三種復合干旱指數(shù)在我國三大農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的適用性分析

王思琪， 張 翔，陳能成

(1.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所，甘肅省干旱氣候變化與減災重點實驗室，中國氣象局干旱氣候變化與減災重點開放實驗室，甘肅 蘭州 730020；2.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 430079；3.地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430079)

在我國，因干旱造成的作物減產(chǎn)占據(jù)一半以上的氣象災害糧食減產(chǎn)量，年均受旱面積達0.2億hm2[1]。2009—2012年[2]，我國西南、華北、黃淮和長江中游等農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)發(fā)生了60年來最嚴重的旱災，經(jīng)濟損失嚴重。因此，對農(nóng)業(yè)干旱進行監(jiān)測分析，有助于開展農(nóng)業(yè)受旱分析，并提供科學的決策支持。

基于干旱指數(shù)開展干旱研究，不僅能更好地了解干旱的發(fā)生過程，還有助于開展干旱指數(shù)的綜合分析。目前多數(shù)的指數(shù)對比研究集中于單一的地理區(qū)域[3]，這些地區(qū)具有相似的氣候條件及生產(chǎn)水平等。而上述指數(shù)的整體表現(xiàn)(敏感性、魯棒性)往往受到多種因素的綜合影響，因此在不同地理區(qū)域的旱情描述能力存在較大的差異，尤其是結(jié)合了多種干旱信息的復合干旱指數(shù)。而目前學術(shù)界提出的干旱指數(shù)有著不同的計算復雜度和建模特點，具有一定的適用范圍[4-8]。劉英等[9]分析了PDI、MPDI、SMMI、MSMMI 4種復合干旱指數(shù)在關(guān)中平原的有效性；吳黎[10]利用TVDI對黑龍江省的旱情進行了動態(tài)監(jiān)測，并對監(jiān)測結(jié)果的準確性進行了對比分析；李紅梅等[11]比較了CI、CInew兩種干旱指數(shù)在陜西省的適用性。在這些研究中，關(guān)于我國三大農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)應選用哪些干旱指標來進行農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測還沒有系統(tǒng)性的論述。

因此，本文利用降水、土壤濕度、地表溫度、植被狀態(tài)及作物信息數(shù)據(jù)，計算了降水條件指數(shù)(PCI)、土壤濕度指數(shù)(SMCI)、溫度條件指數(shù)(TCI)及植被狀態(tài)指數(shù)(VCI)?；诖?，進一步計算了溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)、優(yōu)化的植被干旱指數(shù)(OVDI)、基于過程的累積干旱指數(shù)(PADI)3種復合干旱指數(shù)，通過與SPI-3的線性相關(guān)分析以及中國水利部及干旱氣象期刊統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)干旱實況的對比[12-19]，研究了3種指數(shù)在我國三大農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)干旱易發(fā)區(qū)的適用性，以期為中國典型農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱監(jiān)測和評估工作提供參考。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域

根據(jù)不同地區(qū)氣候條件、地理位置及其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用，綜合考慮不同地區(qū)的干旱發(fā)生情況，以4個典型農(nóng)業(yè)區(qū)作為研究區(qū)(圖1)。研究區(qū)地處黃淮海平原及長江中下游地區(qū)，屬于干旱易發(fā)區(qū)[20]，因此多次被選為研究對象[21-24〗。此外，研究區(qū)包括亞熱帶、暖溫帶和中溫帶，達到了農(nóng)作物活躍生長的基本熱量要求，種植的主要糧食作物有水稻、玉米、小麥等，是我國重要的農(nóng)產(chǎn)品輸出地[25]。本文研究的五次典型干旱事件具體包括：冬小麥區(qū)，河南2011年春冬連旱、安徽2012年干旱；夏玉米區(qū)，河北2010年干旱、河南2011年夏旱;水稻區(qū),湖北2011年干旱。

圖1 研究區(qū)域位置示意圖Fig.1 The location of study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

