曲學斌 王彥平 張煦明 林聰
(內(nèi)蒙古呼倫貝爾市氣象局, 呼倫貝爾 021008)
干旱是在一定地區(qū)一段時間內(nèi)近地面生態(tài)系統(tǒng)水分缺乏的一種自然災害,也是全球分布最廣,持續(xù)時間最長的自然災害之一[1-2]。內(nèi)蒙古是我國北方重要的生態(tài)屏障和農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)區(qū),2004—2013年內(nèi)蒙古地區(qū)干旱災害的直接經(jīng)濟損失占總氣象災害損失的57%,受災人口和面積均超過其他氣象災害的總和,嚴重威脅當?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)平衡和經(jīng)濟社會發(fā)展[3]。
抗旱減災的基礎(chǔ)在于對干旱的精準預報和監(jiān)測,傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測主要依賴氣象干旱指數(shù),并根據(jù)氣象干旱與農(nóng)業(yè)、水文、經(jīng)濟社會干旱間的關(guān)系,對其他類型干旱進行預測[4]。早在20世紀初,人們就開始尋找并建立各類氣象干旱指數(shù),目前已相對成熟,其中常用的氣象干旱指數(shù)有標準化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index,SPI)、標準化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)、氣象干旱綜合指數(shù) (Meteorological Drought Composite Index,MCI)等[5],氣象干旱指數(shù)的計算大多基于氣象站的歷史降水、溫度等觀測要素,在一定區(qū)域內(nèi)具有較好的適用性[6-8]。但對于內(nèi)蒙古而言,氣象觀測站點稀疏,監(jiān)測結(jié)果難以反映整個區(qū)域的干旱情況,不能滿足日益精細化的防災救災需求。
20世紀70—80年代,隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展,各國開始利用衛(wèi)星遙感技術(shù)開展干旱監(jiān)測方法研究[9-10]。Benedett等[11]利用紅外波段與紅光波段反射值計算歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)并以此評定干旱過程,隨后基于NDVI的植被狀態(tài)指數(shù)(Vegetation Condition Index,VCI)、溫度植被干旱指數(shù)(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)等也開始快速發(fā)展[12]。隨著遙感可反演物理量的增加,Anderson等[13]引入衛(wèi)星反演蒸散(evapotranspiration,ET)和潛在蒸散(Potential Evapo Tanspiration,PET)開展更高靈敏度的干旱監(jiān)測。Mu等[14]進一步通過NDVI、ET與PET提出干旱嚴重程度指數(shù)(Drought Severity Index,DSI),童德明[15]等對DSI在山東省干旱監(jiān)測中的適應性研究表明,其能準確捕捉山東省的典型干旱過程,并與SPI和土壤水分有很好的相關(guān)性。張喜成等[16]利用DSI對新疆干旱特征的分析表明,DSI的監(jiān)測結(jié)果與實測農(nóng)作物干旱面積相關(guān)性較高。Zhang等[17]利用DSI對中國西南地區(qū)進行高分辨率近實時干旱監(jiān)測表明,此指數(shù)具有巨大業(yè)務應用潛力。因此開展DSI在內(nèi)蒙古地區(qū)的適用性研究,可有效推進遙感干旱監(jiān)測的業(yè)務發(fā)展,提高干旱監(jiān)測精度,為各級政府決策部門提供更加精準的防旱救災決策依據(jù)。
