基于气象和遥感的黄淮海平原干旱监测

为了更全面、系统的对黄淮海平原进行干旱监测。本研究采用标准化降水蒸散指数(SPEI)以及温度植被干旱指数(TVDI)多角度分析了黄淮海平原的干旱时空变化。结果表明：1960—2016 年，黄淮海平原有微弱的干旱化趋势，其中有12 年发生年尺度干旱，且各地区干旱分布不均匀。黄淮海平原发生轻度干旱的频率最大，其次是中度干旱；2001—2016 年冬小麦主要生长期TVDI均趋于干旱化。不同生长期干旱等级与分布范围不同，2 月干旱发生强度大范围广，主要集中在研究区的北部和东部地区，3—5 月干旱强度减弱且面积减少，主要集中在河北省南部以及山东省的中东部地区。研究结果可对黄淮海平原的旱情进行监测和评价，并为农业生产，防旱避灾提供参考依据。     

Spatial-temporal characteristics of drought detected from meteorological data with high resolution in Shaanxi Province,China

The spatial pattern of meteorological factors cannot be accurately simulated by using observations from meteorological stations (OMS) that are distributed sparsely in complex terrain. It is expected that the spatial-temporal characteristics of drought in regions with complex terrain can be better represented by meteorological data with the high spatial-temporal resolution and accuracy. In this study, Standard Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) calculated with meteorological factors extracted from ITPCAS (China Meteorological Forcing Dataset produced by the Institute of Tibetan Plateau Research, Chinese Academy of Sciences) was applied to identify the spatial-temporal characteristics of drought in Shaanxi Province of China, during the period of 1979-2016. Drought areas detected by SPEI calculated with data from ITPCAS (SPEI-ITPCAS) on the seasonal scale were validated by historical drought records from the Chinese Meteorological Disaster Canon-Shaanxi, and compared with drought areas detected by SPEI calculated with data from OMS (SPEI-OMS). Drought intensity, trend and temporal ranges for mutations of SPEI-ITPCAS were analyzed by using the cumulative drought intensity (CDI) index and the Mann-Kendall test. The results indicated that drought areas detected from SPEI-ITPCAS were closer to the historical drought records than those detected from SPEI-OMS. Severe and exceptional drought events with SPEI-ITPCAS lower than -1.0 occurred most frequently in summer, followed by spring. There was a general drying trend in spring and summer in Shaanxi Province and a significant wetting trend in autumn and winter in northern Shaanxi Province. On seasonal and annual scales, the regional and temporal ranges for mutations of SPEI-ITPCAS were different and most mutations occurred before the year 1990 in most regions of Shaanxi Province. The results reflect the response of different regions of Shaanxi Province to climate change, which will help to manage regional water resources.     

朔州市干旱特征及其对农作物产量的影响

旨在量化表征晋北半干旱地区的干旱强度及其时空特征以及对农作物产量的影响,基于朔州市6个气象站点1972—2017年的实测气象资料,分析该地区的降水、气温的变化趋势,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)定量分析了朔州市不同时间尺度的干旱频率及强度的时空特征。结果表明：朔州市年均降水量变化趋势不显著,季节平均降水量规律中,春、秋、冬季的平均降水量呈现增加趋势,夏季平均降水量为减少趋势,其中仅有秋季平均降水量增加的趋势显著。平均气温方面,年均温呈现极为显著的上升趋势,春季平均气温增加的显著性最强。朔州市干旱频率在1992—2001年代表现最高,该年代也是极端干旱的高频率期。朔州市短时间尺度（3个月）的SPEI值(SPEI-3)在10年尺度上的干旱最长持续时间达8个月,发生在1992—2001年间。SPEI-12在10年尺度上呈现：在1982—1991年间的干旱最长持续时间达7个月。干旱特征影响了朔州市的农作物产量,朔州市干旱特征与农作物平均产量存在二次函数关系。研究结果可为该地区雨养农业的发展提供参考。     

