当前位置:首页 期刊杂志

海南岛农业干旱综合监测业务化运行研究

时间:2024-05-21

李海亮+方纪华+田光辉+罗红霞

摘要:基于MODIS数据、地面观测数据,以海南岛农业干旱监测综合模型为工具开展海南岛农业干旱综合监测研究,完成了基于WebGIS的海南省农业干旱监测系统的设计与开发。通过WebGIS系统及时发布旱情信息,用户通过计算机终端网页浏览器可以对海南岛实时的干旱情况进行交互式的查询和检索,实现了海南岛农业干旱综合监测的业务化运行。并应用海南省农业干旱监测系统进行了干旱监测、旱情区域分析等业务化运行示范。该研究结果可为区域农业干旱综合监测业务化运行提供参考依据。

关键词:MODIS;农业干旱;监测系统;业务化运行;海南岛

中图分类号: S127 文献标志码: A 文章编号:1002-1302(2017)18-0211-03

收稿日期:2016-06-29

基金项目:国家星火计划项目(编号:2014GA800006);海南省重大科技项目(编号:ZDZX2013018)。

作者简介:李海亮(1977—),男,湖南邵阳人,硕士,副研究员,主要从事热带农业遥感与数字研究。Email:fondgis@163.com。 农业干旱是一种复杂的现象,农业干旱监测面临着较大的困难。遥感技术的发展为农业干旱的监测提供了新的机遇,但遥感监测的信息是时间点上作物反映出来的特征,未考虑作物生长机理及生长环境影响的时间效应。因此,更合理的农业干旱监测方法应该基于遥感信息和地面观测数据,把作物生长机理与环境信息结合起来,加强作物形态指标与土壤湿度指标的结合。现有研究已经提出了许多农业干旱的監测方法,这些方法大多数能够对农业干旱进行有效的监测[1-4]。而建立监测旱情的业务运行系统,可将旱情实时监测或评估的结果,迅速、及时、有效地上报有关单位和部门,为各级领导决策提供依据;从而达到及时采取各种防范措施,将旱情造成的损失降至最低点的目的。因此,基于遥感信息与地面观测数据的农业干旱综合监测及业务化运行将是农业干旱监测研究的一个重要发展方向[5-7]。在分析海南岛干旱发生规律的基础上建立一套相对精准、计算简便、数据容易获取、重复周期短、适合长期业务化运行的海南岛农业干旱监测系统,快速高效地进行农业干旱监测,为科学抗旱救灾、调整农业结构和农事活动提供决策依据,对海南省农业发展具有重要的现实意义。本研究利用海南岛农业干旱监测综合模型开展农业干旱监测研究,设计并实现WebGIS系统,用户通过计算机终端的网页浏览器可以对海南岛实时干旱情况进行交互式的查询和检索,探索农业干旱监测系统的旬报业务化运行。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区域

海南岛是我国仅次于台湾岛的第二大岛,总面积约3.39万km2,地处18°10′~20°10′N、108°37′~111°03′E之间,位于热带北缘。海南岛夏无酷热,冬无严寒,气温年较差小,全年气温高,年平均气温22~26 ℃,终年无霜雪。全岛中部山区气温较低,西南部较高。年平均降水量为1 639 mm,降水时空差异大,东湿西干。海南岛属热带季风海洋性气候,干雨季分明。受台风及降雨时空分布不均的影响,全岛旱涝灾害频繁,旱患尤为突出。海南岛干旱对工农业生产和人民生活影响都很大,不仅限制了热带资源的充分利用,而且影响热带作物的生产活动和产量。建国以来海南岛出现较为严重的旱灾共40多次,几乎每年达1次。

1.2数据来源与处理

1.2.1 遥感数据 利用海南省气象科学研究所EOS/MODIS遥感数据接收系统存档的日MODIS原始数据(上午星Terra),通过解包归整、定位定标、1B(HDF)数据的生成、投影变换、几何采样和重采样等预处理工作,以最大值合成法(MVC)逐日合成得到2004年10上旬至2005年1月下旬各旬的归一化植被指数(NDVI),空间分辨率为1 km。而地表温度(LST)数据则来自美国国家航空航天局(NASA)提供的L3级别的MODIS/Terra全球数据产品。首先对空间分辨率为1 km、时间分辨率为1 d的MOD11A1数据运用MRT软件进行拼接、投影转换。剔除质量较差像元,然后以均值法逐日合成得到2004年10上旬至2005年1月下旬各旬的LST数据。利用海南岛边界图完成NDVI数据、LST数据的裁剪和拼接工作,同时剔除NDVI、LST数据的无效值。

