劉健鋒,劉正風(fēng),李永軍,王 峰

(1.攀枝花市水資源配置工程推進(jìn)中心,四川 攀枝花 617000;2.水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)總院,北京 100120;3.福建省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司,福州 350001;4.攀枝花市氣象臺(tái),四川 攀枝花 617000)

0 引言

干旱災(zāi)害是所有自然災(zāi)害中發(fā)生最普遍、最廣泛的災(zāi)害之一,分布范圍廣、發(fā)生頻度高,嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)生產(chǎn),制約國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展。西南地區(qū)是中國(guó)干旱強(qiáng)度的次級(jí)中心[1-2],在氣候變暖的背景下,極端高溫干旱天氣頻發(fā),使該地區(qū)近些年來(lái)出現(xiàn)大面積的農(nóng)作物絕收、生活用水困難和巨大經(jīng)濟(jì)損失,該現(xiàn)象在干熱河谷攀枝花地區(qū)表現(xiàn)最為明顯[3-5]。攀枝花地區(qū)防旱抗旱工作面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

干旱指數(shù)是干旱評(píng)價(jià)的一個(gè)重要指標(biāo)。目前雖存在各種形式的干旱指數(shù),但由于干旱形成的復(fù)雜性和影響部門(mén)的廣泛性,至今尚無(wú)統(tǒng)一的干旱指標(biāo)體系。鑒于此,本文以干熱河谷攀枝花地區(qū)為例,選用1967-2018年的徑流資料、1988-2019年的氣象資料,基于降水和氣溫的標(biāo)準(zhǔn)化蒸散發(fā)指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI指數(shù))[6]、降水的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPI指數(shù))[7]、徑流的標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)(Standardized Streamflow Index,SSI指數(shù))[8],比較三者之間的相關(guān)性,并對(duì)比分析各指標(biāo)在攀枝花地區(qū)的實(shí)際應(yīng)用效果,為攀枝花地區(qū)干旱防災(zāi)減災(zāi)及旱情監(jiān)測(cè)和預(yù)警提供參考。

1 研究區(qū)域概況與資料

攀枝花市位于中國(guó)西南川滇交界部,金沙江與雅礱江交匯于此。地理坐標(biāo)介于北緯26°05′～27°21′,東經(jīng)101°08′～102°15′。東北面與四川省涼山彝族自治州的會(huì)理、德昌、鹽源3縣接壤,西南面與云南省的寧蒗、華坪、永仁3縣交界。北距成都749 km,南距昆明351 km,是四川省通往華南、東南亞沿邊、沿?？诎兜年澜c(diǎn),為“四川南向門(mén)戶”上重要的交通樞紐和商貿(mào)物資集散地。

攀枝花市屬南亞熱帶-北溫帶的多種氣候類(lèi)型,被稱為“南亞熱帶為基帶的立體氣候”,夏季長(zhǎng),四季不分明,干、雨季降雨差異顯著,溫度的日較差大,全年日照時(shí)數(shù)達(dá)2 300～2 700 h,太陽(yáng)輻射強(qiáng)(578～628 kJ/cm2),蒸發(fā)量大,小氣候復(fù)雜多樣。年平均氣溫20℃左右,無(wú)霜期300 d以上,是四川省年平均氣溫總熱量最高的地區(qū)。5-10月為雨季,6-9月強(qiáng)降水多發(fā),易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害,11月至翌年4月為干季,季節(jié)性干旱常發(fā),雨季總降雨量占年雨量的近95%,干季總降雨量占年雨量的5%左右。攀枝花市的年均降水量從北向南逐步遞減。最少降水區(qū)域在東區(qū)和仁和區(qū)中部,降水量少于850 mm;年降水量在1 200 mm以上。

