基于标准化帕尔默干旱指数的西江流域干旱评估

袁 飞，章益棋，刘 懿，马明卫，张利敏，石佳勇

(1.河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098； 2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 210098； 3.华北水利水电大学水资源学院，河南 郑州 450046)

气候变化加速了全球水循环，导致全球不同尺度水资源重新分配，极端水文事件(水旱灾害)显著增加[1]。受季风气候影响，我国干旱灾害也呈现频发、广发的特点，平均2～3年发生一场严重干旱，并且受旱范围不断扩大。目前我国干旱频发区域不仅集中在北方干旱半干旱地区，同时也呈向南方湿润区延伸的趋势[2]。如，云南省自1961年以来干旱次数越来越多，干旱间隔越来越短，2009—2014年是云南历史上最长的一个干旱期[3]；西南地区在2006年、2009年秋至2010年春连续发生多场极端干旱事件，部分干旱事件重现期甚至超过100年，严重威胁了当地工农业生产和人民生活。准确识别干旱过程、客观评估干旱等级及严重程度，可为干旱防控和水资源适应性管理提供参考。

由于干旱形成过程复杂，影响因素众多，根据不同的关注对象，目前学界已发展了100多种干旱指标，其中帕尔默干旱指数(Palmer drought severity index， PDSI)[4]和标准化干旱指数(standardized index， SI)是最具代表性的两类干旱指数。常见的SI包括：标准化径流指数(standardized runoff index， SRI)[5]、标准化降水指数(standardized precipitation index， SPI)[6-7]、标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evapotranspiration index， SPEI)[7-8]等，其中SPI是最杰出的代表。PDSI采用两层“水桶”模型概化模拟水文过程，具有一定物理机制，但计算过程复杂，时空可比性较差；SI则采用概率分布函数描述变量统计特征，计算简便，时空可比性强，且具有多时间尺度特点。杨礼箫等[9]基于PSDI和SPI对黑河上游的干旱特征进行了对比分析；周蕾等[10]利用SPI、PDSI探究中国2001—2010年的干旱变化趋势，分析了不同干旱指数在全国及区域上对干旱指示的差异；张林燕等[11]利用VIC模型结合PDSI分析了黄河源区干旱时空变化特征。在此基础上，Ma等[12]进一步开发了标准化帕尔默干旱指数(standardized Palmer drought severity index， SPDI)，同时兼顾PDSI的物理机制和SI的统计优势，弥补二者不足，增强了干旱指数在不同气候区的适用性。

本文采用具有物理机制的分布式水文模型与SPDI耦合，构建物理机制更为完备、时空可比性强的综合干旱指数，进而剖析西江流域历史干旱事件的时空演变特征，评估干旱指数在湿润区的适用性，以期为西江流域旱灾防治和水资源优化调配提供参考。

1 研究区域概况

西江发源于云南，流经贵州、广西和广东，在珠海市注入南海，干流全长2 214 km，流域总面积34.6万km2，占珠江流域70%以上。西江流域属亚热带气候，多年平均气温为14～20 ℃，多年平均降水量为1 200～2 200 mm，年平均径流量为2.12万亿m3，水资源丰富。流域内降水时空分布不均，干旱是其主要气象灾害之一[13-14]。本文选取西江流域武宣水文站以上的集水区域为研究区(图1)，集水面积196 255 km2，位于北纬23°02′～26°77′、东经 102°25′～110°56′，跨越云南、广西、贵州等省区(下文简称云南区、广西区、贵州区)。该区域在1962—1963年经历了严重干旱，1984—1992年出现了长达9年的连续干旱，2009年秋至2010年春，西南地区遭受了百年一遇的干旱，严重影响流域内的航运、工农业生产和人民生活。

图1 研究区及水文、气象站点位置

2 研究数据与方法

2.1 资料来源

本文收集了中国气象局提供的西江流域68个气象站点1961—2014年的逐日气象观测资料，包括日降水、日最高、最低气温和风速；从水文年鉴中摘录并整理西江流域12个水文站1961—1989年的逐日流量资料。植被覆被类型资料来源于马里兰大学发布的全球1 km×1 km的土地覆被数据，土壤质地数据来源于美国NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)水文办公室提供的全球5′×5′土壤质地资料，各类土壤参数依据Cosby等[15]的成果确定。将以上数据分别转换为0.25°×0.25°空间分辨率，作为水文模型的输入数据。此外，还摘录了《中国水旱灾害公报》《中国气象灾害大典》(综合卷、广西卷、贵州卷、云南卷)等年鉴中西江流域1961—2014年期间历史干旱事件，用于验证SPDI在西江流域干旱评估的适用性。受气象数据获取影响，本研究的干旱评估年份仅至2014年，今后将延长数据长度，评估近期干旱演变情势。

