Drought is a normal, recurrent feat

Drought is a normal, recurrent feature of climate having a
consequence of a reduction of precipitation and/or abnormal temperature
over an extended period of time. In urban drought events,
which is a temporary aberration, the drought might turn pastures
brown, threaten shrubs and trees, and result in low vegetation
cover and high land surface temperature (LST) simultaneously.
Given that drought is a normal, recurrent feature of climate, it
occurs in virtually all climatic regimes. Common indicators for
drought assessment include ecological variables such as vegetation
cover and evapotranspiration (ET), meteorological variables such
as precipitation, as well as hydrological variables such as soil moisture,
stream flow, ground water levels, reservoir and lake levels,
and snow pack.
The water stress index method is the ratio of the actual ET and
potential ET which is a kind of crop water stress index. With thisconcept, Jackson and Idso (1981) promoted the crop water stress
index (CWSI) and Moron et al. (1994) proposed water deficit index
(WDI). In addition, the moisture index method is an approach
for monitoring the regional drought with water characteristics of
strong absorption in shortwave infrared band (Xu, 2006; Fensholt
and Sandholt, 2003; Chen et al., 2005). For example, Kogan (1995)
proposed the vegetation condition index (VCI), and Mcffters
(1996) proposed the normalized difference water index (NDWI)
by combining LANDSAT TM green and near-infrared bands. Both
of which are the moisture index method. The temperature vegetation
dryness index (TVDI) method based on the vegetation
index/temperature trapezoid eigenspace (VITT) (Sandholt et al.,
2002) also belongs to the category of moisture index method. Thermal
inertia method is the approach using thermal infrared remote
sensing data to monitor soil moisture. Waston et al. (1971) firstly
proposed a simple model to calculate the thermal inertia with daily
difference of LST. Since then, many scientists carried out a variety of
experimental studies with respect to the thermal inertia principles
(Price, 1977, 1985; England, 1990; Xue and Cracknell, 1995).
The spatial VITT has been applied widely inmanystudies reflecting
the potential impact of LST on NDVI. Moron et al. (1994)
explained the algorithm of crop water stress index (CWSI), whichcould avoid the measurements of leaf temperature when studying
the situation of vegetation cover. The slope of scatter plot combined
LST and VI represents degree of crop water stress gradient
based on the negative relationship between LST and VI (Carlson
et al., 1995; Moran et al., 1996; Fensholt and Sandholt, 2003;
Venturini et al., 2004; Wang et al., 2007). Many studies monitored
ET and soil moisture with spatial VITT to illuminate their
correlation (Goward and Hope, 1989; Price, 1990; Ridd, 1995;
Gillies and Carlson, 1995; Gillies et al., 1997; Sandholt et al.,
2002; Wang et al., 2004; Han et al., 2006). These studies can
help us evaluate the spatial and temporal variations of drought
more accurately although each index has strengths and weaknesses
which need to be clearly understood as they are integrated into
drought early warning systems. Since the spatial and temporal
patterns of vegetation dynamics could be associated with precipitation
changes and temperature fluctuations simultaneously, an
implicit hypothesis of the current study is that integration of different
indices for drought assessment would be better than using
a single one.
