基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数计算方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数的计算方法。本发明通过农作物生长模型模拟作物生长过程，建立作物不同生长阶段水分胁迫与作物产量损失的关系，确定作物不同生长阶段水分胁迫对产量损失的贡献率，进而构建基于作物水分胁迫的作物旱灾致灾强度指数模型，对作物旱灾强度进行定量评估。该方法可较直观地反映出作物生长期内不同阶段的水分胁迫导致的不同强度干旱影响的作物产量损失规律，对于指导农业抗旱和旱灾风险管理具有重要意义。
【专利说明】基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于农业旱灾风险评估【技术领域】，涉及一种作物旱灾强度指数的计算方 法，具体涉及一种根据作物不同生育期水分胁迫对作物产量的影响确定旱灾强度指数的计 算方法。
【背景技术】
[0002] 农业是对气候变化反应最敏感的部门之一，任何程度的气候变化都会给农业生产 及其相关过程带来潜在的或显著的影响。随着全球地表年平均温度的升高，以及极端天气 \气候事件频率和强度的增加，由气候变化带来的诸如水资源短缺、病虫害爆发以及土壤退 化等都对农业环境状况造成了很大的影响。而随着气候变暖导致的潜在蒸散发的增加和土 壤湿度的降低，农业灌溉的需求量将会增加，这又将加剧水资源需求的矛盾。因此，理解旱 灾风险及其内在的影响机制可以提高区域农业旱灾应对能力并及时采取对策以适应气候 变化对农业旱灾的影响。
[0003] 干旱通常被定义为一种降水明显低于标准记录水平的自然现象，并且会导致水文 学上的不平衡，对土地资源生产系统造成不利的影响。干旱可分为四种类型：气象干旱、水 文干旱、农业干旱和社会经济干旱。其中，农业干旱指一段时间内土壤湿度下降，不考虑地 表水补给下的作物减产。农业干旱具体表现为降水量的不足、实际与潜在蒸散量的差异、土 壤水的不足、地下水或水库水位的下降等方面。
[0004] 近年来，许多干旱指数被提出，并且被广泛的应用于对干旱强度、持续时间、严重 性或者影响范围的描述。其中包括了主要使用气象站点数据描述气象干旱的标准化降水 指数（SPI)，综合干旱指数（Cl)等；综合了气象数据与土壤湿度数据如帕默尔干旱指数 (rosi)，帕默尔水文干旱指数（PHDI)以及多变量综合干旱指数（ADI)等；描述水文干旱的 地表水供给指数（SWSI)，标准化水文指数（SHI)等；描述农业干旱的作物水分指数（CMI)， 土壤湿度指数（SMDI)，农业干旱参照指数（ARID)等；随着地球观测卫星的发展，以遥感数 据为基础的干旱指数也逐渐被应用，如NDVI和VCI等植被指数。对农业干旱来说，如rosi、 CMI等利用气象数据以及土壤湿度数据的干旱指数主要考虑了土壤湿度和实际蒸散发，没 有考虑土壤湿度对作物受旱本身的影响；NDVI、VCI等主要利用遥感观测数据根据植被的 光谱特性对植被进行监测，没有考虑气温、降水等其他因素对植被生长的影响。综上所述， 现有的干旱指数并不能直接刻画作物的受旱情况以及作物受旱与作物产量损失的直接关 系，作物生长过程中的水分胁迫是作物受旱的最核心的因子。
[0005] EPIC作物生长模型（EnvironmentalPolicyIntegratedClimateModel)可以 较好地模拟作物在不同气象条件及灌溉水平下的产量，从而应用到作物旱灾致灾强度及因 旱损失风险评估中。EPIC模型早期被称为侵蚀-土地生产力影响评估模型（theErosion Productivi-tyImpactCalculatorModel),是美国农业部为评价美国水土资源现状，分析 土壤侵蚀和生产力关系而开发的综合模型，包括气象、水文、土壤侵蚀、作物生长等模块。作 物生长模型（cropgrowthmodel)是EPIC模型的重要子模型之一，考虑了作物生长过程中 的气象条件、作物类型、田间管理等众多因素。模型输入的气象因子包括降雨、气温、风速、 相对湿度、太阳辐射等。通过对比逐日累计热量单元和潜在热量单元，进行作物产量计算， 即当累计热量单元达到作物成熟所需时，模型输出结果即为模拟的作物产量。
