基于多模式情景的长江中下游未来气象干旱时空演变特征分析

邓翠玲，佘敦先，邓 瑶，陈 进，张利平 ，洪 思

(1.武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉 430072； 2.中国电建集团 昆明勘测设计研究院有限公司， 昆明 650041； 3.长江科学院 流域水资源与生态环境湖北省重点实验室，武汉 430010)

1 研究背景

干旱是最常见的自然灾害之一，往往会造成农业减产、阻碍区域经济可持续发展、加剧生态恶化等不利影响[1]。据统计全球约有45%的土地受到干旱灾害的影响[2]，每年因干旱造成的损失高达60亿～80亿美元，远超过其它任何一种自然灾害[3]。有研究表明，在全球气候变化背景下，我国受旱灾影响的区域不断扩大，并有从干旱区向半湿润、湿润地区逐渐扩张的趋势[4]，且未来干旱发生频次、干旱强度和干旱历时均呈现不同程度的增加趋势[5]。频发的干旱灾害已成为制约我国区域经济社会可持续发展和生态文明建设的重要因素，因此，分析未来干旱的时空变化特征对合理管理与分配区域水资源，完善区域经济社会发展规划具有重要现实意义。

由于干旱的发生受多种因素的影响，目前还没有完全公认的统一定义，一般是指因长期降雨亏缺引起的水资源短缺的现象[6]。干旱一般可分为气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱。通常由大气降水亏缺造成的气象干旱最先出现，随后才会引发其它类型的干旱，因此，对气象干旱评估和规律分析是对其它类型干旱监测和预警的基础[7-9]。干旱指标是科学定量评估及刻画干旱的一种有效技术手段，常用的气象干旱指标有：标准化降水指数(Standardized Precipitation Index, SPI)[10]、帕默尔干旱指数(Palmer Drought Severity Index, PDSI)[11]和标准化蒸散发指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)[12]等，其中SPI和SPEI因其计算简单、多时间尺度、空间比较等优点[12-14]，在全球及我国气象干旱评估及演变规律研究中得到广泛应用[2, 5,15-16]。庄少伟等[14]、杨庆等[17]的研究表明在我国年降水量>200 mm的区域，SPI和SPEI能较准确刻画区域干旱状况。由于SPI仅考虑了降水对区域干旱的影响[10]，而SPEI在继承了SPI优点的同时，考虑了降水和潜在蒸散发对干旱的影响[12]，因此，SPI和SPEI 对刻画同一区域的干旱既有共性，也有差异性，在使用前，需要进行合理的评估和分析。在全球气候变暖的背景下，增温已经成为影响区域干旱的重要因素之一[18]，对比分析未来时期SPI与SPEI对区域干旱的评估差异，对进一步理解气候变化对干旱的影响具有重要意义。

全球气候模式(Global Climate Model, GCM)包含了不同浓度发展路径(Representative Concentration Pathways, RCPs)，能为分析评估不同情景下未来气候变化提供数据支持[5]。跨行业影响模式比较计划(Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project, ISIMIP)由德国波兹坦气候影响研究所(Potsdam Institute for Climate Impact Research, PIK)和国际应用系统分析研究所(International Institute for Applied Systems Analysis, IIASA)共同发起，所应用的模式均选自国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)，包含了低排放情景RCP-2.6、中等排放情景RCP-4.5和RCP-6.0以及高排放情景RCP-8.5这4种浓度发展路径，目的在于探讨全球变化对地表过程和人类社会的影响[19],其研究成果被广泛应用于分析研究未来不同情景下的气候变化特征[16,20-21]。

长江中下游区域人口密集，区内经济发达，同时也是我国三大粮食主产区之一，在保证我国粮食安全方面占有重要的地位[22]。受季风雨带往返的影响，该区域经常遭受季节性干旱[9]，给农业和社会经济建设造成不容忽视的影响。Liu等[23]和曹博等[24]的研究表明近55 a长江中下游区域春季和秋季干旱发生频率和强度呈现出显著增加趋势。刘君龙等[25]对长江流域未来干旱的研究发现干旱频次较历史增加约30% 。在以增温为显著特征的全球气候变化背景下，预估未来长江中下游区域干旱发生演变规律对制定区域抗旱、防灾减灾策略等方面有重要意义。

本文选择长江中下游区域为研究区，选取ISIMIP计划发布的未来RCP-2.6、RCP-6.0和RCP-8.5情景下的气象数据，通过计算长江中下游区域SPI和SPEI干旱指数，预估未来长江中下游区域气象干旱发展的时空演变特点，并对比分析SPI和SPEI对该区域未来干旱的刻画。

2 资料与方法

2.1 研究区概况

长江中下游区域(范围为106°5′E —121°54′ E和 24°29′N —34°11′ N)泛指长江流域宜昌水文站以下区域，包括长江干流的中下游、洞庭湖流域、鄱阳湖流域、汉江流域和太湖流域，涉及我国9个省(直辖市)，面积约80万km2(图1)。该区域地貌以山地、丘陵和平原为主，高程从西到东递减，属于亚热带季风气候，全年多年平均气温14～18 ℃，年降水量1 000～1 400 mm[26]，水资源相对较为丰沛，但降水年内分配不均，50%以上的降水集中在6—8月，易发生季节性干旱[9]。