1.2.2 气象数据 收集海南省18个气象台站,2004年7月上旬至2005年1月下旬各旬降水量,以及各旬多年平均降水量。将通过以上数据计算得到的综合降水指数(CPI)采用薄板样条函数[8](TPS)插值的方法进行全区域的精确模拟。

1.3 研究方法

1.3.1 农业干旱综合监测模型 为探索提高农业干旱综合监测模型的精度,以中国农业科学院研究小组提出的农业旱情遥感评估模型[7-9]为基础,在遥感指数和气象指数权重指定建模的基础上,提出了实测土壤含水量反演建模的方式。以标准化植被供水指数(VSWIS)和综合降水指数(CPI)作为变量,通过与同步实测土壤含水量的数据融合构建了适合海南岛农业干旱监测的综合模型[10],本研究以该模型为工具进行海南岛的农业干旱监测,其计算公式为:

式中:DI为综合旱情指数,取0~1,其中DI=0表示严重干旱,DI=1表示非常湿润;VSWI为标准化植被供水指数,由MODIS-NDVI和MODIS-LST数据计算得到;CPI为综合降水指数,由旬降水量、旬多年平均降水量及各旬权重计算得到;0.036 198为常数项。

经检验,该模型的均方根误差(RMSE)为4.65%,相对均方根误差(RMSEr)为19.28%,模型具有较高的精度。

1.3.2 农业干旱等级划分 以海南岛农业干旱调研为基础,参考气象干旱等级划分方法、已有研究的综合干旱等级划分方法[10],建立海南岛农业干旱分级标准。将农业干旱程度分为湿润、正常、轻旱、中旱、重旱5个级别(表1)。endprint

1.3.3 农业干旱监测系统 为使整个系统具有较高的运行效率、较强的灵活性、可扩展性及可伸缩性,系统设计在多层模型架构之上,整个系统体系分为表示层、开发应用层、数据管理层(图1)。系统开发采用Windows 2003 Server,IIS 5.0服务器平台,客户端为IE 5.0以上浏览器,开发环境为Visual Studio.NET 2005,.NET FrameWork 2.0,ArcGIS Server 9.3以及ArcGIS Server9.2.DotNet ADF开发包,开发语言采用Visual C#.NET。地图应用服务器基于Internet/Intranet的地图应用服务器,采用标准TCP/IP,HTTP传输协议。

系统在实时数据支持下,实现Web浏览器上的GIS图形与数据的可视化操作,工作人员可以查询到海南岛内不同时段的基础地理信息、旱情信息和历史资料信息。可以进行选定区域特定面积内的各种旱情指数的计算,以图文报表形式反映整个旱情的发展演变过程。系统主要功能有:旱情专题查询、旱情周期监测、旱情预警发布和专题统计查询等。

2 结果与分析

2.1 海南省农业干旱监测系统

海南省农业干旱监测系统的开发环境为Visual Studio.NET 2005,.NET FrameWork 1.1,ArcGIS Server 9.3以及ArcGIS Server.NET ADF开发包,开发语言采用Visual C#.NET。地图应用服务器基于Internet/Intranet的地图应用服务器,采用标准TCP/IP,HTTP传输协议。系统主界面见图2。

2.1.1 旱情专题查询 通过WebGIS页面的操作,可以在地图列表窗口中选择旱情专题图浏览察看页面,该页面为用户提供树形目录,用户可以选择性地察看各时段、各区域的旱情分级和旱情指数。旱情指数包括综合旱情指数(DI)、标准化植被供水指数(VSWIs)、综合降水指数(CPI)。在地图列表窗口中选好需要察看旱情的时段,在地图中点击查询任意位置的旱情信息,查询结果即显示在“查询结果”栏中。

2.1.2 旱情周期监测 以农业干旱监测综合指数为旱情监测基础数据,以EOS/MODIS遥感数据更新周期作为系统监测周期。将更新数据做预处理,并通过模型演算使旱情数据空间可视化表达,最后将其上传至服务器,系统会自动发布更新数据,及时展示旱情关键要素的空间分布格局及变化情况。

2.1.3 旱情预警发布 系统通过模型计算出的农业干旱监测综合指数,对比系统定义好的旱情灾害指标,将旱情进行分级预警,并将预警信息及时发布,详细显示旱情发生区域、旱情灾害等级、未来气候情况等重要灾害信息,为抗灾减灾决策提供科学支持。

