覃紋， 黃秋燕， 覃志豪， 劉劍洪， 韋高楊

(1.南寧師范大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,南寧 530001； 2.廣西壯族自治區(qū)環(huán)境保護科學(xué)研究院,南寧 530022； 3.南寧師范大學(xué)北部灣環(huán)境演變與資源利用重點實驗室,南寧 530001； 4.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081 )

0 引言

糖料蔗是生產(chǎn)食糖的主要原料，也是廣西壯族自治區(qū)經(jīng)濟支柱及貧困地區(qū)蔗農(nóng)主要收入來源。廣西是中國最大的糖料蔗生產(chǎn)大省，廣西糖料蔗種植面積、蔗糖產(chǎn)量已連續(xù)26個榨季居全國第一位，種植面積和產(chǎn)糖量均占全國的60%左右[1]，為增加財政收入、促進農(nóng)民增收、確保國家食糖供應(yīng)及食糖安全起到了重要作用。但是，與先進的蔗糖生產(chǎn)國相比，單產(chǎn)低、宿根年限短等不足成為影響廣西糖料蔗生產(chǎn)發(fā)展的瓶頸問題[2]。其中，干旱對糖料蔗產(chǎn)量的制約是導(dǎo)致糖料蔗單產(chǎn)低的重要原因之一[3]。有研究表明，糖料蔗生長關(guān)鍵期遭遇干旱，將導(dǎo)致糖料蔗減產(chǎn)18%以上[4]，極端干旱甚至絕收。2009—2010年廣西糖料蔗主產(chǎn)區(qū)崇左市遭遇特大干旱，2009年該區(qū)糖料蔗平均單產(chǎn)比前5 a峰值的2007年偏少8.33%[3]。干旱的發(fā)生主要受自然因素及人類活動等多重因素的影響[5]。近年來，隨著全球氣候變暖加速，干旱的頻次、強度以及影響程度也呈上升趨勢[6-7]，人類活動強度的加劇，干旱的程度和分布格局可能發(fā)生變化[8]。因此，掌握廣西糖料蔗主產(chǎn)區(qū)干旱時空演變特征及演化規(guī)律，對于科學(xué)制定干旱緩解措施至關(guān)重要。

糖料蔗干旱本質(zhì)上是土壤水分匱乏，不能滿足糖料蔗對水分的要求，遭遇嚴重干旱往往會造成大面積的減產(chǎn)。糖料蔗干旱成因比較復(fù)雜，與基因品種、土壤水分、大氣環(huán)流、灌溉條件及地形地貌及栽培管理等均有關(guān)系。因此，開展糖料蔗干旱監(jiān)測方法研究，及時掌握糖料蔗的生產(chǎn)狀況，已成為糖料蔗田間管理的重要內(nèi)容。目前相關(guān)部門主要采用氣象干旱監(jiān)測方法，開展了糖料蔗干旱監(jiān)測業(yè)務(wù)化作業(yè)[9-10]，并出臺了氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《糖料蔗干旱災(zāi)害等級》(GB/T 34809—2017)作為糖料蔗氣象干旱定量化評價依據(jù)[11]。此外，有學(xué)者[11-12]采用氣象數(shù)據(jù)提取氣象干旱指數(shù)如標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI)[13]進行糖料蔗干旱監(jiān)測，也有一些學(xué)者采用水分虧缺指數(shù)[14]或土壤水分相對濕度[15]開展糖料蔗干旱監(jiān)測研究，但這些研究主要是采用氣象觀測數(shù)據(jù)或陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)CLDAS數(shù)據(jù)為主，受氣象站點空間分布不均的影響較大，很難對大面積蔗區(qū)旱情作出快速準(zhǔn)確的評價。

遙感干旱監(jiān)測方法具有客觀、及時、覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)連續(xù)等特點，已成為農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測中最具有前景的技術(shù)手段[16]?？镎衙舻萚17]采用植被溫度旱情指數(shù)監(jiān)測2004年和2005年的秋季糖料蔗旱情監(jiān)測，其指標(biāo)分級的合理性及模型的適用性都還需通過更長時間的檢驗。另外，植被溫度旱情指數(shù)只適用于植被全覆蓋地表[18]，不適用于裸土和植被的混合地表，因而該指數(shù)是否適用糖料蔗苗期或分蘗期旱情監(jiān)測尚待檢驗。蒸散發(fā)(evapotranspiration，ET)與潛在蒸散發(fā)(potential evapotranspiration，PET)的比值(ET/PET)在一定程度上能反映農(nóng)作物的水分脅迫信息[19]，基于ET/PET與歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)構(gòu)建的干旱嚴重程度指數(shù)(drought severity index, DSI)[20]可有效監(jiān)測農(nóng)業(yè)干旱狀況[21]，已被應(yīng)用于新疆[22]、山東[23]及西南地區(qū)[24]的區(qū)域干旱事件研究，以及我國北方冬小麥干旱監(jiān)測[25]。但利用長時間序列DSI干旱指數(shù)分析廣西蔗區(qū)干旱時空演變特征，揭示糖料蔗各生育期受旱脅迫演變規(guī)律的研究，還鮮見文獻報道。

