甘肃河东地区气象干旱时空变化及干旱危险性分析*

黄 浩，张 勃**，马尚谦，马 彬，崔艳强，王晓丹，马春荣，陈坤全，张 婷

甘肃河东地区气象干旱时空变化及干旱危险性分析*

黄 浩1，张 勃1**，马尚谦2，马 彬1，崔艳强1，王晓丹1，马春荣3，陈坤全4，张 婷5

（1．西北师范大学地理与环境科学学院，兰州 730070；2．中国农业大学资源与环境学院，北京 100083；3．西北师范大学教育学院，兰州 730070；4．重庆三峡学院环境与化学工程学院，重庆 404199；5．复旦大学法学院，上海 200438）

基于标准化降水蒸散指数（SPEI），利用甘肃河东地区1988−2017年60个气象站月值气候数据，通过线性倾向估计、Mann-Kendall突变检测、小波功率谱、Hurst指数等方法对河东地区干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间3种干旱指标的时空变化、突变、变化周期和趋势延续性进行分析，并对气象干旱危险性进行评估。结果表明：年际变化上，1988−2017年河东地区干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间均呈显著增加趋势（P<0.05），变化倾向率分别为0.31次·10a−1、0.61级·10a−1和0.48个月·10a−1，陇中高原为增加趋势最显著的分区。空间上，干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间呈显著增加的站点占站点总数的比例分别为18.0%、31.1%和26.2%，区域内仅存在少数变化率为负值的站点，但这些站点变化趋势均不显著（P>0.05）。Hovmoller图显示，干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间在时空上具有集聚性，反映河东地区相邻近站点具有类似的干旱时空特征。Hurst指数显示，在未来河东地区的干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间仍会主要呈现增加趋势，但强持续性（Hurst值接近1）的区域范围较小。研究区干旱指标突变年份为1994年，突变后干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间分别增加0.76次、2.29级、1.70个月，体现出近年来干旱化的态势。小波功率谱显示河东地区干旱指标震荡周期均在6a内，反映干旱具有短期波动特征。30a内研究区总体干旱危险性较大的区域为陇中高原，但研究区每10a的干旱危险性分布存在显著差异，1988−1997年河东地区面临的干旱危险性最大，2008−2017年干旱危险性较小。

标准化降水蒸散指数（SPEI）；甘肃；气象干旱；河东地区；干旱危险性

21世纪以来全球气候变化的复杂性使得人类面临更多的灾害危机[1]。地表蒸散量因气候变暖而增加，降水在时空上分布的不均匀性加强，导致干旱、高温热浪等气象灾害的强度不断增大、频率增加[2−3]。干旱是影响最广泛、出现最普遍、持续时间较长且对农业生产和生态环境破坏最大的气象灾害，是制约农业发展的主要因素之一[4]。目前用于干旱监测的指标已达百个以上[5]，其中帕尔默干旱指数（PDSI）[6]、标准化降水指数（SPI）[7]、标准化降水蒸散指数（SPEI）[8]为3种被最广泛使用的指标。PDSI指数通过水分平衡模式有效实现了干旱监测和预报，实现了干旱指数的重要突破，但难以对不同地域时空进行比较。Mckee等提出了SPI指标，可以用更灵活的时间尺度来监测干旱，但其中仅将降水纳入考虑因素，忽视了水分平衡对干旱的作用，在气候变暖背景下反馈干旱效果不佳。因此，Vicente-Serrano等以SPI作为基础，引入蒸散建立标准化降水蒸散指数，体现水分平衡的同时可以实现多时间尺度上反映干旱特征，在中国适用性较好[9−10]。

