基于CLDAS数据的甘蔗干旱监测评估标准对比——以2011年广西干旱为例

陈燕丽，黄思琦，莫建飞，罗永明，蒙良莉，匡昭敏

(1.广西壮族自治区气象科学研究所，广西生态气象和卫星遥感中心，广西 南宁 530022；2.南京信息工程大学地理与遥感学院，江苏 南京 210044；3.南宁师范大学地理科学与规划学院，广西 南宁 530001)

引 言

甘蔗是制糖重要原料，在我国农业经济中占有重要地位，是南方地区经济发展的重要支柱和农民脱贫致富的主要来源。中国是世界上第三大甘蔗生产国，主要种植于广西、广东和云南，其中广西是最大的生产基地，2006年以来，其蔗糖产量在全国比重均超过60%[1]。旱灾是我国当前影响最严重、最普遍的农业气象灾害[2-3]，广西岩溶地区地质环境特殊，大气降水极易渗漏到地下深层成为深埋地下水，形成水土分离格局，从而导致地表农田极易受旱。目前，我国甘蔗种植以雨养作业为主，灌溉设施不完善，抗旱保墒能力差，干旱成灾率高[4]。同时，甘蔗大田期长，从3月下种到11月成熟，砍收可推迟到次年1月，田期最长可持续11个月，因此，不同季节的干旱都有可能对甘蔗生长造成影响，如春旱影响春植蔗下种、幼苗生长及宿根蔗发株；夏旱影响蔗茎生长速度和产量；秋旱影响蔗产量和糖分累积[5]。干旱已成为影响甘蔗生产最频繁、范围最广、损失最严重的自然灾害之一[6]。因此，探索甘蔗干旱客观、定量、精细化的监测方法，提高甘蔗干旱程度的评估能力，对于甘蔗生产和管理具有重要意义[7-8]。

目前，农业干旱监测研究主要有传统农业干旱监测和遥感农业干旱监测两大类，两类方法均构建了多种指标[9-16]，且部分指标已在甘蔗的干旱监测评估中得到较好的应用。其中，传统农业干旱监测指标有基于日降水量和日降水量小于5 mm日数构建的甘蔗干旱灾害指数[17]和气象行业标准《甘蔗干旱灾害等级》(GB/T34809—2017)中土壤相对湿度、水分亏缺率距平、形态3种甘蔗干旱等级指标等，气象行业标准中的监测指标成为甘蔗气象干旱定量化评估的重要依据[18]。由于不同土壤水分条件下甘蔗冠层光谱反射率在460、560 nm和近红外波段(760～1200 nm)存在显著差异[19]，利用热红外波段[20-21]、红外波段与红光波段的比值[22]、近红外和短波红外波段组合[23]等构建的指标均可有效判识甘蔗水分状况。如归一化植被指数(NDVI)[24]、植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)[25]、温度植被旱情指数(TVDI)[26-27]、作物水分胁迫指数(CWSIE)[28-29]。此外，土壤水分条件与甘蔗叶片叶绿素含量高低密切相关[30]，通过遥感反演叶绿素含量可以间接反映甘蔗水分盈亏状况[31]。因此，AVHRR[20,24]、MODIS[25,27]、Landsat[26,29]等卫星遥感数据及雷达资料[32-33]已广泛用于甘蔗区域性干旱监测评估中。

然而，传统农业干旱监测方法是基于站点气象观测资料或人工实地观测数据(如土壤墒情、植株长势等)，干旱监测在小范围内准确度较高，但区域尺度上评估结果与实际出入较大，而遥感探测受云雨天气影响，难以获取我国南方甘蔗主产区晴空资料(秋季除外)，在甘蔗干旱监测评估中受到很大限制。国家气象信息中心从2013年11月开始发布陆面数据同化系统CLDAS(China Meteorological Administration land data assimilation system)，可提供时空连续、分辨率较高的土壤体积含水量，该数据不受天气影响，已在多个地区应用于干旱监测[34-35]。本文利用CLDAS资料，结合世界土壤数据库HWSD (harmonized world soil database)土壤属性数据和遥感资料提取的甘蔗种植区本底信息，推算土壤相对湿度，并对广西甘蔗种植区典型干旱过程进行监测评估，拟为改进和提供基于多源空间信息的客观、定量、精细化的甘蔗干旱监测评估探索一种新的有效途径。

