基于时间序列GLASS LAI数据的四川省干旱特征研究

李蕾　刘素红　周兆明　周公器

摘 要：利用我国自主生产的叶面积指数产品GLASS LAI定义叶面积指数距平百分率作为干旱指标，对四川省2006年夏季发生的干旱事件进行分析，将结果与基于降水距平百分率识别的干旱特征进行比较。结果表明GLASS LAI可以反映干旱分布及严重程度，在东部盆地的效果要优于西部山区的效果，在东部盆地，叶面积指数距平对旱情严重程度的反应偏轻。由于叶面积指数变化受地形影响严重，在以后的工作中，可以将高程作为一个参数设计叶面积指数干旱指标，也可以与其它数据结合，构造综合干旱指标，以提高干旱特征识别精度。

关键词：干旱 时间序列 GLASS LAI 叶面积指数距平百分率

中图分类号：P461 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）007-123-02

1 引言

目前，干旱已经成为全世界范围内普遍发生的自然灾害，它作为一种气象灾害，长期困扰着工农业生产。近年来，随之工农业发展，我国干旱发生的频率以及危害程度都有所加重，已经成为了制约我国经济持续发展的最大瓶颈。因此，干旱动态和大范围的监测对保障国家粮食安全和区域的可持续发展具有十分重要的意义。

最开始主要是利用降水、气温等气象资料，借助数学方法建立多种干旱指标实现对干旱的监测，如降水距平百分率，帕默尔干旱指数等。近年来随着遥感技术的发展，其宏观、实时的优势为干旱监测开辟了新的途径。众多研究人员利用不同的植被指数、能量平衡原理等实现了对干旱的监测，并取得一系列成果。

叶面积指数（LAI）作为陆地植被的一个重要结构参数，相较于NDVI，EVI等植被指数更能定量的反映植物的长势信息。GLASS LAI是我国863重点项目“全球陆表特征参量产品生产与应用”生产所得，属于我国拥有自主知识产权的高质量遥感数据，时空和空间精度都要优于其他同类产品，且在生产时进行了去云雪影，填补缺失值以及滤波等处理工作，在实际应用的时候可以减少一些可能增加误差的预处理。如果将它应用到干旱特征研究中，能够提高对干旱特征认识的准确性，这对我国遥感数据的实际应用具有极大推动作用，且对我国的生态保护有很大的积极作用。本文利用GLASS LAI数据定义叶面积指数距平作为干旱指标，对研究区的干旱事件进行监测，与降水距平百分率获得的结果进行比较，验证GLASS LAI在干旱特征研究中的有效性。

2 研究区和数据

2.1 研究区概况

四川省地势西高东低，由西北向西南倾斜。以龙门山-大凉山一线为界，东部为四川盆地及盆缘山地，西部为川西高山高原及川西南山地。境内最低海拔仅70余米，与海拔最高处相差7400米以上，地表起伏悬殊。

2006年四川省大部分地区发生了夏旱连伏旱，是四川省有记载以来最为严重的特大干旱。这次干旱持续时间长，影响范围广，旱情波及省内21个州市，139个县市区。大部分地区伏旱期长达50天，重灾区主要分布在盆地中东部。其中，南充、遂宁、广安等地旱情最为严重，伏旱期长达70天。

2.2.1 GLASS LAI数据

GLASS LAI数据是国家863重点项目“全球陆表特征参量产品生产与应用研究”发布的30年（1982-2011年）叶面积指数遥感产品数据集，时间分辨率为8天，1982年至1999年的叶面积指数产品基于AVHRR数据生产，空间分辨率为5公里？公里；2000年至2011年的叶面积指数产品基于MODIS数据生产，空间分辨率为1公里？公里，经过国际通用站点测量数据验证，其验证精度优于MODIS叶面积指数标准产品，经过严格的质量控制，数据具有时间序列上连续、空间上完整等优势。

2.2.2 气象站点降水数据

本文选用的降水数据集由中国气象局提供，它主要包括分布在中国大陆区域的756个气象站点的日降水数据，时间跨度为1951-2009年。这些站点大部分分布在中国的中部和东部地区，在新疆，青海和西藏等西部地区分布较为稀少。四川省共分布着遂宁，南充，雅安等53个气象站点。

