姜忠峰, 許桂平, 張 凱

(1.河南城建學(xué)院, 河南 平頂山 467036; 2.黃河水文勘察測(cè)繪局, 河南 鄭州 450046)

1 研究背景

干旱是最具破壞性的自然災(zāi)害之一,每年給我國(guó)造成高達(dá)上千億元的經(jīng)濟(jì)損失,受旱災(zāi)影響的人口數(shù)量位列所有氣象災(zāi)害之首[1]。近年來,全球氣候持續(xù)變暖且時(shí)空差異顯著,造成全球和區(qū)域降水、蒸散發(fā)等要素發(fā)生顯著改變,進(jìn)而導(dǎo)致世界各地極端氣候事件及其空間格局發(fā)生變化[2],給糧食生態(tài)安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展帶來嚴(yán)峻威脅[3-4]。因此,明晰區(qū)域干旱發(fā)生發(fā)展及演變規(guī)律對(duì)水資源優(yōu)化管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[5]。

干旱指數(shù)作為表征干濕狀況的指標(biāo),可以量化干旱的嚴(yán)重程度,識(shí)別區(qū)域干旱變化趨勢(shì),提高干旱的定量化監(jiān)測(cè)水平[6-7]。其中,標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(standardized precipitation index,SPI)、帕爾默干旱指數(shù)(Palmer drought severity index,PDSI)和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)在當(dāng)前的研究中應(yīng)用廣泛。SPI具有計(jì)算簡(jiǎn)單、空間可比性等優(yōu)點(diǎn),但未考慮溫度產(chǎn)生的影響[8-9];PDSI考慮了前期降水量、潛在蒸散發(fā)、土壤水等因素,但不具備多時(shí)間尺度和空間可比性等優(yōu)勢(shì)[10]。2010年,Vicente-Serrano等[11]綜合SPI和PDSI的優(yōu)點(diǎn)提出了SPEI,其具有多時(shí)間尺度特征、空間可比性等特點(diǎn)[12],同時(shí)考慮了溫度對(duì)干旱發(fā)生、發(fā)展的作用,在氣候變化條件下對(duì)區(qū)域干旱的表征能力突出[13-15]。趙平偉等[15]以西南地區(qū)為研究區(qū),對(duì)比了SPEI和SPI在4種類型季節(jié)連旱變化特征中的應(yīng)用效果,結(jié)果表明在氣候變暖背景下SPEI較SPI的干旱監(jiān)測(cè)效果更為理想;李亮等[16]基于SPEI明確了氣候變化條件下甘肅省不同時(shí)間尺度的干旱特征,結(jié)果表明甘肅省中部地區(qū)呈干旱緩解趨勢(shì),其他區(qū)域均呈干旱加劇趨勢(shì);Tong等[17]利用SPEI分析了1980—2014年蒙古高原干旱的變化特征和格局;Yang等[18]利用SPEI對(duì)海河流域1961—2010年不同干旱程度的時(shí)間變異性和空間分布特征進(jìn)行了探討。上述研究均表明SPEI能有效評(píng)估氣候變化背景下的區(qū)域干旱狀況。

