張玉靜，王春乙，*，張繼權(quán)

1 中國(guó)氣象科學(xué)研究院， 北京 100081 2 東北師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,自然災(zāi)害研究所， 長(zhǎng)春 130024

基于SPEI指數(shù)的華北冬麥區(qū)干旱時(shí)空分布特征分析

張玉靜1，王春乙1，*，張繼權(quán)2

1 中國(guó)氣象科學(xué)研究院， 北京 100081 2 東北師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,自然災(zāi)害研究所， 長(zhǎng)春 130024

氣候變化的背景下，華北地區(qū)干旱化趨勢(shì)不斷加劇。利用華北冬麥區(qū)45個(gè)氣象站1961—2010逐月溫度與降水?dāng)?shù)據(jù)，選取標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)作為區(qū)域干旱指數(shù)進(jìn)行華北冬麥區(qū)近50年干旱時(shí)空特征分析。研究表明：(1)近50年來(lái)華北地區(qū)平均溫度明顯上升，研究區(qū)整體呈現(xiàn)干旱化加劇趨勢(shì)。華北地區(qū)平均SPEI指數(shù)對(duì)于典型干旱年份的表征準(zhǔn)確，與歷史資料相符合。(2)華北不同區(qū)域之間增溫率不同，導(dǎo)致干旱化趨勢(shì)存在差異。通過(guò)對(duì)典型站點(diǎn)的分析，發(fā)現(xiàn)增溫率越大的區(qū)域干旱化趨勢(shì)越嚴(yán)重。(3)不同等級(jí)干旱發(fā)生的站次比能夠較好地反映不同年型干旱的發(fā)生特點(diǎn)。對(duì)SPEI指數(shù)矩陣的EOF分析結(jié)果顯示出華北地區(qū)典型的干旱時(shí)空分布特征，第一模態(tài)呈現(xiàn)全區(qū)旱澇變化一致型的分布形式，高值區(qū)包括山東西部、河南北部、河北南部地區(qū)，表明這些地區(qū)對(duì)干旱的反應(yīng)最為敏感。時(shí)間系數(shù)序列未顯示出明顯的變化趨勢(shì)；第二模態(tài)呈現(xiàn)南北相反的分布型，河北及山東的大部分地區(qū)空間系數(shù)均為正值，而河南大部分地區(qū)為負(fù)值。時(shí)間系數(shù)序列整體呈下降趨勢(shì)，表明研究區(qū)北部干旱化趨勢(shì)加劇，南部干旱化有所緩解；第三模態(tài)呈現(xiàn)東西相反的分布形式，這種分布特征的變化趨勢(shì)不明顯。

