摘要：為完善閩江流域應(yīng)對極端水文事件和特大洪旱風(fēng)險的調(diào)度預(yù)案，根據(jù)流域歷史觀測資料，利用標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)SRI、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI對閩江流域的特大洪澇干旱風(fēng)險進(jìn)行識別并分析。研究結(jié)果表明：①通過以年為時間尺度的旱澇分析，旱典型年有2003、2004年，澇典型年有1998、2016年，共計4個典型年份，閩江流域范圍內(nèi)干旱頻率較高的區(qū)域，洪澇發(fā)生的頻率則相對較低；②通過以季為時間尺度的旱澇分析，可得閩江流域四季特大洪旱風(fēng)險年份，其中春、夏兩季以特旱為主，秋、冬兩季以極澇為主，閩江流域四季SPI3的Z值除春季外均有一定的變化趨勢，研究成果可為閩江流域今后應(yīng)對旱澇極端水文事件、制定特大洪旱風(fēng)險應(yīng)急調(diào)度方案提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：干旱；洪澇；SPI；SRI；Mann-Kendall；閩江

中圖分類號：TV21 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-9235（2024）04-0115-09

Risk Identification of Severe Flood and Drought in Minjiang River Basin

WU Jing

（Fujian Hydrology and Water Resources Survey Bureau，Minjiang Estuary Hydrological Experimental Station，F(xiàn)uzhou 350001，China）

Abstract： To improve the scheduling plan for extreme hydrological events and severe drought and flood risks in the Minjiang River Basin，this paper employs the standardized runoff index SRI and standardized precipitation index SPI to identify and analyze the severe flood and drought risks in Minjiang River Basin according to the historical observation data of the basin.The results are as follows.①First，according to the drought and flood analysis on the time scale of year，there are four typical years in total including the typical drought years of 2003 and 2004 and the typical flood years of 1998 and 2016.The flood occurrence frequency is relatively low in the areas with high drought frequency in the Minjiang River Basin.②Second，according to the seasonal time scale analysis of drought and flood，the risk years of severe drought and flood in Minjiang River Basin in four seasons can be obtained，in which the spring and summer are dominated by extreme drought，and the autumn and winter are dominated by extreme flood.Meanwhile，the Z value of the four seasons SPI3 in Minjiang River Basin has a certain changing trend except in spring.In summary，the research results can provide basic data and technical support for coping with extreme hydrological events of drought and flood in the Minjiang River Basin in the future，and formulating emergency dispatching plans for severe drought and flood risks.

Keywords：drought;flood;SPI;SRI;Mann-Kendall;Minjiang River

如今，全球氣候變化和人類活動影響導(dǎo)致了日益加劇的極端氣候現(xiàn)象，這對自然環(huán)境和人類社會造成了嚴(yán)重影響。其中，極端干旱和洪澇災(zāi)害被廣泛認(rèn)為是最為顯著和頻繁的天氣極端事件之一，而受大氣環(huán)流和天氣系統(tǒng)持續(xù)異常的影響，閩江流域在任何季節(jié)都有可能遭受干旱和洪澇災(zāi)害。干旱^［1-2］是指由天然降雨異常引起的水分短缺現(xiàn)象，與季風(fēng)的強(qiáng)弱、來臨和撤退的遲早以及季風(fēng)期內(nèi)季風(fēng)中斷時間的長短有直接關(guān)系。此外，下墊面熱狀況，如海洋熱異常等都有可能引起干旱。而洪澇^［3-5］是指雨量過大等引起河流泛濫、山洪暴發(fā)和農(nóng)田積水造成的水災(zāi)和澇災(zāi)。干旱和洪澇不僅給農(nóng)業(yè)、生態(tài)系統(tǒng)和人類居住地帶來了巨大的破壞，還給社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和可持續(xù)性帶來了重大威脅。因此，對閩江流域歷史旱澇的識別與情勢分析具有重要意義，可為閩江流域應(yīng)對極端水文事件、防洪和水資源調(diào)度^［6］提供科學(xué)依據(jù)。

