龔艷冰，胡　娜，劉高峰，吳　敏

(1.河海大學(xué) 水利信息統(tǒng)計與管理研究所， 江蘇 常州 213022；2.江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心， 江蘇 南京 211100)

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江蘇省蘇北地區(qū)季節(jié)性干旱特征及動態(tài)風(fēng)險評價研究

龔艷冰1,2，胡娜1，劉高峰1，吳敏1

(1.河海大學(xué) 水利信息統(tǒng)計與管理研究所， 江蘇 常州 213022；2.江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心， 江蘇 南京 211100)

利用江蘇省統(tǒng)計年鑒提供的氣象資料，通過標(biāo)準化降水指數(shù)(SPI)計算蘇北地區(qū)近25 a(1989—2013年)的季節(jié)干旱指標(biāo)，分析江蘇省蘇北地區(qū)五市的季節(jié)性干旱時空特征和發(fā)生規(guī)律，并對其進行動態(tài)干旱風(fēng)險評價?；谖ｋU性、脆弱性、暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力這四個影響因子構(gòu)建相應(yīng)干旱風(fēng)險評價指標(biāo)體系，選取適合蘇北五市的氣象、水文、地理、社會經(jīng)濟方面相關(guān)二級指標(biāo)，組合運用熵權(quán)法和CRITIC法確定各指標(biāo)綜合權(quán)重，通過加權(quán)綜合評價法對蘇北五市進行動態(tài)旱災(zāi)風(fēng)險評價。結(jié)果表明：蘇北地區(qū)干旱時間特征存在明顯的季節(jié)性差異，發(fā)生干旱多為輕旱和中旱，且多發(fā)生于春夏秋三季，鹽城市冬季發(fā)生中旱和重旱相對較頻繁；干旱強度變化趨勢和干旱頻率趨勢大體一致，五市發(fā)生春旱的頻數(shù)和強度總體都呈增加趨勢，而秋季情況略有好轉(zhuǎn)。近年來，蘇北地區(qū)五市的旱災(zāi)風(fēng)險具有一定的穩(wěn)定性，風(fēng)險排名依次為：淮安>連云港>宿遷>徐州>鹽城，其中，防災(zāi)減災(zāi)能力對于干旱風(fēng)險的動態(tài)變化體現(xiàn)出較強相關(guān)性。

