基于SIF RCI动态监测的多时间尺度干旱早期预警系统研究

本研究针对快速干旱（FD）预警难题，构建基于SIF RCI的多时间尺度干旱早期预警系统，揭示其在不同干旱类型预警中的表现及机制，为干旱管理提供新工具

　　随着全球气候变化加剧，快速干旱（FD）等极端干旱事件频繁发生，对农业、水资源等领域造成严重影响。传统干旱监测和预警系统在应对FD时存在响应滞后等问题。为此，国内某研究机构研究人员聚焦于开发基于SIF（太阳诱导叶绿素荧光）RCI（快速变化指数）的多时间尺度干旱早期预警系统（MSDEWS），以提升对不同类型干旱事件的预警能力，该成果发表于《Agricultural Water Management》。

研究人员运用多源数据融合技术，整合土壤湿度、气象变量及遥感植被指数等数据，构建MSDEWS框架。通过分析2000—2019年中国长江中下游平原的干旱事件，发现FD已成为该区域主导干旱类型，且其频率、持续时间和影响范围显著增加。SIF RCI在不同干旱类型（FD、慢速转快速干旱（SFD）、慢速干旱（SD））的响应时间、变异性及响应阈值上存在显著差异，能有效区分干旱强度。例如，FD事件发生前，近50%的SIF RCI最小值低于-1.5，而SD事件低于此阈值的比例不足10%。此外，通过滞后相关分析和因果分析，证实SIF RCI可提前4—5个五日周期预警干旱，且在阔叶林和灌木丛中预警准确性更高。

该研究为干旱预警领域提供了创新思路，基于SIF RCI的MSDEWS可提前捕捉干旱信号，为农业生产和水资源管理争取宝贵时间，降低干旱带来的损失。未来研究需进一步验证SIF RCI在不同生态系统中的适用性，并优化其算法以提高预警精度。