崔修來 孫瑤 王東

摘 要 現(xiàn)如今，干旱問題越來越突出，嚴(yán)重影響了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，阻礙了農(nóng)民增收致富，各部門相繼對(duì)干旱監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)展開研究?；诖耍U述了當(dāng)前干旱的分類與相關(guān)指標(biāo)以及干旱監(jiān)測(cè)的技術(shù)手段，分析了當(dāng)前干旱預(yù)報(bào)的相關(guān)方法及應(yīng)用，以期能夠更好地進(jìn)行氣象監(jiān)測(cè)，有效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的干旱問題。

關(guān)鍵詞 干旱預(yù)測(cè)預(yù)報(bào);農(nóng)業(yè)干旱;干旱監(jiān)測(cè)

中圖分類號(hào)：P429 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.20.080

近年來，受氣候變化影響，環(huán)境問題日益嚴(yán)重，干旱發(fā)生頻率增加。2014—2019年遼寧省連續(xù)6年發(fā)生不同程度干旱，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重，水庫蓄水嚴(yán)重不足。干旱對(duì)人類生活和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害極大，目前各國(guó)都在研究干旱預(yù)報(bào)模型以加強(qiáng)對(duì)灌溉用水和干旱災(zāi)害的研究。當(dāng)前，開展干旱動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型和干旱動(dòng)態(tài)變化預(yù)報(bào)，是國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者研究的重要課題。但由于形成干旱的因素眾多，這些模型只局限于試驗(yàn)階段或在較小的區(qū)域應(yīng)用，未能在全國(guó)廣泛應(yīng)用。

1 干旱分類與指標(biāo)

目前可將干旱分4類，即氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱[1]。氣象干旱是指由降水和蒸發(fā)不平衡造成的異常水分短缺現(xiàn)象，通常以降水的短缺程度作為干旱指標(biāo)。氣象干旱指標(biāo)主要有降水量距平百分率、相對(duì)濕潤(rùn)指數(shù)和干燥度指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和帕默干旱指標(biāo)等。農(nóng)業(yè)干旱是由于在某一時(shí)段內(nèi)，某一地區(qū)的降水量和多年均值產(chǎn)生較大的偏差，使該地區(qū)農(nóng)業(yè)供水和需水狀況不協(xié)調(diào)，農(nóng)作物產(chǎn)生缺水現(xiàn)象，一般采用作物干旱指標(biāo)、作物缺水指標(biāo)、土壤含水量以及綜合農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。水文干旱是指一種持續(xù)性、地區(qū)性、廣泛性的河川流量和蓄水量較常年偏少，難以滿足需水要求的水文現(xiàn)象。經(jīng)濟(jì)干旱則是以干旱造成的經(jīng)濟(jì)損失作為其研究指標(biāo)。

2 干旱監(jiān)測(cè)的技術(shù)手段

遙感技術(shù)是監(jiān)測(cè)區(qū)域農(nóng)業(yè)旱情時(shí)空變化的主要手段，其反演的植被指數(shù)（NDVI）和地表溫度（Ts）兩個(gè)參數(shù)可以通過表征綠色植被對(duì)干旱脅迫生境的反應(yīng)揭示土壤水分信息，反映作物受旱狀況，主要模型有植被供水指數(shù)模型，水分虧缺指數(shù)模型，溫度植被干旱模型和條件植被溫度干旱指數(shù)[2]。蔣躍林等[3]通過極軌氣象衛(wèi)星遙感資料的分析研究，運(yùn)用植被供水指數(shù)法建立了安徽省淮北地區(qū)不同等級(jí)干旱的遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)和方法，并用建立的指標(biāo)對(duì)當(dāng)?shù)?002年夏秋干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)，其對(duì)干旱的監(jiān)測(cè)結(jié)果與實(shí)際干旱發(fā)生狀況較為一致，說明衛(wèi)星遙感對(duì)干旱有較好的監(jiān)測(cè)效果。此外，柳欽火等[4]利用1981—1994年8 km空間分辨率、10 d合成的NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)集以及對(duì)應(yīng)時(shí)段全國(guó)102個(gè)固定農(nóng)業(yè)觀測(cè)站的20 cm土壤濕度資料，研究了土壤濕度與LST/NDVI斜率的定量關(guān)系，探討了LST/NDVI特征空間干濕邊的定義，分析了干濕邊的時(shí)空變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上提出了土壤濕度估測(cè)的新方法，并利用該方法進(jìn)行了土壤濕度反演與驗(yàn)證，進(jìn)而對(duì)全國(guó)旱情進(jìn)行了監(jiān)測(cè)與分析，得到不同時(shí)期的全國(guó)旱情分布圖。唐巍等[5]研究了一種基于MODIS遙感數(shù)據(jù)的快速且易于實(shí)際應(yīng)用的農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測(cè)方法及其系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

2005年起，我國(guó)部分地區(qū)開始安裝土壤水分自動(dòng)監(jiān)測(cè)站，且隨著傳感器技術(shù)發(fā)展以及科學(xué)研究的需要，土壤水分自動(dòng)站覆蓋率逐漸提升，切實(shí)提高了農(nóng)業(yè)氣象干旱監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)能力。

3 干旱預(yù)報(bào)的方法

旱災(zāi)帶來的巨大損失促使人們研究如何準(zhǔn)確預(yù)報(bào)干旱的發(fā)生，以便采取適當(dāng)?shù)霓k法來減輕或者緩解干旱帶來的經(jīng)濟(jì)損失。干旱災(zāi)害受多因素影響，如天氣、水文、地理、政府決策等，而且干旱也一個(gè)是長(zhǎng)期積累的過程，因此干旱預(yù)報(bào)較為困難。目前對(duì)于干旱預(yù)報(bào)的研究主要是是氣象干旱預(yù)報(bào)和農(nóng)業(yè)干旱預(yù)報(bào)，兩者聯(lián)系較為緊密，多把兩者進(jìn)行集成建立預(yù)報(bào)模型[6]。

