《牧區(qū)草原旱情等級綜合評估技術規(guī)程》征求意見稿

3T/CIXXX—2024牧區(qū)草原旱情等級綜合評估技術規(guī)程1適用范圍本文件規(guī)定了牧區(qū)草原綜合干旱指數(shù)的計算方法及旱情等級劃分標準。本文件適用于牧區(qū)草原對干旱的精準監(jiān)測及干旱等級的評估。2規(guī)范性引用文件下列文件對于本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅所注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T20481-2017GB/T29366-2012GB/T32135-2015GB/T32136-2015氣象干旱等級北方牧區(qū)草原干旱等級區(qū)域旱情等級農業(yè)干旱等級QX/T142-2011北方草原干旱指標SL424-2008旱情等級標準3術語和定義下列術語和定義適用于本文件3.1牧區(qū)Pastoralarea以畜牧業(yè)生產為主的地區(qū)，主要分布在我國西部及西北部邊緣地帶，多屬天然草原。3.2草原干旱Grasslanddrought長時期降水偏少，造成空氣干燥、土壤缺水，使牧草水分發(fā)生虧缺，影響牧草正常返青、生長發(fā)育而導致的草地地上生物量減少的氣象災害。3.3標準化降水蒸散指數(shù)Standardprecipitationevapotranspirationindex假設某時間段降水量與潛在蒸散量之差服從log-logistic概率分布，對其經(jīng)過正態(tài)標準化處理得到的指數(shù)。3.4植被供水指數(shù)Vegetationsupplywaterindex4T/CIXXX—2024以地面植被指數(shù)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的指數(shù)。3.5葉綠素熒光指數(shù)Solar-inducedchlorophyllfluorescence植被在吸收太陽輻射通量后，在波長600～800nm范圍內發(fā)射出長波信號，用于監(jiān)測植被的生理狀態(tài)及水分脅迫狀況。3.6綜合干旱指數(shù)SSVComprehensivedroughtindexSSV將單一干旱指數(shù)標準化降水蒸散指數(shù)、植被供水指數(shù)及葉綠素熒光指數(shù)等多源數(shù)據(jù)進行正態(tài)標準化處理，通過客觀賦權構建而得到的綜合干旱指數(shù)。3.7草地相對耗水度Relativewaterconsumptionofgrassland針對不同群落牧草對水分的吸收、利用及保蓄差異和蒸發(fā)蒸騰能力，反映草原供耗水平衡關系。3.8標準化降水指數(shù)Standardprecipitationindex假設某時間段降水量服從Γ概率分布，對其經(jīng)過正態(tài)標準化處理得到的指數(shù)。3.9土壤相對濕度Relativesoilmoisture作物根層平均土壤含水量與田間持水量的百分比，適合于土壤水分盈虧監(jiān)測。3.10溫度植被干旱指數(shù)Temperaturevegetationdrynessindex通過植被指數(shù)與地表溫度的關系，表征植被受水分脅迫的一種干旱指數(shù)。3.11草地綜合干旱指數(shù)GCDIGrasslandcomprehensivedroughtindexGCDI將草地相對耗水度、標準化降水指數(shù)、土壤相對濕度和溫度植被干旱指數(shù)四項單一干旱指數(shù)按不同權重組合，得到草地綜合干旱指數(shù)GCDI。4綜合干旱指數(shù)計算方法5T/CIXXX—20244.1綜合干旱指數(shù)SSV4.1.1標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI）計算方法標準化降水蒸散指數(shù)計算方法見公式（1）：式中：常數(shù)項c0、c1、c2、d1、d2、d3分別為2.515517、0.802853、0.010328、1.432788、0.189269、0.001308；累積概率P為對降水和潛在蒸散量差值數(shù)據(jù)系列的正態(tài)化處理結果，其中，潛在蒸散量的計算采用彭曼公式。4.1.2植被供水指數(shù)(VSWI)計算方法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(shù)降低，植被供水指數(shù)計算方法見公式（2）所示：VSWI=NDVI/Ts（2）式中：Ts—衛(wèi)星遙感反演的作物冠層溫度；NDVI—歸一化植被指數(shù)；4.1.3葉綠素熒光指數(shù)(SIF)提取方法采用Cubist模型樹算法，基于OCO-2SIF、MODISEVI及氣象數(shù)據(jù)，構建了時間分辨率為8d，空間分辨率為0.05°的葉綠素熒光產品（Global‘OCO-2’SIF，GOSIF在ARCGIS數(shù)據(jù)空間分析系統(tǒng)中對葉綠素熒光數(shù)據(jù)產品進行提取和插值分析。