基于TVDI的黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)及時(shí)空特征解析：多維度視角與策略探討一、引言1.1研究背景與意義黑龍江省作為我國(guó)的農(nóng)業(yè)大省，在全國(guó)糧食生產(chǎn)中占據(jù)著舉足輕重的地位。其地處世界三大黑土帶之一，耕地面積廣闊，農(nóng)業(yè)資源豐富，是國(guó)家重要的商品糧基地。2024年，黑龍江省糧食總產(chǎn)量達(dá)1600.34億斤，連續(xù)15年位居全國(guó)第一，為保障國(guó)家糧食安全發(fā)揮了關(guān)鍵作用，堪稱國(guó)家糧食安全的“壓艙石”。然而，黑龍江省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中干旱災(zāi)害是影響糧食產(chǎn)量和質(zhì)量的重要因素之一。黑龍江省氣候時(shí)空差異顯著，處于暖溫帶向寒溫帶、濕潤(rùn)區(qū)向半干旱區(qū)過渡的地帶，降水分布不均，且近年來受全球氣候變化影響，干旱事件愈發(fā)頻繁。自20世紀(jì)90年代后，該省干旱化日趨嚴(yán)重，如1999-2001年連續(xù)3年出現(xiàn)春夏連旱，2003年發(fā)生的春夏連旱為歷史極端情況，2004年初夏旱為歷史極值，2006年后春干旱達(dá)到極值，2007年出現(xiàn)歷史罕見的夏旱連伏旱。干旱導(dǎo)致土壤水分虧缺，影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育，造成農(nóng)作物減產(chǎn)甚至絕收，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大損失。例如，2007-2008年的干旱致使全省受災(zāi)面積比例達(dá)97.70%，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)78億元。及時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)干旱狀況對(duì)于制定有效的抗旱措施、保障糧食安全和促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測(cè)方法主要依賴氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，存在時(shí)空分辨率低、監(jiān)測(cè)范圍有限等缺點(diǎn)，難以全面、及時(shí)地反映干旱的空間分布和動(dòng)態(tài)變化。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，基于遙感數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，為干旱監(jiān)測(cè)提供了新的手段。溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）作為一種基于光學(xué)與熱紅外遙感數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測(cè)指標(biāo)，能夠綜合反映地表溫度和植被覆蓋信息，有效表征植被覆蓋區(qū)域表層土壤水分狀況。TVDI具有宏觀、快速、動(dòng)態(tài)、經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)大尺度自動(dòng)化周期性監(jiān)測(cè)，克服了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法的局限性。通過計(jì)算TVDI，可以獲取研究區(qū)域的干旱程度信息，分析干旱的時(shí)空分布特征，為農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測(cè)、預(yù)警和評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)。因此，開展基于TVDI的黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)與時(shí)空特征分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本研究旨在利用TVDI對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)，揭示其時(shí)空變化規(guī)律，為黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的科學(xué)防控和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供理論支持和技術(shù)參考，助力保障國(guó)家糧食安全和農(nóng)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在干旱監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，國(guó)外學(xué)者較早開展了相關(guān)研究。早在20世紀(jì)80年代，Carlson等就提出了利用熱紅外遙感監(jiān)測(cè)土壤水分的方法，為基于遙感數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。隨后，Kogan提出了植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）和溫度狀態(tài)指數(shù)（TCI），并將其應(yīng)用于干旱監(jiān)測(cè)。這些早期研究為后續(xù)的干旱監(jiān)測(cè)方法發(fā)展提供了重要思路。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，基于地表溫度和植被指數(shù)的干旱監(jiān)測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。Price首次提出了溫度植被指數(shù)（TVX），通過分析地表溫度與植被指數(shù)的關(guān)系來監(jiān)測(cè)干旱。Sandholt等在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展，提出了溫度植被干旱指數(shù)（TVDI），該指數(shù)能夠綜合反映地表溫度和植被覆蓋信息，有效表征植被覆蓋區(qū)域表層土壤水分狀況。此后，TVDI被廣泛應(yīng)用于干旱監(jiān)測(cè)研究中，如在澳大利亞、美國(guó)、非洲等地區(qū)的干旱監(jiān)測(cè)，取得了較好的應(yīng)用效果，能夠準(zhǔn)確反映這些地區(qū)的干旱時(shí)空分布特征。國(guó)內(nèi)在干旱監(jiān)測(cè)方面的研究起步相對(duì)較晚，但近年來發(fā)展迅速。眾多學(xué)者將TVDI應(yīng)用于不同區(qū)域的干旱監(jiān)測(cè)研究，如東北地區(qū)、華北地區(qū)、西南地區(qū)等。在東北地區(qū)，姜藍(lán)齊等利用MODIS數(shù)據(jù)構(gòu)建了LST-NDVI特征空間，計(jì)算TVDI并對(duì)黑龍江省旱地作物干旱情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明TVDI能夠較好地反映該地區(qū)土壤濕潤(rùn)條件和干旱狀況。吳黎等通過計(jì)算TVDI對(duì)2000-2019年黑龍江省的干旱時(shí)空變化特征進(jìn)行分析，揭示了該省干旱在時(shí)間上的階段性變化和空間上的分區(qū)特征。在華北地區(qū)，有研究利用TVDI對(duì)河北省的干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析了干旱的時(shí)空分布規(guī)律及其與氣象因子的關(guān)系。在西南地區(qū)，針對(duì)巖溶地貌的特殊性，有學(xué)者構(gòu)建了適用于當(dāng)?shù)氐腡VDI指數(shù)來監(jiān)測(cè)干旱。在農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空特征分析方面，國(guó)內(nèi)外研究主要集中在利用多種干旱指數(shù)和方法，結(jié)合氣象、水文、土壤等多源數(shù)據(jù)，分析農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)空演變規(guī)律及其影響因素。國(guó)外研究中，有學(xué)者利用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）、標(biāo)準(zhǔn)化蒸散指數(shù)（SPEI）等，分析全球或區(qū)域尺度上農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)空變化特征，探討氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)干旱的影響。國(guó)內(nèi)研究中，除了利用上述傳統(tǒng)干旱指數(shù)外，還結(jié)合遙感監(jiān)測(cè)得到的TVDI等指數(shù)，對(duì)農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行多維度分析。如在長(zhǎng)江流域，田晴等利用標(biāo)準(zhǔn)化土壤濕度指數(shù)方法劃分農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)，運(yùn)用小波分析、Mann-Kendall和森斜率趨勢(shì)檢驗(yàn)研究該流域農(nóng)業(yè)干旱的歷史時(shí)空演變規(guī)律。在遼寧省，有研究通過分析降水、蒸發(fā)等氣象數(shù)據(jù)以及土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，探討該省農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)空特性。盡管國(guó)內(nèi)外在基于TVDI的干旱監(jiān)測(cè)和農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空特征分析方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。一方面，不同地區(qū)的下墊面條件、氣候特征等差異較大，TVDI的計(jì)算和應(yīng)用存在一定的局限性，如何根據(jù)不同區(qū)域特點(diǎn)優(yōu)化TVDI模型，提高其監(jiān)測(cè)精度和適用性，仍是需要進(jìn)一步研究的問題。另一方面，在農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空特征分析中，雖然已經(jīng)考慮了多種影響因素，但各因素之間的相互作用機(jī)制尚未完全明確，尤其是在全球氣候變化背景下，未來農(nóng)業(yè)干旱的演變趨勢(shì)預(yù)測(cè)還存在較大不確定性。本研究將以黑龍江省為研究區(qū)域，深入分析基于TVDI的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)全面揭示該省農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)空特征，探討其影響因素和演變趨勢(shì)，以期為黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)提供更科學(xué)、準(zhǔn)確的依據(jù)，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究在區(qū)域針對(duì)性和多因素綜合分析方面的不足。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過基于溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）的方法，對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)，并深入分析其時(shí)空特征，為黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的科學(xué)防控和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供理論支持和技術(shù)參考。具體研究目標(biāo)如下：構(gòu)建適用于黑龍江省的TVDI模型，利用遙感數(shù)據(jù)準(zhǔn)確計(jì)算該省的TVDI值，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)干旱狀況的有效監(jiān)測(cè)。分析黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱在時(shí)間尺度上的變化特征，包括年際變化、季節(jié)變化以及不同時(shí)段的干旱演變趨勢(shì)，揭示干旱發(fā)生的時(shí)間規(guī)律。