Research progress and perspective for operationalization of agricultural drought monitoring

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00120

Journal of Desert Research ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (1): 197-211.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00120

Research progress and perspective for operationalization of agricultural drought monitoring

Weiqi Liu¹^,²(), Shaoxiu Ma¹(), Yulai Gong¹^,², Kun Feng¹, Linhao Liang¹^,²

^1.Key Laboratory of Desert and Desertification，Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China
^2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received:2022-08-19 Revised:2022-09-25 Online:2023-01-20 Published:2023-01-17
Contact: Shaoxiu Ma

Abstract

Abstract:

The operational agricultural drought monitoring system is a powerful tool for monitoring and predicting agricultural drought， as well as agricultural risk assessment and prevention. In order to better promote the development of the operationalization of agricultural drought monitoring， we systematically reviewed four types of commonly used drought indices based on meteorological variables， soil moisture， vegetation status and multivariate， and analyzed the characteristics of operational agricultural drought monitoring systems in the United States， China， Europe and the United Nations Food and Agriculture Organization， etc. in detail， and discussed the problems existing in operational agricultural drought monitoring systems. For example， the quality and fusion of data are unstable， the construction of the comprehensive drought index is uncertain， the temporal resolution of monitoring needs to be improved， and the hydrological conditions and the growth process of crops are not considered. Looking forward to the future， the operational agricultural drought monitoring system should develop further from using multi-source data to monitor drought， considering regional spatial and temporal differences and the accumulation and lag between different indicators when constructing comprehensive indicators， strengthening the role of machine and deep learning in the construction of comprehensive indices， developing daily time-scale monitoring of drought to deal with the occurrence of flash drought events， strengthening the role of crop growth process models and advanced technical means in drought monitoring.

Key words: agricultural drought, operational monitoring systems, drought index, drought monitoring

CLC Number:

Weiqi Liu, Shaoxiu Ma, Yulai Gong, Kun Feng, Linhao Liang. Research progress and perspective for operationalization of agricultural drought monitoring[J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(1): 197-211.

Figures/Tables 8

Fig.1 Formation mechanism of agricultural drought and four types of indices for monitoring agricultural drought

Table 1 The indices commonly used to monitor agricultural drought

指数	输入变量	构建机理	优势	主要作者
标准化降水指数（SPI）	P	表征某时段内降水量出现的概率	变量少，多时间尺度	McKee等^[27]
标准化降水蒸散指数（SPEI）	P、PET	表征某时段内水分亏缺出现的概率	考虑蒸散发，多时间尺度	Vicente-Serrano等^[31]
Palmer干旱指数（PDSI）^[20]	P、PET	表征一段时间内，某区域实际水分供应持续地少于当地气候适应水分供应时发生的水分亏缺^[64]	考虑径流和土壤条件	Palmer
自适应Palmer干旱指数（scPDSI）	P、PET	PDSI的修正版，根据不同区域的气候特点对PDSI校正参数	解决了PDSI的空间局限性	Wells等^[25]
蒸散发压力指数（ESI）	PET、ET	描述了实际蒸散发和潜在蒸散发比值的异常	可监测骤旱	Anderson等^[34]
蒸散发需求干旱指数（EDDI）	PET	基于大气蒸散发需求，考虑了蒸散发过程中的辐射强迫项和平流强迫项	多时间尺度，忽略下垫面的影响	Hobbins等^[35]
标准化土壤湿度指数（SSI）	SM	表征某时段内的土壤湿度出现的概率	考虑了土壤含水量的分布特征	Hao等^[42]
土壤湿度距平指数（SMA）	SM	表征与平均状态下土壤湿度的差距	消除了季节影响	Sheffield等^[43]
土壤湿度百分位数（SMP）	SM	利用长期土壤湿度的百分位确定干旱程度的阈值	利于时空比较	Shukla等^[44]
土壤湿度指数（SMI）	SM、SM_WP、 SM_FC	土壤水分含量与凋萎含水量的差值为土壤有效含水量的一半时，土壤开始受到水分的胁迫	考虑土壤性质，不需要长时间湿度数据	Hunt等^[46]
土壤水分亏缺指数（SWDI）	SM、SM_WP、 SM_FC	当土壤水分含量开始低于田间持水量时，植物即将受到水分的胁迫	考虑了植物生理状态与土壤水分的关系	Martínez-Fernández等^[47]
植被条件指数（VCI）	NDVI	在同期对各月NDVI归一化	消除地形、气候、植被覆盖的影响	Liu等^[65]
温度条件指数（TCI）	LST	在同期对各月LST归一化	消除地形、气候、植被覆盖的影响	Kogan^[53]
植被健康指数（VHI）	NDVI、LST	综合考虑VCI和LST，赋予它们相同的权重	同时考虑水和热的胁迫	Kogan^[55]
温度植被干旱指数（TVDI）	NDVI、LST	由NDVI和LST确定干边和湿边的方程，表征作物面临水分胁迫的程度	适用于小区域的干旱监测	Sandholt等^[58]
作物缺水指数（CWSI）	PET、ET	利用水分能量平衡原理，综合考虑土壤水分和农田蒸散发的关系	物理意义明确，适应性较强	Jackson等^[59]
水分亏缺指数（WDI）	T_s、T_a、SAVI	以冠层温度为基础，在能量平衡双层模型的基础上建立	扩展了在低植被覆盖下的应用	Moran等^[61]

