近50年隴東黃土高原干旱特征及未來(lái)變化趨勢(shì)分析

張耀宗，張 勃，劉艷艷，張多勇，賈艷青，唐 敏，王國(guó)強(qiáng)，馬 彬

(1.隴東學(xué)院 歷史與地理學(xué)院， 甘肅 慶陽(yáng) 745000； 2.西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 甘肅 蘭州 730070；3.慶陽(yáng)市荒漠化防治研究中心， 甘肅 慶陽(yáng) 745000)

近50年隴東黃土高原干旱特征及未來(lái)變化趨勢(shì)分析

張耀宗1,2,3，張 勃2，劉艷艷1,3，張多勇1,3，賈艷青2，唐 敏2，王國(guó)強(qiáng)2，馬 彬2

(1.隴東學(xué)院 歷史與地理學(xué)院， 甘肅 慶陽(yáng) 745000； 2.西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 甘肅 蘭州 730070；3.慶陽(yáng)市荒漠化防治研究中心， 甘肅 慶陽(yáng) 745000)

基于隴東黃土高原近50 a平均逐月降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)作為干旱評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用線性趨勢(shì)方法、Mann-kendall突變分析法，小波分析法、R/S分析法，馬爾科夫預(yù)測(cè)模型分析了隴東黃土高原近50 a來(lái)干旱變化周期特征及變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)了未來(lái)干旱趨勢(shì)和發(fā)生的概率。研究顯示：近50 a隴東黃土高原SPEI線性?xún)A向率小于0，整體呈干旱化趨勢(shì)，隴東黃土高原干旱變化的突變點(diǎn)在1993年左右；通過(guò)小波分析，年際尺度的SPEI存在19、11、7、4、2 a的主周期，月尺度的SPEI存在17、25、35、10、6個(gè)月主周期；SPEI12的Hurst值0.64>0.5，自相關(guān)系數(shù)Rt>0，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)干旱化趨勢(shì)將會(huì)持續(xù)；通過(guò)Markov預(yù)測(cè)分析，干旱狀態(tài)演變過(guò)程中干旱極端化現(xiàn)象的概率會(huì)增多，嚴(yán)重干旱狀態(tài)的持續(xù)性將增強(qiáng)。

隴東黃土高原；SPEI；小波分析；R/S分析法；馬爾科夫預(yù)測(cè)

干旱災(zāi)害是中國(guó)最主要的自然災(zāi)害之一，干旱對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響尤為顯著，中國(guó)每年干旱受災(zāi)面積占農(nóng)作物總受災(zāi)面積的50%以上，嚴(yán)重干旱年份占75%以上[1]。干旱往往和長(zhǎng)時(shí)間降水少，氣溫高，蒸發(fā)量大相關(guān)，研究顯示干旱通常被劃分為氣象干旱、水文干旱、農(nóng)業(yè)干旱，社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱[2]。近年來(lái)，干旱事件在全球頻繁發(fā)生，干旱已經(jīng)成為一種影響重大的自然災(zāi)害，IPCC第五次報(bào)告指出近100年全球升溫顯著，全球陸地普遍存在著干旱化趨勢(shì)，歐亞大陸、非洲大陸干旱化趨勢(shì)最為嚴(yán)重[3-6]。近30 a中國(guó)北方地區(qū)持續(xù)干旱化，東北地區(qū)、華北地區(qū)、西北地區(qū)東部干旱化趨勢(shì)嚴(yán)重[7-14]，由此造成水資源匱乏，已嚴(yán)重威脅到這些地區(qū)生存環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此干旱問(wèn)題日益受到政府、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、普通民眾的關(guān)注。目前，干旱的檢測(cè)主要是通過(guò)干旱指標(biāo)來(lái)完成的，標(biāo)準(zhǔn)化蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)目前被認(rèn)為是較理想的一種干旱指數(shù)，在全球和中國(guó)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用[15-18]。隴東黃土高原是中國(guó)黃土高原的重要組成部分，地處黃河中上游黃土高原丘陵溝壑區(qū)，以雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)為主，也是水土流失嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，同時(shí)隴東黃土高原屬于陜甘寧革命老區(qū)和六盤(pán)山連片貧困區(qū)交錯(cuò)地帶，干旱不僅對(duì)隴東黃土高原農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境影響顯著，而且對(duì)該地區(qū)特色農(nóng)產(chǎn)品加工生產(chǎn)和農(nóng)村脫貧致富，生計(jì)改善有重要的影響。研究近50 a隴東黃土高原干旱變化規(guī)律及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)隴東黃土高原糧食安全、生態(tài)文明建設(shè)、脫貧致富有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

