摘要：為了彌補(bǔ)地面站點(diǎn)分布稀缺、資料缺測等因素給干旱監(jiān)測帶來的不確定性，選取CMFD、MSWEP、ERA5 3種高時(shí)空分辨率降水產(chǎn)品，以烏江流域及其周邊15個(gè)地面氣象站點(diǎn)1979～2016年降水資料為基準(zhǔn)，利用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)分析評(píng)估這3種降水產(chǎn)品在烏江流域的精度及不同時(shí)間尺度干旱監(jiān)測中的適用性。結(jié)果表明：CMFD與MSWEP具有較高的探測精度，能準(zhǔn)確捕捉烏江流域多年平均降水空間分布，ERA5則存在明顯高估現(xiàn)象。在季節(jié)尺度和月尺度上，CMFD與MSWEP相關(guān)系數(shù)均大于0.9，數(shù)據(jù)精度高于ERA5；CMFD與MSWEP計(jì)算的不同時(shí)間尺度下的SPI與站點(diǎn)之間存在較高的一致性，在不同時(shí)間尺度上的相關(guān)系數(shù)均高于0.94，而ERA5則隨著時(shí)間尺度增加與站點(diǎn)之間一致性逐漸降低，相關(guān)系數(shù)平均值僅有0.46；3種降水產(chǎn)品在干旱頻率空間分布的刻畫上并沒有一種產(chǎn)品表現(xiàn)出絕對(duì)優(yōu)勢，但總體來說CMFD要優(yōu)于MSWEP和ERA5；CMFD在捕捉干旱歷時(shí)、烈度、峰值和嚴(yán)重度等干旱特征方面表現(xiàn)較優(yōu)，其次是MSWEP和ERA5。綜上所述，CMFD與MSWEP可為流域干旱監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支撐，ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量較差，需進(jìn)一步對(duì)其降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行校正。研究成果可為烏江流域的干旱監(jiān)測、預(yù)警等提供數(shù)據(jù)支撐。

關(guān) 鍵 詞：干旱監(jiān)測； 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)； CMFD； MSWEP； ERA5； 烏江流域

中圖法分類號(hào)： TV11；P426.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.11.020

0 引 言

干旱是世界上最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，具有影響范圍廣、持續(xù)時(shí)間長、發(fā)生頻率高的特點(diǎn)^［1］，不僅影響著全球的氣候狀況、生態(tài)環(huán)境，而且對(duì)全球的社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生極大的威脅。干旱通常可分為降水不足導(dǎo)致的氣象干旱，土壤水分不足引起的農(nóng)業(yè)干旱，水資源不足引起的水文干旱和水資源供需不平衡引起的社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱^［2］。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第六次評(píng)估報(bào)告指出，未來將會(huì)有更多的區(qū)域受到農(nóng)業(yè)干旱的影響，一些區(qū)域的水文干旱也將加重^［3-4］。據(jù)估計(jì)，2001～2020年中國因干旱造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占總損失的21%，僅次于暴雨洪澇災(zāi)害^［5］。干旱災(zāi)害已成為了亟待解決的重大科學(xué)問題并且受到了社會(huì)各界的高度重視。

為了準(zhǔn)確地監(jiān)測干旱的時(shí)空分布及演變規(guī)律，國內(nèi)外學(xué)者利用降水、氣溫等要素，提出了眾多的干旱指數(shù)用于氣象干旱特征的量化研究，常見的包括：標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（standardized precipitation index，SPI）、標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)降水指數(shù)（standardized weighted average of precipitation，SWAP）、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）、帕爾默干旱強(qiáng)度指數(shù)（Palmer drought severity index，PDSI）等。大部分的干旱指數(shù)需要多種參數(shù)參與計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高，計(jì)算過程較為復(fù)雜。SPI是表征時(shí)段降水量匱乏狀態(tài)的無量綱指數(shù)，僅需要?dú)v史降水序列便可對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)要求低且計(jì)算簡便，具有穩(wěn)定性好且能對(duì)不同時(shí)間尺度降水進(jìn)行量化研究等特點(diǎn)，因此受到眾多研究人員的青睞^［6-8］，被廣泛應(yīng)用于干旱監(jiān)測研究中。