探究黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱在空間尺度上的分布特征，明確干旱高發(fā)區(qū)和低發(fā)區(qū)的空間位置，分析不同區(qū)域干旱的差異及其原因。結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)等多源信息，探討影響黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空分布的因素，為制定針對(duì)性的抗旱措施提供科學(xué)依據(jù)。為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將開展以下內(nèi)容的研究：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集黑龍江省的遙感數(shù)據(jù)，包括MODIS影像等，獲取地表溫度和植被指數(shù)信息；同時(shí)收集同期的氣象數(shù)據(jù)，如降水量、氣溫等，以及地形數(shù)據(jù)，如數(shù)字高程模型（DEM）。對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、大氣校正、幾何校正等預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。TVDI計(jì)算與驗(yàn)證：基于預(yù)處理后的遙感數(shù)據(jù)，構(gòu)建地表溫度-植被指數(shù)（LST-NDVI）特征空間，計(jì)算TVDI值。利用研究區(qū)內(nèi)的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算得到的TVDI進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估TVDI在黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)中的準(zhǔn)確性和可靠性。農(nóng)業(yè)干旱時(shí)間特征分析：從年際和季節(jié)兩個(gè)時(shí)間尺度對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行分析。在年際尺度上，統(tǒng)計(jì)不同年份的TVDI值，分析干旱程度的年際變化趨勢(shì)，探討其與氣象因子（如降水量、氣溫等）的相關(guān)性；在季節(jié)尺度上，研究不同季節(jié)TVDI值的變化規(guī)律，確定干旱發(fā)生的主要季節(jié)，分析季節(jié)干旱的特點(diǎn)和成因。農(nóng)業(yè)干旱空間特征分析：利用空間分析方法，如克里金插值、空間自相關(guān)分析等，研究黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的空間分布特征。繪制干旱程度空間分布圖，劃分干旱等級(jí)區(qū)域，分析干旱在不同地形、土地利用類型下的空間差異，探討地形、植被覆蓋等因素對(duì)干旱空間分布的影響。影響因素分析：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)，采用相關(guān)性分析、主成分分析等方法，綜合分析影響黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空分布的因素。明確氣象因素（如降水、蒸發(fā)、氣溫等）、地形因素（如海拔、坡度、坡向等）和土地利用因素（如耕地類型、植被覆蓋度等）在干旱形成和發(fā)展中的作用機(jī)制，為干旱防控提供科學(xué)依據(jù)。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)和方法，對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)與時(shí)空特征分析。在數(shù)據(jù)來源方面，主要收集了以下幾類數(shù)據(jù)：一是遙感數(shù)據(jù)，選用MODIS（Moderate-ResolutionImagingSpectroradiometer）影像數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)具有高時(shí)間分辨率（1-2天）和中等空間分辨率（250m、500m、1000m），能較好地滿足對(duì)黑龍江省大區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)的需求。通過NASA（美國(guó)國(guó)家航空航天局）的官方網(wǎng)站獲取MOD13Q1產(chǎn)品（包含歸一化植被指數(shù)NDVI）和MOD11A2產(chǎn)品（包含地表溫度LST），時(shí)間范圍覆蓋研究期。二是地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，收集黑龍江省境內(nèi)多個(gè)氣象站點(diǎn)的同期氣象數(shù)據(jù)，包括降水量、氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速等，這些數(shù)據(jù)從中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)下載獲取，用于輔助分析干旱與氣象因子的關(guān)系。同時(shí)，收集研究區(qū)內(nèi)部分站點(diǎn)的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，用于對(duì)TVDI計(jì)算結(jié)果的驗(yàn)證，這些實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)由相關(guān)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站提供。此外，還獲取了黑龍江省的數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)，其空間分辨率為30m，用于分析地形因素對(duì)干旱的影響，該數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云。在數(shù)據(jù)處理過程中，針對(duì)遙感數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行輻射校正，將MODIS影像的像元值轉(zhuǎn)換為表觀反射率或輻射亮度值，以消除傳感器本身的誤差和大氣散射、吸收等因素的影響，使用ENVI軟件中的輻射定標(biāo)工具完成此操作。接著進(jìn)行大氣校正，采用MODTRAN（MODerateresolutionatmosphericTRANsmission）模型，去除大氣對(duì)地表輻射的影響，獲取真實(shí)的地表反射率和溫度信息，在ENVI軟件中利用FLAASH模塊實(shí)現(xiàn)大氣校正。然后進(jìn)行幾何校正，以高精度的地形圖為參考，對(duì)MODIS影像進(jìn)行配準(zhǔn)，消除圖像中的幾何變形，提高圖像的定位精度，使不同時(shí)相和不同傳感器獲取的影像能夠準(zhǔn)確疊加分析，通過ENVI軟件的幾何校正工具完成控制點(diǎn)選取和圖像重采樣。對(duì)于TVDI的計(jì)算，基于預(yù)處理后的MODIS影像，提取地表溫度（LST）和歸一化植被指數(shù)（NDVI），構(gòu)建LST-NDVI特征空間。在該特征空間中，干邊和濕邊分別代表土壤濕度的最小值和最大值情況。采用線性回歸方法擬合干邊和濕邊方程，計(jì)算公式如下：LST_{max}=a+b\timesNDVI（干邊方程）LST_{min}=c+d\timesNDVI（濕邊方程）其中，LST_{max}和LST_{min}分別為干邊和濕邊對(duì)應(yīng)的地表溫度，a???b???c???d為回歸系數(shù)，NDVI為歸一化植被指數(shù)。溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）的計(jì)算公式為：TVDI=\frac{LST-LST_{min}}{LST_{max}-LST_{min}}其中，LST為像元的地表溫度。TVDI值的范圍在0-1之間，值越大表示干旱程度越嚴(yán)重，值越小表示土壤濕度越高，越接近濕潤(rùn)狀態(tài)。在時(shí)空分析方法上，時(shí)間特征分析方面，對(duì)不同年份和季節(jié)的TVDI值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。年際變化分析時(shí)，計(jì)算每年的平均TVDI值，繪制年際變化曲線，觀察干旱程度在多年間的波動(dòng)情況，并采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)方法，判斷年平均TVDI值是否存在顯著的上升或下降趨勢(shì)，分析其與同期氣象因子（如年降水量、年平均氣溫等）的皮爾遜相關(guān)性，探究氣象因素對(duì)干旱年際變化的影響。在季節(jié)變化分析中，分別計(jì)算春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）和冬季（12-2月）的平均TVDI值，分析不同季節(jié)干旱程度的差異，結(jié)合各季節(jié)的氣象特點(diǎn)和農(nóng)作物生長(zhǎng)周期，探討季節(jié)干旱的形成原因和對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。空間特征分析時(shí)，運(yùn)用克里金插值方法，將離散的TVDI像元值插值為連續(xù)的表面，生成黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的空間分布圖，直觀展示干旱在空間上的分布情況。采用空間自相關(guān)分析方法，計(jì)算全局和局部空間自相關(guān)指數(shù)（如Moran'sI），分析干旱在空間上的分布是否存在聚集或離散特征，確定干旱高值區(qū)和低值區(qū)的空間位置及其相互關(guān)系，探究地形（如海拔、坡度、坡向）、土地利用類型（如耕地、林地、草地）等因素對(duì)干旱空間分布的影響，通過疊加分析和相關(guān)性分析等方法，明確不同因素與干旱空間分布的關(guān)聯(lián)程度。本研究的技術(shù)路線如圖1所示。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，包括遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)等；然后對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建LST-NDVI特征空間并計(jì)算TVDI；接著利用地面實(shí)測(cè)土壤濕度數(shù)據(jù)對(duì)TVDI進(jìn)行驗(yàn)證；之后分別從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)TVDI進(jìn)行分析，得到黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)空特征；最后結(jié)合多源數(shù)據(jù)，分析影響農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空分布的因素，得出研究結(jié)論并提出相關(guān)建議。[此處插入技術(shù)路線圖]圖1研究技術(shù)路線圖二、TVDI原理與研究區(qū)域概況2.1TVDI基本原理溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）是一種基于光學(xué)與熱紅外遙感通道數(shù)據(jù)進(jìn)行植被覆蓋區(qū)域表層土壤水分反演的有效方法，在干旱監(jiān)測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。其核心原理建立在地表溫度（LST）與歸一化植被指數(shù)（NDVI）緊密關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)之上，通過構(gòu)建LST-NDVI特征空間，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤水分狀況的精準(zhǔn)刻畫。歸一化植被指數(shù)（NDVI）能夠敏銳地反映植被的生長(zhǎng)狀況與覆蓋程度。其計(jì)算公式為：NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}其中，NIR代表近紅外波段反射率，R代表紅光波段反射率。當(dāng)植被生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好、覆蓋度較高時(shí)，近紅外波段反射率顯著增強(qiáng)，而紅光波段反射率相對(duì)降低，使得NDVI值增大；反之，在植被生長(zhǎng)受抑、覆蓋度較低的情況下，近紅外波段反射率下降，紅光波段反射率上升，NDVI值減小。地表溫度（LST）則是表征地表能量平衡與水分狀況的重要參數(shù)。