改进作物水分亏缺指数用于东北地区春玉米 干旱灾变监测

李崇瑞，游松财，武永峰，王一昊

（中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，北京100081）

0 引 言

在全球气候变暖背景下，中国干旱事件频发[1]，强度也在不断加强[2]，且表现出一定的反常性和不可预见性[3]。中国作为农业大国，农业是国民经济的基础，气候变化将直接影响到粮食安全和可持续发展[4]。而自20 世纪中期以来，东北地区气温呈线性增加趋势[5]，降水年代际波动明显，但总体呈减少趋势[6-7]，北部降水量的减少速率小于南部[8]，部分地区的降水量持续减少甚至低于历史最低值，极易引起干旱造成农作物减产[9]。尤其在20 世纪90 年代后，东北地区受旱面积不断增大，发生次数不断增加，干旱程度也有加重趋势[10]。从1971 年至2012 年，东北地区春玉米平均每年受旱面积达到412.4 万hm2，占到所有灾害总受灾面积的61.6%[11]。而以松嫩平原为中心的东北玉米区，所生产的商品粮可以占到全国的1/3 左右[12]，因干旱造成的玉米减产可达到总产量的20%～30%[13]。所以，在东北地区干旱不断发展，春玉米受旱情况愈发严重的情况下，研究东北地区春玉米干旱就显得尤为重要。

干旱研究的难点在于干旱的发生时间、发展过程以及影响范围的界限难以直接观测和统一界定，所以干旱监测通常采用干旱指标对干旱状况进行表征[14-15]。Yang 等[16]基于帕尔默旱涝指数 PDSI（palmer drought severity index），建立了考虑降水、蒸散和灌溉的干旱指数，能够很好的反应灌区农业干旱的情况；Liu 等[17]利用标准化降水 蒸 散 指 数 SPEI （ standardized precipitation evapotranspiration index）分析了内蒙古自治区1960-2013年不同时间尺度干旱特点、变化趋势和植物生长季干旱的频繁性和严重性。但这些指标仅从地表水热平衡关系出发，没有考虑到作物不同生育期需水状况的不同。而CWDI 从农田水分平衡出发，引入了作物系数，考虑了作物需水特性，能够更好的反应作物缺水状况。王连喜等[18]利用该指数对陕西冬小麦干旱特征进行分析，发现小麦在返青到拔节期、灌浆到成熟期干旱频率较高。隋月等[19]利用作物水分亏缺指数分析了南方春玉米和夏玉米生育期干旱的时空特征、强度和干旱的面积。但当前CWDI研究多是针对气象观测站点、基于长时间尺度开展干旱时空特征分析，对大范围连续空间区域内干旱灾变过程逐日实时、动态监测研究较为欠缺；且研究过程针对不同区域、不同生育期采用了固定的作物系数，且在不同地区间差异较大，不同生育期的干旱程度分级阈值也是固定的，而这种静态的作物系数不利于实现春玉米干旱动态监测过程，会造成在大范围连续干旱监测结果的时空不连续问题。

为此，本研究提出一种改进作物系数Kc的设置方法，使其由静态转变为随生育进程变化的动态值，逐日循环计算累积CWDI 指数，并根据作物系数的动态变化进一步确定随生育进程变化的 CWDI 动态阈值。同时利用ANUSPLIN 专业气象数据插值软件对各气象要素数据进行空间插值，将单一站点数据扩展到面，以确保干旱监测结果在大范围空间区域内的连续分布。本文以2018 年东北地区春玉米干旱发生、发展及消退的整个过程为例，通过分析玉米生长发育进程中的需水量变化特点，研究解决干旱强度等级动态阈值设定方法，以提高干旱连续监测精度，建立起一套较为完善的空间大范围区域内干旱实时监测方法体系，动态跟踪干旱灾变过程，及时反馈干旱时空信息及趋势，为今后农业防旱减灾应对措施提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

