甘肅河?xùn)|地區(qū)氣象干旱時空變化及干旱危險性分析*

黃 浩，張 勃**，馬尚謙，馬 彬，崔艷強，王曉丹，馬春榮，陳坤全，張 婷

甘肅河?xùn)|地區(qū)氣象干旱時空變化及干旱危險性分析*

黃 浩1，張 勃1**，馬尚謙2，馬 彬1，崔艷強1，王曉丹1，馬春榮3，陳坤全4，張 婷5

（1．西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，蘭州 730070；2．中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100083；3．西北師范大學(xué)教育學(xué)院，蘭州 730070；4．重慶三峽學(xué)院環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院，重慶 404199；5．復(fù)旦大學(xué)法學(xué)院，上海 200438）

基于標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI），利用甘肅河?xùn)|地區(qū)1988?2017年60個氣象站月值氣候數(shù)據(jù)，通過線性傾向估計、Mann-Kendall突變檢測、小波功率譜、Hurst指數(shù)等方法對河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間3種干旱指標的時空變化、突變、變化周期和趨勢延續(xù)性進行分析，并對氣象干旱危險性進行評估。結(jié)果表明：年際變化上，1988?2017年河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間均呈顯著增加趨勢（P<0.05），變化傾向率分別為0.31次·10a?1、0.61級·10a?1和0.48個月·10a?1，隴中高原為增加趨勢最顯著的分區(qū)?？臻g上，干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間呈顯著增加的站點占站點總數(shù)的比例分別為18.0%、31.1%和26.2%，區(qū)域內(nèi)僅存在少數(shù)變化率為負值的站點，但這些站點變化趨勢均不顯著（P>0.05）。Hovmoller圖顯示，干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間在時空上具有集聚性，反映河?xùn)|地區(qū)相鄰近站點具有類似的干旱時空特征。Hurst指數(shù)顯示，在未來河?xùn)|地區(qū)的干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間仍會主要呈現(xiàn)增加趨勢，但強持續(xù)性（Hurst值接近1）的區(qū)域范圍較小。研究區(qū)干旱指標突變年份為1994年，突變后干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間分別增加0.76次、2.29級、1.70個月，體現(xiàn)出近年來干旱化的態(tài)勢。小波功率譜顯示河?xùn)|地區(qū)干旱指標震蕩周期均在6a內(nèi)，反映干旱具有短期波動特征。30a內(nèi)研究區(qū)總體干旱危險性較大的區(qū)域為隴中高原，但研究區(qū)每10a的干旱危險性分布存在顯著差異，1988?1997年河?xùn)|地區(qū)面臨的干旱危險性最大，2008?2017年干旱危險性較小。

標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI）；甘肅；氣象干旱；河?xùn)|地區(qū)；干旱危險性

21世紀以來全球氣候變化的復(fù)雜性使得人類面臨更多的災(zāi)害危機[1]。地表蒸散量因氣候變暖而增加，降水在時空上分布的不均勻性加強，導(dǎo)致干旱、高溫?zé)崂说葰庀鬄?zāi)害的強度不斷增大、頻率增加[2?3]。干旱是影響最廣泛、出現(xiàn)最普遍、持續(xù)時間較長且對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境破壞最大的氣象災(zāi)害，是制約農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要因素之一[4]。目前用于干旱監(jiān)測的指標已達百個以上[5]，其中帕爾默干旱指數(shù)（PDSI）[6]、標準化降水指數(shù)（SPI）[7]、標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI）[8]為3種被最廣泛使用的指標。PDSI指數(shù)通過水分平衡模式有效實現(xiàn)了干旱監(jiān)測和預(yù)報，實現(xiàn)了干旱指數(shù)的重要突破，但難以對不同地域時空進行比較。Mckee等提出了SPI指標，可以用更靈活的時間尺度來監(jiān)測干旱，但其中僅將降水納入考慮因素，忽視了水分平衡對干旱的作用，在氣候變暖背景下反饋干旱效果不佳。因此，Vicente-Serrano等以SPI作為基礎(chǔ)，引入蒸散建立標準化降水蒸散指數(shù)，體現(xiàn)水分平衡的同時可以實現(xiàn)多時間尺度上反映干旱特征，在中國適用性較好[9?10]。

