郁凌華，謝五三，熊世為，張鑫童，邢 程，胡姍姍

(1.安徽省滁州市氣象局，安徽 滁州 239000；2.安徽省氣候中心，安徽 合肥 230031)

引 言

水分盈虧引起的旱澇事件對生態(tài)系統(tǒng)影響重大。伴隨著氣候變暖，全球范圍內(nèi)的旱澇問題日益嚴重[1]，未來我國洪澇、干旱發(fā)生概率將繼續(xù)增大[2]，造成的風(fēng)險損失也將大幅提升[3-4]。因此，旱澇的成因分析、監(jiān)測與預(yù)測、影響評估以及風(fēng)險區(qū)劃等方面[5-12]一直是旱澇領(lǐng)域的研究熱點。

旱澇指數(shù)是衡量某地區(qū)旱澇發(fā)生程度與干濕趨勢的重要指標，合理的指標可以科學(xué)評估某地區(qū)的旱澇事件。在眾多旱澇指數(shù)中，基于降水及其他氣象要素的綜合性指數(shù)應(yīng)用更為廣泛[13]。研究指出，氣候變暖導(dǎo)致的蒸散變化對旱澇的影響越來越大[14]。因此，綜合考慮降水和蒸散影響下的旱澇動態(tài)更顯科學(xué)。標準化降水蒸散指數(shù)(standardized precipitation evapotranspiraion index, SPEI)，是在標準化降水指數(shù)(standardized precipitation index, SPI)基礎(chǔ)上引入潛在蒸散得出的一個具有多時間尺度特征的氣象旱澇指標[15]。由于該指標所需的氣象數(shù)據(jù)易獲取，且計算相對簡便，在全球部分區(qū)域得到了很好的應(yīng)用[16-20]。曹博等[19]利用SPEI研究了長江中下游流域的干旱特征，并探討了干旱與氣溫、降水以及ENSO的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)長江中下游流域年尺度、春季和秋季總體上呈干旱化趨勢，夏季和冬季則呈濕潤化趨勢。然而，長江中下游流域地理跨度大，各分流域的氣候干濕趨勢不盡相同，如漢江流域、中游干流區(qū)及洞庭湖流域以干旱化趨勢為主，鄱陽湖流域、下游干流區(qū)和太湖流域以濕潤化趨勢為主。由此可見，不同地理位置、空間尺度的旱澇趨勢有共性，更有個性差異，開展本地化旱澇趨勢研究十分必要。

滁州地處江淮分水嶺，屬于江淮流域皖東地區(qū)，全市年平均降水量1011.6 mm，水資源雖豐富，但降水時空分布不均且年際差異較大，季節(jié)性旱澇時有發(fā)生。因此，本文利用常規(guī)氣象觀測資料，采用SPEI旱澇指數(shù)，研究氣候變暖背景下滁州市旱澇特征，并結(jié)合小麥作物生育期觀測資料和單產(chǎn)數(shù)據(jù)，探討該指數(shù)下氣象旱澇對小麥產(chǎn)量的影響，為當?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)、水資源管理和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等提供參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

選取1961—2019年安徽滁州市7個國家站(圖1)逐日氣象觀測資料，主要包括最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、日照時數(shù)、相對濕度、平均風(fēng)速、平均氣壓、降水量等要素。這些氣象資料均經(jīng)過了嚴格的質(zhì)量控制，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，個別缺測數(shù)據(jù)采用其鄰近站點數(shù)據(jù)進行插值訂正。另外，還使用了安徽滁州市氣象局提供的小麥作物發(fā)育期歷史觀測資料和1980—2019年滁州市統(tǒng)計局提供的小麥單產(chǎn)數(shù)據(jù)。安徽滁州市行政邊界是基于滁州市標準地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為滁S(2020)0020的標準地圖制作，底圖無修改。氣候上四季的劃分：3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月至次年2月為冬季。

圖1 研究區(qū)水系、地形高度及氣象站點分布Fig.1 The distribution of river system, terrain height and meteorological stations in the study area

考慮SPEI月尺度的時間特性，結(jié)合江淮分水嶺小麥發(fā)育進程[21]和安徽滁州市氣象局小麥作物發(fā)育期歷史觀測資料，確定滁州市小麥的全生育期為10月至次年5月，其中各生育階段大致劃分為播種-冬前生長期(10—11月)、越冬期(12月至次年2月)、拔節(jié)-抽穗期(3—4月)和灌漿-成熟期(5月)。

