基于作物生長(zhǎng)模型的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于作物生長(zhǎng)模型的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)的計(jì)算方法。本發(fā)明通過農(nóng)作物生長(zhǎng)模型模擬作物生長(zhǎng)過程，建立作物不同生長(zhǎng)階段水分脅迫與作物產(chǎn)量損失的關(guān)系，確定作物不同生長(zhǎng)階段水分脅迫對(duì)產(chǎn)量損失的貢獻(xiàn)率，進(jìn)而構(gòu)建基于作物水分脅迫的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)模型，對(duì)作物旱災(zāi)強(qiáng)度進(jìn)行定量評(píng)估。該方法可較直觀地反映出作物生長(zhǎng)期內(nèi)不同階段的水分脅迫導(dǎo)致的不同強(qiáng)度干旱影響的作物產(chǎn)量損失規(guī)律，對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)抗旱和旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要意義。
【專利說明】基于作物生長(zhǎng)模型的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種作物旱災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)的計(jì)算方 法，具體涉及一種根據(jù)作物不同生育期水分脅迫對(duì)作物產(chǎn)量的影響確定旱災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)的計(jì) 算方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 農(nóng)業(yè)是對(duì)氣候變化反應(yīng)最敏感的部門之一，任何程度的氣候變化都會(huì)給農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 及其相關(guān)過程帶來潛在的或顯著的影響。隨著全球地表年平均溫度的升高，以及極端天氣 \氣候事件頻率和強(qiáng)度的增加，由氣候變化帶來的諸如水資源短缺、病蟲害爆發(fā)以及土壤退 化等都對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境狀況造成了很大的影響。而隨著氣候變暖導(dǎo)致的潛在蒸散發(fā)的增加和土 壤濕度的降低，農(nóng)業(yè)灌溉的需求量將會(huì)增加，這又將加劇水資源需求的矛盾。因此，理解旱 災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)及其內(nèi)在的影響機(jī)制可以提高區(qū)域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)應(yīng)對(duì)能力并及時(shí)采取對(duì)策以適應(yīng)氣候 變化對(duì)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的影響。
[0003] 干旱通常被定義為一種降水明顯低于標(biāo)準(zhǔn)記錄水平的自然現(xiàn)象，并且會(huì)導(dǎo)致水文 學(xué)上的不平衡，對(duì)土地資源生產(chǎn)系統(tǒng)造成不利的影響。干旱可分為四種類型：氣象干旱、水 文干旱、農(nóng)業(yè)干旱和社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱。其中，農(nóng)業(yè)干旱指一段時(shí)間內(nèi)土壤濕度下降，不考慮地 表水補(bǔ)給下的作物減產(chǎn)。農(nóng)業(yè)干旱具體表現(xiàn)為降水量的不足、實(shí)際與潛在蒸散量的差異、土 壤水的不足、地下水或水庫水位的下降等方面。
[0004] 近年來，許多干旱指數(shù)被提出，并且被廣泛的應(yīng)用于對(duì)干旱強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、嚴(yán)重 性或者影響范圍的描述。其中包括了主要使用氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)描述氣象干旱的標(biāo)準(zhǔn)化降水 指數(shù)（SPI)，綜合干旱指數(shù)（Cl)等；綜合了氣象數(shù)據(jù)與土壤濕度數(shù)據(jù)如帕默爾干旱指數(shù) (rosi)，帕默爾水文干旱指數(shù)（PHDI)以及多變量綜合干旱指數(shù)（ADI)等；描述水文干旱的 地表水供給指數(shù)（SWSI)，標(biāo)準(zhǔn)化水文指數(shù)（SHI)等；描述農(nóng)業(yè)干旱的作物水分指數(shù)（CMI)， 土壤濕度指數(shù)（SMDI)，農(nóng)業(yè)干旱參照指數(shù)（ARID)等；隨著地球觀測(cè)衛(wèi)星的發(fā)展，以遙感數(shù) 據(jù)為基礎(chǔ)的干旱指數(shù)也逐漸被應(yīng)用，如NDVI和VCI等植被指數(shù)。對(duì)農(nóng)業(yè)干旱來說，如rosi、 CMI等利用氣象數(shù)據(jù)以及土壤濕度數(shù)據(jù)的干旱指數(shù)主要考慮了土壤濕度和實(shí)際蒸散發(fā)，沒 有考慮土壤濕度對(duì)作物受旱本身的影響；NDVI、VCI等主要利用遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)根據(jù)植被的 光譜特性對(duì)植被進(jìn)行監(jiān)測(cè)，沒有考慮氣溫、降水等其他因素對(duì)植被生長(zhǎng)的影響。綜上所述， 現(xiàn)有的干旱指數(shù)并不能直接刻畫作物的受旱情況以及作物受旱與作物產(chǎn)量損失的直接關(guān) 系，作物生長(zhǎng)過程中的水分脅迫是作物受旱的最核心的因子。
