基于SPEI指數(shù)分析河西走廊氣象干旱時空變化特征*

薛華柱，李陽陽，董國濤,2,3**

基于SPEI指數(shù)分析河西走廊氣象干旱時空變化特征*

薛華柱1，李陽陽1，董國濤1,2,3**

（1.河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作 454000；2.黃河水利委員會黃河水利科學研究院，鄭州 450003；3.黑河水資源與生態(tài)保護研究中心，蘭州 730030）

利用河西走廊1965-2017年21個氣象站點逐日氣象數(shù)據(jù)，基于Penman-Monteith蒸散模型計算不同時間尺度的SPEI，分析河西走廊氣象干旱的變化趨勢、發(fā)生頻率和持續(xù)時間等時空變化特征。結果表明：（1）近53a來河西走廊月、季、年尺度SPEI均呈顯著上升趨勢，即干旱有顯著減弱趨勢，但個別站點干旱持續(xù)時間較長，其中武威站在2013年持續(xù)時長達到11個月；（2）河西走廊四季均存在變濕趨勢，且冬季變濕顯著，其中春、夏、秋季干旱呈不穩(wěn)定變化，而冬季在1989年前后發(fā)生突變，由干旱向濕潤突變；（3）河西走廊干旱的空間分布具有明顯的區(qū)域特征，干旱區(qū)域主要集中在西北部，濕潤區(qū)域主要集中在南部；（4）不同時間尺度各等級干旱發(fā)生頻率的變化規(guī)律具有一致性，輕中旱發(fā)生頻率遠高于重特旱，且年、季尺度重特旱發(fā)生相對高頻區(qū)空間分布特征與輕中旱正好相反?？傊?3a來河西走廊干旱呈減弱趨勢，有利于當?shù)氐霓r業(yè)生產(chǎn)開展和生態(tài)環(huán)境改善，但該區(qū)域氣候變化較復雜，需要注意局部干旱情況。

SPEI；Penman-Monteith蒸散模型；時空特征；氣象干旱；河西走廊

干旱是最具有破壞性的自然災害之一，對生態(tài)、經(jīng)濟和社會造成嚴重的影響[1]。已有研究表明，隨著氣候變化的進一步加劇[2?3]，干旱的嚴重程度和頻率預計將增加，將對陸地植被凈初級生產(chǎn)力造成更嚴重的損害，甚至使生態(tài)系統(tǒng)達到崩潰的臨界值[4]。目前干旱類型主要包括氣象、農業(yè)、水文和社會經(jīng)濟干旱，其中氣象干旱是導致各類干旱的主要原因[5]，通常由氣候異常引起，是農業(yè)干旱的先兆。河西走廊是西北地區(qū)最主要的商品糧基地和經(jīng)濟作物集中產(chǎn)區(qū)，研究其氣象干旱時空變化特征，對當?shù)剞r業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

干旱是一種受多種因素綜合影響的復雜現(xiàn)象，對干旱狀況的定量化描述是干旱分析的關鍵。國際上提出了很多干旱監(jiān)測指數(shù)，最常用的有帕默爾干旱指數(shù)PDSI、標準化降水指數(shù)SPI和標準化降水蒸散指數(shù)SPEI。其中，PDSI指數(shù)缺乏時空比較的有效性，在干旱等級劃分上具有較強的主觀性。SPI僅基于降水，不考慮溫度和蒸散對干旱條件的影響。而Vicente-Serrano等[6]于2010年提出的SPEI，既保留了PDSI對潛在蒸散敏感的優(yōu)點，又具備SPI多時間尺度特征，適于全球變暖背景下干旱特征分析[7?10]。Haile等[11]采用SPEI指數(shù)分析非洲之角的干旱趨勢和周期，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)干旱總體呈增加趨勢，但受氣候和環(huán)境條件的影響，存在年代際波動。楊睿等[12]基于SPEI指數(shù)對渭河流域氣象干旱的演變、趨勢和持續(xù)時間等時空變化特征分析，發(fā)現(xiàn)渭河流域有明顯的干濕周期變化，但整體上呈變干趨勢，且流域東北部干旱發(fā)生頻繁，與歷史干旱資料記錄一致，表明SPEI適用于全球變暖背景下的干旱評估與監(jiān)測。SPEI計算方法主要有Thornthwaite和Penman-Monteith兩種方法，但兩種方法計算潛在蒸散量時考慮的氣象要素不同，計算的SPEI值會有所差異[13]。Thornthwaite方法所需氣象要素僅有溫度，計算簡便。而Penman-Monteith方法除選取溫度外，還將太陽輻射、風速和站點海拔等因子納入潛在蒸散計算過程中。Zhou等[14]基于兩種潛在蒸散量模型計算SPEI，評估1961?2017年中國干旱、半干旱、半濕潤以及濕潤氣候區(qū)干旱的時空分布，發(fā)現(xiàn)在濕潤地區(qū)，SPEI-TH和SPEI-PM都可以較好地評估干旱，但在半干旱和干旱地區(qū)，溫度決定的Thornthwaite可能高估了干旱地區(qū)潛在蒸散的變化，而SPEI-PM可以更好地評估干旱情況，這與Chen等[8]的結論一致。劉柯等[15]指出在西北干旱區(qū)，基于Thornthwaite方法計算的SPEI過度夸大了溫度對該地區(qū)干旱的影響，需謹慎使用。

