鄧翠玲，佘敦先，張利平，張 琴，柳 鑫，王書霞

（1.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072；2.海綿城市建設(shè)水系統(tǒng)科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072）

0 引 言

干旱通常是指在一定時(shí)期內(nèi)由降水不足等因素引發(fā)的區(qū)域水份供需不平衡的氣候事件，具有持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、范圍波及廣、發(fā)生頻率高、產(chǎn)生危害大等特征[1]。全球約有45%的土地受到干旱威脅[2]，每年受旱災(zāi)影響的人口數(shù)超過其他任何一種氣象災(zāi)害[3]。自20世紀(jì)70年代以來，干旱在中國(guó)造成的經(jīng)濟(jì)損失每年高達(dá)上千億人民幣[1]。干旱不僅會(huì)給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大損失，影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，還會(huì)造成區(qū)域水資源短缺、生態(tài)惡化、荒漠化加劇等諸多不利影響[4-5]。IPCC（2019）第六次評(píng)估報(bào)告《氣候變化與土地》特別報(bào)告[6]指出1961—2013年間，受干旱影響的面積平均每年增加幅度高于1%。有研究表明1950年之后中國(guó)區(qū)域干旱發(fā)生頻次和影響范圍逐漸增加，造成的經(jīng)濟(jì)損失呈大幅上升趨勢(shì)[7-8]。干旱的多發(fā)、頻發(fā)已成為制約區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展不可忽視的因素。因此，明晰區(qū)域干旱發(fā)生發(fā)展演變規(guī)律具有重要的現(xiàn)實(shí)意義與價(jià)值。

科學(xué)辨識(shí)區(qū)域干旱事件是干旱演變規(guī)律分析的前提[9]。干旱事件的發(fā)生、發(fā)展和恢復(fù)不僅在時(shí)間上連續(xù)，在空間上也呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展或收縮性[10-11]，具有明顯的時(shí)空三維特征。不同干旱事件的發(fā)生、演變及時(shí)空結(jié)構(gòu)差異顯著[11]。早期關(guān)于區(qū)域干旱的辨識(shí)研究大多對(duì)干旱事件進(jìn)行降維處理，側(cè)重關(guān)注干旱在時(shí)間維度或空間維度的變化規(guī)律[5,7,12-13]，提出和發(fā)展了一系列干旱特征分析方法，如游程理論[14]、小波分析[11]等可以從時(shí)間維度識(shí)別干旱和提取干旱特征；主成分分析方法[15]、經(jīng)驗(yàn)正交分解[16]、聚類分析[17-18]等方法被廣泛應(yīng)用于分析干旱在空間上的演變規(guī)律。這類分析方法不能有效、完整地呈現(xiàn)干旱事件的三維結(jié)構(gòu)及其在時(shí)空發(fā)展上的關(guān)聯(lián)性[9,19]。當(dāng)前，綜合考慮區(qū)域干旱事件在時(shí)空維度上的連續(xù)性以及對(duì)干旱動(dòng)態(tài)規(guī)律分析是區(qū)域干旱研究的重要方向[9-10,20]。

近年來，越來越多的研究開始從時(shí)空三維視角對(duì)區(qū)域干旱進(jìn)行提取和分析。其中，具有代表性的研究是將聚類算法引入干旱事件識(shí)別[21]，該方法基于干旱指標(biāo)，首先在二維空間上識(shí)別干旱“斑塊”，然后在時(shí)間維度上對(duì)空間重合面積超過一定閾值的干旱“斑塊”進(jìn)行合并，最終得到時(shí)空連續(xù)的區(qū)域干旱事件。在應(yīng)用過程中學(xué)者對(duì)此方法進(jìn)行了改進(jìn)和發(fā)展。如基于不同干旱指數(shù)分析了干旱事件識(shí)別結(jié)果的差異[22]；為了使識(shí)別出的干旱事件更加符合區(qū)域?qū)嶋H情況，需要設(shè)置合理的面積閾值，學(xué)者探討了不同區(qū)域最小干旱“斑塊”面積、相鄰時(shí)段“斑塊”空間重合面積和場(chǎng)次干旱事件干旱“斑塊”最大面積差等面積閾值對(duì)干旱事件識(shí)別的影響[9,11,19]；將此方法拓展到其他類型干旱事件識(shí)別過程，基于土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，識(shí)別和提取了農(nóng)業(yè)干旱事件[23]?；诰垲愃惴ǖ母珊凳录R(shí)別方法對(duì)每一個(gè)干旱“斑塊”均需要與其相鄰時(shí)段所有干旱“斑塊”進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)性判斷，在大面積區(qū)域進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間尺度干旱事件識(shí)別時(shí)耗時(shí)較長(zhǎng)，因此發(fā)展一種效率更高的干旱事件識(shí)別方法有助于區(qū)域干旱事件演變規(guī)律研究。