3.1 氣象干旱預(yù)報(bào)

干旱最直觀的體現(xiàn)就是有效降水偏少（即氣象干旱），其他干旱主要由氣象干旱引起。近年來，學(xué)者們對(duì)于氣象干旱的研究較多。目前在氣象干旱預(yù)報(bào)中采用的預(yù)報(bào)方法有兩種，即數(shù)值預(yù)報(bào)法和統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法。

3.1.1 數(shù)值預(yù)報(bào)法

數(shù)值預(yù)報(bào)法是以天氣預(yù)報(bào)的數(shù)值預(yù)報(bào)模型為基礎(chǔ)進(jìn)行干旱預(yù)報(bào)，例如MOS預(yù)報(bào)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)值預(yù)報(bào)更多地被應(yīng)用在氣象干旱的預(yù)報(bào)中。

3.1.2 統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法

統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法是用數(shù)理概率統(tǒng)計(jì)方法分析天氣演變的統(tǒng)計(jì)規(guī)律以及預(yù)報(bào)因子和預(yù)報(bào)量之間的數(shù)量關(guān)系，通過建立數(shù)學(xué)模式來預(yù)測(cè)未來的氣象干旱程度。如張建興等[7]

用灰色-Markov鏈模型對(duì)黃土高原地區(qū)旱澇指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè);甘肅省氣象局張存杰等[8]在經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種適合于西北地區(qū)干旱預(yù)測(cè)的EOF模型，利用均生函數(shù)法、多元回歸法和典型相關(guān)法對(duì)EOF模型進(jìn)行了有效的預(yù)測(cè)試驗(yàn)，結(jié)果表明這種模型對(duì)西北地區(qū)的干旱有一定的預(yù)報(bào)能力;趙同應(yīng)等[9]利用灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）災(zāi)變模型，對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.2 農(nóng)業(yè)干旱預(yù)報(bào)

農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生因素眾多，機(jī)理復(fù)雜，會(huì)受到降水、溫度、地形等自然因素的影響，種植習(xí)慣、布局、品種、政府決策等人為因素也會(huì)影響農(nóng)業(yè)干旱。農(nóng)業(yè)干旱預(yù)報(bào)涉及因子眾多，通常采用的預(yù)報(bào)方法有以下2種。

3.2.1 基于土壤含水量的預(yù)報(bào)方法

農(nóng)作物生長(zhǎng)的水分主要靠根系直接從土壤中吸取，土壤水分變化是影響作物生長(zhǎng)發(fā)育的主要因子。常用的土壤水分指標(biāo)是根據(jù)土壤水分平衡原理和水分消退模式計(jì)算各個(gè)生育時(shí)段土壤含水量，并以作物不同生長(zhǎng)狀態(tài)下（正常、缺水、干旱等）土壤水分的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為判定指標(biāo)，預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)干旱是否發(fā)生。

3.2.2 基于綜合性旱情指標(biāo)的預(yù)報(bào)方法

單一指標(biāo)無法更好反應(yīng)農(nóng)業(yè)干旱的情況和發(fā)生趨勢(shì)。農(nóng)業(yè)干旱除了與降水量、土壤水分含量有關(guān)，還與作物的蒸騰量以及水分虧缺情況有密切的關(guān)系，其公式為：CWSI=1-ET/ETm式中CWSI（Crop Water Stress Index）為作物缺水指標(biāo)，ET為作物實(shí)際蒸發(fā)蒸騰量（實(shí)際耗水量），ETm為作物潛在蒸發(fā)蒸騰量（潛在最大需水量）。

3.3 干旱集成預(yù)報(bào)方法

干旱集成預(yù)報(bào)方法將氣象、農(nóng)業(yè)相關(guān)干旱預(yù)報(bào)模型結(jié)合，形成了多類型、多指標(biāo)、多種預(yù)報(bào)方法的完美集合。計(jì)算機(jī)技術(shù)是干旱集成預(yù)報(bào)方法的技術(shù)支撐和硬件支撐，可以使干旱預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性更高，使用面積更加廣泛，并進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用推廣，是干旱預(yù)報(bào)的趨勢(shì)所在。目前，較好的集成預(yù)報(bào)方法有農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警模型，該模型由初始化模塊、潛在EI總光合、潛在蒸騰、實(shí)際蒸騰、農(nóng)業(yè)干旱脅迫指數(shù)等多個(gè)子模型組成。

4 結(jié)語

近年來，數(shù)值預(yù)報(bào)模式飛速發(fā)展，依據(jù)數(shù)值預(yù)報(bào)法建立的干旱預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)的成功與否完全取決于各家數(shù)值預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度。當(dāng)前，灰色系統(tǒng)、時(shí)間序列分析、分形理論以及均生函數(shù)等統(tǒng)計(jì)方法被應(yīng)用于干旱預(yù)報(bào)中，表明了統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)在干旱預(yù)報(bào)模式中的重要性;衛(wèi)星遙感技術(shù)在干旱預(yù)報(bào)中的應(yīng)用將成為未來的研究重點(diǎn)。干旱集成預(yù)報(bào)涉及因素和指標(biāo)較多，目前雖然還不成熟，但其具有很高的精確性和實(shí)用性，可應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中。

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（責(zé)任編輯：劉昀）