基于TRMM數(shù)據(jù)與SPI指數(shù)的廣西地區(qū)旱澇演變分析

晏紅波，韋晚秋，盧獻(xiàn)健，黃俞惠

(1.桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院，桂林 541004; 2.廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，桂林 541004)

0 引言

干旱是一種隨時(shí)間推移悄然發(fā)生、日益加劇的自然災(zāi)害。我國(guó)因地理環(huán)境原因，干旱事件頻繁發(fā)生。干旱的影響大、范圍廣、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、受災(zāi)后果重且恢復(fù)周期長(zhǎng)[1]，隨著全球氣侯變暖，近年來南方地區(qū)干旱現(xiàn)象顯著突出[2]。廣西位于我國(guó)南部，是典型的巖溶喀斯特地貌，土層淺薄持水能力差，土壤水分易流失從而導(dǎo)致干旱，且廣西又是農(nóng)業(yè)大省，主要種植的農(nóng)作物為水稻、甘蔗、柑橘等，旱災(zāi)的發(fā)生會(huì)影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育，對(duì)民生經(jīng)濟(jì)造成巨大影響，干旱問題長(zhǎng)期困擾著該地區(qū)，因此對(duì)廣西地區(qū)的干旱研究對(duì)該地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[3-5]。

國(guó)內(nèi)外使用熱帶降雨測(cè)量衛(wèi)星(tropical rainfall measuring mission，TRMM)數(shù)據(jù)在降水分析、干旱分析和區(qū)域降水資料驗(yàn)證等方面做了諸多相關(guān)研究。國(guó)內(nèi)如李景剛等[6]利用TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品，驗(yàn)證了TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)較地面氣象站點(diǎn)觀測(cè)具有較好的時(shí)空連續(xù)性，在全國(guó)性及區(qū)域性宏觀氣象干旱監(jiān)測(cè)中具有較好的應(yīng)用前景； 李燕等[7]基于TRMM數(shù)據(jù)對(duì)廣西西江流域降水進(jìn)行了時(shí)空分布特征研究，驗(yàn)證了TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)具有較好的一致性，可以代表研究區(qū)實(shí)際降水情況; 陳誠(chéng)等[8]將0.25°空間分辨率的TRMM 3B43數(shù)據(jù)降尺度處理成0.05°空間分辨率數(shù)據(jù),對(duì)黃淮海地區(qū)2010—2011年的干旱時(shí)空演化特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)與分析,并計(jì)算同期的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，證明降尺度TRMM數(shù)據(jù)具有較高可靠性； 熊俊楠等[9]對(duì)青藏高原地區(qū)的TRMM降水產(chǎn)品進(jìn)行降尺度計(jì)算并與地面點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，降尺度后的數(shù)據(jù)精度提高，并表現(xiàn)出較好的一致性和適用性。國(guó)外如Gupta等[10]利用TRMM/TMI數(shù)據(jù)確定土壤水分干濕條件，得出TRMM衛(wèi)星數(shù)據(jù)存在干旱監(jiān)測(cè)的潛力； Naumann等[11]指出 TRMM 數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè)存在一定的不確定性，因TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)集相對(duì)其他格網(wǎng)降水?dāng)?shù)據(jù)集的空間分辨率高，干旱監(jiān)測(cè)更為可靠。在進(jìn)行干旱方面研究時(shí)，干旱指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(standardized precipitation index，SPI)也被廣泛使用。白永清等[12]基于多尺度SPI對(duì)中國(guó)南方大旱進(jìn)行了監(jiān)測(cè)； 黃晚華等[12]利用SPI分析了中國(guó)南方季節(jié)性干旱近58 a演變特征，研究和驗(yàn)證表明SPI指數(shù)能很好地體現(xiàn)季節(jié)性干旱的年際變化特征； 邵進(jìn)等[13]使用地面臺(tái)站1954—2010年的降水月值數(shù)據(jù)，利用SPI模型分析了江漢平原的干旱和洪澇的分布及其變化的規(guī)律，得到的結(jié)果與實(shí)際情況相差不大； 王俊霞等[14]構(gòu)建了新的干旱指數(shù)監(jiān)測(cè)模型并利用SPI對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)2014年河南省的干旱情況進(jìn)行分析得到了較好的監(jiān)測(cè)效果，這說明將SPI模型應(yīng)用于旱澇分布及其變化規(guī)律的研究具有很好的實(shí)用性。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于TRMM數(shù)據(jù)的驗(yàn)證方面做了大量研究，且大多數(shù)研究都基于河流流域以及中高緯度地區(qū)進(jìn)行開展，但針對(duì)地勢(shì)復(fù)雜、山地覆蓋較多的地區(qū)的研究相對(duì)較少[15]，而廣西以山地丘陵居多，導(dǎo)致降雨分布不均，局部地區(qū)常有內(nèi)澇及干旱事件發(fā)生，因此本文選取廣西區(qū)作為研究區(qū)域，基于地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)技術(shù)，以TRMM數(shù)據(jù)和地面臺(tái)站數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，驗(yàn)證TRMM 數(shù)據(jù)在廣西區(qū)內(nèi)的適用性，并引入SPI 指數(shù)，以此研究廣西地區(qū)的歷年干旱情況演變，并對(duì)廣西地區(qū)干旱變化趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，為決策部門進(jìn)行災(zāi)害預(yù)警及災(zāi)后救援提供理論參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

廣西壯族自治區(qū)(下文簡(jiǎn)稱廣西)地處我國(guó)華南地區(qū)，地理位置為N20°54′～ 26°24′，E104°26′～112°04′(圖1)。廣西處于云貴高原的東南，兩廣丘陵的西部，南朝北部灣。地貌總體是山地丘陵性盆地地貌，盆地大小相雜，丘陵錯(cuò)綜，喀斯特地貌廣布。地勢(shì)為中部及南部多平地，四周多山地與高原，整個(gè)地勢(shì)自西北向東南傾斜。廣西降水量豐富，是中國(guó)降水量最豐富的省份之一。截至2017年底，廣西地區(qū)有降雨量監(jiān)測(cè)站3 403處，站網(wǎng)密度為56.7 km2/站，高于全國(guó)站網(wǎng)的平均密度。

圖1 廣西地理位置Fig.1 Geographical location of Guangxi

1.2 數(shù)據(jù)源及其數(shù)據(jù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)源

1)TRMM數(shù)據(jù)。TRMM 相關(guān)產(chǎn)品共有5個(gè)層次、3個(gè)等級(jí)，本研究使用的是1998年1月—2019年11月的 TRMM 3B43數(shù)據(jù)，為逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，單位為mm/h，空間分辨率為0.25°×0.25°，范圍為N50°～S50°。TRMM 3B43數(shù)據(jù)使用了所有可綜合的衛(wèi)星資料，具有精度較高、可探測(cè)空間廣、時(shí)空分辨率較高等特點(diǎn)。本次使用的 TRMM 3B43 數(shù)據(jù)下載于美國(guó)航空航天局降水測(cè)量任務(wù)(National Aeronautics and Space Administration Precipitation Measurement Missions, NASA PMM)官網(wǎng)，下載地址為： https: //pmm.nasa.gov/。

2)地面臺(tái)站數(shù)據(jù)。本研究共選取了位于廣西的19個(gè)地面站點(diǎn)，使用其時(shí)間為1998年1月—2017年12月共20 a的降水量月值數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)單位為0.1 mm。下載于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)，下載地址為： http: //data.cma.cn/。

3)矢量數(shù)據(jù)。本研究使用的矢量數(shù)據(jù)主要包括中國(guó)國(guó)家行政線數(shù)據(jù)，類型為shape文件。數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，下載地址為: http: //www.resdc.cn/Default.aspx/。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理過程