研究区位于北纬38°43'～53°33'，东经117°47'～135°05'，包括辽宁、吉林、黑龙江三省和内蒙古东部的呼伦贝尔市、通辽市、赤峰市、兴安盟等地。东北地区是世界上三大黑土带之一，土壤养分含量充足；同时，东北地区的水气热资源充足，水热同期，日照充足，日较差也大，且水气热等资源与玉米的生育期同步；地理纬度较高，生长季热量条件年际波动较大；自东南沿海向西北内陆湿润度逐渐降低，由湿润区、半湿润区转变为半干旱区[20]，而玉米多种植在半干旱半湿润区，这使得干旱发生成为常态；从东到西生态系统由森林向草原和荒漠过渡，农牧交错；中部平原区海拔较低；东部为长白山区，西部为大兴安岭，海拔较高。玉米等作物种植一年一熟。

1.2 研究区数据处理

研究数据包括：1）气象数据：涵盖研究区及周边地区共105 个气象站点2018 年逐日平均温度、最高温度、最低温度、平均风速、平均气压、日照时数、平均相对湿度、降水量等，可从中国气象数据共享网获取；2）农作物生长发育状况资料：涵盖研究区及周边共78 个站点1991—2013年各类作物及对应的关键发育期时间，也可从中国气象数据共享网获取；3）东北地区30 m 分辨率DEM（ASTER GDEM V2 版本）；4）2018 年野外调查和采样数据：结合2018 年东北地区干旱发生特征，分别开展了3 次野外调查和采样工作，覆盖了春玉米苗期、生长发育关键期中前期和中后期，每个样区随机6 点取样（图1 所示）。5 月14—18日期间，对朝阳、彰武、松原、乾安、长岭和阜新等地共6个样区；7 月12—20 日，对凌源、北票、阜新、松原、方正、茄子河、宝清、虎林等共8 个样区总计14 个样区开展了0～20 cm 深度的表层土壤取样，并测定了表层土壤相对湿度。8 月6—14 日，对涵盖锦州市、阜新市、四平市、辽源市、通化市、丹东市、本溪市、铁岭市和沈阳市等9个县市在内共23个样区的玉米植株长势进行了调查和拍照记录；5）土壤质地空间分布数据，数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)。

图1 研究区DEM、土壤质地分布及气象站点空间分布 Fig.1 DEM, soil texture distribution and spatial distribution of meteorological stations in study area

本文对所有的气象资料和作物生长发育资料进行插值，由点对点变为面对面，去除了由于站点数据缺失或不对应带来的计算和分析上的问题。针对站点数量有限和站点空间地形的特点，采用广泛且有效的插值方法。对所有气象站点要素数据利用ANUSPLIN 专业气象数据插值软件进行空间插值，对春玉米关键生育期数据（播种、三叶、抽雄、乳熟、成熟等）利用克里金法进行空间插值。由于本文研究区针对整个东北地区，局部地区可能存在一定误差，但总体上精度可控。所有空间插值数据和DEM 均统一订正为0.01°×0.01°空间分辨率。使用IDL 编程方法进行逐像素计算，得到研究区域参考蒸散量及CWDI 等指标计算结果。空间分布图使用ARCGIS 10.5 绘制完成。

1.3 研究方法

1.3.1 改进作物水分亏缺指数计算

1）作物水分亏缺指数

式中CWDIi为第i 个时间单位的水分亏缺指数%；Pi为第i 个时间单位的累积降水量，mm；Ii为第i 个时间单位的累积灌溉量，mm，ETc,i累积需水量，mm。本文以10 d为1 个时间单位。

式中ET0为参考蒸散量，Kc为作物系数。考虑到东北地区农业基础设施薄弱，大部分玉米种植区缺少有效灌溉，玉米生长发育依赖于自然降水[21]，这里忽略灌溉量。逐日累积水分亏缺指数采用如下方法计算：

式中CWDI 表示当日的累积作物水分亏缺指数，CWDIi, CWDIi-1, CWDIi-2, CWDIi-3, CWDIi-4分别为50 d 内最近1～10、11～20、21～30、31～40、41～50 d 共5 个时间单位内的作物水分亏缺指数；a，b，c，d，e 为权重系数，依据《北方春玉米干旱等级》(QT/X 259-2015)权重系数设置方法，本文分别取0.3、0.25、0.2、0.15、0.1。

