干旱是对人类社会影响最严重且造成损失最大的自然灾害之一,在全球气候的变暖背景下,干旱也呈现出进一步加重的趋势。因此对区域干旱进行监测以及研究分析其时空特征、发展趋势等,不但具有理论上的探讨价值,也对地方政府抗旱行动和区域农业生产具有非常重要的指导意义。本研究利用多源遥感数据获得干旱过程中的致旱因子信息,综合考虑干旱发生发展过程,提出构建多致旱因素的综合干旱监测模型,并以大重庆为例,构建了重庆2000~2013年的干旱时空信息,对重庆市近十几年来发生的干旱进行了定量监测。在此基础之上,利用线性空间趋势分析方法,对重庆干旱变化趋势进行研究分析,论文研究主要内容如下:(1)利用重庆地区34个气象观测站近40年逐月降水数据,计算标准化降水指数SPI和综合气象干旱指数CI,本研究一共计算了1、3、6、9、12和24月6种时间尺度的标准化降水指数和计算了2000~2013年综合气象干旱指数CI,CI指数作为模型构建的因变量,SPI指数作为干旱指标,用于验证构建的综合干旱模型。(2)分析了TRMM降水数据在重庆地区的适用性,然后通过该数据构建监测大气降水亏缺的TRMM-Z指数。整体上TRMM月降水数据与站点实测降水量之间存在很好的相关性,基本能满足月尺度上的应用。构建监测大气降水亏缺的TRMM-Z指数,并与SPI指数对比分析,相关性系数R达到0.86。(3)构建了反映干旱的植被状态指数和地表温度状态指数,可定量指示干旱过程中植被生长响应和土壤水分胁迫。(4)构建综合干旱监测模型以及对模型进行验证。本研究使用Eureqa建模工具,建立综合干旱指数CDCI,通过该模型计算出重庆2000~2013年综合干旱指数,获取重庆地区逐月干旱空间分布信息,以2006年例,分析了重庆逐月综合干旱指数的空间变化。利用土壤墒情数据、气象干旱指数和干旱实例等多种数据与指标,对构建的综合干旱指数进行交叉验证,结果显示综合干旱指数具有一定的可靠性,一定程度上能够较好的反映和监测干旱信息。(5)对研究区干旱变化趋势特征进行分析研究。本文利用构建的模型结果,采用线性回归趋势分析方法,分别从数值和空间分布两方面对重庆2000-2013年7月、8月、9月干旱趋势特征进行研究,负值区域代表干旱趋势逐年增加。从线性趋势值空间分布上,7月负值区主要分布在重庆中部南川、涪陵、武隆、丰都和渝东北的奉节和巫山区域,8月份的正值区域分布较少,主要呈现在渝中的武隆、南川和丰都部分区域以及零星分布在渝东北巫溪少部分区域,9月份正值区域主要集中分布在渝西潼南、合川西部、铜梁北部区域。