基于多源数据的2001—2010年我国干旱时空分布特征

周 蕾， 迟永刚， 李 悦

(1.浙江师范大学 地理与环境科学学院，浙江 金华 321004; 2.中国科学院 地理科学与资源研究所 生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 100101)

干旱被认为是最严重和频发程度较高的自然灾害之一，它影响全球各地的农业、经济、生态、环境等[1-2].识别干旱事件发生的频率和程度有助于准确评估我国未来气候变化条件下陆地水文条件.迄今为止已经发展了很多干旱指数来表征干旱事件，包括标准化降水指数SPI[3](standardized precipitation index)、帕尔默干旱严重性指数PDSI[4](palmer drought severity index)、降水异常指数RAI[5](rainfall anomaly index)、农作物水分指数CMI[6](crop moisture index)、地表水份供应指数SWSI[7](surface water supply index)等.SPI依赖于大范围的实测降水资料，从概率上描述所需时间尺度上的降水短缺，是普适性和实用性最优的干旱指数之一.SPI相对于其他指数有许多优点：相对简单、空间统一且时间灵活，可以在不同尺度上监测水分亏缺[8].但该指数仅仅考虑降水因素，忽略了其他相关因子(温度、土壤、植被等)对干旱的影响[9].PDSI采用两层模型来计算土壤湿度，是许多干旱影响研究中表征干旱事件的重要指标.PDSI的优势在于考虑了温度和土壤性质，可以评价长时间尺度的干旱事件，并且利于不同区域的比较.但是PDSI的潜在蒸散通常采用基于温度的经验性thornthwaite模型来估算[10]，可能高估了区域及全球的干旱趋势[11].随着遥感技术的发展，表征植被地表时空连续信息的生物物理变量[12]也被用来创建干旱指数[13]，例如干旱严重性指数DSI(drought severity index)[10].因此，比较多种干旱指数来遴选适宜的指数,有助于准确评估我国干旱状况，减少不确定性.

我国位于季风气候区，温度和降水变异都异常显著，易受到干旱的影响[14].在2001—2010年这10年中，2003年华北干旱、2009/2010年西南大旱、2010年北方8省冬季干旱灾害都对社会和经济造成严重的影响.以往研究中，通常采用SPI和PDSI等基于降水或者土壤水的多个传统干旱指数或者单一遥感指数来评估我国干旱状态[15-18]，缺少传统干旱指数与遥感干旱指数的对比研究.因此，本研究采用3种干旱指数(仅基于降水数据的SPI、基于两层土壤模型的PDSI及基于遥感信息的DSI)来比较传统指数与基于遥感信息指数的差异，进而表征2001—2010年我国干旱事件的范围、程度及变化趋势.

1 材料与方法

1.1 干旱指数估算方法

1.1.1 标准化降水指数(SPI)

标准化降水指数SPI利用中国气象资料共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn/)提供的全国1970—2010年逐月降水观测资料来估算.目前全国常规气象台站共有700多个，为了保证资料的完整性，剔除了缺测数据的站，选用了其中581个40年来的逐月的气象观测资料.SPI仅基于降水数据进行估算，因此，降水时间资料的长短对结果有一定的影响.研究表明,30年以上的降水资料用来计算SPI比较准确[19].

SPI采用伽马分布的概率函数来描述降水量的变化，将偏态概率分析的降水量进行标准化处理，最终采用标准化降水累积频率分析来划分干旱等级[3].SPI的时间尺度非常灵活，包括3个月、6个月、12个月等多个时间尺度，表征某一个时间尺度的湿润和干旱状况[20].因此，本研究利用全国1970—2010年逐月降水数据来计算3个尺度的SPI，即：3个月的SPI(3)、6个月的SPI(6)和12个月的SPI(12)，然后提取2001—2010年的SPI进行干旱状况的分析.按照《气象干旱等级GB/T 20481—2006》的分级标准,SPI分为特旱(SPI≤-2.0)、重旱(-2.0-0.5).

