基于SPEI指数的辽宁省多尺度旱涝特征分析

曹永强，路 洁，李玲慧

（辽宁师范大学 地理科学学院，辽宁 大连 116029）

1 研究背景

近年来，随着全球环境变化，极端气候事件频发，导致气象灾害日趋严重，灾害风险逐渐加大，其中，旱涝灾害是影响范围最广的气象灾害类型［1］，不仅破坏人类生存环境，造成水土流失及农作物受灾减产，还对人类健康和社会稳定造成威胁。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告指出，近100年来我国气候增温率达到1.52℃/100pa，超过世界平均水平［2］，全球变暖使大气环流发生异常，导致极端降水事件的发生，水汽含量增多也极易发生地表干旱事件。因此研究旱涝灾害的演变规律，制定防灾减灾策略减少灾害损失已成为当前的研究热点。

目前，国内外针对旱涝灾害的研究主要集中于三个方面：一是旱涝指标的建立。目前常用的旱涝指标包括单因素指标，如Mckee等［3］提出的SPI（标准化降水指数）、张强等［4］提出的MI（湿润度指数）等，虽然计算简便，能较好表示区域不同时间尺度的干旱状况，但由于只考虑降水或土壤湿润度等单个因素，未考虑影响旱涝的气温、蒸散等其他因素，因此具有不全面性；多因素指标如Dai［5］提出的PDSI（帕尔默干旱指数），考虑温度和天气条件等，物理机制明确，适用与全球变暖条件下的干旱研究，但由于其参数难获取，主观性太强，因此对旱涝进行评价的过程中具有很大的不确定性。Vicent-Serrano等［6］研究全球干旱分布状况时，在SPI基础上提出标准化降水蒸散指数（SPEI指数），该指数不仅综合考虑了对降水和蒸散发的响应，还可以从多时间尺度进行计算且较PDSI计算简便，因此适用性好。二是旱涝时空演变规律及成因的研究。Yu等［7］采用标准化降水蒸散指数（SPEI指数）对中国干旱时空演变进行分析，发现1990年代末期中国干旱强度增加，东北和华北干旱发生次数最频繁，华南也呈现干旱化趋势；张运福等［8］运用SPEI指数对辽宁省生长季干旱时空特征进行分析发现1961—2015年辽宁省呈干旱化趋势，全省SPEI指数呈现全区一致型、东南与西北反向型、中部与其他地区反向型等3个模态。张丽艳［9］对京津冀地区的气象干旱进行成因分析发现ENSO和太阳黑子对气象干旱都有影响，其中ENSO是导致京津冀干旱的主要原因。三是研究SPEI指数对NDVI、农业等方面的影响。张恒等［10］将呼伦贝尔市的干旱状况与森林草原火灾数据相结合进行分析发现火灾发生次数和火灾面积与短时间尺度SPEI均有很高的拟合度；张勃等［11］对西南地区的温度、降水、SPEI指数与植被覆盖度进行了相关性研究，发现NDVI与温度呈明显正相关，与降水及SPEI指数的相关性不太明显；万红莲等［12］研究了宝鸡地区干旱和植被动态的关系，结果表明干旱与植被覆盖的相关性很强，其中林地、草地负相关最为显著。

辽宁省位于我国东部季风区，南临黄渤二海，属大陆性季风气候，由于其独特的地理位置，受季风环流的影响，降水呈现周期性丰枯年变化特征，旱涝灾害频繁，加之辽宁省是全国重要的粮食主产区，近年来由于旱涝灾害引起的农作物减产也越来越严重［13］。许多学者对辽宁省旱涝灾害做了相关研究，但总体来说，大多集中于干旱时空演变特征的分析，对旱涝特征的研究相对较少，且运用SPEI指数的研究大多为局部区域，对辽宁省全域性多尺度的研究也相对欠缺。因此，本文运用SPEI指数从旱涝两个角度，分析了辽宁省多时间尺度旱涝时空演变及持续性特征，并运用通径分析方法分析其影响因素，以期为辽宁省对气象灾害预警评估和管理决策提供一定参考。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源 气象数据源于中国气象数据网（http：//data.cma.cn/site/index.html），本文选用辽宁省1989—2018年气象站点数据，包括逐日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、相对湿度、日照时数和风速等观测资料，为保证数据的指标完整性、时间连续性和空间代表性，剔除数据不完整站点，最后选用记录完整的辽宁省23个气象站点资料，站点分布如图1所示。

