基于Sentinel-2冠层含水量（CWC）的欧洲谷物区骤旱早期监测：灌溉与雨养系统的比较研究

本研究针对欧洲谷物产区骤旱（Flash Drought）快速监测难题，通过Sentinel-2卫星数据提取冠层含水量（CWC）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比（fAPAR）等生物物理变量，结合蒸发胁迫指数（ESI）分析发现：CWC在灌溉区（西班牙、意大利）与ESI呈强相关性（r=0.59-0.66），能比传统指标提前1-2周捕捉干旱信号，为农业干旱预警提供了20米分辨率的高效监测工具。

　　

欧洲近年来频发的骤旱事件正对农业生产构成严峻挑战。这类干旱以"闪电式"速度发展，往往在数周内导致土壤水分急剧下降，使作物在关键生长期迅速枯萎。2022年夏季干旱曾造成欧洲农业250-300亿欧元损失，其中地中海和巴尔干地区的小麦和玉米受灾尤为严重。传统干旱监测指标如标准化降水指数（SPI）和植被健康指数（VHI）存在响应滞后问题，而常规植被指数NDVI在茂密冠层中易饱和，难以捕捉早期生理胁迫。

英国南安普顿大学（University of Southampton）地理与环境科学学院的研究团队创新性地利用Sentinel-2卫星的Level-2处理器（SL2P），在三个典型农业区（西班牙南部灌溉小麦、意大利北部灌溉玉米、匈牙利东部雨养玉米）开展对比研究。通过分析2022-2023年干旱事件期间冠层含水量（Canopy Water Content, CWC）的动态变化，发现这种基于短波红外波段（1450nm、1940nm等）的指标能比叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）提前2周发出干旱预警，尤其在灌溉系统中与蒸发胁迫指数（Evaporative Stress Index, ESI）的时空一致性高达66%。该成果为发展高分辨率农业干旱监测系统提供了新思路，论文发表于《Remote Sensing Applications: Society and Environment》。

研究采用四项关键技术：1）基于Google Earth Engine平台处理Sentinel-2地表反射率数据，使用SL2P神经网络模型反演CWC、LAI和fAPAR；2）采用4km分辨率ESI产品确定干旱起止时间（阈值-1σ至-2σ）；3）通过ESA世界作物地图提取小麦/玉米像元；4）利用皮尔逊相关系数评估生物物理变量与ESI的响应关系。

【研究结果】

3.1 ESI时间序列特征

2018-2023年数据显示：西班牙2023年春季干旱持续时间最长（ESI<-2σ达6个月），意大利2022年夏季呈现典型骤旱特征（1个月内ESI从0.5降至-2σ），匈牙利2022年干旱强度最大（ESI达-3σ）。

3.2 生物变量响应模式

在西班牙灌溉小麦区，CWC在2023年2月21日即出现下降（早于ESI阈值突破日2周），而LAI和fAPAR直到3月才显现变化。干旱导致小麦关键生长期（1-5月）的CWC均值从1.5 kg/m²降至0 kg/m²，LAI峰值从3.0缩减至1.0。

3.3 雨养与灌溉系统差异

灌溉玉米区（意大利）CWC与ESI相关性达0.66，而雨养区（匈牙利）仅0.40。非干旱年份（2023）匈牙利雨养玉米的CWC与ESI反而呈现强相关（r=0.75），反映降雨对作物水分状况的直接调控。

3.4 空间一致性验证

20米分辨率CWC制图清晰显示西班牙安达卢西亚地区2023年3-5月水分胁迫的时空扩展过程，与4km ESI分布格局高度吻合，但能识别田间尺度的水分异质性。

【结论与意义】

该研究首次系统验证了Sentinel-2 CWC在骤旱监测中的早期预警能力，其优势体现在三方面：1）生理敏感性，通过冠层水分含量直接反映作物胁迫状态；2）时空分辨率优势（20米/5天），克服了ESI（4km/周）的混合像元问题；3）在灌溉系统中的稳定表现，为精准灌溉决策提供数据支持。讨论部分指出，CWC的局限性在于雨养区响应受气候变率干扰较大，且需进一步验证不同作物类型的适用性。这项成果为欧盟"全球干旱观测站"（GDO）完善复合干旱指标（CDI）体系提供了新维度，未来可与FLuorescence EXplorer（FLEX）卫星数据协同应用，构建更完善的作物干旱应激监测网络。