所用數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)、作物生理參數(shù)數(shù)據(jù)及實際災情數(shù)據(jù)(表1)。遙感數(shù)據(jù)包括降水數(shù)據(jù)、根區(qū)土壤水分數(shù)據(jù)、NDVI數(shù)據(jù)及地表溫度數(shù)據(jù)，主要用于干旱指數(shù)的計算，涉及的數(shù)據(jù)集有TRMM3B43、GLDAS_NOAH025_M2.1、GIMMS3g_V0、MODLT1M、MODND1Ml及GPCCV7共6個。這些數(shù)據(jù)集已在不同地區(qū)的干旱研究中得到了應用[26-30]。此外，作物生理參數(shù)數(shù)據(jù)可從傳統(tǒng)作物學的文獻中查到[31-33]。實際災情數(shù)據(jù)來自中國水利部及干旱氣象期刊統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)干旱發(fā)生實況[12-19]，以及各省級氣象部門公布的災情數(shù)據(jù)。為便于描述，將表中的PCI、SMCI、TCI、VCI統(tǒng)稱為單一干旱指數(shù)，指數(shù)TVDI、PADI、OVDI統(tǒng)稱為復合干旱指數(shù)。

1.3 研究方法

1.3.1 研究內(nèi)容 主要分三部分：(1)復合干旱指數(shù)的計算?；?種單一干旱指數(shù)，通過最優(yōu)權(quán)重組合的方式，計算了OVDI。其次，利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)和地表溫度數(shù)據(jù)，計算了TVDI。最后，利用基于演化過程的多傳感器協(xié)同監(jiān)測方法(EPMC)及作物生理參數(shù)數(shù)據(jù)，計算了PADI指數(shù)。(2)3種復合干旱指數(shù)的適用性分析。其中評估指標包括實際災情數(shù)據(jù)及SPI。由于SPI可通過不同的時間尺度而成為不同干旱類型的指標[34]，因此本文以3個月時間尺度的SPI值(SPI-3)作為農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)的評估指標。(3)適用性分析分為兩部分：首先是各指數(shù)與SPI-3的線性相關(guān)分析，得到相關(guān)系數(shù)(R)及置信水平(C)。其次，借助實際災情數(shù)據(jù)對指數(shù)的監(jiān)測結(jié)果(包括干旱的發(fā)生時間、發(fā)展過程和嚴重程度等方面)進行評估(圖2)。

1.3.2 農(nóng)業(yè)干旱演化過程判別 基于演化過程的多傳感器協(xié)同監(jiān)測方法(EPMC)是一種基于演化過程的多傳感器協(xié)同的農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測方法。該方法通過多傳感器協(xié)同實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)干旱(一般持續(xù)幾個月甚至幾年)演變過程的量化分析，并為PADI指數(shù)的計算提供輸入。在EPMC中，一次農(nóng)業(yè)干旱災害的演變過程被量化為4個階段，包括潛伏期(P1)、開始期(P2)、發(fā)展期(P3)和消亡期(P4)，各階段對應農(nóng)業(yè)干旱生命周期中的一次典型變化，通過關(guān)注不同的環(huán)境變量(降水、根區(qū)土壤水分和植被狀態(tài))來實現(xiàn)演化過程的精確監(jiān)測(圖3)。在前3個階段，干旱的嚴重程度逐步遞增，在消亡期干旱逐步緩解。方法的詳細介紹見參考文獻[35]。

1.3.3 干旱指數(shù)介紹 涉及到的干旱指數(shù)有PCI、SMCI、VCI、TCI、TVDI、OVDI、PADI和SPI。單一干旱指數(shù)是復合干旱指數(shù)的計算基礎，是對降水、土壤濕度、植被狀態(tài)、地表溫度的簡單量化，其計算步驟詳見參考文獻[36]～[37]。干旱等級劃分標準見表2。

表1 本文所采用的數(shù)據(jù)

圖2 適用性分析方法流程Fig.2 Flowchart of applicability analysis method

TVDI是一種基于光學與熱紅外遙感通道數(shù)據(jù)進行植被覆蓋區(qū)域表層土壤水分反演的方法[38]，可用于干旱監(jiān)測研究[39]。TVDI的值越大，表示土壤濕度越低，干旱強度越大；反之亦然。其計算公式為：

(1)

(2)

式中，Ts為特征空間內(nèi)給定像元的地表溫度，Tsmin、Tsmax為特定NDVI值的最低、最高溫度。a1、b1、a2、b2分別為Tsmin、Tsmax的線性擬合參數(shù)。