To test the application and adaptation potential of TVDIs with
the aid of a suite of remote sensing technologies, this study develops
a synergistic approach with respect to three TVDIs that were
designed to combine temperature with four different vegetation
indices (VIs) group wise. Yet it is believed that the soil-adjusted
vegetation indices may be better coupled with TVDIs for meeting
the study goal (Makkeasorn and Chang, 2009). To prove the
concept, four vegetation indices were therefore included for comparisons
based on the temperature trapezoid eigenspace (VITT)
(Sandholt et al., 2002). In addition, the regional water stress index
(RWSI) designed based on the CWSI mechanism and SEBAL model
was prepared as a reference basis for the refinements of TVDIs
when monitoring the regional drought events (Bastiaanssen et al.,
1998a,b). It is anticipated that the science question as to “how
changes in these relevant factors may influence the impacts of
drought episodes in vulnerability assessment?” can be examined
and answered with this synergistic approach in a fast developing
coastal region, Northern China.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Drought is a normal, recurrent feature of climate having aconsequence of a reduction of precipitation and/or abnormal temperatureover an extended period of time. In urban drought events,which is a temporary aberration, the drought might turn pasturesbrown, threaten shrubs and trees, and result in low vegetationcover and high land surface temperature (LST) simultaneously.Given that drought is a normal, recurrent feature of climate, itoccurs in virtually all climatic regimes. Common indicators fordrought assessment include ecological variables such as vegetationcover and evapotranspiration (ET), meteorological variables suchas precipitation, as well as hydrological variables such as soil moisture,stream flow, ground water levels, reservoir and lake levels,and snow pack.The water stress index method is the ratio of the actual ET andpotential ET which is a kind of crop water stress index. With thisconcept, Jackson and Idso (1981) promoted the crop water stressindex (CWSI) and Moron et al. (1994) proposed water deficit index(WDI). In addition, the moisture index method is an approachfor monitoring the regional drought with water characteristics ofstrong absorption in shortwave infrared band (Xu, 2006; Fensholtand Sandholt, 2003; Chen et al., 2005). For example, Kogan (1995)proposed the vegetation condition index (VCI), and Mcffters(1996) proposed