基于WebGIS的湖北省干旱监测系统的设计与应用

为了对湖北省干旱灾害进行有效的监测,研究开发了一个基于WebGIS的湖北省干旱灾害监测与分析系统,应用GIS技术对无测站地区气象因子进行精细化模拟,采用降水距平百分率(Pa)、相对湿润度指数(Mi)、标准化降水指数(SPI)、综合干旱指数(Ci)、Palmer(PDSI)干旱指数这五种干旱指标来监测湖北省旱情;经过运行检验,本系统能对湖北省的干旱情况进行有效地监测,其运行速度快、旱情诊断准确,将在干旱监测业务中发挥较大作用。     

喀斯特峡谷区干旱灾害下的水资源工程性保障研究——以花江石漠化综合示范区顶坛小流域为例

选取贵州花江石漠化综合示范区顶坛小流域,采用Palmer干旱指数来确立旱度指标,分析降水量、蒸散量、径流量和土壤有效水分储存量来反映当地的水文情况,提供干旱信息,为干旱的规划、监测和预报提供依据.结果表明,示范区现有水利工程不够科学合理,水利设施不配套,应对干旱极端气候的工程性保障手段不足.干旱会加剧石漠化.根据花江峡谷区地表水资源丰富这一特点,用管路将现有水利工程进行优化配套,建立管网状微型水利系统,并对北盘江这一地表河流的水进行逐级抽提,通过石漠化综合治理工程的实施,减缓地方性工程性缺水,增进水利设施在干旱灾害下的应急调控能力,增进水资源在灾害下的可持续利用性.     

女儿寨湿润小流域土壤干旱指数模型分析

从土壤水分平衡原理出发,以降水量、温度和小流域水文因子等为基础,建立了土壤干旱指数模型,利用女儿寨小流域气象站的资料,计算小流域内土壤干旱指数,划分了干旱等级,并分析了土壤干旱的时空分配特征。     

基于CERES-Maize模型的玉米水分关键期干旱指数天气保险：以陕西长武为例一

水分关键期干旱是影响玉米生长和产量的主要限制因子,构建此时期玉米干旱损失模型,研究干旱指数天气保险,对于合理设计天气指数保险和解决目前传统农业保险的困境,转移农业气象灾害风险具有重要意义。针对作物特定阶段单因子气象灾害影响难以剥离的问题,本研究在西北农林科技大学旱作农业长武试验站进行了连续3a的雨养玉米观测试验,利用田间试验数据(玉米生长发育数据、气象数据、土壤数据和田间管理数据)对CERES-Maize模型进行参数校正和验证,模拟玉米水分关键期(6月21日-8月31日)干旱对生长和产量的影响,构建干旱损失模型;依据长武1990-2019年的气象数据,利用EasyFit软件筛选出玉米水分关键期干旱指数最优分布模型,模拟干旱发生概率;结合干旱损失模型,利用纯费率精算方法厘定玉米水分关键期干旱指数保险费率;采用投影寻踪的统计方法,设计干旱指数保险赔付方案。结果表明,CERES-Maize模型校正和验证的平均绝对相对误差ARE和相对均方根误差RRMSE都小于10%,符合作物模型模拟精度的要求;模拟的干旱指数(DI)与玉米减产率(y,%)间呈显著的线性函数关系,即y=-0.55DI+107.17;Log-logistic模型对干旱指数分布的拟合精度最高,Anderson-Darling(AD)检验值仅为0.20,轻旱、中旱、重旱和特旱发生的概率分别为9.75%、5.90%、3.71%和3.50%。基于Log-logistic模型厘定的玉米水分关键期干旱指数保险费率为5.6%。在玉米生长水分关键期,干旱指数保险的起赔点为DI=185,DI≤185时,进行分级赔付。     