傳統(tǒng)干旱監(jiān)測大多依賴于地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算相應(yīng)的干旱指標(biāo)^［9］，但受限于區(qū)域或流域站點(diǎn)數(shù)量有限，基于地面氣象站點(diǎn)計(jì)算的干旱指數(shù)難以全面反映全區(qū)域或全流域的干旱特征。此外，偏遠(yuǎn)復(fù)雜山區(qū)缺乏實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)以及長系列觀測資料，使得實(shí)際應(yīng)用中難以對(duì)這些地區(qū)進(jìn)行干旱監(jiān)測，增加了干旱監(jiān)測的不確定性。近些年來隨著數(shù)據(jù)反演算法、數(shù)據(jù)同化算法的不斷發(fā)展，一批高時(shí)空分辨率的降水再分析數(shù)據(jù)集陸續(xù)發(fā)布，如中國區(qū)域高時(shí)空分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集（China Meteorological Forcing Dataset，CMFD）、多源加權(quán)集合降水?dāng)?shù)據(jù)（Multi-Source Weighted Ensemble Precipitation，MSWEP）以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心全球氣候第五代產(chǎn)品ERA5等。這些數(shù)據(jù)集可在一定程度上彌補(bǔ)地面氣象站點(diǎn)數(shù)量稀缺以及分布不均的不足^［10］，利用這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行SPI指數(shù)計(jì)算是解決無資料或缺資料地區(qū)干旱監(jiān)測的有效方法之一。目前，針對(duì)MSWEP的干旱監(jiān)測應(yīng)用，已有研究人員開展了相關(guān)研究。許昕彤等^［11］將MSWEP降水產(chǎn)品應(yīng)用于黃河流域干旱監(jiān)測，結(jié)果顯示MSWEP適用于黃河流域中下游的干旱監(jiān)測，而對(duì)于地形復(fù)雜的黃河源區(qū)需要進(jìn)一步修正其降水誤差；Li等^［12］基于SPI指數(shù)評(píng)估了MSWEP在中亞地區(qū)4個(gè)流域的干旱趨勢和干旱事件的時(shí)空特征，結(jié)果表明MSWEP能有效捕捉干旱事件及其基本特征；Li等^［13］在中國10個(gè)流域評(píng)價(jià)了MSWEP的干旱監(jiān)測能力，發(fā)現(xiàn)MSWEP可以較好地反映干旱的空間格局和變化趨勢。ERA5包括降水、蒸散發(fā)、溫度、濕度、土壤濕度等眾多要素，目前已有利用蒸散發(fā)、溫度、濕度、土壤濕度等要素進(jìn)行干旱監(jiān)測方面的研究^［14-16］，而針對(duì)其降水要素進(jìn)行的干旱監(jiān)測研究目前在國內(nèi)僅應(yīng)用于中國區(qū)域這樣的大尺度區(qū)域上，這種在大尺度區(qū)域上進(jìn)行的干旱監(jiān)測評(píng)估可能會(huì)忽略中小尺度上的干旱監(jiān)測差異。劉婷婷等^［17］基于ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)集利用SPI指數(shù)評(píng)估其在中國區(qū)域的適用性，發(fā)現(xiàn)利用ERA5進(jìn)行干旱事件識(shí)別時(shí)，與站點(diǎn)數(shù)據(jù)有較大的差距，閾值越低誤差越大；馬茜^［18］基于SPEI指數(shù)和Z指數(shù)對(duì)不同類型降水產(chǎn)品在中國九大片區(qū)的干旱監(jiān)測效用進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)ERA5和ERA-Interim在9套降水產(chǎn)品中表現(xiàn)最差。而對(duì)于CMFD降水?dāng)?shù)據(jù)還鮮有相關(guān)研究。

貴州省年降水量為1 000～1 300 mm^［19］，雨量充沛，但由于降水空間異質(zhì)性強(qiáng)，再加之地處喀斯特地區(qū)，土地坡度大且土層薄弱，土壤保水蓄水能力差，使得區(qū)域性和季節(jié)性的干旱高發(fā)。貴州省近些年來多次發(fā)生嚴(yán)重旱情^［20-22］，造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，制約著貴州省經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。烏江是長江上游南岸的最大支流，也是貴州省第一大河，其在貴州省境內(nèi)的流域面積占全流域面積的76%。烏江流域貴州段（以下統(tǒng)稱烏江流域）人口密度大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，流域內(nèi)的干旱問題關(guān)乎貴州省經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。本文在比較CMFD、MSWEP、ERA5這3種降水產(chǎn)品在烏江流域精度的基礎(chǔ)上，基于SPI干旱指數(shù)，從不同時(shí)間尺度上分析評(píng)估CMFD、MSWEP和ERA5在烏江流域的干旱監(jiān)測特征，以期為烏江流域的干旱監(jiān)測、預(yù)警等提供數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況

烏江發(fā)源于貴州省西北面烏蒙山脈東麓羊角山最高峰東北面威寧縣草海鎮(zhèn)綠水塘，橫貫貴州省，于重慶市的涪陵區(qū)匯入長江，貓?zhí)?、清水江等是其主要支流，流域面積約8.79萬 km²，干流全長1 044 km，天然落差2 391 m，平均比降2.293‰^［23］。本次研究區(qū)域?yàn)闉踅饔蛸F州段，其流域面積6.68萬 km²，占烏江流域總面積的76%，流域概況及站點(diǎn)分布如圖1所示。研究區(qū)內(nèi)氣候?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)濕潤氣候，年降雨量為1 100～1 400 mm，流域地形表現(xiàn)為西南高、東北低。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

