基于CMIP5多模式集合預(yù)估貴州省干旱時空變化

呂桂軍， 冷險險， 劉小剛, 高燕俐

(1. 河南省小流域生態(tài)水利工程技術(shù)研究中心， 河南 開封 475004； 2. 黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院 水利工程學(xué)院, 河南 開封 475004； 3. 昆明理工大學(xué) 農(nóng)業(yè)與食品學(xué)院， 云南 昆明 650500)

由于氣候變化的區(qū)域性差異，造成各地干濕變化不同.21世紀以來，我國西南地區(qū)干旱加劇，嚴重威脅該區(qū)域的農(nóng)業(yè)、水供應(yīng)和生態(tài)系統(tǒng)[1].2009—2010年西南地區(qū)發(fā)生持續(xù)近8個月的嚴重干旱事件，導(dǎo)致大約2 100萬居民生活用水短缺[2].以前干旱指數(shù)的研究基本集中在利用歷史氣象資料進行預(yù)估.文獻[3]基于歷史氣象數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)貴州省各分區(qū)呈干旱化趨勢，且干旱頻率和強度呈現(xiàn)不同程度的增加.同時，在51 a間，貴州省大部分氣象站點的月尺度標準化降水指數(shù)(standardized precipitation index，SPI)呈下降趨勢，干旱覆蓋范圍和干旱強度呈上升趨勢.其中，也有利用國際耦合模式比較計劃第5階段(coupled model intercomparison project phase 5, CMIP5)關(guān)于全球氣候模式輸出的氣象數(shù)據(jù)對極端氣候事件進行模擬.研究發(fā)現(xiàn)：ACCESS1-0、BCC-CSM1-1和GFDL-CM3等3個模式的模擬結(jié)果較優(yōu)[4-5]，多模式集合的模擬能力優(yōu)于單模式系統(tǒng)[6].美國太平洋西北國家實驗室開發(fā)的考慮代表性濃度路徑4.5(representative concentration pathways 4.5，RCP 4.5)發(fā)現(xiàn)2100年后，輻射強迫開始穩(wěn)定，與未來溫室氣體排放量相一致，該結(jié)果較符合未來較低的能源強度、減少農(nóng)田和草地使用的政策、嚴格的氣候政策、穩(wěn)定的甲烷排放條件，以及符合2040年預(yù)期排放量下降前CO2排放量略有增加的規(guī)律[7].

基于CMIP5不同模式，預(yù)估未來干旱時空變化及其特征的研究中，多是針對降水和氣溫等指標的區(qū)域適應(yīng)性研究，少有結(jié)合干旱指數(shù)研究區(qū)域旱情變化特征的研究.為此，為更科學(xué)地應(yīng)對氣候變化對貴州省旱情的影響，利用CMIP5多模式集合，預(yù)估貴州省季節(jié)性干旱趨勢和時空演變特征.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

貴州(24°37′N～29°13′N，103°36′E～109°35′E)平均海拔約1 100 m，境內(nèi)地勢西高東低，其中92.5%的面積為山地和丘陵，屬亞熱帶季風(fēng)氣候.復(fù)雜的地形地勢，形成了具有復(fù)雜性和多樣性特征的氣候.貴州省屬于喀斯特地貌，喀斯特地區(qū)表層溶蝕裂隙發(fā)育受喀斯特作用影響，使降水快速通過落水洞、豎井等溶蝕管道，以點狀或線狀等方式迅速進入地下水系，河流在降水后很快進入枯水期.受大氣環(huán)流、地形等特殊因素的影響，干旱災(zāi)害日益頻發(fā)，其中季節(jié)性干旱較常見.

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)氣象數(shù)據(jù)的完整性，綜合考慮氣溫、海拔、地形地勢、地理位置等特征選取32個具有代表性的氣象站，站點分布如圖1所示.

