基于smos数据的松辽平原西部地表土壤水分时空变化研究

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1、学校代码：10200研究生学号：20131Q2307分类号：P208密级：无硕士学位论文基于SMOS数据的松过平康西部地表土壤水分时生交化研究Spatio-temporalVariabilityofSurfaceSoilMoistureintheWesternSongliaoPlainBasedonSMOSData侔者：闫利爽指导教师：黄方副教授一级学科：地理学二级学科：地图学与地理信息系统研究方向：遥感信息分析与应用模型#位类型：学术硕士东北师范大学学位评定委员会2015年6月独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。据我所知，除了特别

2、加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中作了明确的说明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名2olS.学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。木人授权东北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。(保密的学位论文在解密后适用木授权书）学位论文作者毕业后去向:工作单位：电话:通讯地址：邮编：

3、摘要地表土壤水分是地球水圈中的一部分，可以作为监测土壤干旱的指标之一。了解和掌握土壤水分的时空动态变化对于理解水圈在地球气候、生态和生物化学过程中的作用至关重要。卫星遥感可以实时、动态估算和监测区域地表土壤水分较为可行和有效的手段之一，其中，由被动微波遥感获取的土壤水分，空间分辨率较低。松辽平原西部地处我国东北地区西南部，水资源短缺的问题严重，生态环境非常脆弱，降水量少而蒸发量大，地表水储存量非常少。因此及时掌握松辽平原西部地区地表土壤水分信息，阐明其时空变化特征，将为土壤水分管理、水土过程调控提供参考，具有重要意义。本研究采用土壤湿度和海洋盐度卫星SMOS观测的土壤水分数据，基于时

4、空均方根误差、趋势分析和重心迁移模型等方法分析了2010～2014年生长季松辽平原西部地表土壤水分的时空分布变化特征；利用SPOT/VGT植被指数影像、热带测雨任务卫星TRMM降水数据和DEM数据，通过地表土壤水分含量与降水量、NDVI数据的相关性分析及与高程、坡向以及坡度的叠加统计分析，定量揭示了气候因素、NDVI、地形等对地表土壤水分时空分布影响。主要研究结果如下：1.2010~2014年的生长季期间，松辽平原西部地表土壤水分空间分布呈现东3-3北高、西南低的特征，2013年区域平均土壤水分含量值最大，可达0.130m•m，3-3但区域空间差异最显著。2011年的平均值最低，仅为

5、0.095m•m。对生长季各月变化而言，5~7月地表土壤水分值一直在增加，在7月增加至最高值，在9月3-3的时候降至最低，仅为0.100m•m，10月份地表土壤水分含量略上升到0.1103-3m•m。2.近5年，地表土壤水分空间变化显著的地区主要包括扶余、大安、通辽、奈曼旗等县市，而巴林右旗、林西县、赤峰等地土壤水分含量空间变化的差异不明显。地表土壤水分时间变化较小的是东北部松原、扶余等地，变化较大的地区在不同的年份不相同，2010年出现在巴林左旗、霍林郭勒市等地，2011年则主要是扎鲁特旗、库伦旗，2012年霍林郭勒市、敖汉旗的变化显著，2013年在通辽等地，2014年在奈曼旗等地

6、。3.2010~2014年，松辽平原西部地表土壤水分含量总体呈上升趋势，在空间上存在一定的差异性。研究区最大变化斜率值为0.12，最小Slope值是0.02，地表土壤水分增长的趋势由南向北逐渐加快。地表土壤水分重心的整体移动趋势为东北，5年内迁移距离达30.809km。2013年以后，地表土壤水分分布重心向西南移动，并且移动距离减小。I4、松辽平原西部月降水量呈现西南部和中部偏低，东南部和东北部偏高的空间分布特点，2010~2014年区域生长季平均降水量的总体变化为不断上升，从20mm增至22mm。5~7月份降水量一直处于上升状态，7月达到峰值，7月以后开始降低。生长季月平均NDVI

7、值均呈现中间低四周高，约呈环状分布。近5年，区域平均NDVI值波动变化，从2010年最低值0.450增加到2014年的0.510。5~8月NDVI值逐渐增加，8月以后，NDVI值慢慢下降。5、松辽平原西部地区降水和植被覆盖与地表土壤水分之间存在显著正相关关系，各年中降水量与地表土壤水分含量的相关系数相对于NDVI的更高，说明在半湿润-半干旱区降水对地表土壤水分的影响更强。7~9月降水丰沛，与地表土壤水分值呈显著正相关。在植物的生长季，6月和7月NDVI值与