当前的世界环境

介绍

不合适的农业生物系统管理和频繁的干旱使旱地越来越容易受到迅速的劣化。¹干旱是一个极端水文事件，不仅与降雨量相比，还涉及其强度，持续时间，频率以及分布。像温度，蒸发，风速，相对湿度等的参数也在干旱发生中起着重要作用。干旱可以根据其四种基本方法的影响分类IE。气象，水文，农业和社会经济。²由于其慢的开始，沉默的扩散和非结构化复杂的影响，难以分析干旱。

全球已有多个指数对干旱进行了分析，选择合适的指数是基于数据的可用性和指数的能力，以确定特定地区跨空间和时间的干旱特征。^3.与其他气象参数相比，许多地点都很容易获得良好的降雨数据，降雨的干旱指数对于干旱分析最受欢迎。出于各种基于降雨的指数，标准化降水指数的优越性（SPI）^4.与世界各地的研究人员倡导，与基于各种特征的其他雨量的指数相比。^5,6,7,8,9,10SPI给出了相对于长期平均值的累积降水亏损偏差的标准偏差量。SPI具有易于计算并具有适度数据要求的优点。^11.SPI具有基于各种应用在各种时间尺度上分析干旱的力量。^12.D.通过全世界的研究人员分析了1,3,6和12个月的时间尺度。^{13,14,15,16,17,18,19,20,21}SPI在没有关于其他气候参数上的数据的最佳结果。^22.

印度的许多州仍然依靠眼睛估计和作物切割实验来评估干旱及其效果。^25.在这种情况下，最终kharifrabi作物估计将在两三个月后提供。为了及时获取信息，降雨基础的干旱指数如SPI所示，提前预警的能力，以减轻干旱的负面影响。^{26日,27日。}各种时间尺度的SPI与作物生产呈正相关。^28,29,30除此之外,SPI和产量相关提供设计作物产量预测的良好基础。^31.因此，K鉴于上述事实，计划分析Junagadh（Gujarat）的气象干旱，并将生产力专业相关kharif用标准化降水指数测定朱纳加德地区的花生和棉花等作物。本研究将为评价该地区干旱特征及其对主要作物的影响提供依据。它将帮助科学界、决策者和利益攸关方开始政府反应、应急规划和影响评估、淡水规划和管理以及基于早期预警的粮食安全农业政策。

材料和方法

研究区域的描述

Junagadh位于印度古吉拉特邦的西南部，位于21.52^0.北纬70.45度^0.经度。它落在半干旱地区，年平均降雨量为900毫米。雨季在6月和9月之间的蔓延。^32.6月、7月、8月、9月和10月的降水贡献率分别为17%、40%、20%、20%和3%。Junagadh地区的位置如图1所示。由于地处西南季风外围，降水分布不均匀、不规则。

图1:Junagadh区位置 点击此处查看数字

Junagadh落在古吉拉特邦的Saurashtra地区，看看不同的地区的降雨变异性和SPI值，平均一个极端干旱（1987），4个严重干旱1972,1974,1985和1987年）和4个中等干旱1966,1991,2000在Saurashtra观察到2012年）在不同的地区有一点变化。在一个极其干燥的年份（1987年）中，与正常年份（1983-84）相比，Junagadh区的地区，产量和产量分别减少到52,77和74％，以及0.86卢比牛受到严重影响。^33.因此，干旱分析可以证明该地区的重要工具。

Junagadh区的地理面积为509336公顷，其中70％的区域是可耕种的。表面和地下水可用性为1124.8万立方米（MCM），对2542 MCM的需求，总差距为1417 MCM。该地区没有运河灌溉，农业严重依赖地下水，占外有89％的水资源。^34.因此，作物生产对季节性降雨的依赖性非常高。基于巴基斯坦这项研究的研究人员认为，在一个单一的天气系统中，当降雨量不足时，农业活动仍然处于风险之中。^27.