圖1 貴州省氣象站點分布

研究數(shù)據(jù)由中國作物模型計算服務(wù)(http:∥stdown.agrivy.com/##)提供的國際耦合模式比較計劃第5階段(CMIP5)氣候預(yù)估統(tǒng)計降尺度數(shù)據(jù)集，包含RCP4.5和RCP8.5兩個溫室氣體排放及輻射強迫情景與33個模式.采用了RCP4.5情景下ACCESS1- 0、BCC-CSM1-1和GFDL-CM3等3個模式的降水量和潛在蒸散量數(shù)據(jù)，構(gòu)成2020—2100年數(shù)據(jù)合集.

1.3 標準化降水蒸散指數(shù)的計算方法

標準化降水蒸散指數(shù)(SPEI)是文獻[8]提出的計算方法，在SPI的基礎(chǔ)上，以簡單水循環(huán)為支撐，考慮蒸散發(fā)對水分通量的影響.SPEI計算原理是用水分虧缺量(月降水量與月潛在蒸散發(fā)量之差)取代SPI計算中的月降水量[8]，且SPEI是基于log-logistic分布的頻率值.SPEI計算如下：第1步計算潛在蒸散量；第2步計算水分虧缺量；第3步采用參數(shù)log-logistic型分布的概率分布函數(shù)對水分虧缺的時間序列進行擬合和標準化處理，具體計算公式及等級劃分詳見文獻[8].

1.4 Sen趨勢度及Mann-Kendall檢驗

氣候傾斜率只是一種線性趨勢，眾多研究表明，就干旱而言，干旱歷時、強度、烈度、范圍均不服從正態(tài)分布，并且會受噪聲干擾.Sen趨勢度通過計算序列中值，減少噪聲干擾.Mann-Kendall檢驗法(M-K檢驗)[9]是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，適用于非正態(tài)分布的序列趨勢顯著性檢驗，能很好地揭示時間序列的趨勢變化特征.具體計算公式詳見文獻[9].

1.5 小波功率譜

將具有等時間步長δt的離散時間系列xn(n=1,2,…,N)的連續(xù)小波變換，定義為小波函數(shù)ψ0尺度化以及轉(zhuǎn)換下的xn的卷積：

(1)

式中：*表示共軛復(fù)數(shù)；N為時間系列長度；n為某站點發(fā)生干旱的年數(shù)；(δt/s)1/2為小波函數(shù)標準化因子，使得小波函數(shù)在每個小波尺度s上具有單位能量.通過轉(zhuǎn)換小波尺度s，并沿著時間指數(shù)n進行局部化，最終得到展示時間系列在某一尺度上波動特征及其隨時間變化的圖譜，即小波功率譜[10].

1.6 干旱評估指標

1) 干旱發(fā)生頻率的公式：

(2)

式中：Pi為干旱發(fā)生頻率；N為序列總年數(shù).

本研究中按照不同的干旱程度，計算其干旱發(fā)生頻率.

2) 干旱站次比的公式：

(3)

式中：Pj為干旱站次比，表明干旱發(fā)生范圍；m為發(fā)生干旱的站數(shù)；M為站點總數(shù).

3) 干旱強度的計算公式：

(4)

式中：S為干旱強度，表示研究區(qū)域發(fā)生干旱的嚴重程度；SPEIi為第i站發(fā)生干旱時SPEI絕對值.

2 結(jié)果與分析

2.1 干旱變化特征分析

不同季節(jié)的干濕變化對氣候響應(yīng)存在著差異.由于春季和夏季是農(nóng)作物生長發(fā)育的需水關(guān)鍵時期，故春季和夏季干旱對農(nóng)作物的危害程度更大.圖2為2020—2100年貴州省標準化降水蒸散指數(shù)(SPEI)的四季波動、變化趨勢及M-K突變檢驗，圖中的UB、UF為統(tǒng)計變量.

