“一帶一路”區(qū)域近57 a干旱事件及其人口暴露度特征

周舟 王艷君 黃金龍 呂嫣冉 姜彤，2

(1 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同中心/地理科學(xué)學(xué)院/災(zāi)害風(fēng)險管理研究院，南京 210044；2 中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所/荒漠與綠洲生態(tài)國家重點(diǎn)實驗室，烏魯木齊 830011)

引 言

IPCC第五次評估報告特別指出，如果溫室效應(yīng)以現(xiàn)有速度增強(qiáng)，全球氣溫可能會在2030—2052年間相較于工業(yè)化前上升1.5 ℃。且氣候變暖加速地球水循環(huán)，使干旱等極端氣候事件增多[1-2]。平均每年因干旱造成的經(jīng)濟(jì)損失約142.19億美元，未來可能導(dǎo)致更大的經(jīng)濟(jì)損失[3]。因此研究干旱及其社會經(jīng)濟(jì)影響有助于提高干旱風(fēng)險管理能力，這也是應(yīng)對氣候變化中最為現(xiàn)實和緊迫的任務(wù)。

國內(nèi)外學(xué)者對干旱演變特征、干旱成因以及干旱指標(biāo)評估等方面開展了大量研究[4-7]。近年來，對干旱事件演變及其社會經(jīng)濟(jì)影響的研究逐漸得到加強(qiáng)，對干旱事件的識別也從單一站點(diǎn)氣候要素的分析[8]發(fā)展為綜合了考慮干旱持續(xù)時間與影響范圍[9-11]，其中以改進(jìn)的 ZHAI，et al[11]提出的結(jié)合極端事件強(qiáng)度、影響面積、持續(xù)時間三維特征的IAD(Intensity-Area-Duration)辨識方法在災(zāi)害事件識別中應(yīng)用最為廣泛[11-13]，如SU，et al[13]利用IAD方法科學(xué)評估了中國干旱事件在全球升溫1.5 ℃和2.0 ℃情景下的經(jīng)濟(jì)損失變化。

“一帶一路”是中國國家主席習(xí)近平在2013年提出有關(guān)建設(shè)“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”與“21世紀(jì)海上絲綢之路”的倡議?！耙粠б宦贰眳^(qū)域氣候變化敏感，氣象災(zāi)害頻發(fā)，抗災(zāi)能力弱，近年來發(fā)生了越來越嚴(yán)重的氣候極端事件[14-15]。據(jù)統(tǒng)計，1900—2015年“一帶一路”區(qū)域因干旱導(dǎo)致的死亡人數(shù)高達(dá)966.34 萬，占總死亡人數(shù)的37.22%，其中96.6%的死亡人數(shù)發(fā)生在1970年[16]。目前，對于“一帶一路”區(qū)域，大多聚焦經(jīng)濟(jì)、政治等戰(zhàn)略格局研究，而對極端氣候事件的研究集中在利用災(zāi)情數(shù)據(jù)描述自然災(zāi)害的分布特征以及災(zāi)害風(fēng)險與防范對策上[17-18]，較少開展干旱等極端事件及其影響的定量研究。

本文選用東英吉利大學(xué)(Climatic Research Unit， CRU)逐月降水和潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standardize Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)作為干旱指標(biāo)，對1960—2016年“一帶一路”區(qū)域的干旱時空變化特征進(jìn)行分析，采用改進(jìn)的強(qiáng)度—面積—持續(xù)時間(IAD)方法識別干旱事件，研究干旱事件演變特征及其對人口的影響，以期為區(qū)域的防災(zāi)減災(zāi)措施制定和區(qū)域水資源管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

“一帶一路”區(qū)域涉及包括含中國在內(nèi)的亞洲44個國家、歐洲20個國家、非洲1個國家，共計65國，是世界上最長的經(jīng)濟(jì)走廊，覆蓋全球近1/3的國內(nèi)生產(chǎn)總值[19]。區(qū)域內(nèi)自然環(huán)境復(fù)雜多樣，跨8種不同氣候類型，季風(fēng)和大陸性氣候典型，水資源分布嚴(yán)重不均，是全球干旱災(zāi)害最頻繁、損失最嚴(yán)重的地區(qū)之一。2016年區(qū)域總?cè)丝诩s占全球人口總數(shù)的62%，區(qū)域平均人口密度約81.08人/km2(圖1)，其中東亞、南亞等地區(qū)人口密集，而中東歐、中亞等地區(qū)人口稀疏。