湿润地区土壤干旱指数模型分析

从土壤水分平衡原理出发,以降水量、温度和区域水文观测等因子为基础,建立了土壤干旱指数模型。利用重庆市34个气象站点的观测资料,计算不同地区的土壤干旱指数,划分干旱等级,并分析了土壤干旱的空间分布特征。     

中国西南地区干旱对玉米产量影响评估方法

为研究干旱对西南地区玉米产量的影响,该文根据气候相似、发育期相近、农业生产水平相当的原则将西南地区玉米种植区分成6个亚区,利用1961-2010年西南地区63个代表站点逐日气象资料,计算逐旬水分盈亏指数,建立逐旬干湿指数,并基于旬干湿指数建立玉米干旱累积指数,同时结合玉米单产资料,构建玉米干旱产量损失评估模型。结果表明,玉米生育期内旬干湿指数与该旬的土壤湿度相关性较好;西南6个亚区玉米干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,通过代表站、西南干旱年玉米干旱累积指数与干旱产量损失间的统计分析,两者之间具有显著的相关性,检验水平F均在0.05以上。模型能较准确地评估玉米发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。     

联合改进TOPMODEL和PDSI的半干旱区干旱评估模型构建

针对近年来半干旱区春旱不断,严重影响粮食产量,而应用于半干旱区的分布式水文模型和干旱评估模型较少且普遍存在物理基础不强、通用性较差的现状,该文以松嫩平原北部半旱区典型流域为依托,研发半干旱区栅格型水文模型及旱情评估模型。该水文模型的产流过程是运用格子波尔兹曼方法(Lattice Boltzmann method,LBM)建立的非饱和带和饱和带水流运动数值模块,而汇流过程则运用LBM方法求解坡面和河道水流运动方程建立的汇流数值模块,在栅格区域内各模块按松散耦合方式构建了基于LBM的栅格型TOPMODEL(LBMGTOPMODEL)。从水文循环角度,结合水文模型LBMGTOPMODEL和帕默尔干旱指数(Palmer drought severity index,PDSI),通过模拟半干旱区典型流域洮儿河的水循环过程各要素的时空变化来建立半干旱地区的干旱评估模型。结果表明:由次洪模拟得径流相对误差绝对值平均值为4.45%、洪峰流量相对误差绝对值平均值为5.00%、确定性系数均值为0.76,可得构建的LBMGTOPMODEL水文模型能较好地模拟洮儿河流域水文循环过程;气象、补水、径流、失水和气候特征等气象水文常数均呈现出一定空间分布状态,其中气候特征常数分布在0~7.23,差异性明显;气象水文常数均值随着计算时段的取值而变化;应用构建的半干旱区评估模型对研究区的干旱情况进行了评估,评估结果与洮儿河流域实际情况接近;将构建的干旱评估模型评估的干旱情况和单一因素干旱指标降水距平指数计算的干旱情况与实际情况相对比,得出基于分布式水文模拟的PDSI指标能更好地反映水文过程中多种因素对干旱的影响和干旱的时空演变过程,为旱情评估提供参考。     

华北冬小麦干旱产量损失评估方法

根据气候相似、农业生产水平相近的原则将华北分成15个亚区,利用1970-2010年华北逐日气温和降水资料计算逐日综合气象干旱指数（CI指数）,采用线性内插法将相邻土壤墒情观测资料处理成逐日数据,通过对比逐日CI指数与土壤墒情资料,分区域和发育阶段对冬小麦发生干旱时的CI指数评判标准进行订正,并基于该指标建立冬小麦干旱累积标准指数,同时结合冬小麦单产资料,构建冬小麦干旱产量损失评估模型。结果表明,冬小麦生育期内CI指数与对应的土壤墒情变化趋势基本一致;各亚区修订后的冬小麦干旱指标均与直接用CI指数判别干旱的指标存在较大差异,且不同亚区冬小麦干旱指标不一致,其中豫西、鲁北、鲁东南、京津、豫中东干旱指标较小,鲁中、冀东北、冀中、冀南干旱指标较大;华北15个亚区冬小麦干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,冬小麦干旱累积标准指数与干旱产量损失具有显著的相关性,其中京津、晋中、晋南、鲁中、鲁东南、豫西等亚区的模型历史评估结果与对应的干旱产量损失相关性显著。模型能较准确地评估冬小麦发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。     

