曹永強，路 潔，李玲慧

（遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029）

1 研究背景

近年來，隨著全球環(huán)境變化，極端氣候事件頻發(fā)，導致氣象災害日趨嚴重，災害風險逐漸加大，其中，旱澇災害是影響范圍最廣的氣象災害類型［1］，不僅破壞人類生存環(huán)境，造成水土流失及農(nóng)作物受災減產(chǎn)，還對人類健康和社會穩(wěn)定造成威脅。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第五次評估報告指出，近100年來我國氣候增溫率達到1.52℃/100pa，超過世界平均水平［2］，全球變暖使大氣環(huán)流發(fā)生異常，導致極端降水事件的發(fā)生，水汽含量增多也極易發(fā)生地表干旱事件。因此研究旱澇災害的演變規(guī)律，制定防災減災策略減少災害損失已成為當前的研究熱點。

目前，國內(nèi)外針對旱澇災害的研究主要集中于三個方面：一是旱澇指標的建立。目前常用的旱澇指標包括單因素指標，如Mckee等［3］提出的SPI（標準化降水指數(shù)）、張強等［4］提出的MI（濕潤度指數(shù)）等，雖然計算簡便，能較好表示區(qū)域不同時間尺度的干旱狀況，但由于只考慮降水或土壤濕潤度等單個因素，未考慮影響旱澇的氣溫、蒸散等其他因素，因此具有不全面性；多因素指標如Dai［5］提出的PDSI（帕爾默干旱指數(shù)），考慮溫度和天氣條件等，物理機制明確，適用與全球變暖條件下的干旱研究，但由于其參數(shù)難獲取，主觀性太強，因此對旱澇進行評價的過程中具有很大的不確定性。Vicent-Serrano等［6］研究全球干旱分布狀況時，在SPI基礎上提出標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI指數(shù)），該指數(shù)不僅綜合考慮了對降水和蒸散發(fā)的響應，還可以從多時間尺度進行計算且較PDSI計算簡便，因此適用性好。二是旱澇時空演變規(guī)律及成因的研究。Yu等［7］采用標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI指數(shù)）對中國干旱時空演變進行分析，發(fā)現(xiàn)1990年代末期中國干旱強度增加，東北和華北干旱發(fā)生次數(shù)最頻繁，華南也呈現(xiàn)干旱化趨勢；張運福等［8］運用SPEI指數(shù)對遼寧省生長季干旱時空特征進行分析發(fā)現(xiàn)1961—2015年遼寧省呈干旱化趨勢，全省SPEI指數(shù)呈現(xiàn)全區(qū)一致型、東南與西北反向型、中部與其他地區(qū)反向型等3個模態(tài)。張麗艷［9］對京津冀地區(qū)的氣象干旱進行成因分析發(fā)現(xiàn)ENSO和太陽黑子對氣象干旱都有影響，其中ENSO是導致京津冀干旱的主要原因。三是研究SPEI指數(shù)對NDVI、農(nóng)業(yè)等方面的影響。張恒等［10］將呼倫貝爾市的干旱狀況與森林草原火災數(shù)據(jù)相結合進行分析發(fā)現(xiàn)火災發(fā)生次數(shù)和火災面積與短時間尺度SPEI均有很高的擬合度；張勃等［11］對西南地區(qū)的溫度、降水、SPEI指數(shù)與植被覆蓋度進行了相關性研究，發(fā)現(xiàn)NDVI與溫度呈明顯正相關，與降水及SPEI指數(shù)的相關性不太明顯；萬紅蓮等［12］研究了寶雞地區(qū)干旱和植被動態(tài)的關系，結果表明干旱與植被覆蓋的相關性很強，其中林地、草地負相關最為顯著。

