近60年雷州半島氣象干旱變化特征及驅動因素分析

關鍵詞：氣象干旱；SPEI；ENSO；雷州半島

中圖分類號：TV125 文獻標識碼：A 文章編號：1001-9235（2024）11-0108-07

根據IPCC 第六次評估報告，在全球變暖和人類活動加劇的形勢下，氣候變化對水文循環(huán)的影響變得更加復雜，導致干旱與洪澇災害事件發(fā)生的頻率呈顯著增加趨勢［1］。干旱是指區(qū)域水分收支不平衡而形成的水分短缺現象［2］。干旱不僅造成水資源短缺，影響農業(yè)生產、城鄉(xiāng)供水，也會加重生態(tài)環(huán)境惡化。美國氣象學會將干旱分為氣象干旱、水文干旱、農業(yè)干旱和社會經濟干旱等4種類型，其中氣象干旱最先發(fā)生，也是研究其他類型干旱的基礎，主要以降水指標來劃分［3］。研究氣象干旱的時空分布規(guī)律及成因，對于不同地區(qū)針對性地抗旱減災有重要指導意義。

干旱指數是評估和量化干旱程度的重要方法，常用的氣象干旱指數包括標準降水指數（SerialPeripheral Interface，SPI）、標準化降水蒸散指數（Standardized Precipitation-Evapotrarspiration Index，SPEI）、帕默爾干旱強度指數（Palmer DroughtSeverity Index，PDSI）等［4］，許多學者基于不同的指數對不同地區(qū)的干旱情況進行了研究。余銳等［5］通過計算廣東地區(qū)SPI值，發(fā)現廣東省有略濕潤趨勢。彭窈等［6］通過計算華南春季42個站點的幾種旱澇指數，發(fā)現SPEI敏感性強，可以識別降水和氣溫對于旱澇的影響。周照強等［7］利用SPI評估了珠江流域氣象干旱情況，發(fā)現厄爾尼諾-南方濤動（EINi?o-Southern Oscillation，ENSO）和太平洋年代際震蕩指數（Protected Designation of Origin，PDO）對各分區(qū)的氣象干旱影響的時間尺度為8～48個月，太陽黑子對珠江流域的氣象干旱影響相對較小，ENSO和PDO是珠江流域氣象干旱的主要驅動力。

雷州半島位于珠江流域片降水低值區(qū)，是旱象嚴重的地區(qū)［8］。且雷州半島水系大多獨流入海，加上工程調蓄能力不足，水資源結構脆弱，干旱已成為制約當地經濟發(fā)展的主要因素［9］。張國桃等［9］統(tǒng)計了1949—2000年51 a湛江市的旱情情況，發(fā)現其中37 a出現旱情，大旱19 a。眾多學者對雷州半島的干旱時空分布規(guī)律及成因進行了研究。張得勝等［10］發(fā)現雷州半島存在2～5a的干旱周期；王壬等［11］基于標準化降水指數對干旱進行識別，發(fā)現雷州半島干旱頻率在秋冬季呈減少趨勢，在春夏季呈增加趨勢；薛積彬等［12］發(fā)現1961—2008年雷州半島北部地區(qū)氣候趨向暖干，自90年代中后期以來，氣候干旱化趨勢愈加顯著，干旱事件存在顯著的2～3 a短周期變化，可能與同一時期的ENSO活動具有一定關系；杜曉霞等［13］發(fā)現ENSO事件對雷州半島干旱情況影響明顯。

本文將在以往研究基礎上對雷州半島氣象干旱時空特征進行分析：①選擇標準化降水蒸散指數作為干旱識別指標，分析雷州半島季節(jié)性干旱的特征及變化趨勢；②分析雷州半島干旱與降水、氣溫等主要氣象要素的關系；③討論雷州半島干旱事件對ENSO事件的響應規(guī)律。研究成果可為即將實施的環(huán)北部灣廣東水資源配置工程的配套工程——雷州半島灌區(qū)工程水文氣象情勢分析及灌區(qū)灌溉制度設計提供參考，以期推動半島地區(qū)水利高質量發(fā)展。

1資料來源與研究方法

1. 1研究區(qū)域概況

雷州半島（109°31'～110°55'E，20°12'～21°35'N）位于中國大陸最南端，東瀕南海，西鄰北部灣，總面積8 845 km²。雷州半島地處亞熱帶季風氣候區(qū)，降水豐沛，多年平均降水量1 519. 85 mm，多年平均氣溫約23. 52℃。

