1、第46卷第3期2023年3月ARIDLANDGEOGRAPHYVol.46No.3Mar.2023doi：10.12118/j.issn.10006060.2022.36720002020年河湟谷地农业干旱研究孙南沙1，陈琼1,2，刘峰贵1,2，周强1,2，郭媛媛1（1.青海师范大学地理科学学院，青海 西宁810008；2.高原科学与可持续发展研究院，青海 西宁810008）摘要：选取植被健康指数（Vegetation health index，VHI）为农业干旱程度衡量指标，利用 Mann-Kendall（M-K）检验法和小波分析法对河湟谷地20002020年农作物生长季（311月）干旱程度
2、进行逐年和逐季节研究（以35月为春季、68月为夏季、911月为秋季）。结果表明：（1）河湟谷地农业干旱区主要集中在大通河中游地区、湟水河干流区和黄河谷地。（2）河湟谷地农业干旱面积呈现明显的地域分异特点，由北到南农业干旱面积逐渐增大。（3）河湟谷地农业干旱面积在年际尺度上有在周期性波动中不断减小的趋势，20072008年是河湟谷地农业干旱面积发生突变的时间点，此后河湟谷地农业干旱面积开始急剧减少；春季是河湟谷地受农业干旱影响最严重的季节。研究结果对掌握河湟谷地农业干旱空间分布及变化趋势、促进青海省农业健康发展具有重要意义。关 键 词：河湟谷地；农业干旱；植被健康指数；生长季文章编号：10006
3、060（2023）03043711（04370447）农业干旱具有持续时间长、影响范围广等特点，会给农业生产、人类活动和经济发展造成严重影响，甚至会影响社会稳定和安全，是农业面临的主要灾害之一1-3。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）在其第六次评估报告中指出：全球持续变暖会导致蒸散发不断加强，未来农业干旱面积会有所增加4。我国 2021年农业干旱灾害累计造成农作物受灾面积达 3426.2103hm2，直接经济损失200.9108元5。所以，研究我国农业干旱问题对保证粮食供应和维护社会稳定有着十分重要的意义。农业干旱的发生主要是因为农作物需水量、地表温度和土壤含水量这三者耦合形成的平衡被
4、破坏，平衡被破坏的越深，农作物生长状况就越差，农业干旱的严重程度就越重6。基于遥感数据的植被健康指数（Vegetation health index，VHI）是目前较为成熟的监测农业干旱的指数7，相较于基于气象数据的帕尔默干旱指数（Palmer drought severity index，PDSI）、标准化降水指数（Standardized precipitation index，SPI）、Z指数等，VHI则能够提供覆盖范围广且时空连续的监测，更能精细地反映农业干旱状况8-9。Kogan等10利用以VHI为主并结合其他干旱指数预测和分析了全球农业干旱情况；Karnieli 等11利用VHI
5、对北美农业干旱进行了评估；Bento 等12利用VHI从气候学角度对地中海地区农业干旱进行了分析；Eskinder等13利用VHI分析了埃塞俄比亚北部拉亚及其周边地区长期农业干旱的开始、停止、持续时间、频率、严重程度和空间范围；王锦杰等14利用VHI识别了江苏省20012018年的农业干旱并对其进行时空分析，发现江苏省农业干旱易发季节是夏季，并且南部地区农业干旱发生频率要高于北部地区；尹国应等9利用VHI对长江中下游地区农业干旱进行监测和分析，发现VHI在长江中下游地区农业干旱监测上更有优势。河湟谷地是青海省最重要农业区和粮食产地，也是农业干旱灾害的高风险区15，农业干旱问题严重制约着河湟谷地
6、农业可持续发展。姚瑶等16基于气象站点数据，通过计算19612006年河湟谷地SPI、降水Z指数和相对湿润度来分析河湟谷地干旱变化特征；唐敏等17基于气象站点数据，计算19612014年河湟谷地SPEI和SPI，并用R/S分析法评估河收稿日期：2022-07-20；修订日期：2022-09-01基金项目：国家重点研发计划项目（2019YFA0606902）资助作者简介：孙南沙（1996-），男，硕士研究生，主要从事自然地理综合研究.E-mail:通讯作者：陈琼（1975-），女，博士，教授，主要从事自然地理综合研究.E-mail:46卷湟谷地春夏气象干旱演变特征；陈有禄等18基于气象资料数据和