1 研究区概况

广西地处我国华南地区，地理位置介于104°26′E—112°04′E、20°54′N—26°24′N之间，属亚热带季风气候，气候温和、阳光充足、雨热同季，年均气温在16～23 ℃之间，年降雨量1500～2000 mm，是我国最大的蔗糖生产基地。区内90%以上甘蔗主要种植在无灌溉条件的旱地、坡地和丘陵山地，主要分布在广西中部和西南部(图1)，包括崇左、南宁、柳州、来宾、百色、河池、北海、钦州、贵港和防城港10市(区)。甘蔗一般于3月开始播种，5月进入分蘖期，6—10月为茎伸长期，11月成熟。

图1 广西甘蔗种植区和农业气象站分布Fig.1 The distribution of sugarcane planting area and agro-meterological stations of Guangxi

2 资料与方法

2.1 资 料

使用2011年国家气象信息中心研发的陆面数据同化系统CLDAS土壤体积含水量产品、联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)建立的全球土壤数据集HWSD以及广西15个农业气象观测站(图1)土壤相对湿度逐旬观测资料(个别站点数据存在缺测)、农业部甘蔗受旱面积统计资料。

CLDAS土壤体积含水量数据集是利用数据融合同化技术，对地面观测、卫星监测、数值模式产品等多种数据源进行融合，数据范围覆盖整个东亚地区，格点分辨率为0.0625°×0.0625°，时间分辨率为1 h，包括5个深度：0～5、0～10、10～40、40～80、80～200 cm。该产品已通过中国气象局2012年业务运行的自动站观测数据进行了验证，相关系数0.8922，偏差0.0356%，均方根误差0.037%[34]，是一套质量稳定可靠的土壤湿度格点化产品。其中，用于验证的自动站数据已经过筛选和简单质量控制，对观测时间不连续、观测次数稀疏的站点进行剔除，同时考虑土壤中冰水的影响，剔除冬季观测资料，最终选出100～300 d的数据用于验证。

甘蔗根系主要集中在0～50 cm深度范围，现行的《农业干旱等级》和《甘蔗干旱灾害等级》考虑的土层深度也是0～50 cm(播种期和苗期除外)，因此，参考CLDAS研发团队研究成果[34]，利用0～10、10～40、40～80 cm三个深度产品数据计算0～50 cm深度土壤层平均体积含水量。计算公式如下：

(1)

式中：SM为0～50 cm的平均土壤体积含水量(g·cm-3)；SM1、SM2、SM3分别为0～10、10～40、40～80 cm的平均土壤体积含水量(g·cm-3)；Z1、Z2分别是0～10、10～40 cm深度土层对应的厚度(cm)，分别为10、30 cm；Z为甘蔗根系集中的最大深度(cm)，为50 cm。其中，Z1/Z、Z2/Z、(Z-Z1-Z2)/Z分别表示各层所占的权重，通过计算别为0.2、0.6、0.2。

HWSD数据集来源于“黑河计划数据管理中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)，空间分辨率1 km×1 km，土壤分为0～30、30～100 cm两层，直接提供土壤容重参数，而田间持水量则采用KOREN等[36]建立的以砂粒、黏粒百分含量及土壤质地参数作为输入量的土壤转换函数进行估算。该数据集已成功应用于植被水分利用效率估算[37]、流域径流模拟[38]、生态承载力[39]、干旱植被分布模拟[40]等研究。

与0～50 cm CLDAS土壤体积含水量计算方法相似，需考虑不同土层权重，将上述两层田间持水量插值到0～50 cm深度，计算公式为：

(2)