图1 辽宁省气象站点分布

2.2 研究方法 目前，国内外提出了很多表征旱涝状况的指数［14］，由于区域旱涝受自然因素（气温、降水和蒸散等）和人为因素的影响，因此考虑多种因素的综合性旱涝指标更能反映客观实际状况，其中，应用相对广泛的是标准化降水蒸散指数（SPEI指数），该指标不仅考虑了旱涝对降水和蒸散的响应，还具有可以反映不同时间尺度及计算简便的优点。计算公式如下：

第一步：计算潜在蒸散量（PET），采用联合国粮农组织（FAO）推荐的Penman-Monteith方法，该方法综合考虑了气温、降水、风速和日照等要素，与作物实际蒸散相符：

式中：ET0为潜在蒸散发量，mm；Rn为净辐射，MJ/（m2·d）；G为热通量密度，MJ/（m2·d）；T为日平均温度，℃；u2为2 m高处风速，m/s；es为饱和空气水汽压，kPa；ea为空气水汽压，kPa；Δ为饱和水汽压-温度曲线的梯度，kPa/℃；γ为湿度计常数；Gn、Gd为固定常数，在估算逐日潜在蒸散发量时取值分别为900和0.34，各参数详细计算及取值参考文献［15］。

第二步：计算蒸散量与逐月降雨量的差值（Di）；

式中：Pi月的降水量，mm；PETi第i月的潜在蒸散量，mm；Di为水分盈亏状况，mm。

第三步：对降水量和潜在蒸散量的差值正态化处理，采用log-logistic概率分布函数，并对概率密度进行标准化处理，计算出对应的SPEI：

log-logistic概率分布函数公式为：

式中α、β、δ采用线性矩方法拟合：

式中：W0、W1、W2为Di序列的概率加权矩，其计算公式为：

式中N为月份数。

对累计概率密度进行标准化：

当累积概率V≤0.5时：

当累积概率V＞0.5时：

式中：c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=0.432788，d2=0.189269，d3=0.001308。

参考气候干旱等级（GB/T20481-2006）［16］，将SPEI值划分为9级，等级划分情况如表1所示。

表1 SPEI旱涝等级划分标准

本文分别计算了月尺度（SPEI-1）、季尺度（SPEI-3）和年尺度（SPEI-12）的SPEI值，参考李英杰［1］对SPEI指数的季节划分标准，用5月的SPEI-3值表征春季，8月的SPEI-3值表征夏季，11月的SPEI-3值表征秋季，2月的SPEI-3值表征冬季。

此外，在进行旱涝状况分析统计时，采用常用的数理统计方法包括线性倾向法、Mann-Kendall突变检验［17］等，在空间分析上采用反距离权重插值法。影响因素方面采用通径分析方法，详细介绍见文献［18］。

3 结果与分析

3.1 辽宁省旱涝时间变化特征

3.1.1 不同时间尺度SPEI值趋势变化 为分析辽宁省旱涝时间变化特征，利用气象资料计算出近30年SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12值，并运用线性倾向估计方法探讨了辽宁省近30年来的旱涝趋势变化特征。结果如图2所示。不同时间尺度的SPEI值都表现为明显的周期震荡，旱涝交替发生频繁，尤其月尺度的SPEI值正负波动最大，说明短时间尺度SPEI较长时间尺度对月降水量和气温变化敏感，能够反映短期旱涝特征，1989—2018年间正常、轻旱（涝）、中旱（涝）、重旱（涝）、特旱（涝）在所有旱涝事件中所占的百分比分别为45.51%、12.92%（16.57%）、11.24%（9.55%）、1.97%（1.69%）、0（0.56%），随着旱涝等级的不断加重，其对应的旱涝事件比例也逐渐减少。