圖2 2020—2100年貴州省SPEI的四季波動、變化趨勢及M-K突變檢驗

由圖2可知：SPEI的四季波動呈干濕交替變化，春季SPEI呈緩慢增大趨勢SPEI每10 a升高或降低0.019，下同)，2020—2029年和2090—2100年兩個時段的干旱偏嚴重，其中最嚴重的年份在2072年，其他時段發(fā)生干旱事件較少，有濕潤化趨勢；經(jīng)M-K檢驗檢測到兩個交點，分別在2035年和2099年，2099年后趨勢未發(fā)生明顯變化，而2035年后統(tǒng)計變量UF曲線超過臨界線，說明SPEI序列在2035年發(fā)生突變，呈顯著增加趨勢.SPEI波動圖顯示2032年夏季可能出現(xiàn)極端干旱，2080—2089年將發(fā)生多年連旱，到2090年后有所減緩；統(tǒng)計變量UF和UB曲線有多個交點，僅2038年之前超過臨界線，說明2038年為序列突變年，呈現(xiàn)“增大—減少”變化過程.秋、冬季均呈減少趨勢，趨勢率分別為-0.047(10 a)-1和-0.079(10 a)-1，且在冬季呈顯著減小趨勢；2060年后秋旱尤為嚴重，2068年可能發(fā)生極端干旱(SPEI值為-2.08)，經(jīng)M-K檢驗發(fā)現(xiàn)2048年為突變點，說明存在持續(xù)減少過程，干旱化嚴重；自2050年后冬旱趨于嚴重，特別是2082年后，干旱化尤為突出，且在2077年附近發(fā)生突變，存在“增大—減少”的變化過程，發(fā)生突變可能與大氣環(huán)流的異常波動有關(guān).綜上，春、夏季有濕潤化趨勢，但增長趨勢較小，未來仍存在持續(xù)干旱的可能；秋、冬季干旱化明顯，2060年后變得尤為嚴峻，應(yīng)引起重視.

圖3為2020—2100年貴州省SPEI小波功率譜圖.貴州省四季SPEI振蕩周期表現(xiàn)不一致，且不存在全時域性振蕩周期.春季SPEI在2059—2079年存在11～15 a顯著振蕩周期，此外在2067—2078年還存在3～6 a顯著振蕩周期；在2031—2038、2074—2085年2個時段夏季SPEI分別存在3～5和12～16 a的振蕩周期；在2036—2051、2061—2080和2091—2093年秋季SPEI分別存在3～5、13～16和5～6 a的顯著振蕩周期；在2049—2052、2057—2061和2086—2092年冬季SPEI分別存在2～3、6～7和6～8 a的顯著振蕩周期.綜上，不同季節(jié)SPEI變化存在不穩(wěn)定的周期特征，振蕩周期分布的時間段也不一致，大致分為4 a和15 a兩個振蕩周期.

圖3 2020—2100年貴州省SPEI小波功率譜圖

2.2 干旱空間趨勢及干旱站次比、干旱強度分析

圖4為2020—2100年貴州省季節(jié)性干旱空間分布圖.由圖4可知，隨著季節(jié)的變化，干旱趨勢變化范圍也隨之變化.春季Sen趨勢度為-0.045～0.134(10 a)-1，貴州大部分地區(qū)呈增加趨勢，是呈減少趨勢地區(qū)的3.57倍.其中，呈顯著增加的地區(qū)分布在凱里、興仁、望謨和羅甸等地區(qū)；呈減少趨勢的地區(qū)主要分布在黔中及黔北，習(xí)水、桐梓和息烽等地區(qū)減少趨勢最大，說明春季整體有濕潤化傾向.夏季SPEI的趨勢度為-0.035～0.104(10 a)-1，大部分地區(qū)呈增加趨勢，呈顯著增加趨勢地區(qū)為黔西南，少部分地區(qū)呈減少趨勢，且不顯著.說明未來夏季干旱相對較弱，整體有濕潤傾向，原因是受季風(fēng)影響，降水較多，主要集中在夏季.秋、冬季大部分地區(qū)明顯呈增加趨勢，Sen趨勢度范圍分別為-0.112～0.086和-0.256～0.029(10 a)-1，但呈增加趨勢的地區(qū)有差異，秋季趨勢度由西向東逐漸減少，冬季則是由東向西逐漸減少.說明各地區(qū)不同季節(jié)反映的干旱趨勢也不同.整體上，在未來的春、夏季，大部分地區(qū)呈濕潤化趨勢，秋、冬季干旱化嚴重，且黔中在四季均有干旱化趨勢，這可能與貴州省整體的地形地貌具有一定關(guān)系，境內(nèi)地勢西高東低，自中部向北、東、南3面傾斜，而各季節(jié)干旱也主要集中在西北部及中部地區(qū)，地勢高低影響干旱趨勢變化.同時，貴州具有典型的喀斯特地貌，降水極易被可溶性巖石吸收，較難形成地表徑流，這會使貴州省干旱狀況更嚴峻.

