气象干旱逐日动态监测指标的制作技术

干旱指标确定与等级划分干旱是指在一定时期内降水量明显偏少，导致土壤中储存的水分无法满足植物生长和人类生活需求的气候现象。

为了确定干旱的程度以及对干旱进行等级划分，科学家们发展了一系列干旱指标。

干旱指标是通过测量和分析气候、水文和土壤数据来评估干旱条件的一种方法。

这些指标可以提供有关干旱的信息，包括干旱的发生频率、程度、强度和时态。

最常用的干旱指标是降水量。

通过对降雨数据进行统计和分析，能够确定干旱的发生频率和强度。

常用的降水指标包括年降水量、季节降水量和年度降水量等。

根据降水指标，可以将干旱划分为不同的等级，例如轻度干旱、中度干旱和重度干旱等。

另一个常用的干旱指标是蒸发散量和蒸散量。

蒸发散量是指单位面积上空气中水分蒸发和植物蒸腾的总量。

通过测量和监测蒸发散量，可以评估土壤中的水分供应情况，从而确定干旱的程度。

土壤湿度也是评估干旱的重要指标之一、通过测量和监测土壤湿度，可以了解土壤中的水分含量，从而评估作物的生长环境。

通常，土壤湿度可以通过地下水位、土壤湿度传感器等方式来测量。

除了以上指标外，气象指标也被广泛用于干旱评估和等级划分。

气象指标包括温度、相对湿度、风速等。

通过这些指标的测量和分析，可以评估干旱对气候条件的影响程度。

在确定干旱指标和等级划分时，还需要考虑地区特征和统计方法。

不同地区的降雨和气候条件不同，因此需要根据地区的特点来选择合适的指标和方法。

同时，统计方法也会影响干旱的等级划分结果。

常用的统计方法包括百分位数、标准差和指数等。

综上所述，干旱指标的确定和等级划分是通过对降水量、蒸发散量、土壤湿度和气象指标等数据进行测量和分析来完成的。

这些指标能够提供有关干旱的信息，帮助人们了解干旱的程度和时态，从而制定适当的防治措施。

以我给的标题写文档，最低1503字，要求以Markdown 文本格式输出，不要带图片，标题为：植被遥感干旱监测方案# 植被遥感干旱监测方案## 1. 引言植被干旱对农业和生态环境都具有重要影响。

因此，发展一种准确、及时监测植被干旱的方法对于农作物的生长管理和干旱灾害的防范具有重要意义。

遥感技术在植被干旱监测中具有独特的优势，可以提供大面积、高时空分辨率的数据。

本文将提出一种基于遥感数据的植被干旱监测方案，旨在提供一个可行的技术路线来实现植被干旱监测并提供相应的决策支持。

## 2. 数据采集### 2.1 卫星遥感数据卫星遥感数据是植被干旱监测的主要数据源之一。

常用的卫星数据包括Landsat、MODIS和Sentinel等系列数据，这些数据具有不同的空间分辨率和重访周期，可以满足不同尺度和时效要求。

我们可以根据实际需求选择相应的卫星数据。

### 2.2 植被指数植被指数是遥感数据中常用于监测植被状况的重要参数。

常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）和归一化差值植被指数（NDWI）等。

通过计算这些指数可以获取植被的生长情况和水分状况，从而判断植被干旱程度。

## 3. 植被干旱指标计算### 3.1 NDVI计算NDVI是评估植被覆盖程度和生长状态的重要指标。

其计算公式如下：```NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)```其中，NIR代表近红外波段反射率，RED代表红光波段反射率。

通过计算NDVI可以获取植被覆盖度的信息，进而判断植被的生长情况。

### 3.2 DVI计算DVI是衡量植被叶片叶绿素含量和生物量的重要指标。

其计算公式如下：```DVI = NIR - RED```通过计算DVI可以获得植被叶绿素含量和生物量的信息，对植被干旱的评估具有一定的参考价值。

### 3.3 NDWI计算NDWI是评估植被水分状况的重要指标。

其计算公式如下：```NDWI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)```其中，SWIR代表短波红外波段反射率。

