本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測，具體涉及一種協(xié)調(diào)根區(qū)供水和作物需水的干旱指數(shù)構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、農(nóng)業(yè)干旱是指由于長期無雨或少雨導致土壤缺水、空氣干燥，致使作物缺水，影響正常生長發(fā)育而減產(chǎn)的農(nóng)業(yè)氣象災害。近年的前沿熱點研究已進入揭示氣象、農(nóng)業(yè)等不同干旱類型之間的時空傳播過程及復雜交互作用機理階段，蘊含了基于土壤-植被-大氣連續(xù)體(spac)物理過程，并趨向形成氣-土、土-根、冠層-大氣等多界面過程精準智能調(diào)控技術(shù)。然而，目前常用的氣象干旱監(jiān)測識別指標如標準化降水指數(shù)(spi)、標準加權(quán)降水指數(shù)(swap)、標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(spei)、綜合氣象干旱指數(shù)(ci)等，主要以大氣降水及蒸散發(fā)等要素來反映，并且是以多年平均作為無旱參考值來計算的干旱程度。該程度與區(qū)域遭受氣象干旱影響的生態(tài)系統(tǒng)(如作物)實際供水及需水情況均不對應(yīng)，由此導致氣象-農(nóng)業(yè)干旱傳播過程研究中產(chǎn)生了大量不匹配現(xiàn)象，已有的眾多研究鮮有討論這個問題。此外，目前農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測常用的有土壤水分類指標(如smci)和冠層長勢類指標(如tvdi)，但土壤水分并不能直接反映植被(作物)受旱脅迫下的需水及實際耗水情況，也即無法直接反映作物根系的干旱程度；而冠層長勢又對植被(作物)根系水分虧缺脅迫存在滯后響應(yīng)、生態(tài)反饋及生理調(diào)節(jié)等，亦不能全面反映氣象-農(nóng)業(yè)干旱的傳播過程機理。因此，針對當前干旱復雜系統(tǒng)演化過程及其傳播機理研究的逐步深入，亟待構(gòu)建能綜合反映區(qū)域植被(作物)實際供水(supply)、適宜需水(demand)及二者耦合作用的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)，以其能支撐和解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提出了一種協(xié)調(diào)根區(qū)供水和作物需水的干旱指數(shù)構(gòu)建方法，旨在于結(jié)合不同作物根區(qū)情況和全生育期逐日需水量計算得到的作物供水和需水的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)(adihwsd)，能夠準確地反映區(qū)域作物全生育期的逐日生長過程所遭受的水分脅迫的真實情況，以解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)不能精確識別不同作物干旱的問題，從而實現(xiàn)精細化農(nóng)業(yè)管理、優(yōu)化水資源配置，保障作物健康生長。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的具體方案如下：

3、協(xié)調(diào)根區(qū)供水和作物需水的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)構(gòu)建方法，包括如下步驟：

4、步驟1，構(gòu)建研究區(qū)hydrus-1d水分運移模型，計算研究區(qū)作物田間逐日土壤含水量；

5、步驟2，根據(jù)不同作物特征，結(jié)合地區(qū)及氣象因素，確定作物不同生育期根系發(fā)育情況，對其線性插值得到作物逐日根系發(fā)育水平，根據(jù)作物逐日根系發(fā)育水平及田間特征，界定作物根區(qū)大??；

6、步驟3，計算作物土壤田間持水量、凋萎含水量和土壤有效含水量，結(jié)合步驟2的作物根區(qū)大小計算作物逐日根區(qū)供水能力；

7、步驟4，基于作物的根系分布特征與吸水特征，構(gòu)建研究區(qū)作物根系吸水模型，模擬得到研究區(qū)作物根系逐日吸水量與步驟1所述的研究區(qū)作物田間逐日土壤含水量計算得研究區(qū)作物根系吸水效率，并結(jié)合步驟3所述的作物逐日根區(qū)供水能力，計算研究區(qū)作物根區(qū)逐日供水量；

8、步驟5，計算研究區(qū)作物全生育期逐日最佳需水量；

9、步驟6，計算步驟4的研究區(qū)作物根區(qū)供水量和步驟5的研究區(qū)作物全生育期逐日最佳需水量的差值，構(gòu)建不同時間尺度的累積水分盈虧序列，并對累積水分盈虧序列進行正態(tài)化處理，得到累積概率，將累積概率轉(zhuǎn)化為標準化變量，計算根區(qū)供水和作物需水的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)，并對該農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)進行閾值劃分。

10、進一步地，步驟1所述計算研究區(qū)作物田間逐日土壤含水量的方法，包括如下步驟：

11、步驟11，收集包括研究區(qū)的土壤物理性質(zhì)、氣象數(shù)據(jù)、植被情況、初始和邊界條件的數(shù)據(jù)，并進行采樣處理得到相同分辨率的數(shù)據(jù)；

12、步驟12，根據(jù)步驟11的數(shù)據(jù)創(chuàng)建hydrus-1d水分運移模型，輸入土壤的水分保持曲線、滲透性參數(shù)、氣象數(shù)據(jù)和邊界條件，并定義土壤的層次結(jié)構(gòu)；

13、步驟13，模型起轉(zhuǎn)：設(shè)定模擬的起始時間、結(jié)束時間、時間步長和空間離散化精度，設(shè)定模型的初始水分條件，選取某年的邊界條件作為輸入，進行多年重復模擬，計算其土壤含水量差值，當含水量差值歸零時即認為該點達到了平衡狀態(tài)；

14、步驟14，模擬結(jié)果輸出，得到研究區(qū)的作物田間各格點的土壤逐日含水量數(shù)據(jù)，將模擬結(jié)果導出為圖形或數(shù)據(jù)文件。