甘肅河?xùn)|地區(qū)位于東部季風(fēng)區(qū)西緣地帶，青藏高原高寒區(qū)、東部季風(fēng)區(qū)、西北干旱區(qū)在此交匯，區(qū)域內(nèi)海拔落差大，季風(fēng)氣候變率大[11]。河?xùn)|地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉受氣候影響較大，主要依靠降水，為典型的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)[12]。河?xùn)|地區(qū)為甘肅省人口和耕地（旱地）的主要分布區(qū)，自1951年來省內(nèi)因干旱導(dǎo)致的受災(zāi)面積占自然災(zāi)害受災(zāi)面積的56%，而相比河西灌溉農(nóng)業(yè)，河?xùn)|主要依靠降水，受干旱的威脅更大，嚴重威脅著甘肅的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟發(fā)展[13]。因此，對甘肅河?xùn)|地區(qū)氣象干旱變化的時空特征進行研究十分重要。沙莉等[14]通過SPI指數(shù)對甘肅河?xùn)|區(qū)域干旱時空特征進行了分析，但季定民[15]指出SPEI指數(shù)在河?xùn)|地區(qū)干旱監(jiān)測的適用性優(yōu)于SPI指數(shù)。張建華等[16]僅通過SPEI值對甘肅河?xùn)|地區(qū)干旱特征進行分析，但其使用的站點較少、分布不均勻，難以較全面展現(xiàn)干旱事件時空特征?；诖?，本研究通過月值SPEI對近30a河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間的時空變化及趨勢延續(xù)性進行分析，并對河?xùn)|地區(qū)干旱致災(zāi)危險性進行評價，以期為甘肅河?xùn)|地區(qū)應(yīng)對氣象干旱提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)與資料

河?xùn)|地區(qū)（32.52?37.30°N，100.73?108.73°E）是青藏高原與黃土高原匯合區(qū)域，由隴中高原、隴東高原、甘南高原和隴南山區(qū)四部分組成（圖1）。本研究使用了甘肅河?xùn)|地區(qū)1988?2017年60個氣象站點的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)來源于西北區(qū)域氣候中心，數(shù)據(jù)質(zhì)量受嚴格控制。旱情數(shù)據(jù)主要來源于《中國氣象災(zāi)害大典·甘肅卷》、《甘肅省統(tǒng)計年鑒》、《甘肅省發(fā)展年鑒》[17?19]。

圖1 研究區(qū)氣象站點分布

注：Ⅰ區(qū)為隴中高原，Ⅱ區(qū)為隴東高原，Ⅲ區(qū)為甘南高原，Ⅳ區(qū)為隴南山區(qū)。圖內(nèi)數(shù)據(jù)為站點編號。

Note: Ⅰ area is Longzhong plateau, Ⅱ area is Longdong plateau, Ⅲ area is Gannan plateau, Ⅳ area is Longnan mountain regions. The data in the figure is the No. of meteorological station.

1.2 研究方法

1.2.1 標準化降水蒸散指數(shù)

標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI）為降水與蒸散差值的標準化處理結(jié)果，干旱程度通過其偏離平均水平的程度來表示。首先考慮到水分盈虧累積，使用Thornthwaite法對潛在蒸散量（PET）進行計算，并以此計算降水與蒸散差值，通過3參數(shù)log-logistic概率分布標準化累積概率密度最終得出SPEI值[20]，干旱等級劃分如表1。

表1 SPEI干旱等級劃分

1.2.2 干旱過程識別

以月尺度SPEI為基礎(chǔ)，將1個月及以上時間SPEI值連續(xù)小于?0.5的過程作為一次干旱過程，此期間持續(xù)的月份時長作為干旱持續(xù)時間，此期間連續(xù)干旱月份SPEI值和的絕對值作為干旱烈度，區(qū)域干旱烈度越大，說明受干旱影響程度越深。

