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        基于Copula函數(shù)的雷州半島氣象干旱風(fēng)險分析

        2019-10-17 02:36:20張得勝江濤黎坤蔣可元單云龍
        人民珠江 2019年9期
        關(guān)鍵詞:模態(tài)區(qū)域

        張得勝,江濤,黎坤,蔣可元,單云龍

        (1.水利部珠江水利委員會珠江水利綜合技術(shù)中心,廣東廣州510611; 2. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣東廣州510275;3.水利部珠江水利委員會技術(shù)咨詢中心,廣東廣州510611)

        受全球氣候變化影響,極端干旱事件頻繁發(fā)生,干旱以其發(fā)生頻次高、波及范圍廣、持續(xù)時間長等特點,易對人類生產(chǎn)生活以及社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生危害,是現(xiàn)今社會普遍關(guān)注的熱點問題之一[1]。根據(jù)不同研究角度和旱情影響范圍,可以將干旱分為氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱以及社會經(jīng)濟干旱四大類[2],其中氣象干旱是其他干旱類型的基礎(chǔ),對氣象干旱加以研究是摸清和預(yù)判其他干旱類型的前提[3]。目前國內(nèi)外采用諸如標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)[4-5]、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)[6-7]以及帕默爾干旱指數(shù)(PDSI)[8-9]等方法對氣象干旱的發(fā)生情況(或特征)等進行統(tǒng)計研究。其中SPI是國際上推薦使用的一種氣象干旱指數(shù),其計算簡單,計算資料容易獲取但只考慮降雨因素[10],SPI不受溫度、蒸散發(fā)、風(fēng)速及土壤持水能力等因素的影響,在干旱研究領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[11-13]。

        雷州半島位于中國低緯度地區(qū),受季風(fēng)氣候的影響,降雨時空分布不均且旱季較長,是廣東省干旱災(zāi)害較為嚴(yán)重的區(qū)域[14-15]。陳子燊等采用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF)和小波分析等方法研究了廣東省近50 a來干濕時空變化特征,發(fā)現(xiàn)以雷州半島為主的粵西沿海區(qū)域有顯著的干旱趨勢[16];任啟偉等采用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)識別了廣東省干旱發(fā)生情況,發(fā)現(xiàn)雷州半島冬春連旱加劇顯著[7]。黃曉梅等對雷州半島干旱的特征及其大氣環(huán)流進行了分析,研究發(fā)現(xiàn)大氣環(huán)流影響著雷州半島的季節(jié)性干旱的時空分布特征[17];王壬等基于雷州半島近30 a的逐日降水資料,采用各種方法分析了雷州半島季節(jié)性氣象干旱的時空特征,發(fā)現(xiàn)日尺度EDI與SPI6均適用于雷州半島的干旱監(jiān)測[18],上述文獻主要針對雷州半島干旱時空變化特征及成因進行研究,對該地區(qū)的干旱風(fēng)險研究甚少。為此,本文采用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解將氣象干旱空間分布分解成不同的空間模態(tài),對不同模態(tài)區(qū)域采用Copula函數(shù)進行干旱風(fēng)險分析,以期為區(qū)域干旱預(yù)警以及風(fēng)險管理提供科學(xué)依據(jù)。