季節(jié)性干旱；干旱成因；指標(biāo)體系；風(fēng)險評價；蘇北五市

作為我國主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一，干旱災(zāi)害具有發(fā)生頻繁和影響面積廣的特點。近年來由于全球氣候變暖導(dǎo)致極端氣候事件頻發(fā)，干旱的發(fā)生頻率和強度也明顯增加[1]。江蘇省地處中緯度的海陸相過渡帶和氣候過渡帶，兼受西風(fēng)帶、副熱帶和低緯東風(fēng)帶天氣系統(tǒng)的影響，屬典型的東亞季風(fēng)氣候區(qū)，降水量的年際和年內(nèi)分布不均勻，易導(dǎo)致旱澇災(zāi)害頻繁發(fā)生。尤其是近年來，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，水資源短缺現(xiàn)象日趨嚴重，在全球變暖的背景下，江蘇省作為最不缺水的“水鄉(xiāng)”，經(jīng)常出現(xiàn)大部分地區(qū)季節(jié)性干旱災(zāi)害現(xiàn)象。由于受區(qū)域分布和南北差異的影響，處在蘇北地區(qū)(如圖1所示)的徐州、連云港、宿遷、淮安、鹽城五市是全省旱災(zāi)發(fā)生最多的地區(qū)，經(jīng)常發(fā)生季節(jié)性干旱災(zāi)害。例如，2010年9月中旬，江蘇省淮北大部分地區(qū)降水偏少。11月中旬至12月底，旱情進一步發(fā)展，以淮北、江淮之間的東北部地區(qū)受災(zāi)最為嚴重。2011年1月至6月上旬，長江、淮河上中游來水總體偏少，江蘇蘇北地區(qū)出現(xiàn)60年來最嚴重的旱災(zāi)，淮河下游斷流、洪澤湖的水位處于歷史最低水位，6月底江蘇全境普降豪雨，蘇北持續(xù)近半年的旱情才基本解除；2012年5月中旬，蘇北地區(qū)雨水偏少，尤其是近兩個月沒有有效降雨，徐州市遭遇60年不遇的干旱，旱情一直持續(xù)到6月底；2013年6月下旬以后，江蘇淮河以南地區(qū)遭大范圍、持續(xù)高溫天氣，多地高溫日數(shù)、高溫極值均創(chuàng)1961年以來歷史記錄，徐州、連云港、宿遷3市12個縣(市、區(qū))475.1萬人受災(zāi)，農(nóng)作物受災(zāi)面積356.9千hm2，其中絕收34.3千hm2，直接經(jīng)濟損失9.7億元，8月下旬，受臺風(fēng)“尤特”和“譚美”登陸影響，高溫天氣逐漸減弱，加之旱區(qū)全力抗旱，蘇北地區(qū)旱情才基本結(jié)束。由此可見，蘇北地區(qū)旱情形勢異常嚴峻，迫切需要開展該地區(qū)季節(jié)性干旱發(fā)生規(guī)律研究，提高干旱風(fēng)險評估水平，增強干旱防御能力。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對于干旱問題的研究主要采用McKee等人[2]在評價美國科羅拉多州干旱災(zāi)情時提出的基于降水量累計概率的標(biāo)準化降水指數(shù)(SPI)。SPI指數(shù)不涉及具體的干旱機理，計算簡單、資料獲取容易，可對不同時間尺度的干旱進行監(jiān)測，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外各種干旱災(zāi)害的分析[3-7]。而干旱災(zāi)害風(fēng)險的研究主要有兩種方式：一種是基于各種量化的歷史干旱數(shù)據(jù)，通過綜合運用多種數(shù)學(xué)模型研究目標(biāo)區(qū)域的干旱演變特征，確定其干旱風(fēng)險[8]；第二種是根據(jù)干旱災(zāi)害致災(zāi)機理，分析干旱風(fēng)險的各種影響因子，通過建立干旱風(fēng)險模型計算出干旱風(fēng)險指數(shù)大小[9-13]。但是，目前干旱災(zāi)害風(fēng)險研究缺少比較全面、動態(tài)的從區(qū)域社會、經(jīng)濟、環(huán)境等多角度出發(fā)的研究，特別是針對江蘇省蘇北地區(qū)五市的干旱風(fēng)險評價研究還比較少。此外，目前建立風(fēng)險評價指標(biāo)體系時大多選用一種評價方法來確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，具有較大的主觀選擇性?；谝陨显?，本文選取SPI指數(shù)作為干旱指標(biāo)，以季節(jié)(SPI=3)為時間評價尺度，從氣象干旱角度描述蘇北地區(qū)五市季節(jié)性干旱情況，通過比較分析五市的季節(jié)性干旱頻率和干旱強度指標(biāo)，研究其季節(jié)性干旱特點及趨勢。同時，從致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、承災(zāi)體暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力四個干旱影響因子選取反映蘇北五市干旱風(fēng)險的合適指標(biāo)，建立蘇北地區(qū)干旱風(fēng)險指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法和CRITIC法這兩種客觀賦權(quán)法計算各指標(biāo)權(quán)重，對蘇北五市的干旱風(fēng)險進行評價，為蘇北地區(qū)干旱風(fēng)險研究提供基礎(chǔ)，以利于政府部門更好地應(yīng)對干旱、開展防災(zāi)減災(zāi)工作，為干旱風(fēng)險控制提供理論依據(jù)。

圖1江蘇省蘇北地區(qū)五市行政示意圖

Fig.1Municipal administrative map of the five cities in northern Jiangsu Province