1.2.3 干旱指標線性傾向率

用Y表示樣本量為n的干旱指標，t表示相應(yīng)年份，通過最小二乘法進行擬合得出一元線性回歸方程[21]，即

式中，a為回歸系數(shù)，取其10倍值作為干旱指標傾向率，通過Mann-Kendall非參數(shù)檢驗方法對變化趨勢顯著性進行檢驗。

1.2.4 干旱危險指數(shù)

干旱事件烈度與干旱事件發(fā)生的頻率是綜合影響某一區(qū)域干旱災(zāi)害危險的決定性原因，因此，通過干旱烈度和頻率來計算干旱危險性指數(shù)R，計算方法為[22]

式中，I為干旱烈度即干旱月份SPEI值之和的絕對值；P為干旱頻率，干旱頻率為各年干旱事件與研究期內(nèi)總干旱事件的比值。

1.2.5 其它方法

通過Mann-Kendall突變檢測方法[23]對干旱指標突變年份進行判斷。采用反距離加權(quán)（idw）方法進行空間插值分析。通過小波功率譜對干旱指標的周期變化進行分析。Hurst指數(shù)[24]用于判斷干旱指標在未來是否仍延續(xù)目前的變化趨勢。通過matlab繪制Hovmoller圖，用于反映1988?2017年干旱烈度、干旱持續(xù)時間、干旱事件發(fā)生次數(shù)的時空分布特征。通過ArcGIS軟件對不同程度危險區(qū)域面積進行統(tǒng)計。

2 結(jié)果與分析

2.1 河?xùn)|地區(qū)干旱時空演變特征分析

2.1.1 干旱指標時空分布

由圖2可知，甘肅河?xùn)|地區(qū)各站點干旱事件發(fā)生次數(shù)、持續(xù)時間和干旱烈度在時間和空間上具有相類似的分布特征，即在空間上相鄰近區(qū)域站點具有相似的干旱特征；而在時間上集中于某些年份。河?xùn)|地區(qū)每年干旱事件發(fā)生次數(shù)以2～4次為主，數(shù)量明顯較多的站點為秦安（站點序號39，編號57002，見表2），但該站干旱持續(xù)時間和干旱烈度并不突出。全區(qū)20世紀90年代（1990s）干旱烈度和持續(xù)時間較大的年份主要集中在1997年前后，21世紀00年代（2000s）主要集中在2007年前后，而這兩年也是旱災(zāi)記錄中農(nóng)業(yè)受災(zāi)較重的年份。

圖2 1988?2017年河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)（a）、干旱烈度（b）和持續(xù)時間（c）的時空分布

注：橫軸為按經(jīng)度大小依次排列的氣象站點，站點序號見表2。

Note：The horizontal axis is the meteorological station arranged in order according to the longitude, and the serial No. is shown in table 2.

2.1.2 干旱指標變化的空間特征

由圖3可知，甘肅河?xùn)|地區(qū)年干旱事件發(fā)生數(shù)量以增加趨勢為主，其中顯著增加的區(qū)域主要集中于隴中高原以及隴東高原的西南部。全區(qū)呈現(xiàn)顯著增加趨勢的站點占總體的18.0%，其中隴中高原有25.8%的站點、隴東高原有16.7%站點增加趨勢顯著（P<0.05）。

干旱烈度的變化趨勢以增加為主，其中顯著增加的區(qū)域位于隴中高原、隴南山區(qū)和甘南高原南部。整個區(qū)域呈顯著增加趨勢的站點占所有站點的31.1%，其中隴中高原有51.6%的站點達到顯著水平，隴南山區(qū)有11.1%、甘南高原有25.0%的站點呈顯著增加趨勢。全區(qū)干旱持續(xù)時間的變化趨勢也以增加為主，顯著增加的區(qū)域位于隴中高原、隴南山區(qū)和甘南高原南部。呈顯著增加趨勢的站點占所有站點的26.2%，其中隴中高原有23.0%、隴南山區(qū)有11.1%、甘南高原有12.5%的站點增加趨勢顯著。河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度以及干旱持續(xù)時間均存在零星減少趨勢的站點，但均未達到顯著水平。

表2 河?xùn)|地區(qū)氣象站點信息

注：*、**分別表示通過了0.05和0.01水平的顯著性檢驗。下同。

Note:*is P<0.05，**is P<0.01. The same as below.

