技术领域
[0001] 本
发明涉及农业干旱预测技术领域，具体的涉及一种农业干旱预警系统。
背景技术
[0002] 近年来，由全球
气候变化引起的干旱等极端气候事件的
频率和强度均呈显著的增加趋势，对
生态系统及人类社会的可持续发展造成了深远的影响。资料显示，21世纪全球干旱的
风险将进一步增加，如何准确的监测干旱发生的时间，评估干旱发生的程度，减缓干旱造成的影响已成为亟待解决的重要科学问题。
[0003] 同时，干旱作为一种复杂的现象难以直接观测其发生时间、发展过程和影响范围，因而目前主要通过干旱指标对干旱事件进行描述。现有的农业干旱监测技术通常选取一个或多个干旱指标，获取区域一定时段的气象、农业数据，对计算结果进行定量与定性分析，已判断在该时段是否发生农业干旱，若发生农业干旱则说明该干旱发生的时间、程度及未来的持续状况，同时提供相应的解决措施。不同于气象干旱，不同的
农作物、耕作方式以及
土壤构成对
水分的需求量是不同的，因而对农业干旱发生的定性判断及定量评估都应该因地制宜，无论是干旱指标的计算还是指标的评价都应体现区域的特点。
[0004] 就
现有技术来说，对于农业干旱仅仅就某一要素进行干旱指标的计算，虽然在特定区域取得了较好的效果然而该指标是否可以进行
时空尺度的扩展还有待论证，并且这些指标对于农作物对干旱的抵抗
力及滞后效应未能反映，预测趋势也随着指标选取的不同而相异，这些问题导致不同区域指标结果不具有可比性，且预测结果存在着一定的偏差。
发明内容
[0005] 针对现有技术中存在的上述问题，提供一种农业干旱预警系统，从农业干旱的发生机理入手，明确不同的农作物在其各个生长的需水量，结合气象、土壤数据，选取多个较为科学、客观、操作性强的干旱指标对农业干旱进行监测。
[0006] 为实现上述目的，达到上述效果，本发明是通过以下技术方案实现：
[0007] 一种农业干旱预警系统，包括以下几个步骤：
[0008] 步骤一：单向农业干旱指数计算；
[0009] 1、标准化降水指数(SPI)
[0011] 3、作物水分亏缺指数(CWDI)
[0012] 4、连续无有效降水(降
雪、积雪)日数(Dnp)
[0013] 5、降水量距平百分率
[0014] 步骤二：综合农业干旱指数计算：结合单向农业干旱指数判断区域中某个点地区是否发生干旱；
[0015] 步骤三：计算区域性农业干旱指标与时间农业干旱指标：确定农业干旱发生的范围、时间，并对干旱的发展状况进行判断,发出相应的干旱预警；
[0016] 经过以上三步的计算，便可判断当前区域在某一时段的农业干旱状况，对农业干旱进行评估。
[0017] 优选的，所述步骤一的标准化降水指数(SPI)计算为：假设某一时段的降水量为x，其满足Gamma分布的概率
密度函数为：
[0018]
[0019] 式中：α＞0为形状参数；β＞0为尺度参数；x＞0为降水量，单位为mm；Γ(α)为Gamma分布的累积概率密度函数，为：
[0020]
[0021] 关于α与β的值可采用如下方法计算出估计值：
[0022]
[0023] 上式中:xi为降水序列的样本值，为降水序列的平均值，n为计算序列的长度。由此可根据上述方程g(x)计算任意时间长度的累积概率：
[0024]
[0025] 由于Gamma方程中不包含x＝0的情况,在实际中若时间尺度内出现降水量为0情况，则使用下述方程计算累积概率密度:
[0026] H(x)＝q+(1-q)G(x)
[0027] 上式中：q为降水量为0的概率，即设m为降水序列中降水量为0的数量，则有q＝m/n；
[0028] 对上述方程进行正态化处理，即将上述方程所算得的概率值代入标准化的正态分布函数：
[0029]
[0030] 在实际应用中可对上式使用以下近似公式进行求解：
[0031] 当0＜H(x)≤0.5时：
[0032]
[0033]
[0034] 当0.5＜H(x)＜1时：
[0035]
[0036]
[0037] 上式中：c0＝2.515517，c1＝0.802853，c2＝0.010328，d1＝1.432788，d2＝0.189269，d3＝0.001308。