一場(chǎng)完整的干旱事件可以概化為在三維空間上相互連通的三維連通體，與三維連通的圖像有相似之處。當(dāng)前圖像連通性識(shí)別技術(shù)發(fā)展比較成熟，形成了計(jì)算簡(jiǎn)單高效的系列算法[24-25]，因此本文將其引入干旱事件的識(shí)別過程，該方法基于干旱指標(biāo)先識(shí)別出三維連通體，然后綜合考慮區(qū)域干旱事件的發(fā)生和發(fā)展過程等因素，對(duì)連通體進(jìn)行拆分，最后實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域干旱事件的識(shí)別和提取。與基于聚類算法的干旱事件識(shí)別方法相比，該方法只需判斷干旱“斑塊”與所屬連通體內(nèi)相鄰時(shí)段所有干旱“斑塊”是否屬于同一場(chǎng)干旱事件，減少了干旱“斑塊”空間關(guān)聯(lián)判斷次數(shù)。本文選擇長(zhǎng)江流域作為研究區(qū)域，應(yīng)用提出的方法識(shí)別并提取了長(zhǎng)江流域 1960－2015年的干旱事件，基于干旱強(qiáng)度、干旱面積、干旱歷時(shí)，干旱逐月集中點(diǎn)等干旱事件特征變量描述和分析了長(zhǎng)江流域干旱特征及其發(fā)展演變特征。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江發(fā)源于青藏高原的唐古拉山脈，向東流經(jīng)中國(guó)11個(gè)省級(jí)行政區(qū)后注入東海，長(zhǎng)江干流全長(zhǎng)6 387 km，是世界上第三長(zhǎng)的河流。長(zhǎng)江流域位于 90°33'E～122°25'E，24°30'N～35°45'N（圖1），總面積達(dá)180萬km2，約占中國(guó)國(guó)土面積的18.8%，流域內(nèi)人口占中國(guó)總?cè)丝诘?/3[26]。其中，宜昌站以上、從宜昌到湖口、湖口至入海口分別為長(zhǎng)江流域上游、中游和下游，流域控制面積分別約為100萬、68萬和12萬km2。長(zhǎng)江流域氣候溫暖，雨量較為豐沛，多年平均降水量為1 127 mm[27]，受水汽輸送和地形因素的影響，降水量時(shí)空分配不均，干旱在各個(gè)季節(jié)均有發(fā)生，且影響面積較大[28]。有研究表明1961—2015年期間長(zhǎng)江流域年均干旱發(fā)生次數(shù)為3.77次[29]，給區(qū)域內(nèi)水資源管理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展帶來巨大壓力[29-30]。因此，開展區(qū)域干旱事件的識(shí)別并研究其發(fā)展遷移規(guī)律對(duì)長(zhǎng)江流域防旱抗旱和水資源優(yōu)化配置等均具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

1.2 數(shù) 據(jù)