2.2 河?xùn)|地區(qū)干旱指標年際變化特征

2.2.1 年際變化趨勢和突變

由圖4可知，甘肅河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)（圖4a1）、干旱烈度（圖4b1）和干旱持續(xù)時間（圖4c1）均呈顯著增加趨勢（P<0.05），干旱事件平均發(fā)生次數(shù)最多的年份為1998年，最少的年份為1990年；平均干旱烈度最大的年份為1998年，最小的年份為1989年；平均干旱持續(xù)時間最長的年份為1998年，最短的年份為1989年。

通過表3可以發(fā)現(xiàn)，河?xùn)|地區(qū)全區(qū)的干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和干旱持續(xù)時間均顯著增加，但各分區(qū)中僅隴中高原的干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和干旱持續(xù)時間表現(xiàn)為顯著增加；隴東高原僅干旱事件發(fā)生次數(shù)顯著增加；隴南山區(qū)的干旱烈度顯著增加；甘南高原的干旱事件發(fā)生次數(shù)和干旱烈度均顯著增加。

通過M-K突變檢測對3種指標的突變年份進行識別，結(jié)果顯示河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)（圖4a2）的突變年份在1994年、1999?2000年和2003?2004年，而干旱烈度（圖4b2）和干旱持續(xù)時間（圖4c2）的突變年份均在1994年，綜合考慮可大致得出河?xùn)|地區(qū)干旱事件的突變年份在1994年左右。突變前河?xùn)|地區(qū)年均干旱事件次數(shù)、烈度、持續(xù)時間分別為2.17次、2.80級、2.81個月，突變后分別為2.93次、5.09級、4.51個月，突變后較突變前3種干旱指標均有所增加。

2.2.2 周期變化

通過小波功率譜（圖5）將各干旱指標在時間序列下的時頻變化情況進行描述，干旱事件發(fā)生次數(shù)全周小波功率譜表明（圖5a），河?xùn)|地區(qū)1988?2017年干旱事件發(fā)生次數(shù)存在1.1a、3.1a、4.3a的周期，其中4.3a為通過95%紅噪聲檢驗的主周期。小波變換圖顯示，能量密度峰值區(qū)域位于1993?2007年、2011?2014年，其中1993?2002年干旱事件發(fā)生次數(shù)波動較大，此期間出現(xiàn)干旱事件頻率較高；而2011?2014年干旱事件發(fā)生次數(shù)波動較小，干旱事件出現(xiàn)頻率較低，存在1.1～4a的變化周期，并通過顯著性檢驗。干旱烈度（圖5b）的全周小波功率譜表明河?xùn)|地區(qū)近30a存在2.4a、3.2a和6a的周期，其中3.2a為通過紅噪聲檢驗的主周期。研究期內(nèi)干旱烈度存在0～6a的震蕩周期，其中1993?2002年、2010?2014年存在的0～4.8a震蕩周期通過了95%紅噪聲檢驗。干旱持續(xù)時間（圖5c）的全周小波功率譜表明，研究期內(nèi)干旱持續(xù)時間存在1.5a、3.2a、5.6a、7.6a的周期，其中3.2a為通過紅噪聲檢驗的主周期。1993?2002年、2010?2014年存在的0.8～4.4a震蕩周期通過了95%紅噪聲檢驗。3種干旱指標中干旱烈度和干旱持續(xù)時間均存在3.2a的主周期，均通過了紅噪聲檢驗，3種干旱指標的震蕩周期雖然不同但均在6a之內(nèi)，其中干旱事件發(fā)生次數(shù)和干旱持續(xù)時間最小震蕩期均在1a左右。在通過紅噪聲檢驗的時段內(nèi)，1993?2002年振蕩幅度較大，2010?2014年震蕩幅度較小?？傮w而言，河?xùn)|地區(qū)以干旱趨勢為主，雖然1988?2017年存在較長的干旱周期，但在2002年后有所緩解，從長時間尺度看，河?xùn)|地區(qū)干旱指標的震蕩周期反映了干旱具有短期波動的特征。

