周舟 王艷君 黃金龍 呂嫣冉 姜彤，2

(1 南京信息工程大學 氣象災害預報預警與評估協(xié)同中心/地理科學學院/災害風險管理研究院，南京 210044；2 中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所/荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室，烏魯木齊 830011)

引 言

IPCC第五次評估報告特別指出，如果溫室效應以現(xiàn)有速度增強，全球氣溫可能會在2030—2052年間相較于工業(yè)化前上升1.5 ℃。且氣候變暖加速地球水循環(huán)，使干旱等極端氣候事件增多[1-2]。平均每年因干旱造成的經(jīng)濟損失約142.19億美元，未來可能導致更大的經(jīng)濟損失[3]。因此研究干旱及其社會經(jīng)濟影響有助于提高干旱風險管理能力，這也是應對氣候變化中最為現(xiàn)實和緊迫的任務。

國內(nèi)外學者對干旱演變特征、干旱成因以及干旱指標評估等方面開展了大量研究[4-7]。近年來，對干旱事件演變及其社會經(jīng)濟影響的研究逐漸得到加強，對干旱事件的識別也從單一站點氣候要素的分析[8]發(fā)展為綜合了考慮干旱持續(xù)時間與影響范圍[9-11]，其中以改進的 ZHAI，et al[11]提出的結合極端事件強度、影響面積、持續(xù)時間三維特征的IAD(Intensity-Area-Duration)辨識方法在災害事件識別中應用最為廣泛[11-13]，如SU，et al[13]利用IAD方法科學評估了中國干旱事件在全球升溫1.5 ℃和2.0 ℃情景下的經(jīng)濟損失變化。

“一帶一路”是中國國家主席習近平在2013年提出有關建設“新絲綢之路經(jīng)濟帶”與“21世紀海上絲綢之路”的倡議?！耙粠б宦贰眳^(qū)域氣候變化敏感，氣象災害頻發(fā)，抗災能力弱，近年來發(fā)生了越來越嚴重的氣候極端事件[14-15]。據(jù)統(tǒng)計，1900—2015年“一帶一路”區(qū)域因干旱導致的死亡人數(shù)高達966.34 萬，占總死亡人數(shù)的37.22%，其中96.6%的死亡人數(shù)發(fā)生在1970年[16]。目前，對于“一帶一路”區(qū)域，大多聚焦經(jīng)濟、政治等戰(zhàn)略格局研究，而對極端氣候事件的研究集中在利用災情數(shù)據(jù)描述自然災害的分布特征以及災害風險與防范對策上[17-18]，較少開展干旱等極端事件及其影響的定量研究。

本文選用東英吉利大學(Climatic Research Unit， CRU)逐月降水和潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，以標準化降水蒸散指數(shù)(Standardize Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)作為干旱指標，對1960—2016年“一帶一路”區(qū)域的干旱時空變化特征進行分析，采用改進的強度—面積—持續(xù)時間(IAD)方法識別干旱事件，研究干旱事件演變特征及其對人口的影響，以期為區(qū)域的防災減災措施制定和區(qū)域水資源管理提供科學依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

“一帶一路”區(qū)域涉及包括含中國在內(nèi)的亞洲44個國家、歐洲20個國家、非洲1個國家，共計65國，是世界上最長的經(jīng)濟走廊，覆蓋全球近1/3的國內(nèi)生產(chǎn)總值[19]。區(qū)域內(nèi)自然環(huán)境復雜多樣，跨8種不同氣候類型，季風和大陸性氣候典型，水資源分布嚴重不均，是全球干旱災害最頻繁、損失最嚴重的地區(qū)之一。2016年區(qū)域總?cè)丝诩s占全球人口總數(shù)的62%，區(qū)域平均人口密度約81.08人/km2(圖1)，其中東亞、南亞等地區(qū)人口密集，而中東歐、中亞等地區(qū)人口稀疏。

圖1 2016年“一帶一路”區(qū)域人口密度空間分布Fig.1 Spatial distribution of population density in the Belt andRoad region in 2016

