王一昊，武永峰，張立亭，張錦水，李崇瑞，張曉旭

(1.東華理工大學(xué) 測繪工程學(xué)院，江西 南昌330013；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)環(huán)境重點實驗室，北京100081；3.北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部/北京市陸表遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品工程技術(shù)研究中心，北京100875)

在全球氣候變暖的影響下，中國農(nóng)業(yè)干旱事件頻發(fā)，尤其是東北地區(qū)干旱增多趨勢愈發(fā)明顯[1-2]。作為我國玉米主產(chǎn)區(qū)之一，干旱頻發(fā)勢必會對東北春玉米生長造成嚴(yán)重影響，甚至直接影響到我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[3-5]。因此，開展東北地區(qū)春玉米干旱動態(tài)監(jiān)測研究，對保障我國糧食安全及國民經(jīng)濟發(fā)展具有極其重要的現(xiàn)實意義。相對于人工測墑和利用氣象站點土壤濕度、降雨量等數(shù)據(jù)進行干旱監(jiān)測而言，干旱遙感監(jiān)測具有空間連續(xù)、監(jiān)測范圍廣且省時省力等特點[6]，將遙感數(shù)據(jù)引入到農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測中,有助于提高干旱監(jiān)測效率。國內(nèi)外學(xué)者從植被和地表土壤2個干旱載體入手，從不同角度建立農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測指標(biāo)[7]，目前較為常見的指標(biāo)和方法大致歸為3類。一是通過反演地表溫度(LST)而構(gòu)建的指標(biāo)，如溫度條件指數(shù)(TCI)[8]、地表熱通量遙感反演模型和只適用于裸土和低植被區(qū)干旱監(jiān)測的熱慣量反演模型[9-10]等。單純利用地表溫度構(gòu)建干旱指標(biāo)，容易受到海拔和地形等因素的影響。為此，劉立文等[11]利用數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)對地表溫度進行校正后得到了精度更高的地表溫度數(shù)據(jù)。二是基于植被指數(shù)構(gòu)建的指標(biāo)，如植被條件指數(shù)(VCI)[12]等。三是利用地表溫度和植被指數(shù)共同構(gòu)建的指標(biāo)，這也是目前農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測中應(yīng)用最為廣泛的指標(biāo)方法，如溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)[13]、植被供水指數(shù)(VSWI)[14]、歸一化干旱指數(shù)(NDDI)[15]、多波段干旱指數(shù)(MBDI)[16]、植被健康指數(shù)(VHI)[17]等。其中，以TVDI為代表的旱情遙感監(jiān)測方法，考慮了區(qū)域內(nèi)植被指數(shù)(VI)變化和同一VI值條件下LST的變化，通過地表溫度和植被指數(shù)構(gòu)造出LST-VI特征空間的變化特征，以反演地表干濕狀況來實現(xiàn)農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測目的，發(fā)展至今，已在農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測方面得到廣泛應(yīng)用[18-20]。RAHIMZADEH-BAJGIRAN等[21]考慮了地形和氣溫因素影響，提出修訂后的iTVDI，并對伊朗的土壤水分進行了監(jiān)測，表明iTVDI能更好地反映研究區(qū)作物的干旱狀況；在構(gòu)建特征空間的參數(shù)選取上，LIU等[22]利用微波數(shù)據(jù)建立的微波TVDI對中國農(nóng)業(yè)干旱進行的分析表明，可以利用其他植被指數(shù)代替歸一化植被指數(shù)(NDVI)構(gòu)建TVDI，以進行農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測；陳丙寅等[23]在LIU等[22]的研究基礎(chǔ)上，分別利用增強型植被指數(shù)(EVI)和NDVI作為植被指數(shù)參數(shù)計算了TVDI，并通過TVDI和地形矯正后的mTVDI對新疆干旱區(qū)進行了干旱監(jiān)測，得到了不同植被指數(shù)計算的TVDI和mTVDI在不同月份的干旱監(jiān)測中均存在敏感性差異的結(jié)論；DHORDE等[24]利用葉面積指數(shù)(LAI)和LST構(gòu)建的特征空間計算TVDI，并對印度西部6—10月的農(nóng)作物生長季極端干旱現(xiàn)象進行了監(jiān)測和分析；WEN等[25]的研究也表明，EVI、NDVI對植被覆蓋程度的指示靈敏度存在差異。

