基于距平指数的河南省农业干旱监测研究

干旱自始以来都是我国常见的自然灾害之一,严重危害我国粮食安全,对我国的国民经济造成了严重的影响。如何实时大范围的进行干旱监测已经成为粮食安全、以及全球变化等领域的重大问题之一。近年来遥感技术的飞速发展,因其具有实时且大范围的特点为干旱监测迎来了一个强有力的监测手段。现如今,众多研究人员均根据不同的需要构造不同的监测模型进行干旱监测,其中叶面积指数LAI是反映植物长势的一个指标,当农作物发生旱灾时,其长势必定会有所下降,因此可以利用作物长势对比差异来进行干旱监测。在固定农作物范围下,通过分析当年的农作物长势与历年作物长势的差异来进行干旱监测。在研究中,利用10 a多的河南LAI数据来对2014年发生的旱灾进行监测。通过LAI计算出当年每月的距平指数从而划分干旱的等级,然后对2014年发生于河南的旱灾情况进行监测与分析。

黑潮OLR距平指数与华南西部主汛期降水的关系

OLR距平场与华南西部主汛期降水的相关分析场显示,在黑潮区域有强烈的高相关信号反映.黑潮区OLR距平指数与华南主汛期降水的遥相关分析显示,前期黑潮区OLR距平指数的异常,可以成为预测主汛期降水有一定指示意义的前兆信号.并在此基础上建立主成分降维分析方法,对1989～2000年主汛期降水作预测及回代检验,检验结果准确率达75%,说明用黑潮区OLR距平指数作为预报因子可以取得良好的预报成绩.

基于水分距平指数的2006年四川盆地东部特大干旱遥感响应分析

针对四川盆地东部的2006年特大干旱，分析MODIS遥感观测资料对旱情的响应，以探求区域干旱遥感监测的可操作性方案。首先，依据地面气象和水文观测初步估算了旱情的发展过程和空间分布范围，利用MODIS产品计算了2001-2006年夏季每8天的地表水分遥感指数；然后，构造并计算了地表水分距平遥感指数，用之检验了四川盆地东部特大干旱的遥感响应；最后，基于地表水分距平遥感指数分析了不同植被覆盖类型对干旱的敏感性。研究结果表明：该距平指数对水分盈缺敏感，优于基于绝对含水量的遥感监测方法，准确提取了四川盆地东部2006年特大干旱的时空格局，重建了旱情的发展和消退历程，同相关旱情统计比较吻合。同干旱的地面监测比较，该方法不仅考虑了局地需水持水特性，而且克服了观测站点的空间代表性局限，能快速提供区域旱情的详细空间分布，因此为区域干旱的日常监测提供了一个具可操作性的实用方案。

基于土壤含水率距平百分率指数的东北地区农业干旱评估研究

鉴于土壤含水率距平百分率能有效解决不同气候区农业旱灾识别标准不一致的问题,选取土壤含水率距平百分率指数,利用VIC模型模拟了东北地区1951~2010年逐日30km分辨率网格逐日平均土壤含水率资料,计算逐日土壤含水率距平百分率,结合东北地区历史实际干旱发生情况,采用频率分析方法制定农业干旱定量评价标准,对典型历史干旱事件进行对比验证。结果表明,基于土壤含水率距平百分率指数的干旱等级划分标准识别的历史干旱与文献记载基本一致,划分标准具有较好的适用性。