河西走廊位于中國西北干旱地區(qū)，是西北地區(qū)重要的生態(tài)安全屏障。由于氣候、地理環(huán)境和人類活動等因素的影響，河西走廊干旱頻發(fā)，對當?shù)剞r業(yè)生產(chǎn)和社會經(jīng)濟造成巨大影響[16]。目前大部分干旱研究主要針對在西北地區(qū)，也有學者針對河西走廊地區(qū)干旱進行討論。王春林等[17]采用SPI指數(shù)分析河西走廊15個氣象站點的干旱頻率和干旱強度等的演化趨勢，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)有66.7%的站點在年和季節(jié)尺度上都呈干旱減弱趨勢。而梁丹等[18]基于4種干旱指標在河西走廊進行適用性評估，發(fā)現(xiàn)SPEI模擬能力好于SPI。Fu等[19]采用SPI和SPEI監(jiān)測河西走廊干旱狀況的演變，結果表明SPEI對量化干旱狀況更加可靠，且該地區(qū)的干旱程度呈降低變化，同時也指出隨著未來全球變暖的加劇，蒸散量在該地區(qū)干旱監(jiān)測研究中的作用不容忽視?？傮w上基于SPEI可以很好地揭示河西走廊氣象干旱時空變化特征，但這些研究計算SPEI多采用Thornthwaite方法，只考慮平均溫度和緯度，未考慮太陽輻射、濕度和風速等氣候因素的影響，可能高估了全球變暖下的干旱強度和持續(xù)時間。在中國西北地區(qū)，基于Penman-Monteith方法的SPEI對干旱趨勢分析更為客觀[14]。因此，本研究選擇河西走廊作為研究區(qū)，基于Penman-Monteith方法計算不同時間尺度SPEI，分析河西走廊在年、季尺度下氣象干旱時空變化特征，以期為區(qū)域農業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟發(fā)展提供科學依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

河西走廊位于中國西北部，地理位置處于37°15′?42°69′，92°27′?104°20′，東西跨度約1000km。流經(jīng)河西走廊的三條主要河流自西向東為疏勒河、黑河和石羊河，均發(fā)源于祁連山。受大陸性氣候和地形的影響，河西走廊水熱資源分布不均勻，年降水量具有明顯的空間差異，大部分地區(qū)年平均降水量在50～150mm，年平均蒸發(fā)量1500～2500mm[19]。研究區(qū)內氣象站點分布如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源及其處理

1.3 研究方法

1.3.1 SPEI指數(shù)計算

SPEI通過計算月降水量與潛在蒸散量的差值經(jīng)標準化處理后得到，計算過程如下[13]。

（1）計算逐月潛在蒸散量PET。

（2）計算逐月降水量與潛在蒸發(fā)量差值。

圖1 研究區(qū)及氣象站點分布

1.3.2 時間尺度設置

選用1個月時間尺度的SPEI值（SPEI-1）反映干旱短時間內的細微變化；3個月時間尺度的5、8、11月和翌年2月的SPEI值（SPEI-3）分別表示研究區(qū)春（3?5月）、夏（6?8月）、秋（9?11月）、冬（12月?翌年2月）季SPEI值，反映季節(jié)的干旱狀況；12個月時間尺度的SPEI值（SPEI-12）描述研究區(qū)干旱的年際變化。

