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內容簡介： 本书集中反映了作者近10年来在小麦渍害的成灾条件、精细化监测预警与风险评估、数据库平台建设等方面的成果：在厘清农作物溃害光谱特征和水分特征的基础上，构建了基于土壤低氧胁迫为指标的小麦受溃程度指标；采用遥感技术、地理信息技术、水文模型技术和统计技术，利用光学遥感数据、雷达卫星数据、气象数据、土壤数据、高程数据，通过微波遥感加分布式水文模型或者微波遥感结合累积降水指数的数据融合方法，实现了大尺度渍害的时空动态监测和渍害监测由点到面的突破；率先利用简化技术，采用降水指标或者改进型累积降水指数，实现了高空间分辨率的渍害精准预警；为国、省两级农业技术推广机构提供了长江中下游农作物渍害数据库发布系统，开始实时公开发布渍害监测、预警与评估信息；为渍害的监测、预警、灾损评估和区划提供完整的配套技术。 本书可供农业气象、农田水利、农业生态、农业资源环境等领域的研究人员、高校教师、技术人员和管理人员参考。 目錄： 前言 第1章 小麦渍害监测与预警的理论基础 1.1 小麦渍害的致灾机理 1.2 小麦渍害的致灾因素 1.3 小麦渍害的成灾条件 1.4 受渍害小麦的光谱特征分析 参考文献 第2章 实现小麦渍害监测信息提取主要方法 2.1 基于土壤水文植被模型的小麦渍害监测 2.2 基于雷达卫星数据时序特征的农田表层土壤水分的反演 2.3 前期降水指数结合SAR数据提取农作物渍害空间分布信息 参考文献 第3章 实现小麦渍害精细化预报预警主要技术 3.1 基于DHSVM模型的小麦渍害预警指标确定 3.2 基于潜在渍害日指数的小麦渍害预报模型研究 参考文献 第4章 小麦渍害的风险评价与区划 4.1 基于DHSVM模型的小麦溃害风险评估与区划 4.2 基于受渍指数的长江中下游小麦渍害风险评估 参考文献 第5章 气候变化对小麦渍害的影响 5.1 受渍指数SSWI计算方法 5.2 气象数据收集与整理 5.3 DHSVM模型的其他数据来源 5.4 模型调参与验证 5.5 1970—2069年气象要素变化特征 5.6 基于历史气象数据（1970—2018年）的小麦SSWI指数的变化特征 5.7 基于不同情景气象模拟数据（2020—2069年）支撑下的小麦SSWI的变化特征 5.8 影响小麦渍害气候变化成因分析 参考文献 第6章 小麦渍害预警预报信息与渍害数据库平台系统建设 6.1 农作物潜在渍害精细化预报预警系统 6.2 长江中下游地区涝渍灾害数据管理平台 参考文献

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