目前，水文學(xué)者對旱澇的識別與情勢分析已開展大量研究，在長江流域方面，陳晨等^［7］根據(jù)1961—2012年長江流域644個氣象站降水資料，以及宜昌、大通水文站流量資料，采用Z指數(shù)法研究了長江流域旱澇等級劃分和降水特征；易彬等^［8］基于長江流域133個氣象站1970—2012年實(shí)測逐月降水量和月平均氣溫資料，采用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)研究了長江流域旱澇演變規(guī)律;張?jiān)品?sup>［9^］基于標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)（standardized runoff index，SRI），利用趨和變點(diǎn)檢驗(yàn)、交叉小波變換、增強(qiáng)回歸樹機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，研究了典型流域旱澇與旱澇/澇旱急轉(zhuǎn)演變規(guī)律及其驅(qū)動因子；在珠江流域方面，陳云等^［10］采用Z指數(shù)法確定旱澇等級，分析了珠江流域旱澇時空演變規(guī)律；靖娟利等^［11］基于1960—2019年43個氣象站點(diǎn)逐月降水資料和標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI），采用ANUSPLIN氣象插值方法、Sen-Median趨勢分析、Mann-Kendall檢驗(yàn)、Hurst指數(shù)和經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析法（EOF），研究了珠江流域降水量及旱澇時空變化特征。在其他流域方面，苑希民等^［12］采取SPI、M-K趨勢分析、小波分析等方法，對廣西馱英灌區(qū)1983—2018年的旱澇演變過程、變化趨勢和周期進(jìn)行了分析；王世杰等^［13］采用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸發(fā)指數(shù)（SPEI）法，結(jié)合旱（澇）頻率、旱（澇）站次比和旱（澇）強(qiáng)度評估指標(biāo)分析了嘉陵江流域的旱澇時空演變特征；王洋^［14］利用SPEI指數(shù)分析了遼河流域的旱澇特征；杜華明等^［15］基于岷江流域14個氣象站點(diǎn)1961—2012年逐月降水資料，采用數(shù)理統(tǒng)計方法結(jié)合GIS空間分析技術(shù)，分析了流域降水量時空演變特征，利用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI），研究了岷江流域旱澇特征；彭高輝等^［16］基于黃河流域10個監(jiān)測點(diǎn)1951—2001年的月降水資料，利用Z指數(shù)法進(jìn)行了黃河流域旱澇等級劃分，應(yīng)用游程理論分析了黃河流域的重大旱、澇頻次；孫德亮等^［17］基于重慶地區(qū)34個氣象觀測站1964—2011年逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，采用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）干旱指標(biāo)方法，分析重慶地區(qū)干旱頻率和干旱強(qiáng)度；劉熙等^［18］采用標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)法，分析了金沙江下游流域年度旱澇特征及年內(nèi)旱澇轉(zhuǎn)換特性；Ling等^［19］基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）、重心模型、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓等方法，分析了1960—2020年海河流域干旱的時空演變；Chen等^［20］利用CRU、PCI、SPI和Pearson III型曲線分析海河流域百年降水資料的變化特征。

前人對于旱澇的識別與情勢分析的研究主要集中于長江流域和珠江流域，對于閩江流域極端旱澇情況識別的研究較少，此外，現(xiàn)有研究一般為單一尺度下的旱澇識別研究，缺少多尺度下的比較分析，本文在收集閩江流域長系列水文氣象資料的基礎(chǔ)上，根據(jù)閩江流域歷史觀測資料利用標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)SRI、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI等方法在年尺度和季尺度下對歷史上閩江流域發(fā)生洪旱風(fēng)險的典型年進(jìn)行識別與分析，研究成果可為閩江流域今后應(yīng)對旱澇極端水文事件、制定特大洪旱風(fēng)險應(yīng)急調(diào)度方案提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)支持。

1 研究區(qū)概況

閩江流域位于中國東南沿海地區(qū)，地理位置在東經(jīng)116°23′～119°35′，北緯25°23～28°16。閩江是福建省最大的河流，總流域面積約為60 992 km²，其中，福建省境內(nèi)面積59 922 km²，占流域面積的98.2%，約占福建省面積的1/2。在福建南平以上，閩江流域有三大支流，即建溪、富屯溪和沙溪。而在南平以下，閩江還匯入了尤溪、古田溪、梅溪、大樟溪等支流，最后經(jīng)過福州長樂并流入大海。

閩江流域狀如扇形，地勢西北高東南低。流域地處亞熱帶季風(fēng)氣候帶，氣候宜人，溫暖濕潤，年均氣溫18 ℃左右。春夏兩季受亞熱帶海洋季風(fēng)影響，暖濕氣流不斷輸入，與北方南下的冷氣流常在流域上空交綏，產(chǎn)生歷時長、范圍廣的鋒面雨；夏秋季又常有太平洋熱帶氣旋或臺風(fēng)侵襲，帶來暴雨。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 基本資料