本文選取長(zhǎng)江流域及周邊206個(gè)氣象站點(diǎn)（圖1）的逐日氣象資料（降水、日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、相對(duì)濕度、大氣壓）開展長(zhǎng)江流域的氣象干旱分析，數(shù)據(jù)來源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.cma.cn/）。潛在蒸散發(fā)由聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的Penman-Monteith公式[31]計(jì)算得到。利用反距離加權(quán)（Inversed Distance Weighted, IDW）插值方法將計(jì)算得到的氣象站點(diǎn)月降水和潛在蒸散發(fā)月數(shù)據(jù)插值成0.25°×0.25°的空間格點(diǎn)數(shù)據(jù)，最后根據(jù)SPEI指數(shù)計(jì)算方法[32]得到長(zhǎng)江流域各格點(diǎn)1960—2015年SPEI3指數(shù)序列。

2 研究方法

2.1 干旱指數(shù)的選取

本文采用SPEI指數(shù)刻畫氣象干旱，該指標(biāo)考慮了降水和潛在蒸散發(fā)對(duì)干旱的影響，具有計(jì)算簡(jiǎn)單、多時(shí)間尺度等優(yōu)點(diǎn)[32]，在氣象干旱評(píng)估中應(yīng)用廣泛。干旱具有較為明顯的季節(jié)性特征，研究表明，3個(gè)月尺度的干旱指數(shù)的既不會(huì)因?yàn)闀r(shí)間太短造成干旱指數(shù)變化激烈，又不會(huì)因?yàn)闀r(shí)間太長(zhǎng)而均化干旱指數(shù)序列變化過程[10]，被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用到不同地區(qū)的氣象干旱事件識(shí)別[9-10,20,22]。因此，本文選取3個(gè)月尺度的SPEI（記為SPEI3）指數(shù)開展后續(xù)分析。參照SPEI干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)[32]和長(zhǎng)江流域干旱有關(guān)研究[28,33]，當(dāng)SPEI3

2.2 基于圖像三維連通性識(shí)別技術(shù)的干旱事件提取方法

干旱事件具有明顯時(shí)空連續(xù)性和動(dòng)態(tài)演變?nèi)S特征，發(fā)生干旱的格點(diǎn)與圖像中的有效像素格點(diǎn)類似，從空間中識(shí)別三維圖像連通體與從干旱指標(biāo)中識(shí)別三維氣象干旱事件具有相似性，因此可以將三維圖像連通性識(shí)別技術(shù)引入到氣象干旱事件的識(shí)別。圖像三維連通性識(shí)別技術(shù)基于圖像有效像素格點(diǎn)之間的距離判斷圖像之間是否相互連通，若距離為1則表示相互連通，大于1則不連通[34]。棋盤距離常被用來描述圖像像素格點(diǎn)之間的距離，它是指兩點(diǎn)間橫縱（豎）坐標(biāo)之差的最大值。二維D(a2,b2)和三維D(a3,b3)棋盤距離可表示為

式中a2(x1,y1) ,b2(x2,y2)和a3(x1,y1,z1) ,b3(x2,y2,z2)分別代表二維和三維圖像上的兩個(gè)像素格點(diǎn)。因此，在二維空間上，圖像中心像素格點(diǎn)與其周圍 8個(gè)像素格點(diǎn)相互連通；在三維空間上，圖像中心像素格點(diǎn)與其周圍 26和像素格點(diǎn)相互連通（圖2）。

基于圖像三維連通性識(shí)別技術(shù)的干旱事件識(shí)別方法首先在干旱指標(biāo)空間體中識(shí)別出三維連通體，然后根據(jù)干旱發(fā)生和重合面積閾值將連通體逐層拆分，最終得到干旱事件。并從歷史文獻(xiàn)、相關(guān)記錄和土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)等不同角度對(duì)識(shí)別出的干旱事件的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。研究表明干旱發(fā)生和重合面積閾值與研究區(qū)面積相關(guān)，為合理識(shí)別區(qū)域干旱事件，通常將其設(shè)為研究區(qū)面積的百分比。干旱事件識(shí)別的具體步驟如下：

1）干旱指標(biāo)二值化。根據(jù) SPEI指標(biāo)的干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng) SPEI

