楊 睿，耿廣坡**，周洪奎，王 濤

基于SPEI_PM指數(shù)的渭河流域氣象干旱時空演變特征*

楊 睿1，耿廣坡1**，周洪奎2，王 濤1

（1. 西安科技大學測繪科學與技術學院，西安 710054；2. 浙江省農業(yè)科學院數(shù)字農業(yè)研究所，杭州 310021）

利用渭河流域25個氣象站點1980?2018年月值氣象數(shù)據(jù)集，基于Penman-Monteith蒸散模型計算多個時間尺度的標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)（SPEI），分析渭河流域氣象干旱的演變、趨勢、影響范圍、發(fā)生頻率和持續(xù)時間等時空變化特征，以期為渭河流域防災減災管理提供科學依據(jù)。結果表明：（1）近39a來渭河流域有明顯的干濕周期變化，但整體上呈變干的趨勢，干旱時段主要集中在1995?2009年，其中以2000?2009年的干旱站次比最大，平均達到36%，且干旱持續(xù)時間最長，約3.6個月，1980?1989年干旱持續(xù)時間最短，約1.6個月；（2）渭河流域秋季總體呈濕潤變化趨勢，而春季和夏季干旱在不斷加劇，是區(qū)域年際干旱的主要驅動力；（3）渭河流域干旱以危害性較小的輕中旱為主，但2000年前后出現(xiàn)嚴重及極端干旱的站次相對較多，其中1997年研究區(qū)內發(fā)生的干旱程度較高，影響范圍較廣；（4）不同時間尺度各等級干旱發(fā)生頻率的變化規(guī)律表現(xiàn)一致，均呈現(xiàn)出干旱等級越高發(fā)生頻率越低的態(tài)勢，且極端干旱在年際尺度內發(fā)生次數(shù)較為頻繁，從空間上看渭河流域東北部是干旱多發(fā)區(qū)?？傊?，近39a來渭河流域總體干旱較為嚴重的時段為2000?2009年，且研究區(qū)內干旱呈北重南輕特征，因此北部地區(qū)仍需加強防災管理。

SPEI_PM；多時間尺度；氣象干旱；時空特征；渭河流域

干旱是中國發(fā)生最頻繁、影響范圍最廣、造成損失最大的自然災害之一[1]。干旱的頻繁發(fā)生和長期持續(xù)，不僅會給社會經(jīng)濟特別是農業(yè)生產(chǎn)帶來巨大的損失，還會造成水資源短缺、荒漠化加劇、沙塵暴頻發(fā)等諸多生態(tài)和環(huán)境方面的不利影響。開展干旱的監(jiān)測、評估與預測等一系列研究，已成為全球高度關注的熱點問題，具有重大現(xiàn)實意義。