        1 研究區(qū)域概況及資料來源

        雷州半島處于中國大陸最南側(cè),廣東省西南角,位于東經(jīng)109°31′~110°55′、北緯20°12′~21°35′,東臨南海,西瀕北部灣,南隔瓊州海峽與海南省相望,北部廉江市。半島屬于熱帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫23℃,年平均降水量1 400~1 700 mm,其年降雨量變差系數(shù)Cv值處于0.18~0.28之間,氣溫較高,日照強度強,致使蒸發(fā)量大,年蒸發(fā)量均為全省最高,多年平均干旱指數(shù)達0.9~1.0,其大部分地區(qū)蒸發(fā)能力與降水量已十分接近,局部地區(qū)蒸發(fā)能力大于降水量,使得區(qū)域氣候偏于干旱,造成水資源嚴(yán)重失衡[19]。雷州半島河流短小且獨流入海,且以松散的火山土質(zhì)為主,透水性良好,不易存水,一遇晴熱無雨時間較長,大部分河流就呈現(xiàn)斷流的現(xiàn)象[20],水資源矛盾突出,因此干旱比較嚴(yán)重。根據(jù)雷州半島雨量站建站分布情況,選取12個雨量測站1966—2015年共計50 a的逐月降雨量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于湛江市水文局。所有測站資料完整,無缺測數(shù)據(jù)。研究區(qū)域范圍及雨量站分布情況見圖1。

        圖1 研究區(qū)域范圍及雨量站分布

        2 研究方法

        2.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)法

        由于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)法,其計算只考慮降雨數(shù)據(jù),并不受溫度、蒸散發(fā)、風(fēng)速及土壤持水能力等因素的影響,所以是國際上推薦使用的一種氣象干旱指數(shù)。SPI能夠較好地反映干旱強度和持續(xù)時間,使得用同一干旱指標(biāo)反映不同時間尺度和區(qū)域的干旱狀況成為可能,因而得到廣泛應(yīng)用。王壬等基于雷州半島近30 a的逐日降水資料,采用各種方法分析了雷州半島季節(jié)性氣象干旱的時空特征,發(fā)現(xiàn)日尺度EDI與SPI6均適用于雷州半島的干旱監(jiān)測[18],因此本文選取SPI6進行雷州半島氣象干旱分析。SPI指數(shù)計算原理為:計算出某時段降雨量的Γ分布概率值,再進行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理,最后采用標(biāo)準(zhǔn)化降水累計頻率分布來劃分干旱等級,其劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1。SPI的計算過程詳見GB/T 20481—2006《氣象干旱等級》[21]。

        表1 SPI干旱等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

        2.2 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解法(REOF)

        EOF分解也稱經(jīng)驗正交函數(shù)分解,最早由統(tǒng)計學(xué)家Pearson提出[22]。EOF分解主要應(yīng)用在氣象和海洋資料分析中,其優(yōu)點是可以用較少的幾個新變量序列來反映原多個變量的變化信息,能夠起到降低資料維數(shù)的作用[23]。計算原理為:先對原始數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理,計算協(xié)方差矩陣,然后用求實對稱矩陣特征值及特征向量的辦法,求出協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量,再將特征值從大到小排列,并求出時間系數(shù)矩陣,最后計算每個特征向量的方差貢獻及累計方差貢獻率。

        旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解(REOF)是以經(jīng)驗正交分解(EOF)為基礎(chǔ)。首先,EOF對氣象要素場進行時空分解,在此基礎(chǔ)上采用REOF進行方差最大旋轉(zhuǎn),提取方差最大的前幾個空間模態(tài)和相應(yīng)的時間向量。與單純的EOF分解相比,REOF分解使得高荷載值集中于較小的區(qū)域上,其余大部分區(qū)域的荷載值接近于零,空間結(jié)構(gòu)較清晰,有利于對研究要素加以分區(qū)。

        對于干旱特征變量的選取一般采用游程理論。1967年,Yevjevich[24]最先采用游程理論對干旱事件進行了識別(圖2)。根據(jù)游程理論,選取系數(shù)值-0.5作為截取水平X0,當(dāng)系數(shù)值序列x(i)(i=1,2,3…,N)在一個或多個時段內(nèi)連續(xù)小于X0時,就出現(xiàn)負游程,說明發(fā)生了干旱,負游程的長度作為干旱歷時,記為D(月);負游程歷時時間段內(nèi)所有SPI累加值的相反數(shù)作為干旱烈度,記為S,干旱事件劃分示意見圖2,其計算公式如下:

        (1)