15、進一步地，步驟3所述作物土壤田間持水量與凋萎含水量分別采用hwsd土壤質(zhì)地數(shù)據(jù)與經(jīng)驗公式計算，所述作物土壤田間持水量的計算公式如下：

16、θfld＝θs(ψfldψs)-1/b；

17、所述凋萎含水量的計算公式如下：

18、θwlt＝θs(ψwltψs)-1/b；

19、式中，θs為飽和含水量；θfld為作物土壤田間持水量；θwlt為凋萎含水量；ψs、ψfld、ψwlt分別為飽和基質(zhì)勢、田間持水量基質(zhì)勢、凋萎含水量基質(zhì)勢；b為campbell土壤水分特征曲線的斜率；

20、所述土壤有效含水量的計算公式如下：

21、當θi＞θfld時，θe＝θfld-θwlt；

22、當θi＜θwlt時，θe取0；

23、當θfld＞θi＞θwlt時，θe＝θi-θwlt；

24、式中，θe為土壤有效含水量。

25、進一步地，步驟3所述作物逐日根區(qū)供水能力的計算公式如下：

26、sr＝vrz×θe

27、式中，sr為作物根區(qū)供水能力；vrz為作物根區(qū)大??；θe為土壤有效含水量；當θi＞θfld時，θe＝θfld-θwlt；當θi＜θwlt時，θe取0；當θfld＞θi＞θwlt時，θe＝θi-θwlt。

28、進一步地，步驟4所述研究區(qū)作物根系吸水效率的計算公式如下：

29、

30、式中，η為研究區(qū)作物根系吸水效率，n為研究區(qū)作物根系吸水量；

31、所述研究區(qū)作物根區(qū)逐日吸水量的計算公式如下：

32、rzms＝sr×η

33、式中，rzms(root?zone?moisture?supply)為研究區(qū)作物根區(qū)逐日土壤供水量。

34、進一步地，步驟5所述計算研究區(qū)作物全生育期最佳需水量的公式如下：

35、cwd＝etc

36、式中，cwd表示研究區(qū)作物生育期最佳需水量；etc為標準條件下作物蒸騰量。

37、進一步地，步驟6中所述計算步驟4的研究區(qū)作物根區(qū)有效供水量和步驟5的研究區(qū)作物全生育期最佳需水量的差值的公式如下：

38、di＝rzmsi-cwdi

39、式中，rzms和cwd分別為根區(qū)土壤供水量及作物需水量；

40、所述構(gòu)建不同時間尺度的累積水分盈虧序列的公式如下：

41、

42、式中：k為時間尺度；n和i表示某幾天；為時間尺度為k時，第n天根區(qū)土壤供水量與作物需水量的差值；

43、所述對累積水分盈虧序列進行正態(tài)化處理采用log-logistic概率分布函數(shù)，其函數(shù)如下：

44、

45、式中，f(x)為累積水分盈虧序列；x＝di；α為尺度參數(shù)；β為形狀參數(shù)；γ為位置參數(shù)。三個參數(shù)分別由下式計算得：

46、

47、γ＝ω0-αγ(1+1β)γ(1-1β)

48、式中，γ(β)是關(guān)于β的gamma函數(shù)；ω0、ω1、ω2為原始數(shù)據(jù)di的概率加權(quán)矩。

49、所述累積概率的表達式如下：

50、

51、式中，f(x)為累積概率；

52、所述構(gòu)建根區(qū)供水和作物需水的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)的公式如下：

53、令p＝1-f(x)，當p≤0.5時：

54、

55、

56、當p＞0.5時：

57、

58、其中，常數(shù)c0、c1、c2、d1、d2、d3分別為：2.515517、0.802853、0.010328、1.432788、0.189269、0.001308；adihwsd為根區(qū)供水和作物需水的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)；ω為概率加權(quán)矩。

59、進一步地，步驟6所述對該農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)進行閾值劃分，包括如下步驟：

60、步驟61，計算累積頻率，對計算得到的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)值進行排序，從最小到最大，然后計算每個值的累積頻率；累積頻率通常表示為從0到1的值，其中0表示數(shù)據(jù)集中的最小值，1表示最大值；

61、步驟62，確定累積頻率閾值，選擇特定的累積頻率作為干旱的分類閾值；

62、步驟63，映射到農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)值，將選定的累積頻率閾值轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)值，通過查看農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)值的分布，找到累積頻率對應(yīng)的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)值。

63、本發(fā)明的優(yōu)點

64、本發(fā)明協(xié)調(diào)根區(qū)供水和作物需水的干旱指數(shù)構(gòu)建方法能夠準確地反映區(qū)域作物全生育期的逐日生長過程所遭受的水分脅迫的真實情況，經(jīng)過與swap、spei、smci等氣象、農(nóng)業(yè)干旱等干旱指數(shù)的對比，并結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H作物歷年干旱情況的調(diào)查分析，本發(fā)明方法計算得到的作物供水和需水的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)與實際作物受旱情況及其時序變化過程更為吻合，具有良好的應(yīng)用潛力和科學價值，解決了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)不能精確識別不同作物干旱的問題，并實現(xiàn)精細化農(nóng)業(yè)管理、優(yōu)化水資源配置，保障作物健康生長，且該adihwsd對于區(qū)域干旱系統(tǒng)演化、干旱傳播、農(nóng)業(yè)旱災風險預測預警及智慧調(diào)控、農(nóng)業(yè)灌溉制度優(yōu)化及智慧管理等均具有重要科學意義和實踐價值。