3 方法与结果

本文在对四川省2006年干旱事件的研究中，分别计算降水距平百分率与叶面积指数距平，将两种方法获取的干旱特征与实际情况相比较，考察GLASS LAI数据在干旱特征研究应用中的可用性。

3.1 降水距平百分率-Pa

降水距平百分率是表征某时段降水量异常的方法之一，可以反映由于降水异常引起的干旱，本文利用降水距平百分率（Pa）的大小来作为干旱轻重的指标，并根据四川降水实际对降水距平百分率等级进行调整，确定月尺度干旱判定指标。其计算公式为：

（1）

式中：P为某时段降水量，P为计算时段同时期气候平均降水量。

根据降水距平百分率获取的干旱分布图见图1。

3.2 叶面积指数距平百分率-DLAI

LAI受到水分影响十分明显，降水丰沛，则LAI高；干旱少雨，则LAI低。时间序列上的LAI平均值可以反映出土壤水分状况，缺水时，植被生长受到抑制，造成当时LAI值较正常值偏低，本文定义了叶面积指数距平百分率反映土壤偏旱或偏湿的程度，用来确定各地的旱情等级。

叶面积指数距平百分率（DLAI）由GLASS LAI数据直接计算获得，计算公式如下：

DLAI= （2）

其中，为2006年第i时刻的LAI值，作为背景参考值是2000年-2010年第i时刻的LAI平均值。按照正距平到负距平关系，划分为湿润到特旱。

根据叶面积指数距平百分率获取的干旱分布图见图2。

3.3 结论

从图1（a）可以看出，在2006年6月，四川省东北部区域降水偏少，南充、雅安和广元附近地区旱情严重，四川省西部山区降水充沛；从图2（a）可以看出叶面积指数距平指示的干旱区域主要分布在四川盆地西北边缘地带，主要集中在广元，阆中，雅安，乐山附近，西部山区也呈现出干旱的状况。

从图1（b）可以看出，7月旱情严重区域东移，集中在遂宁，南充和资阳附近，盆地西北边缘旱情缓解，西部山区轻旱区面积扩大；从图2（b） 可以看出叶面积指数距平指示的干旱区域逐渐向东部转移，集中在了盆地的东部和南部，广元等地旱情缓解。与6月比较，中部旱区面积扩大，但严重程度下降。

从图1（c）可以看出，8月旱情加重，除北部小区域湿润外，四川省其它地方处于干旱状态，尤其是东部区域的重旱区面积扩大，西部山区的旱情也有加重的趋势；从图2（c） 可以知道叶面积指数距平显示四川省旱区整体有扩大的趋势，且中、东部旱情在8月逐渐看出，四川省西北部石渠站点附近出现新的重旱区。

通过叶面积指数距平百分率与降水距平百分率两种指标的比较，基于GLASS LAI数据的叶面积指数距平百分率可以反映四川省2006年夏季的这次干旱事件，东部地区旱情的识别准确度要高于西部山区，在东部盆地，叶面积指数距平对旱情严重程度的反应偏轻。对于降水距平百分率显示湿润的西部山区，叶面积指数距平也反应为干旱，可能是降水数据插值造成的。在计算降水距平百分率时，先用简单克里金插值法将离散的气象站点数据进行了插值处理，这种插值法仅考虑二维空间内的分布，没有考虑高程的影响，而气象数据的实际分布不仅受经纬度的影响，同时受高程影响。四川省东西部高差较大，且在西部山区存在雪山，地形对降水实际分布影响更大，这就造成了插值结果有效性偏低。

4 总结

降水距平百分率和叶面积指数百分率在指示干旱时，基本可以很好的匹配。对于有些降水距平百分率和叶面积指数反映结果不一致的现象，可能原因是：降水分辨率较为粗糙，且在计算降水距平百分率时先对降水数据进行了插值计算，降水数据的分布除受经纬度的影响外，受高程影响也较大，但是在插值时没有将高程的影响考虑进去，造成在高差较大区域插值结果有效性降低，这就造成在指示干旱时存在一定误差。总体上来说，可以应用GLASS LAI数据对干旱特征进行研究。

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