基于过程认知的亚热带植被季节性干旱识别模型及其在湘赣地区的应用
A Process-Cognizant Vegetation Drought Model for Indentifing Seasonal Draught in Subtropical Region and Its Application in the Hunan-Jiangxi Region
- “植被干旱遥感监测是遥感应用的重要议题,受亚热带复杂地形地貌与茂密植被影响,该区植被干旱遥感准确监测困难。专家基于改进的多光谱植被指数和地表温度构建特征空间,设计了植被干旱响应(Vegetation Drought Response, VDR)模块,来描述亚热带植被对干旱的波动响应时空特征。顾及干旱胁迫时植被与土壤湿度相互作用的动态过程,识别了植被干旱过程(Vegetation Drought Process, VDP),定义了植被干旱阈值(Vegetation Drought Threshold, VDT),以此界定植被干旱边界。联合VDR、VDP与VDT,构建了基于植被干旱过程认知的植被干旱模型(Process-Cognizant Vegetation Drought Model, PCVDM),实现了亚热带植被干旱的准确识别。以湘赣地区为例,获取2000—2023年夏季基于PCVDM模型的植被干旱监测结果,并结合海拔高度与地层岩性特征开展分析。结果表明:植被在相对较高海拔地区,持续升温刺激了林木生长发育;而在相对较低海拔地区,受地层岩石/坡体持水性差异及持续升温导致地表蒸散率上升的综合影响,虽呈现“变绿”趋势,实则处于强烈干旱胁迫之中,即植被整体不断变绿的同时,其干旱也在不断增强。”
- 2026年 页码:1-16
收稿:2024-04-24,
网络首发:2026-03-12
DOI: 10.11834/jrs.20264144
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