基于植被指数的沙漠蝗虫对农田影响研究：以埃塞俄比亚奥罗米亚地区古尔苏姆区为例

本研究利用Sentinel-2A影像和植被指数（NDVI/GCI）定量评估2019-2020年埃塞俄比亚古尔苏姆区沙漠蝗虫（Schistocerca gregaria）对农田的破坏程度。通过对比受灾区（Bilisuma）与非受灾区（Oda Santana）的NDVI均值差异（最大差值0.052），发现38.29%农田遭受严重破坏（NDVI<0.2），为蝗灾监测提供了可靠的遥感技术方案。

　　

沙漠蝗虫（Schistocerca gregaria）作为全球最具破坏性的迁徙性害虫，其爆发对农业生态系统构成严重威胁。2019-2020年埃塞俄比亚奥罗米亚地区古尔苏姆区遭遇25年来最严重的蝗灾，导致大规模粮食短缺。本研究创新性地采用Sentinel-2A卫星影像和植被指数技术，系统评估了蝗灾对当地植被和农田的影响机制。

1 INTRODUCTION
沙漠蝗虫灾害自古伴随农耕文明，2019年东非爆发的蝗灾逐步蔓延至亚非大陆，影响全球20%的陆地面积。这种害虫日均消耗16万吨植物，其繁殖受异常天气和干旱驱动，会形成绵延数百公里的迁徙种群。埃塞俄比亚作为重灾区，2019-2020年间约20万英亩农田遭破坏，第二次入侵破坏力预计达首次的20倍。传统防治手段在也门内战等因素影响下失效，凸显遥感监测技术的应用价值。

2 MATERIALS AND METHODS
2.1 研究区域
古尔苏姆区位于东哈拉尔地带（9°14′-9°31′N，42°10′-43°35′E），海拔1200-2950米，年降雨600-700毫米。选择比里苏马（受灾）和奥达桑塔纳（非受灾）两个可比社区，控制环境变量差异。

2.2 数据采集
采用10米分辨率Sentinel-2A和30米分辨率Landsat 8影像，配合20个受灾与20个非受灾农田样点数据。通过2公里缓冲区分析，计算归一化植被指数（NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)）和绿色叶绿素指数（GCI=NIR/GREEN-1）。

3 RESULTS
3.1 时间序列分析
2019年11月（DOY 306）NDVI差异峰值达0.03，对应三次蝗群入侵事件。受灾区全年NDVI均值显著低于对照区（p<0.01），其中11月差异最大（0.052）。

3.2 农田动态
受灾农田NDVI范围0.07-0.3，显著低于非受灾区（0.17-0.4）。NDVI与GCI呈现强相关性（r²>0.9），建立回归方程NDVI_ac=0.9712×NDVI_nac+0.0501。

3.3 破坏程度
34381.85公顷农田中，38.29%（13166.17公顷）遭受严重破坏（NDVI<0.2），39.53%中度破坏，22.17%轻微影响。玉米、高粱等主粮作物在收获期（10-11月）遭受毁灭性打击。

4 DISCUSSION
研究证实植被指数能有效量化蝗灾影响，NDVI敏感性优于GCI。蝗虫导致当地灌木锐减，引发山羊等牲畜死亡。政治动荡削弱了也门等源头的防控能力，强调跨境协作的必要性。建议整合土壤湿度等环境变量提升预测精度，并建立分级响应机制。

5 CONCLUSION
该研究为东非地区蝗灾监测提供了可靠的技术范式，证实2019-2020年蝗灾导致古尔苏姆区超38%农田严重减产。未来需发展多源数据融合的预警系统，为全球粮食安全提供科学支撑。