Agric Water Manag丨利用多瑙河流域多种遥感指数建立玉米产量损失-干旱复合事件的copula模型

论文内容

研究背景：

日益加剧的全球气候变化正成为干旱的主要驱动因素之一，因为它加速了全球水循环，使得湿润地区更加湿润，干燥地区更加干燥。干旱已经威胁到数百万人的粮食安全和生计。毫无疑问，更详细地了解干旱管理是实现减缓作物生产中的气候变化;实施碳中和（净零碳）和气候中和（净零排放）;高效养分管理（NPK净利用）和精准农业的新战略;实施绿色交易的关键一步。玉米被认为是欧洲的大宗商品和主食，在全球玉米出口中占有最大的市场份额。2022年的极端干旱导致欧洲玉米供应短缺。干旱影响了多瑙河流域的农业系统，并引发了农产品和服务的潜在风险。在过去的几十年中，已经观察到气象参数的一些变化，例如，年平均温度的增加、降水量的总体下降趋势和干旱次数的增加，在过去几十年中多瑙河流域上气象干旱现象的频率和强度增加。监测干旱引起的植被和作物压力状况的最广泛使用的方法之一是基于遥感指数。增强型植被指数（EVI 2）是一种常用的遥感指标，具有跟踪作物生长和绿色生物量演变的能力。作物健康的另一个有效指标是蒸发应力指数（ESI），该指数可用于作物产量预测、在干旱引起的植被压力的评估或警告干旱加剧的风险。相对水分有效性（AWR）指标可以解释土壤水分对蒸散限制的增加。

研究内容：

为了了解干旱-产量损失的耦合机制,对278个地区的耕地使用了高空间分辨率的玉米产量数据集和多个遥感指数的时间序列。本研究的主要目的是确定哪些地区对蒸散率和土壤水分的变化作出反应，在哪个时期和多少玉米产量受到影响。对时间序列的两波段增强植被指数（EVI2），蒸发应力指数（ESI），和相对水分可用性（AWR）进行了计算。在这项研究中，使用Copula方法，耦合植被，蒸散和土壤水分的状态，以确定地区的玉米产量损失-干旱复合事件风险评估。使用四变量C-vine Copula的角度建模产量损失。为了评估多少玉米产量可以受到干旱胁迫的限制，提供了8个复合模式的双变量连锁强度的每周动态。

结果表明：罗马尼亚、保加利亚、斯洛伐克、波斯尼亚和黑塞哥维那出现干旱产量损失特征的可能性最大（每2.50-2.86年一次）。土壤水分的有效性是解释产量高度变异的关键指标之一。联合累积分布函数（FCROP，ESI，AWR 40，AWR 100）表明，短期蒸发应力指数将是对在玉米生产力主要受到温暖和干燥天气的影响的农产区内的玉米产量估计是最有益。这些影响的结合可能导致短期的复合炎热和干旱极端天气，其特点是发病迅速，强度严重，对作物生产造成破坏性影响。

研究结论：

本研究探讨了Copula函数在多变量（磅事件）玉米产量损失风险评估中的应用潜力。选定的多层遥感指数的空间演变的输出证实，多瑙河流域的国家在叶片生长的旺盛期和吐丝期表现出相对较高的水平的空间一致性和短期干旱胁迫发生。高限水减少籽粒数和限制籽粒灌浆对整个多瑙河流域玉米产量下降的负面影响最大。然后，这些预测的状态可以单独使用或与基于过程的预测结合使用，以驱动基于过程的作物和产量模型。将模型预测与观测结果相结合的方法可以改善预测的植被和产量异常。在多瑙河国家，干旱年份的特点是产量损失大，ESI 4 ≤-1.5和AWR 40 ≤ 35%，ESI 12 ≤-2.5和AWR 100 ≤ 45%。这相当于玉米的产量损失超过45%。在未来的研究中，建议增加更多的预测变量，以提高干旱产量损失评估模型的预测能力。

转自：“农科学术圈”微信公众号

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