許新惠，謝 菲*，周星宇

（1. 云南大學(xué) 資源環(huán)境與地科學(xué)學(xué)院，云南 昆明 650091；2.吉林師范大學(xué)，吉林 四平 136000）

3S技術(shù)支持的干旱空間特征研究

許新惠1，謝 菲1*，周星宇2

利用遙感影像獲取了植被覆蓋數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)，運(yùn)用地理信息技術(shù)和全球定位系統(tǒng)進(jìn)行了干旱時(shí)空特征研究。同時(shí)，依據(jù)云南省普洱市10縣（區(qū)）10個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)1961～2010年50 a來(lái)逐月的降水量觀測(cè)資料，以ArcGIS10．1為主要分析平臺(tái)，Matlab、SPSS為輔助數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，利用Mann-kendall法對(duì)降水量的時(shí)間序列進(jìn)行了趨勢(shì)檢驗(yàn)，并在Matlab和Excel中計(jì)算了降水量季、年尺度下的距平百分率，利用ArcGIS中的反距離權(quán)重插值法得到了降水量和降水量距平百分率的分布圖，最后結(jié)合降水量距平百分率的干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了干旱的強(qiáng)度分布。在干旱時(shí)空特征結(jié)論的基礎(chǔ)上，以思茅區(qū)為例，討論了降水量、溫度、高程、坡度、坡向、植被覆蓋率對(duì)干旱影響的相關(guān)性。研究結(jié)果表明：普洱市長(zhǎng)期遭遇不同程度的干旱，在溫度、海拔高度、植被覆蓋率等諸多影響因素的作用下，形成了降水量南北少東西多，干旱發(fā)生率西北高東南低、春冬多夏秋少的局面。干旱易發(fā)地帶為景東、鎮(zhèn)源、孟連和西盟。

RS；GIS；GPS；氣象學(xué)；干旱特征研究

干旱是一種常見(jiàn)的自然災(zāi)害，對(duì)人類(lèi)生活各領(lǐng)域均有不同程度的負(fù)影響?，F(xiàn)在學(xué)術(shù)界公認(rèn)的干旱定義包括氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱和社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱4 種,而當(dāng)前在區(qū)域尺度范圍內(nèi)的干旱研究主要集中于氣象干旱和農(nóng)業(yè)干旱2個(gè)類(lèi)型[1]。

云南省地形地貌復(fù)雜多變，水土流失極為嚴(yán)重，受天氣氣候變化、季風(fēng)環(huán)流的不穩(wěn)定性和不同天氣系統(tǒng)的反復(fù)多重影響，是氣象災(zāi)害的頻發(fā)地帶[2,3]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1950～1997年全省農(nóng)經(jīng)作物受旱面積高達(dá)1 479．41萬(wàn) hm2，平均每年有50%的縣（市）受到不同程度的干旱影響[4]。而在過(guò)去的2009～2010年云南曾遭遇百年一遇的全省性大旱災(zāi)，在受災(zāi)范圍、持續(xù)時(shí)間、造成損失等方面的嚴(yán)重性均為歷史少見(jiàn)。因此，政府和人民在反思中意識(shí)到了對(duì)干旱時(shí)空變化特征進(jìn)行深入分析的必要性和做好旱情預(yù)警工作、全民抗旱的緊迫性[5-9]。

1 研究區(qū)概況

普洱市位于云貴高原的西南部，全區(qū)山地面積占98．3%， 海拔高度為376～3 306 m[10]，是云南省土地面積最大的行政區(qū)，也是地震多發(fā)和氣象災(zāi)害頻繁的地區(qū)。全市轄9縣1區(qū)，9縣均為少數(shù)民族自治縣，居住著14個(gè)世居民族，其中少數(shù)民族人口占總?cè)丝诘?1%。

2 資料與方法

2.1 資料來(lái)源

數(shù)據(jù)的收集與處理是研究的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和詳實(shí)程度決定研究成果的準(zhǔn)確性。因此，選取數(shù)據(jù)時(shí)，首先要了解數(shù)據(jù)的類(lèi)型、特點(diǎn)、來(lái)源和精度；其次要考察所選數(shù)據(jù)是否符合國(guó)家統(tǒng)一規(guī)范。本次研究使用的數(shù)據(jù)包括：①普洱市10個(gè)站點(diǎn)1961～2010年的逐月降水資料；②思茅區(qū)遙感影像圖。降水資料來(lái)自云南省氣象局，思茅區(qū)遙感影像圖為30 m分辨率的TM數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

