基于植被供水指數的河南2012年春季干旱監測

成 威， 王連喜， 李 琪， 劉 暢， 王 清

(1.江蘇省農業氣象重點實驗室，江蘇南京 210044； 2.南京信息工程大學江蘇省大氣環境與裝備技術協同創新中心，江蘇南京 210044；3.江蘇省農業氣象重點實驗室，江蘇南京 210044)

干旱是指長期無降水或降水顯著偏少，土壤水分虧缺，不能滿足作物正常生長所需的水分，影響正常生長發育，最終導致產量下降甚至絕收的氣候現象[1]。干旱的發生是一個緩慢漸進的綜合過程，可能出現在任何時間任何地域，受降水、蒸散、地形、灌溉、底墑、種植結構等多種因素綜合影響[2-3]，具有影響范圍廣、持續時間長的特點[4]，是全球很多國家和地區的的主要自然災害之一，對我國農業生產影響也極大。據統計，我國每年受旱災害面積高達2×107hm2，直接造成糧食損失100多億元[5]，是所有自然災害造成糧食損失的一半以上[6]。通過對西南地區干旱的研究，結果表明西南4個省份的干旱對水稻的影響顯著[7]。聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)指出，未來幾十年干旱呈增長趨勢。隨著社會經濟的發展，干旱的頻發所造成的損害和影響引起了國內外的廣泛關注[8]。因此，實時且準確地監測旱情對我國的農業生產發展具有重大意義。

目前國內外監測干旱的方法主要有2種：一是基于地面氣象站數據的傳統干旱監測方法；二是綜合反映氣象、農業、水文要素的干旱遙感監測方法[9]。前者有：土壤含水量指標(常用土壤相對濕度RSM)、降水指標(包括降水距平百分率PA和標準化降水指標SPI)[10]、Palmer干旱指數[11]、綜合指數CI[12]等。這些方法是通過對不同地區不同站點氣象數據的統計分析，計算出干旱指數，再對干旱指數分析來判斷干旱發生的時間、范圍和程度。傳統方法可以針對某一地點而獲得較為準確的氣象數據，但由于氣象站空間分布的不均勻性和稀疏性，導致數據獲取困難且難以做到大面積大范圍的干旱研究。后者是遙感干旱監測。遙感監測方法大致可以分為3類。第一類是基于植被指數的，例如AVI(距平植被指數)、VCI(植被狀況指數)[13]。但是由于植被指數易飽和以及滯后于土壤濕度和降水的變化等問題，給干旱的實時監測帶來了一定困難。另一類是基于地表溫度的，例如TCI(溫度條件指數)和NDTI(歸一化溫度指數)。第三類是融合地表溫度和植被指數的干旱指數。Price[14]和Carlson[15]等發現如果植被覆蓋范圍從裸土到完全被植被覆蓋的地面，土壤含水量從完全干旱到水分充足，植被指數和LST的融合結果是呈三角形狀的散點圖。例如，TVDI(溫度植被干旱指數法)[16]、VTCI(條件溫度植被指數)[17]、VSWI(植被供水指數)[18]和WDI(水分虧缺指數)[19]等被廣泛運用于不同的時間尺度和空間尺度，簡單的計算和較好的效果使干旱遙感監測方法得到世界各國研究者的關注，近幾十年來取得了豐碩的成果。

河南省是我國的第一糧食生產大省。河南位于我國華中地區，氣候為亞熱帶季風氣候，在南北過渡帶中，受季風影響大，降水季節分配不均，多集中在夏季，且降水的空間分布差異大，干旱災害發生頻率高[20]，其中，春旱是河南省干旱發生幾率最高的干旱[21]，經研究發現春旱的發生頻率隨著全球氣候變暖加劇而表現出增大的趨勢，同時危害也是最嚴重的[22]。河南省耕地面積約為717.92萬hm2，主要種植的農作物是小麥和玉米，春季是小麥的生長旺盛期，干旱不僅影響小麥生長期的營養物質積累，還影響小麥的產量。干旱對農業的影響最深刻最直接，而作為農業大省的河南，當干旱發生時，不僅會導致糧食減產，嚴重的旱災甚至會導致糧食顆粒無收，嚴重影響人們的社會生產與生活。因此，對春旱進行監測研究，實時動態地監測小麥生育生長期出現的旱情，有效地抗旱減災，對河南省農業生產發展有著積極作用。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