圖1 2016年“一帶一路”區(qū)域人口密度空間分布Fig.1 Spatial distribution of population density in the Belt andRoad region in 2016

1.2 研究數(shù)據(jù)

本文所用降水和潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)來自英國東英吉利大學(xué)CRU的全球逐月格點(diǎn)數(shù)據(jù)集(CRU TS v4.01)，其中潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)采用Penman-Montith方法計算；該數(shù)據(jù)通過嚴(yán)格的均一性檢驗、無缺測，空間分辨率為0.5°×0.5°。研究所用數(shù)據(jù)時段為1960年1月—2016年12月。

“一帶一路”區(qū)域人口數(shù)據(jù)是根據(jù)1960—2016年世界銀行逐年的總?cè)丝跀?shù)據(jù)，參照哥倫比亞大學(xué)國際地球科學(xué)信息網(wǎng)所提供的第四版世界網(wǎng)格化人口(GPW v4)數(shù)據(jù)，利用面積權(quán)重模型方法[20-21]插值為空間分辨率為0.5°×0.5°的格點(diǎn)數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 SPEI指數(shù)

干旱指數(shù)在干旱評估中應(yīng)用廣泛，目前常使用的干旱指數(shù)有Palmer干旱指數(shù)(Palmer Drought Severity Index，PDSI)、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index，SPI)、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)等。其中，SPEI指數(shù)既考慮了PDSI[22-23]所關(guān)注的蒸散發(fā)對干旱的作用及對于溫度敏感的特點(diǎn)，又兼具了SPI[24]空間一致性、多時間尺度的特點(diǎn)，在中國西南地區(qū)、東北地區(qū)、華中地區(qū)等[25-27]都得到了很好的應(yīng)用。因此，本文采用SPEI指數(shù)，由月降水與月潛在蒸散發(fā)的差額序列標(biāo)準(zhǔn)化處理得到月尺度的 SPEI 指數(shù)，年降水與年潛在蒸散發(fā)的差值序列，即得到年尺度的SPEI指數(shù)。具體的計算過程參見文獻(xiàn)[28—29]，對干旱等級的劃分(表1)參照了相關(guān)文獻(xiàn)[25—27]。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)干旱強(qiáng)度等級劃分Table 1 Classification of drought intensity by SPEI

1.3.2 強(qiáng)度—面積—持續(xù)時間(IAD)方法

強(qiáng)度—面積—持續(xù)時間(IAD)方法可用來辨識干旱事件，其中I為干旱事件強(qiáng)度，A為干旱事件的影響面積，即達(dá)到閾值(SPEI≤-1)的所有格點(diǎn)所覆蓋的面積，D為干旱事件的持續(xù)時間，即連續(xù)不間斷發(fā)生干旱的時間跨度。IAD方法可以將干旱事件的強(qiáng)度、面積和持續(xù)時間三者聯(lián)立起來，討論不同持續(xù)時間區(qū)域干旱事件強(qiáng)度—面積的變化，進(jìn)一步分析干旱事件時空特征[11-13]。傳統(tǒng)IAD方法僅能識別給定時間尺度的干旱事件，對遷移的干旱事件不能有效識別，并且會將連續(xù)時間尺度非連續(xù)面積的干旱事件自動判別為新事件，最終造成事件次數(shù)的重復(fù)計算。本文采用改進(jìn)的IAD方法，在識別任意持續(xù)時間的干旱事件和遷移的干旱事件上有較大提升。