遼寧省位于我國東部季風區(qū)，南臨黃渤二海，屬大陸性季風氣候，由于其獨特的地理位置，受季風環(huán)流的影響，降水呈現(xiàn)周期性豐枯年變化特征，旱澇災害頻繁，加之遼寧省是全國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，近年來由于旱澇災害引起的農(nóng)作物減產(chǎn)也越來越嚴重［13］。許多學者對遼寧省旱澇災害做了相關研究，但總體來說，大多集中于干旱時空演變特征的分析，對旱澇特征的研究相對較少，且運用SPEI指數(shù)的研究大多為局部區(qū)域，對遼寧省全域性多尺度的研究也相對欠缺。因此，本文運用SPEI指數(shù)從旱澇兩個角度，分析了遼寧省多時間尺度旱澇時空演變及持續(xù)性特征，并運用通徑分析方法分析其影響因素，以期為遼寧省對氣象災害預警評估和管理決策提供一定參考。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源 氣象數(shù)據(jù)源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn/site/index.html），本文選用遼寧省1989—2018年氣象站點數(shù)據(jù)，包括逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、相對濕度、日照時數(shù)和風速等觀測資料，為保證數(shù)據(jù)的指標完整性、時間連續(xù)性和空間代表性，剔除數(shù)據(jù)不完整站點，最后選用記錄完整的遼寧省23個氣象站點資料，站點分布如圖1所示。

圖1 遼寧省氣象站點分布

2.2 研究方法 目前，國內(nèi)外提出了很多表征旱澇狀況的指數(shù)［14］，由于區(qū)域旱澇受自然因素（氣溫、降水和蒸散等）和人為因素的影響，因此考慮多種因素的綜合性旱澇指標更能反映客觀實際狀況，其中，應用相對廣泛的是標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI指數(shù)），該指標不僅考慮了旱澇對降水和蒸散的響應，還具有可以反映不同時間尺度及計算簡便的優(yōu)點。計算公式如下：

第一步：計算潛在蒸散量（PET），采用聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）推薦的Penman-Monteith方法，該方法綜合考慮了氣溫、降水、風速和日照等要素，與作物實際蒸散相符：

式中：ET0為潛在蒸散發(fā)量，mm；Rn為凈輻射，MJ/（m2·d）；G為熱通量密度，MJ/（m2·d）；T為日平均溫度，℃；u2為2 m高處風速，m/s；es為飽和空氣水汽壓，kPa；ea為空氣水汽壓，kPa；Δ為飽和水汽壓-溫度曲線的梯度，kPa/℃；γ為濕度計常數(shù)；Gn、Gd為固定常數(shù)，在估算逐日潛在蒸散發(fā)量時取值分別為900和0.34，各參數(shù)詳細計算及取值參考文獻［15］。

第二步：計算蒸散量與逐月降雨量的差值（Di）；

式中：Pi月的降水量，mm；PETi第i月的潛在蒸散量，mm；Di為水分盈虧狀況，mm。

第三步：對降水量和潛在蒸散量的差值正態(tài)化處理，采用log-logistic概率分布函數(shù)，并對概率密度進行標準化處理，計算出對應的SPEI：

log-logistic概率分布函數(shù)公式為：

式中α、β、δ采用線性矩方法擬合：

式中：W0、W1、W2為Di序列的概率加權矩，其計算公式為：

式中N為月份數(shù)。

對累計概率密度進行標準化：

當累積概率V≤0.5時：

當累積概率V＞0.5時：

式中：c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=0.432788，d2=0.189269，d3=0.001308。

參考氣候干旱等級（GB/T20481-2006）［16］，將SPEI值劃分為9級，等級劃分情況如表1所示。

表1 SPEI旱澇等級劃分標準

本文分別計算了月尺度（SPEI-1）、季尺度（SPEI-3）和年尺度（SPEI-12）的SPEI值，參考李英杰［1］對SPEI指數(shù)的季節(jié)劃分標準，用5月的SPEI-3值表征春季，8月的SPEI-3值表征夏季，11月的SPEI-3值表征秋季，2月的SPEI-3值表征冬季。

此外，在進行旱澇狀況分析統(tǒng)計時，采用常用的數(shù)理統(tǒng)計方法包括線性傾向法、Mann-Kendall突變檢驗［17］等，在空間分析上采用反距離權重插值法。影響因素方面采用通徑分析方法，詳細介紹見文獻［18］。

