农业干旱遥感监测及其应用

刘佳

刘佳，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所研究员。1993年获得中国航天工业总公司第一研究院流体传动与控制专业硕士学位，长期从事农业遥感方法研究与技术应用工作，目前正在主持的课题有农业部重点项目“黑龙江省种植结构及其变化监测”、国家重点研发计划课题“作物生长与生产力卫星遥感监测预测”、国家高分重大专项项目“GF-6卫星数据模拟仿真技术”等，在农作物种植面积识别和生长监测等方面发表论著30余篇（部），研究成果荣获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一等奖2项。

引言

干旱是全球最为常见的自然灾害，据测算全球每年因干旱造成的经济损失高达60～80亿美元，远远超过了其他气象灾害。干旱对农业造成的损失占我国农业自然灾害损失的50%以上，是我国农业最为严重的自然灾害，近20年来有逐步加剧的趋势。日益严重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府部门共同关注的热点。

农业干旱一般是指在农作物生长期间，因土壤水分供应不足导致农田水量供需不平衡，使土壤含水量低于农作物的需水量，从而阻碍农作物正常生长发育的现象。传统的农业干旱监测主要采取田间定点观测或随机调查等手段。这类方法在大范围业务应用中需要投入大量的人力和物力，耗费的时间较长，只能获得空间上离散点的信息。与之相比，遥感技术具有很多传统技术无法比拟的优势。一是监测范围广、受地面条件限制少，可以实现农业干旱的大面积同步观测；二是遥感数据更新频率快、时效性高，可以实现对农业干旱的动态跟踪，降低了监测成本，提高了监测效率；三是信息丰富，能够以数字化的形式展现农业干旱变化过程和农田作物环境参数，实现与这些参数的空间叠加分析等。因此，将遥感技术与传统的技术手段相结合，能够全面高效地揭示农业干旱各要素之间在空间和时间上的关联性，为生产决策和防灾减灾提供客观的科学数据支撑。

农业干旱遥感监测研究从20世纪60年代开始，在航空遥感技术的铺垫下，以极轨气象卫星、陆地资源卫星数据广泛应用为标志，并不断得到深化。随着全球对地观测系统的不断发展，可获取的遥感数据类型越来越丰富，数据在空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等方面得到提升，使农业干旱遥感监测方法不断得到改进，已成为现代农业干旱监测的有效手段。为满足全球和区域尺度农业干旱信息获取的需求，在农业干旱遥感监测机理深刻认识基础上，构建适用于区域业务运行的监测系统已成为农业干旱遥感监测应用的主要趋势之一。

图1 中国历年干旱灾害受灾与成灾面积发展趋势

图2 中国6大耕作区空间分布

中国农业干旱现状

在我国《农业干旱等级》（GB/T 32136—2015）中，将农业干旱等级分为4级，依次是轻旱、中旱、重旱、特旱。不同等级的农业干旱，对不同生育期的农作物造成的影响不同，使农作物产量降低，最严重的可以导致农作物绝收。根据对中国1950—2008年统计资料的分析（陈方藻等，2011年），我国农作物年平均受灾面积约为2117万公顷，占全国农作物播种总面积的15.1%，其中成灾面积约为917.9万公顷，约占全国农作物播种总面积的7.1%。以10年为1个时间单位，按时间顺序划分为50、60、70、80、90年代及21世纪00年代等6 个年代，无论是受灾面积还是成灾面积都呈现出日趋严重的趋势（图1）。

在东北、西北、黄淮海、长江中下游、西南和华南6大耕作区中（图2），上述研究结果也表明，黄淮海地区平均干旱受灾面积占全国受灾面积的比例最高，约为28%；其次是长江中下游地区为20%；东北地区居第三为19%。这3个区域平均受灾面积占全国比例达到69%，是干旱频发的区域；西北地区干旱受灾占全国比例为16%，受干旱影响也相对较高；西南和华南耕作区对旱灾承受能力较强，受旱灾影响相对较轻。从成灾与绝收面积来看，空间分布与受灾面积具有相似的分布规律。其中，黄淮海地区平均成灾面积、绝收面积分别占全国比例均在23%以上，在6大耕作区中最高；东北地区分别为22%和25%，绝收面积较高说明该区对干旱灾害的承载力较弱；西北分别为17%和18%，属于干旱损失较重的区域；西南、华南都相对较低，属于干旱损失较低的区域。

农业干旱遥感监测

农业干旱遥感监测是指利用遥感数据监测农作物受干旱影响的范围和程度。农业干旱的发生和发展是一个相对缓慢的过程，持续时间长，受灾范围广，需要持续对灾害的发生进行动态跟踪。监测主要分为两个阶段，一是监测农业干旱的等级，二是评价干旱对农作物的影响。工作流程如图3所示。