1　研究方法與數(shù)據(jù)來源

為了方便分析和比較，按氣象通用的季節(jié)劃分，即春季(第1季)為3—5月、夏季(第2季)為6—8月、秋季(第3季)為9—11月、冬季(第4季)為1月、2月及12月。采用干旱發(fā)生頻率、干旱強度指標(biāo)和回歸方程方法反映變化趨勢，分析蘇北地區(qū)五市的季節(jié)性干旱發(fā)生特征和規(guī)律。

1) 干旱頻率(Pij)。Pij是用來評價某市在一定時間尺度上發(fā)生干旱的頻繁程度，即該市各季發(fā)生各等級干旱的季節(jié)數(shù)占該季總數(shù)的百分比[14]，計算公式為：

(1)

其中，Pij為第j季發(fā)生干旱等級為i的頻率；nij表示第j季發(fā)生干旱等級為i的次數(shù)，干旱等級對應(yīng)相應(yīng)干旱類型，mj表示研究時間范圍內(nèi)第j季的季節(jié)總數(shù)。

2) 干旱強度(Sj)。Sj是用來評價第j季的干旱嚴重程度，Sj值越大，則表示干旱越嚴重。各季節(jié)發(fā)生干旱的強度可通過干旱等級L的值反映，分別用0、1、2、3和4代表無旱、輕旱、中旱、重旱和特旱。某區(qū)域多年的四季平均干旱強度可由下式得到，即

(2)

其中，nj表示研究時間范圍內(nèi)第j季發(fā)生干旱次數(shù)；Lij表示第j季發(fā)生干旱i時的干旱等級值。

3) 干旱變化趨勢率。利用干旱頻率、干旱強度值變化過程擬合直線斜率的10倍表示其變化傾向率。建立指標(biāo)的回歸方程：

(3)

其中，a為回歸常數(shù)；b為回歸系數(shù)，以b的10倍作為變化傾向率[15]。在本文中，將各市25年間的數(shù)據(jù)等分為5組，建立時間序列分別計算出每組的干旱頻率及干旱強度，再利用Slope函數(shù)擬合計算各市四季的干旱變化趨勢率。

本文數(shù)據(jù)來源于江蘇省統(tǒng)計年鑒及中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫提供的蘇北地區(qū)五市1989—2013年氣象、水文、地理、社會經(jīng)濟等方面數(shù)據(jù)資料。由于宿遷市1996年前隸屬淮安市，所以宿遷市1997年前使用淮安市的氣象數(shù)據(jù)展開研究。本文數(shù)據(jù)及相關(guān)指標(biāo)的選取遵循了評價指標(biāo)設(shè)計原則中的系統(tǒng)性、代表性、可獲性及動態(tài)性原則，符合可信度要求。

2　基于SPI指數(shù)的蘇北地區(qū)季節(jié)性干旱規(guī)律研究

2.1干旱發(fā)生頻率

利用相關(guān)SPI指數(shù)計算軟件及SPSS軟件，計算得出蘇北五市1989—2013年間各季的SPI指數(shù)值，進一步計算五市的季節(jié)性干旱頻率，如表1所示。

表1　蘇北地區(qū)五市不同干旱等級發(fā)生頻率統(tǒng)計

總體上，蘇北地區(qū)五市四季發(fā)生不同等級干旱頻率相近，且多為輕旱和中旱。徐州和連云港二市發(fā)生秋旱的頻率比較高，宿遷市和淮安市則易發(fā)生夏旱，鹽城市全年干旱發(fā)生頻率較為穩(wěn)定。從全年尺度上看，易造成較大損失的重旱及特旱災(zāi)害多數(shù)出現(xiàn)在秋冬二季，且徐州市和宿遷市發(fā)生嚴重干旱相對較為頻繁。

2.2干旱發(fā)生強度

根據(jù)公式(2)計算蘇北五市1989—2013年的干旱強度，結(jié)果如圖2所示。從歷年平均數(shù)據(jù)來看，蘇北五市春、夏、秋三季的干旱強度以輕旱和中旱為主，冬季主要為中旱和重旱，這與冬季降雨量較少有密切關(guān)系。徐州市春冬兩季的干旱強度均達到中旱強度，其中春旱強度為五市之最；連云港市除秋旱強度較低，其余三季均達中旱水平，年平均干旱強度也處于五市中的前兩位，干旱強度總體較高；宿遷市是五市中年平均干旱強度最高的城市，主要由于該市冬旱強度較大，曾于1995年和1999年發(fā)生兩次特旱，造成巨大經(jīng)濟損失；鹽城市是五市干旱強度相對最低的城市，淮安市春冬兩季的干旱強度都相對較高。

