干旱是影响范围最广、持续时间最长的自然灾害之一，对农业生产、生态安全及水资源管理构成严峻威胁。新疆作为典型干旱半干旱区，干旱事件频发且强度持续加剧，亟需高精度、高时效性的干旱监测技术支撑。
针对现有复合干旱指数在土壤湿度表征不足、变量权重依赖经验、干旱等级划分缺乏客观依据等问题，郭浩副教授团队提出改进型比例干旱状况指数（Improved Scaled Drought Condition Index, ISDCI），为干旱半干旱区的干旱动态精准监测提供了新方法。
图1 论文图形摘要
研究采用随机森林算法对土壤水分数据进行空间降尺度，并通过约束优化方法确定变量的最优权重；在干旱等级划分上，基于“干旱频率与受影响面积差异最小化”原则，建立了更为客观合理的分类体系。结果表明，ISDCI在监测性能上整体优于比例干旱状况指数（SDCI）和植被健康指数（VHI），能够准确刻画干旱时空演变特征，并成功识别出2008年全疆干旱和2014年伊犁河流域干旱等典型事件。基于ISDCI干旱监测结果显示，2001—2023年新疆生长季呈整体变干趋势，其中伊犁河流域干旱加剧显著，塔里木河流域相对缓和；研究发现“绿洲变湿，荒漠变干”的干湿变化新格局。
图2 ISDCI与SPEI干旱指数在不同干旱等级下的干旱面积对比
相关成果以 “Development of an Improved Scaled Drought Condition Index (ISDCI) Incorporating Soil Moisture for Drought Monitoring in Xinjiang”为题，发表在环境科学与生态学一区TOP期刊Ecological Indicators（影响因子7.4）上。我院研究生曹颖为第一作者，郭浩副教授为通讯作者。
本研究得到以下项目的资助支持：中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室开放基金（G2023-02-03）、日照市自然科学基金优青项目（Grant No. RZ2024ZR12）、山东省高校优秀青年创新团队项目（Grant No. 2022KJ178）、新疆维吾尔自治区重点研发计划（Grant No. 2022B03021）及新疆维吾尔自治区天山人才培养计划（Grant No. 2022TSYCLJ0011）。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.114115
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