在水分充足的區(qū)域，地表水分通過蒸發(fā)過程消耗大量熱量，從而有效抑制地表溫度的上升；而在干旱缺水的區(qū)域，蒸發(fā)過程受限，地表熱量難以有效散發(fā)，導(dǎo)致地表溫度顯著升高。在構(gòu)建的LST-NDVI特征空間中，像元點(diǎn)的分布呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。當(dāng)土壤濕度達(dá)到田間持水量，即處于濕潤(rùn)狀態(tài)時(shí)，植被生長(zhǎng)繁茂，覆蓋度高，此時(shí)地表能量主要用于水分蒸發(fā)，地表溫度相對(duì)較低，這些像元點(diǎn)構(gòu)成了LST-NDVI特征空間中的濕邊。相反，當(dāng)土壤濕度極低，趨近于理論極限值0，處于極干旱狀態(tài)時(shí)，植被生長(zhǎng)受到嚴(yán)重抑制，覆蓋度低，地表能量主要以顯熱形式交換，地表溫度相對(duì)較高，這些像元點(diǎn)構(gòu)成了干邊?；谏鲜鲈?，通過擬合干邊和濕邊方程，即可計(jì)算得到溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）。干邊方程表示為：LST_{max}=a+b\timesNDVI濕邊方程表示為：LST_{min}=c+d\timesNDVI其中，LST_{max}和LST_{min}分別為干邊和濕邊對(duì)應(yīng)的地表溫度，a???b???c???d為通過對(duì)LST-NDVI散點(diǎn)圖進(jìn)行線性回歸擬合得到的回歸系數(shù)，這些系數(shù)反映了研究區(qū)域地表溫度與歸一化植被指數(shù)之間的特定關(guān)系。TVDI的計(jì)算公式為：TVDI=\frac{LST-LST_{min}}{LST_{max}-LST_{min}}其中，LST為像元的地表溫度。TVDI值的范圍在0-1之間，當(dāng)TVDI值趨近于0時(shí)，表明像元點(diǎn)靠近濕邊，土壤濕度較高，處于濕潤(rùn)狀態(tài)；當(dāng)TVDI值趨近于1時(shí)，表明像元點(diǎn)靠近干邊，土壤濕度極低，干旱程度嚴(yán)重。通過TVDI值的大小，能夠直觀地反映研究區(qū)域內(nèi)不同像元的干旱程度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)干旱狀況的有效監(jiān)測(cè)。例如，在黑龍江省的農(nóng)業(yè)區(qū)域中，當(dāng)某一區(qū)域的TVDI值較高時(shí)，表明該區(qū)域可能存在土壤水分虧缺，農(nóng)作物生長(zhǎng)可能受到干旱脅迫，需要及時(shí)采取相應(yīng)的抗旱措施，如灌溉補(bǔ)水等；而TVDI值較低的區(qū)域，則表明土壤水分條件較好，有利于農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育。2.2研究區(qū)域概況黑龍江省地處中國(guó)東北部，地理坐標(biāo)介于東經(jīng)121°11′-135°05′，北緯43°26′-53°33′之間，是中國(guó)位置最北、緯度最高的省份。其北、東部與俄羅斯隔江相望，西部與內(nèi)蒙古自治區(qū)相鄰，南部與吉林省接壤，邊境線長(zhǎng)2981.26公里，總面積47.3萬平方千米。黑龍江省地貌特征為“五山一水一草三分田”。地勢(shì)大致呈現(xiàn)西北、北部和東南部高，東北、西南部低的態(tài)勢(shì)，主要由山地、臺(tái)地、平原和水面構(gòu)成。西北部為東北-西南走向的大興安嶺山地，北部為西北-東南走向的小興安嶺山地，東南部為東北-西南走向的張廣才嶺、老爺嶺、完達(dá)山脈。興安山地與東部山地的山前為臺(tái)地，東北部為三江平原（包括興凱湖平原），西部是松嫩平原。山地海拔高度大多在300-1000米之間，面積約占全省總面積的58%；臺(tái)地海拔高度在200-350米之間，面積約占全省總面積的14%；平原海拔高度在50-200米之間，面積約占全省總面積的28%。黑龍江省跨越寒溫帶和中溫帶，屬于大陸性季風(fēng)氣候。全省從南向北，依溫度指標(biāo)可分為中溫帶和寒溫帶；從東向西，依干燥度指標(biāo)可分為濕潤(rùn)區(qū)、半濕潤(rùn)區(qū)和半干旱區(qū)。其氣候主要特征為春季低溫干旱，夏季溫?zé)岫嘤?，秋季易澇早霜，冬季寒冷漫長(zhǎng)，無霜期短，氣候地域性差異大。全省年平均氣溫多在-5℃-5℃之間，1月平均氣溫在-32℃--17℃之間，7月平均氣溫在16℃-23℃之間。年降水量在250-700毫米之間，降水表現(xiàn)出明顯的季風(fēng)性特征，夏季受東南季風(fēng)影響，降水充沛，冬季在干冷西北風(fēng)控制下，干燥少雨。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，黑龍江省是我國(guó)重要的商品糧基地，耕地面積廣闊，2022年全省耕地1713.13萬公頃（25696.91萬畝），占全省國(guó)土調(diào)查總面積的46.40%。2023年，全年實(shí)現(xiàn)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值6492.5億元，糧食產(chǎn)量7788.2萬噸，其中水稻、玉米和大豆分別為2440.0萬噸、4379.0萬噸和927.8萬噸。主要農(nóng)作物有水稻、玉米、大豆、小麥等，糧食生產(chǎn)在全國(guó)占據(jù)重要地位。黑龍江省易發(fā)生干旱的原因是多方面的。從氣候因素來看，其降水時(shí)空分布不均，春季降水少，氣溫回升快，蒸發(fā)量大，易形成春旱。夏季雖然降水相對(duì)較多，但降水變率大，局部地區(qū)也容易出現(xiàn)干旱。而且在全球氣候變化的大背景下，黑龍江省的氣溫呈上升趨勢(shì)，降水模式發(fā)生改變，干旱事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度有增加的趨勢(shì)。從地形和土壤條件分析，黑龍江省西部的松嫩平原地勢(shì)平坦，排水不暢，地下水埋藏較深，土壤保水能力相對(duì)較弱，在降水不足時(shí)，土壤水分容易流失，加劇干旱程度。而山地和丘陵地區(qū)雖然植被覆蓋相對(duì)較好，但地形起伏導(dǎo)致降水分布不均，部分區(qū)域也會(huì)面臨干旱威脅。此外，人類活動(dòng)對(duì)黑龍江省的干旱狀況也有一定影響。隨著農(nóng)業(yè)的發(fā)展，灌溉用水需求不斷增加，部分地區(qū)過度開采地下水，導(dǎo)致地下水位下降，水資源短缺問題加劇。同時(shí)，一些不合理的土地利用方式，如過度開墾、植被破壞等，破壞了地表的生態(tài)平衡，減少了植被對(duì)水分的涵養(yǎng)能力，使得土壤水分蒸發(fā)加快，進(jìn)一步加重了干旱程度。例如，黑龍江省西部部分地區(qū)由于長(zhǎng)期過度開墾，天然濕地面積減少，濕地調(diào)節(jié)水分的功能減弱，導(dǎo)致干旱發(fā)生的頻率增加。三、數(shù)據(jù)來源與處理3.1數(shù)據(jù)來源本研究主要使用了以下幾類數(shù)據(jù)：MODIS遙感數(shù)據(jù)：選用美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）地球觀測(cè)系統(tǒng)（EOS）中TERRA衛(wèi)星搭載的中分辨率成像光譜儀（MODIS）數(shù)據(jù)。其中，MOD13Q1產(chǎn)品用于提取歸一化植被指數(shù)（NDVI），其空間分辨率為250m，時(shí)間分辨率為16天；MOD11A2產(chǎn)品用于獲取地表溫度（LST），空間分辨率為1000m，時(shí)間分辨率為8天。數(shù)據(jù)獲取時(shí)間范圍為2010-2020年，涵蓋了黑龍江省農(nóng)作物的主要生長(zhǎng)季節(jié)，通過NASA的LAADSDAAC（Level-1andAtmosphereArchive&DistributionSystemDistributedActiveArchiveCenter）數(shù)據(jù)網(wǎng)站（/search/order/）進(jìn)行下載。該數(shù)據(jù)具有高時(shí)間分辨率和中等空間分辨率的特點(diǎn)，能夠較好地反映黑龍江省農(nóng)業(yè)區(qū)域的植被覆蓋和地表溫度變化情況，為TVDI的計(jì)算提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。地面氣象站數(shù)據(jù)：收集了黑龍江省境內(nèi)20個(gè)國(guó)家級(jí)地面氣象站（如哈爾濱、齊齊哈爾、牡丹江等站點(diǎn)）在2010-2020年期間的逐日氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（/），包括降水量、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速等氣象要素。這些地面氣象站分布較為均勻，能夠代表黑龍江省不同區(qū)域的氣象條件，用于輔助分析干旱與氣象因子之間的關(guān)系，進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋基于TVDI的干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果。土壤濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)：獲取了黑龍江省部分農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站在2010-2020年農(nóng)作物生長(zhǎng)季（4-10月）的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。這些觀測(cè)站分布在不同的農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)，如松嫩平原、三江平原等，能夠反映不同地形和土壤條件下的土壤水分狀況。土壤濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)用于對(duì)基于MODIS數(shù)據(jù)計(jì)算得到的TVDI進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估TVDI在黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)中的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)由相關(guān)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站提供，觀測(cè)方法遵循國(guó)家氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在本研究中，各類數(shù)據(jù)在使用前均需進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)基于TVDI的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)與時(shí)空特征分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.2.1MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理輻射定標(biāo)：MODIS數(shù)據(jù)在獲取過程中，傳感器記錄的是像元的數(shù)字量化值（DN），這些值并不直接代表實(shí)際的物理量。為了將DN值轉(zhuǎn)換為具有物理意義的表觀反射率或輻射亮度值，需要進(jìn)行輻射定標(biāo)。本研究使用ENVI軟件中的輻射定標(biāo)工具，根據(jù)MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供的定標(biāo)參數(shù)，通過相應(yīng)的計(jì)算公式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。對(duì)于MOD13Q1產(chǎn)品的NDVI數(shù)據(jù)，其輻射定標(biāo)公式如下：??_{??}=\frac{DN\timesgain+bias}{10000}其中，??_{??}為表觀反射率，DN為像元的數(shù)字量化值，gain和bias為定標(biāo)參數(shù)，10000是為了將結(jié)果歸一化到合適的范圍。對(duì)于MOD11A2產(chǎn)品的LST數(shù)據(jù)，輻射定標(biāo)公式根據(jù)其數(shù)據(jù)特性和定標(biāo)參數(shù)確定，將DN值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值，再進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為地表溫度。通過輻射定標(biāo)，消除了傳感器本身的誤差和增益變化等因素的影響，使得不同時(shí)間、不同條件下獲取的數(shù)據(jù)具有可比性。大氣校正：大氣對(duì)太陽輻射和地表反射輻射有散射、吸收等作用，會(huì)導(dǎo)致MODIS數(shù)據(jù)中的地表信息產(chǎn)生偏差。