黃斌等研究指出1971—2005年隴東的正寧、西峰地表濕潤(rùn)指數(shù)呈減小趨勢(shì)，環(huán)縣有所增加，春、秋季干旱化趨勢(shì)明顯[13]；楊曉華等使用Z指數(shù)研究指出隴東地區(qū)總體上是向干旱化發(fā)展，1990 s以來(lái)干旱強(qiáng)度明顯增強(qiáng)[19]；王媛媛使用SPI指數(shù)得出隴東地區(qū)1971—2010年呈干旱化趨勢(shì)，春、秋、冬旱呈弱增加趨勢(shì)[20]；張調(diào)風(fēng)等使用CI指數(shù)指出甘肅黃土高原地區(qū)春、秋干旱率呈增加趨勢(shì)，2000年以來(lái)最為嚴(yán)重[21]，馬瓊等使用SPEI指數(shù)得出甘肅黃土高原四季呈干旱化趨勢(shì)，秋季最明顯[22]。以上學(xué)者通過(guò)不同指數(shù)研究得出了隴東黃土高原近幾十年來(lái)整體呈干旱化趨勢(shì)，春、秋干旱化趨勢(shì)明顯。由于不同指數(shù)的適用性不同，結(jié)果間存在一定的差異，而關(guān)于干旱變化的突變點(diǎn)、周期，未來(lái)干旱變化的趨勢(shì)和概率很少涉及。本文基于SPEI指數(shù)，研究隴東黃土高原地區(qū)近50 a干旱特征、突變點(diǎn)，周期，并使用R/S分析法和馬爾科夫預(yù)測(cè)法分析隴東黃土高原未來(lái)干旱變化的趨勢(shì)和概率。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)方法

1.1 研究區(qū)概況

隴東黃土高原位于中國(guó)黃土高原的核心區(qū)域，范圍包括六盤(pán)山以東和子午嶺以西的甘肅黃土高原地區(qū)，行政區(qū)劃上包括甘肅省慶陽(yáng)市和平?jīng)鍪兴牭?3個(gè)縣區(qū)，構(gòu)造上屬于隴東山間盆地，海拔在1 400～2 000 m，地貌主要有黃土塬、臺(tái)塬和墚塬。隴東黃土高原位于中國(guó)東部季風(fēng)區(qū)的中緯度地帶，具有大陸性季風(fēng)氣候冬季寒冷，夏季暖熱，降水時(shí)間分配不均，降水集中，強(qiáng)度大等特點(diǎn)[23]。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文基于隴東黃土高原地區(qū)13個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2007年月平均氣溫和月降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算了1月、12月尺度的SPEI值，分別表示為SPEI1，SPEI12。SPEI1代表月尺度的SPEI值，SPEI12表示年尺度的SPEI值，氣象站點(diǎn)空間分布均勻，數(shù)據(jù)序列超過(guò)了40年，在統(tǒng)計(jì)上有意義。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)和甘肅省氣象信息中心，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的質(zhì)量控制，確保了數(shù)據(jù)的連續(xù)性和準(zhǔn)確性。圖1為研究區(qū)氣象站點(diǎn)分布。

1.3 方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù) Standardized Precipitation Evapotranspiration Index(SPEI)是在標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI的基礎(chǔ)上發(fā)展來(lái)的，SPI的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單、能反映出空間變化和多時(shí)間尺度變化，但只考慮了降水因素，SPEI在SPI的基礎(chǔ)上同時(shí)考慮了蒸散發(fā)和降水的影響，結(jié)合了PSDI指數(shù)氣溫對(duì)蒸散發(fā)敏感和SPI多時(shí)間尺度的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)在全球大范圍使用。