基于趋势单产和干旱指数的河南省冬小麦单产估算

为了探究相关气象因子对小麦生产的影响,获取极端气候条件下满足精度需求的作物估产模型,以河南省为研究区,对研究区的历史小麦单产数据进行时间序列分解,得到趋势单产,再结合不同时间尺度干旱指数作为输入变量,以实际单产作为输出变量,建立随机森林回归单产估计模型。选择典型干旱年份(2011年)与非干旱年份(2015年)进行小麦单产模型的精度验证,并对输入变量的重要性进行了分析。结果显示,随机森林回归单产估计模型拟合精度整体较高,各市模型的决定系数平均为0.87,平均绝对值误差的均值为17.69 kg·hm~(-2),平均绝对相对误差的均值为0.07。面积加权和简单平均估计得到的各市小麦估产的精度平均值在2011年分别为96.16%和95.12%,在2015年分别为92.99%和92.26%。干旱年份估产精度整体上高于非干旱年份估产精度,面积加权后的小麦单产估计精度略高于简单平均的小麦单产估计精度。对建模贡献最大的输入变量是趋势单产。就干旱指数来说,1个月时间尺度的干旱指数重要性整体高于2和3个月时间尺度的干旱指数;4月份的干旱指数重要性整体高于生长季其他月份的干旱指数。该模型能够准确及时地获取极端气候下小麦产量信息以及变量对小麦产量的影响,可以为研究气候变化对小麦产量的影响和提高极端气候条件下的估产精度提供方法参考。     

考虑CO2浓度影响的中国未来干旱趋势变化

CO_2浓度增加会降低潜在蒸散发量(PotentialEvapotranspiration,PET),进而影响依据PET计算的干旱指数结果。为了准确预测未来中国干旱变化情势,该研究以Penman-Monteith(PM)公式计算PET,以标准化降水蒸散发指数(Standard Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)表征干旱,利用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)整合了5个降尺度的CMIP6气候模式数据,分别计算分析了中等强迫(SSP2-4.5)和高强迫(SSP5-8.5)气候情景下考虑CO_2影响和未考虑CO_2影响的中国未来干旱趋势。结果表明:未考虑CO_2影响的SPEI呈明显的下降趋势,其中西北地区下降趋势最为显著,干旱面积亦呈最强烈的增加趋势,尤其2070年之后,SSP5-8.5情景下的干旱面积急剧增加,至21世纪末,干旱面积比例超过了80%。青藏高原、东北地区、华中地区和华南地区干旱面积变化趋势较为一致,SSP5-8.5情景下,干旱面积比例呈增加趋势,SSP2-4.5情景下SPEI计算的干旱面积变化无明显趋势;考虑CO_2影响的SPEI计算的干旱面积则呈轻微的缩减趋势,其中华北地区的干旱面积缩减最为显著。SSP5-8.5情景下整个中国地区的干旱面积总体呈增加趋势,至21世纪末,SPEI干旱面积比达40%。但在SSP2-4.5情景下,考虑CO_2影响的SPEI计算的干旱面积则呈缓慢的缩减趋势。在相同情景下,未考虑CO_2影响的干旱指数高估了未来干旱发生状况,CO_2浓度增加缓解了未来干旱,在未来干旱研究中应考虑CO_2对干旱趋势的影响,可得出更为合理的研究结论,为水资源管理提供科学依据。     

异常气候条件下小麦估产方法研究

发展针对异常气候条件下的作物估产模型,对于理解气候变化对作物产量的影响,提高估产模型的适用性具有重要意义。本文提出了一种综合气象灾害指标、遥感植被指数与趋势产量的随机森林回归估产方法,基于该方法构建了中国五大麦区的小麦单产估算模型,并选择典型的灾害年份在县级尺度和麦区尺度上分别进行了精度验证,对比分析了不同麦区输入变量对估产模型构建的重要性。结果显示：五大麦区估产模型拟合精度的R²均在0.95以上,各麦区县级实际单产与预测单产平均相对误差均低于0.060,区级均低于0.049;输入变量在不同麦区的重要性存在差异。标准化降水蒸散指数在五大麦区重要性均较高,干热风指标在西北春麦区与北部春麦区相比其他区域更重要,月平均温度距平与月平均降水距平在各个麦区的重要性差异不大,小麦拔节期与抽穗期的标准化差分植被指数（NDVI）重要性相对其他时间段的NDVI更高。本文构建的估产模型能够满足异常气候条件下估产的精度,可以为极端气候条件下大尺度的估产研究提供参考。     