从季尺度的SPEI（图2（b））序列中可以看出，1989—2018年间正常、轻旱（涝）、中旱（涝）、重旱（涝）、特旱（涝）在所有旱涝事件中所占的百分比分别为37.99%、18.16%（18.99%）、10.06%（9.78%）、3.07%（1.96%），2001年为旱涝的转折年，2001年之前为偏旱，且以轻旱为主，中度以上的旱情很少，特旱发生频率为0，2001—2006年间大部分处于旱情较轻或正常年份，2008—2009年又进入两个干旱年，2009年之后除个别年份外整体偏涝，这与降水量和蒸散量等气候因子的变化相关。

从年尺度的SPEI（图2（c））序列中可以看出，1989—2018年间正常、轻旱（涝）、中旱（涝）、重旱（涝）、特旱（涝）在所有旱涝事件中所占的百分比分别为39.83%、15.47%（17.19%）、13.47%（9.17%）、1.43%（3.15%）、0（0.29%），其中，SPEI—12值中正常年份偏多，2010年之前总体趋势变化较平稳，除1995年表现为中涝，其余年份多表现为正常或轻旱，2010年之后总体表现为偏涝，只有2014年出现一次干旱事件，与李华欣［19］对辽宁省旱涝特征的研究结果保持一致。随着时间尺度的加大，SPEI对降水气温的变化响应越不显著，其旱涝周期也相应延长，虽然对短期旱涝特征识别不足，但能整体把握旱涝变化走势，对长期旱涝的持续时段有显著标识作用。因此对不同时间尺度SPEI值的综合应用有利于旱涝灾害的监测评估。此外，从月、季、年尺度的SPEI趋势变化线中可以看出，1989—2018年SPEI值都呈上升趋势，说明辽宁省近年来气候逐渐变湿润，相应旱情有所减轻，有利于农牧业的发展。

图2 1989—2018年辽宁省不同时间尺度旱涝变化

3.1.2 旱涝年际及季节变化特征 为判断辽宁省年尺度SPEI指数的持续性变化及突变时间，对辽宁省SPEI指数进行Mann-Kendall突变检验，绘制突变检验图（图3），统计量UF值若大于0，表明序列呈上升趋势，反之则呈下降趋势，若UF和UB两条曲线出现交点，且交点位于临界线之间，那么交点对应的时间则为突变开始的时间。由图3可以看出，1989—2018年辽宁省SPEI指数在零值上下波动变化，由UF线可知，其变化基本呈现先下降后上升的趋势，说明近30年来辽宁省气候经历由湿润变为干旱，再变为湿润的过程。依据曲线图，可以看出SPEI指数在1989—1998年正负交替变化，除少数年份（1989、1997年）发生干旱事件外，其余年份大部分表现为正常；1999—2009年SPEI指数大部分为负值，呈干旱化趋势，1999—2002年干旱化尤为明显，这与曹永强［20］的研究结果相一致，主要原因是这一阶段降水量较少，且受气温升高等气候因子变化的影响蒸散量相应增多，导致水分亏缺较大，故该阶段的干旱是多种气候因子共同驱动的结果。2010—2018年SPEI指数大部分为正值，表现为整体偏涝状态，但2014年为典型干旱年，干旱强度达到重旱，与实际发生的干旱时间相吻合，说明SPEI指数在辽宁省旱涝监测中有较好的适应性。综上所述，1989—1998年正常年份偏多，1999—2002年呈干旱化趋势，之后整体偏涝，该趋势与降水量变化趋势保持一致，说明降水量的多少是旱涝发生的主导因子，在2010—2014年间UF曲线和UB曲线多次相交，其旱涝呈不稳定变化，但整体呈洪涝加剧态势，且UF值在2018年超过0.05水平临界线，说明向洪涝变化的趋势显著，因此应加强辽宁省的防涝抗涝工作。

图3 1989—2018年辽宁省SPEI值年际变化及M－K突变检验曲线

为进一步分析辽宁省SPEI的季节变化特征，以SPEI-3指数为基础绘制不同季节SPEI变化趋势图，见图4。从四季旱涝变化趋势来看，四季SPEI线性倾向率都为正值，说明春夏秋冬的SPEI值都呈不同程度的上升趋势，但趋势不明显，反映了辽宁省近30年四季均呈现由旱变涝趋势。