【发明内容】
[0006] 为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于作物生长模型的作物旱灾致灾 强度指数的计算方法。本发明通过农作物生长模型模拟作物生长过程，建立作物不同生长 阶段水分胁迫与作物产量损失的关系，确定作物不同生长阶段水分胁迫对产量损失的贡献 率，进而构建基于作物水分胁迫的作物旱灾致灾强度指数模型，对作物旱灾强度进行定量 评估。该方法可较直观地反映出作物生长期内不同阶段的水分胁迫导致的不同强度干旱影 响的作物产量损失规律。
[0007] 本发明提供的基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数的评估方法具体步骤 如下：
[0008] (1)运用EPIC作物生长模型确定评价作物的作物参数；
[0009] (2)根据步骤（1)中确定的作物品种参数以及站点气象数据，确定作物产量的水 分关键期。运用EPIC作物生长模型模拟作物生长过程，以全生育期水分充足处理的模拟结 果为对照，分别减少各个生育期i的灌溉量，根据下列公式计算减产率Yi :
[0010]
【权利要求】
1. 一种基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数的计算方法，其特征在于，所述方 法的具体步骤如下： (1) 运用EPIC作物生长模型确定评价作物的作物参数； (2) 根据步骤（1)中确定的作物品种参数以及站点气象数据，确定作物产量的水分关 键期；运用EPIC作物生长模型模拟作物生长过程，以全生育期水分充足处理的模拟结果为 对照，分别减少各个生育期i的灌溉量，根据下列公式计算减产率yi :
其中，Ys是全生育期水分充足情况下的作物产量，Yi是不同生育期在水分亏缺条件下 的产量损失； 根据不同生育期水分亏缺条件下得到的减产率，计算不同生育期水分胁迫对产量损失 的贡献率ct :
其中，m是作物生育期的数量； (3) 根据步骤（1)中确定的作物品种参数以及空间插值后的气象数据，利用空间EPIC 模型得到作物水分胁迫的日输出，结合步骤（2)中确定的不同生育期作物产量损失贡献 率，根据下列公式计算作物旱灾致灾强度指数：
其中，DHI"_为作物旱灾致灾强度指数，DHI"_为第y年j个像元的作物旱灾致灾强度指 数，WSk为第k天作物受水分胁迫影响的当天的胁迫值，a i为不同生育期水分胁迫对产量损 失的贡献率并且第k天属于第i个生育期，n为生长季内受水分胁迫影响的天数，max DHI 为所模拟的所有像元所有年份内
作物旱灾致灾强度指数取值范围在0-1之间：〇代表致灾强度的最小值，即没有干旱的 影响；1代表致灾强度的最大值，即最重的干旱影响。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1)的具体操作步骤如下：利用 指定站点的气象数据，输入站点EPIC作物模型，将输出的作物产量和实测作物产量进行拟 合，通过反复运行模型，调试作物主要参数值，确定该品种的作物参数。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（2)的具体操作步骤如下：参考 研究区域的农业气象年型划分，选择气候年型正常的年份为背景数据，设缺水时自动灌溉 为对照，各生育期均进行缺水处理，设定统一缺水量，约为1次正常灌溉的用水量，模拟不 同阶段缺水对作物产量形成的影响，确定影响作物产量的水分关键期。
【文档编号】G06F19/00GK104361249SQ201410688206
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年11月25日 优先权日:2014年11月25日
【发明者】王志强, 范一大, 刘三超, 李素菊, 林月冠, 刘明 申请人:民政部国家减灾中心