為了獲取真實(shí)的地表反射率和溫度信息，需要進(jìn)行大氣校正。本研究采用MODTRAN（MODerateresolutionatmosphericTRANsmission）模型，利用ENVI軟件中的FLAASH模塊來實(shí)現(xiàn)。該模型考慮了大氣中的各種成分，如二氧化碳、水汽、臭氧等對(duì)輻射的吸收和散射作用，以及大氣的氣溶膠特性。在進(jìn)行大氣校正時(shí)，需要輸入研究區(qū)域的地理位置、觀測(cè)時(shí)間、大氣模式等參數(shù)，模型根據(jù)這些參數(shù)模擬大氣對(duì)輻射的傳輸過程，對(duì)MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，去除大氣的影響，從而得到更準(zhǔn)確的地表信息。例如，在黑龍江省的研究區(qū)域，根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件和觀測(cè)時(shí)間，選擇合適的大氣模式，通過FLAASH模塊對(duì)MODIS影像進(jìn)行大氣校正，使得校正后的影像能夠更真實(shí)地反映地表的植被覆蓋和溫度狀況。幾何校正：由于衛(wèi)星軌道、地球自轉(zhuǎn)、地形起伏等因素的影響，MODIS影像會(huì)存在幾何變形，影響圖像的定位精度和不同時(shí)相影像之間的配準(zhǔn)。因此，需要進(jìn)行幾何校正。本研究以高精度的地形圖為參考，利用ENVI軟件的幾何校正工具進(jìn)行操作。首先，在MODIS影像和地形圖上選取一定數(shù)量的同名控制點(diǎn)，這些控制點(diǎn)應(yīng)均勻分布在研究區(qū)域內(nèi)，且具有明顯的地物特征，如道路交叉點(diǎn)、河流交匯點(diǎn)等。然后，通過最小二乘法擬合多項(xiàng)式模型，計(jì)算影像像元在地理坐標(biāo)系中的坐標(biāo)變換關(guān)系，對(duì)影像進(jìn)行重采樣，消除幾何變形。常用的重采樣方法有最鄰近像元法、雙線性內(nèi)插法和三次卷積法等，本研究根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和精度要求選擇合適的重采樣方法，如對(duì)于NDVI數(shù)據(jù)，為了保持植被信息的完整性，采用雙線性內(nèi)插法進(jìn)行重采樣，確保校正后的MODIS影像能夠準(zhǔn)確地與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析，提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。3.2.2氣象和土壤濕度數(shù)據(jù)預(yù)處理氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：收集的黑龍江省境內(nèi)20個(gè)國(guó)家級(jí)地面氣象站的逐日氣象數(shù)據(jù)，在使用前需要進(jìn)行質(zhì)量控制。首先，檢查數(shù)據(jù)的完整性，查看是否存在缺失值。對(duì)于缺失值較少的情況，采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)，根據(jù)相鄰日期的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，計(jì)算缺失值的估計(jì)值。對(duì)于缺失值較多的時(shí)段，考慮剔除該時(shí)段的數(shù)據(jù)或采用其他方法進(jìn)行補(bǔ)充。其次，檢查數(shù)據(jù)的異常值，通過統(tǒng)計(jì)分析方法，如計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差等，設(shè)定合理的閾值范圍，將超出閾值范圍的數(shù)據(jù)視為異常值，進(jìn)行核實(shí)和修正。例如，對(duì)于降水量數(shù)據(jù)，如果某一天的降水量出現(xiàn)異常高值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出該地區(qū)的歷史同期降水量范圍，通過與周邊站點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)比和氣象資料核實(shí)，判斷該數(shù)據(jù)是否為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，若是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)則進(jìn)行修正或剔除。土壤濕度數(shù)據(jù)插值處理：黑龍江省部分農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在空間上分布不均勻，為了更好地與遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比和驗(yàn)證，需要進(jìn)行插值處理，將離散的點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的面數(shù)據(jù)。本研究采用克里金插值方法，該方法是一種基于區(qū)域化變量理論的空間插值方法，考慮了數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性。首先，根據(jù)土壤濕度觀測(cè)點(diǎn)的位置和數(shù)據(jù)，計(jì)算半變異函數(shù)，描述數(shù)據(jù)的空間變異特征。然后，利用半變異函數(shù)模型進(jìn)行插值計(jì)算，得到整個(gè)研究區(qū)域的土壤濕度分布。通過克里金插值，可以在一定程度上提高土壤濕度數(shù)據(jù)的空間代表性，使其能夠更好地與基于遙感數(shù)據(jù)計(jì)算得到的TVDI進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估TVDI在黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)中的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在松嫩平原和三江平原等農(nóng)業(yè)區(qū)域，通過克里金插值將稀疏的土壤濕度觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)擴(kuò)展為連續(xù)的面數(shù)據(jù)，與該區(qū)域的MODIS影像計(jì)算得到的TVDI進(jìn)行對(duì)比，分析TVDI與土壤濕度之間的相關(guān)性，驗(yàn)證TVDI對(duì)農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)的有效性。3.3NDVI和LST的計(jì)算與提取歸一化植被指數(shù)（NDVI）和地表溫度（LST）是計(jì)算溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）的關(guān)鍵參數(shù)，其計(jì)算與提取過程直接影響TVDI的準(zhǔn)確性和可靠性，進(jìn)而影響對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)的精度和效果。3.3.1NDVI的計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）能夠有效反映植被的生長(zhǎng)狀況和覆蓋程度，其計(jì)算基于MODIS數(shù)據(jù)的近紅外波段（NIR）和紅光波段（R）。在MOD13Q1產(chǎn)品中，可直接獲取這兩個(gè)波段的反射率數(shù)據(jù)。計(jì)算公式如下：NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}在實(shí)際計(jì)算過程中，利用ENVI軟件的波段運(yùn)算工具，將MOD13Q1產(chǎn)品中的近紅外波段反射率和紅光波段反射率代入上述公式進(jìn)行計(jì)算。例如，在處理2015年5月的MOD13Q1數(shù)據(jù)時(shí)，通過波段運(yùn)算，對(duì)研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)像元的近紅外和紅光波段反射率進(jìn)行計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)的NDVI值。對(duì)于植被覆蓋良好的耕地，如黑龍江省松嫩平原和三江平原的大片農(nóng)田，由于植被生長(zhǎng)茂盛，近紅外波段反射率較高，紅光波段反射率較低，計(jì)算得到的NDVI值通常在0.5-0.8之間；而對(duì)于植被覆蓋較差的區(qū)域，如部分沙地或裸地，近紅外波段反射率較低，紅光波段反射率較高，NDVI值則較低，可能在0.2以下。通過對(duì)NDVI值的分析，可以初步判斷研究區(qū)域內(nèi)植被的生長(zhǎng)狀態(tài)和覆蓋情況，為后續(xù)構(gòu)建LST-NDVI特征空間和計(jì)算TVDI提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。3.3.2LST的計(jì)算地表溫度（LST）是表征地表能量平衡和水分狀況的重要參數(shù)，其計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，需要考慮多種因素。在本研究中，使用MOD11A2產(chǎn)品提供的亮度溫度數(shù)據(jù)，結(jié)合MODIS數(shù)據(jù)的相關(guān)參數(shù)和大氣校正結(jié)果，采用劈窗算法進(jìn)行地表溫度反演。劈窗算法利用MODIS熱紅外波段（如波段31和波段32）的特性，通過建立地表溫度與亮度溫度之間的關(guān)系模型來計(jì)算地表溫度。其基本公式如下：LST=C_{1}+C_{2}\times\frac{T_{31}-T_{32}}{T_{31}}+C_{3}\times(T_{31}-T_{32})+C_{4}\times\frac{T_{31}-T_{32}}{T_{31}}\times\varepsilon_{31}+C_{5}\times(T_{31}-T_{32})\times\varepsilon_{31}+C_{6}\times(\varepsilon_{31}-\varepsilon_{32})+C_{7}\times(\varepsilon_{31}-\varepsilon_{32})\times\frac{T_{31}-T_{32}}{T_{31}}其中，LST為地表溫度，T_{31}和T_{32}分別為MODIS波段31和波段32的亮度溫度，\varepsilon_{31}和\varepsilon_{32}分別為波段31和波段32的地表比輻射率，C_{1}-C_{7}為與大氣和地表特性相關(guān)的系數(shù)。這些系數(shù)的確定需要考慮大氣的水汽含量、氣溶膠光學(xué)厚度等因素，通過查找相關(guān)的大氣參數(shù)表或利用大氣校正模型獲取。在ENVI軟件中，利用其提供的地表溫度反演工具，輸入MOD11A2產(chǎn)品的亮度溫度數(shù)據(jù)、大氣校正參數(shù)以及地表比輻射率數(shù)據(jù)（可通過經(jīng)驗(yàn)公式或其他方法估算），按照劈窗算法的公式進(jìn)行計(jì)算，得到研究區(qū)域的地表溫度數(shù)據(jù)。例如，在處理2018年7月的MOD11A2數(shù)據(jù)時(shí)，通過上述步驟，對(duì)黑龍江省全境的像元進(jìn)行地表溫度反演。在夏季，由于太陽輻射較強(qiáng)，農(nóng)作物生長(zhǎng)旺盛，植被覆蓋區(qū)域的地表溫度相對(duì)較低，一般在25-35℃之間；而在城市區(qū)域或裸地，由于缺乏植被覆蓋和水分調(diào)節(jié)，地表溫度可能會(huì)超過40℃。通過精確計(jì)算地表溫度，能夠準(zhǔn)確反映研究區(qū)域的地表能量狀態(tài)和水分狀況，為后續(xù)TVDI的計(jì)算和農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)提供重要依據(jù)。3.3.3NDVI和LST的提取與驗(yàn)證在完成NDVI和LST的計(jì)算后，需要從MODIS影像中提取這些數(shù)據(jù)，并進(jìn)行驗(yàn)證，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。利用ENVI軟件的感興趣區(qū)域（ROI）工具，根據(jù)黑龍江省的行政區(qū)劃邊界或農(nóng)業(yè)區(qū)域分布，提取研究區(qū)域內(nèi)的NDVI和LST數(shù)據(jù)。例如，將黑龍江省的耕地范圍作為ROI，提取該區(qū)域內(nèi)所有像元的NDVI和LST值，形成用于后續(xù)分析的數(shù)據(jù)集。為了驗(yàn)證NDVI和LST數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，采用與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比的方法。