基于Meta-Gaussian模型的中国农业干旱预测研究

在全球气候变化背景下,干旱愈加频发,有效且可靠的农业干旱预测对于保障粮食安全和水资源安全具有重要意义。以标准化降水指数（SPI）和联合标准化土壤湿度指数（JSSI）分别表征气象干旱和农业干旱,以前期的气象干旱和农业干旱指数作为预测因子,在1~3个月预见期下基于Meta-Gaussian（MG）模型对中国1961—2015年6—8月的农业干旱进行预测,并采用Brier Skill Score（BSS）和纳什效率系数（NSE）评价MG模型的预测性能。结果表明：① 将1个月、3个月、6个月、9个月和12个月时间尺度的标准化土壤湿度指数（SSI）结合起来得到的JSSI能够对中国农业干旱的综合状况进行客观评价。② 以中国2010年和2014年遭受严重的干旱事件为例,预见期为1~3个月时,除新疆南部、青海西部以及内蒙古西部等沙漠地区外,MG模型对6—8月农业干旱预测结果的分布范围与实际干旱的分布区域较吻合,预见期越短,吻合越好。③ 预见期为1个月时,6—8月BSS ≥ 0.5的面积比例分别为0.714、0.642和0.640,NSE ≥ 0.5的面积比例分别为0.903、0.829和0.837,表明MG模型能够对中国大部分区域的农业干旱作出可靠的预测。本文结果可为中国农业干旱的监测、预警及干旱决策提供科学指导。