劉 蕾，張 鑫

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 水利與建筑工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

青海省東部高原農(nóng)業(yè)區(qū)干旱對ENSO事件的響應(yīng)

劉 蕾，張 鑫

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 水利與建筑工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

【目的】 初步探討區(qū)域干旱變化與厄爾尼諾/南方濤動(El Nio-Southern Oscillation，ENSO)現(xiàn)象的關(guān)系，為青海東部高原農(nóng)業(yè)區(qū)干旱的發(fā)生及干旱程度預(yù)測提供參考?！痉椒ā?基于1959-2005年的海表溫度距平指數(shù)SSTA(Sea surface temperature anomaly)和南方濤動指數(shù)SOI(Southern oscillation index)及青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點的降水指數(shù)，對海表溫度距平SSTA和南方濤動指數(shù)SOI進行相關(guān)性分析，定義出厄爾尼諾(El Nio)事件和拉尼娜(La Nia)事件；計算標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI(Stangard precipitation index)，對標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI和海表溫度距平SSTA以及南方濤動指數(shù)SOI進行相關(guān)性分析；采用譜分析的方法分析SSTA、SOI和干旱的周期變化規(guī)律?！窘Y(jié)果】 對1959-2005年的青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點SPI指數(shù)的計算表明，該區(qū)中部和北部地區(qū)干旱程度較為嚴(yán)重；用南方濤動指數(shù)SOI定義的ENSO現(xiàn)象在滯后2個月時與12個站點的SPI指數(shù)有很大的正相關(guān)性，且顯著性最高；對3個指數(shù)的譜分析表明，SSTA的明顯周期有3個，SOI的明顯周期有5個，其中45個月是兩者共有的顯著性周期，青海省東部農(nóng)業(yè)地區(qū)的干旱周期較ENSO事件的周期短，但很接近。【結(jié)論】 El Nio事件和La Nia事件對青海省東部農(nóng)業(yè)地區(qū)干旱的影響基本相同，但在一些特大干旱事件發(fā)生時都為El Nio事件發(fā)生年，相對于La Nia事件，El Nio事件對青海省東部農(nóng)業(yè)地區(qū)干旱的影響更大。

青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)；ENSO現(xiàn)象；干旱事件；相關(guān)分析；譜分析；SPI指數(shù)

青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)地處祁連山支脈達坂山以南，龍羊峽以北，日月山以東，寺溝峽以西，屬于黃土高原向青藏高原過渡的鑲嵌地帶[7]。青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)是青海省主要的糧食作物生產(chǎn)區(qū)，干旱對該區(qū)的影響不容小覷。

干旱是指在相對廣闊的地區(qū)，長期無降水或者降水偏少的氣候背景下，水分供求嚴(yán)重不足的一種現(xiàn)象[8]。利用標(biāo)準(zhǔn)降水化指數(shù)(SPI指數(shù))評價干旱現(xiàn)象有很大的優(yōu)勢[9-11]，并且從氣象統(tǒng)計角度出發(fā)，SPI計算簡單易行，不涉及到繁瑣的干旱物理過程，因而在近些年來得到了廣泛的應(yīng)用[12]。為此，本研究采用SPI[13-14]來定義干旱，并用該指數(shù)分析青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱變化規(guī)律，及ENSO對該區(qū)域干旱的影響，研究青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)對ENSO的響應(yīng)，旨在通過兩者之間關(guān)系的研究，分析青海東部高原的干旱特性，進而對青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)干旱的科學(xué)預(yù)報提供依據(jù)，為減小當(dāng)?shù)睾禐?zāi)損失奠定基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 降水及氣溫數(shù)據(jù)

本研究選取青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點1959-2005年的氣象數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)資料，這12個站點分別為民和、樂都、湟中、湟源、循化、化隆、尖扎、互助、貴德、門源、大通和西寧，共1市11縣，各個站點的分布情況如圖1所示。這12個站點的數(shù)據(jù)能充分代表青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的氣候特征，因此選取這12個站點的降水及氣溫來計算表征干旱的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI，且這12個站點的數(shù)據(jù)較為完整，對研究青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱較為有利。