        2.3 Copula函數(shù)原理

        干旱事件本身具有非線性以及復(fù)雜多變性的特點,同一干旱事件的變量不一定服從相同的分布,因此傳統(tǒng)的多變量頻率分析方法不能更好地描述干旱事件的特性,而Copula函數(shù)各變量的邊緣分布函數(shù)相對自由,可以選擇不同類型邊緣分布的干旱特征變量構(gòu)建聯(lián)合分布模型[23]。目前Copula函數(shù)在干旱風(fēng)險及條件概率研究領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛[26-27]。根據(jù)Sklar[28]的理論,假設(shè)X和Y為連續(xù)隨機變量,若u=FX(x,y)和v=FY(x,y)分別為隨機變量X和Y的邊緣分布函數(shù),F(xiàn)X,Y(x,y)為聯(lián)合分布函數(shù),那么存在唯一的Copula函數(shù)C,使得:

        圖2 干旱識別游程理論示意

        FX,Y(x,y)=Cθ(FX(x),FY(y))=Cθ(u,v)

        (2)

        式中θ——待定參數(shù)。

        Copula函數(shù)種類較多,根據(jù)其交換性,可以將Copula函數(shù)分為對稱Copula(Symmetric Copula)和非對稱Copula(Asymmetric Copula), 其中Archimedean Copula函數(shù)是Copula函數(shù)中較為常用的一種函數(shù),其基本形式[29]為:

        Cθ(u,v)=φ-1[φ(u)+φ(v)]

        (3)

        式中φ(t)——Copula函數(shù)生成元,必滿足①φ(1)=0、②φ(0)=∞、③φ'(t)>0、④φ″(t)>0,t?(0,1];φ'(t)、φ″(t)——一階和二階導(dǎo)數(shù);φ-1(t)——φ(t)的反函數(shù);u、v——隨機變量的累積概率。

        采用耿貝爾(Gumbel)分布、三參數(shù)廣義極值(GEV)分布和威布爾(Weibull)分布來擬合D與S,應(yīng)用線性矩法估計參數(shù)[30],并采用概率點據(jù)相關(guān)系數(shù)值(PPCC值)最大值所對應(yīng)的分布作為D與S的邊緣分布函數(shù),之后對其所選擇的邊緣分布函數(shù)進行經(jīng)驗點距與理論分布擬合檢驗,分析所選分布是否最優(yōu)。

        本文主要采用Gumbel-Haugaard(簡寫為G-H,下同)Copula、Clayton Copula和Frank Copula 3種常見的Archimedean Copula函數(shù),其分布函數(shù)及參數(shù)計算公式[31]見表2。采用相關(guān)性指標(biāo)法對3種Copula函數(shù)參數(shù)進行估計:首先,計算D與S之間的Kendall相關(guān)系數(shù)τ,然后根據(jù)τ與θ關(guān)系計算3種二維Archimedean Copula函數(shù)的參數(shù)[32];其次,計算相應(yīng)的均方根誤差RMSE值和AIC值。根據(jù)RMSE準(zhǔn)則[33]和AIC準(zhǔn)則[34],其值越小則Copula函數(shù)的擬合效果越好;最后,采用Genest-Rivest方法進一步選出擬合效果最佳的Copula函數(shù),具體計算方法見[35]。

        表2 3種Copula函數(shù)的分布函數(shù)及參數(shù)計算公式

        對于二維干旱變量D與S的聯(lián)合分布的重現(xiàn)期,包括“或”重現(xiàn)期和“且”重現(xiàn)期?!盎颉敝噩F(xiàn)期指的是2個變量中,其中一個變量發(fā)生時所對應(yīng)的重現(xiàn)期;“且”重現(xiàn)期是指2個變量同時發(fā)生時所對應(yīng)的重現(xiàn)期。由于干旱歷時有可能會超過1 a,在同1 a內(nèi)也有可能會發(fā)生多次干旱事件,因此在其他水文氣象頻率分析中常用的年最大序列重現(xiàn)期計算原理對于干旱頻率分析并不適用[36]。Shiau定義了基于干旱間隔時間的“且”和“或”聯(lián)合重現(xiàn)期的計算式[37]為:

