贵州省2006-2015年粮食生长季农业干旱时空变化研究

夏传花，贺中华，梁 虹，任荣仪，张 浪

（贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳550025）

0 引 言

近年来，全球变暖，干旱对人们的生产和生活的影响日益增大，干旱的影响已涉及越来越多的领域，而干旱对农业的影响最为明显。引起干旱的原因很多，很难明确诱发干旱发生的具体因素［1］。农业干旱通常是指由于作物外界环境的变化，引发作物周围土壤水分的供给不足，造成作物不能够正常生长，引发农作物减产或者绝收的现象［2］。因此，如何及时获取土壤湿度状况对农业干旱进行准确监测评估，推进国家农业干旱监测预警，保障国家粮食安全具有重要意义［3］。随着气候变化的加剧，农业干旱已成为农业生产和粮食安全的重要影响因素［4］。对于贵州省来说，3-9月为农作物的重要生长季。因此，研究生长季农业干旱的时空变化特征及农业干旱分布对粮食产量的影响对贵州省农业生产合理布局和防旱减灾提供科学依据。

传统的干旱监测是利用局部区域范围的散点上所测的土壤水分含量数据来监测一定区域范围的干旱程度以及干旱所发生的区域范围。这种方法实时性较差，且无法实现大范围大尺度的农业干旱的动态监测，利用遥感技术能够及时大范围地监测农业干旱的发生发展趋势［5］。在众多的遥感监测手段中，ATI 和TVDI 的研究很多，但由于ATI 仅考虑了热红外波段，不适合用于高植被覆盖的研究区，因此更多学者更倾向于利用TVDI 来研究农业干旱［6］。郭瑞宁等［7］基于TVDI 来反演黄土高原地区的土壤湿度变化，结果表明TVDI 可以通过反映研究区的土壤湿度来表明该区的干湿状况。Dhorde等［8］利用长时间段的MODIS 数据来研究印度西部的干旱特征，表明TVDI 能够较好地反映农业干旱的分布情况。

由于贵州喀斯特地貌发育典型，工程性缺水问题严重，且水资源时空分布不均，农作物生长的季节性与降水供给不匹配，造成该区域农业极易发生季节性干旱，给贵州省的农业发展造成一定程度的损失［9］。关于贵州省农业干旱的研究，已有许多学者从不同角度采用不同指标进行分析。罗阳［10］等研究表明，贵州省农业干旱发生的年际变化与降雨多少的年际变化相吻合，降水的多少对农业干旱的发生起着至关重要的作用。钱莉莉［11］等选取降水Z指数指标，研究贵州省1961-2015年55年间的农业干旱时空变化特征。古书鸿［12］等基于土壤含水量模拟贵州山区旱地农业干旱监测，构建旱地农业干旱指数，能够较好地反应土壤水分的动态变化。在众多的干旱指数中，温度植被干旱指数与土壤湿度的相关性最好，能够较好地反映农业干旱的发展状况［13］。因此本文基于高光谱分辨率和高时间分辨率的MODIS 数据，构建温度植被干旱指数，结合农产品产量统计数据，分析研究贵州省2006-2015 粮食生长季农业干旱的时空变化特征以及干旱指数分布对粮食产量的影响，以期为贵州省农业干旱监测与防灾减灾提供一定的参考依据。

1 研究区概况

贵州省地处我国西南部，位于24°37′～29°13′N，103°36′～109°35′E。土地面积17.62 万km2，总人口达3 508.04 万，平均海拔约1 100 m［14］。该研究区大部分区域全年气候都比较温和，且冬无严寒、夏无酷暑，四季分明，雨量充沛。但由于特殊的气候和地貌类型，贵州省降雨呈现出时空分布不均匀的特点，年平均降水量在1 100～1 300 mm［15］。贵州省水系分布范围广，地表水和地下水资源都相当丰富。由于特殊的喀斯特地貌类型，各种不同地貌类型发育成熟，地下暗河与地下溶洞交替出现。径流和降雨相似，表现时空分布不均匀，容易造成季节性枯水。河网密度小，地表水快速流出，地下水渗漏严重，地表涵养水源能力差，造成研究区农业干旱的发生［16］。

2 数据与方法

2.1 数据来源及预处理

2.1.1 MODIS数据

由于农业干旱的发生具有不确定性、阶段性和不连续性，利用来自美国国家航空宇航局（NASA）贵州省2006-2015年3、5、7、9月MODIS 标准产品数据。包括8d 合成的空间分辨率为1 km 的地表温度数据（MOD11A2）和月合成的空间分辨率为1 km的植被指数数据（MOD13A3）。