1. 2數據來源

選用湛江站和徐聞站分別作為雷州半島北部和南部的代表站，氣象資料系列為1957—2021年逐日氣象數據，氣象站位置見圖1。

中國于2017年發(fā)布了GB/T 33666—2017《厄爾尼諾／拉尼娜事件判別方法》國家標準［14］，定義ININO3. 4 的3 個月滑動平均絕對值達到或超過0. 5 ℃、持續(xù)至少5個月，判定為一次厄爾尼諾/拉尼娜事件（指數大于等于0. 5 ℃為厄爾尼諾事件；指數小于等于-0. 5 ℃為拉尼娜事件），并科學地將ENSO 事件進一步細分為東部型（EP 型）ENSO 事件和中部型（CP 型）ENSO 事件。本文選用的ENSO 氣候指標為ONI 指數（Oceanic Nino Index），來自美國國家海洋大氣局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）氣候研究中心（https：//psl. noaa. gov）。選擇Ren等［15］提出的EP型和CP 型指數作為根據該國家標準規(guī)定劃分出EP型/CP 型ENSO暖事件（厄爾尼諾事件）與ENSO 冷事件（拉尼娜事件）的依據，計算2個指數所需Ni?o3區(qū)、Ni?o 4區(qū)海溫指數也均來自NOAA官方網站。ONI指數年、季節(jié)尺度均為相應時段的月份均值。

1. 3研究方法

1. 3. 1標準化降水蒸散指數

本文采用標準化降水蒸散指數來反映雷州半島氣象干旱程度。SPEI是一種基于降雨和蒸散發(fā)數據的多尺度干旱指數，能較好地評價和監(jiān)測氣象干旱，適用于研究全球變暖對干旱條件的影響。本文采用世界糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United" Nations，FAO）推薦的Penman-Monteith公式計算潛在蒸散發(fā)，接著計算逐月降雨量（P）和潛在蒸散發(fā)量（Potential Evapotranspiration，PET）之差D，然后構造不同時間尺度下水分盈虧累積序列X，對其概率分布函數f（x）進行標準化處理，得到SPEI計算值，公式如下［16-17］。

根據GB/T 20481—2017《氣象干旱等級》［18］的劃分標準，將SPEI劃分為以下5個干旱等級，分別為無旱（-0. 5gt;SPEI）、輕旱（-1. 0lt;SPEI≤-0. 5）、中旱（-1. 5lt;SPEI≤-1. 0）、重旱（-2. 0lt;SPEI≤-1. 5）、特旱（SPEI≤-2. 0）。

為反映不同時間尺度的干旱情況，本文計算了月尺度（SPEI-1）、季節(jié)尺度（SPEI-3）和年尺度（SPEI-12）的SPEI值，分別選用SPEI-3中5、8、11月和次年2月的SPEI值表示春、夏、秋、冬季節(jié)的干旱情況，選用SPEI-12中次年2月的SPEI值表示年干旱情況。雷州半島地處南方濕潤地區(qū)，輕旱造成的影響較小，本文選取中旱及以上的等級（SPEI≤-1. 0）進行干旱次數統(tǒng)計。

1. 3. 2趨勢分析方法

利用Mann-Kendall（M-K）非參數檢驗對SPEI序列進行趨勢分析。該方法被世界氣象組織推薦用來分析各氣象水文要素隨時間變化的趨勢。MK檢驗作為非參數檢驗，對異常值的敏感性低于參數檢驗，可以避免序列中極值的干擾。對于1組觀測序列：X=x₁， x₂， …， x_n，通過比較標準化檢驗統(tǒng)計量Z 的大小來檢驗趨勢變化的顯著性，當Zgt;0時，表示該觀測序列值為上升趨勢，當Zlt;0時則反之。

為研究影響雷州半島干旱的主要因素，本文采用皮爾曼偏相關分析法分別量化了年尺度上降雨和溫度對SPEI的影響。

1. 3. 3ENSO遙相關分析

通過計算ENSO氣候指標與相應時間尺度的SPEI兩者間的皮爾遜相關系數來分析，并進行顯著性檢驗。由于ENSO氣候指標對當年/季節(jié)的影響與次年/季節(jié)的影響不同，因此本文將對氣候指標對當年、次年、當年四季的影響分別分析。本文還分別分析對ENSO事件發(fā)生當年秋冬季和事件結束后的秋冬季干旱的影響，對EP型、CP型ENSO事件對秋冬兩季的不同影響進行了分析。