SPEI指數(shù); 華北地區(qū); 干旱; 時(shí)空分布特征; 氣候變化

干旱是影響我國(guó)華北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展最嚴(yán)重的氣象災(zāi)害。近50年來(lái)，在全球變暖的背景下，華北地區(qū)蒸散量增加[1]，干旱面積不斷擴(kuò)大[2]。研究表明，降水減少和溫度升高是導(dǎo)致華北地區(qū)干旱化程度加劇的主要原因[3]。在實(shí)際研究當(dāng)中，由于干旱形成原因和影響因素的不同，導(dǎo)致干旱指數(shù)的選取無(wú)法統(tǒng)一，大大降低了區(qū)域干旱程度的可比性。目前國(guó)際上常用的帕默爾指數(shù)PDSI(Palmer drought severity index)可以較好的監(jiān)測(cè)區(qū)域干旱程度[4]，并且對(duì)溫度的響應(yīng)比較靈敏。但是PDSI指數(shù)仍然存在一定的局限性，比如計(jì)算過(guò)程中需要確定干旱和濕潤(rùn)期的起止時(shí)間、時(shí)間尺度單一、參數(shù)難以區(qū)域化推廣以及對(duì)土壤干旱的反映不夠靈敏等[5- 6]。標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)也是氣象上常用的干旱指數(shù)[7- 9]。SPI具有多時(shí)間和多空間尺度的特性，能夠進(jìn)行區(qū)域間干旱狀況的比較，但是它無(wú)法反映溫度對(duì)干旱趨勢(shì)變化的影響。在分析了二者優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，Vicente-serrano等提出了一個(gè)新的干旱指數(shù)——標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)。SPEI集合了以上兩個(gè)指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，既融合了降水和溫度對(duì)于區(qū)域干旱的影響，同時(shí)具有多時(shí)間和多空間尺度的特性，因此可以對(duì)某一區(qū)域旱澇分布情況進(jìn)行分析。SPEI指數(shù)不僅考慮了與干旱直接相關(guān)的降水條件的影響，同時(shí)也考慮了溫度波動(dòng)對(duì)干旱程度的影響，這樣比單純考慮降水的SPI指數(shù)、Z指數(shù)及降水距平指數(shù)等對(duì)干旱的反映具有更強(qiáng)的實(shí)際意義。SPEI指數(shù)計(jì)算方便，需要的氣象數(shù)據(jù)容易獲得，不需要像氣象業(yè)務(wù)上常用的PDSI指數(shù)和CWDI(Crop Water Deficiency Index)指數(shù)一樣需要大量的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)輸入和模型運(yùn)算。同時(shí)構(gòu)建了簡(jiǎn)單的降水蒸散模型，增強(qiáng)了指標(biāo)的機(jī)理性，消除了地域、植被、地形等差異對(duì)指標(biāo)的影響，因此非常適合全球變暖背景下區(qū)域干旱變化趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)。已有學(xué)者將SPEI指數(shù)應(yīng)用到我國(guó)部分區(qū)域干旱研究中[10- 12]，但是在華北地區(qū)的應(yīng)用還未曾見(jiàn)到。華北地區(qū)是我國(guó)受干旱威脅最嚴(yán)重的地區(qū)之一，因此將SPEI指數(shù)應(yīng)用到華北地區(qū)的干旱評(píng)估中有利于系統(tǒng)地了解區(qū)域旱澇演變趨勢(shì)，這對(duì)于保障華北地區(qū)糧食安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展具有重要意義。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

研究區(qū)位于110°E—123°E，31°N—43°N，包括北京、天津、河北、山東以及河南5省市有冬小麥種植的區(qū)域(圖1)。本研究采用的氣象數(shù)據(jù)為研究區(qū)資料記載完備的45個(gè)氣象站點(diǎn)(其中北京和天津各1個(gè)站，河北8個(gè)站，山東17個(gè)站，河南18個(gè)站)，1961—2010年逐月降水量與月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 SPEI指數(shù)構(gòu)建方法

標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)是Vicente-Serrano等提出的氣候干旱指數(shù)。SPEI指數(shù)計(jì)算[6]比較簡(jiǎn)便，要求的輸入資料少。

第一步，計(jì)算逐月潛在蒸散量。采用Thornthwaite方法：

(1)

式中,Ti為月平均氣溫，I為年總加熱指數(shù)，由12個(gè)月的月平均加熱指數(shù)hi累加得到：

(2)

其中：

(3)

a是一個(gè)由H決定的系數(shù):

a=6.75×10-7H3-7.71×10-5H2+1.79×10-2H+0.492

(4)

K由緯度和月份序數(shù)決定:

(5)

式中,N為最大日照時(shí)數(shù)，NDM為每月的天數(shù)。

第二步，計(jì)算逐月降水量與蒸散量的差額

Di=Pi-PETi

(6)

第三步，對(duì)Di數(shù)據(jù)序列進(jìn)行擬合。研究發(fā)現(xiàn)，三參數(shù)的log-logistic概率分布函數(shù)的擬合效果最好：

(7)

式中，參數(shù)α,β,γ可以采用線性矩(L-moment)方法擬合獲得：

γ=w0-αΓ(1+1/β)Γ(1-1/β)

Γ(β)是關(guān)于β的Gamma函數(shù)。由此可以得到Di的概率密度的累積概率密度函數(shù)：

(8)