目前許多干旱指數(shù)被開發(fā)出來用于干旱監(jiān)測，比如帕爾默干旱指數(shù)PDSI、標準化降水指數(shù)SPI和標準化降水蒸散指數(shù)SPEI等在全球、區(qū)域、國家、流域等不同空間尺度均得到了廣泛應用[2?6]。其中Vicente-Serrano等[7]構建的SPEI在以往的基礎上考慮氣溫要素引入了潛在蒸散，使之更適用于氣候變暖背景，相比于PDSI和SPI，SPEI具有明顯的優(yōu)越性，不僅具有多時間尺度特征，而且能全面綜合影響干旱的自然因子，使干旱監(jiān)測結果更為準確。Tian等[8]利用SPEI指數(shù)對2018年發(fā)生在澳大利亞東南部的極端干旱事件進行識別并表征其干旱時空特征，發(fā)現(xiàn)干旱強度由西北向東南逐漸增大并在東南達到最高，其形成原因是厄爾尼諾現(xiàn)象及降水量的嚴重缺乏。李翔翔等[9]研究了黃淮海平原1960-2014年的干旱特征，發(fā)現(xiàn)總體上呈濕潤趨勢，且農業(yè)干旱面積呈顯著減小態(tài)勢，表明SPEI在黃淮海平原具有良好的適用性。目前SPEI指數(shù)計算過程中采用的蒸散發(fā)模型共有兩種，由于它們考慮的氣象要素不同會導致SPEI結果產(chǎn)生差異。Thornthwaite蒸散公式中所需氣象要素僅有溫度，計算簡便。而基于Penman-Monteith模型的方法，除溫度外還將太陽輻射、風速和站點所在空間位置等因子納入到潛在蒸散計算過程中，這樣則綜合考慮了熱量和空氣動力成分。劉珂等[10]計算了基于兩種潛在蒸散發(fā)方法的SPEI，對比分析了它們在表征干濕變化特征時的差異，研究發(fā)現(xiàn)從空間上看北方地區(qū)的空氣動力成分對總潛在蒸散發(fā)的貢獻大于南方，并且隨著氣候變暖趨勢的進一步加大，這一影響會逐漸擴大。Chen等[2]研究發(fā)現(xiàn)，SPEI_PM在中國干旱監(jiān)測中的表現(xiàn)優(yōu)于SPEI_TH，特別是在干旱地區(qū)，近幾十年來的溫度變化在造成干旱的自然因子中所占權重最大。Wu等[6]利用SPEI_PM評估中國1960-2014年的干旱時空特征，發(fā)現(xiàn)干旱轉折點在1993年，在此之后干旱的嚴重程度、影響面積和發(fā)生頻率都在增加，尤其是南部和西北部。

自20世紀90年代末以來，由于全球明顯增暖和東亞夏季風持續(xù)減弱的影響，中國各地干旱災害日益頻繁和嚴重，尤其是北方部分地區(qū)，先后出現(xiàn)了1995、1997和2000年的西北區(qū)東部和華北區(qū)的年代際大旱[2?3, 11]。渭河流域地處中國西北地區(qū)東部，旱災頻發(fā)，對當?shù)厣鐣?jīng)濟和水資源管理造成巨大影響。目前有學者[12?15]利用干旱指數(shù)SPEI對渭河流域干旱特征進行了研究，發(fā)現(xiàn)渭河流域干旱程度在加劇，基于其它干旱指數(shù)的研究也得出了一致的結論[16?17]，但Cai等[18]認為干旱程度呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢，在20世紀90年代達到最大值?？傮w上渭河流域基于SPEI的相關干旱研究很好地揭示了干旱的區(qū)域性和季節(jié)性特點，但這些研究計算SPEI多采用基于Thornthwaite的溫度方法，未能綜合考慮影響干旱的其它自然因素，這樣就可能高估了全球增溫下的干旱趨勢和強度。在中國北方地區(qū)，基于Penman-Monteith公式的SPEI對干旱狀況分析結果更為客觀[10]。鑒于此，本研究以渭河流域為研究區(qū)，基于Penman-Monteith模型的多尺度SPEI指數(shù)分析1980?2018年的干旱變化時空特征，以期為該地區(qū)應對氣象干旱提供參考依據(jù)，加強渭河流域的防災減災管理。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域

渭河流域是黃河最大的子流域，地處104°00′?110°20′E和33°40′?37°30′N，屬大陸性季風氣候區(qū)。年內溫差較大，降水量時空分布不均且年際相差較大，年平均氣溫和降水均呈現(xiàn)由東向西依次遞減的趨勢[19]。渭河流域地形特點為西高東低，西部最高處高程3922m，自西向東地勢逐漸變緩，河谷變寬。流域北部為黃土高原，南部為秦嶺山區(qū)。

1.2 資料來源及預處理

氣象數(shù)據(jù)為來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）的地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集，包括降水量（mm）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、平均氣溫（℃）、風速（m×s?1）、日照時數(shù)（h）、經(jīng)緯度（°）和海拔高度（m），時間范圍為1980?2018年。選取渭河流域及其周邊地區(qū)25個氣象站點（圖1），對個別1?2個月有數(shù)據(jù)缺測的站點，采用相鄰站點值進行插補處理。