基于水文-作物耦合模型和CWAPI指数的农业干旱评估

基于模拟土壤含水量构建的干旱指数可反映农业干旱的时空发展过程,已被广泛用于大范围农业干旱评估中。当前模拟用于干旱评估的土壤含水量时,常采用水文模型进行模拟。然而,水文模型常过于简化作物模块甚至缺少作物模拟方案,无法模拟作物需水量,因此仅基于土壤含水量构建的土壤干旱指数因忽略作物需水而难以准确评估实际的农业干旱情况。研究构建了考虑灌溉过程影响的水文-作物耦合模型VIC-EPIC(Variable Infiltration Capacity-Environmental Policy Integrated Climate),提出了基于VIC-EPIC模拟作物需耗水过程的作物缺水距平指数CWAPI(Crop Water Anomaly Percentage Index),在青口河流域开展了区域农业干旱评估方法研究。验证分析表明,构建的CWAPI因考虑作物需水影响可直接反映作物的缺水状态和缺水对作物生长的累积影响;由于在干旱评估中引入了作物种植比例、轮作类型和灌溉的影响,CWAPI能够较SMAPI(Soil Moisture Anomaly Percentage Index)更客观地反映区域作物旱情。因此评估农业干旱时,需要考虑作物种植比例、轮作和灌溉过程的影响。

距平植被指数在吉林省农作物干旱监测中的应用

论述了距平植被指数监测干旱的原理,介绍了距平植被指数的合成方法。利用距平植被指数进行农作物干旱监测试验分析,确定了干旱等级。并结合降水、温度等气象资料,阐述了农业干旱变化趋势及成因,分析了距平植被指数对温度和降水的响应。

三种干旱指数在西南地区的应用及相关性分析

基于西南地区实测的降水、气温及水文模型模拟的土壤含水率和径流资料,分别选取反映气象、农业、水文干旱的标准化降水蒸散指数(SPEI)、土壤含水率距平指数(SMAPI)和标准化径流指数(SRI),分析了三者之间的时空相关关系及其对干旱过程的反映特征,探讨了三种类型干旱指数的联系与差别。结果表明,SPEI对干旱识别敏感,干旱过程等级变化频繁,SMAPI对干旱过程刻画稳定,起止时间合理,SRI过程最为平缓,表现出水文干旱滞后于气象、农业干旱的特性;SPEI揭示的干旱等级和范围较SMAPI、SRI大,表明气象干旱的发展较农业、水文干旱严重,不同时间尺度的SPEI或SRI的干旱空间分布存在差异;三种指数之间具有较好的相关性,SMAPI与SPEI3和SRI3相关性最高,表明其具有3个月时间尺度的特征。

条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用

应用NOAA -AVHRR数据 ,在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上 ,提出了条件植被温度指数的概念 ,它适用于监测某一特定年内某一时期 (如旬 )区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义既考虑了区域内归一化植被指数的变化 ,又考虑了在归一化植被指数值相同条件下土地表面温度的变化。陕西省关中平原地区 2 0 0 0年 3月下旬干旱的监测结果表明 ,条件植被温度指数能较好地监测该区域的相对干旱程度 ,并可用于研究干旱程度的空间变化特征 ,对干旱的监测结果与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。

基于MODIS数据的农业干旱遥感指数对比和应用

以辽西北为研究区域,选取典型干旱年2009年作物(春玉米)主要生长季,采用表观热惯量(apparent thermal inertia,ATI)、距平植被指数(anomalies of vegetation index,AVI)和植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)3种基于不同理论的遥感干旱指数方法对土壤水分进行反演,分析其监测效果。结果表明,3种指数分别在一定程度上反映出了辽西北地区2009年的旱情趋势,但得到的反演结果并不一致;ATI在中高植被覆盖率下的监测效果高于预期结果,比较符合历史气象资料;AVI可以有效反映当年作物主要生长季各时期相对的受旱状况;VSWI夸大了植被的影响作用,存在严重的滞后性。

MODIS干旱指数对华北干旱的敏感性分析

针对近年来干旱发生频繁的华北地区,通过利用2000-2009年MODIS数据和气象观测站降水资料,建立草地和农田距平植被指数(AVI)与不同时间尺度标准化降水指数(SPI)之间的相关统计模型,比较AVI和距平水分指数(AWI)对干旱响应的敏感性。结果表明:(1)植被生长季AVI与不同时间尺度SPI的相关关系不同。草地AVI与1个月尺度的SPI(即1-SPI)相关系数较低,而与3-SPI相关最显著;而农田区AVI与SPI的相关性较低,总体上农田AVI与3-SPI的相关性较高;(2)AWI与AVI类似,也对SPI存在时滞响应,均与3-SPI有着极显著的相关关系,并且在干旱发生较严重的6～8月份AWI与3-SPI的相关性好于AVI与3-SPI的相关性;(3)运用AWI反演的华北地区2009年夏季干旱分布图较好地反映了旱情的时空分布,与相关气象资料结果相符合。