地生和棉田作物

印度是世界上最大的花生和棉花生产国之一。2018-19年，古吉拉特邦的花生产量为全国最高(32%)，棉花产量为第二高(21.22%)。^35.花生和棉花是主要的kharif占Junagadh地区作物产量的80%和8%kharif分别播种地区。kharif农作物在6月或7月初的最后一周播种。对于花坛，在开花和旋平期间应该井的降雨量。^36.Groudnut的总增长期被认为是120天的作物阶段（即，预播种（23^rd.和24^TH.MSW），萌发和营养生长（25^TH.到27.^TH.城市固体废物(MSW)、开花和peg引发(28^TH.到31.^英石MSW），全挂钩荚开发（32ⁿ到36.^TH.固体垃圾)和荚果成熟(37^TH.到39.^TH.MSW）。对水需求的临界阶段是水需求的是开花，PEG渗透和豆荚开发。^37.各种各样的物候阶段棉花从出苗到开花期(7-47天)、先花到先种子的需水量最多(47 ~ 66天)、第一次结籽至成球(66 ~ 101天)、成球至成熟(101 ~ 135天)。从种子到成球是最关键的阶段，其次是成球到成熟^．38、39

标准化降水指数

这标准化降水指数是任何持续时间的降水及其长期均值与标准差之间的差值的比率。²

在哪里，

X_IJ.是给定持续时间的实际降水

X_我是长期是指给定的持续时间吗

SD.是标准偏差

SPI根据1988年至2018年的每月降雨数据进行评估，适用于三次尺度和八种不同的持续时间，IE。SPI -3(8月)考虑6 - 7 - 8月的累计降雨量;SPI -3(9月)考虑8 - 9 - 10月的累计降雨量;SPI-6(11月)考虑6 - 11月的总降雨量。麦基等等。， 1993年提出了SPI≥2 ~≤2的7个干旱类别，分别为极湿和极干。基于SPI的干旱类别分类如表1所示。研究人员使用与古吉拉特邦的干旱分析相同的钙化^22.，伊朗^3.和马哈拉施特拉^21.， 等等。

表1：基于SPI的干旱分类

正SPI表示湿条件，阴性SPI相对于正常降雨代表干燥条件。SPI 1.0或更低的价值代表干旱。所有八个持续时间的斯佩斯与君子岛区的地生和棉花生产力相关联。

数据

由于长期降雨记录对干旱分析至关重要，因此利用Junagadh农业大学气象站1988 - 2018年31年月降雨数据进行干旱分析。的作物产量数据kharif地生和kharif1988年至2018年的Junagadh区棉花从农业部，农业和农民福利部门的农业局收集到2018年。古吉拉特邦。

结果与讨论

基于SPI的干旱分析

降雨量对1988 - 2018年8个季节降水历时的3个时间尺度的干旱严重程度和持续时间进行了分析。八种不同持续时间的SPI值的结果如图2所示。SPI的更高负值表明，对于给定的时间尺度，连续几年的持续性值表示持续性。

基于月度规模的干旱分析表明，Junagadh患有温和的干旱10年，6月份的7年间干旱，连续三年，IE。1991年至1992年，观察了温和的干旱。6月份没有严重或极端的干旱，在研究下31年。7月的SPI-1表明Junagadh在1990年和2002年患有温和的干旱患者，2年，2年，随着290和2002年的严重干旱，连续五年（1989年至1993年）连续四年（1999年至2002年））和（2014年至2017年）遭受轻度至严重的干旱。8月份的SPI-1显示Junagadh面临14年，温和的干旱和4种温和的干旱。对于连续七年来，即1993年至1999年，8月份发生了轻度/中等干旱。9月份SPI-1显示14年，含有温和的干旱和4年，其中4年，其中4年，在1998年至2004年的时间，历史持续七年，记录了温和/中等干旱。10月平均贡献只有3％的季节性降雨量，11年记录没有降雨事件，因此记录了21种轻度干旱。

