劉喆玥 , 韓會明 , 賴 亮 , 楊立苑 , 胡麗麗
1. 江西省氣象信息中心, 江西 南昌 3300962. 江西省水利科學院, 江西 南昌 330029
干旱與降水不足有著直接關系,通常也會伴隨著高溫和高蒸散量,導致土壤水分低于正常水平。與洪水等災害不同,干旱過程緩慢而且可能長時間不被察覺(Kumar et al,2018)。近年來,在全球氣候變暖和人類活動加劇的背景下,流域水循環(huán)發(fā)生了變異(張日高,2011),增加了水文災害的頻率和強度,對流域內水資源和糧食安全造成嚴重影響,也是制約地區(qū)經濟社會發(fā)展的重要因素。
揭示干旱發(fā)生、發(fā)展和衰亡動態(tài)過程的原理和背后的規(guī)律(劉喆玥等,2020),以便采取有效措施盡可能地減小災害造成的損失。許多學者(Piyush et al,2016;徐娟,2017;Mohammed et al,2019)采用不同的指標對干旱特征進行分析,而由于標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)具有SPI的多時間尺度和PDSI考慮了干旱程度與蒸散量之間關系的雙重優(yōu)點,尤其在氣候變化大背景下,氣溫的改變對區(qū)域干旱程度影響至關重要,因此自Vicente-Serrano等(2010)于2010年開發(fā)出來以后備受廣大學者的青睞(陳少丹等,2017;楊絢等,2017;郭樹龍等,2018)。Kamal等(2018)采用SPEI數(shù)據分析了氣候改變對巴基斯坦的干旱影響,發(fā)現(xiàn)溫度升高使干旱區(qū)降水更少,濕潤區(qū)降水更多;張麗艷等(2017)采用SPEI數(shù)據分析了京津冀地區(qū)干旱特征及其成因,發(fā)現(xiàn)年均SPEI呈現(xiàn)偏旱趨勢,干旱范圍的年代差異明顯。此外,劉衛(wèi)林等(2020)采用SPEI數(shù)據分析了鄱陽湖流域干旱時空特征,發(fā)現(xiàn)從1967年開始流域由干轉濕;韓會明等(2020)利用SPEI數(shù)據和游程理論分析了贛江流域歷史干旱特征,發(fā)現(xiàn)流域內干旱歷時和烈度均呈減弱趨勢。
文中采用SPEI作為干旱指標,分析贛江流域1960—2018年干旱時空分布規(guī)律,以期為了解氣候變化對贛江流域干旱的影響,做好干旱減災工作提供參考。
贛江流域位于長江中下游南岸,是我國主要的糧食產區(qū)。贛江干流自南向北流經江西省5個主要的農業(yè)和經濟城市(贛州、吉安、宜春、南昌和九江),匯入我國最大的淡水湖泊鄱陽湖。贛江作為鄱陽湖的最大水系,直接影響濕地的變化和湖水的調蓄。贛江長約823 km,流域面積8.35×104km2,流域(113°30′—116°40′E,24°29′—29°11′N)東有武夷山脈和粵山,南有大庾嶺和九連山,西有羅霄山脈。屬于亞熱帶濕潤性季風氣候,氣溫溫和,多年平均氣溫18 ℃左右,降水量季節(jié)差異明顯,空間分布不均。
文中所用贛江流域39個氣象站1960—2018年降水量和氣溫數(shù)據資料(圖1),來源于由江西省氣象信息中心,數(shù)據缺失率小,對個別站點、個別月份缺失的數(shù)據采用臨近站點插值填補,以保證數(shù)據的連續(xù)性和完整性。文中規(guī)定春季為3—5月,夏季為6—8月,秋季為9—11月,冬季為12月—翌年2月(張余慶等,2015)。
圖1 贛江流域氣象站點分布
1.2.1 標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)
文中采用Thornthwaite(1948)提出的方法計算逐月潛在蒸散量PET:
(1)
(2)
式中,Ti為月平均氣溫,單位:℃;H為年熱通指數(shù);A為常數(shù)。
隨后,計算降水量與潛在蒸散量的差值Di,使用三參數(shù)的Log-Logistic概率密度函數(shù)擬合,再求出累計概率分布,其表達式為
(3)
圖2 贛江流域不同時間尺度SPEI時間變化Fig. 2 Time series of SPEI at different time scales over Ganjiang River Basin
式中,α、β、γ均為參數(shù),可通過線性矩法估計求得。
通過對序列標準化正態(tài)分布轉化,到得干旱指數(shù)(SPEI)的計算值(ISPE):
(4)
(5)
式中,P為累計概率。當P≤0.5時,P取1-F(x);當P>0.5時,P取1-P,ISPE添負號。此外,W為Di的概率加權矩;常數(shù)c0=2.515 517,c1=0.802 853,c2=0.010 328,d1=1.432 788,d2=0.189 269,d3=0.001 308。