1.1.2 帕尔默干旱指数(PDSI)

帕尔默干旱严重性指数PDSI整合降水、湿度供给及湿度需求(基于蒸散)到水文计量系统中，采用两层模型来计算土壤湿度，建立一定的假设并从不同层间水分的相互转化[4].PDSI数据集来自于美国蒙大拿大学NTSG(the numerical terradynamic simulation group)计算的全球PDSI数据集(ftp://ftp.ntsg.umt.edu/pub/NPP_Science_2010/PDSI/)[21]，空间分辨率为0.5°，时间分辨率是月.原始数据集提供了1979年以来的全球PDSI，在本研究中仅仅使用了2001—2010年的PDSI来降低初始状态的不确定性.PDSI的范围是-6.0～6.0，正值代表湿润，负值代表干燥.通常情况下，-1.0

1.1.3 干旱严重性指数 (DSI)

干旱严重性指数DSI是结合蒸散(evaportranspiration，ET)、潜在蒸散(potential evapotranspiration,PET)及NDVI(normalized difference vegetation index)遥感产品用于监测全球尺度的干旱事件[10]，输入数据包括MOD16 ET/PET产品[22-23]和MOD13 NDVI产品[24].全球DSI数据集能较好地捕捉过去10年全球主要地区的严重干旱事件(ftp://ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/Mirror/DSI).本研究从全球DSI数据集(空间分辨率0.05°，时间尺度8 d)中提取中国2001—2010年干旱指数，用于研究中国10年干旱的时空变异.DSI估算首先用ET/PET和NDVI的产品计算各自的标准化值(standardized values)，然后两者的标准化值相加再标准化得到DSI[10,25].DSI干旱划分类型参照了PDSI的划分，只是DSI范围更加小，特旱、重旱、中旱分别为≤-1.5;-1.49～-1.20;-1.19～-0.90[10].

1.2 干旱时空分布分析

由于中国气候条件多样，地形复杂，因此,把中国划分为9个区域[26-27]，分别用R1表示内蒙古、R2表示中国西北部、R3表示青藏高原、R4表示中国西南部、R5表示中国中部、R6表示中国东北部、R7表示中国北部、R8表示中国东南部及R9表示中国南部，其中台湾岛归入R8，海南岛归入R9.分别计算了3种干旱指数在2001—2010每年年均值的空间分布，同样按照上述的分区图，得到每个区域内的3种干旱指数的每年年均值.在每个区域内，每种干旱指数按照各自干旱等级计算该区域内各种干旱等级的像元(PDSI,DSI)或者站点(SPI(12))的百分比，分析各个地区干旱的面积和程度的变化趋势.

2 结果分析

2.1 2001—2010年中国干旱状况

2001—2010年3种干旱指数(SPI，PDSI和DSI)全国平均值的年际变异如图1所示.

利用线性回归的趋势分析表明,3类干旱指数的时序变化都不显著(P>0.05).3类干旱指数在时间变异上相对一致，其中PDSI与SPI和DSI的Pearson相关系数分别达到0.66(P<0.000 1)和0.50(P<0.000 1)，这可能是因为PDSI与SPI都有降水作为输入变量，故相关性高；而DSI更多地考虑了植被指数的变异，相关性略低.

不同时间尺度的SPI可以用于监测不同程度的旱涝，多种时间尺度的SPI综合应用可实现对不同地区干旱程度的综合.研究表明，较短的时间尺度(3个月)对于每次降水的变化都显著，SPI时间序列正负波动大，旱涝频率变化快，反映出短期的旱涝变化特征；较长时间尺度的SPI(6个月和12个月)只有在持续多次降水时才会发生波动，旱涝出现的频率减小，周期更加明显，每次持续的时间相对增加，反映出长期旱涝趋势特征(见图 1(a)).PDSI变异范围相对于其他2种干旱指数来说变异范围最大，干旱事件发生的频率较小，就全国平均值来讲,2001和2009年干旱程度最高(见图 1(b)).DSI由于时间分辨率较高，是3种干旱指数中波动频率最大的一种，表明该干旱指数对于干旱事件的发生较为敏感(见图 1(c)).3种干旱指数综合表明，2001年、2006年和2009年相比于其他年份都呈现干旱状态.2009—2010年西南干旱主要是因为极强的北极涛动伴随着较弱的中东急流、阿拉伯海气旋异常、青藏高原附近的反气旋异常导致这个地区水分输入的减少；而贝加尔湖的气旋异常改变了东亚大槽，使得干冷空气覆盖整个西南地区[28].

