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        基于多源遙感數(shù)據(jù)的青海省農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測研究

        2021-01-20 04:03:32張偉東魏寶安
        經(jīng)緯天地 2020年6期
        關鍵詞:旱情青海省降水量

        張偉東 魏寶安 劉 義 李 寧

        (1.黑龍江省農(nóng)墾科學院,黑龍江 哈爾濱 150038;2.自然資源部第四地形測量隊,黑龍江 哈爾濱 150050)

        0.引言

        干旱是指某一特定區(qū)域降水總量不足,土壤保水率低,水分蒸發(fā)率高,不能夠滿足人畜用水、農(nóng)林灌溉和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的自然現(xiàn)象。在世界范圍內(nèi),干旱問題成了全世界都避免不了的課題,在阿爾及利亞奧萊夫,年平均降水量為12.19毫米,屬于嚴重干旱;在蘇丹瓦迪哈勒法,年平均降水量僅為2.45毫米,屬于極度缺水。近年來,我國多省旱情頻發(fā),2000年干旱面積達4045萬公頃,受災面積4.04億畝,是建國以來干旱最為嚴重的一年。2004年,我國南方遭受53年來罕見的干旱,經(jīng)濟損失四十多億元人民幣,720多萬人出現(xiàn)了飲水困難。當旱情發(fā)生時,會對農(nóng)牧業(yè)、林草資源、生態(tài)環(huán)境等領域造成一定影響,進而危害糧食安全和社會穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)旱情作為干旱研究的主要監(jiān)測領域,目前還沒有完善的監(jiān)測體系,沒有形成完整的監(jiān)測技術(shù)路線。因此,對農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測研究成了保障糧食安全、維護社會穩(wěn)定的重要研究方向。以青海省為例,利用遙感技術(shù)對監(jiān)測區(qū)域進行綜合旱情分析,有助于了解監(jiān)測區(qū)域地表農(nóng)業(yè)旱情分布情況,對于監(jiān)測干旱區(qū)域,找到旱情產(chǎn)生原因具有一定的現(xiàn)實意義。

        1.研究區(qū)域

        1.1 監(jiān)測區(qū)域概況

        青海省地貌特征較為復雜,水資源儲備豐富,擁有縱橫交錯的河流水系,同時,作為水資源儲備的另一種形式,省內(nèi)各種湖泊和雪山的出水量也很豐富。長江、黃河、瀾滄江等三條著名江河均發(fā)源于青海省南部的高原地區(qū),這里有青海湖、可可西里盆地等奇特地貌,因此被稱為“三江源”。處在青藏高原腹地的青海省,平均海拔4500米以上,所以又被譽為“中華水塔”。青海省水資源分布圖(如圖1所示):

        圖1 青海省水資源分布圖

        青海省地域遼闊,經(jīng)濟社會發(fā)展相對滯后,生態(tài)環(huán)境脆弱,環(huán)境問題突出,雖然水系豐富,但在部分水系分布不發(fā)達地區(qū),尤其是受春季降水量少等因素影響,省內(nèi)部分地區(qū)降水異常偏少,氣溫異常偏高,無降水日數(shù)較多,農(nóng)業(yè)干旱現(xiàn)象較為嚴重。

        1.2 自然條件

        以全國最大的咸水湖青海湖作為分界線,青海省南部是典型的青藏高原氣候特征,青海省東部是典型的溫帶季風氣候特點,青海省西部為干旱氣候,這三種典型的氣候在青海省匯聚,在全國范圍內(nèi)實屬罕見。以日月山為界,將青海省分割為外流和內(nèi)流兩個區(qū)域,同時日月山也將青海省分割為季風和非季風兩個區(qū)域,該區(qū)域量測氣候特征區(qū)別明顯。青海省東部的河湟地區(qū)降水較為正常,一般春季偏少,西部的柴達木盆地降水量常年稀少,雖然湖泊很多,但大都是鹽湖,周邊生態(tài)環(huán)境脆弱,也是造成青海省部分地區(qū)干旱的主要自然原因。

        1.3 研究數(shù)據(jù)

        本次研究收集到了青海省地理國情監(jiān)測成果數(shù)據(jù),包括省內(nèi)80%面積的0.5米分辨率影像,20%面積的2米分辨率影像;地表覆蓋要素12個一級類,58個二級類,93個三級類的地理國情普查成果;遙感解譯樣本44000余個,基本覆蓋省內(nèi)全部地物類型;省內(nèi)10米分辨率數(shù)字高程模型;2015年度30米分辨率Landsat衛(wèi)星影像;水資源量數(shù)據(jù);年/月降水量、年/月平均氣溫等氣象數(shù)據(jù);土壤侵蝕分布數(shù)據(jù)。

