綜合干旱指數構建及其在不同草原類型中的應用

趙水霞，王文君，吳英杰，李 瑋，全 強

綜合干旱指數構建及其在不同草原類型中的應用

趙水霞，王文君※，吳英杰，李 瑋，全 強

（1. 中國水利水電科學研究院內蒙古陰山北麓荒漠草原生態水文野外科學觀測研究站，北京 100038；2.水利部牧區水利科學研究所，呼和浩特 010020）

干旱指數是評估旱情等級、制定防旱減災對策的重要指標。該研究從干旱發生的物理機制出發，基于CRITIC（Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation）客觀賦權法，綜合考慮氣象標準化降水蒸散指數（Standard Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）、植被供水指數（Vegetation Supply Water Index，VSWI）和日光誘導葉綠素熒光指數（Solar-induced Chlorophyll Fluorescence，SIF）在干旱發展過程中的作用機制，構建融合多源信息的綜合干旱指數，探究其在不同草原類型干旱中的適用性和敏感性，進而分析干旱的時空分布及演化特征。結果表明：綜合干旱指數既能敏銳捕捉氣象干旱的早期開始，亦能從水文和牧業干旱角度綜合反映旱情的持續過程和時間，相比單一干旱指數，具有綜合表征多尺度干旱演化特征的優勢；2007—2018年，內蒙古錫林郭勒草原干旱頻率呈波動中下降趨勢，干旱強度主要以輕中旱為主，重旱及以上干旱集中在春秋兩季；空間分布上從西北向東南逐漸降低，呈現荒漠草原>典型草原>草甸草原，典型草原中北部旱情嚴重的特征。該研究對蒙古高原不同草原類型干旱事件精準監測及旱災防御具有重要意義。

干旱；降水；綜合干旱指數；葉綠素熒光指數；適用性；錫林郭勒草原

0 引 言

干旱作為全球最為突出的自然災害之一，具有持續時間長、影響范圍廣及旱災損失大等特點，全球氣候變暖趨勢下，干旱災害風險日益嚴峻，嚴重影響和制約著生態環境安全、農牧業高質量發展及人類生活水平提高，使得實現干旱的精準化監測，變被動減災為主動防災是國內外亟待解決的關鍵科學問題，具有重要的現實意義[1-3]。錫林郭勒草原位于蒙古高原東南部，是內蒙古天然草原的主體，在植被類型上具有一定的完整性和典型性，而頻發的干旱事件嚴重制約了當地社會經濟的可持續發展，使得實現旱情分布及演化趨勢的精準化監測成為“十四五”期間亟待解決的關鍵科學問題之一[4-5]。

適用的干旱指數是確保旱情精準監測的基礎，受干旱復雜性及自然水循環過程相互關聯的影響，單一干旱指數往往難以準確反映干旱的多類型及多尺度特征，使得構建基于指標-影響關聯分析的多源信息綜合干旱指數成為目前研究的難點問題及熱點趨勢[4, 6-7]。綜合干旱指數的構建分為考慮氣象、水文和農業致旱因子的綜合干旱指數和多種單一干旱指數組合的綜合干旱指數，構建方法多為權重組合、多變量聯合分布和機器學習，單一干旱指數較少時常選用結構簡單且易于理解的權重組合方法，如CRITIC（Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation客觀賦權法[8]?；谥潞狄蜃拥木C合干旱指數多采用線性回歸及數據挖掘等手段，綜合考慮氣象降水盈虧、土壤水分供給及植被生長條件的相互作用，進而構建適用于不同區域下墊面的綜合干旱監測模型[9-10]；以草地生態系統為例，降水與蒸散失衡造成土壤水分虧缺是干旱發生的主要誘因，植被受干旱水分脅迫影響，光合作用和物質代謝受阻，進而降低葉片生長速率和植被蒸騰效應，導致植被生物量銳減、生產力下降及草畜不平衡。傳統的地面數據點狀監測，難以準確刻畫大尺度旱情空間分布，隨著遙感監測技術的不斷發展，越來越多的遙感干旱指數被用于綜合干旱指數的構建及旱情的精準監測，如歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、溫度植被干旱指數（Temperature Vegetation Drought Index，TVDI）及土壤濕度監測指數（Soil Moisture Monitoring Index，SMMI）等[4,11-13]。近年來，新型日光誘導葉綠素熒光（Solar-induced Chlorophyll Fluorescence，SIF）遙感指數被發現對水分脅迫非常敏感，在碳氮循環、初級生產力估算及植被脅迫等領域被廣泛應用，其原理是植被在吸收太陽能進行光合作用時會釋放出一種長波信號，該信號為自然狀態下的葉綠素熒光，其作為光合作用的副產物對水分脅迫的敏感性顯著高于主要通過反射率估算的植被指數（歸一化植被指數、增強型植被指數）[14-18]，在有效監測植被瞬時光合作用、受脅迫狀態及物候監測等方面具有明顯優勢，一定程度上緩減了作物對干旱脅迫的滯后效應，提高了干旱監測的準確度。