2）作物参考蒸散量计算

使用FAO-56 推荐的Penman-Monteith 法，其计算公式如下：

式中Rn为地表净辐射，MJ/(m2·d)；G 为土壤热通量，MJ/(m2·d)；Tmean为日平均气温，℃；U2为2m 高处风速，m/s；es为饱和水气压，ea为实际水气压，kPa；Δ为饱和水气压曲线斜率，kPa/℃；γ为干湿表常数，kPa/℃。

1.3.2 逐日作物系数估算和干旱等级动态阈值设定

1）逐日作物系数估算

参考FAO 推荐的玉米作物生长期Kc变化（图2）变化规律曲线和东北地区各月春玉米作物系数参考值，结合本套春玉米生育期数据和实地调查点春玉米发育进程特点，发现作物系数Kc随发育进程而变化，播种—三叶期变化小，三叶—抽雄期快速增加，抽雄—乳熟期稳定，乳熟—成熟期快速下降，依此确定春玉米相应的生育阶段：初期为播种—三叶期，发育期为三叶—抽雄期，中期为抽雄—乳熟期，末期为乳熟—成熟期。

其不同阶段的Kc参考值设置为：初期为0.3，之后发育期线性增长到1.2，中期稳定在1.2，后期玉米Kc线性减小至0.6。玉米生长初期，发育期，中期，后期的修正后生育期内逐日Kc计算方法如下：

式中Kc,i表示当日的作物系数，Kc,f-1表示上个生育阶段结束日的作物系数，Kc,f表示这个生育期结束日的作物系数，Di表示当日的日序，Di,0表示上个生育阶段结束日的日序，Dl表示当日所在生育阶段的总日数。对于初期阶段，Kc,f=Kc,f-1=0.3，Kc,f和Di,0分别为播种初日的作物系数和日序。实际上，春玉米播种期的干旱会影响玉米的播种，且作物水分亏缺指数累积了近50d 的水分亏缺情况，为了能更好的对春玉米初期干旱进行监测，保证春玉米监测空间上的完整性，本文定义从玉米播种及之前最近50 d 内，Kc从0 线性增加到0.3，后期结束后50 d 内Kc线性减小至0。

图2 农作物生长发育过程中作物系数Kc 的变化规律示例 Fig. 2 Changes of crop coefficient Kc during crop growth and development

2）干旱等级动态阈值设定

参考逐日作物系数Kc和《北方春玉米干旱等级》（QX/T 259-2015）中干旱等级划分阈值，对基于逐日累积CWDI 的东北地区春玉米生育期内干旱等级阈值进行动态设置，具体方法如下式：

式中Yc,i表示当天的分级阈值，Yc,f-1表示上个生育阶段结束日的阈值，Yc,f表示这个生育期结束日的阈值，Di表示当日的日序，Di,0表示上个生育阶段结束日的日序，Dl表示当日所在生育阶段的总日数。对于初期阶段，Yc,f和Di,0分别为播种初日的阈值和日序。干旱强度等级划分为5 级，即0（无旱）、 1（轻旱）、 2（中旱）、 3（重旱）、 4（特旱），为了保证干旱监测空间上的连续性，本文定义播种之前阈值与播种当日的阈值相同，末期结束后阈值与末期结束当日的阈值相同，春玉米关键节点的干旱等级临界阈值如表1。

表1 春玉米关键节点的干旱等级变化临界阈值 Table1 Critical threshold of drought grade change in key nodes of spring maize

1.4 地面调查结果验证

2018 年春旱主要发生在玉米的播种—出苗期；伏旱主要发生在拔节—吐丝期，为玉米需水关键期。根据《北方春玉米干旱等级》（QX/T 259-2015）中对应时期的土壤相对湿度干旱等级分级标准进行干旱分级，分级方法如表2。

表2 基于土壤相对湿度（R）的北方春玉米干旱等级划分 Table 2 Classification of drought grades of spring maize in North China based on relative soil moisture (R)

参考《NY/T 2284-2012 玉米灾害田间调查及技术规范》干旱分级标准以及植株形态变化特征进行干旱判定，其判定方法如表3。

表3 基于作物形态特征的春玉米抽雄—吐丝期干旱等级划Table 3 Classification of drought grades in spring maize during tasseling to silking period based on crop morphological characteristics