為提高TVDI監(jiān)測精度，前人在其參數(shù)的選取方面已開展了一系列研究，同時利用干旱事件對TVDI進行了大量驗證工作，進而表明其在干旱遙感監(jiān)測應(yīng)用中的優(yōu)勢[21-23]?？偟膩砜?，基于NDVI或EVI與LST構(gòu)建的TVDI具有更為廣泛的應(yīng)用基礎(chǔ)。針對東北地區(qū)春玉米不同發(fā)育階段以及各類農(nóng)田環(huán)境條件而言，選取不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI對地表植被監(jiān)測可能會存在敏感性差異，從而造成春玉米干旱監(jiān)測結(jié)果精度的差別。鑒于此，本研究以2018年東北地區(qū)春玉米干旱監(jiān)測為例，通過對NDVI、EVI分別與LST構(gòu)建的2種特征空間擬合方程的決定系數(shù)進行比較，確定春玉米生育期內(nèi)基于NDVI和EVI構(gòu)建的TVDI對干旱敏感的最佳監(jiān)測時期以及二者轉(zhuǎn)換期；以實時地面調(diào)查和農(nóng)田采樣為驗證手段，探究基于NDVI、EVI構(gòu)建的TVDI在春玉米不同發(fā)育階段、不同農(nóng)田環(huán)境條件下的干旱監(jiān)測精度差異，選取出監(jiān)測精度高的指標(biāo)進行干旱監(jiān)測，進一步揭示2018年東北地區(qū)春玉米生育期內(nèi)的干旱時空規(guī)律，以期為東北地區(qū)春玉米干旱動態(tài)監(jiān)測方法的建立提供參考依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于北緯38°43′～53°33′和東經(jīng)118°53′～135°05′，包括遼寧、吉林、黑龍江，總面積約7.9×107hm2。夏季短且氣候濕潤，冬季漫長低溫，屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候。東部地區(qū)山區(qū)林地較多，宜耕區(qū)較少；中西部地區(qū)平原丘陵較多，適宜耕種。受熱量影響，東北地區(qū)春玉米種植制度為一年一熟[26]。宜耕區(qū)降水分布不均勻，春玉米極易受到干旱脅迫，2018年東北地區(qū)發(fā)生的大范圍干旱對春玉米生長造成了嚴(yán)重影響[2]。研究區(qū)概況、2018年實地調(diào)查樣區(qū)分布及2018年春玉米記錄點如圖1所示。

圖1 研究區(qū)概況，5、7、8月調(diào)查樣區(qū)分布及2018年春玉米記錄點Fig.1 The general situation of the study area,the distribution of the investigation zones in May,July and August and the spring maize recording point in 2018

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 8 d合成NDVI、EVI和LST時序數(shù)據(jù) 由MODIS/Terra 8 d合成地表反射率(SR)和LST數(shù)據(jù)計算得到。SR和LST數(shù)據(jù)分別來自于NASA官方網(wǎng)站下載的MOD09A1和MOD11A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品。利用ENVI+IDL編程環(huán)境，首先，將2種數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行格式轉(zhuǎn)換、重投影、拼接、裁剪和去噪等處理；其次，基于SR數(shù)據(jù)計算NDVI和EVI，并采用線性插值和S-G濾波方法對受云及陰影影響而造成的缺失值進行插補[27-28]，進一步得到研究區(qū)2018年NDVI、EVI重建數(shù)據(jù)；最后，利用NDVI、DEM與LST的局域回歸關(guān)系模型，對空間上缺失的LST值進行插補[29]，以生成LST重建數(shù)據(jù)。

1.2.2 春玉米空間分布數(shù)據(jù) 在GEE(Google earth engine)中選取覆蓋東北地區(qū)的2018年4—8月Landsat 8 OLI地表反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品，經(jīng)去云及陰影處理后，對缺失值部分采用2017年或2016年對應(yīng)月份無云影像補充，形成覆蓋研究區(qū)的完整合成影像；計算4—7月合成影像的NDVI和NDWI指數(shù)，將其與8月合成影像的前7個波段(海岸氣溶膠、藍、綠、紅、近紅外、短波紅外1、短波紅外2波段)作為隨機森林分類器的預(yù)測波段；將隨機森林分類器設(shè)置為20棵樹，在GEE中利用4 900個已知類別的樣本點(水體、城鎮(zhèn)、林地、玉米、水稻、大豆以及未利用土地共7類)訓(xùn)練分類器，然后利用該分類器將東北地區(qū)分為這7類地物，提取其中的玉米分布信息[30]；利用2018年3次實地調(diào)查過程使用手持式GPS記錄的194個位于研究區(qū)范圍內(nèi)的春玉米定位點，對隨機森林分類生成的春玉米空間分布數(shù)據(jù)進行精度驗證，最終分類精度達到87.1%。用于精度驗證的春玉米定位點如圖1所示。