2）空間三維連續(xù)體識(shí)別?；诙祷母珊抵笜?biāo)數(shù)據(jù)和三維圖像連通性識(shí)別原理，識(shí)別并標(biāo)記三維干旱連通體。

3）三維干旱連通體拆分。在實(shí)際研究中，小面積的干旱并不會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和不良后果，也不會(huì)被有關(guān)部門記載。在干旱事件提取過程中，為避免小面積干旱事件對(duì)分析區(qū)域干旱整體發(fā)生規(guī)律和演變特征的影響，當(dāng)干旱“斑塊”面積占比（干旱“斑塊”面積占研究區(qū)面積比值）大于干旱發(fā)生面積閾值（A，%）時(shí)認(rèn)為干旱事件發(fā)生。對(duì)第2）步中識(shí)別的持續(xù)時(shí)間超過一個(gè)月的三維干旱連通體，需要設(shè)置相鄰時(shí)段空間重合面積閾值占比（B，%）判斷相鄰時(shí)段干旱“斑塊”是否屬于同一場(chǎng)干旱事件。三維干旱連通體拆分的具體步驟如下：

1）當(dāng)三維干旱連通體持續(xù)時(shí)間為1個(gè)月時(shí)，干旱“斑塊”面積占比大于A時(shí)認(rèn)為此“斑塊”有效并保留干旱標(biāo)記，否則刪除標(biāo)記；

2）當(dāng)三維干旱連通體持續(xù)時(shí)間大于1個(gè)月時(shí)，若相鄰月份（如第i月和i+1月）干旱“斑塊”空間重合面積占比大于B，則屬于同一場(chǎng)干旱事件，保留原有干旱事件標(biāo)記；否則，判斷第i+1月干旱“斑塊”面積占比是否大于A，若大于，則開始新的干旱事件標(biāo)記，若小于等于，則刪除該月干旱標(biāo)記，直至拆分并標(biāo)記完該三維干旱連通體，開始下一個(gè)三維干旱連通體的拆分和干旱事件提取。圖3展示了三維干旱連通體拆分和干旱事件提取示例流程，若假設(shè)3、4、5月時(shí)，干旱“斑塊”空間重合面積占比小于B，且3、4月時(shí)單個(gè)干旱“斑塊”面積占比小于A，則該干旱連通體被拆分成兩場(chǎng)干旱事件。

2.3 干旱事件特征變量

干旱事件特征變量可以用來分析干旱事件的特征及其發(fā)展規(guī)律，干旱強(qiáng)度、干旱歷時(shí)和干旱面積常用于分析干旱事件的整體特征；干旱逐月集中點(diǎn)常用于分析干旱中心隨時(shí)間的移動(dòng)特征，可以表征干旱事件的中心的演變遷移路徑[10]；干旱累積發(fā)生次數(shù)和年累積干旱發(fā)生頻率能反應(yīng)一定時(shí)間內(nèi)干旱發(fā)生的頻繁程度，其中，干旱事件累積發(fā)生次數(shù)為特定時(shí)間內(nèi)干旱事件發(fā)生的次數(shù)之和，年累積干旱發(fā)生頻率為每年發(fā)生干旱的月數(shù)除以12個(gè)月。因此本文選用上述6種干旱事件特征變量描述和分析干旱事件發(fā)展演變規(guī)律。上述有關(guān)特征變量的具體定義如下：

1）干旱歷時(shí)（D，月）：干旱的持續(xù)時(shí)間，數(shù)值上等于干旱發(fā)生時(shí)間與干旱結(jié)束時(shí)間之間的時(shí)間間隔。

2）干旱面積（W，km2）：干旱所影響區(qū)域在平面上的平均投影面積，數(shù)值上等于干旱持續(xù)時(shí)間內(nèi)逐月干旱面積之和除以干旱歷時(shí)。

