卫星遥感赋能旱情监测:进展与展望

我国干旱灾害发生频繁,造成的损失严重。传统的干旱监测主要基于气象和水文数据,在监测面上的旱情时存在局限。基于新质生产力开展旱情监测迫在眉睫,也是新时期干旱灾害防御工作的重要着力点。近年来,随着卫星遥感技术快速发展,大范围、高精度、高频次、全天候对地观测能力基本形成,旱情遥感监测由早期的模型研究向业务化应用方向发展,多源遥感星地协同旱情监测、精细化旱情综合评估以及遥感、水文气象耦合的旱情预警是未来发展趋势。

基于土壤墒情模型的旱情评估预测模型研究

干旱灾害是对农业生产影响最为严重的自然灾害之一,严重制约了安徽省淮北地区经济社会可持续发展。首先简要介绍安徽省淮北地区干旱特点及原因,构建了区域干旱评价指标体系并划分不同季节旱情等级标准,然后建立了基于土壤墒情、降水量及地下水埋深的综合旱情评估预测模型。将干旱评价指标体系及评估预测模型分别应用到2008年冬旱评估、2009年3月份干旱预测评估,结果表明:该模型预测评估结果基本能够反映区域干旱的实际情况,能够为区域防旱抗旱提供技术服务。

极端旱情期大型水库浮游植物群落演替特征——以新丰江水库为例

2021年新丰江水库流域经历60年来最严重的极端旱情.为了解旱情对水库的浮游植物群落演替特征影响,2020年1月至2021年12月对新丰江水库的浮游植物群落结构和水体理化指标进行了2年调查.结果表明,旱情前(2020年)和旱情期(2021年)新丰江水库水质均达到《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)Ⅰ类标准,2021年TLI(Σ)范围介于14~28之间,保持贫营养状态,但年度TLI(Σ)上升了19.1%.2020年和2021年分别共鉴定出浮游植物8门90属201种和8门86属191种,均以绿藻门、蓝藻门、硅藻门、裸藻门和甲藻门为主.浮游植物群落结构旱情前为蓝藻-绿藻型,旱情期为绿藻-硅藻型,2020年和2021年浮游植物丰度均值分别为1.38×10^(6)和0.41×10^(6) cells/L,受外源营养盐大幅减少的影响,旱情期藻类丰度低于旱情前,极端旱情期因降水量大幅减弱,引起水库营养盐输入量降低,从而限制了营养盐需求高的藻类增殖活动,导致藻类时间变化和组成差异.相关分析和冗余分析(RDA)结果表明,旱情前水库浮游植物的主要环境影响因子为NH3-N、WT、DO、TP和SD,旱情期主要影响因子转变为EC、WT、pH值、TN、COD_(Mn)、NH_(3)-N和SD,其中WT、SD和NH_(3)-N在旱情前和旱情期均为水库浮游植物的主要环境影响因子,说明极端旱情期由于水文和营养盐输入量变化,引起藻类主要关联因子随之变化.

辽西北地区旱情等级标准研究

基于典型干旱指标的基本概念和构建方法,结合辽西北地区的历史干旱资料,对现有旱情等级标准中不同干旱指标的等级界值进行了修订,建立了辽西北地区气象、水文、农业及社会经济4大类干旱、9个典型代表指标的旱情等级标准,增加了旱涝指数Z、径流距平百分比和水库蓄水距平百分比3个指标,并选择2006年、2007年和2009年3个典型干旱年对旱情等级标准的适合程度进行了验证,评价结果与辽西北地区实际干旱情况吻合率达到85%以上,为辽西北地区准确识别、分析、评价旱情提供了技术支撑。

广东新丰江水库极端旱情期浮游藻类功能群特征及与环境因子的关系

为了解极端旱情对新丰江水库的浮游植物功能群(functional group)的演替规律及驱动机制,在干旱期以月为频次开展浮游植物和水质调查。结果表明,水库旱情期(2021年)浮游植物功能群可归类为23个,其中功能群A/E/F/J/K/L_(o)/M/MP/NA/P/SN/TB/X1/X2/X3/Y频率较高,且A/E/F/J/L_(o)/MP/P/X3/Y为优势功能群,水库功能群变化趋势为A/E/MP/P/X3(1月)→E/L_(o)/MP(2月)→A/E/L_(o)(3月)→A/E/L_(o)(4月)→A/L_(o)(5月)→A/L_(o)/Y(6月)→A/F/L_(o)/MP/Y(7月)→A/F/L_(o)/Y(8月)→A/F/L_(o)(9月)→A/F/L_(o)/MP(10月)→A/E/F/L_(o)/MP/Y(11月)→A/E/L_(o)(12月)。适应贫营养生境的功能群A/E/L_(o)/Y等为旱情期藻类群落结构的主体优势类群。相关分析(Spearman)和冗余分析(RDA)结果表明,旱情期影响水库浮游植物功能群组成的主要驱动因子是水温和透明度。水库月度生态状态指数(Q)值范围为4.07~4.87,达到极好水平,说明旱情对新丰江水库浮游植物群落结构影响相对较弱。