图1 研究区位置Fig.1 Location of study area

2.2 数据来源

本文选取了长江中下游区域及其周边121个气象站点1960—2015年的逐日气象资料，数据来源于国家气象科学数据中心(http:∥www.nmic.cn/)。站点潜在蒸散发量由联合国粮农组织(Food and Agriculture Organization ，FAO)推荐的 Penman-Monteith公式计算得到。基于站点日降水数据和潜在蒸散发量数据，应用反距离加权(Inverse Distance Weighted，IDW)插值方法得到0.5°×0.5°的空间格点数据，用于分析历史时期研究区降水量和潜在蒸散发量的趋势变化。

未来时期的模式数据来源于ISIMIP2b计划(https:∥www.isimip.org/)，选取GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR和MIROC54个模式2016—2099年3个典型排放情景(RCP-2.6、RCP-6.0和RCP-8.5)的日尺度降水量和月尺度潜在蒸散发量数据作为分析未来时期干旱时空演变的基础气象数据。以上数据空间分辨率为0.5°×0.5°，降水量和潜在蒸散发量数据均基于EWEMBI数据集(包含EAR-Interim再分析数据、eartH2O驱动观测数据、NASA地表辐射平衡数据等)进行了偏差校正[27-28]，该数据被国内外学者广泛应用于未来水文气象相关研究[16,22,29-31]。

2.3 干旱指标及计算方法

SPI是由McKee等[10]基于降水数据提出的一种具有多时间尺度的气象干旱指标。该方法假设降水时间序列服从两参数Γ分布并对其进行拟合，然后对概率分布进行正态标准化处理即得到SPI，最后根据累积频率分布对干旱等级进行划分。SPI的具体构造步骤如下。

假定某一时段内的降水量x服从Γ分布,即

(1)

式中：f(x)为降水量x的概率密度；β、γ分别为尺度参数和形状参数。对于某一时间的降水量x0，随机变量x

(2)

当x=0时，概率F(x=0)为

F(x=0)=m/n。

(3)

式中m、n分别为降水为0的样本数和样本总数。

将式(2)计算得到的值代入标准正态化分布函数可得SPI为

SPI=φ-1(F)。

(4)

式中φ(F)为标准正态分布函数;φ-1(F)为该函数的逆函数。

Vicente-Serrano等[12]在2010年提出了一种考虑潜在蒸散发影响的干旱指数SPEI，SPEI的计算过程与SPI相似，不同之处在于SPEI假设水分亏缺(降水量与潜在蒸散发量的差值)服从log-logistic分布，并基于水分亏缺计算干旱指数，具体构造步骤如下。

首先基于降水量和潜在蒸散发量计算水分亏缺Di为

Di=Pi-PETi。

(5)

式中：Pi为第i个月份的降水量；PETi为第i个月份的潜在蒸散发量。然后基于log-logistic概率分布函数计算得到水分亏缺的概率分布函数F(x)为

(6)

式中α、β、γ分别为形状参数、尺度参数和位置参数，其具体计算步骤可见参考文献[12]。最后对分布函数正态标准化处理即可得到SPEI，类似式(4)。

SPI与SPEI具有多时间尺度的特点，12个月尺度的干旱指数能反映一定区域整年的干旱情况，多用于分析干旱的年际变化特征[32]。因此本文选取12个月尺度的SPI和SPEI 分析长江流域未来时期干旱的年际变化。参照SPI和SPEI的干旱等级划分标准[10, 12]，认为当干旱指标值<-1时，发生干旱；反之，不发生干旱。

3 未来时期干旱趋势分析

图2对比分析了研究区历史时期(1960—2015年)和未来时期(2020—2099年)不同情景下降水量和潜在蒸散发量的年际变化趋势，图中Ph、PETh分别为历史时期降水量和潜在蒸散发量。

图2 长江中下游区域1960—2099年降水量和潜在蒸散发量年际变化Fig.2 Inter-annual change trends of precipitation and potential evapotranspiration during 1960-2099

由图2可以看出：

(1)历史时期和未来时期不同情景下降水量均呈轻微增加趋势，增加幅度均<1.5 mm/a2，未来时期除RCP-2.6情景外，其它情景下降水量增加幅度均大于历史时期且通过显著性检验(P<0.05)。

(2)潜在蒸散发量历史时期整体呈下降趋势，1990年之后明显增加；未来时期整体呈显著上升趋势，不同情景下增加幅度和变化特点差异较大， RCP-2.6情景下，潜在蒸散发量呈现出先增加后逐渐趋于平稳的态势，RCP-6.0情景下呈现出先增加后减小再增加趋势，RCP-8.5情景下呈持续增加趋势，且增加幅度最大,为3.71 mm/a2。