圖21989—2013年蘇北地區(qū)五市各季平均干旱強度統(tǒng)計

Fig.2Drought intensity seasonal statistics for the five cities in northern Jiangsu Province from 1989 to 2013

2.3季節(jié)性干旱趨勢

由于干旱頻率和干旱強度可反映區(qū)域的干旱程度，所以這兩個指標(biāo)的變化趨勢有一定研究價值，并且通過計算蘇北五市四季干旱頻率和干旱強度的趨勢變化率可分析其季節(jié)性干旱的變化趨勢。經(jīng)計算，徐州市與鹽城市，宿遷市和淮安市的干旱趨勢變化總體一致，連云港市四季旱情總體維持現(xiàn)狀，改變浮動較小，限于篇幅本文僅以徐州和淮安二市為例，結(jié)果如表2和表3所示。

表2　徐州季尺度干旱頻率和干旱強度各年代比較

注：描述干旱頻率與干旱強度變化時，IS表示略增加(Increase Slightly)，DS表示略減少(Decrease Slightly)，IN表示增加(Increase)，DE表示減少(Decrease)；WS表示略加重(Worsen Slightly)，LS表示略減輕(Lighten Slightly)，WN表示加重(Worsen)，LN表示減輕(Lighten)；P表示頻率 Frequency, S表示強度 Intensity。下表同 The same as below。

結(jié)果表明，徐州市和淮安市各季干旱變化趨勢程度略有不同。在干旱頻率方面，此二市均有春旱和夏旱頻率增加、秋旱頻率減少的趨勢。冬旱發(fā)生頻率趨勢略有不同，徐州市頻率增加，淮安市頻率減少。在干旱強度方面，二市趨勢一致，夏旱強度增加、秋旱強度減少。各市干旱頻率與干旱強度的變化趨勢大體上基本呈現(xiàn)一致，但也有例外情況，如鹽城市夏旱及淮安市春旱的趨勢特征就不符合此規(guī)律。

表3　淮安季尺度干旱頻率和干旱強度各年代比較

干旱頻率與干旱強度的變化趨勢，可用于初步分析各市的干旱危險性并對評估四季發(fā)生干旱風(fēng)險具有一定指導(dǎo)作用。通過分析，徐州市秋季旱情有所減弱，其余三季加重，連云港市各季旱情基本維持現(xiàn)狀，宿遷市未來可能多發(fā)生較輕程度春旱，較嚴重夏旱，但秋冬兩季旱情都有所好轉(zhuǎn)，鹽城市春夏冬三季旱情都有加重趨勢，秋季會有所減緩，淮安市夏季旱情將會略微加重，春秋冬三季有不同程度的減輕。

3　蘇北地區(qū)干旱風(fēng)險動態(tài)評價研究

3.1干旱風(fēng)險評價指標(biāo)體系

基于現(xiàn)有研究和干旱風(fēng)險理論，根據(jù)自然和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，按照系統(tǒng)性、代表性、可獲性及動態(tài)性原則從致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、承災(zāi)體暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力四個方面分別選取合適指標(biāo)，建立動態(tài)風(fēng)險評價模型，以系統(tǒng)地表達干旱風(fēng)險動態(tài)變化。根據(jù)蘇北各市的實際情況，干旱致災(zāi)因子危險性選取了干旱頻率和干旱強度這兩個集合干旱主要物理特征的指標(biāo)；孕災(zāi)環(huán)境脆弱性選擇降水量、溫度和水資源總量三個指標(biāo)；承災(zāi)體暴露性選取農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人口密度及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值密度指標(biāo)；干旱防災(zāi)減災(zāi)能力則選擇農(nóng)民人均純收入、地區(qū)受教育水平和灌溉指數(shù)三個指標(biāo)[16]，建立的江蘇省蘇北地區(qū)風(fēng)險評價指標(biāo)體系如圖3所示。