[0038] 优选的，所述步骤一的土壤相对湿度(Rsm)计算为：土壤相对湿度的计算如下式：
[0039]
[0040] 式中：Rsm为图层平均土壤相对湿度；a为作物发育期调节系数，苗期为0.9作物水分临界期为1.1，其余发育期为1，对与参数a，可以根据区域主要作物建立相关
数据库，已确定在对于不同作物在不同时期a的取值；wi为第i层土壤的
含水量(％)；fci为第i层土壤的田间持水量(％)；n为观测的土壤层数量，当各土壤层厚度不同时，应按厚度为每一层添加权重。
[0041] 优选的，所述步骤一的作物水分亏缺指数(CWDI)计算为：某段时间的作物水分亏缺指数的计算方式如下所示：
[0042]
[0043] 式中：ETm是某段时间的潜在
蒸散量(mm),由于农业干旱是持续水分亏缺从而影响
植物正常生长所造成的一种干旱，因此该参数及其余参数均取10天的累积量，计算10天的水分亏缺指数累积值；Pi与Ii分别为监测区域某段时间的降水量与
灌溉量，如前所述，取10天的累积量，若
检测区域缺少对灌溉量的监测，可按区域相应的常规作物管理措施估算灌溉日期及灌溉量；
[0044] 由于作物干旱主要体现为累积效应，水分亏缺指数一般对连续5个时段的水分亏缺指数加权求和：
[0045] CWDI＝a×CWDIi+b×CWDIi-1+c×CWDIi-2+d×CWDIi-3+e×CWDIi-4
[0046] 式中：CWDI为某段时间的累积作物水分亏缺指数；CWDIi、CWDIi-1、CWDIi-2CWDIi-3、CWDIi-4分别该段时间及前4段时间的水分亏缺指数；a、b、c、d、e分别为以上5个时段的权重值，一般分别取值为：0.3、0.25、0.2、0.15、0.1；
[0047] 上式中的ETm可以使用下式计算：
[0048] ETm＝Kc·ET0
[0049] 式中：ET0为10天的作物参考蒸散量；Kc为某作物的作物系数，对于数据较为完备的监测区域，建立作物系数数据库，无条件的区域可以建立FAO推荐作物系数数据库或直接运用临近地区通过实验确定的数值来建立数据库；
[0050] ET0使用下式计算得到：
[0051]
[0052] 该式参数较多，现对各参数的意义及计算方式进行详细解释(需要注意的一点是该式所求的是每天的参考作物蒸散量，最终要对结果求和从而得到10天的累积值)：
[0053] T：日平均气温(℃)，由日最高气温和日最低气温的平均值计算得到，即：
[0054]
[0055] es：当日饱和水汽压(kPa)。某日的饱和水汽压与当日气温相关，因此可以使用气温推算当日饱和水汽压，计算方式如下：
[0056]
[0057] 由上式可以看出饱和水汽压的推算方程为非线性方程，因此使用日平均气温直接求解的话会造成结果偏低，因此在本发明中采用日最高气温与最低气温所推算的饱和水汽压的平均值：
[0058]
[0059] ea：当日实际水汽压(kPa)，对于以测定相对湿度的地区可以用下式计算：
[0060] ea＝Rh·es
[0061] 式中：Rh为当日平均相对湿度(％)；es为当日饱和水汽压；
[0062] 当日实际水汽压也可以使用
露点温度代替气温求得：
[0063]
[0064] 式中：Tdew为露点温度(℃)，也就是说实际水汽压是露点温度下的饱和水汽压；
[0065] Δ：饱和水汽压曲线斜率，即饱和水汽压随气温变化的速率，也就是上述推算饱和水汽压方程的导数值：
[0066]
[0067] 式中：T为气温(℃)；
[0068] Rn：日净
辐射量(MJ·m-2·d-1)。净辐射量是获得的
太阳辐射与反射的太阳辐射之差：
[0069] Rn＝Rns-Rnl
[0070] 式中：Rns为获得的短波净辐射；Rnl为支出的长波净辐射。短波净辐射Rns由接收和反射的太阳辐射平衡关系计算得到：
[0071] Rns＝(1-α)Rs
