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        江門市2003—2021年干旱特征分析

        2023-10-30 08:45:08余興湛陳鈴茵張明欣葉朗明
        廣東氣象 2023年5期
        關(guān)鍵詞:江門市年際站點(diǎn)

        余興湛,陳鈴茵,張明欣,葉朗明

        (1.臺(tái)山市氣象局,廣東臺(tái)山 529200;2.江門市新會(huì)區(qū)氣象局,廣東江門 529100;3.云南機(jī)場集團(tuán)有限責(zé)任公司麗江機(jī)場航務(wù)部氣象臺(tái),云南麗江 674100;4.江門市氣象局,廣東江門 529000)

        干旱是最具破壞力且常見的自然災(zāi)害之一,具有發(fā)生緩慢、持續(xù)時(shí)間長、時(shí)空影響效應(yīng)深遠(yuǎn)等特點(diǎn)[1]。隨著全球氣候變暖愈發(fā)激烈,干旱事件發(fā)生的頻率不斷上升,強(qiáng)度也趨于增強(qiáng),嚴(yán)重影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等方面的可持續(xù)發(fā)展[2]。因此,干旱的嚴(yán)重程度、持續(xù)時(shí)間、演變規(guī)律和監(jiān)測與預(yù)警等方面?zhèn)涫荜P(guān)注,已成為專家學(xué)者研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。干旱指標(biāo)是評估某一區(qū)域干旱事件的基礎(chǔ),客觀、合理的干旱指標(biāo)能用數(shù)值準(zhǔn)確評估出干旱事件的嚴(yán)重程度和影響范圍[3]。標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)不僅考慮了降水量,而且還考慮了溫度波動(dòng)對干旱的影響,是國內(nèi)最為常用的干旱指數(shù)之一,且在華南地區(qū)的應(yīng)用分析中表現(xiàn)較為理想[4-7]。目前廣東省內(nèi)的干旱分析多是基于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)[8-9]或逐日氣象干旱指數(shù)(DI)[10-11],鮮有采用SPEI分析。已有研究表明廣東省干旱發(fā)生頻率較高,尤其是粵西地區(qū),同時(shí)粵西還存在顯著的干旱趨勢[12-13],但具體到江門市干旱特征的分析尚未見到。

        江門市地處低緯,位于珠三角西部,瀕臨南海,降水充沛,但時(shí)空分布不均、年際差異較大,且90%的降水集中在4—9月,加之太陽輻射強(qiáng)、氣溫高,季節(jié)性干旱時(shí)有發(fā)生[14]。由于江門市地域廣闊,國家氣象觀測站(簡稱國家站)少,分辨率低,干旱災(zāi)害難以準(zhǔn)確評估。2003年起,廣東省氣象局大力建設(shè)區(qū)域自動(dòng)氣象站(簡稱區(qū)域站),為天氣預(yù)報(bào)及分析、氣候研究等方面提供了高空間分辨率的氣象資料。但是目前對該資料的應(yīng)用研究仍處于起步階段,且多用于天氣學(xué)角度的實(shí)況分析。本研究采用江門市6個(gè)國家站和17個(gè)區(qū)域站的降水和氣溫資料,運(yùn)用SPEI,并結(jié)合Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗(yàn)、距離倒數(shù)乘(IDW)、經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(EOF)等方法,分析江門市干旱的時(shí)空變化規(guī)律,旨在為當(dāng)?shù)氐姆篮悼购禍p災(zāi)和水資源合理調(diào)配提供參考。

        1 研究數(shù)據(jù)和方法

        1.1 研究數(shù)據(jù)

        為了保證區(qū)域站數(shù)據(jù)完整性和連續(xù)性,剔除了數(shù)據(jù)總體缺測較多和連續(xù)缺測時(shí)間較長的站點(diǎn),對剔除后存在缺測氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)的站點(diǎn)采用DeGaetano的標(biāo)準(zhǔn)序列法[15]進(jìn)行插補(bǔ),最后對所有區(qū)域站的逐日降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行空間一致性檢驗(yàn)。空間一致性檢驗(yàn)方法參考相關(guān)文獻(xiàn)[16],并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整:被檢測區(qū)域站以其50 km范圍內(nèi)的任一國家站作為對比,當(dāng)日平均氣溫滿足0.95×國家站數(shù)據(jù)≤被檢區(qū)域站數(shù)據(jù)≤1.05×國家站時(shí),則為通過空間一致性檢驗(yàn);當(dāng)日降水滿足0.85×國家站數(shù)據(jù)≤被檢區(qū)域站數(shù)據(jù)≤1.15×國家站時(shí),則為通過空間一致性檢驗(yàn),若某日數(shù)據(jù)沒有通過空間一致檢驗(yàn),則用標(biāo)準(zhǔn)序列法插值得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正。本研究數(shù)據(jù)為江門市6個(gè)國家站和篩選訂正后17個(gè)區(qū)域站2003年1月—2021年12月的逐月降水和氣溫資料,地形及站點(diǎn)分布見圖1。