圖3干旱災(zāi)害風(fēng)險指標(biāo)體系

Fig.3Drought risk evaluation index system

3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于本研究選取的10個旱災(zāi)風(fēng)險評價指標(biāo)屬于不同類型，具有不同的量綱，需對其進行標(biāo)準化。指標(biāo)有“正指標(biāo)”和“逆指標(biāo)”之分，正指標(biāo)有降水量、水資源狀況、農(nóng)民人均純收入、教育水平和灌溉指數(shù)，數(shù)值皆越大越好；逆指標(biāo)有干旱頻率、干旱強度、溫度、從業(yè)人員密度和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值密度，數(shù)值皆越小越好。正指標(biāo)和逆指標(biāo)的標(biāo)準化處理的公式如下：

(4)

(5)

其中，Ki為標(biāo)準化后的數(shù)據(jù)；Yi為各城市第i指標(biāo)實際值。

3.3指標(biāo)的組合權(quán)重

由于評價指標(biāo)權(quán)重的確定對干旱風(fēng)險評價具有直接的影響，本文采用熵權(quán)法和CRITIC法這兩種客觀賦權(quán)法計算各指標(biāo)權(quán)重，并計算組合平均權(quán)重，最后根據(jù)加權(quán)綜合評價法建立干旱風(fēng)險評價模型。熵權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重[17]，CRITIC法是通過指標(biāo)的對比強度和沖突性確定各指標(biāo)的客觀權(quán)重[18]，通過組合這兩種客觀權(quán)重可得綜合權(quán)重值。組合權(quán)重可以結(jié)合這兩種方法的優(yōu)點，充分挖掘各個指標(biāo)間的權(quán)重關(guān)系。運用MATLAB軟件分別計算出熵權(quán)法及CRITIC法的各指標(biāo)權(quán)重值，并計算兩種方法的組合平均權(quán)重，結(jié)果如表4所示。

表4　基于組合權(quán)重法計算各指標(biāo)權(quán)重

3.4干旱風(fēng)險評價

基于各指標(biāo)組合權(quán)重，利用加權(quán)綜合評價法計算蘇北五市2008—2013年干旱風(fēng)險得分，并對其風(fēng)險進行排名(排名值越大，風(fēng)險越大)，結(jié)果如表5所示。

表5　蘇北地區(qū)五市2008—2013年間干旱風(fēng)險排名

通過分析可知，2008—2013年間蘇北五市的干旱風(fēng)險排名狀況比較穩(wěn)定，風(fēng)險由高到低基本是淮安>連云港>宿遷>徐州>鹽城。其中，徐州和鹽城二市一直處于較低干旱災(zāi)害風(fēng)險水平，淮安市和連云港市發(fā)生干旱災(zāi)害風(fēng)險較大，一直在第四、第五位間交替。此外，通過分析四個干旱風(fēng)險影響因子(H、V、E、R)的年間波動變化情況及其與DREI的相應(yīng)變化關(guān)系可知，防災(zāi)減災(zāi)能力與干旱風(fēng)險的相關(guān)關(guān)系較為顯著，兩者排名保持一致；危險性與暴露性因子的波動變化較為明顯，各自排名不斷交替，這一規(guī)律也符合自然社會經(jīng)濟的現(xiàn)實情況；危險性與暴露性因子的二級指標(biāo)多為氣候、環(huán)境指標(biāo)，受不可控因素影響較大，而暴露性及防災(zāi)減災(zāi)能力因子的二級指標(biāo)主要是人文、經(jīng)濟指標(biāo)，相對可控，波動較小。

從時間動態(tài)性和DREI波動情況可知，蘇北地區(qū)五市的干旱風(fēng)險具有一定的穩(wěn)定性，除個別年份，如在2008年及2010年連云港市和淮安市干旱風(fēng)險值有部分變化，其余年份五市的干旱風(fēng)險狀況都很穩(wěn)定，相關(guān)部門進行干旱風(fēng)險評估時可考慮風(fēng)險的這種特性。