4.1.4綜合干旱指數(shù)SSV計算方法采用CRITIC賦權法進行綜合干旱指數(shù)（SSV）的構建，構建方程如公式（3）所示：SSV=WjDj（3）式中：Dj—標準化降水蒸散指數(shù)SPEI、葉綠素熒光指數(shù)SIF和植被供水指數(shù)VSWI的歸一化數(shù)值；6T/CIXXX—2024Wj—單一指數(shù)客觀權重系數(shù),不同類型草原權重系數(shù)見表1所示；表1綜合干旱指數(shù)SSV各指標權重系數(shù)草原類型標準化降水蒸散指數(shù)SPEI植被供水指數(shù)VSWI葉綠素熒光指數(shù)SIF草甸草原0.3920.3040.304典型草原0.4180.3250.257荒漠草原0.4930.2650.2424.2草地綜合干旱指數(shù)GCDI4.2.1草地相對耗水度（Crw）計算方法為了合理地反映草原供（天然降水）耗（群落耗水）平衡關系，引入“草地相對耗水度（RelativeWaterConsumptionofGrassland，簡稱‘Crw’）?,計算方法如公式（4）和公式（5）所示：ET=Kc×ET0（5）式中：Crw—草地相對耗水度，月值；P—月降水量，mm；ET—群落耗水量，即蒸發(fā)蒸騰量，mm；ET0—潛在蒸散量，mm；Kc—綜合影響系數(shù)，見表2。表2不同草原類型草原耗水量綜合影響系數(shù)Kc值草原類型月份456789草甸草原0.47700.41250.54510.78171.23791.1078典型草原0.37330.31040.73100.76741.19731.1895荒漠草原0.22600.17010.42560.72620.74920.47484.2.2標準化降水指數(shù)（SPI）計算方法標準化降水指數(shù)（SPI）是在計算出某時段內降水量的Γ分布概率后，再進行正態(tài)標準化處理，最終用標準化降水累積頻率分布來劃分干旱等級，依據(jù)《氣象干旱等級GB/T20481-2017》，基于Γ擬合函數(shù)的SPI計算方法如公式（6）所示：7T/CIXXX—2024式中：函數(shù)相關的降水分布概率，x為降水量資料樣本；,S—概率密度正負系數(shù)，當G（x）>0.5時，S=1；當G（x）≤0.5時，S=-1；常數(shù)項c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=1.432788，d2=0.189269，d3=0.001308；4.2.3土壤相對濕度（RSM）計算方法土壤相對濕度指數(shù)適合于土壤水分盈虧監(jiān)測，采用中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（CMALandDataAssimilationSystem，CLDAS）0~10cm土壤深度、時空連續(xù)、分辨率較高的土壤相對濕度產品。4.2.4溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）計算方法溫度植被干旱指數(shù)計算如公式（7）所示：TTTVDI=（7TTSmaxSmin式中：TSmin—最小地表溫度；TS-任意像元的地表溫度；TSmax=a+bNDVI，為某一NDVI對應的最高溫度，a、b是干邊擬合方程的系數(shù)。4.2.5草地綜合干旱指數(shù)（GCDI）計算方法將標準化降水指數(shù)（SPI1）、土壤相對濕度（RSM-10cm）、溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）和草地相對耗水度（Crw）四項指標按不同權重組合，得到草地綜合干旱指數(shù)（GCDI），如公式（8）：GCDI=KS×（a×SPI1+b×RSM10cm+c×TVDI+d×Crw)（8）式中：GCDI—草地綜合干旱指數(shù)，月值；SPI1—1個月尺度的標準化降水指數(shù)；RSM10cm—10cm深度的土壤相對濕度，月平均值；TVDI—溫度植被干旱指數(shù)，月均值；8T/CIXXX—2024Crw—草地相對耗水度，月值；a、b、c、d—權重系數(shù)，分別為0.2、0.2、0.3、0.3；Ks—季節(jié)調節(jié)系數(shù)。5.等級5.1綜合干旱指數(shù)SSV等級劃分不同類型草原植被生長季綜合干旱指數(shù)SSV干旱等級標準劃為：無旱、輕旱、中旱、重旱和特旱五個等級，劃分標準見表3。表3綜合干旱指數(shù)SSV等級劃分標準生長季Growingseason等級Grade類型TypeSSV劃分范圍CassificationrangeofSSV草甸草原Meadowsteppe典型草原Typicalsteppe荒漠草原Desertsteppe春秋季Springandautumn1無旱[0.197,∞)[0.358,∞)[0.398,∞)2輕旱[0.118,0.197)[0.225,0.358)[0.265,0.398)3[0.040,0.118)[0.159,0.225)[0.159,0.265)4重旱[0.001,0.040)[0.092,0.159)[0.092,0.159)5特旱(-∞,0.001)(-∞,0.092)(-∞,0.092)夏季Summer1無旱[0.251,∞)[0.491,∞)[0.587,∞)2輕旱[0.173,0.251)[0.358,0.491)[0.432,0.587)3[0.095,0.173)[0.225,0.358)[0.225,0.432)4重旱[0.017,0.095)[0.092,0.225)[0.092,0.225)5特旱(-∞,0.017)(-∞,0.092)(-∞,0.092)5.2草地綜合干旱指數(shù)GCDI等級劃分草地綜合干旱指數(shù)GCDI干旱等級標準劃為：無旱、輕旱、中旱、重旱和特旱五個等級，劃分標準見表4。