河南位于31°23′～36°22′N，110°21′～116°39′E，總面積16.7萬km2，耕地面積約為717.92萬hm2。地勢西高東低，北部、西部、南部有山脈，東部和中部是平原。在南北過渡帶中，受季風影響大，降水季節分配不均，降水區域分布差異大，氣候為亞熱帶季風性氣候。2012年河南省降水量總體呈緯向分布，自北向南逐漸增加，降水量為520～1 430 mm。以信陽市為最高，大部分區域高于1 000 mm，年降水最少的為豫北區域，不足650 mm，大部分區域降水量在700～1 000 mm之間。河南省是我國農業大省，全省小麥總產量約占全國小麥總產量的1/4，小麥的發育生長期是第一年10月下旬至次年的6月上旬[23]，其中春季是小麥營養生長和生殖生長的重要時期，極易遭受干旱的脅迫。

1.2 歸一化植被指數NDVI

植被體內葉綠素變化時其光譜特征也會隨之發生變化，NDVI就是通過光譜特征來反映植被生長發育狀態的指數。而且NDVI是最簡單可行的大范圍干旱監測指數[24]，相關研究表明NDVI對監測時空跨度較大的旱情有明顯優勢[25]。其定義式為：

(1)

αVIR是MODIS第1通道的紅光波段(580～680 nm)的反射率，αRED是第2通道的近紅外波段(840～890 nm)的反射率，反射率可以通過下載NASA官網提供的TERRA/MODIS系列產品獲取。

NDVI的理論范圍為-1～1，負值表示有云、水、雪等，0值表示有巖石、裸地等，正值表示有植被覆蓋，與植被分布密度呈線性相關[26]。NDVI指數經研究對比發現更適用于監測植被覆蓋率較高、作物蒸散較強的地區[24]。本研究采用NASA官網提供的NDVI產品(MOD13A2)，MOD13A2是16 d合成的空間分辨率為1 000 m、時間分辨率為24 h的歸一化植被指數NDVI產品，同樣是用最大值合成法得到16 d的NDVI數據。在處理數據時，2012年3月5日至6月8日時段內的NDVI值先經過去負處理，其中零值所占百分比不超過5%，說明河南省植被覆蓋率很高。

1.3 陸地表面溫度LST

衛星遙感獲得的LST產品綜合反映了下墊面的溫度，裸土區域可稱為土壤溫度，植被覆蓋區域可稱為植被冠層溫度。當遭遇干旱時，土壤含水量減少，同時土壤熱容量也減少，接受太陽輻射后的增溫幅度變大，土壤溫度上升。在有植被覆蓋的區域，遭遇干旱時，植被供水不足，植被關閉毛孔來減少體內水分散失，同時氣孔的關閉使植被體內熱量散失減少，導致植被冠面溫度升高；相反，植被供水充足時，植被毛孔不關閉，熱量散失增大，植被冠面溫度降低。LST也是一個監測干旱的重要指標。本研究采用的地表溫度數據是NASA網站上提供的陸地表面溫度產品MOD11A2，它是將8 d內每天的空間分辨率為1 000 m、時間分辨率為24 h的陸地表面溫度產品通過算術平均法得到的。

1.4 植被供水指數VSWI

VSWI指數適用于植被覆蓋多的地區，重點反映作物受到干旱威脅的程度。其物理意義是：當作物供水正常時，衛星遙感獲取的的植被指數和作物冠層溫度都保持在一定的范圍內；若遭遇干旱，作物供水不足，一是作物的生長受到影響，二是作物的冠層溫度將會升高，衛星遙感獲取的植被指數將降低。植被供水指數的定義式為：

(2)

根據VSWI指數的定義，一般來說，下墊面是干燥裸土時，NDVI降低，LST升高；下墊面是濕潤裸土時，NDVI升高，LST降低；下墊面是干燥植被時，NDVI降低，LST升高；下墊面是干旱植被時，NDVI降低，LST升高；尤其VSWI受NDVI的影響大[27]，因為VSWI比較適用于植被覆蓋好的下墊面。

