1961-2015年新疆區(qū)域SPEI干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集

姚俊強，毛煒嶧，胡文峰,2，陳靜，范煜婷

1. 中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，中國氣象局塔克拉瑪干沙漠氣象野外科學試驗基地，中亞大氣科學研究中心，烏魯木齊 830002

2. 阜陽師范大學，安徽阜陽 236000

關(guān)鍵字：標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)；新疆；干旱變化；氣象站點

數(shù)據(jù)庫（集）基本信息簡介

引 言

干旱是氣象災害中最為嚴重的災害之一，它具有出現(xiàn)頻率高、持續(xù)時間長、波及范圍大的特點，因此備受科學界和社會的關(guān)注[1-3]。近年來，隨著全球變暖的不斷加劇，極端天氣氣候事件頻繁出現(xiàn)，干旱的發(fā)生頻率和強度明顯增加，不但給人類帶來巨大的經(jīng)濟損失，還會造成水資源短缺、荒漠化加劇和沙塵暴頻發(fā)等生態(tài)問題，對干旱區(qū)的影響更加明顯[4-5]。隨著國家“一帶一路”倡議的實施，新疆作為“絲綢之路經(jīng)濟帶”核心區(qū)，備受關(guān)注。新疆地處亞洲中部干旱區(qū)，地形復雜，生態(tài)環(huán)境極其脆弱，抵御災害的能力較低，是全球氣候變暖的敏感區(qū)和強烈影響區(qū)[6-7]。隨著全球氣候變暖導致水循環(huán)過程加劇，新疆氣候有明顯改變，引起了廣泛關(guān)注[6]。21世紀初，施雅風院士提出了西北干旱區(qū)氣候呈現(xiàn)“暖濕化”特征，其中干旱區(qū)西部（新疆）更加明顯。21世紀以來，新疆氣候發(fā)生明顯變化，表現(xiàn)為氣溫出現(xiàn)躍變式升高且維持高溫波動，降水量呈微弱的減少趨勢，這勢必對區(qū)域干濕氣候變化產(chǎn)生重要影響[6]。干旱具有多時空尺度的特征。氣象干旱是干旱的本質(zhì)，其他干旱都是氣象干旱引發(fā)的結(jié)果[8]。氣象干旱變化分析需氣象觀測資料作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

目前，觀測資料內(nèi)容雖全面，涉及干濕氣候表征的有降水、水汽壓、相對濕度等要素，但單個要素并不能全面反映干濕狀況，不利于直觀分析干旱氣候變化。基于氣象觀測資料，能夠計算出一些可以綜合表征區(qū)域干濕氣候變化的指標，統(tǒng)稱為干旱指數(shù)[2]。降水和蒸發(fā)變化是影響干濕氣候形成的兩個最主要驅(qū)動因子，標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI）綜合考慮了降水和蒸發(fā)作用，且具有多尺度特征，能夠在不同時間尺度上合理地評估干濕變化[9]。利用SPEI指數(shù)不僅可以直觀反映區(qū)域干濕分布與變化趨勢，而且能夠反映不同尺度的干旱變化情況[10]。因此，提供支持新疆地區(qū)干濕氣候研究的SPEI多時間尺度干旱指數(shù)數(shù)據(jù)十分必要。

本數(shù)據(jù)集為新疆區(qū)域不同時間尺度干旱指數(shù)數(shù)據(jù)。利用逐月氣溫和降水數(shù)據(jù)，建立 1961-2015年1、3、6、12、24和48個月時間尺度逐月干旱變化時間序列，整理出干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集，為進一步分析新疆區(qū)域長時間序列內(nèi)不同時間尺度干旱變化趨勢及變化特征提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 站點分布

本文所采用的原始氣象站觀測資料來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/），氣象觀測站點主要分布于新疆維吾爾自治區(qū)主要綠洲區(qū)域，山區(qū)和沙漠腹地站點稀少，大部分氣象觀測站高程范圍在200-1500 m，跨越了高原溫帶、暖溫帶、中溫帶和亞寒帶等4個溫度帶。本文選取了55個地面氣象觀測站觀測數(shù)據(jù)，選用的新疆區(qū)域氣象站點及其空間高程分布如圖1所示。

圖1 氣象觀測站點分布圖

1.2 數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程

數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程共分為4部分：數(shù)據(jù)預處理、計算潛在蒸散發(fā)量、計算標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)（SPEI）和整理干旱指數(shù)結(jié)果，整體流程如圖2所示。