1.3 SPEI指數(shù)的計算

SPEI是降水與潛在蒸散量差值經(jīng)標準化處理后的結果[20]。選取Penman-Monteith模型為潛在蒸散模型，計算研究區(qū)25個氣象站點1980?2018年逐月多尺度SPEI值。SPEI_PM計算過程如下[9]。

（1）計算逐月潛在蒸散量PET，即

（2）計算逐月降水量與潛在蒸散量的差值，即

1.4 干旱特征分析

SPEI指數(shù)是具有多時間尺度的標準化干旱指標，等級劃分見表1。SPEI-1、SPEI-3和SPEI-12分別表示月、季和年尺度SPEI，月、季尺度SPEI主要反映短期水分虧缺對干旱的影響，年尺度SPEI則能反映出干旱的年際變化特征。

表1 SPEI干旱等級劃分

（1）干旱指數(shù)的趨勢分析：采用Mann-Kendall（M-K）趨勢檢驗方法分別對渭河流域內各氣象站點1980?2018年所有月份SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12值的變化趨勢顯著性進行檢驗。M-K趨勢檢驗是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，計算簡單方便，是目前常用的趨勢變化研究方法。

（2）干旱站次比：某一時段內發(fā)生干旱的站點數(shù)占所有站點數(shù)的比例，反映區(qū)域內干旱影響范圍的大小，計算式為

式中，Ps為干旱站次比（%）；s為SPEI≤?1.0的站點數(shù)量；S為站點總數(shù)。

（3）干旱頻率：計算渭河流域1980年1月?2018年12月SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12的干旱頻率，即

式中，F(xiàn)表示干旱發(fā)生頻率（%）；n為數(shù)據(jù)序列中的干旱次數(shù)；N為數(shù)據(jù)序列數(shù)。

（4）干旱持續(xù)時間：定義干旱持續(xù)時間為SPEI-3≤?1.0的連續(xù)月份（≥3個月）。

1.5 數(shù)據(jù)處理

通過R語言程序包(https://cran.r-project.org/web/ packages/SPEI/)計算多尺度SPEI，采用matlab實現(xiàn)Mann-Kendall趨勢檢驗和面積圖的繪制，利用ArcGIS軟件制作各干旱特征的空間分布圖。

2 結果與分析

2.1 干旱指數(shù)的時空演變

2.1.1 多尺度指數(shù)演變

將渭河流域內所有氣象站點SPEI數(shù)據(jù)取平均值，計算得出全區(qū)各時間尺度的SPEI值（SPEI-1、SPEI-3和SPEI-12），獲取各尺度SPEI逐月變化，結果見圖2。由圖2a可見，SPEI-1月值呈現(xiàn)正負交替，但周期較短、規(guī)律不明顯，負值最低達到?1.76（2013年3月）。隨著SPEI時間尺度逐漸增大（圖2b、圖2c），可以明顯看到，1995年之前研究區(qū)以正值居多、負值相對較少，其中正值在SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12中分別占比54.9%、63.2%、64.8%，負值分別占45.1%、36.8%、35.2%。1995?2005年SPEI負值明顯增多，在月尺度中占比為57.5%，季尺度中占59.2%，年尺度中占78.3%。2005?2010年SPEI雖仍以負值居多，但值的大小整體呈增加趨勢，并在2010?2013年達到正值居多狀態(tài)。此后至2018年SPEI值出現(xiàn)了先正后負的小幅度波動，總體趨于正常。由此可見，用不同時間尺度干旱指數(shù)反映渭河流域干濕狀況時，月尺度（SPEI-1）對變化周期反映不明顯，但隨著尺度增大，SPEI的周期變化特點越來越明顯，總體表現(xiàn)為1995?2009年的干旱月份相對較多。

