蒸发需求干旱指数在辽宁省干旱识别中的应用

刘东明1,2, 纪瑞鹏1,3*, 陈鹏狮2, 张微玮2, 李晶2

LIU Dong-ming1,2, JI Rui-peng1,3*, CHEN Peng-shi2, ZHANG Wei-wei2, LI Jing2

摘要: 蒸发需求干旱指数(EDDI)是从大气蒸发需求(E0)角度出发建立起来的一种多尺度的干旱指标,具有不依赖降水量、适用于各种下垫面类型的特点,具备在不同时间尺度捕捉水胁迫信号的能力。本研究基于1961—2018年辽宁省52个气象站气象观测资料,逐日估算E0,按年、生长季(4—10月)、春季、夏季、秋季、冬季分别计算EDDI,分6个时间尺度识别近58年辽宁省干旱发生的年际变化特征。结果表明: 研究期间,辽宁省EDDI年际变化阶段性明显,多个时间尺度的EDDI呈两个高值集中期。在20世纪60年代,年、生长季、春季、秋季和冬季5个时间尺度的辽宁省平均EDDI高值区相对集中,这一阶段辽宁省发生干旱的年数多、程度重;除冬季外,2014—2018年是其他5个时间尺度的EDDI高值另一个相对集中的时段;1981—1982年,辽宁省的年、生长季、夏季、秋季的EDDI值偏高。1963—1965年(除夏季外)、1972—1973年(生长季、夏季)、1989—1990年(年、生长季、春季、冬季)、1997—1998年(年、生长季、夏季)、2004—2005年(春季、冬季)和2013—2014年(年、生长季、秋季)都发生了干-湿或湿-干逆转事件。1985—1987、1993—1995和2005—2013年,辽宁省存在明显的干旱空窗期。

Abstract: The evaporative demand drought index (EDDI) is a multi-scale drought index developed from the atmospheric evaporation demand (E0). EDDI is independent of precipitation and suitable to different underlying surfaces, which can well capture water stress signals at different time scales. Based on the meteorological observation data at 52 stations in Liaoning Province from 1961 to 2018, we estimated daily E0, calculated EDDI at six time scales (annual, growing season, spring, summer, autumn and winter), and further identified the interannual variability of drought occurrence in Liaoning Province for the past 58 years. The results showed that EDDI had obvious interannual variation, with two high concentration periods in multiple time scales. In the 1960s, when there were many years and serious drought in Liaoning Province, high EDDI values were concentrated at the five time scales (annual, growing season, spring, autumn and winter). 2014-2018 was another relatively concentrated period of EDDI high value at all time scales except winter. In 1981-1982, the values of EDDI were high at the time scales of the annual, growth season, summer and autumn. The periods of 1963-1965 (except summer), 1972-1973 (growth season, summer), 1989-1990 (annual, growth season, spring and winter), 1997-1998 (annual, growth season and summer), 2004-2005 (spring and winter) and 2013-2014 (annual, growth season and autumn) occurred abrupt alternation from dry to wet or from wet to dry. In 1985-1987, 1993-1995 and 2005-2013, Liaoning Province had obvious dry gaps.

刘东明, 纪瑞鹏, 陈鹏狮, 张微玮, 李晶. 蒸发需求干旱指数(EDDI)在辽宁省干旱识别中的应用[J]. 应用生态学报, 2020, 31(10): 3480-3488.

LIU Dong-ming, JI Rui-peng, CHEN Peng-shi, ZHANG Wei-wei, LI Jing. Application of evaporative demand drought index (EDDI) in drought identification of Liaoning Province, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020, 31(10): 3480-3488.