SPI指數(shù)的可靠性受資料長度限制的影響^［24］，世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）指出針對(duì)氣候的研究至少需要30 a的數(shù)據(jù)資料。本文以1979～2016年作為研究時(shí)段，共收集到烏江流域內(nèi)及其周邊15個(gè)地面氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（https：∥data.cma.cn/），站點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)過氣候界限檢查、臺(tái)站極值檢查、時(shí)空一致性檢查等一系列質(zhì)量檢查。CMFD^［25］是中國科學(xué)院青藏高原研究所基于Princeton再分析資料、GLDAS資料、GEWEX-SRB輻射資料、TRMM降水資料以及中國氣象局常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)開發(fā)的一套近地面氣象要素再分析數(shù)據(jù)集，其時(shí)間分辨率為3 h，空間分辨率為0.1°×0.1°。MSWEP是Beck等^［26］基于站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)、衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)、模式模擬數(shù)據(jù)等開發(fā)而成的一套降水?dāng)?shù)據(jù)，具有時(shí)間尺度長、空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，其時(shí)間分辨率為1 h，空間分辨率為0.1°×0.1°。ERA5是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）發(fā)布的第五代全球氣候和大氣再分析數(shù)據(jù)集，是目前全球時(shí)空分辨率較高的再分析資料之一，其時(shí)間分辨率為1 h，空間分辨率為0.25°×0.25°。

2.2 研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于3種降水?dāng)?shù)據(jù)均為網(wǎng)格數(shù)據(jù)，而站點(diǎn)數(shù)據(jù)為點(diǎn)源數(shù)據(jù)，因此本文采用最鄰近內(nèi)插法進(jìn)行兩種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，即利用站點(diǎn)坐標(biāo)提取其所在網(wǎng)格的降水?dāng)?shù)據(jù)，進(jìn)而在站點(diǎn)尺度上對(duì)3種降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比評(píng)估，該方法可以避免由站點(diǎn)數(shù)據(jù)直接插值到空間數(shù)據(jù)所造成的誤差。

2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)

標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（standardized precipitation index，SPI）可用于監(jiān)測不同時(shí)間尺度的干旱事件，具有良好的適用性和可靠性，SPI同時(shí)也是世界氣象學(xué)會(huì)、中國氣象局等機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)化干旱監(jiān)測指標(biāo)。SPI由Mckee等^［27］于1993年提出，其計(jì)算原理為將降水量序列看作服從Γ分布，利用Γ分布概率密度函數(shù)求累積概率，再通過正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化求出SPI值。其計(jì)算方便，僅依靠降水?dāng)?shù)據(jù)便可反映出多時(shí)間尺度的干旱狀況。計(jì)算公式如下：

SPI=St-（c2t+c1）t+c0［（d3t+d2）t+d1］t+1

t=ln1H（x）2（1）

G（x）=1βγΓ（γ）0∫x0x^γ-1e^-x/βdx，x＞0

Γ（γ）=∫∞0x^γ-1e^-xdx（2）

式中：x為降水量；β和γ為Γ函數(shù)的比例因子和形狀因子；S為相關(guān)系數(shù)；c0，c1，c2和d1，d2，d3為計(jì)算參數(shù)，取值分別為c0=2.515 517，c1=0.802 853，c2=0.010 328，d1=1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。G（x）、H（x）為降水概率分布函數(shù)，當(dāng)G（x）＞0.5時(shí)，H（x）=1-G（x）且S=1；當(dāng)G（x）≤0.5時(shí)，H（x）=G（x）且S=-1。

根據(jù)國家氣象局頒布的GB/T 20481—2017《氣象干旱等級(jí)》^［28］，利用SPI值可將干旱等級(jí)劃分為5類，如表1所列。通常，1個(gè)月尺度SPI對(duì)降水變化敏感，常用于監(jiān)測月干旱情況；3個(gè)月和6個(gè)月尺度SPI表示土壤水分盈虧情況，常用于農(nóng)業(yè)氣象干旱的監(jiān)測；12個(gè)月尺度SPI對(duì)降水變化的響應(yīng)緩慢，常用于氣象干旱及水文干旱的監(jiān)測。因此，為評(píng)估CMFD、MSWEP以及ERA5這3種降水產(chǎn)品在烏江流域的干旱監(jiān)測精度，分別計(jì)算了1，3，6，12個(gè)月尺度的SPI。具體地，SPI1代表1個(gè)月時(shí)間尺度的干旱狀況；SPI3代表3個(gè)月時(shí)間尺度的干旱狀況，2月SPI值是根據(jù)12月、次年1月和2月的降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算所得，即代表冬季的干旱情況；5月SPI值是根據(jù)3，4，5月降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算所得，即代表春季的干旱情況，依此類推，也即5，8，11，2月分別代表春、夏、秋、冬四季的干旱情況。SPI12代表12個(gè)月時(shí)間尺度的干旱狀況，即12月份的SPI值是根據(jù)這一年中1～12月降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算所得，因此若每年12月份的SPI值小于-0.5，則可認(rèn)為該年為干旱年。