从阶段性特征来看，春季（图4（a））SPEI指数呈先下降后上升的趋势，2004年前SPEI值大多为负值，说明前期春季干旱化趋势明显，2005年起除少数年份SPEI值超过-0.5，其余年份多为正值，降水量充足，呈现偏涝状态。根据UF和UB曲线交点可以发现突变年份为2007年，表现出由旱变涝的特征，且UF曲线在2016年超过临界线，说明其变涝趋势显著；从图4（b）可以看出，夏季SPEI指数年际变化呈现明显不均衡性，1989—1992年偏旱，1992—1998年偏涝，1998—2018年间，2010年为一个旱涝转变年，2010年之前表现为偏旱，之后表现为偏涝，年际间旱涝差异大，夏季M-K检验中出现多个交点，同样说明夏季旱涝呈不稳定变化，与春季相比，虽然灾害次数相对较少，但强度较大，夏旱和夏涝问题突出。

从图4（c）可以看出，秋季的SPEI值在1993年前呈上升趋势，1993—2015年呈下降趋势，且1999—2003年间超过临界线，下降趋势显著，2015年之后呈上升趋势，总体而言秋季同年际变化趋势保持一致，表现为涝-旱-涝的变化特征；从图4（d）可知，冬季SPEI指数于2009年发生突变，从UF曲线可以看出1989—2009年SPEI值呈下降趋势，除个别年份外大部分表现为负值，干旱化趋势明显，SPEI值持续增大于2009年开始，说明2008年之后冬季由旱转涝。总体来看，春季和冬季变化趋势相似，夏季和秋季变化趋势相似，与已有研究结果一致［21］，且各季节旱涝变化都呈现一定的规律性，对指导今后防旱抗涝工作具有借鉴意义。

图4 1989—2018年辽宁省四季SPEI值年际变化及M－K突变检验

3.2 辽宁省SPEI指数倾向率的空间变化特征 为分析辽宁省旱涝状况的空间变化规律，运用反距离权重插值法将辽宁省年、季SPEI值的倾向率进行插值，如图5（a）所示，由于辽宁省各气象要素在空间分布上具有不均匀性，使其旱涝状况也相应复杂化，除少数站点外，辽宁省整体呈现西北变旱，中东部变涝的趋势，所有站点SPEI倾向率在-0.39/10a～0.71/10a之间，辽宁省西北部虽兴城变旱趋势最为显著，气候倾向率为-0.39/10a，但大部分地区都表现为较和缓的湿润趋势，而中东部所有气象站点均表现为变涝趋势，其中最为显著的是大连，倾向率达到0.71/10a，这种旱涝变化的空间分布特征除共同的气候因子影响外，还受大气环流和海陆分布的影响，辽宁省的地理位置导致海洋上的水汽从东南沿海向西北内陆递减，且辽东地区处于山地迎风坡，地形雨相对较多，而辽西地区由于受到山地阻挡降水变少，因此辽西干旱化趋势显著，辽东与之相反［22］。

图5（b）—图5（e）为辽宁省四季SPEI倾向率空间分布，从图中可以看出四季SPEI值都呈现出明显的空间异质性，整体上四季都表现为西北部变旱，中东部变涝的空间分布状况，与年际分布特征相似。春季SPEI指数倾向率除西北部兴城及东部宽甸为负值外，其余站点均为正值，说明除少数站点外，春季整体向涝转变，线性倾向率介于-0.49/10a～0.74/10a之间；夏季倾向率介于-0.09/10a～0.59/10a之间，负倾向率分布范围较春季变广，主要在朝阳、兴城、宽甸周围地区，但其干旱化趋势并不显著，其余地方都呈现为微弱的变涝趋势；秋季线性倾向率介于-0.55/10a～0.42/10a之间，负倾向率分布范围较春夏更广，其中兴城干旱化趋势最显著，大部分地方同夏季一样呈微弱变涝趋势；冬季SPEI倾向率介于-0.54/10a～0.61/10a之间，其空间分布呈现出明显的规律性，即由东向西逐渐递减。