圖4 1988?2017年河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)（a）、干旱烈度（b）和干旱持續(xù)時間（c）的年際變化（1）及突變檢驗（2）

表3 1988?2017河?xùn)|各分區(qū)干旱指標的線性傾向率

2.2.3 變化趨勢的未來持續(xù)性

干旱情況變化趨勢在未來的持續(xù)性可用Hurst指數(shù)來表達。Hurst指數(shù)是用來分析非線性時間序列變化的一種方法，可對研究時段內(nèi)時間序列變化趨勢在未來是延續(xù)或是發(fā)生轉(zhuǎn)折（反持續(xù)性）作出判斷[25]?；谒姓军c1988?2017年歷年干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和干旱持續(xù)時間資料序列，利用R/S分析法計算所有站點各因子的Hurst指數(shù)，結(jié)果見圖6。由圖可見，研究區(qū)內(nèi)大部分區(qū)域干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間的Hurst值大于0.5，表明河?xùn)|地區(qū)大部分區(qū)域未來仍會延續(xù)1988?2017年的變化趨勢，即在空間上大部分站點的干旱指標仍然呈增加趨勢，干旱化趨勢仍會延續(xù)；但干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和干旱持續(xù)時間的Hurst值接近1的區(qū)域范圍較小，表明持續(xù)性較強的區(qū)域不多，多數(shù)區(qū)域的持續(xù)性較弱；存在少部分區(qū)域干旱指標Hurst值小于0.5，具有反持續(xù)性特征，這些區(qū)域主要位于隴東高原的南部，甘南高原西部、隴南山區(qū)東南部的部分區(qū)域，這些區(qū)域未來干旱指標的變化趨勢可能發(fā)生轉(zhuǎn)折。

圖5 干旱事件發(fā)生次數(shù)（a）、干旱烈度（b）和干旱持續(xù)時間（c）的小波功率譜

注：左矩形框中黑色三角實線區(qū)域內(nèi)通過了0.05水平的顯著性檢驗，黑色虛線區(qū)域內(nèi)表示周期范圍，周期震蕩以等值線表示；右矩形框中紅色虛線右側(cè)通過了0.05水平的顯著性檢驗，藍線轉(zhuǎn)折處為周期。

Note：The black triangle solid line area in the left rectangle box reaches a significant level of P<0.05, the black dotted line area represents the period range, and periodic oscillations are represented by contour lines. The right area of the red dotted line in the right rectangle box reaches the 0.05 significant level, and the blue line turning point is the cycle.

圖6 河?xùn)|地區(qū)干旱指標變化趨勢的延續(xù)性判斷（Hurst指數(shù)）

注：區(qū)域Hurst指數(shù)值越接近1說明持續(xù)性越強，小于0.5的區(qū)域具有反持續(xù)性特征。

Note: The closer the Hurst index value of the region is to 1, the stronger the persistence is. The Hurst index value of the region less than 0.5 has anti-persistence characteristics.

2.3 河?xùn)|地區(qū)干旱危險性分析

自然斷點法分類基于數(shù)據(jù)間固有的特征對數(shù)據(jù)集中不連續(xù)界限加以識別，可用于數(shù)據(jù)中相似值最恰當(dāng)分區(qū)組合，將各類別之間差異突顯至最大，故采用其作為干旱危險邊界的識別方法[26]。由圖7可以看出，河?xùn)|地區(qū)1988?2017年及期間每10a的干旱危險區(qū)的空間分布存在顯著差異。圖7a顯示，研究期內(nèi)干旱較低危險性和中等危險性面積占比較大，分別為41.1%和29.7%。低和較低危險性的區(qū)域主要分布在隴東高原、隴中高原西南部、甘南高原、隴南山區(qū)；中等危險性區(qū)域主要位于隴中高原；較高危險性區(qū)域位于隴中高原北部和中南部，隴南山區(qū)的南部和東北部區(qū)域；高危險性區(qū)域面積占河?xùn)|總面積的1.1%，位于隴中高原中南部。與圖3對比可以發(fā)現(xiàn)，1988?2017年干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間顯著增加的區(qū)域與1988?2017年干旱危險等級中等以上區(qū)域范圍較為一致，干旱危險性分區(qū)較為合理。