1.3.3 干旱等級劃分

根據(jù)相關研究[20]并結合河西走廊實際干旱情況，SPEI干旱等級劃分標準如表1所示。

表1 SPEI干旱等級劃分

1.3.4 干旱程度及影響分析

（1）干旱持續(xù)性

統(tǒng)計每個站點歷年SPEI-3≤?1.0的連續(xù)月份，將最長連續(xù)月份作為站點干旱最長持續(xù)時間。

（2）干旱影響范圍

用干旱站比評價年尺度（SPEI-12）內干旱影響范圍的大小。干旱站比指研究區(qū)域發(fā)生干旱站點數(shù)占該區(qū)域站點總數(shù)的百分比，其計算式為

式中，Pj為第j年干旱站比（%），m為第j年SPEI-12≤?0.5的站點數(shù)量，M為站點總數(shù)量，j為年份。

（3）干旱發(fā)生頻率

計算河西走廊1965年1月?2017年12月SPEI-3、SPEI-12的干旱頻率，即

式中，F(xiàn)i為i站點的干旱頻率（%），w為時間序列中的干旱次數(shù)，W為時間序列數(shù)，i為不同站點。

1.3.5 時空變化分析

（1）趨勢檢驗和突變檢驗

采用Mann-Kendall（M-K）趨勢檢驗分析研究區(qū)干旱變化趨勢[21]，統(tǒng)計量Z值為正值表示呈增加趨勢，為負值表示呈減少趨勢。Z值的絕對值大于1.96、2.58分別表明變化趨勢通過0.05和0.01水平的顯著性檢驗。

采用M-K突變檢驗對時間序列變化進行突變檢驗。M-K突變檢驗是在時間序列隨機獨立的假定下，分別計算順序和逆序時間序列的秩序列，得到統(tǒng)計量UF和UB。若UF或UB的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則呈下降趨勢。若UF和UB兩條曲線出現(xiàn)交叉點，且交叉點在臨界線之間，交叉點對應的時刻便是突變開始時間。

（2）反距離權重插值

反距離權重插值是基于地理學第一定律“相近相似”的基本假設，即相似性會隨著距離的減小而增大，利用與插值點不同距離采樣點的加權平均值來確定插值[22]。采用反距離權重對SPEI指數(shù)傾向率和干旱頻率進行空間插值，計算式為

式中，S為估計值，Si為第i個樣本值（i=1，…，n），di為距離，n為插值的氣象站點數(shù)量，p為距離的冪，默認為2。

1.4 數(shù)據(jù)處理

通過R語言程序包計算多時間尺度SPEI（https://cran.r-project.org/web/packages/SPEI/），采用matlab實現(xiàn)M-K趨勢檢驗和突變檢驗，利用Google Earth Engine云計算平臺（https://earthengine.google.com）進行反距離權重插值，使用ArcGIS軟件制作各干旱特征的空間分布圖。

2 結果與分析

2.1 河西走廊氣象干旱隨時間變化特征分析

2.1.1 多時間尺度SPEI值變化趨勢

2.1.2 四季干旱指數(shù)變化趨勢

圖2 1965?2017年河西走廊不同時間尺度SPEI及干旱站比

圖3 1965?2017年河西走廊四季干旱指數(shù)變化及M?K突變檢驗

2.2 河西走廊氣象干旱指數(shù)變化空間分布特征分析

2.2.1 SPEI指數(shù)傾向率空間分布

河西走廊及其周圍地區(qū)1965?2017年各氣象站點年、季尺度的SPEI傾向率變化存在一定的空間異質性（圖4）。由圖4a可見，年尺度SPEI傾向率僅馬鬃山站為負值，其他站點表現(xiàn)為濕潤趨勢，其中托勒、野牛溝、祁連、永昌站點通過了0.05水平的顯著性檢驗，變濕趨勢顯著。從各站點季尺度的年際變化上看（圖4b?圖4e），春季除馬鬃山、鼎新、酒泉站點呈干旱趨勢，其他站點均呈濕潤趨勢，其中額濟納旗、野牛溝站點變濕趨勢顯著。夏季38.1%的站點呈干旱趨勢，主要分布在疏勒河流域的西北部，黑河流域和石羊河流域北部，但干旱趨勢均不顯著；而托勒、野牛溝站點變濕顯著。秋季呈干旱趨勢的站點包括馬鬃山、永昌、武威，其他站點均呈濕潤趨勢，其中安西、烏鞘嶺變濕顯著。冬季僅托勒、馬鬃山站點呈干旱趨勢，其他站點均呈濕潤趨勢，其中有8個站點濕潤趨勢達到顯著水平。綜合來看，在各站點中，僅馬鬃山在年、季尺度上都呈干旱趨勢；從變化趨勢的空間差異上看，河西走廊年尺度以及夏季、秋季，干旱主要集中在研究區(qū)的西北部和石羊河流域，春季和冬季主要集中在研究區(qū)的西北部和中部區(qū)域；濕潤化區(qū)域主要集中在河西走廊的南部。

