第1章 干旱监测分析进展
1.1 干旱监测方法总体研究进展
干旱灾害，伴随着人类社会发展至今，始终是人类面临的重大自然灾害之一（王劲松等，2012）。近些年，随着气候变化的不断加剧，干旱灾害有日益加剧的趋势，成为阻碍实现联合国2030可持续发展目标（SDGs ）的关键挑战之一（张红丽等，2016；Trenberth et al.，2014；符淙斌等，2008）。然而，由于干旱的物理形态不可见、表现形式不固定、时空尺度变异大，监测分析的研究难度很大。其中，物理形态不可见意味着缺水的状态并无可视化的直接体现，这与洪涝、地震和火灾等具有显式物理形态的灾害截然不同。表现形式不固定意味着干旱灾害的间接表征呈现出多样化的特点，在不同的地球和社会系统中，有着不同的间接表现形式，例如河床龟裂、植被萎蔫和农产品物价上涨等。时空尺度变异大意味着干旱灾害的空间范围可以从几十到几十万平方千米不等，且历时既可能长达数年，也可能仅持续几个月。特别是人类社会活动导致全球变暖，气候极端变化现象持续增加，使得干旱灾害复杂系统的研究，特别是破解干旱感知、认知和预知等关键问题存在更大挑战（AghaKouchak et al.，2015a；张强等，2011）。
由于干旱的复杂性，一般将干旱进一步分解为气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱等多个子类进行研究，并基于地面监测或遥感数据计算干旱指数模型对干旱进行监测和分析。目前科学家已提出了超过150种干旱指数（王鹏新等，2003），涉及大气、作物、水文、土壤和环境等多种干旱因子（周磊等，2015；姚玉璧等，2007），典型的干旱指数包括标准化降水指数（SPI）（McKee et al.，1993）、帕尔默干旱严重度指数（PDSI）（Palmer，1965）、植被状态指数（VCI）（Kogan，1997）和Z 指数（王志伟等，2003）。地面监测数据一直是干旱监测的重要数据源，例如在精确计算地面蒸散变量中（吴霞等，2017），具有精度高和实时性强的优势，目前仍然是部分区域和部门的主要干旱监测数据。同时，地面监测数据一般也作为干旱监测的局部真值，用来检验其他数据（杜灵通等，2012）。
相比于地面监测技术，遥感技术拥有大面积快速连续监测的优势，已经成为干旱监测研究的主要手段之一（刘宪锋等，2015；周磊等，2015；AghaKouchak et al.，2015a；Tucker et al.，1987）。早期的干旱遥感研究关注于对核心干旱变量的孤立监测与分析，例如卫星遥感监测降水（刘元波等，2011）、地表温度（Prihodko et al.，1997）和植被状态（Kogan，1997），研究相对基础和单一。随着干旱遥感研究的逐步深入，多源遥感技术的优势迅速体现出来。多源遥感弥补了单一遥感源的不足，以一种科学的组织方式实现异构观测能力的协同增强，是遥感环境应用研究的重点之一（周磊等，2015；李德仁等，2012）。得益于此，近二十年来，干旱指数已从单一气象状态建模逐步发展为干旱环境集成建模，形成了大量基于多源遥感数据的集成干旱指数，如表1.1所示。典型的集成干旱指数例如归一化湿度指数（NDMI）2007）（Rhee et al.，（Wang et al.，、归一化旱情综合指数（SDCI）2010）、植被干旱响应指数（VegDRI）（Brown et al.，2008）、地表干旱综合指数（ISDI）（Wu et al.，2013）、综合干旱指数（SDI）（杜灵通等，2014）、微波温度-植被干旱指数（MTVDI）（Liu et al.，2017）及基于过程的累计干旱指数（PADI）（Zhang et al.，2017a），同时还不断有新的干旱变量被引入，如日光诱导叶绿素荧光（SIF）（Sun et al.，2015）。另外也有新的干旱分析技术被引入，如连接函数和数据挖掘方法。相比于单一变量干旱指数，这些集成干旱指数在时空分辨率、时效性和准确性等方面有了诸多提升，已经在局部、国家甚至是全球尺度得到较多探讨和应用，一些还取得了不错的效果，对量化干旱状态和构建高精度的灾害监测系统产生了积极的推动作用（Mishra et al.，2010；侯英雨等，2007）。
表1.1 典型农业干旱指数对比分析
虽然遥感干旱监测技术有了很大发展，但现有大部分干旱监测方法都只针对某个阶段的干旱状态，周期性刷新监测结果，而不是干旱演变的整个过程，因此导致不同部门或不同干旱监测产品往往会给出不一样的干旱监测结论，进一步限制了后续的干旱机理分析与监测应用（张强等，2015；Li et al.，2014）。例如，现有干旱指数尚未科学考虑干旱发展演变过程及地面作物生长过程对监测结果的影响。这与干旱是由降水量、下垫面条件和地面需水要求三方面共同决定的基本原理不符，也忽略了干旱致灾的传递机制（张强等，2014）。更为合理的干旱指数应该是环境、作物生理、形态指标和土壤水分参数的动态结合（张强等，2011；Wilhite et al.，1985）。同时，受到气象条件、平台状态和传感器条件影响，现有遥感监测方法得到的数据经常出现时间周期不稳定、空间覆盖不完全，即时空相对不连续的问题，也限制了后续的科学应用分析，迫切需要利用多源数据融合生成更高时间分辨率的连续数据来实现地理过程的动态监测（董金玮等，2018）。
1.2 干旱监测区域适应性研究进展