2 结果与分析

2.1 干旱监测结果验证与对比

根据2018 年开展的3 次野外实地调查和采样结果，分别与调查期内5 月9—16 日、7 月12—19 日和8 月5—12 日3 组8 d 合成的改进CWDI 监测结果与CWDI 监测结果进行对比，CWDI 计算方法参考《北方春玉米干旱等级》（QX/T 259-2015），并利用本套栅格数据集计算。

春旱实测期内东北大部天气条件较为一致，根据表4中5 月调查结果及表6 可以看出，实测土壤湿度的干旱判定结果均为重旱和特旱，与改进CWDI 和CWDI 判定的重旱和特旱结果一致，判对率均为100%。2018 年伏旱主要发生在7、8 月，这段时期是玉米需水关键期。从表4 中7 月调查结果及表6 可以看出，改进CWDI 结果的判对率在7 月明显高于CWDI 结果。改进CWDI 判对率为62.5%，CWDI判对率仅有50%。7 月改进CWDI 监测结果略重于实地调查土壤相对湿度R 判定结果；由于不同土壤质地涵养水分的能力不同，可能导致了实地调查结果与监测结果在部分地区的不一致性；与此同时，由于此时玉米完全覆盖地表，可能导致实测结果与玉米受旱产生差异，此段时间内伏旱弱并且不明显；总体来看，实测和改进CWDI 监测结果均没有重度以上的干旱，实测和改进CWDI 监测结果基本吻合；从表5、表6 可以看出，8 月CWDI 监测结果的判对率仅有65.2%，改进CWDI 监测结果的判对率达到了73.9%，改进CWDI 监测效果明显好于CWDI。8 月地面调查结果与改进CWDI 干旱监测范围保持了较好的一致性，除去辽宁省新民市调查区（123.29°E，42.11°N）靠近水稻种植区有水分补给，锦州市黑山县和凌海市有灌溉条件所导致干旱调查结果较轻之外，其余调查区干旱判对率达到84%。地面调查特旱区、重旱区、中旱区基本分布在改进CWDI 监测的特旱区、重旱区和中旱区之内，但中旱和重旱并无完全一致的对应关系，所有样区中有3 个样区对应于改进CWDI 监测的无旱区内，改进CWDI 指标可以完全覆盖基于玉米植株形态调查的干旱区。实地调查可能由于时间、天气等的变化以及灌溉条件在相邻区域内有一定的差异。以辽宁西部地区为例，朝阳，阜新等地的干旱状况实地调查程度要高于邻近地区的锦州等地。与此同时，利用改进CWDI 进行干旱监测的强度总体上要大于实际植被受旱状态，这是可能是由于植被实际响应干旱的程度不同而出现的差别；其次，由于气象干旱有别于作物干旱，在特定程度和时长的气象干旱作物受旱具有一定的滞后性。而在3 次大范围空间取样的条件下，改进CWDI 整体干旱判对率达到了75.7%，而CWDI仅为67.6 %，判对率提高了8.1%，表明改进CWDI 监测结果有更高的监测精度。

表4 玉米春旱监测结果与地面调查结果比较 Table 4 Drought monitoring results of spring maize compared with ground survey

表5 8 月玉米伏旱监测结果与地面调查结果比较 Table 5 Comparisons between monitoring results of maize drought in August and ground survey results

表6 改进CWDI 与CWDI 春玉米干旱判对率 Table 6 Judgement right rate of improved CWDI and CWDI for spring maize

图3 展示了改进CWDI 在调查时段内干旱监测结果与实际干旱情况的空间分布。在玉米生育期内，利用改进CWDI 监测方法可以完全覆盖干旱的发生区域，能够很好的监测出旱情区域和发展趋势。且在同一时间内，实际干旱程度较重的地区，监测结果也较重，反之亦然，表明干旱实际情况与监测结果具有很好的时空一致性。