近年來,基于單站點(diǎn)的實(shí)測(cè)氣象水文序列,采用Copula函數(shù)開展干旱單變量和多變量頻率分析的研究較為成熟,如李寶玉等[19]基于Frank Copula函數(shù)分析了1960—2017年貴州省氣象干旱的聯(lián)合發(fā)生概率特征;韓會(huì)明等[20]利用Copula函數(shù)計(jì)算了“或”和“且”兩種情境下不同等級(jí)氣象干旱的重現(xiàn)期,結(jié)果表明Frank Copula函數(shù)能很好地描述大部分站點(diǎn)的聯(lián)合分布狀況,重旱及以上兩種重現(xiàn)期均小于7 a;Jehanzaib等[21]基于非平穩(wěn)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)評(píng)估了韓國(guó)的氣象干旱特征,并利用基于Copula函數(shù)的雙變量概率分析了氣象干旱的聯(lián)合和條件重現(xiàn)期。在實(shí)際研究中,由于地理?xiàng)l件、歷史、經(jīng)濟(jì)等多種原因,造成一些地區(qū)的站點(diǎn)無資料或資料不足,開展水文頻率分析受到限制,而區(qū)域水文頻率分析方法是解決這一問題的有效途徑。區(qū)域水文頻率分析方法是利用一個(gè)區(qū)域內(nèi)的若干水文站點(diǎn)的資料,并假設(shè)這個(gè)區(qū)域?yàn)樗囊恢聟^(qū),其一致區(qū)內(nèi)的站點(diǎn)具有相同的概率分布,然后去估計(jì)分布函數(shù)的參數(shù),這種方法充分利用了區(qū)域內(nèi)的所有有效信息,研究表明該方法得到的結(jié)果比單站點(diǎn)頻率分析得到的結(jié)果更加可靠和準(zhǔn)確[22]。

貴州省地處我國(guó)西南山區(qū),地形地貌復(fù)雜多變,降水和氣溫等氣象要素在空間尺度上具有明顯的地域特征。因此,本文選用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)表征氣象干旱,基于小波理論分析貴州省氣象干旱演變及周期的時(shí)空特征,利用Copula函數(shù)進(jìn)行區(qū)域干旱頻率分析,闡明干旱重現(xiàn)期的空間特征,以期為貴州省干旱監(jiān)測(cè)和水資源優(yōu)化管理提供科學(xué)依據(jù)。

2 資料來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

貴州省位于我國(guó)西南腹地,總面積為17.62×104km2,地理位置為北緯24°37′～29°13′N、東經(jīng)103°36′～109°35′E,地勢(shì)呈西高東低,由中部向東部、南部和北部三面傾斜,平均海拔約1 100 m。地型地貌十分復(fù)雜,包括高原、山地、丘陵和盆地等多種類型,其中山地和丘陵面積占90%以上[23]。貴州省屬亞熱帶季風(fēng)氣候,多年平均氣溫約15 ℃,年平均降雨量為1 179 mm,降水、氣溫等氣象要素在空間上表現(xiàn)出顯著的地域性、不均勻性及不穩(wěn)定性,致使干旱成為貴州省主要的自然災(zāi)害之一,不同區(qū)域間干旱特征差異較大[24-25]。

本文采用貴州省17個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2017年實(shí)測(cè)逐月氣溫、降水、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、風(fēng)速等數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心(http://cmdp.ncc-cma.net),針對(duì)個(gè)別月份數(shù)據(jù)缺失問題,采用多重線性回歸模型進(jìn)行插補(bǔ)。研究區(qū)概況及氣象站點(diǎn)分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)概況及氣象站點(diǎn)分布

2.2 研究方法

2.2.1 游程理論 游程理論方法能夠提取干旱事件及特征變量,在干旱研究中應(yīng)用廣泛。目前,常用的單閾值法可能造成一場(chǎng)相對(duì)嚴(yán)重的干旱事件被分割為多場(chǎng)相對(duì)較輕的干旱事件,從而低估了干旱嚴(yán)重程度,導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果精度不高[26]。因此,本文采用三閾值法的游程理論方法來識(shí)別干旱事件并提取干旱特征變量,設(shè)置3個(gè)干旱發(fā)生閾值(X0=0,X1=-0.3和X2=-0.5),具體實(shí)施步驟如下[27]:

(1)根據(jù)閾值X1初步判斷是否發(fā)生干旱事件,若干旱指數(shù)值小于X1,則判斷發(fā)生了干旱事件;

(2)針對(duì)干旱歷時(shí)為1個(gè)月且嚴(yán)重程度未達(dá)到干旱閾值X2的干旱事件,則判斷沒有發(fā)生干旱,將其剔除;