图2：各种时间尺度的SPI 点击此处查看数字

观察到基于SPI-3（8月），15种温和干旱，2个中度干旱和2年（1993和2012）的3个月的时间标度的干旱分析。连续五年，IE。1989年至1993年记录在往期4岁以下，即2002年的SPI-3（8月）录制了温和/中等干旱的4999至2002年。SPI-3（9月）在1993年和2002年观察到10种温和的干旱，3种中度干旱和2种严重干旱。在1996年至2002年的温和/中等/严重干旱类别中观察到SPI-3（9月）的长期延续干旱期限。对于6月的时间尺度，SPI-6（11月）表明11种温和的干旱，4个温和的干旱在Junagadh观察到1999年和2012年的2999年和2012年的2个严重干旱。连续五年，即1989年至1993年遭受轻度/中度干旱，连续四年，1999年至2002年，考虑SPI-6，遭受了温和/中等/严重的干旱。关于干旱持续时间，已经观察到，随着时间尺度增加，干旱持续时间也增加。较短的时间刻度的干旱频率高但持续时间较少，反之亦然，对于更长的时间尺度。⁴⁰

表2：基于SPI的各种时间尺度的干旱多年的数量

表2列出了属于各种干旱类别的年数摘要。根据SPI-1，在所有6个月里，轻度干旱是最主要的类别。6 - 9月，31年中有32% - 45%的年份属于轻度干旱，而10月为68%的年份属于轻度干旱。只有7月份出现了2年严重干旱。SPI-3(8月)、SPI-3(9月)和SPI- 6(11月)分别有45%、42%和35%的年份出现轻度干旱，6%、10%和6%的年份出现中度干旱。SPI-3和SPI-6观测到重度干旱2年(6%)。总体而言，SPI-3和SPI-6有58%的年份处于干旱状态。1993年、1999年、2002年和2012年为重度干旱年份。基于SPI, Junagadh在不同时间尺度下8个时段均未出现极端干旱。

表3：最严重的SPI，干旱类别，年和降雨量

最严重的SPI的价值，其发生年份和降雨量IE。在研究中展示了特定持续时间的最短降雨量显示在表3中。2012年观察到最强烈的干旱，SPI-3（八月）-1.84发生了244.1毫米。在Junagadh平均下降了50％的历年，这些结果与邻近地区Rajkot的研究一致，据称，平均而言，对于Rajkot，两年内有一次干旱状况。^8.表2和表3反映了极端干旱的强度和严重程度。SPI-1(7月)、SPI-3(6 - 8月)、SPI-3(7 - 9月)和SPI- 6(6 - 11月)在严重干旱年份的表现均较差。较高的SPI是由于较小的标准偏差，这表明在研究的年份中，更多的降雨聚集在平均值附近。SPI-1(7月)与SPI-1(7月)相反，SPI-3和SPI-6表示在特定持续时间内，不同年份的降水分布更广，标准差更高。除这几个月为重度干旱外，其余月份SPI-1均为轻度/中度干旱。一项研究还显示，更严重的干旱类别，即严重和极端干旱在少于3个月的时间尺度内没有记录。^27.

地生和棉花SPI与生产率的相关性

平均值kharifJunagadh地区的地生产量为1502公斤/公顷，2013年，2013年和1993年的3590公斤/公顷的收益率最高，94.2公斤/公顷。Junagadh地区的平均面粉产量高于全国平均水平1320公斤/公顷，国家古吉拉特邦（1372千克/公顷），马哈拉施特拉（1049公斤/公顷）和ANDHRA Pradesh（892公斤/公顷）．然而，它低于Rajasthan（1870 kg / ha）和tamilnadu（2105 kg / ha）。平均值kharifJunagadh区的棉花产量为577千克/公顷，2005年的最高为1171千克/公顷，2000年最低为263公斤/公顷。该区的平均棉花产量高于全国平均水平390公斤/公顷Maharashtra（335千克/公顷）和Telangana（504.8千克/公顷）的平均国家产量，但低于Gujarat（669 kg / ha），安得拉邦（558千克/公顷）和Tamilnadu（589公斤/公顷））。^{35岁,43岁,44岁}．基因酸的产率变异系数为50％，棉花44％。