本研究利用2002—2018年間MOD16A2和MOD09A1數(shù)據(jù)集，計算DSI，獲取了年尺度的500 m空間分辨率廣西糖料蔗干旱時空分布，并分析糖料蔗種植區(qū)各生育期干旱特征，明確廣西糖料蔗生育期干旱時間演化趨勢，以期為廣西糖料蔗防旱減災(zāi)工作提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源

本文選取覆蓋廣西6個糖料蔗主產(chǎn)區(qū)(圖1)的MOD16A2，MYD16A2及MOD09A1，MYD09A1作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，計算DSI指數(shù)。數(shù)據(jù)可在美國國家航空航天局官網(wǎng)(https: //www.nasa.gov/)免費下載，數(shù)據(jù)時間分辨率為8 d，空間分辨率為500 m，時間跨度為2002—2018年。研究中采用最大合成法對下載的數(shù)據(jù)源進行同一天最大合成，以降低云污染像元的影響。

圖1 廣西糖料蔗種植區(qū)分布

糖料蔗生育期數(shù)據(jù)以當(dāng)?shù)靥橇险嵛锖虼_定。廣西糖料蔗一般于3月開始播種，5月進入分蘗期，6—10月為莖伸長期，11月進入成熟期[26]。研究中分別選用第57—113天、121—145天、153—297天以及305—361天數(shù)據(jù)作為糖料蔗4個生育期的研究數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 DSI干旱等級

DSI干旱指數(shù)采用NDVI和ET/PET蒸散比指數(shù)計算，NDVI主要反映紅光波段、近紅外波段反射率與土壤背景之間的差異，可定量說明作物的生長狀況[27]，而ET和PET是地表水熱平衡的重要成分，可反映作物水分脅迫狀況[28]。因此，DSI能夠綜合地反饋作物受旱脅迫信息，其取值范圍在負無窮到正無窮之間，具體計算公式為：

，

(1)

，

(2)

，

(3)

Z=ZET/PET+ZNDVI

，

(4)

，

(5)

根據(jù)文獻[25]，劃定干旱DSI指數(shù)等級標(biāo)準(zhǔn)(表1)?？梢?，DSI越小，干旱程度越強； DSI越大，干旱程度越弱[23]。

表1 DSI干旱等級標(biāo)準(zhǔn)

2.2 干旱面積重心模型

重心又稱加權(quán)平均中心，通過重心的移動可以直觀反映區(qū)域內(nèi)某些屬性的變化軌跡及其空間差異性[29]。其計算公式為：

，

(6)

，

(7)

式中:X和Y分別為重心坐標(biāo)；n為i變量的總數(shù)；Mi為空間變量i處的權(quán)重；Xi和Yi分別為i變量的坐標(biāo)。

加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓能夠有效識別各類地理要素的空間分布特征[30]。其原理可簡述為計算重心遷移[31]，具體表達式為：

，

(8)

，

(9)

，

(10)

2.3 干旱變化趨勢分析

同比增長率、一元線性回歸法和Mann-Kendall趨勢檢驗法[32]可分析DSI指數(shù)干旱長時序變化趨勢。Mann-Kendall趨勢檢驗法中，UF>0表示干旱長時序變化為上升趨勢，UF<0則表示干旱長時序變化為下降趨勢； 當(dāng)UF超過臨界線(±1.96，給定顯著水平a=0.05)時，表明上升或下降的趨勢顯著； UF曲線和UB曲線出現(xiàn)交點，且交點在臨界線之間，則交點對應(yīng)的時刻便是干旱發(fā)生突變開始的時間[33]。變異系數(shù)Cv可以對DSI指數(shù)進行干旱長時序穩(wěn)定性評價[34]。Hurst指數(shù)法可以定量描述DSI指數(shù)干旱長時序的未來變化趨勢[35]，當(dāng)0