OVDI是對4個單一干旱指數(shù)的最優(yōu)權(quán)重組合結(jié)果[40]，是一個綜合性的干旱指數(shù)。OVDI的值越小，旱情越嚴重。其計算公式為：

目標函數(shù)：

(3)

X=SPI

(4)

Y=αTCI+βPCI+γSMCI+(1-α-β-γ)VCI

(5)

約束條件：

α∈(0,1);β∈(0,1);γ∈(0,1)

(6)

式中，X為SPI-1，Y為OVDI，α、β和γ為TCI、PCI、SMCI的優(yōu)化參數(shù)。f(x,y)表示X、Y之間相關(guān)性最大的情況，σx、σy、μx、μy為X、Y的標準偏差和均值，E為數(shù)學期望。在計算OVDI時，需將單一干旱指數(shù)計算數(shù)據(jù)的空間分辨率進行統(tǒng)一，本文統(tǒng)一采用0.25°×0.25°。

PADI指數(shù)是對土壤水分、植被狀態(tài)以及作物生長階段的累積受旱程度的綜合量化[41]。其核心思想是：以一次農(nóng)業(yè)干旱事件發(fā)生發(fā)展的過程和作物的生長過程相交的時段為核心，以基于遙感獲取的根區(qū)土壤水分、植被狀態(tài)指數(shù)和作物生理參數(shù)為輸入，計算作物生長期內(nèi)干旱狀態(tài)對作物產(chǎn)生的累計影響。因此，PADI值越大，代表作物累積受干旱影響越大。首先需根據(jù)EPMC方法對農(nóng)業(yè)干旱的演變過程進行量化，再基于此，綜合作物信息來計算PADI指數(shù)。其計算公式如下：

(7)

(8)

式中,PADIt為t時刻的PADI值，T為某一評價周期(本文取T=7 d)。Si代表不同的作物各生育期，n為全部生育期的個數(shù)。P2、P3為農(nóng)業(yè)干旱的開始期和發(fā)展期。T∩Si∩P2代表當前評價周期與作物各生育期i并且與P2的相交天數(shù)，T∩Si∩P3同理。λi代表在分生育期i時作物的水分敏感系數(shù)，即土壤水分脅迫對不同階段作物的影響程度。SMCIt和VCIt分別代表T∩Si∩P2、T∩Si∩P3時期的SMCI、VCI值。PADI值的不斷累加反映了干旱在作物生長過程的累積影響。作物的生長完全處于極端干旱時，計算得到的PADI值將達到最大，即PADImax。

表2 基于TVDI、OVDI的干旱等級劃分

表3 基于PADI的干旱等級劃分

2 結(jié)果與分析

2.1 基于EPMC方法的干旱演變過程監(jiān)測

基于EPMC方法對研究區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測結(jié)果見圖4～8。由圖4可知，2010年10月河南的降水偏低(PCI=0.04)，農(nóng)業(yè)干旱進入潛伏期，預示著2011年河南冬春連旱的開始。同年11月降水偏少導致土壤水分虧缺，10—11月SMCI的值由0.70降至0.56，水分虧缺未得到及時改善，農(nóng)業(yè)干旱進入開始期。11—12月VCI值不斷增加，2011年1月初降為0.45，農(nóng)業(yè)干旱進入發(fā)展期。2月初旱區(qū)出現(xiàn)有效降水，旱情得到緩解(PCI=0.69)；下旬VCI的值增加，農(nóng)業(yè)干旱進入消亡期?？傊?，此次干旱從2010年11月1日—2011年2月15日主要影響河南冬小麥在苗期～越冬、返青期間的生長。

由圖5可知， 2012年4月安徽省的降水偏少(PCI=0.30)，農(nóng)業(yè)干旱進入潛伏期。4—5月降水偏少引發(fā)土壤水分虧缺，SMCI的值由0.65降至0.59，農(nóng)業(yè)干旱進入開始期。5—6月旱情進一步加劇，VCI的值由0.77降至0.46，農(nóng)業(yè)干旱進入發(fā)展期。7月初旱區(qū)出現(xiàn)有效降水(PCI=0.51)，土壤水分得到補充(SMCI=0.54)，作物受旱狀態(tài)初步解除，農(nóng)業(yè)干旱進入消亡期。總之，此次干旱從2012年5月1日—7月1日影響了安徽冬小麥在乳熟～成熟、孕穗～揚花期間的生長。