內(nèi)蒙古地區(qū)位于東亞中緯度內(nèi)陸(97°12′~126°04′ E、37°24′~53°23′ E),地形狹長,擁有森林、草原、農(nóng)田、荒漠等多種生態(tài)系統(tǒng),基于2019年MOD12土地覆蓋類型數(shù)據(jù)繪制的內(nèi)蒙古植被覆蓋類型及本研究所用72個氣象臺站分布如圖1所示,土地面積約為1.18×106km2,占全國總面積的12.3%。氣候以溫帶大陸性季風氣候為主,大興安嶺北段為寒溫帶大陸性季風氣候,巴彥淖爾市西部、阿拉善盟和烏海市為溫帶大陸性氣候[18-19]。受遠離海洋和青藏高原、燕山、太行山等山脈阻擋水汽輸送的影響,內(nèi)蒙古的降水總量偏少且分布極其不均,其中年降水量最多的呼倫貝爾市鄂倫春自治旗可達546.2 mm,而最少的阿拉善盟額濟納旗卻僅有36.2 mm。
圖1 內(nèi)蒙古地區(qū)植被覆蓋類型與氣象站分布
1.2.1 干旱嚴重指數(shù)(DSI)
一般而言,通過氣象要素變化監(jiān)測干旱的指數(shù)為氣象干旱指數(shù),而通過植被生長情況監(jiān)測干旱的指數(shù)為農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)。DSI(DSI)的計算變量包括了反映植被光合作用能力的NDVI(NDVI)與涉及水循環(huán)的蒸散量ET(ET)與潛在蒸散量PET(PET),其算法介于氣象干旱與農(nóng)業(yè)干旱之間,計算公式為:
(1)
Z=ZNDVI+ZET/PET
(2)
(3)
(4)
1.2.2 氣象干旱綜合指數(shù)(MCI)
MCI是國家氣候中心在原有綜合氣象干旱指數(shù)CI的基礎(chǔ)上,改進得到的一種干旱綜合指數(shù)[20-21]。其計算公式為:
MCI=Ka(aSPIW60+bMI60+cSPI90+dSPI150)
(5)
式中,Ka為季節(jié)調(diào)節(jié)系數(shù),內(nèi)蒙古地區(qū)4—9月的值分別為0.6、1.0、1.2、1.2、1.0和0.9;MI60是近60 d的相對濕潤度指數(shù),為某時段降水量P與同時段潛在蒸散量PET之差再除以同時段內(nèi)PET;SPI90、SPI150為近90 d和近150 d的標準化降水指數(shù);權(quán)重系數(shù)a、b、c、d按照北方地區(qū)的取值標準分別為 0.3、0.5、0.3和0.2;SPIW 60為近60 d標準化權(quán)重降水指數(shù),即基于權(quán)重降水WAP的標準化降水指數(shù)。
權(quán)重降水WAP的計算公式為:
(6)
式中,Pn為距離當天前第n天降水量。
計算MI60所需的潛在蒸散量PET利用Penman-Monteith方法計算獲得,其公式為:
(7)
式中,Rn為地表凈輻射,G為土壤熱通量,在日時間尺度上參照草地土壤熱容量做忽略不計處理,Tmean為日平均氣溫,ea為實際水汽壓,es為飽和水汽壓,u2為2 m高處風速,Δ為飽和水汽壓曲線斜率,r為干濕表常數(shù),均可根據(jù)各測站實測資料、地理信息求解。MCI的值越小,干旱越嚴重。
1.2.3 植被狀態(tài)指數(shù)(VCI)
VCI是Kogan等[22]提出的遙感植被干旱指數(shù),它可以很好地反映非冬眠期的植被對干旱的響應,已被廣泛應用于遙感對植被干旱的監(jiān)測,其計算公式為:
(8)
式中,NDVImax、NDVImin分別是某地點多年同期的最大和最小NDVI值,VCI的值越小,干旱越強。3種干旱指數(shù)對應的干旱等級劃分標準見表1。
表1 干旱等級標準
1.3 數(shù)據(jù)源及分析方法
研究期為2000—2019年的內(nèi)蒙古植被生長季,計算DSI和VCI所需數(shù)據(jù)均采用NASA提供的中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品。NDVI采用植被指數(shù)MOD13Q1產(chǎn)品,是逐日NDVI通過最大值合成法得到的植被產(chǎn)品,其空間分辨率為250 m,時間分辨率為16 d。ET和PET采用蒸散量MOD16A2產(chǎn)品,其空間分辨率為1 km,時間分辨率為8 d,賀添[23]等利用站點尺度和流域尺度蒸散對MDO16數(shù)據(jù)進行驗證,證明其在我國多種生態(tài)系統(tǒng)中具有較高精度。