(3)如果相鄰2次干旱事件的間隔時(shí)間為1個(gè)月且該月的干旱指數(shù)值小于X0,則將這2次干旱事件合并,干旱歷時(shí)等于2次干旱歷時(shí)之和加1,干旱烈度等于2次干旱烈度之和,否則認(rèn)為是2次單獨(dú)的干旱事件。

2.2.2 區(qū)域雙變量頻率分析 據(jù)貴州省地形地貌及水文相似性特征,將貴州省劃分為黔中(貴陽市、安順市、黔西市)、黔西北(畢節(jié)市、威寧彝族回族苗族自治縣、盤州市)、黔西南(興義市、望謨縣)、黔南(羅甸縣、獨(dú)山縣)、黔東(榕江縣、凱里市、三穗縣、銅仁市、思南縣)、黔北(桐梓縣)等6個(gè)分區(qū)。首先,采用極值事件頻率分析研究中常用的7種分布函數(shù)來擬合干旱特征變量[28],通過擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果確定不同分區(qū)的最優(yōu)分布線型,7種分布函數(shù)分別為伽馬(Gamma,Gam)分布、對(duì)數(shù)邏輯(logarithmic logistic, logL)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布(logarithmic normal, logN)、韋伯(Weibull, Wb)分布、皮爾遜Ⅲ型(Pearson type-Ⅲ, P-Ⅲ)分布、廣義極值(generalized extreme value, GEV)分布以及廣義帕累托(generalized Pareto, GP)分布。然后,根據(jù)均方根誤差(RMSE)、Akaike信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion,AIC)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian information criterion,BIC)從備選Copula函數(shù)中優(yōu)選出干旱特征變量間的最優(yōu)聯(lián)合分布函數(shù),本文選用常用的阿基米德Copula函數(shù)(包括Frank、Clayton、Gumbel、Joe)作為備選聯(lián)合分布。最后,基于上述步驟可以得到貴州省不同分區(qū)干旱歷時(shí)和烈度的最優(yōu)邊緣分布函數(shù)以及它們之間的最優(yōu)Copula函數(shù),進(jìn)而可以計(jì)算貴州省干旱事件的同現(xiàn)重現(xiàn)期和聯(lián)合重現(xiàn)期。計(jì)算公式如下:

(1)

(2)

3 結(jié)果與分析

3.1 貴州省干旱時(shí)空變化特征

3.1.1 干旱的時(shí)間演變特征 1960—2017年貴州省不同區(qū)域的月尺度SPEI時(shí)間演變特征如圖2所示。分析圖2可知,貴州省各區(qū)域1960—2017年的干旱時(shí)間變化特征各不相同,黔中、黔西北、黔西南、黔北4個(gè)分區(qū)的干旱呈增強(qiáng)趨勢(shì),其中黔西南地區(qū)的干旱化趨勢(shì)最為明顯,SPEI線性傾向率為-0.003/10 a;黔南和黔東分區(qū)干旱呈減緩趨勢(shì),其中黔南地區(qū)的干旱減緩趨勢(shì)最為明顯,SPEI線性傾向率為0.001/10 a。月時(shí)間尺度上,貴州省黔中、黔西北、黔西南、黔南、黔東和黔北各區(qū)域最嚴(yán)重的干旱分別發(fā)生在1966年3月、1968年12月、1963年5月、1963年1月、1963年1月和1963年1月,對(duì)應(yīng)的SPEI值分別為-2.38、-2.41、-2.55、-2.36、-2.62和-2.75。由此可見,貴州省各分區(qū)發(fā)生的最嚴(yán)重干旱事件主要集中在20世紀(jì)60年代,20世紀(jì)80年代發(fā)生的干旱事件嚴(yán)重程度相對(duì)較低。

