基于MODIS數(shù)據(jù)的河北省冬小麥長勢及干熱風(fēng)災(zāi)害遙感分析

魏渠成，劉淇淇，石茗化，李雪杉

(廊坊市氣象局，河北 廊坊 065000)

0 引言

冬小麥作為河北省主要夏收糧食，2018年播種面積占全省夏收糧食播種面積的98.83%，占全省糧食作物播種面積的36.05%，占全省農(nóng)作物總播種面積的28.76%。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度依靠氣候條件，對氣候變化較為敏感。冬小麥從播種到收獲，不同的生育期階段對不同的氣象條件需求有較為明顯的差異，且一定程度上存在滯后性。田間調(diào)查是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)長勢監(jiān)測的方法，它可以在小范圍反映田間實(shí)際情況，但農(nóng)業(yè)種植一般面積較大，且地形地貌氣候特征存在較大差異，傳統(tǒng)方法不能準(zhǔn)確反映作物整體狀況[1]。遙感數(shù)據(jù)具有覆蓋面廣、探測周期短、歷史資料豐富、免費(fèi)獲取等優(yōu)勢，可以快速準(zhǔn)確地獲取植被生長狀況，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供依據(jù)。歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)是反應(yīng)作物物候特征的重要指標(biāo)之一，可以用來監(jiān)測作物長勢及動(dòng)態(tài)變化[2]。劉新杰等[3]利用長時(shí)間序列數(shù)據(jù)定量遙感研究冬小麥長勢監(jiān)測與估產(chǎn)。陸洲等[4]利用遙感影像植被指數(shù)變化量對冬小麥進(jìn)行長勢動(dòng)態(tài)監(jiān)測。上述研究表明，將NDVI作為反演作物各生育期的指標(biāo)，進(jìn)行作物長勢監(jiān)測的技術(shù)和方法是可行的。

干熱風(fēng)是影響我國小麥產(chǎn)量的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一，一般年份會(huì)造成減產(chǎn)5%～10%，嚴(yán)重年份減產(chǎn)20%～30%[5-12]。干熱風(fēng)會(huì)降低冬小麥功能葉綠素含量、導(dǎo)致葉片蛋白質(zhì)破壞、使細(xì)胞膜系統(tǒng)受損等，同時(shí)導(dǎo)致作物蒸騰失水、光合速率降低、根系活力減弱等，這一系列危害改變了冬小麥的生理過程和生理狀態(tài)，而葉綠素含量、水分含量、細(xì)胞結(jié)構(gòu)等作物生理改變體現(xiàn)為光譜上的差異，這是遙感技術(shù)用于干熱風(fēng)災(zāi)害監(jiān)測評估的理論基礎(chǔ)[10]。各地干熱風(fēng)氣象指標(biāo)大體相近，略有不同，該指標(biāo)為氣象臨界指標(biāo)，據(jù)此可監(jiān)測干熱風(fēng)發(fā)生與否，或?qū)⒏蔁犸L(fēng)分為輕度干熱風(fēng)和重度干熱風(fēng)。但該指標(biāo)基本以氣象臺站為單元進(jìn)行插值，由于氣象臺站分布離散，插值結(jié)果存在較大不確定性，且其并非農(nóng)學(xué)指標(biāo)，沒有反映小麥長勢與土壤濕度狀況，沒有完全體現(xiàn)干熱風(fēng)對小麥生長發(fā)育過程造成的影響與危害[13]。國內(nèi)干熱風(fēng)危害研究中應(yīng)用遙感方法的例子較少，對干熱風(fēng)危害的地面光譜特征分析以劉靜等[14]利用便攜式光譜儀建立高光譜植被指數(shù)，并模擬MODIS通道建立植被指數(shù)判別干熱風(fēng)影響程度為代表，該研究表明利用EOS MODIS模擬數(shù)據(jù)可以分辨出大面積冬小麥干熱風(fēng)災(zāi)害程度。國外類似研究主要包括熱浪、大氣濕度對作物的影響，以及高溫、干旱及其復(fù)合脅迫研究[10]。

本文通過MODIS數(shù)據(jù)對河北省冬小麥整個(gè)生育期進(jìn)行監(jiān)測，并對一次高溫低濕型干熱風(fēng)進(jìn)行詳細(xì)對比分析，探討如何大范圍快速獲取干熱風(fēng)易發(fā)期小麥長勢狀況，利用衛(wèi)星遙感手段監(jiān)測評估大面積干熱風(fēng)災(zāi)害對冬小麥影響，以期為河北省冬小麥防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)參考。