植被指数—地表温度特征空间研究及其在旱情监测中的应用

植被指数—地表温度特征空间已被应用于多方面的研究。该文从区域旱情监测的角度分析了该特征空间的生态学内涵,指出地表温度是地表蒸散的函数,推导出了温度蒸散旱情指数(TEDI)的计算方法。利用NOAA数据,以河北省南部平原为研究区域,分别计算出了温度植被旱情指数(TVDI)与温度蒸散旱情指数(TEDI),通过地面实测土壤相对湿度指数(SHI)验证,结果表明温度蒸散旱情指数(TEDI)可以更准确地反映下垫面的土壤墒情状况。

朝阳市旱情综合分析

以朝阳市为例,采用1957—2020年长序列降水数据和降水距平百分比指标分析了月、季和年尺度下的干旱发生情况。研究表明:在朝阳市降水距平百分比指标具有较好的适用性,从低到高四季易发生干旱的次序为夏季<秋季<春季<冬季,11月、8月和4月易发生轻旱、中旱和特旱,年内发生特旱的概率不稳定,其发生中旱和轻旱的概率较高。

山东省旱情评价预测方法研究

在总结目前单目标旱情评价方法的基础上，提出了区域旱情综合评价预测方法，建立了模糊评价预测模型。选择了地表水、地下水、土壤水和降水作为干旱影响的主要因素．应用山东省的实际资料，对1972—2003年旱情状况进行了综合评价，评价结果与实际相符，评价预测结果将为制定抗旱预案、减少旱灾损失提供科学依据。

大范围旱情遥感监测的分带计算

遥感技术在旱情监测中得到了广泛应用。针对常用的温度植被旱情指数法,利用NOAA/AVHRR数据,分析了大范围旱情监测中下垫面因纬度、地形等因素造成的空间物候差异,指出了旱情指数分带计算的必要性。通过分纬度计算,提高了温度植被旱情指数法中旱边与湿边拟合方程的准确度,与整体计算方法相比,温度植被旱情指数与各层土壤相对湿度实测值的相关性均得到明显改善,提高了大范围旱情遥感监测的准确性。

基于改进型温度植被干旱指数的旱情监测研究

在温度植被旱情指数的基础上,利用MODIS数据提取改进型调整植被指数(MSAVI)和地表温度(Ts),构建MSAVI-Ts特征空间,并定义该旱情指标为改进型温度植被旱情指数(MTVDI),介绍了该监测模型构建的方法。综合利用MODIS多波段数据对湖北省2005年10月10日的旱情监测结果表明,MTVDI能较好的反映区域相对旱情的空间差异;对MTVDI随MSAVI和Ts变化的敏感性评价结果表明,以地表温度为基础的旱情指标相对比以植被指数为基础的旱情指标更合理。

基于MODIS的旱情监测系统实现及应用

为有效监测干旱灾害,使用功能强大的IDL语言,开发出旱情参数计算和统计分析的软件系统并运用于河南省旱情发展的预测和评估决策中。该系统使用MODIS 1B级产品,通过预处理、参数计算、模型建立、结果分析等步骤,最终输出旱情分级旬报产品。由于考虑了实际应用中的众多不利因素、采用了底层开发模式,该系统与其他现有旱情监测软件相比更具有实用性、可扩展性及灵活性。

广西干旱灾害普查成果在旱情预警中的应用

广西干旱灾害风险普查成果包含广西全区14市、111县(区)的干旱灾害致灾调查成果、干旱灾害风险评估与区划成果。通过分析普查成果把握广西旱情分布、旱情成因和旱情防御现状,发现广西抗旱工作存在干旱灾害资源整合共享利用率不高、旱情监测和预警能力不足等问题。为解决以上问题,本文通过建立干旱数据系统,让普查数据“可查、可看、可管、可用”;建立数据更新机制,以“常普常新”成果数据采集为核心,实现普查成果动态管理与共享,提升抗旱工作协同效能;同时构建旱情预警指标体系,提高广西干旱灾害预警能力。