1.2 研究方法

1.2.1 SPEI指數(shù)計算

SPEI是將SPI中的累積降水量Pi用水分平衡量Di(Di=Pi-PETi，PETi為相應(yīng)時間尺度的潛在蒸散量；i為時間尺度)來代替。在SPEI計算過程中，潛在蒸散量常采用Thornthwaite法[22]和Penman-Monteith公式[23]兩種方法。滁州地區(qū)風(fēng)力資源豐富，動力因素對蒸散影響也較大[24]。Thornthwaite法主要考慮溫度因子(即熱量因子)，而Penman-Monteith公式不僅考慮溫度，還考慮了風(fēng)等空氣動力因子，更為科學(xué)合理。因此，本文采用Penman-Monteith公式計算PETi。Di為逐月滾動數(shù)據(jù)，SPEI計算過程詳見文獻[25]。SPEI1、SPEI3、SPEI6和SPEI12分別表示時間尺度為 1、3、6 和12個月的SPEI序列，分別對應(yīng)月、季、半年、年的旱澇情況。不同月份對應(yīng)的各尺度SPEI代表當月不同時間跨度的旱澇情況，如3月SPEI1反映3月的旱澇情況，3月SPEI3表示1—3月的旱澇情況，3月SPEI6則表示前年10月至當年3月的旱澇情況，以此類推。綜合前人研究成果[26]，確定了SPEI旱澇等級劃分標準(表1)。

表1 SPEI旱澇等級劃分標準Tab.1 The classification standard of drought and flood grades based on SPEI

1.2.2 氣候產(chǎn)量分離

作物產(chǎn)量一般可分為趨勢產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機產(chǎn)量3部分[27]，由于隨機產(chǎn)量比重較小，在此忽略不計。因此，氣候產(chǎn)量為實際產(chǎn)量減去趨勢產(chǎn)量，表達式如下：

yc=y-yt

(1)

式中：yc、y、yt(kg·hm-2)分別為氣候產(chǎn)量、實際產(chǎn)量及趨勢產(chǎn)量。本文采用直線滑動平均法[28]來模擬趨勢產(chǎn)量，該方法是線性回歸模型與滑動平均相結(jié)合的一種模擬方法，被廣泛應(yīng)用在趨勢產(chǎn)量計算中[29-31]。它將產(chǎn)量的時間序列在K年內(nèi)看作是線性的，并隨著序列連續(xù)滑動，直線位置不斷變化，再計算各時間點上回歸模擬的平均值來表示趨勢產(chǎn)量。這里滑動步長K取為11 a[31]。

為科學(xué)反映小麥產(chǎn)量年際間差異，探討氣候變化對小麥產(chǎn)量的影響，對小麥氣候產(chǎn)量進行標準化處理，以標準化產(chǎn)量殘差SYR表示小麥氣候產(chǎn)量的增加或減少，表達式如下：

(2)

式中：μ、σ分別為氣候產(chǎn)量的均值和標準差。參照文獻[32]，當SYR≥1.50時，屬于高度增產(chǎn)；SYR在1.00～1.49之間時，屬于中度增產(chǎn)；SYR在0.51～0.99之間時，屬于輕度增產(chǎn)；SYR在-0.50～0.50之間時，屬于正常；SYR在-0.99～-0.51之間時，屬于輕度減產(chǎn)；SYR在-1.49～-1.00之間時，屬于中度減產(chǎn)；當SYR≤-1.50時，屬于高度減產(chǎn)。

另外，采用Mann-Kendall檢驗用以檢測時間序列的變化趨勢及突變情況[33]。

2 結(jié)果與分析

2.1 滁州市SPEI多時間尺度旱澇特征

2.1.1 月際變化特征

安徽省滁州市SPEI1存在明顯的月際變化特征[圖2(a)]，冬季各月的SPEI1收斂性強，變化幅度較小，中位數(shù)處于-0.1～0.2之間；春、秋季各月收斂性次之，中位數(shù)介于-0.9～0.1之間，5月SPEI1的中位數(shù)為-0.9，是全年最低值；夏季各月的SPEI1中位數(shù)在0～0.9之間，其中7月的離散度最大，變化幅度約6.0。根據(jù)旱澇等級劃分標準，滁州市1—2月主要以輕旱到中澇為主，3月開始旱澇程度加大，5—9月旱澇程度最大均可達到極旱、極澇等級，這段時期正好與當?shù)匮雌跁r間吻合；10月后旱澇程度逐漸減弱，11—12月降至輕旱到中澇水平。從箱體變化趨勢來看，3—5月SPEI1總體持續(xù)下降，且均值小于0，說明這段時期以干旱加重為主；6—7月箱體持續(xù)上移，且SPEI1均值大于0，以雨澇加重為主；8—9月箱體再次緩慢下降，且均值在0附近，說明雨澇逐漸減輕，旱澇程度不明顯。

