基于SPI的黄河谷地气象干旱特征
黄河源区历史时期干湿变化特征分析
黄河源区历史时期干湿变化特征分析黄河源区是指黄河的发源地，位于青海省、甘肃省和四川省交界处。
黄河源区是中国重要的水源补给区域，对于黄河流域以及中国的生态环境具有重要的意义。
在历史时期，黄河源区的干湿变化经历了较大的波动。
根据古地理、古气候学和历史文献等资料的研究，可以大致归纳出以下几个干湿变化特征：1. 冰期干旱期：在晚更新世的冰期时期，黄河源区受到了气候干旱的影响，水源供给相对较少。
冰期干旱期对黄河源区的水资源形成了负面影响。
2. 湿润期：在冰期之后，随着气候的变暖，黄河源区出现了湿润的气候条件。
湿润期使得黄河源区的降水量增加，水资源得到了较好的充实，水文条件较好。
3. 间冰期干旱期：在湿润期之后，黄河源区又经历了一个间冰期干旱期。
这一时期的干旱导致了黄河源区的水源缺乏，水文条件恶化。
4. 现代时期的干旱期：进入现代时期，黄河源区的水文条件再次出现了恶化。
这一时期的干旱主要受到全球气候变化和人类活动的影响。
从历史时期干湿变化的特征可以看出，黄河源区的水文条件在不同的时期有着较大的差异。
气候变化是影响水资源形成和分配的重要因素，受到全球气候变化的影响，黄河源区的水文条件经历了不同的阶段。
人类活动对于黄河源区的干湿变化也具有一定的影响。
近年来，随着人类对于水资源的过度使用和过度开发，黄河源区的水资源供给受到了极大的影响。
人类活动引发的水土保持问题、水资源消耗问题等，进一步加剧了黄河源区的水文环境恶化。
黄河源区在历史时期的干湿变化特征是多样的，受到全球气候变化和人类活动的影响。
为了保护黄河源区的水资源，应当加强水资源管理、生态保护和环境治理，合理利用水资源，减少水资源的消耗，保护好黄河源区的生态环境。
基于 SPI 指数的辽源市干旱特征研究
基于 SPI 指数的辽源市干旱特征研究摘要：本文基于辽源市1960-2019年逐月降水量数据，选取标准化降水指数（SPI）作为干旱衡量指标，研究辽源市近60a来干旱时间序列分布特征和干旱等级情况，结果表明：以a为尺度分析，辽源市出现干旱的频率达到33.3%，与夏季干旱频率相近；近30a干旱发生频率有明显增加的趋势，干旱频率高达50%，对比前30a为16.7%；近20a夏季干旱出现频率同样显著增加，达到45%，对比此前40a频率只有25%；春季干旱频率为26.7%，其中春季严重干旱频率较低只有6.7%，但在所有春季干旱的年份中占比较高；春播关键期的5月干旱年份中严重干旱占比为33.3%，中旱以上占比66.7%。
关键字：辽源市；标准化降水指数；干旱等级辽源市位于吉林省中南部，地处长白山余脉向松辽平原的过渡地带，地理概貌为五山一水四分田，属低山丘陵区。
辽源市幅员面积5140平方公里，总人口130万，其中农业人口64.1万人。
东丰、东辽两县均是国家商品粮基地县。
全市耕地面积363万亩，其中坡地、平地、洼地各占三分之一，农民人均耕地5.5亩。
辽源属半湿润温带大陆性季风气候，一年四季分明，降水主要集中在夏季，季节间和多年间分布很不均衡，容易出现干旱，甚至春夏连旱，对农业生产影响较大。
1 研究方法1.1 标准化降水指数（SPI）由于降水量不同时间和空间的变化幅度很大，一般不是正态分布，而是呈现一种偏态分布。
因此在降水分析和干旱监测、评估中，通常采用Γ分布来描述降水量的变化。
在此基础上，再经过正态标准化处理，可计算得到标准化降水指数（简称SPI），最终用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级[7]。
1.2 干旱评价指标本文利用标准化降水指数来划分干旱等级，并采用干旱频率指标评估辽源市干旱的时间序列分布特征，具体指标解释如下：1）标准化降水指数（SPI）划分的干旱等级见下表[7]：2）干旱频率，用于评价某站点有资料年份内发生干旱的频率程度[8]。
黄河源区历史时期干湿变化特征分析
黄河源区历史时期干湿变化特征分析黄河源区位于青藏高原东北部，是黄河的发源地之一，是中国重要的水资源基地之一。
长期以来，黄河源区的干湿变化对于黄河上游地区的生态环境和水资源分布起着至关重要的作用。
对黄河源区历史时期的干湿变化特征进行分析，有助于我们更好地了解区域气候变化规律，为未来的水资源规划和生态环境保护提供科学依据。
黄河源区历史时期的干湿变化特征，受到多种因素的影响，包括气候变化、人类活动等。
气候变化是主要影响因素之一。
黄河源区气候类型属于青藏高原季风型气候，呈现出明显的干湿季节变化特征。
根据相关资料分析，黄河源区历史时期的干湿变化可大致分为以下几个时期：古代时期、中古时期、近现代时期等。
在古代时期，黄河源区干湿变化受自然气候因素的影响较大。
史书记载，古代时期黄河源区气候多为湿润，水草丰茂，牛羊满野，人民安居乐业。
但在干旱年份，水草枯萎，牛羊难以生存。
可以看出，在古代时期，黄河源区的干湿变化呈现出周期性的特征，呈现出明显的波动。
这可能与古代时期的气候变化规律有关，也与当时人类活动和自然环境的相互作用有关。
在近现代时期，随着人类社会的进步和工业化的发展，黄河源区的干湿变化受到了人类活动的影响。
工业化、城市化带来了大量的人口迁移和耕地开垦，对当地的生态环境和水资源产生了一定的影响。
加之气候变化的影响，近现代时期的黄河源区出现了一些明显的干旱和水患，对当地的生产和生活带来了严重的影响。
以上分析表明，黄河源区历史时期的干湿变化特征受多种因素影响，其中气候变化是主要影响因素之一。
而近现代时期的人类活动也对当地的干湿变化产生了一定的影响。
未来对黄河源区的生态环境和水资源进行合理的规划和保护显得尤为重要。
基于SPI的陇东黄土高原干旱特征及对冬小麦产量的影响分析
櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄 产研究［Ｊ］．中国农业科学，２００８（８）：２４９９－２５０５．［２０］ＩｄｓｏＳＢ，ＰｉｎｔｅｒＰＪ，ＪａｃｋｓｏｎＲＤ，ｅｔａｌ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｇｒａｉｎｙｉｅｌｄｓｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｏｆｃｒｏｐｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅｒａｔｅｓ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９８０，９（１）：８７－９１．［２１］刘良云，王纪华，黄文江，等．利用新型光谱指数改善冬小麦估产精度［Ｊ］．农业工程学报，２００４（１）：１７２－１７５．［２２］翟清云，张娟娟，熊淑萍，等．基于不同土壤质地的小麦叶片氮含量高光谱差异及监测模型构建［Ｊ］．中国农业科学，２０１３，４６（１３）：２６５５－２６６７．［２３］杨 智，李映雪，徐德福，等．冠层反射光谱与小麦产量及产量构成因素的定量关系［Ｊ］．中国农业气象，２００８（３）：３３８－３４３，３２４．［２４］刘冰峰，李 军，赵刚峰，等．夏玉米叶片全氮含量高光谱遥感估算模型研究［Ｊ］．植物营养与肥料学报，２０１２，１８（４）：８１３－８２４．［２５］王丽凤，张长利，赵 越，等．高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型［Ｊ］．农机化研究，２０１７，３９（１１）：１４０－１４７．［２６］王孟和，李 宝，汪光胜，等．基于高光谱的玉米叶片氮含量监测模型［Ｊ］．扬州大学学报（农业与生命科学版），２０１８，３９（１）：９１－９６．［２７］ＷｅｎＰＦ，ＨｅＪ，ＮｉｎｇＦ，ｅｔａｌ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｌｅａｆｎｉｔｒｏｇｅｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｕｎｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄｍａｉｚｅｇｒｏｗｔｈｓｔａｇｅｓｗｉｔｈｃａｎｏｐｙｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅ［Ｊ］．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，２０１９，１０７：１０５５９０．［２８］贺 婷，李建东，刘桂鹏，等．基于高光谱遥感的玉米全氮含量估测模型［Ｊ］．沈阳农业大学学报，２０１６，４７（３）：２５７－２６５．［２９］ＭａｒｓｃｈｎｅｒＨ．高级植物营养学［Ｍ］．曹一平，陆景陵，译．北京：中国农业大学，２００１．［３０］ＺｈａｎｇＹＪ，ＷａｎｇＬ，ＢａｉＹＩ，ｅｔａｌ．Ｎｉｔｒｏｇｅｎｎｕｔｒｉｔｉｏｎｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｂａｓｅｄｏｎｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌａｎａｌｙｓｉｓａｂｏｕｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｙｅｒｓｌｅａｖｅｓｉｎｍａｉｚｅ［Ｊ］．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ，２０１９，３９（９）：２８２９－２８３５． ［３１］马晓蕾，范广博，李永玉，等．精准施肥决策模型与数据库系统［Ｊ］．农业机械学报，２０１１，４２（５）：１９３－１９７．张可心，张谋草，刘 翔，等．基于ＳＰＩ的陇东黄土高原干旱特征及对冬小麦产量的影响分析［Ｊ］．江苏农业科学，２０２０，４８（２３）：２３３－２４０．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２０．２３．０４７基于ＳＰＩ的陇东黄土高原干旱特征及对冬小麦产量的影响分析张可心，张谋草，刘 翔，张洪芬，张天峰（甘肃省庆阳市气象局，甘肃西峰７４５０００） 摘要：基于１９７１—２０１８年陇东地区的逐月气象资料，使用标准化降水指数（ＳＰＩ）作为干旱指标，采用线性趋势和Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ突变检验，多尺度定量分析陇东地区近４８年的气象干旱特征，并结合冬小麦产量资料，研究ＳＰＩ表征的气象干旱对冬小麦产量的影响。
基于联合干旱指数的黄河流域干旱时空特征
㊀收稿日期：２０１９－０１－２３㊀基金项目： 十三五 国家重点研发计划项目（２０１６ＹＦＡ０６０１５０４）；国家自然科学基金资助项目（４１８０７１６５，４１５０１０１７）；江苏省自然科学基金资助项目（ＢＫ２０１８０５１２）㊀作者简介：曹闯（１９９４ ），男，江苏盐城人，硕士研究生，研究方向为水文水资源㊀通信作者：任立良（１９６３ ），男，江苏扬中人，教授，博士，博士生导师，研究方向为水文水资源㊀Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｒｌｌ＠ｈｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎʌ水资源ɔ基于联合干旱指数的黄河流域干旱时空特征曹㊀闯１，２，任立良１，２，刘㊀懿１，２，江善虎１，２，张林齐１，２，张㊀璐１，２（１．河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京２１００９８；２．河海大学水文水资源学院，江苏南京２１００９８）摘㊀要：依据黄河流域１００个气象站１９６１ ２０１３年的降水数据，采用高斯Ｃｏｐｕｌａ函数并联合５个时间尺度的标准降水指数（ＳＰＩ），构建了联合干旱指数（ＪＤＩ），进而剖析流域干旱时空演变特性和评估历史时期干旱特征（历时㊁烈度）及联合特征分布规律㊂结果表明：ＪＤＩ具备短时间尺度ＳＰＩ对干旱事件开始时刻的快速捕捉能力，同时考虑到长时间尺度ＳＰＩ的时间滞后性，在捕捉干旱传播及演变过程方面体现出较大优势；从时空分布特征来看，黄河流域中南部地区在２０世纪９０年代存在明显的干旱高频区，渭河㊁泾河㊁洛河流域存在以年代为周期的旱涝交替现象；黄河流域西北部地区㊁北部河套平原和大黑河子流域及中南部少数地区比其他地区更易发生长历时㊁大烈度干旱事件；变动阈值水平能引起历时和烈度较大的变化幅度，而联合特征对阈值水平变化的响应不敏感㊂关键词：Ｃｏｐｕｌａ函数；干旱；阈值水平；时空特征；黄河流域中图分类号：ＴＶ２１３．４；ＴＶ８８２．１㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０１９．０５．