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干旱是沙颍河流域最严重的自然灾害之一,而降水量波动是导致干旱发生的首要原因,精确地分析流域内降水的时空变化及干旱状况对流域内干旱灾害预警有着非常重要的意义。本文首先分析了TRMM 3B43降水数据在沙颍河流域的适用性;构建了基于逐步回归的统计降尺度模型,将TRMM 3B43降水数据由0.25°降尺度到1km,并对降尺度后结果进行了精度检验;基于降尺度后的TRMM 3B43降水数据研究了沙颍河流域的降水时空分布特征;通过计算标准化降水蒸散指数(SPEI),结合归一化植被指数(NDVI)、植被状态指数(VCI)、温度条件指数(TCI)和植被健康指数(VHI)分析沙颍河流域内的气象农业干旱特征,并探讨了气象干旱和农业干旱间的相关性。论文主要研究成果如下:(1)TRMM 3B43数据在沙颍河流域的适用性分析。时间尺度上,TRMM 3B43降水和实测降水在月、季和年的相关系数均在0.9以上,月相对误差在0.2%-27.7%之间,季相对误差在2.91%-18.72%之间,年相对误差为6.26%。空间尺度上,各观测站点的月平均相关系数在0.82-0.95之间,月平均相对误差的绝对值在7.78%-33.73%之间,四季相关系数在0.47-0.99之间,四季相对误差绝对值在0.23%-59.8%之间,年相关系数在0.62-0.97之间,年相对误差绝对值在0.63%-16.26%之间。总的来说,TRMM 3B43降水数据在沙颍河流域有很好的适用性,但存在个别站点的TRMM 3B43降水与实测降水间的误差较大。(2)TRMM 3B43数据的降尺度研究。基于逐步回归分析法从地理因子(经度、纬度)、地形因子(高程、坡度、坡向)和植被指数(NDVI)中筛选出显著影响降水的因子,分别建立1-12月TRMM月平均降水与显著性因子间的多元线性回归模型,将TRMM 3B43数据从0.25°空间分辨率降尺度到1km。降尺度后的TRMM 3B43降水数据与站点实测降水数据有很好的一致性,时间尺度上,各月降尺度效果有所差异,降尺度前的TRMM 3B43数据与站点实测降水数据1-12月的相关系数在[0.4,0.98]之间,相对误差绝对值在0.43%-18.87%之间,降尺度后1-12月两者的相关系数在[0.5,0.97]之间,相对误差的绝对值在2.55%-17.26%之间,降水量较少的月份降尺度模型效果更好。空间上,中下游平原地区的降尺度效果更好。(3)基于降尺度后的TRMM 3B43数据对流域内降水的时空分布特征进行分析。沙颍河流域降水年内分配极不均匀,主要集中在6-9月,占全年降水的56.5%-70.65%,10月至次年2月降水量在60mm以下,降水量最小值发生在1月,最大值发生在7月,汛期(6-9月)降水是沙颍河流域降水的主要来源。空间上,沙颍河流域多年平均降水在空间上呈现由东南向西北逐渐减少的趋势,年降水量最低值位于流域最北部的郑州、新郑等地区,多年平均最小值达642.4mm,年降水量最大值集中在下游的阜阳、颍上地区,多年平均最大值达1094.6mm。流域降水量主要在700-1000mm之间,占总分布的76.74%。(4)利用降尺度后的TRMM 3B43数据计算SPEI,分析沙颍河流域内气象干旱特征,基于MODIS数据产品计算归一化植被指数、植被状态指数、温度条件指数和植被健康指数分析流域内的农业干旱特征,结合实际干旱状况进行验证,并研究气象干旱和农业干旱间的相关关系。流域内气象干旱春季的发生频率在33.3%-40%之间,夏季的发生频率在26.7%-46.7%之间,秋季的发生频率在20%-40%之间,冬季的发生频率在21.4%-50%之间,且各季节干旱事件都以轻旱、中旱为主。用归一化植被指数、植被状态指数、温度条件指数和植被健康指数分析了2014年1-12月流域内的农业干旱状况,相比单一的植被指数和温度指数,植被健康指数更适合监测沙颍河流域内的农业干旱情况。农业干旱相对气象干旱在不同季节存在不同时长的滞后,春季滞时约为1个月,夏秋季滞时在1-2个月。本文通过研究TRMM 3B43降水数据在沙颍河流域的适用性,并对TRMM 3B43降水数据进行降尺度分析,基于降尺度后的TRMM 3B43降水数据分析了沙颍河流域内2000-2014年降水的时空分布特征,最后结合气象遥感等多源数据分析了沙颍河流域内的干旱状况,研究方法可为获取高空间分辨率的降水数据提供参考,研究结果给流域内干旱灾害预警提供了参考依据。