[0005] EPIC作物生長(zhǎng)模型（EnvironmentalPolicyIntegratedClimateModel)可以 較好地模擬作物在不同氣象條件及灌溉水平下的產(chǎn)量，從而應(yīng)用到作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度及因 旱損失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中。EPIC模型早期被稱為侵蝕-土地生產(chǎn)力影響評(píng)估模型（theErosion Productivi-tyImpactCalculatorModel),是美國(guó)農(nóng)業(yè)部為評(píng)價(jià)美國(guó)水土資源現(xiàn)狀，分析 土壤侵蝕和生產(chǎn)力關(guān)系而開發(fā)的綜合模型，包括氣象、水文、土壤侵蝕、作物生長(zhǎng)等模塊。作 物生長(zhǎng)模型（cropgrowthmodel)是EPIC模型的重要子模型之一，考慮了作物生長(zhǎng)過程中 的氣象條件、作物類型、田間管理等眾多因素。模型輸入的氣象因子包括降雨、氣溫、風(fēng)速、 相對(duì)濕度、太陽輻射等。通過對(duì)比逐日累計(jì)熱量單元和潛在熱量單元，進(jìn)行作物產(chǎn)量計(jì)算， 即當(dāng)累計(jì)熱量單元達(dá)到作物成熟所需時(shí)，模型輸出結(jié)果即為模擬的作物產(chǎn)量。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于作物生長(zhǎng)模型的作物旱災(zāi)致災(zāi) 強(qiáng)度指數(shù)的計(jì)算方法。本發(fā)明通過農(nóng)作物生長(zhǎng)模型模擬作物生長(zhǎng)過程，建立作物不同生長(zhǎng) 階段水分脅迫與作物產(chǎn)量損失的關(guān)系，確定作物不同生長(zhǎng)階段水分脅迫對(duì)產(chǎn)量損失的貢獻(xiàn) 率，進(jìn)而構(gòu)建基于作物水分脅迫的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)模型，對(duì)作物旱災(zāi)強(qiáng)度進(jìn)行定量 評(píng)估。該方法可較直觀地反映出作物生長(zhǎng)期內(nèi)不同階段的水分脅迫導(dǎo)致的不同強(qiáng)度干旱影 響的作物產(chǎn)量損失規(guī)律。
[0007] 本發(fā)明提供的基于作物生長(zhǎng)模型的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)的評(píng)估方法具體步驟 如下：
[0008] (1)運(yùn)用EPIC作物生長(zhǎng)模型確定評(píng)價(jià)作物的作物參數(shù)；
[0009] (2)根據(jù)步驟（1)中確定的作物品種參數(shù)以及站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)，確定作物產(chǎn)量的水 分關(guān)鍵期。運(yùn)用EPIC作物生長(zhǎng)模型模擬作物生長(zhǎng)過程，以全生育期水分充足處理的模擬結(jié) 果為對(duì)照，分別減少各個(gè)生育期i的灌溉量，根據(jù)下列公式計(jì)算減產(chǎn)率Yi :
[0010]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于作物生長(zhǎng)模型的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)的計(jì)算方法，其特征在于，所述方 法的具體步驟如下： (1) 運(yùn)用EPIC作物生長(zhǎng)模型確定評(píng)價(jià)作物的作物參數(shù)； (2) 根據(jù)步驟（1)中確定的作物品種參數(shù)以及站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)，確定作物產(chǎn)量的水分關(guān) 鍵期；運(yùn)用EPIC作物生長(zhǎng)模型模擬作物生長(zhǎng)過程，以全生育期水分充足處理的模擬結(jié)果為 對(duì)照，分別減少各個(gè)生育期i的灌溉量，根據(jù)下列公式計(jì)算減產(chǎn)率yi :
其中，Ys是全生育期水分充足情況下的作物產(chǎn)量，Yi是不同生育期在水分虧缺條件下 的產(chǎn)量損失； 根據(jù)不同生育期水分虧缺條件下得到的減產(chǎn)率，計(jì)算不同生育期水分脅迫對(duì)產(chǎn)量損失 的貢獻(xiàn)率ct :
其中，m是作物生育期的數(shù)量； (3) 根據(jù)步驟（1)中確定的作物品種參數(shù)以及空間插值后的氣象數(shù)據(jù)，利用空間EPIC 模型得到作物水分脅迫的日輸出，結(jié)合步驟（2)中確定的不同生育期作物產(chǎn)量損失貢獻(xiàn) 率，根據(jù)下列公式計(jì)算作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)：
其中，DHI"_為作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)，DHI"_為第y年j個(gè)像元的作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指 數(shù)，WSk為第k天作物受水分脅迫影響的當(dāng)天的脅迫值，a i為不同生育期水分脅迫對(duì)產(chǎn)量損 失的貢獻(xiàn)率并且第k天屬于第i個(gè)生育期，n為生長(zhǎng)季內(nèi)受水分脅迫影響的天數(shù)，max DHI 為所模擬的所有像元所有年份內(nèi)
作物旱災(zāi)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)取值范圍在0-1之間：〇代表致災(zāi)強(qiáng)度的最小值，即沒有干旱的 影響；1代表致災(zāi)強(qiáng)度的最大值，即最重的干旱影響。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟（1)的具體操作步驟如下：利用 指定站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)，輸入站點(diǎn)EPIC作物模型，將輸出的作物產(chǎn)量和實(shí)測(cè)作物產(chǎn)量進(jìn)行擬 合，通過反復(fù)運(yùn)行模型，調(diào)試作物主要參數(shù)值，確定該品種的作物參數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟（2)的具體操作步驟如下：參考 研究區(qū)域的農(nóng)業(yè)氣象年型劃分，選擇氣候年型正常的年份為背景數(shù)據(jù)，設(shè)缺水時(shí)自動(dòng)灌溉 為對(duì)照，各生育期均進(jìn)行缺水處理，設(shè)定統(tǒng)一缺水量，約為1次正常灌溉的用水量，模擬不 同階段缺水對(duì)作物產(chǎn)量形成的影響，確定影響作物產(chǎn)量的水分關(guān)鍵期。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104361249SQ201410688206
【公開日】2015年2月18日 申請(qǐng)日期:2014年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月25日
【發(fā)明者】王志強(qiáng), 范一大, 劉三超, 李素菊, 林月冠, 劉明 申請(qǐng)人:民政部國(guó)家減災(zāi)中心