從圖3可以看出，在20世紀90年代研究區(qū)干旱等級較大的年份主要集中在1997年前后，21世紀00年代主要集中在2002年前后，這兩年也是歷史干旱資料記錄的受災較為嚴重的年份，另外，1989年是干旱程度最輕的一年。月尺度（圖3a）與季尺度（圖3b）的干旱演變特征相似，干旱主要發(fā)生在20世紀80年代前中期（1980?1982年、1986?1987年）、20世紀90年代（1991?1992年、1994?1995年、1997年、1999年）、21世紀00年代（2000?2002年、2004?2006年）和2010?2018年，在空間上如會寧、華家?guī)X、西吉等相鄰區(qū)域站點具有相似的干旱分布規(guī)律。年尺度表現(xiàn)出的干旱等級略高于其它尺度（圖 3c），且對各站點干濕情況較為敏感，近39a來同一站點干旱等級跨度較大，干旱主要發(fā)生在1980?1987年、1990?2008年及2011?2013年。

采用M-K趨勢法檢驗渭河流域共39a逐月SPEI值的變化趨勢，結果如圖4所示。從M-K趨勢系數(shù)的分布可以看出，各時間尺度SPEI均表現(xiàn)為呈下降趨勢的站點數(shù)多于上升站點數(shù)，即1980?2018年渭河流域整體呈干旱趨勢。從不同尺度來看，月尺度上（圖4a）呈下降趨勢的站點占88.0%，其中有8個站點達到極顯著水平，同時佛坪站表現(xiàn)為顯著上升趨勢，秦都和華山站上升趨勢不顯著；季尺度上（圖4b）共96.0%的站點呈下降趨勢，其中有14個站點達到極顯著水平，僅佛坪站呈顯著上升趨勢；年尺度上（圖4c）共16個站點的下降趨勢通過了0.01水平的顯著性檢驗，佛坪站表現(xiàn)為顯著上升趨勢，華山站上升趨勢不顯著。從變化趨勢的空間差異來看，干旱化站點主要分布在渭河流域的中北部，且大多數(shù)站點通過0.01水平的顯著性檢驗；濕潤化站點分布較為零散，主要集中在渭河流域南部，尤其是陜西省的佛坪站在三個尺度內均達到了顯著水平。由此可見，隨著SPEI尺度的增加，渭河流域的SPEI下降趨勢更為明顯，其中季尺度的SPEI更能表現(xiàn)出全區(qū)干旱化態(tài)勢。

注：M-K趨勢系數(shù)的絕對值大于1.96（2.58）時，表明變化趨勢通過0.05（0.01）水平的顯著性檢驗。下同。

Note: The absolute value of the trend is greater than 1.96 (2.58), indicating that P＜0.05 (0.01).The same as below.

2.1.2 季節(jié)變化

選取5、8、11和2月的季尺度SPEI分別代表春季（3?5月）、夏季（6?8月）、秋季（9?11月）和冬季（12?2月）四季的SPEI，其研究期內的年際變化結果見圖5。由圖可見，春季（圖5a）、夏季（圖5b）和冬季（圖5d）SPEI分別以0.33×10a?1、0.15×10a?1和0.07×10a?1的變幅遞減，秋季（圖5c）SPEI以0.01×10a?1的速率呈現(xiàn)上升趨勢。20世紀90年代之前春季SPEI變幅較小，此后至21世紀00年代降幅有所增加，并在2010年之后存在較小程度的回升；夏季SPEI在研究時段前20a內波動下降，但在2000年后急劇上升，此后又緩慢下降；秋季SPEI整體呈先降后升的趨勢，最高值為2011年的1.89，最低值為1998年的?1.57；冬季SPEI年際波動幅度較大，無明顯變化趨勢。