式中i表示一場(chǎng)干旱事件的第i個(gè)月，Wi表示一場(chǎng)干旱事件第i個(gè)月所影響的面積。

3）干旱強(qiáng)度（S）：干旱事件的干旱強(qiáng)度即事件的平均強(qiáng)度，等于逐月SPEI3絕對(duì)值在時(shí)空上的均值。

式中j為特定月份干旱事件的第j個(gè)格點(diǎn)，Sj為第j個(gè)格點(diǎn)的干旱強(qiáng)度，等于該點(diǎn)SPEI3指標(biāo)的絕對(duì)值，J表示一場(chǎng)干旱事件在第i月發(fā)生干旱的格點(diǎn)數(shù)。

4）干旱逐月集中點(diǎn)[10]：一場(chǎng)干旱事件第i月的干旱強(qiáng)度加權(quán)質(zhì)心（X,Y），假設(shè)該月干旱強(qiáng)度集中于該點(diǎn)[10]，干旱事件干旱逐月集中點(diǎn)的移動(dòng)過程能反應(yīng)干旱事件發(fā)展過程中干旱中心的移動(dòng)方向。

式中Xj、Yj為某一月份干旱第j個(gè)格點(diǎn)的經(jīng)度和緯度。

3 結(jié)果與分析

3.1 基于圖像三維連通性識(shí)別方法的干旱事件識(shí)別

面積閾值的選取對(duì)干旱事件識(shí)別影響較大，不合理的面積閾值往往會(huì)提取出不符合實(shí)際情況的長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件[35]。研究表明面積閾值設(shè)置為研究區(qū)面積的1.6%能有效識(shí)別研究區(qū)內(nèi)的干旱事件[10,20,23,36]，考慮到不同研究區(qū)干旱發(fā)生演變特征不同，本文將面積閾值A(chǔ)、B設(shè)定為同一值，分析了不同面積閾值（從1.0%至2.0%）對(duì)長(zhǎng)江流域干旱事件識(shí)別的影響（圖4）?？梢钥闯觯?dāng)干旱面積閾值取值為研究區(qū)面積的1.5%時(shí)，在長(zhǎng)江流域識(shí)別出的最長(zhǎng)干旱事件歷時(shí)和對(duì)應(yīng)事件的干旱面積逐漸趨于平穩(wěn)?？紤]到長(zhǎng)江流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，根據(jù)歷史干旱事件發(fā)生記錄，該區(qū)域很少發(fā)生20個(gè)月以上的長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件[37]，因此，本文將面積閾值設(shè)置為研究區(qū)面積的1.5%（約為2.7萬km2）。

基于1960－2015年長(zhǎng)江流域SPEI3數(shù)據(jù)，采用基于圖像三維連通性識(shí)別技術(shù)的干旱事件識(shí)別方法，共識(shí)別出281場(chǎng)干旱事件，表1列出了干旱面積排名前10的干旱事件的發(fā)生時(shí)間、結(jié)束時(shí)間和影響范圍與相關(guān)文獻(xiàn)和記錄的對(duì)比情況。總體來說，這10場(chǎng)干旱事件與有關(guān)研究文獻(xiàn)和官方報(bào)告記載相符合，每場(chǎng)干旱事件的開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間和影響范圍與記載的一致性較高，并且累積干旱強(qiáng)度較大的區(qū)域與文獻(xiàn)記載的干旱峰值出現(xiàn)區(qū)域重合度較高。個(gè)別干旱事件與相關(guān)文獻(xiàn)記載存在一定的差異，如第4、5場(chǎng)干旱事件的影響范圍大于相關(guān)文獻(xiàn)記載，其原因可能是上述干旱事件在空間存在連續(xù)性，但由于某些區(qū)域干旱強(qiáng)度較小或因干旱對(duì)社會(huì)和自然環(huán)境的影響較小，沒有被記錄或者被記錄成不同場(chǎng)次干旱事件。綜合來看，該方法能有效地識(shí)別長(zhǎng)江流域干旱事件。

表1 基于圖像三維連通性識(shí)別技術(shù)識(shí)別出的干旱面積排名前10的干旱事件與歷史干旱事件記錄的對(duì)比Table 1 Comparison of the top ten largest drought events ranked by area between records and identified based on three-dimensional graph connectedness recognition method

