各国抗旱经验
- 来源:计算机世界
- 关键字:抗旱
- 发布时间:2010-04-13 10:51
以色列是世界上淡水利用率最高的国家。以色列政府设有专门负责水资源相关事务的水资源委员会，由政府官员和各类水资源问题专家联合组成，负责水资源开发利用政策的制定、规划和管理以及污染防治等。他们在水资源管理中，非常重视公众的参与，所有水文水资源信息都对社会开放，重大水资源政策的制定都需要通过公众听证会。
自建国以来，以色列就一直在兴建国家输水工程。之后，以色列人又以国家输水工程为中心，建成了全国性的水资源网络系统，同时兴建管道系统回收处理污水以供再利用，将其他水源也纳入该系统中。通过电网一样的网络，水资源就能在全国范围，尤其是中部和北部地区进行统一调控、合理配置。这些措施，成为以色列解决缺水问题的物质基础。
在农业上，以色列一方面调整农业种植结构，一方面大力发展农业灌溉技术。以色列研制出的实用的滴灌装置，使单位面积耕地的耗水量大幅下降，水的利用效率大大提高。特别是电脑微灌技术，给农业灌溉赋予了新概念，为世界干旱地区农业发展树立了榜样。农业专家根据气象条件、土壤含水量、农作物需水量等参数编好程序，由太阳能驱动的计算机控制，利用塑料管道灌水系统密封输水，适时适量缓慢均匀地把含有肥、药的水送到植物根系或喷洒在茎叶上。应用该技术比大畦灌水节水90％，节能50％，平均增产30％。以色列农业生产的70％、城镇园林绿化100％使用滴灌技术。
美国
美国历史上曾经暴发了多次干旱，因此，美国政府为缓解干旱造成的影响，特别是持续性破坏性的干旱，建立了一系列的旱灾减灾措施，包括干旱监测指标确定，降低系统脆弱性的风险管理，制定有效干旱管理计划的行动方案，建立国家综合干旱信息系统(NIDIS)，研制出农业旱灾影响与脆弱性评估等。
美国的干旱计划包括三个主要元素：监测和早期预警、风险分析、减灾和应变。由于干旱具有缓慢发展的特点。因此监测和早期预警是有效减灾计划的基础，通过精确及时的分析来建立减灾和反应机制。
美国气象学会将干旱分为4种类型：气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱。为比较不同地区的干旱和干旱事件，并建立干旱指数，这是包括降水、降雪、水流和其他水供应指标的大量数据进入一个综合的描述。美国已经建立的干旱指标体系包括正常降雨百分率指标、Palmer干旱指数、标准化降水指标(SPI)、作物水分指数(CMI)、地表水供应指数 (SWSI)、垦殖干旱指数(RDI)和Deciles指数，针对不同情况和地区，采用不同的干旱指数，可以准确地鉴定出紧急干旱。
美国还建立了国家干旱信息综合系统(NIDIS)，结合了数据、预报和其他信息。评估潜在的干旱指标和冲击。提供工具去预估和准备，以减轻干旱的影响。这个系统的主要功能包括：干旱的早期预警&预报系统——干旱影响和原因教育；干旱减灾信息——互动的、基于网络的干旱门户；提高观察能力。此外，美国开通了干旱门户网站，提供抗旱减灾策略所需的干旱信息、资源和产品。
荷兰
对水资源管理领域来说，遥感数据和其它类型数据（例如数字模型结果和实测数据）的统合是相对较新的内容。
荷兰遥感数据和其他类型数据进行水资源管理。荷兰代尔夫特水文研究所的“数据模型统合技术（DMI）”，将实测数据（也称原始数据）与遥感数据有机地组合在一起，以期望得到一个更加优化的信息产物，用来减少不同数据源的误差和不确定性，并且补充原来缺失的数据。
DMI使不同来源的数据相结合，譬如为了数字模型的确认和校正、数据的同化和输入等。每种数据都具有各自的特征，在被统合时它们能够相互补充。例如卫星图片可以显示空间信息，模型可以提供空间信息，另外还能得出藻类开花以及油类泄漏的时间系列。因此，模型可以补充数据在时间或空间上的缺失。各种数据的相互补充降低了信息结果中的不确定性，并且能够得出更符合终端用户需要的信息。
目前，荷兰代尔夫特水力学研究所现在已经将DMI应用在斯凯尔特河口的监测项目中，利用遥感作为挖掘规划和控制的工具，对常规的实测数据和模型数据进行插补，形成一个综合信息体系。
印度
印度利用遥感和GIS（地理信息系统）相结合的技术管理土地和水资源，以达到水土资源的优化，满足人们在可持续发展方面的最低需求。
印度的Andhra Pradesh是一个社会经济条件比较落后的偏远地区，由于不合理开发，出现了水库泥沙淤积严重，导致了农业减产、水利发电不足、洪水和干旱等问题。
技术人员将遥感技术GIS技术结合，利用遥感数据了解农作物的种植方式和可获得的水源分布；利用地球卫星的影像信息标注所需要的专题信息，如用地类型、地形分布、排水网点、坡度等，并使用软件进行分析，；根据社会经济发展制定可行土地和水资源方面的规划。在以上研究的基础上，选择合适的种植模式和可行灌溉工程；根据遥感数据分析和地形分析计算农作物的需水量。最后，利用现有的水资源优化灌溉方案——在软件的帮助下，结合地面数据，印度研究者将来自地球卫星的数据转换成各种空间图层，例如灌溉层、用地层、地形层、斜坡层、土壤层、水文层、地质层等，并用专业的模型来定位可能的含水层。在以上分析的基础上，制定可行的规划，保证了当地在可持续发展的前提下农业生产的稳定发展。
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