朱一晗，薛豐昌，唐步興，黃敏敏

(1. 南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044； 2. 氣象災(zāi)害省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué))，江蘇 南京 210044)

小麥自然水分虧缺干旱評估模型的GIS建模

朱一晗1,2，薛豐昌1,2，唐步興1,2，黃敏敏1,2

(1. 南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044； 2. 氣象災(zāi)害省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué))，江蘇 南京 210044)

小麥?zhǔn)俏覈匾募Z食作物之一，小麥干旱災(zāi)害嚴(yán)重影響我國糧食安全，因此對小麥干旱的評估顯得尤為重要。自然水分虧缺率模型是評估小麥干旱狀況的主要模型之一，該模型涉及數(shù)據(jù)類型多，模型計(jì)算復(fù)雜，影響模型的實(shí)際應(yīng)用。本文利用GIS建模工具M(jìn)odelBuilder建立自然水分虧缺率模型的GIS邏輯計(jì)算模型。研究結(jié)果表明：基于GIS的小麥自然水分虧缺干旱評估模型，將復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)變?yōu)榉奖憧旖莸腉IS柵格計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了模型計(jì)算過程的自動化、一體化、空間可視化，同時(shí)模型邏輯關(guān)系清晰，便于數(shù)據(jù)修改維護(hù)。

GIS；干旱；自然水分虧缺率模型；ModelBuilder

自然水分虧缺率為作物需水量與供水量之差，以百分率(%)表示。水分虧缺率較好地反映了土壤、植物和氣象三方面因素的綜合影響，能比較真實(shí)地反映出作物水分虧缺狀況，是常用的作物干旱診斷方法之一[1-6]。黃晚華[7]利用作物水分虧缺指數(shù)對春玉米季節(jié)性干旱進(jìn)行了分析，研究結(jié)果表明春玉米生長季節(jié)內(nèi)干旱呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性和空間區(qū)域分布特征；彭世彰等[8]研究了不同生育階段水分虧缺對水稻生長的影響。普宗朝等[9]對新疆水分虧缺量時(shí)空變化進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，新疆水分虧缺量的空間分布總體呈現(xiàn)南疆大于北疆、東部大于西部、平原和盆(谷)地大于山區(qū)的分布格局。烏蘭等[10]研究了馬鈴薯苗期水分虧缺對產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明，生育前期干物質(zhì)積累量隨苗期水分虧缺程度的增加而逐漸降低，一定程度的水分虧缺后，馬鈴薯存在明顯的復(fù)水補(bǔ)償效應(yīng)。

自然水分虧缺率模型是評估小麥干旱狀況的主要模型之一，該模型涉及數(shù)據(jù)類型多，模型計(jì)算復(fù)雜，影響模型的實(shí)際應(yīng)用。

GIS具有強(qiáng)大的空間分析功能，能夠快速處理各種空間信息。ArcGIS軟件提供的ModelBuilder模型編輯器及一系列空間柵格分析計(jì)算模塊，可方便建立各種復(fù)雜數(shù)學(xué)模型的GIS模型，實(shí)現(xiàn)高效分析計(jì)算。本文基于ModelBuilder模型編輯器實(shí)現(xiàn)小麥干旱評估模型自然水分虧缺率模型的GIS建模及其空間可視化計(jì)算。

1 研究方法

1.1 小麥自然水分虧缺模型

依據(jù)農(nóng)田水分平衡原理，小麥自然水分虧缺率(G)可以描述為小麥自然供水量與需水量的差占需水量的百分比的負(fù)值[11]。計(jì)算過程如下

(1)

式中，E為小麥全生育期的需水量；W為小麥全生育期的自然供水量。兩者單位均為mm。

E=Kc×ET0

(2)

式中，Kc為作物系數(shù)，小麥全生育期Kc取1.04；ET0為可能蒸散量(mm),采用FAO(1998)推薦的Penman-Monteith公式[12-13]求得，即