閩江流域長系列水文氣象要素資料是開展閩江流域科學(xué)研究的前提和基礎(chǔ)，本文采用的閩江流域逐日過程降雨資料和徑流量資料均來源于國家氣象中心與福建省水文水資源勘測中心。

閩江流域各分區(qū)雨量代表站共計18個，其中建溪流域雨量代表站5個，富屯溪流域雨量代表站5個，沙溪流域雨量代表站4個，閩江干流雨量代表站4個，大部分降雨測站資料年限為1960—2022年，但其中部分測站由于建站時間不同或者缺測等原因，資料年限有所不同；閩江流域徑流資料選自閩江流域的4個水文站，依次為竹岐站徑流量資料年限為1950—2022年，沙縣站徑流量資料年限為1955—1960、1965—2022年，洋口站徑流量資料年限為1951—1961、1963—1965、1967—2022年，七里街站徑流量資料年限為1951—1961、1963—1968、1970—2022年，各站徑流資料為逐日流量資料，本文對所選水文資料進(jìn)行了“三性”檢查，認(rèn)為所選資料均具有較好的可靠性、一致性和代表性。閩江流域代表性水文站點(diǎn)分布見圖1。

2.2 分析方法

2.2.1 Mann-Kendall秩次相關(guān)法

對于具有n個樣本的時間序列X_t（t=1，2，…，n），計算變量值見式（1）：

其中，p_t是t時刻數(shù)據(jù)大于t時刻以前數(shù)據(jù)的累計次數(shù)。對于趨勢序列，P的數(shù)學(xué)期望和方差分別為式（2）、（3）：

定義變量U_α/2=P－EV^0.5，給定某一置信水平α，根據(jù)P與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布臨界值U_α/2的大小關(guān)系，可以判斷原序列是否存在顯著趨勢。若|P|gt;U_α/2，則認(rèn)為原序列趨勢顯著；否則，原序列趨勢不顯著。

Mann-Kendall中一個重要的指標(biāo)就是Kendall傾斜度，該指標(biāo)表示單位時間內(nèi)序列變化量，其計算見式（4）：

式中，Median（·）為·的中位數(shù)符號，當(dāng)β為正時，表示序列呈上升趨勢，當(dāng)β為負(fù)時，表示序列呈下降趨勢。

Mann-Kendall除了用于檢驗(yàn)變量的趨勢外，同時可用于分析序列的可能變點(diǎn)。

2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI

標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI由McKee等^［21］在1993年提出，是在降水分析和旱澇監(jiān)測中常見的分析方法，已被廣泛應(yīng)用于氣象旱澇監(jiān)測中。計算降水量的Γ分布概率，進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，用標(biāo)準(zhǔn)化降水累積頻率分布進(jìn)行干旱等級的劃分。具體計算步驟如下。

假設(shè)某時段降水量為隨機(jī)變量x，則其Γ分布的概率密度函數(shù)為式（5）：

式中，β、γ分別為尺度和形狀參數(shù)，βgt;0，γgt;0，可用極大似然估計法求得。確定概率密度函數(shù)中的參數(shù)后，對于某一年的降水量 x₀，可求出隨機(jī)變量 x小于 x₀事件的概率，見式（6）：

利用數(shù)值積分可計算時間概率近似估計值。當(dāng)降水量為0時，可按F（x=0）=mn 估計。其中，m為降水量為 0 的樣本數(shù)；n為總樣本數(shù)。再對Γ分布概率做正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，將求得的概率值代入標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)分布函數(shù)。即式（7）：

近似求解得的Z值就是相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI。

2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)SRI

標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)SRI由SHUKLA等^［22］在2008年提出，采用伽馬分布概率來描述徑流量的變化，對呈現(xiàn)偏態(tài)概率分布的徑流量進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)，具體計算方法如下。

假設(shè)某一時間尺度的徑流量為x，則滿足伽馬分布的概率密度函數(shù)為式（8）：

式中，α、β為參數(shù)，αgt;0、βgt;0 用極大似然法對參數(shù)進(jìn)行估算。一定時間尺度的徑流量x的累計概率為式（9）：

對各項(xiàng)的累積頻率F（x）進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化即得到相應(yīng)的SRI：

式中，c₀=2.515 517，c₁=0.802 853，c₂=0.010 328，d₁=1.432 788，d₂=0.189 269，d₃=0.001 308。