（一）农业干旱等级监测

农业干旱等级与土壤含水量和作物覆盖度密切相关，通过遥感数据计算农田土壤含水量、作物含水量、作物覆盖度等农业干旱等级评价指标，实现对干旱等级的判定。考虑到遥感数据的成本和获取难易程度，一般采用卫星遥感数据进行大范围的农业干旱监测，包括不同空间分辨率的微波和光学卫星数据。干旱发生后，作物体内含水量、色素含量、养分含量、植株形态等与正常作物不同，从而导致作物在卫星影像中反映出来的光谱特征不同。利用这一不同，研究人员结合卫星遥感数据的特点，构建了各类遥感干旱指数，形成了很多方法，能够直接或间接地监测干旱程度，获得农业干旱等级的空间分布图。常用的遥感监测方法有植被指数法、土壤热惯量法、冠层温度法、植被缺水指数法等，每种方法适用的场景不尽相同。其中，植被指数法从作物长势的角度判断干旱的程度，植被指数越高，长势越好，干旱程度越低，是相对最为简单的方法，在作物不同生长阶段应选用不同的植被指数，以免出现指数饱和现象；土壤热惯量法是从土壤本身的热特性出发反演土壤水分，适合在裸土和作物覆盖度低的地区使用；冠层温度法是根据作物冠层温度高低判定干旱程度，温度越高越干旱，适合作物生长环境和作物长势相对一致的地区使用；植被缺水指数法考虑了土壤水分和农田蒸散，根据水分平衡原理综合判定干旱程度，物理意义明确，但计算复杂，需要同时采用气象数据，适合在作物生长较为茂盛的阶段使用。

（二）农业干旱损失评估

农业干旱损失评估主要涉及4个关键技术环节。一是受灾区域作物类型的遥感识别，通过对影像光谱特征分析，结合作物物候期识别作物类型，获得每种作物的种植面积和空间分布图；二是对受灾作物的识别，将农业干旱等级监测结果与作物空间分布图进行叠加分析，定位受灾作物所在的空间位置，获得不同等级受灾作物面积和空间分布图；三是作物正常单产遥感预测，采用遥感数据预测正常情况下的作物单产，获得作物单产的空间分布图；四是农业干旱损失计算，根据实测的单产减产情况，分别计算出轻旱、中旱、重旱、特旱的作物单产损失率，结合前面三个环节得到的数据，评估作物产量损失情况。

图3 农业干旱遥感监测工作流程

农业干旱遥感监测业务应用

农业干旱遥感监测业务应用是干旱遥感监测技术的落脚点，也是检验干旱遥感监测技术的标准。目前中国农业科学院、中国科学院、国家气象局、水利部信息中心等国内多家单位都先后建立了各自的干旱遥感监测系统，实现了业务运行。因服务的对象与部门不同，系统的应用目标也差异较大。

图4 四川重庆农业干旱遥感监测结果（2006年8月1—20日）

图5 山东省农业干旱遥感监测结果（2006年11月1—14日）

农业农村部遥感应用中心从2003年开始，采用EOSMODIS数据开展全国范围的农业干旱遥感监测，以土壤热惯量法和植被供水植被法为主要技术方法，实现每15天1次的耕地土壤墒情监测，评价农业干旱等级。系统在历年的农业干旱监测中发挥了重要作用，监测信息使农业主管部门及时掌握农田土壤墒情和作物缺水状况，采取应对措施缓解和减轻旱灾威胁，对保障种植业生产安全和国家粮食安全意义重大。例如，系统对2006年夏天四川、重庆的特大旱灾（图4）和秋天山东冬小麦播种出苗期旱灾（图5）进行了持续监测，从空间上和时间上记录了旱灾发生的范围、影响程度的发展过程，为农业生产措施的决策和水稻、玉米、冬小麦等主要农作物产量损失评估奠定了基础。

目前，系统已经稳定运行了15年，形成了由200个地面网点县准同步进行地面土壤水分监测的农业干旱遥感监测平台，在遥感监测的同时，采用地面实测数据对遥感监测结果进行质量控制，监测频率提高到每旬1次，监测范围扩展到美国、巴西、阿根廷等全球主要农区。部分监测结果发布在农业农村部网站上。图6和图7分别是2018年9月6日至17日我国农业干旱遥感监测结果和2018年8月29日至9月13日的美国农业干旱遥感监测结果，从图中可以看出监测期内我国没有发生明显旱情，美国西部地区有轻旱。

图6 全国农业干旱遥感监测结果（2018年9月6—17日）

图7 美国农业干旱遥感监测结果（2018年8月29日—9月13日）

结论与展望

农业干旱遥感监测是一个复杂的系统工程，涉及多部门、多领域和多学科的交叉。多年的实践证明，遥感是进行大范围农业干旱监测最有效和最有发展前途的方法。由于对农业干旱形成和发展的机理还不完全掌握，到目前为止还没有一个完美的遥感方法可以实现及时准确的农业干旱监测。下一步，需要深化对农业干旱形成机理的研究，优化农业干旱评价指标，发展更为有效的遥感干旱指数和监测方法，提高农业干旱遥感监测的精度和适用性。

在现有的业务运行系统中，大范围农业干旱遥感监测主要依赖中低空间分辨率的卫星数据，这类数据的时间分辨率高，可以实现干旱的动态跟踪，快速发现干旱发生的区域，但对干旱发生区域的细节监测得不够。随着国内外对地观测系统的高速发展，我国高分重大专项以及“十三五”空基规划的实施，将陆续发射我国自主研制的各类高分辨率卫星，组网使用后将为农业干旱遥感监测提供高质量的高时间、高空间和高光谱卫星遥感数据，在现有国家数据政策的支持下，将为农业干旱遥感监测的业务运行提供丰富的数据源，促进农业干旱遥感监测技术的改进，提高大范围农业干旱监测产品的精度和时效性，为农业生产和管理提供优质的信息支持。