2結果分析

2. 1不同時間尺度下SPEI變化趨勢

a）圖2反映了月尺度下SPEI的變化情況，可以看出SPEI變化較為劇烈，在正負之間頻繁震蕩。湛江站SPEI-1最小值為-2. 76（2003年12月），最大值為2. 65（2016年1月），1957年3月至2021年2月的平均值為0. 009，共有131個月發(fā)生了干旱事件（表1），占所有月份的17%，其中89個月為中旱，33個月為重旱，9 個月為極旱。徐聞站SPEI-1 最小值為-2. 32（2010年3月），最大值為2. 58（1972年11月），1957 年3 月至2021年2 月的平均值為0. 013，共有135個月發(fā)生了干旱事件，和湛江站相當，其中99個月為中旱，30個月為重旱，6個月為極旱。雷州半島極旱事件多發(fā)生在冬季和夏季。

b）圖3反映了季節(jié)尺度下SPEI的變化情況，結合M-K 趨勢分析結果可知，湛江站春季SPEI呈不顯著下降趨勢，線性傾向率為-0. 041/10 a，而其余三季均呈不顯著的上升趨勢，線性傾向率分別為0. 055/10a、0. 064/10a、0. 025/10a。在1957—2021年，發(fā)生春旱、夏旱、秋旱的年份相當，發(fā)生冬旱的年份略少，且季節(jié)性干旱一半以上為中旱，發(fā)生重旱和極旱的年份較少。徐聞站夏季SPEI呈不顯著下降趨勢，線性傾向率為-0. 033/10a，而其余三季均呈不顯著的上升趨勢，線性傾向率分別為0. 021/10a、0. 021/10a、0. 032/10a。1957—2021年，發(fā)生4種季節(jié)性干旱的年份相當，且干旱一半以上為中旱，沒有發(fā)生極旱事件的年份。

c）圖4反映了年尺度下SPEI的變化情況，結合M-K趨勢分析結果可知，湛江站SPEI呈顯著上升趨勢（plt;0. 1），線性傾向率為0. 073/10a，最濕潤的年份為1986 年（SPEI=1. 79），最干旱的年份為2005 年（SPEI=-2），達到了極旱等級。共有12 a發(fā)生了干旱事件，占總年份的19%，其中8 a為中旱，3a為重旱，1 a為極旱。徐聞站SPEI呈不顯著上升趨勢，線性傾向率為0. 007/10a，最濕潤的年份同為1986年（SPEI=1. 82），最干旱的年份為2021年（SPEI=-1. 78）。共有10a發(fā)生了干旱事件，占總年份的17%，其中4a為中旱，6a為重旱，無極旱事件。

2. 2雷州半島SPEI分布空間差異及分析

從月尺度來看，總體上雷州半島北部和南部發(fā)生干旱的月數相近，但北部發(fā)生中旱的月數小于南部，發(fā)生重旱和極旱的月數大于南部。南北部同時發(fā)生干旱的月份占20% ，徐聞站和湛江站平均SPEI-12指數均為-1. 17。

從季節(jié)尺度來看，雷州半島北部發(fā)生干旱事件的季節(jié)數略小于南部，但北部有極旱等級的季節(jié)性干旱事件出現，南部沒有。南北部同時發(fā)生干旱的季節(jié)占11%，徐聞站和湛江站平均SPEI-3指數分別為-1. 20和-0. 73。

從年尺度來看，雷州半島北部和南部發(fā)生干旱的年數相當，但北部多為中旱事件，且有極旱情況，而南部則集中在中旱和重旱事件，且兩者占比相近?？偟膩碚f，雷州半島南部發(fā)生干旱的頻率略大于北部，但北部較易發(fā)生極端干旱情況。南北部同時發(fā)生干旱的年份占18%，徐聞站和湛江站平均SPEI-12指數分別為-1. 22和-1. 14。

從SPEI的變化趨勢來看，雷州半島北部的SPEI呈顯著增加趨勢，即濕潤化趨勢，而南部SPEI增加趨勢不明顯，長期變化較穩(wěn)定。

根據偏相關分析結果（表2），當控制溫度變量時，兩氣象站年尺度SPEI-12和降水呈極顯著正相關（plt;0. 01）；控制降雨變量時，SPEI-12和溫度呈極顯著負相關（plt;0. 01），說明雷州半島地區(qū)干旱情況受降水和氣溫影響較大，且降水的影響程度大于氣溫。

雷州半島屬于典型季風區(qū)氣候，雨熱同期，SPEI在月、季節(jié)和年際等不同時間尺度上表現出不同的特征，結合薛積彬、杜曉霞等［12-13］的研究，SPEI的變化可能與ENSO活動存在關聯，從而表現出趨勢性和周期性。

2. 3SPEI和ENSO事件的關系

ENSO事件分為暖事件（厄爾尼諾事件）和冷事件（拉尼娜事件），以2～7a為周期非規(guī)則循環(huán)，常在北半球春夏季發(fā)展，秋冬季達到峰值。ENSO事件與干旱有密切聯系［3］。