０１２㊀Ｓｐａｔｉａｌ⁃ＴｅｍｐｏｒａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤｒｏｕｇｈｔｏｆｔｈｅＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＢａｓｅｄｏｎＪｏｉｎｔＤｒｏｕｇｈｔＩｎｄｅｘＣＡＯＣｈｕａｎｇ１，２，ＲＥＮＬｉｌｉａｎｇ１，２，ＬＩＵＹｉ１，２，ＪＩＡＮＧＳｈａｎｈｕ１，２，ＺＨＡＮＧＬｉｎｑｉ１，２，ＺＨＡＮＧＬｕ１，２（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ⁃ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄａｉｌｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｔａｏｆ１００ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０１３，ｕｓｉｎｇＧａｕｓｓｉａｎＣｏｐｕｌａｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｅｓ（ＳＰＩ）ｏｎ５ｔｉｍｅｓｃａｌｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅＪｏｉｎｔＤｒｏｕｇｈｔＩｎｄｅｘ（ＪＤＩ），ｆｕｒｔｈｅｒａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｄｒｏｕｇｈｔｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｄｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌａｗｓｏｆｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｐｅｒｉｏｄｄｒｏｕｇｈｔｃｈａｒａｃ⁃ｔｅｒｓ（ｄｕｒａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）ａｎｄｔｈｅｊｏｉｎｔｄｒｏｕｇｈｔｃｈａｒａｃｔｅｒｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＪＤＩｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｑｕｉｃｋｌｙｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｏｎｓｅｔｏｆｄｒｏｕｇｈｔｅｖｅｎｔｓｏｎｔｈｅｓｈｏｒｔｔｉｍｅｓｃａｌｅＳＰＩａｎｄｃａｎｔａｋｅｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｔｈｅｔｉｍｅｌａｇｏｆｔｈｅｌｏｎｇｔｉｍｅｓｃａｌｅＳＰＩ，ｗｈｉｃｈｓｈｏｗｓａｇｏｏｄａｄｖａｎｔａｇｅｉｎｃａｐｔｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｄｒｏｕｇｈｔ；ｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｃｅｎｔｒａｌａｎｄｓｏｕｔｈ⁃ｅｒｎｒｅｇｉｏｎｓｏｆｔｈｅｂａｓｉｎｈａｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｈｉｇｈｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｒｅａｓｉｎｔｈｅ１９９０ｓ，ｔｈｅＷｅｉｈｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎａｎｄＪｉｎｇｈｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎａｎｄＬｕｏｈｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｈａｖｅｔｈｅｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄａｌｔｅｒｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｐｅｒｉｏｄ；ｔｈｅｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎｒｅｇｉｏｎｏｆｔｈｅｂａｓｉｎ，ｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎＨｅｔａｏｐｌａｉｎａｎｄＤａｈｅｉＲｉｖｅｒｂａｓｉｎａｎｄａｆｅｗａｒｅａｓｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈ⁃ｃｅｎｔｒａｌｒｅｇｉｏｎａｒｅｍｏｒｅｖｕｌｎｅｒａｂｌｅｔｏｐｒｏｌｏｎｇｅｄａｎｄｓｅｖｅｒｅｄｒｏｕｇｈｔｅｖｅｎｔｓｔｈａｎｔｈａｔｏｆｏｔｈｅｒｒｅｇｉｏｎｓ；ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｓｈｏｌｄｌｅｖｅｌｃａｎｌｅａｄｔｏｌａｒｇｅｖａｒｉａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｄｒｏｕｇｈｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｊｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｉｒｒｅｓｐｏｎｓｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｃｏｐｕｌａｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｄｒｏｕｇｈｔ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｌｅｖｅｌ；ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｓ；ＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ㊀㊀干旱是气象灾害之一，给社会生产㊁生活等方面带来巨大危害［１］㊂在未来一段时期内全球气候变化仍以变暖为主，旱灾将朝着发生频率增大的趋势发展［２－３］㊂黄河流域是我国重要的农业生产基地，也是受气候变化影响的敏感区，历史上干旱频发且旱情严重［４－５］，因此研究该流域干旱时空特征及变化趋势具有重要意义㊂干旱研究中干旱特征一般用阈值方法识别和提取，然而阈值水平的选取存在很大的主观性［６］，不同阈值水平下的干旱特征（趋势㊁面积㊁事件历时㊁烈度和频率等）存在差异性㊂干旱指数是研究干旱时空特征的重要指标，常用的标准干旱指数（ＳＩ）突破了传统干旱指数单一时间尺度的限制，但不同时间尺度的ＳＩ在反映某一特定月份的干湿状态时可能产生不一致的结果［７］，联合多时间尺度的ＳＩ模拟干旱的发展演变过程可以提高干旱监测的精确性㊂近年来，有关学者广泛采用线性权重法㊁水量平衡法和联合概率分布函数构建以融合多个变量为核心的综合干旱指数［８－１０］㊂线性权重法在赋权时存在一定的主观性，无法反映变量间的非线性影响特征；水量平衡法存在水文模型参数估计和模型结构不确定性等诸多问题，带来较大的计㊃１５㊃第４１卷第５期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀人㊀民㊀黄㊀河㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．５㊀㊀２０１９年５月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＹＥＬＬＯＷ㊀ＲＩＶＥＲ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｍａｙ，２０１９㊀㊀算误差；Ｃｏｐｕｌａ函数是一种联合多个边缘分布的非线性方法，可以巧妙避免上述问题，同时考虑了变量的统计特征，因而应用广泛㊂鉴于标准降水指数（ＳＰＩ）具有可变的时间尺度，且所需数据易于获取㊁计算简单，笔者采用高斯Ｃｏｐｕｌａ函数描述５个时间尺度ＳＰＩ间的关联结构，构建联合干旱指数（ＪＤＩ），并测试ＪＤＩ对干旱的诊断效果㊂在此基础上，剖析黄河流域干旱时空演变特性，进一步利用游程分析提取不同阈值水平下的干旱特征，研究阈值水平变化对干旱特征的影响，评估历史时期干旱事件历时㊁烈度及历时－烈度联合特征分布规律，以期为流域旱灾防治提供参考㊂１㊀研究区概况与数据来源黄河流域面积７９．５万ｋｍ２，地势西高东低，位于大气环流西风带，受极地高压㊁青藏高压与副高压影响㊂流域内各地气候特征差异显著，年际降水空间分布不均，年内降水有显著季节性特征，洪涝㊁干旱时常发生㊂本文选取流域内及周边１００个气象站（见图１）１９６１ ２０１３年逐日降水量数据（数据来源于中国气象数据网ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ／）进行分析㊂采用均值替换法插补缺测数据，使日降水量数据完整，并将其处理为月降水量数据㊂图１㊀黄河流域及周边气象站分布２㊀研究方法２．１㊀标准降水指数（ＳＰＩ）［１１］先计算ｗ个月的累计降水量：Ｕｗ（ｔ）＝ðｔｉ＝ｔ－ｗ＋１Ｄ（ｉ）（１）式中：ｔ为时间，月；Ｄ（ｉ）为１个月的降水量序列，ｍｍ㊂将Ｕｗ（ｔ）按月份分为１２个子序列Ｕｍｗ（ｍ＝１，２， ，１２），为避免样本重叠，ｗ不大于１２㊂对每个子序列Ｕｍｗ进行拟合检验，将累积概率标准正态化转换可得到ＳＰＩ㊂２．２㊀联合干旱指数（ＪＤＩ）采用伽玛分布拟合不同时间尺度的Ｕｍｗ，基于高斯Ｃｏｐｕｌａ函数联合边缘分布累积概率㊂Ｓｋｌａｒ定理和有关研究［１２］提出了理论和经验Ｃｏｐｕｌａ方法，公式为ｑ＝Ｃ［Ｆ１（Ｕ１），Ｆ２（Ｕ２）， ，Ｆｄ（Ｕｄ）］＝Ｐ［Ｕ１ɤＦ１（Ｕ１）， ，ＵｄɤＦｄ（Ｕｄ）］（２）Ｃ（ｋ１ｎ，ｋ２ｎ， ，ｋｄｎ）＝ａｎ（３）式中：ｑ为联合累积概率；Ｕｄ为多维随机向量Ｕ第ｄ维度的变量；Ｆ为边缘分布累积概率；Ｐ为联结函数；Ｃ为ｄ维Ｃｏｐｕｌａ函数；ｎ为变量样本数；ｋ为维度的序次；ａ为样本值小于样本秩统计量的个数㊂ｑ反映全部边缘分布的联合影响，是一种联合的水分盈亏状态，值越小代表水分亏缺程度越严重㊂基于存在某一概率分布函数能够描述ｑ的猜想，有学者［１１］提出Ｋｅｎｄａｌｌ分布函数Ｋｃ（ｑ）作为联合概率的分布函数，其表达式为Ｋｃ（ｑ）＝Ｐ［Ｃ（Ｆ１（Ｕ１）， ，Ｆｄ（Ｕｄ））ɤｑ］（４）Ｋｃ（ｑ）由标准正态分布的逆函数转为ＪＤＩ，其干旱等级划分标准（见表１）与ＳＰＩ一致㊂表１㊀ＪＤＩ干旱等级划分标准干旱类型ＪＤＩ正常－０．５＜ＪＤＩɤ０．５轻旱－１．０＜ＪＤＩɤ－０．５中旱－１．５＜ＪＤＩɤ－１．０重旱－２．０＜ＪＤＩɤ－１．５特旱ＪＤＩɤ－２．０２．３㊀游程分析通过游程分析［１３］提取干旱特征（见图２），阈值水平Ｘ０截取随时间ｔ变化的干旱指数序列Ｘ，在某时段内有Ｘ＜Ｘ０（负游程），表明一次干旱事件发生㊂为降低轻微干旱的影响效应［１４］，对于历时仅为１个月的干旱，指数值小于Ｘ２方视为干旱发生，否则忽略不计㊂若两次干旱仅相隔１个月且指数值小于Ｘ１，可视为１次干旱过程，对应的干旱特征变量将合并㊂为研究阈值变化对干旱特征的影响，本文设定３种阈值水平：阈值水平１为Ｘ０取－０．７，阈值水平２为Ｘ０取－０．５，阈值水平３为Ｘ０取－０．３；Ｘ１皆取０，表示长历时且指数值为０的事件会导致严重干旱；Ｘ２皆取－１，表示轻旱以上等级干旱发生时的指数值㊂图２㊀游程分析示意㊃２５㊃２．４㊀边缘分布与联合分布选用水文频率分析中常用的指数分布㊁伽玛分布㊁对数正态分布㊁韦布尔分布４种分布函数，对１００个气象站的干旱历时与烈度进行拟合，统一采用最大似然法［１５］估计参数，通过Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－Ｓｍｉｒｎｏｖ假设检验［１６］确定最优边缘分布㊂对干旱变量的二维联结，选用ＡｒｃｈｉｍｅｄｅａｎＣｏｐｕｌａ函数簇中的Ｃｌａｙｔｏｎ㊁Ｆｒａｎｋ㊁Ｇｕｍｂｅｌ函数作为联结函数，并以ＲＭＳＥ㊁ＡＩＣ㊁ＢＩＣ等统计量作为评价标准来确定最优联合分布㊂２．５㊀干旱事件重现期重现期可视为一次超标事件发生所需的试验次数，采用超定量抽样方式［１７］计算重现期：Ｔｐ＝λＰ（Ｙ＞ｙ）＝Ｎ／ｋ１－Ｆ（ｙ）（５）式中：Ｙ为随机变量；ｙ为任意实数；λ为干旱间隔的期望值，月；ｋ为Ｎ年内发生干旱的次数；Ｆ（ｙ）为累积概率㊂两变量（Ｙ，Ｗ）联合重现期Ｔ㊁同现重现期Ｔᶄ定义为发生Ｙ＞ｙ或Ｗ＞ｗ㊁Ｙ＞ｙ且Ｗ＞ｗ的联合概率［１８］：Ｔ＝λＰ（Ｙ＞ｙɣＷ＞ｗ）＝λ１－Ｃ［ＦＹ（ｙ），ＦＷ（ｗ）］（６）Ｔᶄ＝λＰ（Ｙ＞ｙɘＷ＞ｗ）＝λ１－ＦＹ（ｙ）－ＦＷ（ｗ）＋Ｃ［ＦＹ（ｙ），ＦＷ（ｗ）］（７）３㊀结果与分析３．１㊀指数构建与对比高斯Ｃｏｐｕｌａ函数应用于１２维联合分布时，在参数估计中可能存在不收敛的情形且计算速度慢，不利于实际应用，因此本文采用降低维度的方式，依据５个时间尺度（１㊁３㊁６㊁９㊁１２个月）标准干旱指数ＳＰＩ１㊁ＳＰＩ３㊁ＳＰＩ６㊁ＳＰＩ９㊁ＳＰＩ１２两两之间的相关性，基于５维高斯Ｃｏｐｕｌａ函数构建ＪＤＩ㊂为评价对多维边缘分布的拟合状况，以黄河流域不同区域西宁㊁平凉㊁榆林㊁济南４个站点为例，绘制５维高斯Ｃｏｐｕｌａ函数与１２维经验Ｃｏｐｕｌａ函数建立的联合分布的概率散点图，并拟合其线性关系（见图３）㊂结果显示：有９６个气象站的拟合优度Ｒ２大于０．９８，表明趋势线拟合可靠；有９５个气象站的线性拟合优度大于０．９３，表明５维高斯Ｃｏｐｕｌａ函数基本能保留１２维经验Ｃｏｐｕｌａ函数的联合分布信息㊂将不同干旱指数序列与‘中国近五百年旱涝分布图集“的旱涝记录进行对比（见图４），分析ＪＤＩ的合理性㊂为便于比较，相应地调整了‘中国近五百年旱涝图３㊀经验概率与理论概率的拟合关系分布图集“的旱涝等级划分标准（见表２）㊂平凉站１９６２ ２０００年旱涝监测结果显示：ＪＤＩ具备短时间尺㊃３５㊃度ＳＰＩ对干旱开始时刻反应灵敏的能力，其指标序列易出现波动；ＪＤＩ具备长时间尺度ＳＰＩ识别干旱持续性的能力，能体现时间滞后效应㊂不同时间尺度的ＳＰＩ对干旱的敏感度不同，ＪＤＩ基本能捕捉到典型历史干旱事件（如１９６５年㊁１９７２年㊁１９９７年等特大干旱）㊂ＪＤＩ综合了各时间尺度ＳＰＩ反映的干旱特征信息，反映的干旱状态是至少３个不同时间尺度ＳＰＩ反映的降水量处于偏少的状态㊂图４㊀平凉站干旱指数与旱涝图集对比表２㊀‘中国近五百年旱涝分布图集“旱涝分级调整旱涝程度ＪＤＩ涝偏涝正常偏旱旱原旱涝分级１２３４５调整后分级２１０－１－２３．２㊀干旱演变表３统计了１９６２ ２０１３年黄河流域不同区域４个气象站的不同年代际年均干旱月数，结果显示：西宁站干旱频发，不同等级年均干旱月数呈年代际波动减少趋势；平凉站不同等级年均干旱月数呈年代际波动增加的趋势，其中２０世纪９０年代中旱以上等级年均干旱月数占比较大；榆林站不同年代际年均干旱月数相差较小，１９６２ １９６９年年均干旱月数不多，但极旱年均月数占比很大；济南站１９６２ １９６９年和２０世纪８０年代年均干旱月数较多，轻旱以上等级年均月数占比较大㊂不同气象站年均轻旱月数在各年代际相差较小，流域内轻旱分布较为均匀㊂黄河流域１９６２ ２０１３年不同年代际中旱及以上等级干旱频率的空间分布见图５㊂１９６２ １９６９年干旱集中发生在黄河流域西北部大通河子流域和北部地区河套平原及大黑河子流域，少数气象站的干旱频率超过３５％；２０世纪７０年代干旱频率在大通河子流域减小至２０％以下，在大黑河子流域减小至１５％以下，在黄河流域中部部分地区为１５％ ２０％；８０年代干旱频率在黄河流域下游地区增大至２０％以上，在其他地区不同程度地减小；９０年代干旱频率在黄河流域大部分地区显著增大（尤其是中部泾河㊁渭河和汾河子流域增大至２５％以上，很多气象站超过３５％），中旱㊁重旱㊁极旱集中发生在黄河流域中南部地区，主要表现为２次特大干旱事件（１９９５年陕甘地区发生严重春夏连旱，１９９７年黄河流域大部分地区发生严重夏旱）；２０００ ２０１３年干旱频率在黄河流域源头以南地区有所增大，在流域中南部地区减小至１０％ ２０％㊂总体上，大通河子流域和黄河流域下游地区干旱变化趋势一致，中部渭河㊁泾河和洛河子流域存在以年代为周期的旱涝交替现象㊂表３㊀１９６２ ２０１３年黄河流域各年代际的年均干旱月数气象站时段轻旱中旱重旱极旱总干旱西宁１９６２ １９６９１．