圖4 2020—2100年貴州省季節(jié)性干旱空間分布圖

圖5為2020—2100年貴州省干旱頻率空間分布圖.由圖5可知：春季、夏系、秋季和冬季的干旱頻率范圍分別為16.7%～19.2%、10.0%～25.5%、18.2%～26.4%和22.2%～26.3%；春季干旱頻率最小，為16.2%，夏季的干旱頻率最高，為25.5%；秋、冬季干旱頻率整體偏高.春旱發(fā)生頻率較高地區(qū)為黔西和黔東南地區(qū)，夏旱發(fā)生頻率較高的地區(qū)主要分布在黔西北及部分黔中地區(qū)，說明未來部分地區(qū)夏旱發(fā)生較為頻繁；秋季干旱發(fā)生頻率整體偏高，大部分地區(qū)干旱頻率超過20.0%，頻率最高在黔東及黔東南地區(qū)；冬旱是四季中干旱發(fā)生最頻繁的，最低頻率達22.2%，黔北干旱最嚴重，高達25.0%以上.綜上，冬季干旱最頻發(fā)，秋季干旱次之，春、夏季干旱發(fā)生偏少.因此，未來應(yīng)多重視秋、冬季干旱帶來的影響，對冬小麥等秋冬季作物要做好合理應(yīng)旱措施.

圖5 2020—2100年貴州省干旱頻率空間分布圖

圖6為貴州省2020—2100年四季干旱站次比曲線及干旱強度柱狀圖.由圖6可知：除春季外，其他3個季節(jié)干旱發(fā)生范圍呈增加趨勢，其中冬季增加趨勢最明顯(干旱強度每10 a增加0.041 5)；春旱發(fā)生范圍呈減少趨勢，19 a全域性干旱，13 a區(qū)域性干旱，6 a部分區(qū)域干旱和7 a局域性干旱，剩下36 a無明顯干旱區(qū)域；雖然2092年后全域性干旱發(fā)生較頻繁，但整體呈減少趨勢，說明在時間尺度上春旱覆蓋范圍趨于穩(wěn)定，主要為部分區(qū)域干旱；全域性的夏旱達31 a，且呈上升趨勢，部分區(qū)域性以上的干旱達39 a；2042年以前和2080年以后全域性干旱發(fā)生次數(shù)較多，說明未來夏季干旱范圍有所擴大；秋、冬季干旱范圍呈擴大趨勢，秋季相比冬季略小，但發(fā)生全域性干旱的年數(shù)相近，分別為35 a和37 a，區(qū)域性干旱分別為7 a和1 a，部分區(qū)域性干旱相近(7 a和5 a)，冬季無明顯干旱區(qū)域多于秋季，說明未來秋、冬季干旱覆蓋范圍將進一步擴大，且全域性干旱偏多.

