3S技术支持的干旱空间特征研究

许新惠，谢 菲*，周星宇

（1. 云南大学 资源环境与地科学学院，云南 昆明 650091；2.吉林师范大学，吉林 四平 136000）

3S技术支持的干旱空间特征研究

许新惠1，谢 菲1*，周星宇2

利用遥感影像获取了植被覆盖数据，结合气象数据，运用地理信息技术和全球定位系统进行了干旱时空特征研究。同时，依据云南省普洱市10县（区）10个气象观测站点1961～2010年50 a来逐月的降水量观测资料，以ArcGIS10．1为主要分析平台，Matlab、SPSS为辅助数据处理平台，利用Mann-kendall法对降水量的时间序列进行了趋势检验，并在Matlab和Excel中计算了降水量季、年尺度下的距平百分率，利用ArcGIS中的反距离权重插值法得到了降水量和降水量距平百分率的分布图，最后结合降水量距平百分率的干旱等级划分标准进行了干旱的强度分布。在干旱时空特征结论的基础上，以思茅区为例，讨论了降水量、温度、高程、坡度、坡向、植被覆盖率对干旱影响的相关性。研究结果表明：普洱市长期遭遇不同程度的干旱，在温度、海拔高度、植被覆盖率等诸多影响因素的作用下，形成了降水量南北少东西多，干旱发生率西北高东南低、春冬多夏秋少的局面。干旱易发地带为景东、镇源、孟连和西盟。

RS；GIS；GPS；气象学；干旱特征研究

干旱是一种常见的自然灾害，对人类生活各领域均有不同程度的负影响。现在学术界公认的干旱定义包括气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱4 种,而当前在区域尺度范围内的干旱研究主要集中于气象干旱和农业干旱2个类型[1]。

云南省地形地貌复杂多变，水土流失极为严重，受天气气候变化、季风环流的不稳定性和不同天气系统的反复多重影响，是气象灾害的频发地带[2,3]。据统计，1950～1997年全省农经作物受旱面积高达1 479．41万 hm2，平均每年有50%的县（市）受到不同程度的干旱影响[4]。而在过去的2009～2010年云南曾遭遇百年一遇的全省性大旱灾，在受灾范围、持续时间、造成损失等方面的严重性均为历史少见。因此，政府和人民在反思中意识到了对干旱时空变化特征进行深入分析的必要性和做好旱情预警工作、全民抗旱的紧迫性[5-9]。

1 研究区概况

普洱市位于云贵高原的西南部，全区山地面积占98．3%， 海拔高度为376～3 306 m[10]，是云南省土地面积最大的行政区，也是地震多发和气象灾害频繁的地区。全市辖9县1区，9县均为少数民族自治县，居住着14个世居民族，其中少数民族人口占总人口的61%。

2 资料与方法

2.1 资料来源

数据的收集与处理是研究的基础，数据的准确度和详实程度决定研究成果的准确性。因此，选取数据时，首先要了解数据的类型、特点、来源和精度；其次要考察所选数据是否符合国家统一规范。本次研究使用的数据包括：①普洱市10个站点1961～2010年的逐月降水资料；②思茅区遥感影像图。降水资料来自云南省气象局，思茅区遥感影像图为30 m分辨率的TM数据。

2.2 研究方法

本文选用降水量和降水量距平百分率（Pa）作为干旱强度分级的主要指标，以Mann-kendall法检验出研究区内历年降雨量的大体趋势和变化情况，并运用反距离权重插值法分析干旱的空间变化特征，在ArcGIS10．1中绘制普洱市的干旱空间分布图，最后在时空变化特征结论的基础上进行干旱影响因子的相关分析，运用统计检验方法和历史旱情资料分析相结合的方法确定致旱因素。

2.2.1 降水量距平百分率

降水量距平百分率是表征某时段降水量异常的方法之一，能直观反映降水异常引起的干旱；在我国气象日常业务中经常使用，多用于评估月、季、年发生的干旱事件[11]，是计算方法最简单、运用最广泛的干旱特征分析方法之一，具有结果直观等优点。计算公式如下：

即式中，Pi为时段的降水量；n为样本数[11]。

2.2.2 Mann-kendall（非参数趋势检验法）

Mann-kendall法是一种非参数统计检验方法，因其变量可以不具有正态分布的特征，因此适用于水文变量的趋势检验[12,13]。可利用此方法进行降水量的时间和空间分布特征研究。原理如下：原假设H0为时间序列数据（x1，…，xn），代表n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H1是双侧检验，对于所有的k，j≤n，且k≠j，xk和xj的分布是不相同的，检验的统计变量S计算公式如下：