融合多源地面及遙感信息的綜合干旱指數能較準確及時地監測干旱過程、客觀全面地評估干旱程度，但從綜合干旱指數的應用與推廣技術上來看，綜合干旱指數的區域適用性和差異性問題仍然存在[8,19-21]，有必要從干旱機制及致旱因子相互耦合作用出發，進一步構建適用于不同下墊面及不同氣候條件的有效綜合干旱指數及旱情等級評估標準。本研究采用氣象學、生態學及土壤學等多學科交叉理論，在考慮表征氣象干旱的標準化降水蒸散指數（Standard Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）和土壤含水率的植被供水指數（Vegetation Supply Water Index，VSWI）基礎上，嘗試引入植被葉綠素熒光指數（Solar-induced Chlorophyll Fluorescence，SIF），利用CRITIC 客觀賦權及回歸分析等方法，構建適用于錫林郭勒不同類型草原旱情監測的綜合干旱指數，以期提高綜合干旱指數的針對性，實現旱情的精準化監測與評估，為氣候變化下牧區防旱減災及可持續發展提供科學依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

錫林郭勒草原作為內蒙古北方地區重要的生態屏障及畜牧業生產基地，受氣候變化和持續性干旱的影響，區域防旱減災任務面臨嚴峻挑戰。研究區位于內蒙古中東部，地勢呈現東南低山丘陵、西北地形平坦的特點，如圖1所示。區域氣候屬于溫帶大陸性季風氣候，具有明顯的季節性差異和地域差異，降水量由東南向西北逐漸減少，多年平均降水量為136～376 mm，年均氣溫為0.88～5.21 ℃；受降水分布格局及水分差異的影響，錫林郭勒草原類型從東北向西南涵蓋了東南部草甸草原（多倫、西烏珠穆沁旗）、中部典型草原（東烏珠穆沁旗、那仁寶力格、錫林浩特和阿巴嘎旗）和西部荒漠草原（二連浩特、蘇尼特左旗）[22-23]，為綜合干旱指數的研究提供了較全面的區域條件。

1.2 數據來源

研究區氣象數據和土壤相對濕度數據資料來源于中國氣象科學數據共享服務網（http://data.cma.cn）。選取錫林郭勒草原時間序列較長且數據較為齊全的8個氣象站點資料，通過數據整編獲取2007—2018年各站點日均降水、溫度、日照時數和相對濕度等數據，用于標準化降水蒸散指數的計算和綜合干旱指數的構建。

2 研究方法

2.1 單一干旱指數計算

1）標準化降水蒸散指數（SPEI）

SPEI是一種綜合考慮降水和蒸散的標準化干旱指數，其絕對值的大小反映了干旱或濕潤的嚴重程度，假設降水與蒸散的差值服從Log-logistic概率分布，對其進行標準化處理，得到如下方程[24]：

式中常數項0、1、2、1、2、3分別為2.515 517、0.802 853、0.010 328、1.432 788、0.189 269、0.001 308；為累積概率加權矩；累積概率為對降水和潛在蒸散量差值數據系列的正態化處理結果，其中，潛在蒸散量的計算采用彭曼公式[22]。

通過計算各站點日值SPEI指數，進一步均值化得到研究區時間尺度統一的每16 d一次SPEI數值。

2）植被供水指數（VSWI）

植被供水指數（VSWI）以地面植被指數和地表溫度為指標，用于間接反映土壤含水率及作物受干旱影響狀況[25]。當植被受到干旱脅迫時，葉面氣孔為減少水分損失產生一定閉合，進而導致冠層溫度升高，植被指數降低，如下所示：

式中T為地表溫度，℃；NDVI為歸一化植被指數；分別采用中分辨率成像光譜儀MODIS傳感器通道31（T）、通道1和通道2（NDVI）數據進行反演。

3）日光誘導葉綠素熒光指數（SIF）

植被在吸收太陽輻射通量后，在波長600～800 nm范圍內發射出長波信號，稱為日光誘導葉綠素熒光，其會受水分虧缺影響呈現不同程度下降，可用于監測植被的生理狀態及水分脅迫狀況[14-15]。目前可用于探測熒光的衛星主要有GOSAT（日本）、MetOp（GOME-2）、OCO-2（美國）、TANSAT（中國）和Sentinel-5P（TROPOMI）等[26-27]，Li等[28]采用Cubist模型樹算法，基于OCO-2 SIF、MODIS EVI及氣象數據，構建了時間分辨率為8 d，空間分辨率為0.05°的葉綠素熒光產品（Global‘OCO-2’ SIF，GOSIF），該產品相比OCO-2 SIF和MODIS GPP而言，可更加準確地估算植被初級生產力，反映區域氣候變化特征[29]。

本研究采用2007—2018年錫林郭勒草原的GOSIF數據（https://globalecology.unh.edu/），在ARCGIS數據空間分析系統中對不同類型草原的葉綠素熒光數據進行提取和插值分析。

2.2 綜合干旱指數（SSV）構建方法

采用CRITIC 賦權法進行綜合干旱指數（SSV）的構建。CRITIC賦權法是一種客觀賦權方法，將SPEI、VSWI和SIF作為綜合干旱指數的輸入指標，利用指標間的沖突性和信息量大小確定其權重值。兩個指標間的相關系數越高，代表沖突性越小；單個指標的標準離差越大，其包含的信息量越大。該方法結合了相關性權重和信息量權重，在評價因子權重中具有顯著的優越性[12]。