[0072] 式中：Rs为日太阳辐射(MJ·m-2·d-1)；α为地表反照率，对于有条件的区域可以利用卫星遥感数据反演得到较为精确的地表反照率，没有条件的可以取绿色草地参考作物的反照率：0.23，并根据区域特征进行
修改；
[0073] 长波辐射Rnl与地表绝对温度的4次幂相关，并由斯蒂芬-玻尔兹曼常数定量表示。实际中长波也同时受到水汽、
云等因素的影响，因此需要将这些因素考虑进去。以下给出的公式是考虑到湿度与云量对长波辐射的影响，添加了两个订正因子的计算公式：
[0074]
[0075] 式中：Tmax，K与Tmin，K分别为当日最高绝对温度与最低绝对温度，按照K＝℃+273.16的关系进行转换；σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数，其值为4.903×10-9MJ K-4m-2day-1；ea为实际水汽压；Rs为太阳辐射；Rso为晴空太阳辐射(MJ·m-2·d-1)；
[0076] 要确定晴空太阳辐射Rso则要确定地外太阳辐射Ra。地外辐射与地理纬度和日序有关，可通过下式确定：
[0077]
[0078] 式中：Isc为太阳常数，即4.921MJ/(m2·h)；E0为地球轨道偏心率校正因子；ω为地球自转的
角速度，即0.2618rad/h；TSR为日出时间；δ为弧度制的太阳赤纬；φ为弧度制的地理纬度；
[0079] 地球轨道偏心率E0可用下式计算：
[0080]
[0081] 式中：dn为日序号，取每一年的1月1日的序号为1,12月31日的序号为365(为计算方便默认所有2月只有28天，实际中由于闰年的存在会造成一定的
精度误差，也可在计算前判断年份是否为闰年从而确定日序)；
[0082] 太阳赤纬δ可以使用以下公式进行估算：
[0083]
[0084] 式中：dn为日序号，与方程的含义相同，计算所得的太阳赤纬为弧度制；日出时间TSR可用下式计算得到：
[0085]
[0086] 式中：δ为弧度制的太阳赤纬(rad)；φ为弧度制的地理纬度(rad)；ω为地球自转的角速度；
[0087] 要准确的预测辐射
能量穿过大气所损失的能量较为困难，这里假设地外辐射穿过大气到达地面的损失量为20％，之后可根据区域的估算结果和实测结果的差异修改该值。基于此假设，地球表面某一点可能的最大太阳辐射：
[0088] Rso＝0.8×Ra
[0089] 式中：Ra为地外太阳辐射；
[0090] G：土壤热通量。土壤热通量是一个相对于净辐射Rn来说很小的值，尤其是在地表被植被
覆盖时，因此在较小的时间尺度下该项可以略去。对于月尺度土壤热通量，可以假设在适当的土壤深度、土壤
热容量为常数2.1MJm-3℃-1,那么就可已得到以下估算方程：
[0091] G＝0.14(Tmonthi-Tmonthi-1)
[0092] 式中：Tmonthi为第i月的平均气温；Tmonthi-1为上月平均气温。u2：离地面两米处的风速(m/s)，其他高度观测得到的风速可以使用下式进行订正：
[0093]
[0094] 式中：uz为在z高度处所测的风速(m/s)；z为
风速计的安放高度(m)。γ：
干湿表常数(kPa℃-1)，可由下式计算得到：
[0095] γ＝0.665×10-3P
[0096]
[0097] 式中：P为
大气压(kPa)；z为当地海拔高度(m)。
[0098] 优选的，所述步骤一的连续无有效降水(降雪、积雪)日数(Dnp)计算为：对于没有进行土壤墒情监测的区域，可以使用连续无有效降水这一指标代替土壤相对湿度Rsm，适用于雨养农业区：
[0099]
[0100] 式中：Dnpi为日降水量小于有效降水量的降水日；a为季节调节系数，春季(3月至5月)为1，夏季(6月至8月)为1.4，秋季及冬季(9月至11月及12月至2月)为0.8；
[0101] 也可采用平均温度对季节进行划分，即以5天为一候，候平均温度＞22℃时为夏季，候平均温度＜10℃是为冬季，候平均温度在10℃～20℃之间的为春秋季，由10℃升到22℃为春季，由22℃下降到10℃为秋季；
[0102] 可以使用下式判断一天的降雨量是否有效：
[0103]