图5 1989—2018年辽宁省年际和季节SPEI值趋势系数的空间分布

总体而言，四季中干旱化最明显的为秋冬两季，变涝最明显的为春季。年及季旱涝变化空间分布规律基本相一致，辽西地区干旱化显著，而变涝最显著的是辽中和辽北地区，而不是降水量最丰富的辽东，这是由于海洋上的水汽由东南输送到西北，受辽东山地抬升在东侧形成地形雨，水汽继续向内陆延伸的同时，受辽西山地阻挡水汽在辽中滞留形成集中降水，且辽中地区地势平坦，河流汇集，更易形成洪涝灾害，辽东虽降水丰富，但植被覆盖好，降水较多时在大型水库控制下，有利于洪水下泄，因此辽中和辽北变涝最显著［23］。

3.3 辽宁省中度及以上旱涝的多时间尺度特征 为充分认识辽宁省近30年中度及以上旱涝的演变特征，根据SPEI指数等级划分标准，统计了近30年辽宁省19个站点每月的SPEI值，绘制不同年代及不同季节旱涝发生频次图（图6）。从图6（a）可以看出，1989—2018年旱涝灾害总频率呈增加趋势，2009—2018年增加显著，累计频率百分比达到了55.66%，总体而言涝灾发生频率大于旱灾，其中，中涝发生频率最高，特旱发生频率最少。从干旱发生频率而言，30年中旱频率最高，重旱、特旱次之，此外在1999—2008年间中旱发生频率15.83%，与其他两个时段相比，该时段不仅干旱发生频次增多，而且重旱和特旱发生频率也显著增多，是典型的干旱时段；从涝灾发生频率而言，三个时段呈现先减少后增加的趋势，其中2009—2018年不同等级涝灾发生频率与其他两个时段相比都最多，是典型的偏涝时段。

就不同等级旱涝的季节（图6（b））分布而言，其灾害事件发生频率春季＞冬季＞秋季＞夏季，其中，对于极端旱涝，春季和冬季发生频率较高，分别达到了2.98%、3.53%，而重度和中度旱涝各季出现频率相当，总体而言不管旱灾还是涝灾，随着等级的加大，其频率也相应减少。季节性旱涝可以很好反映农业旱涝状况，因此，在农业方面应做好春旱及冬涝的预警工作，达到防灾减灾的目的。

图6 1989—2018年辽宁省不同季节和不同时段旱涝发生频率

3.4 辽宁省旱涝持续性特征 由于以往对辽宁省旱涝尤其是持续性特征分析较少，事实上持续性旱涝事件对农业生产及经济社会发展带来的损失更为严重，因此在前人研究的基础上，采用月尺度SPEI指数，根据表1划分标准，定义连续三个月SPEI≤-0.5（发生轻旱及以上）为一次连续干旱过程，连续三个月SPEI＞-0.5（发生轻涝及以上）为一次连续雨涝过程，将该旱涝过程的SPEI指数平均值作为此次旱涝事件的SPEI值，将持续性旱涝事件的SPEI最小（大）值作为此次持续性旱涝事件的强度［24］，持续干旱时间在一定程度上也能反映其干旱发生的严重程度，持续时间越长干旱越严重，因此对辽宁省旱涝持续时间在三个月及以上的事件进行统计，结果见表2。

表1 辽宁省1989—2018年旱涝变化与各影响因子的相关和通径系数

表2 1989—2018年辽宁省持续性干旱特征

从表2可以看出辽宁省近30年持续性干旱事件共发生6次，从持续时间来看，所有干旱事件都持续3或4个月，从年代变化看，1990年代和2000年代均发生3次；从干旱强度来看，1992年开始的持续性干旱事件，其累计干旱指数均小于-4，且最小干旱指数和月平均干旱指数都是6次干旱事件中的最小值，说明1992年2月到5月发生了最强干旱事件，此外，1989年、2004年和2008年的干旱事件也较强，其累计干旱指数均小于-3，1989—2018年其干旱强度趋于变小；从持续性干旱事件季节分布看，春季发生4次，累计9个月，夏季发生2次，累计3个月，秋季和冬季发生2次，两个季节均累计5个月，说明持续性春旱发生概率最大，其次是秋冬季，持续性干旱发生频率最小的季节是夏季。