圖7 1988?2017年河?xùn)|地區(qū)各時段干旱危險性分布

圖7b顯示，1988?1997年是河?xùn)|地區(qū)面臨干旱危險最大的10a，是研究時段內(nèi)中等以上危險性區(qū)域面積最大的10a。與30a總體情況相比，這10a較高危險面積占比較大，達河?xùn)|地區(qū)總面積的21.8%。中等、較高和高危險性區(qū)域主要位于隴中高原中部、南部、甘南高原和隴南山區(qū)的北部一帶。1998?2007年（圖7c）相較于1988?1997年（圖7b）中等以上等級干旱危險性區(qū)域明顯東移。高危險性區(qū)域主要位于隴東高原，同時也是研究期內(nèi)僅有10a較高和高危險性區(qū)域出現(xiàn)在隴東高原，其余較高和高危險性區(qū)域位于隴中高原東南部和隴南山區(qū)東北部。2008?2017年（圖7d）是河?xùn)|地區(qū)面臨干旱危險較小的10a，較高和高危險性區(qū)域合計僅占河?xùn)|地區(qū)總面積的8.2%，而低和較低危險性區(qū)域面積則占到67.5%。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）1988?2017年河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和干旱持續(xù)時間在年際變化上均顯著增加；3種干旱指標在空間分布上主要以增加趨勢為主，顯著增加的區(qū)域主要位于隴中高原東部和南部。Hurst指數(shù)顯示，該趨勢在空間上未來仍主要呈現(xiàn)持續(xù)性。

（2）1988?2017年河?xùn)|地區(qū)干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和干旱持續(xù)時間突變年份為1994年，突變后3種干旱指標值均有所增加，反映了30a整體上處于干旱化的態(tài)勢中。小波功率譜顯示干旱數(shù)量存在4.3a、干旱烈度和干旱持續(xù)時間存在3.2a的主周期，3種指標的震蕩周期雖然具有差異但均處于6a以內(nèi)，反映河?xùn)|地區(qū)干旱具有短期波動的特征。

（3）1988?2017年干旱危險程度較大的區(qū)域主要為干旱指標顯著增加的區(qū)域；干旱危險性在每10a中都具有不同的空間分布特征，1988?1997年河?xùn)|地區(qū)面臨較大干旱危險的范圍最廣，1998?2007年隴東高原面臨的干旱危險性為研究時段內(nèi)最高，2008?2017年干旱危險性等級較大的區(qū)域面積顯著減少，僅在隴中高原西部的部分區(qū)域存在較高以上等級危險的區(qū)域。

3.2 討論

河?xùn)|地區(qū)干旱指標突變年份與甘肅省平均氣溫突變年份一致，韓蘭英等發(fā)現(xiàn)甘肅省氣溫與干旱絕收率、成災(zāi)率以及受災(zāi)率存在顯著相關(guān)性，氣溫突變后旱災(zāi)的綜合損失率上升[27]。氣溫升高導(dǎo)致蒸發(fā)加劇，在氣候變暖背景下河?xùn)|地區(qū)可能面臨更高的干旱風(fēng)險。河?xùn)|地區(qū)氣象干旱具有短期波動特征，給干旱監(jiān)測及干旱特征識別帶來更多挑戰(zhàn)。