改進(jìn)的IAD方法對干旱事件的識別首先從某年某月研究區(qū)內(nèi)干旱中心(即月干旱強(qiáng)度最大的格點(diǎn))開始，逐步移動聚類識別其相鄰滿足閾值(SPEI≤-1)條件的格點(diǎn)，然后通過設(shè)定月尺度的干旱中心重疊面積閾值判斷是否屬于同一事件。Sheffield，et al[30]和Lloyd-Hughes，et al[31]的研究表明，干旱中心重疊面積閾值對干旱事件識別具有敏感性，他們均認(rèn)為在全球與歐洲尺度上，50×104km2是一個較為合適的閾值?？紤]到本文的研究范圍跨洲際尺度，故設(shè)定重疊面積閾值為50×104km2，以此判斷事件在時間上的連續(xù)性，直到將所有滿足條件的格點(diǎn)找到集合形成一次干旱事件。本文設(shè)定5類持續(xù)時間的干旱事件，即持續(xù)時間1～2、3～5、6～8、9～11和大于等于12 mon的干旱事件。干旱事件頻次為事件發(fā)生的次數(shù)，最強(qiáng)中心強(qiáng)度為事件影響范圍內(nèi)所有格點(diǎn)最大值，影響面積為事件影響的所有格點(diǎn)面積。

1.3.3 M-K趨勢檢驗

Mann-Kendall趨勢檢驗是基于秩的非參數(shù)顯著性檢驗方法，本文中，M-K檢驗主要用于分析“一帶一路”區(qū)域年和月的干旱變化趨勢。統(tǒng)計檢驗顯著性水平α取0.05，則|Zα|=1.96，|Z|>|Zα|為通過檢驗且變化趨勢顯著，Z>1.96 為顯著增加，0

1.3.4 人口暴露度

人口暴露度是指“一帶一路”區(qū)域內(nèi)暴露在干旱事件影響下的人口數(shù)量，即干旱事件影響范圍內(nèi)所有格點(diǎn)對應(yīng)的人口數(shù)量。本文基于改進(jìn)的IAD方法識別出1960—2016年所有干旱事件的影響面積，并疊加相應(yīng)時期的人口格點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析干旱事件的人口暴露度特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 干旱指數(shù)特征

采用SPEI干旱指數(shù)作為干旱指標(biāo)，對1960—2016年“一帶一路”區(qū)域的干旱時空變化特征進(jìn)行分析。

2.1.1 時間特征

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域平均SPEI指數(shù)結(jié)果顯示：近57 a來SPEI指數(shù)以0.16/(10 a)的速度降低，研究區(qū)域總體呈現(xiàn)變干趨勢，M-K趨勢統(tǒng)計結(jié)果為-1.67，表明在年尺度上區(qū)域變干趨勢不顯著。從SPEI指數(shù)5 a滑動平均曲線來看，1992年之前“一帶一路”區(qū)域SPEI指數(shù)持續(xù)下降，且在1960—1992年期間共有8 a發(fā)生干旱，其中5 a為中度干旱、2 a為重度干旱、1 a為極端干旱；最嚴(yán)重的干旱發(fā)生在1972年，SPEI指數(shù)達(dá)-2.02。1992年之后SPEI指數(shù)呈波動上升，說明整個區(qū)域干旱程度有所緩解，期間共有7 a發(fā)生干旱，包括4 a中度干旱、2 a重度干旱和1 a極端干旱；最嚴(yán)重的干旱發(fā)生在2014年，SPEI指數(shù)達(dá)-2.24，2015年亦發(fā)生了嚴(yán)重干旱，SPEI干旱指數(shù)達(dá)-1.82(圖2)。據(jù)記載，1972年干旱肆虐亞洲多國，中國受旱面積超過4.5×108km2；2015年印度3.3億人受到干旱影響，越南則遭受了近一個世紀(jì)以來最嚴(yán)重的旱災(zāi)，而中國的內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧、吉林等省份也遭受了不同程度的干旱，這與本文基于SPEI指數(shù)識別出的“一帶一路”區(qū)域干旱事件及嚴(yán)重程度具有很好的一致性。

圖2 1960—2016年“一帶一路”區(qū)域SPEI干旱指數(shù)年變化Fig.2 Annual variation of SPEI in the Belt and Road region(1960-2016)

2.1.2 空間特征

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域干旱指數(shù)的M-K趨勢檢驗結(jié)果表明：整體來看，SPEI干旱指數(shù)呈現(xiàn)不明顯的變化趨勢，呈顯著變化趨勢的區(qū)域零散斑塊狀分布，但顯著干旱區(qū)域明顯大于顯著濕潤，在空間上集中分布在12°～40°N 的中低緯度地區(qū)，包括中東歐(烏克蘭、匈牙利等)、中亞(烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦等)、西亞(埃及、沙特阿拉伯、伊朗等)和東亞(蒙古、中國西北部)等地區(qū)，還有少部分零星分散在俄羅斯北部。