1.2 研究數(shù)據(jù)

本文所用降水和潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)來自英國東英吉利大學CRU的全球逐月格點數(shù)據(jù)集(CRU TS v4.01)，其中潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)采用Penman-Montith方法計算；該數(shù)據(jù)通過嚴格的均一性檢驗、無缺測，空間分辨率為0.5°×0.5°。研究所用數(shù)據(jù)時段為1960年1月—2016年12月。

“一帶一路”區(qū)域人口數(shù)據(jù)是根據(jù)1960—2016年世界銀行逐年的總?cè)丝跀?shù)據(jù)，參照哥倫比亞大學國際地球科學信息網(wǎng)所提供的第四版世界網(wǎng)格化人口(GPW v4)數(shù)據(jù)，利用面積權重模型方法[20-21]插值為空間分辨率為0.5°×0.5°的格點數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 SPEI指數(shù)

干旱指數(shù)在干旱評估中應用廣泛，目前常使用的干旱指數(shù)有Palmer干旱指數(shù)(Palmer Drought Severity Index，PDSI)、標準化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index，SPI)、標準化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)等。其中，SPEI指數(shù)既考慮了PDSI[22-23]所關注的蒸散發(fā)對干旱的作用及對于溫度敏感的特點，又兼具了SPI[24]空間一致性、多時間尺度的特點，在中國西南地區(qū)、東北地區(qū)、華中地區(qū)等[25-27]都得到了很好的應用。因此，本文采用SPEI指數(shù)，由月降水與月潛在蒸散發(fā)的差額序列標準化處理得到月尺度的 SPEI 指數(shù)，年降水與年潛在蒸散發(fā)的差值序列，即得到年尺度的SPEI指數(shù)。具體的計算過程參見文獻[28—29]，對干旱等級的劃分(表1)參照了相關文獻[25—27]。

表1 標準化降水蒸散指數(shù)干旱強度等級劃分Table 1 Classification of drought intensity by SPEI

1.3.2 強度—面積—持續(xù)時間(IAD)方法

強度—面積—持續(xù)時間(IAD)方法可用來辨識干旱事件，其中I為干旱事件強度，A為干旱事件的影響面積，即達到閾值(SPEI≤-1)的所有格點所覆蓋的面積，D為干旱事件的持續(xù)時間，即連續(xù)不間斷發(fā)生干旱的時間跨度。IAD方法可以將干旱事件的強度、面積和持續(xù)時間三者聯(lián)立起來，討論不同持續(xù)時間區(qū)域干旱事件強度—面積的變化，進一步分析干旱事件時空特征[11-13]。傳統(tǒng)IAD方法僅能識別給定時間尺度的干旱事件，對遷移的干旱事件不能有效識別，并且會將連續(xù)時間尺度非連續(xù)面積的干旱事件自動判別為新事件，最終造成事件次數(shù)的重復計算。本文采用改進的IAD方法，在識別任意持續(xù)時間的干旱事件和遷移的干旱事件上有較大提升。

改進的IAD方法對干旱事件的識別首先從某年某月研究區(qū)內(nèi)干旱中心(即月干旱強度最大的格點)開始，逐步移動聚類識別其相鄰滿足閾值(SPEI≤-1)條件的格點，然后通過設定月尺度的干旱中心重疊面積閾值判斷是否屬于同一事件。Sheffield，et al[30]和Lloyd-Hughes，et al[31]的研究表明，干旱中心重疊面積閾值對干旱事件識別具有敏感性，他們均認為在全球與歐洲尺度上，50×104km2是一個較為合適的閾值。考慮到本文的研究范圍跨洲際尺度，故設定重疊面積閾值為50×104km2，以此判斷事件在時間上的連續(xù)性，直到將所有滿足條件的格點找到集合形成一次干旱事件。本文設定5類持續(xù)時間的干旱事件，即持續(xù)時間1～2、3～5、6～8、9～11和大于等于12 mon的干旱事件。干旱事件頻次為事件發(fā)生的次數(shù)，最強中心強度為事件影響范圍內(nèi)所有格點最大值，影響面積為事件影響的所有格點面積。