第一步計(jì)算潛在蒸散量(PET)：

(1)

式中，PET為潛在蒸散量；T為月平均溫度；H為年熱量指數(shù)；A為常數(shù)。

第二步計(jì)算逐月降水量與蒸散量的差值：

Di=Pi-PETi

(2)

式中，Di為降水量與蒸散量的差值；Pi為月降水量；PETi為月蒸散量。

圖1 氣象站點(diǎn)分布圖

Fig.1Thestationdistributionandthelocationoftheareainthestudy

第三步采用3個(gè)參數(shù)的log-logistic概率分布對(duì)Di數(shù)據(jù)序列進(jìn)行正態(tài)化，計(jì)算每個(gè)數(shù)值對(duì)應(yīng)的SPEI指數(shù)：

(3)

式中，參數(shù)α、β、γ的計(jì)算如下：

(4)

(5)

γ=ω0-αΓ(1+1/β)Γ(1-1/β)

(6)

式中，Γ為階乘函數(shù)，ω0、ω1、ω2為數(shù)據(jù)序列Di的概率加權(quán)矩：

(7)

(8)

式中，N為參與計(jì)算的月份個(gè)數(shù)。

最后對(duì)累計(jì)概率密度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：

P=1-F(x)

(9)

當(dāng)累計(jì)概率P≤0.5時(shí)：

(10)

(11)

式中常數(shù)c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=1.432788，d2= 0.189269，d3=0.001308。

計(jì)算過(guò)程參照參考文獻(xiàn)[12]和[15]，干旱分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1，干旱標(biāo)準(zhǔn)參考參考文獻(xiàn)[15]和[24]。

表1 SPEI值的干旱等級(jí)分類(lèi)

1.3.2Mann-Kendall突變分析Mann-Kendall突變分析法用來(lái)檢驗(yàn)SPEI序列的突變點(diǎn)，Mann-Kendall突變分析法是一種用于檢驗(yàn)時(shí)間序列變化趨勢(shì)的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)需證明數(shù)據(jù)資料服從一定的分布且允許缺測(cè)值的存在。根據(jù)公式計(jì)算出UF和UB的值，繪制UF和UB曲線圖，如果UF或者UB的值大于0，則表示上升的趨勢(shì)，小于0表示下降的趨勢(shì)。如果UF和UB曲線在臨界范圍有交點(diǎn)，并且超過(guò)了臨界線，那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻便是突變開(kāi)始的時(shí)間[25]。

1.3.3R/S分析方法R/S是由H.E.Hurst博士首先提出來(lái)的，R/S分析方法是非線性時(shí)間序列分析的一種方法，也稱(chēng)為重新標(biāo)度極差分析，R/S分析主要借助Hurst指數(shù)。本文中Hurst指數(shù)由H表示，當(dāng)H=0.5，Rt=0，表明時(shí)間序列差分的自相關(guān)系數(shù)為0，即時(shí)間序列的前后變化無(wú)關(guān)聯(lián)；當(dāng)H>0.5，Rt>0，表明時(shí)間序列的差分自相關(guān)系數(shù)大于0，時(shí)間序列前后變化為正相關(guān)；當(dāng)H<0.5，Rt<0，表明時(shí)間序列的差分自相關(guān)系數(shù)小于0，時(shí)間序列前后變化為負(fù)相關(guān)[26]。

1.3.4 馬爾科夫預(yù)測(cè)模型 馬爾科夫預(yù)測(cè)方法是一種預(yù)測(cè)事件發(fā)生概率的方法，是基于馬爾科夫鏈根據(jù)事件目前狀況預(yù)測(cè)其將來(lái)各個(gè)時(shí)刻變動(dòng)狀況的一種方法，在干旱狀態(tài)的預(yù)測(cè)中已有較多的應(yīng)用，其具體的計(jì)算公式和應(yīng)用不再一一列舉[27-28]。

