印度尼西亚Brantas河流域26年降雨变异特征及其对农业生产力的影响机制研究

本研究针对热带复杂地形区农业可持续性受降雨变异加剧的挑战，通过分析Brantas河流域26年193个站点的降雨数据，运用主成分分析(PCA)和层次聚类(HCPC)技术，揭示了降雨量级、频率等主导因子与水稻、玉米及蔬菜产量的空间异质性关联，为区域适应性农业策略制定提供了科学依据。

　　

在印度尼西亚人口最密集的爪哇岛上，Brantas河流域(BRB)正面临气候变化带来的严峻挑战。这个年降雨量超过2300毫米的热带流域，其农业生产系统高度依赖降雨，但日益加剧的降雨变异正威胁着以小农为主体的粮食安全。研究表明，东南亚地区预计将出现0.1°C至3°C的升温、更频繁的干旱和紊乱的降雨模式，这对平均耕地不足0.6公顷的印尼小农户构成生存危机。传统耕作方式难以应对降雨时机错位、极端降水等风险，而现有研究缺乏对降雨多维度参数（量级、时序、频率等）的系统分析。为此，玛琅国立大学的研究团队开展了这项历时26年、覆盖193个气象站点的开创性研究。

研究采用主成分分析(PCA)降维22项年度降雨参数，通过层次聚类(HCPC)进行区域划分，并结合三大主粮作物的产量数据进行相关性分析。数据源自1996-2020年的日降雨记录，涵盖ENSO事件周期。

主要研究发现：

1. 降雨特征解析：前7个主成分累计解释83%方差，其中降雨量级（如年总量R_total
   ）和频率指标（如雨日数R_days
   ）最具解释力。
2. 区域分异规律：HCPC聚类识别出4个特征迥异的降雨区，反映地形对降雨再分配的作用。
3. 作物响应机制：水稻在部分区域与中等降雨量(r>0.70)、雨日数呈强正相关；而玉米和蔬菜对极端降雨表现出非线性响应。湿旱交替周期等非传统指标对产量变异贡献显著。

结论与启示：
该研究首次建立了BRB流域降雨多维度参数与农业产出的定量关系图谱，揭示出：① 单纯年总量指标不足以预测产量，需整合雨日数、极端事件等复合指标；② 空间异质性要求制定分区适应策略，如雨养农业区需侧重保墒技术，而高频暴雨区应加强水土保持。论文发表于《Ecohydrology》，为热带小农系统应对气候风险提供了方法论范本，其"参数-聚类-关联"分析框架可推广至类似地形复杂流域。特别值得注意的是，研究发现传统灌溉系统在降雨时序紊乱情境下可能加剧脆弱性，这为气候智能型农业转型提供了新依据。