基于SPEI-PM指数的黄淮海平原干旱特征分析

利用黄淮海平原45个气象站点1961—2014年月值气象数据,基于Penman-Monteith蒸散模型计算了标准化降水蒸散指数(SPEI),对黄淮海平原近54年干旱变化趋势、发生频率和持续性特征进行了分析,并探讨了SPEI指数与河南、河北和山东省农业干旱面积的关系,结果表明:(1)改用Penman-Monteith蒸散公式后,SPEI干旱指数在黄淮海平原呈整体上升趋势,即趋于湿润;(2)近54年干旱演变具有明显的年代际差异,20世纪60年代干旱频率最高,而21世纪初(2000—2014)干旱频率整体偏低;(3)黄淮海平原干旱发生具有持续性的特点,20世纪60年代遭受的持续性干旱最为严重,平均干旱持续时长约2.6个月,21世纪初下降到1.5个月;(4)河南、河北和山东省的农业干旱面积年际变化表明,干旱面积呈减少趋势,2000年以后年均受灾面积、成灾面积和绝收面积比2000年之前分别下降了58.0%、44.4%和49.1%;(5)农业干旱面积与SPEI具有中等以上的相关强度,其中对山东省受灾、成灾和绝收面积相关系数r达到-0.7以上,表明基于Penman-Monteith蒸散模型的SPEI指数在黄淮海平原具有良好的适用性。     

华北地区冬小麦干旱风险区划

灾害风险评估与区划是是实现灾害应急管理向风险管理转变的关键。综合考虑了影响灾害风险大小的自然属性和社会属性,从多角度选取了干旱灾害强度、基于冬小麦干旱指数的干旱频率、基于灾损的干旱频率、灾年减产率变异系数、区域农业经济发展水平、抗灾性能指数等6个风险评估指标。通过引入CCA排序方法,揭示了不同风险评估指标之间的相关关系以及评估指标与相对气象产量的关系;并以确定的风险评估指标和相对气象产量之间的关系为基础,构建了不考虑抗灾和考虑抗灾2种风险指数。对比两种风险指数分析结果,表明在抗灾和不抗灾2种条件下,华北地区冬小麦干旱风险格局发生了明显改变。说明在当前农业生产水平下,人类的减灾抗灾和风险管理水平对冬小麦生产起着至关重要的作用。最后,以模糊聚类分析为手段,以考虑抗灾能力的风险指数和灾年减产率为分类标准进行聚类,实现了华北地区冬小麦干旱风险综合区划。     

SPEI指数在中国东北地区干旱研究中的适用性分析

干旱指数的区域适用性是准确表征区域干旱的重要前提,本文以中国东北地区为典型研究区,探讨标准化降水蒸散指数(SPEI)在该地区应用的有效性。基于研究区90个气象台站的逐日气象资料,计算1961—2014年多时间尺度的SPEI指数。从Kolmogorov-Smirnov(K-S)拟合优度检验、SPEI与典型干旱事件核准、SPEI与农作物受旱灾面积及与土壤湿度相关性分析等方面,验证SPEI指数在东北地区的适用性。分析结果表明:1)东北地区多时间尺度的累积水分亏缺量符合Log-logistic分布,SPEI指数在东北地区的应用具备数学统计理论基础;2)生长季平均SPEI值与黑龙江省、吉林省和辽宁省农作物受旱灾面积比例均呈极显著负相关(P0.01);3)在1、3、6和12个月尺度下,SPEI与土壤湿度呈显著正相关(P0.05)的站点比例分别为90.2%、92.16%、90.2%和88.24%。综上所述,SPEI指数不仅满足数学理论统计的要求,而且与干旱灾情数据和土壤水分监测值均具有极度的关联性,说明其在东北地区干旱预测和定量化研究中具有较好的适用性。     

基于标准化土壤湿度指数的滦河流域农业干旱评价

干旱是造成农业生产损失的主要灾害之一,及时、准确地监测农业干旱对于降低作物生产损失具有重要意义.本研究基于土壤含水量历史时间序列数据构建了标准化土壤湿度指数,分析了滦河流域2002-2019年干旱时空分布变化规律,并对农业干旱进行定量评价.结果表明:研究期间,滦河流域内大部分栅格单元土壤含水量在时间上以正态分布为主,少...     