其中，

S为正态分布，其均值为0，方差Var（S）=n（n-1）（2n+5）/18。当n＞10时，标准的正态统计变量计算公式如下：

在给定的α置信水平上，如果|Z|≥Z1-α，拒绝原假设，即在α置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。其变化趋势的大小用β表示，计算如下：

β＞0，表示呈上升趋势；β＜0，表示呈下降趋势[8，9]。该方法是由世界气象组织推荐的应用于实践序列分析的方法，已经广泛应用于检验水文资料的趋势成分[10]。

2.2.3 相关性分析

相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法，通俗讲就是衡量两个或多个具备相关性的变量元素之间的相关密切程度的分析。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析，如本文中的温度和降水量，经验上通常认为温度高促进水分的蒸发量，水分的蒸发量和降水量之间又存在一定的关系，因此温度和降水量具备一定的相关概率。

相关分析的主要计算公式为：

式中，rxy为要素x与y之间的相关系数；和分别表示两个要素样本值的平均值，即

相关系数取值范围为[-1,1]，r＜0时所检验序列呈负相关；r＞0时呈正相关，绝对值越大，相关性越强。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：取绝对值后，0～0．09为没有相关性，0．1～0．3为弱相关，0．3～0．5为中等相关，0．5～1．0为强相关[14]。

3 普洱市干旱时空特征分析

3.1 普洱市干旱时间变化特征

Mann-kendall趋势检验结果（表1）表明，除了西盟的降水量时间序列表现出显著下降的趋势外，其他站点数据大部分呈下降但不显著的趋势，仅有3个站点表现出上升趋势，但不显著。全市范围内来说，降水量表现为轻微的下降趋势。

从全市的降水量趋势图来看（图1），经历了5个以10 a为周期的波动变化，历史最低降水值出现在2001～2002年期间，表明在2001全省性大旱灾的背景下，普洱市也受到了极大的冲击。2002年以后，普洱市降水量持续处于较低水平，这种情况又从2009年急转直下，降水量以234．3 mm/a的速率急剧减少，迎来了五十年一遇的全省性大旱灾。

表1 普洱市10个站点降水量序列的Mann-kendall趋势检验结果表

图1 普洱市降水量年均值趋势图

3.2 普洱市干旱空间分布特征

根据每个站的四季降水量距平百分率得出，普洱市主要干旱类型为春冬旱，并在普洱市历年旱情和干旱概况中得到了验证。表2给出了各站的降水量和降水量距平百分率的均值，结合两者分析得出干旱类型。表3中的轻度以下和重度以下干旱发生频率是根据各站的降水量距平百分率的季尺度旱情等级划分标准统计而出。由此可见，景东、镇源、孟连、思茅、墨江、景谷为普洱地区干旱发生频率较高的地带。

表2 普洱市10个站点的降水量和降水量距平百分率均值表

表3 普洱市10个站点50 a间轻度和重度以下干旱发生频率/次

降水量和降水量距平百分率插值所得的结果相似，发生干旱可能性较大的地区均为景东、镇沅、墨江北部、景谷、宁洱和普洱北部地区（因其降水量较其他地区稀少，而降水量距平百分率指标较其他地区偏低，因此认为这些地区是可能发生干旱的区域），与根据干旱发生频率所得出的结论一致。又由于水文、气象因素皆受干湿季的制约，加之降水量的变化与季节有密不可分的联系，对降雨量距平百分率的四季分别插值，结果显示：春季的最严重程度达到中度，镇源地区为中度干旱，景东、澜沧、孟连和墨江、景谷的部分区域为轻度干旱；夏季除墨江和思茅有轻度干旱发生，其余地区均无旱；秋季除景东有轻旱现象发生外，其余地区无旱；冬季出现了较丰富的干旱等级，其中西盟达到了特大干旱程度，以景东、西盟为中心扩散的区域（包括镇源和澜沧部分地区）也均为干旱程度较严重的地带（图2）。

图2 普洱市四季干旱强度分布图

4 干旱影响因素分析

由于干旱的发生与地理位置、海拔高度、坡度、坡向各大水系距离远近、地表植被覆盖水平、温室效应等因素均存在一定的关联度，因此本文选取了适用于小范围内研究的海拔高度、坡度、坡向、降水、温度和植被六大因素进行相关性讨论。

4.1 降水量与温度

国际《气象干旱等级》把气象干旱定义为“某时段由于蒸发量和降水量的收支不平衡，水分支出大于水分收入而造成的水分短缺现象，是其他专业性干旱研究和业务的基础”，由定义可知干旱的形成和降水量有直接关系。在中国降水量等值线分布地图上，以200 mm作为干旱区和半干旱区的分界线，可见降水量的多少可以成为判断干旱级别的指标之一，降水量稀少持续的时间越长或连续无降水量的时间越久，则干旱越严重。