3 結果與分析

3.1 遼寧省旱澇時間變化特征

3.1.1 不同時間尺度SPEI值趨勢變化 為分析遼寧省旱澇時間變化特征，利用氣象資料計算出近30年SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12值，并運用線性傾向估計方法探討了遼寧省近30年來的旱澇趨勢變化特征。結果如圖2所示。不同時間尺度的SPEI值都表現(xiàn)為明顯的周期震蕩，旱澇交替發(fā)生頻繁，尤其月尺度的SPEI值正負波動最大，說明短時間尺度SPEI較長時間尺度對月降水量和氣溫變化敏感，能夠反映短期旱澇特征，1989—2018年間正常、輕旱（澇）、中旱（澇）、重旱（澇）、特旱（澇）在所有旱澇事件中所占的百分比分別為45.51%、12.92%（16.57%）、11.24%（9.55%）、1.97%（1.69%）、0（0.56%），隨著旱澇等級的不斷加重，其對應的旱澇事件比例也逐漸減少。

從季尺度的SPEI（圖2（b））序列中可以看出，1989—2018年間正常、輕旱（澇）、中旱（澇）、重旱（澇）、特旱（澇）在所有旱澇事件中所占的百分比分別為37.99%、18.16%（18.99%）、10.06%（9.78%）、3.07%（1.96%），2001年為旱澇的轉折年，2001年之前為偏旱，且以輕旱為主，中度以上的旱情很少，特旱發(fā)生頻率為0，2001—2006年間大部分處于旱情較輕或正常年份，2008—2009年又進入兩個干旱年，2009年之后除個別年份外整體偏澇，這與降水量和蒸散量等氣候因子的變化相關。

從年尺度的SPEI（圖2（c））序列中可以看出，1989—2018年間正常、輕旱（澇）、中旱（澇）、重旱（澇）、特旱（澇）在所有旱澇事件中所占的百分比分別為39.83%、15.47%（17.19%）、13.47%（9.17%）、1.43%（3.15%）、0（0.29%），其中，SPEI—12值中正常年份偏多，2010年之前總體趨勢變化較平穩(wěn)，除1995年表現(xiàn)為中澇，其余年份多表現(xiàn)為正?；蜉p旱，2010年之后總體表現(xiàn)為偏澇，只有2014年出現(xiàn)一次干旱事件，與李華欣［19］對遼寧省旱澇特征的研究結果保持一致。隨著時間尺度的加大，SPEI對降水氣溫的變化響應越不顯著，其旱澇周期也相應延長，雖然對短期旱澇特征識別不足，但能整體把握旱澇變化走勢，對長期旱澇的持續(xù)時段有顯著標識作用。因此對不同時間尺度SPEI值的綜合應用有利于旱澇災害的監(jiān)測評估。此外，從月、季、年尺度的SPEI趨勢變化線中可以看出，1989—2018年SPEI值都呈上升趨勢，說明遼寧省近年來氣候逐漸變濕潤，相應旱情有所減輕，有利于農(nóng)牧業(yè)的發(fā)展。

圖2 1989—2018年遼寧省不同時間尺度旱澇變化

3.1.2 旱澇年際及季節(jié)變化特征 為判斷遼寧省年尺度SPEI指數(shù)的持續(xù)性變化及突變時間，對遼寧省SPEI指數(shù)進行Mann-Kendall突變檢驗，繪制突變檢驗圖（圖3），統(tǒng)計量UF值若大于0，表明序列呈上升趨勢，反之則呈下降趨勢，若UF和UB兩條曲線出現(xiàn)交點，且交點位于臨界線之間，那么交點對應的時間則為突變開始的時間。由圖3可以看出，1989—2018年遼寧省SPEI指數(shù)在零值上下波動變化，由UF線可知，其變化基本呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，說明近30年來遼寧省氣候經(jīng)歷由濕潤變?yōu)楦珊?，再變?yōu)闈駶櫟倪^程。依據(jù)曲線圖，可以看出SPEI指數(shù)在1989—1998年正負交替變化，除少數(shù)年份（1989、1997年）發(fā)生干旱事件外，其余年份大部分表現(xiàn)為正常；1999—2009年SPEI指數(shù)大部分為負值，呈干旱化趨勢，1999—2002年干旱化尤為明顯，這與曹永強［20］的研究結果相一致，主要原因是這一階段降水量較少，且受氣溫升高等氣候因子變化的影響蒸散量相應增多，導致水分虧缺較大，故該階段的干旱是多種氣候因子共同驅(qū)動的結果。2010—2018年SPEI指數(shù)大部分為正值，表現(xiàn)為整體偏澇狀態(tài)，但2014年為典型干旱年，干旱強度達到重旱，與實際發(fā)生的干旱時間相吻合，說明SPEI指數(shù)在遼寧省旱澇監(jiān)測中有較好的適應性。綜上所述，1989—1998年正常年份偏多，1999—2002年呈干旱化趨勢，之后整體偏澇，該趨勢與降水量變化趨勢保持一致，說明降水量的多少是旱澇發(fā)生的主導因子，在2010—2014年間UF曲線和UB曲線多次相交，其旱澇呈不穩(wěn)定變化，但整體呈洪澇加劇態(tài)勢，且UF值在2018年超過0.05水平臨界線，說明向洪澇變化的趨勢顯著，因此應加強遼寧省的防澇抗?jié)彻ぷ鳌?/p>