圖2 1960—2017年貴州省不同分區(qū)月SPEI時(shí)間演變特征

3.1.2 干旱的空間分布特征 圖3、4分別為1960—2017年貴州省不同嚴(yán)重程度旱情的干旱強(qiáng)度、干旱頻率空間分布特征。

圖3 1960—2017年貴州省不同嚴(yán)重程度旱情的干旱強(qiáng)度空間分布

由圖3可知,貴州省的輕旱強(qiáng)度、中旱強(qiáng)度、重旱強(qiáng)度、特旱強(qiáng)度的均值分別為0.732、1.205、1.673和2.269,表明干旱強(qiáng)度隨著干旱嚴(yán)重程度的上升呈增大趨勢(shì)。各分區(qū)中,輕旱強(qiáng)度的波動(dòng)范圍集中在0.71～0.76,黔東地區(qū)的均值最大,為0.747;中旱強(qiáng)度的波動(dòng)范圍為1.19～1.25,亦是黔東地區(qū)的均值最大,為1.241;重旱強(qiáng)度的波動(dòng)范圍為1.65～1.77,黔西南地區(qū)的均值最大,為1.728;特旱強(qiáng)度的波動(dòng)范圍集中在2.12～2.39,黔北地區(qū)的均值最大,為2.322。綜合各分區(qū)不同旱情的干旱強(qiáng)度均值可知,貴州省各分區(qū)發(fā)生干旱的嚴(yán)重程度由高到底依次為黔東、黔北、黔西南、黔中、黔西北、黔南。

由圖4可知,貴州省的輕旱頻率、中旱頻率、重旱頻率、特旱頻率的均值分別為13.75%、9.07%、3.88%、0.84%,表明隨著干旱嚴(yán)重程度的上升干旱頻率呈下降趨勢(shì)。在各分區(qū)中,輕旱頻率的波動(dòng)范圍為11.4%～16.9%,最大均值(15.73%)發(fā)生在黔西南地區(qū);中旱頻率的波動(dòng)范圍為8.1%～12.0%,最大均值(10.34%)發(fā)生在黔東地區(qū);重旱頻率的波動(dòng)范圍為3.4%～6.2%,最大均值(5.32%)發(fā)生在黔東地區(qū);特旱頻率的波動(dòng)范圍為0.8%～2.9%,最大均值(2.49%)發(fā)生在黔西北地區(qū)。綜合各分區(qū)不同旱情的干旱頻率均值可知,貴州省黔中地區(qū)為發(fā)生干旱最為頻繁的分區(qū),對(duì)該地區(qū)需加強(qiáng)干旱監(jiān)測(cè)與評(píng)估,及時(shí)制定防旱抗旱措施。

圖4 1960—2017年貴州省不同嚴(yán)重程度旱情的干旱頻率空間分布

3.2 貴州省干旱周期變化特征

對(duì)貴州省各季節(jié)氣象干旱指數(shù)進(jìn)行小波分析,結(jié)果見圖5。其中,小波系數(shù)實(shí)部等值線圖可以反映SPEI不同時(shí)間尺度的周期特征及其在時(shí)域中的分布;小波方差圖可以反映SPEI的波動(dòng)能量隨時(shí)間尺度的分布情況,能夠確定演化過程中存在的主周期。

