中南半岛位于中国和南亚次大陆之间，是“一带一路”海上丝绸之路建设的关键区域。该地区属典型热带季风气候，近年来受气候变化影响，干旱、洪涝等自然灾害频发。同时，由于该地区地表覆盖和地形地貌情况复杂，实测数据相对缺乏，观测站点分布极为不均，由此导致该地区的干旱监测和研究都存在很大困难。为弥补实测数据缺乏等缺陷，清华大学地学系卢麾副教授课题组基于遥感土壤水数据，开发出一套8天尺度土壤水干旱指标（Soil moisture drought Eight Day index，以下简称SED），并利用该指标对中南半岛的干旱状况进行了系统性评估。

上述研究成果以“基于卫星遥感的东南亚大陆气象和农业干旱评估”（Satellite-Based Assessment of Meteorological and Agricultural Drought in Mainland Southeast Asia）为题，近日发表于《应用地球观测和遥感选刊》（IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing）上。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区域干旱面积的时间序列分布和空间变化情况。研究发现SPI和SED均能够较好地反映研究区域干旱的周期性变化，但SED能够在时间和空间两个尺度更精准地反映干旱的发生、发展和结束。从图1和图2中可以看出，SPI和SED检测到2016年的干旱事件均是从研究区域中部开始形成，并逐渐向西南部发展，最后在西部沿海处消退，SED更好地揭示了该次干旱事件干旱中心的迁移情况，且在夏季季风引发降水后，SED能够更快速地反映出干旱的变化情况。

图1 SPI对2016年春季干旱的检测结果

图2 SED对2016年春季干旱的检测结果

研究进一步分析了SED指数的特性。首先，SED相较于SPI能够更有效地反映降水对干旱带来的影响。图3显示在2016年干旱事件中3个点位SPI、SED和降水的时间变化序列，可以看出，随着干旱的逐渐加重，SED能够较好地反映出降水持续不足导致的干旱加重，以及降水补充带来的干旱快速消退，而SPI由于其计算机理是基于历史数据反映相对干旱程度，难以真实反映降水变化所带来的干旱状况变化。

图3 SPI与SED基于案例的对比结果

其次，SED还能够反映湿润地区对干旱事件的“抵抗”。图4显示出围绕洞里萨湖划分的两个区域干旱事件的时间序列情况（洞里萨湖位于柬埔寨西部，是东南亚最大的淡水湖，湖周边区域水系发达），通过SED的干旱时间序列图可以看出，干旱来临时，洞里萨湖周边区域（图4（a）红色区域）干旱事件发生明显较柬埔寨西部其他区域（图4（a）蓝色区域）滞后，SED指数真实地反映出了湖泊及周边水系持水能力对干旱事件的“抵抗”。

图4 SED定量反映出湿润地区对干旱的“抵抗”效应

SED的以上特性能够使其可靠地对干旱事件进行快速监测，反映出基于土壤水分变化的真实干旱情况，能够支持研究者和政策制定者在缺少实测数据的地区进行大范围、高精度的干旱状况评估，对未来气候变化情景下极端干旱事件的科学研究和抗旱减灾均有重要意义。

清华大学地学系博士毕业生黎一杉为该论文的第一作者，地学系卢麾副教授为论文的通讯作者，合作作者来自清华大学、麻省理工学院、重庆市生态环境局、长江勘测规划设计研究院等单位。本研究得到了国家重点研发计划（2017YFA0603703）和第二次青藏高原科考(2019QZKK0206)等项目的支持。

全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9829261

供稿：黎一杉

编辑：王佳音

审核：张强