氣象與農業干旱指數研究進展

李偉光， 劉少軍， 侯美亭， 韓 靜， 陳小敏

(1.海南省氣候中心，海口 570203； 2.海南省南海氣象防災減災重點實驗室，海口 570203； 3.海南省氣象科學研究所，海口 570203； 4.中國氣象局氣象干部培訓學院，北京 100081)

引 言

干旱是世界上最主要的自然災害之一，它影響著人類活動的各個方面。世界氣象組織(WMO)統計表明，干旱災害占氣象災害的50%左右,造成的經濟損失遠遠超過了其他氣象災害[1]。在我國干旱災害發生頻次約占總災害頻次的1/3,為各項災害之首[2]。農業是人類經濟行業中需水量最大的行業，也是最易受干旱影響的行業。對我國來說，需要用地球上7%的土地養活全球20%的人口，耕地的復種指數遠較其他國家的高，單位面積農田需水量更多，農業生產的干旱脆弱性也就更高[3]。我國農業平均每年受災面積占播種面積的1/3，其中一半以上遭受干旱災害[4]。

伴隨著氣候變化，地表溫度升高，熱量資源增加，作物適宜生育期延長及其帶來的農田蒸散量的增加，都將加劇干旱發生頻率和嚴重程度[5]。人口持續增多，生態環境保護的重視，能源和工業經濟的發展，社會經濟用水量的成倍增長等，加劇了對地表水資源的爭奪。另外，水質污染、地下水的過量開采都將加重干旱帶來的農業損失。農業生產決策部門和普通農戶迫切需要準確監測和評估干旱給生產帶來的損失。

1 干旱的復雜性

干旱是最常見的自然災害，也是最復雜的自然災害。不同行業的人所理解的干旱內涵也不盡相同。首先是干旱定義的復雜性。世界氣象組織將干旱定義為長期地、持續地缺乏降水[6]；聯合國糧農組織(FAO)則定義為作物由缺水導致的產量損失[7]。世界氣象組織對干旱的定義側重降水的缺少，但它沒有明確區分氣候上的干燥與異常天氣造成的持續降水偏少，所以在評價不同區域(比如沙漠和濕潤區)干旱程度時可能引起曲解。聯合國糧農組織從影響的后果定義干旱，引入了作物不缺水時的產量這一無法直接測量的變量，所以很難準確測定。此外，還有一些其他的定義，其中最著名的定義是Palmer在1959年提出的“干旱是指一個區域水文條件明顯偏離常態”[8]。Palmer這個思想后來被McKee[9]、Vicente-Serrano[10]等科學家吸收，并廣泛傳播。Palmer從偏離常態的角度進行定義干旱，優點是排除了不同區域水文條件的差異，利于不同區域間比較，這種思想也被越來越多的行業指標所接納。問題是對于干旱開始的標志、持續的時間仍然是模糊的。干旱的發生是緩慢而遞進的，所以很難界定它的開始時間。通常的解決方法是設定一個固定的閾值[11]，但這個閾值會隨著區域的不同或者季節的不同而變化，很難用一個統一固定的數值準確界定干旱的開始和持續時間。并且干旱帶來的損失難以用一個干旱指數來反映。干旱損失或旱災的大小不僅與干旱指數大小有關，而且與干旱持續時間有關；另外它們之間的關系是非線性的[12]，干旱指數每變化一個單位，干旱損失就可能增加幾倍。

