摘要 干旱是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要因素。監(jiān)測和分析干旱的時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)因素對于制定有效的應(yīng)對措施具有重要意義?；诩s束線方法對溫度植被干旱指數(shù)（ITVDI）進(jìn)行了改進(jìn)，利用2001—2020年MODIS NDVI和LST數(shù)據(jù)對荊州市的干旱進(jìn)行了監(jiān)測和分析。結(jié)果表明，荊州市的干旱強(qiáng)度呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，2015年后有所減輕?？臻g上，荊州市的干旱特征存在較大的異質(zhì)性，西部和東部地區(qū)的干旱顯著增加，而市中心的干旱顯著減少。進(jìn)一步識別和量化了人類活動(dòng)（人口、GDP、土地利用類型）、氣候變化（降水、溫度）和地形（海拔、坡度）等因素對荊州市干旱強(qiáng)度的約束影響。結(jié)果顯示，這些因素對干旱強(qiáng)度存在8種約束效應(yīng)類型，包括U型曲線、正線性、負(fù)線性、對數(shù)型、負(fù)凸型、正凸型、指數(shù)型和駝峰型。降水和溫度是影響干旱強(qiáng)度最直接的因素，其對干旱強(qiáng)度的上下邊界都有約束效應(yīng)。海拔、坡度、GDP和人口對干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)在尺度上穩(wěn)定。值得注意的是，土地利用類型對干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)呈U型，且最小值閾值出現(xiàn)在林地和水域覆蓋區(qū)域。該研究為緩解區(qū)域干旱和促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供了科學(xué)決策支持，最后展望了未來的研究方向和需求。

關(guān)鍵詞 干旱；溫度；植被干旱指數(shù)；約束線方法；荊州市

中圖分類號 S127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）19-0227-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.19.046

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Application of ITVDI Improved by Constraint Line Method to Drought Assessment in Jingzhou City

DU Zi-chan，ZHANG Jia

（School of Economics and Management，Yangtze University，Jingzhou，Hubei 434023）

Abstract Drought is an important factor affecting agricultural production and regional sustainable development. Monitoring and analyzing the temporal and spatial characteristics of drought and its driving factors were of great significance for formulating effective response measures. The temperature vegetation drought index （ITVDI） was improved based on the constraint line method，and the MODIS NDVI and LST data from 2001 to 2020 were used to monitor and analyze the drought in Jingzhou City. The results showed that the drought intensity in Jingzhou City had fluctuated and decreased after 2015. Spatial heterogeneity existed in the drought characteristics of Jingzhou City. The drought in the western and eastern areas increased significantly，while the drought in the downtown area decreased significantly. We further identified and quantified the constrained effects of human activities （population，GDP，land use type），climate change （precipitation，temperature） and topography （elevation，slope） on drought intensity in Jingzhou City. It was found that these factors had eight constraint effects on drought intensity，including U-shaped curve，positive linear，negative linear，logarithmic，negative convex，positive convex，exponential and hump type. Precipitation and temperature were the most direct factors affecting drought intensity，and they had a constraint effect on the upper and lower boundaries of drought intensity. The constraint effected of altitude，slope，GDP and population on drought intensity were stable in scale. It was worth noting that the constraint effect of land use type on drought intensity was U-shaped，and the minimum threshold value appeared in the area covered by forest land and water. We provided scientific decision support for alleviating regional drought and promoting regional sustainable development，so as to look forward to future research directions and needs.

Key words Drought;Temperature;Vegetation drought index;Constraint line method;Jingzhou City

作者簡介 杜子?jì)龋?994—），女，湖北松滋人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。*通信作者，教授，博士，從事農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究。

收稿日期 2023-11-03

干旱是一種自然災(zāi)害，指的是降水量低于正常水平，導(dǎo)致土壤水分不足，影響植被生長和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)象。干旱對人類社會(huì)和自然生態(tài)系統(tǒng)都有嚴(yán)重的負(fù)面影響，如糧食安全、水資源短缺、生物多樣性下降、土地退化等。 隨著全球氣候變化和人類活動(dòng)的加劇，干旱的頻率、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間都有所增加，干旱監(jiān)測和評估是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)和重要課題。