基于遥感的干旱监测方法研究进展
遥感技术是一种基于空间信息获取的技术。

利用遥感技术可以实现对干旱地区的遥感
信息获取，进而对干旱进行监测。

干旱监测方法研究进展如下：
一、经验指数法
经验指数法是一种基于经验的方法。

该方法利用指数来刻画干旱指标，根据经验关系
来得到干旱等级。

常用的指数包括：降雨量指数（PI），温度降雪指数（TDI），标准温度降雪指数（STDI）等。

该方法与人的经验和专业知识相关，具有一定的主观性。

二、遥感指标法
遥感指标法是一种基于遥感数据的方法。

该方法利用遥感数据提取干旱关键指标，如
植被指数（NDVI），温度等，再结合地面气象观测数据来刻画干旱情况。

与经验指数法相比，该方法可以更准确地描述干旱状况，但对遥感数据的处理和解译能力要求较高。

三、模型法
模型法是一种基于模型的方法。

该方法基于物理规律和统计理论，构建干旱评价模型，并利用遥感数据、气象观测数据等数据输入，进行干旱状况预测和分析。

常用的模型包括：径流模型、叶面积指数模型等。

相比于经验指数法和遥感指标法，模型法具有更高的科学
性和可靠性。

四、机器学习法
总之，基于遥感的干旱监测方法中，经验指数法简单易行但有一定主观性，遥感指标
法需要较高的遥感数据处理技能，模型法具有更高的科学性和可靠性，机器学习法能充分
发挥数据作用，具有更高的精度和预测能力。

第1篇一、实验名称干旱分析实验二、实验目的1. 了解干旱的基本概念及其对农业生产的影响。

2. 掌握干旱分析的基本方法，包括干旱指数计算和干旱等级划分。

3. 通过实验，分析干旱对作物生长的影响，并提出相应的应对措施。

三、实验原理干旱是指土壤水分亏缺，导致作物生长受限的自然现象。

干旱分析主要基于干旱指数（DI）的计算，DI是反映干旱程度的重要指标。

DI的计算公式如下：\[ DI = \frac{P - ET}{P} \]其中，P为实际降水量，ET为参考作物需水量。

根据DI的值，可以将干旱划分为不同的等级，如轻度干旱、中度干旱、重度干旱等。

四、实验材料与仪器1. 实验材料：土壤样品、气象数据、作物生长数据。

2. 实验仪器：电子天平、土壤水分测定仪、气象站、作物生长监测设备。

五、实验步骤1. 收集实验数据：收集实验区域内的土壤样品、气象数据（如温度、湿度、风速等）和作物生长数据。

2. 计算干旱指数：根据实验数据计算干旱指数DI。

3. 划分干旱等级：根据DI的值，将干旱划分为不同的等级。

4. 分析干旱对作物生长的影响：分析干旱对不同作物生长指标（如株高、叶面积、产量等）的影响。

5. 提出应对措施：根据干旱分析结果，提出相应的农业管理措施，如灌溉、施肥、品种选择等。

六、实验结果与分析1. 干旱指数计算结果：根据实验数据，计算出不同时间段的干旱指数DI，并绘制DI变化曲线。

2. 干旱等级划分：根据DI的值，将实验区域划分为轻度干旱、中度干旱、重度干旱三个等级。

3. 干旱对作物生长的影响：分析不同干旱等级下作物生长指标的变化，发现重度干旱对作物生长的影响最为严重。

4. 应对措施：针对不同干旱等级，提出相应的农业管理措施，如轻度干旱时加强灌溉，中度干旱时调整灌溉制度，重度干旱时采取节水灌溉技术。

七、实验结论1. 干旱是影响农业生产的重要因素，对作物生长有显著的负面影响。

2. 通过计算干旱指数和划分干旱等级，可以有效地分析干旱对作物生长的影响。

附录A（规范性）相对湿润度指数的计算方法相对湿润度指数为某段时间的降水量与同时段内潜在蒸散量之差再除以同时段内潜在蒸散量得到的指数，按式(A.1)计算：MI=P-PET······································································(A.1)PET式中：MI—某时段相对湿润度；P —某时段的降水量，单位为毫米(mm)；PET—某时段的潜在蒸散量，用FAO Penman-Monteith或Thornthwaite方法计算，单位为毫米（mm）。

附录B （规范性）标准化降水指数的计算方法由于降水量的分布一般不是正态分布，而是一种偏态分布。

所以在进行降水分析和干旱监测、评估中，采用Г分布概率来描述降水量的变化。

标准化降水指标(简称SPI)就是在计算出某时段内降水量的Г分布概率后，再进行正态标准化处理，最终用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级。

