针对目前干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)构建过程中地表温度(land surface temperature,LST)合成方式的不确定性问题,探讨了LST合成方式对TVDI预测精度的影响,提出了预测效果较好的LST合成方式.以巢湖流域为研究区,利用2013年6月的MODIS LST数据和归一化植被指数数据,构建TVDI预测模型,并结合降水数据对该模型预测结果进行定量验证.从不同时间尺度上(旬、月),探讨LST合成方式对于TVDI预测精度的影响.研究结果表明:(1)LST平均值合成构建的干旱指数TVDI与降水距指数(precipitation anomaly,PA)相关性在不同时间尺度上表现出现较大差异,上旬和中旬TVDI与PA均不存在相关性,下旬和全月TVDI与PA存在显著负相关性(p<0.01),相关系数分别为-0.31和-0.34;(2)LST最大值合成构建的干旱指数TVDI与PA在不同时间尺度上均存在显著负相关性(p<0.01或p<0.05),上旬、中旬、下旬及全月相关系数分别为-0.29、-0.25、-0.31、-0.41.综合分析发现,在月尺度上采用LST最大值合成方式构建TVDI指数对干旱预测效果更好.
MODIS 地表温度 归一化植被指数 TVDI 巢湖流域