(9)

式中，c0=2.515517,c1=0.802853,c2=0.010328,d1=1.432788,d2=0.189269,d3=0.001308。SPEI是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的變量，其平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，SPEI等于0的點(diǎn)對(duì)應(yīng)D序列l(wèi)og-logistic概率分布累積概率達(dá)到50%。

表1給出了國(guó)際上通用的基于SPEI指數(shù)的干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，利用該標(biāo)準(zhǔn)，即可以確定站點(diǎn)在某一年發(fā)生干旱的程度。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)對(duì)應(yīng)的干旱等級(jí)劃分Table 1 Drought degrees based on standardized precipitation evapotranspiration(SPEI) index in North China Plain

1.2.2 M-K檢驗(yàn)

對(duì)華北地區(qū)平均溫度和降水時(shí)間序列的變化趨勢(shì)檢驗(yàn)可以采用曼-肯德?tīng)?M-K)方法[13]。M-K法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，其計(jì)算方法如下：

對(duì)于具有n個(gè)樣本量的時(shí)間序列x，構(gòu)造一秩序列：

(10)

其中:

秩序列sk是第i時(shí)刻數(shù)值大于j時(shí)刻數(shù)值個(gè)數(shù)的累計(jì)值。

假設(shè)時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立，定義統(tǒng)計(jì)量

(11)

式中UF1=0，E(sk)，var(sk)是累計(jì)數(shù)sk的均值和方差，

(12)

UFi為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，給定顯著性水平α，若|UFi|>Uα,則表明序列存在明顯的趨勢(shì)變化。UBk=-UFk(k=n,n-1,…，1)，如果UFk和UBk兩條曲線出現(xiàn)交點(diǎn)，且交點(diǎn)在臨界線之間，那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻便是突變開(kāi)始的時(shí)間。

1.2.3 EOF分析方法

對(duì)45個(gè)研究站點(diǎn)近50年的SPEI指數(shù)矩陣進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交分解，可以了解華北冬麥區(qū)的干濕分布狀況及其變化趨勢(shì)。經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)[13]在氣象資料分析中廣泛應(yīng)用。它沒(méi)有固定的函數(shù)，并且能在有限區(qū)域?qū)Σ灰?guī)則分布的站點(diǎn)執(zhí)行快速的展開(kāi)與收斂，將變量場(chǎng)的信息集中在少數(shù)幾個(gè)模態(tài)上，分離出具有一定物理意義的空間結(jié)構(gòu)。對(duì)于一個(gè)由m個(gè)臺(tái)站n次觀測(cè)組成的變量場(chǎng)，通過(guò)EOF分解，把原變量場(chǎng)Xmn分解為相互正交的空間函數(shù)Vmi與時(shí)間函數(shù)Tin的乘積之和：Xmn=Vmi·Tin。主成分是按照方差貢獻(xiàn)率的大小排列的，代表了要素場(chǎng)幾種最基本的分布形式，因此可以用前幾個(gè)空間函數(shù)和對(duì)應(yīng)時(shí)間函數(shù)的線性組合對(duì)原始場(chǎng)做出估計(jì)和解釋。

2 結(jié)果與分析

2.1 近50年華北地區(qū)增溫趨勢(shì)及其對(duì)干旱化程度的影響

圖2 華北地區(qū)平均降水量和平均溫度的M-K檢驗(yàn)曲線Fig.2 M-K test for mean annual precipitation and mean annual temperature in North China Plain