标准化降水指数(简称SPI)的计算步骤为：a) 假设某时段降水量为随机变量x,则其Г分布的概率密度函数如式(B.1):f (x )=1βγГ(γ)x γ−1e −x β⁄ x >0 ························································ (B.1)式中：β>0，γ>0分别为尺度和形状参数, 和 可用极大似然估计方法求得，如式(B.2)、式(B.3)： γ̂=1+√1+4A 3⁄4A····································································· (B.2)β̂=x ̅γ̂⁄ ·········································································· (B.3)A =lg x ̅−1n ∑lg x i n i=1······························································· (B.4) 式中：x i ——为降水量资料样本； x ̅——为降水量气候平均值。

基于遥感的干旱监测方法研究进展随着全球气候变化的加剧，干旱频发的情况也日益严重，给农业生产、生态环境和社会经济带来了巨大的影响。

对干旱进行准确监测和预警显得尤为重要。

遥感技术由于其快速、大范围、全天候获取信息的能力，成为了干旱监测的重要手段之一。

本文将从遥感的基本原理、干旱监测指标、常用的遥感干旱监测方法以及研究进展进行论述，以期为干旱监测和预警提供参考和借鉴。

一、遥感的基本原理遥感是指利用各种传感器获取地面、大气等目标物体的信息，然后将这些信息加工处理、分析、解译和应用的一门新兴科学。

在干旱监测中，遥感技术的基本原理是通过获取地表、植被、土壤和气象等信息，对干旱地区的植被覆盖、土壤含水量、地表温度、降水量等进行监测和分析，从而得到干旱的状况和趋势。

二、干旱监测指标1. 植被指数：植被指数是反映植被状况的重要指标，常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、修正的土地植被指数（NDWI）等。

通过植被指数可以反映出植被的生长状况，进而判断干旱的程度。

2. 土壤含水量：土壤含水量是土壤中存储的水分量，是干旱监测的重要参数之一。

通过遥感技术可以获取地表土壤的含水量信息，从而判断土壤的干湿程度。

3. 地表温度：地表温度是反映地表热量分布的指标，干旱地区的地表温度往往较高。

通过遥感技术可以获取地表温度的分布情况，从而判断干旱地区的范围和程度。

4. 降水量：降水量是导致干旱的主要原因之一，通过卫星遥感可以获取大范围的降水量信息，从而分析干旱的发生和演变。

三、常用的遥感干旱监测方法1. 基于植被指数的监测方法：通过遥感获取地表植被指数的信息，然后利用统计学方法或机器学习算法对植被指数进行分析和处理，从而得到干旱的监测结果。

2. 基于热惯量法的监测方法：热惯量法是一种基于地表温度的监测方法，通过分析地表温度的分布和变化，可以判断干旱地区的范围和程度。

3. 基于多传感器数据融合的监测方法：利用多个不同波段的遥感数据，包括植被指数、地表温度、土壤含水量等，进行数据融合和分析，可以提高干旱监测的精度和可靠性。

干旱逐日动态监测系统的开发应用谢文杰;温丽华;叶小玲【期刊名称】《气象与减灾研究》【年(卷),期】2013(36)4【摘要】针对当前广东省韶关地区干旱灾害缺乏有效动态监测的现状，提出利用日最高气温和降水等区域自动气象站观测资料计算综合气象干旱指数，并结合实际业务需求，开发了软件系统，以图形和表格等形式自动显示干旱灾害的时空分布，实现了气象干旱的逐日动态监测。