甘肃河东地区位于东部季风区西缘地带，青藏高原高寒区、东部季风区、西北干旱区在此交汇，区域内海拔落差大，季风气候变率大[11]。河东地区农业灌溉受气候影响较大，主要依靠降水，为典型的雨养农业区[12]。河东地区为甘肃省人口和耕地（旱地）的主要分布区，自1951年来省内因干旱导致的受灾面积占自然灾害受灾面积的56%，而相比河西灌溉农业，河东主要依靠降水，受干旱的威胁更大，严重威胁着甘肃的农业生产和经济发展[13]。因此，对甘肃河东地区气象干旱变化的时空特征进行研究十分重要。沙莉等[14]通过SPI指数对甘肃河东区域干旱时空特征进行了分析，但季定民[15]指出SPEI指数在河东地区干旱监测的适用性优于SPI指数。张建华等[16]仅通过SPEI值对甘肃河东地区干旱特征进行分析，但其使用的站点较少、分布不均匀，难以较全面展现干旱事件时空特征。基于此，本研究通过月值SPEI对近30a河东地区干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间的时空变化及趋势延续性进行分析，并对河东地区干旱致灾危险性进行评价，以期为甘肃河东地区应对气象干旱提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区与资料

河东地区（32.52−37.30°N，100.73−108.73°E）是青藏高原与黄土高原汇合区域，由陇中高原、陇东高原、甘南高原和陇南山区四部分组成（图1）。本研究使用了甘肃河东地区1988−2017年60个气象站点的气温、降水数据，气象数据来源于西北区域气候中心，数据质量受严格控制。旱情数据主要来源于《中国气象灾害大典·甘肃卷》、《甘肃省统计年鉴》、《甘肃省发展年鉴》[17−19]。

图1 研究区气象站点分布

注：Ⅰ区为陇中高原，Ⅱ区为陇东高原，Ⅲ区为甘南高原，Ⅳ区为陇南山区。图内数据为站点编号。

Note: Ⅰ area is Longzhong plateau, Ⅱ area is Longdong plateau, Ⅲ area is Gannan plateau, Ⅳ area is Longnan mountain regions. The data in the figure is the No. of meteorological station.

1.2 研究方法

1.2.1 标准化降水蒸散指数

标准化降水蒸散指数（SPEI）为降水与蒸散差值的标准化处理结果，干旱程度通过其偏离平均水平的程度来表示。首先考虑到水分盈亏累积，使用Thornthwaite法对潜在蒸散量（PET）进行计算，并以此计算降水与蒸散差值，通过3参数log-logistic概率分布标准化累积概率密度最终得出SPEI值[20]，干旱等级划分如表1。

表1 SPEI干旱等级划分

1.2.2 干旱过程识别

以月尺度SPEI为基础，将1个月及以上时间SPEI值连续小于−0.5的过程作为一次干旱过程，此期间持续的月份时长作为干旱持续时间，此期间连续干旱月份SPEI值和的绝对值作为干旱烈度，区域干旱烈度越大，说明受干旱影响程度越深。

1.2.3 干旱指标线性倾向率

用Y表示样本量为n的干旱指标，t表示相应年份，通过最小二乘法进行拟合得出一元线性回归方程[21]，即

式中，a为回归系数，取其10倍值作为干旱指标倾向率，通过Mann-Kendall非参数检验方法对变化趋势显著性进行检验。

1.2.4 干旱危险指数

干旱事件烈度与干旱事件发生的频率是综合影响某一区域干旱灾害危险的决定性原因，因此，通过干旱烈度和频率来计算干旱危险性指数R，计算方法为[22]

式中，I为干旱烈度即干旱月份SPEI值之和的绝对值；P为干旱频率，干旱频率为各年干旱事件与研究期内总干旱事件的比值。

1.2.5 其它方法

通过Mann-Kendall突变检测方法[23]对干旱指标突变年份进行判断。采用反距离加权（idw）方法进行空间插值分析。通过小波功率谱对干旱指标的周期变化进行分析。Hurst指数[24]用于判断干旱指标在未来是否仍延续目前的变化趋势。通过matlab绘制Hovmoller图，用于反映1988−2017年干旱烈度、干旱持续时间、干旱事件发生次数的时空分布特征。通过ArcGIS软件对不同程度危险区域面积进行统计。