        (4)

        (5)

        式中TD∩S、TD∪S——“且”和“或”聯(lián)合重現(xiàn)期;E(L)——干旱間隔期望,為干旱歷時與非干旱歷時的平均值之和;FD(d)、FS(s)——干旱歷時和干旱烈度的邊緣分布函數(shù);C(FD(d),FS(s))——Copula函數(shù)。

        對于兩類條件概率,在其中某一變量發(fā)生某一非期望事件的條件下,另一變量也發(fā)生某一非期望事件的概率,可稱為遭遇風(fēng)險率;而當(dāng)某一變量未發(fā)生非期望事件的條件下,另一變量卻發(fā)生某一非期望事件的概率,可稱為組合風(fēng)險率。根據(jù)聯(lián)合概率分布,在給定的設(shè)計值下,干旱歷時與干旱烈度的“或”重現(xiàn)期與“且”重現(xiàn)期風(fēng)險概率計算公式[37]為:

        (6)

        (7)

        3 結(jié)果與討論

        3.1 干旱空間模態(tài)分解

        采用REOF對不同時間尺度1、3、6、12和24個月的SPI值進行空間模態(tài)分解,分解結(jié)果顯示不同時間尺度得到的空間模態(tài)荷載中心相同,王壬等認為SPI6對應(yīng)的干旱識別結(jié)果與實際發(fā)生干旱比較接近[18],因此,本文選取時間尺度6個月的SPI6進行數(shù)據(jù)研究。采用REOF進行空間模態(tài)分解,其方差貢獻及累計方差貢獻見表3。

        表3 方差貢獻及累計方差貢獻

        由表3可知旋轉(zhuǎn)前第一空間模態(tài)達到67.2%,其余空間模態(tài)方差貢獻率基本小于10%,旋轉(zhuǎn)過后方差貢獻率比旋轉(zhuǎn)前更加均勻,其前5個模態(tài)累計方差率達到87.7%,不同模態(tài)對應(yīng)不同區(qū)域,詳見圖3。由圖3可知:第一空間模態(tài)的荷載中心區(qū)域位于徐聞大部分區(qū)域;第二空間模態(tài)的荷載中心位于雷州西部地區(qū);第三空間模態(tài)的荷載中心位于湛江市區(qū);第四空間模態(tài)的荷載中心位于遂溪西部地區(qū);第五空間模態(tài)的荷載中心位于遂溪的東南部及雷州的東北部地區(qū)。第一空間模態(tài)與第二空間模態(tài)的方差貢獻率達到53.5%,說明近50 a來徐聞地區(qū)和雷州市西部地區(qū)是雷州半島經(jīng)常出現(xiàn)的較為干旱的地區(qū)。查閱歷史資料可知,雷州半島干旱具有南部嚴(yán)重于北部的特點,而徐聞地區(qū)歷年是最為干旱的地區(qū),本次結(jié)果與實際干旱發(fā)生情況較為吻合,因此可以很好地反應(yīng)整個雷州半島地區(qū)干旱的空間分布情況。

        a) 區(qū)域一 b) 區(qū)域二圖3 不同模態(tài)區(qū)域特征向量分布

        c) 區(qū)域三 d) 區(qū)域四

        e) 區(qū)域五 續(xù)圖3 不同模態(tài)區(qū)域特征向量分布

        3.2 干旱風(fēng)險分析

        采用耿貝爾(Gumbel)分布、三參數(shù)廣義極值(GEV)分布和威布爾(Weibull)分布來擬合D與S,其PPCC檢驗值以及邊緣分布參數(shù)計算結(jié)果見表4。由表4可知,對于PPCC檢驗來說,其值越大所服從的邊緣分布函數(shù)最優(yōu),因此選取GEV分布作為D與S的邊緣分布函數(shù),其經(jīng)驗點距與理論分布擬合檢驗效果見圖4(由于篇幅限制,只列出區(qū)域一D與S經(jīng)驗點距與理論分布擬合效果)。由圖4可知,D與S的經(jīng)驗點距基本落在理論分布曲線上,邊緣分布函數(shù)采用廣義極值(GEV)分布擬合效果最好。因此選用GEV作為不同模態(tài)D與S的邊緣分布函數(shù)。