對(duì)華北地區(qū)近50年平均降水和溫度進(jìn)行M-K檢驗(yàn)(圖2)，可以清楚的看到二者隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。華北地區(qū)年平均降水量自1964年以來(lái)呈現(xiàn)波動(dòng)式減少。而華北地區(qū)年平均溫度自1972年以來(lái)有一明顯的增暖趨勢(shì)(圖2)。1998年開(kāi)始這種增暖趨勢(shì)通過(guò)了95%的信度檢驗(yàn)，后期甚至超過(guò)了99%的信度水平，表明華北地區(qū)年平均氣溫的上升趨勢(shì)十分顯著。平均溫度的UF曲線與UB曲線相交于1992年，可以認(rèn)為是溫度突變開(kāi)始的時(shí)間點(diǎn)。溫度的升高將會(huì)增大地表蒸散量，而降水的減少會(huì)造成降水與蒸散的差額進(jìn)一步增大，兩者綜合作用的結(jié)果將會(huì)加劇華北地區(qū)的水分虧缺程度。

從華北地區(qū)近50年SPEI指數(shù)的變化情況(圖3)來(lái)看，研究區(qū)整體呈現(xiàn)干旱化趨勢(shì)。1960年代初期，SPEI以正指數(shù)為主，華北平原處于近50年最濕潤(rùn)的時(shí)期。1960年代后期主要以干旱為主。1970年代除個(gè)別年份外，華北地區(qū)多數(shù)年份氣候比較濕潤(rùn)。1980年代SPEI指數(shù)呈正負(fù)交替出現(xiàn)。1990年代，尤其是1992年華北地區(qū)平均溫度發(fā)生突變以來(lái)，由于溫度上升趨勢(shì)非常明顯，SPEI指數(shù)為負(fù)值的年份顯著增多，表明華北地區(qū)旱象趨于頻發(fā)。榮艷淑等的研究結(jié)果指出的典型干旱年份如1965年、1972年、1986年、1997年及2001年，以及幾個(gè)典型干旱時(shí)期如1965—1967年、1980—1981年、1991—1992年、1999—2002年以及2006—2007年在SPEI指數(shù)時(shí)間序列中均得到較好的體現(xiàn)[14]，這反映了SPEI指數(shù)在華北地區(qū)旱澇趨勢(shì)分析中具有較好的適用性。

圖3 華北地區(qū)1961—2010年SPEI指數(shù)時(shí)間序列Fig.3 Time series of SPEI from 1961 to 2010 in North China PlainSPEI: 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)Standardized Precipitation Evapotranspiration Index

IPCC第四次評(píng)估報(bào)告中給出近100年全球平均氣溫約上升0.74 ℃[15]，我國(guó)近50年來(lái)平均溫度升高1.1 ℃，增溫率為0.22 ℃/10 a。我國(guó)華北地區(qū)明顯變暖，且平均增溫率超過(guò)全國(guó)的增溫率。如圖4所示，華北平原的增溫率在區(qū)域內(nèi)部存在較大的差異，整體呈現(xiàn)由南向北逐漸升高的趨勢(shì)。升溫率最大的地區(qū)位于北京及河北北部，達(dá)到0.4 ℃/10 a以上。另外河北大部分地區(qū)，山東東部升溫率數(shù)值也較大，超過(guò)全國(guó)平均水平。河南西部地區(qū)雖然也有一定程度的變暖，但是升溫率很低，在0.10 ℃/10 a以下，低于全國(guó)平均增溫率。研究表明，氣候變化造成的溫度升高對(duì)我國(guó)華北地區(qū)冬小麥的需水量影響很大[16]，因此華北地區(qū)氣溫升高會(huì)加劇華北冬麥區(qū)干旱狀況。

圖4 華北地區(qū)增溫率空間分布Fig.4 Distribution of warming rate in North China Plain

根據(jù)不同地區(qū)增溫率的差異，分別選取1961—2010年保定、臨沂、許昌的12個(gè)月尺度的SPEI指數(shù)時(shí)間序列值進(jìn)行比較(圖5)。可以明顯看出，增溫率越大的地區(qū)，近50年干旱化趨勢(shì)越明顯。增溫率較高的保定地區(qū)有明顯的干旱化趨勢(shì)，尤其是2000年以來(lái)持續(xù)干旱。臨沂增溫率界于保定和許昌之間，也表現(xiàn)出了一定的干旱化趨勢(shì)，但是不如保定明顯。許昌的增溫率較低，在圖中看來(lái)并無(wú)明顯的干旱化趨勢(shì)，2000年以后濕潤(rùn)年份反而增多。

