1.2 国内外研究现状

构造干旱指标是监测干旱的主要方法之一，它是表示干旱程度的特征量，是 旱情描述的数值表达，在分析中起着度量、对比和综合等重要作用，是干旱监测 的基础与核心[3]。根据干旱的分类，干旱指标也可以分为 4 类，即气象干旱指标、 农业干旱指标、水文干旱指标、社会经济干旱指标。由于上述指标是基于测站的 定点监测，称之为传统的干旱指标。传统监测方法主要依赖于降水量、土壤湿度 等要素，且测站(即气象观测站)数量有限[6]，无法密集覆盖研究区域。虽然可以 对其获得的点数据进行空间插值，但由于插值过程中受到了诸如样本容量、空间 分布特征等多方面因素的影响，其结果存在很多不确定性[7]。此过程耗费了大量 的人力、物力、财力，并只能获得少量点上的干旱信息，难以高效地监测干旱。 遥感作为 20 世纪 60 年代兴起的一种探测技术，具有覆盖范围广、空间分辨率高、 时效性强、数据获取快捷等优点，宏观高效、实时动态，能够快速准确地收集地 物的相关信息，在干旱监测领域逐渐成为研究热点和前沿[8-9]。目前使用较多的 遥感监测干旱指标有归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、全球环境监测指数(Global Environmental Monitoring Index, GEMI)、植被 状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)、温度状态指数(Temperature Condition Index, TCI)和植被温度状态指数(Vegetation Temperature Condition Index, VTCI)等

[10-12]。其中，VCI 可以描述土地覆盖和植被时空变化，并能够反映气候条件对植

被的影响，也能够弥补常规气象观测站不能对干旱进行无缝隙监测的不足，因此 得到广泛应用[13]。如冯强等[14]利用 1981-1994 年连续 504 旬的 NOAA AVHRR 8km 分辨率的 NDVI 时间系列数据，以及对应时段全国 102 个固定农气观测站(-20cm 深度) 的旬土壤湿度资料，建立了植被状态指数 IVC 与土壤湿度之间的统计模型， 由旬 IVC 值来换算出每旬的土壤湿度，用以反映全国的逐旬土壤水分分布，得出 此法在作物生长期内可应用于全国大范围的土壤湿度遥感监测，简便易行的结 论；郭铌等[15]以新疆、甘肃、青海、陕西、宁夏以及内蒙古自治区的中西部为研 究区，利用 1982-2003 年 NDVI 数据，计算了研究区域 22 年来逐月的 VCI，对 比分析不同气候区 VCI 与降水距平的关系。结果表明，VCI 在空间和时间上较 好地反映了西北大部分气候干旱发生、发展和空间分布，是干旱监测的较好指标， 但在干旱和极端干旱地区，VCI 经常出现异常偏高现象，不能反映干旱气候区常 年干旱的基本特点；管晓丹等[16]以西北为研究区，得出 VCI 可以较好地反映该 地区大部分历史干旱的空间分布及其演变特征的结论；严翼等[17]在 VCI 的基础 上，构建植被状态指数距平(AVCI)作为监测指标，对长江中下游 5 省进行旱情监 测，并分析干旱发展变化过程；沙莎等[18]以河南省为例，讨论了 VCI 对气象干 旱的滞后效应及干旱监测能力。

1.3 主要研究内容

选择植被状态指数(VCI)作为监测与分级指标，结合地面气象站点数据，分 析干旱时空变化特征及其与气象因子的关系，从而实现对干旱的有效监测。本文 利用由 1982-2010 年 NOAA/AVHRR 数据计算得到的 VCI 数据集分析中国干旱时 空变化特征，并结合全国 686 个地面气象站点监测数据，进一步研究干旱与气象 因子之间的相关性、滞后差，旨在了解干旱的气候驱动机制，为指导抗旱减灾及 制定减缓干旱影响的适应性对策提供参考和依据。文献综述

1.4 技术路线

根据 NOAA/AVHRR 数据，利用 ENVI 和 ArcGIS 等软件和制图工具，构建