本文通過檢驗(yàn)TRMM數(shù)據(jù)在廣西區(qū)的適用性，計(jì)算出該數(shù)據(jù)在不同時(shí)間尺度下的SPI值，結(jié)合線性趨勢(shì)回歸分析，反演得到廣西干旱時(shí)空分布特征，從而對(duì)廣西干旱時(shí)空格局變化進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)處理流程Fig.2 Flow chart of data processing

文中主要用到TRMM降雨數(shù)據(jù)、地面臺(tái)站數(shù)據(jù)和廣西地區(qū)矢量底圖3類數(shù)據(jù)。為同時(shí)使用多要素進(jìn)行干旱研究，需將不同來源的要素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析。為此，以ArcGIS平臺(tái)為基礎(chǔ)進(jìn)行了如下處理：

1)TRMM數(shù)據(jù)、地面臺(tái)站數(shù)據(jù)預(yù)處理。將TRMM 3B43數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、裁剪以及對(duì)應(yīng)站點(diǎn)處理得到正確的數(shù)據(jù)圖。

2)一致性檢驗(yàn)。利用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)將1998—2017年的TRMM數(shù)據(jù)和地面臺(tái)站數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，驗(yàn)證其在廣西地區(qū)的適用性。

3)統(tǒng)計(jì)季度、年平均降水量。通過柵格計(jì)算器計(jì)算出1998—2019年各季度、年降水總量和均值。

4)SPI(12)計(jì)算處理。使用SPI程序計(jì)算出1998—2019年SPI(12)的值，對(duì)1998—2019年SPI(12)使用張力樣條插樣法進(jìn)行插值并分析。

5)降雨趨勢(shì)預(yù)測(cè)。利用線性趨勢(shì)分析法，對(duì)2020年廣西地區(qū)降雨進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析其變化情況。

2 研究方法

2.1 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)

由于在使用TRMM 數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域干旱研究時(shí)，首先要確保TRMM數(shù)據(jù)與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)，達(dá)到能使用的要求。因此選用斯皮爾曼等級(jí)(Spearman Rank)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行TRMM 數(shù)據(jù)與臺(tái)站數(shù)據(jù)的一致性分析。

斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法。它的等級(jí)相關(guān)系數(shù)取值在[-1,1]之間，可以反映兩組變量之間相關(guān)程度與方向，1或-1表示兩個(gè)變量完全正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。計(jì)算公式為：

(1)

2.2 SPI指數(shù)

SPI指數(shù)的原理是使用概率分布函數(shù)將降水量歸一化，使得SPI值實(shí)際上被視為中間值的標(biāo)準(zhǔn)離差。SPI的計(jì)算過程如下[16]。

(2)

式中：β，γ分別為尺度和形狀參數(shù)。β和γ可用極大似然估計(jì)法求得，即

(3)

(4)

,

(5)

式中n為時(shí)間序列長(zhǎng)度。所以對(duì)某一時(shí)間尺度的降水量p，x

(6)

若有m個(gè)降水量為0的樣本，則概率值F為：

(7)

求出概率值后，代入標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)分布函數(shù)，即

(8)

求得近似解:

(9)

(10)

式中： c0=2.515 517; c1=0.802 853; c2=0.010 328; d1=1.432 788 ; d2=0.189 269; d3=0.001 308; 并且F>0.5時(shí)，F(xiàn)值取1.0-F，S=1； 當(dāng)F<=0.5時(shí)，S=-1。這時(shí)求出的Z值就是SPI值。

SPI 指數(shù)是一個(gè)多時(shí)間尺度的干旱指數(shù)，不同的時(shí)間尺度的 SPI 指數(shù)可以監(jiān)測(cè)不同類型的干旱，干旱發(fā)生于當(dāng)SPI 值小于等于-1.0 時(shí)，結(jié)束于SPI值為正值時(shí)。較長(zhǎng)時(shí)間尺度(9～12個(gè)月)的SPI對(duì)降水的敏感性不大，適用于研究長(zhǎng)時(shí)間的降水造成的江河徑流、水庫(kù)水位、湖泊水位、地下水位下降而出現(xiàn)水文干旱，12個(gè)月的SPI對(duì)長(zhǎng)時(shí)間尺度的干旱描述較好[16-17]，所以使用SPI(12)進(jìn)行研究可以反映出旱澇災(zāi)害的持續(xù)性，對(duì)長(zhǎng)期的或是較嚴(yán)重的旱澇情況有一個(gè)宏觀的展示。SPI 指數(shù)值所表示的干旱或洪澇的強(qiáng)度如表1[18]所示。