3 閩江流域歷史洪旱風(fēng)險的識別

本文以不同時間尺度為單元，分年尺度、季尺度分別研究了閩江流域的旱澇分布及轉(zhuǎn)移規(guī)律，為流域水利工程調(diào)度和年、季等時間尺度上的水資源配置提供依據(jù)。

3.1 以年為時間尺度的旱澇識別

3.1.1 年尺度下流域各站點(diǎn)旱澇分類

本文選取SRI12進(jìn)行年尺度下的干濕識別，對于干旱等劃分等級本研究參照McKee提出的標(biāo)準(zhǔn)，并參照干旱等級標(biāo)準(zhǔn)對稱了濕潤劃分等級，見表1。

按照以上旱澇等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，對閩江流域各水文站徑流量進(jìn)行旱澇劃分結(jié)果見表2。

據(jù)表1可知，2016年是一個明顯的極澇年份，閩江流域特別極澇情況相當(dāng)嚴(yán)重，竹岐、沙縣、洋口水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了特別極澇情況；1975、1998、2010年均被多個水文站劃分為重澇年份；2011年閩江流域重旱相當(dāng)嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了重旱情況；1971年竹岐和七里街水文站均發(fā)生了特別干旱情況。除此之外，還可知極澇和特旱、重澇和重旱的年份相對較少，而中澇和中旱的年份相對較多，這表明閩江流域的洪水干旱事件可能具有一定的周期性，但也可能受到氣候變化等多種因素的影響。

3.1.2 各水文站點(diǎn)SPI12趨勢變化

從圖2可以了解到，閩江流域除沙縣站之外，各站點(diǎn)SRI12值呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，說明閩江流域的年平均徑流量較以往有所增加，流域越來越濕潤，相對緩解了干旱的問題。其中洋口站徑流量的SRI12值上升趨勢最明顯，其變化速率為0.062/10a。

3.1.3 干濕頻率空間分布

本文使用了閩江流域范圍內(nèi)的18個雨量站點(diǎn)1960—2022年的降雨數(shù)據(jù)來計算SPI12序列，并對干濕頻率進(jìn)行了統(tǒng)計分析。從圖3、4中可以看出，閩江流域的各雨量站干旱和洪澇發(fā)生頻率在空間上呈現(xiàn)出明顯的分布規(guī)律。具體來說，在流域中干旱頻率較高的觀測站點(diǎn)，洪澇發(fā)生的頻率則相對較低。其中沙溪流域干旱發(fā)生頻率最高，富屯溪流域的洪澇發(fā)生頻率最高。不難發(fā)現(xiàn)，圖3干旱發(fā)生頻率較高的站點(diǎn)在圖4中濕潤頻率較低，圖3干旱頻率較低的站點(diǎn)在圖4中濕潤頻率較高。

3.2 以季為時間尺度的旱澇識別

3.2.1 季尺度下流域各站點(diǎn)旱澇分類

本文選取SRI3進(jìn)行季尺度下的旱澇識別，基于各水文站點(diǎn)的徑流量，計算各季節(jié)SRI3并進(jìn)行旱澇劃分。根據(jù)各站點(diǎn)在4個季節(jié)SRI3旱澇分類結(jié)果，可得到閩江流域4個主要水文站的極端洪澇和特別干旱年份的總結(jié)，具體見表3—6。

據(jù)表3—6可知，2018年春季的特別干旱情況相當(dāng)嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了特別干旱情況；1991年夏季的特別干旱情況較為嚴(yán)重，竹岐、七里街水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了特別干旱情況；2015年秋季的極澇情況極為嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了極澇情況，1997、2016年秋季的極澇也較為嚴(yán)重，竹岐、沙縣和洋口水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了極澇；1997、2016年冬季的極澇情況極為嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了極澇情況。

3.2.2 季尺度SPI3檢驗(yàn)Z值空間分布

利用18個雨量站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，計算了閩江流域1960—2022年的SPI3值。SPI3代表了降水異常的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的累積值，用于評估中期干旱和洪澇情況。

為從空間上分析閩江流域各季節(jié)的干濕特征，采用Mann-Kendall方法對流域18個氣象站4個季節(jié)SPI-3進(jìn)行趨勢檢測，結(jié)果見圖5—8。