2.2.2 干旱頻率空間分布

圖5為河西走廊年、季尺度干旱頻率空間分布。由圖5a1可見，年尺度輕中旱發(fā)生頻率為21%～38%，平均為30.19%，輕中旱高頻區(qū)集中在紅柳河、馬鬃山、民勤站點，干旱頻率分別為38%、38%、36%；相對于輕中旱，年尺度重特旱（圖5a2）發(fā)生頻率較低，在0～8%，主要分布在黑河流域中部和石羊河流域的南部。

圖4 河西走廊年尺度和季尺度SPEI傾向率空間分布

春季輕中旱（圖5b1）發(fā)生頻率為19%～43%，平均為35.48%，除南部地區(qū)外全區(qū)均易發(fā)生干旱，其中額濟納旗、玉門鎮(zhèn)干旱頻率達到43%；重特旱（圖5b2）發(fā)生頻率在0～8%，主要集中在托勒、祁連、野牛溝、武威站點。夏季輕中旱（圖5c1）發(fā)生頻率為19%～40%，平均為30.48%，輕中旱高頻區(qū)集中在敦煌、金塔、酒泉站點；重特旱（圖5c2）發(fā)生頻率在0～8.6%，且主要分布在托勒、野牛溝、山丹站點以及石羊河流域。秋季輕中旱（圖5d1）發(fā)生頻率為27%～49%，平均為37.24%，除景泰、烏鞘嶺站點，其他站點輕中旱發(fā)生頻率都超過30%，其中安西站輕中旱頻率最高，達到49%；重特旱（圖5d2）發(fā)生頻率在0～6%，比輕中旱發(fā)生頻率低很多，主要集中在烏鞘嶺、永昌、景泰站點和黑河上游地區(qū)。冬季輕中旱（圖5e1）發(fā)生頻率為21%～43%，平均為35.33%，重特旱（圖5e2）發(fā)生頻率在0～8%，兩者的空間分布特征都很明顯；輕中旱發(fā)生頻率從南到北不斷增加，而重特旱集中在石羊河流域周圍。

綜合來看，河西走廊年、季尺度輕中旱發(fā)生頻率均高于重特旱頻率。除個別站點外，年尺度、夏季輕中旱高頻區(qū)集中在河西走廊西北部，春、秋、冬季集中在中部和北部。而年、季尺度的重特旱相對高頻區(qū)空間分布特征與輕中旱正好相反。同時，秋季輕中旱頻率稍高，而年、季尺度重特旱發(fā)生頻率差別不大。

2.2.3 干旱持續(xù)時間空間分布

對河西走廊21個氣象站點不同年代干旱最長持續(xù)時間進行統(tǒng)計分析，結果見圖6。由圖可見，1965?1969年最長持續(xù)期達到6個月以上的站點僅1個，為烏鞘嶺站點（1965年4?10月）；1970?1979年持續(xù)時間達到6個月以上的有2個站點，分別為野牛溝（1970年6?12月）和高臺（1974年10月?1975年3月及1976年9月?1977年2月）；而1980?1989年無站點達到6個月持續(xù)時長，僅野牛溝、山丹、祁連、托勒、民勤站點達到5個月持續(xù)時長；1990?1999年和2000?2009年也都僅有2個站點達到6個月持續(xù)時長以上，分別為托勒（1997年6?12月）和野牛溝站（1991年6?11月）、張掖（2004年7月? 2005 年1月）和馬鬃山（2001年2?8月）站；相對于其他年代際干旱持續(xù)時間，2010?2017年干旱持續(xù)性略強，持續(xù)時長達到6個月以上的有5個站點，其中武威最長持續(xù)時間達到11個月（2013年3月?2014年1月）。

