小麦干旱监测技术研究进展与展望

发展小麦干旱监测技术是客观监测小麦干旱程度、准确反映干旱波及范围和持续时间的基础,从而能够对小麦干旱灾害做出预警并有效地评估其影响。本文系统梳理了国内外小麦干旱监测方法,包括基于地面常规观测、基于水分控制试验、基于作物模型模拟和基于遥感手段的4个方面的研究进展。分析表明,基于地面常规观测资料构建的小麦干旱监测指数,更多地考虑到业务和服务的应用需求,具有计算过程简单、资料获取方便、物理意义明确的特点;但其以气象观测要素为主,监测结果与农业旱情存在一定的偏差。基于人工水分控制试验的监测手段,直接与小麦生长状态联系,能反映实际的旱情;但仅靠部分站点的试验监测结果难以反映大范围的小麦干旱状况。作物模型可细致描述作物生长发育的全过程以及作物生长同降水量和土壤水分之间的动态关系;但其监测所需参数较多,模型本地化释用程度不高。遥感技术能够及时、客观地获取大范围地表综合信息,但受到天气状况、地表粗糙度、地形和植被等因素的影响,反演结果具有一定的偏差。因此,对于小麦干旱监测应该针对特定地区和特定生长阶段赋予不同干旱监测指数影响权重,应用综合监测指数以更准确地反映作物干旱状况。

基于温度植被干旱指数(TVDI)的甘肃省农业干旱监测方法研究

改进温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)并明确TVDI的农业干旱等级阈值,对提高TVDI指数监测农业干旱能力有重要意义。利用近19 a的MODIS(Moderate Resolu⁃tion Imaging Spectro-radiometer,MODIS)遥感数据,基于单时次和多时次方法构建NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)-LST(Land Surface Temperature,LST)、EVI(Enhanced Vegetation In⁃dex,EVI)-LST、RVI(Ratio Vegetation Index,RVI)-LST、SAVI(Soil-Adjusted Vegetation Index,SAVI)-LST等几种特征空间,讨论TVDI计算方法,分析TVDI在甘肃省农业干旱监测中的适用性,并明确甘肃省夏季TVDI农业干旱分级标准。结果表明:(1)基于多时次方法构建的SAVI-LST特征空间TVDI更适合甘肃省农业干旱监测,其对土壤相对湿度(Relative Soil Moisture,RSM)拟合的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)比NDVI-LST特征空间TVDI对RSM拟合的RMSE和MAE下降1%~5%;(2)TVDI适用于夏季甘肃省半干旱区、半湿润区、湿润区等非干旱区浅层10、20 cm土壤深度的农业干旱监测,RMSE和MAE约15.6%和12.6%,拟合误差湿润区<半湿润区<半干旱区;(3)利用TVDI与RSM线性关系确定的TVDI农业干旱等级更有利于提高TVDI监测农业干旱的准确性。

三种遥感干旱监测指数在黄土高原东部的适用性研究

研究不同遥感干旱监测方法在黄土高原东部山西省的适用性,对于提高地形复杂区域农业气象服务水平和防灾减灾能力具有重要意义。本文利用风云气象卫星数据,结合气象站观测资料,通过本地化修正作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)中地形和天气参数,对比分析2022年5月6—12日降雨过程前后及整个作物生长期植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)、温度植被指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)和CWSI 3种遥感干旱监测指数在山西省的监测效果。结果表明:一次降雨过程前后,CWSI、TVDI、VSWI均表现出与实测土壤墒情同样的变化趋势,但当旱情严重时,TVDI、VSWI易低估旱情等级,反之,则易高估旱情等级,而CWSI均接近于实测土壤墒情,并能够实时反映降雨对土壤墒情的影响;整个作物生长期,CWSI均与实测墒情相吻合,TVDI只在春季时与实测墒情接近,对于植被覆盖较好的夏、秋季则效果较差,VSWI则不适用于地形复杂区域干旱监测。此外,前期累积遥感干旱监测结果比当天监测结果更接近于地表浅层土壤墒情。总之,修正后CWSI能够有效反映山西省遥感干旱状况,为黄土高原复杂地形区遥感干旱监测提供了新的尝试。

基于MODIS和CLDAS的综合干旱监测模型研究

传统的干旱监测指数主要考虑单一影响因子,往往无法全面综合反映干旱状况.基于MODIS数据和CLDAS数据,选取多个影响因子和能够直接反映干旱程度的干旱指数作为自变量,以综合气象干旱指数(CI)为因变量,通过梯度提升机(GBM)机器学习算法建立日尺度综合干旱监测模型,并以2015—2018年华北地区干旱为例进行了研究.结果表明模型监测结果与站点CI计算值具有显著的相关性,训练集和测试集决定系数分别达到0.945和0.655,均方根误差(RMSE)分别为0.033和0.082,综合干旱监测模型具有较高的精度.且模型监测与CI监测各月等级一致率均在65%以上,并与标准化降水蒸散指数(SPEI)和土壤相对湿度(RSM)相关系数分别为0.68和0.60,能较好地反映气象干旱和农业干旱状况.典型干旱情况监测表明,综合干旱监测模型综合考虑多种干旱影响因素,能较准确地识别出干旱的发生,表征综合干旱发生状况.

