最新发表: 采用“双重差分法“ 和卫星数据监测作物对农业气象灾害的响应——以干热风为例

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      小麦干热风灾害是指在小麦扬花灌浆期间出现的高温、低湿并伴有一定风力的灾害性天气，可使小麦水分代谢失衡，严重影响各种生理功能。由于干热风通常发生在冬小麦抽穗后的生长阶段，此时冬小麦的植被指数正处于下降趋势，干热风引起的植被指数下降量通常会叠加在植被指数固有的下降趋势中难以分离出来。如何将干热风引起的植被指数下降量从观测到的植被指数下降量混合信号中分离出来，是利用遥感植被指数监测干热风对冬小麦影响的首要问题和最大难点。

      针对此问题，本研究引入双重差分方法（Difference-in-Differences, DID）,提出了一个利用遥感植被指数时间序列监测农业气象灾害对作物影响的通用DID方法框架，并将其用于评估干热风对中国北方冬小麦的影响。在评估干热风影响的过程中有3个关键步骤，包括：(1) 采用形状模型拟合（Shape Model Fitting, SMF）生成NDPI参考曲线；(2) 确定处理组和对照组在干热风发生前后的NDPI值；(3) 使用移动窗口获取足够的回归样本。通过将基于DID方法框架的监测结果与干热风的气象强度进行对比，间接验证了该方法的有效性(R² = 0.903, p < 0.001)。新提出的DID方法框架最大的优点是可以控制观测变量（本研究中为NDPI）固有的变化趋势，从而可以有效地分离出由灾害事件（本研究中的干热风）独立引起的观测变量的变化（本研究中为NDPI的下降量）。此外，该方法框架还非常灵活，经过适当调整，可以很容易地扩展应用到其它自然灾害和作物类型。该成果已在Remote Sensing发表。