基于溫度植被干旱指數的黑龍江省20年干旱時空特征研究

吳 黎, 解文歡, 張有智, 宋麗娟, 李 巖, 呂志群

(黑龍江省農業科學院 農業遙感與信息研究所, 哈爾濱 150086)

農業干旱是作物生長過程中因供水不足，阻礙作物正常生長而發生的水量供應不平衡的現象[1]。黑龍江省是典型的旱作農業區，近20 a來黑龍江省旱災占總農業氣象災害總面積的63%，占據省內三大氣象災害首位。遙感監測技術以其宏觀、快速、動態、經濟的優勢，成為旱災監測研究的有效重要手段。眾多學者研究表明利用地面溫度和植被指數特征空間耦合而成的溫度植被干旱指數(TVDI)監測旱情方法優越、可行性高[2]。利用TVDI模型監測地表旱情時，其受傳感器類型和數據空間分辨率的影響較小，因此被廣泛應用到干旱監測中[3-8]。

眾多學者對黑龍江省的干旱研究主要歸納為兩類：一是基于長時間的氣象站點數據采用不同干旱方法進行時空特征、演變規律、變化趨勢、災害評價等研究，二是基于遙感數據進行干旱監測及預測模型分析。分析干旱時空特征研究基本都是以氣象數據為基礎的，其原因是氣象數據歷史時間更久，從1951年開始我國便已有氣象站觀測數據，時間越長對規律和趨勢分析就越有利，這是氣象數據的優點。但氣象站屬于點數據，不能代表面上干旱情況，學者需采用一系列方法進行面數據的轉化，這樣在監測精度上有所損失。遙感數據屬于面數據，以像元為單元，可監測每一個像元的干旱程度彌補氣象數據的不足，且MODIS數據具有時效性好、幅寬大、波段范圍廣，數據開放的優勢，可快速實現全省范圍內土壤干旱監測，在防治干旱，指導精準灌溉，節約水資源，降低農民損失方面均具有重要意義。目前對黑龍江省利用遙感數據進行20 a的時空變化特征研究特別缺少，學者主要集中在對單一時刻或某一時段的干旱監測上。針對如上問題本文基于MODIS時序數據計算逐月TVDI，累計20 a間黑龍江省干旱發生頻率及干旱強度，分析黑龍江省干旱時間特征，找到規律并同時開展空間變化特征研究，為后續作者進行黑龍江省干旱預警研究奠定基礎，為政府抗旱救災、制定農業政策和管控農業項目提供科學數據支撐。

1 研究區概況

黑龍江省地理位置介于121°11′—135°05′E和43°25′—53°33′N。年平均氣溫在-6～4℃，無霜期多在100～140 d，年降雨量介于400～650 mm，中部最多，東部次之，北部和西部最少，黑龍江省地勢西北高東南低，農業地域特征是東西兩大平原、南北兩大山地。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

中國科學院計算機網絡信息中心(http:∥www.nsdata.cn/)獲取MODIS標準產品中16 d合成的植被指數MOD13A2，8 d合成的地表溫度MOD11A2數據。構建溫度植被干旱指數(TVDI)需將植被指數(MOD13A2)及地表溫度(MOD11A2)數據統一到相同的時間分辨率和相同的空間分辨率上，將臨近的兩個8 d的MOD11A2以最大值法(同一點兩景影像中取最大值作為新影像的相元值·)合成16 d的數據。兩種數據的空間分辨率均為1 km。數據時間從2000—2019年，每年的5月初至9月末，涵蓋農作物的整個生育期。從(https:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html)網站獲取土地覆蓋類型產品數據(MCD12Q1)，獲取黑龍江省耕地區域界限范圍。根據國際地圈生物圈計劃(IGBP)的全球植被分類方案，選取DN值為12的像元為耕地。統一全部圖幅投影，后進行圖幅拼接，再利用黑龍江省行政區劃圖進行黑龍江省遙感影像的裁剪，得到黑龍江省歸一化植被指數和地表溫度數據；最后利用MCD12Q1數據提取黑龍江省耕地，對MODIS所有時序數據進行掩膜處理，獲得最終的農作物研究區的歸一化植被指數和地表溫度時序數據集。