基于实际蒸散构建的干旱指数在黄淮海地区的适用性

基于NOAH陆面模式模拟的实际蒸散产品,分析了2002—2010年黄淮海地区实际蒸散的时空分布特征.同时,结合MOD17潜在蒸散数据和MOD13 NDVI构建了2002—2010年的农业干旱指数——干旱敏感性指数(DSI),并以2002年1—12月为例,利用帕默尔干旱指数(PDSI)、冬小麦减产率以及实际旱情资料,分析了DSI在该地区干旱监测的适用性.结果表明: 黄淮海地区年均实际蒸散从西北向东南递增,最高值出现在研究区域东南部(800~900 mm),最低值出现在西北部(<300 mm);DSI、PDSI两种干旱指数的年际变化呈正相关(R²=0.61)和变化趋势的一致性,均在2002年达到最低(-0.61和-1.33),2003年最高(0.81和0.92),DSI与冬小麦减产率的相关性(R²=0.43)明显优于PDSI(R²=0.06),且表征干旱的空间分辨率较高,对区域农业干旱程度的判断和旱情的指示比较可靠.     

华北地区2001-2014年植被变化对SPEI气象干旱指数多尺度的响应

近年降水量的减少以及全球气候变暖的影响导致我国华北区域干旱程度加剧,影响植被生长状况,使得区域生态环境恶化。基于华北地区2001-2014年的TRMM及MODIS数据,以归一化植被指数NDVI、净初级生产力NPP、植被状态指数VCI作为植被状况表征指数,以标准化降水蒸散指数SPEI作为气象干旱表征指数,对华北地区近年的气象干旱及植被状况时空变化进行评价,并分析植被对干旱的多尺度响应。结果表明：（1）华北地区干旱在西南部地区呈明显加重趋势,东北部地区干旱状况有所好转;针对不同时间尺度的SPEI表示干旱的变化趋势,得出月份尺度干旱呈现干湿交替特征,选取SPEI时间尺度越长,干旱化趋势越明显;（2）NDVI与NPP所反馈的植被长势空间分布略有差异,总体而言华北地区植被状况大部分地区呈好转趋势,但研究区中部部分地区及部分沿海地区植被状况转差;（3）植被状况指数与SPEI指数在大部分地区呈正相关,NPP与SPEI的相关性强于NDVI与SPEI的相关性,且相关程度在草原地区及中高海拔地区最高,林地对干旱的敏感度最弱;各植被类型在植被生长季的多数月份对SPEI-3响应最明显,且在夏季相关程度最高,夏季及其前期的季尺度干旱更易影响植被生长状况,SPEI-12对植被的影响主要表现为影响植被生长季初期的植被状态。     

基于多源遥感数据的农业干旱监测模型构建及应用

干旱监测问题是干旱灾害模拟与预警及旱灾防灾减灾的关键。基于2001-2013年淮河流域40个气象站资料、28个土壤墒情站点和中分辨率成像光谱仪（MODIS）多源遥感数据,采用SEN趋势法和标准化降水蒸散指数（SPEI）等方法,综合了大气-植被-土壤相互作用等多元成因,构建了适用于淮河流域多源综合遥感干旱监测模型,探讨淮河流域干旱时空规律。研究表明：（1）基于多源数据构建综合干旱监测模型,利用土壤墒情和典型年份干旱监测对综合干旱监测模型适用性进行评价,通过了P < 0.01的显著性检验,构建的模型可综合反映出农业和气象干旱多源信息;（2）淮河流域干旱面积和干旱频率大都集中在4-5月和7-9月,9月份受旱面积最大。河南省是淮河流域受旱频率最高,其干旱面积占淮河流域多年平均干旱面积比重最大（38%）,其次是安徽（22%）,旱地受旱面积比重大于水田受旱面积比重;（3）淮河流域2、3和5月干旱有显著减弱趋势;而1、4和6月则有增强趋势。淮河流域小麦灌浆-成熟时期（4-6月）缺水对小麦粮食产量影响显著,综合淮河流域干旱趋势变化,需强化淮河流域4月份小麦的干旱监测与旱灾预警。     

华北农业干旱监测与冬小麦估产研究

评估了基于植被光学厚度(VOD)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)等植被广义光学特性构建的标准化植被指数(Z_VI)监测农业干旱的适用性;并采用VOD、SIF两种指数和土壤水分等环境变量的不同组合建立冬小麦估产的岭回归模型,以探究其对冬小麦产量的预报能力。结果表明：相较于Z_VOD,旬尺度Z_SIF对华北地区的农业干旱具有更好的监测能力,对重旱的正确检测率达到77%。Z_SIF能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程,其低值区与站点记录的干旱空间分布相吻合。在华北地区南部,生长季C波段和Ku波段的VOD对冬小麦单产的预报能力优于SIF;利用VOD、SIF两种指数和环境变量的全变量模型取得了最好的估产精度,影响冬小麦产量估算精度的关键预测变量为生长高峰期的SIF。研究可为大范围农业干旱监测和粮食安全提供技术支持。     