圖5 貴州省季節(jié)尺度SPEI小波變換系數(shù)實(shí)部等值線和小波方差

由圖5可知,1960—2017年貴州省干旱具有明顯的多時(shí)間尺度震蕩和周期變化。貴州省春季SPEI存在1～10 a的年際變化周期以及15～25 a的年代際變化周期,其中存在2、5和18 a 3個(gè)較為明顯的峰值,表明這3個(gè)周期為貴州省近60年干旱波動(dòng)能量最強(qiáng)烈的周期。18 a時(shí)間尺度為第一峰值,該尺度周期具有的波動(dòng)能量最強(qiáng),對(duì)貴州省春季干旱的周期變化影響最強(qiáng)烈,大約經(jīng)歷了3個(gè)“干-濕”轉(zhuǎn)換期。貴州省夏季SPEI在5～10和17～23 a的時(shí)段較為密集,小波方差圖顯示出2、8和15 a 3個(gè)振蕩周期,其中15 a為第一主周期,經(jīng)歷了4次“旱-澇”交替循環(huán)。貴州省秋季SPEI存在3～8、13～20和25～30 a的震蕩周期信號(hào),在13～20 a共出現(xiàn)了3次“旱-澇”交替,在25～30 a出現(xiàn)了“旱-澇-旱”的交替循環(huán),小波方差圖顯示2、4、16、30 a處存在極值,可判斷貴州省秋季SPEI存在一個(gè)30 a的主周期和2、4、16 a的次周期。貴州省冬季SPEI在3～15和20～30 a的時(shí)間尺度上比較密集,在8 a時(shí)間周期的小波方差值最大(即主周期),并在該周期經(jīng)歷了6次“澇-旱”交替循環(huán),另外在2、30 a時(shí)間周期也存在極值(即次周期)。綜上所述,貴州省季節(jié)干旱存在2～10、15～20和25～32 a的變化周期,四季干旱指數(shù)分別存在18、15、30和8 a的第一主周期。

基于貴州省17個(gè)氣象站點(diǎn)各季節(jié)SPEI的主振蕩周期,分析貴州省“旱-澇”周期的空間演變特征,具體見圖6。由圖6可以看出,貴州省春季干旱振蕩周期空間特征較為明顯,沿西北—東南對(duì)角線對(duì)稱分布,振蕩周期較長(zhǎng)(大于15 a)的區(qū)域主要集中在對(duì)角線以下部分,其中銅仁市和黔東南州北部地區(qū)振蕩周期大于20 a,振蕩周期小于5 a的區(qū)域主要集中在黔南布依族苗族自治州的羅甸縣和畢節(jié)地區(qū)的威寧彝族回族苗族自治縣附近。貴州省夏季干旱振蕩周期空間分布特征與春季相似,振蕩周期較短(小于15 a)的區(qū)域范圍有所增加并向東擴(kuò)散,振蕩周期高值區(qū)集中在畢節(jié)地區(qū)的黔西市附近。貴州省秋季干旱振蕩周期空間分布特征較春季和夏季差異較大,振蕩周期較長(zhǎng)(大于15 a)的區(qū)域范圍有所擴(kuò)大(面積占比達(dá)73.5%)并向南半部分轉(zhuǎn)移,周期大于20 a的區(qū)域主要集中在安順市、黔南布依族苗族自治州、黔西南布依族苗族自治州東部及畢節(jié)地區(qū)西部,振蕩周期較短(小于15 a)的區(qū)域繼續(xù)向東部擴(kuò)散,主要集中在銅仁地區(qū)以及黔東南苗族侗族自治州北部。貴州省冬季干旱振蕩周期較長(zhǎng)的區(qū)域范圍有所縮減,主要集中在中部,周期大于20 a的面積占比為28.9%,振蕩周期較短的區(qū)域集中在東部和西部。

圖6 貴州省季節(jié)干旱周期空間變化規(guī)律

綜上所述,貴州省四季干旱主振蕩周期空間特征呈現(xiàn)南北差異化分布,周期較長(zhǎng)的區(qū)域范圍呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)。

3.3 貴州省干旱雙變量區(qū)域頻率分析

3.3.1 干旱特征變量邊緣分布選擇 基于K-S(Kolmogorov-Smirnov)和A-D(Anderson-Darling)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果,確定干旱歷時(shí)和干旱烈度序列的最優(yōu)邊緣分布,估參采用極大似然法。95%顯著性水平下,若K-S檢驗(yàn)通過,根據(jù)A-D統(tǒng)計(jì)量最小值確定干旱變量的最優(yōu)分布。表1給出了貴州省各分區(qū)干旱特征變量的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果以及最優(yōu)分布的參數(shù)值,表中加粗字體表示最優(yōu)分布。從表1中可以看出,對(duì)于干旱歷時(shí),黔中、黔西北、黔西南、黔南、黔東、黔北6個(gè)分區(qū)的最優(yōu)分布函數(shù)依次為GEV、GEV、GP、logN、P-Ⅲ和GP;對(duì)于干旱烈度,該6區(qū)的最優(yōu)分布函數(shù)依次為GP、GEV、logN、logN、GP和P-Ⅲ。

