CN112734244B - 一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法,定义标准化饱和水汽压差指数为干旱指数,表征干旱状况,用于对陆地生态系统的干旱情况进行监测;标准化饱和水汽压差指数的计算方法包括以下步骤:获取气象站或野外观测站的地面气温、地面气压和相对湿度的气象资料;由气象资料计算饱和水汽压和实际水汽压;由饱和水汽压差计算出标准化饱和水汽压差指数。本发明提出新的干旱指数应用于农业或生态系统的干旱监测,可反映除大气降水供应短缺以外的干旱情况,计算方法简单、结果准确且稳定,参与计算的观测数据易获取,不依靠额外的观测仪器,因此可免除额外仪器的安装和维护成本,具有时间和空间的连续性,能更准确地描述农田、森林、草地等陆地生态系统中发生的干旱。

Description

一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法
技术领域
本发明涉及一种干旱指数计算方法,尤其涉及一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法。属于卫星遥感应用领域。
背景技术
干旱是一种多发的极端气候事件,同时也是最具破坏性的自然灾害之一。频繁发生的干旱灾害会给生态环境、农业生产、经济活动、社会民生等带来严重影响。现有用于监测干旱强度的干旱指数包括:标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散发指数(SPEI)、标准化土壤湿度指数(SSMI)和帕尔默干旱指数(PDSI)等。但是现有的干旱指数普遍具有局限性,如(1)标准化降水指数(SPI),仅能反映大气降水供应的短缺引起的干旱变化;(2)标准化降水蒸散发指数(SPEI),需要估算潜在蒸散发(PET),但是潜在蒸散发存在多种算法,不同算法差异很大,导致潜在蒸散发具有非常大的不确定性。(3)标准化土壤湿度指数(SSMI),仅需要土壤湿度观测数据,但是目前观测稀少、时间和空间连续性差,此外,观测仪器安装和维护成本高。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处,本发明提供了一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法。
为了解决以上技术问题,本发明采用的技术方案是:一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法,本方法定义标准化饱和水汽压差指数为干旱指数,表征干旱状况,用于对陆地生态系统的干旱情况进行监测;标准化饱和水汽压差指数的计算方法包括以下步骤:
步骤一、获取气象站或野外观测站的地面气温、地面气压和相对湿度的气象资料;
步骤二、由地面气温和地面气压计算出饱和水汽压;
步骤三、由相对湿度和饱和水汽压计算出实际水汽压;
步骤四、由实际水汽压和饱和水汽压计算出饱和水汽压差;
步骤五、由饱和水汽压差计算出标准化饱和水汽压差指数。
进一步地,步骤五中标准化饱和水汽压差指数的计算方法如公式①所示:
Figure BDA0002898058230000021
其中,F为VPD在时间尺度上时间序列服从伽玛分布的拟合函数,
Figure BDA0002898058230000022
为该时间尺度上的F时间序列的平均值,σF是该时间尺度的F时间序列的标准差,SVPDI为标准化饱和水汽压差指数。
进一步地,步骤五中标准化饱和水汽压差指数的计算方法如公式②所示:
Figure BDA0002898058230000023
其中,
Figure BDA0002898058230000024
为某一个时间尺度上的水汽压差的平均值,σVPD为该时间尺度上的水汽压差的标准差,SVPDI为标准化饱和水汽压差指数。
进一步地,步骤四中饱和水汽压差的计算方法如公式③所示:
VPD=es-ea,公式③
其中,es为饱和水汽压,ea为实际水汽压,VPD为饱和水汽压差的时间序列。
进一步地,步骤三中实际水汽压的计算方法如公式⑥所示:
ea=esHR/100,公式⑥
其中,ea为实际水汽压,es为饱和水汽压,HR为相对湿度。
进一步地,步骤二中计算饱和水汽压的方法如公式④和公式⑤所示:
Figure BDA0002898058230000031
fw=1+7×10-4+3.46×10-6Ps,公式⑤