4　結(jié)　論

全球氣候變暖的環(huán)境背景導(dǎo)致氣候異常現(xiàn)象頻發(fā)，致使江蘇省蘇北地區(qū)的地形氣候和水土資源不利組合態(tài)勢更為嚴峻，加之經(jīng)濟社會快速發(fā)展的壓力和人類不合理的生產(chǎn)活動等原因，該地區(qū)已成為旱災(zāi)發(fā)生最頻繁的地區(qū)。本文利用SPI指數(shù)分析蘇北地區(qū)五市近25 a的季節(jié)性干旱特征和發(fā)生規(guī)律，同時基于危險性、脆弱性、暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力四個影響因子構(gòu)建干旱災(zāi)害動態(tài)風(fēng)險評價指標(biāo)體系，對蘇北各市干旱災(zāi)害進行風(fēng)險評價，得出以下結(jié)論：

1) 蘇北地區(qū)干旱特征存在明顯的季節(jié)性差異，各市表現(xiàn)不盡相同。盡管五市發(fā)生干旱的總體頻率較為相近，主要為輕旱和中旱，但徐州市和連云港市相對多發(fā)生秋旱，宿遷和淮安多發(fā)生夏旱。此外，對于較易造成重大經(jīng)濟損失的重旱及特旱，徐州和宿遷二市多發(fā)生在秋季，而鹽城市多發(fā)生在冬季。干旱強度變化趨勢和干旱頻率大體上呈一致趨勢，這表明如果干旱頻率增加，五市即有干旱強度隨之加重的潛在危險，易造成大災(zāi)大害的嚴重后果，需引起有關(guān)部門的重視。

2) 根據(jù)干旱風(fēng)險評價指標(biāo)體系，對蘇北地區(qū)五市2008—2013年的干旱風(fēng)險進行動態(tài)排名，五市的干旱風(fēng)險排序依次為：淮安>連云港>宿遷>徐州>鹽城。此外，根據(jù)多年動態(tài)排名狀況顯示，蘇北地區(qū)五市的干旱風(fēng)險具有一定的穩(wěn)定性。明確蘇北地區(qū)五市的干旱風(fēng)險情況，根據(jù)干旱風(fēng)險與防災(zāi)減災(zāi)能力強相關(guān)性，結(jié)合各地干旱的形成機制及特點，政府部門即可因地制宜提前制定應(yīng)對各等級干旱的防災(zāi)減災(zāi)政策，以最大限度降低各季節(jié)干旱造成的經(jīng)濟損失。

[1]周揚,李寧,吉中會.基于SPI指數(shù)的1981—2010年內(nèi)蒙古地區(qū)干旱時空分布特征[J].自然資源學(xué)報,2013,28(10):1694-1706.

[2]Mckee T B, Doesken N J, Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales[C]//The 8th conference on applied climatology, American Meteorological Society, 1993.

[3]洪興駿,郭生練,周研來.標(biāo)準化降水指數(shù)SPI分布函數(shù)的適用性研究[J].水資源研究,2013,2(1):33-41.

[4]Milan Gocic, Slavisa Trajkovic. Spatiotemporal characteristics of drought in Serbia[J]. Journal of Hydrology, 2014,510(3):110-123.

[5]周磊,武建軍,呂愛峰,等.華北不同地表覆蓋類型區(qū)干旱演變特征[J].地理研究,2012,31(4):597-607.

[6]羅艷青,鄒濱,邱永紅.華東地區(qū)干旱災(zāi)害時空演化特征研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2013,27(10):58-64.

[7]那音太.基于SPI指數(shù)的近50a內(nèi)蒙古地區(qū)干旱特征分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2015,29(5):161-166.

[8]肖名忠,張強,陳曉宏.基于多變量概率分析的珠江流域干旱特征研究[J].地理學(xué)報,2012,67(1):83-92.