7、问卷调查数据，研究气象干旱背景下河湟谷地粮食作物种植结构变化。但研究所用数据大多来源于气象数据（资料），而河湟谷地气象站点相对稀疏，其结果在时空连续性上存在一定局限性，难以详细反映河湟谷地农业干旱时空演变特征。因此，本研究利用VHI对河湟谷地农业干旱区进行识别和研究，并通过Mann-Kendall检验法对河湟谷地20002020年生长季和春、夏、秋三季 VHI值进行趋势变化检验分析，来探究河湟谷地农业干旱演变趋势，以期为河湟谷地抗旱政策制定和农业生产、管理提供参考，从而促进青海省农业健康发展。1研究区概况河湟谷地地处青海省东北部，是黄河及其支流湟水冲积形成的河谷19（图1），区域内自北向南依次
8、为大通河谷地、湟水谷地、黄河谷地，横向上形成四山三谷地，纵向上形成串珠状盆地。区域内包含西宁市四区、湟中区、大通县、湟源县，海东市的民和县、乐都区、平安区、互助县、循化县、化隆县，黄南藏族自治州的尖扎县，同仁市以及海南州的贵德县和海北州的门源县14个县市。区域总面积约为3.3104km2，仅占全省总面积的4.5%左右，却集中了全省将近70%的人口、80%以上的耕地；种植主要农作物有小麦（春、冬）、玉米、青稞（春、冬），其中冬青稞的生长季在9月翌年7月20，而其他农作物的生长季主要集中在59月21，是青海省人口最集中，农业和粮食生产占比最高的地区。该区域海拔16545217 m，是东部季风区向西
9、北干旱区过渡的重要地带；气候类型上属于高原温带干旱、半干旱气候，全区年平均气温 59，年平均降水量250500 mm19,22，气候温和，雨热同期，是青海省乃至整个青藏高原自然条件最好的区域。2数据与方法2.1 数据来源植被归一化指数（NDVI）数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心（https:/），数据类型为20002019年生长季（311月）和春季（35月）、夏季（68月）、秋季（911月）的NDVI，空间分辨率为1 km。2020年生长季和春、夏、秋季的NDVI 数据来源于 MODIS 的反射率日值数据MOD09GA 数据，空间分辨率为 500 m。地表温度（Land surface
10、 temperature，LST）数据来源于 MODIS的LST日值数据MOD11A1的日间数据，空间分辨率为1 km，MOD11A1是目前干旱研究中最常用的LST数据集 23。本文的LST和2020年生长季NDVI数据是参考其他学者的研究 24-26，利用Google Earth Engine（GEE）平台提取 2020 年河湟谷地生长季 NDVI 数据和20002020年河湟谷地生长季LST数据，分辨率统一重采样为1 km。相关研究证明：基于GEE平台进行植被指数计算和其他遥感信息提取及分类明显优于传统遥感分析手段，尤其是对时间序列长、范围大的遥感影像进行信息提取时，GEE云端强大的运算能
11、力能大大缩短影像处理时间，极大提高了工作效率27。2.2 数据预处理2.2.1 最大值合成法 Holben于1986年提出最大值合成法（MVC），目前这一方法已被广泛应用于NDVI合成28。因受云雨等因素影响，卫星有时无法准图1 研究区示意图Fig.1 Schematic diagram of the study area4383期孙南沙等：20002020年河湟谷地农业干旱研究确、有效地获取地面观测值，这种影响会导致NDVI出现低值噪声，为降低此类影响，通常使用MVC来消除这个低值噪声28-29。在GEE中则需要调用quality.Mosaic函数来实现NDVI数据的最大值合成。2.2.2S