采用離差標準化法對數據進行歸一化處理，保證基本度量單位統一且服從0～1之間的統計概率分布。

式中X和D分別為數據歸一化處理前后的值；min和max分別為樣本的最小值和最大值。

指標間的沖突性T和單個指標的信息量C表示為

式中r為指標和指標之間的相關系數；δ為第個指標的標準差，為一個評價指標的評價數量。C越大，則該指標的重要性越大。設W為權重系數，則

式中為綜合干旱指標中單一指標數量。

綜上所述，綜合干旱指數（SSV）可表示為

式中D分別為SPEI、SIF和VSWI的歸一化數值。

3 結果與分析

3.1 基于綜合干旱指數干旱等級劃分

基于數據正態標準化處理得到的綜合干旱指數能綜合表征降水與蒸散的水量平衡過程、土壤水分脅迫強度及植被敏感度狀態。針對不同草原下墊面植被類型、植被蓋度差異及其對降水和溫度的敏感性差異，建立適用于不同季節和不同草原類型的綜合干旱指數旱情等級評價標準，對旱情發生發展過程及演化趨勢的精準定量化監測具有重要意義。根據CRITIC客觀賦權法各致旱因子指標間的沖突性和對比強度，不同草原類型各指標權重系數如表1所示。

錫林郭勒不同草原類型降水和土壤相對濕度是表征氣象干旱和農業干旱的重要指標，且土壤相對濕度信息是采取應對干旱措施的重要前提條件。本研究參照土壤相對濕度干旱等級劃分標準方法[30]，通過建立與綜合干旱指數的相關性模型，獲得基于綜合干旱指數的植被生長期干旱等級劃分標準，如表2所示。

表1 CRITIC客觀賦權法各指標權重系數

注：SIF為日光誘導葉綠素熒光指數；SPEI為標準化降水蒸散指數；VSWI為植被供水指數。

Note: SIF is solar-induced chlorophyll fluorescence; SPEI is standard precipitation evapotranspiration index; VSWI is vegetation supply water index.

表2 綜合干旱指數SSV等級劃分

3.2 基于綜合干旱指數的干旱時空分布特征分析

3.2.1 錫林郭勒草原干旱的年際變化特征

圖2為2007—2018年基于綜合干旱指數的錫林郭勒草原不同程度干旱發生頻率，可以發現：1）2007年以來，研究區不同程度的干旱每年均有發生，主要以輕旱和中旱為主；2）2009—2012年，干旱發生頻率呈一定下降趨勢，旱情有所緩減，但極端干旱事件增多，重旱和特旱發生頻次增加；3）2012年以后，干旱頻率顯著增加且旱情程度有所加重，特旱頻率最高年份出現在2016年，當年干旱發生頻率達到82.3%。整體而言，21世紀，錫林郭勒盟草原旱情呈波動中略有下降特征。

經查閱《中國水旱災害公報》《中國氣象災害年鑒》《內蒙古水旱災害》及錫林郭勒盟防汛辦旱情統計數據，錫林郭勒草原2007—2018年旱情主要呈現以下特征：2007年春夏連旱，旱情等級為重旱；2012年和2013年多地為無旱和輕旱；2014年8月上旬，錫林郭勒草原大部分地區出現輕度干旱，且西北部干旱嚴重；2014—2016年全區發生連續3a嚴重干旱，錫林郭勒草原大部分地區承受嚴重災損，受2014和2015年持續性干旱影響，2016年錫林郭勒草原旱情嚴重，受旱面積達到1 064.24萬hm2，直接經濟損失8.27億元；2017年4—5 月阿巴嘎旗、蘇尼特左旗及東烏珠穆沁旗等地發生干旱。上述旱情結果與基于綜合干旱指數評判的干旱頻率和干旱程度相契合，一定程度上揭示了綜合干旱指數的可靠性。

錫林郭勒草原是內蒙古自治區主要的畜牧業和飼草料生產基地，將內蒙古自治區2007—2018年農作物因旱受災面積、受災人口、因旱飲水困難牲畜及旱災直接經濟損失情況分別與錫林郭勒草原干旱頻率做相關性分析，并將其與不同程度的干旱頻率做皮爾遜顯著性檢驗，如圖3和表3所示?？梢园l現，年際干旱發生頻率與農作物受旱面積、因旱飲水困難人畜及直接經濟損失等均呈明顯正相關；因研究時段錫林郭勒草原主要以輕中旱為主，不同干旱等級中，中旱頻率與農作物受旱面積和直接經濟損失呈顯著性相關，顯著性水平分別達到0.05和0.01，輕旱頻率與受災人口呈顯著性相關，相關性達0.05顯著性水平。

圖3 錫林郭勒草原干旱發生頻率與內蒙古地區旱災損失相關性分析

表3 內蒙古自治區旱災損失與錫林郭勒草原旱情等級的顯著性檢驗

注：* 在 0.05 級別（雙尾）相關性顯著；** 在 0.01 級別（雙尾）相關性顯著。下同。

Note: * significant correlation at 0.05 level (two tailed); ** significant correlation at 0.01 level (two tailed). The same below.