９２．８１．５１．１７．３１９７０ １９７９１．６０．８０．２０．２２．８１９８０ １９８９２．５１．６０．５０．１４．７１９９０ １９９９１．４０．６０．５０２．５２０００ ２０１３０．８０．１０００．９平凉１９６２ １９６９１．００．３０．４０．３１．９１９７０ １９７９１．４１．２０．３０２．９１９８０ １９８９１．９１．５０．５０３．９１９９０ １９９９１．４０．７０．８０．７３．６２０００ ２０１３２．７１．３０．５０．１４．６榆林１９６２ １９６９０．８０．４０．５１．３２．９１９７０ １９７９２．１０．５０．３０２．９１９８０ １９８９２．０１．５０．８０４．３１９９０ １９９９２．０１．５０．３０．４４．２２０００ ２０１３１．４１．２０．４０３．０济南１９６２ １９６９２．６１．５０．６０．８５．５１９７０ １９７９１．７０．９０．１０２．７１９８０ １９８９２．２１．４１．３０．３５．２１９９０ １９９９１．２０．７０．３０．１２．３２０００ ２０１３１．１１．００．３０．２２．５图５㊀中旱及以上等级干旱频率空间分布３．３㊀边缘分布与Ｃｏｐｕｌａ函数不同阈值水平下４种边缘分布对干旱特征变量的拟合度检验结果见表４㊂Ｌｏｇｎ分布的ＫＳ检验通过率（理论概率与经验概率一致程度的显著性水平为０．０５的气象站数量占气象站总数量的百分比）最高且接近于１，因此选用对数正态分布拟合各阈值水平下干旱历时与烈度的关系㊂所有气象站变量间Ｐｅａｒｓｏｎ㊁Ｓｐｅａｒｍａｎ㊁Ｋｅｎｄａｌｌ相关系数的范围分别为０．７５６ ０．９８４㊁０．６８４ ０．９４１㊁０．５１０ ０．８２２，表明两者相关度较高㊂ＲＭＳＥ㊁ＢＩＣ等评价指标值越小，联合函数拟合度㊃４５㊃就越好㊂不同阈值水平下３种联合分布的拟合结果见表５，由于ＦｒａｎｋＣｏｐｕｌａ函数拟合最优的气象站数最多，因此选用ＦｒａｎｋＣｏｐｕｌａ函数作为各阈值水平下的二维联合函数㊂３．４㊀干旱特征分布规律不同阈值水平下干旱历时与烈度的联合重现期㊁同现重现期见图６㊂可以看出：对于某一长历时㊁大烈度的干旱事件，同现重现期远大于联合重现期㊂图中散点的历时大多在１０个月以内，烈度大多在８以下，它们的联合重现期大多在１０ａ以内，同现重现期大多在１５ａ以内，两者相差不大㊂散点基本分散在４５ʎ线附近，表明历时长而烈度小的干旱事件罕见，进一步说明两者相关度较高㊂从实际应用视角看，分析同现重现期比联合重现期更有意义，因此本文仅就同现重现期分析流域干旱特征㊂表４㊀边缘分布优选干旱特征分布类型ＫＳ检验通过率阈值水平１阈值水平２阈值水平３历时Ｅｘｐ０．５００．９１０．９７Ｇａｍ０．４８０．８７０．９０Ｌｏｇｎ０．９６１．０００．９７Ｗｂｌ０．６７０．９５０．９７烈度Ｅｘｐ０．６５０．７８０．８１Ｇａｍ０．７９０．８９０．９５Ｌｏｇｎ１．００１．００１．００Ｗｂｌ０．９７０．９７１．００表５㊀联合分布优选阈值水平拟合最优的气象站数ＣｌａｙｔｏｎＣｏｐｕｌａ函数ＦｒａｎｋＣｏｐｕｌａ函数ＧｕｍｂｅｌＣｏｐｕｌａ函数１７６１３２２３８７１０３１０６６２４图６㊀平凉站的联合重现期、同现重现期㊀㊀１０ａ重现期干旱特征值（历时㊁烈度）及同现重现期的空间分布见图７㊂对于同一阈值水平，１０ａ一遇干旱历时和烈度的空间分布较为吻合，均表现为黄河流域西北部地区㊁北部河套平原及大黑河子流域㊁中南部少数地区的干旱历时长㊁烈度大，而黄河流域源头西北部㊁中部干流中下段和下游大部分地区的干旱历时短㊁烈度小；历时长㊁烈度大的地区同现重现期小，同现重现期越小，历时和烈度越可能同时大于各自阈值，干旱风险就越大，不同的是黄河源头北部同现重现期也小，易出现旱情㊂对于不同阈值水平，干旱特征值和同现重现期的空间分布均有所变化但大体类似，阈值水平每增加０．２，干旱历时和烈度均增加１ ３，同现重现期高值区发生无规则的轻微变化，但对低值区影响甚小㊂阈值水平的微小变化能引起干旱历时和烈度同一方向较大的变动幅度，而同现重现期具有良好的稳定性㊂４㊀结㊀论（１）将基于５维高斯Ｃｏｐｕｌａ函数构建的联合干旱指数ＪＤＩ与ＳＰＩ相比较，发现ＪＤＩ综合了不同时间尺度ＳＰＩ的干旱特征信息，具备短时间尺度ＳＰＩ快速捕捉干旱开始时刻的能力，也考虑了时间滞后效应，兼具长时间尺度ＳＰＩ识别干旱持续性的能力，在描述干旱传播及演变过程方面有较大优势㊂（２）根据黄河流域各年代际的年均干旱月数和干旱频率分析干旱演变特性，发现西宁站不同等级年均干旱月数呈年代际减少的趋势，而平凉站呈年代际增大的趋势㊂各年代际轻旱分布均匀，２０世纪９０年代流域中南部地区存在显著的干旱频率高值区㊂从干旱频率看，中部渭河㊁泾河㊁洛河子流域存在以年代为周㊃５５㊃期的旱涝交替现象㊂图７㊀１０ａ一遇干旱历时㊁烈度及同现重现期的空间分布㊀㊀（３）采用Ｌｏｇｎ分布拟合干旱历时㊁烈度，并采用ＦｒａｎｋＣｏｐｕｌａ函数联合历时与烈度，以此分析干旱特征分布规律，发现黄河流域历时长而烈度小的干旱事件罕见，流域西北部地区㊁北部河套平原及大黑河子流域和中部偏南少数地区的干旱历时长㊁烈度大㊁重现期短㊁风险大，而黄河流域源头西北部㊁中部干流中下段和下游大部分地区呈现相反情形㊂（４）以小梯度变化的阈值水平分别提取干旱特征，发现阈值水平轻微的变化能引起干旱历时和烈度同一方向较大的变动幅度，但对同现重现期影响较小㊂干旱历时和烈度对阈值水平响应敏感，同现重现期稳定性良好㊂参考文献：［１］㊀刘彤，闫天池．我国的主要气象灾害及其经济损失［Ｊ］．自然灾害学报，２０１１，２０（２）：９０－９５．［２］㊀ＲＥＩＮＭＡＮＳＬ．ＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ（ＩＰＣＣ）［Ｊ］．ＥｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａｏｆＥｎｅｒｇｙＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅ＆ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１３，２６（２）：４８－５６．［３］㊀黄荣辉，杜振彩．全球变暖背景下中国旱涝气候灾害的演变特征及趋势［Ｊ］．自然杂志，２０１０，３２（４）：１８７－１９５．［４］㊀杨肖丽，郑巍斐，林长清，等．基于统计降尺度和ＳＰＩ的黄河流域干旱预测［Ｊ］．河海大学学报（自然科学版），２０１７，４５（５）：３７７－３８３．［５］㊀魏甡生．中国历史上的干旱［Ｊ］．知识就是力量，２００９（４）：１６－１８．［６］㊀陆桂华，闫桂霞，吴志勇，等．基于Ｃｏｐｕｌａ函数的区域干旱分析方法［Ｊ］．水科学进展，２０１０，２１（２）：１８８－１９３．［７］㊀ＨＡＹＥＳＭＪ，ＳＶＯＢＯＤＡＭＤ，ＷＩＬＨＩＴＥＤＡ，ｅｔａｌ．Ｍｏｎｉ⁃ｔｏｒｉｎｇｔｈｅ１９９６ＤｒｏｕｇｈｔＵｓｉｎｇｔｈｅＳｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ［Ｊ］．ＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，１９９９，８０（３）：４２９－４３８．［８］㊀ＭＯＫＣ，ＬＥＴＴＥＮＭＡＩＥＲＤＰ．ＯｂｊｅｃｔｉｖｅＤｒｏｕｇｈｔＣｌａｓｓｉｆｉ⁃ｃａｔｉｏｎＵｓｉｎｇＭｕｌｔｉｐｌｅＬａｎｄＳｕｒｆａｃｅＭｏｄｅｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０１４，１５（３）：９９０－１０１０．［９］㊀ＨＡＯＺ，ＡＧＨＡＫＯＵＣＨＡＫＡ．ＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＳｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄＤｒｏｕｇｈｔＩｎｄｅｘ：ＡＰａｒａｍｅｔｒｉｃＭｕｌｔｉ⁃ＩｎｄｅｘＭｏｄｅｌ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０１３，５７（９）：１２－１８．［１０］㊀ＪＯＥＨ．ＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＭｏｄｅｌｓａｎｄＤｅｐｅｎｄｅｎｃｅＣｏｎｃｅｐｔｓ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，１９９８，４０（４）：３５３．［１１］㊀ＫＡＯＳＣ，ＧＯＶＩＮＤＡＲＡＪＵＲＳ．ＡＣｏｐｕｌａ⁃ＢａｓｅｄＪｏｉｎｔＤｅｆｉｃｉｔＩｎｄｅｘｆｏｒＤｒｏｕｇｈｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１０，３８０（１）：１２１－１３４．［１２］㊀ＮＥＬＳＥＮＲＢ．ＡｎＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏＣｏｐｕｌａｓ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｍｅｔ⁃ｒｉｃｓ，２０００，４２（３）：３１７－３１７．［１３］㊀ＹＥＶＪＥＶＩＣＨＶ．ＡｎＯｂｊｅｃｔｉｖｅＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓａｎｄＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓｏｆＣｏｎｔｉｎｅｎｔａｌＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃＤｒｏｕｇｈｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，１９６７，７（３）：４９１－４９４．［１４］㊀ＬＩＵＸＦ，ＷＡＮＧＳＸ，ＺＨＯＵＹ，ｅｔａｌ．ＳｐａｔｉａｌＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＤｒｏｕｇｈｔＲｅｔｕｒｎＰｅｒｉｏｄｓｉｎＣｈｉｎａＵｓｉｎｇＣｏｐ⁃ｕｌａｓ［Ｊ］．ＮａｔｕｒａｌＨａｚａｒｄｓ，２０１６，８０（１）：３６７－３８８．［１５］㊀ＣＨＥＮＸ，ＦＡＮＹ．ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＣｏｐｕｌａ⁃ＢａｓｅｄＳｅｍｉｐａｒａ⁃ｍｅｔｒｉｃＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＭｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，２００６，１３０（２）：３０７－３３５．［１６］㊀ＭＡＳＳＥＹＪＲＦ．ＴｈｅＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ⁃ＳｍｉｒｎｏｖＴｅｓｔｆｏｒＧｏｏｄｎｅｓｓｏｆＦｉｔ［Ｊ］．ＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＡｓｓｏｃｉａ⁃ｔｉｏｎ，１９５１，４６（３）：６８－７８．［１７］㊀程亮，金菊良，郦建强，等．干旱频率分析研究进展［Ｊ］．水科学进展，２０１３，２４（２）：２９６－３０２．［１８］㊀ＳＨＩＡＵＪＴ．ＦｉｔｔｉｎｇＤｒｏｕｇｈｔＤｕｒａｔｉｏｎａｎｄＳｅｖｅｒｉｔｙｗｉｔｈＴｗｏ－ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＣｏｐｕｌａｓ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００６，２０（５）：７９５－８１５．ʌ责任编辑㊀张华兴ɔ㊃６５㊃。
基于PDSI指数的三江源干旱气候特征分析
基于SPI的黄河流域干旱时空特征分析
临夏
３７．４８ １０５．６７ １ １８３．４
榆中
３８．７３ １１２．７２ ８２８．２
靖远
３８．４７ １１１．１３ １ ０１２．６
景泰
３８．９２ １１１．８２
乌鞘岭
３８．２３ １０９．７０
３８．４８ １０６．２２ ３８．８３ １０５．６７ ３９．３８ １１１．１５ ８６１．５ ３９．８３ １０９．９８ １ ４６１．９ ３９．１０ １０７．９８ １ ３８０．３ ３９．２２ １０６．７７ １ ０９２．５ ４０．７５ １０７．４２ １ ０３９．３ ３９．７８ １０５．７５ １ ０３１．８ ４１．０３ １１３．０７ １ ４１９．３ ４０．００ １１２．４５ １ ３４５．８ ４０．８２ １１１．６８ １ ０６３ ４０．６７ １０９．８５ １ ０６７．２ ４１．７０ １１０．４３ １ ３７６．６ ４１．５７ １０８．５２ １ ２８８ ３５．３８ １０５．００ ２ ４５０．６ ３５．３７ １０３．８７ １ ８９３．８ ３５．５８ １０３．１８ １ ９１７．２ ３５．８７ １０４．１５ １ ８７４．４ ３６．５７ １０４．６８ １ ３９８．２ ３７．１８ １０４．０５ １ ６３０．９ ３７．２０ １０２．８７ ３ ０４５．１
收 稿 日 期 ：２０１４－１２－０８ 基 金 项 目 ：国 家 国 际 科 技 合 作 专 项 （２０１３ＤＦＧ７０９９０）；公 益 性 行 业 项 目 （２０１２０３０７７）；中 央 高 校 基 本 科 研 业 务 费 专 项 资 金 项 目 （２０１４ＹＪ００９） 作 者 简 介 ：牛 亚 婷 （１９９０－），女 。 硕 士 研 究 生 ，主 要 从 事 农 业 节 水 理 论 与 技 术 研 究 。Ｅ－ｍａｉｌ：１００３９８９０３５＠ｑｑ．ｃｏｍ 通 讯 作 者 ：王 素 芬 （１９７１－），女 。 副 教 授 ，博 士 ，主 要 从 事 农 业 节 水 与 水 资 源 高 效 利 用 研 究 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｓｕｆ＠ｃａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
基于SPI的黄河谷地气象干旱特征
张海春
关键词
标准化降水指数(SPI)，干旱指数，干旱频率，黄河谷地
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1. 引言