12、avitzky-Golay（S-G）滤波S-G 滤波器是由Savitzky和 Golay于 1964年提出的一种局部多项式最小二乘法的曲线拟合，现有研究表明：S-G滤波在平滑数据方面有不错的效果30-31。S-G滤波器的生成由输入的滤波窗口宽度和多项式次数决定，它是通过对原始序列进行卷积计算来实现数据平滑。计算公式如下：Xj*=i=-mmCiXj+iN(1)式中：Xj+i为原始NDVI序列中的第j+1个值；Xj*为NDVI序列中的第j个拟合值；Ci为第i个NDVI值滤波时的系数；N是卷积的数目。本研究对不同时期NDVI数据分别进行S-G滤波平滑处理，经过5次迭代，曲线收敛，误差接近于0，较好地
13、保留了NDVI数据的细节，平滑效果不错。2.2.3平均值合成法在需要LST参与计算的干旱指数中，LST 平均值合成法得到了广泛的应用32。GEE中调用mean函数来实现LST数据平均值合成。计算公式如下：LSTavg=AVG()LST1,LST2,LST3,LSTi(2)式中：LSTavg为地表温度平均值（）；LSTi为第i天地表温度（）；i为合成天数。2.3 研究方法2.3.1植被健康指数（VHI）VHI 由 Kogan 等于2001年提出，由植被状态指数（Vegetation ConditionIndex，VCI）和温度状态指数（Temperature ConditionIndex，TCI
14、）计算而来10。当农作物受到农业干旱影响时，VCI和TCI在反映农作物生长状态及温度状况方面有着各自的优势13,33。由于VCI代表植被状态，由NDVI计算而来，NDVI的监测机理在于：NDVI值的大小能很好地反映农作物长势情况，可以作为监测农作物水分胁迫和农业干旱状况的有用指标。TCI代表温度状态，由LST计算而来，LST的监测机理在于：LST的热反应敏感程度较高，当土壤水分不足时，农作物生长会受到水分胁迫，从而导致叶片气孔关闭，使得蒸散发活动变弱，进而引起局部温度升高34。所以，当干旱发生时，植被生长会受到胁迫，此时VCI指数会降低，另外，农业干旱的发生通常伴随着温度的异常升高，当温度异常
15、升高时，TCI指数则会降低。本研究采用集合了VCI与TCI各自优势的加权组合指数VHI9，来研究河湟谷地农业干旱问题。VCI、TCI以及VHI具体计算公式如下：VCI=100NDVI-NDVIminNDVImax-NDVImin(3)TCI=100LSTmax-LSTLSTmax-LSTmin(4)VHI=VCI+()1-TCI(5)式中：一般取值为 0.535；NDVI 为归一化植被指数；NDVImin为 NDVI 最小值；NDVImax为 NDVI 最大值；LST为地表温度（）；LSTmin为LST最小值（）；LSTmax为 LST 最大值（）。Kogan 等10提出了基于VHI的农业干旱
16、判别阈值：G()VHI=|1,VHI400,VHI40(6)式中:G()VHI为干旱值，值为1代表农业干旱，值为0则代表农业不干旱。2.3.2小波分析小波函数是指具有震荡性且能够迅速衰减到0的函数，鉴于本文研究数据的时间序列特征，选用Morlet小波函数36，研究河湟谷地农业干旱面积周期变化。计算公式如下：-+()ee-t22dt=0(7)式中：为常数；t为时间。2.3.3 M-K检验法M-K检验本质是一种非参数检验方法，多用于时间序列数据的趋势和突变检验，突变检验是在趋势检验基础上建立的一种确定时间序列突变的方法，根据构造的秩序列样本计算统计量UF和UB，根据UF和UB曲线在置信范围内的交点，确定时间序列的突变点37，以此确定河湟谷地农业干旱面积变化的突变点。3结果与分析3.1 生长季农业干旱季节变化3.1.1季节空间变化特征春季的农业干旱地区主要位于河湟谷地北部、中部和南部地区；夏季和秋季的农业干旱地区主要位于河湟谷地中部和南部地区；各季的农业干旱地区主要位于蒸散发较大的43946卷低热河谷地区（图24）。20002020年河湟谷地春季农业干旱面积基本无变化，始终大于1.4104k