综述：气象与遥感指数在印度干旱监测中的应用及其现场评估综述

《Environmental Reviews》：A comprehensive review of meteorological and remote sensing indices for drought monitoring and their in situ application in India

本文系统评述了气象指数（如SPI）与遥感指数（如NDVI）在印度干旱监测中的应用，指出数据分辨率与覆盖不均（如旁遮普与东北部差异）制约监测精度，提出融合机器学习（ML）与人工智能（AI）可提升干旱预警能力，对农业水资源管理具有重要参考价值。

　　

干旱的破坏力与印度农业的脆弱性

干旱作为最具破坏性的自然灾害之一，严重威胁农业生产、水资源管理和社会经济稳定。印度作为雨养农业国家，极易遭受干旱灾害，导致土壤湿度和作物产量急剧下降。数据显示，在2016–17至2021–22年间，印度约有3500万公顷耕地中的约33%或更多遭受损失，凸显了干旱监测的紧迫性。

气象与遥感指数：干旱监测的双翼

本篇综述深入分析了用于干旱监测的气象指数和遥感指数。气象指数基于历史气候数据（如降水、温度）计算，能够量化干旱的持续时间和强度。遥感技术则通过卫星影像和植被指数（如归一化植被指数NDVI）动态捕捉干旱的空间范围和严重程度，实现大范围、近实时的监测。这两种方法的结合，显著提升了干旱评估的准确性和时效性。

技术应用的挑战与局限

然而，这两种方法均面临数据可用性和分辨率的限制。在印度，不同地区的数据基础设施存在显著差异。例如，旁遮普、泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦等较发达地区拥有密集的气象观测站和详尽的农业记录，为干旱监测提供了坚实的数据基础。相比之下，大部分东北部各邦往往缺乏足够的地面站点和连续的历史数据，这使得可靠的干旱监测变得更加困难。这种区域性差异直接影响了机器学习（ML）和人工智能（AI）等先进技术的应用效果，因为这些技术依赖于高质量、大规模的稳健数据集进行准确的预测和管理。

未来方向：融合智能技术与跨学科合作

为了克服这些挑战，综述指出，整合机器学习与人工智能有望革新干旱监测与管理。这些技术可以处理多源异构数据，挖掘潜在模式，从而提高预测精度和预警能力。同时，通过加强跨学科合作并借鉴国际最佳实践，印度能够有效弥补数据鸿沟，提升整体的干旱应对能力和韧性，为农业可持续发展和水资源安全提供更有力的科技支撑。