基于多源信息的农业干旱监测研究进展

当前农业干旱监测已从基于站点或遥感监测向基于多源信息综合监测转变,为了更好地促进农业干旱监测模型和技术的发展,该文从单一变量到多变量角度梳理了干旱指数的发展历程;分析了水平衡模型、潜在变量、线性组合、联合分布函数、主成分分析和数据挖掘等干旱监测模型构建方法,对比了不同干旱指数的适用性。针对农业干旱监测的局限性,探究了农业干旱监测未来的发展方向,即理论层面,需明晰农业干旱发生内在机理,进一步识别农业干旱影响因素及其反馈机制;集成遥感、气象站点、野外实测等多源信息,构建多时空尺度作物关键生育期旱灾定量监测预警模型;同时构建统一的农业干旱监测与预警模型评价指标体系。技术层面,需加强多源信息集成与融合,为农业干旱监测提供有力的数据支撑;进一步加强基于大数据的监测模型构建方法研究,为农业干旱监测提供技术保障。

基于GRACE重力卫星与SPEI的云南干旱监测

针对云南省干旱多发、旱灾严重的特点,选取1981年1月-2020年6月长时间序列的历史时期典型水文干旱年及干旱事件,探索GRACE卫星反演数据在监测云南地区干旱方面的适用性,旨在提出解决无资料或少资料地区干旱监测困难的新方法。研究基于GRACE重力卫星数据反演得到云南省滇中、滇东北、滇东南、滇西南、滇西北5个分区月均储水量变化量,计算各分区的旱涝指标-相对储水量指数,利用相对储水量指数对云南省各分区干旱情况进行分析,并从月时间尺度上对比了相对储水量指数和标准降水蒸散指数SPEI3的干旱分析结论。研究结果表明:基于GRACE重力卫星数据反演构建的相对储水量指数在典型水文干旱年内的监测结果与实际干旱情况基本一致,其在滇中地区的适用性最佳,对于春季干旱的监测精度优于其他季节,反演数据能够一定程度上反映云南省不同地区、不同季节干旱程度;利用SPEI3对云南全省以及不同分区的旱情进行监测,结果与统计年鉴记载干旱事件较为吻合,其在滇东南地区的监测精度优于其他分区,在夏、冬两季精度优于春季;GRACE和SPEI3都较好地捕捉到了历史时期的典型干旱年及干旱事件,在选取的24场典型干旱事件中各分区的最高吻合率均达到了15/24;总体上两种指数在各分区漏报率均维持在较低水平,最高不超过1/3,其中SPEI3相较于GRACE更不易出现漏报的情况,其最低漏报率仅为1/8,两种指数在全省及各分区的旱情监测方面均表现出较好的适用性。

长序列遥感降水产品在黄河流域干旱监测中的适用性评估

以1983-2019年流域298个气象站点插值得到的格网降水(CMA)为标准,采用相关系数、相对偏差和均方根误差等统计指标,评估了3种降水产品对月、季、半年、年4种时间尺度(SPI1、SPI3、SPI6、SPI12)干旱特征的表征能力.研究发现:PERSIANN-CDR在监测干旱年际(SPI12)波动情况和量化干旱面积方面,总体估算结果偏大,但仍明显优于其他2种产品;多源集成产品MSWEP在估算降水量和捕捉降水空间分布格局方面,优于其他2种产品,但在气象站稀疏、地形复杂、气候多变的上游区,其一致性具有较大地区差异;PERSIANN-CDR和CHIRPS产品适用于表征中期干旱,而MSWEP适用于表征短期干旱;MSWEP能较好地捕捉CMA的SPI值变化趋势以及典型干旱事件的空间分布情况,但总体上3种产品对典型干旱事件识别方面(降水量及其空间捕捉)均需进一步改进.

