撰稿 / 林品婕 (科學推展中心特約編輯)
審訂 / 劉說安 講座教授暨院士 (國立中央大學太空及遙測研究中心)
乾旱是全球最嚴重的氣候災害之一，不僅威脅糧食安全，也對經濟發展與人類生活帶來衝擊。當前遙測（Remote Sensing, RS）技術已廣泛應用於乾旱監測，但仍有其限制。為突破此瓶頸，中央大學太空及遙測研究中心劉說安太遙講座教授帶領團隊，提出「相對地表蒸發散指數」（Relative surface evapotranspiration index, RSETI），透過多種遙測衛星數據追蹤 2001 至 2022 年澳洲乾旱演變，以提升乾旱監測的效率，並將成果發表於國際期刊《Remote Sensing of Environment》。
由 NDLI 延伸出的乾旱指標：RSETI
澳洲是全球最受乾旱威脅的居住大陸。據統計，2000-2019 年間，當地雨季降雨量減少12 %，蓄水量降至歷史低點。而 2001-2009 年的「千禧大旱」（Millennium Drought）以及自 2019 年底延續八個月的「黑色夏季」（Black Summer）森林大火，更重創農業與生態。面對氣候衝擊，在全澳洲推行有效乾旱監測的方法已成為關鍵。
乾旱監測常利用遙測技術，藉由光譜指數觀測地表水分狀態。其中，NDLI註1（常態化差異潛熱指數）可透過潛熱通量（Latent Heat Flux）變化，反映地表水分的蒸散能力，用來判斷乾旱程度。然而，NDLI 在跨區域與長時間分析時，常受異常值干擾，影響結果穩定性。為解決此問題，研究團隊提出 RSETI（相對地表蒸發散指數），透過統計去除異常值並標準化至 0–1（參考下列公式），數值愈接近 1 代表環境越濕潤，愈接近 0 則表示乾旱狀況越嚴重。
\(\text{RSETI} = \frac{\text{NDLI} - \text{NDLI}_{\text{min}}}{\text{NDLI}_{\text{max}} - \text{NDLI}_{\text{min}}} \)
RSETI 的驗證及應用
本研究全面比較多種遙測乾旱指數，以驗證 RSETI 在澳洲的監測成效。結果顯示，RSETI 在不同土地利用類型註2皆維持高度且穩定的相關性（圖1），且 RSETI 與蒸發散量（ET, r=0.94）及淨初級生產力（NPP, r=0.91）高度相關（圖2），凸顯其在掌握土壤含水量、作物生產力與生態系統水分動態上的實用價值。
圖1. 不同指數於不同土地利用之關係圖，可以發現 RSETI 皆維持高度穩定的相關性。
圖2. 2001–2022 年間澳洲 12 個關鍵指數之間的成對相關矩陣（p < 0.01），所有相關性結果均達統計顯著。
為驗證 RSETI 的蒸發散量（ET）映射能力，研究團隊將其與 MODIS ET 資料進行比較（圖3），結果顯示 ET 空間分布隨地理條件與時間呈明顯差異，而散點圖分析則揭示兩者高度線性相關（0.91 ≤ r ≤ 0.94），證實 RSETI 能有效取代 MODIS ET 進行映射，並具備低誤差與高準確性，特別適用於高度依賴ET精準度的領域，例如農業管理與灌溉規劃。
圖3. 2017–2019 年 12 月澳洲東南部日均 ET 分布圖（單位：mm/day）：(a–c) 為 MODIS ET，(d–f) 為RSETI-based ET，(g–i) 為兩者的對應散點圖比較。
在評估 RSETI 乾旱監測的能力方面，本研究將 RSETI 與廣泛應用的 SPEI-12註3（標準化 12 個月降水蒸發散指數）進行時間序列比較（圖4），結果顯示兩者在所有州皆呈現顯著相關（r = 0.71–0.86），驗證了 RSETI 在乾旱監測上的可靠性。
圖4. 2001–2022 年澳洲各州乾旱指標的年度變化。紅線為 RSRTI，綠線為 SPEI-12。
為了追蹤歷史乾旱的狀態，研究分析 2001–2022 年間 RSETI 與 TVPDI 註4的空間與時間數據，顯示兩者皆能呈現澳洲乾旱的時空分布（圖5）；同時，RSETI 揭示乾旱狀態的週期性波動（圖6），證實其能有效捕捉澳洲乾旱動態。最後比較 RSETI 與 TVPDI 的乾濕趨勢（圖7），可發現 TVPDI 對中度濕度與極端條件更敏感，主要集中於西北部；濕潤趨勢則兩者皆指出東岸最明顯，但 TVPDI 偵測比例更高（7.8% vs. RSETI 4.8%）。整體而言，RSETI 穩定性佳，TVPDI 偏向極端敏感，兩者互補可提升乾旱監測可靠度。
圖5. 2001–2022 年間，澳洲不同地區的乾旱分布情形，(a) RSETI、(b) TVPDI。
圖6. 2001–2022 年間，澳洲各類乾旱狀態的面積比例（RSETI-based）。
圖7. 2001–2022 年澳洲乾濕度時間趨勢，(a) RSETI、(b) TVPDI。
未來展望
整體而言，RSETI 以簡單、低成本卻高穩定的特性，證實其能有效掌握澳洲 2001–2022 年的乾旱演變，並揭示不同土地利用與環境背景下的時空模式。未來若能結合其他指數，將可在複雜地景下提供更精準的監測能力。這不僅有助於農業灌溉管理與水資源規劃，更能支援政府制定氣候調適政策，為面對氣候變遷帶來的乾旱挑戰，提供具科學依據的決策工具。
參考資料
[1] Liou, Y. A., & Thai, M. T. (2025). Relative surface evapotranspiration index (RSETI): A novel approach for drought characterization in Australia. Remote Sensing of Environment, 329, 114948; https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114948.
註解
[1] Liou, Y.-A., Le, M.S., and Chien, H. (2019). Normalized difference latent heat index for Remote Sensing of land surface energy fluxes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(3), 1423 - 1433; https://doi: 10.1109/TGRS.2018.2866555.
[2] 本研究參考 2020-2021 ALUM（Australian Land Use Management），依土地利用型態將澳洲國土劃分為 NPA（自然與保護）、EPS（生產系統）、DAF（旱田與林業）、IAF（灌溉農業與林業）、UIA（城市與工業）等區域。
[3] 一種以12個月累積水分收支（降水減去潛在蒸發散）計算得出的標準化乾旱指數，用於評估長期乾濕狀態。
[4] 溫度-植被-降水乾旱指數（Temperature-Vegetation-Precipitation Dryness Index），是一種結合土地表面溫度（LST）、植被指數（NDVI）與降水資料的三維遙測乾旱監測指數，用於評估區域乾旱狀態和水分壓力的強度與分布。
