海河流域农业干旱指数评估能力对比

王 瑶

(山东省临沂市兰陵县，山东 临沂 277700)

干旱作为一种自然灾害，发生频率高、持续时间长、影响范围广，对工农业生产、社 会经济及生态环境等方面造成的影响显著[1]。尽管干旱及其影响已受到社会各方面的广泛关注，但是由于干旱形成及其致灾机理的复杂性，目前对于干旱缺乏统一的定义。而在农业干旱定义方面尚未形成统一标准，目前研究中农业干旱常指由于外界环境、人类活动等因素导致作物体内水分 收支平衡被打破，由于水分亏缺而影响作物生长甚至造成产量损失的现象,本研究对多源遥感信息提取干旱指数进行了探讨，将进一 步推进遥感技术监测干旱的发展进程。

1 研究区概况

海河流域是山东省最大的河流之一。海河流域包括海河、滦河和吐谷海马池河。海河流域水资源呈扇形分布，水资源总量较少，降水时空分布不均匀。流域总面积31.8万km2，人均水资源占有量276m3，仅为全国平均水平的13%。海河流域耕地灌溉面积常年大于7.4×106hm2，节水灌溉方式趋于多样化。近年来，在人口规模、经济社会发展压力和气候的影响下，海河流域水资源衰减问题十分突出。水资源短缺、水环境污染和水生态恶化是各行各业面临的极其严重的问题，直接影响农业水资源的利用。

图1 海河流域示意图

文章选取的流域内部以及周边22个气象站点1960-2016年的平均气温和降水量数据均来自于中国气象科学数据共享服务网提供的中国地面气候资料月值数据集。

2 研究方法

2.1 土壤含水量距平指数

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

(1)

表1 基于 SMAPI 的旱涝等级划分

2.2 归一化旱情综合指数

Rhee(2010)年提出基于VI、LST和TRMM数据进行计算，从而得到适用于干旱区和湿润区的归一化旱情综合指数(Scaled Drought Condition Index，SDCI)指数，计算公式如下：

(2)

文章计算所采用的TRMM数据为3个月时间尺度的 TRMM数据。TRMM为降水速率，单位为mm/hr；TRMMmax和TRMMmin分别为降水速率最大值和最小值。权重的选择来自于Rhee的研究，选取在湿润区和干旱区均能达到良好评估效果的一组权重进行计算和分析[2]。SDCI的旱涝等级分布如表2所示。

表2 SDCI旱涝等级分布表

2.3 标准化降水蒸散指数

Vicente-Serrano(2010)提出了标准化降水蒸散指数( Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)，计算方法如下：

1)潜在蒸散量：

(3)

式中：T为月平均气温，℃；I为年热指数；m为系数；K为维度和月份函数的校正系数。

表2表明，应用完好性监测算法检测到周跳，然后利用多项式拟合的方法可以准确地计算周跳的值。对于不同大小的周跳都可以通过本文算法进行修复。

2)不同时间尺度上月降水量和潜在蒸散量的差值：

Di=Pi-PETi

(4)

式中：Di为不同时间尺度的净降水量。第j年第i月D，j取决于所选择的时间尺度k。例如，12 个月时间尺度上第 j 年第 i月的累积差计算公式为：

(5)

式中：Di，j为第j年第i月P和PET之差，mm。

3)利用对数逻辑斯特(log-logistic)概率分布标准化D序列，以获得SPEI指数序列，概率密度函数为：

(6)

式中：α、β和γ分别是尺度，形状和位置参数。

(7)

表3 基于SPEI的旱涝等级划分

3 研究结果

3.1 基于土壤含水量距平指数的农业干旱评估

将SMAPI值与SPEI-1、SPEI-3和粮食产量、受灾面积、绝收面积进行对比分析，验证该指数在海河流域的农业干旱评估能力。海河流域粮食产量分为夏粮和秋粮，夏粮的生长季为10月-次年5月，秋粮生长季为6-9月，存在着生长季年度和自然年度的不符合。因此本章计算以12月份为年度(-12)以10月份为年度(-10)和以9月份为年度的(-9)进行验证分析。

