标题 | 湖南省最适干旱指数研究及近50年干旱演变分析 |
范文 | 范嘉智 谭诗琪 罗宇 夏德奇
摘要:作为干旱的评价标准,干旱指数在旱情监测、预警中发挥着基础性作用,但至今尚没有适用于大尺度范围的干旱指数,因此在特定区域内研究最适干旱指数有重要的科学意义。基于长期观测资料、土壤数据库及历史干旱记载,对比分析标准化降水指数(SPI)、标准化降水及蒸散指数(SPEI)、Palmer干旱指数(PDSI)、自矫正Palmer干旱指数(scPDSI)在湖南省的适用性。结果表明,scPDSI对于干旱事实描述准确率最高,这一指数在较长时间尺度上表现稳定,响应敏感,但在旱度标准的适配性上仍有提升空间。基于该指数分析湖南省1960—2011年干旱演变趋势后发现,湖南省内大部分地区处于干旱缓解趋势,湘西中部、湘南永州地区及湘东北地区处于变干趋势,尤以长沙地区较为严重,应加强旱情监测和预警,应对未来可能出现的严重旱灾。 关键词:干旱指数;湖南省;区域适用性;干旱演变;时间序列分析 中图分类号: S165+.25 文献标志码: A 文章编号:1002-1302(2019)15-0291-05 干旱是因生态系统水分收支不平衡导致的持续性水分亏缺现象,因其发生范围广、影响人数多、造成损失大,被列为自然灾害之首[1-3]。旱灾影响形式较洪涝灾害缓慢,但其灾害涉及面广,故后续和潜在危害较大[4]。相关研究表明,干旱不仅发生于降水较少的地区,近年在我国雨量充沛的地区,也连续发生了严重的干旱事件[5],对经济、社会造成了巨大的危害[6-7]。 湖南省属于亚热带季风气候区,雨水充沛、空气湿润,年平均降水量约1 400 mm,但年际变化大,季节性分布不均,其中70.3%的降水分布在3—8月,6月下旬以后,雨季结束进入盛夏晴热少雨季节,容易发生干旱[4]。湖南干旱的影响因素有大气环流及地形地质,常年6月以后因稳定而持久的副热带高压影响,天气晴热少雨,蒸发强烈,易形成干旱[8];湖南复杂的地形地质导致夏季、秋季各地降水不均,易导致插花性干旱产生,特别是湘西、湘西南的石灰岩地质区较薄的土层不利于蓄水保水,干旱频率较高[9]。 旱灾在降水较少地区已表现为常态化特征,但由于灾害意识和抗旱能力较为健全,干旱的危害并不显著,相对而言,湖南水资源较丰富,社会对防旱抗旱的意识并不强,且湖南作为我国历史悠久的农业大省,全省农作物播种面积达800万hm2,有林地面积988.16万hm2[10],水稻种植面积及产量均居全国首位[11],生产生活依赖水资源,因而旱灾危害较大,已成为影响湖南发展、社会安定的重要因素,限制了湖南农业强省的建设[8,12]。 干旱指数作为衡量干旱的工具,在干旱監测、预测、评价中发挥重要作用[13]。干旱指数可分为单因子指数和多因子指数,单因子指数如标准化降水指数(SPI)[14],这类指数的优势在于只考虑降水而不涉及干旱机制,计算简单,在多种时空尺度下均能有效反映旱涝状况,但因其考虑因子单一,在描述干旱的准确性上尚存差异,且这样的差异性在不同时间、不同地区难以估计[15-17]。多因子指数如帕莫尔干旱指数(PDSI)[18]和标准化降水及蒸散指数(SPEI)[19],前者依据土壤水分平衡原理,表征一段时间内的实际水分供应持续地少于当地气候适宜水分供应的水分亏缺;后者在SPI的基础上引入了潜在蒸散,能够反映全球变暖背景下干旱的发生、发展[20]。这一类指标优势在于涉及相关的机制,对旱涝状况反映较为准确,但其计算相对复杂、对资料要求高的特点限制了这一类指标的利用及推广。 全球性的干旱指数分析使用的降水[21]和气温[22]资料往往来自周边观测站点的拟合计算或估值,并非人工观测所得,且分辨率粗糙,计算所得的干旱指数无法反映中小尺度上的干旱状况分布及发展规律。而目前几乎没有针对湖南省的干旱指数适用性研究,多数研究仅基于单个指数[23-25]。 由于干旱的机制异常复杂,影响因子较多,并且目前的研究还不能准确解释干旱的形成机制,至今仍未有完全机理性的干旱模型。所以目前应用的干旱指数模型种类较多且均有显著的地域性特征。故有必要对各干旱指数在湖南省的监测效果进行检验,找出最为适用的干旱指数,并基于该指数分析湖南省历史干旱变化趋势,为预测未来旱情演变趋势提供可靠的依据。本研究选取SPI、SPEI、PDSI、scPDSI 4种广泛使用的干旱指数,通过与历史干旱事实的对比筛选最适宜湖南地区干旱评价的指数,以提高干旱监测准确性,并为环境保护、农业生产、政策制定等提供科学依据。 