对普洱市思茅区的降水量和温度的相关性进行分析得出，年降水量与温度呈弱逆相关关系，相关系数为-0．175，未通过α=0.05的显著性水平检验。通过图3可以明显看出降水量和温度的大体走势，降水量呈逐年下降趋势而温度呈逐年上升趋势，印证了相关检验的弱逆相关关系结论，而这种关系达到最显著的时期是在2009年附近，这个时期温度达到了历史最高，而降水量也到了一个相对较低的水平，历史资料也显示2009～2010年期间思茅区经历了五十年一遇的重大干旱。从历史资料出发，2009～2010年大旱之前一次严重干旱发生在2001年，由图4可以看出2001～2002年之间的一个降水量的大波动，急剧减少的降水量和逐年上升的温度是形成干旱的不可忽略的原因。

4.2 海拔高度

普洱市境内群山起伏，海拔高度在376～3 306 m之间，而海拔对于干旱的影响可初步断定为通过温度间接影响（海拔每上升1 000 m温度下降6℃）。对普洱市10个站点的降水量和海拔高度的相关性进行分析得出，年均降水量和高程呈强正相关关系，相关系数为0．616，未通过α=0.05的显著性检验。通过图4可以明显看出，两者间大致呈同消同长的关系，几个降水量偏低的重旱区景东、孟连、景谷海拔高度都相对较低。

赵蓉等在天山西部地区的干旱指数演变特征中得出海拔高程每增高100 m，干旱指数下降0．22的结论[15]，又因干旱指数越大，气象干旱程度越强烈，推出干旱与高程之间的负相关关系：海拔越高，则干旱程度减轻；反之，则干旱程度越严重，与相关性检验结论一致。

图4 不同站点降水量年均值和海拔高度的标准化数值趋势图

4.3 植被覆盖率

本文利用遥感影像获取了植被覆盖数据。同时，利用归一化植被指数（NDVI）与植被覆盖度的关系模型[16,17]，对思茅区2009～2012年的植被覆盖进行了比较研究。结果表明：发生连旱后的植被覆盖率较连旱前的确发生了一定程度的退化，即对于思茅区而言，植被覆盖率变化与干旱有显著关系（图5）。

图5 思茅区2009年和2013年植被覆盖度图

4.4 其他因素

在5种单项气象干旱指标中，土壤湿度干旱指数是以土壤含水量来衡量干旱程度的，根据土壤的含水量、保水的能力可直接反映干旱的程度。而坡向、坡度、坡位等地形因子正是通过影响土壤含水量而影响干旱的形成[18]。气象学上认为坡度、坡向与降水量的关系需加入风向讨论，即迎风坡和背风坡会形成差异显著的降水量景观：由于背风坡盛行下沉气流而增温导致难成云致雨，降水较少，较易形成干旱气候，而迎风坡恰好相反。

总而言之，造成干旱的因素是多种多样的，自然因素是人类无法控制的，但人为因素是可以通过人类树立自制、环保思想来尽可能避免的。

5 结 语

1）普洱市的干旱时空特征为：时间上，普洱市的各站点降水数据均有不同程度的下降趋势，干旱事件多年来均有发生，按频率划分，景东、景谷、镇源、孟连、思茅、墨江为多发地带。全市来看，以50 a为尺度普洱市平均每10 a经历一次或一次以上重大干旱，21世纪以后的重大干旱发生频率激增，发生年份为2001年、2005年、2009年和2010年。空间上，普洱市北部（景东、镇源、墨江北和景谷北）为干旱发生概率大且程度较严重区域，北部往中西（澜沧、孟连）方向为易发生轻到中度干旱区域，而东部（江城）为雨量充足区，干旱的发生概率极小。

2）普洱市的干旱影响因素有：干旱的发生存在其普遍性，通过相关性统计分析，温度、海拔高度与降水量表现出相关性，间接与干旱事件的形成有关，植被覆盖率与干旱事件互为因果。

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（本刊编辑部）

P208

B

1672-4623（2016）01-0053-05

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.01.016

许新惠，硕士，副研究员，主要从事遥感与地理信息系统工作。

2014-12-22。

项目来源：教育部“春晖计划”科研资助项目（Z2012051）；云南大学资源环境与地球科学学院科研资助项目（2013CG006，2014JC004）；云南省教育厅科学研究基金资助项目（2015Y004）。（*为通讯作者）