(3)

式中，ET0為參考作物蒸散量(mm/d)；Rn為凈輻射[MJ/(m2·d)]；G為土壤熱通量[MJ/(m2·d)]；U2為2 m高處風(fēng)速(m/s)；Δ為飽和水氣壓溫度關(guān)系曲線上在Ta處的切線斜率(kPa/℃)；γ為干濕表常數(shù)(kPa/℃)；Ta為日平均氣溫(℃)；Es為飽和水氣壓(kPa)；Ea為實(shí)際水氣壓(kPa)。

小麥自然供水量(W)包括3部分：①小麥的土壤有效底墑(W1)；②小麥全生育期內(nèi)的有效降水量(W2)；③地下水供水量(W3)。計(jì)算公式為

W=W1+W2+W3

(4)

W1=(Wt-Wd)×ρ×h×0.1

(5)

式中，W1為小麥播種前的土壤有效底墑量，單位為mm；Wt為小麥播種前的實(shí)際土壤濕度，單位為%；Wd為凋萎濕度，取值6.5，單位為%；ρ為土壤容重1.44，單位為g/cm3；h為土層厚度，單位為cm；0.1為單位換算系數(shù)。

W2=P

(6)

式中，P為實(shí)際降水量，單位為mm。

在實(shí)際計(jì)算小麥供水量中，地下水供水量(W3)可忽略不計(jì)。

1.2 ModelBuilder

模型構(gòu)造器(ModelBuilder)是ArcGIS提供的構(gòu)造地理分析、處理工作流和腳本的圖形化數(shù)據(jù)建模工具。ModelBuilder由輸入數(shù)據(jù)、空間處理工具和輸出數(shù)據(jù)3個(gè)基本結(jié)構(gòu)組成[14]。ModelBuilder提供的圖形化建模工具，能夠集成三維、空間分析和地理統(tǒng)計(jì)等多種空間分析處理工具[15]，將多種空間處理分析工具在模型圖表中串在一起，模型運(yùn)行時(shí)分析工具按順序執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)工作的流程化和自動化，提高數(shù)據(jù)處理的效率[16]?；贛odelBuilder建立起GIS模型后，將模型涉及的各種數(shù)據(jù)預(yù)先插值形成空間柵格數(shù)據(jù)后，設(shè)置好數(shù)據(jù)路徑，啟動模型后即可自動完成復(fù)雜空間計(jì)算過程。圖1為ModelBuilder建模的圖解，方便讀者理解整個(gè)模型。模型由很多個(gè)如圖1所示的圖表串聯(lián)而成。

圖1 ModelBuilder建模圖解

2 小麥自然水分虧缺率模型的GIS建模

由上述自然水分虧缺率模型原理發(fā)現(xiàn)，該數(shù)學(xué)模型涉及較多的數(shù)據(jù)和大量復(fù)雜的公式，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中存在易出錯(cuò)、效率低等弊端。本文將該模型與GIS相結(jié)合，逐步建立基于GIS的小麥自然水分虧缺干旱評估模型，從而改善原數(shù)學(xué)模型的缺點(diǎn)，提高模型的使用效率。

2.1 小麥全生育期的需水量GIS建模

小麥可能蒸散量ET0是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算公式，為了便于理解，先對公式中的變量一一建模，最終再對ET0建模，模型中飽和水氣壓溫度關(guān)系曲線上在Ta處的切線斜率，用weizhi1來表達(dá)；干濕表常數(shù)，模型中用gswdjcs表示。如圖2—圖8所示。