图1 2001—2010年中国干旱指数全国均值

2.2 2001—2010年中国分区域干旱状况

由SPI(12)多年均值可以看出，中国陆地59%的气象站点的SPI多年年均值为负值(见图2).由于中国各地干旱发生的不均质性，因此，SPI多年均值都集中在-1和1之间.区域SPI站点百分比的年际波动反映了该区域在2001—2010年干旱范围和程度是否在加重、减弱或者保持不变：R6红色部分(相对干旱)逐渐下降、蓝色部分(相对湿润)逐渐增加，特别是2001—2006年,中旱程度(SPI<-1.0)比例有显著下降趋势(R2=0.891,P<0.005)，表征干旱化程度在减弱；R4虽然地处湿润地区，但是在2001—2010年负值的SPI所占的比例在增加，而正值的SPI所占的比例相对下降，特别是2001—2006年中旱(SPI≤-1.0)比例有显著增加趋势(R2=0.649,P=0.053)，因此，西南地区干旱化程度加大，特别在2009—2010年出现了极端干旱；R5从2002和2003年的湿润转向2004—2010年7年的相对干旱；R9的SPI负值在这10年间的中期所占比例较大，2009和2010年恢复到正常水平；R8除了2004年干旱比例较大外，总体来讲干旱程度也在不断加重；其他区域并没有明显的变化趋势.

PDSI多年年均值空间变异存在着较大非均质性(见图3).整体而言，中国东北地区和内蒙古东北部地区PDSI多年年均值远低于其他地区；而青藏高原西北地区干旱程度相对较轻.区域PDSI像元百分比年际变异规律如下：R4,R8及R2在2001—2010年干旱程度都在加深，特别是中国西南地区在2001—2006年呈现显著干旱化(PDSI≤-1.0)趋势(R2=0.660,P=0.049)；R1,R6,R7干旱程度在逐渐减弱.总体而言，PDSI指示区域干旱化程度与SPI相对一致.

DSI多年年均值的空间分布在中国东北部与上述2个干旱指数多年均值相似，但是DSI在中国西南部表现为相对低值(见图4).区域DSI像元百分比年际变化规律如下：R4DSI负值所占的面积在研究时段内不断增加，特别在2004到2010年，DIS≤1.0的范围在显著增加(R2=0.614,P=0.037)；R5干旱的范围和程度都在不断加大；R8在2001—2010年都呈现干旱化的趋势；R6,R7干旱化趋势减弱，尤其是中国北部DSI正值所在的面积在研究时段内逐年增加；相比于上述2个干旱指数，中国的内蒙古地区的DSI像元百分比的变化趋势不明显(P>0.05).

图2 中国9个区域SPI气象站点百分比的年际变异(中间地图代表2001—2010年的年均SPI空间分布;负值代表干旱，正值代表湿润)

图3 中国9个区域PDSI像元百分比的年际变异(中间地图代表2001—2010年的年均PDSI空间分布;负值代表干旱，正值代表湿润)

图4 中国9个区域DSI像元百分比的年际变异(中间地图代表2001—2010年的年均DSI空间分布;负值代表干旱，正值代表湿润)

3 讨 论

虽然3类干旱指数计算所需要的输入参数各有不同，但是三者在指示中国干旱程度却相对一致.从空间分布上看，3类干旱指数在东北地区都呈现较多的负值(图2～图4)；而从时间变异上而言，东北地区和北方地区虽然地处历史上的干旱、半干旱地区，但是在2001—2010年,3类干旱指数所呈现的干旱面积有所下降，干旱趋势有所减弱；而隶属于湿润地区的南方地区却呈现干旱化加重的趋势.2001—2010年是过去30年内降水最少的10年，因此，虽然干旱程度要远远大于20世纪八九十年代，但是在那10年内,北方干旱化趋势在逐年减弱.有研究表明,过去20年，内蒙古地区和西北部地区极端干旱趋势减弱的原因是由于降水的增加[27].同时很多研究表明，在那10年内，中国湿润的南方地区干旱频率增加[27,29].