表4:SPI与棉花和花生产量的相关性

*重要,95%置信水平（P <0.05）

SPI与Junagadh地区棉花和花生作物平均生产力的相关性如表4所示。除10月外，SPI与两种作物在不同时期的产量均呈正相关。对花生而言，SPI-1 6月和SPI-1 9月以及SPI-3和SPI-6均存在显著相关。棉花9月、SPI-3和SPI-6的相关系数均显著。在月时间尺度上，6月SPI花生的相关系数最高，为0.59,9月SPI棉花的相关系数最高，为0.48。10月份相关性最弱，棉花为-0.16，花生为-0.03，但不显著。棉花的SPI-3与花生的相关系数相似，花生的SPI-3(8月)与棉花的相关系数为0.69，花生的相关系数为0.57。如前所述材料和方法中所述，作物播种在6月最后一周或7月初进行。由于落花生的生育期为120 d, SPI 3(9月)与SPI-3(8月)的相关性并不高，因为在SPI-3(8月)期间，落花生的需水关键期就在SPI-3(8月)期间。而对于棉花而言，SPI-3(8月)和SPI-3(9月)的相关性几乎相同，因为棉花的收获期为135天，且多次采摘。 SPI-3 and SPI-6 failed to demonstrate the effect of drought on cotton crop yield in 1991. This results also confirmed with a study indicating a SPI-3 for September was found useful for evaluating food grain production anomaly. The precipitation of July to September was found decisive for majorkharif古吉拉特邦的庄稼。^28.一项研究也揭示了SPI-3与稻田中季阶段的灌溉需求更好地相关。^44.与所有八个持续时间相比，与棉花相比，在所有时间尺度上更好地相关。对于地生母和棉花的SPI-6具有最高的显着相关性分别为0.79和0.56的相关系数。与SPI-3相比，SPI-6与作物生产率稍微好转，但如研究所述^28.，SPI-3能够提前评估由于干旱的生产损失。在Rajasthan和Gujarat的珍珠小米和Groudnut的研究中，注意到了同样的意见。^44.因此，SPI-3也同样重要。1993年，1999年，2002年和2012年是SPI-3和SPI-6所示的最强烈的干旱年，其中生产率为地生的长期平均水平的百分比为29％至60％，棉花为52％达到67％。因此，可以说SPI-3和SPI-6可以量化干旱引起的产量损失。因此，与月度时间尺度相比，6至3个月的较长持续时间尺度为6和3个月，判断作物生产率的更好能力。^46.在SPI-3和SPI-6的基础上，1990年下降，然而，在7月1日的SPI-1，1990年7月1日的严重干旱类别，玉米菌和棉花产量分别为62％和55％的平均收益率．在这种情况下，可以看出，在庄重阶段的临界阶段少沉淀的不良反应可以为较长的SPI-3和SPI-6显示出对该特定年度的严重干旱，这有时可能导致a误导结论。因此，还应考虑每月时间规模的SPI。因此，标准化降水指数已证明其解释干旱发生的能力，其严重程度和持续时间也可能对冈拉德区的地生和棉花产量产生影响。

结论

本研究旨在分析Junagadh地区的干旱及其与主要生产力的相关性kharif作物田间和棉花。温和的干旱是Junagadh最占优势的干旱类别。在Junagadh研究的持续时间内没有观察到极端干旱。1993年，1999年，2002年，2012年，符合SPI-3和SPI-6最强烈的干旱。可以得出结论，可以使用标准化降水指数为3个月和6个月的时间尺度来获得更好地判断干旱发生及其对农业和水资源的可能影响。除了基于降雨和其他气候参数的多个指数之外，还可以展示对干旱分析及其对作物生产的影响更好的了解。结果得到了这两个随机变量之间的显着相关性，即区级SPI和作物产量。因此，本研究是设计良好质量的作物产量预测模型的良好基础。在未来，应使用各种技术（如回归，人工神经网络，Copula功能等）的SPI和其他指数来预测研究的研究。干旱及其对农业影响的预测．

承认

作者感谢Junagadh Afformation大学的农业气象系，Junagadh提供了必要的数据。

资金

作者(s)没有获得研究、作者身份和/或发表本文的财政支持。

利益冲突

作者没有任何利益冲突。

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