首先使用MRT軟件,采用雙線性(bilinear)方式和蘭勃特投影(Lambert azimuthal)方式進行拼接、裁剪和格式轉(zhuǎn)換,之后使用ArcGIS軟件進行分析和處理。將相鄰兩期的ET和PET求和,統(tǒng)一時間分辨率為16 d,將NDVI重采樣至1 km,最后按照逐16 d為1期計算DSI和VCI,空間分辨率為1 km。研究期為每年第8期至17期,其對應時間段如表2所示。由于MOD16A2產(chǎn)品的ET和PET在水體、荒漠區(qū)無數(shù)據(jù),即無法計算DSI,因此本次研究不包括內(nèi)蒙古西部荒漠區(qū)及呼倫湖等湖泊水系。
表2 MODIS遙感影像基本信息(2000—2019年)
計算MCI所需的氣象數(shù)據(jù)通過氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務接口(CIMISS)獲取, 包括逐日平均氣溫、 最高氣溫、最低氣溫、降水量等。MCI計算所需的歷史氣象數(shù)據(jù)序列長度為1962—2019年,排除荒漠區(qū)和缺測大于3%的站點后,共選取72個氣象站。計算出研究期內(nèi)每個氣象站的逐日MCI后,按照表1對應的遙感期數(shù)和時段計算MCI平均值,并利用相關(guān)系數(shù)法和某次干旱過程對3種干旱指數(shù)的監(jiān)測一致性和監(jiān)測特點進行分析。
2000—2019年,內(nèi)蒙古地區(qū)的DSI(DSI)整體呈上升趨勢,干旱強度在逐年減弱。提取72個氣象站10 km緩沖區(qū)內(nèi)的DSI平均值,并統(tǒng)計不同干旱等級臺站在所有臺站中的占比及各臺站每年研究期內(nèi)累計MCI的平均值,如圖2所示。2000—2010年DSI干旱臺站占比持續(xù)在高位波動,其中2001年的DSI干旱臺站占比為79%,為研究期內(nèi)最高,其次為2000年(65%),對應的臺站平均MCI(MCI)分別為-244.4和-190.9,同樣為研究期內(nèi)的最低值,是干旱最嚴重的時段。2010—2015年DSI干旱臺站占比持續(xù)降低,其中2012年的DSI干旱臺站占比為21%,是研究期內(nèi)最低值,對應的臺站平均MCI為-1.2,同樣為干旱最輕的時段。2015年后DSI干旱臺站占比又開始呈波動趨勢,數(shù)值整體小于2000—2010年,但對應的MCI并沒有顯著減小,何航等[24]研究表明近年來內(nèi)蒙古地區(qū)的植被覆蓋狀況持續(xù)改善,草地和農(nóng)田植被增加明顯,環(huán)境改善對防旱抗旱能力的提升可以在DSI中得到體現(xiàn),但在MCI等氣象干旱指數(shù)中卻無法得到體現(xiàn)。
圖2 2000—2019年DSI干旱站次占比與年累計平均MCI的變化
2000—2019年,內(nèi)蒙古地區(qū)各期數(shù)中,氣象站點緩沖區(qū)內(nèi)DSI均值與站點MCI的相關(guān)系數(shù)達到顯著(r>0.433,P<0.05)的比例為61%,達到極顯著(r>0.549,P<0.01)的比例為40.1%,DSI與MCI的干旱監(jiān)測整體呈較高的一致性。各期數(shù)DSI與MCI的相關(guān)性分布如圖3(a~j)。由于MCI主要通過降水、溫度等氣象要素變化來監(jiān)測干旱,與植被生長情況無關(guān),而DSI引入NDVI植被長勢,在某些植被類型或植被生長的某些時期,DSI與MCI存在明顯差異。內(nèi)蒙古的草原和農(nóng)田區(qū)域,在春季牧草返青和作物播種時期,植被生長迅速且受氣溫回升速度、播種及出苗進度等因素影響每年同期的植被生長差異較大,這種影響的生長進度差異會直接反映在DSI計算所需的NDVI上,因此造成該區(qū)域第8、9、10期DSI與MCI的相關(guān)系數(shù)偏低,同時春末夏初也是歷年內(nèi)蒙干旱災害較為嚴重的時期,因此該時期使用DSI進行干旱監(jiān)測時,應充分考慮造成植被長勢與歷年差異的原因。對于內(nèi)蒙古森林區(qū)域而言,僅第11~13期的平均相關(guān)系數(shù)高于0.4,這主要是因為森林的抗旱能力較強,短期降水缺乏和高溫天氣在植被長勢和蒸散上的表現(xiàn)不明顯,因此在降水偏少、氣溫偏高的時期,僅考慮氣象要素的MCI與側(cè)重植被生長的DSI的干旱監(jiān)測差異較大。
