A multi-scale remote sensing approach for assessing drought impacts on rainfed and irrigated cereal yields in Lleida, Spain
Youness Ablila · Maria‐José Escorihuela · Abdelhakim Amazirh 等 8 人
评估多尺度遥感干旱指数对西班牙Lleida地区雨养与灌溉谷物产量的解释能力。
2010-2024年30米多源遥感数据与5030块田产量，比较VCI、TCI、S
CDAI在雨养区表现最佳（省域r=0.85），灌溉区相关性低且产量主要受热胁迫驱动。
可开发针对灌溉农业的专用干旱指数，并融合热胁迫与灌溉管理数据提升产量预测。
基于30米高分辨率遥感与5030块田块数据，量化五种干旱指数对雨养与灌溉谷物产量的解释力，方法扎实、结论对农业干旱监测与灌溉管理有参考价值。
本研究在省域和田块尺度上评估了农业干旱指数的表现，以及其在雨养和灌溉条件下解释小麦和大麦产量变异的能力。分析于2010—2024年在西班牙东北部莱里达地区开展，使用了高分辨率（30 m）多源遥感数据和5030块谷类田块的产量信息。研究评估了五个代表植被胁迫、热胁迫、土壤水分状况及其组合的干旱指数：植被状态指数（VCI）、热状态指数（TCI）、土壤水分状态指数（SMCI）、植被健康指数（VHI）和综合干旱异常指数（CDAI）。对干旱指数与产量关系的分析表明，其强烈依赖于作物类型、物候阶段、空间尺度及水分管理方式。大麦对干旱的敏感性高于小麦，且在生长季中响应更早。在生长早期阶段相关性普遍较弱，但在生殖和成熟阶段显著增强。使用高空间分辨率数据（30 m）可显著提升干旱指数的表现。在雨养条件下，除TCI外，大多数指数表现良好，其中CDAI最为有效，在省域尺度上相关系数达到r = 0.85（p < 0.01），在田块尺度上中位数为r = 0.52，最大值为r = 0.95（p < 0.01）。相比之下，灌溉区域的干旱指数与产量相关性 consistently 较低，凸显了灌溉在缓解干旱影响中的缓冲作用。在研究区的灌溉田块中，产量变异主要由热胁迫驱动，而非水分或植被胁迫。总体而言，诸如CDAI之类的复合干旱指数特别适用于监测雨养条件下的农业干旱，而专门为灌溉农业设计的指数仍然不可或缺。