1.2.3 DEM數(shù)據(jù)和土壤質(zhì)地空間分布數(shù)據(jù) 土壤質(zhì)地空間分布數(shù)據(jù)由中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)提供，用于研究區(qū)砂質(zhì)、黏質(zhì)和壤質(zhì)土壤信息的提取；30 m分辨率DEM數(shù)據(jù)(VSTER GDEM V2版本)用于研究區(qū)海拔高度和坡度信息的提取。

1.2.4 數(shù)據(jù)精度 MODIS數(shù)據(jù)、Landsat數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)和土壤質(zhì)地空間分布數(shù)據(jù)的空間分辨率均使用ArcGIS10.5軟件重采樣至1 000 m。

1.3 TVDI指數(shù)原理及計算

PRICE等[31]發(fā)現(xiàn)，當(dāng)研究區(qū)下墊面類型滿足從裸地到植被全覆蓋時，VI和LST構(gòu)成的散點圖顯現(xiàn)出三角形關(guān)系，SANDHOLT等[13]在此基礎(chǔ)上提出了溫度植被干旱指數(shù)的概念，其定義如下：

(1)

LSTVIimax=a1+b1VIi
LSTVIimin=a2+b2VIi

(2)

其中，LSTVIimin為相同VI值的最小地表溫度，對應(yīng)LST-VI特征空間“濕邊方程”，LSTVIimax為相同VI值的最大地表溫度，對應(yīng)LST-VI特征空間的“干邊方程”。a1、b1、a2、b2分別是干邊與濕邊線性擬合方程的系數(shù)，TVDI有效值范圍為[0,1.0]，模型原理如圖2所示。

圖2 TVDI指數(shù)原理示意圖Fig.2 TVDI index schematic diagram

根據(jù)TVDI定義，結(jié)合LST-NDVI和LST-EVI擬合空間干濕邊方程，分別計算了2018年第14—30期(日序112—240，為便于敘述，自1月1日起的每8 d合成影像記作一期影像，以下簡稱第*期)8 d合成影像各像元TVDI-N和TVDI-E值。參考前人利用TVDI模型對東北地區(qū)干旱監(jiān)測的研究成果[11,32]確定了研究區(qū)TVDI干旱等級閾值。將干旱程度劃分為4級，即無旱、輕旱、中旱和重旱，如表1所示。

表1 TVDI干旱等級Tab.1 Drought grading based on TVDI index

1.4 春玉米干旱調(diào)查與實測干旱等級判定

2018年在春玉米種植區(qū)內(nèi)開展了3次野外實地調(diào)查，完成了19個樣區(qū)(每個樣區(qū)范圍約100 hm2)土壤樣品采樣和23個樣區(qū)春玉米植株受旱癥狀調(diào)查工作，并利用手持式GPS記錄了每個樣區(qū)內(nèi)所有樣點的經(jīng)緯度。5月14—18日春玉米出苗前后的春玉米生長前期和7月12—19日春玉米大喇叭口期前后的春玉米生長中期，對朝陽、彰武、松原、乾安、長嶺、阜新、凌源、北票、方正、茄子河、寶清、虎林等14個樣區(qū)的玉米田塊內(nèi)的表層土壤進行采集，每個樣點取樣深度為20 cm，并在實驗室內(nèi)完成了土壤相對含水量的測定工作；8月6—14日春玉米灌漿期前后的春玉米生長后期，對錦州、阜新、四平、遼源、通化、丹東、本溪、鐵嶺、沈陽等23個樣區(qū)進行實地調(diào)查，記錄了春玉米植株的干旱癥狀，還對其中5個樣區(qū)進行了表層土壤樣品采集。3次調(diào)查區(qū)分布如圖1所示。

調(diào)查樣區(qū)涵蓋了不同坡度、不同海拔高度及不同土壤質(zhì)地的農(nóng)田環(huán)境，調(diào)查時間包括春玉米出苗前后至灌漿期在內(nèi)的不同發(fā)育階段，調(diào)查樣區(qū)具有一定的代表性。各調(diào)查時期不同農(nóng)田環(huán)境背景下的樣區(qū)數(shù)量如表2所示。

表2 不同農(nóng)田環(huán)境背景下的調(diào)查樣區(qū)數(shù)量Tab.2 Number of sampling zones under different farmland environments

注：表中“-”表示無樣區(qū)。
Note:The “-” in the table means no sampling zone.