當出現旱情或供水不足時，植被生長受迫，NDVI下降，LST升高，VSWI變小；反之則VSWI增大。

1.5 數據來源與處理

采用MODIS遙感數據產品：2012年3月5日至6月8日的MOD11A2和MOD13A2數據(數據來自NASA官網：https：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data/add.html)。

另外，本研究用到的地面氣象站點的數據有河南省15個農氣觀測站點的3月5日至6月8日的降水數據，同時還采用河南省氣象局發布的農業氣象旬報月報資料等。

本研究采用MRT和ENVI等軟件對MODIS影像進行預處理，其中用MRT對影像進行鑲嵌，投影轉換為WGS-84，Geographic坐標系。由于下載的NDVI(16 d)和LST(8 d)產品的時間分辨率不一致，所以用ENVI將2個8 d的LST數據合成1個16 d的LST數據，從而使LST產品的時間分辨率與NDVI數據匹配。最后根據VSWI模型公式在ENVI中用Bandmath算出柵格數據。

2 結果與分析

本研究基于研究區域內2012年3月5日至6月8日的遙感影像，運用MODIS數據中的NDVI和LST這2種植被指數并構建并計算出VSWI，結合河南省15個地面農業氣象站的氣象數據從以下3個方面進行分析：一是分析VSWI與降水的變化趨勢；二是分析VSWI與小麥糧食產量的相關性；三是用VSWI反演河南省春季干旱的分布情況，分析旱情。

2.1 VSWI與降水的相關性分析

2.1.1 降水距平百分率 降水指標能夠從側面反映一定時期內研究區的干旱發生程度，降水距平百分率指數能反映降水量偏離歷史同期多年平均降水量的程度，降水距平百分率能夠直觀地反映降水異常引發的干旱[28]。本研究采用的降水距平百分率評價標準來自《河南省抗旱應急預案》[29]：規定年尺度下，-30%<降水距平百分率≤-15%為輕度干旱，-40%<降水距平百分率≤-30%為中度干旱，-45%<降水距平百分率≤-40%為嚴重干旱，降水距平百分率≤-45% 為特大干旱。而在規定季尺度下：-50%<降水距平百分率≤-25%為輕度干旱，-70%<降水距平百分率≤-50% 為中度干旱，-80%<降水距平百分率≤-70%為嚴重干旱，降水距平百分率≤-80%為特大干旱。

2.1.2 VSWI與降水量的相關性分析 根據河南省氣象局報告，2012年河南省降水量總體呈緯向分布，自北向南逐漸增加，降水量為520～1 430 mm。以信陽市為最高，大部分區域高于1 000 mm，年降水最少的為豫北區域，不足650 mm，大部分區域降水在700～1 000 mm之間。為了便于研究VSWI與降水量的相關性，從豫北、豫南、豫西、豫東和豫中分別選擇安陽、信陽、三門峽、商丘、許昌5個典型地區的站點，分別將2012年3月5日至6月8日每16 d合成的VSWI與每16 d的累計降水量進行比較(3月5日即2012年的第65天)。從圖2可以看出，研究時段內VSWI的變化趨勢與累計降水量基本一致，安陽在第82天降水量達到2.9 mm，而VSWI指數也達到研究時間內的最高值，達到0.001 7左右，其后隨著降水量的逐漸減少，VSWI指數也呈現下降趨勢，在第81天至145天兩者的相關系數達到0.425，表明安陽地區在研究時間段后期VSWI指數與降水量的變化趨勢基本吻合；而在商丘，在第97天降水量達到19 mm左右，為研究時間內最高值，同時VSWI也達到研究時間內最高值，在0.002 2左右，隨后由于降水量的急劇減少，VSWI也呈現急劇下降的趨勢，而商丘的VSWI指數與降水量的相關系數達到0.68，表明商丘地區VSWI指數與降水量隨時間的變化趨勢吻合很好；而在許昌和三門峽，降水量與VSWI均呈現較符合的變化趨勢，VSWI指數與降水量的相關系數分別為0.57和0.64；而在信陽，降水量與VSWI的變化趨勢最為接近，從第65天開始，降水量逐步增加，而VSWI也在逐步增加，兩者均在第113天達到最大值，隨后降水量與VSWI有逐步降低，相關系數達到0.67，表明了降水量與VSWI指數的變化趨勢吻合得很好。綜上可以看出，降水少時VSWI值較低，旱情嚴重；降水后VSWI值升高，旱情得到緩解。充沛的降水保證土壤供水充足，NDVI值增高，LST值下降，則VSWI增高，反之VSWI降低。