2 結(jié)果分析

2.1 干旱年際變化特征分析

圖2是隴東黃土高原各站點(diǎn)干旱過(guò)程演變圖，分析可知，隴東黃土高原地區(qū)各個(gè)站點(diǎn)干旱的發(fā)生在時(shí)間上和空間上有較好的一致性，1960 s只有1960、1965、1969有大范圍干旱發(fā)生；1970 s有1971、1972、1979年發(fā)生大范圍干旱；1980 s有1982、1986、1987年發(fā)生大范圍干旱；1990 s有1991、1995、1997發(fā)生大范圍干旱，干旱的程度明顯高于之前任何一個(gè)年代，2000 s之后發(fā)生干旱的頻率明顯增加。

圖3為近50a隴東黃土高原SPEI的變化趨勢(shì)圖， 隴東黃土高原SPEI線性趨勢(shì)呈顯著下降趨勢(shì)， 線性?xún)A向率為-0.21·10a-1， 通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)， 5年滑動(dòng)平均曲線在波動(dòng)中呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)， 1995年后波動(dòng)的范圍在0值以下。由此表明， 近50 a來(lái)隴東黃土高原地區(qū)呈干旱化趨勢(shì)， 1990 s以來(lái)干旱化趨勢(shì)不斷增強(qiáng)。近50 a隴東黃土高原各個(gè)站點(diǎn)SPEI的氣候傾向率均呈下降趨勢(shì)， 變化幅度為-0.06·10a-1～-0.34·10a-1， 7個(gè)站點(diǎn)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)， 合水站的SPEI傾向率最大為-0.06·10a-1， 華池站的SPEI值傾向率最小為-0.34·10a-1， 在空間上隴東黃土高原北部地區(qū)的SPEI下降趨勢(shì)大于南部地區(qū)， 這和隴東地區(qū)地表濕潤(rùn)度指數(shù)由東南部向中部和北部減少的趨勢(shì)是一致的[12]。

圖2 隴東黃土高原各站點(diǎn)干旱過(guò)程演變圖

Fig.2 The evolution process of drought in Longdong Loess Plateau

圖3 隴東黃土高原干旱趨勢(shì)及突變分析圖

Fig.3 Trend and abrupt analysis of drought in Longdong Loess Plateau

通過(guò)Mann-Kendall突變圖分析可知，UF線呈下降的趨勢(shì)，表明隴東黃土高原出現(xiàn)干旱化趨勢(shì)，UF和UB在1993年有交點(diǎn)，交點(diǎn)在臨界線范圍之內(nèi)，且通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)，隴東黃土高原SPEI序列在1993年有突變點(diǎn)，和前面分析得出的1990 s以來(lái)干旱化趨勢(shì)不斷增強(qiáng)的結(jié)論是相同的。各站點(diǎn)中，環(huán)縣、慶城、西峰、涇川、華亭、靈臺(tái)在1993年左右有突變點(diǎn)，只有靈臺(tái)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，華池和鎮(zhèn)遠(yuǎn)站的突變較早，且華池通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)；合水、寧縣、平?jīng)?、崇信沒(méi)有明顯的突變點(diǎn)。研究顯示隴東地區(qū)氣溫突變的時(shí)間為1986年，而降水突變的時(shí)間為1993年左右[20]，降水在1990 s以來(lái)呈現(xiàn)出減少趨勢(shì)[29]，隴東黃土高原SPEI的突變點(diǎn)和降水突變點(diǎn)較為一致[30]?？梢?jiàn)，隴東黃土高原干旱化的趨勢(shì)可能受降水影響較大。

其他的學(xué)者通過(guò)使用不同的指數(shù)和方法，如CI、SPI、Z指數(shù)，干燥度指數(shù)得出本區(qū)域近幾十年干旱化趨勢(shì)明顯，并且不斷增強(qiáng)[19，20-21]，本文與其結(jié)果有很好的一致性。隴東黃土高原近幾十年來(lái)升溫迅速，而降水呈顯著地下降趨勢(shì)，下降速率高于全國(guó)平均水平，氣候呈現(xiàn)出暖干化趨勢(shì)[14,31-32]，這表明隴東黃土高原氣候暖干化趨勢(shì)和隴東黃土高原干旱化的趨勢(shì)有很好的一致性[12]。