朝阳市2020年旱情综合评价及抗旱减灾措施探析

本文充分考虑朝阳市自然、经济、社会条件以及水资源供需关系,采用数学方法综合评价朝阳市2020年旱情状况。研究表明:2020年朝阳市综合缺水指数为0.158,旱情等级整体达到2级中旱程度;由于各区县供需水和水资源条件不同,其旱情等级存在一定差异,南部的喀左县旱情等级为轻旱,而水资源条件较差的凌源市为重旱,其他地区均属于中旱。研究提出选用抗旱品种、选择适宜种植密度、抗旱耕作管理、保秋雨供春墒及推广节水灌溉技术等抗旱减灾措施。

基于模糊综合评价法的辽宁省旱情评价

本文分析了辽西北和其他地区的旱情,并使用模糊综合法评价辽宁省整体旱情,该评价法能够考虑多因素影响,具有精度高、计算简便等特点。结果表明,2020年6—8月辽西北地区达到中度干旱,其他地区整体处于轻度干旱等级,研究成果为辽宁省防灾减灾和旱情评估提供了参考依据。

基于干旱过程模拟的旱情综合评估方法应用研究

在对国内外干旱评估方法研究进行综述的基础上,指出干旱起因是降水偏少,但发展成灾,则有一个缓慢渐进过程,它不仅取决于降水、气温等气象条件,还与地形、土壤、作物等因素密切相关。考虑到旱灾的成因是多条件的,旱灾的影响和体现也是多方面的,只有结合干旱发展的各阶段,才能全面地认识和评估旱情。利用基于分布式水文模拟的干旱模型,在完整模拟干旱发生发展和结束过程的基础上,整合多种旱情指标,提出能反映干旱发展过程主要特征的旱情综合评估方法体系,并以长江上游川渝地区2006年严重干旱事件为例,开展了应用示例研究。

黑龙江省旱情分中心试点项目设计综述——国家防汛抗旱指挥系统试点工程项目

介绍了黑龙江省旱情分中心试点项目的设计目标、系统构成、设备配置、系统功能、系统特点等情况,综合运用计算机、网络与土壤墒情监测、旱情预报等技术,对旱情进行实时监测、分析、预警,为抗旱决策提供较为准确的旱情数据信息。

基于多源遥感卫星数据的桂西北旱情监测研究

为更好地考虑与干旱有关的参数,在利用MOIDS数据的MYD11A2以及MYD13Q1产品构建VCI和TCI指数的同时,结合风云二号卫星降水数据,利用这3种数据构建归一化旱情状态指数SDCI模型,模型的权重系数通过与农业受旱率的关系来确定。然后分别以VSWI和SDCI指数作为旱情监测指标,分析桂西北2010年3月中下旬的旱情,并与实际旱情资料进行比较判断哪个指数更优。结果表明,利用VSWI以及SDCI在桂西北地区进行遥感旱情监测均是可行的,能直观体现出旱情级别的空间分布情况,但SDCI指数能更好的反映区域旱情。

关于黑龙江省旱情监测预警系统建设的解析

旱情监测预警系统是黑龙江省防汛抗旱管理系统中的重要一项,通过对旱情进行实时的监测、分析、预警,能够为工农业生产提供较为准确的旱情数据信息,以指导抗旱工作及时有效地采取应对措施,使其缓解及减轻旱情的危害。

抗旱决策支持系统中旱情评价计算模型的构建

该文分析了农业、工业、城镇居民生活和环境用水在不同阶段导致的缺水程度问题,采用"层次分析法"构建了济源市旱情评价计算模型,利用旱情评价计算模型评定旱情等级,为济源市制定合理抗旱预案提供科学依据。

遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展

在全球变暖的背景下,农业干旱频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全,同时还威胁社会经济稳定和可持续发展。农业旱情遥感监测是预防农业旱灾发生发展的重要途径,可以为科学制定旱灾风险管理措施提供有力支撑。因此,厘清农业旱情遥感监测研究进展对于今后更好地开展农业旱情监测及预警研究以及进一步促进社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。基于此,系统梳理了当前遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展。针对不同的农业旱情评价对象,将旱情监测指标分为降水监测指标、土壤含水量监测指标和作物需水监测指标,并对不同指标涉及的遥感数据源和评价方法进行了归纳和总结。重点针对农业旱情监测涉及的最主要的两种典型地物(土壤和植被)的光谱特性差异和对水分变化的敏感波段不同,系统总结了微波遥感监测法,可见光、近红外与热红外遥感监测法和高光谱遥感监测法用于农业典型地物旱情监测的近今进展,并探讨了未来农业旱情遥感监测研究的主要发展方向,以期为今后更好地开展农业旱情预警和调控管理工作提供参考。