表1 SPI值對(duì)應(yīng)旱澇等級(jí)Tab.1 Drought and flood gradescorresponding to SPI values

2.3 線性變化趨勢(shì)分析法

在進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的柵格數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要知道每個(gè)格點(diǎn)的長(zhǎng)期趨勢(shì)。線性趨勢(shì)分析法通過逐像元的迭代，可以得到每個(gè)格點(diǎn)的趨勢(shì)及顯著性柵格圖像，分析得到的柵格圖像即可預(yù)測(cè)其未來變化的發(fā)展趨勢(shì)。采用線性趨勢(shì)線即最小二乘擬合直線來模擬降雨的年際變化，其斜率計(jì)算公式為:

(11)

式中：θSlope為斜率;TRMMi為第i年的年均TRMM值； 自變量i為 1～22 的年序號(hào)；n為研究的時(shí)間序列長(zhǎng)度。θSlope>0說明降雨在22 a間的變化趨勢(shì)是增加的，反之則是減少，θSlope=0表示無變化。

3 結(jié)果分析

3.1 斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)一致性檢驗(yàn)

根據(jù)式(1)，利用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)方法計(jì)算，得到相關(guān)性分析結(jié)果(表2)。由表2可知TRMM數(shù)據(jù)和地面臺(tái)站數(shù)據(jù)之間的顯著性水平都小于0.001，顯著性極高，表明這2種數(shù)據(jù)的相關(guān)性很強(qiáng)，綜上所述，TRMM數(shù)據(jù)與臺(tái)站數(shù)據(jù)有較好的一致性，說明這種數(shù)據(jù)適用于研究區(qū)降水監(jiān)測(cè)。

表2 TRMM數(shù)據(jù)與地面臺(tái)站數(shù)據(jù)相關(guān)性分析Tab.2 Correlation analysis ofTRMM data and station data

3.2 TRMM數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI指數(shù)分析

由TRMM數(shù)據(jù)根據(jù)式(2)—(10)計(jì)算得到廣西地區(qū)1998—2019年SPI(12)旱澇空間等級(jí)分布圖，由于TRMM數(shù)據(jù)分辨率為0.25°×0.25°，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪后，右上角的部分小于一個(gè)像元所覆蓋的范圍，因而對(duì)下載的數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪后就產(chǎn)生了一定的缺失。如圖3所示。

由圖3 SPI(12)可以看出廣西地區(qū)自1998年以來旱澇災(zāi)害時(shí)常交替發(fā)生，幾乎每年都有大大小小的旱澇事件，不同旱澇類型的空間分布差異較為明顯。其中，可看出廣西區(qū)平均每6 a就會(huì)發(fā)生重度洪澇的現(xiàn)象，在2001年、2008年、2015年、2017年有范圍較大的洪澇事件發(fā)生，據(jù)廣西氣象局[19]資料顯示，廣西在2001年、2008年確實(shí)發(fā)生了特大洪澇災(zāi)害。據(jù)廣西水利廳[20]水資源公報(bào)記錄，2008年廣西年平均降水量為1 798.7 mm，比多年均值偏多17.1%，自4月開始先后發(fā)生了10次嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，同時(shí)受到強(qiáng)臺(tái)風(fēng)的影響，沿海地區(qū)受災(zāi)也十分嚴(yán)重，這與圖3(k)反映出來的情況一致。