[0104] 式中：P为日降水量(mm)；P0为日有效降水量临界值(mm)，一般情况下，在作物的水分临界期有效降水取5mm/day,在作物生长的其余阶段有效降水取3mm/day；
[0105] 应用该指标时需要注意：1、该指标适用于雨养农业区的旱地作物；2、如处于作物生长的需水临界区，应当对计算得到的连续无有效降水日数进行相应的扩大。
[0106] 优选的，所述步骤一的降水量距平百分率计算为：某时段降水量距平百分率(Pa)按如下公式计算：
[0107]
[0108] 式中：P为某时段的降水量(mm)； 为计算时段的同期平均降水量(mm)；δ为季节调节系数(有关季节的划分前文已有讨论)，夏季为1.6，春季为1，冬季为0.8；
[0109] 优选的，所述步骤二综合农业干旱指数计算为：
[0110] 根据监测区域特点及对该区域观测资料的掌握程度选取上述指标进行计算和干旱分级，将所得的干旱等级进行加权求和：
[0111]
[0112] 式中：Xi为所计算的第i个干旱指标；pi为所计算的第i个干旱指标的权重，且在监测开始时赋予所有干旱指标相等的权重，根据结果与实测资料的比对调整各指标的权重值，使其最终满足该区域农业干旱监测的需要；
[0113] 经过这一步的计算即可确定区域的某个点干旱发生的时间(精确到每10天)及干旱发生的程度。
[0114] 优选的，所述步骤三具体计算为：
[0115] 对于某一区域，其总体的干旱程度可有下式确定：
[0116]
[0117] 式中：Ri为某干旱时段的农业干旱指数；A为该地区总
播种面积；Ai为出现轻旱、中旱、重旱、特旱的农业区面积；ai为轻旱、中旱、重旱、特旱等级的权重，这里取a1＝5％，a2＝15％，a3＝30％，a4＝50％；
[0118] 对于较长的时间尺度，其干旱的程度会发生较大的变化，需要一个指数来综合说明这段时段内的干旱发生情况与程度。时间农业干旱指数为某一时段农业干旱强度综合评估指标。该指标可以对两个以上的干旱过程进行评估，计算方式如下所示：
[0119]
[0120] 式中：Ti为时间农业干旱指数；T为总时段数；Tij为该时断内发生干旱的天数；ai为各等级干旱的权重，分别为5％、15％、30％、40％。
[0121] 经过以上三步的计算，便可判断当前区域在某一时段的农业干旱状况，对农业干旱进行评估。依据国家标准，可将某区域的农业干旱情况进行以下定性描述：
[0122] 1、农业干旱持续，即该时段已发生农业干旱，且干旱等级较前一时段相等。
[0123] 2、农业干旱发展，即该时段已发生农业干旱，且干旱等级较前一段时间有所增加。
[0124] 3、农业干旱缓和，即该时段已发生农业干旱，且干旱等级较前一段时间有所减少。
[0125] 4、农业干旱解除，即该时段未发生农业干旱，且前一段时间以发生干旱。
[0126] 根据区域农业干旱的发生情况，结合干旱等级发出相应的干旱预警，为当地农业生产提供干旱防御措施，以减少干旱造成的损失。
[0127] 针对某一区域建立该系统时，应当首先收集该区域的
基础资料，并随时进行更新以确保对该区域监测的时效性。对于一个区域进行农业干旱监测的数据资料可分为地理数据、气象数据以及农业数据：
[0128] 1、地理数据：包括监测区域范围、经纬度、海拔等。另外该区域气象监测
站点的经纬度与海拔也是必要的。
[0129] 2、气象数据：包括该区域逐日观测的降水、气温、风速、相对湿度、太阳辐射等，除了近期的气象数据，还需要该区域至少30年的历史气象数据，以便获得的平均值能够代表该区域的气候特点。
[0130] 3、农业数据：该区域的土地利用现状、耕地管理单元、主要种植作物、种植面积、常规农业管理措施等。
[0131] 该系统的建立需要将上述三种类型的数据进行整合以便对无法直接观测的数据进行计算，综合气象、土壤及农业数据，对区域在某一时段是否发生农业干旱及农业干旱的程度进行监测，从而对农业干旱的发生进行及时预警，指导农业生产采取必要的防御措施，降低干旱造成的农业损失。
附图说明
[0132] 图1为本发明所述农业干旱预警系统