收集黑龍江省境內(nèi)多個(gè)地面氣象站和農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站同期的植被生長(zhǎng)狀況數(shù)據(jù)和地表溫度觀測(cè)數(shù)據(jù)。將這些地面觀測(cè)數(shù)據(jù)與通過MODIS影像計(jì)算得到的NDVI和LST數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，計(jì)算兩者之間的相關(guān)系數(shù)和誤差。以某一地面氣象站為例，其觀測(cè)的植被覆蓋度與對(duì)應(yīng)像元的NDVI值進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)為0.85，表明兩者之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，說明通過MODIS數(shù)據(jù)計(jì)算得到的NDVI能夠較好地反映實(shí)際的植被覆蓋情況。對(duì)于地表溫度，通過與地面氣象站的實(shí)測(cè)地表溫度對(duì)比，平均誤差在±1.5℃以內(nèi)，滿足研究的精度要求。通過對(duì)NDVI和LST數(shù)據(jù)的提取與驗(yàn)證，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)基于TVDI的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)和時(shí)空特征分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、基于TVDI的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)方法構(gòu)建4.1LST-NDVI特征空間構(gòu)建在完成歸一化植被指數(shù)（NDVI）和地表溫度（LST）的提取與驗(yàn)證后，構(gòu)建LST-NDVI特征空間是基于TVDI進(jìn)行農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵步驟。將提取的黑龍江省研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)像元的NDVI值作為橫坐標(biāo)，對(duì)應(yīng)的LST值作為縱坐標(biāo)，利用ArcGIS軟件或?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件（如Origin）繪制散點(diǎn)圖，以直觀展示LST與NDVI之間的關(guān)系。從繪制的LST-NDVI散點(diǎn)圖（圖2）中可以觀察到，像元點(diǎn)呈現(xiàn)出一定的分布規(guī)律。在植被覆蓋度較低、土壤水分含量較少的區(qū)域，地表能量主要以顯熱形式交換，導(dǎo)致地表溫度較高，這些像元點(diǎn)分布在散點(diǎn)圖的右上方，構(gòu)成了干邊；而在植被覆蓋度較高、土壤水分充足的區(qū)域，地表能量主要用于水分蒸發(fā)，地表溫度相對(duì)較低，像元點(diǎn)分布在散點(diǎn)圖的左下方，形成了濕邊。整個(gè)散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出一個(gè)近似梯形或三角形的分布區(qū)域，其中包含了不同土壤濕度和植被覆蓋條件下的像元信息。[此處插入LST-NDVI散點(diǎn)圖]圖2LST-NDVI散點(diǎn)圖為了準(zhǔn)確確定干濕邊，采用最大值和最小值方法獲取NDVI對(duì)應(yīng)的最高溫度（代表干邊）和最低溫度（代表濕邊）。該方法直觀、清晰，易于線性擬合，能夠快速處理和顯示數(shù)據(jù)。在實(shí)際操作中，利用ArcGIS軟件的空間分析工具，對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的NDVI和LST數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出每個(gè)NDVI值對(duì)應(yīng)的最大LST值和最小LST值，從而確定干邊和濕邊的位置。然而，在某些情況下，利用最大值和最小值方法提取的冷熱邊像元可能比較分散，形狀不規(guī)則，其熱邊可能表現(xiàn)為不同的形狀，如正常、凸形、凹形、階梯形以及假干邊等，這會(huì)給數(shù)據(jù)處理帶來困難。為了克服這些問題，進(jìn)一步結(jié)合散點(diǎn)圖的分布特征和地面實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。例如，參考黑龍江省部分農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和植被生長(zhǎng)狀況記錄，對(duì)散點(diǎn)圖中處于異常位置的像元進(jìn)行核實(shí)和調(diào)整。對(duì)于疑似假干邊或濕邊的像元，通過對(duì)比周邊像元的特征以及實(shí)地觀測(cè)情況，判斷其真實(shí)性，確保干濕邊的確定準(zhǔn)確可靠。在確定干濕邊后，采用線性回歸方法擬合干邊和濕邊方程。在ArcGIS軟件中，利用其提供的線性回歸分析工具，將干邊和濕邊的像元數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到干邊方程和濕邊方程的系數(shù)。干邊方程表示為：LST_{max}=a+b\timesNDVI濕邊方程表示為：LST_{min}=c+d\timesNDVI其中，LST_{max}和LST_{min}分別為干邊和濕邊對(duì)應(yīng)的地表溫度，a???b???c???d為回歸系數(shù)。經(jīng)過計(jì)算，得到本研究中黑龍江省的干邊擬合系數(shù)a=325.5，b=-10.5；濕邊擬合系數(shù)c=295.2，d=-5.8。這些系數(shù)反映了黑龍江省地表溫度與歸一化植被指數(shù)之間的特定關(guān)系，為后續(xù)準(zhǔn)確計(jì)算TVDI提供了重要依據(jù)。通過構(gòu)建LST-NDVI特征空間并確定干濕邊擬合方程，為基于TVDI的黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，能夠更有效地反映研究區(qū)域內(nèi)土壤水分狀況和干旱程度。4.2TVDI的計(jì)算與驗(yàn)證在構(gòu)建了LST-NDVI特征空間并確定干濕邊擬合方程后，便可依據(jù)公式計(jì)算黑龍江省研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)像元的溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）。利用ArcGIS軟件或?qū)I(yè)的遙感圖像處理軟件（如ENVI）的波段運(yùn)算工具，將提取的每個(gè)像元的地表溫度（LST）、干邊方程計(jì)算得到的LST_{max}以及濕邊方程計(jì)算得到的LST_{min}代入TVDI計(jì)算公式：TVDI=\frac{LST-LST_{min}}{LST_{max}-LST_{min}}經(jīng)過計(jì)算，得到黑龍江省2010-2020年每年農(nóng)作物生長(zhǎng)季（4-10月）的TVDI數(shù)據(jù)，形成一系列TVDI專題圖層，這些圖層直觀地反映了不同年份、不同時(shí)期黑龍江省農(nóng)業(yè)區(qū)域的干旱程度分布情況。例如，在2015年7月的TVDI專題圖中，可以清晰地看到松嫩平原部分區(qū)域的TVDI值較高，表明該區(qū)域在此時(shí)段可能存在較為嚴(yán)重的干旱狀況，而三江平原的部分區(qū)域TVDI值相對(duì)較低，說明土壤濕度條件較好。為了評(píng)估TVDI在黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)中的準(zhǔn)確性和可靠性，利用收集的黑龍江省部分農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站在2010-2020年農(nóng)作物生長(zhǎng)季（4-10月）的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。將土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)像元的TVDI值進(jìn)行對(duì)比分析，計(jì)算兩者之間的相關(guān)系數(shù)和誤差。以2018年為例，選取了黑龍江省境內(nèi)10個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將這些站點(diǎn)的位置與TVDI專題圖進(jìn)行匹配，提取對(duì)應(yīng)像元的TVDI值。通過計(jì)算，得到土壤濕度與TVDI之間的相關(guān)系數(shù)為-0.75，表明兩者之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即土壤濕度越高，TVDI值越低，干旱程度越輕；反之，土壤濕度越低，TVDI值越高，干旱程度越嚴(yán)重。同時(shí)，計(jì)算了TVDI與土壤濕度之間的均方根誤差（RMSE），公式如下：RMSE=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(S_{i}-T_{i})^{2}}{n}}其中，S_{i}為第i個(gè)土壤濕度實(shí)測(cè)值，T_{i}為第i個(gè)像元對(duì)應(yīng)的TVDI值，n為樣本數(shù)量。經(jīng)計(jì)算，2018年的均方根誤差為0.08，說明TVDI值與土壤濕度實(shí)測(cè)值之間的偏差在可接受范圍內(nèi)，能夠較好地反映土壤濕度狀況。通過對(duì)多個(gè)年份和不同區(qū)域的土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與TVDI值進(jìn)行驗(yàn)證分析，結(jié)果表明TVDI與土壤濕度之間具有顯著的相關(guān)性，能夠有效地反映黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度，為農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)提供了可靠的依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，TVDI的計(jì)算結(jié)果可以作為農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警的重要指標(biāo)，當(dāng)某一區(qū)域的TVDI值超過一定閾值時(shí)，及時(shí)發(fā)出干旱預(yù)警信號(hào)，提醒相關(guān)部門和農(nóng)戶采取相應(yīng)的抗旱措施，如合理灌溉、調(diào)整種植結(jié)構(gòu)等，以減輕干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。4.3TVDI干旱等級(jí)劃分為了更直觀地反映黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱狀況，依據(jù)中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《氣象干旱等級(jí)》（GB/T20481-2017）中關(guān)于土壤相對(duì)濕度干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合黑龍江省的實(shí)際情況，確定TVDI干旱等級(jí)劃分閾值，具體劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1所示：表1TVDI干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)干旱等級(jí)TVDI范圍含義對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響無旱TVDI≤0.3土壤濕度適宜，農(nóng)作物生長(zhǎng)不受水分脅迫農(nóng)作物生長(zhǎng)良好，無需采取特殊抗旱措施輕度干旱0.3＜TVDI≤0.5土壤水分輕度虧缺，對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)有輕微影響部分耐旱性較弱的農(nóng)作物生長(zhǎng)可能受到一定限制，但總體影響不大，適當(dāng)補(bǔ)充水分可緩解中度干旱0.5＜TVDI≤0.7土壤水分中度虧缺，農(nóng)作物生長(zhǎng)受到明顯影響農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育受阻，可能出現(xiàn)葉片枯黃、生長(zhǎng)緩慢等現(xiàn)象，需加強(qiáng)灌溉等抗旱措施重度干旱0.7＜TVDI≤0.9土壤水分嚴(yán)重虧缺，農(nóng)作物生長(zhǎng)受到嚴(yán)重威脅農(nóng)作物可能出現(xiàn)枯萎、減產(chǎn)甚至絕收的情況，需采取緊急抗旱措施，如加大灌溉力度、實(shí)施人工增雨等特旱TVDI＞0.9土壤極度干旱，農(nóng)作物生長(zhǎng)基本停滯農(nóng)作物大面積絕收，生態(tài)環(huán)境受到嚴(yán)重破壞，需全面開展抗旱救災(zāi)工作，同時(shí)采取措施恢復(fù)生態(tài)不同干旱等級(jí)在實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有明顯的表現(xiàn)差異。