3类干旱指数在各个地区指示干旱状况有所差异.R1,R2和R6这3个地区3种干旱指数无论在干旱的面积和程度上都相对一致.R3,R4,R5,R8这4个地区3类干旱指数虽然干湿比例的变化趋势一致，但是PDSI相比其他2个干旱指数指示的干旱程度明显要小，面积较小，这可能归因于PDSI来源于全球数据，没有对这个指数的持续因子和气候权重因子用中国的站点进行修正[30].而在R7内，2001年DSI的值明显低于其他年份，极端干旱面积占了整个地区的一半左右，虽然整个地区以华北平原的农田生态系为主，有人为灌溉的措施，但是干旱程度超过了植被所能承受的能力.R9的SPI和PDSI二者比较一致，而DSI在2008年明显下降，指示该地区出现了比较严重的干旱事件.由此可见，DSI综合考虑了水分及植被状况的变异，相对于仅考虑水分的SPI和基于土壤模型的PDSI来说对，干旱事件更加敏感.

鉴于上述，本研究基于DSI干旱指数来划分2001—2010年中国干旱等级图(见图 5).结果表明，2001年的华北平原的极端干旱和2009—2010年的西南地区的极端干旱是那个10年内最大的2个干旱事件(见图5).2001年中国华北平原、内蒙古草原及东北部分地区出现了极端干旱(D5)，特旱、重旱和中旱影响范围分别达到129.00 万km2、0.54 万km2和0.60 万km2.随后，2002年干旱持续发生在上述地区，但是干旱的范围和程度大幅降低.2003年极端干旱出现在中国的东北地区.2004—2007年中国绝大多数地区处于正常的干湿状态，只有2006年特旱、重旱和中旱影响范围分别达到0.30 万km2、0.37 万km2和0.65 万km2.2008年中国西北的部分干旱地区、东北地区及南部出现了极端和严重干旱，2009年南方地区干旱程度减弱，但是范围增加；青藏高原西南部出现了极端干旱事件；西南地区和青藏高原西南部干旱持续发生到2010年，并且干旱程度大大增加.

图5 中国2001—2010年干旱等级分布图(D5:特旱;D4:重旱;D3:中旱;D2:轻旱;D1:早期干旱;WD:无旱;W1:无涝;W2:微涝;W3:中涝;W4:重涝;W5:特涝)

4 结 论

本研究利用3类干旱指数(仅基于降水数据的SPI、基于两层土壤模型的PDSI干旱指数及基于遥感信息的DSI)的时空分布特征来探究中国2001—2010年的干旱化趋势，比较了各类干旱指数指示干旱的能力，分析了各类干旱指数在全国及区域上指示的差异，划分了中国干旱等级分布图：

1)就国家尺度上而言，3类干旱指数指示干旱事件相对一致，在2001—2010年，干旱没有显著变化趋势；SPI和PDSI在时间尺度上的相关性达到66%；2001，2006和2009年是那个10年内中国干旱程度最大的3个年份；

2)统计3类干旱指数在中国9个区域内的干旱等级像元或者站点百分比的年际变异后发现，东北地区及北部地区(华北平原一带)干旱化范围和程度在减弱；而南部地区，特别是西南地区，其干旱影响的范围在加大，干旱的程度有严重的趋势；

3)基于遥感信息的DSI在反映干旱事件时相比其他2种干旱指数更加敏感.根据DSI划分了中国干旱等级图，结果表明,2001年的华北平原的极端干旱和2009—2010年的西南地区的极端干旱是那个10年内最大的2个干旱事件.