三种干旱指数在2009—2010年云南特大干旱中的应用比较研究

本研究将目前国内外常用的降水距平指数、标准化降水指数和降水百分位指数,应用于2009—2010年云南特大干旱,分析3种指数应用效果,并探讨其适用性。结果显示:3种干旱指数计算结果与实际干旱情况存在一定误差。其中降水距平指数应用情况相对较好,在干旱发展阶段吻合程度相对较高;标准化降水指数与降水百分位指数在区域平均尺度上的评估不存在差异,使用时取二者之一即可。基于目前对3种指数的分析,以单一的气象干旱指数进行旱情监测,存在较大的局限性,需引入综合干旱指数应用于旱情监测。

云南省元谋县干旱指数应用分析

为了分析各干旱指数特性及其在云南元谋县的适用性,在分析相对湿润度指数、降水距平指数和标准化降水指数的基础上,以云南省元谋县为研究对象,采用月降雨实测资料,分别计算元谋县逐月相对湿润度指数、降水距平指数和标准化降水指数,并对计算结果进行对比分析。结果表明:考虑了降雨量与蒸散量两种因子的相对湿润度指数的分析结果符合元谋干旱分布规律,可以作为元谋县的干旱评价指标。

长岭县近60年干旱特征分析

本文使用1961—2020年逐日基础气象资料,采用FAO Penman-Monteith计算参考作物蒸散量ET0,根据农业干旱等级国标计算作物水分亏缺指数CWDI及作物水分亏缺距平指数CWDI_(a),根据作物水分亏缺距平指数CWDI_(a)干旱等级标准及玉米干旱灾害风险评价方法计算玉米生产5~9月逐旬干旱、轻旱、中旱、重旱、特旱发生频率,对5~9月干旱发生规律及干旱年代际变化规律进行分析。结果表明,作物生长季5~9月轻旱、中旱、重旱发生频率多在10%以下,出现频率较低,特旱发生频率最高。特旱及干旱在6月上中旬、9月上中旬出现两个峰值,6月下旬至8月下旬干旱发生频率作物生长季最低。2001—2010年轻旱、中旱、重旱、特旱及干旱发生频率最高,2011—2020年干旱发生频率最低。9月轻旱有随年代际增加趋势,7月中旬至8月中旬中旱有随年代际增加趋势,重旱各年代5月上中旬、8月下旬至9月中旬维持较高发生频率。特旱各年代都维持较高发生频率,7月中旬至8月下旬特旱有随年代际增加趋势。

最小二乘回归支持向量机对非线性时间序列预测的试验分析

利用最小二乘回归支持向量机LS-SVMR(least square support vectors machines for regression)对2个不同长度的时间序列资料,国家气候中心1982年1月~2005年12月Nino3区逐月海温距平指数(短序列),及1950年1月~2006年12月Nino3区逐月海温距平指数(长序列)资料进行了预测试验,以验证支持向量机对气候变化中非线性时间序列的预测效果。结果表明:通过训练建立的最小二乘回归支持向量机模型,较好地反映了Nino3区海温距平指数的变化规律,36个月的预报效果较好,具有一定的可信度。资料的长度越长,预测结果与实测值的变化趋势越接近,但资料长度对均方根预报误差不敏感。