3.2.2 錫林郭勒草原干旱的季節性時空分布特征

對錫林郭勒不同草原類型2007—2018年春、夏和秋3個季節干旱特征及季節性干旱頻率時空分布特征進行分析，如圖4和圖5所示。可以看出，錫林郭勒草原輕中度干旱發生頻率從強到弱表現為秋季、春季、夏季，空間分布由西北向東南逐漸下降，呈明顯的條帶狀，全區干旱嚴重區域主要集中在西北部；重旱及以上干旱主要發生在春秋兩季，夏季受降水量集中且雨強較大等影響，重度以上干旱基本沒有，重旱嚴重區主要集中在錫林郭勒典型草原中北部阿巴嘎旗和那仁寶力格。按草原類型分析，荒漠草原的季節性干旱頻率顯著高于典型草原和草甸草原，但典型草原輕度干旱發生頻繁，荒漠草原中度及以上干旱相對頻發，典型草原秋季輕中旱和春季重特旱頻率與荒漠草原相當。

3.3 綜合干旱指數與單一干旱指數的敏感性分析

為直觀反映綜合干旱指數對干旱的敏感性，選取能充分體現降水盈虧程度的降水距平百分率（Precipitation Anomaly Percentage）氣象干旱指數，將其與葉綠素熒光指數（SIF）、標準化降水蒸散指數（SPEI）、植被供水指數（VSWI）和綜合干旱指數（SSV）繪制在隨時間變化的同一坐標系統中，如圖6所示。

從圖6可知，單一干旱指數隨降水距平百分率指數的變化趨勢均比較顯著，雨量越充沛，干旱指數越大，干旱程度越小。其中，標準化降水蒸散指數屬于氣象干旱指數，一定程度上對干旱的早期開始過程比較敏感，但其波動范圍較大，適用于短歷時旱情監測，對長序列旱情的精準監測有失偏頗；以最大和最小降水距平百分率指數為參照，發現植被供水指數和葉綠素熒光指數因反映的是土壤水分供給情況及植被光合作用效率，相比降水距平百分率指數而言，最大存在1～2個月的滯后期，而綜合干旱指數SSV在耦合土壤水分和植被有效光合效率的基礎上，對降水虧缺的短歷時變化和長序列演變響應均比較及時，相比單一干旱指數而言，不僅能捕捉氣象干旱的早期開始，亦能從多要素反映農牧業干旱的持續過程，一定程度上彌補了單一干旱指數對降水響應不及時的缺陷，進一步驗證了綜合干旱指數的有效性和可靠性。

選取2016年和2017年為典型年，對比分析綜合干旱指數相比降水距平百分率指數和土壤相對濕潤度指數（0～20 cm）在監測精度上的改進。2016年，錫林郭勒草原大部分地區均有不同程度的干旱，主要集中在西烏珠穆沁旗、東烏珠穆沁旗和蘇尼特右旗，受災人口分別為4.107 7萬、1.679 4萬和1.351 7萬人，農作物受旱面積為220.68萬、325.19萬、184.38 萬hm2，直接經濟損失為148 959萬、9 750 萬、260萬元，相比較而言，西烏珠穆沁旗干旱較東烏珠穆沁旗嚴重，且蘇尼特右旗干旱特征突出。采用2016年錫林郭勒草原綜合干旱指數和降水距平百分率指數分析干旱時空分布（圖7），可以發現綜合干旱指數與實際旱情更加吻合，且基于降水距平百分率指數的草甸草原旱情較綜合干旱指數評估的旱情偏重，荒漠草原則偏輕。

受降雨持續偏少、氣溫異常偏高及大風天氣較多的影響，錫林郭勒草原阿巴嘎旗于2017年4月1日—9月7日發生持續性干旱，直接經濟損失達17 000萬元；5月1日—8月29日和9月7日，東烏珠穆沁旗和蘇尼特左旗發生旱災，直接經濟損失分別為59 000萬、11 270萬元；4月10和5月26日，錫林浩特市和西烏珠穆沁旗分別開始干旱，且錫林浩特市為春夏連旱，直接經濟損失分別為6 213萬、28 298萬元。以2017年旱災直接經濟損失為參照，干旱程度表現為東烏珠穆沁旗>西烏珠穆沁旗>阿巴嘎旗>蘇尼特左旗>錫林浩特。表4為2017年4 —9 月，錫林郭勒草原干旱地區基于綜合干旱指數和土壤相對濕度指數每16 d的旱情等級結果，分析發現：綜合干旱指數監測旱情等級相比土壤相對濕度指數偏重，尤其對荒漠草原；綜合干旱指數與土壤相對濕度指數相比實際旱情均存在一定偏差，但干旱程度還與農作物受災面積、受災人口等有關，無法單純依靠直接經濟損失判別，且綜合干旱指數監測干旱的開始與持續時間，相比土壤相對濕度指數而言，與實際旱情更吻合。