1 资料来源和方法 1.1 资料来源 气象资料来源于国家气象信息中心提供的中国地面气候资料日值数据集,该数据集包括1951—2011年全国752个基本、基准地面气象观测站及自动站日值观测资料,本研究从中选取湖南省内25个观测站资料进行分析。土壤有效持水量数据来源于国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”基于世界土壤数据库(HWSD)的中国土壤数据集(v1.1)[26]。历史干旱资料来源于《中国气象灾害大典(湖南卷)》[4]。 1.2 方法 统计分析及作图均在R语言中进行,计算分别运用了由Cszang所编写的pdsi包(http://github.com/cszang/pdsi)和由Begueria等所编写的SPEI包[27]。 1.2.1 干旱指数简介 Palmer干旱指数(the palmerdrought severity index,PDSI):由Palmer于1965年提出,依据土壤水分平衡原理,表征在一段时间内,该地实际水分供应持续地少于当地气候适宜水分供应的水分亏缺[18]。该指数物理意义明晰,基于月值资料,经标准化处理,一般在-6(干)和+6(湿)之间变化,可以针对不同时空尺度下的土壤水分状况进行评价比较。 自矫正Palmer干旱指数(the self-calibrating palmerdrought severity index,scPDSI):Wells等于2004年对Palmer干旱指数进行了较大程度的改善,建立了自矫正Palmer干旱指数,使得持续因子和气候权重因子根据站点的气候特征自动修正,提高了Palmer干旱指数在不同空间尺度下的可比性[28-29]。 标准化降水指数(the standardized precipitation index,SPI):由McKee等于1993年提出[30],基于该地多年月降水资料,计算降水的累积概率密度函数,并进行标准化处理消除降水的时空分布差异[15,31],以降水量出现的概率多少表征当地干旱状况[24]。 标准化降水及蒸散指数(the standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI):由Vicente-Serrano等基于SPI指数与潜在蒸散发的概念构建,采用降水与蒸散之差代替SPI指数中的单一降水异常指标,考虑了水分平衡异常[19];并采用了合适的单变量概率分布函数将降水量数据转换为正态分布,融合了SPI指数和PDSI指数的优点[32]。 1.2.2 数据处理及分析方法 研究选取1960年、1963年和1985年3个特大干旱年中遭受干旱较严重的9月份数据,分别对比4种干旱指数在湖南省内各区域的表现与历史旱灾情况记载的一致性;并选取湖南省内较易遭受干旱的芷江站,分析不同干旱指数在50年尺度下的演变情况。结合干旱历史记载,筛选4种干旱指数中对湖南受旱情况描述最为准确的指数,并以该指数为参照,使用M-K检验法计算湖南各观测站1960—2011年scPDSI变化趋势,利用ArcGIS进行插值,分析湖南省50年干旱时空特征。 2 结果与分析 2.1 干旱指数与历史干旱事件对比分析 根据《中国气象灾害大典(湖南卷)》记载,在1951—2000年的50年间,湖南省共出现特大旱灾年4次,分别是1956年、1960年、1963年和1985年[4]。常年6月下旬后,因气候影响,湖南进入晴热缺水季节[8],而此时正处于水稻等作物需水时候,旱灾易生[33]。因1956年观测资料不全,故选取旱灾在全省大部发展旺盛的1960年、1963年及1985年的9月份数据,根据历史资料总结湖南省各地受旱情况(表2),分析SPI、SPEI、PDSI、scPDSI 4种干旱指数对各地干旱的描述准确性。 根据历史干旱事实与同期干旱指数图(图1)对比,1960年在湘西、湘中南、湘西南重旱區,4种干旱指数均能有效反映受灾情况,但对于湘北受旱情况的描述有所差异。根据资料记载,岳阳、常德当年夏秋季节发生严重干旱,而4种干旱指数中,SPEI反映出2地旱情较轻;SPI反映出2地均为无旱;PDSI反映出2地均为轻旱;只有scPDSI反映出2地9月均为中旱等级,与干旱事实较接近。1960年9月湘南永州和郴州地区,经过夏旱至秋天已无旱灾发生,4种指数均能有效反映郴州地区干旱状况,但SPI和SPEI在永州地区表现为轻旱及中旱,与事实不符。 