本研究對春玉米不同發(fā)育階段的實地調(diào)查干旱等級采取了不同的劃分依據(jù)，以更為準(zhǔn)確地判定調(diào)查樣區(qū)的實測干旱等級。春玉米出苗期前后，下墊面類型從單一地表(完全裸土覆蓋)發(fā)展至混合地表，此時實測干旱等級判定采用土壤表層(0～20 cm)相對濕度野外實測數(shù)據(jù)，根據(jù)氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《北方春玉米干旱等級》(QX/T 259—2015)規(guī)定的春玉米出苗—拔節(jié)期，黏土、壤土和砂土的0～20 cm土層土壤相對濕度所判定的干旱等級作為實測干旱分級標(biāo)準(zhǔn)；春玉米大喇叭口—灌漿期，下墊面類型以植被覆蓋地表為主，干旱程度通過春玉米植株體的受旱癥狀便可直接表征，無需再使用耕層土壤相對濕度來表征，該時期通過玉米植株形態(tài)特征記錄資料，利用氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《北方春玉米干旱等級》(QX/T 259—2015)規(guī)定的抽雄—乳熟期春玉米受旱后形態(tài)表征所判定的干旱等級作為實測干旱分級標(biāo)準(zhǔn)。實地調(diào)查的春玉米干旱等級與TVDI監(jiān)測干旱等級一致，均劃為4級。

1.5 春玉米干旱遙感監(jiān)測結(jié)果驗證

首先對2018年14—30期8 d合成NDVI、EVI 2種植被指數(shù)與LST分別計算的TVDI擬合空間干濕邊方程的決定系數(shù)進行分析，擬找到2種植被指數(shù)計算的TVDI在不同植被覆蓋度下干旱監(jiān)測敏感性最佳時期及轉(zhuǎn)換時期；其次分析2種植被指數(shù)計算的TVDI在調(diào)查區(qū)海拔高度、坡度、土壤質(zhì)地和春玉米發(fā)育階段等單項干旱驅(qū)動因素影響下的敏感性及監(jiān)測精度，并基于2018年3次實地干旱調(diào)查結(jié)果，使用干旱一致性和干旱判對率2種判定方法對干旱遙感監(jiān)測結(jié)果進行驗證。干旱判對率即遙感監(jiān)測結(jié)果與實測干旱結(jié)果同時判定為發(fā)生干旱或無干旱發(fā)生的概率；干旱一致性即判定遙感監(jiān)測干旱等級與實測干旱等級是否一致，計算公式為(m/n)×100%[33]，其中，m為TVDI監(jiān)測干旱等級與實測干旱等級一致的樣點數(shù)量，n為總樣點數(shù)量。

2 結(jié)果與分析

2.1 TVDI-N與TVDI-E特征空間擬合結(jié)果隨玉米發(fā)育進程的適用性分析

利用ENVI+IDL編程環(huán)境，將研究區(qū)范圍內(nèi)全部像元NDVI、EVI值以0.01為步長分割，分別提取對應(yīng)的最大、最小LST，以最大值、最小值合成法分別計算擬合空間干、濕邊方程及其決定系數(shù)，其相關(guān)性均至少達到0.01顯著水平。特征空間擬合方程的決定系數(shù)越高，說明擬合效果越好，對植被受旱變化的敏感性越強。依據(jù)TVDI與土壤濕度的相關(guān)性在2種極端的情況下可以反映干、濕情況的原理，對14—30期特征空間中可以反映土壤干旱情況的干邊方程決定系數(shù)進行分析，找到了2種植被指數(shù)參數(shù)計算的TVDI在監(jiān)測干旱的敏感性轉(zhuǎn)折時期(圖3)。

圖3 春玉米不同發(fā)育階段基于TVDI-N與TVDI-E干邊擬合方程的決定系數(shù)Fig.3 Coefficient of determination for dry-edge fitting equation based on TVDI-N and TVDI-E at different development stage of spring maize

從圖3可以看出：(1)春玉米生長前期(出苗—拔節(jié)期，對應(yīng)第14—19期遙感監(jiān)測結(jié)果)TVDI-N干邊方程決定系數(shù)持續(xù)高于TVDI-E，第14期兩者決定系數(shù)相差最大，差值為0.44，第18期兩者決定系數(shù)相差最小，差值為0.10，平均差值為0.23，該階段TVDI-N特征空間的擬合效果好于TVDI-E特征空間的擬合效果，對干旱監(jiān)測的敏感性更強；(2)春玉米生長中期(拔節(jié)—大喇叭口期，對應(yīng)第20—24期遙感監(jiān)測結(jié)果)無明顯出現(xiàn)一種特征空間干邊方程決定系數(shù)持續(xù)高于或持續(xù)低于另一種的情況，該階段2期TVDI-N干邊擬合方程決定系數(shù)高于TVDI-E，差值分別為0.06、0.02，3期TVDI-E干邊擬合方程決定系數(shù)高于TVDI-N，差值分別為0.10、0.11、0.07，該階段為TVDI-N和TVDI-E擬合空間敏感性差異過渡時期；(3)春玉米生長后期(大喇叭口—灌漿期，對應(yīng)第25—30期遙感監(jiān)測結(jié)果)TVDI-N干邊方程決定系數(shù)持續(xù)低于 TVDI-E，第25期兩者決定系數(shù)相差最大，差值為0.29，第26期兩者決定系數(shù)相差最小，差值為0.13，平均差值為0.18，該階段TVDI-E特征空間的擬合效果好于TVDI-N特征空間的擬合效果，對干旱監(jiān)測的敏感性更強。