图4 展示了同一时期改进CWDI 监测结果与CWDI 监测结果的空间分布。由于CWDI 指标中采用静态的作物系数Kc，导致在应用CWDI 进行短时间尺度大范围空间干旱监测时，在行政区边界处会产生一定的空间不连续性。而改进CWDI 具有更好的空间连续性与判对率。所以，相对于CWDI 指数，改进CWDI 指数具有更高的监测精度，干旱监测结果具有更好的空间一致性和连续性，利用改进CWDI可以有效的进行东北地区春玉米干旱灾变过程大范围逐日动态监测。

2.2 春玉米干旱灾变过程监测

图5 显示了2018 年东北地区春玉米春旱发展和消退过程。春玉米春旱从玉米播种期开始，5 月中旬干旱程度达到最大，并一直持续到下旬，之后开始减弱（5 月下旬—6 月下旬）。6 月份，整个东北地区玉米干旱范围最小，干旱程度最低。从空间上来看，春旱从东北地区中部开始发展，程度逐渐增大，并向西南部蔓延；之后由东北向西南逐渐消退。

图3 8d 合成改进CWDI 监测结果与实测样区干旱等级 Fig.3 Monitoring results of 8 day synthetic improved CWDI and drought grade in measured area

图4 改进CWDI 与CWDI 监测结果对比 Fig.4 Comparison between improved CWDI and CWDI monitoring results

图5 春旱发展和消退过程 Fig. 5 Process of drought development and subsidence in spring

图6 显示了2018 年东北地区春玉米伏旱发展和消退过程。8 月4 日前后东北地区玉米伏旱面积达到最大，干旱程度最为严重，但干旱多集中于东北地区南部的辽宁省，内蒙古的赤峰和通辽以及吉林省的中部地区，受旱最严重的地区是辽宁省。由于此时期是玉米生长发育的关键期，此时的大面积干旱可能会对玉米产量造成一定的影响。8 月下旬之后，东北地区南部的干旱才得到一定的缓解。进入9 月大兴安岭、小兴安岭地区的干旱有所发展，但由于此地并非玉米主要种植区，对玉米的影响较小。同时，东北地区南部的辽宁及内蒙古赤峰、通辽等地的干旱有一定的发展，由于此时玉米已到生育后期，干旱对产量 的影响并不会如8 月明显。从空间上看，东北地区南部的伏旱过程，由内蒙古东部地区向辽宁地区扩展蔓延，从西至东发展；之后由辽宁东部向西部，内蒙古东部向辽宁西部地区两个方向减弱；同时，干旱区域向北也有所发展，影响到了吉林省中西部的部分地区。期间，辽宁省中西部地区干旱持续时间较长，程度较重。

干旱作为一种累积型的灾害，其发生、发展都具有一定的持续性。图7 为2018 年玉米生育期内不同程度的干旱面积逐日变化的过程，可以看出2 次较为明显的干旱过程，分别是6 月的春旱和7 月下旬开始的伏旱。6 月中旬到7 月下旬之间干旱状况较为稳定。春旱的程度和范围要大于伏旱。

图6 伏旱发展和消退过程 Fig. 6 Process of drought development and subsidence in summer

图7 逐日不同等级干旱面积百分比变化 Fig.7 Percentage change of drought area in different grades on a daily basis

2.3 气象因子敏感性分析

从2018 年干旱事件来看，改进CWDI 对气象因子（如降水）短时变化表现出良好的敏感性。以2018 年5 月22 日前后春玉米干旱监测为例，图8 显示了5 月22 日前后的降水过程，使干旱区干旱程度得到缓解，在降水的过程中，蒸散量逐渐减少。改进CWDI 可以很好的表征降水对春旱的缓解作用。

图9 显示了东北地区南部采样点附近栅格点3—9 月的降水和蒸散量的变化趋势，可以很容易地发现春季3—5 月缺少明显的降水，进入6 月之后，降水逐渐增多，在7 月下旬之后的一段时间内，只有一次明显的降水，这可能是导致当地伏旱发展的主要原因。其次，几乎每次降水过程，当地的蒸散量都会下降，在降水过程中降水和蒸散的相关系数为-0.374，且通过了0.05 显著性检验，表明在逐日尺度上，降水过程中降水和蒸散具有一定的负相关关系。选取栅格点的降水和蒸散变化与东北地区南部的干旱特征变化较为一致，并与图8 在5 月22 日前后有很好的对应关系。