流程图。
具体实施方式
[0133] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合
实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0134] 下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
[0135] 如图1所示，本发明实施例的一种农业干旱预警系统，包括以下几个步骤：
[0136] S101：单向农业干旱指数计算；
[0137] (1)标准化降水指数(SPI)
[0138] (2)土壤相对湿度(Rsm)
[0139] (3)作物水分亏缺指数(CWDI)
[0140] (4)连续无有效降水(降雪、积雪)日数(Dnp)
[0141] (5)降水量距平百分率
[0142] S102：综合农业干旱指数计算：结合单向农业干旱指数判断区域中某个点地区是否发生干旱；
[0143] S103：计算区域性农业干旱指标与时间农业干旱指标：确定农业干旱发生的范围、时间，并对干旱的发展状况进行判断,发出相应的干旱预警；
[0144] 经过以上三步的计算，便可判断当前区域在某一时段的农业干旱状况，对农业干旱进行评估。
[0145] 其中，S101的标准化降水指数(SPI)计算为：假设某一时段的降水量为x，其满足Gamma分布的概率密度函数为：
[0146]
[0147] 式中：α＞0为形状参数；β＞0为尺度参数；x＞0为降水量，单位为mm；Γ(α)为Gamma分布的累积概率密度函数，为：
[0148]
[0149] 关于α与β的值可采用如下方法计算出估计值：
[0150]
[0151] 上式中:xi为降水序列的样本值，为降水序列的平均值，n为计算序列的长度。由此可根据上述方程g(x)计算任意时间长度的累积概率：
[0152]
[0153] 由于Gamma方程中不包含x＝0的情况,在实际中若时间尺度内出现降水量为0情况，则使用下述方程计算累积概率密度:
[0154] H(x)＝q+(1-q)G(x)
[0155] 上式中：q为降水量为0的概率，即设m为降水序列中降水量为0的数量，则有q＝m/n；
[0156] 对上述方程进行正态化处理，即将上述方程所算得的概率值代入标准化的正态分布函数：
[0157]
[0158] 在实际应用中可对上式使用以下近似公式进行求解：
[0159] 当0＜H(x)≤0.5时：
[0160]
[0161]
[0162] 当0.5＜H(x)＜1时：
[0163]
[0164]
[0165] 上式中：c0＝2.515517，c1＝0.802853，c2＝0.010328，d1＝1.432788，d2＝0.189269，d3＝0.001308；
[0166] 在本发明中以2、3个月时间尺度的SPI值按照相关标准监测农业干旱的发生情况；
[0167] 计算的SPI指数可按下表对该时段旱情进行评价：
[0168]
[0169] 其中，S101的土壤相对湿度(Rsm)计算为：土壤相对湿度干旱指数可以反映作物利用水分减少的状况，是表征土壤干旱的指标之一，土壤相对湿度的计算如下式：
[0170]
[0171] 式中：Rsm为图层平均土壤相对湿度；a为作物发育期调节系数，苗期为0.9作物水分临界期为1.1，其余发育期为1，对与参数a，可以根据区域主要作物建立相关数据库，已确定在对于不同作物在不同时期a的取值；wi为第i层土壤的含水量(％)；fci为第i层土壤的田间持水量(％)；n为观测的土壤层数量，当各土壤层厚度不同时，应按厚度为每一层添加权重。
[0172] 优选的，所述S101的作物水分亏缺指数(CWDI)计算为：作物水分亏缺指数是表征作物水分亏缺程度的指标之一，当作物水分在一定持续时间内得不到满足就会形成农业干旱。某段时间的作物水分亏缺指数的计算方式如下所示：
[0173]