從中國氣象數據共享網(http:∥cdc.nmic.cn/)獲取黑龍江省40個氣象站2000—2019年氣象觀測降雨量數據用于計算標準化降水指數(SPI)[9]。

2.2 研究方法

(1) TVDI模型法。國內外眾多學者研究不同時間分辨率和空間尺度的植被指數(NDVI)和地表溫度(Ts)的關系表明，二者存在明顯的負相關關系。Sandholt等[10]在研究NDVI-Ts特征空間時發現了很多條直線，據此提出了溫度植被干旱指數(TVDI)監測地表相對含水量狀況，計算公式為：

(1)

Tsmax=a1+b1×NDVI

(2)

Tsmin=a2+b2×NDVI

(3)

將公式(2—3)代入公式(1)

(4)

式中:Ts為地表溫度;Tsmin為相同NDVI條件下的最小地表溫度;Tsmax為相同NDVI條件下的最大地表溫度;a1，a2，b1，b2為擬合方程系數。

TVDI值為0～1，引用作者較前TVDI等級劃分結果[11]，共分5個強度其中無旱對應的強度等級I(Intensity)為1，輕旱為2，中旱為3，重旱為4，特旱為5，相對應的TVDI值范圍見表1；20 a總干旱強度為I20，定義I20<60為干旱頻率低強度弱，60≤I20<80為干旱發生頻率中強度中，80≤I20為干旱頻率高強度大。

表1 溫度植被干旱指數干旱強度

為了研究黑龍江省干旱特征，分析年平均干旱強度和年內極端干旱(年內月平均TVDI最大值)情況，本文將2000—2019年每年5—9月月溫度植被干旱指數數據求平均獲得年平均溫度植被干旱指數(TVDImean)，其代表的是作物生育期內平均受旱程度；一年中5—9月的每月TVDI值中最大溫度植被干旱指數為TVDImax，其代表的是作物生育期內極端受旱情況。采用一元線性回歸分析方法研究時序TVDI數據的趨勢特征。

(2) 標準化降水指數。降雨分布是一種偏態分布，因此直接用降雨量很難在不同時間、不同地區上進行相互比較，標準化降水指數(SPI)是表示某時段降水量出現概率的指標之一，因其具有概率屬性，其能很好的比較不同區域的干旱狀況[12]。通過計數出累積降水的概率密度函數Γ，進行正態標準化處理，其計算方法是在特定時間段內產生的降水量與平均值之差除以標準差，其中降水量平均值和標準差是根據過去的歷年氣象觀測記錄來確定的[13]。公式如下：

式中:x為降水樣本值;H(x)為與Γ函數相關的降水分布累積概率;c0=2.515 517;c1=0.802 853;c2=0.010 328;d1=1.432 788;d2=0.189 269;d3=0.001 308。

本文計算的是1個月時間尺度SPI下黑龍江各站點的SPI指數值。

3 結果與分析

3.1 精度驗證

標準化降水指數(SPI)是氣象干旱監測中被廣泛應用的指標，本研究利用SPI與TVDI進行相互精度驗證，可明確遙感TVDI干旱指標的指導意義[14-16]。SPI選取2000—2019年黑龍江省40個氣象站的5—9月的月降水量數據，計算1個月尺度SPI值，求40個站點平均值代表全省1個月尺度SPI情況，最后將1個月SPI值累積求平均獲得年SPI值。同時獲取與SPI時間相匹配的月TVDI值，將月TVDI值累積求平均獲得年平均TVDI(TVDImean)。對年SPI與TVDImean進行關系分析，可見年平均SPI與TVDImean有負相關關系，相關系數為-0.67，公式為：SPI=-3.2737TVDI+1.9136，p值為0.002，表明年平均SPI與TVDImean存在極顯著負相關性。說明TVDImean可以很好的體現年干旱情況，即TVDImean越高，年平均標準化降水指數越小，越干旱，且氣象干旱也是造成農業干旱的主要原因。