表3可以看到，在季節(jié)尺度上湛江站冬季ONI與同期SPEI有顯著正相關關系，即指數越大，越濕潤，不易發(fā)生干旱，其他季節(jié)均呈現負相關關系，但均不顯著；徐聞站春季指數與SPEI呈現顯著的負相關關系，即指數越高，越干旱，夏季和秋季均呈現負相關關系，但均不顯著，冬季呈現正相關關系。

ONI 與次年SPEI 在2 個站均有顯著負相關關系，相關系數分別為-0. 32 和-0. 44，分別通過了0. 05和0. 01的顯著性檢驗，表明海溫變化顯著影響著雷州半島干旱事件的發(fā)生，且存在滯后效應，即當年的海溫偏高現象易導致次年的干旱。

Wang等［19］認為兩種類型ENSO暖事件對秋季華南降水異常有不同的影響，因此有必要研究不同類型ENSO暖事件對干旱的影響的差異。本文根據《厄爾尼諾／ 拉尼娜事件判別方法》標準，識別1957—2020年共發(fā)生18次ENSO暖事件，其中EP型12次，CP型6次，這與Chen 等［20］的研究基本一致。以湛江站為例，當發(fā)生EP型暖事件時，當年秋季、冬季分別發(fā)生干旱7、1次，次年秋季、冬季分別發(fā)生干旱3、5次；當發(fā)生CP型暖事件時，當年秋季、冬季分別發(fā)生干旱2、1次，次年秋季、冬季分別發(fā)生干旱2、3次。以徐聞站為例，當發(fā)生EP 型暖事件時，當年秋季、冬季分別發(fā)生干旱5、3次，次年秋季、冬季分別發(fā)生干旱5、4次；當發(fā)生CP型暖事件時，當年秋季、冬季分別發(fā)生干旱3、2次，次年秋季、冬季分別發(fā)生干旱3、3次。兩站的分析成果均表明兩類ENSO暖事件引起當年秋季干旱的頻率均大于引發(fā)當年冬季干旱的頻率，當年冬季均不易發(fā)生干旱，而兩類事件均會導致次年冬季發(fā)生干旱的頻率增加。

3結論

綜合以上分析，得出以下結論。

a）總體上，1957—2020年年尺度上雷州半島干旱事件發(fā)生頻率接近20%。雷州半島北部呈現出顯著濕潤化的趨勢，南部濕潤化的趨勢不顯著；北部較易發(fā)生極端干旱事件。

b）與氣象要素的相關性分析表明，降水與氣溫均與SPEI呈顯著性相關關系，且降水與干旱的相關性更強，表明雷州半島干旱事件主要受降水的影響。

c）與ENSO 氣候因子ONI的相關性分析表明，ENSO氣候因子對干旱的影響顯著。在秋冬兩季，EP型和CP型暖事件對干旱影響存在差異。

4展望

在全球變暖的大背景下，雷州半島也有較明顯的變暖趨勢，且南部變暖的速度大于北部。海溫變化顯著影響著雷州半島干旱事件的發(fā)生，且存在滯后效應，當年的海溫偏高異常，易導致次年的干旱，類似的滯后現象也出現在黃河流域、長江中下游地區(qū)、遼寧省等［2，16， 21］。黃翀等［22］發(fā)現ENSO對珠江流域當年及下一年各時間尺度的影響是相反的，本研究（圖5）也印證了ENSO發(fā)生當年秋季（冬季）若干旱（濕潤），次年秋季（冬季）往往濕潤（干旱），而這一特點在發(fā)生EP 型ENSO事件時比發(fā)生CP型ENSO事件時更明顯。

IPCC AR6的評估認為將降水不足導致的氣象干旱事件歸因于人類活動影響的信度較低［1］。全球變暖導致的大尺度氣候變化對水文循環(huán)的每一個過程均有顯著影響，因此對ENSO事件的準確識別有助于氣象干旱預報。隨著新標準的頒布，對ENSO事件的識別和分類更為科學，應當在此基礎上針對不同類型的ENSO事件對干旱的影響進行深入分析。造成氣象干旱的影響因素有多種，本研究主要分析了其對局地尺度的氣象要素的響應規(guī)律，在大尺度上僅選擇了ONI指數進行了單一分析，仍存在很多不足。在今后的研究中將需要進一步深入研究干旱的產生機制，以及在全球氣候變化的背景下不同區(qū)域干旱事件的響應規(guī)律，以提升對干旱的預測能力。另外，在國家要求保障糧食安全、建設現代化農業(yè)強國等背景下，環(huán)北部灣廣東水資源配置工程通水后，在光熱條件豐富的雷州半島地區(qū)建設雷州半島灌區(qū)工程勢在必行，研究成果可為半島地區(qū)水文氣象情勢分析及灌區(qū)灌溉制度設計提供一定參考。