《Agricultural Water Management》：Development of an indicator system for solar-induced chlorophyll fluorescence monitoring to enhance early warning of flash drought
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为解决传统干旱监测系统对骤旱（FD）预警的不足，研究人员开展了基于太阳诱导叶绿素荧光快速变化指数（SIF RCI）的多时间尺度干旱预警系统（MSDEWS）研究。结果表明 SIF RCI 在预警 FD 等干旱事件上有优势，该研究为干旱预警提供了新方法。
在全球气候变化的大背景下，干旱这一自然灾害正以愈发复杂且严峻的态势影响着人类的生产生活。其中，骤旱（Flash Droughts，FD）因其突发、发展迅速的特点，给干旱预警工作带来了极大挑战。传统的干旱监测和预警系统，如美国干旱监测机构、欧洲干旱观测站以及中国的国家干旱洪涝气候监测预警系统，在应对季节性慢旱（Slow Droughts，SD）时表现尚可，但面对骤旱时却显得力不从心。这些系统难以准确预测骤旱的发生，导致相关部门无法及时采取有效措施，进而使水资源、农业和能源管理等领域承受巨大压力。例如，中国长江中下游平原近年来骤旱频发，2019 年秋季和 2022 年夏秋的骤旱，对当地的农业、水电供应等造成了严重破坏，带来了巨大的经济损失。而且，未来该地区骤旱的发生频率、持续时间和影响范围还可能进一步增加。因此，开发一套有效的针对区域骤旱风险热点地区的干旱预警系统迫在眉睫。
为了解决这一难题，相关研究人员开展了深入研究。他们以中国长江中下游平原为研究区域，利用多源数据，包括遥感植被指数（如归一化植被指数 NDVI、叶面积指数 LAI、增强植被指数 EVI 和太阳诱导叶绿素荧光 SIF）、土地表面特征数据和气象变量数据等，构建了多时间尺度干旱事件预警和分析框架。
研究人员首先运用多时间尺度干旱事件识别框架，对 2000 - 2019 年长江中下游平原的干旱事件进行了详细分析，将干旱事件分为骤旱、慢转骤旱（Slow-to-FD，SFD）和慢旱。结果发现，骤旱已成为该地区的主要干旱类型，尤其在东部沿海农业区，其平均年发生频率接近两次。而且，骤旱事件的持续时间也不容小觑，如 2003 年、2013 年和 2019 年的骤旱持续时间均超过 20 个 pentad（5 天为一个 pentad），影响范围广泛。
接着，研究人员计算了 SIF RCI，通过最近邻时间匹配方法将高时间分辨率的 CSIF 数据重采样到 pentad 尺度，以评估其在不同起始速率干旱事件预警中的性能，并采用巧合分析、滞后相关分析和因果分析等多种方法，对 SIF RCI 的预警能力进行了全面量化评估。结果显示，SIF RCI 在预警干旱事件方面表现出显著优势。对于不同类型的干旱事件，SIF RCI 的响应阈值、响应时间和变异性存在明显差异。例如，骤旱事件发生前，近 50% 的最小 SIF RCI 值低于 - 1.5，而慢旱事件中这一比例不到 10%。通过设置不同的响应阈值（如 - 1、 - 1.5 和 - 2），可以在多时间尺度干旱预警系统中预测慢旱、慢转骤旱和骤旱事件的发生。而且，SIF RCI 的平均响应时间大多在 4 - 5 个 pentad 之间，不过慢转骤旱事件的响应时间存在较大不确定性。
研究人员还对比了 SIF RCI 与传统气象干旱指数（如标准化降水蒸散指数 SPEI）以及传统遥感植被结构指数（如 EVI、NDVI 和 LAI 构建的 RCI）在干旱监测中的表现。结果表明，SPEI 往往在干旱事件发生后才达到最低值，无法有效区分不同尺度的干旱事件；而传统植被指数构建的 RCI 虽然也能反映干旱对植被的影响，但灵敏度和预警能力相对较弱。相比之下，SIF RCI 在干旱发生前就会出现相对稳定的负异常，具有显著的累积效应，能够更有效地监测干旱。
在研究过程中，研究人员也关注到了 SIF RCI 预警能力的不确定性来源。主要包括卫星传感器和 SIF 反演算法的差异，不同的卫星平台（如 OCO - 2、TROPOMI 和 GOSAT）以及反演算法会导致 SIF 数据的准确性存在差异。通过对比不同 SIF 数据集构建的 RCI 指数，发现 RCICSIF 在多时间尺度干旱事件预警中具有更大潜力，但仍需进一步改进 SIF 反演算法。
在讨论部分，研究人员指出长江中下游平原多时间尺度干旱的演变与海洋 - 大气 - 陆地相互作用密切相关，人为气候变化和人类活动加剧了干旱风险。基于 SIF RCI 动态的干旱预警框架为干旱预警提供了新的思路，未来可通过整合陆地表面模型和机器学习算法优化阈值参数，同时建立塔基冠层 SIF 观测系统，利用日尺度 SIF 数据开发亚日尺度 SIF RCI，以提升预警框架的性能。不过，SIF RCI 用于干旱预警的生理机制尚不完全清楚，不同植物物种、生态系统和干旱强度下 SIF 的响应机制还需进一步探索，且大气 - 植被 - 土壤系统中土壤水分对植被和气象的反馈过程对 SIF RCI 预警能力的影响也有待深入研究。
综上所述，该研究构建的多时间尺度干旱预警系统（MSDEWS）通过持续监测 SIF RCI 动态，为气象和农业部门管理复杂的多时间尺度干旱事件提供了有力支持。研究结果不仅有助于提高对干旱事件的监测和预警能力，还为进一步探索干旱预警机制和优化预警系统提供了重要依据。该研究成果发表在《Agricultural Water Management》上，对全球干旱研究和应对干旱灾害具有重要的参考价值。
在技术方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：一是多源数据收集与处理，包括收集多种遥感植被指数、土地表面特征和气象变量数据，并对其进行处理和重采样；二是构建多时间尺度干旱事件识别框架，以此确定不同类型干旱事件的发生；三是计算 SIF RCI，通过特定方法将高分辨率数据重采样后进行计算；四是采用多种分析方法，如巧合分析、滞后相关分析和因果分析，评估 SIF RCI 的预警能力。
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