3.2 黑龍江省干旱時間特征分析

研究全省20 a來干旱時間特征變化，TVDImean時序數據(圖1)顯示，黑龍江省2006年是省內干旱趨勢變化轉折年，干旱發生較重的在2000—2006年，此時間段內TVDImean均值為0.63；到2013年干旱水平降到最低，2007—2013年此時間段內TVDImean均值為0.57；2015年TVDImean值雖有所升高，但2014—2019年時間段內TVDImean均值依然有所降低，為0.56。3個時段內TVDImean均值呈下降趨勢。對2000—2019年TVDImean值與時間進行回歸分析，表明TVDImean值20 a間總體呈減弱的趨勢，經過顯著性分析得出p<0.05，表明黑龍江省年平均干旱有顯著減弱趨勢。

TVDImax監測(圖1)出黑龍江省2006年、2009年和2015年極端干旱情況最重(TVDImax最大)，且分布在3個不同干旱時間內，TVDImean與TVDImax關系不大，從變化趨勢來看黑龍江省近20 a的TVDImax有減弱的趨勢，但未通過顯著性分析。

圖1 2000-2019年TVDI變化特征

分析2000—2019年TVDImean中干旱面積占比情況，由圖2可以看出，黑龍江省年干旱類型中，無旱與特旱面積占比較少，主要集中在輕旱、中旱和重上，其中中旱面積占比最大，表明黑龍江省年干旱主要以中旱為主。輕旱和無旱面積占比呈增加趨勢，其他干旱等級面積占比呈減少趨勢，該趨勢與TVDImean呈減弱趨勢相一致。

圖2 2000-2019年黑龍江省不同等級干旱面積占比

分析5—9月20 a平均干旱面積占比的月動態情況，由圖3可知，黑龍江省無旱面積占比呈先增加后降低現象，在7月無旱面積占比達到峰值，8月無旱面積占比劇降其比例小于5月和6月，9月無旱面積占比降到最低；輕旱面積占比也呈先增加后降低現象，7月輕旱面積占比達到峰值，8月輕旱面積占比較7月減少但高于6月，9月輕旱面積占比降到最低；中旱面積占比呈先降低后升高現象，7月中旱面積占比降到最低，8月中旱面積占比逆轉升高比例高于5月和6月，9月中旱面積占比達到峰值；重旱面積占比6月份最高，5月重旱面積占比僅次于6月居第二，9月重旱面積占比小于6月和5月，7月和8月重旱面積占比特?。惶睾得娣e占比呈降低現象5月最大，7月和8月特旱面積占比最小，幾乎接近0值，9月特旱面積占比有所增加但仍小于6月。中旱、重旱、特旱3個等級干旱面積占比總和由大到?。?月>5月>6月>8月>7月，其中雖然9月3個等級干旱面積占比總量最大，但以中旱為主，特旱特少，重旱占比也比5月和6月少，中旱本身級別不高，9月又屬秋收季節，因此對作物影響不是很大；5月雖不是3個等級干旱面積占比總量最大，但其重旱、特旱面積占比均較大。因此分析表明5月是黑龍江省干旱最嚴重期，6月是干旱期，7月是黑龍江省干旱最弱時期，8月是干旱較弱時期，9月是干旱期以中旱為主。

圖3 2000-2019年黑龍江省5-9月干旱面積占比

3.3 黑龍江省干旱空間特征分析

根據定義TVDImean值中各種干旱類型的干旱強度：無旱干旱強度為1，輕旱干旱強度為2，中旱干旱強度為3，重旱干旱強度為4，特旱干旱強度為5，利用公式(5)計算I20，本文假設20 a同一像元干旱強度都為4，那80就是重旱和中旱的臨界值，因此認為80≤I20的像元點為干旱頻率高且干旱強度大的區域稱為重風險區，主要分布在訥河、甘南縣、市齊齊哈爾市、龍江縣、林甸縣、泰來縣、大慶市、肇源縣和杜爾伯特縣。假設20 a同一點干旱強度都為3，那60就是中旱和輕旱的臨界值，因此認為60≤I20<80的像元點為干旱頻率中干旱強度中區域稱為中風險區，主要分布在西部地區、寶清縣、富錦市、友誼縣、集賢縣、勃利縣和寧安市干旱頻率中強度中。I20<60的像元點為干旱頻率輕干旱強度輕區域稱為低風險區，主要分布在北部、中部和東北部地區(圖4)。