2.1.2 农产品产量统计数据

数据来源于国家统计局2006-2015年贵州省统计年鉴，数据包含2006-2015年的夏粮产量以及相应年份的粮食总产量。

2.1.3 数据预处理

利用NASA 提供的MRT（MODIS Reprojection Tool）处理工具对所得到的遥感数据进行投影转换、几何校正，并将8d 合成的地表温度数据采用最大值合成法合成温度数据作为月地表温度，对于存在云或缺失的温度数据，采用反距离加权插值方法对缺失的温度数据进行插值后再进行相关分析。利用ENVI软件，提取归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST），将所得到的NDVI和LST，利用ENVI插件，计算得到各时间段的干湿边方程及根据干湿边方程计算得到TVDI 值，进而得到TVDI 分布图，从而得到农业干旱的时空分布状况。然后将所得到的TVDI按市级行政区域划分，按行政边界取像元平均值，来代表该区域该时段的农业干旱指数。利用统计年鉴所获取的2006-2015各区域的农业产量统计数据和相应区域及年份的影像所计算出来的温度植被干旱指数的均值，利用SPSS对两个数据进行相关分析，得到各农产品产量与干旱指数的相关系数。

2.2 研究方法

温度植被干旱指数（TVDI：Temperature Vegetation Drought Index）是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。温度植被干旱指数的大小不仅与植被盖度有关，也与地表温度有关。在植被的覆盖下，植物吸收太阳能，并将太阳能转换为热能释放到地面，使地表温度升高。反之，植被通过蒸腾作用，吸收热能使地表温度降低。若在一定时间内，在同样的太阳辐射条件下，地表缺水，植物蒸腾作用减缓，消耗的热能减少，地表温度会有所升高，反之地表温度会降低［17］。Sandholt 等［18］研究土壤含水量提出了温度植被干旱指数（TVDI）的概念并定义为：

其中：

式中：TVDI表示的是温度干旱植被指数值；TNDVli.max代表的是NDVI值相等时的最高地表温度值；TNDVli.min表示NDVI值相等时的最低地表温度；TNDVli代表任意像元的地表温度值；a，b代表TVDI的湿边方程系数；a′，b′代表TVDI的干边方程系数。

3 结果与分析

3.1 2006-2015年夏半年农业干旱的空间分布特征

为得到贵州省2006-2015年粮食生长季的农业干旱时空变化特征，利用所获取的TVDI 在ArcGIS 中进行重分类。根据中国土壤湿度界定干旱标准［19］，对研究区干湿状况进行分级：极湿 润（0≤TVDI＜0.4），湿 润（0.4≤TVDI＜0.6），正 常（0.6≤TVDI＜0.8），干旱（0.8≤TVDI＜0.9），极干旱（0.9≤TVDI＜1）。利用ArcGIS软件分别制作研究区2006-2015年3、5、7 和9月的农业干旱等级分布图。文中列出2006年农业干旱等级分布图（图1）和2015年的农业干旱等级分布图（图2）。

（1）由图1可知，2006年3月农业干旱的发生主要集中在贵州省黔东南和铜仁的东南部地区，其他地区也伴有少区域的极干旱及部分区域的干旱，而遵义地区和黔南地区土壤湿度较高，干旱等级较低。5月农业干旱的发生主要集中在贵州省的西北及北部地区，干旱的发生主要以毕节地区为主，旱情极为严峻，而遵义局部地区也有极干旱和干旱的发生，黔西南的南部区域也有少范围的极干旱区域，而其他区域只有少部分地区伴有干旱的发生，且旱情较缓。7月的农业干旱主要集中在遵义及铜仁遵义边界一带，其他地区虽也有少部分干旱区域，但旱情都比较缓，对该区域的农业发展的制约性较弱。9月农业干旱的发生主要集中在贵州省的东部地区，极干旱主要是在遵义和铜仁的交界一带，且铜仁、遵义、黔东南及黔南的其他地区都伴有不同程度的干旱的发生，干旱覆盖面积较大，干旱形势较为严峻。

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图1 2006年农业干旱等级分布图Fig.1 Distribution of agricultural drought levels in 2006

（2）由图2可知，2015年3月贵州省农业干旱的发生主要集中在毕节地区，其他地区也会有不同程度的干旱，干旱区域较毕节地区来说面积较小。5月贵州省的西北及西南地区有极干旱的发生，主要集中在毕节、六盘水和黔西南及边界地带。而除贵阳和黔东南州以外，其他地区都有不同程度的干旱发生。7月贵州省的东南部及东部区域农业干旱等级较高，旱情较为严重，干旱主要分布在遵义，铜仁及黔东南及与其相邻的区域，其他地区也有干旱的发生，但面积较小。而相对于其他月份而言，9月的旱情分布较广。除贵州省的西部的小部分区域以外，其他地区都伴有大部分区域的干旱，且存在从西到东的垂直地带性分异，越靠近东部，干旱的发生越明显。