干旱指因久晴无雨或少雨，降水量较常年同期明显偏少而形成的一种灾害，分为气象干旱、农业干 旱、水文干旱以及经济社会干旱[1]。21 世纪以来，随着气候变化和人类活动的影响加剧，干旱等极端事 件频繁发生并不断加剧，给社会经济和人民生活带来了严重的影响，干旱已成为目前损失最严重的自然 灾害[2] [3] [4] [5] [6]。IPCC 第四次评估报告指出[7]，在所有的气象灾害中，旱涝所造成的损失占到一半 以上。干旱是我国西北地区东部最常见、影响范围最广的气象灾害[8] [9]。青海省地处青藏高原东北部， 全省属于高原大陆性气候，是全球同纬度最干旱的地区之一[3]，同时这里受西风带气候、高原季风和东 亚季风气候影响，降水变率大，干旱频率高，是我国气候变化的敏感区和生态脆弱区[10]。张天峰等[11] 研究了西北地区秋季干旱指数的变化特征， 得出西北地区的干旱有明显的地域特征， 青海西部为干旱区， 青海东部和南部为半干旱区。 王希娟等[12]研究了青海春季降水的气候变化特征及其对春旱的影响， 认为 1961~2003 年间青海高原大部分地区春季降水量的总趋势是增加的，春季降水干、湿交替的特征非常明 显。何卓玛等[13]分析了 1961~2008 年近 48 年青海干旱的时空特征，得出青海干旱呈减少趋势。有关文 献[14] [15]对贵德县气候变化进行了研究，但利用标准化降水指数(SPI)分析贵德地区干旱特征的文章鲜见。 本文利用贵德县 1961~2017 年近 57 年逐月降水资料，计算贵德地区年、春季、夏季和秋季的标准化降水 指数(以下称 SPI 指数)，分析贵德地区干旱变化特征，为防灾减灾提供科学依据。
基于SPI和SPEI陕北黄土区土壤水分对气候特征的响应
基于SPI和SPEI陕北黄土区土壤水分对气候特征的响应赵兴凯;李增尧;朱清科【摘要】通过计算标准化降水指数和标准化降水蒸散指数且借助Mann-Kendall 检验分析陕北吴起县1957-2014年的降水和气温,并与研究区土壤含水率进行回归分析,旨在明确陕北吴起县气候特征及其与土壤含水率的关系.结果表明:①1957-2014年吴起县降水年际差异明显且季节变化趋势不同,平均以11.17 mm/(10 a)的幅度减少;四季气温均显著或极显著升高,年均气温以0.01℃/(10 a)的幅度升高.降水和气温的变化均具突变现象,突变开始年份分别为1972年前后及1991年.②两指数均能较准确反映陕北吴起县气候特征,1957-2014年间吴起县干湿年交替出现,主要湿润期出现在20世纪60年代.干旱年和湿润年的年份相当,均远少于正常年份,但吴起县仍处于变干旱的趋势中,且干旱程度加重.③研究区6-10月份各坡向坡面0～lm深度土壤含水率与月尺度的两指数均有很高的相关性,存在二次函数关系.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2016(047)008【总页数】9页(P155-163)【关键词】陕北黄土区;气候特征;土壤水分;标准化降水指数;标准化降水蒸散指数【作者】赵兴凯;李增尧;朱清科【作者单位】北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】S157.1干旱是全球范围内普遍存在的自然灾害，是一种长期水量相对亏缺的自然现象，中国黄土高原是全球干旱的严重地区[1]。
干旱分析研究中，选取的指数通常有帕尔默干旱指数(PDSI)[2]，标准化降水指数(SPI)[3]和标准化降水蒸散指数(SPEI)[4]。
帕尔默干旱指数(PDSI)是基于水量平衡方程的干湿指标，由PALMER[5]首先提出使用，是干旱分析指标的里程碑，但计算过程复杂，参数区域性较强。
基于SPI的近30年黄河三角洲地区旱涝时空特征_任建成
第２３卷第１期２０１６年２月水土保持研究Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ ＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＶｏｌ．２３，Ｎｏ．１Ｆｅｂ．，２０１６ 收稿日期：２０１５－０８－１４ 修回日期：２０１５－０８－２５ 资助项目：中国教师发展基金会校本科研专项基金资助项目“校本科研引领和促进基础教育质量提升的研究”（ＦＨＢ１１００８３） 第一作者：任建成（１９８４—），男，山东潍坊人，硕士研究生，工程师，主要从事中短期预报、人工影响天气研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：１９１２９５１２＠ｑｑ．ｃｏｍ 通信作者：巩在武（１９７５—），男，山东临沂人，博士后，教授，主要从事模糊决策理论、灰色系统理论研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｗｇｏｎｇ２６＠１６３．ｃｏｍ基于ＳＰＩ的近３０年黄河三角洲地区旱涝时空特征任建成１，２，巩在武１，郑宝枝２（１．南京信息工程大学公共管理学院，南京２１００４４；２．滨州市气象局，山东滨州２５６６００）摘 要：根据１９８１—２０１０年黄河三角洲地区１１个气象观测站逐月降水资料，采用标准化降水指数（ＳＰＩ），分析了该地区的旱涝时空变化特征。
结果表明：黄河三角洲地区在２０世纪８０年代干旱较为频繁，９０年代中后期和２００２年以后则雨涝较为频繁，其他时段呈现出旱涝交替变化的趋势；黄河三角洲地区四季旱涝变化的特征不同，但从长期趋势来看，四季均表现出向雨涝方向发展的趋势；黄河三角洲的区域旱涝变化特征基本趋于一致，且均呈现出多雨的趋势，但旱涝变化幅度有细微差别；黄河三角洲地区在２０世纪８０年代末至９０年代初旱涝变率最大，其次是２１世纪００年代中前期，其他时间变率较小，区域变率总体上与全区保持一致。
关键词：旱涝；时空特征；标准化降水指数（ＳＰＩ）；黄河三角洲中图分类号：Ｐ４２６．６１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００５－３４０９（２０１６）０１－０２６８－０４Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｄｒｏｕｇｈｔ／Ｆｌｏｏｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ ＲｉｖｅｒＤｅｌｔａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＰＩ ｉｎ Ｒｅｃｅｎｔ ３０ＹｅａｒｓＲＥＮ Ｊｉａｎｃｈｅｎｇ１，２，ＧＯＮＧ Ｚａｉｗｕ１，ＺＨＥＮＧ Ｂａｏｚｈｉ ２（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｐｕｂｌｉｃ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｂｉｎｚｈｏｕ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｂｕｒｅａｕ，Ｂｉｎｚｈｏｕ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２５６６００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｍｏｎｔｈｌｙ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ａｒｅａ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｉｏｄ ｆｒｏｍ １９８１ｔｏ ２０１０ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ（ＳＰＩ），ｔｈｅ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｄｒｏｕｇｈｔ ａｎｄ ｆｌｏｏｄ ｉｎｔｈｅ ａｒｅａ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｄｒｏｕｇｈｔ ｗａｓ ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｉｎ ｔｈｅ １９８０ｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｆｌｏｏｄ ｗａｓ ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｉｎ ｌａｔｅｒ １９９０ｓａｎｄ ａｆｔｅｒ ２００２，ａ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ ｄｒｏｕｇｈｔｓ ａｎｄ ｆｌｏｏｄｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｐｅｒｉｏｄｓ；ｗｉｔｈ ｒｅｇａｒｄ ｔｏ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ４－ｑｕａｒｔｅｒ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｄｒｏｕｇｈｔ ａｎｄ ｗａｔｅｒｌｏｇｇｉｎｇ ｉｎｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ａｒｅａ，ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｔｒｅｎｄ，ｔｈｅ ４－ｑｕａｒｔｅｒ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈｅ ｔｒｅｎｄ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆｆｌｏｏｄ；ｄｒｏｕｇｈｔ ａｎｄ ｆｌｏｏｄ ｃｈａｎｇｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｗｅｒｅ ｂａｓｉｃａｌｌｙ ｔｈｅ ｓａｍｅ，ａｎｄｓｈｏｗｅｄ ｔｈｅ ｒａｉｎｙ ｔｒｅｎｄ，ｂｕｔ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｓｕｂｔｌｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｄｒｏｕｇｈｔ ａｎｄ ｆｌｏｏｄ；ｔｈｅ ｇｒｅａｔｅｓｔ ｖａｒｉａ－ｔｉｏｎ ｏｆ ｆｌｏｏｄ ａｎｄ ｄｒｏｕｇｈｔ ｗａｓ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｉｎ ｅａｒｌｙ １９９０ｓａｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ｌａｔｅｒ １９８０ｓ，ｆｏｌ－ｌｏｗｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ２０００ｓ，ｒａｔｅ ｏｆ ｃｈａｎｇｅ ｗａｓ ｓｍａｌｌ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｓｔ ｐｅｒｉｏｄｓ，ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｒａｔｅ ｏｆ ｏｖｅｒａｌｌ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎａｌｃｈａｎｇｅ ｒａｔｅ ｗｅｒｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｉｎ ｇｅｎｅｒａｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｒｏｕｇｈｔ／ｆｌｏｏｄ；ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ（ＳＰＩ）；ＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ 自然灾害给人类带来了巨大的经济损失。
基于SPI的旱涝时空演变特征识别及其对人尺度气候因子的响应研究
摘 要: 旱涝等极端水文事件的发生常导致国计民生遭受重大损失ꎬ 降水是影响其发生发展的直接因素ꎮ 基于广东省 ２５ 个气象站点 ３２ 年实测降水数据ꎬ 首先计算所有站点 １２ 月尺度的 ＳＰＩ 指数ꎬ 进而采用 ＥＯＦ 分析法对其进行时空分解ꎬ 确 定研究区域主要旱涝时空演变特征ꎬ 最后采用交叉小波变换分析大尺度气候因子对主要时空特征的潜在影响ꎮ 结果表 明: 广东地区主要存在两种时空特征ꎬ 且涝事件居多ꎬ ＥＮＳＯ 为该区域主要大气影响因子ꎮ 关键词: 标准降水指数ꎻ 经验正交函数ꎻ 小波变换 中图分类号: Ｐ４２６������ ６１６ 文献标识码: Ａ 文章编号: １００８ － ０１１２(２０１８)１１ － ００５２ － ０７
表 １ 广东省气象站基本信息
惠阳 五华 汕头 惠来 信宜 罗定 台山 深圳 汕尾
５９２９８ ５９３０３ ５９３１６ ５９３１７ ５９４５６ ５９４６２ ５９４７８ ５９４９３ ５９５０１
１１４������ ２２°Ｅ ２３������ ０４°Ｎ １１５������ ４５°Ｅ ２３������ ５５°Ｎ １１６������ ４１°Ｅ ２３������ ２４°Ｎ １１６������ １８°Ｅ ２３������ ０２°Ｎ １１０������ ５６°Ｅ ２２������ ２１°Ｎ １１１������ ３６°Ｅ ２２������ ４２°Ｎ １１２������ ４７°Ｅ ２２������ １５°Ｎ １１４������ ００°Ｅ ２２������ ３２°Ｎ １１５������ ２２°Ｅ ２２������ ４８°Ｎ
在全球气候变化影响下ꎬ 我国极端水文事件愈加 频发ꎬ 并进一步导致生态系统、 人类社会、 经济发展 遭受重大损失[１] ꎮ 降水能直接影响土壤湿度和水文循 环过程ꎬ 是引起旱涝事件发生的最重要的因子ꎮ 国内 外许多学者针对不同地区的降水特点也进行了大量的研 究ꎬ 并提出对降水时空演变特征的研究有利于对未来气 候变化和水资源配置等方面的研究提供一定的参考[２] ꎮ
黄河谷地水稻种植的气象条件分析
黄河谷地水稻种植的气象条件分析黄河谷地是我国重要的农业区域之一，这里的水稻种植面积较大，产量也较高，而气候条件对水稻产量的影响是非常大的。
了解黄河谷地的气象条件对水稻种植非常重要。
黄河谷地位于我国北方，属于温带大陆性季风气候区，这里的气候特点主要有严寒冬季、炎热夏季、降雨少、风力大等。
这些气候特点对水稻的生长发育和产量有着重要影响。
首先来看冬季的气象条件。
冬季黄河谷地气温较低，尤其是在夜间更是寒冷，这对水稻的生长不利。
水稻是热带作物，对温度的要求较高，长期低温会阻碍水稻的正常生长，甚至导致冻害。