2 结果与分析

2.1 河东地区干旱时空演变特征分析

2.1.1 干旱指标时空分布

由图2可知，甘肃河东地区各站点干旱事件发生次数、持续时间和干旱烈度在时间和空间上具有相类似的分布特征，即在空间上相邻近区域站点具有相似的干旱特征；而在时间上集中于某些年份。河东地区每年干旱事件发生次数以2～4次为主，数量明显较多的站点为秦安（站点序号39，编号57002，见表2），但该站干旱持续时间和干旱烈度并不突出。全区20世纪90年代（1990s）干旱烈度和持续时间较大的年份主要集中在1997年前后，21世纪00年代（2000s）主要集中在2007年前后，而这两年也是旱灾记录中农业受灾较重的年份。

图2 1988−2017年河东地区干旱事件发生次数（a）、干旱烈度（b）和持续时间（c）的时空分布

注：横轴为按经度大小依次排列的气象站点，站点序号见表2。

Note：The horizontal axis is the meteorological station arranged in order according to the longitude, and the serial No. is shown in table 2.

2.1.2 干旱指标变化的空间特征

由图3可知，甘肃河东地区年干旱事件发生数量以增加趋势为主，其中显著增加的区域主要集中于陇中高原以及陇东高原的西南部。全区呈现显著增加趋势的站点占总体的18.0%，其中陇中高原有25.8%的站点、陇东高原有16.7%站点增加趋势显著（P<0.05）。

干旱烈度的变化趋势以增加为主，其中显著增加的区域位于陇中高原、陇南山区和甘南高原南部。整个区域呈显著增加趋势的站点占所有站点的31.1%，其中陇中高原有51.6%的站点达到显著水平，陇南山区有11.1%、甘南高原有25.0%的站点呈显著增加趋势。全区干旱持续时间的变化趋势也以增加为主，显著增加的区域位于陇中高原、陇南山区和甘南高原南部。呈显著增加趋势的站点占所有站点的26.2%，其中陇中高原有23.0%、陇南山区有11.1%、甘南高原有12.5%的站点增加趋势显著。河东地区干旱事件发生次数、干旱烈度以及干旱持续时间均存在零星减少趋势的站点，但均未达到显著水平。

表2 河东地区气象站点信息

注：*、**分别表示通过了0.05和0.01水平的显著性检验。下同。

Note:*is P<0.05，**is P<0.01. The same as below.

2.2 河东地区干旱指标年际变化特征

2.2.1 年际变化趋势和突变

由图4可知，甘肃河东地区干旱事件发生次数（图4a1）、干旱烈度（图4b1）和干旱持续时间（图4c1）均呈显著增加趋势（P<0.05），干旱事件平均发生次数最多的年份为1998年，最少的年份为1990年；平均干旱烈度最大的年份为1998年，最小的年份为1989年；平均干旱持续时间最长的年份为1998年，最短的年份为1989年。

通过表3可以发现，河东地区全区的干旱事件发生次数、干旱烈度和干旱持续时间均显著增加，但各分区中仅陇中高原的干旱事件发生次数、干旱烈度和干旱持续时间表现为显著增加；陇东高原仅干旱事件发生次数显著增加；陇南山区的干旱烈度显著增加；甘南高原的干旱事件发生次数和干旱烈度均显著增加。

通过M-K突变检测对3种指标的突变年份进行识别，结果显示河东地区干旱事件发生次数（图4a2）的突变年份在1994年、1999−2000年和2003−2004年，而干旱烈度（图4b2）和干旱持续时间（图4c2）的突变年份均在1994年，综合考虑可大致得出河东地区干旱事件的突变年份在1994年左右。突变前河东地区年均干旱事件次数、烈度、持续时间分别为2.17次、2.80级、2.81个月，突变后分别为2.93次、5.09级、4.51个月，突变后较突变前3种干旱指标均有所增加。