其中,es为在气温Ta和气压Ps下的饱和水汽压;es的单位为kPa,Ta的单位为℃,Ps的单位为hPa,fw为中间函数,e为自然常数。
本发明提出新的干旱指数应用于农业或生态系统的干旱监测,基于饱和水汽压差的变化表征干旱状况,可反映除大气降水供应短缺以外的干旱情况,计算方法简单、结果准确且稳定,参与计算的观测数据易获取,不依靠额外的观测仪器如土壤湿度测试仪器,因此可免除额外仪器的安装和维护成本,具有时间和空间的连续性,能更准确地描述农田、森林、草地等陆地生态系统中发生的干旱。
附图说明
图1为本发明的计算流程图。
图2为时间尺度为3个月下标准化饱和水汽压差指数与标准化降水指数、标准化降水蒸散发指数的干旱时期对比图。
图3为时间尺度为6个月下标准化饱和水汽压差指数与标准化降水指数、标准化降水蒸散发指数的干旱时期对比图。
图4为时间尺度为12个月下标准化饱和水汽压差指数与标准化降水指数、标准化降水蒸散发指数的干旱时期对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示的基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法,本方法定义标准化饱和水汽压差指数为干旱指数,表征干旱状况,用于对陆地生态系统的干旱情况进行监测;标准化饱和水汽压差指数的计算方法包括以下步骤:
步骤一、获取气象站或野外观测站的地面气温、地面气压和相对湿度的气象资料;
步骤二、由地面气温和地面气压计算出饱和水汽压;如公式④和公式⑤所示:
Figure BDA0002898058230000041
fw=1+7×10-4+3.46×10-6Ps,公式⑤
其中,es(单位kPa)为在气温Ta(单位℃)和气压Ps(单位hPa)下的饱和水汽压;fw为中间函数,e为自然常数。
步骤三、由相对湿度和饱和水汽压计算出实际水汽压;如公式⑥所示:
ea=esHR/100,公式⑥
其中,ea为实际水汽压,HR为相对湿度(单位%)。
步骤四、由实际水汽压和饱和水汽压计算出饱和水汽压差;如公式③所示:
VPD=es-ea,公式③
其中,es为饱和水汽压,ea为实际水汽压,VPD为饱和水汽压差的时间序列。
步骤五、由饱和水汽压差计算出标准化饱和水汽压差指数。如公式②所示:
Figure BDA0002898058230000042
其中,
Figure BDA0002898058230000043
为某一个时间尺度上的水汽压差的平均值,σVPD为该时间尺度上的水汽压差的标准差,SVPDI为标准化饱和水汽压差指数。
或者如公式①所示:
Figure BDA0002898058230000044
其中,F为VPD在时间尺度上时间序列服从伽玛分布的拟合函数,
Figure BDA0002898058230000051
为该时间尺度上的F时间序列的平均值,σF是该时间尺度的F时间序列的标准差,SVPDI为标准化饱和水汽压差指数。
SVPDI小于0表示空气或地表湿度低于正常值,呈现水分亏缺的状态;反之,SVPDI大于0表示空气或地表湿度大于正常值,呈现水分盈余的状态,值的大小表示偏离正常值的程度。
按照世界气象组织(WMO)提出的干旱分类体系,干旱等级分为轻度干旱、中度干旱、重度干旱和极端干旱,不同干旱等级间的分隔点为数据的1σ(σ为标准差)、1.5σ和2σ。SVPDI服从标准正态分布(μ=0;σ=1),因而,SVPDI干旱等级划分如表1所示。若按照正态分布的特征,出现轻度、中度、重度和极端干旱的概率分别为34.1%、9.2%、4.4%和2.3%。干旱事件出现轻度、中度、重度和极端干旱的重复周期分别约为3、10、20和50年。
表1.标准化饱和水汽压差(SVPDI)干旱等级划分
干旱等级 取值范围 发生概率(%) 重复周期(年)
轻度干旱 -1<SVPDI≤0 34.1 3
中度干旱 -1.5<SVPDI≤-1 9.2 10
重度干旱 -2<SVPDI≤-1.5 4.4 20
极端干旱 SVPDI≤-2 2.3 50
本发明的干旱监测应用如下:
本发明以1981-2018年北京市密云区的气象观测数据为干旱监测应用实例。图2、图3和图4分别显示为时间尺度为3个月、6个月和12个月的标准化饱和水汽压差指数(SVPDI)与标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散发指数(SPEI)对比结果。图中深色区域覆盖时段即为干旱时期。由图2-4可知,SVPDI与SPI和SPEI所表征的干旱事件发生时段基本上一致,如1981-1983年、1989-1990年和2000-2002年在北京密云区发生了中等强度的干旱事件。本例中,SPI和SPEI反映的是气象干旱程度要强于SVPDI反映的农业或生态系统干旱程度。