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的干旱事件識(shí)別方法的合理性，選取了長(zhǎng)江流域2006年和2009年發(fā)生的兩場(chǎng)典型干旱事件，分析了干旱發(fā)展演變過程與相關(guān)文獻(xiàn)和記錄的吻合情況，以及基于聚類算法識(shí)別出的典型干旱事件的差異（圖5）。據(jù)2006年全國(guó)旱災(zāi)及抗旱減災(zāi)情況[38]，2006年干旱事件發(fā)生在長(zhǎng)江中上游地區(qū)，為夏秋連旱，該場(chǎng)干旱始于2006年6月，漢江流域和長(zhǎng)江流域西南地區(qū)等地最先出現(xiàn)干旱，6月下旬干旱有所緩解，7－8月下旬旱情發(fā)展到中國(guó)西南以及江南部分地區(qū)，9月旱情得到緩解，10月旱情再次加重，11月干旱逐漸消失。本文識(shí)別出的干旱事件表明，此次干旱最早于 6月份發(fā)生在長(zhǎng)江流域西南東部地區(qū)，逐漸向西擴(kuò)張，8－9月份干旱最為嚴(yán)重，云南、貴州和四川等地干旱強(qiáng)度較大，10月份以后，干旱情況得到緩和，11月份結(jié)束?；诰垲愃惴ㄗR(shí)別出的干旱事件發(fā)生時(shí)間相較于歷史記錄和本文識(shí)別的干旱事件開始時(shí)間略早，其影響范圍小于本文識(shí)別的干旱事件（圖5a）。2009－2010年的干旱事件是發(fā)生在中國(guó)西南地區(qū)的秋冬春連旱，據(jù)相關(guān)記載[39]，2009年入秋以后干旱開始發(fā)展，2010年3－4月初旱情發(fā)展到高峰，西南地區(qū)多數(shù)水利工程無水可用，5月份進(jìn)入雨季后，干旱逐漸解除。識(shí)別出的干旱事件表明干旱始于2009年8月，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)10個(gè)月，影響范圍從貴州等地逐步發(fā)展到西南五省部分區(qū)域，次年3月干旱達(dá)到高峰，云南地區(qū)遭受嚴(yán)重的干旱，5月以后西南地區(qū)干旱開始逐步解除。本文提出的干旱事件識(shí)別方法和基于聚類算法的干旱事件識(shí)別方法識(shí)別出的干旱事件的開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間和影響范圍一致性較高，且干旱較嚴(yán)重的區(qū)域重合度較高。但本文提出的干旱事件識(shí)別方法識(shí)別出的干旱事件影響范圍比基于聚類算法識(shí)別方法識(shí)別出的干旱事件稍大，可能是由于兩種方法在計(jì)算相鄰時(shí)段干旱“斑塊”空間重合面積時(shí)所使用的方法不同造成的。根據(jù)與歷史典型干旱事件相關(guān)記錄和不同方法的識(shí)別結(jié)果可以看出，本文發(fā)展的干旱事件識(shí)別方法能較好的識(shí)別出干旱事件的發(fā)生、結(jié)束、重災(zāi)區(qū)以及整場(chǎng)干旱事件的發(fā)展演變過程。

氣象干旱發(fā)生后在短時(shí)間內(nèi)得不到緩解就影響土壤水分補(bǔ)給，甚至造成土壤水分虧缺，因此可以分析干旱事件影響范圍內(nèi)的土壤水分情況來驗(yàn)證識(shí)別出的干旱事件是否合理?？紤]到土壤水分對(duì)氣象干旱具有一定滯后性，本文對(duì)比分析了歷時(shí)大于 1個(gè)月的干旱事件的干旱強(qiáng)度與對(duì)應(yīng)事件影響范圍內(nèi)表層（0～10 cm）土壤水分虧缺程度之間的相關(guān)關(guān)系（圖6）。圖中土壤水分虧缺為標(biāo)準(zhǔn)化土壤水分的相反數(shù)，其值大于 0表示土壤水分不足，越大表明土壤水分虧缺越嚴(yán)重。識(shí)別出的干旱事件的干旱強(qiáng)度與其影響范圍內(nèi)的表層土壤水分虧缺具有顯著正相關(guān)關(guān)系，干旱強(qiáng)度越大的干旱事件對(duì)應(yīng)的土壤水虧缺越嚴(yán)重；長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件的干旱強(qiáng)度與土壤水分虧缺程度的相關(guān)性更高。不同角度的驗(yàn)證結(jié)果表明，基于圖像三維連通性識(shí)別技術(shù)的干旱事件識(shí)別方法能有效識(shí)別區(qū)域干旱事件。