從SPEI1的概率密度分布[圖2(b)]來看，安徽滁州市出現(xiàn)極旱或極澇的概率在5%以下，出現(xiàn)重旱或重澇的概率為5%～15%，出現(xiàn)中旱或中澇的概率為15%～25%，出現(xiàn)輕旱或輕澇的概率在25%～35%，無旱澇的概率為35%～40%。

圖2 安徽滁州市1961—2019年不同月份SPEI1箱線圖(a)及其概率密度分布(b)Fig.2 The SPEI1 box plot in different months (a) and probability density distribution of SPEI1 (b) during 1961-2019 in Chuzhou of Anhui Province

2.1.2 四季干濕特征及趨勢

安徽滁州地區(qū)呈現(xiàn)明顯的春旱、夏澇的氣候特征(表2)。1961—2019年間，春季全市一半縣市發(fā)生中等以上干旱的有19次，占比3成；夏季，全市一半縣市發(fā)生中等以上雨澇的有26次，占比4成。另外，多數(shù)年份出現(xiàn)春旱、夏澇并存現(xiàn)象，如1962、1965、1982、2005、2011年全市春旱程度較重，同年夏季雨澇程度也較重；夏秋連旱時有發(fā)生，如1966、1976年夏季全市發(fā)生極旱、重旱，同年秋季也有一半以上縣市發(fā)生了重旱、中旱。春夏連旱對滁州用水影響最大，如1978年和2019年，滁州地區(qū)均出現(xiàn)大面積春夏連旱現(xiàn)象。春夏連澇是滁州地區(qū)全年遭受雨澇程度最為嚴重的季節(jié)性連澇，其中1991、1998、2018年均出現(xiàn)了春夏連澇的季節(jié)性雨澇事件，且以1991年雨澇影響最大。從四季旱澇發(fā)生程度(表略)上看，滁州地區(qū)春、夏季旱澇程度明顯高于秋、冬季，其中冬季旱澇程度最低，這與冬季降雨占比最少有關(guān)。

表2 基于SPEI3的滁州地區(qū)四季旱澇年份統(tǒng)計Tab.2 Statistics of drought and flood years in each season based on SPEI3 in Chuzhou of Anhui Province

圖3是1961—2019年滁州地區(qū)各季節(jié)旱澇趨勢及突變檢驗?？梢钥闯?，滁州地區(qū)1961—1967年、1972—1980年、1991—2000年春季為相對濕潤期，1981—1990年為相對干旱期，其余時段干濕交替出現(xiàn)，而2000年以后呈干旱化態(tài)勢，2004年是由濕變干的轉(zhuǎn)折點，此后干旱化態(tài)勢明顯增強[圖3(a)]。1964—1971年夏季滁州地區(qū)為相對干旱期，1972年以后呈現(xiàn)濕潤化特征(1978年除外)，特別是1995年(UF與UB相交，且此后UF值均大于0)以后濕潤化趨勢增強[圖3(b)]。滁州地區(qū)20世紀60年代秋季相對干旱，80年代至90年代為相對濕潤期，而70年代干濕特征不明顯，2009年以后轉(zhuǎn)為濕潤化態(tài)勢[圖3(c)]。由圖3(d)可知，20世紀60年代冬季滁州地區(qū)相對干旱，70年代初(UF值大于0)開始轉(zhuǎn)為濕潤化態(tài)勢，UF與UB曲線在1983年相交于臨界線(α=0.05的顯著水平)內(nèi)，且90年代以后部分時段超過臨界線，表明滁州地區(qū)冬季變濕趨勢顯著?？梢姡?000年之后滁州地區(qū)春季呈現(xiàn)干旱化特征；20世紀90年代以后夏、冬季呈現(xiàn)變濕態(tài)勢，其中冬季濕潤化趨勢顯著；秋季干濕趨勢不明顯，2009年后略有增濕趨勢。

圖3 1961—2019年安徽滁州市四季SPEI3的Mann-Kendall檢驗(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.3 The Mann-Kendall test of SPEI3 in four seasons in Chuzhou of Anhui Province from 1961 to 2019(a) sping, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

