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农业干旱是人类面临的重要自然灾害之一,农业干旱频发给各国农业生产和社会经济带来了巨大的威胁,特别是我国水资源极端匮乏的京津冀区域,多年来一直受农业干旱的困扰。因此,系统研究京津冀区域干旱发生规律,对其进行精确地评估,可为区域水资源供需调控、防旱减灾工作提供参考依据,具有重要现实意义。本文基于遥感数据和气象数据反演了京津冀地区2000-2016年SPEI、SPI、TVDI和VSWI四种干旱指数,对干旱时空变化和四种干旱指数的适用性进行了系统分析,并探讨了 TVDI和VSWI对降水和气温变化的响应关系,相关研究成果可为区域干旱防治提供技术和数据支撑。主要研究成果如下:1.1月尺度和3月尺度SPEI和SPI值可以体现短期的干旱变化;12月尺度的SPEI和SPI值可以研究年际干旱变化,对下层的土壤水分和河流径流量有较好的监测。2.整体来看,多时间尺度的干旱指数均可以较好的反映京津冀区域干旱发生的程度,无论从年尺度还是季节尺度来看,四种干旱指数都呈现出随着时间推进干旱状况逐步缓解的趋势。SPI和SPEI变化趋势相似,整体上干旱程度以轻旱为主,旱情主要集中在南部;TVDI和VSWI监测的干旱频率比SPEI和SPI高,TVDI显示京津冀地区干旱程度以中旱为主,VSWI干旱频率低于TVDI。TVDI和VSWI反演结果显示,京津冀区域冬春季节干旱程度较重、频率较高。四种干旱指数与土壤相对湿度相关性从高到低依次为:SPEI>SPI>VSWI>TVDI。3.系统对比分析了气象因素对干旱的滞后性影响,相关性分析显示,TVDI与前O～1月的降水和前0～2月气温均呈现显著负相关关系,TVDI与降水和气温的前1月相关性较其他月高。VSWI与前0～2月的降水和前0～3月气温均呈现显著正相关关系,VSWI与降水和气温的前1月相关性较其他月高,VSWI和TVDI与当季降水和当季气温均呈现显著相关关系。TVDI和VSWI与前0～1年降水和前0～1年气温均未达到0.1显著性水平上的显著性检验。月、季节尺度的VSWI和TVDI对气温变化相比于降水变化响应持续时间较长,而年尺度的VSWI和TVDI对降水和气温的变化响应低。