表1 貴州省各分區(qū)干旱歷時(shí)和烈度序列最優(yōu)邊緣分布的擬合結(jié)果

各分區(qū)干旱歷時(shí)和干旱烈度間的相關(guān)關(guān)系如表2所示。從表2中可以看出,各分區(qū)氣象干旱變量間的Pearson、Kendall和Spearman相關(guān)系數(shù)均大于0.5且通過p=0.01的顯著性檢驗(yàn),表明干旱歷時(shí)和烈度間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,干旱特征變量之間的相互依賴性很大,可以采用常用的Copula函數(shù)(Clayton、Frank Gumbel、Joe)來構(gòu)建特征變量間的耦合模型進(jìn)行頻率分析。

表2 各分區(qū)干旱歷時(shí)和烈度間的Pearson、Kendall和Spearman相關(guān)系數(shù)

3.3.2 Copula函數(shù)選擇 表3列出了貴州省各分區(qū)Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果,AIC、BIC和RMSE值越小表明擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果越優(yōu),最優(yōu)值用加粗字體標(biāo)出。

表3 貴州省各分區(qū)Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)及參數(shù)

由表3可知,黔中、黔西北、黔西南和黔東4個(gè)分區(qū)的干旱歷時(shí)-烈度最優(yōu)聯(lián)合概率分布函數(shù)均為Joe Copula;Frank Copula函數(shù)在黔南地區(qū)的干旱歷時(shí)-烈度的聯(lián)合概率分布構(gòu)建中表現(xiàn)最優(yōu);黔北地區(qū)的干旱歷時(shí)-烈度的最優(yōu)聯(lián)合概率分布函數(shù)為Gumbel Copula。

表4 貴州省各分區(qū)干旱特征值單變量和雙變量重現(xiàn)期對(duì)比

上述結(jié)果表明,以發(fā)生干旱歷時(shí)和干旱烈度均超過100 a重現(xiàn)期的干旱事件為基準(zhǔn),黔北地區(qū)的重現(xiàn)期最小,其發(fā)生此類極端干旱事件的概率最大,即遭受干旱災(zāi)害的可能性最大。該研究結(jié)果有助于區(qū)域水資源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和極端干旱災(zāi)害預(yù)防。

圖7 貴州省雙變量干旱重現(xiàn)期空間分布

4 討 論

貴州省涵蓋高原、山地、丘陵和盆地多種地貌類型,境內(nèi)地勢(shì)西高東低,造成降水、氣溫等氣象要素的空間分布呈現(xiàn)出顯著差異,導(dǎo)致貴州省干旱狀況也呈現(xiàn)出明顯的地域特征,因此,有必要根據(jù)地貌特征進(jìn)行分區(qū)并研究干旱的時(shí)空差異性[24,29]。本研究結(jié)果表明貴州省1960—2017年干旱整體上呈嚴(yán)重化,李月等[30]研究也發(fā)現(xiàn),貴州省近60年干旱發(fā)生頻率和強(qiáng)度呈現(xiàn)加劇趨勢(shì),與本研究結(jié)論一致。相關(guān)研究表明,貴州省降水呈減少趨勢(shì)、潛在蒸發(fā)量呈增加趨勢(shì)是造成干旱加劇的兩個(gè)重要因素,如張波等[31]通過分析貴州省1960—2010年高溫氣候的時(shí)空特征發(fā)現(xiàn),貴州省近些年高溫日數(shù)、平均最高氣溫、極端最高氣溫等均呈現(xiàn)遞增趨勢(shì),高溫天氣頻繁發(fā)生,導(dǎo)致氣溫和蒸散發(fā)呈現(xiàn)上升趨勢(shì),在一定程度上對(duì)干旱的發(fā)生發(fā)展具有助推作用,造成干旱事件頻發(fā)。