本文選用降水量和降水量距平百分率（Pa）作為干旱強(qiáng)度分級(jí)的主要指標(biāo)，以Mann-kendall法檢驗(yàn)出研究區(qū)內(nèi)歷年降雨量的大體趨勢(shì)和變化情況，并運(yùn)用反距離權(quán)重插值法分析干旱的空間變化特征，在ArcGIS10．1中繪制普洱市的干旱空間分布圖，最后在時(shí)空變化特征結(jié)論的基礎(chǔ)上進(jìn)行干旱影響因子的相關(guān)分析，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法和歷史旱情資料分析相結(jié)合的方法確定致旱因素。

2.2.1 降水量距平百分率

降水量距平百分率是表征某時(shí)段降水量異常的方法之一，能直觀反映降水異常引起的干旱；在我國(guó)氣象日常業(yè)務(wù)中經(jīng)常使用，多用于評(píng)估月、季、年發(fā)生的干旱事件[11]，是計(jì)算方法最簡(jiǎn)單、運(yùn)用最廣泛的干旱特征分析方法之一，具有結(jié)果直觀等優(yōu)點(diǎn)。計(jì)算公式如下：

即式中，Pi為時(shí)段的降水量；n為樣本數(shù)[11]。

2.2.2 Mann-kendall（非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)法）

Mann-kendall法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，因其變量可以不具有正態(tài)分布的特征，因此適用于水文變量的趨勢(shì)檢驗(yàn)[12,13]。可利用此方法進(jìn)行降水量的時(shí)間和空間分布特征研究。原理如下：原假設(shè)H0為時(shí)間序列數(shù)據(jù)（x1，…，xn），代表n個(gè)獨(dú)立的、隨機(jī)變量同分布的樣本；備擇假設(shè)H1是雙側(cè)檢驗(yàn)，對(duì)于所有的k，j≤n，且k≠j，xk和xj的分布是不相同的，檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)變量S計(jì)算公式如下：

其中，

S為正態(tài)分布，其均值為0，方差Var（S）=n（n-1）（2n+5）/18。當(dāng)n＞10時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)統(tǒng)計(jì)變量計(jì)算公式如下：

在給定的α置信水平上，如果|Z|≥Z1-α，拒絕原假設(shè)，即在α置信水平上，時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯的上升或下降趨勢(shì)。其變化趨勢(shì)的大小用β表示，計(jì)算如下：

β＞0，表示呈上升趨勢(shì)；β＜0，表示呈下降趨勢(shì)[8，9]。該方法是由世界氣象組織推薦的應(yīng)用于實(shí)踐序列分析的方法，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于檢驗(yàn)水文資料的趨勢(shì)成分[10]。

2.2.3 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是考察兩個(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，通俗講就是衡量?jī)蓚€(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素之間的相關(guān)密切程度的分析。相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析，如本文中的溫度和降水量，經(jīng)驗(yàn)上通常認(rèn)為溫度高促進(jìn)水分的蒸發(fā)量，水分的蒸發(fā)量和降水量之間又存在一定的關(guān)系，因此溫度和降水量具備一定的相關(guān)概率。

相關(guān)分析的主要計(jì)算公式為：

式中，rxy為要素x與y之間的相關(guān)系數(shù)；和分別表示兩個(gè)要素樣本值的平均值，即

相關(guān)系數(shù)取值范圍為[-1,1]，r＜0時(shí)所檢驗(yàn)序列呈負(fù)相關(guān)；r＞0時(shí)呈正相關(guān)，絕對(duì)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)。通常情況下通過(guò)以下取值范圍判斷變量的相關(guān)強(qiáng)度：取絕對(duì)值后，0～0．09為沒(méi)有相關(guān)性，0．1～0．3為弱相關(guān)，0．3～0．5為中等相關(guān)，0．5～1．0為強(qiáng)相關(guān)[14]。

3 普洱市干旱時(shí)空特征分析

3.1 普洱市干旱時(shí)間變化特征

Mann-kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果（表1）表明，除了西盟的降水量時(shí)間序列表現(xiàn)出顯著下降的趨勢(shì)外，其他站點(diǎn)數(shù)據(jù)大部分呈下降但不顯著的趨勢(shì)，僅有3個(gè)站點(diǎn)表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但不顯著。全市范圍內(nèi)來(lái)說(shuō)，降水量表現(xiàn)為輕微的下降趨勢(shì)。

從全市的降水量趨勢(shì)圖來(lái)看（圖1），經(jīng)歷了5個(gè)以10 a為周期的波動(dòng)變化，歷史最低降水值出現(xiàn)在2001～2002年期間，表明在2001全省性大旱災(zāi)的背景下，普洱市也受到了極大的沖擊。2002年以后，普洱市降水量持續(xù)處于較低水平，這種情況又從2009年急轉(zhuǎn)直下，降水量以234．3 mm/a的速率急劇減少，迎來(lái)了五十年一遇的全省性大旱災(zāi)。

表1 普洱市10個(gè)站點(diǎn)降水量序列的Mann-kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果表