選取攀枝花氣象站點(diǎn)(北緯26.57°,東經(jīng)101.72°)1988-2019年的月氣溫和月降水等氣象資料,計(jì)算了不同時(shí)間尺度的SPEI指數(shù)值和SPI指數(shù)值;選取水文站點(diǎn)(北緯26.40°,東經(jīng)101.76°)1967-2018年的月徑流資料,計(jì)算了長(zhǎng)系列的SSI指數(shù)值。

2 研究方法

2.1 SPI指數(shù)

SPI指數(shù)是一種廣泛應(yīng)用于氣象、農(nóng)業(yè)、水資源管理等領(lǐng)域的干旱指數(shù),用于描述一個(gè)區(qū)域的降水狀況相對(duì)于長(zhǎng)期平均水平的異常情況。該指數(shù)對(duì)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將原始的降水?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的降水指數(shù)。通過(guò)將標(biāo)準(zhǔn)化后的降水?dāng)?shù)據(jù)累加到不同的時(shí)間段(例如1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月等),可以得到不同時(shí)間尺度上的SPI干旱指數(shù)[6]。該指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以針對(duì)不同時(shí)間尺度上的降水異常情況進(jìn)行評(píng)估,同時(shí),也具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

2.2 SPEI指數(shù)

SPEI指數(shù)是一種考慮了蒸散發(fā)的干旱指數(shù),與SPI指數(shù)相比,SPEI指數(shù)考慮了降水和蒸發(fā)蒸騰對(duì)干旱的影響?；诮邓蜌鉁?cái)?shù)據(jù),計(jì)算出該地區(qū)的蒸發(fā)蒸騰數(shù)據(jù)。通常采用基于溫度和濕度計(jì)算的Penman-Monteith公式來(lái)估算蒸發(fā)蒸騰數(shù)據(jù)。對(duì)降水和蒸發(fā)蒸騰數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將原始的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的指數(shù)。通過(guò)將標(biāo)準(zhǔn)化后的降水和蒸發(fā)蒸騰數(shù)據(jù)累加到不同的時(shí)間段,可以得到不同時(shí)間尺度上的SPEI干旱指數(shù)[7]。SPEI指數(shù)是一種更全面、更綜合的干旱指數(shù),可以更準(zhǔn)確地評(píng)估氣候變化對(duì)干旱的影響。

2.3 SSI指數(shù)

SSI指數(shù)是一種用于評(píng)估地區(qū)徑流干旱的指數(shù)。與SPI和SPEI指數(shù)類(lèi)似,SSI指數(shù)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化徑流量來(lái)評(píng)估徑流干旱的程度。具體計(jì)算可參考文獻(xiàn)[8]。

三種干旱指數(shù)干旱等級(jí)劃分見(jiàn)表1。

表1 SPI、SPEI、SSI指數(shù)干旱等級(jí)劃分

3 結(jié)果與分析

3.1 不同干旱指標(biāo)相關(guān)性分析

3.1.1 SPEI與SPI比較

圖1為各時(shí)間尺度的SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)的相關(guān)性。由圖1可看出,1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月、9個(gè)月和12個(gè)月的SPEI與SPI相關(guān)系數(shù)均在0.85以上,均為顯著相關(guān)。值得一提的是,在3個(gè)月和6個(gè)月時(shí)間尺度上,SPEI和SPI最相關(guān)。這可能對(duì)于降水量少蒸散發(fā)很大的西南攀枝花地區(qū)而言,1個(gè)月時(shí)間尺度由于降水量與蒸散發(fā)量差異大故兩個(gè)指數(shù)相關(guān)性略低,而對(duì)于9個(gè)月尺度和12個(gè)月尺度,累積時(shí)間尺度越長(zhǎng),累積降水量和蒸散發(fā)量差值也越顯著,故SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)這個(gè)兩個(gè)時(shí)間尺度的相關(guān)性也相對(duì)偏低。季尺度和半年尺度對(duì)干熱河谷攀枝花地區(qū)來(lái)說(shuō),累積降水量與蒸散發(fā)量的相對(duì)差異沒(méi)有其他時(shí)間尺度明顯。