表4草地綜合干旱指數(shù)GCDI等級劃分標準等級類型GCDI1無旱-0.25＜GCDI2輕旱-0.45＜GCDI≤-0.253-0.55＜GCDI≤-0.454重旱-0.85＜GCDI≤-0.555特旱GCDI≤-0.855.3等級評估9T/CIXXX—2024牧區(qū)草原干旱等級及其旱情表征見表5。表5牧區(qū)草原干旱等級及其旱情表征等級類型返青期成熟期全生育期1無旱牧草正常返青，植株生長健壯牧草能正常生長發(fā)育，長勢良好牧草返青和生長發(fā)育正常，牧草地上生物量正?；蚱?輕旱返青速度緩慢，植株不整齊僅牧草基部葉片卷曲，生長發(fā)育略有遲緩，長勢基本正常牧草地上生物量為牧草正常返青和生長發(fā)育年份的80%~90%3中旱因水分虧缺，牧草返青率在50%~80%30%~50%牧草葉片中午時萎蔫卷曲，生長中后期中下部葉片早衰變黃，灌漿受阻，秕粒較多牧草地上生物量僅是牧草正常返青和生長發(fā)育年份的60%~80%4重旱因水分虧缺，牧草返青率在50%~80%50%~80%牧草葉片萎蔫卷曲，葉色發(fā)灰，葉片干枯易脫落，生長發(fā)育嚴重受阻，籽粒不能正常灌漿，大部分為秕粒牧草地上生物量僅是牧草正常返青和生長發(fā)育年份的40%~60%5特旱因水分虧缺，牧草返青率在50%~80%80%以上牧草葉片干枯、莖稈矮小，甚至生長發(fā)育停止，籽粒正常灌漿率低于10%牧草地上生物量不足正常年份的40%T/CIXXX—2024（規(guī)范性附錄）單一干旱指數(shù)指標標準化處理方法為了消除指標之間的量綱影響，對原始數(shù)據(jù)進行離差標準化處理，使其結果映射到[0-1]之間，轉換函數(shù)如公式（A.1）所示：Dj=(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)（A.1）式中：Xi—樣本數(shù)據(jù)標準化處理之前的原始值；Dj—樣本數(shù)據(jù)歸一化處理后的值；Xmin和Xmax分別為樣本數(shù)據(jù)的最小值和最大值。T/CIXXX—2024（規(guī)范性附錄）CRITIC客觀賦權法CRITIC客觀賦權法是基于評價指標的對比強度和指標之間的沖突性來綜合衡量指標的客觀權重。對比強度是指同一個指標各個評價方案之間取值差距的大小，以標準差的形式來表現(xiàn)，標準差越大，說明波動越大，即各方案之間的取值差距越大，權重會越高；指標之間的沖突性，用相關系數(shù)進行表示，若兩個指標之間具有較強的正相關，說明其沖突性越小，權重會越低。單個指標的信息量Cj如公式（B.1）所示：（B.1）式中：rij—指標i和指標j之間的相關系數(shù)；δj—第j個指標的標準差；n—單一評價指標的評價數(shù)量；指標間的沖突性Tij如公式（B.2）所示：（B.2）客觀權重系數(shù)Wj如公式（B.3）所示：（B.3）式中：Wj—權重系數(shù)；m—綜合干旱指標數(shù)中單一指標數(shù)量。T/CIXXX—2024參考文獻[1]GB/T29366-2012北方牧區(qū)草原干旱等級[2]GB/T20481-2017氣象干旱等級[3]GB/T32136-2015農業(yè)干旱等級[4]GB/T32135-2015區(qū)域旱情等級[5]QX/T142-2011北方草原干旱指標[6]SL424-2008旱情等級標準[6]尹瑞平,王文君,吳英杰,李瑋,趙水霞,張存厚.內蒙古牧區(qū)草原旱情監(jiān)測預警與風險評估，中國水利水電科學出版社，ISBN978-7-5226-0264-6，2021.[7]趙水霞,王文君,吳英杰,等.綜合干旱指數(shù)構建及其在不同草原類型中的應用[J].農業(yè)工程學報,2021,37(16):99-107.[8]趙水霞,周泉成,王文君,吳英杰.基于SPI指數(shù)的內蒙古地區(qū)干濕氣候特征[J].中國水利水電科學研究院學報(中英文),2022,20(01):10-19.[9]SinanWang，WenjunWang，YingjieWu，ShuixiaZhao，etal.SurfaceSoilMoistureInversionandDistributionBasedonSpatio-TemporalFusionofMODISandLandsat,Sustainability，2022,14：9905./10.3390/su14169905.[10]Kang,Y.;Guo,E.;Wang,Y.;Bao,Y.;Zhao,S.;A,R.SpatiotemporalVariationinCompoundDryandHotEventsandItsEffectsonNDVIinInnerMongolia,China.RemoteSens.2022,14,3977./10.3390/rs14163977.[11]GuoEnliang,LiuXingpeng,ZhangJiquan,WangYong