis. It is closely related to photosynthesis and can intuitively reflect the intensity and stress of vegetation photosynthesis. In recent years, research based on SIF has gradually become a hotspot in the yield of vegetation remote sensing, and the continuous development of remote sensing technology has also made it possible to monitor droughts at regional and global scales.

Based on the data of environmental factors such as SIF, vegetation index, temperature, and precipitation, this paper studies the impact of the 2013 drought in China, compares the corresponding degrees of different indexes to drought, and proposes a vegetation-based drought based on SIF. Coercion index and made adaptability and extension analysis. Research indicates:

(1) SIF has obvious advantages in studying the stress of vegetation on drought, and can quickly reflect the stress intensity of vegetation.

(2) The proposed vegetation drought stress index (VDFI) that can better reflect vegetation stress and can be used for drought monitoring of crops and deciduous broad-leaved forests.

Keywords: drought, solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF, drought index, VDFI

目 录

摘 要 III

Abstract IV

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2国内外研究进展 2

1.3 研究内容与技术路线 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 技术路线 4

第二章 研究区简介与数据准备 5

2.1 研究区简介 5

2.1.1 中国 5

2.2 数据与数据预处理 6

2.2.1 植被覆盖数据 6

2.2.2 植被指数数据 6

2.2.3 日光诱导叶绿素荧光数据 6

2.2.4 干旱指数数据 7

第三章 研究方法与干旱指数构建 10

3.1 研究方法 10

3.1.1 相关分析 10

3.2 叶绿素荧光干旱指数构建依据 10

3.2.1 干旱的空间分布 10

3.2.2 干旱与指数间相关性 13

3.3 干旱指数构建 14

3.3 植被干旱指数的应用与对比 15

3.3.1 植被干旱指数与地表干旱指数的相关性 15

3.3.2 荧光干旱指数的空间分布 16

第四章 结论与展望 17

4.1 结论 17

4.2 展望 17

参考文献 18

附 录 22

附录A：不同植被类型下的指数相关系数 22

致 谢 36

第一章 绪论

1.1 引言

近年来，受全球气候变化的影响，极端气候引发的农业减产、水资源短缺、环境退化问题对人类的生产生活造成了严重的负面影响。病虫害、干旱等自然灾害会影响植被的光合作用过程，造成作物减产，甚至绝收，引发粮食安全问题。在所有的农业灾害中，干旱是持续时间最长、最不易监测、破坏性最强的灾害之一，对干旱的研究受到了学者的广泛关注。气候变化与用水量增加引发的干旱已经成为世界范围内的突出问题^[1]，由于干旱发生的过程复杂，涉及大气、水文、农业等方面。美国气象协会将干旱分为：气象干旱、水文干旱、农业干旱、社会经济干旱四种类型^[2]。众多研究也对不同区域的干旱与影响进行了深入的研究与探索。

农业干旱与大气、土壤、植被等多种因素有关。温度、降水、土壤水分变化会使植被发生水分胁迫导致植被供水不足，这通常会造成植被的光合作用强度降低，从而使植被的总初级生产力(Gross Primary Productivity, GPP)下降，从而引发的作物产量减少^[2]。，目前对于植被干旱的监测方法很多。总的来说大体分为两类：1）基于地表观测数据反应干旱的强度，如帕默尔干旱指数(Palmer Drought Severity Index, PDSI)等^[3]；2）基于遥感方法获取地表参数反应干旱强度，如基于植被光谱信息特征提出的一系列植被干旱指数等^[4][5][6]。但由于传统指数不与光合作用过程直接相关，应用中或多或少存在一定的局限性，有的还存在1~2个月的滞后性^[7]，很难快速准确的反应植被的胁迫情况。为了能准确反应植被胁迫的强度，需要一个直接与植被光合作用相关的物理量来表征植被的胁迫状态。日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced Chlorophyll Fluorescence, SIF)是植被吸收光能在650-800nm间重新释放的长波信号^[8]，SIF与植被的光合作用直接相关，可以反应植被的光合作用强度与胁迫状况。近年来研究表明，遥感器可以捕捉到植被冠层发出的SIF^[9][10]，从而获取植被的生理状态信息，为植被观测提供了新途径。