圖3 “一帶一路”區(qū)域年SPEI干旱指數(shù)M-K趨勢空間分布Fig.3 Spatial distribution of M-K trends of annual SPEIin the Belt and Road region

2.2 干旱事件特征

采用改進(jìn)的IAD方法辨識了持續(xù)時間為1～2、3～5、6～8、9～11和大于12 mon的5類干旱事件，并對不同干旱事件的發(fā)生頻次、影響面積和事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度變化特征進(jìn)行了分析。

2.2.1 頻次

“一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間干旱事件頻次的變化如圖4所示。1960—2016年研究區(qū)域共發(fā)生干旱事件5 072次，平均每年約發(fā)生89次。其中，以持續(xù)時間1～2和3～5 mon的干旱事件為主，兩類事件每年分別約發(fā)生73和13 次，占干旱事件總數(shù)的96.19%；持續(xù)時間6～8 mon的干旱事件發(fā)生頻次較少，每年約發(fā)生3次；長期干旱事件(大于9 mon)發(fā)生次數(shù)最少，其中持續(xù)時間大于等于12個月的事件僅在1970、1974、1986、1997和2012年中發(fā)生。

圖4 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間的干旱事件頻次變化Fig.4 Frequency changes of drought events with different durations in the Belt and Road region

從年代際變化來看，1990s之前干旱事件發(fā)生較頻繁，多年平均干旱事件頻次為91次，尤其是1970s中后期到1990s初，干旱事件發(fā)生頻次最高的年份均集中在此期間，分別是1980年(121次)、1976年(110次)、1991年(109次)、1985年(107次)和1994年(103次)；2000s以后，干旱事件頻次略有下降，多年平均干旱事件頻次為83次。

從干旱事件頻次的多年變化趨勢上看，干旱事件總頻次呈下降趨勢，1960—2016年減少了約15.15%。這主要由于占干旱頻次比重最大的持續(xù)時間1—2個月的干旱事件顯著減少所致，其57 a以2.55次/(10 a)的速度減少。但持續(xù)時間3～5和6～8 mon的干旱事件呈微弱增多趨勢，分別以0.11次/(10 a)和0.22次/(10 a)的速度增加。

2.2.2 影響面積

圖5 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間的干旱事件影響面積變化Fig.5 Changes of areas affected by drought events with different durations in the Belt and Road region

不同持續(xù)時間干旱事件影響面積變化如圖5所示。1960—2016年“一帶一路”區(qū)域干旱事件平均每年約影響0.92×108km2，其中2009年影響面積最大，約1.19×108km2。據(jù)史料記載，2009年中國東北、華北西南部、西北地區(qū)東部和黃淮地區(qū)、華南大部和云南遭遇了嚴(yán)重干旱，中東和中亞也遭受著嚴(yán)重干旱，糧食產(chǎn)量降至幾十年來的最低水平[32]。1960—2016年“一帶一路”區(qū)域以持續(xù)時間3～5個月的干旱事件影響面積最大，為0.41×108km2，約占總影響面積的44.8%；持續(xù)時間1～2個月、6～8個月次之，分別為0.23×108km2、0.20×108km2，約占總影響面積的24.9%和22.3%。

從影響面積的變化趨勢上看，所有干旱事件的影響總面積呈增多趨勢。2000s之前，影響面積變化較為平穩(wěn)，沒有明顯趨勢，2000s之后，影響面積明顯增大，增長幅度為13.4%，這主要由于持續(xù)時間3～5和6～8 mon的干旱事件影響面積增加，分別以1.12×106km2/(10 a)和3.72×106km2/(10 a)的速度增多，但持續(xù)時間1～2個月的干旱事件影響面積呈減少趨勢，下降速率為1.35×106km2/(10 a)。

圖6 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間干旱事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度變化Fig.6 Changes of the strongest intensity of drought events center with different durations in the Belt and Road region