農業干旱是尤為復雜的一種干旱。首先農業干旱的對象是農作物，農作物生產深受人類活動和環境條件的影響，最終產量波動(災損)是生產者主動活動和自然環境客觀波動共同作用的結果。農業生產中的作物栽培布局、栽培制度、品種選擇及管理措施等人類活動，決定了產量對天氣環境波動的敏感性，使產量面對自然災害的損失程度不同。其次，農業干旱有兩種空間尺度，農田尺度和區域尺度[13]。農田尺度較小，氣候條件相似、作物類型品種接近、發育期相近、管理措施相同，表征干旱的指數可以直接測量或計算；區域尺度范圍大，氣候條件、土壤類型、作物品種、生長發育、管理措施等均存在一定程度的時空差異，表征干旱的參數或指數只能通過抽樣或代表站統計間接而來。若將農田尺度建立的模型簡單移植到區域尺度的干旱監測或評估，會產生較大誤差。第三，農業生產中農田耗散水的來源比較復雜。農田耗散水的來源有自然降水、江河水庫灌溉用水及地下水補給；而且農田耗散水除蒸散外還會滲漏一部分，而滲漏量比例會隨不同地塊土壤的持水能力不同而差異較大；另外當不同作物用水發生爭奪時，農民往往選擇灌溉經濟收益較高的經濟作物而不灌溉糧食作物。鑒于這些原因，固定或者不合理的供水子系統(前期降水)設置將導致干旱監測分析的失真。第四，在評估農業減產損失時難以區分干旱和其他災害影響損失。作物生長受多種環境因素制約，當生長季內遭受兩種以上災害時，很難區分各自損失。例如，干旱往往伴隨著高溫，在產量形成時可能出現熱害或者干熱風災害，此時將這些產量損失劃為干旱還是熱害或者干熱風都將影響最終結果。

盡管干旱和農業干旱關系及區分細節極其復雜，但各行業生產者和決策者仍都需要一個簡單有效的指數來指導生產和決策。農業生產者需關注農田尺度當前和未來一段時間可支配水資源對作物的滿足情況，而政府決策者和糧油貿易商則關注區域尺度內對總體產量的影響程度。為此國內外科學家設計了許多紛繁復雜的干旱指數來量化干旱。更加準確合理的干旱指數對表征當前干旱程度和影響程度，對促進決策者進行有效的水資源管理從而減少農業損失、保障農業生產具有非常重要的意義。

2 干旱指數的發展與適用性

由于干旱影響的范圍十分廣泛，農業、林業、生態、水文、氣象等科學家從不同的角度對此展開了深入的研究，設計了一系列干旱指數來量化干旱。從應用行業來看，干旱指數可以分為氣象干旱指數、農業干旱指數、水文干旱指數和社會經濟干旱指數。本文僅針對前兩種進行介紹。

2.1 氣象干旱指數

氣象干旱指數由于其數據記錄的標準化，長期以來受到各行業使用者的歡迎，被視為其他行業干旱指數的基礎[12]，甚至被修訂后代用。氣象干旱指數的發展過程和設計理念大致可以分為以下四類。

2.1.1 早期干旱指數

早期氣象資料記錄時間較短，難以獲取其他地區氣象資料，這時的干旱指數一般依靠單站氣象資料，主要為降水量，進行計算。這個時期的干旱指數以連續無雨日數[12]、不同時間尺度降水距平或累計降水距平、氣候干燥度等簡單指數為主。這類干旱指數的優點是意義明確，局地適用性好，容易被使用者理解和接受，應用非常廣泛，即使是現在也是應用最廣泛的指標。但這類干旱指數存在以下兩個方面的問題：第一，這類干旱指數往往以當地情況建立指標，不同地區、季節氣象條件變異大，建立的指標也不同。例如，英國連續15 d降水<0.25 mm(或1.0 mm)定義為干旱開始，印度將一周降水量為常年值一半以下定義為干旱開始，而俄羅斯將連續10 d總降水量<5 mm[12]定義為干旱開始。第二，這類干旱指數僅關注了地表水分平衡的輸入項，未涉及耗散輸出項，對地表水分收支平衡沒有反映[12]。這兩個方面就導致這類指數不能用于不同地區或不同季節間干旱程度的比較。

2.1.2 Palmer干旱指數(PDSI)

Palmer干旱指數是干旱指數發展的里程碑，由Palmer 在1965年提出。它從地表水分平衡的概念出發，考慮當月降水相對該月氣候適宜降水量的異常及前一月異常的累積效應[9]。由于最初的Palmer指數是基于9個氣候區以年為單位的資料設計的干旱指數，致使它不具有空間和不同月份之間的可比性，故許多科學家訂正了更適應當地的PDSI[14]。Wells建立的自適應PDSI(Self-calibrating PDSI)，通過動態校正指數計算中的經驗因子和氣候權重系數[15]，使得該指數空間可比性提高。目前，由于Palmer干旱指數可以較好地監測區域干旱程度[16]，并且對溫度的響應比較靈敏，是公認較好的干旱指標。但是PDSI仍然存在一定的局限性，比如計算過程中需要確定土壤的持水量、時間尺度單一等，參數難以向區域外推廣[17]。當用于我國這種幅員遼闊、臺站稀少、地表結構復雜的大范圍干旱監測時，會受參數選取和統一等因素制約。

