海河流域農業干旱指數評估能力對比

王 瑤

(山東省臨沂市蘭陵縣，山東 臨沂 277700)

干旱作為一種自然災害，發生頻率高、持續時間長、影響范圍廣，對工農業生產、社 會經濟及生態環境等方面造成的影響顯著[1]。盡管干旱及其影響已受到社會各方面的廣泛關注，但是由于干旱形成及其致災機理的復雜性，目前對于干旱缺乏統一的定義。而在農業干旱定義方面尚未形成統一標準，目前研究中農業干旱常指由于外界環境、人類活動等因素導致作物體內水分 收支平衡被打破，由于水分虧缺而影響作物生長甚至造成產量損失的現象,本研究對多源遙感信息提取干旱指數進行了探討，將進一 步推進遙感技術監測干旱的發展進程。

1 研究區概況

海河流域是山東省最大的河流之一。海河流域包括海河、灤河和吐谷海馬池河。海河流域水資源呈扇形分布，水資源總量較少，降水時空分布不均勻。流域總面積31.8萬km2，人均水資源占有量276m3，僅為全國平均水平的13%。海河流域耕地灌溉面積常年大于7.4×106hm2，節水灌溉方式趨于多樣化。近年來，在人口規模、經濟社會發展壓力和氣候的影響下，海河流域水資源衰減問題十分突出。水資源短缺、水環境污染和水生態惡化是各行各業面臨的極其嚴重的問題，直接影響農業水資源的利用。

圖1 海河流域示意圖

文章選取的流域內部以及周邊22個氣象站點1960-2016年的平均氣溫和降水量數據均來自于中國氣象科學數據共享服務網提供的中國地面氣候資料月值數據集。

2 研究方法

2.1 土壤含水量距平指數

Bergman等在 1988 年提出了土壤含水量距平指數(Soil Moisture Anomaly Percentage Index，SMAPI)))其計算公式如下：

(1)

表1 基于 SMAPI 的旱澇等級劃分

2.2 歸一化旱情綜合指數

Rhee(2010)年提出基于VI、LST和TRMM數據進行計算，從而得到適用于干旱區和濕潤區的歸一化旱情綜合指數(Scaled Drought Condition Index，SDCI)指數，計算公式如下：

(2)

文章計算所采用的TRMM數據為3個月時間尺度的 TRMM數據。TRMM為降水速率，單位為mm/hr；TRMMmax和TRMMmin分別為降水速率最大值和最小值。權重的選擇來自于Rhee的研究，選取在濕潤區和干旱區均能達到良好評估效果的一組權重進行計算和分析[2]。SDCI的旱澇等級分布如表2所示。

表2 SDCI旱澇等級分布表

2.3 標準化降水蒸散指數

Vicente-Serrano(2010)提出了標準化降水蒸散指數( Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)，計算方法如下：

1)潛在蒸散量：

(3)

式中：T為月平均氣溫，℃；I為年熱指數；m為系數；K為維度和月份函數的校正系數。

表2表明，應用完好性監測算法檢測到周跳，然后利用多項式擬合的方法可以準確地計算周跳的值。對于不同大小的周跳都可以通過本文算法進行修復。

2)不同時間尺度上月降水量和潛在蒸散量的差值：

Di=Pi-PETi

(4)

式中：Di為不同時間尺度的凈降水量。第j年第i月D，j取決于所選擇的時間尺度k。例如，12 個月時間尺度上第 j 年第 i月的累積差計算公式為：

(5)

式中：Di，j為第j年第i月P和PET之差，mm。

3)利用對數邏輯斯特(log-logistic)概率分布標準化D序列，以獲得SPEI指數序列，概率密度函數為：

(6)

式中：α、β和γ分別是尺度，形狀和位置參數。

(7)

表3 基于SPEI的旱澇等級劃分

3 研究結果

3.1 基于土壤含水量距平指數的農業干旱評估

將SMAPI值與SPEI-1、SPEI-3和糧食產量、受災面積、絕收面積進行對比分析，驗證該指數在海河流域的農業干旱評估能力。海河流域糧食產量分為夏糧和秋糧，夏糧的生長季為10月-次年5月，秋糧生長季為6-9月，存在著生長季年度和自然年度的不符合。因此本章計算以12月份為年度(-12)以10月份為年度(-10)和以9月份為年度的(-9)進行驗證分析。