考虑多种气候指数的淮河流域气象干旱预测

干旱是一种形成机制复杂的自然灾害,其对人类社会造成的严重危害促使干旱预测技术的发展。为提高淮河流域的干旱预报水平,通过标准化降水蒸散发指数(SPEI)监测干旱状态,利用Regular vine(R-vine)Copula模型建立多维变量联合分布,将厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)、中部型ENSO(ENSO Modoki)、北大西洋涛动(NAO)、印度洋偶极子(IOD)和北极涛动(AO)作为预报因子以提高基于SPEI的干旱等级转移的预报精度。分析结果表明R-vine Copula在评价气候指数对转移概率的影响上表现良好,且多维指数较单维指数更能提升预报精度,这与区域气象干旱同时受多种气候因子调节的事实相一致。为多维气候指数影响下干旱转移行为的研究提供了新的认识。     

基于降水蒸发指数的1960－2015年内蒙古干旱时空特征

内蒙古地区农业以草原畜牧业和旱作农业为主,容易受到自然灾害,特别是干旱的影响。在气候变化的背景下,研究该地区干旱时空格局特征,对当地采取适应气候变化对策具有重要意义。为了明确内蒙古地区不同时间尺度干旱特征及其对气候变化的响应,该文选取1960-2015年内蒙古地区46个气象站点逐月气象观测数据,计算不同时间尺度标准化降水蒸散指数SPEI,结合Mann-Kendall检验、经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解、旋转经验正交函数(rotated empirical orthogonal function,REOF)分解、干旱评价指标等方法,分析了内蒙古地区56 a来干旱时空格局特征,讨论了干旱特征与太平洋年代际震荡(pacific decadal oscillation,PDO)指数的关系。结果表明:从时间变化来看,内蒙古地区干旱逐渐减轻,1976年发生突变;四季均呈变湿趋势,春季显著;全区干旱强度基本为轻旱和中旱,主要为局域性干旱和全域性干旱。从空间分布来看,内蒙古地区整体上呈西部干旱缓解、东部干旱加剧的趋势;夏季整体干旱显著加重,秋季次之,春季和冬季以减轻为主。按照干旱区域敏感性强弱可将内蒙古地区分为西部区(I区)、中部区(II区)、东北部北区(III区)和东北部南区(IV区),其中I、II区干旱逐渐减轻,III、IV区呈偏干趋势。56 a来SPEI与PDO指数存在同相位关系,PDO指数冷相位时,内蒙古地区全区偏干,反之则偏湿。研究结果可为内蒙古地区水热状况的科学评估及干旱的监测预警和防灾减灾提供理论依据。     

近50年湖北省多时间尺度干旱演变特征

干旱对水文循环、生态系统、工农业生产及社会生活具有重要影响。为此,基于标准化降水蒸散指数(SPEI),分析了湖北省近50年不同时间尺度干旱演变特征。结果表明：不同时间尺度干湿变化频率、持续时间、干旱强度、发生范围存在明显差异,但其年际变化特征基本一致,程度略有差异。在6个月及更长时间尺度上,20世纪60年代前期、70年代前期及80年代至90年代前期是湖北省较为湿润的时期,90年代后期以来尤其是21世纪初的10年湿期明显减少,干期明显增加;在季节尺度上,近50年湖北省春、秋季呈干旱化趋势,夏、冬季呈湿润化趋势,其中秋季干旱化趋势最为显著;1个月时间尺度干湿变化阶段性、趋势性特征最不明显。各时间尺度干旱发生强度均有加重趋势,最严重干旱事件集中发生在近20年。干旱发生范围时间序列变化与干期阶段变化的特征非常一致,其中极端干旱在近10年大范围发生的频率显著高于过去40年。     

基于3种机器学习方法的农业干旱监测比较

频繁的旱灾对甘肃省经济、农业生产造成严重危害,因此利用先进方法建立准确可靠的农业干旱监测模型对该省防旱减灾十分重要.本文基于随机森林(RF)、BP神经网络和支持向量机(SVM)3种机器学习方法,利用甘肃省2002-2019年4-10月多源遥感数据得到的植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI)、植被供水指数(VSW...