表4为海河流域SMAPI值与SPEI-1和SPEI-3相关系数。由表中可知，在不同时间尺度和不同年度下，SMAPI值与SPEI-3的相关系数大于SMAPI值与SPEI-1的相关系数，说明3个月时间尺度可以更好地反应农业干旱的情况。SMAPI-10与SPEI3-9的相关系数相对较高，为0.47，可能是由于土壤水分对于气象条件的变化存在一定程度的滞后效应。

表4 SMAPI值与SPEI-1和SPEI-3相关系数

表5为海河流域SMAPI值与粮食产量、受灾面积和绝收面积的相关系数。由表中可知，以10月份为年值的SMAPI-10与粮食产量距平和受灾面积的相关系数为最高，分别为0.443和-0.328，分别以SMAPI-10的年值可以较好的反映农作物受旱情况。

表5 SMAPI值与粮食产量、受灾面积和绝收面积相关系数

图2为海河流域秋季生长季SMAPI值与秋季粮食、SPEI-1和SPIEI-3的相关性。由图中表明，SMAPI与粮食产量的相关系数为0.3，与SPEI-1的相关系数为0.36，与SPEI-3的相关系数为0.46。SMAPI值在反映农业干旱方面存在一定的滞后效应可能导致生长季粮食评估能力有限。

(a)秋季粮食产量

3.2 基于归一化旱情综合指数的农业干旱评估

将SDCI值与SPEI-1、SPEI-3和粮食产量、受灾面积、绝收面积进行对比分析，验证该指数在海河流域的农业干旱评估能力，结果如表6和表7所示。SDCI-9与海河流域受灾面积的相关系数为-0.425；与绝收面积的相关系数为0.676，且通过0.05的显著性检验，表明以9月份为年度的SDCI值可以很好地反应海河流域农业干旱的情况。SDCI-12与SPEI1-12和SPEI3-12有良好的相关性，与SPEI3-9的相关系数最高为0.788且均通过显著性检验。不同时间尺度的SPEI值和不同年度的SDCI值在1个月时间尺度的相关系数高于3个月时间尺度的相关系数，可能是由于SDCI在计算过程中采用的降雨数据为3个月时间尺度。

表6 SDCI值与SPEI-1和SPEI-3相关系数

SDCI-9与海河流域受灾面积的相关系数为-0.425；与绝收面积的相关系数为0.676，且通过0.05的显著性检验，表明以9月份为年度的SDCI值可以很好地反应海河流域农业干旱的情况。

表7 SDCI值与粮食产量、受灾面积和绝收面积相关系数

3.3 农业干旱评估能力评价

由以上分析可知，在不同年度下SMAPI-10和SDCI-9可以较好的反映农业干旱情况。SMAPI值与SDCI值干旱评估能力评价如表8所示。

表8 SMAPI值与SDCI值干旱评估能力评价

表8将两种指数进行干旱能力评价。两种指数与SPEI-1、SPEI-3的相关系数相对较差，只能说明两种指数不能反应气象干旱。SMAPI-10在反映农业干旱方面可能存在一定程度的滞后效应，但对粮食产量的评估SMAPI-10较好。对受灾面积和绝收面积的评估中，SDCI-9的结果更好，说明SDCI指数可以更好地反映农业干旱的情况，也可以对农业旱灾的情况有较好的反映。

4 结 论

文章首先计算不同年度下的土壤含水量距平指数和归一化旱情综合指数，再将其与SPEI-1、SPEI-3、粮食产量数据、受灾面积和绝收面积进行相关性分析，确定适合各个指数的计算年度，最后通过两种指数的对比分析，确定两种指数的干旱评估能力并选择适合海河流域农业干旱评估指数，表明SMAPI-10与粮食产量距平和受灾面积的相关系数为最高，所以SMAPI-10的年值可以较好的反映农作物受旱情况。而在秋季生长季，SMAPI的评估能力相对不好，可能是由于SMAPI指数存在滞后性的原因。SDCI-9与海河流域受灾面积、绝收面积的相关系数相对较高，表明以9月份为年度的SDCI值可以很好地反应海河流域农业干旱的情况。