由圖6可知，2010年5月河北省的降水偏少(PCI=0.52)，農(nóng)業(yè)干旱進入潛伏期。6月降水偏少引發(fā)土壤水分虧缺(SMCI=0.23)，農(nóng)業(yè)干旱進入開始期。6月下旬作物受干旱的長時間影響，VCI的值出現(xiàn)小幅度增加隨即又減小，農(nóng)業(yè)干旱進入發(fā)展期。8月旱區(qū)出現(xiàn)有效降水(PCI=0.71)，土壤水分得到補充(SMCI=0.62)，農(nóng)業(yè)干旱進入消亡期。總之，此次干旱從2010年6月1日—8月1日影響了河北夏玉米在拔節(jié)、抽穗、成熟期間的生長。

由圖7可知，2011年2—3月，河南降水偏少，PCI的值降為0.17，農(nóng)業(yè)干旱進入潛伏期。4月土壤水分出現(xiàn)異常(SMCI=0.32)，農(nóng)業(yè)干旱進入開始期。6月初作物生長受到明顯影響(VCI=0.51)，農(nóng)業(yè)干旱進入發(fā)展期。7—8月降水逐漸增加(PCI=0.36)，土壤水分得到補充(SMCI=0.45)，至2011年8月11日，PCI達到0.36,SMCI達到0.45，此后農(nóng)業(yè)干旱進入消亡期?？傊?，此次干旱從2011年4月1日—8月1日影響了河南夏玉米在苗期、拔節(jié)、抽穗期間的生長。

由圖8可知，2011年1月湖北降水偏少(PCI=0.14)，農(nóng)業(yè)干旱進入潛伏期。3月持續(xù)少雨最終表現(xiàn)為土壤水分降低(SMCI=0.17)，農(nóng)業(yè)干旱進入開始期。4月作物的生長受到顯著影響(VCI=0.40)，農(nóng)業(yè)干旱進入發(fā)展期。6月旱區(qū)雖出現(xiàn)強降水(PCI=0.60)，但土壤水分虧缺未得到明顯改善(SMCI=0.11)。9月1日PCI、SMCI的值分別增至0.42和0.39，農(nóng)業(yè)干旱才進入消亡期?？傊舜胃珊祻?011年3月1日—9月1日影響了水稻在拔節(jié)、返青～分蘗、抽穗期間的生長。

圖4 EPMC方法對河南2011年春冬連旱的監(jiān)測結(jié)果(冬小麥)Fig.4 Monitoring results of autumn drought in Henan Province in 2011 by EPMC method (winter wheat area)

圖5 EPMC方法對安徽2012年干旱的監(jiān)測結(jié)果(冬小麥)Fig.5 Monitoring results of drought in Anhui Province in 2012 by EPMC method (winter wheat area)

圖6 EPMC方法對河北2010年干旱的監(jiān)測結(jié)果(夏玉米)Fig.6 Monitoring results of drought in Hebei Province in 2010 by EPMC method (summer corn area)

圖7 EPMC方法對河南2011年夏旱的監(jiān)測結(jié)果(夏玉米)Fig.7 Monitoring results of summer drought in Henan Province in 2011 by EPMC method (summer corn area)

圖8 EPMC方法對湖北2011年干旱的監(jiān)測結(jié)果(水稻區(qū))Fig.8 Monitoring results of drought in Hubei Province in 2011 by EPMC method (rice area)