圖1 普洱市降水量年均值趨勢(shì)圖

3.2 普洱市干旱空間分布特征

根據(jù)每個(gè)站的四季降水量距平百分率得出，普洱市主要干旱類(lèi)型為春冬旱，并在普洱市歷年旱情和干旱概況中得到了驗(yàn)證。表2給出了各站的降水量和降水量距平百分率的均值，結(jié)合兩者分析得出干旱類(lèi)型。表3中的輕度以下和重度以下干旱發(fā)生頻率是根據(jù)各站的降水量距平百分率的季尺度旱情等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)而出。由此可見(jiàn)，景東、鎮(zhèn)源、孟連、思茅、墨江、景谷為普洱地區(qū)干旱發(fā)生頻率較高的地帶。

表2 普洱市10個(gè)站點(diǎn)的降水量和降水量距平百分率均值表

表3 普洱市10個(gè)站點(diǎn)50 a間輕度和重度以下干旱發(fā)生頻率/次

降水量和降水量距平百分率插值所得的結(jié)果相似，發(fā)生干旱可能性較大的地區(qū)均為景東、鎮(zhèn)沅、墨江北部、景谷、寧洱和普洱北部地區(qū)（因其降水量較其他地區(qū)稀少，而降水量距平百分率指標(biāo)較其他地區(qū)偏低，因此認(rèn)為這些地區(qū)是可能發(fā)生干旱的區(qū)域），與根據(jù)干旱發(fā)生頻率所得出的結(jié)論一致。又由于水文、氣象因素皆受干濕季的制約，加之降水量的變化與季節(jié)有密不可分的聯(lián)系，對(duì)降雨量距平百分率的四季分別插值，結(jié)果顯示：春季的最嚴(yán)重程度達(dá)到中度，鎮(zhèn)源地區(qū)為中度干旱，景東、瀾滄、孟連和墨江、景谷的部分區(qū)域?yàn)檩p度干旱；夏季除墨江和思茅有輕度干旱發(fā)生，其余地區(qū)均無(wú)旱；秋季除景東有輕旱現(xiàn)象發(fā)生外，其余地區(qū)無(wú)旱；冬季出現(xiàn)了較豐富的干旱等級(jí)，其中西盟達(dá)到了特大干旱程度，以景東、西盟為中心擴(kuò)散的區(qū)域（包括鎮(zhèn)源和瀾滄部分地區(qū)）也均為干旱程度較嚴(yán)重的地帶（圖2）。

圖2 普洱市四季干旱強(qiáng)度分布圖

4 干旱影響因素分析

由于干旱的發(fā)生與地理位置、海拔高度、坡度、坡向各大水系距離遠(yuǎn)近、地表植被覆蓋水平、溫室效應(yīng)等因素均存在一定的關(guān)聯(lián)度，因此本文選取了適用于小范圍內(nèi)研究的海拔高度、坡度、坡向、降水、溫度和植被六大因素進(jìn)行相關(guān)性討論。

4.1 降水量與溫度

國(guó)際《氣象干旱等級(jí)》把氣象干旱定義為“某時(shí)段由于蒸發(fā)量和降水量的收支不平衡，水分支出大于水分收入而造成的水分短缺現(xiàn)象，是其他專(zhuān)業(yè)性干旱研究和業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)”，由定義可知干旱的形成和降水量有直接關(guān)系。在中國(guó)降水量等值線(xiàn)分布地圖上，以200 mm作為干旱區(qū)和半干旱區(qū)的分界線(xiàn)，可見(jiàn)降水量的多少可以成為判斷干旱級(jí)別的指標(biāo)之一，降水量稀少持續(xù)的時(shí)間越長(zhǎng)或連續(xù)無(wú)降水量的時(shí)間越久，則干旱越嚴(yán)重。

對(duì)普洱市思茅區(qū)的降水量和溫度的相關(guān)性進(jìn)行分析得出，年降水量與溫度呈弱逆相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0．175，未通過(guò)α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。通過(guò)圖3可以明顯看出降水量和溫度的大體走勢(shì)，降水量呈逐年下降趨勢(shì)而溫度呈逐年上升趨勢(shì)，印證了相關(guān)檢驗(yàn)的弱逆相關(guān)關(guān)系結(jié)論，而這種關(guān)系達(dá)到最顯著的時(shí)期是在2009年附近，這個(gè)時(shí)期溫度達(dá)到了歷史最高，而降水量也到了一個(gè)相對(duì)較低的水平，歷史資料也顯示2009～2010年期間思茅區(qū)經(jīng)歷了五十年一遇的重大干旱。從歷史資料出發(fā)，2009～2010年大旱之前一次嚴(yán)重干旱發(fā)生在2001年，由圖4可以看出2001～2002年之間的一個(gè)降水量的大波動(dòng)，急劇減少的降水量和逐年上升的溫度是形成干旱的不可忽略的原因。