全區(qū)大范圍的干旱約每2～3 a一遇，據(jù)廣西氣象網(wǎng)[21]統(tǒng)計(jì)，廣西特大干旱災(zāi)害有： 2003—2004年夏秋冬春連旱、2004—2005年秋冬春連旱、2009年春夏秋連旱。這與由SPI(12)計(jì)算分析得到的圖3(f)、(g)、(l)反映出的在2003年、2004年、2009年有范圍較大的干旱事件發(fā)生情況一致。其中2009年桂西北地區(qū)旱情較為嚴(yán)重，據(jù)廣西水利廳[20]記錄，當(dāng)年廣西最大流域西江梧州水文站出現(xiàn)實(shí)測(cè)水位2.06 m，為設(shè)站有記錄以來的最低水位，且桂西北一帶又屬于典型的喀斯特峰叢地貌的集中分布區(qū)，植被覆蓋率較其他地區(qū)低，地表土壤稀薄，儲(chǔ)水能力較差，加上該區(qū)域當(dāng)年降水較少，因此旱情相較于其他年份嚴(yán)重，這與圖3(l)反映的情況吻合。

對(duì)于2011年、2018年與2019年廣西只是季節(jié)性發(fā)生干旱，2015年與2017年全年廣西未出現(xiàn)嚴(yán)重洪澇災(zāi)害，只是部分區(qū)域出現(xiàn)中小山洪或內(nèi)澇等災(zāi)害[20-21]的現(xiàn)象，圖3由SPI(12)計(jì)算反演得到的結(jié)果存在略微高估于實(shí)際的現(xiàn)象，是因?yàn)镾PI(12)的計(jì)算反演的是持續(xù)的、長(zhǎng)時(shí)間的降水造成的江河徑流、水庫(kù)水位、湖泊水位、地下水位下降而出現(xiàn)水文干旱情況，是對(duì)年內(nèi)的整個(gè)降雨量情況進(jìn)行了反映，且廣西地區(qū)年內(nèi)主要的旱澇大多發(fā)生在汛期(4—9月)，汛期期間不同降雨量的多少對(duì)于全年的影響是最大的，又因?yàn)閺V西地區(qū)復(fù)雜的地形地貌和獨(dú)特的氣候環(huán)境導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)降水變化速率較快，季節(jié)分配不均，降水差異較大，因此在某些年份表現(xiàn)出高估于實(shí)際的情況也是正常的，與實(shí)際情況也是一致的。可見應(yīng)用TRMM數(shù)據(jù)并結(jié)合SPI指數(shù)來分析旱澇情況效果較好，相對(duì)于地面臺(tái)站只能對(duì)小范圍地區(qū)的降水進(jìn)行觀測(cè)，二者的結(jié)合可以更快速地對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列、范圍較大的區(qū)域進(jìn)行降水干旱監(jiān)測(cè)，具有更好的時(shí)效性、連續(xù)性和空間覆蓋性，在長(zhǎng)時(shí)間序列的降水干旱監(jiān)測(cè)及預(yù)警中有一定的優(yōu)勢(shì)性。

根據(jù)圖3，對(duì)1998—2019年的旱澇頻率情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，如圖4所示。從圖4看出廣西地區(qū)整體干旱頻率比洪澇頻率大，發(fā)生的次數(shù)更多，輕度干旱和輕度洪澇發(fā)生的頻率較高，都超過0.5，重旱和重澇發(fā)生頻率較低，都小于0.3，總體上，廣西地區(qū)年尺度的洪澇發(fā)生率低于干旱頻率，但仍以輕度洪澇和輕度干旱為主。

圖4 1998—2019年旱澇發(fā)生頻率統(tǒng)計(jì)Fig.4 Frequency statistics of droughtand flood in 1998—2019

3.3 TRMM降雨時(shí)空特征分析

3.3.1 季節(jié)特征分析

對(duì)廣西1998―2019年TRMM累月降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將3—5月劃分為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—次年2月為冬季，分別統(tǒng)計(jì)1998―2019年廣西四季平均降水量分布(圖5)。