冬季黄河谷地需要采取保温措施，保证水稻的足够生长热量。
其次是夏季的气象条件。
夏季的黄河谷地气温较高，日照充足，这对水稻的生长是有利的。
夏季降雨较少，需要通过灌溉来满足水稻的生长需求。
在高温和强日照的条件下，水稻的生长速度会加快，但也容易遭受干旱和高温的影响，因此需要合理安排灌溉和遮荫措施，保证水稻的正常生长。
再者是降雨和风力的影响。
黄河谷地降雨较少，且呈现不均匀分布的特点。
这就需要对水稻的灌溉进行合理的安排，保证水稻不会因为干旱而受到影响。
黄河谷地的风力较大，这对水稻的生长也有一定影响，尤其是小苗期和成熟期的水稻更容易受到风害，需要加强防风措施。
黄河谷地的水稻种植需要考虑冬季寒冷、夏季高温和干旱、降雨不足、风力大等多种气象条件的影响。
针对这些气象条件，需要合理制定种植计划，采取相应的栽培措施，保证水稻的正常生长，并最大限度地提高水稻产量。
也需要加强气象监测和预警工作，及时了解气象条件的变化，做好应对措施，保护水稻的生长。
希望通过气象条件分析，可以更好地保障黄河谷地的水稻种植业发展，提高水稻产量，为农业生产做出贡献。
基于SPI指数的近55年河南省干旱时空变化特征
化规律具有重要的现实意义。
１ 研究区概况
河南省 地 处 中 国 中 东 部，界 于 １１０°２１′～１１６°３９′Ｅ和 ３１°２３′～３６°２２′Ｎ之间（图 １），属暖温带和亚热带、湿润和半 湿润的过渡气候，年均降水量 ５００～９００ｍｍ，由东南向西北逐 渐减少［８］。地形 总 的 趋 势 是 西 高 东 低，西 北 和 西 部 为 太 行 山、伏牛山，南部为桐柏山、大别山，东部为大平原，境内的主 要水系有黄河、海河、淮河和长江四大水系。特殊的地理位置 和地貌格局使得河南省旱灾频发、时空分布较为复杂。
收稿日期：２０１７－０９－０６ 基金项目：国家自然科学 基 金 （编 号：４１６７１０７２）；河 南 省 高 校 重 点 科
研项目（编号：１５Ａ１７００１１、１５Ａ１８００５４）；河南省高等学校青年骨干 教师培养计划（编号：２０１６ＧＧＪＳ－１３０）；河南省哲学社会科学规划 项目（编号：２０１６ＣＪＪ０８２、２０１４ＣＪＪ０８７）；河南省教师教育课 程改革 项目（编号：２０１４－ＪＳＪＹＺＤ－０５１）；商丘师范学院青年骨干教师资 助项目（编号：２０１３ＧＧＪＳ０８、２０１６ＧＧＪＳ１３）；河南省科技厅科技攻关 项目（编号：１５２１０２３１０３５４、１４２３００４１０３０５）；商 丘 师 范 学 院 青 年 科 研基金（编号：２０１１ＱＮ２０）。 作者简介：李治国（１９７９—），男，山东禹城人，博士，副教授，主要从事 资源环境与区域发展研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｚｈｉｇｕｏ９９９９９９＠１６３．ｃｏｍ。
江苏农业科学 ２０１８年第 ４６卷第 １０期
— ２３７—
李治国，朱玲玲，张延伟，等．基于 ＳＰＩ指数的近 ５５年河南省干旱时空变化特征［Ｊ］．江苏农业科学，２０１８，４６（１０）：２３７－２４２． ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１８．１０．０６０
基于SPI的1961~2016年陕西省干旱特征分析
江西农业学报㊀２０１８，３０（４）：１１７ １２２ＡｃｔａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｅＪｉａｎｇｘｉ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｘｎｙｘｂ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１９３８６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｘｎｙｘｂ．２０１８．０４．２３基于ＳＰＩ的１９６１ ２０１６年陕西省干旱特征分析刘璨然１，陈浩１，２∗，宁忱１，丁永建３㊀㊀收稿日期：２０１７－１２－２１基金项目：陕西省教育厅重点实验室项目（１６ＪＳ００６）；宝鸡文理学院博士启动费项目（ＺＫ１６０６５）；陕西省科技统筹创新工程计划项目（２０１６ＫＴＣＬ０３－１７）㊂作者简介：刘璨然（１９９３─），女，陕西汉中人，硕士研究生，主要从事气象灾害方面的研究㊂∗通讯作者：陈浩㊂（１．宝鸡文理学院地理与环境学院，陕西宝鸡７２１０１３；２．陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，陕西宝鸡７２１０１３；３．中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃兰州７３００００）摘㊀要：根据１９６１ ２０１６年陕西省３５个标准气象站的逐日降水数据，利用标准降水指数法（ＳＰＩ），分析了陕西省在年㊁季时间尺度上气象干旱的变化特征，以及基于干旱范围等级的干旱频率和干旱强度的空间分布特征㊂结果表明：（１）从１９６１年至２０１６年，陕西全省整体上呈干旱化趋势，且干旱范围逐步扩大，春㊁秋季干旱化较为明显㊂但自２０００年以来，干旱化趋势得到缓解，干旱范围有所减少；（２）根据干旱范围等级得到的各地区干旱频率的空间分布特征，有整体一致㊁南北相反㊁中部相反和东西相反等类型；（３）关中地区在全省发生全局干旱时，其干旱频率和强度为省内最高，而在全省发生局部干旱时，其干旱频率和强度为省内最低；而陕北风沙区的干旱特征与关中地区相反㊂关键词：干旱；标准化降水指数（ＳＰＩ）；陕西省；时间分布；空间分布中图分类号：Ｓ４２３㊀文献标志码：Ａ㊀文章编号：１００１－８５８１（２０１８）０４－０１１７－０６ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＤｒｏｕｇｈｔＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２０１６ＢａｓｅｄｏｎＳＰＩＬＩＵＣａｎ－ｒａｎ１，ＣＨＥＮＨａｏ１，２∗，ＮＩＮＧＣｈｅｎ１，ＤＩＮＧＹｏｎｇ－ｊｉａｎ３（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＢａｏｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂａｏｊｉ７２１０１３，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａａｎｘｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＤｉｓａｓｔｅｒｓＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＭｅｃｈａｎｉｓｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｂａｏｊｉ７２１０１３，Ｃｈｉｎａ；３．ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄａｔａｏｆｄａｉｌｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２０１６ｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙ３５ｓｔａｎｄａｒｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＳｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅａｎｎｕａｌａｎｄｓｅａｓｏｎａｌｃｈａｎｇｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｉｎＳｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂｙｕｓｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ（ＳＰＩ）ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｄｒｏｕｇｈｔｉｎｔｅｎｓｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｒｏｕｇｈｔｒａｎｇｅｇｒａｄｅ．Ｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０１６，ｔｈｅｔｒｅｎｄｏｆｏｖｅｒａｌｌａｒｉｄｉｆｉｃａｔｉｏｎａｐｐｅａｒｅｄｉｎＳｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆｄｒｏｕｇｈｔｗａｓｅｘｐａｎｄｅｄｇｒａｄｕａｌｌｙ，ａｎｄｓｐｒｉｎｇｄｒｏｕｇｈｔａｎｄａｕｔｕｍｎｄｒｏｕｇｈｔｗｅｒｅｏｂｖｉｏｕｓ．Ｂｕｔｓｉｎｃｅｔｈｅｙｅａｒ２０００，ｔｈｅａｒｉｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｈａｓｂｅｅｎｍｉｔｉｇａｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆｄｒｏｕｇｈｔｗａｓｄｅｃｒｅａｓｅｄｔｏｓｏｍｅｅｘｔｅｎｔ．Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｒｏｕｇｈｔｒａｎｇｅｇｒａｄｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓｉｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｆｏｕｒｔｙｐｅｓ：ｏｖｅｒａｌｌｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｔｙｐｅ，ｎｏｒｔｈｅｒｎｒｅｇｉｏｎ－ｓｏｕｔｈｅｒｎｒｅｇｉｏｎｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎｔｙｐｅ，ｃｅｎｔｒａｌｒｅｇｉｏｎ－ｏｔｈｅｒｒｅｇｉｏｎｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎｔｙｐｅ，ａｎｄｅａｓｔｅｒｎｒｅｇｉｏｎ－ｗｅｓｔｅｒｎｒｅｇｉｏｎｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎｔｙｐｅ．ＴｈｅｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｄｒｏｕｇｈｔｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｎＧｕａｎｚｈｏｎｇａｒｅａｗｅｒｅｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｉｎＳｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｗｈｅｎｔｈｅｏ⁃ｖｅｒａｌｌｄｒｏｕｇｈｔｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎｔｈｉｓｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｙｗｅｒｅｔｈｅｌｏｗｅｓｔｗｈｅｎｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｄｒｏｕｇｈｔｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎｔｈｉｓｐｒｏｖｉｎｃｅ；ｔｈｅｄｒｏｕｇｈｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｔｈｅｓａｎｄｓｔｏｒｍａｒｅａｏｆＮｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉｗｅｒｅｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｔｈｏｓｅｉｎＧｕａｎｚｈｏｎｇａｒｅａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｄｒｏｕｇｈｔ；Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ（ＳＰＩ）；Ｓｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ；Ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ㊀㊀世界气象组织的统计数据显示，气象灾害中有５０％以上为干旱灾害［１］㊂陕西省降水量的年际变化大，空间分布不均匀，干旱灾害频发㊂在全球气候变化的背景下，近年来陕西省降水量的年际波动和空间差异性还在逐渐增强［２］㊂因此，研究陕西地区气象干旱的时空变化特征，对评估干旱灾害的发展趋势，科学开展抗旱救灾工作具有重要意义㊂已有许多研究通过各种干旱指标对陕西地区气象干旱的状况进行了评估，常用的干旱指标有：帕尔默干旱指数（ＰＤＳＩ）㊁降水距平指数㊁标准化降水指数（ＳＰＩ）㊁标准化降水蒸散指数（ＳＰＥＩ）㊁地表湿润指数和Ｚ指数等［３］㊂相关研究表明：ＰＤＳＩ对西北地区的干旱变化不敏感；地表湿润指数受夏季降水和气温的影响比较大［４］；降水距平指数对干旱的响应慢，在西北地区的应用具有局限性［５］；ＳＰＩ计算简单，参数量较少，具有良好的计算稳定性，优于Ｚ指数等指标［６－７］；在西北地区１２个月尺度以下干旱与ＳＰＥＩ波动变化一致［８］，ＳＰＥＩ是气象部门广泛采用的指标，常被用于气象干旱的预测和评估［９－１０］㊂已有大量研究采用ＳＰＩ分析了重庆㊁甘肃和陕西等西部省份在过去几十年内的干旱状况［１１－１３］㊂目前对陕西省气象干旱的空间分析主要集中在单个干旱指标的空间分布和空间倾向率上，例如：周丹等［１４］采用ＳＰＥＩ分析了１９６１ ２０１０年陕西省的干旱范围和干旱强度，结果表明陕西省频发全局性干旱和区域性干旱；刘宇峰等［１５］采用地表湿润指数分析了陕西省１９５９ ２０１４年的地表干湿特征，指出多年平均地表湿润指数具有南高北低㊁西南高东北低的空间分布特点；蔡新玲等［１６］分析了陕西区域性气象干旱事件及其变化特征，指出关中地区是陕西干旱事件发生的高频㊁高强中心区域㊂但目前还没有学者对陕西省干旱频率㊁干旱强度和干旱范围等干旱指标的相互关系进行综合分析㊂陕西省气象干旱发生的空间差异大，需要评估各地区发生干旱的频率和强度；另外，近年来陕西省的年降水量出现增长趋势［１７］，需要进一步评估陕西省气象干旱的时空变化特征㊂本文以ＳＰＩ为干旱指标，整理了１９６１ ２０１６年５６年间陕西省３５个标准气象站的逐日降水数据，从年㊁季两个尺度对陕西省１９６１ ２０１６年气象干旱的变化特征进行了分析，并评估了陕西省各地区基于干旱范围等级的干旱频率和干旱强度的空间分布特征，以期为陕西省的防旱抗灾工作提供科学依据㊂１㊀研究区概况陕西省位于东经１０５ʎ２９ᶄ １１１ʎ１５ᶄ，北纬３１ʎ４２ᶄ ３９ʎ３５ᶄ之间㊂年平均降水量５７６．