研究期內流域4個季節(jié)SPEI空間趨勢變化如圖6所示。由圖6a可見，春季SPEI整體表現(xiàn)為下降趨勢，共有16個站點通過了0.05水平的顯著性檢驗，其中8個站點達到極顯著水平；夏季SPEI（圖6b）呈現(xiàn)干旱趨勢的站點占88.0%，有3個站點達到極顯著水平；秋季SPEI（圖6c）有88.0%的站點呈上升趨勢，僅長武、涇河、鎮(zhèn)安站表現(xiàn)為下降趨勢，且全區(qū)變化趨勢均不顯著；冬季SPEI（圖6d）共有72%的站點呈下降趨勢，僅佛坪站出現(xiàn)顯著上升趨勢，其余站點的變化趨勢均不顯著。綜合分析可知，渭河流域春季和夏季干旱均有加劇的趨勢，這對于冬小麥和夏玉米的生長較為不利，容易導致糧食減產(chǎn)。

2.2 干旱影響范圍時間變化

區(qū)域內干旱站次比反映渭河流域干旱影響范圍的大小。統(tǒng)計逐年12月SPEI?12和5月、8月、11月、2月SPEI-3的干旱站次比，分別表示渭河流域各年份、季節(jié)干旱影響范圍，結果如圖7所示。由圖7a可見，近39a來渭河流域年干旱站次比以3.05個百分點×10a?1的速率上升，多年均值為18.15%，并有13a的干旱站次比超過了該均值，其中干旱站次比超過50%的年份分別有1997年（84%）、2002年（80%）、2006年（68%）和2004年（64%）。春季、夏季干旱站次比增加趨勢分別為7.58個百分點×10a?1和0.38個百分點×10a?1（圖7b、圖7c），與年干旱站次比變化及其趨勢相似，說明春季和夏季干旱是渭河流域年際干旱的主要驅動力，其中2004年春季干旱站次比達到了100%，表明全流域發(fā)生了大范圍春旱。秋季、冬季干旱站次比呈下降趨勢，變化速率分別為16.89個百分點×10a?1和0.02個百分點×10a?1（圖7d、圖7e），秋季在20世紀80年代發(fā)生的干旱影響范圍較大，1981年和1987年干旱站次比達到96%，2000年后基本無站點發(fā)生干旱，冬季干旱站次比時間變化趨勢不明顯，流域內干旱站次比超過50%的年份分別是1986年（64%）、1992年（64%）、1999年（92%）和2004年（84%）。

1980?2018年渭河流域不同干旱程度下的干旱站次比見圖8。由圖可以看出，渭河流域以危害性較小的輕中旱為主，2000年前后出現(xiàn)嚴重及極端干旱的站次相對較多。流域內極端干旱年平均站次比為0.92%，僅1997年（20%）、2000年（8%）和2002年（8%）發(fā)生了極端干旱，其它年份干旱事件均未達到極端程度；嚴重干旱年均站次比為5.44%，共有16a遭遇嚴重程度干旱事件，主要發(fā)生在1997年（44%）、2002年（28%）、2006年（28%）和1994年（28%）；中度干旱年均站次比為11.79%，共有28a遭遇了中度干旱事件，主要發(fā)生在2004年（52%）、2002年（44%）、2001年（40%）和2006年（40%）；輕微干旱年均站次比為13.74%，共有32a遭遇了輕旱事件；無旱年均站次比為68.10%，其中1983、1984、1988、1989、1992、1993和2010年全流域內所有站點均無干旱發(fā)生。此外，1997年渭河流域嚴重和極端干旱程度干旱站次比分別為20%和44%，表明1997年研究區(qū)內發(fā)生的干旱程度較高，影響范圍較廣，與歷史記載的1997年渭河流域遭遇嚴重干旱事件吻合。