        2.研究方法

        2.1 氣象干旱指數(shù)

        氣象干旱指數(shù)本文采用SPI指數(shù),可以用來作為多個時間維度的降水分析,在一定程度上反映干旱造成的影響范圍和時間區(qū)間,在同一干旱指數(shù)參考下,反映不同時間和范圍的干旱成因,以及干旱區(qū)域和時間的制約關系。SPI適合于不同類型的干旱定量化研究,常被用作遙感干旱指數(shù)性能評估。

        假設某一時段的降水量為x,則其某一時間尺度的降水量序列分布的概率密度函數(shù)如式(1)所示:

        式(1)中β為尺度參數(shù),γ為形狀參數(shù),兩者都大于0;x為降水量。β和γ可用極大似然估計方法求得,如式(2)和式(3)所示:

        式(4)中xi為降水量資料樣本;x為降水量氣候平均值;n為計算序列的長度。確定概率密度函數(shù)中的參數(shù)后,對于某一年的降水量x0,可以求出隨機變量x小于x0事件的概率如式(5)所示:

        由于式(5)中不包括x=0的情況,而實際降水量可以為零,降水量為零時的時間概率為F(x)=m/n。其中,m為降水量為零的樣本數(shù);n為降水量氣候平均值。

        對分布概率進行正態(tài)標準化處理,得到式(6):

        2.2 遙感干旱指數(shù)

        經(jīng)過分析,本論文采用TCI、VCI、PCI、SMCI對青海省涉及黃土高原地區(qū)旱情進行監(jiān)測。各干旱指數(shù)計算公式如式(8)至式(11)所示:

        所有的遙感變量均被統(tǒng)一為一千米的分辨率,干旱指數(shù)值也被控制在0到1的范圍內(nèi),取值0表示最干旱狀態(tài),取值1表示最濕潤狀態(tài),具體的旱情等級(如表1所示):

        表1 干旱指數(shù)旱情等級

        另外,采用干旱脅迫指數(shù)DSI(Drought Severity Index),該指數(shù)綜合了植被指數(shù)和蒸散發(fā)(NDVI和ET/PET)兩個因素來診斷干旱狀況,作為主要遙感干旱指標,如式(12)所示:

        式(12)中各參數(shù)如式(13)至式(15)所示:

        2.3 植被覆蓋指數(shù)

        一般植被覆蓋指數(shù)采用最優(yōu)土壤調(diào)整植被指數(shù)(OSAVI),OSAVI的提出一般建立在土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)的層面,該指數(shù)一般指出植被長勢情況,并且可以去掉土壤對植被的干擾,突出植被量化,讓植被覆蓋度更真實,更加具有可參考性,OSVAI計算方法如式(16)所示:

        式(16)中Rnir為近紅外波段;Rred為紅外波段。

        2.4 水網(wǎng)密度指數(shù)

        水網(wǎng)密度指數(shù)計算公式如式(17)所示:

        式(17)中,Ariv為河流長度的歸一化系數(shù),參考值為84.3704,Alak為湖庫面積的歸一化系數(shù),參考值為591.7909,Ares為水資源量的歸一化系數(shù),參考值為86.3869。

        3.干旱指數(shù)評估

        為評估各干旱指數(shù)在青海省旱情監(jiān)測性能,利用空間數(shù)據(jù)軟件篩選出238個落在耕地圖斑的隨機點,按照點位提取遙感干旱指數(shù)和氣象干旱指數(shù)按月份的相關性,對比分析(如表2所示):

        表2 遙感干旱指數(shù)和氣象干旱指數(shù)相關性

        通過對比,結(jié)果發(fā)現(xiàn)在耕地范圍內(nèi),PCI與各時間尺度的SPI表現(xiàn)出了最高的相關性,隨著時間尺度的增加,相關程度逐漸降低。此外,DSI也表現(xiàn)出了較好的相關性。

        在空間數(shù)據(jù)方面,選取SPI各月與VCI、TCI、PCI、SMCI、DSI進行空間分布相關性分析,可以看出PCI與1月尺度的SPI具有最好的相關性,整個青海省耕地內(nèi)都表現(xiàn)出正相關性,最高值出現(xiàn)在平原一帶,最低值出現(xiàn)在盆地一帶,此外,PCI在3月和6月尺度上也比其他遙感干旱指數(shù)優(yōu)勢明顯,雖總體相關程度有所降低,但均未出現(xiàn)負值。VCI大部分地區(qū)保持了正相關性,高值出現(xiàn)在海拔較高地帶。TCI與1月尺度的SPI表現(xiàn)出最好的相關性,負值多出現(xiàn)在平原、河谷一帶。SMCI與1月的SPI相關性最好,大部分地區(qū)有較高的相關性,但在3月和6月的SPI比較中,大規(guī)模出現(xiàn)負值區(qū)域。DSI在空間上與SPI相關性一般,負值出現(xiàn)在省界附近。

