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。

基于天气预报信息的参考作物需水量预报研究

获得作物需水信息是农业灌溉管理与水资源优化配置的基础。为探索利用公共天气预报信息进行作物需水预测,研究尝试以PM公式和HS公式为基础,将天气预报信息进行定量转化后预测参考作物需水量,以期解决典型地区参考作物需水量预报难题。通过以武汉市为典型研究区,收集了武汉站2020年3月16日至2020年4月15日的每日对未来七天的天气预报数据,使用天气预报数据与PM公式和HS公式得出的预报值与使用历史监测数据和PM公式采用实测数据得出的标准值进行对比并对本文使用的方法进行了验证。结果表明,不同预报期内,预报值与标准值有一致的变化趋势,两种方法在1~2 d预报期的MAE平均值分别为0.69和0.675 mm/d;RMSE平均值分别为0.91和0.905 mm/d,基本满足需水量精度要求,而随着预报期的增加准确性在降低;两种方法的对比显示,HS法的相关系数总是相对较高且预报后期比PM法稳定,PM主要误差是由实际日照时数导致。当实际日照时数预报精度较差时推荐使用HS法,此方法具有良好的物理基础并且数据容易获取。