圖5 河西走廊年尺度和季尺度干旱發(fā)生頻率空間分布

圖6 河西走廊各站不同時段干旱最長持續(xù)月數(shù)的空間分布

由圖7可見，河西走廊21個氣象站點干旱平均持續(xù)月數(shù)的年際變化呈波動下降趨勢。1965?1969年和1970?1979年干旱平均時長為每次1.3個月和1.4個月；1980?1989年和1990?1999年逐步下降，分別為每次1.2個月和1個月；2000?2009年有所回升，為每次1.2個月；而2010?2017年干旱平均時長為每次1.1個月。因此，從干旱最長持續(xù)時長和平均持續(xù)時長的年代際變化來看，河西走廊干旱持續(xù)時長稍低，平均持續(xù)時長最長僅達到每次1.4個月，但少部分站點干旱持續(xù)性較長，武威在2013年持續(xù)時長達到11個月，河西走廊應注意局部地區(qū)的干旱情況。

圖7 1965?2017年河西走廊21個站點干旱平均持續(xù)月數(shù)的年際變化

3 結論與討論

3.1 結論

（1）河西走廊地區(qū)月、季尺度SPEI呈極顯著上升趨勢，年尺度SPEI呈顯著上升趨勢，說明近53a來河西走廊干旱有減弱趨勢；河西走廊干旱站比呈顯著下降趨勢，且年尺度SPEI指數(shù)的干旱年份與干旱站比較高的年份一致，近53a該區(qū)域干旱范圍有顯著縮小趨勢。

（2）河西走廊四季SPEI均呈上升態(tài)勢，存在變濕趨勢，且冬季變濕顯著。春、夏、秋季干旱呈不穩(wěn)定變化；冬季在1989年前后發(fā)生突變，由干旱向濕潤突變。

（3）從SPEI傾向率空間分布上看，年尺度SPEI傾向率除馬鬃山站為負值，其他站點均為正，存在變濕趨勢，其中，明顯變濕的站點分布在研究區(qū)的南部；在季節(jié)尺度上，除春季的馬鬃山、酒泉、鼎新站點，夏季疏勒河流域的西北部、黑河流域和石羊河流域北部部分站點，秋季的馬鬃山、永昌、武威站點以及冬季的馬鬃山、托勒站點SPEI傾向率為負值，其他站點均呈濕潤趨勢，只是變濕的幅度和顯著水平上存在一定的差異。

（4）不同時間尺度各等級干旱發(fā)生頻率的變化規(guī)律具有一致性，年、季尺度輕中旱發(fā)生頻率遠高于重特旱發(fā)生頻率。從空間上看河西走廊西北部是干旱多發(fā)區(qū)，且年、季尺度重特旱發(fā)生相對高頻區(qū)空間分布特征與輕中旱正好相反。河西走廊地區(qū)不同年代際干旱持續(xù)性差異不大，但是個別站點干旱持續(xù)性具有明顯的年代際差異，其中武威在2013年持續(xù)時長達到11個月，需要注意河西走廊局部干旱情況的發(fā)生。

3.2 討論

在干旱半干旱地區(qū)，潛在蒸散量PET的計算影響SPEI指數(shù)的準確性。目前河西走廊干旱研究大多采用Thornthwaite方法計算PET，繼而得到SPEI，但該模型僅考慮溫度變化對潛在蒸散量的貢獻，忽略了對蒸散有決定性的氣象因素，如相對濕度、日照時數(shù)和風速等，可能高估氣候變暖下的干旱趨勢。本研究采用Penman-Monteith方法計算出的PET綜合考慮了熱量和空氣動力兩個因子，計算得到的SPEI更能客觀反映河西走廊的干旱情況。多項研究證明，基于Penman-Monteith方法的SPEI在中國及各地區(qū)干旱監(jiān)測中的表現(xiàn)優(yōu)于Thornthwaite方法的SPEI[8, 14?15]。本研究得出河西走廊在年尺度上干旱呈顯著減弱趨勢，這與前人[19? 20]的研究結果一致。季節(jié)尺度上，河西走廊四季SPEI均呈上升態(tài)勢，存在變濕趨勢，且冬季變濕顯著，主要原因是河西走廊在冬季的12月和翌年1月由于降水量增加，地表濕潤指數(shù)在1961?2012年增加了5%～25%[24]。在空間尺度上，僅馬鬃山站在年、季尺度中呈干旱增加趨勢，這與王春林等[17]的研究結果一致；河西走廊受地形和海拔等因素的影響，西北部的降水呈下降趨勢[25]，這是馬鬃山站呈干旱化的可能原因。河西走廊東部受季風影響，西部受環(huán)流控制，中部處于兩種環(huán)流系統(tǒng)的交匯處，再加上青藏高原季風的影響，局部氣候變化較復雜[26]，武威站在2013年持續(xù)時長達到11個月，需要注意河西走廊局部干旱情況。本研究計算出研究區(qū)干旱呈減弱趨勢，這與Huang等[27]結論不一致，可能原因是Huang等的研究采用基于Thornthwaite方法計算SPEI指數(shù)，忽略了相對濕度、風速等氣象變化對潛在蒸散的影響，夸大了溫度對該區(qū)干旱的影響。已有研究表明1980年以來西北特別是西北西部地區(qū)的暖濕化趨勢被大量觀測數(shù)據(jù)證實[28?29]，而基于Thornthwaite方法的SPEI未能監(jiān)測出這一趨勢。