圖5 華北地區(qū)不同增溫率代表站SPEI指數(shù)時(shí)間序列Fig.5 Time series of SPEI in three typical stations with different warming rates in North China Plain

2.2 基于SPEI指數(shù)的華北地區(qū)旱澇時(shí)空分布特征

將華北地區(qū)1962—2010年各站點(diǎn)的SPEI值按照表1中列出的干旱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行干旱等級(jí)劃分，將每一年不同等級(jí)干旱發(fā)生的站點(diǎn)數(shù)在一張圖(圖6)上表示出來(lái)，可以清晰的展示不同年型干旱的發(fā)生特點(diǎn)。1964年是歷史上干旱程度最輕的一年，只有7%的站點(diǎn)發(fā)生干旱，且干旱程度均在中等以下。此外，1971年、1985年和2004年干旱程度均較輕，發(fā)生各等級(jí)干旱的累積站點(diǎn)數(shù)在50%以下，且均未達(dá)到重度干旱等級(jí)。其余年份發(fā)生干旱的站點(diǎn)比例均達(dá)到全部站點(diǎn)的50%以上，1997年、1999年及2002年全部站點(diǎn)均發(fā)生了不同等級(jí)的干旱，而且重度以上等級(jí)干旱的比例在60%以上。除此以外1966年、1968年、1981年、1992年以及1997—2002年也發(fā)生了非常嚴(yán)重的全域性干旱。其中1997—2002年是干旱程度最嚴(yán)重的時(shí)期，每年都有93%以上的站點(diǎn)發(fā)生不同程度的干旱，而且發(fā)生極端干旱和嚴(yán)重干旱的站點(diǎn)數(shù)占全部站點(diǎn)數(shù)的比例均在40%以上。

圖6 華北地區(qū)1962—2010年不同等級(jí)干旱事件發(fā)生站點(diǎn)數(shù)Fig.6 Number of stations that different grades of drought occurred from 1962 to 2010 in North China Plain

對(duì)華北冬麥區(qū)45個(gè)氣象站點(diǎn)1961—2010年的SPEI值組成的矩陣進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交分解，得到相互正交的特征向量，代表華北冬麥區(qū)相互獨(dú)立的旱澇空間分布類型。方差貢獻(xiàn)率按照從大到小的順序排列，貢獻(xiàn)率越大的特征向量，其模態(tài)對(duì)應(yīng)的旱澇分布形式越典型。每一模態(tài)的極大值中心就是旱澇變化的敏感中心。時(shí)間系數(shù)可以作為空間系數(shù)的權(quán)重，來(lái)反映某一年對(duì)該種旱澇空間分布的貢獻(xiàn)率大小。時(shí)間系數(shù)的絕對(duì)值越大，表示這一年該分布形式越典型。表2列出了前3個(gè)特征向量對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率。

表2 華北地區(qū)基于SPEI指數(shù)的EOF分析前3個(gè)模態(tài)方差貢獻(xiàn)率Table 2 Contribution of variance of the top three modes in EOF analysis based on SPEI in North China Plain