2.2.3 干旱特征評(píng)估

為進(jìn)一步分析3種降水產(chǎn)品對(duì)干旱監(jiān)測的適用性，基于游程理論^［29-30］對(duì)干旱事件進(jìn)行識(shí)別。短歷時(shí)的干旱事件影響較低，因此本文選擇代表季節(jié)性干旱的SPI3來定義干旱，即SPI3小于-0.5時(shí)為一次干旱事件。采用干旱歷時(shí)（drought duration，DD）、干旱峰值（drought peak，DP）、干旱烈度（drought intensity，DI）、干旱嚴(yán)重度（drought severity，DS）和干旱頻率（drought frequency，DF）來量化干旱特征。干旱歷時(shí)表示處于持續(xù)干旱狀態(tài)下的干旱月數(shù)；干旱峰值表示干旱發(fā)生期間SPI最小值的絕對(duì)值；干旱烈度表示干旱嚴(yán)重度與干旱歷時(shí)的比值；干旱嚴(yán)重度表示干旱發(fā)生期間SPI累加值的絕對(duì)值；干旱頻率指發(fā)生干旱的年份數(shù)量與研究時(shí)段內(nèi)總年份數(shù)量的比值，用來表征干旱發(fā)生的頻繁程度。具體計(jì)算公式如下：

DD=t1-t0（3）

DP=Zmin（4）

DI=DSDD（5）

DS=DDi=1Zi（6）

DF=nN×100%（7）

式中：t1為干旱開始時(shí)間；t0為干旱結(jié)束時(shí)間；Z_min為干旱發(fā)生期間SPI的最小值；i為干旱發(fā)生時(shí)的一個(gè)月；Zi為某場干旱事件發(fā)生期間月份i的SPI值；n為發(fā)生干旱的年數(shù)或者季節(jié)數(shù)；N為總的年數(shù)或總的季節(jié)數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 降水產(chǎn)品精度評(píng)估

為直觀判別不同源降水?dāng)?shù)據(jù)在烏江流域的空間差異，分別基于CMFD、MSWEP、ERA5以及同期地面氣象站點(diǎn)（Gauge）的降水?dāng)?shù)據(jù)繪制烏江流域多年平均降水空間分布圖，如圖2所示。從圖2中可以看出，烏江流域多年平均降水表現(xiàn)為由西南向東北逐漸增加的趨勢（圖2（a）），CMFD與MSWEP對(duì)這一現(xiàn)象捕捉較為準(zhǔn)確，而ERA5表現(xiàn)為嚴(yán)重高估，該結(jié)論與Jiang等^［31］在中國大陸區(qū)域?qū)RA5降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行的精度評(píng)估結(jié)論相似。15個(gè)站點(diǎn)平均高估程度超過80%，但總體上同樣表現(xiàn)為西南低東北高的趨勢。

進(jìn)一步對(duì)比分析3種降水產(chǎn)品在烏江流域季節(jié)尺度上的準(zhǔn)確性，基于各站點(diǎn)季節(jié)降水?dāng)?shù)據(jù)，繪制烏江流域季節(jié)降水泰勒?qǐng)D，如圖3所示?？梢悦黠@看出，ERA5在四季均距離Gauge點(diǎn)最遠(yuǎn)，其數(shù)據(jù)精度較差。而CMFD與MSWEP距離Gauge點(diǎn)較近，相關(guān)系數(shù)均大于0.9，數(shù)據(jù)精度明顯高于ERA5，其中，CMFD數(shù)據(jù)精度又略優(yōu)于MSWEP。

用于計(jì)算SPI1、SPI3、SPI6、SPI12的降水?dāng)?shù)據(jù)均是以月降水?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)計(jì)算得到，為直觀比較3種數(shù)據(jù)在烏江流域的精度差異，基于1979年1月至2016年12月15個(gè)站點(diǎn)的算術(shù)面平均降水，繪制逐月降水散點(diǎn)圖，如圖4所示。從圖4中可以明顯看到，ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)總體位于1∶1線上方，表明ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)相較站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)來說總體偏大，而CMFD與MSWEP則較均勻地分布在1∶1線的兩側(cè)，表明這兩種數(shù)據(jù)精度較高，二者相關(guān)系數(shù)分別為0.99和0.98，而ERA5相關(guān)系數(shù)為0.76，3種降水?dāng)?shù)據(jù)均通過0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。