河西走廊地區(qū)水資源系統(tǒng)脆弱，干旱發(fā)生會嚴重影響生態(tài)環(huán)境建設和社會經(jīng)濟發(fā)展?；赟PEI干旱指數(shù)評估1965?2017年河西走廊的干旱情況，對指導該區(qū)域抗旱工作具有現(xiàn)實意義?？傮w上河西走廊干旱呈減弱趨勢，將更有利于農業(yè)生產(chǎn)，但秋季輕中旱發(fā)生頻率較高，當?shù)貞龊孟鄳胧?。此外，Meng等[30]研究表明河西走廊年平均氣溫和四季氣溫都呈顯著增加趨勢，并且夏季增溫率隨海拔的升高而增加，這會導致祁連山區(qū)冰雪融水增加，從而增加洪水事件發(fā)生的可能性，因此該區(qū)域也要加強防御局部暴雨和洪災工作。但本研究也存在一定的局限性，如基于氣象站點數(shù)據(jù)計算SPEI，進行插值分析河西走廊干旱狀況，存在區(qū)域性站點稀少，空間覆蓋不全面的問題。今后應考慮氣象站點數(shù)據(jù)與多源遙感數(shù)據(jù)相融合，提高干旱評估的準確性，以期為河西走廊地區(qū)水資源的管理和規(guī)劃做出更好的指導和支撐。

[1] 楊晉云,張莎,白雲(yún),等.基于機器學習融合多源遙感數(shù)據(jù)模擬SPEI監(jiān)測山東干旱[J].中國農業(yè)氣象,2021,42(3): 230-242.

Yang J Y,Zhang S,Bai Y,et al.SPEI simulation for monitoring drought based machine learning integrating multi-source remote sensing data in Shandong[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2021,42(3):230-242.(in Chinese)

[2] 趙海燕,張文千,鄒旭愷,等.氣候變化背景下中國農業(yè)干旱時空變化特征分析[J].中國農業(yè)氣象,2021,42(1):69-79.

Zhao H Y,Zhang W Q,Zou X K,et al.Temporal and spatial characteristics of drought in China under climate change[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2021,42 (1):69-79.(in Chinese)

[3] Wang S,Li R,Wu Y,et al.Effects of multi-temporal scale drought on vegetation dynamics in Inner Mongolia from 1982 to 2015,China[J].Ecological Indicators,2022,136: 108666.

[4] Crocetti L,Forkel M,Fischer M,et al. Earth observation for agricultural drought monitoring in the Pannonian basin (Southeastern Europe):current state and future directions[J]. Regional Environmental Change,2020,20(4):123.

[5] Dikshit A,Pradhan B,Huete A.An improved SPEI drought forecasting approach using the long short-term memory neural network[J].Journal of Environmental Management, 2021,283:11979.

[6] Vicente-Serrano S M,Beguería S,López-Moreno J I.A multiscalar drought index sensitive to global warming:the standardized precipitation evapotranspiration index[J].Journal of Climate,2010,23(7):1696-1718.

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

Huang H,Zhang B,Ma S Q,et al.Temporal and spatial variations of meteorological drought and drought risk analysis in Hedong area of Gansu Province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2020,41(7):459-469.(in Chinese)

[8] Chen H P,Sun J Q.Changes in drought characteristics over China using the standardized precipitation evapotranspiration index[J].Journal of Climate,2015,28(13):5430-5447.

