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基于气象干旱和高温的中国农业干旱预测模型研究

吴海江  
【摘要】:随着全球气候变化的加剧和人口的增长,对粮食和水资源的需求进一步增加,而粮食和水资源安全很大程度上受农业干旱的影响。农业干旱主要受气象干旱和高温的影响。因此,如何综合考虑这些影响因素并构建可靠的农业干旱预测模型对于保障粮食安全以及部署抗旱减灾措施等具有重要意义。针对不同时间尺度的标准化土壤湿度指数(SSI)在监测农业干旱时可能出现不一致的问题,采用Kendall Copula函数联合不同时间尺度的SSI构建联合标准化土壤湿度指数(JSSI)以表征农业干旱。采用6个月尺度的标准化降水指数(SPI)和3个月尺度的标准化温度指数(STI)分别表征气象干旱和高温,进而构建标准化复合事件指数(SCEI)和标准化干或热事件指数(SDHEI),并分析中国6~8月不同严重程度的气象干旱和高温出现的条件下,发生农业干旱的联合概率和条件概率以及影响因素。在1~3个月预见期下,以前期的气象干旱和农业干旱(即不考虑高温)以及前期的气象干旱、高温和农业干旱(即考虑高温)作为两组预测因子,分别构建基于meta-Gaussian(MG)和Pair Copula Constructions(PCC)的两种农业干旱预测模型,采用留一交叉验证法(LOOCV),预测中国逐年夏季的农业干旱并进行性能评价,并对两组预测因子下的两种农业干旱预测模型在中国不同分区的预测性能进行比较。主要结论如下:(1)基于Kendall Copula函数联合1、3、6、9和12个月尺度的SSI构建的JSSI能够及时捕捉到短时间尺度的新发干旱和中长时间尺度的持续性干旱,可以客观反映农业干旱的综合状况。(2)与SCEI描述的复合干热事件(即气象干旱和高温同时发生)不同,构建的SDHEI表征气象干旱或高温至少有一个出现的情形,可以全面反映干热事件的综合状况,可作为有效监测干热事件的工具之一。(3)在6~8月份,中国同时出现气象干旱、高温和农业干旱这种复合极端事件的严重程度为轻微、中度、严重的概率不高,分别为0~20%、0~10%、0~6%,概率空间分布相对高值区主要集中在西北荒漠区、西南地区、东南沿海地区和西藏。在西南地区、青藏高原、内蒙古和东北地区,高温是诱发农业干旱的主要因素;而华北东部、西北荒漠区、东南沿海地带以及青藏高原的北部和南部,气象干旱是农业干旱的主要驱动因素。(4)在1~3个月预见期下,与考虑高温的MG模型(预测因子为前期的气象干旱、高温和农业干旱)相比,不考虑高温的MG模型(预测因子为前期的气象干旱和农业干旱)在各气候分区上的农业干旱预测性能较优,表明MG模型在高维情形下考虑高温的影响并不能提高农业干旱的预测性能。(5)对比不考虑高温的MG模型,典型年份农业干旱事件的空间分布以及纳什效率系数(NSE)和确定性系数(R~2)的评价结果均表明,考虑高温的PCC模型更适用于中国夏季的农业干旱预测。


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