本書分析全球災害時空演變特征，基于氣象遙感數(shù)據(jù)，針對洪澇災害，研發(fā)基于深度學習的智能災害風險識別與評估方法，開展洪澇災害監(jiān)測、損失評估和風險預測方法的研究。針對干旱災害，開展衛(wèi)星遙感氣象產品及其在分析數(shù)據(jù)降尺度方法研究，探索土壤水分對氣象要素的時間滯后效應，提出基于土壤水分對氣象要素時滯效應的綜合農業(yè)干旱監(jiān)測方法，最后介紹流域干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)的抑制效應。針對洪旱災害監(jiān)測評估方法體系，開展氣象災害監(jiān)測預測與損失評估應用研究。本書圖片可掃封底二維碼看彩圖。
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目錄
第1章緒論1
1.1洪旱災害研究意義1
1.2洪旱災害遙感綜合評估關鍵問題1
1.3本書章節(jié)安排3
第2章災害時空分布特征與演變5
2.1災害數(shù)據(jù)獲取5
2.1.1全球和“一帶一路”沿線災害數(shù)據(jù)5
2.1.2西北太平洋臺風災害與輔助數(shù)據(jù)集6
2.1.3全球NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)集6
2.1.4鄱陽湖流域與山西省數(shù)據(jù)7
2.2全球自然災害時間特征7
2.3全球自然災害空間特征8
2.4全球自然災害趨勢變化分析8
2.4.1災害發(fā)生頻次演變趨勢8
2.4.2災害死亡人數(shù)演變趨勢9
2.4.3災害經濟損失演變趨勢10
第3章洪澇災害風險評估11
3.1概述11
3.2快速多時相合成法洪澇災害監(jiān)測13
3.2.1技術路線13
3.2.2洪澇監(jiān)測模型13
3.2.3洪澇災害監(jiān)測15
3.3降雨徑流預報研究16
3.3.1基于LSTM網絡的徑流模擬模型16
3.3.2數(shù)據(jù)集劃分16
3.3.3基于氣象站降雨數(shù)據(jù)的日徑流預測17
3.3.4基于TRMM降雨數(shù)據(jù)的月徑流預測19
3.4洪澇災害危險性評估模型及應用20
3.4.1洪澇災害危險性評估技術路線20
3.4.2洪澇災害危險性評估模型20
3.4.3洪澇災害危險性評估指標體系22
3.4.4南亞洪澇災害危險性評估22
3.4.5長江及淮河流域洪澇災害危險性評估26
3.5洪澇災害風險評估模型及應用28
3.5.1洪澇災害風險評估技術路線28
3.5.2數(shù)據(jù)來源29
3.5.3洪澇災害風險評估模型30
3.5.4洪澇災害風險評估應用31
第4章洪澇災中監(jiān)測與災后評估47
4.1技術路線47
4.2評估模型47
4.2.1洪澇災害損失模型47
4.2.2直接經濟損失模型48
4.2.3間接經濟損失模型48
4.3國內重點示范區(qū)洪澇災中監(jiān)測與災后評估48
4.3.1鄱陽湖流域洪澇監(jiān)測49
4.3.2長江流域洪澇監(jiān)測49
4.3.3淮河流域洪澇監(jiān)測50
4.3.4松遼河流域洪澇監(jiān)測50
4.3.5湖北省隨州市洪澇監(jiān)測評估50
4.3.6河南省鄭州市洪澇監(jiān)測評估52
4.4國外重點示范區(qū)洪澇災中監(jiān)測與災后評估54
4.4.1曼哈迪河流域洪澇監(jiān)測評估54
4.4.2印度河流域洪澇監(jiān)測評估58
4.4.3墨累河流域洪澇監(jiān)測評估60
4.4.4密西西比河流域洪澇監(jiān)測評估62
4.4.5肯尼亞洪澇監(jiān)測評估66
第5章干旱遙感監(jiān)測的關鍵——土壤含水量監(jiān)測70
5.1概述70
5.2土壤含水量空間降尺度71