圖3 1989—2018年遼寧省SPEI值年際變化及M－K突變檢驗曲線

為進一步分析遼寧省SPEI的季節(jié)變化特征，以SPEI-3指數(shù)為基礎繪制不同季節(jié)SPEI變化趨勢圖，見圖4。從四季旱澇變化趨勢來看，四季SPEI線性傾向率都為正值，說明春夏秋冬的SPEI值都呈不同程度的上升趨勢，但趨勢不明顯，反映了遼寧省近30年四季均呈現(xiàn)由旱變澇趨勢。

從階段性特征來看，春季（圖4（a））SPEI指數(shù)呈先下降后上升的趨勢，2004年前SPEI值大多為負值，說明前期春季干旱化趨勢明顯，2005年起除少數(shù)年份SPEI值超過-0.5，其余年份多為正值，降水量充足，呈現(xiàn)偏澇狀態(tài)。根據(jù)UF和UB曲線交點可以發(fā)現(xiàn)突變年份為2007年，表現(xiàn)出由旱變澇的特征，且UF曲線在2016年超過臨界線，說明其變澇趨勢顯著；從圖4（b）可以看出，夏季SPEI指數(shù)年際變化呈現(xiàn)明顯不均衡性，1989—1992年偏旱，1992—1998年偏澇，1998—2018年間，2010年為一個旱澇轉變年，2010年之前表現(xiàn)為偏旱，之后表現(xiàn)為偏澇，年際間旱澇差異大，夏季M-K檢驗中出現(xiàn)多個交點，同樣說明夏季旱澇呈不穩(wěn)定變化，與春季相比，雖然災害次數(shù)相對較少，但強度較大，夏旱和夏澇問題突出。

從圖4（c）可以看出，秋季的SPEI值在1993年前呈上升趨勢，1993—2015年呈下降趨勢，且1999—2003年間超過臨界線，下降趨勢顯著，2015年之后呈上升趨勢，總體而言秋季同年際變化趨勢保持一致，表現(xiàn)為澇-旱-澇的變化特征；從圖4（d）可知，冬季SPEI指數(shù)于2009年發(fā)生突變，從UF曲線可以看出1989—2009年SPEI值呈下降趨勢，除個別年份外大部分表現(xiàn)為負值，干旱化趨勢明顯，SPEI值持續(xù)增大于2009年開始，說明2008年之后冬季由旱轉澇。總體來看，春季和冬季變化趨勢相似，夏季和秋季變化趨勢相似，與已有研究結果一致［21］，且各季節(jié)旱澇變化都呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，對指導今后防旱抗?jié)彻ぷ骶哂薪梃b意義。