[9] Li L C,She D X,Zheng H,et al.Elucidating diverse drought characteristics from two meteorological drought indices(SPI and SPEI) in China[J].J Hydrometeorol, 2020, 21(7):1513-1530.

[10] Shelton S,Ogou F K,Pushpawela B.Spatial-temporal variability of droughts during two cropping seasons in Sri Lanka and its possible mechanisms[J].Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences,2022,58(1):127-144.

[11] Haile G G,Tang Q H,Leng G Y,et al.Long-term spatiotemporal variation of drought patterns over the Greater Horn of Africa[J].Science of the Total Environment,2020,704:135299.

[12] 楊睿,耿廣坡,周洪奎,等.基于SPEI-PM指數(shù)的渭河流域氣象干旱時空演變特征[J].中國農業(yè)氣象,2021,42(11): 962-974.

Yang R,Geng G P,Zhou H K,et al.Spatial-temporal evolution of meteorological drought in the Wei river basin based on SPEI-PM[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2021,42(11):962-974.(in Chinese)

[13] 李翔翔,居輝,劉勤,等.基于SPEI-PM指數(shù)的黃淮海平原干旱特征分析[J].生態(tài)學報,2017,37(6):2054-2066.

Li X X,Ju H,Liu Q,et al.Analysis of drought characters based on the SPEI-PM index in Huang-Huai-Hai Plain[J]. Acta Ecologica Sinica,2017,37(6):2054-2066.(in Chinese)

[14] Zhou J,Wang Y J,Su B D,et al.Choice of potential evapotranspiration formulas influences drought assessment: a case study in China[J].Atmos Res,2020, 242:104979.

[15] 劉珂,姜大膀.基于兩種潛在蒸散發(fā)算法的SPEI對中國干濕變化的分析[J].大氣科學,2015,39(1):23-36.

Liu K,Jiang D B.Analysis of dryness/wetness over China using standardized precipitation evapotranspiration index based on two evapotranspiration algorithms[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2015,39(1):23-36.(in Chinese)

[16] Guo H,Bao A,Liu T,et al.Spatial and temporal characteristics of droughts in Central Asia during 1966- 2015[J].Science of the Total Environment,2018,642:1523- 1538.

[17] 王春林,司建華,趙春彥,等.河西走廊近57年來干旱災害特征時空演化分析[J].高原氣象,2019,38(1):196-205.

Wang C L,Si J H,Zhao C Y,et al.Analysis of temporal and spatial evolution characteristics of drought disasters in the Hexi corridor in recent 57 years[J].Plateau Meteorology, 2019,38(1):196-205.(in Chinese)

[18] 梁丹,趙銳鋒,李潔,等.4種干旱指標在河西走廊地區(qū)的適用性評估[J].中國農學通報,2015,31(36):194-204.

Liang D,Zhao R F ,Li J,et al.Applicability assessment of four drought indexes in Hexi corridor regions[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2015,31(36):194-204.(in Chinese)

[19] Fu J,Niu J,Kang S Z,et al.Crop production in the Hexi corridor challenged by future climate change[J].Journal of Hydrology,2019,579:124197.

[20] Gao L,Zhang Y N.Spatio-temporal variation of hydrological drought under climate change during the period 1960-2013 in the Hexi corridor,China[J].J Arid Land,2016,8(2):157-171.

[21] Wang W J,Guo B,Zhang Y Q,et al.The sensitivity of the SPEI to potential evapotranspiration and precipitation at multiple timescales on the Huang-Huai-Hai Plain,China[J]. Theoretical and Applied Climatology,2021,143(1-2):87-99.

[22] 賈悅,崔寧博,魏新平,等.基于反距離權重法的長江流域參考作物蒸散量算法適用性評價[J].農業(yè)工程學報,2016, 32(6):130-138.

Jia Y,Cui N B,Wei X P,et al.Applicability evaluation of different algorithms for reference crop evapotranspiration in Yangtze river basin based on inverse distance weighted method[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2016,32(6):130-138.(in Chinese)

[23] 王飛,王宗敏,楊海波,等.基于SPEI的黃河流域干旱時空格局研究[J].中國科學(地球科學),2018,48(9):1169-1183.