2.1.3 標準化的干旱指數。

標準化的干旱指數以Mckee 1993年提出標準化降水指數(SPI)為標志[9]。SPI可以計算不同時間尺度的降水來反映不同水資源變化[18-19]。在SPI計算中，一般假設降水服從Γ分布，先求出月以上尺度降水量的分布概率，然后正態標準化而得。與此類似的還有Z指數，它假設某時段的降水量服從Person Ⅲ型分布,后對降水量進行正態化處理。標準化干旱指數是基于歷史上年內同時段降水量呈偏態分布的事實，然后進行正態化，將降水量轉化成了該降水量偏離常態的程度。由于當地生態需水量是對當地降水長期適應的結果，降水量越少越罕見，造成的干旱危害越大。從水分平衡來看，溫度和降水共同影響干旱，PDSI中兩者對干旱指數波動具有相近的貢獻率[16]。SPI未考慮溫度對干旱的強化作用，在評價農業生產時，考慮水分平衡的PDSI比只考慮降水的SPI更具有敏感性[20]。Sergio 2010年提出的標準化降水蒸散指數(SPEI)解決了這一問題[21]。SPEI集合了以上兩個指數的優點，既融合了降水和溫度對于區域干旱的影響，同時具有多時間和多空間尺度的特性，因此可以對某一區域旱澇分布情況進行分析。SPEI不僅考慮了與干旱直接相關的降水條件的影響，同時也考慮了溫度波動對干旱程度的影響，這樣比單純考慮降水的SPI、Z指數及降水距平指數等對干旱的反映具有更強的實際意義。SPEI計算方便，需要的氣象數據容易獲得，不像常用的PDSI和CWDI一樣需要大量的經驗參數輸入和模型運算。SPEI計算過程中構建了簡單的降水蒸散模型，增強了指數的機理性，消除了地域、植被、地形等差異對指數的影響，因此非常適合全球變暖背景下區域干旱變化趨勢的監測。不論是SPI還是SPEI，都存在一個時間分辨率不夠精細的問題，通常只能適用于月以上的監測尺度。這一方面是由于短時期(月以下)降水量的分布概率用反演函數(Gamma或 log-logistic)擬合效果較差[22-23],另一方面是強行應用到逐日滾動監測時會出現由于強降水滑出計算窗而導致干旱指數不合理跳躍的問題[24-25]。

2.1.4 綜合氣象干旱指數類

這類指數往往是多種干旱指數的組合或根據使用目的訂正的氣象干旱指數。比較有代表性的有基于供水關系的作物水分脅迫指數(CWSI)[26]、有效水含量指數、缺余水量指數等[27]，以及基于Palmer干旱指數的CMI等。目前，國家氣候中心用于全國干旱監測的綜合氣象干旱監測指數(CI、MCI)就是這類。該指數為加權計算30天、90天標準化降水及30天的相對濕潤度指數。前期降水的加權處理消除了綜合氣象干旱指數(CI)逐日監測時的不合理跳躍，并利用作物系數Kc來增強反映農業干旱的能力。該指數設計合理，既保留了反映氣候干燥程度的相對濕潤度指數項，又含有反映不同時間內降水偏離常態的項；但在空間干旱監測方面，需要人為根據地區和季節設置作物系數Kc，存在一定主觀性[28]。

氣象干旱指數還有很多，比如下次降水平均等待時間(AWTP)[29]、有效降水[30]及一些綜合或修訂的干旱指數[31-32]，都能從不同角度反映干旱狀況。

2.2 農業干旱指數

農業上一般通過災損來評價災害嚴重程度，但這種結果評價法不利于調整生產措施以減輕災害損失。因此為及時監測或評估農業生產對干旱的反映，不同層次土壤水分、農田供水、生理狀態等農業干旱指數被開發出來，主要有三類。