2.2 干旱遙感監(jiān)測結(jié)果與實際調(diào)查結(jié)果比較

2.2.1 基于春玉米不同發(fā)育階段的TVDI-N、TVDI-E對不同農(nóng)田環(huán)境條件的敏感性分析 為比較3次實地調(diào)查時期TVDI-N、TVDI-E干旱監(jiān)測時不同農(nóng)田環(huán)境影響下的敏感性差別，本研究在總結(jié)了前人對干旱驅(qū)動因素的研究成果后，選取了海拔高度、坡度、春玉米發(fā)育階段和土壤質(zhì)地4種因子進行分析。首先將春玉米同一調(diào)查時間段內(nèi)不同海拔高度、坡度下的TVDI-N、TVDI-E值進行了分析，結(jié)果如表3所示。

海拔、坡度是農(nóng)業(yè)干旱最為直接的影響因子之一，其變化決定了地形地貌、氣候和植被的變化情況，從而影響該區(qū)域土壤墑情。從分析結(jié)果來看，春玉米種植樣區(qū)均為低海拔農(nóng)耕區(qū)，海拔、坡度差別不明顯，也使得TVDI-N、TVDI-E值未出現(xiàn)明顯差別。故本研究認為，春玉米不同發(fā)育階段的植被覆蓋度是影響農(nóng)業(yè)干旱的下墊面因素，下墊面類型的差別使得不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI存在監(jiān)測敏感性差別。依據(jù)TVDI與土壤含水量相關(guān)性原理，TVDI值越接近于1，土壤濕度越低，干旱越嚴(yán)重，且在TVDI-N/TVDI-E閾值相同的情況下，TVDI-N/TVDI-E值越高說明其對干旱的響應(yīng)越敏感，據(jù)此，結(jié)合表3得出：(1)5月實地調(diào)查時，春玉米處于生長前期，下墊面類型為裸地至植被半覆蓋地表過渡時期，此時調(diào)查樣區(qū)的TVDI-N值均高于TVDI-E值，差值最大為0.04，最小為0.01，該時期TVDI-N對干旱監(jiān)測的敏感性強于TVDI-E；(2)7月實地調(diào)查時，春玉米處于生長中期，下墊面類型為植被半覆蓋地表至植被全覆蓋地表過渡時期，調(diào)查樣區(qū)的TVDI-N值無持續(xù)高于或低于TVDI-E值，該時期為兩者敏感性差別變化的過渡時期；(3)8月實地調(diào)查時，春玉米處于生長后期，下墊面類型為植被全覆蓋地表，調(diào)查樣區(qū)的TVDI-E值均高于TVDI-N值，差值最大為0.03，最小為0.01，該時期TVDI-E對干旱監(jiān)測的敏感性強于TVDI-N。3次調(diào)查時期分別處在春玉米3個發(fā)育階段，各調(diào)查時期TVDI-N、TVDI-E對植被監(jiān)測的敏感性差別判定結(jié)果與擬合方程決定系數(shù)界定的TVDI-N、TVDI-E對干旱監(jiān)測敏感性差別結(jié)果一致。

表3 各調(diào)查時期內(nèi)結(jié)果海拔、坡度變化時的TVDI-N、TVDI-E值Tab.3 TVDI-N and TVDI-E values in different investigation periods with altitude and slope change

2.2.2 基于春玉米不同發(fā)育階段和不同農(nóng)田環(huán)境條件的TVDI-N、TVDI-E判對率及一致性分析 為檢驗TVDI-N、TVDI-E干旱監(jiān)測精度，計算了春玉米不同發(fā)育階段和不同農(nóng)田環(huán)境條件下TVDI-N和TVDI-E對干旱監(jiān)測等級與實測干旱等級的判對率及一致性，計算結(jié)果如表4。由表4可以看出：(1)出苗期，TVDI-N和TVDI-E監(jiān)測干旱等級與實測干旱等級的判對率均達到100.0%，但TVDI-N監(jiān)測干旱等級與實測干旱等級一致性高于TVDI-E 33.3個百分點；大喇叭口期，TVDI-N監(jiān)測干旱等級與實測干旱等級的判對率低于TVDI-E 12.5個百分點，一致性檢驗結(jié)果則和TVDI-E相同；灌漿期，TVDI-E監(jiān)測干旱等級與實測干旱等級判對率和一致性分別高于TVDI-N 8.7個百分點和39.2個百分點。(2)如不考慮調(diào)查區(qū)所處的春玉米發(fā)育階段，將3次調(diào)查區(qū)放在一起比較，TVDI-E在土壤質(zhì)地、海拔、坡度等農(nóng)田環(huán)境變化時的干旱判對率及一致性均高于或等于TVDI-N。

