一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法，包括以下步骤：准备研究区数据，利用彭曼公式计算蒸散发数据，将降水和蒸散发插值，植被健康指数重采样，保证研究区内其月均值数据具有相同的空间分辨率。借助交叉小波分析方法估算土壤水分对降水、土壤水分对蒸散发的滞后时间；依次计算降水、蒸散发、土壤水分相对于历史总体水平的相对值，结合时间滞后情况计算研究区的农业干旱指数。将本发明专利技术与传统干旱指数进行相关性分析，并在时间、空间、作物受旱灾面积方面证明本发明专利技术的可靠性。本发明专利技术构建了一种全新的农业干旱指数，以实现更准确的农业干旱识别、监测与灾害损失评估，可为自然灾害监测评估，防灾减灾决策制定提供重要科学依据。提供重要科学依据。提供重要科学依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法


[0001]本专利技术属于空间信息技术在水利工程学领域应用技术，特别涉及一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法。

技术介绍

[0002]农业干旱是由于土壤水分不足导致农作物减产的现象，会制约粮食生产并导致全球性的粮食安全问题。干旱指数被广泛应用于识别和监测干旱状况，以便定量评估干旱的强度、持续时间和空间范围，目前已成为监测干旱事件的有效方法。
[0003]传统的干旱指数被广泛应用于全球的干旱研究中，如帕尔默干旱指数、标准化降水指数、标准化降水蒸散指数。上述指数多是为特定应用如气象干旱而设计的，仅考虑了降水和蒸散发比较单一的气象因子，在反映农业干旱机制和干旱对农作物的影响方面存在不足，并且由于土壤中残留水分的影响，植被对降水不足的滞后响应使农业干旱可能滞后于传统干旱指数。在综合考虑土壤水分和水文、气象因子构建农业干旱指数方面已有大量研究成果，如基于降水、径流和土壤水分因子构建了综合干旱指数，并通过熵权法确定每个因子的权重；或基于地表温度与植被状况的反比关系，然后考虑了植被对土壤水分的响应，将土壤水分设定为乘数因子，建立了土壤水分农业干旱指数。但多因子之间可能存在的滞后关系仍需要深入探索。
[0004]根据应用领域可以将干旱分为各种类别，导致干旱的本质原因是降水不足，导致农业干旱的直接原因是土壤水分不足，降水量是土壤水分的重要来源之一，同时土壤水分通过影响潜热通量和显热通量的分配对蒸散发和降水具有重要的反馈作用，降水作为土壤水的输入因子，蒸散发作为土壤水的输出因子，因此，土壤水分、降水、蒸散发之间具有复杂的响应与反馈关系。降水量、蒸散发和土壤水分是构建农业干旱指数，对农业干旱进行监测时必须考虑的潜在因子。
[0005]综合以上研究，已有不少学者对利用干旱指数进行农业干旱监测进行了研究。构建包含土壤水分、降水量及蒸散发因子，并考虑时间滞后效应的农业干旱指数，以实现更准确的农业干旱识别、监测与灾害损失评估，对自然灾害监测评估、防灾减灾决策制定具有重要应用价值。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的在于提出一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法，基于土壤水分、降水量和蒸散发因子，并考虑土壤水分对降水量和蒸散发因子的时间滞后效应，构建一种全新的农业干旱指数，实现对农业干旱的进行监测。
[0007]本专利技术采用的技术方案如下，一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法，包括以下步骤，
[0008]步骤1，数据预处理；
[0009]准备研究区数据，包括长时序土壤水分数据、降水数据、蒸散发数据、植被健康指
数数据、地面气候数据，其中地面气候数据包括日照时间、平均温度、平均最高温度、平均最低温度、平均风速、平均水气压和平均相对湿度；
[0010]步骤2，农业干旱指数的构建与计算，包括如下子步骤；
[0011](21)滞后时间的计算
[0012](22)对降水数据和蒸散发数据进行归一化，以消除不同数据绝对值大小的影响并促进干旱标准的统一性；
[0013](23)定义农业干旱指数为CADI
i
，计算公式如下：
[0014][0015][0016]其中SMCI
i
定义为土壤水分条件，将土壤水分条件作为乘数因子，与前期气候条件D
j
相乘，得到农业干旱指数，i与j之间的差值表示土壤水分滞后于降水和蒸散发的时间；PCI
j
和ECI
j
定义为降水条件和蒸散发条件，分别表示降水和蒸散发相对于历史总体水平的相对值；
[0017]SMCI
i
表示土壤水分相对于历史总体水平的相对值，SM
i
表示土壤水分在i时段的绝对值，SM