1.3.3 M-K趨勢檢驗

Mann-Kendall趨勢檢驗是基于秩的非參數(shù)顯著性檢驗方法，本文中，M-K檢驗主要用于分析“一帶一路”區(qū)域年和月的干旱變化趨勢。統(tǒng)計檢驗顯著性水平α取0.05，則|Zα|=1.96，|Z|>|Zα|為通過檢驗且變化趨勢顯著，Z>1.96 為顯著增加，0

1.3.4 人口暴露度

人口暴露度是指“一帶一路”區(qū)域內(nèi)暴露在干旱事件影響下的人口數(shù)量，即干旱事件影響范圍內(nèi)所有格點對應的人口數(shù)量。本文基于改進的IAD方法識別出1960—2016年所有干旱事件的影響面積，并疊加相應時期的人口格點數(shù)據(jù)，分析干旱事件的人口暴露度特征。

2 結果與分析

2.1 干旱指數(shù)特征

采用SPEI干旱指數(shù)作為干旱指標，對1960—2016年“一帶一路”區(qū)域的干旱時空變化特征進行分析。

2.1.1 時間特征

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域平均SPEI指數(shù)結果顯示：近57 a來SPEI指數(shù)以0.16/(10 a)的速度降低，研究區(qū)域總體呈現(xiàn)變干趨勢，M-K趨勢統(tǒng)計結果為-1.67，表明在年尺度上區(qū)域變干趨勢不顯著。從SPEI指數(shù)5 a滑動平均曲線來看，1992年之前“一帶一路”區(qū)域SPEI指數(shù)持續(xù)下降，且在1960—1992年期間共有8 a發(fā)生干旱，其中5 a為中度干旱、2 a為重度干旱、1 a為極端干旱；最嚴重的干旱發(fā)生在1972年，SPEI指數(shù)達-2.02。1992年之后SPEI指數(shù)呈波動上升，說明整個區(qū)域干旱程度有所緩解，期間共有7 a發(fā)生干旱，包括4 a中度干旱、2 a重度干旱和1 a極端干旱；最嚴重的干旱發(fā)生在2014年，SPEI指數(shù)達-2.24，2015年亦發(fā)生了嚴重干旱，SPEI干旱指數(shù)達-1.82(圖2)。據(jù)記載，1972年干旱肆虐亞洲多國，中國受旱面積超過4.5×108km2；2015年印度3.3億人受到干旱影響，越南則遭受了近一個世紀以來最嚴重的旱災，而中國的內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧、吉林等省份也遭受了不同程度的干旱，這與本文基于SPEI指數(shù)識別出的“一帶一路”區(qū)域干旱事件及嚴重程度具有很好的一致性。

圖2 1960—2016年“一帶一路”區(qū)域SPEI干旱指數(shù)年變化Fig.2 Annual variation of SPEI in the Belt and Road region(1960-2016)

2.1.2 空間特征

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域干旱指數(shù)的M-K趨勢檢驗結果表明：整體來看，SPEI干旱指數(shù)呈現(xiàn)不明顯的變化趨勢，呈顯著變化趨勢的區(qū)域零散斑塊狀分布，但顯著干旱區(qū)域明顯大于顯著濕潤，在空間上集中分布在12°～40°N 的中低緯度地區(qū)，包括中東歐(烏克蘭、匈牙利等)、中亞(烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦等)、西亞(埃及、沙特阿拉伯、伊朗等)和東亞(蒙古、中國西北部)等地區(qū)，還有少部分零星分散在俄羅斯北部。

圖3 “一帶一路”區(qū)域年SPEI干旱指數(shù)M-K趨勢空間分布Fig.3 Spatial distribution of M-K trends of annual SPEIin the Belt and Road region