王盈盈等[32]對(duì)貴州省近50年干旱時(shí)空演變特征的研究表明,黔西南地區(qū)干旱嚴(yán)重化趨勢(shì)最為顯著;毛春艷等[33]關(guān)于貴州省1960—2016年干旱時(shí)空演變特征的研究也得出,貴州省南部、西北部及中東部地區(qū)為干旱頻發(fā)區(qū)域,這些結(jié)論均與本研究所得到的貴州省干旱頻發(fā)及較為嚴(yán)重的區(qū)域多集中在中西部的結(jié)果具有較高的一致性。干旱的空間分布特征在一定程度上也與降水、潛在蒸散發(fā)的空間分布密切相關(guān)[34],如張波等[35]關(guān)于貴州省近55年的潛在蒸散量演變規(guī)律研究顯示,近55年潛在蒸散量的時(shí)空演變特征與本文干旱空間分布特征類似。此外,研究表明貴州省西南部發(fā)生干旱與大氣環(huán)流異常及特殊地形密切相關(guān),貴州省西部多分布高山和喀斯特地貌,導(dǎo)致土層貧瘠,蓄水能力差,一旦出現(xiàn)水分虧缺現(xiàn)象就容易引發(fā)干旱[36-37],給當(dāng)?shù)氐乃Y源及糧食安全帶來嚴(yán)重的威脅。

本研究在一定程度上豐富了貴州省氣象干旱的研究成果,加強(qiáng)干旱事件多發(fā)地區(qū)的旱災(zāi)預(yù)防措施對(duì)當(dāng)?shù)丶Z食生態(tài)安全和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。此外,由于干旱的誘發(fā)因素較為復(fù)雜,與地形地貌、水文氣象條件等密切相關(guān),同時(shí)也受到人類活動(dòng)的重要影響,因而自然條件和人類活動(dòng)對(duì)干旱發(fā)生發(fā)展的影響程度如何,還需要進(jìn)一步加強(qiáng)研究。

5 結(jié) 論

(1)1960—2017年貴州省干旱整體上呈增強(qiáng)趨勢(shì),極端干旱事件主要集中在20世紀(jì)60年代;各分區(qū)干旱時(shí)間變化特征差異顯著,除黔東和黔南地區(qū)外,其余區(qū)域的旱情均呈增加趨勢(shì),且黔西南地區(qū)的干旱化趨勢(shì)最為明顯,SPEI線性傾向率為-0.003/10a。

(2)貴州省輕旱、中旱、重旱和特旱強(qiáng)度的均值分別為0.732、1.205、1.673和2.269,其中黔東地區(qū)的干旱強(qiáng)度最大;貴州省輕旱、中旱、重旱和特旱頻率的均值分別為17.39%、6.47%、1.58%和0.84%,其中黔中地區(qū)為干旱頻發(fā)區(qū)。

(3)貴州省四季干旱存在2～10、15～20和25～32a的振蕩周期,第一主周期分別為18、15、30和8 a;貴州省四季干旱主振蕩周期南北空間差異顯著,周期較長(zhǎng)的區(qū)域范圍呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)。

(4)貴州省黔中、黔西北、黔西南和黔東4個(gè)分區(qū)內(nèi)干旱歷時(shí)-烈度最優(yōu)聯(lián)合概率分布模型均為Joe Copula函數(shù),黔南地區(qū)為Frank Copula函數(shù),黔北地區(qū)為Gumbel Copula函數(shù);貴州省黔北地區(qū)的干旱重現(xiàn)期最小,黔南地區(qū)次之,表明這些區(qū)域發(fā)生極端干旱事件的概率較大,遭受干旱災(zāi)害的可能性較大。