实际业务使用结果表明，该系统可对干旱灾害实现有效的逐日动态监测预警和评估，对提高干旱监测预警能力，做好干旱防御，提升气象为农服务水平具有实用价值。

%Due to the lack of effective monitoring on dynamic drought in Shaoguan , a new compound index system was established by using real time daily maximum temperature and precipitation data. This system was developed to show spatial and temporal distribution characteristics of drought change in the form of Graphs. In the actual operation , the system can realize effective daily dynamic monitoring, early warning and assessment of drought disaster, to improve the capacity of drought monitoring. It helps to carry out disaster prevention and meteorological services for agriculture.【总页数】5页(P64-68)【作者】谢文杰;温丽华;叶小玲【作者单位】新丰县气象局，广东韶关 511100;新丰县气象局，广东韶关511100;新丰县气象局，广东韶关 511100【正文语种】中文【中图分类】P49【相关文献】1.干旱指数在山西逐日监测中的适用性研究 [J], 赵海燕;侯美亭;刘文平;马雅丽2.在用降水逐日监测干旱的方法中引入蒸发 [J], 李路遥;陆尔;赵玮3.浙西南地区逐日干旱综合指数的动态变化特征 [J], 潘娅英;周良女;余丽萍;黄开明;陈江峰4.基于高维Copula函数的逐日潜在蒸散量及气象干旱预测 [J], 顾世祥; 赵众; 陈晶; 陈金明; 张刘东5.基于Android的农田干旱遥感动态监测系统研制 [J], 龙泽昊;张添源;许伟;秦其明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于遥感技术旱涝灾害监测新方法一、遥感技术概述遥感技术是一种通过非接触的方式获取地球表面信息的技术手段。

随着科学技术的不断进步，遥感技术已广泛应用于农业、林业、城市规划、环境监测等多个领域。

特别是在自然灾害监测领域，遥感技术以其快速、准确、实时的特点，成为监测旱涝灾害的重要工具。

1.1 遥感技术的核心特性遥感技术的核心特性主要体现在以下几个方面：- 空间覆盖范围广：遥感技术可以覆盖大范围的地表区域，不受地形和气候条件的限制。

- 信息获取速度快：遥感技术能够在短时间内获取大量地表信息，为灾害监测提供及时的数据支持。

- 多时相观测：遥感技术可以进行连续的时相观测，有助于分析灾害的发展趋势。

- 多光谱分析：遥感技术通过不同波段的光谱分析，可以获取地表的多种物理和生物特性。

1.2 遥感技术的应用场景遥感技术在旱涝灾害监测中的应用场景主要包括：- 旱情监测：通过分析地表植被指数、土壤湿度等指标，评估旱情的严重程度。

- 洪水监测：利用遥感技术监测水体面积的变化，判断洪水的发生和扩散情况。

- 灾害预警：结合气象数据和地表信息，预测旱涝灾害的发生，为防灾减灾提供决策支持。

二、基于遥感技术的旱涝灾害监测方法基于遥感技术的旱涝灾害监测方法，是利用遥感数据进行灾害特征提取、分析和预警的过程。

这些方法包括但不限于以下几种：2.1 地表温度反演地表温度是旱涝灾害监测的重要指标之一。

通过遥感数据反演地表温度，可以评估地表的热状况，进而判断旱涝灾害的发生。

2.2 植被指数分析植被指数（如归一化植被指数NDVI）可以反映植被的生长状况和健康状况。

在旱涝灾害监测中，植被指数的变化可以作为旱情和涝情的指示。

2.3 土壤湿度监测土壤湿度是旱涝灾害监测的另一个关键指标。

利用遥感技术监测土壤湿度，可以评估旱情和涝情对土壤的影响。

2.4 水体面积变化监测水体面积的变化是洪水发生和扩散的直接表现。

通过遥感技术监测水体面积的变化，可以及时了解洪水的动态。

基于卫星遥感的干旱指数构建与应用一、卫星遥感技术概述卫星遥感技术是一种利用卫星从地球表面获取信息的科学方法。

它通过搭载在卫星上的传感器，可以捕捉地球表面的光谱信息，从而对地表特征进行监测和分析。

这项技术在多个领域都有广泛的应用，包括气象、农业、环境监测、城市规划等。

本文将重点探讨基于卫星遥感的干旱指数的构建与应用。

1.1 卫星遥感技术的核心原理卫星遥感技术的核心原理是利用不同物质对电磁波的吸收和反射特性不同，通过分析地表反射或发射的光谱信息，来识别和监测地表特征。

这些信息可以转化为数字图像，进而通过图像处理和分析技术，提取出有用的信息。

1.2 卫星遥感技术的应用领域卫星遥感技术的应用领域非常广泛，具体包括但不限于以下几个方面：- 气象监测：通过分析云层的光谱特性，可以预测天气变化和极端气候事件。