Table 1 The indices commonly used to monitor agricultural drought

指数	输入变量	构建机理	优势	主要作者
标准化降水指数（SPI）	P	表征某时段内降水量出现的概率	变量少，多时间尺度	McKee等^[27]
标准化降水蒸散指数（SPEI）	P、PET	表征某时段内水分亏缺出现的概率	考虑蒸散发，多时间尺度	Vicente-Serrano等^[31]
Palmer干旱指数（PDSI）^[20]	P、PET	表征一段时间内，某区域实际水分供应持续地少于当地气候适应水分供应时发生的水分亏缺^[64]	考虑径流和土壤条件	Palmer
自适应Palmer干旱指数（scPDSI）	P、PET	PDSI的修正版，根据不同区域的气候特点对PDSI校正参数	解决了PDSI的空间局限性	Wells等^[25]
蒸散发压力指数（ESI）	PET、ET	描述了实际蒸散发和潜在蒸散发比值的异常	可监测骤旱	Anderson等^[34]
蒸散发需求干旱指数（EDDI）	PET	基于大气蒸散发需求，考虑了蒸散发过程中的辐射强迫项和平流强迫项	多时间尺度，忽略下垫面的影响	Hobbins等^[35]
标准化土壤湿度指数（SSI）	SM	表征某时段内的土壤湿度出现的概率	考虑了土壤含水量的分布特征	Hao等^[42]
土壤湿度距平指数（SMA）	SM	表征与平均状态下土壤湿度的差距	消除了季节影响	Sheffield等^[43]
土壤湿度百分位数（SMP）	SM	利用长期土壤湿度的百分位确定干旱程度的阈值	利于时空比较	Shukla等^[44]
土壤湿度指数（SMI）	SM、SM_WP、 SM_FC	土壤水分含量与凋萎含水量的差值为土壤有效含水量的一半时，土壤开始受到水分的胁迫	考虑土壤性质，不需要长时间湿度数据	Hunt等^[46]
土壤水分亏缺指数（SWDI）	SM、SM_WP、 SM_FC	当土壤水分含量开始低于田间持水量时，植物即将受到水分的胁迫	考虑了植物生理状态与土壤水分的关系	Martínez-Fernández等^[47]
植被条件指数（VCI）	NDVI	在同期对各月NDVI归一化	消除地形、气候、植被覆盖的影响	Liu等^[65]
温度条件指数（TCI）	LST	在同期对各月LST归一化	消除地形、气候、植被覆盖的影响	Kogan^[53]
植被健康指数（VHI）	NDVI、LST	综合考虑VCI和LST，赋予它们相同的权重	同时考虑水和热的胁迫	Kogan^[55]
温度植被干旱指数（TVDI）	NDVI、LST	由NDVI和LST确定干边和湿边的方程，表征作物面临水分胁迫的程度	适用于小区域的干旱监测	Sandholt等^[58]
作物缺水指数（CWSI）	PET、ET	利用水分能量平衡原理，综合考虑土壤水分和农田蒸散发的关系	物理意义明确，适应性较强	Jackson等^[59]
水分亏缺指数（WDI）	T_s、T_a、SAVI	以冠层温度为基础，在能量平衡双层模型的基础上建立	扩展了在低植被覆盖下的应用	Moran等^[61]