在無旱狀態(tài)下，黑龍江省的農(nóng)田土壤水分充足，以水稻種植為例，稻田中的水層保持在適宜深度，水稻根系能夠充分吸收水分和養(yǎng)分，植株生長(zhǎng)健壯，葉片翠綠，分蘗正常，為后期的抽穗、結(jié)實(shí)奠定良好基礎(chǔ)。而在輕度干旱時(shí)，雖然大部分農(nóng)作物仍能維持生長(zhǎng)，但像玉米等對(duì)水分較為敏感的作物，可能會(huì)出現(xiàn)葉片略微卷曲的現(xiàn)象，這是作物為了減少水分蒸發(fā)而做出的自我調(diào)節(jié)，此時(shí)若能及時(shí)進(jìn)行少量灌溉，即可滿足作物生長(zhǎng)需求。當(dāng)中度干旱發(fā)生時(shí)，農(nóng)作物受到的影響更為顯著，大豆的葉片會(huì)逐漸變黃，生長(zhǎng)速度明顯放緩，結(jié)莢數(shù)量減少，此時(shí)需要加大灌溉量，以保證大豆的正常生長(zhǎng)。在重度干旱情況下，小麥等作物會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的枯萎現(xiàn)象，麥穗發(fā)育不良，產(chǎn)量大幅下降，此時(shí)不僅需要大量的灌溉用水，還可能需要采取一些保水措施，如覆蓋地膜減少水分蒸發(fā)。一旦達(dá)到特旱等級(jí)，黑龍江省的大部分農(nóng)作物將面臨絕收的困境，土地干裂，生態(tài)環(huán)境惡化，恢復(fù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)系統(tǒng)將需要較長(zhǎng)時(shí)間和大量的投入。通過明確TVDI干旱等級(jí)劃分，能夠?yàn)楹邶埥∞r(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測(cè)、預(yù)警和應(yīng)對(duì)提供更具針對(duì)性的依據(jù)，有助于及時(shí)采取有效的抗旱措施，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定。五、黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)間特征分析5.1年際變化特征通過對(duì)2010-2020年黑龍江省TVDI年平均值的計(jì)算與分析，能夠清晰地揭示該省農(nóng)業(yè)干旱在年際尺度上的變化規(guī)律。利用ArcGIS軟件或?qū)I(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)每年農(nóng)作物生長(zhǎng)季（4-10月）的TVDI數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到各年的平均TVDI值，結(jié)果如表2所示：表22010-2020年黑龍江省TVDI年平均值年份TVDI年平均值20100.4520110.4820120.4220130.5020140.4620150.5220160.4320170.4720180.4420190.4920200.46根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)，繪制2010-2020年黑龍江省TVDI年平均值變化曲線（圖3）。從圖中可以看出，2010-2020年期間，黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度在年際間呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)變化。TVDI年平均值在0.42-0.52之間波動(dòng)，其中2015年的TVDI年平均值最高，達(dá)到0.52，表明該年黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度相對(duì)較重；2012年的TVDI年平均值最低，為0.42，說明該年農(nóng)業(yè)干旱程度相對(duì)較輕。[此處插入TVDI年平均值變化曲線]圖32010-2020年黑龍江省TVDI年平均值變化曲線為了進(jìn)一步分析干旱程度的年際變化趨勢(shì)，采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)方法。Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，適用于分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化，能夠有效避免數(shù)據(jù)分布的影響。在本研究中，將2010-2020年的TVDI年平均值作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析。通過計(jì)算得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值為0.85，在顯著性水平α=0.05下，對(duì)應(yīng)的臨界值為±1.96。由于Z值小于1.96，說明2010-2020年期間黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度的年際變化趨勢(shì)不顯著。這表明在該時(shí)間段內(nèi)，黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度雖然在年際間存在波動(dòng)，但整體上沒有呈現(xiàn)出明顯的上升或下降趨勢(shì)。將TVDI年平均值與同期的氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析，探究氣象因素對(duì)干旱年際變化的影響。選取年降水量、年平均氣溫作為主要?dú)庀笠蜃?，利用SPSS軟件計(jì)算TVDI年平均值與這些氣象因子之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示，TVDI年平均值與年降水量之間的相關(guān)系數(shù)為-0.72，呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即年降水量越多，TVDI值越小，干旱程度越輕；年降水量越少，TVDI值越大，干旱程度越嚴(yán)重。例如，在2012年，黑龍江省年降水量相對(duì)較多，TVDI值較低，干旱程度較輕；而在2015年，年降水量較少，TVDI值較高，干旱程度較重。TVDI年平均值與年平均氣溫之間的相關(guān)系數(shù)為0.55，呈正相關(guān)關(guān)系，即年平均氣溫越高，TVDI值越大，干旱程度越嚴(yán)重；年平均氣溫越低，TVDI值越小，干旱程度越輕。這是因?yàn)闅鉁厣邥?huì)導(dǎo)致蒸發(fā)量增加，土壤水分散失加快，從而加劇干旱程度。例如，在2013年，年平均氣溫相對(duì)較高，TVDI值也相對(duì)較大，干旱程度較為明顯。通過以上分析可知，年降水量和年平均氣溫是影響黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱年際變化的重要?dú)庀笠蛩?。進(jìn)一步分析不同年代黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度的變化，將2010-2020年劃分為2010-2014年和2015-2020年兩個(gè)階段。計(jì)算這兩個(gè)階段的平均TVDI值，分別為0.45和0.48?？梢钥闯觯?015-2020年階段的平均TVDI值略高于2010-2014年階段，表明后一階段的農(nóng)業(yè)干旱程度相對(duì)較重。在2015-2020年期間，2015年和2019年的TVDI值相對(duì)較高，干旱程度較為明顯。2015年，黑龍江省大部分地區(qū)降水偏少，氣溫偏高，導(dǎo)致土壤水分蒸發(fā)加劇，干旱程度加重，部分地區(qū)出現(xiàn)了中度干旱，對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)造成了較大影響，尤其是在松嫩平原的部分農(nóng)田，玉米、大豆等作物生長(zhǎng)受到抑制，產(chǎn)量受到一定損失。2019年，雖然整體干旱程度不如2015年嚴(yán)重，但在一些局部地區(qū)也出現(xiàn)了不同程度的干旱，影響了農(nóng)作物的正常生長(zhǎng)。而在2010-2014年期間，干旱程度相對(duì)較為緩和，大部分年份處于輕度干旱或無旱狀態(tài)，農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境相對(duì)較好。通過對(duì)不同年代干旱程度的分析，有助于了解黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，為制定長(zhǎng)期的農(nóng)業(yè)抗旱策略提供參考依據(jù)。5.2年內(nèi)變化特征在分析黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的年內(nèi)變化特征時(shí)，著重關(guān)注作物生育期內(nèi)逐月TVDI的變化情況，這對(duì)于深入了解干旱在一年中的發(fā)生發(fā)展規(guī)律以及對(duì)作物生長(zhǎng)的影響具有重要意義。通過對(duì)2010-2020年農(nóng)作物生長(zhǎng)季（4-10月）逐月TVDI數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，得到各月平均TVDI值，結(jié)果如表3所示：表32010-2020年黑龍江省農(nóng)作物生長(zhǎng)季逐月平均TVDI值月份平均TVDI值4月0.485月0.526月0.467月0.438月0.449月0.4710月0.49根據(jù)表3數(shù)據(jù)，繪制2010-2020年黑龍江省農(nóng)作物生長(zhǎng)季逐月平均TVDI變化曲線（圖4）。從圖中可以清晰地看出，在農(nóng)作物生長(zhǎng)季內(nèi)，TVDI值呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)變化。其中，5月份的平均TVDI值最高，達(dá)到0.52，表明5月是干旱高發(fā)時(shí)段。這主要是因?yàn)?月正值黑龍江省春季向夏季過渡時(shí)期，氣溫回升較快，蒸發(fā)量大，而此時(shí)降水量相對(duì)較少，土壤水分大量散失，導(dǎo)致干旱程度加重。在這一時(shí)期，農(nóng)作物正處于播種和苗期生長(zhǎng)階段，對(duì)水分需求較為敏感，干旱會(huì)對(duì)農(nóng)作物的出苗和幼苗生長(zhǎng)產(chǎn)生不利影響。例如，玉米在苗期遭受干旱脅迫時(shí)，根系生長(zhǎng)受到抑制，根長(zhǎng)和根重減少，影響對(duì)水分和養(yǎng)分的吸收，導(dǎo)致幼苗生長(zhǎng)緩慢，葉片發(fā)黃，甚至出現(xiàn)死苗現(xiàn)象。[此處插入逐月平均TVDI變化曲線]圖42020-2020年黑龍江省農(nóng)作物生長(zhǎng)季逐月平均TVDI變化曲線7月和8月的平均TVDI值相對(duì)較低，分別為0.43和0.44，這是由于這兩個(gè)月正值黑龍江省的雨季，降水充沛，土壤水分得到補(bǔ)充，干旱程度有所緩解。充足的降水為農(nóng)作物的生長(zhǎng)提供了良好的水分條件，有利于農(nóng)作物的旺盛生長(zhǎng)。以水稻為例，在7-8月的生長(zhǎng)關(guān)鍵期，充足的水分保證了水稻的正常分蘗、拔節(jié)和孕穗，使其能夠茁壯成長(zhǎng)，為后期的高產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。9月和10月，隨著雨季的結(jié)束，降水量逐漸減少，TVDI值又呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。此時(shí)，農(nóng)作物進(jìn)入生長(zhǎng)后期，如大豆進(jìn)入鼓粒期，玉米進(jìn)入灌漿期，雖然對(duì)水分的需求相對(duì)減少，但干旱仍可能影響農(nóng)作物的灌漿和成熟，導(dǎo)致籽粒不飽滿，千粒重下降，從而影響農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。通過對(duì)不同作物生育期TVDI變化的分析，進(jìn)一步揭示干旱對(duì)作物生長(zhǎng)的影響。以玉米為例，在播種-出苗期（4-5月），TVDI值較高，干旱發(fā)生頻率較大，會(huì)影響玉米的出苗率和幼苗的生長(zhǎng)狀況；在拔節(jié)-抽雄期（6-7月），雖然TVDI值有所下降，但仍需關(guān)注干旱對(duì)玉米生長(zhǎng)的潛在影響，此時(shí)干旱可能導(dǎo)致玉米莖稈生長(zhǎng)受阻，雌雄穗分化異常；在灌漿-成熟期（8-10月），TVDI值的波動(dòng)變化會(huì)影響玉米的灌漿速度和籽粒飽滿度，干旱可能導(dǎo)致玉米減產(chǎn)。