2.2 干旱周期分析

本文運(yùn)用小波分析方法，對(duì)隴東黃土高原SPEI1、SPEI12時(shí)間尺度分別做周期分析，小波系數(shù)等值線圖和小波方差如圖4、5所示。月值SPEI1值在25～40個(gè)月的時(shí)間尺度上，1965—1972年存在6次高低震蕩，1989—1997年時(shí)間段上存在6次高低震蕩；20～34月的時(shí)間尺度上，1980—1985年的時(shí)段上存在6次高低震蕩，1997—2004時(shí)間段上存在8次高低震蕩；14～20月的時(shí)間尺度上，在1968—1976年，1985—1991年存在一系列的高低震蕩；4～12月的時(shí)間尺度上，在整個(gè)時(shí)間段上存在一系列的高低震蕩。根據(jù)小波方差圖可知，月時(shí)間尺度SPEI有17、25、35、10和6個(gè)月主周期。

年際尺度的SPEI12在16～22 a的時(shí)間尺度上，以19a為中心存在8次高低震蕩；10～15 a的周期嵌套于16～22 a周期中，1990年后，10～15 a的震蕩消失，6～10 a的震蕩出現(xiàn)，以7 a為中心；3～6 a的時(shí)間尺度上，以4 a為中心的高低震蕩在近50 a一直存在，該震蕩變化在1960—1980年振幅較強(qiáng)，由小波方差分析可知年際尺度的SPEI存在19、11、7、4、2 a的主周期。

圖4 月際尺度隴東黃土高原SPEI小波分析圖

Fig.4 Wavelet analysis of month scale in Longdong Loess Plateau

圖5 年際尺度隴東黃土高原SPEI小波分析圖

Fig.5 Wavelet analysis of annual scale in Longdong Loess Plateau

2.3 干旱未來(lái)趨勢(shì)分析

2.3.1 R/S分析 對(duì)隴東黃土高原年際干旱和1～12月的干旱變化趨勢(shì)進(jìn)行了R/S預(yù)測(cè)分析，年際尺度SPEI的Hurst值為0.64>0.5，自相關(guān)系數(shù)Rt>0，表明時(shí)間序列差分的自相關(guān)系數(shù)大于0，時(shí)間序列變化前后正相關(guān)，過(guò)去出現(xiàn)減小的趨勢(shì)意味著未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)減小趨勢(shì)還會(huì)出現(xiàn)，說(shuō)明SPEI12在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)呈減小趨勢(shì)，隴東黃土高原干旱化趨勢(shì)會(huì)持續(xù)。1—12月的SPEI的R/S分析結(jié)果所示，除7、8月Hurst值<0.5，Rt<0之外，其他各個(gè)月份的R/S分析預(yù)測(cè)的結(jié)果和SPEI12的結(jié)果一致，SPEI值呈持續(xù)減小趨勢(shì)，7、8月時(shí)間序列前后變化負(fù)相關(guān)，隴東黃土高原7、8月份的干旱化趨勢(shì)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)會(huì)有所緩解。

2.3.2 Markov預(yù)測(cè) 表3為隴東黃土高原干旱概率轉(zhuǎn)移矩陣，及穩(wěn)定后的干旱概率分布。分析可知，穩(wěn)定后正常狀態(tài)占62%，中等干旱占26%，嚴(yán)重干旱占13%。在干旱概率穩(wěn)定的過(guò)程中，正常狀態(tài)向中等干旱轉(zhuǎn)移的概率減小，正常狀態(tài)向嚴(yán)重干旱轉(zhuǎn)移的概率增加；中等干旱向正常狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率增加，中等干旱向嚴(yán)重干旱轉(zhuǎn)移的概率減少，中等干旱向中等干旱的概率增加；嚴(yán)重干旱向正常狀態(tài)和中等干旱轉(zhuǎn)移的概率減少，嚴(yán)重干旱向嚴(yán)重干旱轉(zhuǎn)移的概率增加較多，由此可知，今后隴東黃土高原干旱狀態(tài)演變的過(guò)程中干旱極端化現(xiàn)象會(huì)增多，主要表現(xiàn)為干旱狀態(tài)的躍變，由正常狀態(tài)直接轉(zhuǎn)嚴(yán)重干旱狀態(tài)，同時(shí)嚴(yán)重干旱狀態(tài)的持續(xù)性會(huì)增強(qiáng)。