虽然1.1节介绍了当前主要的干旱监测方法，但在具体使用这些监测方法（指数）时，首先要回答一个区域适应性（适用性）问题。干旱指数的区域适应性评估是干旱监测和预报业务及研究工作的*基本和*重要的问题（杨庆等，2017），其目的就是给出特定区域特定监测需求下*合适的干旱指数。然而，如表1.2所示，由于分析中采用的空间尺度和位置、时间尺度和长度、指数及其计算模型、评价的方法和评价的依据等条件均可能不同，可能导致*终得到的适应性结论不一致。类似的情况也出现在以美国2012年干旱为研究对象的干旱指数适应性分析中（Zhang et al.，2017b；Zhang et al.，2017c；Otkin et al.，2016；Hoerling et al.，2014）。在适应性分析中，除了比较指数结果的异同，*好还需要有干旱指数之外的“真值”（实际灾情）作为指数结果精度对比的核心（王劲松等，2013）。然而，目前“真值”的来源非常多样，常见的包括基于遥感、实测和模拟的土壤水分、径流量、植被生产力、美国干旱监测器（USDM ）评价结果（Svoboda et al.，2002）、基于文献的干旱严重程度及基于统计数据的减产率或成灾率等。即使是减产率，也有多种不同的计算公式（王胜等，2015；Dutta et al.，2015；Mishra et al.，2010），导致目前适应性分析的复杂性进一步提升。造成这一现象的根本原因就是干旱的复杂演变过程和多重表现形式。因此，这一研究现状一方面揭示出干旱指数区域适应性分析的复杂性，另一方面也揭示出继续开展此类研究的必要性和重要性，以及未来形成标准化适应性分析数据集及技术流程的科学需求。
表1.2 中国区域干旱指数适应性分析现状对比
1.3 干旱演变过程解析研究进展
随着近些年国内外对干旱研究的逐步深入，干旱演变过程逐渐引发学术界重点关注。简要来说，在本书中，干旱演变过程就是缺水状态从气象系统（降水减少）传递到水文系统（径流减少）和土壤系统（土壤水分减少），再传递到农作物系统（作物受旱胁迫），*后表现为作物产量骤减的一系列连续现象（张强等，2011）。现有的研究从理论上认为，干旱演变过程是一个多系统间信息和能量传递的动态耦合过程（张强等，2014），其主要驱动因素包括气候变化和人类活动两大类（AghaKouchak et al.，2015b；蒋桂芹等，2012）：气候变化通过短期降水减少导致土壤水分供给减少，同时风速、温度、湿度和光照等气象因子相互联系且共同增大作物蒸腾量。而人类活动通过水资源开发利用和改变下垫面条件等既可缓解干旱，又可加重或引发干旱（van Loon et al.，2016）。同时，干旱演变过程也受水文条件、作物的生理结构和生态特征等多种因素影响，变异性很大（Vicente-Serrano et al.，2013）。例如对于雨养农业系统而言，干旱从气象系统向其传递的过程很快，仅短期气象干旱就有可能导致严重的农业干旱；而对于有小型水库的灌溉农业系统而言，干旱向下传递得相对较慢，短期气象干旱并无大碍；对于有大型水库灌溉的农业而言，致灾过程则更慢，即使几年的气象干旱可能也不会有显著的农业灾害发生（张强等，2014）。因此，干旱演变过程是一种新型的干旱特征，与现有研究较多的其他干旱特征，如历时、面积、严重程度、烈度和频率等，有着明显的不同。
近二十年来，中国气象局兰州干旱气象研究所、南京信息工程大学、中国气象科学研究院、兰州大学和宁夏回族自治区气象局等单位以“中国西北干旱气象灾害监测预警及减灾技术研究”为主题，围绕西北干旱气象灾害形成机理、监测和预警方法及减灾技术开展了比较系统的研究，并认为对干旱传递过程的监测仍然是后续需要解决的重大科学问题（张强等，2015）。近年来，中国气象局兰州干旱气象研究所等科研单位正持续开展多项干旱气象科学研究，其中一项重要科学目标，就是要完整揭示干旱灾害形成的物理及生物过程特征与机理，并对其进行定量表述（李耀辉等，2017）。
关于干旱演变过程研究，*开始集中在理论分析方面，例如蒋桂芹等（2012）和裴源生等（2013）就从理论上分析了各类干旱形成过程，尤其对各类驱动因素做了具体阐述，并提出了干旱演变驱动机制研究总体框架。而张强等（2014）和van Loon 等（2016）从理论上归纳了干旱过程基本规律，并认为利用这种逐阶特征，原则上可以对干旱灾害进行早期预警。AghaKouchak等（2015b）指出人类活动与气候异常在干旱形成过程中具有同等重要的地位，并号召干旱研究必须考虑人类活动与干旱过程的多向交互。
随着研究的深入，针对干旱演变过程的监测与分析研究已经逐步开始从定性转为定量，取得了一些较新的研究成果，目前*具代表性的是针对水文干旱的演变过程研究。例如van Loon 等（2012）和van Loon（2015）基于水文模型模拟，分析了欧洲局部地区水文干旱过程，同时对水文干旱基本特征（频次、时长和严重度）、传导特征（合并、衰减、间隔和延长）和传导形态开展了初步分析；Huang 等（2017）采用交叉小波分析方法，揭示了我国渭河流域水文干旱演变过程的时空特征及驱动因素；许继军等（2014）也从降水距平、相对湿润度、径流距平、土壤墒情和帕尔默干旱严重度指数等变量对干旱的部分演变过程进行了模拟推演。同时也注意到，目前针对农业干旱演变过程，即完整的干旱演变过程的研究还比较薄弱。例如：Li 等（2014）基于降水、土壤水分和植被状态三种遥感数据，对农业干旱的形成过程开展了初步分析，并提出了一种农业干旱过程概念模型，
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