AMSR-E土壤水分产品评价及在干旱监测中的应用

土壤水分在地表能量交换和气候变化中有重要作用。干旱为常见的自然灾害,土壤水分是反映干旱最直观的指标,利用微波遥感监测地表土壤水分具有明显优势,微波土壤水分产品也在干旱监测中具有重要作用,但由于地表下垫面的差异和反演算法的精度,使土壤水分产品的应用受到了限制,因此,本研究对广泛使用的AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System)土壤水分产品在中国范围内的精度及在干旱监测中的作用进行评价。结果表明:AMSR-E能较好的反映站点不同深度的土壤水分情况,大多数站点存在极显著相关关系,但20 cm相关性低于10 cm,且高相关系数区域明显缩小;下垫面为白地的农试站观测的土壤水分和AMSR-E土壤水分产品之间的相关性显著高于种植作物下的农田区这2种数据的相关性;对于大多数下垫面类型,站点土壤水分和AMSR-E土壤水分之间存在明显的正相关关系,且达到极显著相关,对10 cm土壤水分观测,相关性最好的是种植高梁下观测的土壤水分,相关性达到了0.579,对20 cm土壤水分观测,相关性最好的是棉花下观测的土壤水分,相关性达到0.528。春季、夏季和秋季的相关性较高,而冬季相关性略低;在种植作物的情况下,东北、华南和西北地区,站点和AMSR-E土壤水分观测相关性较好,仅考虑白地的情况下,西北、西南和华中区域,这2种数据的相关性更高些;AMSR-E较农试站土壤水分取值范围宽,但不同区域AMSR-E土壤水分取值峰值不同,华北区域2种土壤水分观测分布和波动较为一致;AMSR-E基本能反映北方干旱和南方多雨引起的土壤水分差异趋势;大多数站点和大多数作物类型下,10 cm站点土壤水分和AMSR-E土壤水分相关性较好的情况下,20 cm也会有这样的表现。其次,AMSR-E土壤水分产品提取的土壤水分距平百分率与同期的降水距平百分率之间的相关性较好,尤其在西北地区和北方大部分区域更明显,AMSR-E土壤水分产品能较好的反映降水的波动和干旱的发生状况。

青藏高原地面加热场强度变化及其与太阳活动的关系

利用1958-2006年日喀则和玉树观测的历年各月平均地面（0cm）温度和气温（百叶箱）资料，采用新量纲重新计算并续补了48年的青藏高原地面加热场强度距平指数。结果表明，青藏高原地面加热场强度存在后延1～2个月的显著相关，干季具有较好的持续性。除存在明显的年际和年代际变化特征外，总体表现出春、夏季由弱变强，秋、冬季由强变弱，且具有稳定而显著的准11年和17年周期。持续的太阳黑子数偏少对青藏高原地面加热场强度的增强具有明显的指示性；太阳黑子周期长度（SCL）变长（太阳活动减弱）时，青藏高原地面加热场强度减弱。通过初步分析认为，太阳活动是引起青藏高原地面加热场强度变化的重要原因之一。

近55年东北冷涡与辽西地区降水关系分析

利用1961—2015年辽宁省西部地区18个测站月降水量资料和东北地区209个测站1961—2015年月平均气温资料、NOAA重建的月平均海表温度资料以及88项大气环流指数、26项海温指数资料定义了适用于辽西地区的夏季标准化东北冷涡强度指数(NECVI)和冷涡降水预报因子,并对东北冷涡和辽西冷涡降水进行详细分析,结果表明:近55年,辽西地区冷涡降水夏季和年贡献率整体趋势较稳定,无明显变化,表现出18年左右的显著振荡周期。东北冷涡偏强年,NECVI指数偏大,标准化降水指数(SPI)偏高,对应辽西地区降水偏多;反之,东北冷涡偏弱年,NECVI指数偏小,SPI指数偏低,对应辽西地区降水偏少。前期3月Nino 3区海表温度距平指数、5月黑潮区海温指数、3月西太平洋副高强度指数均与辽西冷涡降水显著相关,具有较好的指示意义,可作为冷涡降水的预报因子,为辽西夏季气候预测和人工影响天气工作的开展提供参考。

包头夏季降水的气候分析与预报

包头夏季降水的气候分析与预报王明力（包头市气象台）包头市地处黄河北部大青山南部，夏季降水集中，特别是盛夏七八月份正是山洪多发时期，每逢山洪出现，暴涨直泻，含沙量大，极易成灾。准确的长期天气趋势预报是预防和减免洪涝灾害的前提条件。为此本文着重从长期天气...