the normalized difference water index (NDWI)โดยการรวมวงเขียว และใกล้อินฟราเรด LANDSAT TM ทั้งสองอย่างซึ่งมีวิธีดัชนีความชื้น พืชอุณหภูมิวิธีดัชนี (TVDI) ความแห้งกร้านตามพรรณนาดัชนี/อุณหภูมิคาง eigenspace (VITT) (Sandholt et al.,2002) ยังอยู่ในประเภทของวิธีดัชนีความชื้น ความร้อนแรงเฉื่อยวิธีเป็นวิธีที่ใช้รีโมทอินฟราเรดความร้อนตรวจข้อมูลการตรวจสอบความชื้นของดิน Waston et al. (1971) ประการแรกนำเสนอแบบอย่างการคำนวณความเฉื่อยความร้อนกับทุกวันความแตกต่างของ LST หลังจากนั้น นักวิทยาศาสตร์จำนวนมากดำเนินการหลากหลายศึกษาทดลองเกี่ยวกับหลักความเฉื่อยของความร้อน(ราคา 1977, 1985 อังกฤษ 1990 ไลท์ซิวและ Cracknell, 1995)VITT พื้นที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายถึง inmanystudiesผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ LST บน NDVI ปัญญาอ่อนและ al. (1994)อธิบายขั้นตอนวิธีการของพืชน้ำความเครียดดัชนี (CWSI), whichcould หลีกเลี่ยงการวัดอุณหภูมิใบเมื่อเรียนสถานการณ์พืชปก รวมความชันของแผนการกระจายLST และ VI แสดงถึงระดับของการไล่ระดับความเครียดของน้ำพืชขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์เชิงลบระหว่าง LST VI (คาร์ลสันและ al., 1995 โมแรน et al., 1996 Fensholt และ Sandholt, 2003Venturini et al., 2004 วัง et al., 2007) การศึกษาในการตรวจสอบร้อยเอ็ดและดินชื้นกับปริภูมิ VITT ให้แสงสว่างของพวกเขาความสัมพันธ์ (Goward และหวัง 1989 ราคา 1990 Ridd, 1995กิลไลส์และคาร์ลสัน 1995 กิลไลส์และ al., 1997 Sandholt et al.,2002 วัง et al., 2004 ฮั่นและ al., 2006) การศึกษาเหล่านี้สามารถช่วยให้เราประเมินรูปแบบชั่วคราว และพื้นที่ของภัยแล้งเพิ่มเติมได้อย่างถูกต้องแม้ว่าแต่ละดัชนีมีจุดแข็งและจุดอ่อนซึ่งต้องสามารถเข้าใจแจ่มแจ้ง ตามที่พวกเขาถูกรวมอยู่ในระบบเตือนภัยแล้งล่วงหน้า ปริภูมิ และขมับรูปแบบของพืชพรรณ dynamics อาจเกี่ยวข้องกับฝนเปลี่ยนแปลงและความผันผวนของอุณหภูมิพร้อมกัน การนัยสมมติฐานของการศึกษาปัจจุบันเป็นที่รวมของความแตกต่างกันดัชนีสำหรับประเมินภัยแล้งจะดีกว่าใช้หนึ่งเดียวการทดสอบโปรแกรมประยุกต์และปรับศักยภาพของ TVDIs ด้วยความช่วยเหลือของชุดของเทคโนโลยีไร้สายระยะไกล ศึกษาพัฒนาวิธีพลังกับ TVDIs สามที่ออกแบบมาเพื่อรวมอุณหภูมิกับพืชพรรณต่าง ๆ 4กลุ่มดัชนี (VIs) ฉลาด ยังทำให้เชื่อว่าดินปรับปรุงดัชนีพืชพรรณอาจจะดีขึ้นควบคู่กับ TVDIs สำหรับการประชุมเป้าหมายการศึกษา (Makkeasorn และช้าง 2009) การพิสูจน์แนวคิด สี่ดัชนีพืชได้ดังนั้นให้เปรียบเทียบตาม eigenspace คางของอุณหภูมิ (VITT)(Sandholt et al., 2002) นอกจากนี้ น้ำภูมิภาคความเครียดดัชนี(RWSI) ออกแบบตามระบบ CWSI และรุ่น SEBALเตรียมเป็นเกณฑ์อ้างอิงการ refinements ของ TVDIsเมื่อตรวจสอบเหตุการณ์ภัยแล้งระดับภูมิภาค (Bastiaanssen et al.,1998a, b) จึงคาดว่า วิทยาศาสตร์ที่ถามไป"การเปลี่ยนแปลงในปัจจัยที่เกี่ยวข้องเหล่านี้อาจมีอิทธิพลต่อผลกระทบของสามารถตรวจภัยแล้งจำนวนตอนในการประเมินความเสี่ยงหรือไม่"และตอบ ด้วยวิธีการนี้พลังในการพัฒนาอย่างรวดเร็วชายฝั่งภูมิภาค ภาคเหนือของจีน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภัยแล้งเป็นเรื่องปกติที่เกิดขึ้นอีกคุณลักษณะของสภาพภูมิอากาศที่มีผลมาจากการลดลงของฝนและ / หรืออุณหภูมิผิดปกติในช่วงขยายเวลา ในเหตุการณ์ที่เกิดภัยแล้งในเมืองซึ่งเป็นความผิดปกติชั่วคราวภัยแล้งอาจจะกลายทุ่งหญ้าสีน้ำตาล, คุกคามพุ่มไม้และต้นไม้และส่งผลให้พืชต่ำปกและอุณหภูมิผิวดินที่สูง (LST) พร้อมกัน. ระบุว่าภัยแล้งเป็นปกติคุณลักษณะกำเริบของสภาพภูมิอากาศ มันเกิดขึ้นในระบอบภูมิอากาศเกือบทั้งหมด ตัวชี้วัดทั่วไปสำหรับการประเมินภัยแล้งรวมถึงตัวแปรของระบบนิเวศเช่นพืชผักที่ครอบคลุมและการคายระเหย(ET) ตัวแปรอุตุนิยมวิทยาดังกล่าวเป็นปริมาณน้ำฝนเช่นเดียวกับตัวแปรอุทกวิทยาเช่นความชื้นของดินไหลของกระแสระดับน้ำพื้นดินและระดับอ่างเก็บน้ำทะเลสาบและหิมะวิธีการที่ดัชนีความเครียดน้ำเป็นอัตราส่วนของ ET ที่เกิดขึ้นจริงและมีศักยภาพET ซึ่งเป็นชนิดของดัชนีขาดน้ำพืช ด้วย thisconcept, แจ็คสันและ Idso (1981) การเลื่อนขาดน้ำพืชดัชนี(CWSI) และ Moron et al, (1994) ที่นำเสนอดัชนีขาดน้ำ(WDI) นอกจากนี้วิธีการที่ดัชนีความชุ่มชื้นเป็นวิธีการสำหรับการตรวจสอบภัยแล้งในภูมิภาคที่มีลักษณะน้ำในการดูดซึมที่แข็งแกร่งในวงอินฟาเรดเอฟเอ็ม(Xu 2006; Fensholt และ Sandholt 2003. เฉิน et al, 2005) ยกตัวอย่างเช่น Kogan (1995) เสนอดัชนีสภาพพืช (VCI) และ Mcffters (1996) ที่นำเสนอความแตกต่างดัชนีน้ำปกติ (NDWI) โดยการรวมภาพดาวเทียม LANDSAT TM สีเขียวและวงดนตรีที่ใกล้อินฟราเรด ทั้งสองแห่งซึ่งเป็นวิธีการที่ดัชนีความชุ่มชื้น พืชอุณหภูมิดัชนีความแห้งกร้าน (TVDI) วิธีการขึ้นอยู่กับพืชผักดัชนี/ อุณหภูมิสี่เหลี่ยมคางหมู eigenspace (Vitt) (Sandholt et al., 2002) นอกจากนี้ยังเป็นของประเภทของความชื้นวิธีการที่ดัชนี ความร้อนวิธีความเฉื่อยเป็นวิธีการที่ใช้ความร้อนอินฟราเรดระยะไกลข้อมูลการสำรวจข้อมูลในการตรวจสอบความชื้นในดิน Waston et al, (1971) ตอนแรกที่นำเสนอรูปแบบที่เรียบง่ายในการคำนวณความร้อนแรงเฉื่อยในชีวิตประจำวันที่มีความแตกต่างของLST ตั้งแต่นั้นมานักวิทยาศาสตร์หลายคนดำเนินการความหลากหลายของการศึกษาทดลองเกี่ยวกับหลักการความเฉื่อยความร้อน(ราคา 1977, 1985; อังกฤษ 1990; Xue และ Cracknell, 1995). Vitt เชิงพื้นที่ได้รับการใช้กันอย่างแพร่หลาย inmanystudies สะท้อนให้เห็นถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากLST ใน NDVI Moron et al, (1994) อธิบายขั้นตอนวิธีของดัชนีขาดน้ำพืช (CWSI) whichcould หลีกเลี่ยงการตรวจวัดอุณหภูมิใบเมื่อศึกษาสถานการณ์ของฝาครอบพืช ความลาดชันของพล็อตที่กระจายรวมLST และ VI แสดงให้เห็นถึงระดับของการไล่ระดับสีขาดน้ำการเพาะปลูกอยู่บนพื้นฐานของความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างLST และ VI (คาร์ลสัน, et al, 1995;. โมแรน, et al, 