在1963年特大干旱背景下,仅有SPEI准确反映了湘南、湘中、湘北的严重干旱情况,SPI在常德、PDSI在永州、scPDSI在长沙对旱情的描述均有明显偏差(图2)。4种指数均反映出了郴州、衡阳、邵阳、娄底、怀化、岳阳各地的受旱情况,对于湘西州秋季旱情缓解的情况仅有SPI较为准确。 1985年特大旱情主要出现在春、夏2季,秋季部分地区旱情已经缓解,尤其是湘西南地区,史料并未记载当地有旱情出现(图3)。对于湘南地区永州市1985年9月旱灾已缓解的事实,4种指数中PDSI、SPI均能准确反映,scPDSI也表明旱情由重减轻的情况。而对于石门、岳阳、常德、芷江、邵阳等旱情较重的站点,SPEI和scPDSI反映的准确率高于PDSI和SPI。 根据干旱指数对事实描述情况,采用准确率这一定性指标进行描述。湖南省干旱指数与史料记载干旱事实对比结果(表3)表明,scPDSI的准确率均远高于其他3种指数。根据历史同期干旱指数与干旱事实对比的结果,4种指数在湖南省适用性以scPDSI最优,SPEI次之,SPI和PDSI最次。 2.2 芷江站1952—2000年干旱指数时间序列分析 根据历史旱灾记载,湖南省各地均可发生干旱,而因土壤质地差异,湘西南的石灰岩地质区土层薄,不利于蓄水保水,较易发生干旱,因此选择湘西南的芷江站1952—2000年观测数据作4种干旱指数时间序列分析。结果(图4)显示,4种干旱指数均具有波动性,存在年际连续干旱现象,且季节性干旱频繁,几乎每年固定季节都有干旱发生,4种指数中scPDSI在波动幅度上明显小于其他3种指数,在较长的时间尺度上表现大致稳定。 4种干旱指数在重大干旱的描述上较为一致,对于季节性、插花性干旱的描述,通过与历史记载对比,scPDSI与SPEI 2种指数相对准确。根据干旱记载,1957年、1959年、1961年、1971年、1972年、1978年、1981年、1984年、1986年、1988年、1990年、1991年、1992年、1998年均为大旱年份,芷江站时间序列图显示其中10个年份,4种干旱指数均表现出明显低谷,而1971年、1981年和1992年scPDSI、PDSI表现优于SPEI和SPI,1991年和1998年4种指数均没能准确描述旱情。相对而言,scPDSI指数在芷江站对旱情的描述准确性优于其他3种干旱指数,特别是在1980—1989年的10年间表现得尤为明显,10年中出现了1年属特大旱年,4年属大旱年,其他5年属轻旱年,没有基本无旱年存在,而这段时间也处于scPDSI指数低谷期,大部分时间该指数都位于受旱标准以下。 2.3 湖南省1960—2011年干旱时空特征分析 根据湖南省50年干旱时空特征分析(图5)发现,湖南各地干湿变化趋势存在明显差异,大部分地区处于较弱的变湿趋势,湘北及湘中变湿趋势明显,对当地气候环境及农业生产是一大利好;省内存在变干趋势的地区多集中在省区边界,湘南永州地区有较弱的变干趋势,干旱易生的湘西中部也处于加重趋势,湘中东部变干趋势十分明显,可能与长沙、株洲地区快速发展的城市化建设有关,需要增加抗旱意识以应对未来可能出现的严重旱灾。 3 结论与讨论 湖南省气候较为湿润,各地防旱抗旱的意识不强,而生产生活依赖水资源,所以旱灾对湖南社会经济的影响巨大[8]。最早在公元前980年已有关于湖南旱灾的历史记录,从15世纪到20世纪的600年间,旱灾年的概率达到72.5%。建国以后,对于旱灾的监测日趋完善,据资料统计,1951—2000年湖南省每年干旱受灾面积及成灾面积占全省耕地面积的 12.5%和6.7%,干旱对湖南省农业生产、人民生活乃至经济发展造成了巨大的影响。只有加深了解、提高防旱抗旱能力,才能最大限度降低干旱造成的损失,最适干旱指数的研究有助于监测、预测旱情,为防旱抗旱提供科学依据。 经过对比4种干旱指数在湖南地区的适用性,发现scPDSI历史干旱事实的描述准确率远高于其他3种指数,通过应用多因子干旱指数scPDSI可以提高旱情监测及预警的准确性,这一结果与杨庆等的研究结论[31]一致。相对其他3种干旱指数,scPDSI的大幅度波动少,指数表现整体上较为稳定,小波动较多,对于干旱的响应敏感,能体现出在严重干旱后的缓解趋势,但对于部分时空尺度下干旱情况的反映也有偏差,对于湘东长沙地区的描述准确性有待加强。目前scPDSI与PDSI使用统一旱度分级标准,这一点对scPDSI的描述准确性有所影响,因scPDSI能够相对站点气候特征自行修正指数,应开发出适用于scPDSI的自矫正旱度标准,这一方面仍需进一步研究。 