式中：fc为0～50 cm深度的土壤田间持水量(%)；fc1、fc2分别为0～30、30～100 cm深度平均土壤田间持水量(%)；Z为甘蔗根系集中的最大深度(cm)，为50 cm，而Zt是0～30 cm深度土层对应的厚度(cm)。经计算，上、下层的权重分别为0.6、0.4。

2.2 土壤相对湿度的计算

为便于数据计算，利用双线性内插法将CLDAS数据重采样为1 km×1 km。土壤相对湿度的计算公式为：

(3)

其中：

(4)

式中：RHs为土壤相对湿度(%)；ω为土壤重量含水量(%)；SM为土壤体积含水量(g·cm-3)；ρ为土壤容重(g·cm-3)；fc为土壤田间持水量(%)。

2.3 干旱等级划分参考标准

参考中国气象行业国家标准《农业干旱等级》和《甘蔗干旱灾害等级》的指标划分标准(表1)，对广西GLDAS土壤相对湿度进行干旱等级判定。

表1 干旱等级划分标准Tab.1 Classification standards of drought grade 单位：%

3 结果与分析

3.1 CLDAS土壤相对湿度数据检验

广西农气站土壤取样时间通常为10:00(北京时，下同)，因此对2011年广西15站土壤相对湿度逐旬观测数据和同期10:00 CLDAS推算的土壤相对湿度数据计算相关系数r、标准方差STDEV及均方根误差RMSE(表2)，发现相关系数r在0.62～0.87之间，其中苍梧、扶绥、河池、沙塘4站相关性较高，r大于0.8；RMSE在7.9%～16.7%之间，贵港、来宾、都安、桂林4站误差较小，均小于10%。总体来说，CLDAS推算的土壤相对湿度与实测值相关性较好，可以利用CLDAS资料反演的土壤相对湿度对甘蔗进行干旱监测。

3.2 2011年广西甘蔗干旱监测结果对比

2011年7月1日至9月28日，广西各地降水量120.0～913.7 mm，全区平均气温27.7 ℃。与常年同期相比，大部地区降水偏少2～7成，气温偏高0.5～1.5 ℃，降水量偏少、气温偏高导致广西出现大范围干旱。

表2 2011年CLDAS反演的10 cm土壤相对湿度与农气站实测值的相关性Tab.2 The correlation coefficients between the retrieved relative soil moisture of CLDAS at 10 cm depth and the observation from agro-meteorological stations of Guangxi in 2011

注：**表示通过0.01的显著性水平检验

利用CLDAS推算的0～50 cm土壤体积含水量、土壤容重和HWSD推算的0～50 cm田间持水量数据，计算0～50 cm深度土壤相对湿度，分别参照中华人民共和国国家标准《甘蔗干旱灾害等级》和《农业干旱等级》，制作旱情最严重时期9月旬干旱等级空间分布图(图2)。可以看出，两种标准的干旱评估结果具有较大的空间相似性，9月上旬基于《甘蔗干旱灾害等级》标准监测的干旱主要分布在广西西北角，最高等级达到重旱，中旬旱情发展缓慢，面积略有增大，至下旬干旱发展迅速，范围明显扩大，而《农业干旱等级》标准监测的干旱面积上、中、下旬变化不大，也集中在西北角，9月上、中、下旬两种标准评估结果的相关系数分别为0.88、0.87、0.79。据农业部灾情统计数据显示，2011年9月8日广西甘蔗受灾面积5.93万hm2；9月28日受灾面积21.62万hm2，而《甘蔗干旱灾害等级》与《农业干旱等级》两种标准的评估结果均低估了旱情，误差百分率分别在45%～62%、92%～95%之间，且《农业干旱等级》标准反映的旱情更轻(表3)。因此，结合旱情普查数据，对CLDAS推算的土壤相对湿度的干旱等级指标进行调整，见表1。