９ｍｍ，夏季降水量约占全年的５０％ ７０％，冬季降水稀少㊂各地区降水的多少，主要取决于冬㊁夏季风来去的时间及强弱㊂可根据地理环境特征将陕西省划分为４个区域：陕北风沙区㊁陕北黄土高原区㊁关中区和陕南区（图１）㊂陕北风沙区年降水量在３００ ４５０ｍｍ，降水量东部多于西部；陕北黄土高原区年降水量在４５０ ７００ｍｍ，大致由西南部向东北部递减；关中区多年平均降水量为５００ ９００ｍｍ，降水量一般是山地多于平原，西部多于东部；陕南区年平均降水量在６００ ９００ｍｍ，部分地区可达１４００ｍｍ以上［１８］㊂２㊀数据与方法２．１㊀数据资料及处理方法整理１９６１ ２０１６年陕西省３５个地面标准站的逐日降水量实测数据（数据来源于中国气象数据网，ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ／）㊂其中，５个站点位于陕北风沙区，５个站点位于陕北黄土高原区，１１个站点位于关中地区，１４个站点位于陕南地区㊂这些站点均匀分布于陕西省各地区，研究区范围及气象站点分布如图１所示㊂将各气象站点每年降水量之和除以站点总数得到当年陕西省的年均降水量㊂图１㊀陕西省地形和气象站点分布２．２㊀研究方法２．２．１㊀ＳＰＩ和干旱强度等级㊀ＳＰＩ通过量化不同时间尺度下降水的盈亏变化情况来衡量某地区的降水异常程度［１９－２０］㊂ＳＰＩ假设某时段内降水量的概率密度服从某种分布函数，如ｇａｍｍａ分布㊁ＰｅａｒｓｏｎＩＩＩ分布和正态分布等；经过正态标准化处理，计算得出降水累积频率；对其进行近似求解得到ＳＰＩ值，基于ＳＰＩ值可以划分旱涝等级［２１］㊂本文采用气象部门常用的ｇａｍｍａ分布，计算ＳＰＩ的公式［２２－２３］如下：ＳＰＩ＝Ｓｔ－ｃ２ｔ＋ｃ１()ｔ＋ｃ０ｄ３ｔ＋ｄ２()ｔ＋ｄ１()ｔ＋１．０（１）式（１）中：ｃ０＝２．５１５５１７；ｃ１＝０．８０２８５３；ｃ２＝０．０１０３２８；ｄ１＝１．４３２７８８；ｄ２＝０．１８９２６９；ｄ３＝０．００１３０８㊂ｔ＝ｌｎ１Ｆ（ｘ）２（２）式（２）中Ｆ（ｘ）是与ｇａｍｍａ分布函数相关的概率密度函数，其表达式如下：Ｆｘ()＝１βαΓγ()ｘα－１ｅ－ｘ／β（３）８１１江㊀西㊀农㊀业㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３０卷式（３）中：ｘ为降水量样本；α为ｇａｍｍａ分布函数的形状参数；β为尺度参数；当Ｆ＞０．５时，Ｆ＝１．０－Ｆ，Ｓ＝１；当Ｆɤ０．５时，Ｓ＝－１㊂本文计算了３个月（ＳＰＩ３）和１２个月（ＳＰＩ１２）尺度的ＳＰＩ值，分别表示季度和年际的干旱变化情况㊂根据ＳＰＩ值确定的干旱强度等级［２１］如表１所示㊂表１㊀基于ＳＰＩ的干旱程度等级ＳＰＩ值旱涝等级－０．５ɤＳＰＩ＜０．５正常－１．０ɤＳＰＩ＜－０．５轻微干旱－１．５ɤＳＰＩ＜－１．０中等干旱－２．０ɤＳＰＩ＜－１．５严重干旱ＳＰＩɤ－２．０极端干旱２．２．２㊀干旱频率㊀干旱频率是指干旱发生的频繁程度㊂统计各站点历年来干旱等级属于轻微干旱及轻旱以上（即ＳＰＩ＜－０．５）的干旱事件，利用公式（４）计算干旱发生频率Ｐ［２１］㊂Ｐｊ＝ｎ／Ｎˑ１００％（４）式（４）中：ｎ为某等级干旱事件发生的次数；Ｎ为资料时间序列数；ｊ为第ｊ个站点㊂２．２．３㊀干旱站次比㊀干旱站次比是指有干旱事件发生的站点数占总站点数的百分比㊂统计各年所有站点干旱等级属于轻微干旱及以上（即ＳＰＩ＜－０．５）的干旱事件，利用公式（５）计算每年不同干旱等级的站次比，以此来衡量区域内发生干旱的范围大小，并确定相应的干旱范围等级［２１］（表２）㊂Ｐｉ＝ｍ／Ｍˑ１００％（５）式（５）中：ｍ为研究区内有干旱事件发生的站点数；Ｍ为研究区内的总站数；ｉ表示第ｉ年份㊂３㊀结果与分析３．１㊀基于ＳＰＩ的气象干旱的时间分布特征图２Ａ显示，在１９６１ ２０１６年间，陕西地区ＳＰＩ１２值的年际波动较大，总体呈下降趋势㊂多项式拟合曲线显示：在１９５９ ２０００年间，ＳＰＩ１２值处于下降区间，其中在１９９７年出现极端干旱，ＳＰＩ１２值达－４．３２；而从２０００年至今，ＳＰＩ１２值呈上升趋势，尤其在２００６年之后上升趋势明显㊂表２㊀基于干旱站次比的干旱范围等级干旱站次比／％干旱范围等级＜１０基本无旱１０ ３０局部性干旱３０ ５０部分区域性干旱５０ ７０区域性干旱７０ １００全局性干旱㊀㊀图２Ｂ㊁Ｃ㊁Ｄ㊁Ｅ分别显示了春季（３ ５月）㊁夏季（６ ８月）㊁秋季（９ １１月）㊁冬季（１２ ２月）的ＳＰＩ３变化情况㊂从趋势线可以看出春季㊁秋季的ＳＰＩ３值呈显著下降趋势，而夏㊁冬两季的ＳＰＩ３值总体趋势不明显，说明陕西地区的春旱㊁秋旱情况总体趋向加重㊂从多项式拟合曲线可看出春㊁秋两季的ＳＰＩ３的变化趋势有明显的变化区间，１９５９ ２０００年呈下降趋势，２０００年以后呈上升趋势㊂㊀㊀根据公式（５）计算出１９６１ ２０１６年间陕西省各年的干旱站次比，并绘制出年际干旱站次比折线图（图３）㊂如图３显示，陕西省５６年间干旱站次比在０ ９１．４％之间浮动，平均值为２８．９％㊂趋势线显示，干旱站次比历年来呈缓慢上升趋势，与ＳＰＩ１２的变化趋势相同，说明５６年来，陕西地区的干旱范围在扩大，干旱状况在加剧㊂从多项式拟合曲线可以看出，干旱范围在１９９３ １９９９年形成较高峰值，２０００年左右开始逐渐下降，２００５年以后干旱站次比均未超过５０％，说明近年来干旱范围有一定程度的缩小㊂㊀㊀提取５６年间不同干旱范围的发生情况，如表３所示，全年基本无旱的情况有１６年，占总年份的２９．６％；全局干旱有４年，其中１９９７年的干旱站次比达９１．４％，为历年最大；局部性干旱和部分区域性干旱为陕西地区气象干旱的主要形式，两者年份之和为２７年，占总年份的５０％㊂表３㊀基于干旱范围等级的陕西省各时间尺度干旱事件的年份数干旱等级（站次比）ＳＰＩ１２ＳＰＩ３春季夏季秋季冬季基本无旱（ɤ１０％）１６１９１１１７１８局部性干旱（１０％ ３０％）１５１５１９１７１４部分区域性干旱（３０％ ５０％）１２８１８６１０区域性干旱（５０％ ７０％）７８６１１７全局干旱（７０％ １００％）４６２５６合计５６５６５６５６５５㊀㊀根据公式（５）计算出年度及各季节的干旱站次比，与相应的ＳＰＩ值做皮尔逊相关分析㊂结果（表４）表明：陕西省年度和各季的ＳＰＩ值与干旱站次比均呈高度负相关，干旱强度越高，则干旱范围越大㊂３．２㊀基于干旱范围等级的气象干旱的空间分布特征陕西省发生干旱事件的空间分异性较大，因此基９１１㊀４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀刘璨然等：基于ＳＰＩ的１９６１ ２０１６年陕西省干旱特征分析于各个干旱范围等级，对全省不同地区气象干旱的发生频率和平均干旱强度进行了分析㊂首先根据表３统计出的陕西省发生局部干旱㊁部分区域性干旱㊁区域性干旱和全局干旱的次数，再统计各个站点在以上４个干旱范围等级内发生气象干旱的频率，利用克里金插值法绘制干旱频率的空间分布图㊂根据表１，计算各个站点在各个干旱范围等级内的多年平均ＳＰＩ值，作为该站点在该干旱范围等级内的干旱强度㊂图２㊀１９６１ ２０１６年陕西省ＳＰＩ１２和ＳＰＩ３的年际变化表４㊀ＳＰＩ和干旱站次比的皮尔逊相关分析结果项目年际春季夏季秋季冬季Ｐｅａｒｓｏｎ相关性－０．８９４∗∗－０．９１８∗∗－０．９０６∗∗－０．９１２∗∗－０．９０７∗∗显著性（双侧）０．０００．０００．０００．０００．００㊀注： ∗∗ 表示在０．０１水平上相关显著（双侧）㊂图３㊀１９６１ ２０１６年陕西省年际干旱站次比的变化㊀㊀如图４Ａ所示，当陕西省发生局部干旱（４＜Ｎ＜１０，Ｎ为发生干旱的站点数）时，各地区干旱频率呈现中部低㊁南北高的分布特征㊂中部的关中地区不仅干旱频率低至１０％以下，且强度均为轻微干旱以下㊂陕北风沙区西部定边㊁吴起一带干旱频率最高，在３０％ ５０％之间，其余地区的干旱频率则在１０％ ３０％之间㊂除关中以外的地区，多有中等干旱㊂如图４Ｂ㊁图４Ｃ显示，当陕西省发生部分区域性干旱和区域性干旱（１１＜Ｎ＜２５）时，各地的干旱频率在３０％ ８０％之间，整体呈现北低南高的空间分布特征，其中低值区主要在陕北风沙区㊂陕北风沙区多发严重干旱和极端干旱，干旱强度总体高于其他地区㊂如图４Ｄ显示，当陕西省发生全局性干旱（２６＜Ｎ＜３５）时，干旱频率呈现中部高㊁南北低的特征㊂全省０２１江㊀西㊀农㊀业㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３０卷大部分地区均发生气象干旱，其中关中地区的干旱强度和干旱频率最高，大部分为严重干旱和极端干旱；而陕北风沙区和陕南安康地区的干旱频率和干旱强度均较低㊂图４㊀不同干旱范围等级的干旱频率、干旱强度的空间分布㊀㊀从上述结果可以看出，陕北风沙区和关中地区的干旱特征相反，即在全省发生局部干旱时，关中地区的干旱频率和强度为省内最低，而陕北风沙区的为省内最高；当全省发生全局干旱时，关中地区的干旱频率和强度为省内最高，而陕北风沙区的为省内最低㊂但陕北风沙区和关中地区干旱特征的变化趋势不同，当全省年际干旱强度加大㊁干旱范围从局部干旱扩张为全局干旱时，关中地区呈现明显的干旱强度上升㊁干旱频率加大的趋势，而陕北风沙区则呈现干旱强度和干旱频率先升后降的趋势，在发生区域干旱时，陕北风沙区的干旱频率和干旱强度最高，当发生全局干旱时，却出现了干旱频率和干旱强度下降的趋势㊂４㊀讨论和结论４．１㊀干旱事件的时间分布特征陕西省在１９６１ ２０１６年期间，整体上呈干旱化的趋势，干旱范围逐渐扩大，其中春㊁秋季的干旱化趋势明显㊂但自２０００年以来，干旱化状况好转，干旱范围呈缩小趋势㊂陕西地区干旱事件的年际和季节性波动较大，多项式曲线拟合显示，１９９０ ２０００年为较为严重的干旱期，２０００年之后虽然呈现湿润化趋势，但是季节性干旱仍时有发生，短期的湿润化趋势难以改变陕西地区旱灾频繁的格局，全省抗旱工作依然繁重㊂４．２㊀干旱事件的空间分布特征许多学者采用经验正交函数分析（ＥＯＦ）法研究了陕西省的降水空间分布类型，如杜佳等［２４］指出陕西全省降水主要呈４种雨型，依次为 整体一致 ㊁ 中部相反 ㊁ 南北一致 ㊁ 东西相反 型；影响陕西１２１㊀４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀刘璨然等：基于ＳＰＩ的１９６１ ２０１６年陕西省干旱特征分析地区的气候系统主要包括东南季风㊁西南季风和西风环流等，这些气候系统的环流因子的周期性年内和年际变化是产生这些雨型的主要因素，也是陕西地区干旱事件频发的重要原因㊂表３和图４显示，在区域性干旱的年份均有夏季干旱发生㊂关中和陕南属典型季风性气候区，受季风环流年际变化的影响，常同时发生夏季的伏旱㊂当关中㊁陕南出现伏旱时，雨带北移，陕北风沙区降水量增多［１３］，这可能是区域性干旱呈现干旱频率北低南高的原因㊂本研究显示，陕西地区干旱事件的空间分布特征与该地区的主要雨型具有一定的相似性，局部干旱时的干旱频率呈中部低㊁南北高的特征，全局干旱时干旱频率呈现中部高㊁南北低的特征，属于 中部相反型；区域性干旱时干旱频率呈北低南高，属于 南北相反 型；部分区域干旱时干旱频率在空间上大致相同，属 整体一致 型；区域干旱和全局干旱时，汉中地区和安康地区的干旱频率和干旱强度均相反，属于 东西相反 型㊂有关环流因子与干旱事件空间分布特征的相关关系有待进一步分析㊂４．３ 干旱事件的区域分布特征关中地区是陕西省的工农业中心，易受干旱灾害的影响；而陕北地区位于季风区的边缘，具有亚洲内陆干旱区的气候特点，生态环境脆弱，易发严重旱灾；这两个地区是陕西省防灾减灾的重点区域㊂本研究表明，关中地区在陕西地区发生局部干旱时，干旱频率和强度均为省内最小，但是在发生区域和全局干旱时，其干旱频率和强度均为省内最高㊂而陕北风沙区的干旱特征与关中地区正好相反㊂因此有关部门应有针对性地开展抗旱工作的部署㊂参考文献：［１］张强，姚玉璧，李耀辉，等．中国西北地区干旱气象灾害监测预警与减灾技术研究进展及其展望［Ｊ］．地球科学进展，２０１５，３０（２）：１９６－２１３．［２］蔡新玲，贺皓，王繁强，等．陕西省近４７ａ来降水变化分析［Ｊ］．中国沙漠，２０１０，３０（２）：４４５－４５１．［３］李柏贞，周广胜．干旱指标研究进展［Ｊ］．生态学报，２０１４，３４（５）：１０４３－１０５２．［４］卫捷，马柱国．Ｐａｌｍｅｒ干旱指数㊁地表湿润指数与降水距平的比较［Ｊ］．地理学报，２００３，５８（９）：１１７－１２４．［５］韩海涛，胡文超，陈学君，等．三种气象干旱指标的应用比较研究［Ｊ］．干旱地区农业研究，２００９，２７（１）：２３７－２４１．［６］袁文平，周广胜．标准化降水指标与Ｚ指数在我国应用的对比分析［Ｊ］．植物生态学报，２００４，２８（４）：５２３－５２９．［７］ＧｕｔｔｍａｎＮＢ．ＣｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅＰａｌｍｅｒｄｒｏｕｇｈｔｉｎｄｅｘａｎｄｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１９９８，３４（１）：１１３－１２１．［８］王芝兰，李耀辉，王素萍，等．１９０１ ２０１２年中国西北地区东部多时间尺度干旱特征［Ｊ］．中国沙漠，２０１５，３５（６）：１６６６－１６７３．［９］ＢｅｌａｙｎｅｈＡ，ＡｄａｍｏｗｓｋｉＪ，ＫｈａｌｉｌＢ，ｅｔａｌ．Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍＳＰＩｄｒｏｕｇｈｔｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｎｔｈｅＡｗａｓｈＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｉｎＥｔｈｉｏｐｉａｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｗａｖｅｌｅｔｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１４，５０８（２）：４１８－４２９．