湖南省内各地1960—2011年干旱趋势存在明显差异,湘西、湘南永州地区及湘东长沙、株洲地区处于变干趋势,尤其是长沙、株洲地区变干趋势明显,这一点可能与气候变暖及城市化有关[34-35],未来有发生严重旱灾的可能。基于scPDSI计算所得近50年湖南省干旱时空变化趋势可以为各级地方政府对旱情趋势的判断提供理论依据,从而为防灾减灾风险管理、农业生产合理布局、相关政策的制定提供帮助。 参考文献: [1]王 文,李 亮,蔡晓军. CI指数及SPEI指数在长江中下游地区的适用性分析[J]. 热带气象学报,2015,31(3):403-416. [2]He B,Lü A F,Wu J J,et al. Drought hazard assessment and spatial characteristics analysis in China[J]. Journal of Geographical Sciences,2011,21(2):235-249. [3]Wilhite D A. Drought as a natural hazard:concepts and definitions[M]//Drought:a global assessment. London:Routledge,2000,1:3-18. [4]溫克刚,曾庆华. 中国气象灾害大典(湖南卷)[M]. 北京:气象出版社,2006:128-211. [5]吴贤云,丁一汇,王 琪,等. 近40年长江中游地区旱涝特点分析[J]. 应用气象学报,2006,17(1):19-28. [6]王素萍,段海霞,冯建英. 2011年春季全国干旱状况及其影响与成因[J]. 干旱气象,2011,29(2):261-268. [7]王素萍,段海霞,冯建英. 2009/2010年冬季全国干旱状况及其影响与成因[J]. 干旱气象,2010,28(1):107-112. [8]左利芳,仇财兴. 湖南干旱特征及其对经济的影响[J]. 经济地理,2000,20(2):36-39. [9]陈元贞. 试论湖南的干旱[J]. 热带地理,1990(1):55-62. [10]朱玉林,李明杰,侯茂章,等. 湖南农业生态系统能值结构功能效率分析[J]. 中国农学通报,2012,28(20):270-277. [11]青先国,艾治勇. 湖南水稻种植区域化布局研究[J]. 农业现代化研究,2007,28(6):704-708. [12]王劲松,李忆平,任余龙,等. 多种干旱监测指标在黄河流域应用的比较[J]. 自然资源学报,2013,28(8):1337-1349. [13]王 文,许志丽,蔡晓军,等. 基于PDSI的长江中下游地区干旱分布特征[J]. 高原气象,2016,35(3):693-707. [14]Mckee T B N,Doesken N J,Kleist J. Drought monitoring with multiple time scales[C]//Proceedings of the 9th conference on applied climatology. Dallas,TX:American Meteordogical Society,1995:233-236. [15]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. [16]王春林,陈慧华,唐力生,等. 基于前期降水指数的气象干旱指标及其应用[J]. 气候变化研究进展,2012,8(3):157-163. [17]孙智辉,雷延鹏,曹雪梅,等. 气象干旱精细化监测指数在陕西黄土高原的研究与应用[J]. 高原气象,2011,30(1):142-149. [18]Palmer W C. Meteorological drought[M]. Washington DC:US Department of Commerce,Weather Bureau,1965. [19]Vicente-Serrano S M. Beguería S,López-Moreno J I. A multiscalar drought index sensitive to global warming:the standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Journal of Climate,2010,23(7):1696-1718. [20]王 东,张 勃,安美玲,等. 