從圖5看出，廣西降水量季節(jié)分配不均，干濕季分明。圖5(a)顯示春季桂東北地區(qū)降雨量大于桂西北地區(qū)，雨水量自東向西呈逐步遞減的趨勢(shì)，這是由于處于偏西位置的強(qiáng)烈的副熱帶高壓阻擋了水汽向西輸送，導(dǎo)致桂西北區(qū)域的降雨量減少。圖5(b)可明顯看出廣西地區(qū)夏季降水較多，降雨量普遍超過700 mm，夏季廣西受熱帶氣流影響，近地面空氣不斷受熱上升，冷空氣下沉，形成對(duì)流，且氣流在移動(dòng)過程中遇到山脈阻擋，會(huì)引起氣流抬升，加強(qiáng)對(duì)流，造成降雨，因此在夏季廣西地區(qū)降水量明顯增多。每到夏季降雨增多之時(shí)，處于東北部的桂林地區(qū)總會(huì)容易發(fā)生大大小小的洪澇災(zāi)害，嚴(yán)重影響居民的生活。圖5 (c)和(d)可看出秋、冬季受大陸副熱帶高壓增強(qiáng)及氣溫影響，廣西地區(qū)降雨量明顯減少。

3.3.2 年時(shí)空特征分析

圖6為廣西地區(qū)1998—2019年年均降水量空間分布。總體來看，廣西地區(qū)年均降水量都處于1 000 mm以上，雨水量相對(duì)充沛，雖然降雨十分豐富，但相較之下仍呈現(xiàn)“東多西少”的格局。東部降雨主要集中在東北部的桂林地區(qū)并向四周輻射，桂林地區(qū)年降水量均超過1 600 mm，而處于桂西北地區(qū)的河池、百色市，桂中地區(qū)的南寧市，桂西南地區(qū)的崇左市年降水量相對(duì)桂東北地區(qū)少了許多，年降雨量均低于1 300 mm，主要由于廣西地區(qū)汛期集中在3—8月，隨著雨帶南移，桂東北地區(qū)的桂林地區(qū)最先進(jìn)入雨季，因而降雨量比其他地區(qū)多。

圖6 由TRMM數(shù)據(jù)反演的廣西1998—2019年平均降水量分布圖Fig.6 Annual average precipitation distribution in Guangxifrom 1998 to 2019 retrieved from TRMM data

3.4 干旱演變趨勢(shì)分析

利用式(1)對(duì)廣西地區(qū)2020年的降水情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)降雨變化并結(jié)合廣西區(qū)自身實(shí)際狀況，按照專家打分法，把降雨變化導(dǎo)致的旱澇趨勢(shì)分為重度洪澇、輕度洪澇、正常、輕度干旱、重度干旱5種類型(表3)。由表3可知，重度干旱面積占全區(qū)面積的0.3%，主要分布在廣西中部，即南寧地區(qū)； 全區(qū)約5%的地區(qū)會(huì)受到輕度干旱的影響，旱區(qū)主要分布在南寧市中部地區(qū)、防城港市和欽州市北部地區(qū)，以及柳州市東北部與來賓市的交界處； 無旱澇發(fā)生的地區(qū)面積占比為64.5%，超過全區(qū)一半的面積； 30%的地區(qū)會(huì)發(fā)生輕度洪澇，主要分布在桂林，賀州、梧州、玉林、北海等市； 相比于輕微洪澇區(qū)域，發(fā)生重度洪澇的地區(qū)面積明顯減少了許多，只占全區(qū)面積的0.2%，僅玉林市東部地區(qū)出現(xiàn)重度洪澇。

表3 回歸分析法廣西降雨旱澇變化趨勢(shì)Tab.3 Change trend of rainfall drought and floodin Guangxi by regression analysis