圖1 SPEI、SPI、SSI指數(shù)三者相關(guān)系數(shù)

3.1.2 SPEI、SPI與SSI比較

各個(gè)時(shí)間尺度SPI指數(shù)、SPEI指數(shù)與SSI指數(shù)的相關(guān)性見(jiàn)圖1。由圖1可見(jiàn),SPI指數(shù)與SSI指數(shù)相關(guān)系數(shù)整體不高,均在0.4以下,均不顯著相關(guān)。具體地,在1個(gè)月、3個(gè)月和6個(gè)月較高,均在0.395及以上,9個(gè)月和12個(gè)月較低,分別為0.335和0.319。對(duì)于SPEI指數(shù),該指數(shù)與SSI指數(shù)的相關(guān)性較SPI指數(shù)顯著提升,1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月時(shí)間尺度的相關(guān)系數(shù)均在0.4以上,其中1個(gè)月和3個(gè)月相關(guān)系數(shù)接近且在0.44以上;9個(gè)月和12個(gè)月時(shí)間尺度的相關(guān)系數(shù)值未達(dá)到顯著相關(guān),分別為0.381和0.390。以上分析表明,SPEI與SSI的相關(guān)關(guān)系明顯優(yōu)于SPI與SSI相關(guān)關(guān)系。這主要是因?yàn)镾PEI是在基于降水的基礎(chǔ)上,通過(guò)氣溫波動(dòng)考慮了蒸散發(fā)對(duì)干旱的影響,而對(duì)于降水量與蒸發(fā)量差異大的攀枝花地區(qū),若只考慮降水虧缺對(duì)干旱的影響,則顯然不能更實(shí)際地反應(yīng)區(qū)域的水量平衡條件。SSI指數(shù)是基于徑流量的一個(gè)干旱指數(shù),表征的是區(qū)域水量平衡情況。所以從計(jì)算原理上,SPEI指數(shù)與SSI指數(shù)更為一致,在全球變暖的背景下,該計(jì)算原理也更合理。

3.2 三種干旱指標(biāo)與實(shí)際旱情的對(duì)比分析

干熱河谷攀枝花地區(qū)干旱頻發(fā),“十年十旱”。鑒于特大干旱事件社會(huì)影響大、經(jīng)濟(jì)損失重,選取攀枝花地區(qū)歷史典型特大干旱事件評(píng)價(jià)SPEI指數(shù)、SPI指數(shù)和SSI指數(shù)在該區(qū)域的適用性。經(jīng)查閱[1-5],攀枝花仁和地區(qū)在1988年、1989年、1992年、2003-2004年、2011-2012年、2018-2019年發(fā)生了特大干旱事件。圖2為不同時(shí)間尺度SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)以及SSI指數(shù)的時(shí)間序列圖。綠色陰影表示各干旱指數(shù)識(shí)別的典型干旱事件。

圖2 SPI、SPEI、SSI指數(shù)時(shí)間序列變化

據(jù)史料記載,1988年攀枝花地區(qū)發(fā)生了春夏伏連旱,干旱等級(jí)達(dá)到特旱。本次干旱遭遇多月連續(xù)高溫以及降水虧缺引發(fā)的特大干旱事件。由圖可知,3個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)對(duì)本次干旱的起始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間以及干旱強(qiáng)度的判斷上,均與歷史記載較為接近。1個(gè)月SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)雖然識(shí)別出了特旱干旱等級(jí),但由于指數(shù)時(shí)間尺度短,對(duì)干旱結(jié)束時(shí)間判斷上提前了一個(gè)月。此外,6個(gè)月時(shí)間尺度SPI也識(shí)別出了本次特旱事件,但SPEI只識(shí)別出了重旱,更進(jìn)一步說(shuō)明降雨虧缺主導(dǎo)了本次干旱。由于徑流調(diào)蓄作用,SSI指數(shù)也僅識(shí)別出重旱。12個(gè)月SPEI和SPI由于時(shí)間尺度過(guò)長(zhǎng),未識(shí)別出本次特旱。