表4 不同農(nóng)田環(huán)境條件下基于TVDI-N和TVDI-E的春玉米干旱判對率及一致性Tab.4 Judgment ratio and uniformity of spring maize drought based on TVDI-N and TVDI-E under different farmland environmental impacts

2.3 2018年春玉米干旱時空格局

根據(jù)以上分析結(jié)果，針對春玉米不同發(fā)育階段，選用監(jiān)測精度更高的TVDI進行干旱監(jiān)測，即：春玉米生長前期(第14—19期)采用TVDI-N；春玉米生長中期(第20—24期)雖為兩者敏感性過渡時期，但TVDI-E的監(jiān)測精度高于TVDI-N，故采用TVDI-E；春玉米生長后期(第25—30期)采用TVDI-E?；谶@一選取原則，計算生成2018年東北地區(qū)春玉米生育期內(nèi)干旱災(zāi)變監(jiān)測結(jié)果，并使用春玉米空間分布數(shù)據(jù)進行掩膜，提取春玉米種植區(qū)干旱狀況信息，如圖4所示。

通過圖4可以看出2018年春玉米種植區(qū)內(nèi)2次干旱事件的發(fā)生、發(fā)展和減弱的過程。5月上中旬春旱最為嚴(yán)重，遼寧省西部的朝陽市、阜新市，吉林省西部的四平市、長春市和黑龍江省西南部的齊齊哈爾市均有明顯的干旱發(fā)生。5月中旬后，春旱影響程度開始減弱，黑龍江省西南部的綏化市、大慶市以及吉林省北部松原市仍受干旱影響。進入6月中旬之后，春旱影響范圍逐漸縮小。6月中下旬至7月中旬，東北地區(qū)干旱影響程度總體上較輕，僅在7月上旬干旱態(tài)勢有所加重。7月下旬之后夏伏旱開始產(chǎn)生和發(fā)展，直至8月上旬，春玉米受夏伏旱影響達到最大，重旱區(qū)多集中于遼寧省西部的朝陽市、阜新市和錦州市以及吉林省西南部的四平市、長春市。8月中旬之后，旱情開始得到緩解。

圖4 2018年東北地區(qū)春玉米干旱時空變化Fig.4 Spatio-temporal changes of spring maize drought in northeast China in 2018

3 結(jié)論與討論

3.1 TVDI用于干旱監(jiān)測的適用性及監(jiān)測精度

前人利用大量干旱事件對TVDI在干旱監(jiān)測中的可行性進行了系統(tǒng)驗證[18,20-21]，本研究在前人研究基礎(chǔ)上，對EVI、NDVI作為參數(shù)計算的TVDI-E、TVDI-N用于東北春玉米干旱監(jiān)測的敏感性時期和監(jiān)測精度進行了分析，得到了TVDI-N在春玉米生長前期適用，TVDI-E在春玉米生長中后期適用的結(jié)論，與前人利用EVI和NDVI作為參數(shù)計算的TVDI進行干旱監(jiān)測得到的適用性結(jié)論一致[11,34-36]。將TVDI-N和TVDI-E作為春玉米生長前期和中后期干旱監(jiān)測指標(biāo)，對2018年東北地區(qū)春玉米干旱進行監(jiān)測，所得到的春玉米生長前期的干旱監(jiān)測判對率達到100.0%，一致性達到83.3%；春玉米生長中后期的干旱監(jiān)測判對率達到82.6%，一致性達到78.3%。但是前人研究與本研究在指標(biāo)篩選方法、應(yīng)用對象及研究區(qū)范圍均存在一定的差異。

指標(biāo)篩選方法差異。前人通過分析TVDI與土壤濕度之間的相關(guān)性差異來界定不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI用于干旱監(jiān)測的敏感時期，并利用同步氣象數(shù)據(jù)進行驗證；而本研究通過分析不同植被指數(shù)的LST-VI特征空間擬合方程決定系數(shù)差異界定不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI用于干旱監(jiān)測的敏感時期，并利用2018年3次實地采樣數(shù)據(jù)進行驗證。此外，劉立文等[11]研究所使用的遙感數(shù)據(jù)為逐16 d時相尺度，對不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI在5—9月的干旱監(jiān)測敏感時期進行了界定；而本研究則利用逐8 d時相尺度的遙感數(shù)據(jù)，將不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI干旱監(jiān)測敏感時期精確到了春玉米生長季的不同發(fā)育階段，相比前人對TVDI干旱監(jiān)測敏感時期劃分更為精細。