圖4 1989—2018年遼寧省四季SPEI值年際變化及M－K突變檢驗

3.2 遼寧省SPEI指數(shù)傾向率的空間變化特征 為分析遼寧省旱澇狀況的空間變化規(guī)律，運用反距離權重插值法將遼寧省年、季SPEI值的傾向率進行插值，如圖5（a）所示，由于遼寧省各氣象要素在空間分布上具有不均勻性，使其旱澇狀況也相應復雜化，除少數(shù)站點外，遼寧省整體呈現(xiàn)西北變旱，中東部變澇的趨勢，所有站點SPEI傾向率在-0.39/10a～0.71/10a之間，遼寧省西北部雖興城變旱趨勢最為顯著，氣候傾向率為-0.39/10a，但大部分地區(qū)都表現(xiàn)為較和緩的濕潤趨勢，而中東部所有氣象站點均表現(xiàn)為變澇趨勢，其中最為顯著的是大連，傾向率達到0.71/10a，這種旱澇變化的空間分布特征除共同的氣候因子影響外，還受大氣環(huán)流和海陸分布的影響，遼寧省的地理位置導致海洋上的水汽從東南沿海向西北內(nèi)陸遞減，且遼東地區(qū)處于山地迎風坡，地形雨相對較多，而遼西地區(qū)由于受到山地阻擋降水變少，因此遼西干旱化趨勢顯著，遼東與之相反［22］。

圖5（b）—圖5（e）為遼寧省四季SPEI傾向率空間分布，從圖中可以看出四季SPEI值都呈現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性，整體上四季都表現(xiàn)為西北部變旱，中東部變澇的空間分布狀況，與年際分布特征相似。春季SPEI指數(shù)傾向率除西北部興城及東部寬甸為負值外，其余站點均為正值，說明除少數(shù)站點外，春季整體向澇轉變，線性傾向率介于-0.49/10a～0.74/10a之間；夏季傾向率介于-0.09/10a～0.59/10a之間，負傾向率分布范圍較春季變廣，主要在朝陽、興城、寬甸周圍地區(qū)，但其干旱化趨勢并不顯著，其余地方都呈現(xiàn)為微弱的變澇趨勢；秋季線性傾向率介于-0.55/10a～0.42/10a之間，負傾向率分布范圍較春夏更廣，其中興城干旱化趨勢最顯著，大部分地方同夏季一樣呈微弱變澇趨勢；冬季SPEI傾向率介于-0.54/10a～0.61/10a之間，其空間分布呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性，即由東向西逐漸遞減。

圖5 1989—2018年遼寧省年際和季節(jié)SPEI值趨勢系數(shù)的空間分布

總體而言，四季中干旱化最明顯的為秋冬兩季，變澇最明顯的為春季。年及季旱澇變化空間分布規(guī)律基本相一致，遼西地區(qū)干旱化顯著，而變澇最顯著的是遼中和遼北地區(qū)，而不是降水量最豐富的遼東，這是由于海洋上的水汽由東南輸送到西北，受遼東山地抬升在東側形成地形雨，水汽繼續(xù)向內(nèi)陸延伸的同時，受遼西山地阻擋水汽在遼中滯留形成集中降水，且遼中地區(qū)地勢平坦，河流匯集，更易形成洪澇災害，遼東雖降水豐富，但植被覆蓋好，降水較多時在大型水庫控制下，有利于洪水下泄，因此遼中和遼北變澇最顯著［23］。

3.3 遼寧省中度及以上旱澇的多時間尺度特征 為充分認識遼寧省近30年中度及以上旱澇的演變特征，根據(jù)SPEI指數(shù)等級劃分標準，統(tǒng)計了近30年遼寧省19個站點每月的SPEI值，繪制不同年代及不同季節(jié)旱澇發(fā)生頻次圖（圖6）。從圖6（a）可以看出，1989—2018年旱澇災害總頻率呈增加趨勢，2009—2018年增加顯著，累計頻率百分比達到了55.66%，總體而言澇災發(fā)生頻率大于旱災，其中，中澇發(fā)生頻率最高，特旱發(fā)生頻率最少。從干旱發(fā)生頻率而言，30年中旱頻率最高，重旱、特旱次之，此外在1999—2008年間中旱發(fā)生頻率15.83%，與其他兩個時段相比，該時段不僅干旱發(fā)生頻次增多，而且重旱和特旱發(fā)生頻率也顯著增多，是典型的干旱時段；從澇災發(fā)生頻率而言，三個時段呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢，其中2009—2018年不同等級澇災發(fā)生頻率與其他兩個時段相比都最多，是典型的偏澇時段。