EOF分析的前3個(gè)特征向量方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到63.34%，已經(jīng)可以反映華北地區(qū)干旱發(fā)生的主要空間分布特征。其中第一特征向量的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到40.34%，是華北地區(qū)干旱分布的最重要形式。第一模態(tài)對(duì)應(yīng)的空間系數(shù)(圖7)均為正值，說(shuō)明華北地區(qū)干旱分布特征具有全區(qū)一致性，即全區(qū)偏濕或全區(qū)偏干。第一模態(tài)空間系數(shù)的高值中心位于莘縣、菏澤、德州、鄭州等地，高值區(qū)包括山東西部、河南北部、河北南部地區(qū)，表示這些地區(qū)干旱發(fā)生的變率最大，對(duì)干旱的反應(yīng)最為敏感。第一模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)(圖7)顯示了這種分布特征隨時(shí)間的變化情況。由于第一模態(tài)的空間系數(shù)均為正值，那么時(shí)間系數(shù)為正值的年份二者乘積也為正，表示這一年屬于全區(qū)偏濕型，典型年份有1964年及2003年，其中1964年為全區(qū)偏濕最典型的一年。時(shí)間系數(shù)為負(fù)值的年份表示這一年屬于全區(qū)偏干型，嚴(yán)重的干旱年份主要出現(xiàn)在1980年以后，其典型年份有1981年、1986年、1997年、1999年、2001年、2002年以及2006年。從時(shí)間系數(shù)來(lái)看，這種分布形式并無(wú)明顯發(fā)展趨勢(shì)。

圖7 華北干旱第一模態(tài)空間分布和第一模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)Fig.7 Spatial distribution of the first EOF mode of drought in North China Plain andTime coefficients of the first EOF mode

第二特征向量的方差貢獻(xiàn)率為14.06%，也是華北地區(qū)干旱空間分布一個(gè)比較重要的形式。第二模態(tài)的空間分布(圖8)呈現(xiàn)南北相反的格局，空間系數(shù)的數(shù)值北正南負(fù)，主要呈現(xiàn)緯向的分布特征。北部中心在天津、霸州、保定等地，河北及山東的大部分地區(qū)空間系數(shù)均為正值。而以駐馬店、盧氏、南陽(yáng)等地為中心的河南大部分地區(qū)空間系數(shù)為負(fù)值。在這種分布形式下，華北北部偏干，那么南部就會(huì)偏濕，反之亦然。近50年里比較典型的北濕南干的年份(圖8)有1966年、1978年。北干南濕的年份主要是1983年、1989年、2000年。由時(shí)間系數(shù)趨勢(shì)線可以看到，1980年代以后，時(shí)間系數(shù)為負(fù)值的年份增多，且時(shí)間系數(shù)絕對(duì)值變大，其線性趨勢(shì)通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明研究區(qū)表現(xiàn)出明顯的北部干旱化加劇而南部干旱有所緩解的趨勢(shì)。

圖8 華北干旱第二模態(tài)空間分布和第二模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)Fig.8 Spatial distribution of the second EOF mode of drought in North China Plain and Time coefficients of the second EOF mode

除了前兩個(gè)貢獻(xiàn)率較大的特征向量以外，第三特征向量對(duì)應(yīng)的空間模態(tài)也能對(duì)華北地區(qū)干旱的空間分布做出一定的解釋。從空間分布(圖9)上來(lái)看，第三模態(tài)呈現(xiàn)東南沿海高而西北地區(qū)低的形式，主要呈現(xiàn)經(jīng)向的分布特征，二者具有相反的變化趨勢(shì)。也就是說(shuō)，東南地區(qū)比較濕潤(rùn)的年份，西北地區(qū)相對(duì)會(huì)比較干燥。第三模態(tài)空間分布的正值中心位于威海、青島、日照、莒縣等山東沿海地區(qū)，而負(fù)值中心位于石家莊、保定等河北北部地區(qū)。第三模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)(圖9)絕對(duì)值普遍比較小，其中典型的東南偏濕而西北偏干的年份為1965年、2007年，而1977年、1988年是東南偏干西北偏濕的代表年份。其時(shí)間系數(shù)先減小后增大，1976年—1996年主要是以東南偏干西北偏濕為主，其余年份多以東南偏濕而西北偏干為主，這種分布形式的變化趨勢(shì)不明顯。

圖9 華北干旱第三模態(tài)空間分布；第三模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)Fig.9 Spatial distribution of the third EOF mode of drought in North China Plain；Time coefficients of the third EOF mode