圖6 貴州省2020—2100年不同季節(jié)的干旱站次比曲線及干旱強度柱狀圖

在時間尺度上，隨著干旱站次比波動變化，干旱強度也會隨之起伏.由圖6可知：未來81 a，夏、秋和冬季干旱強度呈增長趨勢，其中秋季增長趨勢最明顯，春季呈減少趨勢；春季干旱強度偏高，主要集中在2060年以前，其后干旱強度相對偏低，且持續(xù)時間較短，特別是2087—2093年干旱強度趨于0，說明春旱在前期偏嚴重；夏季是四季中趨勢最平穩(wěn)的，且在21世紀后期干旱發(fā)生不明顯，僅在2040年前發(fā)生4次嚴重干旱；秋、冬季干旱強度整體偏高，其中秋季中等強度以上干旱發(fā)生密集；冬季干旱強度偏低，且密集度相對分散，但2080年后明顯升高，表明未來秋旱嚴重，且持續(xù)時間長，冬季次之.綜上，未來干旱在秋、冬季較嚴重，且持續(xù)時間長，造成該時期干旱趨于嚴重，究其原因是由于受到大氣環(huán)流的影響，如太平洋溫度異常及印度洋偶極子(IOD)的異常波動對降水造成顯著影響.

3 結(jié)果討論

本研究中發(fā)現(xiàn)貴州省干旱站次比呈增加趨勢，干旱強度呈下降趨勢，這與預(yù)估貴州省降水呈增加趨勢有關(guān).已有研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)模式預(yù)估的降水量相對偏高，而氣溫與觀測值相接近，導(dǎo)致SPEI預(yù)估的干旱與實際情況存在一定差異.季節(jié)尺度上，本研究中發(fā)現(xiàn)秋、冬季干旱影響范圍將進一步擴大，且變得更為嚴重、頻繁，這與文獻[3]研究結(jié)果基本一致.貴州省氣候變化導(dǎo)致秋冬季干旱加重，直接影響冬小麥、土豆及油菜等作物的生長發(fā)育.因此，在未來應(yīng)適當(dāng)減少冬小麥和油菜的種植，可改為耐旱較強的作物.而水稻和玉米的生長季恰逢貴州省雨季，可適當(dāng)增加種植量.同時，將水稻生長季盈余的水儲蓄起來用于下一季的冬小麥、油菜等冬季作物，干旱風(fēng)險也將極大地降低.

本研究中部分結(jié)果與文獻[11]的研究有所差異，這與選擇的氣候模式有關(guān).文獻[11]選擇的是單一氣候模式進行干旱預(yù)估，其得到的結(jié)果會存在一定偏差，而本研究以多模式合集進行預(yù)估，可靠性偏高.且很多研究也表明多模式合集預(yù)估的結(jié)果精度更高，結(jié)果更可靠.應(yīng)注意，氣候模式本身具有一定的復(fù)雜性，輸出數(shù)據(jù)也有一定局限性，這是氣候模擬中不可規(guī)避的缺陷.因不確定性是客觀的，即使預(yù)估結(jié)果存在不確定性，但其總體趨勢和平均態(tài)變化仍具很高可信度.

4 結(jié) 論

基于CMIP5多模式集合，分析了2020—2100年貴州省季節(jié)性干旱變化趨勢,評估了氣候變化下干旱特征的演變情況.結(jié)論如下：

1) 春、夏季有濕潤化趨勢，但增長趨勢較小，且未來仍存在持續(xù)干旱的可能；秋、冬季干旱化明顯，2060年后變得尤為嚴峻，其中黔中地區(qū)在各季節(jié)上均具有干旱化趨勢.

2) 不同季節(jié)SPEI變化存在不穩(wěn)定的周期特征，振蕩周期分布時間段也不一致，總體上可大致分為4 a和15 a兩個振蕩周期.

3) 干旱強度呈減少趨勢，但發(fā)生中等強度以上干旱的年份較多，且未來秋、冬季干旱覆蓋范圍將進一步擴大，干旱將變得更為嚴重和頻繁.