区分复杂时空特征差异的干旱定量综合监测模型研究

As the key issue of drought research, accurate real-time drought monitoring is the main way to prevent drought, alleviate the influence of drought and reduce the losses. Drought has complex spatio-temporal characteristics. The current research of the integrated drought monitoring model is still insufficient in the field of drought mechanism analysis, the model factor selection, evaluation and integration of vegetation and land surface temperature information and integrated model construction and validation methods. Selected Huang-Huai-Hai and the surrounding region as the study area, this project will choose the typical drought event to analyze drought mechanism and the vegetation, temperature response characteristics to drought. Then the factor set of integrated drought monitoring model will be constructed using drought characteristics classification method. Based on data mining technology, the integrated drought monitoring model will be established by precisely differentiating complex spatio-temporal characteristics of drought. This model can integrate multi-model and multi-index, and can fully and quantitatively describe drought characteristics. Finally, the precision and effectiveness of the integrated drought monitoring model will be validated using field observed drought disaster, soil moisture and crop yield data. The regional suitability of the model will also be evaluated in different areas. This research will realize the accurate and quantitative expression for the regional drought mechanism and its development characteristics, in order to provide scientific basis for the policies and measures of the drought control and drought resistance.

实时准确的干旱监测是预防和减轻干旱影响，减少旱灾损失的主要途径，是干旱研究的关键问题。干旱具有复杂的时空特征，目前干旱综合监测模型研究在干旱机理分析、模型因子选择、植被和地表温度信息的评价与集成、综合模型构建和验证方法方面仍然存在不足。本项目拟以黄淮海及周边地区为研究区，选择典型干旱事件分析干旱机理和植被与温度响应特征，利用干旱特征分类法构建干旱综合监测模型因子集；基于数据挖掘技术，精细区分旱灾的复杂时空特征差异，构建集成多模型和多指标且能全面定量刻画干旱特征的干旱综合监测模型；分别利用实测的旱灾灾情、土壤湿度和农作物产量数据验证模型的精度和效果，评价其在不同区域的适用性。实现区域干旱机制和发生发展特征的准确量化表达，为科学制定防旱、抗旱政策和措施提供依据。

实时准确的干旱监测是预防和降低干旱影响，减少损失的主要途径，是干旱研究的核心问题。基于数据挖掘的干旱监测模型相比传统的气象和遥感的监测手段具有独特的优势。本项目首先深入分析了干旱不同于其他自然灾害独特的特征和发生机理，明确了干旱监测的目标和重点；然后从全面刻画干旱特征的角度出发，通过对传统遥感和气象干旱指数对比分析基础上遴选干旱特征和区域差异的指示变量，研究对比了12种因子组合方案构建综合模型。在已有研究的基础上，采用基于数据挖掘的回归决策树技术，综合地表水热环境信息、植被生长状况和地球表层生物物理特征变量建立了综合的地表干旱指数(ISDI)，将ISDI应用于中国中东部地区的干旱监测中，分别利用站点实测的旱灾灾情、降水、土壤湿度和农作物产量数据检验ISDI的监测精度和效果。通过选取典型区域的方法评价了ISDI在不同地表覆盖类型区、不同灌溉区和多类型气候区的适用性。主要研究结论如下：.（1）ISDI模型解决了现有的监测模型中缺乏温度信息的关键问题，弥补了基于传统气象数据而建立的气象干旱指数和基于遥感数据而建立的遥感干旱监测模型的局限。对比研究区农气站点实测的农气灾情发现，ISDI不仅适合大区域的干旱监测，在县级局部区域也具有比较高的监测精度。站点多年时间序列分析表明，ISDI监测的干旱强度和站点实地观测的灾情等级之间具有一致的趋势变化对应关系。另外，ISDI、降水和土壤湿度变化趋势一致，ISDI可以较准确的反映地表干旱加重或缓解的过程，且在年内序列上波动性小，监测结果稳定。利用误差矩阵和Kappa分析的方法研究了ISDI和农作物产量的关系，发现ISDI可以表征农作物产量受干旱影响而减产的情况。.（2）ISDI在不同的区域具有较好的适用性，可以正确反映不同地表类型受旱程度的差异，体现相同气象条件下雨养区和灌溉区因人为管理措施而导致的干旱强度不同，同时考虑了干旱和半干旱区、半湿润区、湿润区的干旱特征差异。