1.2 ENSO事件的表征指標(biāo)

本研究采用熱帶太平洋海表溫度距平SSTA和南方濤動指數(shù)SOI來表征ENSO事件，數(shù)據(jù)來源于美國海洋大氣局(NOAA)氣候預(yù)測中心(CPC)，并且選擇與青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)氣象數(shù)據(jù)相同時段(即1959-2005年)的數(shù)據(jù)。通常將赤道和中、東太平洋區(qū)域劃分為4個ENSO檢測區(qū)，分別為：Nio 1區(qū)(5°S～10°S，90°W～80°W)、Nio 2區(qū)(0°S～5°S，90°W～80°W)、Nio 3區(qū)(5°S～5°N，150°W～90°W)和Nio 4區(qū)(5°S～5°N，160°E～150°W)。在Nio 3區(qū)和Nio 4區(qū)之間的Nio 3-4區(qū)(5°S～5°N，170°W～120°W)可以很好地監(jiān)測和反映El Nio信號。故本研究選取Nio 3區(qū)和4區(qū)指數(shù)，即Nio3-4區(qū)(5°S～5°N，170°W～120°W)月平均海表溫度SST與相應(yīng)月份多年平均海表溫度的差值，以海表溫度距平SSTA作為表征ENSO事件的指數(shù)。據(jù)美國IRI(International Research Institute for Climate Prediction)的定義：當(dāng)Nio 3-4區(qū)指數(shù)5個月滑動平均值超過+0.4 ℃且持續(xù)6個月以上時為1次El Nio事件或者ENSO暖事件(Warm Episodes)；反之，當(dāng)Nio 3-4區(qū)指數(shù)5個月滑動平均值低于-0.4 ℃且持續(xù)6個月以上時為1次anti-El Nio事件或ENSO冷事件(Cold Episodes)，即La Nia事件[15]。當(dāng)南方濤動指數(shù)SOI連續(xù)5個月以上≤-0.5時，即定義為El Nio事件；反之，若南方濤動指數(shù)SOI連續(xù)5個月以上≥+0.5時，定義為La Nia事件。

1.3 研究方法

1)對海表溫度距平SSTA和南方濤動指數(shù)SOI進行相關(guān)性分析，定義出El Nio事件和La Nia事件，并提取出El Nio事件和La Nia事件發(fā)生的月份。

2)計算標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI，用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)來表征青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱特性。并且對標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與海表溫度距平SSTA以及南方濤動指數(shù)SOI的相關(guān)性進行分析，找出青海省東部農(nóng)業(yè)干旱事件與ENSO事件之間的關(guān)聯(lián)。

3)采用譜分析的方法分析SSTA、SOI和干旱的周期，研究三者之間的關(guān)系，對同期及滯后1，2和3個月的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI進行相關(guān)性分析。

2 青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)ENSO事件分析

2.1 基于海表溫度距平SSTA的研究區(qū)ENSO事件

利用1959-2005年的海表溫度距平SSTA繪制時間變化過程線，如圖2所示。

2.2 基于南方濤動指數(shù)SOI的研究區(qū)ENSO事件

利用1959-2005年的南方濤動指數(shù)SOI繪制時間變化過程線，結(jié)果如圖3所示。

根據(jù)上述定義，用南方濤動指數(shù)SOI判斷出1959-2005年El Nio事件和La Nia事件的發(fā)生時間，結(jié)果如表2所示。

2.3 SSTA與SOI指數(shù)的相關(guān)性

比較表1和表2可以發(fā)現(xiàn)，用海表溫度距平SSTA和南方濤動指數(shù)SOI定義El Nio事件和La Nia事件時，極端氣候事件發(fā)生的起止年月并不相同，只是個別時段有交叉。從事件歷時來看，用SSTA定義El Nio時，1959-2005年該事件發(fā)生了224個月，而用SOI定義時只有81個月；用海表溫度距平SSTA來定義La Nia事件時，La Nia事件發(fā)生了183個月，而用南方濤動指數(shù)SOI定義時只有80個月，這說明用不同指數(shù)定義El Nio事件和La Nia事件時， 2種事件發(fā)生年月不同，歷時也不同。

對海表溫度距平SSTA和南方濤動指數(shù)SOI進行相關(guān)性分析，得到兩者的相關(guān)系數(shù)為-0.724，并且通過了α=0.01的置信區(qū)間檢驗，說明兩者有很大的負(fù)相關(guān)性。

3 基于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI的研究區(qū)干旱狀況分析

本研究采用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI來評判青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱狀況。標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI是表征某時段降水量出現(xiàn)概率的指標(biāo)之一，并且適合于月以上尺度相對當(dāng)?shù)貧夂驙顩r的干旱檢測與評估。運用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI評價干旱狀況時，首先要計算出某時段內(nèi)降水量的Γ分布概率，然后對其進行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，最終用標(biāo)準(zhǔn)化降水累積頻率分布來劃分干旱等級?；跇?biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的干旱等級劃分如表3[16]所示。