圖5為CMFD、MSWEP和ERA5這3種降水?dāng)?shù)據(jù)和地面氣象站點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，均通過0.01水平的顯著性檢驗(yàn)?？梢园l(fā)現(xiàn)，各個(gè)站點(diǎn)CMFD與MSWEP的相關(guān)系數(shù)均明顯高于ERA5，CMFD和MSWEP在15個(gè)站點(diǎn)相關(guān)系數(shù)的平均值分別為0.94和0.93，ERA5僅為0.66。其中在仁懷站3種降水產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)均最低，分別為0.84，0.87，0.60。

3.2 降水產(chǎn)品在干旱監(jiān)測中的適用性分析

為進(jìn)一步評(píng)估CMFD、MSWEP和ERA5這3種降水產(chǎn)品在烏江流域干旱監(jiān)測中的適用性，基于站點(diǎn)降水算術(shù)平均值，計(jì)算這3種降水產(chǎn)品以及氣象站點(diǎn)在1，3，6，12個(gè)月時(shí)間尺度上的SPI值，得到1979～2016年各時(shí)間尺度的年際變化，如圖6所示。從圖6中可以看出，3種降水產(chǎn)品均表現(xiàn)出頻繁的干濕交替現(xiàn)象，隨著時(shí)間尺度的增加，其波動(dòng)頻率降低且幅度減弱。其中基于CMFD與MSWEP降水產(chǎn)品計(jì)算得到的SPI值在捕捉不同時(shí)間尺度的SPI趨勢方面表現(xiàn)較優(yōu)，與氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間存在著較高的一致性，在4種時(shí)間尺度上的相關(guān)系數(shù)均高于0.94。而ERA5與氣象站點(diǎn)之間的一致性則較差，且隨著時(shí)間尺度的增加，基于ERA5計(jì)算的SPI時(shí)間序列與基于地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI時(shí)間序列之間的差異愈加明顯，其相關(guān)性逐漸降低，4種時(shí)間尺度上的相關(guān)系數(shù)平均值僅有0.46，說明ERA5降水產(chǎn)品隨著時(shí)間尺度的增加，其捕捉干濕變化情況的能力有所減弱。這主要是因?yàn)镾PI基于不同時(shí)間尺度累計(jì)降水量與歷史平均水平進(jìn)行對(duì)比從而反饋干濕狀況，累積降水量會(huì)隨著時(shí)間尺度的增加而增多，由于誤差的累積效應(yīng)，ERA5的誤差會(huì)隨著時(shí)間尺度的增加而增大，從而表現(xiàn)為ERA5對(duì)于干濕狀況的捕捉能力隨時(shí)間尺度的增加而逐漸降低。

鑒于SPI12能夠反映長期的旱澇變化特征，且長時(shí)間尺度的干旱對(duì)流域的影響更加嚴(yán)重，因此針對(duì)各站點(diǎn)對(duì)比分析3種降水產(chǎn)品在長時(shí)間尺度上對(duì)干旱事件的捕捉能力，如圖7所示。從圖7中可以發(fā)現(xiàn)，CMFD與MSWEP計(jì)算的SPI12值與基于實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算的SPI12值之間的擬合程度較好，除仁懷站（CMFD相關(guān)系數(shù)為0.45，MSWEP相關(guān)系數(shù)為0.47）外，其余各站點(diǎn)CMFD與MSWEP的相關(guān)系數(shù)均高于0.65，與地面氣象站點(diǎn)之間的一致性較高，表明這兩種數(shù)據(jù)可以較好地捕捉烏江流域長時(shí)間尺度的干旱事件。而ERA5相關(guān)系數(shù)最高為酉陽站的0.59，最低為都勻站的0.03。特別對(duì)于2002年，ERA5在各站點(diǎn)的SPI12均表現(xiàn)為明顯高估，主要是由于ERA5嚴(yán)重高估了烏江流域2002年降水量，高估程度達(dá)到282%，從而使得SPI12表現(xiàn)為高估。