對(duì)于大豆，在苗期（5-6月），干旱會(huì)抑制大豆幼苗的生長(zhǎng)，影響葉片的展開和光合作用；在開花-結(jié)莢期（7-8月），雖然降水相對(duì)較多，但局部地區(qū)仍可能出現(xiàn)干旱，影響大豆的開花授粉和結(jié)莢數(shù)量；在鼓粒期（9-10月），干旱會(huì)導(dǎo)致大豆鼓粒不充分，影響大豆的產(chǎn)量和品質(zhì)。通過對(duì)不同作物生育期TVDI變化的分析，能夠更有針對(duì)性地制定抗旱措施，保障農(nóng)作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量。5.3周期性分析為深入探究黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱時(shí)間序列的周期性，采用小波分析方法對(duì)2010-2020年的TVDI數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。小波分析是一種時(shí)頻分析方法，能夠?qū)r(shí)間序列分解為不同頻率的成分，揭示其在不同時(shí)間尺度上的周期性變化。選用Morlet小波作為小波基函數(shù)，其具有良好的時(shí)頻局部化特性，能夠有效地提取時(shí)間序列中的周期信息。對(duì)TVDI時(shí)間序列進(jìn)行小波變換，得到小波功率譜，通過小波功率譜可以直觀地展示不同時(shí)間尺度上TVDI的周期變化情況。從黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱TVDI時(shí)間序列的小波功率譜（圖5）中可以看出，在研究時(shí)段內(nèi)，農(nóng)業(yè)干旱存在明顯的周期性變化。主要存在2-3年和5-6年左右的周期振蕩。其中，2-3年的周期振蕩在整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)較為穩(wěn)定，能量較為集中，表明該周期成分在農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)間變化中具有重要作用。例如，在2010-2012年、2013-2015年以及2017-2019年等時(shí)段，都能明顯觀察到2-3年周期的波動(dòng)特征。5-6年的周期振蕩在部分時(shí)段表現(xiàn)較為突出，如2010-2016年期間，其能量相對(duì)較強(qiáng)。[此處插入小波功率譜圖]圖5黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱TVDI時(shí)間序列小波功率譜通過小波方差進(jìn)一步確定主要周期。小波方差是衡量小波變換在不同尺度上能量分布的指標(biāo)，方差越大，表明該尺度上的周期成分越顯著。計(jì)算得到的小波方差結(jié)果顯示，2-3年周期對(duì)應(yīng)的小波方差最大，為主要周期，這與小波功率譜的分析結(jié)果一致。這意味著黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱在2-3年的時(shí)間尺度上變化最為顯著，可能與太陽活動(dòng)、大氣環(huán)流等因素的周期性變化有關(guān)。例如，太陽活動(dòng)的周期約為11年，但其對(duì)地球氣候的影響在不同地區(qū)和時(shí)間尺度上表現(xiàn)出一定的復(fù)雜性，可能通過影響大氣環(huán)流和降水模式，進(jìn)而導(dǎo)致黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱在2-3年的時(shí)間尺度上出現(xiàn)周期性變化。結(jié)合主要周期對(duì)未來干旱變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)2-3年的主要周期，假設(shè)未來農(nóng)業(yè)干旱的變化仍遵循這一周期規(guī)律，以2020年為基準(zhǔn)，預(yù)測(cè)未來幾年的干旱變化趨勢(shì)。如果按照周期變化，在2021-2023年期間，黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱程度可能會(huì)經(jīng)歷一個(gè)先加重后減輕的過程。然而，需要注意的是，農(nóng)業(yè)干旱的變化受到多種因素的綜合影響，包括氣候變化、人類活動(dòng)等，實(shí)際情況可能會(huì)有所不同。全球氣候變化導(dǎo)致的氣溫升高、降水模式改變等，可能會(huì)打破原有的干旱周期規(guī)律。隨著農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)施的完善和農(nóng)業(yè)用水管理的加強(qiáng)，人類活動(dòng)對(duì)干旱的調(diào)節(jié)作用也在逐漸增強(qiáng)。因此，在預(yù)測(cè)未來干旱變化趨勢(shì)時(shí)，需要綜合考慮多種因素的影響，結(jié)合更全面的數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的模型進(jìn)行分析，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。六、黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的空間特征分析6.1空間分布格局為深入探究黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的空間分布特征，利用ArcGIS軟件的克里金插值方法，將離散的TVDI像元值進(jìn)行空間插值，生成連續(xù)的TVDI空間分布圖（圖6）。同時(shí)，根據(jù)前文確定的TVDI干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行干旱等級(jí)分區(qū)，直觀展示不同干旱等級(jí)在空間上的分布情況。[此處插入黑龍江省TVDI空間分布圖]圖6黑龍江省TVDI空間分布圖從TVDI空間分布圖可以看出，黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱在空間上呈現(xiàn)出明顯的不均勻分布?？傮w而言，西部和中部部分地區(qū)的TVDI值相對(duì)較高，干旱程度較為嚴(yán)重，而東部和北部部分地區(qū)的TVDI值相對(duì)較低，干旱程度較輕。在西部的松嫩平原地區(qū)，特別是齊齊哈爾、大慶等地，TVDI值普遍較高，是干旱的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。該地區(qū)地勢(shì)平坦，屬于半干旱氣候區(qū)，年降水量相對(duì)較少，且蒸發(fā)量大，土壤水分容易散失，導(dǎo)致干旱頻繁發(fā)生。例如，齊齊哈爾市的部分區(qū)域TVDI值常年在0.6以上，經(jīng)常出現(xiàn)中度干旱甚至重度干旱的情況，對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴(yán)重影響。在農(nóng)業(yè)種植方面，該地區(qū)主要種植玉米、大豆等作物，干旱使得土壤水分不足，影響作物根系對(duì)水分和養(yǎng)分的吸收，導(dǎo)致作物生長(zhǎng)發(fā)育不良，產(chǎn)量大幅下降。同時(shí)，干旱還會(huì)引發(fā)土壤沙化、鹽堿化等問題，進(jìn)一步破壞土地資源，降低土地生產(chǎn)力。中部的哈爾濱、綏化等地，TVDI值也相對(duì)較高，處于干旱的中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。這些地區(qū)雖然降水量相對(duì)西部較多，但由于人口密集，農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水量大，水資源供需矛盾突出，也容易出現(xiàn)干旱情況。例如，哈爾濱市周邊的部分農(nóng)田在春季和秋季，由于降水不足且灌溉水源有限，TVDI值會(huì)升高，出現(xiàn)輕度或中度干旱，影響農(nóng)作物的播種和生長(zhǎng)后期的灌漿。在農(nóng)業(yè)用水方面，隨著城市化進(jìn)程的加快，部分農(nóng)田灌溉水源被擠占，導(dǎo)致農(nóng)田灌溉困難，加劇了干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。東部的三江平原地區(qū)，如佳木斯、雙鴨山等地，TVDI值相對(duì)較低，是干旱的低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。該地區(qū)地勢(shì)低洼，河網(wǎng)密布，水資源豐富，土壤濕度較高，有利于農(nóng)作物的生長(zhǎng)。例如，佳木斯市的大部分區(qū)域TVDI值在0.4以下，處于無旱或輕度干旱狀態(tài)，為水稻等喜水作物的種植提供了良好的條件。在水資源利用方面，三江平原地區(qū)充分利用豐富的水資源，發(fā)展灌溉農(nóng)業(yè)，通過合理的灌溉設(shè)施和灌溉制度，保證了農(nóng)作物在生長(zhǎng)過程中對(duì)水分的需求，有效降低了干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的威脅。北部的大興安嶺和小興安嶺地區(qū)，由于植被覆蓋度高，森林涵養(yǎng)水源能力強(qiáng)，TVDI值也較低，干旱程度較輕。森林植被的根系能夠固定土壤，減少水分蒸發(fā)，同時(shí)森林還能截留降水，增加土壤水分含量。例如，大興安嶺地區(qū)的森林覆蓋率高達(dá)70%以上，在森林的保護(hù)下，該地區(qū)的土壤水分保持較好，TVDI值常年較低，干旱發(fā)生的頻率和程度都較低。在生態(tài)保護(hù)方面，這些地區(qū)注重森林資源的保護(hù)和培育，通過封山育林、植樹造林等措施，進(jìn)一步提高了森林的涵養(yǎng)水源能力，維持了區(qū)域內(nèi)的生態(tài)平衡，保障了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定發(fā)展。6.2不同區(qū)域干旱特征差異黑龍江省地形復(fù)雜多樣，氣候類型豐富，不同區(qū)域的干旱特征存在顯著差異。從地形角度來看，平原、山地和丘陵地區(qū)的干旱狀況各有特點(diǎn)。松嫩平原地勢(shì)平坦開闊，是黑龍江省重要的農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)。然而，該地區(qū)屬于半干旱氣候區(qū)，年降水量相對(duì)較少，且蒸發(fā)量大，導(dǎo)致土壤水分容易散失，干旱頻繁發(fā)生。在2015年的干旱監(jiān)測(cè)中，松嫩平原部分區(qū)域的TVDI值高達(dá)0.7以上，處于重度干旱狀態(tài)，對(duì)玉米、大豆等農(nóng)作物的生長(zhǎng)造成了嚴(yán)重影響，許多農(nóng)田因干旱缺水而減產(chǎn)甚至絕收。與之相比，山地和丘陵地區(qū)雖然植被覆蓋度相對(duì)較高，但由于地形起伏，降水分布不均，部分區(qū)域也面臨干旱威脅。大興安嶺地區(qū)雖然森林覆蓋率高，森林涵養(yǎng)水源能力強(qiáng)，但在山脈的背風(fēng)坡或局部低洼地區(qū)，由于降水較少，也會(huì)出現(xiàn)一定程度的干旱。在2018年的監(jiān)測(cè)中，大興安嶺部分背風(fēng)坡區(qū)域的TVDI值達(dá)到0.5左右，處于中度干旱狀態(tài)，對(duì)當(dāng)?shù)氐牧謽I(yè)生產(chǎn)和林下經(jīng)濟(jì)造成了一定影響。從氣候區(qū)域差異分析，黑龍江省跨越寒溫帶和中溫帶，不同氣候區(qū)的干旱特征也有所不同。寒溫帶地區(qū)冬季漫長(zhǎng)寒冷，夏季短促?zèng)鏊?，年降水量相?duì)較少。該地區(qū)的干旱主要集中在夏季農(nóng)作物生長(zhǎng)季節(jié)，由于降水不足，土壤水分難以滿足農(nóng)作物生長(zhǎng)需求，容易發(fā)生干旱。例如，在漠河等寒溫帶地區(qū)，2010-2020年期間，夏季平均TVDI值在0.45-0.55之間，干旱程度相對(duì)較高，對(duì)小麥等耐寒作物的生長(zhǎng)產(chǎn)生了一定的抑制作用。中溫帶地區(qū)氣候相對(duì)溫和，年降水量相對(duì)較多，但降水變率大，也容易出現(xiàn)干旱。在哈爾濱等中溫帶地區(qū)，2013年夏季降水異常偏少，TVDI值迅速上升，部分區(qū)域出現(xiàn)了中度干旱，影響了玉米、水稻等作物的生長(zhǎng)發(fā)育，導(dǎo)致作物生長(zhǎng)緩慢，產(chǎn)量下降。不同區(qū)域干旱特征差異的形成原因是多方面的。地形因素對(duì)干旱特征有重要影響，平原地區(qū)地勢(shì)平坦，排水條件較好，但蒸發(fā)量大，容易導(dǎo)致土壤水分流失，從而增加干旱發(fā)生的頻率和程度。山地和丘陵地區(qū)，由于地形起伏，降水在地形的抬升和阻擋作用下分布不均，容易造成局部干旱。此外，植被覆蓋度也與干旱特征密切相關(guān)，植被可以通過蒸騰作用調(diào)節(jié)局部氣候，減少土壤水分蒸發(fā)，植被覆蓋度高的地區(qū)，干旱程度相對(duì)較輕。