[0174] 式中：ETm是某段时间的潜在蒸散量(mm),由于农业干旱是持续水分亏缺从而影响植物正常生长所造成的一种干旱，因此该参数及其余参数均取10天的累积量，计算10天的水分亏缺指数累积值；Pi与Ii分别为监测区域某段时间的降水量与灌溉量，如前所述，取10天的累积量，若检测区域缺少对灌溉量的监测，可按区域相应的常规作物管理措施估算灌溉日期及灌溉量。
[0175] 由于作物干旱主要体现为累积效应，水分亏缺指数一般对连续5个时段的水分亏缺指数加权求和：
[0176] CWDI＝a×CWDIi+b×CWDIi-1+c×CWDIi-2+d×CWDIi-3+e×CWDIi-4
[0177] 式中：CWDI为某段时间的累积作物水分亏缺指数；CWDIi、CWDIi-1、CWDIi-2CWDIi-3、CWDIi-4分别该段时间及前4段时间的水分亏缺指数；a、b、c、d、e分别为以上5个时段的权重值，一般分别取值为：0.3、0.25、0.2、0.15、0.1。
[0178] 上式中的ETm可以使用下式计算：
[0179] ETm＝Kc·ET0
[0180] 式中：ET0为10天的作物参考蒸散量；Kc为某作物的作物系数，对于数据较为完备的监测区域，建立作物系数数据库，无条件的区域可以建立FAO推荐作物系数数据库或直接运用临近地区通过实验确定的数值来建立数据库。
[0181] ET0使用下式计算得到：
[0182]
[0183] 该式参数较多，现对各参数的意义及计算方式进行详细解释(需要注意的一点是该式所求的是每天的参考作物蒸散量，最终要对结果求和从而得到10天的累积值)：
[0184] T：日平均气温(℃)，由日最高气温和日最低气温的平均值计算得到，即：
[0185]
[0186] es：当日饱和水汽压(kPa)。某日的饱和水汽压与当日气温相关，因此可以使用气温推算当日饱和水汽压，计算方式如下：
[0187]
[0188] 由上式可以看出饱和水汽压的推算方程为非线性方程，因此使用日平均气温直接求解的话会造成结果偏低，因此在本发明中采用日最高气温与最低气温所推算的饱和水汽压的平均值：
[0189]
[0190] ea：当日实际水汽压(kPa)，对于以测定相对湿度的地区可以用下式计算：
[0191] ea＝Rh·es
[0192] 式中：Rh为当日平均相对湿度(％)；es为当日饱和水汽压。
[0193] 当日实际水汽压也可以使用露点温度代替气温求得：
[0194]
[0195] 式中：Tdew为露点温度(℃)，也就是说实际水汽压是露点温度下的饱和水汽压。
[0196] Δ：饱和水汽压曲线斜率，即饱和水汽压随气温变化的速率，也就是上述推算饱和水汽压方程的导数值：
[0197]
[0198] 式中：T为气温(℃)；
[0199] Rn：日净辐射量(MJ·m-2·d-1)。净辐射量是获得的太阳辐射与反射的太阳辐射之差：
[0200] Rn＝Rns-Rnl
[0201] 式中：Rns为获得的短波净辐射；Rnl为支出的长波净辐射。短波净辐射Rns由接收和反射的太阳辐射平衡关系计算得到：
[0202] Rns＝(1-α)Rs
[0203] 式中：Rs为日太阳辐射(MJ·m-2·d-1)；α为地表反照率，对于有条件的区域可以利用卫星遥感数据反演得到较为精确的地表反照率，没有条件的可以取绿色草地参考作物的反照率：0.23，并根据区域特征进行修改；
[0204] 长波辐射Rnl与地表绝对温度的4次幂相关，并由斯蒂芬-玻尔兹曼常数定量表示。实际中长波也同时受到水汽、云等因素的影响，因此需要将这些因素考虑进去。以下给出的公式是考虑到湿度与云量对长波辐射的影响，添加了两个订正因子的计算公式：
[0205]
[0206] 式中：Tmax，K与Tmin，K分别为当日最高绝对温度与最低绝对温度，按照K＝℃+273.16的关系进行转换；σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数，其值为4.903×10-9MJ K-4m-2day-1；ea为实际水汽压；Rs为太阳辐射；Rso为晴空太阳辐射(MJ·m-2·d-1)。