2.1.4 专题统计查询 为了满足用户对气候、旱情发展等信息的需要,在系统中设置了区域统计、农业旱情统计、旱情专题图、农业旱情监测报告、气候公报、课题介绍等菜单栏,各菜单以下拉列表的方式链接相应的文档及图片列表。点击文档名及图片名即可打开对应的文档及图片文件,查看相应的资料信息。

2.2 海南岛农业干旱监测业务化运行示范

2.2.1 旱情监测 利用海南省农业干旱监测系统对海南岛2004年10月上旬至2005年1月下旬的农业干旱进行监测,制作干旱专题图及统计曲线图(图3)。从图3可以看出,从时间演变来看,2004年10月上旬起旱情持续加重,至2004年12月上旬达到旱情高峰,2005年1月下旬海南岛旱情依然严重;从空间演变来看,海南岛西部旱情重于东部、北部旱情重于南部、四周旱情重于中部。

2.2.2 旱情区域分析 应用海南省行政区域数据提取2004年10月至2005年1月海南岛内18个行政单元每旬的综合旱情指数,并统计各干旱等级栅格数。旱情最严重段(2004年12月上旬)海南省各行政区域的旱情统计见表2。从表2可以看出,该时段旱情最严重的市县为儋州市,其受灾(重旱、中旱及轻旱)面积为3 155 km2,约占陆地总面积的97%,多为重旱和中旱;旱情最轻的市县为中部的五指山市,其受灾面积为986 km2,约占陆地总面积的85%,多为轻旱和中旱。

3 结论与讨论

本研究基于MODIS数据、地面观测数据,以海南岛农业干旱监测综合模型为工具开展了海南岛农业干旱综合监测研究。通过需求分析、结构设计、模块设计及系统开发,完成了基于WebGIS的海南省农业干旱监测系统的设计与开发,实现了农业干旱监测的业务化运行。通过标准化处理后,旱情监测结果在不同时期具有可比性,可以根据不同级别的旱情分布进行受灾范围统计,评估旱灾损失,为农业部门抗旱减灾工作提供更加直接可用的结果。同时,应用数据批处理技术,在较短的时间内就可完成每一旬的旱情监测分析评价,得到旱情分析以及可能损失评估结果。并通过WebGIS系统及时发布旱情信息,用户通过计算机终端网页浏览器实现了海南省实时干旱情况的交互式查询和检索,并可据此形成干旱评估分析报告,为科学抗旱救灾、调整农业结构和农事活动提供决策依据。

参考文献:

[1]杨绍锷,闫娜娜,吴炳方. 农业干旱遥感监测研究进展[J]. 遥感信息,2010(1):103-109.

[2]莫伟华,王振会,孙 涵,等. 基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究[J]. 南京气象学院学报,2006,29(3):396-401.

[3]盖永芹,李晓兵,李 霞,等. 基于TM与MODIS遥感数据的农业旱情监测——以河北省为例[J]. 自然灾害学报,2008,17(6):91-95.

[4]刘 茜. 基于MODIS数据的黑龙江省农业干旱遥感监测研究[D]. 南京:南京信息工程大学,2011.

[5]李海亮,戴声佩,胡盛红,等. 海南岛农业干旱综合监测研究[J]. 中山大学学报(自然科学版),2012,51(6):126-130.

[6]Wu J J,Zhou L,Liu M,et al. Establishing and assessing the Integrated Surface Drought Index (ISDI) for agricultural drought monitoring in mid-eastern China[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2013,23(8):397-410.

[7]唐 巍,覃志豪,秦晓敏. 农业干旱遥感监测业务化运行方法研究[J]. 遥感信息,2007(2):37-41,插3.

[8]杜國明,贾良文. 薄板样条函数在空间数据插值中的应用[J]. 计算机工程与应用,2009,45(36):238-240.

[9]高懋芳,张虹鸥,秦晓敏,等. 广东省农业旱灾遥感监测[J]. 国土资源遥感,2008(3):94-99,插8.

[10]李海亮,戴声佩,胡盛红,等. 基于空间信息的农业干旱综合监测模型及其应用[J]. 农业工程学报,2012,28(22):181-188.韩彦勇,都兴隆. 水田土壤参数对履带式收获机转向阻力的影响[J]. 江苏农业科学,2017,45(18):214-217.endprint

免责声明

我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自各大过期杂志,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!