再根據(jù)公式對小麥全生育期需水量E進(jìn)行建模。如圖9所示。

2.2 小麥全生育期的自然供水量的GIS建模

圖10是利用ArcGIS中的ModelBuilder對小麥全生育期的自然供水量(W)的建模。

最后將小麥全生育期需水量E和小麥全生育期的自然供水量W結(jié)合，得到小麥生育階段的自然水分虧缺率G的模型。如圖11所示。

2.3 基于GIS的小麥自然水分虧缺率模型

將以上各節(jié)中各參數(shù)模型按照邏輯計(jì)算關(guān)系進(jìn)行連接后，即形成完整的基于GIS的小麥自然水分虧缺率模型，如圖12所示。將模型涉及的各種數(shù)據(jù)預(yù)先插值形成空間柵格數(shù)據(jù)后，設(shè)置好數(shù)據(jù)路徑，啟動模型后即可完成特定時(shí)間點(diǎn)的小麥自然水分虧缺干旱評估計(jì)算。

圖2 飽和水氣壓溫度關(guān)系曲線上在Ta處的切線斜率Δ建模

圖3 干濕表常數(shù)γ建模

圖4 2 m高處風(fēng)速U2建模

圖5 飽和水氣壓Es的建模

圖6 實(shí)際水氣壓Ea的建模

圖7 凈輻射Rn的建模

圖8 可能蒸散量ET0的建模

圖9 小麥全生育期需水量E進(jìn)行建模

圖10 小麥全生育期的自然供水量W的建模

圖11 小麥生育階段的自然水分虧缺率G的建模

3 基于GIS的小麥自然水分虧缺干旱模型應(yīng)用實(shí)例

3.1 研究區(qū)概況

以河南省商丘市睢陽區(qū)作為本文研究區(qū)域，全區(qū)面積為960 km2，耕地693 km2，是國家優(yōu)質(zhì)小麥產(chǎn)區(qū)。

3.2 資料來源與處理

選取河南省商丘市睢陽區(qū)7個(gè)站點(diǎn)的2013年7月1日—2014年6月30日的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)(由A文件轉(zhuǎn)換)與土壤墑情報(bào)表。氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)包括日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫、平均相對濕度、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速和降水量。利用土壤墑情報(bào)表讀取2013年7月1日—2014年6月30日0～30 cm、0～50 cm、0～100 cm的土壤平均相對濕度。

在基于GIS的小麥自然水分虧缺干旱評估中，涉及最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、降水量、土壤濕度、風(fēng)速等點(diǎn)數(shù)據(jù)，這些點(diǎn)數(shù)據(jù)都可以采用空間插值方法得到柵格數(shù)據(jù)，插值得到的數(shù)值都是連續(xù)的。表1是根據(jù)《小麥干旱災(zāi)害等級》氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)列出的不同時(shí)段小麥干旱災(zāi)害的等級指標(biāo)，根將小麥干旱劃分為4個(gè)等級：輕旱、中旱、重旱、嚴(yán)重干旱。

表1 小麥干旱災(zāi)害等級指標(biāo)

本例選取睢陽區(qū)2013年10月6日和2013年10月7日的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)(由A文件轉(zhuǎn)換) 與土壤墑情報(bào)表，表2、表3為2013年10月6日和2013年10月7日的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)。

根據(jù)上述小麥自然水分虧缺干旱模型原理，利用ArcGIS10.2中的ModelBuilder建立基于GIS的小麥自然水分虧缺干旱評估模型(如圖13所示)。首先對李口、郭村、路河、寧陵、柘城、虞城和商丘氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，以及寧陵、柘城、虞城和商丘站點(diǎn)的土壤墑情報(bào)表數(shù)據(jù)采用反距離加權(quán)法進(jìn)行插值，得到柵格數(shù)據(jù)，再根據(jù)小麥自然水分虧缺干旱評估模型的原理建立GIS計(jì)算模型，最后利用裁切功能得到結(jié)果圖，如圖12所示。