3.2 長(zhǎng)江流域干旱特征變化分析

圖7展示了長(zhǎng)江流域1960－2015年長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件的時(shí)空發(fā)展過程?？梢钥闯觯瑫r(shí)間上，強(qiáng)度高、影響面積廣的干旱事件大多發(fā)生在1960－1962年、1966－1969年、1978－1979年、1992－1994年、1996－1999年、2002－2004年、2006－2007年、2009－2010年、2012－2014年等時(shí)間段；空間上，長(zhǎng)江流域中部地區(qū)長(zhǎng)歷時(shí)干旱發(fā)生相對(duì)較為頻繁。1980－1990年長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件平均干旱面積相對(duì)較小，2000年之后長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件發(fā)生次數(shù)明顯增多，1960－1999年40 a間共發(fā)生43場(chǎng)長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件，平均每年1.1次，平均干旱持續(xù)時(shí)間和面積分別為8.1個(gè)月和2.74×104km2；2000—2015年16 a間發(fā)生長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件21場(chǎng)，平均每年1.5場(chǎng)，平均干旱持續(xù)時(shí)間和面積分別為7.6個(gè)月和3.50×104km2。

劉君龍等[28]的研究結(jié)果表明2000年之后長(zhǎng)江流域干旱頻率是1960—2018年的1.5倍，干旱影響面積逐漸增加；Zhang等[40]基于GRACE重力衛(wèi)星的水儲(chǔ)量數(shù)據(jù)的研究表明，長(zhǎng)江流域2003年、2006－2008年、2008－2010年等年份發(fā)生了長(zhǎng)歷時(shí)干旱，與本文的研究結(jié)論一致。

長(zhǎng)江流域干旱累積發(fā)生次數(shù)、累積干旱強(qiáng)度的空間分布和變化趨勢(shì)空間分布如圖8所示，長(zhǎng)江流域西部的四川省，中部的陜西省、湖北省、湖南省和東部的江西省干旱累積發(fā)生次數(shù)較多，上述省份部分區(qū)域1960－2015年發(fā)生了45場(chǎng)以上干旱事件；流域東南部的云南省干旱事件發(fā)生次數(shù)相對(duì)較少。累積干旱強(qiáng)度也具有明顯的空間異質(zhì)性，四川省、重慶市、貴州省、湖南省和湖北省等地累積干旱強(qiáng)度較強(qiáng)，而長(zhǎng)江流域源頭區(qū)域、云南省和東南部地區(qū)干旱累積強(qiáng)度較小。對(duì)比圖8a和8b，陜西省和江西省干旱事件發(fā)生次數(shù)較多，但累積干旱強(qiáng)度較小，表明這些區(qū)域輕旱發(fā)生次數(shù)較多，而在四川省和貴州省部分區(qū)域，干旱事件次數(shù)較少但累積干旱強(qiáng)度較大，表明這些區(qū)域重旱發(fā)生次數(shù)較多，這與歷史統(tǒng)計(jì)資料分析結(jié)論上游發(fā)生重旱的頻率明顯高于中下游一致[37]。