Table 2 The common comprehensive drought indices

指数	输入	构建方法	优势	主要作者
植被干旱响应指数（VegDRI）	植被指数、气象干旱指数和土壤有效持水量等	机器学习	实时国家尺度监测	Brown等^[67]
干旱严重指数（DSI）	PET、ET、NDVI	权重组合	利用遥感数据监测全球	Mu等^[68]
干旱状况指数（SDCI）	NDVI、LST、P	权重组合	适合在湿润区域监测	Rhee等^[69]
多元标准化干旱指数（MSDI）	SPI、SSI	Copula联合分布	捕获降水或土壤水分所表明的干旱条件	Hao等^[42]
综合尺度干旱指数（ISDI）	NDVI、LST、P、SM	权重组合	综合了农业干旱过程中一系列重要变量	Lu等^[70]
土壤水分农业干旱指数（SMADI）	LST、NDVI、SSM	权重组合	在雨养农业系统中有好的监测效果	Sánchez等^[71]

Table 3 The links between 6 key objective indicators and drought levels in USDM

等级	描述	指标范围
等级	描述	PDSI	CPC土壤湿度模式	每周USGS流量指标	SPI	客观干旱指标带
D0	偏干	-1.0~-1.9	21~30	21~30	-0.5~-0.7	21~30
D1	轻旱	-2.0~-2.9	11~0	11~20	-0.8~-1.2	11~20
D2	中旱	-3.0~-3.9	6~10	6~10	-1.3~-1.5	6~10
D3	重旱	-4.0~-4.9	3~5	3~5	-1.6~-1.9	3~5
D4	特旱	≤-5.0	0~2	0~2	≤-2.0	0~2

Table 4 The classification of drought and their occurrence probability

等级	描述	概率/%
D0	偏干	(20,30]
D1	轻旱	(10,20]
D2	中旱	(5,10]
D3	重旱	(2,5]
D4	特旱	≤2

Table 5 The classification of drought in MCI

等级	类型	MCI	干旱影响程度
1	无旱	MCI >-0.5	地表湿润，作物水分供应充足；地表水资源充足，能满足人们生产、生活的需要
2	轻旱	-1.0<MCI≤-0.5	地表空气干燥，土壤出现水分轻度不足，作物轻微缺水，叶色不正；水资源出现短缺，但对生产、生活的影响不大
3	中旱	-1.5<MCI≤-1.0	土壤表面干燥，土壤出现水分不足，作物叶片出现萎蔫现象；水资源短缺，对生产、生活造成影响
4	重旱	-2.0<MCI≤-1.5	土壤水分严重不足，出现干土层（1~10 cm），作物出现枯死现象；河流出现断流，水资源严重不足，对生产、生活造成较重的影响
5	特旱	MCI≤-2.0	土壤水分持续严重不足，出现于较厚干土层（大于10 cm），作物出现大面积枯死；多条河流出现断流，水资源严重不足，对生产、生活造成严重影响

Table 6 The classification of drought in CDI

等级	分类条件
三级警告	SPI₃<-1或SPI₁<-2
二级警告	SMA<-1且（SPI₃<-1或SPI₁<-2）
一级警告	$?$ FAPAR<-1且（SPI₃<-1或SPI₁<-2）
部分恢复	（ $?$ FAPAR<-1且（SPI₃_m_-1<-1且SPI₃>-1））或（?FAPAR<-1且（SPI₁_m_-1<-2且SPI₁>-2））
完全恢复	（SPI₃_m_-1<-1且SPI₃>-1）或（SPI₁_m_-1<-2且SPI₁>-2）

Table 6 The classification of drought in CDI

等级	分类条件
三级警告	SPI₃<-1或SPI₁<-2
二级警告	SMA<-1且（SPI₃<-1或SPI₁<-2）
一级警告	$?$ FAPAR<-1且（SPI₃<-1或SPI₁<-2）
部分恢复	（ $?$ FAPAR<-1且（SPI₃_m_-1<-1且SPI₃>-1））或（?FAPAR<-1且（SPI₁_m_-1<-2且SPI₁>-2））
完全恢复	（SPI₃_m_-1<-1且SPI₃>-1）或（SPI₁_m_-1<-2且SPI₁>-2）

Table 7 The classification of drought in ASIS

干旱等级	wVHI
无旱	wVHI≥42
轻微	38≤wVHI<42
中等	35≤wVHI<48
严重	25≤wVHI<35
极端	wVHI<25

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Research progress and perspective for operationalization of agricultural drought monitoring

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