年干旱变化的时空结构；贺晋云等[25]利用 1960-2009 年中国西南地区 108 个气象 站点的气象数据，对该地区年际、年代际、季风期和非季风期的极端干旱变化特 征进行了分析；严翼等[26]利用 2011 年 4-8 月 MODIS 数据构建 AVCI（植被状态 指数距平），对长江中下游 5 省的春、夏干旱进行了有效的监测。这些研究为农 业干旱监测和年际、季度干旱分析提供了范例，但对干旱与气候因子的相关关系还有待进一步探讨，以更深层次了解农耕区干旱对气候因子的响应关系。 在基于植被覆盖的干旱监测指数中，NDVI 只能孤立定性地反映气候、土壤、文献综述

水热因素对植被的影响，从宏观上讲，很难有一个统一的定量标准来判断作物的 长势，因此 Kogan 提出了 VCI，它不但具有 NDVI 的实时信息，也包含了 NDVI 的历史变化信息[27]，此外它可以减弱或消除由于地理位置、生态系统、土壤条 件[28-29]等的不同而对 NDVI 产生的影响，还可以反映作物缺水的情况，因此在干 旱监测和分析中得到了广泛的应用[27,30-33]。VCI 以卫星监测地面植被生长状况作 为研究基础，利用地表植被状况变化程度来反映干旱，其精度已在许多研究和应 用中得到较好的验证，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）日常干旱监测业务 和中国国家卫星气象中心卫星遥感干旱监测服务都是以 VCI 为基础[1]。此外， VCI 获取较 TVDI 等指数简单，只需要近红外波段和红光波段即可计算，且对干 旱敏感性明显高于 NDVI[34]，因此，本文将利用 VCI 对中国耕种区域的干旱情况 进行时空变化分析。

1.3 主要内容

本文基于 NOAA/AVHRR 数据计算了 VCI，对 1982-2010 年全国耕种区域干 旱发生时空分布特征进行了年际、季节分析；此外，还研究了 VCI 与月平均降 水量、平均气温、最低气温、平均日照时数、平均风速和平均气压等气候因子的 相关性，以了解耕种区域干旱变化的气候驱动机制，为应对气候变化对农业生产 的影响提供科学依据。具体内容如下：

（1）将干旱分为正常、轻旱、中旱和重旱四个等级，利用频率分析法，分 析在春、夏、秋、冬四个季节 VCI 的变化情况，从而得出耕种区域不同等级干 旱发生频率空间分布；

（2）利用趋势分析法，分析年均、季均 VCI 的变化趋势，得出耕种区域干 旱发生趋势空间分布；来!自~优尔论-文|网www.youerw.com

（3）利用趋势分析法，分析年度、季度平均降水量、平均气温、最低气温、 平均日照时数、平均风速和平均本站气压 6 个气候因子的变化趋势，得出耕种区 域气候因子变化趋势空间分布；

（4）将月均 VCI 和月均气候因子进行相关性和时滞性分析，以了解耕种区 域干旱变化的气候驱动机制。

1.4 技术路线

本研究的技术路线如图 1-1 所示，在研究过程中，将 RS 和 GIS 技术及相关 软件结合使用，使用多种数据和方法完成耕种区域干旱变化分析及其与气候因子 的相关性分析。