        圖1 江門市地形及站點(diǎn)分布

        1.2 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)

        SPEI的計(jì)算方法和步驟參考Vicente-Serrano等[4]的文獻(xiàn),其計(jì)算程序來源于西班牙高級科學(xué)研究所網(wǎng)站(http://digital.csic.es/handle/10261/10002)。 根據(jù) 《氣象干旱等級》(GB/T20481-2017)[17],SPEI干旱等級劃分如表1所示。本研究分別利用年尺度(SPEI12)和季節(jié)尺度(SPEI3)分析年際干旱和季節(jié)干旱特征。

        表1 SPEI干旱等級分類

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        干旱指數(shù)的趨勢(Z):應(yīng)用M-K趨勢檢驗(yàn)對單站的干旱變化趨勢顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),當(dāng)|Z|≥1.64(1.96)時(shí),表示趨勢通過0.10(0.05)顯著性檢驗(yàn)[18]。

        干旱頻率(F):某站發(fā)生干旱的年數(shù)與時(shí)間序列總年數(shù)的比值為干旱頻率,其表征某站干旱發(fā)生的頻繁程度[19]。

        干旱站次比(P):某區(qū)域內(nèi)發(fā)生干旱的站點(diǎn)與總站點(diǎn)的比值,其用來評價(jià)干旱的影響范圍。參考文獻(xiàn)[20]相關(guān)研究,并考慮區(qū)域面積大小和區(qū)域站的數(shù)量,按照如下條件定義干旱發(fā)生的范圍:當(dāng)P≥50%時(shí)(站點(diǎn)數(shù)≥12個(gè)),為全域性干旱;當(dāng)50%>P≥33%時(shí)(12個(gè)>站點(diǎn)數(shù)≥8個(gè))為區(qū)域性干旱;當(dāng)33%>P≥10%時(shí)(8個(gè)>站點(diǎn)數(shù)≥2)為局域性干旱;當(dāng)P<10%時(shí)(站點(diǎn)數(shù)<2個(gè))為無明顯干旱發(fā)生。

        干旱強(qiáng)度(S):單站某時(shí)間段發(fā)生干旱時(shí)SPEI平均值的絕對值,其用來表征干旱的嚴(yán)重程度。通常定義:當(dāng)0.5≤S<1.0時(shí)為輕旱;當(dāng)1.0≤S<1.5時(shí)為中旱;當(dāng)1.5≤S<2.0時(shí)為重旱;當(dāng)S≥2.0時(shí)為特旱[21]。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 年際干旱

        1)變化和趨勢。

        圖2為江門市2003—2021年SPEI12年際變化和各站M-K趨勢系數(shù)分布。從年際變化可知,國家站和區(qū)域站兩組平均SPEI值的逐年變化趨勢一致,且數(shù)值差值較小,相關(guān)性也達(dá)到了0.91,說明區(qū)域站的SPEI值與國家站的SPEI值基本沒有差異,對分析結(jié)果的可靠性沒有影響。從23站平均SPEI年際變化可得,江門市平均每年干旱發(fā)生頻率為31.6%,其中輕旱、中旱的頻率分別為26.3%、5.3%,無重旱和特旱的情況發(fā)生。發(fā)生干旱的年份為2004、2005、2007、2011、2015和2021年,其中2021年為中旱,其余年份均為輕旱。從各站M-K趨勢系數(shù)來看,有21站(91.3%)呈上升趨勢,但僅有四九站通過0.05的顯著性檢驗(yàn),另外有2站呈下降趨勢,分別是大鰲和址山站,均未通過0.10的顯著性檢驗(yàn),說明江門市SPEI整體呈不明顯的上升趨勢,即有濕潤趨勢。

        圖2 江門市2003—2021年SPEI年尺度年際變化(a)和M-K趨勢系數(shù)(b)

        2)年際干旱的范圍與強(qiáng)度。

        圖3為江門市2003—2021年SPEI12年際干旱站次比和干旱強(qiáng)度變化。

        圖3 江門市2003—2021年年際干旱站次比和干旱強(qiáng)度變化

        從圖3可以看出,江門市干旱站次比的年際變化波動(dòng)比較明顯,平均站次比為38.4%,其中有7年發(fā)生全域性干旱,分別是2003—2005、2007、2011、2015和2021年;另外有3年發(fā)生局域性干旱、1年發(fā)生區(qū)域性干旱和8年無明顯干旱發(fā)生。江門市年干旱強(qiáng)度在0.0~1.2之間,平均值為0.7,其中19年間僅3年無旱和1年強(qiáng)度值為1.17,其他年份的強(qiáng)度值都在0.5~1.0之間,說明江門地區(qū)發(fā)生干旱時(shí)的干旱強(qiáng)度較低,且以輕旱為主。綜合范圍和強(qiáng)度來看,有6年發(fā)生了全域性的輕旱,分別是2003—2005、2007、2011、2015年,僅有2021年1年發(fā)生了全域性的中旱,其余年份為無明顯干旱或非全域性輕旱,表明江門市發(fā)生干旱時(shí),以全域性輕旱為主。