2.3 干旱發(fā)生頻率時空變化

計算渭河流域25個氣象站點1980?2018年年、季和月尺度（SPEI-12、SPEI-3和SPEI-1）的不同等級干旱發(fā)生頻率，取站點算術平均值得到全區(qū)年、季和月干旱頻率，結果如圖9所示?？傮w上看，渭河流域發(fā)生頻率最高為輕微干旱，極端干旱的發(fā)生頻率最低，且不同尺度的干旱頻率均表現(xiàn)為隨著干旱等級增大，發(fā)生頻率逐漸降低。從年際干旱頻率來看，輕微干旱頻率為14.51%，中度干旱頻率為11.66%，嚴重干旱頻率為5.07%，極端干旱頻率為1.01%，總干旱頻率為32.25%，整體以輕中旱為主。與年際干旱發(fā)生頻率規(guī)律相似，渭河流域季節(jié)干旱以輕微程度為主，其次是中度、嚴重及極端干旱，發(fā)生頻率依次為14.28%、11.29%、5.79%和0.81%。月尺度干旱發(fā)生頻率與前者類似，從高到低依次為輕微干旱14.97%，中度干旱11.07%，嚴重干旱5.42%和極端干旱0.79%。另外，極端干旱的最高發(fā)生頻率出現(xiàn)在12個月尺度上，而最低發(fā)生頻率出現(xiàn)在月尺度上，表明年際尺度的極端干旱發(fā)生次數(shù)較為頻繁，相對來說短期內極端干旱發(fā)生頻率較低。

利用反距離權重插值（IDW）方法對各站點干旱發(fā)生頻率進行插值，得到渭河流域各時間尺度干旱頻率空間分布（圖10）。由圖10a可見，月尺度干旱頻率為15.60%～18.59%，平均為17.28%，除中部地區(qū)外全區(qū)均易發(fā)生干旱，其中定邊、洛川和鎮(zhèn)安等站點干旱頻率較高，分別為18.80%、18.59%和18.16%。圖10b顯示，季尺度干旱頻率為16.45%～19.23%，平均為17.89%，崆峒—西峰—洛川一線以北的地區(qū)較易發(fā)生干旱，干旱頻率約18.50%。圖10c顯示，年尺度干旱頻率為13.25%～24.15%，平均為17.91%，與其它時間尺度相比，年尺度干旱頻率高的區(qū)域面積小，集中在以洛川站點為核心呈圓狀的地區(qū)，達到了整個研究區(qū)域內的最高干旱頻率24.15%。由此可見，隨著SPEI尺度增大，渭河流域全區(qū)的平均干旱頻率增加，干旱多發(fā)區(qū)分布在流域北部及東部地區(qū)。除地勢較低降水較多的關中平原外，整個研究區(qū)內月尺度和季尺度干旱頻率普遍偏高，這是由于短時間尺度SPEI主要對短期的水分虧缺比較敏感，能準確地反映農業(yè)干旱情況。年SPEI可表征渭河流域內最高干旱頻率，由于長時間尺度的SPEI對長期水分虧缺更敏感，說明洛川站所在地區(qū)的水文旱情較為嚴重，極大程度威脅到了該地的生態(tài)及社會經(jīng)濟。

2.4 干旱持續(xù)性時空特征

渭河流域近39a來干旱平均持續(xù)月數(shù)波動較大（表2），平均每次干旱事件持續(xù)時長約2.9個月，其中21世紀00年代是遭受持續(xù)性干旱影響最為嚴重的10a。20世紀80年代每次干旱事件的平均持續(xù)時長為1.6個月，其中1983、1984、1985和1989年未發(fā)生持續(xù)性干旱事件，說明該年代在研究時段內的持續(xù)性干旱危害最小；90年代平均每次干旱持續(xù)時間為3.1個月，其中1993年未受到持續(xù)性干旱影響，1997年渭河流域內發(fā)生了近39a來持續(xù)時間最長的干旱事件；21世紀00年代每次干旱的平均持續(xù)時間最長，達到3.6個月；2010?2018年有所下降，為3.3個月。另外，1980?2018年內各年份平均持續(xù)時間最長為1997年的5.5個月，表明1997年渭河流域發(fā)生了大范圍的持續(xù)干旱事件，這主要是由于1997年的厄爾尼諾現(xiàn)象導致中國北方地區(qū)出現(xiàn)了持續(xù)高溫事件。