2.2.2 周期变化

通过小波功率谱（图5）将各干旱指标在时间序列下的时频变化情况进行描述，干旱事件发生次数全周小波功率谱表明（图5a），河东地区1988−2017年干旱事件发生次数存在1.1a、3.1a、4.3a的周期，其中4.3a为通过95%红噪声检验的主周期。小波变换图显示，能量密度峰值区域位于1993−2007年、2011−2014年，其中1993−2002年干旱事件发生次数波动较大，此期间出现干旱事件频率较高；而2011−2014年干旱事件发生次数波动较小，干旱事件出现频率较低，存在1.1～4a的变化周期，并通过显著性检验。干旱烈度（图5b）的全周小波功率谱表明河东地区近30a存在2.4a、3.2a和6a的周期，其中3.2a为通过红噪声检验的主周期。研究期内干旱烈度存在0～6a的震荡周期，其中1993−2002年、2010−2014年存在的0～4.8a震荡周期通过了95%红噪声检验。干旱持续时间（图5c）的全周小波功率谱表明，研究期内干旱持续时间存在1.5a、3.2a、5.6a、7.6a的周期，其中3.2a为通过红噪声检验的主周期。1993−2002年、2010−2014年存在的0.8～4.4a震荡周期通过了95%红噪声检验。3种干旱指标中干旱烈度和干旱持续时间均存在3.2a的主周期，均通过了红噪声检验，3种干旱指标的震荡周期虽然不同但均在6a之内，其中干旱事件发生次数和干旱持续时间最小震荡期均在1a左右。在通过红噪声检验的时段内，1993−2002年振荡幅度较大，2010−2014年震荡幅度较小。总体而言，河东地区以干旱趋势为主，虽然1988−2017年存在较长的干旱周期，但在2002年后有所缓解，从长时间尺度看，河东地区干旱指标的震荡周期反映了干旱具有短期波动的特征。

图4 1988−2017年河东地区干旱事件发生次数（a）、干旱烈度（b）和干旱持续时间（c）的年际变化（1）及突变检验（2）

表3 1988−2017河东各分区干旱指标的线性倾向率

2.2.3 变化趋势的未来持续性

干旱情况变化趋势在未来的持续性可用Hurst指数来表达。Hurst指数是用来分析非线性时间序列变化的一种方法，可对研究时段内时间序列变化趋势在未来是延续或是发生转折（反持续性）作出判断[25]。基于所有站点1988−2017年历年干旱事件发生次数、干旱烈度和干旱持续时间资料序列，利用R/S分析法计算所有站点各因子的Hurst指数，结果见图6。由图可见，研究区内大部分区域干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间的Hurst值大于0.5，表明河东地区大部分区域未来仍会延续1988−2017年的变化趋势，即在空间上大部分站点的干旱指标仍然呈增加趋势，干旱化趋势仍会延续；但干旱事件发生次数、干旱烈度和干旱持续时间的Hurst值接近1的区域范围较小，表明持续性较强的区域不多，多数区域的持续性较弱；存在少部分区域干旱指标Hurst值小于0.5，具有反持续性特征，这些区域主要位于陇东高原的南部，甘南高原西部、陇南山区东南部的部分区域，这些区域未来干旱指标的变化趋势可能发生转折。

图5 干旱事件发生次数（a）、干旱烈度（b）和干旱持续时间（c）的小波功率谱

注：左矩形框中黑色三角实线区域内通过了0.05水平的显著性检验，黑色虚线区域内表示周期范围，周期震荡以等值线表示；右矩形框中红色虚线右侧通过了0.05水平的显著性检验，蓝线转折处为周期。

Note：The black triangle solid line area in the left rectangle box reaches a significant level of P<0.05, the black dotted line area represents the period range, and periodic oscillations are represented by contour lines. The right area of the red dotted line in the right rectangle box reaches the 0.05 significant level, and the blue line turning point is the cycle.