從內(nèi)蒙古地區(qū)各期DSI與MCI相關(guān)系數(shù)分布的臺站數(shù)量(圖3k)可以看出,第8期至第10期DSI與MCI相關(guān)性相對偏低,其相關(guān)系數(shù)小于0.4的站點占44%,0.4~0.5的站點占25%,0.5~0.6的站點占22%,而相關(guān)系數(shù)大于0.6的站點僅占7%。第11~17 期DSI與MCI相關(guān)性相對偏高,其相關(guān)系數(shù)小于0.4的站點占20%,0.4~0.5的站點占15%,0.5~0.6的站點占19%,相關(guān)系數(shù)大于0.6的站點占44%。結(jié)合各期對應時間可表明,4月下旬至6月上旬內(nèi)蒙古地區(qū)DSI與MCI的監(jiān)測一致性偏低,而6月中旬至9月下旬的監(jiān)測一致性較高。
圖3 2000—2019年各期DSI與MCI的相關(guān)系數(shù)
2000—2019年,內(nèi)蒙古地區(qū)各期及平均DSI與VCI的相關(guān)系數(shù)見圖4所示,由于DSI與VCI的計算中都使用NDVI作為主要變量,因此DSI與VCI的平均相關(guān)系數(shù)可達0.839,且所有柵格上的DSI與VCI的平均相關(guān)性均能達到極顯著(r>0.549,P<0.01),具有普遍的高相關(guān)性。
圖4 2000—2019年各期平均及各期DSI與VCI的相關(guān)系數(shù)
在各時期中,由于VCI和DSI的計算都與NDVI有關(guān),均會受春季植被返青進度年際間差異的影響,但DSI在此基礎(chǔ)上又引入了ET/PET,影響程度有所減輕,因此第8期的DSI與VCI的相關(guān)系數(shù)較其他時期明顯偏低。值得注意的是在12~15期,大興安嶺林區(qū)的DSI與VCI的相關(guān)系數(shù)明顯低于其他地區(qū),甚至出現(xiàn)未通過顯著性檢驗的柵格,這可能與NDVI在高植被覆蓋區(qū)存在飽和現(xiàn)象有關(guān)。根據(jù)楊嘉等[25]的研究表明,NDVI達到0.8時將出現(xiàn)飽和,無法準確反映植被長勢。大興安嶺林區(qū)植被覆蓋度高,12~15期對應的6月下旬至8月上旬又是植被生長最旺盛的時期,NDVI易達飽和,因此單純依賴NDVI計算的VCI不能準確反映受旱情況,相比之下引入ET和PET的DSI更具優(yōu)勢。
以2016年內(nèi)蒙古東部地區(qū)的典型干旱過程為例,開展DSI干旱監(jiān)測能力分析。根據(jù)蘭州干旱氣象研究所2016年全國干旱分布情況分析[26-27],春季內(nèi)蒙古中東部500 hPa氣壓場持續(xù)呈正距平,水汽輻散且盛行下沉氣流,旱情突顯, 5月下旬至6月隨著低槽東移,中東部地區(qū)降水增多,旱情逐步緩解。7—8月由于中高緯度地區(qū)阻塞高壓偏少偏弱,內(nèi)蒙古東北部缺少冷暖空氣頻繁交匯的條件,西太平洋副高整體偏強、面積偏大且位置異常偏西,水汽輸送受到受阻,造成東北部地區(qū)干旱迅速加重。9月初隨著臺風獅子山北上,結(jié)合中高緯度低槽東移與臺風系統(tǒng)外圍結(jié)合,給東北部地區(qū)帶來持續(xù)降水,干旱快速緩解。據(jù)民政部門統(tǒng)計:5—6月內(nèi)蒙古中東部的旱情共造成通遼市、赤峰市和錫林郭勒盟共8個旗縣遭受災,草場受災2.82×104km2,農(nóng)作物受災2.99×103km2,直接經(jīng)濟損失13.5億元;7—8月東北部的旱情,造成呼倫貝爾市13個旗縣中的西部4個牧業(yè)旗縣和東部3個農(nóng)業(yè)旗縣受災,草場受災6.57×104km2,農(nóng)作物受災6.13×103km2,直接經(jīng)濟損失達26.9億元,呼倫貝爾市中北部的林區(qū)旗縣無災情報告。