2.2 基于VIC模型的SPDI构建

VIC(variable infiltration capacity)模型是基于物理机制的大尺度分布式水文模型，能够有效模拟网格尺度的水分循环过程。针对PDSI干旱指标水文分量计算过于概化，本文采用物理机制较强的VIC分布式水文模型代替两层土壤“水桶”模型，以充分考虑土壤、植被和地形等要素的空间变异性，并融合蓄满产流和超渗产流机制，通过对降雨-径流过程模拟得到网格单元的各项水文参量，最终构建基于VIC模型的SPDI。构建过程主要包括各水文分量和气候适宜降水量的计算、广义极值分布拟合以及标准化处理等3个环节。各水文分量表达式为

QPR=max(wAWC-w0,0)

(1)

RP=wAWC-QPR

(2)

QPL=QPLs+QPLm+QPLu

(3)

QR=max(w-w0,0)

(4)

QL=|min(w-w0),0|

(5)

式中：QPR为可能补水量，mm；RP为可能径流深，mm；QPL为可能失水量，mm；QR为实际补水量，mm；QL为实际失水量，mm；w0、w分别为3层土壤时段初和时段末的总含水量，mm；wAWC为3层土壤的最大有效含水量，mm；QPLs、QPLm、QPLu分别为表层、中层和下层土壤的可能失水量，mm，采用3层蒸发模型分别估算。此外，气候适宜降水量所需的实际蒸散量ET、实际径流深R和可能蒸散量ETP等水文分量则由VIC模型计算。

气候适宜降水量的表达式为

(6)

(7)

本文采用广义极值分布拟合水分偏离d序列，估算相应累积概率分布，对其进行标准正态分布的逆运算，即得到相应的SPDI值，具体公式为

ISPDI=Φ-1[F(x)]

(8)

其中

式中：x为水分偏离d的时间序列；σ、μ、k分别为分布的尺度、位置和形状参数，且σ>0。

本文采用VIC模型输出的0.25°×0.25°网格尺度相关水文变量进行7 d滑动平均预处理，再根据上述公式计算以日为时间尺度的ISPDI时间序列。本文构建基于日时间尺度的干旱指数，相较于月尺度的干旱评估方法，识别的干旱事件频次较高、历时较短，更适合用于捕捉骤发干旱、旱涝急转等时空变化更为迅速的短历时极端事件，对未来干旱监测与评估技术的发展具有重要参考价值。

2.3 干旱评估方法

根据ISPDI的数值将干旱划分成4个等级：-1

3 结果与分析

3.1 径流过程模拟

采用VIC模型模拟武宣站以上区域1961—2014年的产流过程，采用马斯京根分段连续演算法进行河道汇流演算。图3为武宣站率定期(1969—1979年)和验证期(1980—1989年)的日流量过程线，可见VIC模型模拟的武宣站日流量过程与实测流量过程基本吻合。经统计，率定期和验证期的确定性系数(NSE)分别为0.889、0.883，均高于0.85；径流深相对误差(BIAS)为-3.0%、0.9%，均在 ±3%以内。综上，VIC模型在西江流域武宣站以上区域模拟精度较高，满足后续研究需要。

图2 游程理论示意图

3.2 历史干旱事件验证

选取1963年、1991年、2009年和2010年这4个不同年代且干旱较严重的年份作为典型年份，将基于SPDI识别的干旱事件与年鉴记载的干旱事件进行对比，分析SPDI在西江流域的适用性。图4为基于SPDI和游程方法计算的典型年份干旱烈度时空分布，可以看出，1963年1月广西区、贵州区出现短暂冬旱，2月旱情缓解，3月贵州区春旱露头，4月旱情蔓延至全区并持续至5月，6月云南区旱情缓解，其他区旱情持续发展，7月全区旱情缓解，8月贵州区、广西区出现轻度夏旱，9月云南区秋旱露头，10月开始全区旱情完全缓解；1991年4月广西区、贵州区春旱严重，5月旱情虽得到一定缓解，但云南区、贵州西南部、广西西部旱情仍持续发展，6月开始旱情基本缓解，8月广西区秋旱露头并持续至9月，10月缓解，12月云南区出现轻度冬旱；2009年9月至2010年3月，全区发生严重干旱，4月开始旱情基本缓解，7—8月，部分地区又出现轻度干旱。结合年鉴记载的干旱事件(表1)[7-11]，以上年份识别的干旱过程均与年鉴记载基本相符；且从烈度强弱及干旱影响的空间范围整体分析，2009—2010年旱情最为严重，其次为1963年和1991年，与年鉴记载2010年西南5省旱情为百年一遇大旱、1991年旱情次于1963年均相符，表明SPDI适用于西江流域的干旱评估，可以进一步分析西江流域历史干旱的时空变化特征。

