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随着全球气候的显著变暖,我国干旱发生频率和强度不断加强,对经济、社会尤其是农业生产的负面影响越发凸显。因此,对干旱进行动态监测,及时准确地反映旱情发生的范围和程度,具有深刻的现实意义。本文以河北省中南部平原地带的冬小麦种植区2007年的一次严重春旱为例,采用MODIS多天合成植被指数和地表温度产品,结合地面气象站点数据,分析条件植被温度指数(VTCI)和植被供水指数(VSWI)在冬小麦不同生长阶段对旱情的站点及区域响应特征,探求其在冬小麦旱情监测中的适用性。并结合标准化降水指数(SPI),进一步对比分析了VTCI在旱情监测中的应用价值,主要结果有：(1)从两种指数与不同深度土壤相对湿度的相关性效果看,两者与20cm土壤相对湿度的相关性最好,10cm次之、50cm最弱,可见上述基于植被指数和地表温度的两种遥感监测方法对于土壤表层水分变化有较好响应：而从分别对比两者与土壤相对湿度的相关程度看,VTCI与不同深度的土壤相对湿度相关性均明显优于VSWI,说明VTCI在研究区的适用性强于VSWI。(2)在两种遥感监测指数获取的区域旱情分布动态中,VSWI监测结果中出现部分地区持续重旱和过湿的现象,而VTCI监测的旱情分布显示2007年3月22日旱情初步显现,经历一个多月的发展,5月9日旱情达到最严重状态,后在5月下旬一次全省大范围降水过程影响下,旱情得到有效缓解。从旱情的动态变化角度,VTCI更加清晰、真实地反映了旱情的发生、发展和缓解过程。(3)针对VSWI监测结果中出现的问题,选择不同植被覆盖背景下的典型站点进行分析,发现VSWI监测结果中持续干旱的地区往往是植被指数较低的站点,持续过湿的地区往往是植被覆盖较好的站点。而VTCI的监测结果则更加合理,与站点土壤相对湿度的时间变化趋势更为一致。因此,本文认为两种遥感监测结果出现明显差异的主要原因为VSWI仅适用于植被覆盖较好的下垫面,缺乏对复杂地表类型的适应,导致监测结果中出现持续重旱和过湿区域。而基于NDVI-LST特征空间建立的VTCI需要地表覆盖条件从裸土一直变化到完全植被覆盖,土壤水分条件从干燥土壤变化到田间持水量,避免了VSWI适用条件的限制,更适合河北省中南部平原地带复杂下垫面条件的旱情监测。(4)气象干旱是农业干旱的直接根源,两者之间存在紧密联系。通过计算不同时间周期的标准化降水指数(SPI),与旱情监测效果较好的VTCI进行对比分析,发现VTCI监测的旱情变化与SPI-1(当期降水量)的时间动态一致性要优于SPI-2(当期与前一期的累积降水量),说明VTCI对当期降水事件更加敏感。但两种不同手段监测的旱情级别存在略微差别,SPI监测的旱情等级通常比VTCI偏轻一个等级。