        3)年際干旱的空間分布。

        利用江門市23站2003—2021年的平均干旱頻率和強(qiáng)度,應(yīng)用IDW 方法進(jìn)行空間插值,得到19年平均的干旱頻率和強(qiáng)度的空間分布(圖4)。江門市各站發(fā)生干旱的頻率在17% ~39%之間,平均為27.2%;約有68%的區(qū)域發(fā)生干旱的頻率集中在26% ~28%,鶴山南部—開平東北部一帶地區(qū)、臺(tái)山中南部、臺(tái)山東北部偏東—新會(huì)西南部偏西一帶地區(qū)發(fā)生頻率較高;臺(tái)山南部部分地區(qū)、鶴山東南部—新會(huì)中北部偏北一帶地區(qū)、鶴山西北部及恩平東北部發(fā)生頻率較低。江門市各站發(fā)生干旱時(shí)的平均干旱強(qiáng)度在0.7~1.2,大部分地區(qū)都為輕旱等級,其中西南部和開平東北部—新會(huì)中部一帶的干旱強(qiáng)度較低,東北部大部的強(qiáng)度較高。綜上,江門市年際干旱發(fā)生的頻率較高,但強(qiáng)度較低且以輕旱為主。

        圖4 江門市2003—2021年年際干旱頻率(a)和干旱強(qiáng)度(b)空間分布

        4)年際干旱的一致性。

        利用EOF方法對江門市23站的SPEI12時(shí)間序列進(jìn)行分解,第1個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到66.9%,因此第1模態(tài)是能很好代表江門市干旱的時(shí)空分布特征(圖5)。EOF第1模態(tài)空間向量場表現(xiàn)為高度的整體正值一致性,各站之間的差值比較小,表明出江門市整體干旱類型以同位相變化為主導(dǎo),即存在一致變旱或變澇的特征,易出現(xiàn)全區(qū)域的干旱或洪澇,其數(shù)值分布表現(xiàn)為中部—西北部較大,東部較小,說明中部—西北部的敏感性高于東部。

        圖5 EOF第1模態(tài)空間向量場分布

        2.2 季節(jié)干旱特征

        1)季節(jié)干旱變化和趨勢。

        從各個(gè)季節(jié)干旱SPEI3年際變化(圖6)可知,冬季干旱發(fā)生的頻率(42.1%)最高,其次為春季(31.6%),夏、秋兩季的頻率(皆為26.3%)最低。冬旱主要發(fā)生在2003—2007年,春旱、夏旱和秋旱的年際變化波動(dòng)均較明顯,發(fā)生干旱的年份較為分散。從季節(jié)連旱來看,2004年發(fā)生了夏秋冬連旱,2006—2007年發(fā)生了冬春連旱,2007年發(fā)生了秋冬連旱,2014年發(fā)生了夏秋連旱,2015年發(fā)生了春夏連旱,2020年—2021年發(fā)生了冬春夏連旱。

        圖6 江門市2003—2021年各個(gè)季節(jié)干旱SPEI3年際變化

        利用M-K趨勢檢驗(yàn)對不同季節(jié)單站的SPEI3進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。秋、冬兩季23站(100%)都呈現(xiàn)上升趨勢,春季則有22站(95.7%)呈上升趨勢,且秋、冬兩季分別有1和7站通過0.05的顯著性檢驗(yàn),春季沒有站點(diǎn)通過0.10 的顯著性檢驗(yàn)。夏季有21 站(91.3%)呈下降趨勢,僅有2站呈上升趨勢,且都沒有站點(diǎn)通過0.10的顯著性檢驗(yàn)。由此可知,江門除了夏季有微弱的干旱趨勢外,其他季節(jié)都呈濕潤趨勢,其中冬季最為明顯。