表4 基于綜合干旱指數與土壤相對濕度指數的旱情對比分析

3.4 綜合干旱指數在不同類型草原中的適用強度分析

不同類型草原受植被蓋度、植被光合效率及土壤下滲率等不一的影響，對降水和土壤水分的時滯效應存在差異。本研究分析不同草原類型綜合干旱指數對降水和土壤相對濕度的響應規律有利于精準描述旱情演化特征。錫林郭勒草甸草原、典型草原和荒漠草原的綜合干旱指數與降水距平百分率指數相關性如圖8所示；不同草原類型綜合干旱指數與不同深度土壤相對濕度指數的相關顯著性檢驗如表5所示。

表5 不同深度土壤相對濕度指數與綜合干旱指數的相關性顯著檢驗

從綜合干旱指數與降水距平百分率指數的相關性可以發現，草甸草原和典型草原長序列綜合干旱指數與降水距平百分率指數的變化趨勢和相關性較荒漠草原顯著；荒漠草原因生物多樣性較少、生產力較低、土壤養分貧瘠且水分虧缺嚴重等特性，對一次強降水變化的響應更為敏感，對基于葉綠素熒光的綜合干旱指數響應不顯著，但不同草原類型綜合干旱指數與土壤相對濕度指數顯著相關（<0.01），且 0～20 cm深度的土壤相對濕度與綜合干旱指數相關性最顯著。因此，綜合干旱指數適用于錫林郭勒不同草原類型的旱情監測，但荒漠草原相對草甸草原和典型草原的適用強度偏弱。

4 討 論

干旱的精準化監測有利于準確把握旱情動態、評估區域干旱狀況，提升農牧業生產力水平。傳統的干旱監測包括地面降水、氣溫和蒸散等氣象要素監測和衛星遙感大尺度干旱指數反演，將地面點狀與遙感大尺度數據相結合，能有效反應干旱時空尺度的異質性。本研究采用權重組合方法，從致旱因子相互響應機制出發，融合地面降水和蒸散發、遙感植被光合效率及土壤水分等水循環過程因子，構建適用于不同下墊面條件的綜合干旱指數，從氣象、水文及農業角度綜合刻畫干旱，進而實現旱情的精準捕捉。

降水是干旱的主要驅動因子，一般而言，氣象干旱指數能及時反映降水的虧缺狀況，進而對干旱進行早期預警，而農業干旱和水文干旱則存在一定的滯后性。本研究融合新型葉綠素熒光指數一定程度上彌補了農業干旱滯后性影響，與單一干旱指數和氣象干旱指數Pa對比，融合多源信息的綜合干旱指數不僅能有效捕捉干旱的早期開始，亦能多方面反映干旱的持續過程及旱情等級。以錫林郭勒草原為例，2007—2018年，基于綜合干旱指數的錫林郭勒草原旱情主要以輕中旱為主，秋季和春季的干旱強度較強，對人畜飲水困難及農作物受災等產生直接影響，這與杜波波等[31-32]結論相契合，進一步揭示了綜合干旱指數的可靠性。西部二連浩特和蘇尼特左旗荒漠草原土壤貧瘠，保水性差，植被類型多為戈壁針茅和石生針茅，與中東部典型草原和草甸草原對比，其對降水過程的響應更加敏感；荒漠草原牧草對一次有效降水過程（≥10 mm）的生理響應短于草甸草原，一般為7～12 d[33]，草原類型越干旱，其植被蓋度對降水的滯后效應和累積效應越明顯[34]，除此之外，荒漠草原受長序列蒸散發強耗損及植被蓋度對降水滯后效應等影響，綜合干旱指數與降水距平百分率指數和土壤相對濕度指數的相關系數相對較低，但正相關性顯著，一定程度上揭示了不同草原類型對氣候因子響應程度不一，只有綜合氣象、土壤及植被等多要素因子，才能精準刻畫旱情變化，進而評估旱情等級。

5 結 論

本研究基于錫林郭勒草原2007—2018年每16 d一次的標準化降水蒸散指數、植被供水指數及葉綠素熒光指數，構建了適用于不用類型草原和植被不同生長季的綜合干旱指數，從干旱指數敏感性及可靠性等方面分析了綜合干旱指數的適用性，在此基礎上，探究了錫林郭勒草原干旱的年際及季節性變化特征，得出以下主要結論：

1）綜合干旱指數從干旱機理出發，對干旱信息進行了最優組合，輸入信息易于獲取和計算，相比單一干旱指數在旱情的定性和定量分析中具有較大優越性，融合葉綠素熒光指數的綜合干旱指數在錫林郭勒不同草原類型干旱分析中具有適用性和可靠性。

2）2007年以來，錫林郭勒草原主要以輕旱和中旱為主，呈現由西向東逐漸下降的條帶狀，重旱及以上干旱集中在春季和秋季，空間上以中部典型草原和荒漠草原過渡帶頻發為主。

3）荒漠草原對降水過程的響應比較敏感，植被蓋度對降水的滯后效應和累積效應顯著，使用單一干旱指數監測其旱情，一定程度上會造成實際情況的夸大和不實，而綜合水熱、土壤及植被立地條件等探究干旱過程，有利于實現精準監測。

[1] 張強，韓蘭英，張立陽，等. 論氣候變暖背景下干旱和干旱災害風險特征與管理策略[J]. 地球科學進展，2014，29(1)：80-91.

