Drought is one of the major natural

Drought is one of the major natural hazards that bring about billions of dollars in loss to the farming community around the world each year. Drought is most often caused by a departure of precipitation from the normal amount, and agriculture is often the first sector to be affected by the onset of drought due to its dependence on water resources and soil moisture reserves during various stages of crop growth. Currently used drought indices like the Palmer Drought Severity Index (PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI) have coarse spatial (7000–100,000 km2) and temporal resolution (monthly). Hence, the distributed hydrologic model SWAT was used to simulate soil moisture and evapotranspiration from daily weather data at a high spatial resolution (16 km2) using GIS. Using this simulated data the drought indices Soil Moisture Deficit Index (SMDI) and Evapotranspiration Deficit Index (ETDI) were developed based on weekly soil moisture deficit and evapotranspiration deficit, respectively. SMDI was computed at four different levels, using soil water available in the entire soil profile, then soil water available at the top 2 ft. (SMDI-2), 4 ft. (SMDI-4), and 6 ft. (SMDI-6). This was done because the potential of the crop to extract water from depths varies during different stages of the crop growth and also by crop type. ETDI and SMDI-2 had less auto-correlation lag, indicating that they could be used as good indicators of short-term drought. The developed drought indices showed high spatial variability (spatial standard deviation ∼1.00) in the study watersheds, primarily due to high spatial variability of precipitation. The wheat and sorghum crop yields were highly correlated (r > 0.75) with the ETDI and SMDI's during the weeks of critical crop growth stages, indicating that the developed drought indices can be used for monitoring agricultural drought.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภัยแล้งเป็นภัยธรรมชาติสำคัญที่เกี่ยวกับพันล้านดอลลาร์ในขาดทุนชุมชนนาทั่วโลกแต่ละปี อย่างใดอย่างหนึ่ง ภัยแล้งมักเกิดจากระดับของฝนจากยอดปกติ และเกษตรเป็นภาคแรกได้รับผลกระทบจากภัยแล้งเนื่องจากการพึ่งพาทรัพยากรน้ำของ และความชื้นดินสำรองในระหว่างขั้นตอนต่าง ๆ ของการเจริญเติบโตของพืช ใช้แล้งดัชนีเช่นดัชนีความรุนแรงภัยแล้งของพาล์มเมอร์ (PDSI) และมาตรฐานฝนดัชนี (SPI) ได้หยาบปริภูมิ (7000-100000 km2) และแก้ปัญหาชั่วคราว (รายเดือน) ดังนั้น แบบจำลองอุทกวิทยากระจายหน่วย SWAT ถูกใช้ในการจำลองความชื้นดินและ evapotranspiration จากข้อมูลสภาพอากาศประจำวันเป็นปริภูมิความละเอียดสูง (16 km2) โดยใช้ GIS ใช้ข้อมูลจำลองดัชนีภัยแล้งดินชื้นดุลดัชนี (SMDI) และ Evapotranspiration ดุลดัชนี (ETDI) ได้รับการพัฒนาตามรายสัปดาห์ดินชื้นดุลและขาดดุล evapotranspiration ตามลำดับ SMDI ถูกคำนวณที่สี่ต่างระดับ ใช้น้ำดินที่มีโพรไฟล์ทั้งหมดดิน ดินน้ำฟอร์ท 2 ด้าน (SMDI-2), ให้แล้ว 4 ฟอร์ท (SMDI-4), และ 6 ฟุต (SMDI-6) นี้สำเร็จได้เนื่องจากศักยภาพของพืชการสกัดน้ำจากระดับความลึกที่แตกต่างกันไปในช่วงระยะต่าง ๆ ของการเจริญเติบโตของพืช และพืชชนิด ETDI และ SMDI-2 มีความล่าช้าน้อยกว่าความสัมพันธ์อัตโนมัติ ที่ระบุว่า พวกเขาสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่ดีของภัยแล้งระยะสั้น ดัชนีพัฒนาแล้งพบสูงปริภูมิความแปรผัน (พื้นที่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ∼1.00) ในรูปธรรมศึกษา หลักเนื่องจากความแปรผันพื้นที่สูงของฝน เพาะปลูกข้าวสาลีและข้าวฟ่างที่มีอัตราผลตอบแทนสูง correlated (r > 0.75) ETDI และ SMDI ของในระหว่างสัปดาห์ของระยะเจริญเติบโตพืชที่สำคัญ บ่งชี้ว่า