表2 渭河流域各年份的干旱平均持續(xù)時間

干旱持續(xù)時間越長，對農作物影響越嚴重，對渭河流域25個氣象站點干旱最長持續(xù)時間的年代際差異進行分析，結果表明（圖11），渭河流域干旱持續(xù)性具有明顯的年代際特征，21世紀00年代是遭受持續(xù)干旱影響最為嚴重的10a。20世紀80年代持續(xù)時間達到6個月以上的站點數(shù)僅有1個，為會寧站1986年9月?1987年2月及1987年8月?1988年1月；20世紀90年代的干旱持續(xù)性總的來說略弱于21世紀00年代，最長干旱持續(xù)時間達到6個月以上的站點占68%，其中有4個站點最長持續(xù)時間達到8個月，為華山站的1991年7月?1992年2月，環(huán)縣、長武和耀縣站1997年5?12月；21世紀00年代最長干旱持續(xù)時間達到6個月以上的站點占72％，其中有4個站點達到7個月，分別是臨洮站2000年3?9月、洛川站2000年3?9月、銅川站2002年7月?2003年1月和岷縣站2004年2?8月；而2010?2018年內無站點達到6個月的持續(xù)時長，僅吳旗和鎮(zhèn)安站的最長持續(xù)時間達到5個月。

3 結論與討論

3.1 結論

（1）1980?2018年內渭河流域有明顯的干濕周期變化，但整體上干旱趨于嚴重，尤其是中北部地區(qū)干旱呈顯著增強趨勢，干旱時段主要集中在1995?2009年。渭河流域內秋季總體呈濕潤的變化趨勢，而春季和夏季干旱在不斷加劇。

（2）近39a來渭河流域年干旱站次比以3.05%×10a?1的速率上升，且春季和夏季干旱是年際干旱的主要驅動力。流域內以危害性較小的輕中旱為主，但2000年前后出現(xiàn)嚴重及極端干旱的站次相對較多，其中1997年研究區(qū)內發(fā)生的干旱程度較高，影響范圍較廣。

（3）不同時間尺度各等級干旱發(fā)生頻率的變化規(guī)律表現(xiàn)一致，均呈現(xiàn)出干旱程度越高發(fā)生頻率越低的態(tài)勢，且極端干旱在年際尺度內發(fā)生次數(shù)較為頻繁，從空間上看渭河流域東北部是干旱的多發(fā)區(qū)。渭河流域干旱持續(xù)性具有明顯的年代際差異，21世紀00年代干旱持續(xù)時間最長，平均接近4個月。

3.2 討論

潛在蒸散量PET的計算方法決定了SPEI指數(shù)的準確性。近年來利用SPEI指數(shù)在渭河流域進行的研究多是先通過Thornthwaite模型計算出PET，由此而得到SPEI，但這種方法忽略了日照輻射和風速等的影響而只響應了溫度的變化，可能高估了氣候變暖大環(huán)境下的干旱趨勢和強度。本研究采用Penman-Monteith方程計算出的PET考慮了輻射和空氣動力成分，相對來說其結果具有更準確的物理意義，能更客觀反映渭河流域的干旱狀況。多項研究已證實了基于Penman-Monteith方程的SPEI在中國及各地區(qū)干旱監(jiān)測方面優(yōu)于基于Thornthwaite的SPEI[2?3]。本研究得出的渭河流域呈明顯干旱趨勢這一結果，與前人[12?14]的研究結論相同，表明在造成渭河流域干旱的因素中升溫的影響更為直接，在該研究區(qū)內溫度因子占主導作用；且流域內北部較南部的干旱趨勢更為明顯，這與趙安周等[21]的研究結果相似。1980?2018年渭河流域東北部是干旱的多發(fā)區(qū)，該結論與劉蕊娟等[15]的結論相符，但與李潔等[12]干旱主要發(fā)生在西北部地區(qū)的結論不一致?？赡茉蚴抢顫嵉鹊难芯坎捎玫氖腔赥hornthwaite方程的SPEI指數(shù)，忽略了日照輻射、風速等變量對潛在蒸散發(fā)的影響，故得到空間分布格局與降水分布相似的結論，低估了東部的洛川、華山等站點的干旱發(fā)生頻率。