Zhang Qiang, Han Lanying, Zhang Liyang, et al. Analysis on the character and management strategy of drought disaster and risk under the climatic warming[J]. Advances in Earth Science, 2014, 29(1): 80-91. (in Chinese with English abstract)

[2] King A D, Pitman A J, Henley B J, et al. The role of climate variability in Australian drought[J]. Nature Climate Change, 2020, 10(3): 177-179.

[3] 吳循，周青. 氣候變暖對陸地生態系統的影響[J]. 中國生態農業學報，2008，16(1)：223-228.

Wu Xun, Zhou Qing. Effect of climate change and global warming on terrestrial ecosystems[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2008, 16(1): 223-228. (in Chinese with English abstract)

[4] 屈艷萍，呂娟，蘇志誠，等. 抗旱減災研究綜述及展望[J]. 水利學報，2018，49(1)：115-125.

Qu Yanping, Lv Juan, Su Zhicheng, et al. Research review and perspective of drought mitigation[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2018, 49(1): 115-125. (in Chinese with English abstract)

[5] 許世衛. 中國農業監測預警的研究進展與展望[J]. 農學學報，2018，8(1)：197-202.

Xu Shiwei. Review on research in agricultural monitoring and early warning in China[J]. Journal of Agriculture, 2018, 8(1): 197-202. (in Chinese with English abstract)

[6] Hao Z, Singh V P. Drought characterization from a multivariate perspective: A review[J]. Journal of Hydrology, 2015, 527: 668-678.

[7] 趙福年，王潤元，王鶯，等. 干旱過程、時空尺度及干旱指數構建機制的探討[J]. 災害學，2018，33(4)：32-39.

Zhao Funian, Wang Runyuan, Wang Ying, et al. Discussion of process, temporal and spatial scale for drought and establishment of drought indices[J]. Journal of Catastrophology, 2018, 33(4): 32-39. (in Chinese with English abstract)

[8] 吳志勇，程丹丹，何海，等. 綜合干旱指數研究進展[J]. 水資源保護，2021，37(1)：36-45.

Wu Zhiyong, Cheng Dandan, He Hai, et al. Research progress of composite drought index[J]. Water Resources Protection, 2021, 37(1): 36-45. (in Chinese with English abstract)

[9] 溫慶志，孫鵬，張強，等. 基于多源遙感數據的農業干旱監測模型構建及應用[J]. 生態學報，2019，39(20)：7757-7770.

Wen Qingzhi, Sun Peng, Zhang Qiang, et al. An integrated agricultural drought monitoring model based on multi-source remote sensing data: model development and application[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(20): 7757-7770. (in Chinese with English abstract)

[10] 杜靈通，田慶久，王磊，等. 基于多源遙感數據的綜合干旱監測模型構建[J]. 農業工程學報，2014，30(9)：126-132.

Du Lingtong, Tian Qingjiu, Wang Lei, et al. A synthesized drought monitoring model based on multi-source remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(9): 126-132. (in Chinese with English abstract)

[11] 李軍，吳旭樹，王兆禮，等. 基于新型綜合干旱指數的珠江流域未來干旱變化特征研究[J]. 水利學報，2021，52(4)：486-497.

Li Jun, Wu Xushu, Wang Zhaoli, et al. Changes of drought characteristics in future in Pearl River Basin describing by a new comprehensive standardized drought index[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2021, 52(4): 486-497. (in Chinese with English abstract)

[12] 王璽圳，粟曉玲，張更喜. 綜合干旱指數的構建及其在涇惠渠灌區的應用[J]. 干旱地區農業研究，2019，37(4)：223-230.

Wang Xizhen, Su Xiaoling, Zhang Gengxi. Construction of comprehensive drought index and its application in Jinghui irrigation area[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2019, 37(4): 223-230. (in Chinese with English abstract)

[13] 王思楠，李瑞平，李夏子. 基于綜合干旱指數的毛烏素沙地腹部土壤水分反演及分布[J]. 農業工程學報，2019，35(13)：113-121.

Wang Sinan, Li Ruiping, Li Xiazi. Inversion and distribution of soil moisture in belly of Maowusu sandy land based on comprehensive drought index[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(13): 113-121. (in Chinese with English abstract)

[14] 章釗穎，王松寒，邱博，等. 日光誘導葉綠素熒光遙感反演及碳循環應用進展[J]. 遙感學報，2019，23(1)：37-52.

Zhang Zhaoying, Wang Songhan, Qiu Bo, et al. Retrieval of sun-induced chlorophyll fluorescence and advancements in carbon cycle application[J]. Journal of Remote Sensing, 2019, 23(1): 37-52. (in Chinese with English abstract)

[15] 王雅楠，韋瑾，湯旭光，等. 應用葉綠素熒光估算植被總初級生產力研究進展[J]. 遙感技術與應用，2020，35(5)：975-989.

Wang Yanan, Wei Jin, Tang Xuguang, et al. Progress of using the chlorophyll fluorescence to estimate terrestrial gross primary production[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2020, 35(5): 975-989. (in Chinese with English abstract)

[16] 劉雷震，武建軍，周洪奎，等. 葉綠素熒光及其在水分脅迫監測中的研究進展[J]. 光譜學與光譜分析，2017，37(9)：2780-2787.