- 农业监测：监测作物生长状况，评估作物产量和灌溉需求。

- 环境监测：监测森林覆盖变化、湿地退化、沙漠化进程等环境问题。

- 城市规划：评估城市扩张、土地利用变化和城市热岛效应。

二、干旱指数的构建干旱指数是一种量化地表干旱程度的指标，它可以帮助我们更好地理解干旱现象，预测干旱发展趋势，并为干旱地区的水资源管理和农业规划提供科学依据。

2.1 干旱指数的理论基础干旱指数的构建基于水文学、气象学和生态学等多个学科的理论基础。

它通常考虑降水量、蒸发量、土壤湿度、植被状况等多个因素，通过一定的数学模型综合这些因素，形成一个能够反映干旱程度的数值指标。

2.2 干旱指数的计算方法干旱指数的计算方法多种多样，常见的有标准化降水指数（SPI）、植被干旱指数（VDI）、地表水指数（SSI）等。

这些指数通常需要结合卫星遥感数据，通过以下步骤进行计算：- 数据收集：收集卫星遥感数据，包括地表温度、植被指数、土壤湿度等。

- 数据预处理：对收集到的数据进行校正和标准化处理，以消除传感器误差和大气影响。

- 指数计算：根据选定的数学模型，将预处理后的数据转化为干旱指数。

植被温度干旱指数法，也被称为温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，简称TVDI），是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。

这种方法同时考虑了归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）的影响，使其可以用于干旱监测，特别是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，以及研究干旱程度的空间变化特征。

温度植被干旱指数的计算方法主要基于NDVI-LST特征空间，找出每个NDVI值对应的地面温度的最大值和最小值，即干边和湿边。

然后根据干边和湿边的拟合方程，可以计算出每个像元的TVDI值。

在干边上，TVDI的值为1，表示最干旱；在湿边上，TVDI的值为0，表示最湿润。

此外，还有温度植被角度指数（TVA），它是通过对LST/NDVI取arctangent函数来计算的，这种方法补充了LST/NDVI的缺陷。

总的来说，植被温度干旱指数法是一种有效的干旱监测方法，它可以利用遥感数据反演出植被覆盖区域的表层土壤水分情况，从而帮助我们更好地理解和应对干旱问题。

干旱灾害预测模型构建及其应用分析一、引言干旱灾害是自然灾害中严重威胁人类生产生活的重要因素之一。

早期预警和灾害预测模型的构建对于减少干旱带来的损失，保护生态环境和农业生产具有重要意义。

本文将探讨干旱灾害预测模型的构建方法以及应用分析。

二、干旱灾害预测模型的构建1. 数据采集与处理构建干旱灾害预测模型的第一步是收集并处理相关数据。

常用的数据包括气象数据、土壤数据、植被指数以及地表温度等。

收集到的数据需要进行清洗、整理和标准化，确保数据的准确性和可靠性。

2. 特征选择与提取在数据处理完成后，接下来需要对数据进行特征选择与提取。

特征选择是选择对于干旱预测具有重要意义的特征变量，可以使用统计方法或者机器学习方法进行筛选。

特征提取可以通过数学统计模型或者机器学习算法，将原始数据转化为可以用于预测的特征。

3. 模型构建与训练模型构建是指根据数据集建立预测模型的过程。

常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络等。

在模型构建过程中，需要合理选择合适的算法，并结合交叉验证和网格搜索等方法对模型进行调优。

通过训练数据集对模型进行训练和拟合，得到预测模型。

4. 模型评估与验证在模型构建完成后，需要对模型进行评估和验证。

通过评估模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等，可以对模型的预测能力进行客观评价。

同时，还需要利用独立数据集对模型进行验证，验证模型的泛化能力和稳定性。

三、干旱灾害预测模型的应用分析1. 干旱预警与决策支持通过构建的干旱灾害预测模型，可以实现对干旱的早期预警。

预警结果可以提供给农民、政府和相关部门，以便采取相应的防治措施。

预警结果还可以与其他决策支持系统结合，为农业、水资源管理和环境保护等领域的决策提供科学参考。

2. 干旱灾害风险评估干旱灾害风险评估是对干旱灾害发生可能性和严重程度的评估。

预测模型可以结合历史干旱事件数据和预测结果，对不同区域的干旱风险进行定量评估。

风险评估结果可以帮助政府和相关部门制定相应的应对策略，提高抗旱能力。

全国气候干旱综合监测实施方案一、背景和意义1.1 背景全国气候干旱是一项重要的自然灾害监测工作。

气候干旱对农业生产、水资源供应、生态环境及社会经济发展等方面造成严重影响，因此，制定全国气候干旱综合监测实施方案具有重要意义。

1.2 意义全国气候干旱综合监测实施方案的制定能够：1) 提供准确、及时的气候干旱信息，为农业生产决策、水资源调度和应对灾害提供科学依据；2) 促进气候干旱监测技术和方法的研究与应用，提升监测能力；3) 加强气候干旱监测数据共享与交流，促进区域间的合作与互助。