基于干旱风险的西藏青稞保险费率厘定及预测

以西藏青稞主要种植区为例，基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型，并进行干旱灾害风险评估及区划，利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率，在风险区划结果基础上修正纯保险费率，再结合改进GM(1,1)模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明：(1)基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势，基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。(2)各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%～9.79%，相差不大；修正后的纯保险费率介于1.86%～17.02%，相差较大。(3)基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点，基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。(4)首次利用改进GM(1,1)模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升，上升...     

MODIS干旱指数结合RBFNN反演冬小麦返青期土壤湿度

土壤湿度是农业干旱信息最重要的表征因子,它的反演对区域乃至全球农业干旱监测及预报都具有重要意义。该文基于MODIS遥感干旱监测指数构建了冬小麦返青期土壤湿度的评价指标体系,在此基础上,结合径向基函数神经网络(RBFNN)协同反演农地土壤湿度。首先,针对单一利用遥感干旱指数反演土壤湿度具有一定的局限性问题,选取监测土壤含水量、作物需水形态变化、冠层含水量、冠层温度等参量的遥感干旱监测指数作为综合评价指标;并利用实测土壤湿度作为验证标准,从原始遥感干旱监测指数中选取出适宜的指标集;然后,以选取的评价指标集为输入层,以实测土壤湿度作为输出层的输出,构建RBFNN的农地土壤湿度反演模型。研究结果表明:应用在河南省冬小麦返青期时,基于MODIS遥感干旱监测指数与RBFNN协同反演的土壤湿度模型具有较好的反演效果;模型的评价指标集与10 cm深度的土壤湿度相关性更好,而且能综合多通道遥感信息来反映土壤湿度的变化;模型的平均预测精度达到93.27%,与BP-NN和线性回归反演模型相比,反演精度分别提高了2.92和9.97百分点;模型回归分析相对1:1斜线的偏差最小;相关系数为0.846 49,回归决定系数为0.862 6。研究结果可为区域土壤湿度的遥感反演提供新的案例参考。     

1961-2010年陕甘宁农区干旱变化规律及其对小麦潜在产量的影响

干旱作为一种典型的气象灾害事件,对人类生产生活带来了极大影响。近几十年来,随着气候变化不断加剧,干旱的变化规律及对作物生长影响的变化趋势已成为气候变化影响研究的重要组成部分。该文选择中国陕甘宁农区为研究区,利用帕默尔干旱指数(Palmer drought severity index,PDSI)分析了1961-2010年干旱强度及频率的变化趋势,并研究了不同月份干旱的变化趋势;在此基础上,依托EPIC(environmental policy integrated climate)模型分别模拟了冬小麦、春小麦在雨养和充足灌溉条件下的作物生长过程,通过两种模拟情景的差异研究降水亏缺所导致干旱对作物潜在产量影响的变化趋势。研究发现:1961-2010年,中国陕甘宁农区年均PDSI呈现明显的下降趋势,并且年内重度干旱月份数(PDSI-3.0)出现了明显的增长趋势,干旱发生频率上升,强度增强。尤其在4、5、7月,由于降水量明显下降,PDSI的下降趋势最为明显。相比而言,冬小麦种植区PDSI的变化幅度较大。通过分析EPIC模拟结果发现,近50 a,研究区大部分站点干旱导致的作物减产量均出现不同程度的上升,并且空间分布格局与PDSI变化趋势分布相同,研究区中部地区作物产量的减产幅度明显大于其他地区。     