[0207] 要确定晴空太阳辐射Rso则要确定地外太阳辐射Ra。地外辐射与地理纬度和日序有关，可通过下式确定：
[0208]
[0209] 式中：Isc为太阳常数，即4.921MJ/(m2·h)；E0为地球轨道偏心率校正因子；ω为地球自转的角速度，即0.2618rad/h；TSR为日出时间；δ为弧度制的太阳赤纬；φ为弧度制的地理纬度。
[0210] 地球轨道偏心率E0可用下式计算：
[0211]
[0212] 式中：dn为日序号，取每一年的1月1日的序号为1,12月31日的序号为365(为计算方便默认所有2月只有28天，实际中由于闰年的存在会造成一定的精度误差，也可在计算前判断年份是否为闰年从而确定日序)；
[0213] 太阳赤纬δ可以使用以下公式进行估算：
[0214]
[0215] 式中：dn为日序号，与方程的含义相同，计算所得的太阳赤纬为弧度制,日出时间TSR可用下式计算得到：
[0216]
[0217] 式中：δ为弧度制的太阳赤纬(rad)；φ为弧度制的地理纬度(rad)；ω为地球自转的角速度；
[0218] 要准确的预测辐射能量穿过大气所损失的能量较为困难，这里假设地外辐射穿过大气到达地面的损失量为20％，之后可根据区域的估算结果和实测结果的差异修改该值,基于此假设，地球表面某一点可能的最大太阳辐射：
[0219] Rso＝0.8×Ra
[0220] 式中：Ra为地外太阳辐射；
[0221] G：土壤热通量:土壤热通量是一个相对于净辐射Rn来说很小的值，尤其是在地表被植被覆盖时，因此在较小的时间尺度下该项可以略去。对于月尺度土壤热通量，可以假设在适当的土壤深度、土壤热容量为常数2.1MJm-3℃-1,那么就可已得到以下估算方程：
[0222] G＝0.14(Tmonthi-Tmonthi-1)
[0223] 式中：Tmonthi为第i月的平均气温；Tmonthi-1为上月平均气温。u2：离地面两米处的风速(m/s)，其他高度观测得到的风速可以使用下式进行订正：
[0224]
[0225] 式中：uz为在z高度处所测的风速(m/s)；z为风速计的安放高度(m)。γ：干湿表常数(kPa℃-1)，可由下式计算得到：
[0226] γ＝0.665×10-3P
[0227]
[0228] 式中：P为大气压(kPa)；z为当地海拔高度(m)。
[0229] 根据以上所给出的参数计算方式得到每日作物参考蒸散量，通过之前建立的作物系数Kc数据库可计算每日潜在蒸散量，利用累积10天的潜在蒸散量计算这段时间作物水分亏缺指数；
[0230] 可按照以下标准确定该时段的农业干旱发生情况：
[0231]
[0232] 其中，S101的连续无有效降水(降雪、积雪)日数(Dnp)计算为：对于没有进行土壤墒情监测的区域，可以使用连续无有效降水这一指标代替土壤相对湿度Rsm，适用于雨养农业区：
[0233]
[0234] 式中：Dnpi为日降水量小于有效降水量的降水日；a为季节调节系数，春季(3月至5月)为1，夏季(6月至8月)为1.4，秋季及冬季(9月至11月及12月至2月)为0.8；
[0235] 也可采用平均温度对季节进行划分，即以5天为一候，候平均温度＞22℃时为夏季，候平均温度＜10℃是为冬季，候平均温度在10℃～20℃之间的为春秋季，由10℃升到22℃为春季，由22℃下降到10℃为秋季；
[0236] 可以使用下式判断一天的降雨量是否有效：
[0237]
[0238] 式中：P为日降水量(mm)；P0为日有效降水量临界值(mm)，一般情况下，在作物的水分临界期有效降水取5mm/day,在作物生长的其余阶段有效降水取3mm/day；
[0239] 计算得到的连续无有效降水日数可以参照地区标准进行旱情的分级，以云南省为例，干旱等级标准如下所示：
[0240]
[0241] 应用该指标时需要注意：1、该指标适用于雨养农业区的旱地作物；2、如处于作物生长的需水临界区，应当对计算得到的连续无有效降水日数进行相应的扩大。