不同時間尺度SPEI能夠反映降水和氣溫在不同時期的變化,分別用1個月(月尺度)、3個月(季尺度)、6個月(半年尺度)的SPEI(SPEI-1、SPEI-3、SPEI-6)來描述短期變化,用12個月(年尺度)的SPEI(SPEI-12)反映長期變化(張岳軍等,2014),其中5月、8月、11月和翌年2月的SPEI-3值分別表征春、夏、秋、冬四季干旱,12月SPEI-12值表征年干旱(曹永強等,2021)。
SPEI等級的劃分標準(表1),參考國家標準GB/T20481—2017《氣象干旱等級標準》(國家質量監(jiān)督檢驗檢疫總局,2017)確定。
表1 SPEI對應的干旱等級
1.2.2 其他方法
除以上方法外,文中分別采用Mann-Kendall(M-K)檢驗、小波分析、主成分分析方法進行突變、變化周期和空間分布分析。
分析贛江流域不同時間尺度SPEI變化(圖2)發(fā)現(xiàn),SPEI-1在0值上下波動頻繁且劇烈,由于短期內溫度的變化差異較小,而降水量的多寡差異較為明顯,這直接導致SPEI-1變化頻繁。1960—2018年出現(xiàn)嚴重及以上干旱(SPEI-1值≤-1.5)占總月份的7.34%,值得注意的是這些嚴重及極端干旱事件全部發(fā)生在7—10月,表明3—6月雨季結束之后副熱帶高壓的影響導致降水量明顯減少從而引發(fā)短時間極端干旱事件。SPEI-3的震蕩幅度和頻率相較SPEI-1有所衰減,其很好地識別出了干旱主要集中的兩個時期1962—1967年和1986—1991年,這也與劉靜楠等(2012)的贛江流域干旱研究結論基本一致。對于贛江流域隨時間變化的SPEI-6,其發(fā)生的嚴重及以上干旱明顯減少為3次,分別為1964、1978、2003年,這也是歷時干旱較為嚴重的3次。SPEI-6相比于SPEI-1和SPEI-3,其頻率有所降低,但其表征的干旱持續(xù)時間變長,這也說明了隨著時間尺度的延長,前期累計降水量和氣溫的影響也相應增強。SPEI-12能夠很好地反映地區(qū)的旱澇交替變化特征,根據其變化特點可以將贛江流域干旱事件劃分為兩個時期:一是2003年以前,贛江流域大部分時間都處于相對濕潤期,此期間大約每隔8 a發(fā)生一次較為嚴重的干旱事件,干旱事件雖時有發(fā)生,但總的偏澇頻數(shù)明顯多于偏旱,旱澇交替現(xiàn)象不明顯;二是2003—2018年,從2003年開始流域內旱澇交替迅速加快,旱澇事件明顯增多。綜觀4種尺度的SPEI趨勢線都呈現(xiàn)出上升趨勢,表明了贛江流域有偏澇的傾向,由于傾斜率相對較小,所以這種偏澇傾向不明顯。
根據以往對贛江流域的研究和歷史真實情況(陳昌春,2013;劉靜楠等,2012;張余慶等,2015;韓會明等,2020),1960—2018年流域內發(fā)生重大洪澇災害年份有1962、1973、1977、1983、1998、2010年,重大干旱災害年份有1963、1971、1978、1986、1991、2003、2009、2011年。由于尺度的不同,對干旱識別能力也有差別,但圖2中SPEI變化曲線都有所呈現(xiàn),如4種尺度對2003年的干旱都有很好的描述,SPEI-3對1978年的旱災識別要強于SPEI-12,在1998年長江流域發(fā)生了大范圍的洪澇災害,從年尺度上看并不明顯,這是由于上半年洪澇災害結束后,7月開始出現(xiàn)嚴重干旱事件,而這一特點被SPEI-6很好地捕捉??傊?,SPEI能夠有效地識別贛江流域各種情況下的旱澇狀態(tài)。
利用M-K檢驗對贛江流域1960—2018年SPEI-12序列進行突變檢驗(圖3)。結果表明,SPEI-12的UF線浮動較大,1962—1967年迅速減小,逼近0.05顯著性水平線,隨后又快速升高,并在之后的1976、1984、2002年達到3個小峰值,趨勢均不顯著,進入到21世紀后,SPEI-12在2002年之后迅速減小。
圖3 贛江流域SPEI-12的M-K突變檢驗
利用小波分析對四季和年干旱周期進行分析,給出了小波實部和小波方差(圖4a—e)。分析發(fā)現(xiàn),春季干旱變化的主周期為16 a,5—8 a的小周期震蕩明顯,并貫穿整個時期,25—33 a的振蕩在20世紀90年代之前其強度要高于90年代之后。與春季相比,夏季干旱變化具有顯著差異,大尺度周期震蕩較強;主周期為33 a,并伴有多個小周期。秋季干旱變化主要為2個強震蕩周期,18—23 a強震蕩在20世紀90年代之后周期逐漸增大,逐漸演變?yōu)?3—27 a;第一主周期為21 a。冬季干旱變化的30—35 a震蕩在1960—1985年較強,次后較弱;10—15 a震蕩在1975年之后變強;4—7 a震蕩持續(xù)整個時期,并在20世紀70年代表現(xiàn)較弱;第一主周期為4 a。年干旱變化的15—20 a震蕩在20世紀90年代之前為強震蕩,在90年代之后消失;25—30 a震蕩從1985年開始周期增大;4—7 a震蕩在80年代較弱;第一主周期為31 a。