Y干旱指数在冀东春旱监测中的应用

利用唐山地区3个国家基准站1971—2000年的春季逐日降水、日最高气温资料,从干旱实时监测气象服务的需要出发,考虑了近期降水、土壤底墒（前期降水）和气温三种要素,计算Y干旱指数,并制定了干旱等级标准。对Y干旱指数与土壤湿度干旱指数、降水百分率干旱指数进行了同期对比分析;利用没有参加干旱指标划分的2006、2007年春季的土壤湿度资料对制定的干旱指标进行检验。结果表明,Y干旱指数对冀东春旱具有很好的监测能力,Y干旱指数能够客观的反映唐山地区春季各月的干旱状况,并填补了土壤湿度监测的盲区,能较好的划分唐山地区春季干旱趋势和等级;在一段时间内降水时空分布均匀的情况下,用降水距平百分率干旱指数进行监测,效果较好。在2006—2007年的检验中,Y干旱指数与土壤干旱指数表现一致,在没有土壤测墒的地区和时段,利用Y干旱指数可代替土壤湿度监测,实现干旱无缝隙监测。     

基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测

HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的?HJ-1A/1B?CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数（MPDI,PDI）与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

甘肃省冬小麦水分盈亏指数的改进及其应用

冬小麦是甘肃省主要粮食作物,水分是限制该省旱作冬小麦生产最主要的因素,降水时空分布不均造成冬小麦干旱常年发生,因此准确监测甘肃省冬小麦干旱及定量评估灾害损失可为决策部门制定农业防灾减灾措施及保障区域粮食安全提供科学依据。利用甘肃省1981—2014年3个农业气象观测站土壤水分和冬小麦生育状况观测资料,38个冬小麦种植县气象资料、产量资料及干旱灾情资料,考虑冬小麦休闲期土壤储水及生育期水分盈亏量修订了作物水分盈亏指数,修订后作物水分盈亏指数与土壤储水、冬小麦产量要素和产量损失相关性较高,能客观、准确、定量地反映干旱对甘肃冬小麦产量的影响;利用水分盈亏指数分别建立冬小麦产量要素和产量损失评估模型。结果表明:产量要素评估模型均通过0.01水平显著性检验,产量损失评估模型大部分通过0.05水平显著性检验。产量要素评估模型回代结果与冬小麦产量要素实测值间均通过0.01水平的F检验;产量损失评估模型验证结果表明,68.4%种植县通过0.05水平F检验,基本能准确评估全省大部分地方干旱对冬小麦产量造成的损失。修订后作物水分盈亏指数能客观反映甘肃省冬小麦干旱,建立的评估模型能准确评估干旱对冬小麦造成的损失,具有一定的应用价值。     

基于综合干旱指数的毛乌素沙地腹部土壤水分反演及分布

为了克服单一干旱监测指数在复杂覆盖类型的适用性问题,以复杂覆盖类型的毛乌素沙地腹部乌审旗为例,在传统归一化干旱指数(normalized difference drought index,NDDI)、土壤湿度监测指数(soil moisture monitoring index,SMMI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation drought index,TVDI)3个单一干旱监测指数的基础上,通过层次分析法确定各指数的权重,结合野外不同覆盖类型实测的土壤含水率数据,分别进行回归分析,建立多指数综合干旱监测模型,基于此模型分析研究区表层土壤水分的空间分布。结果表明:3个单一干旱指数在一定程度上均能客观反映旱情特征,与表层土壤含水率呈现不同程度的负相关,温度植被干旱指数相关性最好为0.604。引入结合多指数的综合干旱监测指数模型,在8月、9月草地和沙地与表层土壤含水率指数模型的决定系数R2均在0.7以上,高于基于单一指数模型的拟合精度。基于该模型,研究区研究区表层土壤含水率整体较低,体积含水率不高于0.15 cm~3/cm~3的面积分别占96.47%(8月)和94.8%(9月)。总体上从东到西,由北到南土壤含水率逐渐降低,与实测表层土壤样本的描述性统计结果有较好的空间一致性。     