監(jiān)測和評估的主要方法有2類：基于氣象數(shù)據(jù)的方法和基于遙感數(shù)據(jù)的方法?；跉庀髷?shù)據(jù)的方法主要利用降水、溫度、蒸發(fā)等氣象要素，構(gòu)建各種干旱指數(shù)，如標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)（SPEI）、森林火險(xiǎn)指數(shù)（FRI）等。這類方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)來源廣泛、計(jì)算簡單，能夠反映不同時(shí)間尺度上的干旱狀況。但是，這類方法也存在一些缺點(diǎn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量和空間分辨率受限，不能直接反映土壤水分和植被狀況，不能區(qū)分不同類型的干旱等。 基于遙感數(shù)據(jù)的方法主要利用衛(wèi)星或航空器獲取的陸表溫度（LST）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土壤含水量（SMC）等遙感參數(shù)，構(gòu)建各種遙感干旱指數(shù)，如溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）、表觀熱慣量（ATI）^［1］、作物水分脅迫指數(shù)（CWSI）^［2］等。 這類方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣、空間分辨率高，能夠直接反映土壤水分和植被狀況，能夠區(qū)分不同類型的干旱。 但是，這類方法也存在一些缺點(diǎn)，如數(shù)據(jù)獲取和處理復(fù)雜，受云遮擋和大氣影響，不能反映不同時(shí)間尺度上的干旱狀況等。

該研究對一種常用的基于遙感數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測和評估方法，即溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）進(jìn)行了改進(jìn)。 TVDI 是由 Carlson 等提出的一種利用 NDVI 和 LST 之間的關(guān)系來評估土壤水分狀況的指數(shù)。TVDI 假設(shè)在給定 NDVI 值下，LST 值與土壤水分呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并利用線性回歸擬合 NDVI-LST 散點(diǎn)圖中的最大值點(diǎn)和最小值點(diǎn)，得到干濕邊界。 然后根據(jù)實(shí)際 LST 值與干濕邊界之間的距離計(jì)算 TVDI 值。 TVDI 值越接近 1 表示土壤越干燥，越接近 0 表示土壤越濕潤。TVDI 具有計(jì)算簡單、適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于各種地區(qū)和尺度上的干旱監(jiān)測和評估。 然而，TVDI 也存在一些局限性，主要是線性回歸擬合干濕邊界的方法不能很好地適應(yīng) NDVI-LST 散點(diǎn)圖中的非線性特征，尤其是當(dāng)裸土或植被覆蓋度較低、地表蒸發(fā)能力強(qiáng)時(shí)，線性回歸擬合會(huì)導(dǎo)致 TVDI 值偏大或偏小，影響干旱評估的精度。 為了解決這個(gè)問題，筆者嘗試引入約束線方法，替代 TVDI 模型中的線性回歸擬合干濕邊界，構(gòu)建了新的干旱評估模型 ITVDI。 約束線方法是一種用于提取 NDVI-LST 散點(diǎn)圖中的非線性干濕邊界的方法，其原理是利用多項(xiàng)式回歸擬合 NDVI-LST 散點(diǎn)圖中的最小值點(diǎn)，將擬合曲線作為干濕邊界。筆者認(rèn)為，約束線方法能夠更好地反映 NDVI 和 LST 之間的非線性關(guān)系，提高干旱評估的精度。