图2 基于《甘蔗干旱灾害等级》(上)与《农业干旱等级》(下)标准的广西2011年9月逐旬干旱等级空间分布Fig.2 The spatial distribution of drought grades based on ‘drought disaster grades of sugarcane’ (the top) and ‘agricultural drought grades’ (the bottom) standards in early, middle and late September 2011 in Guangxi

表3 2011年3种干旱等级指标监测的广西甘蔗干旱面积和农业部统计数据对照Tab.3 Comparison of sugarcane drought area in Guangxi based on three drought monitoring indexes and statistical information of Ministry of Agriculture in 2011 单位：hm2

图3 2011年6月下旬至10月上旬基于CLDAS甘蔗干旱灾害等级指标监测的广西干旱空间分布Fig.3 Drought distribution based on CLDAS sugarcane drought disaster grade index from late June to early October 2011 in Guangxi

CLDAS甘蔗干旱调整指标评估结果(图3)显示，从6月下旬开始广西西北角首先出现旱情，而后旱情发展缓慢，未波及到甘蔗种植区，7月下旬旱情快速发展，西南部甘蔗种植区出现大面积的轻旱；随后旱情出现缓解，但西北角的旱情仍持续，至8月下旬，甘蔗主产区以轻旱、中旱为主，且影响范围不大。该时期甘蔗正处于茎伸长期，是甘蔗需水量最大时期。干旱会导致甘蔗叶片出现不同程度萎蔫，降低光合作用强度，严重干旱将影响茎节伸长，从而降低产量。9月上旬开始，干旱在蔗区影响范围开始逐渐扩大，至下旬几乎辐散了整个蔗区，部分种植区干旱升到重旱。该时期甘蔗生长开始进入糖分转蔗化积累阶段，适度干旱有利于糖分转换，但土壤水分过少则不利于甘蔗生长发育和产量形成。10月上旬，蔗区旱情全面缓解。与灾情统计相比，CLDAS调整后的干旱指标对此次干旱过程评估结果较理想，绝对误差百分率小于8%(表3)。总体而言，调整后的干旱指标可以较为客观地反映此次干旱的发生、发展及缓解过程。

4 结论和讨论

(1)CLDAS反演的土壤相对湿度与农气站实测值有较好的一致性，两者的相关系数在0.62～0.87之间(通过0.01的显著性检验)，RMSE在7.9%～16.7%之间，可用于广西甘蔗旱情监测。

(2)基于《农业干旱等级》、《甘蔗干旱灾害等级》标准的干旱监测结果均低估了旱情，尤其《农业干旱等级》低估严重，而调整后的CLDAS干旱监测指标可以较好地反映旱情，与农业部灾情统计结果的绝对误差百分率在8%以内，且能够较为客观地反映此次干旱的发生、发展及缓解过程。

《农业干旱等级》和《甘蔗干旱灾害等级》两标准中的土壤水分数据是实际观测值，利用这两种标准对CLDAS数据干旱评估的结果与实际出入较大，这与CLDAS数据对实测资料代用的准确性有关。尽管CLDAS反演的土壤相对湿度与实测值有较好的一致性，但由于CLDAS资料格网为1 km，无法细致表现地形复杂程度，在丘陵、山地等区域对土壤湿度表现不够理想。利用HWSD数据计算的田间持水量存在上层(0～30 cm)偏大、下层(30～100 cm)偏小的现象，由其推算的0～50 cm田间持水量与实际存在不同程度的偏差。上述因素都是影响CLDAS干旱监测精度的原因。

依据《农业干旱等级》、《甘蔗干旱灾害等级》和修订的CLDAS干旱等级指标的评估结果差异较大，因此针对不同数据需制定合理的分级标准才能实现对干旱的客观评估。CLDAS甘蔗干旱等级指标的划分参考了现行的国家标准，并结合灾情普查数据，对指标进行调整，干旱监测结果较理想。下一步研究将结合长时间序列灾情普查数据，针对甘蔗不同生育期特征调整干旱分级指标可能是提高干旱监测精度的有效途径。