基于文献计量的遥感干旱监测研究进展

该文对WOS核心数据库中7294篇以及中国知网数据库中1685篇有关遥感干旱监测研究的文献进行计量分析。结果表明:WOS数据库的相关研究呈缓慢到迅速增加的趋势,CNKI数据呈现迅速增加至略有减少的趋势。中国和美国的研究机构在领域发文量分列前二,且在遥感干旱监测领域合作关系最为密切,中国科学院是发文量最多的研究机构;南京信息工程大学是CNKI数据库中发文量最大的机构。与干旱定义相关的“降水”“土壤湿度”“土壤含水量”等关键词高频出现,机器学习、深度学习算法被大量引入干旱监测中,成为突变关键词。基本干旱类型以及不同干旱类型之间的传播是主要的研究方向,而探究植被以及典型植被对干旱的响应是研究热点,多指标遥感监测方法以及卫星降水数据是遥感干旱监测的重要手段。

多源降水数据在乌江流域干旱监测中的适用性评估

为了弥补地面站点分布稀缺、资料缺测等因素给干旱监测带来的不确定性,选取CMFD、MSWEP、ERA5 3种高时空分辨率降水产品,以乌江流域及其周边15个地面气象站点1979~2016年降水资料为基准,利用标准化降水指数分析评估这3种降水产品在乌江流域的精度及不同时间尺度干旱监测中的适用性。结果表明:CMFD与MSWEP具有较高的探测精度,能准确捕捉乌江流域多年平均降水空间分布,ERA5则存在明显高估现象。在季节尺度和月尺度上,CMFD与MSWEP相关系数均大于0.9,数据精度高于ERA5;CMFD与MSWEP计算的不同时间尺度下的SPI与站点之间存在较高的一致性,在不同时间尺度上的相关系数均高于0.94,而ERA5则随着时间尺度增加与站点之间一致性逐渐降低,相关系数平均值仅有0.46;3种降水产品在干旱频率空间分布的刻画上并没有一种产品表现出绝对优势,但总体来说CMFD要优于MSWEP和ERA5;CMFD在捕捉干旱历时、烈度、峰值和严重度等干旱特征方面表现较优,其次是MSWEP和ERA5。综上所述,CMFD与MSWEP可为流域干旱监测提供数据支撑,ERA5降水数据质量较差,需进一步对其降水数据进行校正。研究成果可为乌江流域的干旱监测、预警等提供数据支撑。

山地果园干旱监测和水分调控服务系统

【目的】山地农业基础设施建设差、农田管理科技含量低,导致水资源利用缺乏合理性,产业的持续有效发展难以实现,因此及时掌握山地果园干旱情况对积极应对山地果园冬春干旱具有重要作用。【方法】综合农业气象学、作物生理学和数理统计学等,在大气—土壤—果树水分循环试验研究基础上,建立了山地果园干旱监测和水分调控指标,并借助云平台、物联网、大数据等现代信息技术,形成了网络化、智能化、数字化的山地果园干旱监测、水分调控和节水灌溉农业气象服务系统平台。【结果】该系统能够进行实时干旱监测,并通过定量节水灌溉控制技术和措施,提高山地果园水资源利用率,达到降本节支、提质增效的目的,有助于推动云南高原特色水果产业高质量发展。【结论】将农业气象理论和应用技术与云计算、物联网、无线传感等信息技术以及农业工程性措施相融合,能够有效提高气候数据在农业生产中的贡献率,推动农业产业高质量发展。

不同植被指数TVDI在江西省干旱监测中的适用性分析

以江西省为研究区,利用MODIS植被指数与地表温度遥感产品构建NDVI-Ts和EVI-Ts特征空间,对比分析基于不同植被指数构建的特征空间的差异性,并基于不同植被指数分别计算研究区2022年8月至10月的TVDI和TVDI-E,利用土壤湿度站点数据进行不同植被指数TVDI的相关性分析。结果表明:基于EVI构建的特征空间总体拟合效果优于NDVI;TVDI、TVDI-E与土壤湿度站点数据均呈现显著负相关关系,其中,TVDI-E与土壤湿度的相关性高于TVDI;TVDI-E在江西省的干旱监测适用性更高。研究结果可为江西省及相似地区干旱监测研究提供参考。

归一化差异水分指数在衡邵盆地干旱监测中的适用性研究

利用归一化差异水分指数(NDWI)对衡邵盆地进了干旱监测分析。结果表明,NDWI能很好地反映干旱发生发展的过程,NDWI监测的干旱发生时段和区域与降水量严重偏少的时段和区域有很好的吻合性。此外,NDWI监测的干旱发生区域主要集中在衡邵盆地中部的农业耕作区,能间接地反映农业干旱发生情况。

基于植被遥感干旱指数的河南省干旱监测研究

目前,基于遥感的植被干旱监测指数繁多,但是,这些指数具有空间异质性,需要考虑其在不同区域的适用性。本文基于2000―2018年河南省中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据,计算了4种基于植被指数的干旱监测模型,并分别与自校准帕默尔干旱指数(sc-PDSI)进行相关性研究,以评价其在河南省的适用性,为中原粮仓的高效干旱监测提供依据。研究结果表明,4种模型均表现出整体增加的干旱化趋势,作物水分指数(CWSI)和植被供水指数(VSWI)表现更为突出;在空间上,河南省易旱区重心呈现整体向西迁移的趋势。