圖2 干旱指數(shù)生產(chǎn)流程

1.2.1 數(shù)據(jù)預處理

原始氣象觀測站點數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心，選取新疆76個國家基準站1961-2015年逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)。同時對逐日氣溫數(shù)據(jù)進行平均，對逐次降水量數(shù)據(jù)進行求和，獲得逐月數(shù)據(jù)。另剔除了連續(xù)缺測 3個月以上的臺站記錄，最終獲得了 55個氣象觀測站的觀測記錄。提取每個站點1961-2015年逐月氣溫和降水量的全部記錄，并按年月依次排序，輸出以55個站點名命名的ASCII格式文本文件，便于滿足后續(xù)計算干旱指數(shù)的數(shù)據(jù)需求。

1.2.2 潛在蒸散發(fā)量的計算

潛在蒸散發(fā)量（PET）是計算SPEI干旱指數(shù)的關(guān)鍵變量。本數(shù)據(jù)集采用Thornthwaite方法[11]計算PET，具體如下：

其中T為逐月平均溫度，N為最大日照時數(shù)，NDM為逐月的日數(shù)，I為年熱量指數(shù)，是用每年12個月的月熱量指數(shù)求和得到。年熱量指數(shù)的計算為：

m是與I有關(guān)的系數(shù)，利用式（3）可得到：

利用Thornthwaite方法計算PET，所需的計算變量少，方法簡單易行，因此應用廣泛。

1.2.3 標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)（SPEI）的計算

在全球變暖背景下，增溫對干旱的影響日益明顯，而SPEI指數(shù)考慮了氣溫變化對干旱的影響。SPEI指數(shù)的計算程序軟件來自西班牙CSIC機構(gòu)（http://digital.csic.es/），計算過程包括以下四個步驟[9]：

（1）計算氣候水平衡量：

氣候水平衡量Di即降水量Pi與潛在蒸散發(fā)量PETi之差，

其中PET用第1.2.2節(jié)中的Thomthwaite方法計算得到。

（2）建立不同時間尺度的氣候水平衡累積序列：

式中，k為時間尺度，一般為月，n為計算次數(shù)。

（3）采用log-logistic 概率密度函數(shù)擬合建立數(shù)據(jù)序列：

式中，α為尺度系數(shù)，β為形狀系數(shù)，γ為origin參數(shù)，可通過L-矩參數(shù)估計方法求得。因此，給定時間尺度的累積概率為：

（4）對累積概率密度進行標準正態(tài)分布轉(zhuǎn)換，獲取相應的SPEI時間變化序列：

式中，W是一個參數(shù)，其值為。P是超過確定水分盈虧的概率，當P≤0.5時，P=1-F(x)；當P＞0.5時，P=1-P，SPEI的符號被逆轉(zhuǎn)。式中其他常數(shù)項分別為C0=2.515517，C1=2.515517，C2=2.515517，d1=2.515517，d2=2.515517，d3=2.515517。

綜上，SPEI指數(shù)不僅具有多時間尺度特征，而且考慮了氣溫的敏感性影響，在變暖背景下干濕分析中具有明顯的優(yōu)勢[6,9]。

1.2.4 時間尺度選擇與結(jié)果整理

干旱具有多尺度特征，不同時間尺度對不同受災體的影響存在差異。因此，選取不同時間尺度，可以反映不同類型的干旱狀況。如3個月時間尺度可以反映氣象干旱，6個月時間尺度可以反映農(nóng)業(yè)生態(tài)干旱，而12個月時間尺度則反映水文干旱[6]。因此，本數(shù)據(jù)集主要選取1、3、6、12、24和48個月時間尺度，來計算不同時間尺度各站逐月干旱指數(shù)。表1給出了國際上通用的基于SPEI指數(shù)的干旱等級劃分標準。利用該標準，可以確定某一站點在某月發(fā)生干旱變化的程度[6]。

表1 SPEI干旱等級劃分

2 數(shù)據(jù)樣本描述

本數(shù)據(jù)集包含新疆區(qū)域55個站點、6個時間尺度的干旱指數(shù)結(jié)果文件。為了便于計算處理與應用，存儲為xlsx格式文件，結(jié)果文件以時間尺度命名，例如 SPEI-3.xlsx。每個指數(shù)結(jié)果文件均包含4個屬性值：年份、月份、SPEI值和對應站點WMO編號（如 51053）。其中第一列為年份，第二列為月份，第三列之后為對應站點的逐月SPEI干旱指數(shù)值；第一行是站點對應的世界氣象組織（WMO）統(tǒng)一的氣象站點編號，第二行之后為對應時間的逐站SPEI干旱指數(shù)值，如圖3所示。