基于WOFOST作物生长模型的冬小麦干旱影响评估技术

为了反映作物与干旱的相互关系,人为再现干旱灾害对作物产量的影响程度,选择华北地区冬小麦干旱灾害为研究对象,对作物生长模型WOFOST在区域上进行适应性进行分析、检验的基础上,然后利用区域作物模型实现干旱灾害对作物影响定量分析和动态评估。以减产率和气象条件作为灾害严重程度划分的标准,利用数值模拟试验,确定导致减产的主要气象因子及其量值,对研究区干旱灾害进行影响评估,包括典型灾害年份影响评估和年代际灾害影响评估,并给出了评估结果。     

基于标准化降水蒸散指数的呼伦贝尔草原干旱变化特征及趋势分析

呼伦贝尔草原是我国北方地区重要的防风固沙和水源涵养生态功能区,在气候变化的背景下,该区的草原畜牧业和旱作农业深受干旱的影响。研究该区干旱发生的特征及趋势,对当地采取适应气候变化对策具有重要意义。基于1960—2017年呼伦贝尔草原4个气象站逐月降水和气温资料,计算标准化降水蒸散指数(SPEI),并采用Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析和R/S分析法分析了近58年呼伦贝尔草原年、季尺度的气候变化及干旱特征与趋势,并结合该区实际发生的灾害事件对SPEI指数进行了验证。结果表明:1)近58年来呼伦贝尔草原在气温显著上升,降水量减少的背景下干旱化趋势显著。2)该区域年尺度和季节尺度下干旱化特征具有差异性,其中,年尺度下,该区域SPEI指数以-0.218×10 a~(-1)倾向率呈显著下降趋势,1998年是干旱加剧的突变年,未来在11年尺度上有持续偏旱的趋势;季节尺度下,冬季SPEI指数显著增加,且未来在17年尺度上有持续偏湿的趋势,春、夏和秋季的SPEI指数均呈下降趋势,并分别在22年、9年和15年尺度上有持续偏旱的趋势。3)2000年以来,干旱发生的总频率尤其重旱和极旱的发生频率均显著高于其他年代;4)夏季和秋季分别是发生重旱和极旱次数最多的季节。5)SPEI指数在呼伦贝尔草原区的干旱监测与分析中具有较好的适用性。     

近57年来黄土高原干旱特征及其与大气环流的关系

通过黄土高原地区52个气象站点1961-2017年的气象资料,利用不同尺度的标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）和标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）对该区57年来干旱的时空变化特征进行了分析,并利用交叉小波变换探讨了干旱指标与大气环流的遥相关分析,得到了以下结论：（1）时间变化上,黄土高原57年来不同干旱指标均呈下降趋势,整体逐渐变干旱。但SPEI6指标较SPI6指标相比,干旱年份更多,干旱特征更明显,说明SPEI的计算由于考虑了蒸散发输入因此结果偏重.不同指标均显示,1999年以来,黄土高原地区干旱时有发生,但整体有降低的趋势。（2） SPEI6和SPI6的站次比和干旱强度最高点都出现在1999年,但SPEI6的站次比和干旱强度的变化幅度更剧烈,且出现全域性干旱的年份（5年）也多于SPI6（3年）;SPEI12相较于SPI12,站次比和干旱强度较为相似,都在1966年达到顶峰,虽然出现全域性干旱的年份SPEI12（9年）多于SPI12（3年）,但SPI12的干旱强度更高。（3）平原区的汾渭平原是轻旱多发区,河套平原、宁夏平原易发生中旱,同时宁夏平原还是重旱多发区。丘陵区西部的中宁、同心两地易发生重旱,乌审旗出现特旱。山地区干旱频率普遍较高,尤其是西部山地区的乌鞘岭重旱、特旱频发。（4） SPEI指数对环流指数的变化更敏感。AMO对区域各干旱指标的影响较小,ENSO、WPI对SPI6、SPEI6有显著的响应;而PNA对6个月尺度的干旱指标（SPI6、SPEI6）影响较小,对12个月尺度的干旱指标（SPI12、SPEI12）影响较大。区域干旱是一个复杂的自然现象,为了进一步探索不同干旱指标在不同区域的运用,必要时可采用多种指标,从不同角度比较多种干旱指标的相似性,从而避免单一指标对结果的局限性。     

Assessing the remotely sensed Drought Severity Index for agricultural drought monitoring and impact analysis in North China