2.2 VSWI與糧食產量相關性分析

2012年河南省各市的小麥產量數據來源于《河南統計年鑒2013》。研究中合成了每16 d的VSWI圖像6張，每張都用掩膜提取將河南省的18個市分割出來，并一一計算小麥種植區的VSWI平均值。最后將VSWI平均值與查統計年鑒得到的每個地市的小麥產量做相關性分析(表1)。

小麥的生長發育期過程大致如下：2012年3月8—28日是小麥的返青—拔節期；3月29日至5月8日是拔節—抽穗期；5月9日至6月8日是乳熟—成熟期。

從表1分析VSWI和糧食產量的相關性可看出，雖不是所有指數都通過了0.05水平顯著性檢驗，即使是在同一片地區，考慮到不同作物對干旱的耐受度是不同的，總體來說VSWI和糧食產量是表現為較強正相關關系的。

2011年和2012年連續2年發生干旱，雖然2012年春季少降水，但是由于在冬季降水豐富，在土壤底墑的作用下幫助播后出苗[30]。3月，小麥正經歷返青期轉到拔節出苗期，正是小麥需水量大的時期，此時若遭受到干旱災害的威脅，水分不足，影響小麥幼苗的生長。4月6—21日，此期間河南省迎來了降水，土壤相對濕度值升高，一定程度上緩解了3月和4月初的旱情，促進了小麥的營養生長，VSWI升高，該時間段內VSWI與糧食產量中等程度相關。4月下旬至5月下旬是小麥的拔節期晚期到抽穗期，降水量雖有小幅度減少，但仍比3月時降水量多，小麥進行正常的灌漿但可能后期灌漿不足，該時間段的VSWI與糧食產量呈現較強的正相關關系。5月下旬至6月上旬，小麥成熟階段，是需水的關鍵時期，若降水偏少且高溫，可能出現小麥植株矮小、穗小、粒少的現象。

表1 遙感干旱監測指數VSWI與糧食產量的相關性分析

干旱對農作物的脅迫程度與干旱發生的季節以及持續時間長短和農作物自身品種和對干旱的適應能力有關，小麥不同生長時期的需水量也不同。干旱導致糧食減產主要是因為土壤水分虧缺，從而降低小麥的灌漿強度。干旱程度越重，灌漿強度下降幅度越大，正常灌漿時間減短[31]。若在小麥的各個生長發育期都遭遇干旱，各個時期造成的減產量不同，多個時期干旱造成的糧食減產往往大于單個時期干旱疊加的效果。

2.3 利用VSWI反演河南省干旱時空分布

動態監測可以及時地獲取災害的信息，植被供水指數VSWI可以清晰、真實地反映旱情的發生、發展和加重或減輕的過程。由于國家相關部門沒有給出嚴格的基于植被供水指數的干旱等級劃分標準，根據前人研究結果[32-35]，結合了研究區研究時段的VSWI數據，大致分為以下4個等級：VSWI值在0～0.000 5為嚴重干旱，>0.000 5～0.000 8為中度干旱，>0.000 8～0.001 2為輕度干旱，>0.001 2～0.002 0為適宜。在2012年3月5日至6月8日這100多天的天氣情況可概括為持續少雨、大風、高溫(來自河南省氣象局農業氣象周報)，本研究在前面對降水量距百分率分析結果也表明了春季旱情的基本情況。本研究給出了VSWI對2012年河南省春季干旱監測的結果，將2012年3月5日至6月8日的每16 d的VSWI計算出來后，按照上述的干旱等級劃分指標對圖像進行密度分割和重分類后，重旱染紅色，中旱染黃色，輕旱染淡綠色，適宜染深綠色(圖3)。結合配圖探討基于遙感數據對河南省春季旱情變化趨勢的響應，以植被供水指數VSWI為例進行較為詳細的分析與描述。

