ICS 07.060 CCS A 47 15 内蒙古自治区 地方 标准 DB15/T 3847—2025 典型草原干旱遥感监测指数 Remote sensing monitoring index of drought in typical steppe 2025-01-22发布 2025-02-22实施 内蒙古自治区市场监督管理局 发布 DB15/T 3847 —2025 I 目次 前言 ................................ ................................ ................. II 1 范围 ................................ ................................ ............... 1 2 规范性引用文件 ................................ ................................ ..... 1 3 术语和定义 ................................ ................................ ......... 1 4 数据获取和处理 ................................ ................................ ..... 2 气象干旱综合指数数据 ................................ ........................... 2 遥感数据 ................................ ................................ ....... 3 降水及土壤水分数据 ................................ ............................. 3 5 典型草原干旱遥感监测指数构建 ................................ ....................... 4 6 典型草原干旱遥感监测指数等级划分 ................................ ................... 4 附录A（规范性） 典型草原干旱遥感监测指数构建过程 ................................ ..... 5 参考文献 ................................ ................................ .............. 7 DB15/T 3847 —2025 II 前言 本文件按照 GB/T 1.1 —2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由内蒙古自治区气象标准化技术委员会（ SAM/TC 23 ）提出并归口。 本文件起草单位： 内蒙古自治区气象科学研究所、 内蒙古自治区生态与农业气象中心、 内蒙古大学、 呼和浩特市赛罕区气象局。 本文件主要起草人：苗百岭、王永利、吴国周、韩芳、云文丽、贾成朕、梁存柱、王宇池、王龙、 朝鲁门、姜艳丰、乌兰、张自国。 DB15/T 3847 —2025 1 典型草原干旱遥感监测 指数 1 范围 本文件规定了典型草原干旱遥感监测指数的计算方法和等级划分。 本文件适用于典型草原干旱监测、评估业务与科研。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中， 注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 20481 —2017 气象干旱等级 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 归一化差值植被指数 normalized difference vegetation index ；ndvi 近红外波段反射率和可见光红波段反射率之差与二者之和的比值。 [来源：NY/T 3922 —2021,3.14] 植被状态指数 vegetation condition index ；vci 某时段的 NDVI与长时间序列同期 NDVI最小值之差除以同期 NDVI最大值与最小值之差。 温度状态指数 temperature condition index ；tci 某时段的 LST与长时间序列同期 LST最小值之差除以同期 LST最大值与最小值之差。 降水状态指数 precipitation condition index ；pci 某时段的降水量与长时间序列同期降水量最小值之差除以同期降水量最大值与最小值之差。 土壤水分 soil moisture ；sm DB15/T 3847 —2025 2 吸附于土壤颗粒和存在于土壤孔隙中的水。 [来源：GB/T 40039 —2021,3.1] 土壤水分状态指数 soil moisture condition index ；smci 某时段的土壤水分与长时间序列同期土壤水分最小值之差除以同期土壤水分最大值与最小值之差。 综合气象干旱指数 meteorological drought composite index;mci 综合考虑前期不同时间段降水和蒸散对当前干旱的影响而构建的一种干旱指数。 干旱遥感监测 remote sensing monitoring of drought 利用条件植被指数、条件温度指数、条件降水指数和条件土壤水分指数构建典型草原干旱遥感监测 指数，划分干旱等级，对干旱发生范围和受旱程度进行监测。 随机森林 random forest;rf 包含多个决策树集成的一种机器学习算法。 注1：随机体现在样本的随机性和特征的随机性，森林为多个决策树汇聚而成的决策树网络。 注2：随机森林预测精度高，且不易产生过拟合，对噪声和异常值也有很好的容忍性。 4 数据获取和处理 气象干旱综合指数数据 按照GB/T 20481 —2017中9.3的规定，气象干旱综合指数按公式 （1）计算： 𝑀𝐶𝐼=𝐾𝑎×(𝑎×𝑆𝑃𝐼𝑊60+𝑏×𝑀𝐼30+𝑐×𝑆𝑃𝐼90+𝑑×𝑆𝑃𝐼150)…………………………(1) 式中： MCI —— 气象干旱综合指数； ka —— 季节调节系数，取值方法按照 GB/T 20481 —2017中附录H； a —— SPIW 60项的权重系数，典型草原平均取 0.3； SPIW 60 —— 近60天标准化权重降水指数，计算方法按照 GB/T 20481 —2017中附录G； b —— MI30项的权重系数，典型草原平均取 0.5； MI30 —— 近30天相对湿润度指数，计算方法按照 GB/T 20481 —2017中附录B； c —— SPI90项的权重系数，典型草原平均取 0.3； SPI90 —— 近90天标准化降水指数，计算方法按照 GB/T 20481 —2017中附录D； d —— SPI150项的权重系数，典型草原平均取 0.2； SPI150 —— 近150天标准化降水指数，计算方法按照 GB/T 20481 —2017中附录D。 DB15/T 3847 —2025 3 选取处于内蒙古典型草原的气象站点， 计算各站点的 MCI， 构建数据序列。 起始年可从 2001年开始， 数据序列长度应不低于 20年，随着年限的增加和数据的积累，可不断增加数据序列的长度。 遥感数据 遥感数据宜选用 MODIS陆地数据产品，推荐 MOD11A2和MOD13A2，MOD11A2地表温度产品需要将华氏度 换算为摄氏度（℃）， MOD13A2植被指数产品需要乘 0.0001将植被指数换算为正确的量纲，将两种产品 进行投影转换并处理成月值产品， 然后按公式 （ 2） 和公式 （ 3） 分别计算植被状态指数和温度状态指数。 高程数据推荐使用 SRTM DEM 数据，经过归一化处理，重采样至 1 km。考虑到 VCI和TCI适用于植被生长期 的旱情监测，本文件中只考虑 5～9月生长季的干旱情况，数据序列与 4.1中MCI的起止年限一致。 植被状态指数按公式（ 2）计算： 𝑉𝐶𝐼𝑖=𝑁𝐷𝑉𝐼𝑖−𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑎𝑥−𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛 ……………………………………………………(2) 式中： VCIi —— 监测年第 i个时期的 植被状态指数； NDVI i —— 监测年第 i个时期的归一化植被指数 ； NDVI min —— 整个时间序列上第 i个时期各像元 NDVI的同期最小值； NDVI max —— 整个时间序列上第 i个时期各像元 NDVI的同期最大值。 温度状态指数按公式（ 3）计算： 𝑇𝐶𝐼𝑖=𝐿𝑆𝑇𝑖−𝐿𝑆𝑇𝑚𝑖𝑛 𝐿𝑆𝑇𝑚𝑎𝑥−𝐿𝑆𝑇𝑚𝑖𝑛……………………………………………………(3) 式中： TCIi —