表2 20131006—20131007的7個(gè)站點(diǎn)信息

在ArcGIS中運(yùn)行已經(jīng)建立的模型，可以在很短的時(shí)間內(nèi)得到最終的柵格圖像，并根據(jù)《小麥干旱災(zāi)害等級》氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)評估各個(gè)區(qū)域的干旱情況，并制定干旱等級分布圖(如圖13所示)。這段時(shí)間中，李口鎮(zhèn)、婁店、馮橋、高辛鎮(zhèn)4個(gè)區(qū)域的干旱等級為嚴(yán)重干旱，其他區(qū)域均為適宜。

表3 7個(gè)站點(diǎn)氣象要素表 (℃)

由于降水是冬小麥生長發(fā)育過程中極為重要的因子，而從表2可以看出，10月6日—10月7日7個(gè)站點(diǎn)降水量均為0，因此該時(shí)段局部地區(qū)冬小麥處于嚴(yán)重干旱。結(jié)果表明，該模型能較好地解決小麥干旱的評估問題，且在ArcGIS軟件中實(shí)現(xiàn)，既容易構(gòu)建又容易修改，而且可以快速得到結(jié)果。

圖12 原始數(shù)據(jù)插值結(jié)果

圖13 睢陽區(qū)2013年10月6日和2013年10月7日小麥干旱評估圖

4 結(jié) 論

自然水分虧缺率模型是評估小麥干旱的方法之一，現(xiàn)如今已經(jīng)被許多學(xué)者使用，該模型涉及大量的空間數(shù)據(jù)及復(fù)雜的運(yùn)算過程。GIS的空間分析功能能夠處理大量空間數(shù)據(jù)，ArcGIS的柵格計(jì)算器不僅可以方便地完成基于數(shù)學(xué)運(yùn)算符的柵格運(yùn)算，以及基于數(shù)學(xué)函數(shù)的柵格運(yùn)算，而且它還支持直接調(diào)用ArcGIS自帶的柵格數(shù)據(jù)空間分析函數(shù)，并且可以方便地實(shí)現(xiàn)多條語句的同時(shí)輸入和運(yùn)行。利用自然水分虧缺率模型的原理，以GIS空間分析技術(shù)為手段，結(jié)合ArcGIS軟件的ModelBuilder將復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)變?yōu)镚IS模型。實(shí)踐證明，基于GIS的自然水分虧缺率模型能較好地進(jìn)行小麥干旱的評估。

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ResearchonWheat’sNatureWaterStressDroughtEvaluationModelsBasedonGIS

ZHU Yihan1,2，XUE Fengchang1,2，TANG Buxing1,2，HUANG Minmin1,2

(1. College of Geography and Remoting Sensing,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,China； 2. Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education(NUIST),Nanjing 210044，China)

Wheat is one of the important food crops in China.Wheat drought disasters affect food security seriously in China.Assessing wheat drought is particularly important.Nature water stress model is one of the main model of the evaluation of wheat drought conditions.This model involves lots of data types,model calculation is complicated,affecting the actual application of the model.The natural water stress model is established into GIS logical calculation model by ModelBuilder.The results showed that the natural water stress drought evaluation models based on GIS transformed complex mathematical model into simple GIS grid computing.It realized counting process automation,intergration,spatial visualization.And the model has a clear convenient for modification,maintenance of data.

GIS；drought；nature water stress model；ModelBuilder

朱一晗，薛豐昌，唐步興，等.小麥自然水分虧缺干旱評估模型的GIS建模[J].測繪通報(bào)，2017(11)：101-107.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0357.

P237;P208

A

0494-0911(2017)11-0101-07

2017-03-09

江蘇省自然科學(xué)基金(BK20151458)；江蘇省博士后科研基金(1101024B)；中國氣象局北京城市氣象研究城市氣象科學(xué)研究基金(IUMKY&UMRF201103)；江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程項(xiàng)目(KYCX17-0890;KYCX17-0891)

朱一晗(1993—)，男，碩士生，研究方向?yàn)闅庀驡IS、氣象災(zāi)害數(shù)值模擬。E-mail：zyhan93@163.com

薛豐昌