        采用相關(guān)性指標(biāo)法對G-H Copula、Clayton Copula和Frank Copula函數(shù)參數(shù)進行估計,其Kendall相關(guān)系數(shù)τ、Copula函數(shù)參數(shù)θ值、RMSE值和AIC值見表5。RMSE與AIC值最小時,所對應(yīng)Copula函數(shù)擬合效果最好。由表5可知,3種Copula函數(shù)對應(yīng)的RMSE與AIC值都十分接近,其中G-H Copula 函數(shù)對應(yīng)的RMSE值與AIC值最小,因此G-H Copula 函數(shù)可以更好的用來建立D與S的二維聯(lián)合分布。為了進一步驗證G-H Copula 函數(shù)的擬合效果最好,采用Genest-Rivest方法對3種二維Archimedean Copula函數(shù)進行擬合,擬合結(jié)果見圖5(由于篇幅限制,只列出區(qū)域一擬合效果)。

        表4 邊緣分布PPCC檢驗值及參數(shù)估計值

        注:表中加粗的值對應(yīng)的函數(shù)是最優(yōu)的分布

        a) 區(qū)域一D

        b) 區(qū)域一S圖4 區(qū)域一D與S經(jīng)驗點距與理論分布擬合

        區(qū)域Kendall相關(guān)系數(shù)τCopula函數(shù)類型θRMSEAIC區(qū)域一0.783 2G-H4.612 50.001 67-349.872 7Clayton7.225 10.002 34-331.149 8Frank16.624 60.002 52-326.904 0區(qū)域二0.781 2G-H4.570 40.002 48-298.050 2Clayton7.140 80.003 35-282.889 0Frank16.453 90.003 67-278.437 4區(qū)域三0.709 6G-H3.443 50.002 77-339.576 3Clayton4.887 10.003 04-334.136 8Frank11.864 50.003 43-327.179 1區(qū)域四0.830 9G-H5.913 70.001 12-364.687 3Clayton9.827 30.002 46-322.511 2Frank21.876 00.001 17-362.784 4區(qū)域五0.895 5G-H9.569 40.001 76-264.373 0Clayton17.138 80.003 36-237.227 0Frank36.555 10.001 90-261.237 9

        a) Clayton Copula

        b) Frank Copula

        c) G-H Copula圖5 D與S聯(lián)合分布擬合優(yōu)度對比

        式(4)、(5)中E(L)為干旱間隔期望值,基于系數(shù)值統(tǒng)計得到的區(qū)域一到區(qū)域五對應(yīng)的E(L)值依次為12.39、14.31、10.45、9.08、7.73 a。給定6個重現(xiàn)期(100、50、20、10、5、2 a),計算得到D與S聯(lián)合分布的“或”重現(xiàn)期和“且”重現(xiàn)期以及風(fēng)險率見表6。由表6可知如下結(jié)論。

        a) 對設(shè)定的6個重現(xiàn)期(100、50、20、10、5、2 a),邊緣分布的重現(xiàn)期介于“或”重現(xiàn)期和“且”重現(xiàn)期之間,聯(lián)合分布的這2種重現(xiàn)期可以看作是邊緣分布的2種極端情況。以邊緣分布重現(xiàn)期100 a為衡量標(biāo)準(zhǔn),6個區(qū)域D與S聯(lián)合分布的“或”重現(xiàn)期介于83.1~86.8 a之間,“且”重現(xiàn)期介于117.9~125.6 a之間,可認為,實際重現(xiàn)期所處區(qū)間為83.1~125.6 a。