2.1.3 旱澇年尺度特征及影響

計算滁州各站12月份的SPEI12值，根據(jù)SPEI等級劃分標準，統(tǒng)計滁州歷年旱澇程度。分析發(fā)現(xiàn)，滁州地區(qū)典型干旱年份為1966—1968年，尤以1966年最為嚴重，全市均為重旱以上級別，其中5站達到極旱等級。此外，1976、1978、1986、1994、1995、2001、2004、2019年全市一半以上縣市出現(xiàn)中等以上氣象干旱，其中1978年全市均為重旱以上，2站達到極旱。1972、1975、1987、1991、1993、2003、2015、2016、2018年滁州全市一半以上縣市出現(xiàn)中等及以上雨澇災(zāi)害，尤以1991年和2003年最為顯著，其中1991年全市各站均為極澇等級?；诔菔忻裾譃?zāi)情數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，SPEI12與滁州歷史上(1978—2019年)旱、澇年份的受災(zāi)面積呈二次拋物線關(guān)系[圖4(a)]，其擬合優(yōu)度(R2)為0.55，通過了α=0.05的顯著性檢驗，表明SPEI12監(jiān)測的旱澇情況與當?shù)貙崨r基本吻合。另外，將澇年的受災(zāi)面積與SPEI12擬合，其擬合優(yōu)度高達0.97[圖4(b)]，擬合效果更優(yōu)(通過α=0.01的顯著性檢驗)，說明SPEI對滁州雨澇的受災(zāi)面積表征能力好于干旱。

圖4 滁州市12月份SPEI12與干旱(a)和雨澇(b)受災(zāi)面積的散點趨勢圖Fig.4 Scatter trend charts between SPEI12 in December and disaster-affected areas caused by drought (a) and flood (b) in Chuzhou of Anhui Province

2.2 旱澇對小麥產(chǎn)量的影響

2.2.1 小麥趨勢產(chǎn)量時間變化特征

利用直線滑動平均法得到滁州市小麥趨勢產(chǎn)量時間序列(圖5)?？梢钥闯?，1980—2019年，滁州小麥的趨勢單產(chǎn)存在4個階段性變化，分別為 1980—1982年、1983—2001年、2002—2011年、2012—2019年。其中，第1階段上升速率較快，第2階段趨于平穩(wěn)，第3階段再次快速上升，第4階段趨于平穩(wěn)。小麥趨勢單產(chǎn)的變化與國家政策調(diào)整、經(jīng)濟發(fā)展水平及農(nóng)業(yè)科技提升等因素相關(guān)聯(lián)。

圖5 1980—2019年滁州地區(qū)小麥實際單產(chǎn)與趨勢單產(chǎn)的年際變化Fig.5 The inter-annual change of actual yield and trend yield per unit area of wheat in Chuzhou of Anhui Province from 1980 to 2019

2.2.2 SPEI與小麥氣候產(chǎn)量的相關(guān)關(guān)系

選取小麥生育期(10月至次年5月)的SPEI與氣候產(chǎn)量進行相關(guān)分析(表3)?？梢钥闯?，僅3月的SPEI1與氣候產(chǎn)量存在顯著負相關(guān)(通過α=0.05的顯著性檢驗)，此時正值小麥拔節(jié)期，說明拔節(jié)期的旱澇狀況對小麥氣候產(chǎn)量有重要影響。季尺度下，小麥氣候產(chǎn)量與SPEI3的相關(guān)性有所提升，3—5月的相關(guān)系數(shù)分別為-0.45、-0.41和-0.35，通過了α=0.05及以上的顯著性檢驗。6個月尺度下，僅4、5月的SPEI6與小麥氣候產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)通過顯著性檢驗。小麥氣候產(chǎn)量與年尺度SPEI12相關(guān)性不明顯。綜上可見，10—12月的SPEI與小麥氣候產(chǎn)量表現(xiàn)的正相關(guān)關(guān)系，說明播種期與秧苗期水分偏多對小麥產(chǎn)量有正貢獻；3—5月水分偏多對小麥氣候產(chǎn)量不利，即春季雨澇對小麥減產(chǎn)大于干旱。

表3 1980—2019年滁州小麥生育期內(nèi)各時間尺度SPEI與氣候產(chǎn)量的相關(guān)關(guān)系Tab.3 Correlation between multi-scale SPEI in growth period of wheat and climatic yield in Chuzhou of Anhui Province from 1980 to 2019

2.2.3 旱澇對小麥氣候產(chǎn)量的影響

將受旱澇影響年份的SPEI與小麥SYR進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)兩者的關(guān)系符合一元二次多項式的形式。其中，SPEI3-Mar(3月的SPEI3)與小麥SYR的回歸方程顯著性最高(P<0.01)，擬合優(yōu)度為0.61，擬合曲線為二次項系數(shù)為負的拋物線(圖6)，拋物線頂點反映了旱澇影響下最低減產(chǎn)情況，回歸方程如下：