3 結(jié)果與分析

3.1 廣西蔗區(qū)干旱事件的時空分布特征

圖2為2002—2018年廣西蔗區(qū)DSI指數(shù)空間分布情況及不同干旱等級面積比重柱狀圖。可以看出，時序上，隨著年份的累積，廣西各蔗區(qū)干旱呈現(xiàn)出逐漸加重，再逐漸減弱的趨勢?？臻g上，近17 a間廣西蔗區(qū)干旱集中分布于桂中蔗區(qū)、桂東南蔗區(qū)、桂西南蔗區(qū)及桂西北蔗區(qū)； 其中，極度干旱、重度干旱及中度干旱主要發(fā)生在桂中蔗區(qū)、桂西南蔗區(qū)東北角及桂東南蔗區(qū)西北角，而輕度干旱分布范圍最廣，各蔗區(qū)均有分布； 相比之下，北部灣沿海蔗區(qū)及桂東北蔗區(qū)干旱等級及干旱范圍相對較低?？傮w上，中度及以上干旱相對集中于廣西中部區(qū)域，但不同蔗區(qū)不同年份干旱面積及干旱程度差別較明顯； 其中，2004—2005年、2007—2009年及2011年干旱面積分布最廣，與文獻[12]和[14]記載的2004—2005年、2006年、2009—2011年廣西的干旱范圍大致相吻合。建議未來加強中度干旱等級蔗區(qū)的防旱措施，必要時可通過人工灌溉緩解干旱。

(a) 2002年(b) 2003年(c) 2004年

(d) 2005年(e) 2006年(f) 2007年

(g) 2008年(h) 2009年(i) 2010年

(j) 2011年(k) 2012年(l) 2013年

(m) 2014年(n) 2015年(o) 2016年

(p) 2017年(q) 2018年

圖3為DSI年均值增長率及線性趨勢。2002—2018年蔗區(qū)DSI年均值為-0.59，最大值出現(xiàn)在2010年和2002年，最小值出現(xiàn)在2016年，一元線性下降趨勢不明顯，年降速為0.07%。DSI指數(shù)同比增長率年降速為31%，2004年、2011年和2016年DSI同比增長率超25%，但2006年、2010年和2017年相比前一年同比增長率低于-15%。

圖3 DSI年均值增長率及線性趨勢

3.2 糖料蔗全生育期的干旱特征分析

3.2.1 糖料蔗干旱面積重心遷移規(guī)律

2002—2018年廣西蔗區(qū)糖料蔗全生育干旱面積集中分布于桂中蔗區(qū)、桂西南蔗區(qū)及桂西北蔗區(qū)，如圖4所示，各年度的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓大體上以圓形為主，局部年份標(biāo)準(zhǔn)差橢圓延長軸向兩端擴散，并且向西北方向移動，表明蔗區(qū)干旱的空間分布仍是集中分布為主。其中，苗期干旱面積重心向西北方向擴張，重心遷移軌跡多集中于桂中和桂西南蔗區(qū)，特旱年份2009年和2010年糖料蔗干旱面積分別向西北和北部擴張，重心分布于桂西南蔗區(qū)及桂中蔗區(qū)，其分布頻率依次為41%和53%。分蘗期干旱面積呈現(xiàn)出向西北方向蔓延，重心遷移軌跡較為分散，主要分布于桂西南蔗區(qū)和桂西北蔗區(qū)，其分布頻率依次為35%和53%。伸長期干旱面積重心向東部和東北方向擴張，重心遷移軌跡多集中于桂中蔗區(qū)其分布頻率為76%，2002年、2010年和2016年干旱面積重心分布于桂西北蔗區(qū)。蔗區(qū)成熟期干旱面積集中于桂中蔗區(qū)、桂西南蔗區(qū)、桂東南蔗區(qū)及桂西部蔗區(qū)中部，重心遷移軌跡集中于桂中蔗區(qū)，其分布頻率為59%。

(a) 苗期(b) 分蘗期

(c) 伸長期(d) 成熟期

圖4 2002—2018年糖料蔗干旱面積標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及重心遷移

3.2.2 糖料蔗干旱變化趨勢分析

突變是指突變檢測因子從一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢)跳躍式地轉(zhuǎn)變到另一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢)的過程[32]。圖5為糖料蔗4個生育期DSI指數(shù)年均值Mann-Kendall突變分析結(jié)果。從圖5中可以看出，苗期存在7個干旱突變點，其中2009年、2013年和2017年突變點的上升趨勢顯著，2007年、2011年和2015年突變點的下降趨勢顯著，均超過0.05顯著性檢驗邊界線。分蘗期存在3個干旱突變點。伸長期存在4個干旱突變點，其中2016年為顯著下降突變點，2003年和2010年為顯著上升突變點。成熟期的干旱突變時間點最多，包括2003年、2004年、2006年(下降)、2008年、2009年、2010年(上升)、2012年、2013年、2014年(下降)、2016年(上升)和2018年共11個突變點。由此可見，2002—2018年近17 a間糖料蔗4個生育期的DSI均值均存在顯著上升或下降突變，表明蔗區(qū)4個生育期的DSI指數(shù)隨年份的遞增呈現(xiàn)出波動的變化趨勢。