图6 河东地区干旱指标变化趋势的延续性判断（Hurst指数）

注：区域Hurst指数值越接近1说明持续性越强，小于0.5的区域具有反持续性特征。

Note: The closer the Hurst index value of the region is to 1, the stronger the persistence is. The Hurst index value of the region less than 0.5 has anti-persistence characteristics.

2.3 河东地区干旱危险性分析

自然断点法分类基于数据间固有的特征对数据集中不连续界限加以识别，可用于数据中相似值最恰当分区组合，将各类别之间差异突显至最大，故采用其作为干旱危险边界的识别方法[26]。由图7可以看出，河东地区1988−2017年及期间每10a的干旱危险区的空间分布存在显著差异。图7a显示，研究期内干旱较低危险性和中等危险性面积占比较大，分别为41.1%和29.7%。低和较低危险性的区域主要分布在陇东高原、陇中高原西南部、甘南高原、陇南山区；中等危险性区域主要位于陇中高原；较高危险性区域位于陇中高原北部和中南部，陇南山区的南部和东北部区域；高危险性区域面积占河东总面积的1.1%，位于陇中高原中南部。与图3对比可以发现，1988−2017年干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间显著增加的区域与1988−2017年干旱危险等级中等以上区域范围较为一致，干旱危险性分区较为合理。

图7 1988−2017年河东地区各时段干旱危险性分布

图7b显示，1988−1997年是河东地区面临干旱危险最大的10a，是研究时段内中等以上危险性区域面积最大的10a。与30a总体情况相比，这10a较高危险面积占比较大，达河东地区总面积的21.8%。中等、较高和高危险性区域主要位于陇中高原中部、南部、甘南高原和陇南山区的北部一带。1998−2007年（图7c）相较于1988−1997年（图7b）中等以上等级干旱危险性区域明显东移。高危险性区域主要位于陇东高原，同时也是研究期内仅有10a较高和高危险性区域出现在陇东高原，其余较高和高危险性区域位于陇中高原东南部和陇南山区东北部。2008−2017年（图7d）是河东地区面临干旱危险较小的10a，较高和高危险性区域合计仅占河东地区总面积的8.2%，而低和较低危险性区域面积则占到67.5%。

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）1988−2017年河东地区干旱事件发生次数、干旱烈度和干旱持续时间在年际变化上均显著增加；3种干旱指标在空间分布上主要以增加趋势为主，显著增加的区域主要位于陇中高原东部和南部。Hurst指数显示，该趋势在空间上未来仍主要呈现持续性。

（2）1988−2017年河东地区干旱事件发生次数、干旱烈度和干旱持续时间突变年份为1994年，突变后3种干旱指标值均有所增加，反映了30a整体上处于干旱化的态势中。小波功率谱显示干旱数量存在4.3a、干旱烈度和干旱持续时间存在3.2a的主周期，3种指标的震荡周期虽然具有差异但均处于6a以内，反映河东地区干旱具有短期波动的特征。

（3）1988−2017年干旱危险程度较大的区域主要为干旱指标显著增加的区域；干旱危险性在每10a中都具有不同的空间分布特征，1988−1997年河东地区面临较大干旱危险的范围最广，1998−2007年陇东高原面临的干旱危险性为研究时段内最高，2008−2017年干旱危险性等级较大的区域面积显著减少，仅在陇中高原西部的部分区域存在较高以上等级危险的区域。

3.2 讨论

河东地区干旱指标突变年份与甘肃省平均气温突变年份一致，韩兰英等发现甘肃省气温与干旱绝收率、成灾率以及受灾率存在显著相关性，气温突变后旱灾的综合损失率上升[27]。气温升高导致蒸发加剧，在气候变暖背景下河东地区可能面临更高的干旱风险。河东地区气象干旱具有短期波动特征，给干旱监测及干旱特征识别带来更多挑战。