圖6 1980—2019年滁州小麥氣候產(chǎn)量殘差(SYR)與SPEI3-Mar的回歸關(guān)系Fig.6 Regression relation between climatic yield residual (SYR) of wheat and SPEI3-Mar from 1980 to 2019 in Chuzhou of Anhui Province

y=-0.7213x2-0.8092x-0.3679

(3)

式中：y為小麥SYR；x為SPEI3-Mar。當SPEI3-Mar為-0.56時，SYR達到最大值-0.14，屬于正常年份；當SPEI3-Mar在-1.26～0.14之間時，小麥SYR處于正常產(chǎn)量至增產(chǎn)狀態(tài)；當SPEI3-Mar大于0.81或小于-1.93時，可能會造成小麥高度減產(chǎn)。歷史資料顯示，小麥拔節(jié)期雨澇災(zāi)害比干旱多且影響重。拔節(jié)期，一方面雨澇使土壤含水量偏高，小麥根系缺氧，導(dǎo)致營養(yǎng)輸送受阻；另一方面，雨澇重的年份大多光照不足，使得作物光合能力減弱，從而影響干物質(zhì)積累，最終導(dǎo)致減產(chǎn)。滁州地區(qū)水系較為發(fā)達，境內(nèi)河流眾多，分屬三大水系，即淮河干流水系、滁河水系和高郵湖水系，灌溉條件較為充分。因此，氣象干旱對小麥產(chǎn)量影響較雨澇輕。

3 結(jié)論與討論

(1)滁州市SPEI1具有明顯的月際變化特征，冬季各月SPEI1收斂性強，變化幅度較小；春、秋季各月指數(shù)收斂性次之，且5月的SPEI1中位數(shù)為全年最低；夏季各月SPEI1最為離散，7月的變化幅度最大達6.0左右。

(2)近59 a來，滁州市呈現(xiàn)明顯的春旱、夏澇氣候特征，多數(shù)年份存在春旱、夏澇并存現(xiàn)象；春夏連旱是影響最大的季節(jié)性連旱；春夏連澇是雨澇程度最嚴重的季節(jié)性連澇?？傮w來看，滁州市2000年以后春季呈現(xiàn)干旱化特征；20世紀90年代以后夏、冬季呈現(xiàn)變濕態(tài)勢，尤以冬季變濕趨勢最顯著；秋季干濕特征不明顯，2009年以后略有增濕趨勢。

(3)基于SPEI監(jiān)測的滁州旱澇年份與實況基本吻合。全市受災(zāi)面積基本隨著旱澇指數(shù)增強而增大，其中洪澇的受災(zāi)面積與旱澇指數(shù)的擬合優(yōu)度好于干旱。

(4)3月的SPEI3與小麥氣候產(chǎn)量相關(guān)性最顯著，兩者呈二次項系數(shù)為負的拋物線關(guān)系。3月正值小麥拔節(jié)期，拔節(jié)期雨澇對小麥氣候產(chǎn)量非常不利，這與于波等[34]的“春季澇漬是影響淮河以南小麥產(chǎn)量的主要氣象災(zāi)害”結(jié)論一致，而與“4—5月的澇漬對小麥產(chǎn)量影響最大”的觀點又有所不同。另外，3月的SPEI3與小麥氣候產(chǎn)量殘差的回歸方程顯著性最高，當SPEI3-Mar大于0.81或小于-1.93時，可能會造成小麥高度減產(chǎn)。

SPEI計算簡便，具有多時間尺度、無空間差異性等特點，對滁州旱澇災(zāi)害特征具有很好的適用性，且對澇災(zāi)的識別能力好于旱災(zāi)。本文采用面上的小麥單產(chǎn)時間序列數(shù)據(jù)評價氣象旱澇對小麥產(chǎn)量的影響，存在一定的時空局限性。另外，除了旱澇外，影響小麥產(chǎn)量的因素還有光熱資源、農(nóng)田管理措施、品種差異等因素，還需作進一步分析研究。根據(jù)趨勢分析，滁州春季有干旱化態(tài)勢，因此小麥拔節(jié)期雨澇影響總體趨于減弱，小麥減產(chǎn)的風(fēng)險降低，但是氣候變暖帶來的降雨極端性及不確定性增強，因此建議仍應(yīng)加強農(nóng)田基本設(shè)施建設(shè)以應(yīng)對因雨澇導(dǎo)致的小麥減產(chǎn)。