2.2 干旱指數(shù)與SPI-3的相關(guān)性分析

以各地市在干旱開始期及發(fā)展期的指數(shù)均值作為單個樣本點，分析了SPI-3與各指數(shù)的相關(guān)性(表4)。與其余單一干旱指數(shù)相比，TCI與SPI-3的相關(guān)性偏低(R≤0.336)，且在三類主產(chǎn)區(qū)均出現(xiàn)了這一現(xiàn)象，表明溫度會加速或減緩干旱的發(fā)生，但不是關(guān)鍵因素，降水、土壤濕度才是引起三類農(nóng)業(yè)區(qū)發(fā)生干旱的主要因素。具體而言，降水和土壤濕度的極端變化會引起作物的自主調(diào)節(jié)來降低自身的實際蒸散發(fā)量，尤其是在作物的關(guān)鍵生長期，若無灌溉或突發(fā)降水等情況的出現(xiàn)，這一影響將最終表現(xiàn)為作物葉面積的減小，從而導致作物的減產(chǎn)及特定時期的植被覆蓋率異常(如非收割期的植被覆蓋率極低等)，農(nóng)業(yè)干旱發(fā)生。此外，與組成它的各單一干旱指數(shù)相比，復合干旱指數(shù)的監(jiān)測效果無顯著提升(表4)。下面具體討論復合干旱指數(shù)在不同農(nóng)業(yè)區(qū)的應用情況。

冬小麥區(qū)研究結(jié)果表明，OVDI與SPI-3的線性關(guān)系是顯著的，而TVDI和PADI與SPI-3的線性關(guān)系的顯著性存在區(qū)域差異，這可能與不同省份在氣候條件等方面存在差異有關(guān)。檀竹平等[42]的研究得出，與南方冬小麥區(qū)相比，北方冬小麥區(qū)具有良好的自然資源條件(如地勢平坦、河湖多、土壤肥力好等)和經(jīng)濟條件(機械化水平等)，抗旱能力較強。由于SPI-3主要反映的是區(qū)域降水的變化，忽略了其余氣候因素和經(jīng)濟條件的影響，而復合干旱指數(shù)是多種環(huán)境信息的綜合，因此，在非降水主導的農(nóng)業(yè)干旱事件中，SPI-3可能與復合干旱指數(shù)之間存在非線性的關(guān)系，這一問題也是作者后續(xù)需要深入探討的內(nèi)容?？傊?，在冬小麥區(qū)指數(shù)OVDI對農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測結(jié)果更為穩(wěn)健。其次，在相對可靠的情況下(C≥63.0%)，即播種冬小麥的不同產(chǎn)區(qū)在氣候條件等方面的差異可忽略不計時(下同)，TVDI 、PADI對農(nóng)業(yè)干旱的評估更為準確，這一結(jié)果在與實際災情進行對比時得到了驗證。

部分夏玉米區(qū)(河南)的研究結(jié)果表明，PADI與SPI-3的線性關(guān)系是顯著的(C=97.75%)，而TVDI和OVDI與SPI-3的線性關(guān)系的顯著性存在區(qū)域差異，特別是OVDI。結(jié)果表明，PADI適合大部分夏玉米區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測，張翔等[41]在美國中西部玉米區(qū)的干旱研究中也得到了類似結(jié)論。其次，OVDI在夏玉米區(qū)的魯棒性較差，但在河北的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測中表現(xiàn)出絕對優(yōu)勢(R=0.764，C=99.9%)。而TVDI在夏玉米區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測中未體現(xiàn)太大優(yōu)勢。最后，在水稻區(qū)的研究表明各類復合干旱指數(shù)在水稻區(qū)的運用效果均不佳(|R|≤0.333)，這可能與水稻生長環(huán)境的特殊性有關(guān)，即土壤水分可能長期充足。

2.3 三種復合干旱指數(shù)監(jiān)測結(jié)果與實際旱情的對比分析

本部分將復合干旱指數(shù)的監(jiān)測結(jié)果與2010—2012年期間的《中國水旱災害公報》[12-13]、干旱評述[14-19]統(tǒng)計的旱情狀態(tài)進行了對比。其中PADI的監(jiān)測結(jié)果見圖4～圖9，TVDI、OVDI的監(jiān)測結(jié)果見圖10～圖14。

TVDI的監(jiān)測結(jié)果表明(圖10)，此次干旱主要發(fā)生在2010年10月—2011年2月。2011年2月—4月，全省各地旱情逐步結(jié)束，旱區(qū)狀況逐步穩(wěn)定，與實際旱情一致[12]。其次，指數(shù)OVDI對干旱的發(fā)生時間判斷為2010年10月—2011年3月。2011年2月旱情突緩，3月又再次加重。同年4月，干旱逐步結(jié)束，該指數(shù)對干旱嚴重程度的評估比實際旱情嚴重[12]。EPMC的監(jiān)測結(jié)果表明(圖4)，干旱主要發(fā)生在2010年10月—2011年2月，各階段的開始時間為2010年10月(P1)—2010年11月(P2)—2010年12月(P3)—2011年2月中、下旬(P4)。PADI指數(shù)統(tǒng)計的累積干旱嚴重程度表明(圖7)，河南西部地區(qū)的累積受旱強度高于東部，與實際旱情一致[14]。