Liu Leizhen, Wu Jianjun, Zhou Hongkui, et al. Chlorophyll fluorescence and its progress in detecting water stress[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2017, 37(9): 2780-2787. (in Chinese with English abstract)

[17] Wang H, Xiao J. Improving the capability of the SCOPE model for simulating solar-induced fluorescence and gross primary production using data from OCO-2 and flux towers[J]. Remote Sensing, 2021, 13(4): 794.

[18] 錢新. 基于葉綠素熒光遙感的植被干旱脅迫指數構建[D]. 南京：南京大學，2019.

Qian Xin. A Vegetation Drought Stress Index Based on Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence[D]. Najing: Najing University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[19] 陳家寧，孫懷衛，王建鵬，等. 綜合氣象干旱指數改進及其適用性分析[J]. 農業工程學報，2020，36(16)：71-77.

Chen Jianing, Sun Huaiwei, Wang Jianpeng, et al. Improvement of comprehensive meteorological drought index and its applicability analysis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(16): 71-77. (in Chinese with English abstract)

[20] 江笑薇，白建軍，劉憲峰. 基于多源信息的綜合干旱監測研究進展與展望[J]. 地球科學進展，2019，34(3)：275-287.

Jiang Xiaowei, Bai Jianjun, Liu Xianfeng. Research progress and prospect of integrated drought monitoring based on multisource information[J]. Advances in Earth Science, 2019, 34(3): 275-287. (in Chinese with English abstract)

[21] 張建平，劉宗元，王靖，等. 西南地區綜合干旱監測模型構建與驗證[J]. 農業工程學報，2017，33(5)：102-107.

Zhang Jianping, Liu Zongyuan, Wang Jing, et al. Construction and validation of comprehensive drought monitoring model in Southwest China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(5): 102-107. (in Chinese with English abstract)

[22] 賈若楠，杜鑫，李強子，等. 近15年錫林郭勒盟植被變化時空特征及其對氣候的響應[J]. 中國水土保持科學，2016，14(5)：47-56.

Jia Ruonan, Du Xin, Li Qiangzi, et al. Spatiotemporal characteristics of vegetation variation in Xilin Gol League in recent 15 years and its response to climate[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2016, 14(5): 47-56. (in Chinese with English abstract)

[23] 趙水霞，王文君，吳英杰，等. 近59a錫林郭勒草原旱災驅動氣候因子分析[J]. 干旱區研究，2021，38(3)：785-793.

Zhao Shuixia, Wang Wenjun, Wu Yingjie, et al. Analysis of drought-driving climatic factors of Xilin Gol grassland in the past 59 years[J]. Arid Zone Research, 2021, 38(3): 785-793. (in Chinese with English abstract)

[24] Vicente-Serrano S M, Begueria S, Lopez-Moreno J I. A multiscale drought index sensitive to global warming: The standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Journal of Climate, 2010, 23(7): 1696-1718.

[25] Javed T, Zhang J, Bhattarai N, et al. Drought characterization across agricultural regions of China using standardized precipitation and vegetation water supply indices[J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 313:127866. doi:10.1016/j. jclepro.2021.127866

[26] 張永江，劉良云，侯名語，等. 植物葉綠素熒光遙感研究進展[J]. 遙感學報，2009，13(5)：963-978.

Zhang Yongjiang, Liu Liangyun, Hou Mingyu, et al. Progress in remote sensing of vegetation chlorophyll fluorescence[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2009, 13(5): 963-978. (in Chinese with English abstract)

[27] 張立福，王思恒，黃長平. 太陽誘導葉綠素熒光的衛星遙感反演方法[J]. 遙感學報，2018，22(1)：1-12.

Zhang Lifu, Wang Siheng, Huang Changping. Top-of-atmosphere hyperspectral remote sensing of solar-induced chlorophyll fluorescence: A review of methods[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2018, 22(1): 1-12. (in Chinese with English abstract)

[28] Li X, Xiao J F. A global, 0.05-degree product of solar-induced chlorophyll fluorescence derived from OCO-2, MODIS, and reanalysis data[J]. Remote Sensing, 2019, 11(5), 517. doi: 10. 3390/rs11050517.

[29] Qiu R, Han G, X Ma, et al. A comparison of OCO-2 SIF, MODIS GPP, and GOSIF data from gross primary production (GPP) estimation and seasonal cycles in North America[J]. Remote Sensing, 2020, 12(2): 258.

[30] 崔園園，張強，李威，等. CLDAS融合土壤相對濕度產品適用性評估及在氣象干旱監測中的應用[J]. 海洋氣象學報，2020，40(4)：105-113.

Cui Yuanyuan, Zhang Qiang, Li Wei, et al. Applicability evaluation of CLDAS merged soil relative moisture product and its application in meteorological drought monitoring[J]. Journal of Marine Meteorology, 2020, 40(4): 105-113. (in Chinese with English abstract)

[31] 杜波波，阿拉騰圖婭，包剛. 2002-2016年錫林郭勒草原干旱時空特征[J].水土保持研究，2019，26(4)：190-194，202.