二、目标和任务2.1 目标全国气候干旱综合监测实施方案的目标是建立健全的监测体系，提高监测水平，为防范和减轻气候干旱灾害的影响，推动社会经济发展提供科学的技术支撑。

2.2 任务2.2.1 建立气候干旱观测站网按照一定的密度、布局合理地建立气候干旱观测站网，确保覆盖全国范围，并进行监测数据的收集和质量控制。

2.2.2 发展气候干旱监测技术与方法推动气候干旱监测技术与方法的研究和应用，提高监测数据的精度和时效性，尽可能减少监测误差。

2.2.3 建立气候干旱信息发布机制建立全国统一的气候干旱信息发布机制，及时向相关部门和公众发布气候干旱预警和监测结果，提高信息的广泛传播和利用效率。

2.2.4 加强监测数据共享与交流建立气候干旱监测数据共享机制，加强与各相关部门及国际组织的交流与合作，促进气候干旱监测技术的共同提高。

三、实施措施3.1 建设气候干旱观测站网根据气象和地理条件，在全国范围内选择观测站点，确保监测数据的代表性和时效性。

加强观测设备的更新和维护，提高观测精度和可靠性。

3.2 推动监测技术与方法的创新和应用加大研究力度，推动气候干旱监测技术与方法的创新，整合遥感、气象和水文等数据，提高监测水平和预测能力。

3.3 建立信息发布机制建立全国统一的气候干旱信息发布平台，按照一定的标准和流程发布气候干旱预警和监测结果，提高信息的准确性和时效性。

干旱指标确定与等级划分由于影响干旱的因素很多，造成干旱的原因不同，各地气候、地理条件差异很大，目前难以采用全国统一的干旱评判标准。

本附录推出的指标、公式供在编制《抗旱预案》时作参考之用，各地也可选用本地区的研究成果。

1单一干旱指标1．1气象干旱指标1．1．1 连续无雨日数指作物在正常生长期间，连续无有效降雨的天数。

本指标主要指作物在水分临界期（关键生长期）的连续无有效降雨日数。

表1 作物生长需水关键期连续无有效降雨日数与干旱等级关系参考值（单位：天）注：无有效降水指日降水量<5毫米。

水分临界期指作物对水分最敏感的时期，即水分亏缺或过多对作物产量影响最大的生育期。

表2 不同作物的水分临界期1．1．2 降水距平或距平百分率距平指计算期内降雨量与多年同期平均降雨量的差值,距平百分率指距平值与多年平均值的百分比值。

中国中央气象台：单站连续三个月以上降水量比多年平均值偏少25%～50%为一般干旱，偏少50%～80%为重旱；连续两个月降水偏少50%～80%为一般干旱，偏少80%以上为重旱。

多站降水距平百分率干旱指标可参照下表确定。

表3 区域降水距平百分率（％）与相应的干旱等级1．1．3 干燥程度用大气单个要素或要素组合反映空气干燥程度和干旱状况。

如温度与湿度的组合，高温、低湿与强风的组合等，可用湿润系数反映。

湿润系数计算公式如下：公式1：K1=r/0.10ΣT式中：ΣT—为计算时段0℃以上活动积温（℃·日），r—为同期降水量（毫米）。

公式2：K2 = 2r / E式中：E—为小型蒸发皿的水面蒸发量（毫米）；r—为同期降水量（毫米）。

计算时，请参考当地的有关数据。

表4 干燥程度与干旱等级的划分1．2水文干旱指标1．2．1 水库蓄水量距平百分率公式：I k=(S-S0)/S0×100%式中：S—为当前水库蓄水量（万立方米）;S0—为同期多年平均蓄水量（万立方米）。