4.2 海拔高度

普洱市境內(nèi)群山起伏，海拔高度在376～3 306 m之間，而海拔對(duì)于干旱的影響可初步斷定為通過(guò)溫度間接影響（海拔每上升1 000 m溫度下降6℃）。對(duì)普洱市10個(gè)站點(diǎn)的降水量和海拔高度的相關(guān)性進(jìn)行分析得出，年均降水量和高程呈強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0．616，未通過(guò)α=0.05的顯著性檢驗(yàn)。通過(guò)圖4可以明顯看出，兩者間大致呈同消同長(zhǎng)的關(guān)系，幾個(gè)降水量偏低的重旱區(qū)景東、孟連、景谷海拔高度都相對(duì)較低。

趙蓉等在天山西部地區(qū)的干旱指數(shù)演變特征中得出海拔高程每增高100 m，干旱指數(shù)下降0．22的結(jié)論[15]，又因干旱指數(shù)越大，氣象干旱程度越強(qiáng)烈，推出干旱與高程之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系：海拔越高，則干旱程度減輕；反之，則干旱程度越嚴(yán)重，與相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)論一致。

圖4 不同站點(diǎn)降水量年均值和海拔高度的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值趨勢(shì)圖

4.3 植被覆蓋率

本文利用遙感影像獲取了植被覆蓋數(shù)據(jù)。同時(shí)，利用歸一化植被指數(shù)（NDVI）與植被覆蓋度的關(guān)系模型[16,17]，對(duì)思茅區(qū)2009～2012年的植被覆蓋進(jìn)行了比較研究。結(jié)果表明：發(fā)生連旱后的植被覆蓋率較連旱前的確發(fā)生了一定程度的退化，即對(duì)于思茅區(qū)而言，植被覆蓋率變化與干旱有顯著關(guān)系（圖5）。

圖5 思茅區(qū)2009年和2013年植被覆蓋度圖

4.4 其他因素

在5種單項(xiàng)氣象干旱指標(biāo)中，土壤濕度干旱指數(shù)是以土壤含水量來(lái)衡量干旱程度的，根據(jù)土壤的含水量、保水的能力可直接反映干旱的程度。而坡向、坡度、坡位等地形因子正是通過(guò)影響土壤含水量而影響干旱的形成[18]。氣象學(xué)上認(rèn)為坡度、坡向與降水量的關(guān)系需加入風(fēng)向討論，即迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡會(huì)形成差異顯著的降水量景觀：由于背風(fēng)坡盛行下沉氣流而增溫導(dǎo)致難成云致雨，降水較少，較易形成干旱氣候，而迎風(fēng)坡恰好相反。

總而言之，造成干旱的因素是多種多樣的，自然因素是人類(lèi)無(wú)法控制的，但人為因素是可以通過(guò)人類(lèi)樹(shù)立自制、環(huán)保思想來(lái)盡可能避免的。

5 結(jié) 語(yǔ)

1）普洱市的干旱時(shí)空特征為：時(shí)間上，普洱市的各站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)均有不同程度的下降趨勢(shì)，干旱事件多年來(lái)均有發(fā)生，按頻率劃分，景東、景谷、鎮(zhèn)源、孟連、思茅、墨江為多發(fā)地帶。全市來(lái)看，以50 a為尺度普洱市平均每10 a經(jīng)歷一次或一次以上重大干旱，21世紀(jì)以后的重大干旱發(fā)生頻率激增，發(fā)生年份為2001年、2005年、2009年和2010年?？臻g上，普洱市北部（景東、鎮(zhèn)源、墨江北和景谷北）為干旱發(fā)生概率大且程度較嚴(yán)重區(qū)域，北部往中西（瀾滄、孟連）方向?yàn)橐装l(fā)生輕到中度干旱區(qū)域，而東部（江城）為雨量充足區(qū)，干旱的發(fā)生概率極小。

2）普洱市的干旱影響因素有：干旱的發(fā)生存在其普遍性，通過(guò)相關(guān)性統(tǒng)計(jì)分析，溫度、海拔高度與降水量表現(xiàn)出相關(guān)性，間接與干旱事件的形成有關(guān)，植被覆蓋率與干旱事件互為因果。

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（本刊編輯部）

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1672-4623（2016）01-0053-05

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.01.016

許新惠，碩士，副研究員，主要從事遙感與地理信息系統(tǒng)工作。

2014-12-22。

項(xiàng)目來(lái)源：教育部“春暉計(jì)劃”科研資助項(xiàng)目（Z2012051）；云南大學(xué)資源環(huán)境與地球科學(xué)學(xué)院科研資助項(xiàng)目（2013CG006，2014JC004）；云南省教育廳科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目（2015Y004）。（*為通訊作者）