max
、SM
min
分别表示历史时期土壤水分的最大值和最小值；
[0018]最后，将等式(4)中的CADI
i
值归一化在0和1之间，然后将其乘以8，以便于选择干旱阈值进行干旱等级划分；
[0019]步骤3，将农业干旱指数为CADI
i
与传统干旱指数进行相关性分析，然后对CADI
i
进行不同干旱等级的阈值划分，最后将农业干旱指数CADI
i
应用于研究区域的时间、空间角度进行农业干旱监测，并与历史上的作物受旱灾面积数据相比较。
[0020]进一步的，步骤1中利用彭曼公式和地面气候数据计算蒸散发数据，将降水数据、蒸散发数据进行空间插值操作，植被健康指数数据进行重采样操作，得到研究区范围内相应的栅格数据，保证土壤水分数据、降水数据、蒸散发数据、植被健康指数数据的空间分辨率一致，时间分辨率为每月平均值。
[0021]进一步的，步骤(21)的具体实现方式如下；
[0022]借助交叉小波分析方法做土壤水分对降水、土壤水分对蒸散发的交叉小波变换，得出上述两个对应关系的交叉小波能量谱、高能量聚集区的相位关系，计算相应的滞后时间。
[0023]进一步的，步骤(22)的具体实现方式如下，
[0024]定义气候条件为D
j
，表示研究区的前期气候条件，其值越大越干旱；
[0025][0026][0027][0028]其中PCI
j
和ECI
j
定义为降水条件和蒸散发条件，分别表示降水和蒸散发相对于历史总体水平的相对值；P
j
和E
j
分别表示降水和蒸散发在j时段的绝对值，P
max
，E
max
，P
min
，E
min
分别表示历史时期降水和蒸散发的最大值和最小值；根据该公式的计算，PCI
j
和ECI
j
的范围均为0到1，PCI
j
值越大表示降水越少，ECI
j
值越小表示蒸散发越多。
[0029]进一步的，步骤3中利用步骤1中获取的降水数据和蒸散发数据计算各个月尺度的标准化降水指数SPI和标准化降水蒸散指数SPEI，将CADI结果与SPI，SPEI，植被健康指数进行相关性分析。
[0030]进一步的，CADI干旱等级的阈值划分设置为：正常：0
‑
0.2；轻度干旱：0.2
‑
0.4；中度干旱：0.4
‑
0.6；重度干旱：0.6
‑
1；极端干旱：>1。
[0031]与现有技术相比，本专利技术的优点和有益效果如下：
[0032](1)本专利技术构建了一个易于计算的干旱指数，来识别、监测和表征农业干旱现象，对旱灾监测评估、防灾减灾决策制定具有重要应用价值；
[0033](2)本专利技术在实施过程中综合考虑了多个影响因子，并在空间和时间上能够反应不同区域土壤水分对降水和蒸散发的滞后响应时间，比现有技术考虑的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，数据预处理；准备研究区数据，包括长时序土壤水分数据、降水数据、蒸散发数据、植被健康指数数据、地面气候数据，其中地面气候数据包括日照时间、平均温度、平均最高温度、平均最低温度、平均风速、平均水气压和平均相对湿度；步骤2，农业干旱指数的构建与计算，包括如下子步骤；(21)滞后时间的计算(22)对降水数据和蒸散发数据进行归一化，以消除不同数据绝对值大小的影响并促进干旱标准的统一性；(23)定义农业干旱指数为CADI
i
，计算公式如下：，计算公式如下：其中SMCI
i
定义为土壤水分条件，将土壤水分条件作为乘数因子，与前期气候条件D
j
相乘，得到农业干旱指数，i与j之间的差值表示土壤水分滞后于降水和蒸散发的时间；PCI
j
和ECI
j
定义为降水条件和蒸散发条件，分别表示降水和蒸散发相对于历史总体水平的相对值；SMCI
i
表示土壤水分相对于历史总体水平的相对值，SM
i
表示土壤水分在i时段的绝对值，SM
max
、SM
min
分别表示历史时期土壤水分的最大值和最小值；最后，将等式(1)中的CADI
i
值归一化在0和1之间，然后将其乘以8，以便于选择干旱阈值进行干旱等级划分；步骤3，将农业干旱指数为CADI
i
与传统干旱指数进行相关性分析，然后对CADI
i
进行不同干旱等级的阈值划分，最后将农业干旱指数CADI
i
应用于研究区域的时间、空间角度进行农业干旱监测，并与历史上的作物受旱灾面积数据相比较。2.根据权利要求1所述的一种基于土壤水分对气象时滞的农业干旱监测方法，其特征在于：步骤1中利用彭曼公式和地面气候数据计算蒸散发数据，将降水数据、蒸散发数据进行空间插值操作，植被健康指数数据进行重采样操作，得到研究区范围内相应的栅格数据，保证土壤水...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆建忠，田晴，陈晓玲，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：