耦合遥感与作物生长模型的农业干旱预警研究

Drought is one of the most serious natural disasters, which has a far-reaching impact on global agricultural production and ecological environment. Agricultural drought is a slow and complex process. Current studies on agricultural drought mainly focus on monitoring and evaluation after drought disaster happened, which has a certain lag. Losses induced by drought could be decrease if early water stress before substantial disruption happens to crops could be detected. In this study, we intend to do research on agricultural early warning and try to present effective solution. Based on the high sensibility of sun induced chlorophyll fluorescence on crop growth, the present study aims to make an early diagnosis on agricultural drought by exploring the quantitative model between observed fluorescence and water stress at field level. Furthermore, based on multi-source satellite and crop growth model, quantitative retrieval, data fusion and assimilation, and computer simulation method were implemented to develop an agricultural drought early warming model. The model can achieve effective agricultural drought early warning by identifying the key factors affecting the process of drought development, exploring the mechanism of action of various influencing factors, and predicting the development trend of key indicators.

干旱是最严重的自然灾害之一，对全球农业生产和生态环境产生了深远的影响。农业干旱是一个缓慢发展的复杂过程，目前的研究主要集中在灾害发生后的监测与评估，有一定的滞后性。如果在干旱发展初期，作物机体产生实质性破坏之前能够及时预警，可以有效减少损失，对防御干旱有非常重要的意义。本项目将对农业干旱过程模拟及其关键因子识别、耦合遥感与作物生长模型的干旱预警模型构建这两个科学问题开展深入研究，提出有效的解决方案。充分发挥日光诱导叶绿素荧光对作物生长状态的敏感性，通过田间观测实验构建荧光与作物水分胁迫之间的定量表征关系模型，对干旱进行早期诊断。耦合多源遥感数据与作物生长模型，采用遥感定量反演、数据融合与同化、计算机模拟等技术手段，构建农业干旱综合预警模型，模拟干旱发生发展过程，确定影响干旱发展进程的关键因子，探讨各影响因子的作用机制，预测关键指标的发展趋势，评估作物的可耐旱时间，实现农业干旱的有效预警。

干旱对全球粮食安全和农业生态影响深远，被认为是最严重的自然灾害之一。有效预警干旱，监测旱情发展动态，评估灾害发生风险，降低作物折损，对保障粮食安全有非常重要的意义。本项目通过设计田间水分胁迫观测试验，收集影响作物水分变化的关键因子，探寻作物水分胁迫作用机制，摸清水分胁迫对作物生长过程的影响。通过遥感技术和作物模型耦合，准确预测大区域尺度旱情状况，揭示作物水胁迫响应机制，估算旱情下作物产量，为保障粮食安全提供决策支持，促进农业智能化、信息化发展。作物模型对于监测作物水胁迫条件下的生长过程是强有力的工具，但面对非均质的地表状况以及模型输入参数获取难的问题，区域大范围的干旱监测应用中有所限制。引入大尺度、多时相的遥感反演信息，在区域尺度上对作物模型所需要的敏感参数和初始条件重新估计，使作物模型在区域模拟上发挥优势。荧光遥感是近年来预警干旱的新途径、新方法，充分发挥日光诱导叶绿素荧光对作物生长状态的敏感性，构建荧光与作物水分胁迫之间的关系，是厘清干旱发展过程的重要手段。本项目耦合多源遥感数据与作物生长模型，采用数据融合与同化、计算机模拟、荧光遥感反演等技术手段，构建农业干旱综合预警模型，模拟干旱发生发展过程。同时，确定影响干旱发展进程的关键因子，探讨各因子间的作用机制，预测关键指标的发展趋势，评估作物的可耐旱时间，为开拓新思路积累宝贵工作经验，解决农业干旱预警的卡脖子问题，具有重要现实意义。

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