THE END
0.干旱指数有多少种各自的优缺点是什么?干旱指数是反映气候干旱程度的指标,通常定义为年蒸发能力和年降水量的比值,即:r=E0/P 式中r——jvzquC41yy}/3?850eun1jxm13:79@60jvsm
1.干旱范文10篇降水距平百分率(Pa)等于某时段的降水量p,与历年该时段平均降水量的差值再除以历年该时段的平均降水量,其方程为:表1镇赉县玉米生长期干旱等级(%)同理得出干旱指数(DIq)等于某年某时段的实际降水量pq,历年该时段平均降水量的差值再除以历年该时段的平均降水量,其方程为根据权重,得出最终的干旱指数DI,其方程为。玉米jvzquC41yy}/i€~qq0ipo8okc{uv1pfpjct0
2.SPEI指数干旱等级SPEI指数干旱等级 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)指数是一种综合评估干旱严重程度的指标,它结合了降水和潜在蒸发量的数据。该指数通过标准化这两者之间的差异,将干旱划分为不同的级别,通常包括正常、轻微干旱、中度干旱、严重干旱和极度干旱五个等级:jvzquC41ygtlw7hufp4og}4cpu}ft8688zgzt;63
3.一种综合干旱评估的标准化水循环指数方法干旱一般分为四种类型:气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱,通常采用构建干旱指数的方法进行识别和评估。干旱指数可以被分为两类:单要素干旱指数和多要素干旱指数。单要素的干旱指数通常采用与干旱类型关系密切的单一因素构成,例如降水、径流、土壤水分等。多要素干旱指数是指在单要素干旱指数的基础上,添加其他jvzq<84okr4ylrxjw0ipo8jwctmk8:714634:6339<247mvon
4.干旱严重程度指数(DSI)在山东省干旱遥感监测中的适用性选择一个合适的干旱遥感监测指标,对于及时准确评估干旱对农作物生长影响有重要意义。本文综合植被指数和蒸散发指数,构成干旱严重程度的指数(DSI),并定量评价DSI在山东地区干旱监测的适用性,以期为该区干旱遥感动态监测提供科学依据。在定量分析DSI(共11页) jvzquC41ocrm0lsmk0tfv8rcic€jpn4Ctvodnn4\IP_32;5242670qyo
5.DB36/T1618本文件规定了江西省的气象干旱综合指数计算方法。 本文件适用于气象、农业、水文、生态等相关领域的干旱监测和评估工作。气象干旱综合指数等级, Meteorological Drought Comprehensive Index Grade, 提供DB36/T 1618-2022的发布时间、引用、替代关系、发布机构、适用范围jvzquC41yy}/cwyrgfob0lto1uzbpmftf1812@;;3;=60qyon
6.【GeoScienceCafé】张翔:面向干旱监测的多传感器协同方法研究我想既然干旱有这个过程,那么就有必要将其细化到每个阶段,且在每个阶段选取一个最合适的干旱指数来定义它的发展过程。而且现有的指数也很少考虑作物生长过程;第二个方面是我们小组也在做多传感器协同,这也促使我不以单一的变量作为研究对象;第二个问题,在构建指数的时候,因为它是累计干旱指数,所以要将当前的评价结果jvzquC41nkktojwu0ynv0niw0et0kwkq1367588;664ivv
7.清华大学地学系卢麾课题组发文提出新型土壤水干旱指数并评估中南该论文提出了一套基于遥感土壤水数据的干旱监测指标。该指标可以摆脱传统干旱指数依赖长时间历史数据的掣肘,仅利用遥感观测数据即可进行大尺度、高时间分辨率的土壤水干旱状况评估。该指标的提出对于快速监测农业干旱、大范围评估干旱灾害均具有指导意义。 研究首先对比了传统气象干旱监测方法(SPI)和SED干旱监测方法在研究jvzquC41yy}/fnxu0vyjppmwc0kew7hp1ktgq8632:568?=0jvs
8.巴西大豆主产州旱情逐渐缓解干旱指数是一种基于光学与热红外遥感通道的数据,可以监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度,指数值大于0.7即可划分为干旱。 本例研究的巴西6个大豆主产州干旱指数,新年度要高于前一年度,显然结果受南部地区高温干旱影响较大,但是已经低于0.7的分界值。新年度巴西中部地区受降雨影响,土壤湿度较高,基本无干旱情况jvzquC41hktbplj0gcyuoxsg{0ipo8f142832;7344>3:>:8454ivvq
9.标准化降水指数spi的matlab代码matlab版SPEI程序+测试数据,可用于计算SPEI指数的matlab版本,其中附有测试数据,方便学习和查看。 上传者:qq_41934573时间:2021-05-14 基于MATLAB实现气象干旱指数SPI计算 资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 本 MATLAB 程序用于基于 SPI(标准化降水指数)计算气象干旱指数,可实现多站点的计算功能jvzquC41yy}/k}j{g0ipo8wguq{sen4w23712@953/?25A>43
10.精准地衡量区域能源状况,我国成功构建“太阳能干旱”指数据中国气象局,中国气象科学研究院的研究团队成功构建“太阳能干旱”指数,能够更精准地衡量区域能源状况,为碳中和路径下能源安全评估提供了新的度量指标。在衡量区域性能源水平时,不仅需考虑太阳辐射等“供给侧”,也要考虑用电消耗等“需求侧”。供给侧是指可接收的太阳能资源,受云层、污染、温度等的影响。需求侧则指jvzquC41hwte0nfuvouog‚3eqo5b1;5472<33<958:96:B90jvsm
11.python计算气象干旱综合指数MCI秋刀鱼CCCpython计算气象干旱综合指数MCI 前面各指标的算法在我的博客中已经有介绍,下面开始计算各指标的求和情况 原始数据: #!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-"""@author: Su @file: calculateMCI.py @time: 2023/08/24 @desc:"""importpandas as pd df= pd.read_excel('processdata/lianxi/鄂尔多斯jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1ujosnn~uw;60r86987:5;@3jvor
12.基于标准化降水指数的云南省近55年旱涝演变特征1杨晓静;徐宗学;左德鹏;赵刚;典型干旱指数对东北地区农业旱灾评估能力分析[A];水科学前沿与中国水问题对策——第十三届中国水论坛论文集[C];2015年 2徐凌;林坤;吴天会;杨志贵;基于标准化降水指数的云南省楚雄州干旱近54a演变特征分析[A];第八届云南省科协学术年会论文集——专题二:农业[C];2018年 jvzquC41yy}/ewpk0eun0ls1Ctzjeuj1ELLEVxycn/`S\b72366429;0jvs
13.基于SPEI指数的北疆骤发干旱识别与演变特征分析7栗健;岳耀杰;潘红梅;叶信岳;中国1961-2010年气象干旱的时空规律——基于SPEI和Intensity analysis方法的研究[J];灾害学;2014年04期 8何栩剑;汪家楠;赵金玲;何梦雨;郭在华;苏德斌;基于SPEI的儋州市气象干旱特征分析[J];广东气象;2023年02期 9方泽华;陶辉;陈金雨;1961–2015年中巴经济走廊SPEI干旱指数数据集[J];jvzquC41efse0lsmk0ipo7hp1Cxuklqg1EJNF66297>.397562>57@3jvo