通過計算青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點1959-2010年各月的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI，根據(jù)表3判斷12個站點的干旱月數(shù)，結(jié)果如表4所示。

由表4可以看出，青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)北部的無旱月份較中南部地區(qū)少，即北部地區(qū)的干旱較南部嚴(yán)重一些，而中部地區(qū)的特旱月數(shù)較多，最多的是民和站達到16個月，而且民和站的輕旱月數(shù)也最多，一共有109個月。因此，接下來的研究重點是青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的北部和中部，因為這些地區(qū)的干旱程度更為嚴(yán)重。

4 SPI指數(shù)與SSTA和SOI指數(shù)的相關(guān)性分析

4.1 SSTA、SOI指數(shù)與12個站點SPI指數(shù)間的相關(guān)性系數(shù)

對青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與海表溫度距平SSTA進行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)全序列的相關(guān)性較小，所以提取El Nio和La Nia事件發(fā)生的相應(yīng)月份各站點的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI進行相關(guān)性分析，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可以看出，在用海表溫度距平SSTA定義的El Nio事件發(fā)生的同期，青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的南部地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與SSTA負(fù)相關(guān)系數(shù)最大，說明南部地區(qū)SPI與SSTA有很大的負(fù)相關(guān)性，而且貴德站和循化站的相關(guān)性系數(shù)還通過了α=0.05的置信區(qū)間檢驗，但在滯后1個月開始相關(guān)性減弱，滯后3個月的時候相關(guān)性系數(shù)很小，基本無相關(guān)性。青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的中部地區(qū)，比如西寧站、湟源站、湟中站等，都是在滯后3個月的時候標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與海表溫度距平SSTA的相關(guān)系數(shù)最大，兩者有很大的正相關(guān)性。北部地區(qū)則是在滯后1個月時SPI與SSTA呈明顯的負(fù)相關(guān)性。

從圖4還可以看出，除互助站、湟源站、化隆站外，其余站點的SPI指數(shù)與用海表溫度距平SSTA定義的La Nia發(fā)生同期SSTA指數(shù)的相關(guān)系數(shù)最大，且均為負(fù)相關(guān)，其中尖扎站的相關(guān)性系數(shù)還通過了α=0.05的置信區(qū)間。而互助站、湟源站、化隆站的SPI指數(shù)都是在滯后3個月時與SSTA相關(guān)系數(shù)最大，而且為正相關(guān)。

同理，提取基于SOI分析的1959-2005年青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)El Nio和La Nia事件發(fā)生月份的SPI數(shù)據(jù)，對二者進行相關(guān)分析，結(jié)果見圖5。從圖5可以看出，在用南方濤動指數(shù)SOI定義的El Nio事件發(fā)生月份中，除互助站外，其余站點標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與南方濤動指數(shù)SOI都在滯后2個月時相關(guān)性系數(shù)最大，且均為負(fù)相關(guān)，并且大通站在滯后2個月時的相關(guān)系數(shù)通過了α=0.05的置信區(qū)間。而互助站在滯后3個月時相關(guān)系數(shù)達到最大，并且為正相關(guān)，通過了α=0.05的置信區(qū)間。

從圖5還可以看出，在用南方濤動指數(shù)SOI定義的La Nia事件發(fā)生月份中，青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點的SPI指數(shù)全部在滯后2個月時與SOI的相關(guān)性最大，且均為正相關(guān)，其中大通站、互助站、貴德站、循化站都通過了α=0.05的置信區(qū)間檢驗，而湟中站、門和站、化隆站、尖扎站的相關(guān)性系數(shù)更是通過了α=0.01的置信區(qū)間檢驗，這說明所選取的12個站點的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與南方濤動指數(shù)SOI的相關(guān)性最大，而且具有顯著性。

4.2 SSTA、SOI指數(shù)與12個站點的SPI指數(shù)平均值的譜分析

對定義ENSO事件的海表溫度距平指數(shù)SSTA和南方濤動指數(shù)SOI進行譜分析[17]，結(jié)果如圖6所示。圖6顯示，海表溫度距平SSTA有3個顯著周期，分別為45，10和8個月，南方濤動指數(shù)SOI有5個顯著周期，分別為45，5，4，3和2個月，此結(jié)果與徐靜等[18]得出的結(jié)果基本相同。從圖6還可以看出，SSTA和SOI指數(shù)都有45個月的相同變化趨勢，而且兩者的長期變化趨勢都較短期變化趨勢明顯。對本研究選取的青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI分別進行譜分析，并且將這12個站點的SPI指數(shù)的顯著周期列于表5。由表5可知，門源站和湟源站的SPI指數(shù)均存在與SSTA相同的45個月的顯著性周期，其他部分站點存在34個月的顯著周期，與ENSO事件的45個周期較為接近，但青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)旱災(zāi)發(fā)生周期較ENSO發(fā)生周期短。說明青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱影響因素比較復(fù)雜，ENSO只是其中的一個因素[19]。