分析5—9月逐月干旱空間特征情況，5月重風險區內含縣市較多，主要分布在西部地區、寧安市、勃利縣、雞東縣、友誼縣、寶清縣和集賢縣，表明該地區每年5月份發生重旱、特旱的概率大；中風險區主要分布在北部、中部；干旱頻率輕干旱強度輕區域主要分布在東部地區。6月重風險區明顯減少，主要分布在西部部分地區；中風險區域增加，增加主要為5月份的重風險區，也說明6月份較5月份干旱有明顯減弱；低風險區分布在北部和東部地區。7月、8月份重風險區幾乎沒有，此結果與上文時間特征結果相吻合；中風險區零星分布在西部地區，該區面積8月份大于7月份；低風險區7月份幾乎覆蓋全省(除齊齊哈爾市和大慶市附近外)，8月份除西南部外的全部區域，表明7月、8月較少發生干旱。9月重風險區主要分布在大慶市周邊及泰來縣、龍江縣、甘南縣、齊齊哈爾市、訥河市等地；中風險區分布在西部地區和東南部地區；低風險區主要分布在北部和東北部(圖4)。

圖4 黑龍江省20 a及逐月干旱空間特征分布

4 討 論

作者較前研究[11]已對溫度植被干旱指數干旱監測指標的干旱強度進行了劃分，且該劃分結果也在黑龍江省進行應用與驗證[2,17]證明了劃分的TVDI干旱強度對黑龍江省土壤干旱情況的反演具有較好的適用性。本文就是基于此對黑龍江省開展2000—2019年的干旱時空變化特征研究，張劍俠等[18]以氣象數據和統計數據計算月干旱指數，統計30 a(1975—2005)內月干旱發生的次數，區域劃分干旱多發區、干旱次發區和較少發生干旱區，區域劃分結果與本研究結果具有一致性?；赥VDI的干旱空間特征分析是以像元為基礎單元，屬于面狀數據，對于全省研究更具有代表性，而傳統的氣象數據和統計數據均是以氣象監測站和縣為基礎單元，屬于點狀數據，對全省研究屬以點概面，因此TVDI監測更具優勢。

TVDI的構建是基于溫度—植被的理想假設，即在相同植被覆蓋度的前提下，地表溫度越高，土壤水分越低，這一區域就越干旱，反之就越濕潤。本文研究的黑龍江省耕地范圍生長季內的干旱情況，僅從區域角度和時間跨度上進行分析，并未考慮到地面附著植被類型，由于植被類型的不同，植株高矮存在一定的差異，對TVDI的計算會有一定的影響，因此后續作者會從植被覆蓋類型出發，研究不同植被類型、不同時期、不同區域對干旱的響應程度的研究將更有意義。

5 結 論

(1) 從時間尺度上來分析，2000—2019年黑龍江省20 a間2000—2006年干旱嚴重、2007—2013年干旱減弱、2014—2019年干旱震蕩減弱；TVDImax監測出黑龍江省2006年、2009年、2015年三年中極端干旱情況最重；20 a間TVDImean有顯著減弱趨勢而TVDImax未通過顯著性檢驗。分析20 a間TVDImean中干旱面積占比可知，全省中旱現象較為普遍。分析月內干旱情況可知，5月是黑龍江省干旱發生的最嚴重時期，6月是干旱期，7月是黑龍江省干旱最弱時期，8月是干旱較弱時期，9月也是干旱期以中旱為主。

(2) 從空間尺度上來分析，20 a重風險區主要分布在訥河市、甘南縣、齊齊哈爾市、龍江縣、林甸縣、泰來縣、大慶市、肇源縣和杜爾伯特縣。中風險區主要分布在西部地區、寶清縣、富錦市、友誼縣、集賢縣、勃利縣和寧安市。低風險區主要分布在北部、中部和東北部地區。分析逐月干旱空間特征：西部地區、寧安市、勃利縣、雞東縣、友誼縣、寶清縣和集賢縣等地區5月干旱發生頻率高強度大，西部部分地區6月持續高頻率高強度干旱，大慶市周邊及泰來縣、龍江縣、甘南縣、齊齊哈爾市、訥河市等地區9月干旱發生頻率高強度大。