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

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.

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)

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资助基金：国家重点研发计划重点专项2018YFC1506602,2018YFC1506502;国家自然科学基金41571427

在线出版日期：2019-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：402-412