4.3 ENSO事件發(fā)生時青海省東部的干旱情況

從前面的分析來看，青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱與ENSO事件有很大的相關(guān)性，通過查閱《中國氣象大典：青海卷》[20]，對青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)所發(fā)生的旱災(zāi)與ENSO事件進行分析，結(jié)果如表6所示。由表6可知，El Nio事件和La Nia事件對青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)干旱的影響基本相同，但一些特大干旱事件發(fā)生年份也正好是El Nio事件發(fā)生年，相對于La Nia事件，El Nio事件對青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)干旱的影響更大。

注(Note)：E.El Nio events；L.La Nia event；-.無 Nothing.

5 結(jié) 論

1)在1959-2005年，用海表溫度距平SSTA定義的El Nio和La Nia事件發(fā)生的月份較用南方濤動指數(shù)SOI定義時極端事件發(fā)生的月份多，而且海表溫度距平SSTA與南方濤動指數(shù)SOI存在很大的負(fù)相關(guān)性。利用青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)12個站點的1959-2005年標(biāo)準(zhǔn)降水指數(shù)SPI定義干旱時，其中部和北部發(fā)生干旱的月份較南部多一些，這些地區(qū)干旱程度更為嚴(yán)重。

2)從整個序列的相關(guān)性分析來看，標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI與海表溫度距平SSTA和南方濤動指數(shù)SOI的相關(guān)性并不顯著。從El Nio事件和La Nia事件發(fā)生時段看，ENSO事件對青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)各站點標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI的影響并不相同?？傮w來看，在南方濤動指數(shù)SOI定義的La Nia事件發(fā)生月份滯后2個月時，其與SPI有很好的負(fù)相關(guān)性，并且相關(guān)性顯著。

3)對ENSO事件和12個站點的SPI平均數(shù)進行的譜分析表明，兩者有共同的顯著性周期，即45個月。青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)的干旱周期較ENSO周期短，但很接近，說明兩者有明顯的相關(guān)性。

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Response of drought in eastern Qinghai agricultural region to ENSO

LIU Lei,ZHANG Xin

(CollegeofWaterResourcesandArchitecturalEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

【Objective】 This study preliminarily investigated the relationship between regional drought change and ENSO (El Nio-Southern Oscillation) phenomenon to provide basis for predicting occurrence and degree of agricultural drought in eastern Qinghai plateau.【Method】 Based on sea surface temperature anomaly sea surface temperature anomaly (SSTA) and Southern oscillation index (SOI) during 1959-2005 years and precipitation indexes measured at 12 sites in eastern Qinghai agricultural area,correlation analysis between SSTA and SOI was conducted and ENSO and La Nia events were defined.Standard precipitation index (SPI) was calculated and its relation with SSTA and SOI was determined.At last,the periodic variations of SSTA,SOI,and draught were analyzed using spectral analysis method.【Result】 SPI indexes showed that the drought degrees in central and northern areas were severer.ENSO phenomenon defined by SOI lagged by two months had large significantly positive correlation with SPI.Spectral analysis of the three indexes showed that SSTA had three clear cycles while SOI had five,and the cycle of 45 months was shared by them.The drought cycle in eastern Qinghai agricultural region was slightly shorter than that of ENSO events.【Conclusion】 El Nio and La Nia events had similarly influence on regional drought in eastern Qinghai agricultural region,and the effect of El Nio was larger.

eastern Qinghai agriculture region;ENSO phenomenon;drought event;correlation analysis;spectral analysis;standard precipitation index

2013-11-08

國家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(14110209)；國家科技支撐計劃項目(2011BAD29B01)；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費科研創(chuàng)新重點項目(Z109021202)

劉 蕾(1990-)，女，吉林撫松人，在讀碩士，主要從事水文水資源研究。E-mail：Liulei199041@163.com

張 鑫(1968-)，男，河南淅川人，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，主要從事水文水資源與3S技術(shù)應(yīng)用研究。 E-mail：zhxin@nwsuaf.edu.cn

時間:2015-01-19 09:19

10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.03.018

S423

A

1671-9387(2015)03-0182-09

網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20150119.0919.018.html