基于SPEI的干旱時間演變特征研究

田青青，連海東，黃莎莎

（1.華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450046；2.河南省水環(huán)境模擬與治理重點實驗室，河南 鄭州 450046；3.河南豫信招標(biāo)有限責(zé)任公司，河南 鄭州 450046）

干旱是全球最常見、最廣泛的自然災(zāi)害，其具有發(fā)展速度緩慢、持續(xù)時間較長、影響范圍廣和危害嚴(yán)重的特點[1-3]。在全球氣候變暖的背景下，干旱越來越嚴(yán)重，近幾年，中國跨月、跨季節(jié)甚至跨年度的重大干旱事件更是頻發(fā)[4]。我國受地理位置和季風(fēng)性氣候的影響，水文氣象條件復(fù)雜多變，社會經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及生態(tài)環(huán)境對氣候條件的依賴性強(qiáng)，是世界上干旱災(zāi)害發(fā)生最為頻繁和嚴(yán)重的國家之一。本文以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI作為干旱指數(shù)，從干旱的時間演變方面分析了我國1960-2019年的干旱演變特征，以期為全國防旱抗旱減災(zāi)提供科學(xué)決策的依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

我國位于亞洲東部，太平洋西岸，陸地面積約960萬平方千米。我國降水的時空分布并不均勻，夏秋季降水較多而冬春季降水較少，并且降水量在空間分布上由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸遞減。本文選取的氣象站點數(shù)據(jù)是1960-2019年全國共613個氣象站點的月值降水、氣溫數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心制作的地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集（http：//data.cma.cn/）。

1.2 方法

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI

標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI是用降水量與潛在蒸散發(fā)量的差值偏離平均狀態(tài)的程度來表征某地區(qū)的干旱狀況，它融合了帕默爾干旱指數(shù)PDSI和標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI的優(yōu)點，不僅具有多時間尺度的特征，而且還考慮了氣溫因素對干旱變化的影響[5]。SPEI的計算步驟參照文獻(xiàn)[6]。

1.2.2 極點對稱模態(tài)分解方法ESMD

極點對稱模態(tài)分解方法ESMD是借鑒了傅里葉變換的思想并將希爾伯特-黃變換方法進(jìn)行改進(jìn)，可用于氣象學(xué)、水文學(xué)、信息科學(xué)、生態(tài)學(xué)等所有涉及數(shù)據(jù)處理的學(xué)科[7]。ESMD方法是通過一系列的變換將原始時間序列分解成為幾個IMF分量和一個趨勢項R，其中趨勢項R即可反映原始時間序列的整體變化趨勢。該方法的具體步驟參照文獻(xiàn)[8]。

2 結(jié)果與分析

圖1為全國不同時間尺度SPEI及干旱站次比，從圖中可以看出SPEI可反映不同時間尺度的干旱特征。其中，圖1（a）反映的月尺度SPEI的波動最為頻繁，因為它沒有考慮前期的降水、氣溫變化情況，所以受到短期降水、氣溫的影響較大，反映的是月度的干旱變化特征。圖1（b）與圖1（c）分別反映的是季節(jié)干旱與年度干旱變化特征。月、季、年尺度SPEI均呈下降趨勢，且干旱站次比呈上升趨勢，表明1960-2019年全國干旱呈增加趨勢。由年尺度SPEI可知，共有6年的SPEI值小于-0.5，即這6年發(fā)生了干旱現(xiàn)象，這些年份分別為2001年、2006年、2007年、2009年、2011年、2019年，其中2006年發(fā)生干旱現(xiàn)象最為嚴(yán)重，SPEI達(dá)到最小值-0.80。此外，1960-2019年SPEI的線性傾向率為-0.121/10a，Mann-Kendall趨勢檢驗法計算得到的趨勢特征值Zs=-2.61，通過了α=0.01的顯著性檢驗，表明年SPEI呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢，即1960-2019年全國干旱大體呈顯著增加趨勢。干旱站次比表示發(fā)生干旱的影響范圍程度，由圖1（d）可知全國干旱站次比的均值為32.3%，共有4年的干旱站次比超過了50%，這些年份分別為2001年、2006年、2009年、2011年，可以看出這些年份也都是發(fā)生干旱的年份，其中2006年的干旱站次比達(dá)到了最大值58.3%。1960-2019年全國干旱站次比的線性傾向率為3.444/10a，且Mann-Kendall趨勢特征值Zs=3.31，通過了α=0.01的顯著性檢驗，表明全國干旱發(fā)生范圍也呈顯著增加趨勢。

圖1 不同時間尺度SPEI及干旱站次比

對全國年SPEI時間序列進(jìn)行ESMD分解，當(dāng)最佳篩選次數(shù)達(dá)到16次時，ESMD分解自動停止，由此可得到4個IMF分量和1個趨勢項R，最終得到的趨勢項R即可反映原始SPEI序列的整體波動特征，計算結(jié)果如圖2所示。為了驗證ESMD分解結(jié)果的可靠性，將分解得到的4個IMF分量和1個趨勢項R求和，據(jù)此可得到1個重構(gòu)序列，發(fā)現(xiàn)該重構(gòu)序列與原始SPEI序列完全相同，表明ESMD方法分解得到的結(jié)果是可靠的。運(yùn)用快速傅里葉變換求出各個IMF分量的平均周期，可以識別SPEI序列中存在的多時間尺度振蕩特征，經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)IMF1-IMF4的主周期分別為2.07年、5年、10年、30年，表明全國干旱在年際尺度內(nèi)具有準(zhǔn)2.07年和準(zhǔn)5年的周期特征，在年代際尺度內(nèi)具有準(zhǔn)10年和準(zhǔn)30年的周期特征。由方差貢獻(xiàn)率可得到各個IMF分量相對于原始SPEI序列的重要程度，從表1可知IMF1的準(zhǔn)2.07年的方差貢獻(xiàn)率最大，其值為32.92%，IMF3的準(zhǔn)10年的方差貢獻(xiàn)率最小，其值為4.57%，因此年際尺度振蕩在SPEI序列變化中占有主導(dǎo)地位，SPEI序列的變化主要是由IMF1所決定的，第一主周期為2.07年。由SPEI序列與各個IMF分量和趨勢項R的相關(guān)系數(shù)可知，最終得到的趨勢項R與原始SPEI序列的相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.65，且通過了α=0.01的顯著性檢驗。

圖2 基于ESMD分解的各個IMF分量及趨勢項R

表1 年SPEI序列分解的各個IMF分量

3 結(jié)束語

針對我國干旱現(xiàn)象日益嚴(yán)重的問題，本文基于1960-2019年全國613個氣象站點的降水、氣溫數(shù)據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI作為干旱指數(shù)分析了我國的干旱時間演變特征。1960-2019年全國的月、季、年尺度SPEI呈下降趨勢，干旱站次比呈增加趨勢，表明全國的干旱大體上呈增加趨勢。對全國年SPEI時間序列進(jìn)行ESMD分解，可知全國干旱具有準(zhǔn)2.07年、準(zhǔn)5年、準(zhǔn)10年、準(zhǔn)30年的周期特征，且第一主周期為2.07年。