山东省气象干旱-农业干旱时空演变规律研究
Spatiotemporal Evolution Patterns of Meteorological and Agricultural Droughts in Shandong Province
山东省作为农业大省,开展干旱规律研究,对有效制定抗旱措施,保障粮食安全具有重要意义。本文以山东省为研究区域,采用1951-2022年降水、潜在蒸散发数据,2000-2020年土壤湿度数据,计算气象干旱指数SPEI、农业干旱指数SSI。采用slope趋势分析法、皮尔逊相关系数法、重心迁移模型研究山东省气象干旱、农业干旱的时空变化规律及传递关系。结果表明:气象干旱、农业干旱时间尺度越小变化越剧烈;山东省气象干旱、农业干旱以轻旱、中旱为主,平均面积占比分别为12.37%、10.44%,14%、10.5%;气象干旱中轻旱、中旱、重旱、特旱发生频率最高的分别为21.1%、19.7%、11.3%、4.2%,农业干旱轻旱、中旱、重旱、特旱发生频率最高的分别是45%、45%、20%、10%;气象干旱与农业干旱之间存在传递关系,平均传递时间为2.83个月。研究结果可为山东省干旱时空变化规律提供参考资料及技术支持。
As a major agricultural province, research on drought patterns in Shandong Province is of significant importance for effectively formulating drought resistance measures and ensuring food security. Taking Shandong Province as the study area, this paper utilizes precipitation and potential evapotranspiration data from 1951 to 2022, and soil moisture data from 2000 to 2022, to calculate the meteorological drought index (SPEI) and agricultural drought index (SSI). It employs the slope trend analysis method, Pearson correlation coefficient method, and centroid migration model to study the spatiotemporal variation patterns and transmission relationships of meteorological and agricultural droughts in Shandong Province. The results indicate that the smaller the time scale, the more drastic the changes in meteorological and agricultural droughts. In Shandong Province, light and moderate droughts dominate both meteorological and agricultural droughts, with average area proportions of 12.37% and 10.44% for meteorological droughts, and 14% and 10.5% for agricultural droughts, respectively. The highest frequencies of light, moderate, severe, and extreme meteorological droughts are 21.1%, 19.7%, 11.3%, and 4.2%, respectively, while for agricultural droughts, the highest frequencies are 45%, 45%, 20%, and 10%, respectively. A transmission relationship exists between meteorological and agricultural droughts, with an average transmission time of 2.83 months. The findings of this study can provide reference materials and technical support for understanding the spatiotemporal variation patterns of drought in Shandong Province.
| [1] |
吴志勇, 施怡然, 刘杨合, |
| [2] |
杨晋云. 基于多源遥感数据的山东干旱监测[D].青岛:青岛大学, 2021. |
| [3] |
姚璐. 海河流域气象干旱与水文干旱演变特征及响应分析[D].徐州:中国矿业大学, 2023. |
| [4] |
马蒙蒙. 近60年山东省干旱时空分布特征分析[D].济南:济南大学, 2020. |
| [5] |
童德明. 基于遥感数据的山东干旱特征分析[D].青岛:青岛大学, 2020. |
| [6] |
|
| [7] |
|
| [8] |
成硕, 黄曼捷, 余文君, |
| [9] |
|
| [10] |
唐金利, 胡宝清, 余碧云, |
| [11] |
|
| [12] |
刘明超, 简鸿福, 韩会明, |
| [13] |
牛犇. 黄河流域气象-农业-水文干旱的时空传递特征[D].杨凌:西北农林科技大学, 2023. |
| [14] |
邵淑婷. 无定河流域不同类型干旱时空变化特征与传递关系研究[D].西安:长安大学, 2022. |
| [15] |
|
| [16] |
张延松, 曹幸幸, 杜文州, |
| [17] |
褚越, 薛晓萍, 张丽娟, |
| [18] |
彭守璋. 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)[Z]. 国家青藏高原数据中心. 2020. |
| [19] |
彭守璋 . 中国 1km 逐月潜在蒸散发数据集(1901-2023)[Z]. 国家青藏高原数据中心. 2022. |
| [20] |
上官微, 李清亮, 石高松. 基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)[Z]. 国家青藏高原数据中心. 2022. |
| [21] |
陈雨, 章启兵, 吕海深, |
| [22] |
刘振男, 焦卫国, 王笑宇, |
| [23] |
徐聪颖. 九江市降水变化特征分析及基于VMD-QPSO-SVR的降水预测[D].南京: 南京信息工程大学, 2024. |
| [24] |
|
| [25] |
冯志刚, 张志强, 王生亮. 世界技术活动地理重心迁移规律研究-基于专利大数据分析视角[J]. 情报科学, 2024, 42(09): 16-27+60. |
| [26] |
杜灵通. 基于多源空间信息的干旱监测模型构建及其应用研究[D].南京:南京大学, 2013. |
| [27] |
徐泽华. 山东省植被时空变化特征及其对气象干旱指数的响应[D].济南:山东师范大学, 2019. |
| [28] |
徐泽华, 韩美. 山东省干旱时空分布特征及其与ENSO 的相关性[J]. 中国生态农业学报, 2018, 26(08): 1236-1248. |
| [29] |
刘佳. 山东省气象干旱时空变化分析及农业气象干旱风险评估[D].济南:山东科技大学, 2019. |
山东省自然科学基金面上项目(ZR2021ME058)
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