表2 R/S分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

表3 干旱概率轉(zhuǎn)移矩陣及穩(wěn)定后的干旱概率分布/%

圖6為1—12月份，三個(gè)狀態(tài)穩(wěn)定后的干旱概率分布。各月轉(zhuǎn)移概率矩陣穩(wěn)定分布后，正常狀態(tài)的比例在58%～69%之間，8月份正常狀態(tài)分布概率最少，5月份最多；中等干旱的比例在11%～31%之間，9月份比例最小，2月份比例最大；嚴(yán)重干旱比例在4%～21%之間，2月、7月、8月、分別小于10%，4月、9月達(dá)21%，分析可知，2月、7月、8月中等干旱的比例將增大，嚴(yán)重干旱的比例將減少。由前面的R/S預(yù)測(cè)分析可知，7、8月的干旱趨勢(shì)有所緩解和Markov預(yù)測(cè)到的結(jié)果有很好的一致性，而4和9月嚴(yán)重干旱比例將增加，意味著春旱和秋旱的嚴(yán)重程度可能會(huì)增加。

圖6 1—12月穩(wěn)定后的干旱概率分布

Fig.6 Probability distribution of Stable drought state in 12 month

3 結(jié) 論

1) 隴東黃土高原各站點(diǎn)干旱的出現(xiàn)在時(shí)間上和空間上有較好的一致性，近50 a來(lái)隴東黃土高原干旱化趨勢(shì)非常明顯，尤其以1990年和2000年以來(lái)干旱化趨勢(shì)最為顯著；Mann-kendall突變分析隴東黃土高原SPEI在1993年發(fā)生突變，之后干旱化趨勢(shì)加強(qiáng)。

2) 通過(guò)小波分析可知，年際尺度的SPEI存在19、11、7、4、2 a的主周期；月尺度的SPEI存在17、25、35、10、6個(gè)月主周期，隨著時(shí)間的推移，在不同的時(shí)間段，表現(xiàn)出不同的震蕩周期，長(zhǎng)時(shí)間尺度的主周期連續(xù)性較差。

3) SPEI12的H值0.64>0.5，自相關(guān)系數(shù)Rt>0，時(shí)間序列差分的自相關(guān)系數(shù)大于0，時(shí)間序列變化前后正相關(guān)，說(shuō)明SPEI12在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)呈降低趨勢(shì)，隴東黃土高原干旱化趨勢(shì)會(huì)持續(xù)。除7、8月H值<0.5，Rt<0之外，其他各個(gè)月份的R/S分析預(yù)測(cè)的結(jié)果和SPEI12的結(jié)果一致，SPEI值呈持續(xù)減少趨勢(shì)，7、8月時(shí)間序列前后變化負(fù)相關(guān)，隴東黃土高原7、8月份的干旱化趨勢(shì)在一定時(shí)間段內(nèi)會(huì)有所緩解。

4) 穩(wěn)定后的干旱概率分布，正常的狀態(tài)占62%，中等干旱占26%，嚴(yán)重干旱占13%。今后隴東黃土高原干旱狀態(tài)演變過(guò)程中干旱極端化現(xiàn)象將會(huì)增多，主要表現(xiàn)為干旱狀態(tài)由正常狀態(tài)直接轉(zhuǎn)變?yōu)閲?yán)重等別的躍變，嚴(yán)重干旱狀態(tài)的持續(xù)性會(huì)增強(qiáng)。