本研究以月值SPEI為基礎(chǔ)，通過干旱事件發(fā)生次數(shù)、干旱烈度和持續(xù)時間來展現(xiàn)河?xùn)|地區(qū)氣象干旱特征，并使用干旱烈度與干旱頻率來估計干旱危險程度。與河?xùn)|干旱危險程度分布類似，韓蘭英等[28]通過氣象災(zāi)害資料發(fā)現(xiàn)，20世紀90年代甘肅全省干旱造成損失較嚴重、旱災(zāi)分布較廣，近年來旱災(zāi)損失范圍較小。但由于河?xùn)|地區(qū)各區(qū)域生態(tài)環(huán)境的脆弱程度不同，未來研究中需要將氣象干旱危險程度與各區(qū)域地表和地下水資源狀況結(jié)合考慮，才能更精確地估計旱災(zāi)造成的農(nóng)業(yè)損失。

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Temporal and Spatial Variations of Meteorological Drought and Drought Risk Analysis in Hedong Area of Gansu Province

HUANG Hao1, ZHANG Bo1, MA Shang-qian2, MA Bin1, CUI Yan-qiang1, WANG Xiao-dan1, MA Chun-rong3, CHEN Kun-quan4, ZHANG Ting5

(1.College of Geography and Environmental Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China; 2. College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100083; 3. College of Education, Northwest Normal University, Lanzhou 730070; 4. College of Environmental and Chemical Engineering, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404199; 5. Fudan University Law School, Shanghai 200438)

Meteorological drought in rain-fed agricultural areas has always been the focus of attention, especially for the area at the junction of monsoon and arid areas with less precipitation. Understanding the characteristics of meteorological drought is particularly important for agricultural production. Based on the monthly climate data of 60 meteorological stations from 1988 to 2017 in Hedong, Gansu，linear tendency estimation, Mann-Kendall abrupt change detection, wavelet power spectrum and hurst index were used to analyze the spatio temporal changes, abrupt change, periods of change and the continuity of trends of the three drought indicators: occurrence times, intensity and duration of drought events in Hedong area. The risk of meteorological drought in different time periods in Hedong area was shown by the drought risk index. The results showed that, firstly, as for the interannual change, the occurrence times, intensity and duration of drought events in Hedong area increased significantly (P < 0.05) from 1988 to 2017, and the change tendency rates were 0.31times·10y?1, 0.61level·10y?1and 0.48months·10y?1respectively. Among all the geographic zones, increasing trend in Longzhong plateau was the most significant. Secondly, in space, the proportions of stations with significant increase in the occurrence times, intensity and duration of droughts events among the total stations were 18.0%, 31.1% and 26.2% respectively. There were only a few stations with decreasing trend in Hedong area, but the change trend of these stations was not significant (P>0.05). Thirdly, the Hovmoller chart showed that the occurrence times, intensity and duration of drought events were clustered in years and space, reflecting that the adjacent stations in Hedong area had similar spatial and temporal characteristics of drought. The Hurst index showed that in the future, the occurrence times, intensity and duration of drought events in most area of Hedong will still maintain an increasing trend, but there was only a small area with strong persistence (hurst values close to 1). What’s more, the drought indicator abrupt change appeared in 1994, the occurrence times, intensity, and duration of drought events after the abrupt change increase by 0.76 times, 2.29 level, 1.70 months, which also reflected the trend of drought in recent years. The oscillation period of drought index in Hedong area was within 6 years, reflecting that drought has a short?term fluctuation. Furthermore, the area with the highest risk of drought among all study areas within 30 years was Longzhong plateau. However, there was a significant difference in the distribution of drought risk in study areas in every 10 years. From 1988 to 1997, Hedong area faced the greatest drought risk, while from 2008 to 2017, the drought risk was relatively small.

Standardized precipitation evapotranspiration index(SPEI); Gansu; Meteorological drought; Hedong area; Drought risk

10.3969/j.issn.1000-6362.2020.07.006

黃浩,張勃,馬尚謙,等.甘肅河?xùn)|地區(qū)氣象干旱時空變化及干旱危險性分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2020,41(7):459-469

2020?02?09

張勃，E-mail：zhangbo@nwnu.edu.cn

國家自然科學(xué)基金項目（41561024）

黃浩，E-mail：jannickroad@163.com