Du Bobo, Alatengtuya, Bao Gang. Temporal and spatial characteristics of drought in the Xilingol grassland from 2002 to 2016[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2019, 26(4): 190-194, 202. (in Chinese with English abstract)

[32] 張巧鳳，劉桂香，于紅博，等. 錫林郭勒草原土壤含水量遙感反演模型及干旱監測[J]. 草業學報，2017，26(11)：1-11.

Zhang Qiaofeng, Liu Guixiang, Yu Hongbo, et al. Soil moisture modelling and drought monitoring using remote sensing in Xilingol grassland[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2017, 26(11): 1-11. (in Chinese with English abstract)

[33] 劉志剛，劉麗萍，游曉勇，等. 錫林郭勒草原氣候變化與干旱特征[J]. 內蒙古氣象，2008(1)：17-18.

Liu Zhigang, Liu Liping, You Xiaoyong, et al. Characteristics of climate change and drought in Xilingol Grassland[J]. Meteorology Journal of Inner Mongolia, 2008(1): 17-18. (in Chinese with English abstract)

[34] 王舉鳳，何亮，陸紹娟，等. 內蒙古不同類型草原光合植被覆蓋度對降水變化的響應[J]. 生態學報，2020，40(16)：5620-5629.

Wang Jufeng, He Liang, Lu Shaojuan, et al. Photosynthetic vegetation cover response to precipitation on the Inner Mongolian Steppe[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(16): 5620-5629. (in Chinese with English abstract)

Construction and application of comprehensive drought index in different steppe types

Zhao Shuixia, Wang Wenjun※, Wu Yingjie, Li Wei, Quan Qiang

(1.,,100038,;2.,,010020,)

The drought index is important to the drought grade evaluation, drought prevention, and mitigation measures formulating.Based on the physical mechanism of drought, the objective weighting method of Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation (CRITIC) was used to construct a comprehensive drought index with multi-source information. The mechanism of Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Vegetation Supply Water Index (VSWI), and Solar-induced Chlorophyll Fluorescence index (SIF) were comprehensively considered in the drought development process. The vegetation types, coverage, and their sensitivity to precipitation and temperature of different steppes were also been considered in the comprehensive drought index construction. Taking Xinlingol steppe in Inner Mongolia as an example, the applicability and sensitivity of comprehensive drought index in different steppe types were explored compared with the precipitation anomaly percentage index of meteorological drought and the Relative Soil Moisture Index (RSM) of agricultural drought. The temporal and spatial distribution and evolution characteristics of drought were further analyzed in desert, typical and meadow steppes during 2007—2018. The results showed that: 1) The comprehensive drought index can not only sensitively capture the early stage of drought but also comprehensively reflect the duration and time of drought from the perspective of hydrology and pastoral area drought. The comprehensive drought index makes up for the limitation of drought information revealed by a single drought index to a certain extent, which can effectively identify the temporal and spatial distribution characteristics of drought, and improve the pertinence and accuracy of drought monitoring. 2) The temporal and spatial distribution characteristics of drought in Xinlingol steppe evaluated by the comprehensive drought index were more consistent with the actual drought condition compared with precipitation anomaly percentage index and RSM, and the correlation between 0-20 cm RSM and comprehensive drought index was the most significant. The drought frequency of the Xilingol steppe during 2007—2018 showed a fluctuating downward trend, which had a significant positive correlation with the drought crop area, affected population, and direct economic loss. 3) The drought intensity of the Xinlingol steppe was mainly light and moderate drought, in which the severe and extreme drought mainly happened in spring and autumn. For different steppe types of Xilingol, the drought frequency of desert steppe was significantly higher than that of typical steppe and meadow steppe, and the spatial distribution of drought shows a gradually decreasing trend from northwest to southeast and serious drought in the middle and north part of the typical steppe. This study carried out an optimal combination of drought information, in which the input information is easy to obtain and calculate, and the application of solar-induced chlorophyll fluorescence index effectively revealed the response of vegetation to drought stress.The application intensity of the comprehensive drought index in the desert steppe is relatively weak compared with meadow and typical steppe because the soil and biodiversity situation of the desert steppe is poor, the vegetation is sensitive to a precipitation process, and the cumulative effect is significant. This study is of great significance to the drought events monitoring and prevention in different steppe types on the Mongolian Plateau.

drought; precipitation; comprehensive drought index; chlorophyll fluorescence index; applicability; Xilingol steppe

趙水霞，王文君，吳英杰，等. 綜合干旱指數構建及其在不同草原類型中的應用[J]. 農業工程學報，2021，37(16)：99-107.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.013 http://www.tcsae.org

Zhao Shuixia, Wang Wenjun, Wu Yingjie, et al. Construction and application of comprehensive drought index in different steppe types[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(16): 99-107. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.013 http://www.tcsae.org

2021-06-22

2021-08-10

內蒙古自治區科技計劃重大專項及科技計劃項目（2020ZD0020，2021GG0050）；中國水科院“五大人才”創新團隊項目和基本科研專項（MK0145B022021；MK2020J12）

趙水霞，博士，工程師，研究方向為干旱半干旱區生態水文。Email：zhaosx@iwhr.com

王文君，高級工程師，研究方向為干旱半干旱區生態水文。Email：wangwj@iwhr.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.013

P426.616

A

1002-6819(2021)-16-0099-09