就不同等級旱澇的季節(jié)（圖6（b））分布而言，其災害事件發(fā)生頻率春季＞冬季＞秋季＞夏季，其中，對于極端旱澇，春季和冬季發(fā)生頻率較高，分別達到了2.98%、3.53%，而重度和中度旱澇各季出現(xiàn)頻率相當，總體而言不管旱災還是澇災，隨著等級的加大，其頻率也相應減少。季節(jié)性旱澇可以很好反映農(nóng)業(yè)旱澇狀況，因此，在農(nóng)業(yè)方面應做好春旱及冬澇的預警工作，達到防災減災的目的。

圖6 1989—2018年遼寧省不同季節(jié)和不同時段旱澇發(fā)生頻率

3.4 遼寧省旱澇持續(xù)性特征 由于以往對遼寧省旱澇尤其是持續(xù)性特征分析較少，事實上持續(xù)性旱澇事件對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及經(jīng)濟社會發(fā)展帶來的損失更為嚴重，因此在前人研究的基礎上，采用月尺度SPEI指數(shù)，根據(jù)表1劃分標準，定義連續(xù)三個月SPEI≤-0.5（發(fā)生輕旱及以上）為一次連續(xù)干旱過程，連續(xù)三個月SPEI＞-0.5（發(fā)生輕澇及以上）為一次連續(xù)雨澇過程，將該旱澇過程的SPEI指數(shù)平均值作為此次旱澇事件的SPEI值，將持續(xù)性旱澇事件的SPEI最小（大）值作為此次持續(xù)性旱澇事件的強度［24］，持續(xù)干旱時間在一定程度上也能反映其干旱發(fā)生的嚴重程度，持續(xù)時間越長干旱越嚴重，因此對遼寧省旱澇持續(xù)時間在三個月及以上的事件進行統(tǒng)計，結果見表2。

表1 遼寧省1989—2018年旱澇變化與各影響因子的相關和通徑系數(shù)

表2 1989—2018年遼寧省持續(xù)性干旱特征

從表2可以看出遼寧省近30年持續(xù)性干旱事件共發(fā)生6次，從持續(xù)時間來看，所有干旱事件都持續(xù)3或4個月，從年代變化看，1990年代和2000年代均發(fā)生3次；從干旱強度來看，1992年開始的持續(xù)性干旱事件，其累計干旱指數(shù)均小于-4，且最小干旱指數(shù)和月平均干旱指數(shù)都是6次干旱事件中的最小值，說明1992年2月到5月發(fā)生了最強干旱事件，此外，1989年、2004年和2008年的干旱事件也較強，其累計干旱指數(shù)均小于-3，1989—2018年其干旱強度趨于變小；從持續(xù)性干旱事件季節(jié)分布看，春季發(fā)生4次，累計9個月，夏季發(fā)生2次，累計3個月，秋季和冬季發(fā)生2次，兩個季節(jié)均累計5個月，說明持續(xù)性春旱發(fā)生概率最大，其次是秋冬季，持續(xù)性干旱發(fā)生頻率最小的季節(jié)是夏季。

從表3可以看出遼寧省近30年來共發(fā)生12次持續(xù)性雨澇事件，在持續(xù)時間上，有1次9個月，2次6個月，1次5個月，2次4個月，其他都持續(xù)3個月，較持續(xù)性干旱事件發(fā)生次數(shù)多且持續(xù)時間長；在年代分布上，1990年代發(fā)生了4次，2000年代發(fā)生8次，所以雨澇事件呈增加趨勢；從強度變化看，最明顯的是2012年8月開始持續(xù)時間達9個月的雨澇事件，其累計洪澇指數(shù)和最大洪澇指數(shù)分別為8.66和1.75，月平均洪澇指數(shù)為0.96位于第二，此外，2009、2015、2016年的持續(xù)性雨澇事件強度也相對較強，1990年月平均雨澇指數(shù)最大，且最大雨澇指數(shù)達1.65，其強度較大，但持續(xù)時間較短僅為3個月，其雨澇強度在時間上沒有明顯的變化趨勢；從持續(xù)性洪澇事件季節(jié)分布看，春季發(fā)生10次，累計17個月，夏季發(fā)生9次，累計13個月，秋季發(fā)生4次，累計9個月，冬季發(fā)生5次，累計10個月，說明春、夏兩季是遼寧省持續(xù)性洪澇事件發(fā)生概率最大的季節(jié)，其次是冬季和秋季。