(a) 苗期(b) 分蘗期

(c) 伸長期(d) 成熟期

表2為Hurst指數(shù)和變異系數(shù)Cv對DSI指數(shù)的未來變化趨勢進行預(yù)測的結(jié)果。表2表明，17 a間糖料蔗年際及4個生育期DSI的H及Cv均大于0，表明干旱事件時間序列前后具有持續(xù)性；H均介于(0，0.5)之間，且較接近于0，表明蔗區(qū)年際及4個生育期未來干旱的變化趨勢與過去干旱的變化趨勢顯著相反，即未來廣西蔗區(qū)年際及4個生育期會呈現(xiàn)出干旱程度較重且面積擴增的變化趨勢。文獻[37]也表示，全球氣候的變暖將在未來加速全球干旱或半干旱地區(qū)干旱的增長。因此，建議建立糖料蔗4個生育期干旱預(yù)警方案，防御干旱脅迫影響糖料蔗的產(chǎn)量與品質(zhì)。

表2 DSI干旱未來趨勢

4 結(jié)論與討論

1)本文利用2002—2018年MODIS的500 m×500 m分辨率NDVI和ET/PET數(shù)據(jù)集，計算年尺度的廣西蔗區(qū)DSI指數(shù)。研究表明，DSI指數(shù)綜合了長時間序列作物長勢信息及水分脅迫信息，能較好反映糖料蔗干旱的空間差異及時間演變特征。DSI指數(shù)可有效監(jiān)測廣西蔗區(qū)及糖料蔗4個生育期的干旱狀況，干旱監(jiān)測結(jié)果與實際一致，DSI指數(shù)可應(yīng)用于糖料蔗旱情監(jiān)測。

2)空間上，近17 a間廣西蔗區(qū)干旱集中分布于桂中蔗區(qū)、桂東南蔗區(qū)、桂西南蔗區(qū)及桂西北蔗區(qū)。其中，極度干旱、重度干旱及中度干旱主要發(fā)生在桂中蔗區(qū)、桂西南蔗區(qū)及桂東南蔗區(qū)。但各蔗區(qū)各年份干旱面積及干旱程度差別較明顯。時間上，2002—2018年蔗區(qū)DSI年均值為-0.59，最大值出現(xiàn)在2010年和2002年，最小值出現(xiàn)在2016年，一元線性下降趨勢不明顯，年降速為0.07%。

3)加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型結(jié)果顯示，不同生育期的糖料蔗干旱面積重心呈現(xiàn)出由中部向西北方向擴張趨勢，重心遷移軌跡為桂中蔗區(qū)>桂西南蔗區(qū)>桂西北蔗區(qū)。

4)糖料蔗全生育期DSI年均值Mann-Kendall突變分析結(jié)果表明，蔗區(qū)4個生育期均存在顯著上升或下降的突變時間節(jié)點，干旱指標(biāo)隨年份增長呈現(xiàn)出復(fù)雜的波動變化； 年際及4個生育期的DSI指數(shù)長時間序列前后具有持續(xù)性，H在(0，0.5)之間，預(yù)示未來干旱的變化趨勢與過去干旱的變化趨勢顯著相反。

5)隨著全球氣候變暖、人類活動加劇及ENSO等惡劣天氣的影響，廣西蔗區(qū)的干旱形勢將會愈加嚴峻。建議根據(jù)蔗區(qū)自然條件，建設(shè)糖料蔗不同生育期的干旱預(yù)警方案，防御干旱脅迫影響糖料蔗的產(chǎn)量與品質(zhì)。如苗期時可通過加蓋地膜或架設(shè)微噴灌等節(jié)約能源的方式防旱，分蘗期及伸長期時引水管灌溉，成熟期時及時收割。

ET/PET的計算精度是影響DSI精度的主要因素。本研究中采用MOD/MYD16 ET產(chǎn)品計算DSI指數(shù)，由于MOD/MYD16 ET計算中采用了分辨率較粗的MERRA GMAO氣象再生數(shù)據(jù)，降低了MOD/MYD16 ET產(chǎn)品的區(qū)域尺度精度，因而該指數(shù)在區(qū)域尺度干旱監(jiān)測能力受到影響。未來可結(jié)合高空間分辨率的多源遙感數(shù)據(jù)及氣象站點數(shù)據(jù)，獲得高時空分辨率的ET產(chǎn)品，提高DSI指數(shù)的區(qū)域尺度干旱監(jiān)測能力。其次，本研究ET，PET與NDVI采用等權(quán)重參與DSI計算，未來可考慮地形因子及土壤類型等因素影響，重新確定ET，PET與NDVI的權(quán)重分配。另外，本文僅分析了廣西蔗區(qū)年尺度及糖料蔗生育期尺度DSI指數(shù)的干旱時空特征，旬、月、16 d和8 d尺度還有待于擴展，未來可進一步研究不同尺度下蔗區(qū)不同干旱等級及季節(jié)性干旱對糖料蔗產(chǎn)量造成的影響。