从表3可以看出辽宁省近30年来共发生12次持续性雨涝事件，在持续时间上，有1次9个月，2次6个月，1次5个月，2次4个月，其他都持续3个月，较持续性干旱事件发生次数多且持续时间长；在年代分布上，1990年代发生了4次，2000年代发生8次，所以雨涝事件呈增加趋势；从强度变化看，最明显的是2012年8月开始持续时间达9个月的雨涝事件，其累计洪涝指数和最大洪涝指数分别为8.66和1.75，月平均洪涝指数为0.96位于第二，此外，2009、2015、2016年的持续性雨涝事件强度也相对较强，1990年月平均雨涝指数最大，且最大雨涝指数达1.65，其强度较大，但持续时间较短仅为3个月，其雨涝强度在时间上没有明显的变化趋势；从持续性洪涝事件季节分布看，春季发生10次，累计17个月，夏季发生9次，累计13个月，秋季发生4次，累计9个月，冬季发生5次，累计10个月，说明春、夏两季是辽宁省持续性洪涝事件发生概率最大的季节，其次是冬季和秋季。

表3 1989—2018年辽宁省持续性洪涝特征

3.5 辽宁省旱涝影响因素分析 由于平均气温、月降水量和月蒸散量与旱涝事件存在相关关系，且三个因子之间也相互影响，因此以月尺度SPEI指数为例，采用通径分析方法分析影响旱涝的因素。结果表明（表4）在月尺度上，平均气温、月降水量和月蒸散量与SPEI-1的相关系数分别为-0.03、0.33、-0.20，表明温度和月蒸散量与SPEI-1呈明显负相关，月降水量与SPEI-1呈正相关，其相关性通过0.01显著性水平，所以月降水量是影响旱涝状况的重要指标，SPEI-1与平均气温的相关系数较小，表明其影响旱涝变化的作用不大。从直接通径系数来看，平均气温、月降水量和月蒸散量对SPEI-1的直接通径系数分别为-0.13、0.69、-0.47，说明月降水量对旱涝变化的直接影响最大，两者呈显著正相关，其次是月蒸散量，两者呈负相关，由于与蒸散量相比，降水量较多且降水波动大，因此降水量与SPEI-1相关性和通径系数更大，平均气温对舒适日数的直接通径系数较小但通过月降水量和月蒸散量对舒适日数的间接通径系数较大，说明平均气温是通过月降水量和月蒸散量与舒适日数呈负相关的，与郭旭新的研究结果一致［25］。从间接通径系数来看，同一尺度各因子之间相互作用，对区域旱涝变化具有共同影响作用［26］。综上分析可以发现辽宁省近30年偏涝（SPEI-1指数变大）的原因是由于月降水量增多且蒸散量减少［27］。

4 结论

（1）整体上，SPEI-1和SPEI-3波动变化大，能够反映短期旱涝特征，SPEI-12旱涝变化较稳定，周期性明显，对长期旱涝的持续时段有显著标识作用。不同时间尺度的SPEI值都反应了辽宁省近年来旱情有所减轻且向雨涝方向发展。

（2）从SPEI值时间变化上看，近30年来辽宁省气候经历由湿润变为干旱，再变为湿润的过程，季尺度呈现春冬趋势变化相似，夏秋变化相似的特征；在空间变化上，年及季节旱涝变化都表现为辽西干旱化显著，变涝趋势最显著的是辽中和辽北，其次是降水量最丰富的辽东。

（3）从中度及以上旱涝灾害的不同时间尺度看，1989—2018年辽宁省涝灾发生频率大于旱灾，其中1999—2008年是典型的干旱时段，2009—2018年是典型的偏涝时段；在季节尺度上，旱涝事件发生频率春季＞冬季＞秋季＞夏季，对于极端旱涝，春季和冬季发生频率较高，分别达到了2.98%、3.53%，而重度和中度旱涝各季出现频率相当。

（4）在旱涝的持续性特征上，所有干旱事件都持续3或4个月，1989—2018年间干旱强度趋于变小，持续性春旱发生概率最大。持续性洪涝事件较持续性干旱事件发生次数多且持续时间长，春、夏两季是辽宁省持续性洪涝事件发生概率最大的季节，其次是冬季和秋季。

（5）从旱涝变化的影响因素看，月降水量是影响旱涝变化的主要因素，蒸散量次之，气温是通过影响降水量和蒸散量与旱涝变化相关的。总体而言，同一时间尺度气象因子间相互作用，对旱涝变化具有共同影响作用。