2.2 干旱事件特征

采用改進的IAD方法辨識了持續(xù)時間為1～2、3～5、6～8、9～11和大于12 mon的5類干旱事件，并對不同干旱事件的發(fā)生頻次、影響面積和事件最強中心強度變化特征進行了分析。

2.2.1 頻次

“一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間干旱事件頻次的變化如圖4所示。1960—2016年研究區(qū)域共發(fā)生干旱事件5 072次，平均每年約發(fā)生89次。其中，以持續(xù)時間1～2和3～5 mon的干旱事件為主，兩類事件每年分別約發(fā)生73和13 次，占干旱事件總數(shù)的96.19%；持續(xù)時間6～8 mon的干旱事件發(fā)生頻次較少，每年約發(fā)生3次；長期干旱事件(大于9 mon)發(fā)生次數(shù)最少，其中持續(xù)時間大于等于12個月的事件僅在1970、1974、1986、1997和2012年中發(fā)生。

圖4 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間的干旱事件頻次變化Fig.4 Frequency changes of drought events with different durations in the Belt and Road region

從年代際變化來看，1990s之前干旱事件發(fā)生較頻繁，多年平均干旱事件頻次為91次，尤其是1970s中后期到1990s初，干旱事件發(fā)生頻次最高的年份均集中在此期間，分別是1980年(121次)、1976年(110次)、1991年(109次)、1985年(107次)和1994年(103次)；2000s以后，干旱事件頻次略有下降，多年平均干旱事件頻次為83次。

從干旱事件頻次的多年變化趨勢上看，干旱事件總頻次呈下降趨勢，1960—2016年減少了約15.15%。這主要由于占干旱頻次比重最大的持續(xù)時間1—2個月的干旱事件顯著減少所致，其57 a以2.55次/(10 a)的速度減少。但持續(xù)時間3～5和6～8 mon的干旱事件呈微弱增多趨勢，分別以0.11次/(10 a)和0.22次/(10 a)的速度增加。

2.2.2 影響面積

圖5 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間的干旱事件影響面積變化Fig.5 Changes of areas affected by drought events with different durations in the Belt and Road region

不同持續(xù)時間干旱事件影響面積變化如圖5所示。1960—2016年“一帶一路”區(qū)域干旱事件平均每年約影響0.92×108km2，其中2009年影響面積最大，約1.19×108km2。據(jù)史料記載，2009年中國東北、華北西南部、西北地區(qū)東部和黃淮地區(qū)、華南大部和云南遭遇了嚴重干旱，中東和中亞也遭受著嚴重干旱，糧食產(chǎn)量降至幾十年來的最低水平[32]。1960—2016年“一帶一路”區(qū)域以持續(xù)時間3～5個月的干旱事件影響面積最大，為0.41×108km2，約占總影響面積的44.8%；持續(xù)時間1～2個月、6～8個月次之，分別為0.23×108km2、0.20×108km2，約占總影響面積的24.9%和22.3%。

從影響面積的變化趨勢上看，所有干旱事件的影響總面積呈增多趨勢。2000s之前，影響面積變化較為平穩(wěn)，沒有明顯趨勢，2000s之后，影響面積明顯增大，增長幅度為13.4%，這主要由于持續(xù)時間3～5和6～8 mon的干旱事件影響面積增加，分別以1.12×106km2/(10 a)和3.72×106km2/(10 a)的速度增多，但持續(xù)時間1～2個月的干旱事件影響面積呈減少趨勢，下降速率為1.35×106km2/(10 a)。

圖6 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間干旱事件最強中心強度變化Fig.6 Changes of the strongest intensity of drought events center with different durations in the Belt and Road region

2.2.3 最強中心強度

“一帶一路”區(qū)域干旱事件的最強中心強度變化如圖6所示。1960—2016年不同持續(xù)時間的干旱事件最強中心強度的多年均值均小于-2.0，達到極端干旱強度，大致表現(xiàn)為持續(xù)時間越長，事件最強中心強度越大，強度的離散程度也越大，表明持續(xù)時間越長的干旱事件其強度也越強。近57 a來，不同持續(xù)時間的干旱事件強度均呈現(xiàn)增強趨勢，除持續(xù)12 mon以上的干旱事件外(發(fā)生次數(shù)太少)，持續(xù)時間越長的干旱事件，其強度增強的趨勢也越明顯。整個時段上看，在1970s和1990s中期以后，是干旱事件強度較強的時期。