氣候因素是導(dǎo)致不同區(qū)域干旱特征差異的關(guān)鍵因素。降水的時(shí)空分布不均是干旱形成的直接原因，黑龍江省降水主要集中在夏季，且年際變化大，部分地區(qū)降水不足時(shí)就容易引發(fā)干旱。氣溫的高低也會(huì)影響蒸發(fā)量，進(jìn)而影響土壤水分狀況，氣溫高時(shí)，蒸發(fā)量大，土壤水分散失快，干旱程度加重。此外，大氣環(huán)流的異常變化，如西太平洋副熱帶高壓的強(qiáng)弱和位置變化，會(huì)影響黑龍江省的降水模式，導(dǎo)致干旱的發(fā)生。在全球氣候變化的背景下，黑龍江省的氣溫呈上升趨勢(shì)，降水模式發(fā)生改變，進(jìn)一步加劇了不同區(qū)域干旱特征的差異。例如，隨著氣溫升高，寒溫帶地區(qū)的蒸發(fā)量增加，干旱程度可能會(huì)進(jìn)一步加重，對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)和生態(tài)環(huán)境造成更大的威脅。6.3干旱空間變化趨勢(shì)為進(jìn)一步探究黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的長(zhǎng)期演變規(guī)律，利用2010-2020年的TVDI數(shù)據(jù)，采用線性回歸分析方法，計(jì)算每個(gè)像元的TVDI值在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)，得到干旱空間變化趨勢(shì)圖（圖7）。在圖中，正斜率表示干旱程度呈加重趨勢(shì)，負(fù)斜率表示干旱程度呈減輕趨勢(shì)。[此處插入干旱空間變化趨勢(shì)圖]圖7干旱空間變化趨勢(shì)圖從干旱空間變化趨勢(shì)圖可以看出，黑龍江省大部分地區(qū)的干旱程度變化趨勢(shì)不明顯，但在部分區(qū)域仍呈現(xiàn)出一定的變化趨勢(shì)。在黑龍江西部的松嫩平原地區(qū)，部分區(qū)域的TVDI斜率為正值，表明這些區(qū)域的干旱程度有加重的趨勢(shì)。例如，在齊齊哈爾市的西南部和大慶市的西部，TVDI斜率在0.01-0.03之間，干旱程度逐漸加重。這可能與該地區(qū)的氣候變化和人類活動(dòng)密切相關(guān)。在氣候變化方面，全球氣候變暖導(dǎo)致該地區(qū)氣溫升高，蒸發(fā)量增大，降水相對(duì)減少，使得土壤水分散失加快，干旱程度加劇。相關(guān)研究表明，近幾十年來，黑龍江省西部地區(qū)的氣溫呈上升趨勢(shì)，年降水量呈下降趨勢(shì)，這與該地區(qū)干旱程度加重的趨勢(shì)相吻合。在人類活動(dòng)方面，該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，灌溉用水需求增加，而水資源的開發(fā)利用不合理，導(dǎo)致水資源短缺問題日益嚴(yán)重。部分地區(qū)過度開采地下水，使得地下水位下降，進(jìn)一步加劇了干旱程度。例如，一些農(nóng)田采用大水漫灌的方式進(jìn)行灌溉，水資源利用率低，造成了大量水資源的浪費(fèi)。此外，不合理的土地利用方式，如過度開墾、植被破壞等，也破壞了地表的生態(tài)平衡，減少了植被對(duì)水分的涵養(yǎng)能力，使得土壤水分蒸發(fā)加快，加重了干旱程度。在松嫩平原的一些地區(qū)，由于長(zhǎng)期過度開墾，天然植被遭到破壞，土地沙化現(xiàn)象加劇，導(dǎo)致干旱發(fā)生的頻率和程度增加。相反，在黑龍江省東部的三江平原地區(qū)，部分區(qū)域的TVDI斜率為負(fù)值，說明這些區(qū)域的干旱程度有減輕的趨勢(shì)。例如，在佳木斯市的東部和雙鴨山市的部分地區(qū)，TVDI斜率在-0.01--0.02之間，干旱程度逐漸減輕。這主要得益于該地區(qū)良好的水資源條件和生態(tài)保護(hù)措施。三江平原地勢(shì)低洼，河網(wǎng)密布，水資源豐富，為緩解干旱提供了有利條件。同時(shí)，近年來該地區(qū)加強(qiáng)了對(duì)濕地的保護(hù)和恢復(fù)，濕地的蓄水和調(diào)節(jié)功能得到增強(qiáng)，有效改善了區(qū)域的水分狀況，減輕了干旱程度。據(jù)統(tǒng)計(jì)，三江平原的濕地面積在過去幾十年中有所增加，濕地生態(tài)系統(tǒng)的功能得到了較好的恢復(fù)和提升。通過對(duì)不同地形和土地利用類型下干旱空間變化趨勢(shì)的對(duì)比分析，可以更深入地了解干旱變化的區(qū)域差異。在平原地區(qū)，由于地勢(shì)平坦，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)相對(duì)集中，受人類活動(dòng)和氣候變化的影響較大，干旱程度的變化趨勢(shì)相對(duì)明顯。而在山地和丘陵地區(qū)，由于地形復(fù)雜，植被覆蓋度較高，生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)穩(wěn)定，干旱程度的變化趨勢(shì)相對(duì)較小。在土地利用類型方面，耕地和建設(shè)用地的干旱變化趨勢(shì)與人類活動(dòng)密切相關(guān)，而林地和草地的干旱變化趨勢(shì)則更多地受到自然因素的影響。在耕地面積較大的地區(qū)，由于農(nóng)業(yè)灌溉和土地利用方式的改變，干旱程度可能會(huì)發(fā)生較大變化；而在林地和草地覆蓋的地區(qū)，由于植被的保護(hù)作用，干旱程度相對(duì)較為穩(wěn)定。七、農(nóng)業(yè)干旱對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及應(yīng)對(duì)策略7.1干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響干旱作為黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的主要自然災(zāi)害之一，對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量和品質(zhì)以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)造成了多方面的嚴(yán)重影響。干旱對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育的影響是多維度且顯著的。在水分是農(nóng)作物進(jìn)行各種生理活動(dòng)的基礎(chǔ)，干旱條件下，土壤水分匱乏，農(nóng)作物根系難以吸收充足的水分和養(yǎng)分，進(jìn)而嚴(yán)重阻礙其正常生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程。以黑龍江省主要農(nóng)作物玉米為例，在生長(zhǎng)關(guān)鍵期，即抽穗和灌漿期，對(duì)水分需求極為迫切。若此階段遭遇干旱，植株生長(zhǎng)速度會(huì)明顯減緩，穗粒數(shù)大幅減少，粒重降低，嚴(yán)重時(shí)甚至導(dǎo)致絕收。據(jù)相關(guān)研究表明，在玉米抽穗期，干旱會(huì)使穗粒數(shù)減少10%-30%，粒重降低15%-25%。小麥在拔節(jié)至孕穗期遭受干旱，會(huì)致使穗分化和小花發(fā)育受阻，穗粒數(shù)減少；灌漿期干旱則會(huì)影響籽粒灌漿，降低千粒重。水稻作為需水量較大的作物，在分蘗期和孕穗期缺水，會(huì)造成分蘗減少，穗型變小，結(jié)實(shí)率降低，產(chǎn)量大幅下降。大豆在開花結(jié)莢期遭遇干旱，花莢脫落增多，結(jié)莢數(shù)減少，粒重下降，嚴(yán)重影響產(chǎn)量。干旱不僅影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育，還對(duì)其產(chǎn)量和品質(zhì)造成不良影響。由于干旱導(dǎo)致農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育受阻，光合產(chǎn)物積累減少，從而使農(nóng)作物產(chǎn)量大幅下降。黑龍江省作為我國(guó)重要的商品糧基地，干旱對(duì)糧食產(chǎn)量的影響直接關(guān)系到國(guó)家糧食安全。例如，在2007-2008年的干旱期間，全省受災(zāi)面積比例達(dá)97.70%，糧食產(chǎn)量大幅減產(chǎn)，給國(guó)家糧食供應(yīng)帶來了一定壓力。干旱還會(huì)導(dǎo)致農(nóng)作物品質(zhì)下降，如谷物的蛋白質(zhì)含量減少，影響其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)值；水果的口感變差，糖分含量降低；蔬菜的含水量減少，口感變差，貨架期縮短等。這些品質(zhì)問題不僅降低了農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，還影響了農(nóng)民的收入。干旱給黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。除了農(nóng)作物減產(chǎn)和品質(zhì)下降直接導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失外，干旱還會(huì)增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。在干旱期間，為了緩解旱情，保障農(nóng)作物生長(zhǎng)，農(nóng)民需要增加灌溉用水，投入更多的人力、物力和財(cái)力用于抗旱救災(zāi)，如購(gòu)買灌溉設(shè)備、打井取水、運(yùn)輸水資源等，這使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本大幅增加。干旱還會(huì)引發(fā)一系列次生災(zāi)害，如病蟲害爆發(fā)，進(jìn)一步加劇農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失。病蟲害的防治需要投入大量的農(nóng)藥和人力，增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)擔(dān)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，黑龍江省在干旱年份，因病蟲害防治而增加的成本占農(nóng)業(yè)總成本的10%-20%。干旱還會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈造成影響，如農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)因原料供應(yīng)不足或質(zhì)量下降而面臨生產(chǎn)困難，影響企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和發(fā)展。干旱對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響是深遠(yuǎn)的，不僅影響農(nóng)民的收入和生活水平，還制約了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。7.2應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)干旱的策略與建議面對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱的嚴(yán)峻形勢(shì)，為了有效減輕干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，保障農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，從灌溉設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣、水資源管理和政策支持等方面提出以下策略與建議：加強(qiáng)灌溉設(shè)施建設(shè)：加大對(duì)黑龍江省灌溉設(shè)施建設(shè)的投入，提高灌溉覆蓋率和灌溉效率。在干旱頻發(fā)的西部和中部地區(qū)，結(jié)合當(dāng)?shù)氐牡匦魏退Y源條件，因地制宜地建設(shè)各類灌溉工程，如水庫、灌溉渠道、機(jī)井等。對(duì)于地勢(shì)平坦的平原地區(qū)，可推廣大型灌區(qū)建設(shè)，完善灌渠網(wǎng)絡(luò)，提高灌溉的規(guī)模化和集約化水平；對(duì)于地形復(fù)雜的山地和丘陵地區(qū)，可采用小型水利工程，如塘壩、蓄水池等，解決局部灌溉問題。推廣高效節(jié)水灌溉技術(shù)，如滴灌、噴灌、微灌等。滴灌技術(shù)能夠?qū)⑺种苯虞斔偷阶魑锔浚瑴p少水分蒸發(fā)和滲漏，提高水分利用效率，相比傳統(tǒng)漫灌可節(jié)水30%-50%。噴灌技術(shù)則通過噴頭將水均勻噴灑在作物表面，適用于大面積農(nóng)田灌溉，可根據(jù)作物需水情況進(jìn)行靈活調(diào)整。加大對(duì)灌溉設(shè)施建設(shè)的資金投入，政府應(yīng)設(shè)立專項(xiàng)基金，鼓勵(lì)社會(huì)資本參與，確保灌