該研究選擇了荊州市作為研究區(qū)域。荊州市位于湖北省中部，長江和漢水交匯處，是長江經(jīng)濟(jì)帶的重要節(jié)點(diǎn)城市。荊州市地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年均降水量為 1 200～1 400 mm，年均氣溫為16～17 ℃。荊州市的主要土地利用類型為農(nóng)田、林地、水域和建設(shè)用地，其中農(nóng)田占比最高，達(dá)到60%。荊州市的海拔范圍為23～1 118 m，坡度范圍為0～45°。荊州市的人口和GDP在2001—2020年間都有較快的增長，分別從420萬增加到620萬，從300億元增加到1 000億元。荊州市是一773ec17ba331047afc344909896701fb161130dfcbf6f51bde246835095a0afe個(gè)典型的農(nóng)業(yè)城市，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受干旱的影響較大，因此有必要監(jiān)測和分析其干旱時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)因素^［3］。該研究的主要目的和貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：①提出了一種基于約束線方法改進(jìn)的溫度植被干旱指數(shù)（ITVDI），能夠更好地反映土壤水分狀況，提高干旱監(jiān)測的精度。②利用ITVDI評估了2001—2020年荊州市的干旱時(shí)空變化特征，發(fā)現(xiàn)荊州市的干旱強(qiáng)度呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，2015年后有所減輕。空間上，荊州市的干旱特征存在較大的異質(zhì)性，西部和東部地區(qū)的干旱顯著增加，而市中心的干旱顯著減少，這與荊州市的降水、溫度、土地利用類型等因素的空間分布有關(guān)。③利用約束線方法識別和量化了人類活動(dòng)（人口、GDP、土地利用類型）、氣候變化（降水、溫度）和地形（海拔、坡度）等因素對荊州市干旱強(qiáng)度的影響，發(fā)現(xiàn)這些因素對干旱強(qiáng)度存在8種約束效應(yīng)類型，包括U型曲線、正線性、負(fù)線性、對數(shù)型、負(fù)凸型、正凸型、指數(shù)型和駝峰型。其中，降水和溫度是影響干旱強(qiáng)度最直接的因素，其對干旱強(qiáng)度的上下邊界都有約束效應(yīng)。海拔、坡度、GDP和人口對干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)在尺度上穩(wěn)定。值得注意的是，土地利用類型對干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)呈U型，且最小值閾值出現(xiàn)在林地和水域覆蓋區(qū)域。

鑒于此，筆者介紹了研究背景、意義、目的和內(nèi)容以及數(shù)據(jù)與方法，以及研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建，分析了荊州市的干旱時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)因素，討論了創(chuàng)新點(diǎn)和不足之處，展望了未來的研究方向和需求，總結(jié)了該研究的主要結(jié)論和貢獻(xiàn)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

該研究以荊州市為研究區(qū)域，荊州市位于湖北省中部，長江和漢水交匯處，是長江經(jīng)濟(jì)帶的重要節(jié)點(diǎn)城市。荊州市地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年均降水量為1 200～1 400 mm，年均氣溫為16～17℃。荊州市的主要土地利用類型為農(nóng)田、林地、水域和建設(shè)用地，其中農(nóng)田占比最高，達(dá)到60%。荊州市的海拔范圍為23～1 118 m，坡度范圍為0～45°。荊州市的人口和GDP在2001—2020年間都有較快的增長，分別從420萬增加到620萬，從300億元增加到1 000億元。荊州市是一個(gè)典型的農(nóng)業(yè)城市，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受干旱的影響較大，因此有必要監(jiān)測和分析其干旱時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)因素。

1.2 數(shù)據(jù)來源和處理

從NASA網(wǎng)站和Google Earth Engine下載了2001—2020年MODIS NDVI和LST數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源。NDVI數(shù)據(jù)的空間分辨率為250 m，時(shí)間分辨率為16 d；LST數(shù)據(jù)的空間分辨率為1 km，時(shí)間分辨率為8 d。對NDVI和LST數(shù)據(jù)進(jìn)行了質(zhì)量控制、重采樣、插值、裁剪等預(yù)處理步驟，得到了與研究區(qū)域相匹配的月平均NDVI和LST數(shù)據(jù)集。利用人口、GDP、土地利用類型、降水、溫度、海拔和坡度等數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，分別從中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)庫、中國氣象局、SRTM等來源獲取，并進(jìn)行了相應(yīng)的處理和轉(zhuǎn)換^［3］。

1.3 ITVDI的計(jì)算公式

基于約束線方法改進(jìn)了溫度植被干旱指數(shù)（ITVDI），與傳統(tǒng)的TVDI相比，能夠更好地反映土壤水分狀況，提高干旱監(jiān)測的精度。其計(jì)算公式如下：

ITVDI=LST-LSTLST-LST（1）

式中：LST是實(shí)際的陸表溫度；LST是干濕邊界上的濕點(diǎn)溫度；LST是干濕邊界上的干點(diǎn)溫度。ITVDI的值范圍為0～1，越接近1表示干旱程度越高，越接近0表示干旱程度越低。