中部區(qū)域和云南等地干旱發(fā)生頻率呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)，其中四川盆地和云南省部分區(qū)域增加較大；源頭區(qū)域、四川省西部和流域東部部分地區(qū)干旱事件發(fā)生頻率呈下降趨勢(shì)，其中四川省西部部分地區(qū)下降最明顯（圖8c）。與干旱事件發(fā)生頻率趨勢(shì)空間分布相似（圖8d），年累積干旱強(qiáng)度變化在流域中部和云南省部分區(qū)域呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)，增加較大區(qū)域集中在四川盆地和云南省等地；流域西北部和東部大部分地區(qū)年累積干旱強(qiáng)度呈下降趨勢(shì)，且下降趨勢(shì)明顯的區(qū)域多集中在流域西北部。

長(zhǎng)江流域干旱逐月集中點(diǎn)遷移路徑較為復(fù)雜，長(zhǎng)歷時(shí)干旱多數(shù)存在先向一個(gè)方向遷移后又折回的現(xiàn)象（圖9）。不同年代干旱事件的主要遷移方向不同，1960－1969年干旱逐月集中點(diǎn)主要東南方向遷移，1970－1979年和20世紀(jì)初期主要向東南方向遷移，1970－1999年主要向西北方向遷移，2000年及之后主要向西北和東南方向遷移（表2）。整體上，長(zhǎng)江流域長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件逐月集中點(diǎn)主要向西北和東南方向遷移，約占長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件總數(shù)的 83%，向東北和西南方向遷移的干旱事件較少，約占長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件總數(shù)的 17%干旱事件遷移方向可能與區(qū)域降水和水汽輸送等因素有關(guān)[41-42]。

表2 長(zhǎng)江流域干旱逐月集中點(diǎn)向不同方向遷移的長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件數(shù)量統(tǒng)計(jì)表Table 2 Statistical table of the number of long duration drought events which drought center migrate to different direction in the Yangtze River Basin

4 結(jié) 論

本文將圖像三維連通性識(shí)別方法引入到氣象干旱事件識(shí)別過程中，不同于基于聚類算法的干旱事件識(shí)別方法先識(shí)別干旱斑塊再合并，該方法先識(shí)別三維連通體，再根據(jù)閾值條件對(duì)連通體進(jìn)行拆分，從而得到干旱事件。應(yīng)用此方法識(shí)別了 1960－2015年長(zhǎng)江流域氣象干旱事件，并分析了干旱事件發(fā)展演變特征。主要結(jié)論如下：

1）將本文提出的基于圖像三維連通性識(shí)別方法的干旱事件識(shí)別方法所識(shí)別出的干旱事件與歷史記錄、干旱事件影響范圍內(nèi)的土壤水分虧缺情況和基于聚類算法識(shí)別出的干旱事件進(jìn)行綜合對(duì)比，結(jié)果表明本文提出的干旱事件識(shí)別方法能有效識(shí)別區(qū)域氣象干旱事件?；赟PEI3數(shù)據(jù)，長(zhǎng)江流域1960－2015年共識(shí)別出281場(chǎng)氣象干旱事件，其中長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件64場(chǎng)，；

2）長(zhǎng)江流域中部區(qū)域長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件發(fā)生次數(shù)較多，1980－1990年長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件發(fā)生頻率較低，2000年之后長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件發(fā)生頻率和影響面積較 1960－1990年增加，約83%的長(zhǎng)歷時(shí)干旱事件向西北和東南方向發(fā)展；

3）長(zhǎng)江流域中部干旱事件發(fā)生頻率和年累積干旱強(qiáng)度大于源頭區(qū)域和流域東部，且存在明顯增加趨勢(shì)。

本文發(fā)展的三維干旱事件識(shí)別方法為基于事件角度分析干旱提供了新途徑，對(duì)長(zhǎng)江流域干旱事件演變規(guī)律分析有助于更好理解長(zhǎng)江流域歷史干旱事件發(fā)展變化特征。但本文只分析長(zhǎng)江流域干旱事件整體的變化和遷移特征，下一步研究可以考慮分析影響干旱發(fā)生和干旱事件逐月集中點(diǎn)遷移的因素，以更好地從影響干旱發(fā)生機(jī)理角度分析長(zhǎng)江流域干旱發(fā)生演變規(guī)律。