2.2.1 土壤水分指數類

這類指數是農業干旱中最具有物理意義且應用最廣泛的干旱指數，主要有土壤重量含水量、體積含水量、相對濕度、有效水分儲量等。這類指數從土壤供水的角度分析干旱，當土壤中的水分能夠滿足作物蒸騰需要時即認定為沒有干旱發生；當其不能滿足作物蒸騰需要，開始影響作物正常生理生化過程，進而影響產量時為干旱開始。作物對土壤水分的需求隨發育期不同而變化，以播種期、水分臨界期和作物需水關鍵期影響最大。隨著對干旱認識的增強，確定了一系列作物的土壤水分指標，如適宜含水量、凋萎含水量等指標，并從單純的土壤水分指數發展出土壤水分距平、作物水分供需差等指數，開發出土壤水分模型、動態模擬土壤水分模型[33]。總之，土壤水分指數是非常理想的農田尺度的農業干旱指數。但土壤水分受地表作物、土壤類型、周圍地形地勢影響，在空間上變異較大，觀測點的數據代表范圍往往較小，僅依靠幾個測點反映區域農業干旱往往帶來較大偏差。

為開展氣象為農服務，中國氣象局從2009年開始了土壤水分自動化觀測站點建設，截至2017年底，已有2038個站點投入業務運行。全國土壤水分自動觀測網的建成，實現了全國范圍農田干旱程度監控、干旱預警等功能，為科學灌溉和高效利用水資源奠定了基礎，大大提高和改進了農業氣象觀測水平和農業氣象服務能力。

2.2.2 作物生理生態指數類

這類指標反映了干旱對作物生理生態的影響，如作物形態指標、葉片水勢、氣孔導度、傷流量、冠層溫差、蒸騰速率等。水分是植物進行生理活動的基礎，一旦缺水將迅速影響植物生理、生化、生態活動。植物生理活動的變化會通過植株形態反映出來，比如萎蔫、葉片失綠等。但作物形態指標只能定性，不易量化，判識主觀性強，難以比較，而且形態上出現干旱時，作物生長發育已經受到較嚴重的影響，這類作物形態指標呈現滯后性，一般很難在實際生產中應用[34]。為此一系列定量植物生理活動的指標如葉片水勢、氣孔導度、傷流量等被用來反映作物受旱程度。這些指標往往依靠儀器設備或實驗室測定，數據的一致性受作物種類及氣象環境的影響，難以大范圍橫向或縱向比較。總之，這類指標指數非常直觀，符合人類認識事物的基本規律，能夠直接反映作物受影響的程度及干旱解除時的恢復能力，但與上一類指數一樣，屬于田間尺度的干旱指數，在區域范圍內準確性依賴于觀測站點的代表性，難以進行時間、空間比較[35]。

2.2.3 衛星遙感干旱指數類

這類指數根據監測的對象又可以分為4種：一是通過微波(SAR)或者熱慣量來估測土壤水分，如垂直干旱指數(PDI)、表觀熱慣量(ATI)、微波反演土壤水分等[36]，這些指標比較適用于裸露的土地[37-38]；二是通過監測植被指數的偏差來表征作物形態或長勢[38-39]，如植被指數距平(AVI)、植被條件指數(VCI)等，這些適用于植被覆蓋地區；三是利用植被含水量對短波紅外波段非常敏感的特征直接反映植被含水量，比如短波紅外垂直失水指數(SPSI)、歸一化差異水分指數(NDWI)等[26]；四是通過監測冠層溫度的變化來反演植物受干旱脅迫的程度，如條件溫度植被指數(TCI)、歸一化溫度指數(NDTI)及結合溫度與植被指數的作物水分虧缺指數(CWSI)、水分虧缺指數(WDI)、溫度植被干旱指數(TVDI)等。衛星遙感干旱指數的優點是具有非常好的空間分辨率[40-41]，可以實現一段時間和一定空間上的連續性監測；缺點是建立的各種反演模型中的參數在不同季節和地區不夠穩定，反演模型受其他因素影響比較大，不能區分其他因素造成的地物特征變化。另外，由于云的遮擋、采樣頻率等問題，時間分辨率精度不高[5,42]。GRACE衛星通過測量全球重力場時間變化信息，進而實現對陸地水儲量變化的監測，極大程度地彌補了傳統SAR遙感衛星只能反演地表幾個厘米厚的土壤濕度的不足[43]。GRACE衛星數據獲得的地下水儲量、蒸散量和土壤濕度等參量與實測數據有較好的一致性，很好地補充了地面觀測之不足,但其缺點是空間分辨率較低[44]。