基于MODIS的河南省遥感干旱监测研究

基于遥感的大面积干旱监测发挥着重要作用,但多种不同的遥感干旱指数在不同区域的空间适应性研究相对较少。利用MODIS数据分别计算归一化植被指数、距平植被指数、植被状态指数和温度状态指数等,并结合传统气象干旱指数分析近10a来河南省的干旱情况。结果表明,2000—2009年有6a发生了不同程度的干旱,其中豫北和豫西地区的干旱程度严重,遥感干旱监测的结果与气象干旱指数基本一致;分析了河南省不同区域和时段内基于遥感的干旱指数与气象干旱指数的相关性,总结出4种基于遥感的干旱指数在时空格局中的适用性,为干旱监测提供技术支持。     

基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。     

利用费歇尔准则判别荔枝花芽分化期

海南岛荔枝花芽分化的早晚受气温高低和干旱情况的综合影响，为了能够对其实施预报，本文利用费歇尔准则，根据低温条件和干旱指数两因子建立了“妃子笑”荔枝花芽分化期的判别模型，利用此式对待判样品进行试报，准确率为100％。     

几种干旱遥感监测模型在陕北地区的对比和应用

利用陕北20个测墒站不同土层深度的土壤湿度和对应的MODIS卫星资料,分析了3种干旱遥感指数即改进型能量指数(MEI)、垂直干旱植被指数(PDI)和地表含水量指数(SWCI),由此得到陕北旱情空间分布图,并对其分等定级。结果表明:3种遥感干旱监测模型监测土壤水分的最佳土层深度均为20cm,其次为10cm。对2008年4-9月的植物生长季土壤相对湿度进行动态反演表明,3种指数均能及时、准确得到大范围的土壤含水量情况及旱情,适宜在当地应用推广。     

豫北冬小麦、夏玉米多年需灌水次数及典型 生育期需灌水分析

研究气候变化情景下豫北地区农业需灌水次数的变化情况,可为当地灌溉以及保证农业可持续发展提供参考。本文分析处理近63 a(1951—2013年)气象数据和新乡七里营站点土壤数据,结合作物生长参数,利用降水、灌溉、作物蒸散发与土壤水分之间变化关系,建立干旱灌水指数模型。此模型中干旱灌水指数(DII)分布在[-1,1]之间,小于0时即干旱需灌水。在现有冬小麦-夏玉米种植制度下,利用干旱灌水指数模型计算多年需干旱灌水指数,并进一步得到灌水次数。选择冬小麦生长季分别为湿润(1985—1986年)、正常(2004—2005年)、干旱(1983—1984年)的3个典型实际代表年度,夏玉米生长季分别为湿润(2003年)、正常(1993年)、干旱(2009年)的3个典型实际代表年,计算了不同代表年冬小麦、夏玉米作物需水情况。进一步计算得到了冬小麦、夏玉米在典型湿润、正常、干旱3个不同代表年的干旱灌水指数,并进行了有无灌水的干旱情况分析。结果表明:近63 a冬小麦-夏玉米系统每年需灌水2~7次不等,平均需灌水5.1次。冬小麦和夏玉米湿润、正常、干旱3个代表年蒸散发量(ETC)分别为489.4 mm、551.4 mm、481.7 mm和466.1 mm、477.8 mm、529.3 mm。在无灌水条件下典型代表年内,冬小麦、夏玉米都会遭遇不同程度干旱,典型湿润、正常、干旱代表年冬小麦分别灌水2次、3次、4次,夏玉米分别需灌水1次、2次、3次后,基本可以消除干旱对其正常生长影响。综上,通过干旱灌水指数来量化需灌溉次数是可行的。气候变化情景下,近10年(2003—2013年)需灌水频次变化大,年际间干旱事件频发,更好的科学灌溉管理可减少干旱对作物的影响。