        b) “或”重現(xiàn)期小于“且”重現(xiàn)期也小于設(shè)定的重現(xiàn)期,“或”重現(xiàn)期的風(fēng)險率大于“且”重現(xiàn)期的風(fēng)險率。分別以6個重現(xiàn)期為衡量標(biāo)準(zhǔn),5個區(qū)域D與S聯(lián)合分布的“或”重現(xiàn)期與“且”重現(xiàn)期之間都十分接近,反映整個雷州半島出現(xiàn)干旱事件的風(fēng)險概率基本相同。

        c) 100年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于1%~2%之間、“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于0%~1%之間;50年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于2%~3%之間、“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于1%~2%之間;20年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于5%~7%之間、“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于3%~5%之間;10年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于10%~12%之間、“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于8%~10%之間;5年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于21%~24%之間、“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于17%~22%之間;2年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于53%~56%之間、“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率介于44%~50%之間。綜上所述,2年一遇“或”重現(xiàn)期與“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率最高,說明重現(xiàn)期為2年一遇的干旱屬于雷州半島常態(tài)化事件,發(fā)生的風(fēng)險較高。

        采用式(4)—(7)分別以干旱歷時1、2、3、4、5、6個月為條件,與重現(xiàn)期為2、5、10、20、50、100 a的干旱烈度設(shè)計值組合,計算遭遇條件概率P(S≥s|D≥d)和組合條件概率P(S≥s|D≤d)2種結(jié)果分布見圖6。由圖6可知,對干旱遭遇條件概率而言:1個月干旱歷時條件下,各個區(qū)域干旱遭遇2年一遇的最大風(fēng)險率基本大于85%;2個月干旱歷時條件下,各個區(qū)域干旱遭遇2年一遇的最大風(fēng)險率基本大于98%;3~6個月干旱歷時條件下,各個區(qū)域干旱遭遇2年一遇的最大風(fēng)險率等于1,進一步顯示出在1~6個月干旱歷時條件下,2年一遇干旱屬于區(qū)域內(nèi)常態(tài)化事件。對于干旱組合條件概率而言:1個月干旱歷時條件下,各區(qū)域出現(xiàn)2年一遇的干旱烈度的風(fēng)險率最大,隨干旱烈度重現(xiàn)期加大而迅速歸零;隨著干旱歷時增大到6個月,干旱烈度風(fēng)險概率增大,在2~6個月干旱歷時條件下,2年一遇干旱烈度發(fā)生風(fēng)險率最大,進一步說明2年一遇的干旱烈度是影響區(qū)域內(nèi)主要干旱事件,說明區(qū)域內(nèi)干旱發(fā)生頻率高。