1.4 約束線方法的原理和步驟

約束線方法是一種用于提取NDVI-LST散點(diǎn)圖中的非線性干濕邊界的方法，其原理是利用多項(xiàng)式回歸擬合NDVI-LST散點(diǎn)圖中的最小值點(diǎn)，并將擬合曲線作為干濕邊界。約束線方法的步驟如下：①將NDVI-LST散點(diǎn)圖按照NDVI值劃分為若干個(gè)等寬區(qū)間^［4］，計(jì)算每個(gè)區(qū)間內(nèi)的最小值點(diǎn)。②對最小值點(diǎn)進(jìn)行多項(xiàng)式回歸擬合^［5］，確定最優(yōu)的擬合階數(shù)和系數(shù)。③將擬合曲線作為干濕邊界^［6］，根據(jù)其與散點(diǎn)圖的交點(diǎn)確定濕點(diǎn)溫度和干點(diǎn)溫度。④根據(jù)濕點(diǎn)溫度和干點(diǎn)溫度計(jì)算ITVDI^［7］，進(jìn)行干旱等級劃分和評估。

2 結(jié)果與分析

2.1 ITVDI在荊州市的時(shí)空分布特征

圖1顯示了2001—2020年荊州市的年平均ITVDI的空間分布圖，圖2顯示了2001—2020年荊州市的月平均ITVDI的時(shí)間序列圖。從圖1可以看出，荊州市的ITVDI值在空間上存在較大的差異^［8］，西部和東部地區(qū)的ITVDI值較高，表明這些地區(qū)的干旱程度較高；市中心地區(qū)的ITVDI值較低，表明這些地區(qū)的干旱程度較低，這與荊州市的降水、溫度、土地利用類型等因素的空間分布有關(guān)。從圖2可以看出，荊州市的ITVDI值在時(shí)間上呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，2001—2014年期間，ITVDI值呈現(xiàn)出上升趨勢，表明這一時(shí)期的干旱程度加??；2015—2020年期間，ITVDI值呈現(xiàn)出下降趨勢，表明這一時(shí)期的干旱程度減輕，這與荊州市的氣候變化和人類活動(dòng)有關(guān)。根據(jù)ITVDI值將干旱等級劃分為5級，即無干旱（0～<0.2）、輕度干旱（0.2～<0.4）、中度干旱（0.4～<0.6）、重度干旱（0.6～<0.8）和極度干旱（0.8～1.0）。表1顯示了各干旱等級的面積占比和變化率。從表1可以看出，無干旱和輕度干旱等級的面積占比在逐年減少，而中度干旱、重度干旱和極度干旱等級的面積占比在逐年增加，表明荊州市的干旱狀況在惡化。

2.2 驅(qū)動(dòng)因素對荊州市干旱強(qiáng)度的約束影響

該研究識別和量化了人類活動(dòng)、氣候變化和地形等因素對荊州市干旱強(qiáng)度的約束影響^［9］，利用約束線方法進(jìn)行分析。圖3顯示了各因素在3個(gè)尺度上對ITVDI上下邊界的約束效應(yīng)曲線，表2顯示了各因素對ITVDI上下邊界的約束效應(yīng)類型和大小。

從圖3和表2可以看出，這些因素對ITVDI上下邊界的約束效應(yīng)存在8種類型，包括U型曲線^［10］、正線性^［11］、負(fù)線性^［12］、對數(shù)型^［13］、負(fù)凸型、正凸型、指數(shù)型和駝峰型^［14］。其中，降水和溫度是影響ITVDI上下邊界最直接的因素，均對ITVDI上下邊界都有顯著的約束效應(yīng)。降水對ITVDI上下邊界的約束效應(yīng)在空間上存在差異。在西部地區(qū)，降水對ITVDI上下邊界都有顯著的負(fù)線性約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨降水增加而增強(qiáng)。在東部地區(qū)，降水的約束效應(yīng)沒有明顯變化，且ITVDI的最大值始終小于0.8。溫度對3個(gè)尺度上ITVDI上下邊界都有顯著的正線性約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨溫度增加而增強(qiáng)。海拔、坡度、GDP和人口對ITVDI上下邊界的約束效應(yīng)在尺度上穩(wěn)定。海拔和坡度對ITVDI上下邊界都有負(fù)凸型和正凸型的約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨海拔和坡度增加而減弱。GDP和人口對ITVDI上下邊界都有對數(shù)型和指數(shù)型的約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨GDP和人口增加而增強(qiáng)。值得注意的是，土地利用類型對ITVDI上下邊界的約束效應(yīng)呈U型，且最小值閾值出現(xiàn)在林地和水域覆蓋區(qū)域，這說明林地和水域有利于緩解干旱，而裸土和建設(shè)用地則加劇了干旱。