圖3 SPEI-1數(shù)據(jù)樣本

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

3.1 數(shù)據(jù)初步質(zhì)量控制

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是計算測站SPEI干旱指數(shù)的必要步驟，測站原始觀測數(shù)據(jù)的異常值及錯誤會導致計算干旱指數(shù)錯誤，影響數(shù)據(jù)集后續(xù)應用分析。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制主要包括對原始數(shù)據(jù)的特殊值的處理，以及在干旱指數(shù)生產(chǎn)過程中通過軟件自動識別和人工校檢的手段，對數(shù)據(jù)進行嚴格質(zhì)量控制。新疆氣象信息中心對原始數(shù)據(jù)進行了初步質(zhì)量控制。首先，檢測每個站點逐日氣溫和降水量數(shù)據(jù)是否存在缺測，缺測超過3個月自動踢除；缺測不超過3個月的，缺測值用相鄰月份的平均值代替；其次，進行了邏輯異常值的判斷，日平均氣溫利用日最低和最高溫度進行檢測，降水量不能小于0 mm；邏輯異常值用相鄰月份的平均值代替。經(jīng)過數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，從76個國家基準站中選取了55個完整站點的1961-2015年逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)來計算SPEI指數(shù)。

3.2 干旱指數(shù)產(chǎn)品評估

為了進一步直觀顯示本數(shù)據(jù)集內(nèi)干旱指數(shù)反映出的干濕變化趨勢，將各站點不同時間尺度的干旱指數(shù)時間變化序列和變化斜率的空間分布展示出來，從而進一步驗證本數(shù)據(jù)集結(jié)果的可靠性。圖4是各站點不同時間尺度干旱指數(shù)每10年的年際變化趨勢，圖5是1961-2015年1-24個月時間尺度逐月干旱指數(shù)時間變化序列可視化結(jié)果。

圖4 不同時間尺度SPEI干旱指數(shù)變化趨勢可視化結(jié)果

圖5 不同時間尺度SPEI干旱指數(shù)時間變化可視化結(jié)果[6]

根據(jù)圖4不同時間尺度干旱指數(shù)變化趨勢可知，新疆西北部以變濕為主，東南部以變干為主，這與以往研究中西北地區(qū)西部（新疆西部）暖濕化的結(jié)果一致[12-13]。圖5的時間變化可知，新疆在20世紀80年代中后期至90年代有明顯的暖濕化；但在21世紀以來，隨著溫度躍升，蒸發(fā)需求加劇，而降水量增加趨勢減緩甚至微弱減少，導致較明顯的暖干化趨勢。其中干旱化區(qū)域主要在新疆南部、東部和天山山區(qū)，而在新疆西北部和西南部（帕米爾高原）增濕特征明顯。這與馬柱國等[14]利用降水數(shù)據(jù)、自矯正的帕爾默干旱指數(shù)(sc_PDSI)及GRACE衛(wèi)星反演的陸地水儲量等多源資料得出的結(jié)果一致，認為近些年來中國北方和西北部有變干趨勢。

干旱化也對農(nóng)牧業(yè)災害有重要影響。利用新疆區(qū)域農(nóng)作物受災面積數(shù)據(jù)[15]來進一步驗證本數(shù)據(jù)集結(jié)果的可靠性。從圖6中農(nóng)作物受災面積和12個月尺度干旱指數(shù)對比發(fā)現(xiàn)，農(nóng)作物受災面積和12個月尺度干旱指數(shù)對應關(guān)系很好，相關(guān)系數(shù)在0.60以上，說明12個月尺度干旱指數(shù)能夠很好地反映干旱對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受災的影響情況（圖6、圖7）。

圖6 12個月時間尺度SPEI指數(shù)與農(nóng)作物受災面積對比

圖7 12個月時間尺度SPEI指數(shù)與農(nóng)作物受災面積的散點圖

4 數(shù)據(jù)價值及使用建議

干旱事件的發(fā)生頻率、強度和變化趨勢對區(qū)域氣候變化和生態(tài)環(huán)境的分析及評價具有直接影響，本數(shù)據(jù)集可以和土壤濕度、植被覆蓋、水文徑流數(shù)據(jù)配合使用，用于探索新疆地區(qū)不同尺度干旱的發(fā)生頻率、強度、變化趨勢及空間特征。本數(shù)據(jù)集也可以用來與當?shù)剞r(nóng)業(yè)受災面積、災害損失等統(tǒng)計數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)分析，評估干旱事件對農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的影響。

本數(shù)據(jù)集共享了新疆區(qū)域55個氣象站點1961-2015年不同時間尺度干旱指數(shù)的結(jié)果。數(shù)據(jù)文件按時間尺度分別存儲，數(shù)據(jù)文件格式為 xlsx，便于后續(xù)處理與應用，用戶可根據(jù)實際情況選擇性下載數(shù)據(jù)。