        表6 “或”重現(xiàn)期和“且”重現(xiàn)期及其風(fēng)險概率

        a) 區(qū)域一P(S≥s|D≥d)的條件概率

        b) 區(qū)域一P(S≥s|D≤d)的條件概率

        c) 區(qū)域二P(S≥s|D≥d)的條件概率

        d) 區(qū)域二P(S≥s|D≤d)的條件概率

        e) 區(qū)域三P(S≥s|D≥d)的條件概率

        f) 區(qū)域三P(S≥s|D≤d)的條件概率

        g) 區(qū)域四P(S≥s|D≥d)的條件概率

        h) 區(qū)域四P(S≥s|D≤d)的條件概率

        圖6P(S≥s|D≥d)及P(S≥s|D≤d)條件概率分布

        i) 區(qū)域五P(S≥s|D≥d)的條件概率

        j) 區(qū)域五P(S≥s|D≤d)的條件概率續(xù)圖6 P(S≥s|D≥d)及P(S≥s|D≤d)條件概率分布

        3.3 討論

        雷州半島地勢低平,氣流難以停滯,降雨量較少;東部多為沿海平原,地勢低平,不利排洪,易產(chǎn)生洪澇災(zāi)害;西部位于高臺地背風(fēng)坡,降雨少且土質(zhì)疏松,地表難以蓄水易出現(xiàn)干旱;南部徐聞縣中部地區(qū)有較高的臺地,來自大洋氣流被臺地阻擋,造成徐聞縣西部背風(fēng)坡降雨比東部迎風(fēng)坡少,是歷年來徐聞縣西部及西南地區(qū)常年干旱的原因之一。干旱風(fēng)險和條件概率分析結(jié)果表明,在2~6個月干旱歷時條件下,2年一遇的干旱烈度是影響區(qū)域主要干旱事件,其次是5年一遇干旱烈度,說明雷州半島干旱發(fā)生頻率高,存在2~5 a的干旱周期。根據(jù)雷州半島歷年干旱記錄,對1966—2015年期間干旱災(zāi)害發(fā)生情況進行統(tǒng)計,期間共有30 a發(fā)生了干旱,發(fā)生的頻率占60.0%。1985—2000(除1997、1999年)、2003—2005、2007—2015年期間干旱年年發(fā)生,而1971—1976、1979—1980、1982—1984、2001—2002年期間無干旱發(fā)生,說明雷州半島實際干旱發(fā)生存在2~6 a的周期。本次采用Copula函數(shù)計算得到的干旱發(fā)生重現(xiàn)期與歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果基本一致,可以為區(qū)域干旱預(yù)警以及風(fēng)險管理提供科學(xué)依據(jù)。孫衛(wèi)國等發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾事件一般存在2~7、8~20、30 a以上的尺度周期變化,其中2~7 a的周期振蕩為主要的顯著性周期變化[38],說明雷州半島干旱的發(fā)生與厄爾尼諾有著密切的關(guān)系。

        4 結(jié)論

        基于1966—2015年雷州半島12個雨量站的逐月降雨資料,采用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)法、旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解法(REOF)及游程理論選取干旱歷時D與干旱烈度S,采用G-H Copula函數(shù)建立了D與S的二維聯(lián)合分布,對區(qū)域氣象干旱發(fā)生風(fēng)險進行了分析,主要結(jié)論如下。

        a) 基于SPI6,采用REOF分析方法將雷州半島氣象干旱空間分布分解成5個空間模態(tài),不同空間模態(tài)對應(yīng)不同的區(qū)域,第一空間模態(tài)的荷載中心區(qū)域位于徐聞大部分區(qū)域;第二空間模態(tài)的荷載中心位于雷州西部地區(qū);第三空間模態(tài)的荷載中心位于湛江市區(qū);第四空間模態(tài)的荷載中心位于遂溪西部地區(qū);第五空間模態(tài)的荷載中心位于遂溪的東南部及雷州的東北部地區(qū)。

        b) 對不同區(qū)域給定6個重現(xiàn)期(100、50、20、10、5、2 a),基于Copula函數(shù)建立D與S的聯(lián)合分布模型,計算得到邊緣分布的重現(xiàn)期介于“或”重現(xiàn)期和“且”重現(xiàn)期之間,聯(lián)合分布的這兩種重現(xiàn)期可以看作是邊緣分布的兩種極端情況;6個區(qū)域之間的干旱歷時與干旱烈度聯(lián)合分布的“或”與“且”兩種重現(xiàn)期基本接近,反映整個雷州半島出現(xiàn)干旱事件的風(fēng)險概率基本相同。

        c) 2年一遇“或”重現(xiàn)期風(fēng)險率較高,介于53%~56%之間;2年一遇“且”重現(xiàn)期風(fēng)險率較高,介于44%~50%之間,顯示出2年一遇干旱屬于雷州半島主要的干旱事件。

        d) 對干旱遭遇條件概率和組合條件概率進行分析,進一步顯示出在2~6個月干旱歷時條件下,2年一遇的干旱烈度是影響區(qū)域內(nèi)主要干旱事件,說明雷州半島干旱發(fā)生頻率高。

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