2.3 氣象與農業干旱的聯系與區別

雖然氣象干旱是產生農業干旱的原因，氣象干旱往往伴隨著不同程度的農業干旱，兩種干旱指數也可以在一定程度上代用，但是兩種干旱的側重點是不同的。

首先，氣象干旱更多地關注當地水分平衡偏離常態的程度，所以氣象干旱指數時間監測尺度一般為月以上。農業干旱則更注重當地降水或土壤供水能力與作物需求的差值。從兩者發生的先后順序上來說，一般會有時滯，氣象干旱先發生，隨后土壤水分減少，導致植物根系不能獲取足夠的水分進而產生農業干旱。另外，在水分敏感期，隨著作物的快速生長，作物對水分的需求迅速增加，需水量與土壤供水能力的差值也加大，這就要求農業干旱指數具有較高的時間分辨率。

其次，在氣象干旱指數中，蒸散的計算方式對干旱指數的波動貢獻較小[45]，但在農業干旱中蒸散估算的偏差會導致對作物需水量估算的不準確。另外由于作物不同發育期作物系數的不同會對農田蒸散產生更大偏差[46-47]，所以在農業干旱指數設計中，蒸散的準確估算顯得尤為重要。

第三，我國大部分地區屬于季風氣候，雨熱同季，春季溫度上升較快而同期降水較少，溫度已經適宜作物生長，降水卻成為制約作物生長的限制因子，所以我國很多地方有十年九旱之說。標準化降水指數(SPI)、標準化降水蒸散指數(SPEI)及廣義極值分布干旱指數(GEVI)都是利用概率分布函數對降水或降水蒸散差進行擬合，取不同重現期對應的指數值作為干旱的閾值。所以這類指數在不同地區、不同季節干旱發生頻率一致，這在一定程度上限制了氣象干旱指數在農業上的應用。

3 發展與展望

由于土壤和作物水分狀況測量工作量大，費時費力，且觀測站在表征區域干旱狀況時的代表性差，所以決策者和科學家們希望尋求一種簡便的方法來表征干旱。雖然僅僅依靠氣象干旱指數不能給出農業干旱的精確時段和強度概念，但在監測與評估區域農業干旱時，修訂的氣象干旱指數仍然是當前最簡便且有效的手段。用來反映農業干旱的理想干旱指數應該具有以下三個特點。

一是應具備良好的時間空間分辨率。由于干旱的發生是緩慢的，但是在作物生長的關鍵期干旱的致災又是迅速的，所以好的干旱指數應該具有良好的時間分辨率。水資源的管理者和決策者需要從宏觀上考慮干旱的程度，農田尺度的干旱往往以點帶面，給決策者造成片面認識，良好的干旱指數應具備區域、農田尺度的適應性。

二是能夠反映農田供水和蒸散的平衡。中國大約有一半的農田屬于灌溉農田，灌溉水的來源有地下水、地表蓄水等。在干旱指數設計過程中，應考慮不同空間或者時間尺度上灌溉水分對當前農田蒸散的補充作用。

三是理想的干旱指數在區域范圍內應具有相對穩定的閾值來識別干旱，從而測定干旱持續時間、極端強度、累積強度，這3項特征是準確評估生產損失的關鍵。

為滿足農業干旱監測要求，干旱指數設計需融合氣象和遙感數據，從數據源上滿足干旱監測對時間和空間分辨率的要求；基于致旱機理，也就是從降水或土壤供水能力與作物需水量(農田蒸散)的直接矛盾著手。目前陸表真實蒸散的遙感反演算法已相對成熟，相關數據準確性已經能夠滿足干旱監測需求，可嘗試利用其成果替代參考作物蒸散開展干旱指標研究。

干旱具有很強的復雜性，用單一的干旱指數指標很難反映不同地區、季節干旱的本質特征[48-49]。因此，各地可對不同對象、不同時期設計適合當地的干旱指數指標，準確、迅速地反映當地干旱的特征和影響。