5.2.1土壤含水量空間降尺度模型71
5.2.2深度學習在土壤含水量空間降尺度中的應用72
5.2.3研究區(qū)概況73
5.3數(shù)據(jù)處理與模型構建75
5.3.1研究數(shù)據(jù)及預處理75
5.3.2研究方法79
5.4ESACCI土壤含水量時空分布與環(huán)境因子分析86
5.4.1CCI土壤含水量數(shù)據(jù)驗證86
5.4.2CCI時空變化特征分析88
5.4.3環(huán)境因子相關性分析89
5.5基于深度學習的ESACCI土壤降尺度研究90
5.5.1模型數(shù)據(jù)集構建90
5.5.2降尺度流程92
5.5.3降尺度結果分析92
5.6基于ESSMI的降尺度土壤含水量農業(yè)干旱監(jiān)測應用95
5.6.1干旱指數(shù)計算95
5.6.2農業(yè)干旱判別方法96
5.6.3基于ESSMI的鄱陽湖流域農業(yè)干旱監(jiān)測97
第6章農業(yè)干旱遙感綜合分析104
6.1農業(yè)干旱與農業(yè)干旱遙感104
6.1.1土壤水分104
6.1.2農業(yè)干旱104
6.1.3陸-氣耦合106
6.1.4研究區(qū)域概況107
6.2數(shù)據(jù)處理與方法建構108
6.2.1多源監(jiān)測數(shù)據(jù)108
6.2.2常用方法109
6.3基于長時序土壤水分的長江流域農業(yè)干旱時空演變112
6.3.1土壤水分數(shù)據(jù)驗證112
6.3.2基于ESSMI的長江流域干旱判別方法113
6.3.3長江流域干旱的時空變化分析114
6.3.4長江流域干旱變化趨勢分析117
6.4基于陸-氣響應與反饋機制的土壤水分對氣候要素的時滯效應量化方法118
6.4.1參考作物蒸散發(fā)的計算和驗證118
6.4.2土壤水分和氣象變量的時空變化分析119
6.4.3土壤水分與氣象變量之間的滯后時間量化121
6.4.4氣象變量對土壤水分變化影響的解釋率分析125
6.5基于土壤水分對氣象要素時滯效應的綜合農業(yè)干旱指數(shù)126
6.5.1綜合農業(yè)干旱指數(shù)的構建126
6.5.2傳統(tǒng)干旱指數(shù)的選擇127
6.5.3長時序CADI的計算128
6.5.4CADI與傳統(tǒng)干旱指數(shù)的相關性分析129
6.5.5基于CADI的長江流域農業(yè)干旱監(jiān)測132
第7章流域干旱的生態(tài)效應136
7.1流域干旱與生態(tài)效應136
7.1.1“驟旱”136
7.1.2總初級生產力136
7.1.3植被綠度137
7.2數(shù)據(jù)處理與模型構建137
7.2.1數(shù)據(jù)介紹與預處理137
7.2.2模型構建與方法139
7.3流域生態(tài)系統(tǒng)總初級生產力驗證分析144
7.3.1模擬GPP與AVHRR_GPP產品檢驗144
7.3.2基于月尺度的1981～2015年時間序列Morlet小波分析145
7.4干旱與綠度變化對中國濕潤半濕潤地區(qū)總初級生產力的影響147
7.4.1干旱事件下GPP協(xié)同SPEI-3及NDVI的時空分析148
7.4.2基于五年時間尺度GPP協(xié)同SPEI-3及NDVI時空變化趨勢150
7.4.3濕潤半濕潤區(qū)不同氣候帶下干旱及綠度變化對GPP的影響152
7.5鄱陽湖流域干旱效應的應用153
7.5.1鄱陽湖流域地理位置及環(huán)境153
7.5.2干旱對鄱陽湖流域植被生態(tài)系統(tǒng)GPP的影響154
7.5.3干旱事件下綠度對鄱陽湖流域植被生態(tài)系統(tǒng)GPP的影響157
參考文獻158
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