表4 SPI-3與各指數(shù)的相關(guān)性分析

TVDI的監(jiān)測結(jié)果表明(圖11)，此次干旱主要發(fā)生在2012年4—8月。6月安徽北部出現(xiàn)重到特旱，7月有所緩解，直至8月才完全解除，與實際旱情基本一致[15]。其中OVDI對干旱發(fā)生時間的判斷與TVDI一致(圖11)。5月安徽北部降水比常年同期偏少5～8成[15]，北部地區(qū)率先出現(xiàn)干旱。6月蔓延至全省(特旱)，對干旱嚴重程度的評估比實際旱情嚴重[15]。其次，EPMC的監(jiān)測結(jié)果表明(圖5)，此次干旱主要發(fā)生在2012年4—6月，各階段的開始時間為2012年4月(P1)—5月(P2)—6月(P3)—7月(P4)。此外，安徽北部地區(qū)的累積受旱程度為異常干旱(圖9)，與實際旱情一致[16]。

TVDI和OVDI的監(jiān)測結(jié)果均表明(圖12)，河北2010年干旱的發(fā)生時段為2010年6—8月，對干旱發(fā)生時段的判定與實況一致[13]。其中，TVDI的監(jiān)測結(jié)果表明，河北2010年夏旱的主旱區(qū)集中在西南地區(qū)，與實際旱情一致[13]。OVDI的監(jiān)測結(jié)果表明， 6—7月河南為極旱，與實際旱情不符(中旱)[17]，表明OVDI對干旱等級的評定偏重。EPMC的監(jiān)測結(jié)果表明(圖6)，此次干旱主要發(fā)生在2010年5—9月，各階段的開始時間為2010年5月(P1)—6月(P2)—6月中、旬(P3)—9月(P4)。此外，河北西南部的累積受旱程度更重(圖9)，該結(jié)果與河北西南地區(qū)是夏季干旱多發(fā)區(qū)相符[17]。

圖9 以PADI表征的典型干旱事件Fig.9 Typical drought event maps shown by PADI

注：干旱等級的取值考慮了各等級面積的權(quán)重，下同。Note: In the division of drought grade, the weight of each grade was considered. The same below.圖10 以TVDI、OVDI表征的河南2010—2011年春冬連旱演變過程Fig.10 The evolution process of spring-winter drought in Henan Province in 2011 is shown by TVDI and OVDI

圖11 以TVDI、OVDI表征的安徽2012年干旱演變過程Fig.11 The evolution process of drought in Anhui Province in 2012 is shown by TVDI and OVDI

圖12 以TVDI、OVDI表征的河北2010年干旱演變過程Fig.12 The evolution process of drought in Hebei Province in 2010 is shown by TVDI and OVDI

圖13 以TVDI、OVDI表征的河南2011年夏旱演變過程(夏玉米)Fig.13 The evolution process of summer drought in Henan Province in 2011 is shown by TVDI and OVDI (summer corn)

圖14 以TVDI、OVDI表征的湖北2011年干旱演變過程圖(水稻)Fig.14 The evolution process of drought in Hubei Province in 2011 is shown by TVDI and OVDI (rice)

TVDI的監(jiān)測結(jié)果表明(圖13)，2011年2—6月河南發(fā)生了夏旱。其中中部地區(qū)的旱情較重，出現(xiàn)了極度干旱，與實際旱情一致[18]。由OVDI的監(jiān)測結(jié)果可知(圖13)，在2011年3—8月河南出現(xiàn)了極度干旱。8月全省大部分地區(qū)的旱情得到緩解，但中部地區(qū)的旱情持續(xù)?？傊?，OVDI對干旱發(fā)生時段的判斷與實際旱情不太一致[18]，干旱持續(xù)時間長于實際旱情，且對干旱等級的判定明顯高于實際旱情，從而導致7月的旱情緩解未被及時監(jiān)測。最后，EPMC的監(jiān)測結(jié)果表明(圖7)，此次干旱主要發(fā)生在2011年2—8月，各階段的開始時間為2011年2月(P1)—4月(P2)—6月(P3)—8月(P4)。此外，在此次夏旱中，河南全省的干旱累積程度基本一致(圖9)，介于中度～嚴重干旱之間，與實際旱情基本一致[18]。最后，此次干旱的累積受旱程度比同年發(fā)生春冬連旱嚴重(圖9)。