基于SPEI的西南地区近53年干旱时空特征分析[J]. 自然资源学报,2014,29(6):1003-1016. [21]Dai A G,Fung I Y,Del Genio A D. Surface observed global land precipitation variations during 1900—1988[J]. Journal of Climate,1997,10(11):2943-2962. [22]Jones P D,Moberg A. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations:an extensive revision and an update to 2001[J]. Journal of Climate,2003,16(2):206-223. [23]張剑明,廖玉芳,彭嘉栋,等. 湖南气象干旱日数的时空变化特征[J]. 中国农业气象,2013,34(6):621-628. [24]黄晚华,杨晓光,李茂松,等. 基于标准化降水指数的中国南方季节性干旱近58年演变特征[J]. 农业工程学报,2010,26(7):50-59. [25]罗伯良,李易芝. 2013年夏季湖南严重高温干旱及其大气环流异常[J]. 干旱气象,2014,32(4):593-598. [26]Fischer G,Nachtergaele F,Prieler S. Global agro-ecological zones assessment for agriculture (GAEZ 2008)[J]. IIASA,Laxenburg,Austria and FAO,Rome,Italy,2008:10. [27]Begueria S,Vicente-Serrano S M,Reig F,et al. Standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) revisited:parameter fitting,evapotranspiration models,tools,datasets and drought monitoring[J]. International Journal of Climatology,2014,34(10):3001-3023. [28]Wells N,Goddard S,Hayes M J. A self-calibrating Palmer drought severity index[J]. Journal of Climate,2004,17(12):2335-2351. [29]Dai A G. Drought under global warming:a review[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews Climate Change,2011,2:45-65. [30]McKee T B,Doesken N J,Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales[C]//Proceedings of the 8th conference on applied climatology. Anaheim:American Meteorological Society,1993:179-183. [31]杨 庆,李明星,郑子彦,等. 7种气象干旱指数的中国区域适应性[J]. 中国科学:地球科学,2017,47(3):337-353. [32]熊光洁,张博凯,李崇银,等. 基于SPEI的中国西南地区1961—2012年干旱变化特征分析[J]. 气候变化研究进展,2013,9(3):192-198. [33]谷洪波,刘芷妤. 湖南农业干旱灾害的时空分布、社会经济影响及形成机理探究[J]. 山西农业大学学报(社会科学版),2015,14(11):1081-1085. [34]廖玉芳,彭嘉栋,郭 庆. 湖南气候对全球气候变化的响应[J]. 大气科学学报,2014,37(1):75-81. |
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