2.2.3 最強(qiáng)中心強(qiáng)度

“一帶一路”區(qū)域干旱事件的最強(qiáng)中心強(qiáng)度變化如圖6所示。1960—2016年不同持續(xù)時間的干旱事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度的多年均值均小于-2.0，達(dá)到極端干旱強(qiáng)度，大致表現(xiàn)為持續(xù)時間越長，事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度越大，強(qiáng)度的離散程度也越大，表明持續(xù)時間越長的干旱事件其強(qiáng)度也越強(qiáng)。近57 a來，不同持續(xù)時間的干旱事件強(qiáng)度均呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢，除持續(xù)12 mon以上的干旱事件外(發(fā)生次數(shù)太少)，持續(xù)時間越長的干旱事件，其強(qiáng)度增強(qiáng)的趨勢也越明顯。整個時段上看，在1970s和1990s中期以后，是干旱事件強(qiáng)度較強(qiáng)的時期。

相較于傳統(tǒng)的IAD方法，本文使用改進(jìn)的IAD方法可有效去除重復(fù)識別的干旱事件和辨識干旱事件的遷移過程。使用傳統(tǒng)的IAD方法識別出“一帶一路”區(qū)域1960—2016年共發(fā)生約7 326次干旱事件，較改進(jìn)的IAD方法識別出的事件多44.4%。同時分別用兩種IAD方法識別2009年發(fā)生在中國西南地區(qū)的干旱事件，改進(jìn)的IAD方法顯示，該事件始于2009年7月，持續(xù)到2010年3月，持續(xù)時間為9個月，且該事件開始于貴州遵義，8月遷移到廣西河池，9、10月轉(zhuǎn)移到西藏阿里，11月遷至西藏山南，12月移至新疆和田，2010年1月遷移到云南楚雄，2月移至云南曲靖，3月又遷至貴州安順，該事件總體呈現(xiàn)一個先向西、再向南遷移的過程，事件過程與相關(guān)文獻(xiàn)記載基本一致[33-34]；傳統(tǒng)IAD方法，雖然也能辨識出該次干旱事件，且干旱事件的影響面積與改進(jìn)后的IAD方法識別出的影響面積基本一致，但該事件卻分別被識別為持續(xù)時間1、3、2和3 mon的4次獨(dú)立的干旱事件。

2.3 干旱事件的人口暴露度分析

統(tǒng)計每次干旱事件影響面積內(nèi)的人口數(shù)量，即可得到干旱事件的人口暴露度。從干旱事件的影響面積分析可知，持續(xù)1～2、3～5和6～8 mon的干旱事件影響面積約占總影響面積的92.1%，持續(xù)時間大于9 mon的干旱事件影響面積小，且在發(fā)生時間上不連續(xù)，因此，本文重點(diǎn)討論持續(xù)時間小于等于8 mon的干旱事件對人口數(shù)量的影響。

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域多年平均人口暴露度為5.43億人。其中持續(xù)1～2、3～5和6～8 mon的干旱事件多年平均暴露人口分別為1.46億、2.21億和1.76億人，以持續(xù)3～5 mon的干旱事件影響人口最多，占總暴露人口的40%。從人口暴露度的變化趨勢來看，近57 a來區(qū)域不同持續(xù)時間的干旱事件人口暴露度均呈顯著增加趨勢(通過α=0.01的置信水平)，其中持續(xù)3～5 mon的干旱事件暴露人口上升趨勢最為明顯，增長速度為0.15億人/(10 a)。整個時段人口暴露度的變化可分為3個階段：(1)1984年前，人口暴露度變化比較平穩(wěn)且暴露人口較少，年平均人口暴露度為3.73億人，較多年平均人口暴露度低31%；(2)1985—1999年間，年均人口暴露度較多年均值略高，達(dá)到5.47億人，期間1985和2000年出現(xiàn)兩次明顯的人口暴露度增加；(3)2000年之后，人口暴露度再次明顯增加，達(dá)到年均人口暴露度7.88億人，較多年均值高出45%(圖7)。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文基于CRU逐月降水與潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，以SPEI干旱指數(shù)作為干旱指標(biāo)，討論1960—2016年“一帶一路”區(qū)域干旱事件時空特征及其人口暴露度的變化特征。主要結(jié)論如下：

圖7 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間干旱事件的人口暴露度變化Fig.7 Changes of population exposure to drought events with different durations in the Belt and Road region