表3 1989—2018年遼寧省持續(xù)性洪澇特征

3.5 遼寧省旱澇影響因素分析 由于平均氣溫、月降水量和月蒸散量與旱澇事件存在相關關系，且三個因子之間也相互影響，因此以月尺度SPEI指數(shù)為例，采用通徑分析方法分析影響旱澇的因素。結果表明（表4）在月尺度上，平均氣溫、月降水量和月蒸散量與SPEI-1的相關系數(shù)分別為-0.03、0.33、-0.20，表明溫度和月蒸散量與SPEI-1呈明顯負相關，月降水量與SPEI-1呈正相關，其相關性通過0.01顯著性水平，所以月降水量是影響旱澇狀況的重要指標，SPEI-1與平均氣溫的相關系數(shù)較小，表明其影響旱澇變化的作用不大。從直接通徑系數(shù)來看，平均氣溫、月降水量和月蒸散量對SPEI-1的直接通徑系數(shù)分別為-0.13、0.69、-0.47，說明月降水量對旱澇變化的直接影響最大，兩者呈顯著正相關，其次是月蒸散量，兩者呈負相關，由于與蒸散量相比，降水量較多且降水波動大，因此降水量與SPEI-1相關性和通徑系數(shù)更大，平均氣溫對舒適日數(shù)的直接通徑系數(shù)較小但通過月降水量和月蒸散量對舒適日數(shù)的間接通徑系數(shù)較大，說明平均氣溫是通過月降水量和月蒸散量與舒適日數(shù)呈負相關的，與郭旭新的研究結果一致［25］。從間接通徑系數(shù)來看，同一尺度各因子之間相互作用，對區(qū)域旱澇變化具有共同影響作用［26］。綜上分析可以發(fā)現(xiàn)遼寧省近30年偏澇（SPEI-1指數(shù)變大）的原因是由于月降水量增多且蒸散量減少［27］。

4 結論

（1）整體上，SPEI-1和SPEI-3波動變化大，能夠反映短期旱澇特征，SPEI-12旱澇變化較穩(wěn)定，周期性明顯，對長期旱澇的持續(xù)時段有顯著標識作用。不同時間尺度的SPEI值都反應了遼寧省近年來旱情有所減輕且向雨澇方向發(fā)展。

（2）從SPEI值時間變化上看，近30年來遼寧省氣候經(jīng)歷由濕潤變?yōu)楦珊?，再變?yōu)闈駶櫟倪^程，季尺度呈現(xiàn)春冬趨勢變化相似，夏秋變化相似的特征；在空間變化上，年及季節(jié)旱澇變化都表現(xiàn)為遼西干旱化顯著，變澇趨勢最顯著的是遼中和遼北，其次是降水量最豐富的遼東。

（3）從中度及以上旱澇災害的不同時間尺度看，1989—2018年遼寧省澇災發(fā)生頻率大于旱災，其中1999—2008年是典型的干旱時段，2009—2018年是典型的偏澇時段；在季節(jié)尺度上，旱澇事件發(fā)生頻率春季＞冬季＞秋季＞夏季，對于極端旱澇，春季和冬季發(fā)生頻率較高，分別達到了2.98%、3.53%，而重度和中度旱澇各季出現(xiàn)頻率相當。

（4）在旱澇的持續(xù)性特征上，所有干旱事件都持續(xù)3或4個月，1989—2018年間干旱強度趨于變小，持續(xù)性春旱發(fā)生概率最大。持續(xù)性洪澇事件較持續(xù)性干旱事件發(fā)生次數(shù)多且持續(xù)時間長，春、夏兩季是遼寧省持續(xù)性洪澇事件發(fā)生概率最大的季節(jié)，其次是冬季和秋季。

（5）從旱澇變化的影響因素看，月降水量是影響旱澇變化的主要因素，蒸散量次之，氣溫是通過影響降水量和蒸散量與旱澇變化相關的。總體而言，同一時間尺度氣象因子間相互作用，對旱澇變化具有共同影響作用。