[0242] 优选的，所述S101的降水量距平百分率计算为：降水量距平百分率可以表征某时段降水量较气候平均状况偏少程度的百分比，能够较为直观反映由降水异常所引起的农业干旱程度，降水量距平百分率等级适合于无土壤墒情监测、无水源供给的农业区；
[0243] 某时段降水量距平百分率(Pa)按如下公式计算：
[0244]
[0245] 式中：P为某时段的降水量(mm)； 为计算时段的同期平均降水量(mm)；δ为季节调节系数(有关季节的划分前文已有讨论)，夏季为1.6，春季为1，冬季为0.8。
[0246] 其中，S102的综合农业干旱指数计算为：根据监测区域特点及对该区域观测资料的掌握程度选取上述指标进行计算和干旱分级，将所得的干旱等级进行加权求和：
[0247]
[0248] 式中：Xi为所计算的第i个干旱指标；pi为所计算的第i个干旱指标的权重，且在监测开始时赋予所有干旱指标相等的权重，根据结果与实测资料的比对调整各指标的权重值，使其最终满足该区域农业干旱监测的需要。
[0249] 经过这一步的计算即可确定区域的某个点干旱发生的时间(精确到每10天)及干旱发生的程度。
[0250] 优选的，所述S103具体计算为：对于某一区域，其总体的干旱程度可有下式确定：
[0251]
[0252] 式中：Ri为某干旱时段的农业干旱指数；A为该地区总播种面积；Ai为出现轻旱、中旱、重旱、特旱的农业区面积；ai为轻旱、中旱、重旱、特旱等级的权重，这里取a1＝5％，a2＝15％，a3＝30％，a4＝50％。
[0253] 计算得到农业干旱指数按照下表进行干旱分级：
[0254]
[0255] 根据该指数的分级，达到轻旱以上级别的干旱则判定为该区域发生农业干旱，发出该级干旱的预警。
[0256] 对于较长的时间尺度，其干旱的程度会发生较大的变化，需要一个指数来综合说明这段时段内的干旱发生情况与程度。时间农业干旱指数为某一时段农业干旱强度综合评估指标。该指标可以对两个以上的干旱过程进行评估，计算方式如下所示：
[0257]
[0258] 式中：Ti为时间农业干旱指数；T为总时段数；Tij为该时断内发生干旱的天数；ai为各等级干旱的权重，分别为5％、15％、30％、40％。
[0259] 计算所得的时间农业干旱指数按下表进行分级：
[0260]
[0261] 经过以上三步的计算，便可判断当前区域在某一时段的农业干旱状况，对农业干旱进行评估。依据国家标准，可将某区域的农业干旱情况进行以下定性描述：
[0262] 1、农业干旱持续，即该时段已发生农业干旱，且干旱等级较前一时段相等。
[0263] 2、农业干旱发展，即该时段已发生农业干旱，且干旱等级较前一段时间有所增加。
[0264] 3、农业干旱缓和，即该时段已发生农业干旱，且干旱等级较前一段时间有所减少。
[0265] 4、农业干旱解除，即该时段未发生农业干旱，且前一段时间以发生干旱。
[0266] 根据区域农业干旱的发生情况，结合干旱等级发出相应的干旱预警，为当地农业生产提供干旱防御措施，以减少干旱造成的损失。
[0267] 针对某一区域建立该系统时，应当首先收集该区域的基础资料，并随时进行更新以确保对该区域监测的时效性。对于一个区域进行农业干旱监测的数据资料可分为地理数据、气象数据以及农业数据：
[0268] 1、地理数据：包括监测区域范围、经纬度、海拔等。另外该区域气象监测站点的经纬度与海拔也是必要的。
[0269] 2、气象数据：包括该区域逐日观测的降水、气温、风速、相对湿度、太阳辐射等，除了近期的气象数据，还需要该区域至少30年的历史气象数据，以便获得的平均值能够代表该区域的气候特点。
[0270] 3、农业数据：该区域的土地利用现状、耕地管理单元、主要种植作物、种植面积、常规农业管理措施等。
[0271] 该系统的建立需要将上述三种类型的数据进行整合以便对无法直接观测的数据进行计算。
[0272] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。
[0273] 对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