表4為海河流域SMAPI值與SPEI-1和SPEI-3相關系數。由表中可知，在不同時間尺度和不同年度下，SMAPI值與SPEI-3的相關系數大于SMAPI值與SPEI-1的相關系數，說明3個月時間尺度可以更好地反應農業干旱的情況。SMAPI-10與SPEI3-9的相關系數相對較高，為0.47，可能是由于土壤水分對于氣象條件的變化存在一定程度的滯后效應。

表4 SMAPI值與SPEI-1和SPEI-3相關系數

表5為海河流域SMAPI值與糧食產量、受災面積和絕收面積的相關系數。由表中可知，以10月份為年值的SMAPI-10與糧食產量距平和受災面積的相關系數為最高，分別為0.443和-0.328，分別以SMAPI-10的年值可以較好的反映農作物受旱情況。

表5 SMAPI值與糧食產量、受災面積和絕收面積相關系數

圖2為海河流域秋季生長季SMAPI值與秋季糧食、SPEI-1和SPIEI-3的相關性。由圖中表明，SMAPI與糧食產量的相關系數為0.3，與SPEI-1的相關系數為0.36，與SPEI-3的相關系數為0.46。SMAPI值在反映農業干旱方面存在一定的滯后效應可能導致生長季糧食評估能力有限。

(a)秋季糧食產量

3.2 基于歸一化旱情綜合指數的農業干旱評估

將SDCI值與SPEI-1、SPEI-3和糧食產量、受災面積、絕收面積進行對比分析，驗證該指數在海河流域的農業干旱評估能力，結果如表6和表7所示。SDCI-9與海河流域受災面積的相關系數為-0.425；與絕收面積的相關系數為0.676，且通過0.05的顯著性檢驗，表明以9月份為年度的SDCI值可以很好地反應海河流域農業干旱的情況。SDCI-12與SPEI1-12和SPEI3-12有良好的相關性，與SPEI3-9的相關系數最高為0.788且均通過顯著性檢驗。不同時間尺度的SPEI值和不同年度的SDCI值在1個月時間尺度的相關系數高于3個月時間尺度的相關系數，可能是由于SDCI在計算過程中采用的降雨數據為3個月時間尺度。

表6 SDCI值與SPEI-1和SPEI-3相關系數

SDCI-9與海河流域受災面積的相關系數為-0.425；與絕收面積的相關系數為0.676，且通過0.05的顯著性檢驗，表明以9月份為年度的SDCI值可以很好地反應海河流域農業干旱的情況。

表7 SDCI值與糧食產量、受災面積和絕收面積相關系數

3.3 農業干旱評估能力評價

由以上分析可知，在不同年度下SMAPI-10和SDCI-9可以較好的反映農業干旱情況。SMAPI值與SDCI值干旱評估能力評價如表8所示。

表8 SMAPI值與SDCI值干旱評估能力評價

表8將兩種指數進行干旱能力評價。兩種指數與SPEI-1、SPEI-3的相關系數相對較差，只能說明兩種指數不能反應氣象干旱。SMAPI-10在反映農業干旱方面可能存在一定程度的滯后效應，但對糧食產量的評估SMAPI-10較好。對受災面積和絕收面積的評估中，SDCI-9的結果更好，說明SDCI指數可以更好地反映農業干旱的情況，也可以對農業旱災的情況有較好的反映。

4 結 論

文章首先計算不同年度下的土壤含水量距平指數和歸一化旱情綜合指數，再將其與SPEI-1、SPEI-3、糧食產量數據、受災面積和絕收面積進行相關性分析，確定適合各個指數的計算年度，最后通過兩種指數的對比分析，確定兩種指數的干旱評估能力并選擇適合海河流域農業干旱評估指數，表明SMAPI-10與糧食產量距平和受災面積的相關系數為最高，所以SMAPI-10的年值可以較好的反映農作物受旱情況。而在秋季生長季，SMAPI的評估能力相對不好，可能是由于SMAPI指數存在滯后性的原因。SDCI-9與海河流域受災面積、絕收面積的相關系數相對較高，表明以9月份為年度的SDCI值可以很好地反應海河流域農業干旱的情況。