基于3種降水產(chǎn)品以及地面氣象站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算得到的SPI12值，計(jì)算各個(gè)站點(diǎn)的干旱頻率，采用反距離加權(quán)平均法對(duì)流域內(nèi)及其周邊站點(diǎn)進(jìn)行空間插值，繪制SPI12干旱頻率空間分布圖，如圖8所示。從圖8中可以看到，3種降水產(chǎn)品均表現(xiàn)出不同的空間異質(zhì)性，與站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)之間均存在一定的差異。其中，基于地面氣象站點(diǎn)的干旱頻率表現(xiàn)出西南和東北高、中間低的空間分布，CMFD能大致反映出實(shí)際的干旱頻率空間分布，但在中部地區(qū)的干旱頻率明顯偏低，其中CMFD在息烽站的干旱頻率為23.68%，低于實(shí)測站點(diǎn)的31.58%。而MSWEP在東北部地區(qū)的干旱頻率則明顯偏高，MSWEP在正安站的干旱頻率為42.11%，高于實(shí)測站點(diǎn)的36.84%，而在中部地區(qū)MSWEP同樣高估了干旱發(fā)生的頻率。而對(duì)于ERA5，其在中東部地區(qū)干旱頻率明顯低估，可能原因是ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)高估實(shí)測站點(diǎn)降水，導(dǎo)致其干旱頻率出現(xiàn)低估。

圖9為季節(jié)尺度干旱頻率的空間分布。從圖9中可以看出，在春季，基于地面氣象站點(diǎn)的干旱頻率空間分布大致呈東北低西南高的分布（圖9（a）），這與其流域地形及降水分布相似，在流域地形較高的西南地區(qū)降水較少，而在地形較低的東北地區(qū)降水較多，如圖2（a）所示。CMFD則表現(xiàn)在流域中部干旱頻率較低（圖9（b）），而在東北和西南高的趨勢，其干旱頻率的低值區(qū)相較于地面氣象站點(diǎn)出現(xiàn)了向下的偏移。而對(duì)于MSWEP和ERA5，兩者呈現(xiàn)出相似的空間分布特征，均表現(xiàn)為東北低西南高的空間分布，但在具體細(xì)節(jié)的刻畫上與地面氣象站點(diǎn)仍存在一定差距；在夏秋兩季，CMFD均表現(xiàn)出與地面氣象站點(diǎn)相似的空間分布，基于站點(diǎn)的夏秋兩季平均干旱頻率分別為29.82%和33.68%，CMFD的則為30.18%和32.81%。而MSWEP和ERA5與地面氣象站點(diǎn)之間的差異則較大，在夏季，兩者在東北部和西南部出現(xiàn)低估，而在秋季，兩者均出現(xiàn)明顯的低估，MSWEP和ERA5的平均干旱頻率分別為32.63%和30.70%，低于站點(diǎn)的33.68%；對(duì)于冬季而言，CMFD和MSWEP與站點(diǎn)之間均存在不同的空間分布差異，其中CMFD在流域中部表現(xiàn)出明顯高估，而在西南部則表現(xiàn)為低估，MSWEP在東北部則表現(xiàn)出低估。ERA5則表現(xiàn)出與地面氣象站點(diǎn)相似的干旱趨勢，從西南到東北呈高-低-高的空間分布?？傮w來看，CMFD能較準(zhǔn)確地反映烏江流域季節(jié)尺度干旱頻率空間分布，這與季節(jié)降水精度評(píng)價(jià)結(jié)論相一致。

總體而言，CMFD對(duì)于烏江流域年尺度和季節(jié)尺度干旱頻率的刻畫較為準(zhǔn)確，其主要原因是CMFD同化了國內(nèi)地面氣象站點(diǎn)資料，使其得到的降水?dāng)?shù)據(jù)更貼近實(shí)際降水過程，因而其準(zhǔn)確度較高。但受限于插值算法的不同以及站點(diǎn)數(shù)量的限制，由站點(diǎn)插值得到的干旱頻率空間分布可能并不能反映實(shí)際的干旱頻率空間分布情況，因此在評(píng)價(jià)烏江流域?qū)嶋H的干旱頻率空間分布特征時(shí)存在一定的局限性。

3.3 基于區(qū)域平均的典型干旱事件分析

為評(píng)估CMFD、MSWEP、ERA5這3種降水產(chǎn)品對(duì)干旱事件的監(jiān)測能力，基于烏江流域內(nèi)及其周邊15個(gè)站點(diǎn)的平均降水計(jì)算得到的SPI指數(shù)，結(jié)合游程理論方法識(shí)別烏江流域發(fā)生的干旱事件，利用干旱歷時(shí)、烈度、峰值以及嚴(yán)重度對(duì)其進(jìn)行量化。根據(jù)地面氣象站點(diǎn)計(jì)算得到的SPI3值，共識(shí)別出1979～2016年20次干旱事件，CMFD與MSWEP識(shí)別出其中19次干旱事件，而ERA5僅識(shí)別出其中11次干旱事件。根據(jù)干旱歷時(shí)長短、烈度高低、峰值高低和嚴(yán)重度高低，從地面氣象站點(diǎn)識(shí)別出的20場干旱事件中選取其中4場典型的干旱事件進(jìn)行分析，如表2所列。