(a) 率定期(1969—1973年)

(a) 1963年

表1 西江流域典型年份实际旱情记载

3.3 历史干旱时间变化特征

本文统计了西江流域和云南、广西和贵州各分区1961—2014年期间各年干旱频次、历时和烈度，并分析这3个干旱特征变量在年尺度上的变化趋势。如图5所示，无论是全流域还是各分区，其干旱频次、历时及烈度在年尺度上均呈现不同程度的波动；其中2009年全流域和各分区的3个干旱特征变量数值在所有年份中最高，尤其以云南区最明显，与年鉴所述2009—2010年发生百年一遇干旱相符合。

(a) 干旱频次

表2 1961—2014年西江流域和各分区干旱特征变量的MK统计值

对西江流域和各分区1961—2014年期间各年干旱事件频次、历时、烈度及各等级干旱事件历时的时间序列进行Mann-Kendall(MK)趋势检验，结果见表2。由表2可见，全流域轻旱历时的MK统计值大于2.56，通过了置信度为99%的显著性检验，呈显著的增加趋势；干旱频次、历时及中旱历时的MK统计值均大于1.96，通过了置信度为95%的显著性检验，即干旱频次、历时及中旱历时呈增加趋势；干旱烈度通过了置信度为90%的显著性检验，呈不明显的增加趋势。同理，云南区干旱频次、历时、烈度以及轻旱、中旱历时均呈显著增加趋势，重旱历时呈增加趋势；广西区各干旱特征变量无明显变化趋势；贵州区轻旱历时呈显著增加趋势，干旱频次、极旱历时呈增加趋势。根据重旱和极旱历时的统计结果，云南区和贵州区极端干旱事件发生的时间呈增加趋势，广西区无明显变化。

将1961—2014年划分为5个年代际(1961—1970年、1971—1980年、1981—1990年、1991—2000年、2001—2014年，分别记为年代际1、2、3、4、5)，分别统计全流域和各分区各年代际干旱特征变量的年均值，分析年代际尺度上的干旱演变情势，结果见图6。由图6可知，西江流域旱情在干旱频次、历时及烈度3个方面变化情势基本一致；20世纪60年代和80年代是旱情相对严重的年代，21世纪以来旱情最为严重，具体表现为干旱频次较高、历时较长以及烈度较强；20世纪70年代到21世纪初，全流域及各分区的干旱频次、历时、烈度呈波动上升趋势，且21世纪初呈陡增趋势，其中云南区上升趋势最为明显，属旱情最严重地区，贵州区次之、广西区旱情程度最低。

3.4 历史干旱空间变化特征

图7为西江流域1961—2014年干旱事件的年均频次、年均历时的空间分布，可见西江流域大部分区域的年均干旱频次高于2.25次，其中中部偏西地区干旱频次相对偏低，其他地区年均干旱频次均较高(最高达3.11次)；54年间西江流域各网格年均干旱频率保持在1.68～3.11次，表明研究区干旱频发。研究区年均干旱历时的空间分布与年均干旱频次基本一致，绝大部分区域年均干旱历时在50 d以上，最高可达68.5 d，即西江流域约13.7%～16.8%的时间受干旱影响。

(a) 干旱频次

(a) 年均干旱频次

图8为1961—2014年期间西江流域平均干旱烈度和最大干旱烈度的空间分布特征。如图8所示，西江流域中部及西部地区平均干旱烈度相对较高，东部地区则相对较低，但平均烈度数值变化范围较小，表明其空间分布差异性不明显；西江流域中部偏西(贵州西南部)地区的最大干旱烈度最高，西部(云南区)相对较高，东部(广西大部、贵州东南部)地区最低，且其数值变化范围较大，说明最大干旱烈度空间差异性明显。

(a) 平均干旱烈度

4 结 论

a. 采用SPDI识别的历史干旱事件时空变化过程与年鉴记载基本相符，表明SPDI适用于西江流域的干旱监测和评估。

b. 1961—2014年期间西江流域干旱频次、历时均呈显著上升趋势，云南区、贵州区极端干旱事件发生的时间呈增加趋势，1960、1980和2000年代属于旱情较严重年代，且21世纪以来西江流域总体呈显著干旱化趋势。

c. 西江流域中部偏西地区年均干旱频次较低，其他地区相对较高；干旱历时空间分布与频次基本一致；最大干旱烈度在流域中部偏西地区较高，其余地区相对较低，且空间分布差异明显；平均干旱烈度空间分布较为均匀。