สามารถใช้ดัชนีแล้งพัฒนาตรวจสอบภัยแล้งด้านการเกษตร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภัยแล้งเป็นหนึ่งในภัยธรรมชาติที่สำคัญที่นำมาเกี่ยวกับพันล้านดอลลาร์ในการสูญเสียชุมชนเกษตรกรรมทั่วโลกในแต่ละปี ภัยแล้งที่เกิดบ่อยที่สุดโดยการเดินทางของฝนจากปริมาณปกติและการเกษตรมักจะเป็นภาคแรกที่ได้รับผลกระทบจากการโจมตีของภัยแล้งเนื่องจากการพึ่งพาทรัพยากรน้ำและขอสงวนความชื้นในดินในระหว่างขั้นตอนต่างๆของการเจริญเติบโตของพืช ที่ใช้ในปัจจุบันดัชนีความแห้งแล้งเช่นพาลเมอร์ดัชนีความแห้งแล้งรุนแรง (PDSI) และดัชนียุมาตรฐาน (SPI) มีอวกาศหยาบ (7000-100,000 กิโลเมตร 2) และความละเอียดชั่วคราว (รายเดือน) ดังนั้นรูปแบบการกระจายของหน่วย SWAT อุทกวิทยาถูกใช้ในการจำลองความชุ่มชื้นในดินและการคายระเหยจากข้อมูลสภาพอากาศประจำวันที่ความละเอียดเชิงพื้นที่สูง (16 กิโลเมตร 2) โดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ การใช้ข้อมูลนี้จำลองดัชนีความแห้งแล้งขาดดุลดัชนีความชื้นในดิน (SMDI) และการคายระเหยน้ำดัชนีการขาดดุล (ETDI) ได้รับการพัฒนาบนพื้นฐานของการขาดดุลความชื้นในดินรายสัปดาห์และการขาดดุลการคายระเหยตามลำดับ SMDI คำนวณที่สี่ระดับที่แตกต่างกัน, การใช้น้ำของดินที่มีอยู่ในดินรายละเอียดทั้งหมดแล้วน้ำในดินที่มีอยู่ที่ด้านบน 2 ฟุต. (SMDI-2), 4 ฟุต. (SMDI-4) และ 6 ฟุต. (SMDI- 6) นี้เป็นเพราะศักยภาพของพืชที่จะดึงน้ำจากความลึกแตกต่างกันไปในระหว่างขั้นตอนที่แตกต่างกันของการเจริญเติบโตของพืชและยังโดยแบ่งตามชนิดพืช ETDI และ SMDI-2 มีความล่าช้าอัตโนมัติความสัมพันธ์น้อยลงแสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดที่ดีของภัยแล้งในระยะสั้น ดัชนีความแห้งแล้งการพัฒนาเชิงพื้นที่แสดงให้เห็นความแปรปรวนสูง (เชิงพื้นที่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ~1.00) ในแหล่งต้นน้ำการศึกษาส่วนใหญ่เนื่องจากความแปรปรวนเชิงพื้นที่สูงของฝน ข้าวสาลีและอัตราผลตอบแทนข้าวฟ่างพืชมีความสัมพันธ์ (R> 0.75) กับ ETDI และ SMDI ในช่วงสัปดาห์ของระยะการเจริญเติบโตของพืชที่สำคัญที่ระบุว่าดัชนีความแห้งแล้งพัฒนาสามารถนำมาใช้สำหรับการตรวจสอบภัยแล้งการเกษตร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภัยแล้งเป็นหลัก ธรรมชาติ อันตรายที่นำเกี่ยวกับพันล้านดอลลาร์ในการสูญเสียให้กับชุมชนเกษตรกรทั่วโลกในแต่ละปี ความแห้งแล้งมักเกิดจากการเดินทางของการตกตะกอนจากปริมาณปกติการเกษตรและมักจะเป็นส่วนแรกที่จะได้รับผลกระทบจากการโจมตีของภัยแล้งเนื่องจากการพึ่งพาแหล่งน้ำและสงวนความชื้นในดินในขั้นตอนต่างๆของการเจริญเติบโตของพืช ปัจจุบันใช้ดัชนีความแห้งแล้งเหมือนเมอร์ภัยแล้งดัชนีความรุนแรง ( pdsi ) และมาตรฐานการตกตะกอน Index ( SPI ) มีพื้นที่หยาบ ( 7000 ) 100000 ตารางกิโลเมตร ) และการแก้ปัญหาชั่วคราว ( รายเดือน ) ดังนั้นแบบกระจายแบบจำลองทางอุทกวิทยา SWAT ใช้ระบบความชื้นในดิน และน้ำจากข้อมูลสภาพอากาศประจำวันที่สูงความละเอียดเชิงพื้นที่ ( 16 กิโลเมตร ) โดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ใช้จำลองข้อมูลดัชนีความแห้งแล้ง ความชื้นในดินที่ลดลง ดัชนี smdi ) และการระเหยดุลดัชนี ( etdi ) ถูกพัฒนาขึ้นบนพื้นฐานรายสัปดาห์และความชื้นในดินที่ลดลงและดุล ตามลำดับsmdi เรียนตอนสี่ระดับที่แตกต่างกันโดยใช้น้ำดินที่มีอยู่ในดินทั้งหมด แล้วน้ำในดินที่มีอยู่ที่ด้านบน 2 ฟุต ( smdi-2 ) , 4 ฟุต และ 6 ฟุต ( smdi-4 ) ( smdi-6 ) นี้เป็นเพราะศักยภาพของพืช เพื่อดึงน้ำจากความลึกที่แตกต่างกันไปในแต่ละขั้นตอนของการเจริญของพืช และยังตามประเภทของพืช etdi smdi-2 มีความล่าช้าและ Auto ความสัมพันธ์น้อยกว่าระบุว่า พวกเขาสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่ดีของความแห้งแล้ง ระยะสั้น การพัฒนาดัชนีภัยแล้งมีพื้นที่ ( พื้นที่สูงของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน∼ 1.00 ) ในการศึกษาลุ่มน้ำ , หลักเนื่องจากการผันแปรเชิงพื้นที่สูงของการตกตะกอน ข้าวสาลี ข้าวฟ่าง และผลผลิตมีความสัมพันธ์ ( r > 075 ) กับ etdi smdi ในระหว่างสัปดาห์และระยะการเจริญเติบโตของพืชที่สำคัญ แสดงว่าการพัฒนาดัชนีภัยแล้งสามารถใช้สำหรับการตรวจสอบความแห้งแล้งทางการเกษตร