（1） 干旱事件event1發(fā)生在1979年3～5月，干旱持續(xù)時(shí)間3個(gè)月，持續(xù)時(shí)間短，但烈度較高，達(dá)到1.43，嚴(yán)重度為4.30，峰值1.61，干旱類型為重旱。該次干旱事件屬于典型的短時(shí)高強(qiáng)度干旱類型。CMFD、MSWEP和ERA5這3種降水產(chǎn)品均能捕捉到干旱的起止時(shí)間，但僅CMFD捕捉到峰值時(shí)間，且烈度、峰值和嚴(yán)重度均較為準(zhǔn)確，但都出現(xiàn)了輕微的低估。而MSWEP和ERA5低估則較為嚴(yán)重，MSWEP對(duì)烈度、峰值和嚴(yán)重度分別低估21.0%，20.5%和27.9%，ERA5則高達(dá)41.9%，41.0%和41.9%。

（2） 干旱事件event2發(fā)生在1989年5～9月，干旱持續(xù)時(shí)間5個(gè)月，烈度較低為1.16，嚴(yán)重度5.78，峰值1.96，為重旱類型。CMFD、MSWEP和ERA5這3種降水產(chǎn)品均能捕捉到干旱的起止時(shí)間以及峰值時(shí)間，CMFD和ERA5對(duì)該場干旱事件的監(jiān)測較為準(zhǔn)確。而MSWEP則表現(xiàn)出明顯的高估，對(duì)烈度、峰值和嚴(yán)重度分別高估12.9%，7.14%和13.3%。

（3） 干旱事件event3發(fā)生在2009年7月至2010年6月，是研究期內(nèi)持續(xù)時(shí)間最長的一次干旱，持續(xù)時(shí)間達(dá)到12個(gè)月，其涉及范圍之廣、影響程度之深均為歷史罕見^［20］。本次干旱嚴(yán)重度達(dá)到17.37，烈度1.45，峰值達(dá)到2.15，處于特旱狀態(tài)。CMFD和MSWEP均監(jiān)測到本次極端干旱事件，但MSWEP監(jiān)測到的干旱時(shí)段提前了一個(gè)月，其干旱烈度相較CMFD而言更接近地面氣象站點(diǎn)，但峰值則要偏大16.3%。ERA5則沒有監(jiān)測到本次干旱事件。

（4） 干旱事件event4發(fā)生在2011年3～10月，干旱持續(xù)時(shí)間8個(gè)月，其烈度和峰值在整個(gè)研究期內(nèi)最高，烈度達(dá)到了1.96，嚴(yán)重度為15.69，峰值2.87，處于特旱狀態(tài)。CMFD、MSWEP和ERA5均捕捉到本次干旱事件，其中CMFD和ERA5均捕捉到峰值時(shí)間，但干旱時(shí)段則分別提前一個(gè)月和延后一個(gè)月。對(duì)于烈度而言，3種降水產(chǎn)品與地面氣象站點(diǎn)之間相差不大。CMFD、MSWEP和ERA5的峰值均為研究期內(nèi)最高，其中CMFD與MSWEP對(duì)峰值明顯高估，分別達(dá)到12.9%和18.1%，ERA5則較準(zhǔn)確地監(jiān)測到本次干旱峰值。同樣對(duì)于嚴(yán)重度而言，CMFD與ERA5明顯偏大，分別高估14.9%和19.8%，MSWEP嚴(yán)重度較準(zhǔn)確。

4 討 論

CMFD與MSWEP在烏江流域干旱監(jiān)測中具有較好的應(yīng)用潛力，其主要原因是這兩種降水產(chǎn)品均同化了地面站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)，降水?dāng)?shù)據(jù)具有較高的精度，這已經(jīng)得到不少研究人員在不同區(qū)域或流域的證實(shí)^{［10，32-33］}。其中MSWEP已在干旱監(jiān)測領(lǐng)域得到研究^［11-13］，而針對(duì)CMFD的干旱監(jiān)測研究還較為匱乏。此外，CMFD與MSWEP雖然具有較高的精度，但并不能直接用其代替實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)。本文僅利用了烏江流域及其周邊共15個(gè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)，站點(diǎn)數(shù)量少會(huì)給CMFD與MSWEP的評(píng)估帶來一定影響，隨著地面氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)的不斷完善以及多源降水產(chǎn)品的不斷改進(jìn)，烏江流域的干旱監(jiān)測精度將會(huì)得到不斷提高。