4 討 論

近50 a來(lái)隴東黃土高原干旱化的趨勢(shì)和其他學(xué)者使用SPI、CI、Z指數(shù)、地表濕潤(rùn)度指數(shù)得出的結(jié)果有很好的一致性[13,19-21]，同時(shí)，與中國(guó)北方地區(qū)、華北地區(qū)和黃土高原地區(qū)的干旱化趨勢(shì)是一致的[4-5,7-8,33]。隴東黃土高原SPEI序列的突變點(diǎn)和隴東黃土高原地區(qū)氣候變化的突變點(diǎn)基本相一致[30,32]，因此，近50 a隴東黃土高原氣候的暖干化對(duì)干旱加劇有顯著的影響[31]。隨著隴東黃土高原干旱化趨勢(shì)的持續(xù)和嚴(yán)重干旱狀態(tài)概率的增加，春旱和秋旱的嚴(yán)重程度可能會(huì)增加。基于CMIP5的模式預(yù)估表明21世紀(jì)中國(guó)尤其是北方干旱半干旱地區(qū)氣溫顯著增加，高排放情景下，高端路徑下增溫更為顯著[34]，預(yù)估21世紀(jì)早期降水量增加10%并且概率均超過(guò)70%的地區(qū)位于西北大部分地區(qū)[35]，極端降水增加，氣候預(yù)估表明未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)中國(guó)干旱半干旱區(qū)干旱風(fēng)險(xiǎn)可能將會(huì)增加[36]，隴東黃土高原干旱增加將會(huì)給該地區(qū)水資源利用、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)文明建設(shè)、扶貧開(kāi)發(fā)造成潛在的危害，應(yīng)建立健全隴東黃土高原干旱災(zāi)害的預(yù)警機(jī)制，增強(qiáng)應(yīng)對(duì)干旱能力建設(shè)，提早部署對(duì)干旱敏感的水資源、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水土保持等部門(mén)抗旱工作安排，在后續(xù)的研究工作中要加強(qiáng)氣象干旱——農(nóng)業(yè)干旱——生態(tài)干旱轉(zhuǎn)移過(guò)程和機(jī)制的研究，做好隴東黃土高原干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理的相關(guān)工作[37]。

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Drought characteristics and trend in Longdong Loess Plateau in recent 50 years

ZHANG Yao-zong1,2,3, ZHANG Bo2, LIU Yan-yan1,3, ZHANG Duo-yong1,3,JIA Yan-qing2, TANG Min2, WANG Guo-qiang2, MA Bin2

(1.CollegeofGeographyandHistory,LongdongUniversity,Qingyang,Gansu745000,China; 2.CollegeofGeographyandEnvironmentalScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou,Gansu730070,China; 3.QingyangCentrefortheManagementandCombatofDesertification,Qingyang,Gansu745000,China)

Based on monthly precipitation and temperature data from 13 meteorological stations,the characteristics of drought in Longdong Loess Plateau were studied by means of different scales of Standard Precipitation Evapotranspiration Index, Mann-kendall test, R/S methods and Markov chain. The results showed that over the past 50 years, linear trend of SPEI in Longdong Loess Plateau was less than 0, which indicated the drought trend was very obvious, especially since 1990 s. Mann-kendall abrupt analysis confirmed that the drought trend was significant since 1990s. According to the wavelet analysis, the main periods of the SPEI in interannual scale were 19 a, 11 a, 7 a, 4 a, 2 a; the main periods of the SPEI in the monthly scale were 17, 25, 35, 10 and 6 months. Hurst of SPEI12in R/S prediction analysis, was 0.64>0.5, and auto correlation coefficient wasRt>0. So in the next period of time, the drought trend would continue. According to Markov model, the probability of drought extremes would increase in the evolution process of drought state, and Persistenceof severe drought state would increase.

longdong loess plateau; standardized precipitation evapotranspiration index(SPEI); wavelet analysis; R/S methods; markov chain

1000-7601(2017)02-0263-08

10.7606/j.issn.1000-7601.2017.02.42

2015-12-16基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41561024,31460090)；高校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20136203110002)；甘肅省高等學(xué)?？蒲许?xiàng)目(2016B-101)；隴東學(xué)院青年科技創(chuàng)新項(xiàng)目(XYSK1501，XYSK1601)

張耀宗(1982—)，男，甘肅華池人，講師，博士，主要從事氣候變化和地表過(guò)程研究。E-mail:yaozongzhang@163.com。

張 勃，教授，博導(dǎo)。E-mail: zhangbo@nwnu.edu.cn。

S165+.2；P429

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