圖4 贛江流域干旱春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d)、年(e)小波分析結果Fig. 4 Wavelet analysis of drought in spring (a), summer(b), autumn (c), winter (d) and annual drought (e) over Ganjiang River Basin
2.4.1 干旱年空間分布特征
計算贛江流域39個氣象站點的SPEI-12,統(tǒng)計不同等級干旱發(fā)生的頻率,利用Arcgis10.2軟件中的反距離權重法進行干旱頻率的空間插值,得到四種不同等級的干旱頻率空間分布情況(圖5)。分析發(fā)現(xiàn),贛江流域內干旱發(fā)生的頻率從輕旱至特旱遞減,輕旱多發(fā)地區(qū)主要集中在流域中游的吉安地區(qū),如遂川、永豐縣輕旱發(fā)生的頻率均超過20%,萍鄉(xiāng)市蓮花縣輕旱發(fā)生的頻率最低(5.1%)。中旱年高頻地區(qū)主要分布在贛江流域的西部和南部周邊,其中永新和安遠縣發(fā)生頻率最高(18.6%),流域中東部地區(qū)中旱發(fā)生的頻率在4%左右。贛江流域內重旱年發(fā)生頻率空間上存在較大差異,重旱主要發(fā)生在流域的北部和東部地區(qū),瑞金市重旱發(fā)生的頻率高達11.9%,而吉安縣并未發(fā)生過重旱。特旱年高頻地區(qū)明顯集中在贛江流域中部地區(qū),其中吉安、泰和、永豐、吉水等縣特旱發(fā)生頻率均為5.1%。
圖5 1960—2018年贛江流域輕旱(a)、中旱(b)、重旱(c)、特旱(d)年發(fā)生頻率空間分布Fig. 5 Spatial distribution of frequency in drought years for (a) light drought, (b) moderate drought, (c) severe drought, (d) extreme drought over Ganjiang River Basin during 1960-2018
2.4.2 干旱年的主成分分析
為了解贛江流域SPEI的時空分布特征,對1960—2018年39個站點的SPEI-12進行主成分分析,提取特征值大于1的4個特征值,前4個特征值的累計貢獻率為86.12%,4個主成分特征根貢獻率依次為66.67%、12.67%、4.42%、2.35%,前3個特征值的累計貢獻率已達83.76%,因此以下主要對前3個主成分進行特征分析。
分析圖6發(fā)現(xiàn),第一主成分所對應的空間系數(shù)均為正值且都大于0.6,表明贛江流域干旱的空間分布具有較好一致性,空間系數(shù)較高的區(qū)域集中在贛江流域中東部,普遍超過0.85,高值中心點位于吉安、吉水、永豐、樂安縣附近,這些地區(qū)空間系數(shù)均超過0.9。第二主成分反映了贛江流域干旱的縱向差異,干旱的空間系數(shù)大約以27°N為界,呈現(xiàn)“南正北負”特征,具體表現(xiàn)為北部平原地區(qū)和南部丘陵山地地區(qū)的干濕狀況相反,北部偏濕則南部偏干,反之亦然。贛江流域典型“南干北濕”年份為1969、1977、1989、1999、2014年,“北干南濕”年份為1985、2001年。第三主成分主要反映了贛江流域中部與南部、北部之間的差異性,中部為負、南北為正,負值的中心點位于流域中西部地區(qū)的井岡山市和永新縣等地,北部的正值普遍高于南部,表明不同干旱年份的贛江流域中部與北部的差異要大于中部與南部的差異。
圖6 1960—2018年贛江流域SPEI-12第一(a)、第二(b)、第三(c)主成分空間系數(shù)分布
基于贛江流域39氣象站1960—2018年逐月氣溫與降水數(shù)據,采用SPEI分析贛江流域1960—2018年干旱時空分布規(guī)律,得到如下結論:
1) 不同尺度SPEI都呈微弱的上升趨勢,干旱有所緩解,進入21世紀后旱澇交替頻繁。不同事件尺度的SPEI能夠很好地描述贛江流域不同時期旱澇情況,具有較好的適用性。
2) 贛江流域中部輕旱和特旱發(fā)生頻率要高于其他地區(qū),中旱高發(fā)區(qū)主要為流域的南部和西部區(qū)域,重旱高發(fā)區(qū)主要為流域的東部和北部區(qū)域。
3) 贛江流域干旱的空間分布具有較好的一致性,旱澇變化整體保持一致,存在南部與北部旱澇狀態(tài)相反的縱向差異,且中部與南部、北部旱澇存在空間差異。