Remote sensing can provide real-time and dynamic information for terrestrial ecosystems, facilitating effective drought monitoring. A recently proposed remotely sensed Drought Severity Index (DSI), integrating both vegetation condition and evapotranspiration information, shows considerable potential for drought monitoring at the global scale. However, there has been little research on regional DSI applications, especially concerning agricultural drought. As the most important winter wheat producing region in China, North China has suffered from frequent droughts in recent years, demonstrating high demand for efficient agricultural drought monitoring and drought impact analyses. In this paper, the capability of the MODIS DSI for agricultural drought monitoring was evaluated and the drought impacts on winter wheat yield were assessed for 5 provinces in North China. First, the MODIS DSI was compared with precipitation and soil moisture at the province level to examine its capability for characterizing moisture status. Then specifically for agricultural drought monitoring, the MODIS DSI was evaluated against agricultural drought severity at the province level. The impacts of agricultural drought on winter wheat yield during the main growing season were also explored using 8-day MODIS DSI data. Overall, the MODIS DSI is generally effective for characterizing moisture conditions at the province level, with varying ability during the main winter wheat growing season and the best relationship observed in April during the jointing and booting stages. The MODIS DSI agrees well with agricultural drought severity at the province level, with better performance in rainfed-dominated than irrigation-dominated regions. Drought shows varying impacts on winter wheat yield at different stages of the main growing season, with the most significant impacts found during the heading and grain-filling stages, which could be used as the key alert period for effective agricultural drought monitoring.     

植被对不同时间尺度干旱事件的响应特征及成因分析

利用标准化降雨蒸散发指数(SPEI)与归一化植被指数(NDVI)系统研究了中国不同区域、不同土地利用类型的植被对不同时间尺度干旱事件的响应特征,并对成因做出探讨。研究表明:(1)全国大部分区域NDVI与SPEI呈显著正相关,表明中国大部分区域植被生物量变化受干旱时空特征的影响。而沿北纬30度附近的长江流域区域,尤其是长江流域东南部、珠江流域下游等降水相对丰沛区域;黑龙江东北部及长白山地区、四川西部等高寒区域,NDVI与SPEI表现出弱相关性,受干旱影响较小;(2)多年平均水平衡是影响植被对干旱响应的关键因素,土壤水分变化是植被活力与生物量变化的关键影响因子。多年平均日照时数较长的区域,植被变化受干旱影响较大。从对干旱影响敏感性程度来讲,越是水量丰沛的区域,植被受干旱的影响越小,其中,草地对干旱的影响最为敏感,其次为灌木与森林。     

A drought rarity and evapotranspiration-based index as a suitable agricultural drought indicator

Agricultural drought has a substantial impact on crop yields and, thus, food security within the context of global climate change. Therefore, efforts should focus on agricultural drought detection and monitoring. Agricultural drought is identified as unusually dry conditions in which severe water stress impedes crop growth. Thus, the crop water deficit severity and rarity are both key factors in agricultural drought detection and are rarely considered simultaneously in existing drought indices. To overcome this limitation, an integrated agricultural drought index (IADI) based on drought rarity and evapotranspiration is proposed. As an important grain production base, Northeast China has suffered from frequent droughts in recent years, demonstrating an urgent need for accurate drought monitoring. In this study, the superiority of the IADI as an agricultural drought indicator through the detection of the severity and rarity was tested using the drought disaster area (DDA) and grain yield, and its performance was compared to that of the evaporative drought index (EDI), an indicator that accounts for only the water deficit severity. The response of agricultural drought to meteorological drought and its impact on the grain yield were further analyzed. The results showed that (1) the IADI can effectively capture the drought variability and identify drought events by combining the detection of the severity and rarity. (2) The R² value between the DDA and IADI (0.72) was higher than that with the EDI (0.50), and the same result was found in a comparative analysis using the grain yield, showing that the IADI is a suitable indicator for agricultural drought assessment. (3) Severe and extreme meteorological droughts and extreme agricultural droughts in western Jilin and western Liaoning were more frequent than in other regions, highlighting the agricultural drought tendency and sensitivity to precipitation deficit in this region. (4) The impacts of agricultural drought on grain yield in three provinces of Northeast China vary greatly during the crop-growing period, with the most significant impacts occurring from May to July. Therefore, this period represents the critical crop water requirement period, and timely irrigation should be ensured during this period.     

干旱指标研究进展

干旱作为全球最为常见的自然灾害之一,已经对我国的农业生产造成了严重影响。为更好地预测影响作物的干旱并及时采取应对措施,综述了国内外广泛应用的各类干旱指标,包括气象指标、土壤墒情指标、作物生理生态指标及其它综合监测指标等,评述了各类干旱指标的优缺点以及在农业上的适用性,探讨了未来以作物干旱为核心的干旱指标研究拟重视的方面,以为减缓和预防干旱对农业的不良影响及制订科学的政策提供依据。