相較于傳統(tǒng)的IAD方法，本文使用改進的IAD方法可有效去除重復識別的干旱事件和辨識干旱事件的遷移過程。使用傳統(tǒng)的IAD方法識別出“一帶一路”區(qū)域1960—2016年共發(fā)生約7 326次干旱事件，較改進的IAD方法識別出的事件多44.4%。同時分別用兩種IAD方法識別2009年發(fā)生在中國西南地區(qū)的干旱事件，改進的IAD方法顯示，該事件始于2009年7月，持續(xù)到2010年3月，持續(xù)時間為9個月，且該事件開始于貴州遵義，8月遷移到廣西河池，9、10月轉(zhuǎn)移到西藏阿里，11月遷至西藏山南，12月移至新疆和田，2010年1月遷移到云南楚雄，2月移至云南曲靖，3月又遷至貴州安順，該事件總體呈現(xiàn)一個先向西、再向南遷移的過程，事件過程與相關文獻記載基本一致[33-34]；傳統(tǒng)IAD方法，雖然也能辨識出該次干旱事件，且干旱事件的影響面積與改進后的IAD方法識別出的影響面積基本一致，但該事件卻分別被識別為持續(xù)時間1、3、2和3 mon的4次獨立的干旱事件。

2.3 干旱事件的人口暴露度分析

統(tǒng)計每次干旱事件影響面積內(nèi)的人口數(shù)量，即可得到干旱事件的人口暴露度。從干旱事件的影響面積分析可知，持續(xù)1～2、3～5和6～8 mon的干旱事件影響面積約占總影響面積的92.1%，持續(xù)時間大于9 mon的干旱事件影響面積小，且在發(fā)生時間上不連續(xù)，因此，本文重點討論持續(xù)時間小于等于8 mon的干旱事件對人口數(shù)量的影響。

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域多年平均人口暴露度為5.43億人。其中持續(xù)1～2、3～5和6～8 mon的干旱事件多年平均暴露人口分別為1.46億、2.21億和1.76億人，以持續(xù)3～5 mon的干旱事件影響人口最多，占總暴露人口的40%。從人口暴露度的變化趨勢來看，近57 a來區(qū)域不同持續(xù)時間的干旱事件人口暴露度均呈顯著增加趨勢(通過α=0.01的置信水平)，其中持續(xù)3～5 mon的干旱事件暴露人口上升趨勢最為明顯，增長速度為0.15億人/(10 a)。整個時段人口暴露度的變化可分為3個階段：(1)1984年前，人口暴露度變化比較平穩(wěn)且暴露人口較少，年平均人口暴露度為3.73億人，較多年平均人口暴露度低31%；(2)1985—1999年間，年均人口暴露度較多年均值略高，達到5.47億人，期間1985和2000年出現(xiàn)兩次明顯的人口暴露度增加；(3)2000年之后，人口暴露度再次明顯增加，達到年均人口暴露度7.88億人，較多年均值高出45%(圖7)。

3 結論與討論

3.1 結論

本文基于CRU逐月降水與潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，以SPEI干旱指數(shù)作為干旱指標，討論1960—2016年“一帶一路”區(qū)域干旱事件時空特征及其人口暴露度的變化特征。主要結論如下：

圖7 “一帶一路”區(qū)域不同持續(xù)時間干旱事件的人口暴露度變化Fig.7 Changes of population exposure to drought events with different durations in the Belt and Road region

(1)1960—2016年“一帶一路”區(qū)域呈變干趨勢，主要源于潛在蒸散發(fā)的顯著增加，但1992年以后區(qū)域降水有明顯增多，干旱有所緩解。干旱顯著增強的區(qū)域集中分布在12°～40°N中低緯度地區(qū)，包括烏克蘭、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦、埃及、沙特阿拉伯、伊朗、蒙古、中國西北部等。