圖5所示，在閩江流域春季SPI3的Z值方面，下降趨勢最明顯的是位于流域下方的大田站，上升趨勢最大的則是位于流域左部的建寧（溪口）站點(diǎn)與中下方的沙縣（石橋）站點(diǎn)。通過Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計方法的檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)閩江流域各站點(diǎn)春季SPI3變量檢驗(yàn)值均未超過相應(yīng)的臨界值。表明閩江流域各站點(diǎn)春季SPI3變量均不存在顯著的變化趨勢。這意味著在閩江流域的春季期間，雖然不同站點(diǎn)的SPI3值可能有所波動，但從整體上來看，并沒有表現(xiàn)出明顯的上升或下降趨勢。

通過圖6可以看出，閩江流域夏季期間，SPI3的Z值變化在流域內(nèi)呈現(xiàn)由東南部向西北部遞增的趨勢。經(jīng)Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計方法檢驗(yàn)，東南部的永泰（清水壑）站點(diǎn)的SPI3值呈下降趨勢，但未超過相應(yīng)的臨界值，因此下降趨勢不顯著。而位于西北部的一些站點(diǎn)，其夏季SPI3的檢驗(yàn)值超過了90%的檢驗(yàn)水平，說明上升趨勢比較顯著。

通過圖7可以看出，在閩江流域秋季期間，SPI3的Z值變化表現(xiàn)出由西南部向東北部遞增的趨勢。具體來說，經(jīng)Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計方法檢驗(yàn)，西南部永安站點(diǎn)的SPI3值呈下降趨勢，其檢驗(yàn)值超過90%的檢驗(yàn)水平，因此下降趨勢比較顯著。與此相反的是，位于東北部的站點(diǎn)，其秋季SPI3的檢驗(yàn)值未超過相應(yīng)的臨界值，因此上升趨勢不顯著。

通過圖8可以看出，閩江流域冬季期間，SPI3的Z值變化在流域內(nèi)呈現(xiàn)由東南部向西北部遞減的趨勢。經(jīng)Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計方法檢驗(yàn)，整個流域內(nèi)東南部的尤溪站點(diǎn)的SPI3值上升趨勢最明顯，但未超過相應(yīng)的臨界值，因此上升趨勢不顯著。位于西北部的光澤站點(diǎn)，其冬季SPI3的檢驗(yàn)值也未超過相應(yīng)的臨界值，因此下降趨勢同樣不顯著。

4 結(jié)語

本文在閩江流域水文要素演變規(guī)律分析的基礎(chǔ)上，從干旱與洪澇的定義、旱澇劃分方法、典型干旱和洪澇年的識別、閩江流域歷史旱澇識別及旱澇情勢分析等方面開展研究，得到的主要結(jié)論如下。

a）通過以年為時間尺度的旱澇分析，旱澇情勢分析以SRI12識別結(jié)果為分析對象，包括的旱典型年有2003、2004年連續(xù)干旱過程，澇典型年有1998、2016年，共計4個典型年份；閩江流域的年平均徑流量較以往有所增加，流域越來越濕潤，相對緩解了干旱的問題；閩江流域范圍內(nèi)干旱頻率較高的區(qū)域，洪澇發(fā)生的頻率則相對較低。

b）通過以季為時間尺度的旱澇分析，根據(jù)閩江流域水文站點(diǎn)在各季節(jié)的SRI3值進(jìn)行旱澇分類的結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：2018年春季的特別干旱情況相當(dāng)嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了特別干旱情況；1991年夏季的特別干旱情況較為嚴(yán)重，竹岐、七里街水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了特別干旱情況，2015年秋季的極澇情況極為嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了極澇情況，1997、2016年秋季的極澇也較為嚴(yán)重，竹岐、沙縣和洋口水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了極澇，1997、2016年冬季的極澇情況極為嚴(yán)重，4個水文站點(diǎn)均出現(xiàn)了極澇情況；閩江流域春季SPI3的Z值不存在顯著的變化趨勢，閩江流域夏季期SPI3的Z值變化在流域內(nèi)呈現(xiàn)由東南部向西北部遞增的趨勢，閩江流域秋季SPI3的Z值變化表現(xiàn)出由西南部向東北部遞增的趨勢，閩江流域冬季SPI3的Z值變化在流域內(nèi)呈現(xiàn)由東南部向西北部遞減的趨勢。

本文的研究成果可為閩江流域今后應(yīng)對旱澇極端水文事件，制定洪旱風(fēng)險應(yīng)急調(diào)度方案，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，但本文建立的極端干旱與洪澇定量識別指標(biāo)，僅適用于閩江流域。尤其是在洪澇期及洪澇等級的判定中指標(biāo)閾值具有很大的地域性差異。因此，在未來的研究中，需要進(jìn)一步優(yōu)化極端干旱與洪澇事件定量識別指標(biāo)及評價標(biāo)準(zhǔn)，并提高評價指標(biāo)的適用性，使其能夠運(yùn)用于其他地區(qū)。

參考文獻(xiàn)：

［1］谷桂華，李紅明，火壽華.撫仙湖流域1964—2021年氣象干旱演變特征分析［J］.人民珠江，2023，44（S1）：27-32.