TVDI的監(jiān)測結(jié)果表明(圖14)，湖北2011年的干旱發(fā)生時段為3—5月。1月湖北中部的部分地區(qū)出現(xiàn)初旱。3月全省大部出現(xiàn)旱情，中部部分地區(qū)出現(xiàn)極旱。4—6月各地旱情逐步解除，這可能與6月的旱澇急轉(zhuǎn)有關(guān)，與實際旱情一致[12]。其次，OVDI對此次干旱發(fā)生時段的判斷為2011年3—8月。3月湖北省大部分地區(qū)出現(xiàn)重旱，各地重旱持續(xù)到6月才緩解。7—8月旱情經(jīng)歷了再次發(fā)展蔓延及緩解。因此，OVDI對此次干旱的評估結(jié)果(干旱的持續(xù)時間、嚴重程度、波及范圍)均比實際旱情嚴重[12]，其余兩個農(nóng)業(yè)區(qū)也出現(xiàn)了類似結(jié)果。EPMC的監(jiān)測結(jié)果表明(圖8)，湖北2011年干旱主要發(fā)生在3—8月，各階段的開始時間為2011年1月(P1)—3月(P2)—4月(P3)—9月(P4)。4—8月旱情達到高峰，9月各地旱情開始緩解。監(jiān)測結(jié)果表明，PADI未能及時監(jiān)測到此次干旱的緩解，這可能與6月3日后的旱澇急轉(zhuǎn)有關(guān)[12]。6月湖北發(fā)生了一次大范圍降水(圖8)，但土壤水分并未及時恢復正常(SMCI<0.4)，從而導致當月的旱情緩解未被及時監(jiān)測。因此，如何提高EPMC方法對農(nóng)業(yè)干旱量化結(jié)果的準確性是后續(xù)需深入展開的工作。另外，全省總體旱情介于中旱～重旱之間(圖9)，重旱主要發(fā)生在中部部分地區(qū)，這可能與中部地區(qū)干旱持續(xù)時間過長有關(guān)?？傊?，PADI對干旱發(fā)生時段的判斷比實際長，但對于累積干旱程度的評估與實際旱情一致[12]。

3 討 論

本文計算了3種復合干旱指數(shù)在我國三大農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的干旱易發(fā)區(qū)開展了適用性分析研究，定性、定量地分析了不同指數(shù)在不同農(nóng)業(yè)區(qū)的運用效果，從而對復合干旱指數(shù)的選取提出建議。本部分將重點討論研究結(jié)果中一些特殊的現(xiàn)象及情況，對比3種復合干旱指數(shù)的適用性，并分析其原因。

EPMC是PADI指數(shù)干旱監(jiān)測中的重要組成部分，借助該方法可對農(nóng)業(yè)干旱的演變進行簡單量化。其次，該方法在我國三類農(nóng)業(yè)區(qū)的表現(xiàn)表明，在對水稻區(qū)(湖北)2011年的干旱進行監(jiān)測的過程中，該方法未能對旱情緩解的節(jié)點進行準確識別，這可能與水稻生長環(huán)境的特殊性有關(guān)。EPMC對干旱消亡期的判斷的關(guān)鍵是旱區(qū)是否出現(xiàn)有效降水(土壤水分恢復正常)，而水稻的生長環(huán)境長期處于水分充足的情況下，從而導致在水稻區(qū)的監(jiān)測效果并不理想。在其余兩種復合干旱指數(shù)的監(jiān)測過程中也有類似情況出現(xiàn)。EPMC方法如何根據(jù)不同農(nóng)業(yè)區(qū)的區(qū)域特性來自適應地選取判定指標/閾值，也是該方法可改進之處。