表5 水库蓄水量距平百分率（%）与干旱等级1.2.2 河道来水量（指本区域内较大河流）的距平百分率公式：I r =(R W-R0)/R0×100%式中：R W—当前江河流量（立方米每秒）；R0—多年同期平均流量（立方米每秒）。

nmdi归一化多波段干旱指数的介绍一、定义nmdi是干旱指数的一种，它是利用多波段遥感数据计算得出的，用于评估和监测地表干旱程度的指标。

nmdi通过对不同波段的遥感影像数据进行处理和归一化，将各个波段的干旱信息融合在一起，提供更全面、准确的干旱评估结果。

二、计算方法nmdi的计算方法主要包括以下几个步骤：1. 数据获取：获取多波段遥感影像数据，包括红外波段、近红外波段等。

2. 数据预处理：对遥感影像数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，以消除干扰因素。

3. 波段归一化：对各个波段的遥感数据进行归一化处理，将不同波段的数据统一到一个范围内，以保证不同波段的权重相对均衡。

4. 干旱指数计算：根据归一化的波段数据，利用特定的算法计算得出nmdi的值。

常用的算法有NDVI（归一化植被指数）、NDSI（归一化雪水指数）等。

三、应用领域nmdi广泛应用于干旱监测、水资源管理、农业生产等领域。

通过分析nmdi的空间分布和时间变化，可以提供全面的干旱信息，帮助决策者制定合理的水资源管理和农业生产策略。

此外，nmdi还可以用于气象预测、环境保护等方面。

四、优势和局限性nmdi相比传统的干旱指数具有以下优势：1. 综合性：nmdi将多个波段的遥感数据融合在一起，能够提供更全面、准确的干旱信息。

2. 灵敏度高：nmdi对干旱的响应更为敏感，能够在早期发现干旱迹象，提高干旱监测的准确性。

3. 高分辨率：nmdi利用高分辨率的遥感影像数据进行计算，能够提供更详细的干旱信息。

然而，nmdi也存在一些局限性：1. 数据要求高：nmdi的计算需要高质量的多波段遥感影像数据，对数据的要求较高。

2. 参数选择难度大：nmdi的计算需要选择合适的波段和算法，对操作者的专业知识要求较高。

3. 无法替代实地观测：虽然nmdi可以提供全面的干旱信息，但仍然无法替代实地观测，对于干旱的具体情况需要结合实地观测数据进行综合分析。

总结起来，nmdi作为一种归一化多波段干旱指数，通过将不同波段的遥感数据归一化处理，提供了更全面、准确的干旱评估结果。

基于多源数据的气象干旱监测与预测研究随着全球气候变化和人类活动影响的加剧，干旱已经成为全球面临的重要问题之一。

干旱会对农业、畜牧业和水资源等方面产生严重影响，甚至威胁到人类的生存和发展。

因此，如何更好地进行气象干旱监测与预测研究就显得尤为重要。

目前，多源数据已经被广泛应用于气象干旱监测与预测研究中。

所谓多源数据，是指通过不同数据来源获得的具有不同时空分辨率和观测对象的数据。

比如，地面气象站观测、卫星遥感、气象雷达、计算机模型等数据。

而基于多源数据的气象干旱监测与预测研究则是将这些多源数据进行集成、分析和应用的过程。

一、地面气象站观测数据地面气象站观测数据是最基础也是最重要的气象数据之一。

其监测对象为地面的大气、水、能量等要素，包括气温、降雨量、风速等。

利用这些观测数据可以计算出各种气象指标，如降水量、蒸发量、湿度、气压等指标。

这些指标对于气象干旱监测和预测研究非常重要。

例如，降水量是干旱程度的重要指标之一，蒸发量可以用来计算农业和森林水分利用率，湿度是决定植物蒸散作用和土壤含水量的重要因素之一。

二、卫星遥感数据卫星遥感数据是一种通过卫星观测地球表面特征参数的技术，利用这种技术可以获得高分辨率的地表反射率、温度、植被指数等信息。

在气象干旱监测和预测研究中，卫星遥感技术常用于计算植被指数和蒸散量，以及测算土壤含水量等。

其中，植被指数是可以反映植被生长和生态系统功能的关键指标之一，其具体表现形式一般是归一化植被指数（NDVI）。

通过卫星遥感技术可以获取NDVI值，并结合气象站观测数据，可以建立植被指数与降水量、蒸散量等指标之间的关系模型，从而为干旱监测和预测提供基础数据。

三、气象雷达数据气象雷达是一种将雷达技术应用于气象领域的观测系统，其能够感测降水、风、冰雹等天气信息。

在干旱监测和预测研究中，气象雷达可以用于诊断和监测大气中的湿度分布和云层形态。

通过分析气象雷达数据，可以发现地面是否正在经历干旱，以及发现潜在的干旱地区。