[9]楊志勇,劉琳,曹永強.農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害風(fēng)險評價及預(yù)測預(yù)警研究進展[J].水利經(jīng)濟,2011,29(2):12-17.

[10]王曉紅,喬云峰,沈榮開.灌區(qū)干旱風(fēng)險評估模型研究[J].水科學(xué)進展,2004,15(1):77-81.

[11]Downing T E, Bakker K. Drought discourse and vulnerability[C]//Wilhite D A. Drought: A Global Assessment, Natural Hazards and Disasters Series. London, 2000.

[12]Shahid S, Behrawan H. Drought risk assessment in the west part of Bangladesh[J]. Natural Hazard, 2008,46(3):391-413．

[13]盛巧玲,徐剛,王新才.基于GIS的重慶市伏旱風(fēng)險性分析[J].四川師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2010,33(3):388-392.

[14]詹存,梁川,趙璐.川中丘陵區(qū)季節(jié)性干旱時空分布特征及成因分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013,29(21):82-91.

[15]魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)[M].北京:氣象出版社，2007.

[16]張強,韓蘭英,張立陽，等.論氣候變暖背景下干旱和干旱災(zāi)害風(fēng)險特征與管理策略[J].地球科學(xué)進展,2014,29(1):80-91.

[17]馬紅娟,史西專,劉萬里.基于熵權(quán)法和多層次分析法的水環(huán)境模糊綜合評價研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認識,2015,45(6):154-164.

[18]張玉,魏華波.基于CRITIC的多屬性決策組合賦權(quán)方法[J].統(tǒng)計與決策,2012,16(8):75-77.

Research on seasonal drought characteristics and its dynamic drought risk assessment of five cities in northern Jiangsu Province

GONG Yan-bing1,2, HU Na1, LIU Gao-feng1, WU Min1

(1.Institute of Hydraulic Information Statistic and Management, Hohai University, Changzhou, Jiangsu 213022, China;2.JiangsuProvincialCollaborativeInnovationCenterofWorldWaterValleyandWaterEcologicalCivilization,Nanjing,Jiangsu211100,China)

According to the meteorological data provided by Jiangsu statistical yearbook, through the standardized precipitation index (SPI), this paper calculated the seasonal drought indexes of five cities in northern Jiangsu Province in recent 25 years (1989—2013) in order to analyze the spatial-temporal characteristics and occurrence regularity of drought, and to assess dynamic drought risk. Based on four risk factors including dangerousness risk, exposure risk, vulnerability risk and disaster prevention and mitigation capacity, the paper selected ten suitable indexes covering meteorological, hydrological, geographical, social and economic aspects to build a corresponding drought risk evaluation index system. After a combination use of entropy method and the CRITIC method to determine the weight of each index, weighted dynamic risk evaluation method was used to calculate the drought risk score of every city from 2008 to 2013. The results showed that drought in northern Jiangsu Province possessed obvious seasonal differences. Light drought and medium drought usually occurred in the spring, summer and autumn, while heavy drought and excessive drought occurred most often in autumn and winter in Yancheng city. The tendency of drought intensity was generally consistent with the tendency of drought frequency. Drought frequencies and intensities in the five cities were generally increased in spring, while the situation slightly turned better in autumn. In recent years, drought risks of the five cities had a certain kind of stability and their risks rankings from high to low were: Huaian>Lianyungang>Suqian>Xuzhou>Yancheng. In addition, there was a strong agreement between the disaster prevention and mitigation capacity, and the dynamic changes of drought risk.

seasonal drought; index system; risk assessment; five cities in northern Jiangsu Province

1000-7601(2016)05-0275-07

10.7606/j.issn.1000-7601.2016.05.42

2015-07-20

國家自然科學(xué)基金項目(71303074)；江蘇省社會科學(xué)基金項目(14GLC004)；江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20130242)；河海大學(xué)常州校區(qū)研究生科技創(chuàng)新項目(XZX/14B001-07)

龔艷冰(1979—)，男，副教授，博士，主要研究方向為水資源管理。 E-mail:yanbg79@163.com。

P468

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