3 結(jié)論與討論

SPEI指數(shù)在華北地區(qū)的干旱監(jiān)測(cè)與分析中具有較好的適用性。SPEI指數(shù)能夠準(zhǔn)確地識(shí)別氣候變暖背景下研究區(qū)干旱發(fā)生年份，并且可以較好的反映不同分布型的旱澇演變趨勢(shì)。本文基于SPEI指數(shù)的特點(diǎn)對(duì)華北地區(qū)近50年旱澇空間展布情況及隨時(shí)間變化的趨勢(shì)進(jìn)行了詳細(xì)分析，取得的主要結(jié)論如下：

(1)近50年華北冬麥區(qū)呈現(xiàn)明顯的增暖趨勢(shì)，其增溫率超過(guò)全國(guó)平均水平，反映在SPEI指數(shù)的時(shí)間序列上，SPEI為負(fù)值的年份增多，且絕對(duì)值增大，說(shuō)明干旱發(fā)生的頻率加大、程度加重。然而華北不同地區(qū)之間增溫率存在顯著差異，呈現(xiàn)北高南低的分布形式。研究區(qū)西北部的北京、保定等地增溫率最大，西南部的三門峽、洛陽(yáng)、盧氏等地增溫率最小。文中選擇的3個(gè)來(lái)自不同增溫率地區(qū)代表站點(diǎn)的SPEI時(shí)間序列顯示了不同增溫率對(duì)干旱化趨勢(shì)的影響，增溫率越大的地區(qū)，干旱化趨勢(shì)越顯著。因此具有較高增溫率的地區(qū)需要加強(qiáng)干旱趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，以減少干旱帶來(lái)的不利影響。

(2)根據(jù)SPEI的干旱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，分別統(tǒng)計(jì)了近50年研究區(qū)逐年發(fā)生不同等級(jí)干旱的站次比。從結(jié)果來(lái)看，只有1964年、1971年、1985年和2004年全區(qū)干旱程度較輕，其余年份均有50%以上的站點(diǎn)發(fā)生干旱。1966年、1968年、1981年、1992年以及1997—2003年均發(fā)生了嚴(yán)重的全域性干旱，站次比都在90%以上。對(duì)華北地區(qū)45個(gè)氣象臺(tái)站1962—2010年的SPEI指數(shù)矩陣進(jìn)行EOF分析，其空間系數(shù)和對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)的變化情況展示了華北地區(qū)干旱發(fā)生的主要時(shí)空分布特征及其變化趨勢(shì)。第一模態(tài)反映了全區(qū)一致的旱澇分布特征，即全區(qū)普遍偏濕或普遍偏干。第一模態(tài)的時(shí)間系數(shù)無(wú)明顯變化趨勢(shì)。第二模態(tài)反映了華北地區(qū)南北部干旱分布相反的情況，其時(shí)間系數(shù)變化趨勢(shì)表明，研究區(qū)干旱化程度有北部加劇，南部減輕的趨勢(shì)，這與華北地區(qū)南北增溫率的差異有關(guān)。北部地區(qū)增溫率比南部地區(qū)高，因此干旱化趨勢(shì)遠(yuǎn)較南部更為嚴(yán)重。第三模態(tài)反映了華北干旱隨經(jīng)度的分布情況，其時(shí)間系數(shù)也無(wú)明顯變化趨勢(shì)。

(3)作者對(duì)華北地區(qū)幾個(gè)不同增溫率的站點(diǎn)(如鄭州，石家莊等)進(jìn)行了SPEI與SPI指數(shù)的比較(圖略)，結(jié)果表明溫度的升高(降低)確實(shí)會(huì)導(dǎo)致干旱程度的加重(減輕)，反映出溫度對(duì)干旱化趨勢(shì)的影響。在這個(gè)意義上講，SPEI指數(shù)普遍優(yōu)于國(guó)內(nèi)廣泛應(yīng)用的Z指數(shù)、SPI指數(shù)和降水距平等干旱指數(shù)。SPEI指數(shù)計(jì)算過(guò)程比PDSI指數(shù)和CWDI指數(shù)更方便，同時(shí)構(gòu)建了簡(jiǎn)單的降水蒸散模型，增強(qiáng)了指標(biāo)的機(jī)理性。SPEI指數(shù)本身的一個(gè)重要優(yōu)越性在于其多時(shí)空尺度的特點(diǎn)，不同生產(chǎn)部門可以根據(jù)實(shí)際需要靈活的選用不同時(shí)空尺度上的指標(biāo)值以反映氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱的發(fā)生發(fā)展。對(duì)于同一個(gè)地區(qū)而言，干旱受水分虧缺程度及持續(xù)時(shí)間的共同影響，這些在SPEI指數(shù)里都能得到較好的反映。