        4.旱情分析

        以青海省2014年影像計算得出的植被指數(shù)作為參考,生成青海省2014年植被分布圖(如圖2所示):

        圖2 青海省2014年植被分布圖

        水網(wǎng)密度中河渠長度、湖庫(河流)面積、區(qū)域面積來自第一次地理國情普查數(shù)據(jù)。水資源量來自于水利部門的統(tǒng)計數(shù)據(jù),此數(shù)據(jù)只統(tǒng)計到州,按照地理國情數(shù)據(jù)中各鄉(xiāng)鎮(zhèn)水域面積占全州水域面積的比例細化到鄉(xiāng)鎮(zhèn)一級(如圖3所示):

        圖3 青海省水網(wǎng)密度

        青海省南部生態(tài)環(huán)境狀況較好,中部生態(tài)環(huán)境狀況一般,西北生態(tài)環(huán)境狀況差一些,東部生態(tài)環(huán)境狀況較好,西部生態(tài)環(huán)境狀況一般。青海省2014年生態(tài)環(huán)境狀況(如圖4所示):

        圖4 2014年青海省生態(tài)環(huán)境狀況

        青海省2014年全省生態(tài)狀況統(tǒng)計(如表3所示):

        表3 青海省2014年生態(tài)狀況統(tǒng)計

        將2013至2015年每年的四至十月耕地范圍內(nèi)VCI、TCI、SMCI、DSI的平均值與青海省每年糧食單產(chǎn)、冬小麥單產(chǎn)、旱災成災面積和作物絕收面積的統(tǒng)計數(shù)據(jù)做相關性分析(如表4所示):

        表4 青海省2013至2015年旱情統(tǒng)計資料與遙感干旱指數(shù)的相關關系

        經(jīng)過分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn),DSI表現(xiàn)出比SMCI、VCI和TCI更好地表征青海省農(nóng)業(yè)干旱情況的能力。遙感干旱指數(shù)在與青海省三年干旱成災面積數(shù)據(jù)的比較中,DSI在0.01的水平上顯著相關,相關系數(shù)值最高,SMCI和TCI在0.05的水平上顯著相關,相關程度相對也比較高,VCI沒有通過顯著性檢驗。研究分析發(fā)現(xiàn),DSI是比VCI、TCI、SMCI更為可靠的能夠監(jiān)測青海省耕地旱情狀況的遙感干旱指數(shù)。利用DSI相關性得出,青海省2014年發(fā)生過旱災,這與該省植被分布、水網(wǎng)分布及氣象與地理信息記錄一致,說明DSI具有更準確判斷旱情的優(yōu)勢。

        據(jù)水文、氣象資料記載,青海省2015年4月20日凌晨至14時,青海省主要農(nóng)業(yè)區(qū)降下了今春以來的第一場有效降水。西寧市郊區(qū)、湟中縣、湟源縣以及海東地區(qū)有效降水達到5至10毫米,海南藏族自治州的共和縣、貴德縣等地有效降水達到10至12.5毫米。這次有效降水過程,使青海全省淺山地區(qū)的旱情基本得到解除,非常有利于尚未播種作物的種植和已播種作物的出苗。青海省川水地區(qū)的播種已結(jié)束,淺山地區(qū)的小麥、蠶豆、甘藍型油菜播種基本結(jié)束,馬鈴薯、青稞、小油菜正在加緊播種。截至2015年4月20日,青海省已播種各類農(nóng)作物590萬畝。這與利用干旱指數(shù)分析結(jié)果基本吻合。

        5.結(jié)束語

        通過對青海省高分辨率影像進行解譯分析,計算遙感干旱指數(shù)VCI、TCI、PCI、SMCI、DSI與氣象干旱指數(shù)SPI進行比較,PCI在月時間尺度和大的空間范圍內(nèi)均比其他遙感干旱指數(shù)監(jiān)測干旱的優(yōu)勢更明顯,SMCI最差,其余次之。本文利用遙感指數(shù)做了青海省耕地范圍內(nèi)的旱情研究,而干旱與地形等其他一些因素也有一定的關系,遙感指數(shù)在一定程度上可以對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行指導。通過研究表明,結(jié)合遙感干旱指數(shù),研究地區(qū)旱情具有一定的科學性、先進性和可借鑒性,并且具有一定的實用價值,這種旱情監(jiān)測方法可以在多省區(qū)推廣應用,便于政府決策支持,為科研部門提供較為可靠的研究數(shù)據(jù)。

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