［１０］ＭｏｒｅｉｒａＥＥ，ＭｅｘｉａＪＴ，ＰｅｒｅｉｒａＬＳ．Ａｒｅｄｒｏｕｇｈｔｓｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙａｇｇｒａｖａｔｉｎｇ？ＡｓｔｕｄｙｏｎＳＰＩｄｒｏｕｇｈｔｃｌａｓｓｔｒａｎｓｉ⁃ｔｉｏｎｓｕｓｉｎｇｌｏｇｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｓａｎｄＡＮＯＶＡ－ｌｉｋｅｉｎｆｅｒｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ＆ＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１２，１６（６）：１－１８．［１１］赵伟，张宇，张智红．１９８１ ２０１０年重庆地区季节性干旱时空变化特征分析［Ｊ］．水土保持研究，２０１６，２３（３）：１９２－１９８．［１２］王莺，李耀辉，胡田田．基于ＳＰＩ指数的甘肃省河东地区干旱时空特征分析［Ｊ］．中国沙漠，２０１４，３４（１）：２４４－２５３．［１３］谭学志，粟晓玲，邵东国，等．基于ＳＰＩ的陕西关中地区气象干旱时空特征分析［Ｊ］．干旱地区农业研究，２０１１，２９（２）：２２４－２２９．［１４］周丹，张勃，任培贵，等．基于标准化降水蒸散指数的陕西省近５０ａ干旱特征分析［Ｊ］．自然资源学报，２０１４（４）：６７７－６８８．［１５］刘宇峰，原志华，封建民，等．基于地表湿润指数的１９５９ ２０１４年陕西省地表干湿时空变化特征［Ｊ］．干旱区地理，２０１６，３９（６）：１１８６－１１９６．［１６］蔡新玲，李茜，方建刚．陕西区域性气象干旱事件及变化特征［Ｊ］．干旱区地理，２０１６，３９（２）：２９４－３００．［１７］刘闻，曹明明，宋进喜，等．陕西降水量变化特征及周期分析［Ｊ］．干旱区地理，２０１３，３６（５）：８６５－８７４．［１８］宋德明，张卫东．陕西省志：地理志［Ｍ］．西安：陕西人民出版社，２０００：６．［１９］ＭｃＫｅｅＴＢ，ＤｏｅｓｋｉｎＮＪ，ＫｉｅｉｓｔＪ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｄｕｒａｔｉｏｎｔｏｔｉｍｅｓｃａｌｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏ⁃ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ８ｔｈｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎａｐｐｌｉｅｄｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ．Ｂｏｓ⁃ｔｏｎ：ＡｍｅｒｉｃａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，１９９３：１７９－１８４．［２０］ＧｕｔｔｍａｎＮＢ．Ａｃｃｅｐｔｉｎｇｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ：ａｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１９９９，３５（２）：３１１－３２２．［２１］中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会．ＧＢ／Ｔ２０４８１─２００６气象干旱等级［Ｍ］．北京：中国标准出版社，２００６．［２２］ＥｄｗａｒｄｓＤＣ，ＭｃＫｅｅＴＢ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆ２０ｔｈｃｅｎｔｕｒｙｄｒｏｕｇｈｔｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓａｔｍｕｌｔｉｐｌｅｔｉｍｅｓｃａｌｅｓ［Ｄ］．ＵＳＡ：ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｏｌｏｒａｄｏＳｔａｔｅＵ⁃ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９９７：１８－２１．［２３］吴绍飞，张翔，王俊钗，等．基于站点降雨量最优拟合函数的ＳＰＩ指数计算［Ｊ］．干旱区地理，２０１６，３９（３）：５５５－５６４．［２４］杜佳，宋令勇，何兴军．陕西省降水时空分布与变化特征分析［Ｊ］．地下水，２０１２（６）：１２８－１３１．（责任编辑：黄荣华）２２１江㊀西㊀农㊀业㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３０卷。
基于SPI指数的内蒙古地区干旱演变特征及趋势预测
鞘黼 黼豳 豳 Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｄｒ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｉ ｒ ｒ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
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ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４— ８ ５ ３ ０ ． １ ６ ． ０ ２ ９ ８
２ ０ １ ０年） 的逐 日降水资料计算各站的标 准化降水指数 ， 在此基础上分析 了全年及各季节的干旱 发 生 频率 、 干旱 站 次 比及 干 旱强度 的年 际变化 ， 并 通过 Ｈｕ ｒ ｓ ｔ 指 数 对 内蒙 古地 区的 干旱 化 趋 势进 行 预 测． 结果表 明 ： 年尺 度上 干 旱 频 率在 １ ０ ． ４ ６ ％ ～３ ３ ． ６ ６ ％， 其 中呼伦 贝 尔的 干旱 频 率 最 高 ， 位 于 阿拉 善 盟 的额 济纳干 旱频 率 最 低 ， 干旱 发 生 不 明显 ， 各 月、 季 与年 的 干旱 频 率基 本 一 致 ． 年 尺 度 干旱站 次 比最 高为 ４ ５ ． ７ ４ ％， 最低 为 １ ５ ． ５ ０ ％， ５ ｌ ａ中分别 有 ｌ １ ， ２ ６和 １ ４ ａ发 生 区域性 、 部 分 区 域性 和局 域性 干旱 ． 干 旱 强度 以轻度 干旱 和 中度 干旱 为主 ， 其 中有 １ ５ ａ出现 中度 干旱 ， 干 旱 强度 最 大值是 １ ． １ ４ ． 内蒙古地 区春 季 、 夏 季和 秋 季干 旱发 生频 率 相 对 较 高 ， 平均为 ３ ０ ％ 左右 ， 冬 季 干 旱频 率 平均 为 ２ ５ ． ４ １ ％， 并 且冬 旱各 测站 干旱 频 率分 布不 均 ， 额 济纳 等 ４个测 站 冬 旱 的干 旱 频 率 为０ ． 干旱 站 次比夏 季 和秋 季分 别 以 ０ ． １ ７ ７ ／ １ ０ ａ和 ０ ． ０ ０ ６ ／ １ ０ ａ的 趋 势 增 加 ， 春 季 和 冬 季 以 ０ ． ０ ３ ３ ／ １ ０ ａ和 ０ ． １ ５ ６ ／ １ ０ ａ的趋 势减 少． 季尺度 干旱 强度 的 变化趋 势与 干 旱站 次 比变化 趋 势基 本 致． 内蒙 古地 区 的 Ｓ Ｐ １ 序 列呈 明显 的 Ｈ ｕ ｒ ｓ ｔ 现 象， 指 数值 ０ ． ５ ６ ８ ７大 于 ０ ． ５ ０ ０ ０ ， 表 明该 区干 旱 化程度还有可能持续一段时间， 中旱及以上发 生的频率有减少趋势． 关键 词 ：内蒙 古 ； 干旱 ； 降水 ； 标 准化 降水指 数 ； 趋 势预测 ； 时空分 布 中图分 类号 ： ￥ ２ ７ ７ ． ９ 文 献标 志码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ６ ７ ４—８ ５ ３ ０ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ５—０ ４ ３ ０—１ ０
基于SPI指数甘肃省河东地区干旱特征分析
湿的趋势 ， 干旱范围亦呈缩小的趋势。１ ９ ７ １ ０ １ ４年河 东地 区年平均干旱发生率为 ３ ０ ． ０ ％， 其 中定 西中北部 和陇 南北部 、 天 水
１ ９ ８ ０年和 ２ ０ ０ ０ —２ ０ １ Ｏ年 ， 冬季 干旱 多发 生在 １ ９ ７ １ －１ ９ ８ ０年。 关键词 ： 干旱 ； 标准化降水指数 ； 多时间尺度 中图分类号 ： Ｐ ４ ２ ９ 文献标识码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ５ ０ ３ Ｘ． ２ ０ １ ６ ． ０ ５ ． ０ １ ７
的现实需 求 。
干旱 指标 是研 究干 旱 发 生 和发 展 规律 的重 要 工
沙莉 李施 沙 莎 关雨珊
（ １ ． 辽 宁省气象装备保 障中心 ， 辽宁 沈阳 １ １ ０ １ ６ ６ ； ２ ． 中国气象局 兰州干旱气象研究所 甘肃省干旱气候与
减灾重点实验室 中国气象局干旱气候与减灾重点实验室 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ２ ０ ）
摘 要： 本 文利 用 １ ９ ７ １ —２ Ｏ １ ４年甘肃省河 东地区 ３ ２个气 象站的逐 月降水观测资料 ， 采 用标准化 降水指数 Ｓ Ｐ Ｉ 对 河 东地 区
Ｓ ＨＡ Ｌｉ ， Ｕ Ｓ ｈ ｉ ， Ｓ ＨＡ Ｓ ｈ ａ， ｅ ｔ ａ １ ． Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｄ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｉ ｔ ｃ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ ｎ Ｓ Ｐ Ｉ ｆ ｏ ｒ Ｅ ａ ｓ ｔ ｅ ｎ ｒ ａ ｒ ｅ ａ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｙｅ ｌ ｌ ｏ ｗ Ｒ ｉ ｖ ｅ ｒ ｉ ｎ Ｇａ ｎ ｓ ｕ ｐ ｒ ｏ ｖ —
黄河流域河流生态干旱指数构建及生态干旱演变规律
黄河流域河流生态干旱指数构建及生态干旱演变规律作者：毛文静姜田亮粟晓玲来源：《人民黄河》2022年第10期摘要：近年來，干旱灾害频发，由干旱引发的河流生态问题日益严峻。
基于黄河及其支流上的6个水文站逐月径流数据，采用 Tennant 法、最枯月平均流量法和Qp法分别计算并确定各站的生态流量，参照标准化降水蒸散指数（ SPEI）的构建原理，构建标准化河流生态干旱指数（ SREDI），并采用 Kendall 法、Mann－Kendall 法和Morlet小波法分析河流生态干旱的演变规律，结果表明：①除黄河上游唐乃亥站变干趋势不显著外，其余5站的年尺度生态干旱程度均呈显著增大趋势，与径流量减小趋势一致；季尺度除花园口站夏季和张家山站春季干旱减弱外，其余各站各季干旱趋势加剧。
②年尺度各站生态干旱突变年份在1990年和2000年附近，季尺度各站各季生态干旱突变年份不同。
③唐乃亥、享堂、花园口、林家村、张家山和头站年尺度的河流生态干旱指数的第一主周期分别为23、12、13、32、14、14 a，季尺度各站各季主周期不同。
关键词：河流生态干旱；生态流量；生态干旱指数；干旱演变；黄河中图分类号：P338＋.6；TV882.1 文献标志码：A doi：10.3969／j.issn.1000－1379.2022.10.014引用格式：毛文静，姜田亮，粟晓玲.黄河流域河流生态干旱指数构建及生态干旱演变规律[J].人民黄河，2022，44（10）：71－77.Building of River Ecological Drought Index and the Evolution of Ecological Drought in Yellow River BasinMAO Wenjing1，2，JIANG Tianliang1，SU Xiaoling1（1.College of Water Resources and Architecture Engineering，Northwest A ＆ F University，Yangling 712100，China；2.College of Water Resources ＆ Civil Engineering，China Agricultural University，Beijing 100083，China）Abstract：Drought occurs frequently in recent years ，with serious river ecological problems caused by drought.Based on the monthly runoffdata at six hydrological stations in the Yellow River and its branches ，the ecological flow of each station was calculated by the Tennant meth⁃ od，the method of averaged flow of the driest month and the Qpmethod.Following the construction principle of Standard Precipitation and Evaporation Index （ SPEI），the Standard River Ecological Drought Index （ SREDI） at each station was built and calculated at both seasonal and annual scales.Then the evolution characteristics of river ecological drought was analyzed by the Kendall method，the Mann Kendall meth⁃ od and the Morlet wavelet method.Conclusions are as follows：a ） Except the Tangnaihai Station，the annual ecological drought is increased significantly for the other 5 stations ，which is consistent with their decreasing trend of runoff.The drought trends in the summer of Huayuank⁃ ou Station and the spring of Zhangjiashan Station are not significantly mitigated，while the drought trends in all seasons of the other stations are intensified.b ） The abrupt change points of each hydrological station at annual scale are in the 1990s and the 2000s ，while they are differ⁃ent in each season at the seasonal scale.c ） At the annual scale ，the first major periods of Tangnaihai Station，Xiangtang Station，Huayuankou Station，Linjiacun Station，Zhangjiashan Station and Zhuangtou Station are 23，12，13，32，14 and 14 years respectively.At the seasonalscale the main period of each season is different for each station.Key words：river ecological drought；ecological flow；ecological drought index；drought evolution；Yellow River隨着社会经济发展，水资源短缺日益严重，干旱已经成为全球关注的热点[1]。