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Analysis of the spatial and temporal characteristics of drought in the North China plain based on standardized precipitation evapotranspiration index

ZHANG Yujing1，WANG Chunyi1,*，ZHANG Jiquan2

1ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081,China

2CollegeofUrbanandEnvironmentalSciences/NaturalDisasterResearchInstitute,NortheastNormalUniversity,Changchun130024,China

The North China Plain is one of the most severely drought affected areas in China, with global warming intensifying aridification in this alluvial plain. Drought may be attributed to multiple factors, among which precipitation and temperature are the most important. It is widely recognized that the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) is advantageous for both spatial-and temporal-scale characteristic assessments; thus, it is a better index for evaluating the evolution of drought in the North China Plain due to climate change than other drought indices, such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), andZindex. In this study, monthly mean precipitation and temperature data from 45 meteorological stations in the North China Plain were used to calculate the SPEI index and investigate the spatial and temporal characteristics of drought in the North China Plain from 1961 to 2010. The analysis produced the following results. First, during the last 5 decades, a significant increase in temperature and a slight decrease in precipitation occurred in the North China Plain, resulting in a general aridification trend throughout the region. The drought time series in the North China Plain may be characterized from the analysis based on the SPEI index, and was consistent with existing publications.Second, a noticeable warming tendency with a mean warming rate that exceeds the national average level occurred in North China. Diverse aridification tendencies characterized the North China Plain because of variable warming rates. An analysis of typical stations showed that the more noticeable the warming, the deeper the intensity of aridification. Third, the drought feature may be well formulated using the ratio of weather stations with different drought intensities. Empirical orthogonal function (EOF) analysis was conducted based on a 12-month-scale SPEI index of the 45 meteorological stations from 1962 to 2010, and the top three eigenvectors were selected to explore the spatial and temporal distribution of drought occurrence in the North China Plain according to their spatial and temporal coefficients. The first mode shows consistency in the entire region, and it is the most important spatial distribution indicator of drought in the North China Plain. High values emerged in the middle of the region, including the western part of Shandong and the northern and southern parts of Henan, demonstrating that these areas are more sensitive to drought. There was no clear tendency in the time coefficient of the first mode. The second mode shows contrasts between the southern and northern parts of the North China Plain, which are consistent with the distribution of warming rate. The time coefficients show that drought in the northern part of the plain has been aggravated, whereas drought in the southern part has been alleviated, which may be due to differences in the warming rates throughout the research region. Warming rates in the northern part of the North China Plain are higher, so the aridification tendency is far more severe than that in the southern part of the North China Plain. The third mode contrasts the tendency between the eastern and western parts of the North China Plain, showing no significant tendency in the time coefficient.

SPEI index; North China Plain; drought; spatial and temporal characteristics; climate change

國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃(2011BAD32B00-04)

2013- 11- 27;

日期:2015- 04- 14

10.5846/stxb201311272825

*通訊作者Corresponding author.E-mail: wcy@cms1924.org

張玉靜，王春乙，張繼權(quán).基于SPEI指數(shù)的華北冬麥區(qū)干旱時(shí)空分布特征分析.生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(21):7097- 7107.

Zhang Y J，Wang C Y，Zhang J Q.Analysis of the spatial and temporal characteristics of drought in the North China plain based on standardized precipitation evapotranspiration index.Acta Ecologica Sinica,2015,35(21):7097- 7107.