        表2 2001—2021年各季節(jié)M-K趨勢檢驗(yàn)結(jié)果

        2)季節(jié)干旱的范圍和強(qiáng)度。

        圖7為江門市2003—2021年各個(gè)季節(jié)干旱站次比與干旱強(qiáng)度年際變化。

        圖7 江門市2001—2021年四季干旱站次比和干旱強(qiáng)度變化

        春季有5年發(fā)生全域性干旱,分別是2003、2007、2015、2018和2021年,其中2021年站次比為100%;另外均有2年發(fā)生局域性干旱和區(qū)域性干旱,有10年無明顯干旱發(fā)生。從干旱強(qiáng)度看,有11年輕旱、2年中旱、1年重旱,其中重旱發(fā)生在2010年,強(qiáng)度值為1.62。

        夏季有5年發(fā)生全域性干旱,分別是2004、2014、2015、2020和2021年;另外有4年發(fā)生局域性干旱、2年發(fā)生區(qū)域性干旱和8年無明顯干旱發(fā)生。從干旱強(qiáng)度看,有11年輕旱、5年中旱、1年重旱,重旱發(fā)生在2010年,強(qiáng)度值為1.54。

        秋季有4年發(fā)生全域性干旱,分別是2004年、2007年、2011年和2014年,其中2014年站次比為100%;另外有5年發(fā)生局域性干旱和10年無明顯干旱發(fā)生。2001—2014年干旱的范圍變化有較明顯波動(dòng),在2014年后干旱的范圍波動(dòng)穩(wěn)定且較小。從干旱強(qiáng)度看,有10年輕旱、7年中旱、1年特旱,沒有發(fā)生重旱,其中特旱發(fā)生在2021年,強(qiáng)度值為2.30。

        冬季有7年發(fā)生全域性干旱,分別是2003、2005—2007、2009、2019和2020年,其中2005年站次比為100%;另外均有1年發(fā)生局域性干旱和區(qū)域性干旱,有10年無明顯干旱發(fā)生。2010—2018年干旱的范圍比較小,其余年份干旱的范圍較大。從干旱強(qiáng)度看,有10年輕旱、2年中旱,沒有發(fā)生重旱和特旱,最大強(qiáng)度值為1.29。

        綜上所述,江門市各個(gè)季節(jié)干旱發(fā)生頻率都較高,發(fā)生干旱時(shí)覆蓋的范圍也較大,且多數(shù)為全域性或區(qū)域性干旱。各個(gè)季節(jié)的干旱強(qiáng)度也比較接近,主要以輕旱為主,輕旱所占的比例均在50%以上。

        3 結(jié)論

        1)江門市干旱整體有不明顯的濕潤趨勢,年發(fā)生頻率為31.6%,平均站次比為38.4%,平均強(qiáng)度值為0.7,發(fā)生干旱時(shí),以全域性輕干旱為主。

        2)從年際干旱頻率和強(qiáng)度空間分布上看,江門市干旱發(fā)生頻率較高,但強(qiáng)度較低且以輕旱為主。

        3)江門市整體干旱類型以同位相變化為主導(dǎo),即存在一致變旱或變澇的特征,易出現(xiàn)全域性的干旱或洪澇。

        4)江門市除了夏季有微弱的干旱趨勢外,其他季節(jié)都呈濕潤趨勢,冬季最為明顯。各個(gè)季節(jié)干旱發(fā)生頻率都較高,發(fā)生干旱時(shí)覆蓋的范圍也較大,且多數(shù)為全域性或區(qū)域性干旱。各個(gè)季節(jié)的干旱強(qiáng)度也比較接近,都以輕旱為主。

        根據(jù)廣東省氣象災(zāi)害損失查詢系統(tǒng)及相關(guān)文獻(xiàn)資料[22],結(jié)合江門本地氣象部門對干旱的記載,大致可以歸納出5個(gè)干旱過程:江門市2004—2005年發(fā)生秋冬春連旱、2007年發(fā)生夏旱、2010—2011年發(fā)生秋冬春連旱、2014—2015年發(fā)生冬春夏連旱、2020—2021年發(fā)生了秋冬春連旱。通過對比發(fā)現(xiàn),年尺度SPEI能準(zhǔn)確識(shí)別出5次干旱過程,沒有空識(shí)別和漏識(shí)別,說明年尺度SPEI在江門地區(qū)的適用性表現(xiàn)優(yōu)秀;季節(jié)尺度SPEI僅識(shí)別出3個(gè)干旱過程,且識(shí)別時(shí)間上存在偏早或偏遲,識(shí)別過程也存在空識(shí)別、漏識(shí)別,說明季節(jié)尺度SPEI在江門地區(qū)的適用性表現(xiàn)一般。在干旱發(fā)生頻率上,江門市與廣東省、粵西地區(qū)的結(jié)論較為一致,而在干旱趨勢方面,江門市與粵西的結(jié)論相反。說明整體并不一定能很好代表局部,利用高空間分辨率的區(qū)域站數(shù)據(jù)能更全面、更詳細(xì)地分析出連續(xù)的空間特征。

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