1996;. Fensholt และ Sandholt 2003; Venturini et al, 2004. วัง et al, 2007) การศึกษาจำนวนมากตรวจสอบET และความชื้นในดินที่มี Vitt เชิงพื้นที่เพื่อเพิ่มความสว่างของพวกเขามีความสัมพันธ์(Goward และความหวังปี 1989 ราคา 1990; Ridd, 1995; กิลลีส์และคาร์ลสัน, 1995; กิลลีส์, et al, 1997;. Sandholt, et al. 2002; วัง et al, 2004;.. ฮัน et al, 2006) การศึกษาเหล่านี้สามารถช่วยให้เราประเมินการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่และเวลาของภัยแล้งที่ถูกต้องมากขึ้นแม้ว่าแต่ละดัชนีมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่จะต้องเข้าใจอย่างชัดเจนขณะที่พวกเขาจะรวมอยู่ในระบบเตือนภัยแล้งในช่วงต้น ตั้งแต่เชิงพื้นที่และเวลารูปแบบของการเปลี่ยนแปลงพืชที่อาจจะเกี่ยวข้องกับการเร่งรัดการเปลี่ยนแปลงและความผันผวนของอุณหภูมิพร้อมกันเป็นสมมติฐานโดยนัยของการศึกษาในปัจจุบันคือการรวมกลุ่มของที่แตกต่างกันดัชนีสำหรับการประเมินภัยแล้งจะดีกว่าการใช้หนึ่งเดียว. เพื่อทดสอบการประยุกต์ใช้และ ที่มีศักยภาพการปรับตัวของ TVDIs ด้วยความช่วยเหลือของชุดของเทคโนโลยีการสำรวจระยะไกลที่การศึกษาครั้งนี้ได้พัฒนาวิธีการทำงานร่วมกันด้วยความเคารพถึงสามTVDIs ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อรวมกับอุณหภูมิที่แตกต่างกันสี่พืชผักดัชนี(VIS) กลุ่มที่ชาญฉลาด แต่ก็เป็นที่เชื่อกันว่าการปรับเปลี่ยนดินดัชนีพืชอาจเป็นคู่ที่ดีขึ้นกับ TVDIs สำหรับการประชุมเป้าหมายการศึกษา(Makkeasorn และช้าง 2009) เพื่อพิสูจน์แนวคิดสี่ดัชนีพืชถูกรวมสำหรับการเปรียบเทียบจึงขึ้นอยู่กับอุณหภูมิสี่เหลี่ยมคางหมูeigenspace (Vitt) (Sandholt et al., 2002) นอกจากนี้ดัชนีขาดน้ำในระดับภูมิภาค(RWSI) ได้รับการออกแบบบนพื้นฐานของกลไกและรูปแบบ CWSI SEBAL ถูกจัดทำขึ้นเป็นพื้นฐานสำหรับการปรับแต่งการอ้างอิงของ TVDIs เมื่อตรวจสอบเหตุการณ์ที่เกิดภัยแล้งในภูมิภาค (Bastiaanssen et al., 1998 ข) มันเป็นที่คาดว่าคำถามวิทยาศาสตร์ที่ "วิธีการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยเหล่านี้อาจมีอิทธิพลต่อผลกระทบของเอพภัยแล้งในการประเมินความเสี่ยง?" สามารถตรวจสอบและตอบด้วยวิธีการนี้การทำงานร่วมกันในการพัฒนาอย่างรวดเร็วในภูมิภาคชายฝั่งภาคเหนือของจีน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภัยแล้ง คือ ปกติ คุณลักษณะของภูมิอากาศที่เกิดขึ้นจะมีผลของการลดลงของการตกตะกอน

และ / หรืออุณหภูมิที่ผิดปกติมากกว่าระยะเวลานาน ในเหตุการณ์ที่เมืองภัยแล้ง
ซึ่งเป็นความผิดปกติชั่วคราว ความแห้งแล้ง อาจกลายเป็นทุ่งหญ้า
น้ำตาล ข่มขู่ พุ่มไม้ และต้นไม้ และส่งผลให้ครอบคลุมพืช
ต่ำและอุณหภูมิสูงพื้นผิวที่ดิน
( LST ) พร้อมกันระบุว่า ภัยแล้ง คือ ปกติ คุณลักษณะของภูมิอากาศที่เกิดขึ้น มันเกิดขึ้นในแทบทุกสภาพอากาศ
b . ตัวชี้วัดการประเมินความแห้งแล้ง รวมถึงตัวแปรทั่วไป

ระบบนิเวศเช่นครอบคลุมพืชและการระเหย ( ร้อยเอ็ด ) , ตัวแปรเช่น