3 討論

3.1 干旱監(jiān)測模型的改進(jìn) 傳統(tǒng)的TVDI干旱監(jiān)測模型，NDVI和LST之間的關(guān)系呈現(xiàn)出散點(diǎn)云的分布特征，而且干濕邊界在特征空間中往往呈現(xiàn)出非線性的特征。尤其是當(dāng)裸土或植被覆蓋度較低、地表蒸發(fā)能力強(qiáng)時(shí)，傳統(tǒng)的線性擬合無法準(zhǔn)確識別LST和NDVI之間的非線性關(guān)系，從而降低了干旱監(jiān)測的精度。該研究構(gòu)建了新的干旱監(jiān)測模型ITVDI，引入了約束線方法替代TVDI模型中的線性擬合干濕邊界，從而提高了干旱監(jiān)測的精度。與傳統(tǒng)的TVDI相比，ITVDI能夠更好地反映土壤水分狀況，證明了約束線方法在擬合干濕邊界方面的優(yōu)勢。

3.2 荊州市ITVDI的時(shí)空變化特征 利用ITVDI評估了2001—2020年荊州市的干旱時(shí)空變化特征，發(fā)現(xiàn)荊州市的干旱強(qiáng)度呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，2015年后有所減輕?？臻g上，荊州市的干旱特征存在較大的異質(zhì)性，西部和東部地區(qū)呈現(xiàn)出顯著增加，而在市中心呈現(xiàn)出顯著減少，這與荊州市的降水、溫度、土地利用類型等因素的空間分布有關(guān)。該研究根據(jù)ITVDI值將干旱等級劃分為5級，并對各級別的面積占比和變化率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明，無干旱和輕度干旱等級的面積占比在逐年減少，而中度干旱、重度干旱和極度干旱等級的面積占比在逐年增加，表明荊州市的干旱狀況在惡化。

3.3 驅(qū)動(dòng)因素對荊州市干旱強(qiáng)度的約束影響 識別和量化了人類活動(dòng)、氣候變化和地形等因素對荊州市干旱強(qiáng)度的約束影響，利用約束線方法進(jìn)行分析。結(jié)果表明，這些因素對荊州市干旱強(qiáng)度存在8種約束效應(yīng)類型，包括U型曲線、正線性、負(fù)線性、對數(shù)型、負(fù)凸型、正凸型、指數(shù)型和駝峰型。其中，降水和溫度是影響荊州市干旱強(qiáng)度最直接的因素，對荊州市干旱強(qiáng)度的上下邊界都有顯著的約束效應(yīng)。降水對荊州市干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)在空間上存在差異。在西部地區(qū)，降水對ITVDI的上下邊界都有顯著的負(fù)線性約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨降水增加而增強(qiáng)。在東部地區(qū)，降水的約束效應(yīng)沒有明顯變化，且ITVDI的最大值始終小于0.8。溫度對3個(gè)尺度上ITVDI的上下邊界都有顯著的正線性約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨溫度增加而增強(qiáng)。海拔、坡度、GDP和人口對荊州市干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)在尺度上穩(wěn)定。海拔和坡度對ITVDI的上下邊界都有負(fù)凸型和正凸型的約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨海拔和坡度增加而減弱。GDP和人口對ITVDI的上下邊界都有對數(shù)型和指數(shù)型的約束效應(yīng)，且約束效應(yīng)隨GDP和人口增加而增強(qiáng)。值得注意的是，土地利用類型對ITVDI的上下邊界呈U型，且最小值閾值出現(xiàn)在林地和水域覆蓋區(qū)域，這說明林地和水域有利于緩解干旱，而裸土和建設(shè)用地則加劇了干旱。