1 資料和方法

1.1 氣象臺站干熱風(fēng)資料

在冬小麥生育期內(nèi)，河北省干熱風(fēng)多發(fā)于每年5月中旬至6月中旬。根據(jù)中國氣象局發(fā)布的黃淮海冬麥區(qū)高溫低濕型干熱風(fēng)等級指標(biāo)(表1)，河北省152個(gè)氣象臺站中共計(jì)128個(gè)臺站監(jiān)測到不同程度的干熱風(fēng)[15]。

表1 黃淮海冬麥區(qū)高溫低濕型干熱風(fēng)等級指標(biāo)Tab.1 Grade index of high temperature and low humidity dry hot air in Huang-Huai-Hai winter wheat area

1.2 遙感數(shù)據(jù)源

本研究所用遙感數(shù)據(jù)為來源于地理數(shù)據(jù)空間云(http：//www.gscloud.cn/)的MODIS中國合成產(chǎn)品。

MODND1D是使用TERRA星中國500 m NDVI的每天產(chǎn)品數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是由MOD09GA經(jīng)過拼接、切割、投影轉(zhuǎn)換、單位換算等過程加工而成。本研究所用MODND1D影像數(shù)據(jù)時(shí)相為2018年10月7日—2019年5月30日，對應(yīng)河北省冬小麥生育期內(nèi)共11個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)。

1.3 植被指數(shù)

本文以NDVI作為干熱風(fēng)災(zāi)害研究的遙感指標(biāo)，如式(1)所示。NDVI是最常用的植被指數(shù)，能夠消除大部分與儀器定標(biāo)、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關(guān)的輻照度變化，可有效增強(qiáng)對植被的響應(yīng)能力，可用來檢測植被的生長狀態(tài)和植被覆蓋度等。NDVI也能較好地反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等[10]。

(1)

式中ρnir——近紅外波段的反射值

ρred——紅光波段的反射值

2 結(jié)果與分析

根據(jù)黃淮海冬麥區(qū)高溫低濕型干熱風(fēng)等級指標(biāo)判定冬小麥干熱風(fēng)易發(fā)期(5月中旬至6月中旬)河北省干熱風(fēng)發(fā)生的次數(shù)和空間分布情況，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，河北省152個(gè)站點(diǎn)中有125個(gè)站點(diǎn)發(fā)生1次以上輕度干熱風(fēng)，100個(gè)站點(diǎn)發(fā)生2次以上輕度干熱風(fēng)，71個(gè)站點(diǎn)發(fā)生3次以上輕度干熱風(fēng)；94個(gè)站點(diǎn)發(fā)生1次以上重度干熱風(fēng)，53個(gè)站點(diǎn)發(fā)生2次以上重度干熱風(fēng)，32個(gè)站點(diǎn)發(fā)生3次重度干熱風(fēng)。2019年河北省冬小麥干熱風(fēng)易發(fā)期共發(fā)生輕度干熱風(fēng)415次，重度干熱風(fēng)209次。

表2 2019年河北省輕度干熱風(fēng)和重度干熱風(fēng)發(fā)生次數(shù)Tab.2 Occurrence times of mild dry hot wind and severe dry hot wind in Hebei Province in 2019

使用Arcgis軟件對2019年5月22日河北省的一次大面積冬小麥干熱風(fēng)過程進(jìn)行分析，利用反距離權(quán)重法對河北省152個(gè)氣象站點(diǎn)的日最高氣溫、14時(shí)相對濕度、14時(shí)風(fēng)速進(jìn)行插值，并做疊加分析，得到此次河北省干熱風(fēng)發(fā)生情況空間分布圖(圖1)。2019年5月22日河北省發(fā)生干熱風(fēng)區(qū)域主要分布于河北省的中南部，大部分地區(qū)主要以輕度干熱風(fēng)災(zāi)害為主，重度干熱風(fēng)災(zāi)害主要位于廊坊南部、滄州北部、保定西南部、石家莊西部、邢臺西部、邯鄲西部和衡水大部分地區(qū)。

圖1 河北省干熱風(fēng)發(fā)生情況空間分布Fig.1 Spatial distribution of dry hot wind in Hebei Province

查詢河北省統(tǒng)計(jì)局2019年發(fā)布《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》中各市冬小麥播種面積(表3)，可以看出河北省冬小麥種植區(qū)域主要分布在河北省中南部地區(qū)。結(jié)合河北省干熱風(fēng)區(qū)域空間分布圖來看，河北省冬小麥種植區(qū)域與發(fā)生干熱風(fēng)區(qū)域分布高度一致，主要以輕度干熱風(fēng)為主。

表3 2018年河北省各市冬小麥播種情況Tab.3 Winter wheat sowing in cities of Hebei Province in 2018