(2)近57 a，“一帶一路”區(qū)域發(fā)生干旱事件5 072次，年均發(fā)生89次，其中以持續(xù)1～2 mon的干旱事件頻次最高，占總事件頻次的82%，由于此類事件頻次的顯著下降，區(qū)域干旱事件總頻次也顯著減少。

(3)干旱事件年均影響總面積約0.92×108km2，以持續(xù)3～5 mon的干旱事件影響面積最多，約占年均總影響面積的44.8%?？傆绊懨娣e在2000年以后明顯增大。

(4)不同持續(xù)時間的干旱事件最強中心強度均達到極端干旱強度，持續(xù)時間長的干旱事件其極端性也強，強度的增強趨勢也越明顯。

(5)干旱事件人口暴露度多年均值約5.43億人，以持續(xù)3～5 mon的干旱事件影響人口最多，占總暴露人口的40%。不同持續(xù)時間的干旱事件人口暴露度均呈現(xiàn)顯著增加的趨勢(通過α=0.01的置信水平)，且2000年之后，人口暴露度明顯增加，年均人口暴露度達7.88億人，較多年均值高出45%。

3.2 討論

1960—2016年“一帶一路”區(qū)域總體呈現(xiàn)變干趨勢，潛在蒸散發(fā)的顯著增加是區(qū)域變干的主要原因。但1992年以來的降水明顯增大減緩了干旱趨勢，這一結論與不同區(qū)域的干旱變化研究結果一致[35-37]。研究區(qū)顯著干旱的區(qū)域集中分布在12°～40°N 的中低緯度地區(qū)，包括中東歐(烏克蘭、匈牙利等)、中亞(烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦等)、西亞(埃及、沙特阿拉伯等)、東亞(蒙古、中國西北部)等地區(qū)，這與王飛等[18]對“一帶一路”近百年尺度的干旱化研究結果較為相似。

“一帶一路”區(qū)域近57 a來以持續(xù)1～2 mon的干旱事件為主，占事件發(fā)生總數(shù)的82%，但影響面積則以持續(xù)3～5 mon事件為主，占總影響面積的44.8%，這主要因為持續(xù)3～5 mon的干旱事件單次影響面積是1～2 mon事件的10倍。此外，區(qū)域內(nèi)干旱事件總頻次雖呈減少趨勢，但持續(xù)3～5和6～8 mon事件的頻次在增加，且其影響面積顯著增長，導致干旱事件的總影響面積呈現(xiàn)增長趨勢，可見，“一帶一路”區(qū)域應加強對持續(xù)3～5和6～8 mon干旱事件的重視。

干旱事件的人口暴露度既與事件影響面積有關，也與事件影響范圍內(nèi)的人口密度聯(lián)系?！耙粠б宦贰眳^(qū)域近57 a來的人口持續(xù)增多，從1960年約18.7億人增長至2016年約46.2億人，人口年均增長率約為2.6%，加之干旱事件的影響面積呈增多趨勢，受人口增長和干旱事件影響面積增加的共同作用，區(qū)域干旱事件的人口暴露度也呈現(xiàn)出2000年后的顯著增加特征，較多年均值高45%。

由于“一帶一路”區(qū)域范圍較大，本文對干旱事件及其人口暴露度的研究未進行分區(qū)探討，對不同區(qū)域的差異性特征有待深入；同時，本文僅選擇考慮降水和蒸發(fā)要素的SPEI干旱指數(shù)作為干旱指標，對干旱事件的評估存在一定的不確定性，今后可采用多干旱指標的方法降低干旱結果的不確定性；未來氣候持續(xù)變暖，進一步探討氣候和社會經(jīng)濟變化條件下區(qū)域的干旱事件風險，可更好地為“一帶一路”戰(zhàn)略的順利推進規(guī)避風險。