Wang F,Wang Z M,Yang H B,et al.Study of the temporal and spatial patterns of drought in the Yellow river basin based on SPEI[J].Scientia Sinica(Terrae),2018,48(9):1169- 1183.(in Chinese)

[24] 王素萍,李耀輝,馮建英,等.1961-2012年甘肅省干濕變化特征及其影響因子[J].中國沙漠,2014,34(6):1624-1632.

Wang S P,Li Y H, Feng J Y,et al.Changes and driving factors of surface wetness index in Gansu,China from 1961-2012[J].Journal of Desert Research,2014,34(6):1624- 1632.(in Chinese)

[25] Li Z,Liu H H.Temporal and spatial variations of precipitation change from Southeast to Northwest China during the period 1961-2017[J].Water,2020,12(9):2622.

[26] Li X,You Q L,Ren G Y,et al.Concurrent droughts and hot extremes in Northwest China from 1961 to 2017[J].Int J Climatol,2019,39(4):2186-2196.

[27] Huang W J,Yang J J,Liu Y,et al.Spatiotemporal variations of drought in the arid region of Northwestern China during 1950-2012[J].Advances in Meteorology,2021,2021: 6680067.

[28] 王澄海,張晟寧,李課臣,等. 1961-2018年西北地區(qū)降水的變化特征[J].大氣科學,2021,45(4):713-724.

Wang C H,Zhang S N,Li K C,et al.Change characteristics of precipitation in Northwest China from 1961 to 2018[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2021,45 (4):713-724.(in Chinese)

[29] Qin J C,Su B D,Tao H,et al.Spatio-temporal variations of dryness/wetness over Northwest China under different SSPs-RCPs[J].Atmos Res,2021,259:105672.

[30] Meng X J,Zhang S F,Zhang Y Y,et al.Temporal and spatial changes of temperature and precipitation in Hexi corridor during 1955-2011[J].Journal of Geographical Sciences, 2013,23(4):653-667.

Analysis of Spatial-temporal Variation Characteristics of Meteorological Drought in the Hexi Corridor Based on SPEI Index

XUE Hua-zhu1, LI Yang-yang1, DONG Guo-tao1,2,3

（1. School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China; 2. Yellow River Conservancy Commission, Yellow River Institute of Hydraulic Research, Zhengzhou 450003; 3. Heihe Water Resources and Ecological Protection Research Center, Lanzhou 730030）

Using the daily meteorological data of 21 meteorological stations in the Hexi corridor from 1965 to 2017, SPEI at different time scales was calculated based on the Penman-Monteith evapotranspiration model, and the temporal and spatial variation characteristics of meteorological drought in the Hexi corridor, such as the change trend, occurrence frequency and duration, were analyzed. The results showed that: (1) in the past 53 years, the SPEI of the Hexi corridor showed a significant upward trend on the monthly, seasonal and annual scales, which indicated that the drought had a significant weakening trend, but the drought lasted for a long time at individual stations, and the drought lasted for 11 months in 2013 in Wuwei. (2) The Hexi corridor had a trend of wetting in four seasons, and it was significantly wet in winter. Among them, the in spring, summer and autumn presented unstable drought changes, while the sudden change in winter around 1989 indicated the trend from drought to wet. (3) The spatial distribution of drought in the Hexi corridor had obviously regional characteristics. The arid area was mainly concentrated in the northwest, and the humid area was mainly concentrated in the south. (4) The frequency variety law of different grades drought occurance at different time scales was consistent .The frequency of mild to moderate droughts was much higher than that of severe and extreme droughts, and the spatial distribution characteristics of relatively high frequency areas of severe and extreme droughts on the annual and seasonal scales were opposite to those of mild to moderate droughts. Generally, the drought in the Hexi corridor had weakened in the past 53 years, which was beneficial to the local agricultural production and ecological environment. However, the climate change in this region is complex, and local drought needs to be paid attention to.

SPEI; Penman-Monteith equation; Spatial-temporal characteristics; Meteorological drought; Hexi corridor

10.3969/j.issn.1000-6362.2022.11.006

薛華柱,李陽陽,董國濤.基于SPEI指數(shù)分析河西走廊氣象干旱時空變化特征[J].中國農業(yè)氣象,2022,43(11):923-934

2021?12?30

國家自然科學基金資助項目（51779099；42061056）

董國濤，博士，正高級工程師，主要從事水文水資源遙感方面研究，E-mail:dongguotao@hhglj.yrcc.gov.cn

薛華柱，E-mail: xhz@hpu.edu.cn