基于遥感技术的内蒙古地区草地干旱监测技术研究

内蒙古地区每年都会发生不同程度的干旱,导致草地面积缩小,严重影响畜牧业的发展。遥感技术具有大范围、高时间分辨率的优势,能够监测出大范围草地的旱情。文章在分析内蒙古地区草地干旱现状、致旱因素的基础上,提出了遥感技术在内蒙古地区草地干旱监测中的应用策略。

利用MODIS数据产品进行全国干旱监测的研究

利用MODIS植被指数和陆地表面温度产品建立全国3个农业气候区NDVI Ts、NDVI ΔT和NDVI ATI空间,并由NDVI Ts、NDVI ΔT和NDVI ATI空间分别建立温度植被干旱指数(TVDI)、温差植被干旱指数(DTVDI)和表观热惯量植被干旱指数(AVDI)3个干旱评价指标研究全国干旱分布,利用实测土壤含水量对3个干旱指标进行检验评价。NDVI ΔT空间中的湿边基本与横坐标平行,表明当土壤水分处于饱和状态或植被完全无水分胁迫条件下,植被和土壤对缓冲环境温度变化的能力大体相当;由NDVI ATI空间看出,随着植被覆盖增加,表观热惯量有增加的趋势。对比3个干旱评价指标表明:当监测范围较大,区域内地形复杂时,由NDVI Ts空间计算的TVDI评价干旱最合理,由NDVI ΔT空间计算的DTVDI在干旱监测中也具有一定的价值,而由NDVI ATI空间计算的AVDI已经不能合理评价干旱。

条件植被温度指数干旱监测方法的完善

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。

几种干旱指标对西南和华南区域月尺度干旱监测的适用性评价

利用西南和华南区域129个气象站逐日和逐月气象数据,计算并对比分析了7种干旱监测指标在该区域的适用性,结果表明:MCI指数和K干旱指数在研究区各季干旱监测中表现均较好,其中,夏、秋季K指数优于MCI指数,冬、春季MCI指数优于K指数;DI指数对冬、春季旱情监测较好;PDSI指数和G EVI指数在夏、秋季监测能力较强;SPI指数夏季监测效果较好;SPIW60指数在各季的监测能力都较弱。K指数对干旱演变过程的刻画能力最强,其次是DI指数;MCI指数在干旱缓解阶段存在监测偏重的情况;SPI、SPIW60以及GEVI指数对干旱的累积效应考虑不够,存在监测偏轻、缓解或解除过快情况;PDSI指数对干旱波动发展过程反映能力较差。综合来看,MCI指数和K指数优于其他指数,K指数更适用于研究区的月尺度干旱监测。

基于CLDAS资料的内蒙古干旱监测分析

以内蒙古地区为研究区域,对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)的土壤湿度和降水数据进行了评估,使用土壤相对湿度法和连续无降水日数法监测2014年夏季干旱,并选择干旱年(2014年)和湿润年(2013年)与标准化降水指数和降水百分位指数法进行验证分析。结果表明:CLDAS资料能够很好地再现日土壤相对湿度动态变化情况和降水落区与量级,能够满足干旱监测的需求;基于CLDAS数据的土壤相对湿度法可以方便、快捷地监测干旱日变化和区域性变化,连续无有效降水日数法对评估长时间、持续性干旱较为有效;CLDAS同化数据在时效性、分辨率、代表性上能够满足气象服务的需求,可作为观测资料的重要补充广泛应用于业务和科研,特别是对于地广人稀且气象站点相对较少的内蒙古地区气象服务潜力巨大。

MODIS数据的干旱监测模型研究

对地观测卫星(ESO)中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器因其具有高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点,非常适合大范围、长时期、动态的干旱监测。借鉴以往的各种干旱监测方法,提出了一个基于MODIS的综合性干旱监测模型。该模型纳入与干旱有关的各种参数,并且首次将云指数作为一个重要参数引入模型。通过2003年湖北干旱的实例验证了此模型,结果显示此模型能很好的用于干旱预警与监测。

基于植被指数和土地表面温度的干旱监测模型

干旱是一种周期性发生的自然现象,其发生过程中有关参数如地表覆盖度、温度和土壤表层含水量等可以通过遥感的途径进行定量反演,而这些参数客观地反映了地表的综合特征。综述了运用遥感反演产品———土地表面温度和归一化植被指数在干旱监测中的应用前景和进展,分析了距平植被指数、条件植被指数、条件温度指数和归一化温度指数等干旱监测方法的优缺点,在前人研究的基础上,提出了条件植被温度指数的干旱监测模型,探讨了其应用前景。