1989年是由于多月降雨虧缺導(dǎo)致的特旱事件。因此在大于1個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)中,只有SPI識(shí)別出了本次特旱事件。1個(gè)月SPI和SPEI由于考慮前期雨量周期短,均未識(shí)別出本次特大干旱。SSI識(shí)別為中旱。1992年高溫和降雨虧缺均不顯著,因此,只識(shí)別到中旱或重旱,與查閱到的資料有出入。可能原因是本次研究選取的是仁和地區(qū)的水文氣象資料,而記載的是整個(gè)攀枝花地區(qū)的旱情,此次未能準(zhǔn)確反映仁和地區(qū)的真實(shí)干旱情況。2003-2004年是高溫和降水虧缺引起的特大干旱,但總體而言高溫貢獻(xiàn)略高于降雨虧缺,因此,3個(gè)月和9個(gè)月SPI均未識(shí)別出本次特旱。2009年多月降雨虧缺及2010年春夏連續(xù)4個(gè)月高溫加降雨虧缺,導(dǎo)致仁和地區(qū)出現(xiàn)特大水文干旱。2011年7月開(kāi)始,降水顯著虧缺,一直持續(xù)到2012年6月,期間也有高溫但增溫幅度不大。此次干旱事件中,除了1個(gè)月和3個(gè)月SPEI,其他干旱指數(shù)均監(jiān)測(cè)到了本次特旱,尤其是SSI指數(shù)連續(xù)十個(gè)月顯示特旱等級(jí)。此后,降雨虧缺是常態(tài),但增溫強(qiáng)度變強(qiáng),因此,2014年和2015年春季,SPEI指數(shù)分別識(shí)別特旱驟旱,而SSI在2015年夏季監(jiān)測(cè)到特大水文干旱。2018年11月開(kāi)始,仁和再次遭遇高強(qiáng)度高溫氣候,其中2018年12月-2019年2月連續(xù)累積增溫7.8℃,1個(gè)月和3個(gè)月SPEI識(shí)別出此次特旱。

4 結(jié)論

通過(guò)比較SPEI指數(shù)、SPI指數(shù)和SSI指數(shù)在攀枝花仁和地區(qū)的應(yīng)用,可以得到以下結(jié)論:

(1)SPEI指數(shù)和SPI指數(shù)顯著相關(guān),其中6個(gè)月時(shí)間尺度最相關(guān),SPEI與SSI的相關(guān)性明顯優(yōu)于SPI與SSI的相關(guān)性;

(2)SPI指數(shù)擅于識(shí)別對(duì)于降雨虧缺主導(dǎo)的干旱,而SPEI指數(shù)對(duì)增溫顯著的干旱事件表現(xiàn)最佳,SSI指數(shù)對(duì)長(zhǎng)歷時(shí)持續(xù)性干旱識(shí)別效果較好;

(3)時(shí)間尺度上,短時(shí)間尺度對(duì)于短期高強(qiáng)度降水虧缺或高溫導(dǎo)致的干旱監(jiān)測(cè)效果較好,而長(zhǎng)時(shí)間尺度對(duì)長(zhǎng)期弱降水虧缺或高溫導(dǎo)致的干旱監(jiān)測(cè)效果較好;

(4)月降水虧缺量大于多年平均降水量50%情況下,單月氣溫增幅超過(guò)2.4℃或連續(xù)3個(gè)月累積增幅超過(guò)3.7℃,極有可能引發(fā)特大干旱事件;

(5)需要構(gòu)建攀枝花地區(qū)的綜合干旱指數(shù),才能精確識(shí)別和監(jiān)測(cè)該地區(qū)的干旱。