本研究以月值SPEI为基础，通过干旱事件发生次数、干旱烈度和持续时间来展现河东地区气象干旱特征，并使用干旱烈度与干旱频率来估计干旱危险程度。与河东干旱危险程度分布类似，韩兰英等[28]通过气象灾害资料发现，20世纪90年代甘肃全省干旱造成损失较严重、旱灾分布较广，近年来旱灾损失范围较小。但由于河东地区各区域生态环境的脆弱程度不同，未来研究中需要将气象干旱危险程度与各区域地表和地下水资源状况结合考虑，才能更精确地估计旱灾造成的农业损失。

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Temporal and Spatial Variations of Meteorological Drought and Drought Risk Analysis in Hedong Area of Gansu Province

HUANG Hao1, ZHANG Bo1, MA Shang-qian2, MA Bin1, CUI Yan-qiang1, WANG Xiao-dan1, MA Chun-rong3, CHEN Kun-quan4, ZHANG Ting5

(1.College of Geography and Environmental Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China; 2. College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100083; 3. College of Education, Northwest Normal University, Lanzhou 730070; 4. College of Environmental and Chemical Engineering, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404199; 5. Fudan University Law School, Shanghai 200438)

Meteorological drought in rain-fed agricultural areas has always been the focus of attention, especially for the area at the junction of monsoon and arid areas with less precipitation. Understanding the characteristics of meteorological drought is particularly important for agricultural production. Based on the monthly climate data of 60 meteorological stations from 1988 to 2017 in Hedong, Gansu，linear tendency estimation, Mann-Kendall abrupt change detection, wavelet power spectrum and hurst index were used to analyze the spatio temporal changes, abrupt change, periods of change and the continuity of trends of the three drought indicators: occurrence times, intensity and duration of drought events in Hedong area. The risk of meteorological drought in different time periods in Hedong area was shown by the drought risk index. The results showed that, firstly, as for the interannual change, the occurrence times, intensity and duration of drought events in Hedong area increased significantly (P < 0.05) from 1988 to 2017, and the change tendency rates were 0.31times·10y−1, 0.61level·10y−1and 0.48months·10y−1respectively. Among all the geographic zones, increasing trend in Longzhong plateau was the most significant. Secondly, in space, the proportions of stations with significant increase in the occurrence times, intensity and duration of droughts events among the total stations were 18.0%, 31.1% and 26.2% respectively. There were only a few stations with decreasing trend in Hedong area, but the change trend of these stations was not significant (P>0.05). Thirdly, the Hovmoller chart showed that the occurrence times, intensity and duration of drought events were clustered in years and space, reflecting that the adjacent stations in Hedong area had similar spatial and temporal characteristics of drought. The Hurst index showed that in the future, the occurrence times, intensity and duration of drought events in most area of Hedong will still maintain an increasing trend, but there was only a small area with strong persistence (hurst values close to 1). What’s more, the drought indicator abrupt change appeared in 1994, the occurrence times, intensity, and duration of drought events after the abrupt change increase by 0.76 times, 2.29 level, 1.70 months, which also reflected the trend of drought in recent years. The oscillation period of drought index in Hedong area was within 6 years, reflecting that drought has a short−term fluctuation. Furthermore, the area with the highest risk of drought among all study areas within 30 years was Longzhong plateau. However, there was a significant difference in the distribution of drought risk in study areas in every 10 years. From 1988 to 1997, Hedong area faced the greatest drought risk, while from 2008 to 2017, the drought risk was relatively small.

Standardized precipitation evapotranspiration index(SPEI); Gansu; Meteorological drought; Hedong area; Drought risk

10.3969/j.issn.1000-6362.2020.07.006

黄浩,张勃,马尚谦,等.甘肃河东地区气象干旱时空变化及干旱危险性分析[J].中国农业气象,2020,41(7):459-469

2020−02−09

张勃，E-mail：zhangbo@nwnu.edu.cn

国家自然科学基金项目（41561024）

黄浩，E-mail：jannickroad@163.com