图2 2015年农业干旱等级分布图Fig.2 Distribution of agricultural drought levels in 2015

（3）2007-2014年，3月的干旱主要发生在研究区的西部及西南部地区，西部区域的干旱面积大于其他区域，南部区域的干旱高于北部，且从西到东干旱呈垂直地带性递减规律。5月的干旱等级呈离散型分布，5月的干旱面积都普遍较小，旱情较为缓和，西南地区的干旱相比其他区域较为严重。7月旱情从西到东呈逐渐递增的干旱趋势，东部干旱明显高于西部，且七月干旱面积相对于其他月份而言，干旱区域较大，干旱程度较为严重。9月干旱的分布较为分散，且大致呈东高西低，南高北低的分布态势，相比较7月而言，干旱面积较低，旱情较缓，但明显高于其他月份的旱情。贵州省干旱发生呈现由东到西逐渐递减，随着时间推移，干旱范围逐渐从西南区域向东部扩散，且年际变化上干旱范围逐渐扩大的规律，研究结果和前人研究一致［20］。

3.2 2006-2015年夏半年农业干旱的时间变化特征

根据ENVI软件计算出的TVDI分布图，利用ArcGIS软件的重分类工具，计算出各干旱等级所占的像元个数，利用Excel 统计出各干旱等级像元所占百分比，如表1。

3.2.1 2006-2015年夏半年农业干旱发生的年际变化

由表1可知，2006-2015年的3月，从极干旱发生的像元所占百分比来看，干旱状况最为缓和的为2012年，最为严重为2014年，从干旱和极干旱发生的总的像元百分比来看，2012年的农业干旱发生所占的百分比最低，面积最小，而2011年农业干旱发生的百分比达49.91%，农业干旱的发生面积较大。5月，单从极干旱区域所占像元百分比看，2007年旱情较为缓和，2015年极干旱发生的区域最大，干旱最为严重，而从不同干旱发生的总的百分比来看，同样为2007年的干旱区域最小，2015年的干旱区域最大，且从2011年起，干旱的发生区域逐渐在扩大。7月，除2008年的极干旱区域较大以外，其他年份的农业干旱状况差异不大，而干旱总的百分比最大年份为2008年，占所有像元的66.18%，干旱区域较大，干旱较为严重，而除2006年的干旱面积占总区域的33.71 较小以外，其他年份的干旱都无太大差异。9月，2015年的极干旱区域所占百分比最大，2011年最小，而总的干旱2015年最大，2012年最小，农业干旱发生的区域最小。而从这4 个月的干旱的总的像元百分比来看，2015年为严重干旱年，其次为2011年和2014年，而2012年的干旱像元较少，干旱程度较缓，为十年间的湿润年。

表1 2006-2015年不同月份各干旱类型百分比统计表 %Tab.1 Percentage statistics of drought types in different months from 2006 to 2015

3.2.2 2006-2015年夏半年农业干旱发生的月际变化

3.3 2006-2015年粮食生长季农业干旱分布与粮食产量的相关分析

由表2可知：3月的农业干旱指数与夏粮产量以及全年的粮食总产量都呈显著负相关关系，5月的农业干旱指数与夏粮产量以及全年的粮食总产量也呈负相关，但相关性较弱，而7月和9月的干旱指数与两者都呈正相关，且与7月的相关性较为显著，与9月的相关性不显著。结果表明：3月和5月农业干旱指数越大，该区域这一年的粮食产量就越小，且3月的干旱指数对粮食产量的制约作用高于5月。7月和9月农业干旱指数越大，土壤水含量越少，该区域这一年的粮食产量就越大，且7月的干旱指数对粮食产量产生的作用强于9月。农业干旱的发生主要受3月和7月土壤含水量的影响，且3月土壤含水量越高，就会促进该区域的农业发展，土壤含水量越低，就会促进农业干旱的发生；7月则相反。

表2 农业干旱指数与粮食产量相关系数统计表Tab.2 Statistical table of correlation coefficient between agricultural drought index and grain yield

4 结论与讨论

利用遥感影像和粮食产量统计数据，采用温度植被指数作为农业干旱评价指标对贵州省2006-2015夏半年的农业干旱的时空变化进行分析，结合ENVI 和GIS 软件、SPSS 软件，得到研究区十年的农业干旱分布特征以及干旱指数分布对粮食产量分布的影响，并得到以下结论。

（1）在2006-2015年中，上半年的干旱主要发生在西部及西南部地区，随着时间向后推移，干旱区逐渐向东部移动，到下半年干旱区就主要集中在东北，东南及东部地区。

（2）在这十年间，农业干旱等级在呈不断增长趋势，干旱面积也在不断增大，农业干旱的发生不断加剧，且一年中，7月干旱发生的面积最广，且发生干旱的可能性最大。

（3）在农作物生长季，育苗期土壤含水量越高，对农作物的生长发育起促进作用。在粮食成熟期，土壤含水量过高，会抑制作物成熟，从而减少粮食产量，促进农业干旱的发生。

影响农业干旱的因素很多，干旱的形成原因也非常复杂，从总体上看贵州省的农业干旱有增加的趋势，且增加幅度较大，速度较快。本文在研究贵州省十年农业干旱的时空变化的基础上，未能将多种影响因素考虑其中，未来将进一步考虑综合多种因素对农业干旱的影响，更加深入地分析研究农业干旱的形成机理及农业干旱的发展趋势及应对策略。 □