Mapping Agricultural Drought-Prone Areas in Malang Regency Using MODIS and CHIRPS Data for Mitigation Planning

方法

MODIS NDVI算VCI，CHIRPS算SPI，GEE处理，R做趋势与相关分

发现

干旱频率4.1%–22.1%且与降雨无关，VCI与SPI-3去趋势后相关达0.833。

机会点

可引入灌溉、土地管理等本地因子解释干旱频率空间差异，并做亚区级干旱预警。

农业干旱是玛琅县粮食生产反复面临的威胁，但乡镇尺度的监测仍受雨量站稀少的制约。本研究旨在绘制农业干旱的频率与空间分布，考察2001—2025年的变化趋势，并评估玛琅县33个乡镇的耕地植被对降雨亏缺的响应。植被状况以植被条件指数（VCI）表示，该指数由250 m MODIS MOD13Q1 NDVI在耕地上计算得出；气象干旱以标准化降水指数（SPI）表示，基于CHIRPS降雨数据计算1、3和6个月尺度。所有影像在Google Earth Engine中处理，并在R中采用Mann–Kendall检验、Sen斜率法和Spearman相关进行分析。农业干旱呈下降趋势：干旱月数每年减少0.088个月，旱季VCI每年增加0.96，二者均具有统计显著性，而年降雨趋势不显著。2003年为有记录以来最干旱的年份。各乡镇农业干旱频率介于4.1%至22.1%之间，且与降雨无关，表明当地土地与水资源管理条件发挥作用；频率最高的地区为Kalipare、Donomulyo、Gedangan和Pujon。植被对同月降雨亏缺即有响应，在有灌溉网络覆盖的乡镇响应较弱。去趋势后VCI与SPI-3的年际相关性依然很强（ρ = 0.833），表明VCI适用于乡镇尺度的干旱监测，并可用于识别需优先开展进一步缓解规划的区域。