图8 5 月21 日—5 月23 日的降水量，参考蒸散量以及监测结果的空间分布 Fig. 8 Precipitation, reference evapotranspiration and spatial distribution of monitoring results from 21 to 23 of May

图9 采样点附近123.73°E，42.83°N 2018 年3 月1 日—9 月30 日降水和蒸散的变化 Fig.9 Changes of precipitation and evapotranspiration from March 1 to September 30, 2018 at 123.73°E and 42.83°N near sampling point

3 讨 论

干旱灾变过程监测是一个长期且动态的过程。目前，针对作物水分亏缺指数的研究很多，但大部分直接使用气象站点数据侧重于分析作物干旱时空特征[22]。尽管也有基于逐日监测方法开展干旱监测应用[23-24]，但是没有充分考虑作物本身的特点，因此与作物不同发育期响应干旱的特征结合的不够紧密。本研究充分考虑了到作物需水量随作物生长发育的变化，通过设定逐日作物系数和CWDI 干旱强度等级的动态阈值，改善CWDI 监测玉米干旱灾变过程中存在的时空连续性、以及短时尺度实时监测敏感性等问题。

干旱的发生除了受到降水、温湿度条件等气象因子的影响外，农作物的品种、种植制度和方式以及农作物本身的生长条件等对农业干旱的发生也有一定的影响[25]。不同作物品种对干旱的敏感程度不同，有较高抗逆性的玉米品种有利于降低干旱对玉米生长的影响[26]，半干旱条件下不同类型玉米适应干旱的最佳密度不同[27]，这些差异也会导致干旱监测结果受到不同程度的影响。此外，适度的灌溉可以减弱玉米受旱程度，例如本文中实地调查的辽宁省新民市调查区（123.29°E,42.11°N），锦州市黑山县和凌海市有灌溉条件或水分补给从而影响监测结果与实际情况产生了差异；适度的施肥也可降低作物干旱胁迫程度，降低干旱对产量的影响，Krcek 等[28]研究发现施用适宜剂量的氮肥可以很好的降低大麦干旱胁迫效应，从而减轻干旱对产量的影响。同时，土壤质地类型、地形地貌等[29]方面也会对土壤水分平衡造成影响。Hawthorne 等[30]的研究认为坡度等地形因素对降水后土壤水分的衰退有一定的影响，坡度低的地方对干旱的抵御能力要强；另一方面，Miller等[31]研究发现在半干旱的地中海气候中，无论植被覆盖和降水差异的大小，干旱时长受土壤深度的影响明显。这些土壤、地形等环境因素都会影响干旱的发生发展进程，进而影响作物生长过程和产量[32]。如果在今后的工作对其充分考虑上述因素，会使干旱监测结果更加可靠。除此之外，本研究使用的作物系数利用了FAO 推荐的玉米生育期作物系数变化规律，具有一定的普适性，今后的研究可以和相关农业工作者合作，获得更加精确的作物生育期作物系数变化曲线，也可使监测结果更加精确。

4 结 论

基于改进CWDI 的2018 年春玉米干旱监测结果与地面调查结果具有较高吻合度，整体判对率达到了75.7%，比CWDI 干旱监测结果判对率提高了8.1%，且具有更好的空间连续性，表明改进CWDI 可用以监测东北地区春玉米干旱灾变过程；改进CWDI 对降水因子短时变化具有较高敏感性，可以实时表征5 月22 日大范围降水过程引起的干旱强度变化，表征降水对干旱的缓解作用；2018年干旱最重时段发生在5 月以及7 月下旬至8 月中旬，并且春旱强度和影响范围大于伏旱。春旱主要发生在辽宁省西部和北部、吉林省西部、以及内蒙古赤峰和通辽等地；伏旱主要发生在东北地区西南部，且主要集中在辽宁省。2018 年东北地区干旱贯穿了玉米整个生育期，大部分地区以轻度或轻度以上等级干旱为主，表明该年份干旱程度较为严重。