ENSO循环对福建省近地层臭氧浓度变化的影响

ENSO(ElNiño-SouthernOscillation)循环被认为是年际气候变化的最强信号,是由东亚季风异常造成的赤道西太平洋异常纬向风驱动的热带太平洋次表海温距平的循环。利用NOAA提供的ONI(OceanicNiñoIndex)指数资料与福建省近地层质量臭氧浓度(ρ(O_(3)))资料,经数理统计、标准化处理,以滞后相关为切入点,开展福建省不同城市O_(3)Z指数与NiñoZ海温距平指数相关性分析,并探讨了ENSO不同相位对福建省ρ(O_(3))产生强迫的程度及其滞后效应。(1)福建省ρ(O_(3))的年际变化与ENSO的年际变化存在着一定的关系,城市O_(3)Z指数与NiñoZ海温距平指数呈现明显的负相关关系,且滞后在3个月时二者相关(绝对值)达到最大,加权平均后,相关系数为-0.5102,通过ɑ=0.001显著性检验。(2)不同城市O_(3)Z指数与NiñoZ海温距平指数的相关性有一定的差异,内陆城市比沿海城市明显偏小,且滞后性也不同,前者均在滞后1个月后相关系数(绝对值)达到最大值,平均相关系数-0.4048(ɑ=0.01),后者在滞后3个月时相关系数(绝对值)达到最大值,平均相关系数-0.5487(ɑ=0.001)。(3)ENSO循环对福建省ρ(O_(3))变化的影响主要表现为在ElNiño影响时ρ(O_(3))较常年平均值偏低,在LaNiña影响时ρ(O_(3))较常年平均值偏高,且O_(3)年超标天数偏多。研究的主要目的是基于ENSO预测,为开展福建省ρ(O_(3))长期趋势预测奠定基础。

甘肃省河东地区春玉米干旱演变特征及灾损风险区划

甘肃河东地区为全省春玉米主要种植区,同时也是易发生干旱的地区,基于FAO推荐的Penman-Montith模型以及其提供的作物系数计算了甘肃省河东地区春玉米作物水分亏缺距平指数(CWDI a),采用甘肃省河东地区54个气象站1961—2017年逐日气象数据以及河东各县(区)春玉米多年产量资料,从干旱的年际变化趋势、干旱空间分布特征以及春玉米干旱灾损风险区划三方面对近57年来河东地区春玉米各生育期干旱演变特征及其灾损风险区划进行了分析。结果表明:受降水的影响,河东地区春玉米生长期各旬需水量、CWDI a值均呈先增大后减少的趋势,全区CWDI a值>15,表明该区虽为雨养农业区但仍需通过灌溉补给保证作物生长期所需水分。生长季内春玉米水分亏缺的变化幅度:抽雄~开花期>拔节期>乳熟~成熟期>出苗~七叶期。出苗~七叶期水分亏缺程度由南向北呈递减趋势,其他三期水分亏缺程度由南向北呈递增趋势。河东地区春玉米干旱风险具有明显的区域性和差异性,低风险区主要在陇东南部地区,陇南中部、北部、南部地区,甘南高原东北部地区;中风险区主要在陇东中部地区,陇南东南部地区,陇西黄土高原中部地区;较高风险区主要在环县,渭北地区;高风险区主要在黄河以南地区至靖远-榆中区。总体来看,河东春玉米干旱灾损风险区由南向北呈纬向分布,且受积温影响,海拔高于2500 m的高山区不适于种植春玉米。