เป็นการตกตะกอนรวมทั้งตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยา เช่น ความชื้นดิน ลำธารน้ำไหล
ระดับพื้นดิน อ่างเก็บน้ำ และทะเลสาบระดับ
และแพ็คหิมะ
น้ำความเครียดดัชนีวิธีการ คือ อัตราส่วนของจริงและศักยภาพและ
ET ซึ่งเป็นชนิดของดัชนีพืชน้ำ กับ thisconcept แจ็คสัน และ idso ( 1981 ) ส่งเสริมการใช้น้ำของพืชดัชนีความเครียด
( cwsi ) และปัญญาอ่อน et al . ( 1994 ) เสนอน้ำดุลดัชนี
( wdi ) นอกจากนี้ ดัชนีความชื้นวิธีเป็นแนวทาง
สำหรับการตรวจสอบความแห้งแล้งในภูมิภาคที่มีลักษณะน้ำ
แข็งแรงในการดูดซึมวงอินฟราเรดคลื่นสั้น ( Xu , 2006 ; และ fensholt
sandholt , 2003 ; Chen et al . , 2005 ) ตัวอย่างเช่น โคแกน ( 1995 )
เสนอเงื่อนไขดัชนีพืชพรรณ ( VCI ) และ mcffters
( 1996 ) ได้เสนอค่าดัชนีความแตกต่างของน้ำ ( ndwi )
โดยรวมจาก TM สีเขียวและอินฟราเรดใกล้วง ทั้ง
ซึ่งเป็นดัชนีความชื้นโดยวิธี อุณหภูมิที่พืช
แห้ง ดัชนี tvdi ) จากพืช
ดัชนี / อุณหภูมิ eigenspace สี่เหลี่ยมคางหมู ( วิต ) (
sandholt et al . , 2002 ) ยังเป็นของประเภทของวิธีดัชนีความชื้น วิธีการเกิดความร้อน
เป็นวิธีการที่ใช้ความร้อนอินฟราเรดระยะไกล
ตรวจจับข้อมูลการตรวจสอบความชื้นในดิน Waston et al . ( 1971 )
.เสนอง่ายๆ แบบคำนวณแรงเฉื่อยความร้อนแตกต่างกันทุกวัน
ของ LST . จากนั้น นักวิทยาศาสตร์หลายคนดำเนินการความหลากหลายของ
ทดลองศึกษาเกี่ยวกับหลักการแรงเฉื่อยความร้อน
( ราคา , 1977 , 1985 ; อังกฤษ , 1990 ; เซียะ และ cracknell , 1995 ) .
วิตเชิงพื้นที่ได้ถูกใช้อย่างแพร่หลาย inmanystudies สะท้อนให้เห็นถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ LST
ในการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ . ปัญญาอ่อน et al . ( 1994 )
อธิบายขั้นตอนวิธีของดัชนีความเครียดน้ำของพืช ( cwsi ) สามารถหลีกเลี่ยงการวัดอุณหภูมิของใบเมื่อเรียน
สถานการณ์ครอบคลุมพืช ความลาดชันของวางแผนกระจายรวม
LST และ 6 หมายถึงระดับของพืชแล้งน้ำลาด
ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างอินเดียและ 6 ( คาร์ลสัน
et al . , 1995 ; Moran et al . , 1996 ; fensholt และ sandholt , 2003 ;
venturini et al . ,2004 ; Wang et al . , 2007 ) หลายการศึกษาตรวจสอบ
ET และความชื้นในดินกับการส่องสว่างของ วิต (
( goward และความหวัง , 1989 ; ราคา , 1990 ; ridd , 1995 ;
และจิลลี่คาร์ลสัน , 1995 ; จิลลีส์ et al . , 1997 ;
sandholt et al . , 2002 ; Wang et al . , 2004 ; Han et al . , 2006 ) การศึกษาเหล่านี้สามารถ
ช่วยเราประเมินการเปลี่ยนแปลงตามพื้นที่และเวลาของภัยแล้ง
เพิ่มเติมได้อย่างถูกต้องแม้ว่าแต่ละดัชนี มีจุดแข็งและจุดอ่อน
ซึ่งต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนตามที่พวกเขาจะรวมอยู่ในระบบเตือนภัยล่วงหน้า
แล้ง . เนื่องจากพื้นที่และเวลาของพลวัตพืช
รูปแบบอาจจะเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงและความผันผวนของอุณหภูมิฝน

สมมติฐานพร้อมกัน , โดยปริยาย การศึกษาในปัจจุบันคือการรวมแตกต่างกัน