本研究分析得到的渭河流域典型干旱時期如1987年、1991?1992年、1994?1995年、1997?1998年以及2000?2002年，與《中國歷史干旱（1949? 2000）》[22]及中國農業(yè)氣象災情旬值數(shù)據(jù)集（https://data.cma.cn/data/cdcdetail/dataCode/AGME_AB3_CHN_TEN/）等資料記錄一致，表明SPEI_PM在渭河流域干濕特征分析中具有較好的適用性。但本研究也存在一定的不確定性，如基于站點尺度對渭河流域干旱影響范圍進行分析，存在空間覆蓋不全面的情況，區(qū)域代表性較為欠缺，故未來研究中若采用氣象柵格數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)源能提高結論的準確性，為區(qū)域減輕干旱災害風險提供科學依據(jù)。

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Spatial-temporal Evolution of Meteorological Drought in the Wei River Basin Based on SPEI_PM

YANG Rui1, GENG Guang-po1, ZHOU Hong-kui2, WANG Tao1

(1. College of Geomatics, Xi'an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China; 2. Institute of Digital Agriculture, Zhejiang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310021)

The frequent and long-lasting droughts have caused many adverse effects on the social economy and ecological environment. Understanding the drought characteristics in the Wei river basin is of great significance to the adjustment of regional economic structure and the rational utilization of water resources. Based on the monthly meteorological data set of 25 stations in the Wei river basin from 1980 to 2018 and the Penman-Monteith equation, the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) of multiple time scales were calculated, and the spatial-temporal characteristics of drought were analyzed, including its evolution, trend, affected area, frequency and duration. The results showed that: (1) there was an obvious periodic variation of dry-wet status in the Wei river basin during the past 39 years, but the drying trend was appeared as a whole. The drought period was mainly concentrated in 1995?2009, among which the drought occurring stations ratio in 2000?2009 was the largest, with an average value of 36%. The longest drought duration was occurred in 2000?2009, about 3.6 months, and the shortest drought duration was occurred in1980?1989, about 1.6 months. (2) There was a trend of wetness in autumn, while the droughts in spring and summer was increasingly intensified, which was the main driving force of the inter-annual drought in the Wei river basin. (3) The droughts in the Wei river basin were dominated by mild and moderate droughts, but there were relatively more stations with severe and extreme droughts around 2000, among which the droughts occurred in 1997 had a higher degree and a wider range of impacts. (4) The variation of drought frequency for different drought levels at different time scales was consistent, showing that the higher the drought level, the lower the frequency. In addition, extreme droughts occurred more frequently at the annual scale, and the northeastern region of the Wei river basin was a drought-prone area in space. Above all, the drought condition in the Wei river basin was more severe from 2000 to 2009, and the droughts in the northern region was severer than that in the southern region, so more attentions should be paid to strengthening disaster prevention management in the northern area.

SPEI_PM; Multiple time scales; Meteorological drought; Spatial-temporal characteristics; Wei river basin

10.3969/j.issn.1000-6362.2021.11.007

楊睿,耿廣坡,周洪奎,等.基于SPEI_PM指數(shù)的渭河流域氣象干旱時空演變特征[J].中國農業(yè)氣象,2021,42(11):962-974

收稿日期：2021?03?01

國家自然科學基金項目（41807503）；陜西省教育廳科研計劃項目（21JK0771）；西安科技大學博士啟動金項目（2017QDJ030）

通訊作者：耿廣坡，講師，主要從事干旱監(jiān)測和風險評估研究，E-mail: gengguangpo@xust.edu.cn

楊睿，E-mail: 15074292109@163.com