該研究結(jié)果與一些前人的研究有一定的一致性，也有一些不同之處。研究發(fā)現(xiàn)降水和溫度是影響黃河流域干旱強(qiáng)度的主要因素，這與該研究的結(jié)果相符；同時(shí)也發(fā)現(xiàn)土地利用類型對干旱強(qiáng)度有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與該研究的結(jié)果不同。這可能是因?yàn)樵撗芯坎捎昧思s束線方法，而不是傳統(tǒng)的相關(guān)分析或回歸分析，能夠更好地揭示因素之間的非線性關(guān)系和約束效應(yīng)。

4 結(jié)論

該研究利用2001—2020年MODIS NDVI和LST數(shù)據(jù)，基于約束線方法改進(jìn)了溫度植被干旱指數(shù)（TVDI），構(gòu)建了新的干旱監(jiān)測模型ITVDI，并將其應(yīng)用于荊州市的干旱監(jiān)測和分析。該研究的主要結(jié)論和貢獻(xiàn)如下：首先，該研究構(gòu)建了新的干旱監(jiān)測模型ITVDI，利用約束線方法提取了NDVI-LST散點(diǎn)圖中的非線性干濕邊界，從而能夠更好地反映土壤水分狀況，提高干旱監(jiān)測的精度。與傳統(tǒng)的TVDI相比，ITVDI證明了約束線方法在擬合干濕邊界方面的優(yōu)勢。其次，該研究利用ITVDI評估了2001—2020年荊州市的干旱時(shí)空變化特征，發(fā)現(xiàn)荊州市的干旱強(qiáng)度呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，2015年后有所減輕。空間上，荊州市的干旱特征存在較大的異質(zhì)性，西部和東部地區(qū)呈現(xiàn)出顯著增加，而在市中心呈現(xiàn)出顯著減少，這與荊州市的降水、溫度、土地利用類型等因素的空間分布有關(guān)。該研究根據(jù)ITVDI值將干旱等級劃分為5級，并對各級別的面積占比和變化率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明，無干旱和輕度干旱等級的面積占比在逐年減少，而中度干旱、重度干旱和極度干旱等級的面積占比在逐年增加，表明荊州市的干旱狀況在惡化。最后，該研究識別和量化了人類活動(dòng)、氣候變化和地形等因素對荊州市干旱強(qiáng)度的約束影響，并利用約束線方法進(jìn)行分析。結(jié)果表明，這些因素對荊州市干旱強(qiáng)度存在8種約束效應(yīng)類型，包括U型曲線、正線性、負(fù)線性、對數(shù)型、負(fù)凸型、正凸型、指數(shù)型和駝峰型。其中，降水和溫度是影響荊州市干旱強(qiáng)度最直接的因素，其對荊州市干旱強(qiáng)度的上下邊界都有顯著的約束效應(yīng)。海拔、坡度、GDP和人口對荊州市干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)在尺度上穩(wěn)定。值得注意的是，土地利用類型對荊州市干旱強(qiáng)度的約束效應(yīng)呈U型，且最小值閾值出現(xiàn)在林地和水域覆蓋區(qū)域。

該研究為緩解區(qū)域干旱和促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供了科學(xué)決策支持，展望了未來的研究方向和需求，在以下幾個(gè)方面：①擴(kuò)大研究區(qū)域和時(shí)間范圍，比較不同地區(qū)和不同時(shí)間段的干旱特征和影響因素，探討區(qū)域間和時(shí)間上的異同和規(guī)律。②引入更多的數(shù)據(jù)源和指標(biāo)，如土壤含水量、蒸散發(fā)量、潛在蒸散發(fā)量等，對干旱進(jìn)行多維度和多角度的評估和分析，提高干旱監(jiān)測的全面性和準(zhǔn)確性。③結(jié)合遙感、地理信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建更高效和智能的干旱監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)干旱的實(shí)時(shí)或快速監(jiān)測和預(yù)警，為干旱應(yīng)對提供及時(shí)和有效的信息支持。

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