圖7為廣西喀斯特地區(qū)分布圖，由圖7可看出廣西喀斯特區(qū)域主要分布在桂西北和桂東北地區(qū)的河池、百色、柳州和桂林等地，喀斯特地區(qū)由于地表土壤稀薄，儲(chǔ)水能力較差，極易發(fā)生旱澇災(zāi)害，對(duì)民生經(jīng)濟(jì)影響極大。而結(jié)合圖7和圖8看來，2020年廣西喀斯特地區(qū)整體呈現(xiàn)正常趨勢(shì)，僅存在局部輕度干旱和洪澇現(xiàn)象，預(yù)測(cè)2020年該地區(qū)發(fā)生嚴(yán)重旱澇災(zāi)害的可能性相對(duì)較小，民生經(jīng)濟(jì)不會(huì)受到很大的影響。由圖8的預(yù)測(cè)結(jié)果來看，可以推測(cè)桂林市、賀州市、梧州市、玉林市、北海市有較大可能在2020年夏季汛期期間(即3—8月)會(huì)有輕度洪澇情況發(fā)生，南寧市、防城港市有可能在2020年會(huì)有輕度干旱情況發(fā)生。其余地區(qū)降水基本都處于正常范圍內(nèi)，可知除了上述洪澇情況外，2020年廣西地區(qū)雖然降水量存在短期的波動(dòng)，但廣西區(qū)沒有長(zhǎng)時(shí)的旱澇事件發(fā)生。而此次預(yù)測(cè)也得到了部分驗(yàn)證，據(jù)廣西氣象網(wǎng)(http: //gx.weather.con.cn/)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，廣西自2020年5月底開始出現(xiàn)持續(xù)強(qiáng)降雨天氣，并在6月初達(dá)到頂峰，導(dǎo)致廣西桂林、梧州、賀州、柳州、河池等地出現(xiàn)了輕度甚至重度的洪澇災(zāi)害，與預(yù)測(cè)的結(jié)果相符，也證明了本文預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和價(jià)值性，對(duì)廣西地區(qū)的防災(zāi)減災(zāi)工作具有一定的指導(dǎo)意義。

圖7 廣西喀斯特區(qū)域分布Fig.7 Regional distribution map of karst in Guangxi

圖8 2020年廣西旱澇趨勢(shì)預(yù)測(cè)Fig.8 Forecast of drought and flood in Guangxi in 2020

4 結(jié)論

將廣西TRMM數(shù)據(jù)引入SPI 指數(shù)，分析了20 a廣西地區(qū)的旱澇演變情況，得到以下結(jié)論：

1)TRMM數(shù)據(jù)均通過了顯著性檢驗(yàn)，顯著性極高，相關(guān)系數(shù)均大于0.8，具有高度相關(guān)性，說明TRMM數(shù)據(jù)與地面臺(tái)站數(shù)據(jù)有較好的一致性，適用于廣西區(qū)的降水監(jiān)測(cè)。

2)根據(jù)TRMM數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI(12)對(duì)應(yīng)的色彩分級(jí)圖，可以看出廣西地區(qū)澇旱災(zāi)害頻繁，洪澇災(zāi)害和干旱災(zāi)害常常交替發(fā)生。廣西區(qū)在2001—2002 年、2008年、2015年、2017年有范圍較大的嚴(yán)重的洪澇事件發(fā)生； 2003年、2009 年、2011年有范圍較大的嚴(yán)重的水文干旱事件發(fā)生。

3)廣西地區(qū)夏季降雨量最多，冬季最少，降雨量呈現(xiàn)“東多西少”的格局，降雨主要集中在桂東北地區(qū)，以桂林市為中心，降雨量呈遞減趨勢(shì)。

4)根據(jù)預(yù)測(cè)，廣西桂林市、賀州市、梧州市、玉林市、北海市有較大可能在2020年夏季(即6—8月)會(huì)有輕度洪澇情況發(fā)生，南寧市、防城港市有可能在2020年會(huì)有輕度干旱的情況發(fā)生。

5)應(yīng)用TRMM 3B43結(jié)合SPI對(duì)廣西地區(qū)的進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間序列的旱澇演變分析，評(píng)估得到廣西地區(qū)的旱澇總體趨勢(shì)與實(shí)際情況相符，對(duì)廣西地區(qū)的旱澇預(yù)警以及防災(zāi)減災(zāi)工作具有一定的指導(dǎo)意義。