Development of the Potential Evapotranspiration-Vegetation-Precipitation Drought Index (PETVPDI) and Its Application in West Africa Using Remote Sensing Datasets
Abdoul-Aziz Bio Sidi D. Bouko · Bing Gao
构建融合蒸散、植被与降水的复合干旱指数PETVPDI，并用于西非2001—2022年干旱监测。
多源遥感数据，三维欧氏距离整合P、PET、NDVI，与土壤湿度、GPP/NPP及
PETVPDI与土壤湿度和GPP的相关性最高，能更好反映干旱-湿润相对变化，但趋势空间异质。
可将该复合指数迁移至其他数据稀缺区，并结合作物产量或灌溉需水做农业干旱预警与适应性研究。
提出融合降水、蒸散与植被的复合干旱指数，方法新颖、验证扎实，对数据稀缺区农业干旱预警有参考价值，但区域局限于西非，国内应用关联度有限。
干旱仍然是影响西非（WA）水资源、生态系统和农业生产力最严重的气候相关灾害之一。传统干旱指数通常依赖单一的水文气候或植被变量，可能无法充分反映降水供给、大气蒸发需求和植被响应之间的耦合效应。为解决这一局限，本研究利用2001—2022年西非多源遥感数据集，开发并应用了一种复合干旱指标——潜在蒸散–植被–降水干旱指数（PETVPDI）。PETVPDI在三维欧氏距离框架内整合了降水（P）、潜在蒸散（PET）和归一化差异植被指数（NDVI）。该指数以GLDAS土壤湿度（SM）、ESA CCI SM、总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP）进行评估，并与四种传统遥感干旱指数（cRSDI）：VCI、VHI、TVDI和TVPDI进行比较。以去季节化异常相关性作为主要验证依据，以减少共同季风季节循环的影响，结果表明PETVPDI在所评估的指数中与GLDAS SM（R = 0.556，p < 0.001）、ESA CCI SM（R = 0.513，p < 0.001）和GPP（R = 0.483，p < 0.001）的数值相关性最高。针对相依重叠相关性的Steiger检验表明，PETVPDI–TVPDI差异在原始GLDAS SM和去季节化ESA CCI SM上具有统计学显著性，但在其他评估比较中不显著。PETVPDI的空间格局表示每个像元在其自身2001—2022年水文气候和植被范围内的相对位置，因此不应被解释为地点之间绝对气候干燥度的直接差异。长期趋势在西非呈现空间异质性。总体而言，PETVPDI为监测相对干旱–湿润变率提供了一个集成框架，并为数据稀缺地区的干旱评估和预警应用提供了补充信息。