2016年第11~16期內(nèi)蒙古東部地區(qū)DSI、MCI、VCI監(jiān)測結(jié)果如圖5所示,第11~13期內(nèi)蒙中東部旱情監(jiān)測中,通遼市、赤峰市和錫林郭勒盟的旱情均有所體現(xiàn),DSI監(jiān)測的錫林郭勒盟西部旱情范圍和強度偏低,在13期通遼市、赤峰市降水恢復旱情緩解時,MCI與DSI的干旱區(qū)域迅速縮小,而VCI需要等待植被恢復生長和NDVI增加,因此旱情緩解較慢。第13~16期內(nèi)蒙古東北部干旱監(jiān)測中,DSI監(jiān)測的干旱開始期略晚于MCI和VCI,MCI由于只依靠氣象要素進行計算,與下墊面植被類型無關(guān),因此監(jiān)測的大興安嶺森林區(qū)域存在旱情,而實際并未出現(xiàn)災害損失,相比之下VCI與DSI的干旱范圍與最終成災的區(qū)域更吻合。16期獅子山臺風北上降水后,MCI與DSI監(jiān)測的干旱隨著降水量增加和供水條件改善后的ET/PET增加而緩解或解除,而VCI需等待植被生長恢復,因此監(jiān)測的旱情仍較為嚴重。
圖5 2016年第11~16期內(nèi)蒙古東部地區(qū)DSI、MCI和VCI監(jiān)測
(1)2000—2019年,內(nèi)蒙古地區(qū)的DSI與MCI監(jiān)測的干旱最重和最輕年份相同,DSI監(jiān)測的年干旱強度總體呈減弱趨勢,反映了內(nèi)蒙古植被覆蓋狀況改善在提高干旱防御能力中的作用,而MCI監(jiān)測的年變化趨勢不明顯。
(2)DSI與MCI、VCI的監(jiān)測差異主要存在于森林區(qū)域和春季的草原與農(nóng)田區(qū)。由于春季牧草返青、作物春播及出苗期是NDVI的快速增加期,而年際間差異又易受氣溫回升速度等因素影響,造成3類干旱指數(shù)在該時期的相關(guān)性偏低,該時期使用DSI和VCI監(jiān)測干旱時應充分考慮造成植被長勢年際差異的非干旱因素。森林對干旱的防御能力較強,監(jiān)測氣象干旱的MCI并不體現(xiàn)不同植被類型的抗旱能力,而NDVI在高植被覆蓋區(qū)旺盛生長階段又存在飽和現(xiàn)象,對僅依賴NDVI的VCI監(jiān)測結(jié)果存在一定影響,因此該區(qū)域DSI與MCI、VCI的相關(guān)性偏低。
(3)DSI與MCI、VCI在2016年內(nèi)蒙古典型干旱過程中的表現(xiàn)可以看出,DSI監(jiān)測的干旱開始時期晚于VCI和MCI,但結(jié)束期DSI與MCI較為接近,而VCI的干旱緩解明顯偏慢。從監(jiān)測范圍與災害損失的區(qū)域來看,考慮了植被長勢的DSI和VCI的干旱范圍與成災范圍更接近。基于遙感技術(shù)的DSI、VCI監(jiān)測精度明顯高于基于臺站的氣象干旱指數(shù),對開展精細化的防災救災工作更為有利。
MCI由國家氣候中心逐日發(fā)布,是目前氣象系統(tǒng)業(yè)務化程度最高的氣象干旱指數(shù),VCI是較為常用的遙感植被干旱指數(shù)之一,選用這兩種干旱指數(shù)驗證DSI在內(nèi)蒙古地區(qū)的適用性較為適宜。不過每種干旱指數(shù)都有其局限性,例如MCI的計算需要基于氣象臺站的多年觀測數(shù)據(jù),空間分辨率有限,并且只能反應氣象要素變化對干旱的影響;VCI與DSI的計算均來自遙感監(jiān)測數(shù)據(jù),有一定的同源性,所以相關(guān)系數(shù)較高,但VCI僅由NDVI計算獲得,干旱緩解時的靈敏性和北方春季返青期的干旱監(jiān)測結(jié)果不佳。因此,不能完全依賴已有干旱指數(shù)對比評價某種新干旱指數(shù)的優(yōu)劣,但從指數(shù)算法設(shè)計和監(jiān)測結(jié)果精細化程度看,DSI對氣象干旱與農(nóng)業(yè)干旱算法進行了一定的綜合,值得在干旱監(jiān)測研究及業(yè)務中進行嘗試和使用。