為定量評價各指數(shù)在三類農(nóng)業(yè)區(qū)的適用性，分析了各指數(shù)與SPI-3的線性相關(guān)性，結(jié)果表明：(1)與組成各復合干旱指數(shù)的單一干旱指數(shù)相比，復合干旱指數(shù)的提升效果不明顯，具體取決于研究區(qū)的地理位置。首先，OVDI在冬小麥區(qū)的魯棒性較好，但不是最佳干旱指數(shù)。此外，在冬小麥區(qū)PADI指數(shù)適合安徽的干旱監(jiān)測，卻不是河南的最佳指數(shù)，這表明復合干旱指數(shù)在種植冬小麥的不同省份的監(jiān)測效果存在差異。因此，干旱指數(shù)的選取除了需考慮主要種植作物外，氣候條件、生產(chǎn)水平等也是無法忽略的關(guān)鍵因素。(2)在冬小麥—夏玉米的復合耕作地區(qū)(河南)，對于發(fā)生在不同季節(jié)的干旱事件，PADI指數(shù)的運用效果存在明顯的差別。從分析結(jié)果來看，PADI指數(shù)對河南2011年夏旱的監(jiān)測效果優(yōu)于同年同地區(qū)的春冬連旱，這可能與綜合的作物信息有關(guān)。在2010—2011年河南發(fā)生干旱的時段中，冬小麥部分生長期雖受到了干旱的影響，但由于及時的人工干預措施(灌溉)，使得冬小麥的生長并未受到顯著影響。因此，在利用PADI指數(shù)進行干旱監(jiān)測時，選擇正確的受災作物十分關(guān)鍵。(3)在水稻區(qū)，復合干旱指數(shù)與SPI-3呈顯著不相關(guān)，這可能與水稻生長環(huán)境的特殊性以及區(qū)域氣候特性有關(guān)(旱澇頻發(fā))。

復合干旱指數(shù)監(jiān)測結(jié)果與實際旱情的對比結(jié)果表明：(1)對干旱事件關(guān)鍵節(jié)點(如高峰期、消亡期)的判定中，指數(shù)TVDI、PADI在三類主產(chǎn)區(qū)的運用效果較好，符合實際旱情。而OVDI在水稻區(qū)的運用效果不佳，無法直接反映水稻受環(huán)境脅迫狀態(tài)，這可能與OVDI結(jié)合了過多的降水信息有關(guān)。(2)從對干旱發(fā)生的嚴重程度來看，TVDI對局部干旱嚴重程度的量化結(jié)果符合實際旱情，而OVDI對干旱嚴重程度的評定結(jié)果比實際旱情更嚴重。其次，PADI指數(shù)是基于EPMC方法及作物生長信息來實現(xiàn)對作物累積受旱程度的量化，因此評估較為全面，但對輸入信息的要求較高。(3)TVDI、PADI對三類主產(chǎn)區(qū)的干旱演變及干旱嚴重程度的評估更符合實際旱情，而OVDI不適用于水稻區(qū)的旱情監(jiān)測。

4 結(jié) 論

通過對研究結(jié)果的討論和分析，得到以下幾點結(jié)論和建議：

1)PADI指數(shù)的計算模型較為全面，可在一定程度上反映作物的累積受旱情況，但對輸入信息的要求較高。綜合來看，由于我國不同農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的作物種植情況存在較大差異，且作物信息庫不夠全面，故不建議將該指數(shù)用于中國農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的大范圍干旱監(jiān)測。

2)OVDI指數(shù)從純數(shù)學的角度，對干旱形成過程中涉及的主要干旱信息進行了最優(yōu)組合，輸入信息易于獲取，且在與SPI-3的定量分析結(jié)果中效果較好。但對實際旱情的評估效果不夠穩(wěn)定和準確，對干旱嚴重程度的判斷偏高。

3)TVDI計算簡單，輸入信息易獲取，可在一定程度上反映實際旱情。與PADI指數(shù)相比，TVDI對旱情的評估不夠全面。因此，對干旱評估的要求較為簡單時(干旱發(fā)生時間、嚴重程度)，建議使用指數(shù)TVDI進行大范圍的干旱監(jiān)測。

致謝：感謝中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)、美國國家航空航天局數(shù)據(jù)和信息服務中心(http://mirador.gsfc.nasa.gov/)等提供的數(shù)據(jù)。