基于SPI的渭北黄土高原干旱时空特征
基于SPI的渭北黄土高原干旱时空特征王晓峰;胡春艳;卫伟;于洋【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2016(025)003【摘要】渭北黄土高原是陕西省重要的粮食生产基地，为了提高该地区应对干旱气候事件的能力，利用1986─2015年渭北黄土高原地区逐日降水资料详细分析该地区干旱变化的时空演变规律，通过计算标准化降水指数（SPI），定量表征该地区的干旱时空特征，结果表明：（1）近30年该地区SPI和降水量的变化趋势基本相近，都呈规律性波动变化，但有些月份差异比较大，这是由于SPI对不同时间尺度降水量的敏感性不同。
（2）不同时间尺度的SPI可以较好地反映干旱洪涝的发展演变状况和趋势。
SPI 能够明确地反映渭北黄土高原的干旱变化状况，短时间尺度（1个月）能够反映逐月的干旱变化，3个月能够反映季节的干旱变化，而长时间尺度（12个月）则可以反映水分的滞后性作用。
通过对多时间尺度 SPI 的时间序列分析可以发现，渭北黄土高原总体上有变湿的趋势，且随着时间尺度的增加，SPI的随机性在减弱，持续性在加强。
与气候变化相对应，全区干旱频次有总体下降的趋势。
（3）渭北黄土高原干旱主要出现在1993、1994、1997、1998和2001年。
对不同季节的SPI分析结果表明，春季和夏季干旱发生频率较高，秋季和冬季干旱频率较低。
同时，干季干旱频率较高，湿季干旱频率较低。
（4）渭北黄土高原不同地区干旱具有相对一致的趋势。
研究结果可为渭北黄土高原农业旱情管理与决策提供科学依据。
【总页数】7页(P415-421)【作者】王晓峰;胡春艳;卫伟;于洋【作者单位】长安大学地球科学与资源学院，陕西西安 710054; 陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，陕西宝鸡 721016;长安大学地球科学与资源学院，陕西西安 710054; 中国科学院生态环境研究中心城市与区域国家生态重实验室，北京100085;中国科学院生态环境研究中心城市与区域国家生态重实验室，北京100085;中国科学院生态环境研究中心城市与区域国家生态重实验室，北京100085【正文语种】中文【中图分类】S16;X16【相关文献】1.基于SPI的怀化市气象干旱时空特征分析 [J], 张坤; 欧小锋; 王新发2.基于SPI的怀化市气象干旱时空特征分析 [J], 张坤; 欧小锋; 王新发3.基于SPI的阿拉善盟1975-2010年干旱时空特征研究 [J], 朱静; 包光4.基于SPI的1960—2018年山东省冬小麦生长期干旱时空特征分析 [J], 苏喆;廉丽姝;刘元月;潘雪;王云倩;任玮5.基于SPI的黑龙江省干旱时空特征分析 [J], 于家瑞;艾萍;袁定波;熊传圣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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文章引用: 张海春. 基于 SPI 的黄河谷地气象干旱特征[J]. 农业科学, 2019, 9(1): 22-27. DOI: 10.12677/hjas.2019.91004
Table 1. Classification table of meteorological drought level of standardized precipitation index 表 1. 标准化降水指数气象干旱等级划分表
等级 1 2 3 4 5 类型 无旱 轻旱 中旱 重旱 特旱 标准化降水指数 SPI −0.5 < SPI −1.0 < SPI < −0.5 −1.5 < SPI < −1.0 −2.0 < SPI < −1.5 SPI < −2.0
th th th
Received: Dec. 24 , 2018; accepted: Jan. 7 , 2019; published: Jan. 14 , 2019
Abstract
Data at Guide county observatory station in Qinghai Province for 1961-2017 precipitation was utilized to obtain annual drought index and seasonal drought index in Yellow River Valley based on standardization precipitation index (SPI). The result showed that there were many droughts in the Guide area, 38.2% of which occurred from 1961 to 2017. The drought frequency in spring, summer and autumn was 26.3%, 24.6% and 31.6%, respectively.
Analysis of Drought Characteristics in Yellow River Valley of Qinghai Province Based on SPI
Haichun Zhang
Meteorological Bureau in Hainan State of Qinghai Province, Gonghe Qinghai
2. 研究区概况及资料来源
2.1. 研究区概况
贵德县属于青海东部农业区， 地处东经 100˚58'8''~101˚47'50''， 北纬 35˚29'45''~36˚23'35''。 总面积 3504 平方千米，总人口 10.6 万人，耕地面积 19.22 万亩。产业结构以农业为主，畜牧业占相当比重，并辅之 轻工业。主要农产品有：小麦、油菜、蔬菜、果品等，是青海省粮食和蔬菜的重要生产基地。 贵德属高原大陆性气候，光照时间长，太阳辐射强。春季干旱多风，夏季短促凉爽，秋季阴湿多雨， 冬季漫长干燥， 气温日差较大。 由于贵德地形地势和高原大陆性气候等因素， 气象灾害种类多、强度大、 频率高，是我省气象灾害影响最为严重的地区之一。
DOI: 10.12677/hjas.2019.91004 23 农业科学
张海春
某时段内降水量的分布概率后，再进行正态标准化处理，最终用标准化降水量累积频率分布来划分干旱 等级。SPI 的计算式如下[16]：
SPI = S ( d3t + d 2 ) t + d1 t + 1.0 t − ( c2t + c1 ) t + c0
4.2. 贵德地区季节性干旱特征
4.2.1. 春季干旱特征 图 2 为 1961~2017 年近 57 年贵德地区春季干旱指数，由图 2 可见，1961~2017 年近 57 年贵德地区
DOI: 10.12677/hjas.2019.91004 24 农业科学
张海春
共发生春季干旱 15 次，其中：特旱 2 次，重旱 2 次，中旱 4 次，轻旱 7 次。春季干旱频率为 26.3%，与 年干旱变化一致。春季轻旱频率为 12.3%，中旱频率为 7.0%，重量和特旱频率均为 3.5%，春季特旱发生 频率为 4 季最多。贵德连续 2 年发生春季干旱的次数为 2 次，分别为 1975~1976 年、1996~1997 年，其 中 1975~1976 年分别为轻旱和中旱，1996~1997 年分别为特旱和轻旱。贵德地区连续 3 年发生春季干旱 的次数仅有 1 次，为 1999~200 年，分别发生轻旱、特旱和轻旱。贵德地区 1961~2017 年近 57 年的春季 干旱强度在 0.0~3.1 之间，平均干旱强度为 0.80。干旱类型包括特旱、重旱、中旱、轻旱和无旱。其中 2002~2017 年 16 年中仅发生一次干旱(2015 年，中旱)，表明春旱发生次数随年际的延长减少。
Hans Journal of Agricultural Sciences 农业科学, 2019, 9(1), 22-27 Published Online January 2019 in Hans. /journal/hjas https:///10.12677/hjas.2019.91004
Figure 1. Drought index of the Guide area from 1961 to 2017 图 1. 贵德地区 1961~2017 年年干旱指数
Figure 2. Spring drought index of Guide area from 1961 to 2017 图 2. 贵德地区 1961~2017 年春季干旱指数
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1. 引言
干旱指因久晴无雨或少雨，降水量较常年同期明显偏少而形成的一种灾害，分为气象干旱、农业干 旱、水文干旱以及经济社会干旱[1]。21 世纪以来，随着气候变化和人类活动的影响加剧，干旱等极端事 件频繁发生并不断加剧，给社会经济和人民生活带来了严重的影响，干旱已成为目前损失最严重的自然 灾害[2] [3] [4] [5] [6]。IPCC 第四次评估报告指出[7]，在所有的气象灾害中，旱涝所造成的损失占到一半 以上。干旱是我国西北地区东部最常见、影响范围最广的气象灾害[8] [9]。青海省地处青藏高原东北部， 全省属于高原大陆性气候，是全球同纬度最干旱的地区之一[3]，同时这里受西风带气候、高原季风和东 亚季风气候影响，降水变率大，干旱频率高，是我国气候变化的敏感区和生态脆弱区[10]。张天峰等[11] 研究了西北地区秋季干旱指数的变化特征， 得出西北地区的干旱有明显的地域特征， 青海西部为干旱区， 青海东部和南部为半干旱区。 王希娟等[12]研究了青海春季降水的气候变化特征及其对春旱的影响， 认为 1961~2003 年间青海高原大部分地区春季降水量的总趋势是增加的，春季降水干、湿交替的特征非常明 显。何卓玛等[13]分析了 1961~2008 年近 48 年青海干旱的时空特征，得出青海干旱呈减少趋势。有关文 献[14] [15]对贵德县气候变化进行了研究，但利用标准化降水指数(SPI)分析贵德地区干旱特征的文章鲜见。 本文利用贵德县 1961~2017 年近 57 年逐月降水资料，计算贵德地区年、春季、夏季和秋季的标准化降水 指数(以下称 SPI 指数)，分析贵德地区干旱变化特征，为防灾减灾提供科学依据。
(1) (2)
式中： t = ln
1 ， F 为概率。 F2
因为 SPI 不仅考虑了降水服从偏态分布的实际，又进行了正态标准化处理，所以使 SPI 适合确定不 同时间尺度的干旱监测、评估，具有相同的干旱等级划分标准，适合进行多时间尺度对比分析，而且 SPI 计算简单，资料容易获取，同时具有良好的计算稳定性，其不足是没有考虑影响干旱发生的其他因子。 标准化降水指数气象干旱等级划分见表 1。
4.2.2. 夏季干旱特征 图 3 为 1961~2017 年近 57 年贵德地区夏季干旱指数，由图 3 可见，1961~2017 年近 57 年贵德地区 共发生夏季干旱 14 次，其中：特旱 1 次，重旱 5 次，中旱 1 次，轻旱 7 次。夏季干旱频率为 24.6%，小 于年和春季干旱变化。 夏季轻旱频率为 12.3%， 中旱频率为 1.8%， 重量频率为 8.8%， 特旱频率均为 1.8%。 贵德连续 2 年发生夏季干旱的次数为 2 次，分别为 1965~1966 年、1968~1969 年，其中 1965~1966 年分 别为重旱和特旱，1968~1969 年均为轻旱。贵德地区连续 3 年发生夏季干旱的次数为 1 次，为 2000~2002 年，分别发生重旱、轻旱和重旱。贵德地区 1961~2017 年近 57 年的夏季干旱强度在 0.0~2.4 之间，平均 干旱强度为 0.80，干旱类型包括特旱、重旱、中旱、轻旱和无旱。在 1983~1997 年 15 年中未发生干旱。
3.2. 干旱频率
干旱频率为 1961~2017 年贵德地区达到某级别干旱(轻旱、中旱、重旱、特旱)的月数。利用贵德站 在逐月降水资料计算贵德站春季、夏季、秋季和年的 SPI 值，然后再根据表 1 统计贵德地区春季、夏季、 秋季和年干旱等级。
3.3. 数据处理
应用 Excel2003 软件对数据进行统计处理、分析。
Keywords
Standardization Precipitation Index, Drought Index, Drought Frequency, Yellow River Valley