ERA5雖然誤差較大，但其在時(shí)間和空間上的變化趨勢與地面站點(diǎn)大致相同^［10］，因此后期可考慮利用線性縮放法、參數(shù)轉(zhuǎn)換法等算法對(duì)其降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正，以達(dá)到提高降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量的目的，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)流域內(nèi)的干旱監(jiān)測。此外，本文僅針對(duì)降水一個(gè)要素進(jìn)行干旱評(píng)價(jià)，而影響干旱發(fā)生的因素眾多，包括溫度、濕度、蒸散發(fā)等，僅利用SPI指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)存在一定的局限性，未來可利用SPI、SPEI、PDSI等指數(shù)對(duì)多要素進(jìn)行干旱的綜合評(píng)價(jià)，以提高干旱評(píng)估的合理性。

5 結(jié) 論

本文基于CMFD、MSWEP、ERA5以及氣象站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)，計(jì)算了1，3，6，12個(gè)月時(shí)間尺度的SPI值，分析評(píng)估不同時(shí)間尺度上烏江流域的干旱特征。主要結(jié)論如下：

（1） CMFD與MSWEP能準(zhǔn)確反映出烏江流域多年平均降水空間分布，在季節(jié)尺度和月尺度上精度同樣較高，相關(guān)系數(shù)均高于0.9。而ERA5對(duì)降水存在明顯高估的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，建議在使用時(shí)對(duì)其進(jìn)行偏差校正。

（2） 基于CMFD與MSWEP降水產(chǎn)品計(jì)算得到的SPI值在捕捉不同時(shí)間尺度的SPI趨勢方面表現(xiàn)較優(yōu)，與氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間存在著較高的一致性。而ERA5則表現(xiàn)為隨著時(shí)間尺度增加，相關(guān)性逐漸降低。

（3） 在干旱頻率空間分布上，3種降水產(chǎn)品都表現(xiàn)出了不同的空間異質(zhì)性，但總體上CMFD對(duì)于年尺度和季節(jié)尺度的干旱頻率空間分布的刻畫較為準(zhǔn)確，MSWEP和ERA5差異則較大。

（4） 在對(duì)干旱事件識(shí)別能力方面，CMFD與MSWEP均能監(jiān)測到流域內(nèi)發(fā)生的絕大多數(shù)干旱事件，且對(duì)各典型干旱事件的歷時(shí)、烈度、嚴(yán)重度等干旱特征的捕捉均要優(yōu)于ERA5。而ERA5漏測掉大部分干旱事件，特別是event3這種持續(xù)時(shí)間長的典型干旱事件，其對(duì)干旱事件的監(jiān)測還具有較大的不確定性。

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（編輯：謝玲嫻）

Applicability evaluation on drought monitoring in Wujiang River Basin using multi-source precipitation data

LIU Xingju¹，DING Guangxu²，TIAN Siyuan²，HUANG Li¹，GAN Hengyu¹

（1.Guizhou Wujiang Hydropower Development Co.，Ltd.，Guiyang 550002，China； 2.PowerChina Guiyang Engineering Co.，Ltd.，Guiyang 550081，China）

Abstract：

To compensate for the uncertainty in drought monitoring due to scarcity of ground stations and data measurement，we selected three high spatial-temporal resolution precipitation products，CMFD，MSWEP and ERA5，for analysis.By using precipitation data from 15 ground meteorological stations in and around the Wujiang River Basin spanning 1979 to 2016，the accuracies of three precipitation products in the Wujiang River Basin and their suitability for drought monitoring in various time scales were analyzed and evaluated using the standardized precipitation index （SPI）.The results revealed that CMFD and MSWEP demonstrate remarkable detection precision，accurately portraying the spatial distribution of annual average precipitation over the Wujiang River Basin，whereas ERA5 exhibits significant overestimation.On both seasonal and monthly scales，the correlation coefficients of CMFD and MSWEP exceed 0.9，indicating a superior data accuracy compared to ERA5.Furthermore，CMFD and MSWEP exhibit high consistency with ground stations in calculating SPI across different time scales，with correlation coefficients surpassing 0.94.Conversely，the consistency between ERA5 and stations diminishes as the time scales augment，resulting in an average correlation coefficient of merely 0.46.Although none of the three precipitation products emerged as a clear winner in portraying the spatial distribution of drought frequency，CMFD generally outperforms MSWEP and ERA5.CMFD also excels in capturing drought duration，intensity，peak and severity，followed by MSWEP and ERA5.In conclusion，CMFD and MSWEP provide valuable data support for drought monitoring in the basin，while the precipitation data quality of ERA5 necessitates further improvement.The outcomes of this research will contribute significantly to drought monitoring and early warning in the Wujiang River Basin.

Key words：

drought monitoring； standardized precipitation index； CMFD； MSWEP； ERA5； Wujiang River Basin