本文根據(jù)冬小麥生育期時(shí)間(表4)選擇對應(yīng)的11幅遙感影像，選取石家莊市、滄州市、廊坊市和保定市不同程度干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域中冬小麥種植區(qū)NDVI指標(biāo)變化特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分析研究(圖2～6)[13]。

表4 冬小麥不同生育期時(shí)間Tab.4 Growth period schedule of winter wheat

從河北省不同干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域冬小麥種植區(qū)NDVI變化(圖2)可以看出，干熱風(fēng)災(zāi)害發(fā)生前各種植區(qū)NDVI變化趨勢基本一致。冬小麥從出苗期到分蘗期，隨著小麥的生長，NDVI逐步上升；分蘗期到越冬期NDVI隨著小麥過冬開始逐步下降；隨著溫度緩慢升高，冬小麥生長迅速，葉面積逐漸增大，到越冬期末NDVI逐漸升高；越冬末期到拔節(jié)期NDVI開始平穩(wěn)增長，拔節(jié)期到抽穗期NDVI快速升高，升高速率要明顯高于越冬末期到拔節(jié)期增長速率；抽穗期到灌漿期NDVI趨于平穩(wěn)，此時(shí)葉面積和綠色生物量達(dá)到最大，隨著冬小麥開始抽穗開花，麥穗的占比增加，對光譜貢獻(xiàn)增加，NDVI略有下降。

圖2 河北省不同干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域冬小麥種植區(qū)NDVI變化Fig.2 Changes of NDVI in winter wheat planting areas in different dry and hot wind disaster areas of Hebei Province

植被開始生長，NDVI指數(shù)會(huì)相應(yīng)地發(fā)生變化，研究分析NDVI變化趨勢，最大值最小值出現(xiàn)的時(shí)間與冬小麥生育期的關(guān)系，可以用來研究確定生育期[16]。根據(jù)河北省各主要冬小麥種植區(qū)NDVI變化(圖3～6)，河北省不同種植區(qū)域冬小麥NDVI變化特征基本保持一致。各地區(qū)因氣候特征存在差異，冬小麥各生育期NDVI有微小差異。在抽穗期，小麥的葉面積達(dá)到最大，相對應(yīng)的NDVI也會(huì)達(dá)到冬小麥生育期內(nèi)頂峰，滄州地區(qū)和保定地區(qū)抽穗期要比別的地區(qū)晚一周左右。

圖3 石家莊地區(qū)不同干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域冬小麥種植區(qū)NDVI變化Fig.3 Changes of NDVI in winter wheat planting areas in different dry hot wind disaster areas in Shijiazhuang

圖4 滄州地區(qū)不同干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域冬小麥種植區(qū)NDVI變化Fig.4 Changes of NDVI in winter wheat planting areas in different dry hot wind disaster areas in Cangzhou

圖5 廊坊地區(qū)不同干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域冬小麥種植區(qū)NDVI變化Fig.5 Changes of NDVI in winter wheat planting areas in different dry hot wind disaster areas in Langfang

圖6 保定地區(qū)不同干熱風(fēng)災(zāi)害區(qū)域冬小麥種植區(qū)NDVI變化Fig.6 Changes of NDVI in winter wheat planting areas in different dry hot wind disaster areas in Baoding

3 結(jié)論

通過NDVI對冬小麥長勢進(jìn)行監(jiān)測，結(jié)果顯示NDVI可以較好地反映冬小麥長勢，并對干熱風(fēng)災(zāi)害具有較好的敏感性。通過對冬小麥全生育期進(jìn)行遙感監(jiān)測可以更好了解冬小麥整體長勢情況，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)對不同區(qū)域冬小麥種植區(qū)域?qū)Ω蔁犸L(fēng)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測評估。

利用氣象臺站數(shù)據(jù)結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對河北省一次干熱風(fēng)災(zāi)害過程進(jìn)行監(jiān)測，研究結(jié)果顯示2010年河北省干熱風(fēng)災(zāi)害主要分布于河北省中南部，與河北省冬小麥種植區(qū)域高度重合，嚴(yán)重影響河北省冬小麥產(chǎn)量，NDVI指數(shù)變化可以較好地反映干熱風(fēng)對冬小麥種植區(qū)域的影響，干熱風(fēng)發(fā)生時(shí)NDVI指數(shù)出現(xiàn)明顯的下降趨勢，其下降幅度隨干熱風(fēng)災(zāi)害程度加重而增大。

未來在實(shí)際應(yīng)用中可以對河北省冬小麥重點(diǎn)種植區(qū)域通過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析冬小麥種植區(qū)NDVI的變化，并結(jié)合氣象資料和氣象預(yù)報(bào)為廣大農(nóng)戶繼續(xù)更深入的服務(wù)，為防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。