河南省春季旱情的變化趨勢可以概述為：干旱發生→嚴重干旱→干旱減緩→干旱加重。如圖3所示，3月份上旬，河南省北部、南部、西南部旱情已經暴發，由表2可得知達到嚴重干旱的地區面積大約占河南省的43%，對比染深綠色的適宜程度的地區在圖3-a中寥寥。然后隨著時間的推移和降水的到來，到3月下旬，只有豫北、豫南、西南一部分地區還是嚴重干旱，其余地區旱情從原來的中旱和輕旱緩解到正常生長狀態，南陽、平頂山、漯河、駐馬店出現了大范圍濕潤狀態。直至4月中旬，干旱加速蔓延，豫北和西南部的安陽、鶴壁、濟源、三門峽仍是處于重旱中，豫西也由適宜降到輕旱。但是西北部以及中南部干旱較為嚴重，其他地區都是中旱以及輕旱。4月下旬，整個河南省的旱情大大得到了緩解，適宜地區大約占河南省的40%，西北部干旱逐漸開始緩解，河南省大部分地區的旱情基本解除。5月，河南省北部、西南部及南部地區仍有部分地區處于重旱中，如新鄉、鄭州和信陽的部分地區。而到5月下旬，全省旱情較之前加重了，輕旱及以上的面積達到85%。到6月上旬，干旱席卷河南省，植被狀況一直很好的商丘、許昌、漯河、周口等地區呈現大面積的干旱。

表2 2012年南省春季干旱遙感監測統計數據

最后將每16 d合成的6個VSWI柵格數據在ENVI中作出平均值(圖4)，來研究河南省春旱的整體情況。從圖4可以看出，豫北、豫南、豫西一直受到干旱的脅迫，部分豫東和豫中的情況大體上保持濕潤。計算了18個市的小麥單位面積產量(按播種面積計算)，省單位面積產量為6 057 kg/hm2，VSWI情況較好的區域如焦作、商丘、周口、許昌，單位面積產量都超過了7 000 kg/hm2，生產情況最好的是焦作市，單位面積產量為7 666.934 kg/hm2，超出平均值1 600 kg/hm2。

3 結論與展望

引用前人結果，基于降水距平百分率，說明河南省2012年春季出現降水異常，PA為-56.9%，為重旱。本研究還分析了VSWI與降水量的關系，得出結論：研究時段內VSWI的變化趨勢與累計降水量基本一致。

降水是影響土壤濕度的重要因素，土壤相對濕度與平均降水量的變化趨勢基本一致[32]。水分成為植被生長的限制因子時，當降水豐富時，滿足植被生長的需水量，NDVI增大，LST減小；當降水不足時，植被生長狀況不佳，NDVI減小，LST增大，總的來說，NDVI與LST呈負相關。有學者指出，在用NDVI和LST進行干旱監測時，二者存在相反的變化趨勢[33]，本研究得出的結論與之一致。

本研究針對性地研究2012年河南省典型的春旱，將VSWI進行市域分割，分別與對應地市的小麥產量進行相關性檢驗，顯示較強的相關性。在小麥的不同生長時期遭受的干旱強度不同，各個時期造成的減產量不同，多個時期干旱造成的糧食減產量往往大于單個時期干旱疊加的效果。此外，本研究用VSWI和小麥產量做相關性研究，所用的NDVI圖像是所有植被覆蓋的，由于時間因素，并未提取出耕地像元，有待改進。

利用遙感影像數據構建干旱監測指數VSWI，劃分干旱等級，實際應用效果較好，可以利用VSWI指數監測河南省春季旱情。VSWI值較高地區的單位面積小麥產量比河南省平均值要高出26%。進行遙感檢測時，下墊面的差異可導致結果存在差異，因此本研究給出的干旱等級也只是相對的。

NDVI是最大值合成法合成的產品，LST是算術平均法合成的產品，NDVI取最大值時的時間和LST取平均值的時間尺度上不匹配，從而影響VSWI，這也有產品自身的原因，查閱了大量文獻，并沒有發現更好的解決方法，希望以后在此方面有所改進。

河南省春季干旱頻發，但針對河南春旱的監測研究很少，希望以后有更多針對春旱使用其他監測指數的研究出現。考慮到不同作物對干旱的耐受不同，以河南省小麥為例，針對某一區域的某種作物進行旱情檢測，有必要劃分農時和農區。