應(yīng)用對象及研究區(qū)范圍差異。前人研究對象既有農(nóng)作物也有森林等植被。將TVDI用于這些植被的干旱監(jiān)測時，雖能很好地得到干旱時空分布結(jié)果，但TVDI用于單一植被類型的干旱監(jiān)測時可能會存在精度不足。由于不同農(nóng)作物候期存在時空上的差異，小麥、大豆等作物的播種期與春玉米不同，春玉米處于出苗期時，其他農(nóng)作物不一定同時處于出苗期，因此不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI對春玉米苗期干旱監(jiān)測敏感時，不一定對同時期小麥或大豆的干旱監(jiān)測敏感。與之同理，林區(qū)包含了落葉林、常綠針葉林等不同類型的森林植被，不同季節(jié)的不同森林植被存在明顯的差異，如春季、冬季時的落葉林NDVI較低，而此時針葉林的NDVI則高于落葉林，因此，植被類型差異也可能會導(dǎo)致不同植被指數(shù)構(gòu)建的TVDI對落葉林干旱監(jiān)測敏感，卻不一定對同時期其他森林植被的干旱監(jiān)測敏感；而本研究的對象僅為東北春玉米，研究時間也僅為春玉米生長季，利用Landsat 8影像對玉米種植區(qū)進行提取，將監(jiān)測結(jié)果利用玉米種植區(qū)數(shù)據(jù)進行掩膜提取，結(jié)合2018年3次春玉米種植區(qū)實地采樣數(shù)據(jù)，只對春玉米種植區(qū)的受旱狀況進行分析，有針對性地分析了春玉米各發(fā)育階段的受旱情況，與前人的研究結(jié)果相比，本研究的干旱監(jiān)測更具有一定的針對性。

3.2 氣象因素對干旱發(fā)生及發(fā)展的影響

本研究的干旱監(jiān)測結(jié)果表明，2018年發(fā)生了2次干旱災(zāi)變(即春旱和夏伏旱)，但2次干旱的發(fā)生時間、持續(xù)時長、分布及發(fā)展趨勢甚至引發(fā)條件均存在一定的差異。首先，就春旱而言，玉米種植區(qū)內(nèi)5月上中旬受春旱影響最為嚴(yán)重，重旱區(qū)集中在遼寧省西部、吉林省西部和黑龍江省西南部。5月中旬后，春旱影響程度開始減弱，重旱影響區(qū)主要集中在黑龍江省西南部以及吉林省北部。進入6月中旬之后，春旱影響范圍逐漸縮小，重度干旱影響區(qū)僅在吉林省北部和黑龍江南部有較小范圍的分布。劉維等[37]的研究也表明，2018年春季遼寧西部和吉林西部降水量比常年同期偏少30%～80%，導(dǎo)致土壤失墑加劇，受干旱影響春玉米播種期推遲或延長，同時春玉米出苗率低，長勢偏差。直至5月下旬旱區(qū)大部出現(xiàn)中到大雨，春旱才得以緩解，與本研究對春旱發(fā)生、發(fā)展、減弱的趨勢分析也達成一致。亦可以看出2018年東北地區(qū)春旱主要由于降水量偏少所導(dǎo)致，與張良等[38]對2018年春季干旱成因的研究成果一致。總的來看，春旱發(fā)生區(qū)域亦是東北地區(qū)春玉米主要種植區(qū)域，但是4—6月玉米處于播種—拔節(jié)期，該時期春玉米需水量相對中后期較少，雖春旱強度大且影響范圍廣，但有效的降水仍然可以緩解旱情，使植株在很大程度上恢復(fù)正常生長，從而不至于對春玉米苗期生長造成嚴(yán)重影響。