(1)1960—2016年“一帶一路”區(qū)域呈變干趨勢，主要源于潛在蒸散發(fā)的顯著增加，但1992年以后區(qū)域降水有明顯增多，干旱有所緩解。干旱顯著增強(qiáng)的區(qū)域集中分布在12°～40°N中低緯度地區(qū)，包括烏克蘭、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦、埃及、沙特阿拉伯、伊朗、蒙古、中國西北部等。

(2)近57 a，“一帶一路”區(qū)域發(fā)生干旱事件5 072次，年均發(fā)生89次，其中以持續(xù)1～2 mon的干旱事件頻次最高，占總事件頻次的82%，由于此類事件頻次的顯著下降，區(qū)域干旱事件總頻次也顯著減少。

(3)干旱事件年均影響總面積約0.92×108km2，以持續(xù)3～5 mon的干旱事件影響面積最多，約占年均總影響面積的44.8%?？傆绊懨娣e在2000年以后明顯增大。

(4)不同持續(xù)時間的干旱事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度均達(dá)到極端干旱強(qiáng)度，持續(xù)時間長的干旱事件其極端性也強(qiáng)，強(qiáng)度的增強(qiáng)趨勢也越明顯。

(5)干旱事件人口暴露度多年均值約5.43億人，以持續(xù)3～5 mon的干旱事件影響人口最多，占總暴露人口的40%。不同持續(xù)時間的干旱事件人口暴露度均呈現(xiàn)顯著增加的趨勢(通過α=0.01的置信水平)，且2000年之后，人口暴露度明顯增加，年均人口暴露度達(dá)7.88億人，較多年均值高出45%。

3.2 討論

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域總體呈現(xiàn)變干趨勢，潛在蒸散發(fā)的顯著增加是區(qū)域變干的主要原因。但1992年以來的降水明顯增大減緩了干旱趨勢，這一結(jié)論與不同區(qū)域的干旱變化研究結(jié)果一致[35-37]。研究區(qū)顯著干旱的區(qū)域集中分布在12°～40°N 的中低緯度地區(qū)，包括中東歐(烏克蘭、匈牙利等)、中亞(烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦等)、西亞(埃及、沙特阿拉伯等)、東亞(蒙古、中國西北部)等地區(qū)，這與王飛等[18]對“一帶一路”近百年尺度的干旱化研究結(jié)果較為相似。

“一帶一路”區(qū)域近57 a來以持續(xù)1～2 mon的干旱事件為主，占事件發(fā)生總數(shù)的82%，但影響面積則以持續(xù)3～5 mon事件為主，占總影響面積的44.8%，這主要因為持續(xù)3～5 mon的干旱事件單次影響面積是1～2 mon事件的10倍。此外，區(qū)域內(nèi)干旱事件總頻次雖呈減少趨勢，但持續(xù)3～5和6～8 mon事件的頻次在增加，且其影響面積顯著增長，導(dǎo)致干旱事件的總影響面積呈現(xiàn)增長趨勢，可見，“一帶一路”區(qū)域應(yīng)加強(qiáng)對持續(xù)3～5和6～8 mon干旱事件的重視。

干旱事件的人口暴露度既與事件影響面積有關(guān)，也與事件影響范圍內(nèi)的人口密度聯(lián)系?！耙粠б宦贰眳^(qū)域近57 a來的人口持續(xù)增多，從1960年約18.7億人增長至2016年約46.2億人，人口年均增長率約為2.6%，加之干旱事件的影響面積呈增多趨勢，受人口增長和干旱事件影響面積增加的共同作用，區(qū)域干旱事件的人口暴露度也呈現(xiàn)出2000年后的顯著增加特征，較多年均值高45%。

由于“一帶一路”區(qū)域范圍較大，本文對干旱事件及其人口暴露度的研究未進(jìn)行分區(qū)探討，對不同區(qū)域的差異性特征有待深入；同時，本文僅選擇考慮降水和蒸發(fā)要素的SPEI干旱指數(shù)作為干旱指標(biāo)，對干旱事件的評估存在一定的不確定性，今后可采用多干旱指標(biāo)的方法降低干旱結(jié)果的不確定性；未來氣候持續(xù)變暖，進(jìn)一步探討氣候和社會經(jīng)濟(jì)變化條件下區(qū)域的干旱事件風(fēng)險，可更好地為“一帶一路”戰(zhàn)略的順利推進(jìn)規(guī)避風(fēng)險。