［2］孫浚凱.基于SRI的渾河流域水文干旱特征分析［J］.人民珠江，2021，42（2）：25-30.

［3］杜勇，錢燕.2022年珠江汛期雨水情特征及洪澇風(fēng)險管理機(jī)制探討［J］.人民珠江，2023，44（S1）：1-4.

［4］唐孟，何理，殷闖，等.流域間洪災(zāi)風(fēng)險傳遞規(guī)律的研究：以珠江流域?yàn)槔跩］.人民珠江，2020，41（5）：1-7.

［5］朱必方，高焱哲，賴成光.基于耦合模型的城市流域洪澇災(zāi)害治理研究：以廣州某片區(qū)為例［J］.人民珠江，2022，43（11）：60-67.

［6］姜良勇，李繼清，陳思雨.珠江流域水資源調(diào)度大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.人民珠江，2020，41（5）：108-115.

［7］陳晨，李波，雷東洋，等.長江流域旱澇年劃分及降水特征分析［J］.北京水務(wù)，2015（3）：4-9.

［8］易彬，曾小凡，趙娜，等.基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)的長江流域旱澇情勢演變［J］.南水北調(diào)與水利科技，2018，16（1）：89-94.

［9］張?jiān)品?，翟麗妮，林沛榕，?長江中下游典型流域旱澇與旱澇/澇旱急轉(zhuǎn)演變規(guī)律及其驅(qū)動因子研究［J］.武漢大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2021，54（10）：887-897.

［10］陳云，郭霖，葉長青，等.珠江流域旱澇時空演變規(guī)律分析［J］.中國農(nóng)村水利水電，2018（2）：113-120.

［11］靖娟利，徐勇，王永鋒，等.1960—2019年珠江流域多尺度旱澇特征研究［J］.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2021，42（3）：557-569.

［12］苑希民，張家銘，滕振敏.基于SPI指標(biāo)左江流域旱澇演變規(guī)律與趨勢預(yù)測分析［J］.水力發(fā)電，2022，48（1）：31-38.

［13］王世杰，劉柯瑩，孟長青.基于SPEI的嘉陵江流域旱澇時空演變分析［J］.水利水電快報，2022，43（5）：12-19.

［14］王洋.遼河流域旱澇特征分析研究［J］.地下水，2019，44（4）：154-156.

［15］杜華明，賀勝英.岷江流域降水特征與旱澇災(zāi)害趨勢分析［J］.水土保持研究，2015，22（1）：153-157.

［16］彭高輝，宋寶，韋保磊.基于Z指數(shù)的黃河流域旱澇等級游程分析［J］.水利水電技術(shù)，2014，45（11）：24-28.

［17］孫德亮，吳建峰，李威，等.基于SPI指數(shù)的近50年重慶地區(qū)干旱時空分布特征［J］.水土保持通報，2016，36（4）：197-203.

［18］劉熙，黃鈺凱.金沙江下游流域旱澇特性分析［J］.長江技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2023，7（4）：16-21.

［19］LING M H，GUO X M，SHI X L，et al.Temporal and spatial evolution of drought in Haihe River Basin from 1960 to 2020［J］.Ecological Indicators，2022，138.DOI：10.1016/j.ecolind.2022.108809.

［20］CHEN X，LIU Y L，SUN Z L，et al.Centennial Precipitation Characteristics Change in Haihe River Basin，China［J］.Atmosphere，2022，13（7）.DOI：10.3390/atmos13071025.

［21］MCKEE T B ，DOESKEN N J ，KLEIST J .The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales［C］//Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology，Boston，Massachusetts：American Meteorological Society，1993.

［22］SHUKLA S ，WOOD A W.Use of a standardized runoff index for characterizing hydrologic drought［J］.Geophysical Research Letters，2008，35（2）：226-236.

（責(zé)任編輯：李澤華）