其次，就夏伏旱而言，7月下旬之后夏伏旱開始產(chǎn)生和發(fā)展，直至8月上旬，春玉米受夏伏旱影響達到最大，重旱區(qū)多集中于遼寧省西部和吉林省西南部，8月中旬之后，旱情開始得到緩解。劉維等[37]的研究也表明，2018年7月21日—8月5日遼寧、吉林出現(xiàn)大范圍持續(xù)高溫天氣，遼寧中北部、吉林西部等地出現(xiàn)大范圍的農(nóng)業(yè)干旱，此外，8月6—14日受臺風(fēng)“溫比亞”、“蘇力”影響，遼寧東部、吉林東部、黑龍江東南部出現(xiàn)2次明顯降水過程，才使得夏伏旱得以解除，與本研究對夏伏旱發(fā)生、發(fā)展、減弱的趨勢分析也達成一致。同時也可以看出2018年東北地區(qū)夏伏旱主要由于溫度偏高所導(dǎo)致，直至8月中旬，及時的降水才緩解了夏伏旱旱情，這與張宇等[39]對2018年夏季干旱成因的研究成果一致。雖然7—8月，春玉米正處于大喇叭口—灌漿期，這一時期的春玉米由營養(yǎng)生長轉(zhuǎn)變?yōu)樯成L，是春玉米生長發(fā)育的關(guān)鍵期，嚴(yán)重干旱勢必會對玉米產(chǎn)量造成嚴(yán)重影響，但是，2018年東北地區(qū)夏季≥10 ℃積溫較常年同期偏多60 ℃·d，充足的熱量條件有效補償了因春季干旱而播種延遲、發(fā)育期偏晚的不利影響，作物生長發(fā)育進程加快，至8月底大部地區(qū)玉米發(fā)育時期接近常年或偏早。由此看來，8月的高溫對于春旱造成的春玉米播種期延后、發(fā)育時期偏晚亦是有利的，8月下旬的2次明顯降水過程也對夏伏旱旱情做出了一定緩解，因此2018年連續(xù)的春旱和夏伏旱雖影響范圍廣，強度大，但及時的降水均對旱情做出了一定的緩解，并未對玉米營養(yǎng)生長、生殖生長甚至產(chǎn)量造成嚴(yán)重影響。

本研究利用TVDI指數(shù)對2018年東北地區(qū)春玉米生長季進行干旱監(jiān)測，亦存在不足及未考慮到的因素。盡管本研究提出的TVDI-N和TVDI-E，在春玉米生長前期和中后期干旱監(jiān)測中得到良好的應(yīng)用，但是因為各年發(fā)生干旱時的氣象條件、農(nóng)田環(huán)境以及春玉米品種、生育階段等的不同，僅使用2018年的數(shù)據(jù)進行東北春玉米干旱監(jiān)測研究，存在一定的片面性。該結(jié)論是否同時適用于其他年份，仍需在后續(xù)研究中使用更多的歷史數(shù)據(jù)對本研究結(jié)論的普適性加以佐證，進一步深入分析和檢驗本研究結(jié)論在其他年份中干旱監(jiān)測的可行性。另外，春玉米植株受到干旱脅迫時，首先由氣象干旱導(dǎo)致土壤水分缺失，進而引起植株缺水，長時間氣象干旱所導(dǎo)致的降水減少最終引發(fā)農(nóng)業(yè)干旱[40]，故氣象干旱與農(nóng)業(yè)干旱之間存在一定的滯后性。為此，引入氣象因素，充分分析溫度、降水等致災(zāi)因素對干旱發(fā)生、發(fā)展以及減弱過程的影響也將作為后續(xù)研究的重點關(guān)注方向，并據(jù)此對極端干旱天氣引發(fā)的氣象干旱與農(nóng)業(yè)干旱之間的滯后時長進行探討。

本研究分別以EVI和NDVI作為參數(shù)計算TVDI-E和TVDI-N，并對其用于2018年東北春玉米不同發(fā)育階段和不同農(nóng)田環(huán)境下的干旱監(jiān)測敏感性、精度分析后得到以下結(jié)論：

(1)春玉米生長前期，TVDI-N較TVDI-E對干旱監(jiān)測有更高的敏感性；春玉米生長中期，為兩者對干旱監(jiān)測敏感性的過渡時期；春玉米生長后期，則TVDI-E較TVDI-N對干旱監(jiān)測有更高的敏感性。

(2)TVDI-E在土壤質(zhì)地、海拔、坡度等農(nóng)田環(huán)境變化時的干旱判對率及一致性均高于TVDI-N，監(jiān)測精度更高。

(3)分別將TVDI-N和TVDI-E作為春玉米生長前期和中后期干旱監(jiān)測指標(biāo)，對2018年東北地區(qū)春玉米干旱進行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)春旱比夏伏旱影響范圍更廣、程度更重、持續(xù)時間更長。春旱主要發(fā)生在玉米苗期，此時玉米植株需水量相對較少，后期降水能在一定程度上緩解旱情，不至于對玉米生長造成嚴(yán)重影響；夏伏旱發(fā)生時，春玉米處于生殖生長關(guān)鍵期，若發(fā)生持續(xù)的干旱將直接影響春玉米產(chǎn)量。