上述实施方式并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也均属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于饱和水汽压差的干旱指数计算方法,其特征在于:定义标准化饱和水汽压差指数为干旱指数,表征干旱状况,用于对陆地生态系统的干旱情况进行监测;标准化饱和水汽压差指数的计算方法包括以下步骤:
步骤一、获取气象站或野外观测站的地面气温、地面气压和相对湿度的气象资料;
步骤二、由地面气温和地面气压计算出饱和水汽压;计算饱和水汽压的方法如公式④和公式⑤所示:
Figure FDA0003121136900000011
fw=1+7×10-4+3.46×10-6Ps,公式⑤
其中,es为在气温Ta和气压Ps下的饱和水汽压;es的单位为kPa,Ta的单位为℃,Ps的单位为hPa,fw为中间函数,e为自然常数;
步骤三、由相对湿度和饱和水汽压计算出实际水汽压;实际水汽压的计算方法如公式⑥所示:
Figure FDA0003121136900000012
其中,ea为实际水汽压,es为饱和水汽压,HR为相对湿度;
步骤四、由实际水汽压和饱和水汽压计算出饱和水汽压差;饱和水汽压差的计算方法如公式③所示:
VPD=es-ea,公式③
其中,es为饱和水汽压,ea为实际水汽压,VPD为饱和水汽压差的时间序列;
步骤五、由饱和水汽压差计算出标准化饱和水汽压差指数;标准化饱和水汽压差指数的计算方法如公式②所示:
Figure FDA0003121136900000021
其中,
Figure FDA0003121136900000022
为某一个时间尺度上的水汽压差的平均值,σVPD为该时间尺度上的水汽压差的标准差,SVPDI为标准化饱和水汽压差指数;
或者,标准化饱和水汽压差指数的计算方法如公式①所示:
Figure FDA0003121136900000023
其中,F为VPD在某一个时间尺度上时间序列服从伽玛分布的拟合函数,
Figure FDA0003121136900000024
为该时间尺度上的F时间序列的平均值,σF是该时间尺度的F时间序列的标准差,SVPDI为标准化饱和水汽压差指数。
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CN115639979B (zh) * 2022-09-15 2023-05-30 河南大学 基于随机森林回归模型的高分辨率spei数据集开发方法
CN116168925B (zh) * 2022-12-08 2023-12-01 南通世睿电力科技有限公司 一种高压变压器储油柜智能监控方法及系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140343855A1 (en) * 2013-05-15 2014-11-20 The Regents Of The University Of California Drought Monitoring and Prediction Tools
CN106872043A (zh) * 2017-01-17 2017-06-20 石家庄高新区天遥航空设备科技有限公司 一种土壤墒情监测方法和系统
CN107977729B (zh) * 2017-08-28 2022-03-04 北京师范大学 多变量标准化干旱指数设计方法
CN107782701A (zh) * 2017-09-20 2018-03-09 北京师范大学 一种多源遥感数据的农业干旱监测方法
CN111369093B (zh) * 2018-12-26 2023-09-29 天云融创数据科技(北京)有限公司 基于机器学习的灌溉方法和装置
CN111460377B (zh) * 2020-03-16 2023-03-24 华北水利水电大学 一种晴天条件下温室作物冠层饱和水汽压差计算方法

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