为探究研究区未来时期干旱演变特征，计算并分析了4种模式不同情景下2020—2099年12月尺度SPI和SPEI的变化趋势。从图3可以看出，不同模式下对未来时期干旱预估的结果不同，不同情景下4种模式的SPI均值主要呈增加趋势，表明未来时期研究区干旱呈减缓趋势。RCP-8.5情景下SPI增加幅度最大，IPSL-CM5A-LR模式未来不同情景下SPI均呈现出下降趋势。除个别模式外，不同情景下SPEI呈显著减小趋势，表明该区域未来时期干旱化趋势增加，其中RCP-8.5情景下干旱增加趋势最大，4个模式SPEI减小趋势均值为0.011/a。未来时期SPI与SPEI变化趋势不同的原因可能是SPI仅考虑了降水量对干旱的影响，而SPEI则考虑了降水量和不断增加的潜在蒸散发量共同对干旱的影响。

图3 不同情景、不同模式2020—2099年SPI和SPEI年际变化趋势Fig.3 Inter-annual change trends of SPI and SPEI during 2020-2099 in three scenarios from 4 GCMs

图4展示了长江中下游区域未来时期4个时间段(2020—2039年、2040—2059年、2060—2079年、2080—2099年)不同情景下SPI和SPEI的变化趋势,SPI12、SPEI12分别为12个月尺度的SPI、SPEI的变化趋势的范围。

图4 长江中下游区域未来不同时间段、不同情景下 SPI和SPEI变化趋势Fig.4 Change trends of SPI and SPEI in different future time periods in three scenarios

从图4可以看出：

(1)在RCP-2.6情景下，SPI和SPEI在2020—2039年和2080—2099年呈增加趋势，SPEI在2040—2059年和2060—2079年呈减小趋势。

(2)在RCP-6.0和RCP-8.5情景下，SPI在2020—2039年呈减小趋势， 2040—2099年以增加趋势为主；SPEI在2020—2059年呈现出减小趋势，在2080—2099年主要呈现出增加趋势。

(3)综合比对分析SPI和SPEI在不同时间段和未来不同情景下的变化趋势，干旱在2020—2059年可能存在增加趋势，在2060—2099年可能呈现出减小趋势，且SPI呈现出的干旱增强较SPEI弱。

图5为不同模式、不同情景下12个月尺度SPI和SPEI年际变化趋势空间分布，从图5可以看出：

图5 不同情景、不同模式下2020—2099年SPI和SPEI年际变化趋势空间分布Fig.5 Spatial distribution of inter-annual change trends of SPI and SPEI during 2020-2099 in three scenarios from 4 GCMs

(1)研究区未来时期SPI整体呈现出上升趋势，不同情景、不同区域SPI变化趋势不同。GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES和MIROC5模式的SPI在RCP-2.6情景下增加趋势最小，RCP-8.5情景下增加趋势最大；IPSL-CM5A-LR模式的SPI在RCP-2.6情景下整体呈增加趋势，而在RCP-6.0和RCP-8.5情景下呈减小趋势。RCP-2.6情景下，不同模式SPI明显增加区域分布在汉江流域、中游干流区西部、下游干流区和太湖水系；RCP-6.0情景下，SPI增加区域集中在洞庭湖水系和鄱阳湖水系；RCP-8.5情景下，SPI增加较为明显的区域集中在研究区西北部，包括汉江流域和洞庭湖水系的西部。

(2)除MIROC5模式外，其它模式SPEI减小趋势随着排放浓度的增加逐渐增加，而MIROC5模式下SPEI减小趋势在RCP-2.6情景下最大，其它情景下减小趋势较缓。RCP-2.6情景下，SPEI减小的区域主要分布在洞庭湖水系和鄱阳湖水系；RCP-6.0情景下SPEI明显减小区域集中在研究区北部，包括汉江流域、中游和下游干流区；RCP-8.5情景下SPEI减小区域主要分布在鄱阳湖水系和洞庭湖水系，SPEI增加区域主要分布在汉江流域。

为了分析长江中下游区域不同二级子流域未来干旱的发展趋势，本文将未来情景下4个模式数据SPI和SPEI变化趋势的均值作为未来干旱整体变化趋势，计算结果如图6所示。对比分析图6(a)和图6(b)可知：

图6 长江中下游区域未来时期不同时间段不同情景下二级子流域SPI和SPEI的变化趋势Fig.6 Change trends of SPI and SPEI in different future time periods in six subbasins under three scenarios

(1)SPI整体增加趋势大于SPEI，且不同流域差别明显。洞庭湖水系在2020—2059年呈现出增加趋势，且RCP-2.6情景下增加趋势最大；2020—2079年，汉江流域在RCP-2.6、RCP-6.0情景下呈现出增加趋势，而在RCP-8.5情景下呈现出减小趋势。

(2)2080—2099年，SPEI在RCP-6.0和RCP-8.5情景下均呈现出减小趋势；鄱阳湖水系除2020—2039年RCP-6.0和RCP-8.5情景以及2060—2079年RCP-2.6情景呈现出减小趋势，其它时间段不同情景下SPEI主要呈现出增加趋势；2020—2039年和2080—2099年，中游干流区和下游干流区SPEI在RCP-2.6情景下呈现出增加趋势，2040—2059年RCP-8.5情景下存在明显增加趋势；太湖水系2040—2059年和2080—2099年SPEI主要呈现出增加趋势。

图7展示了未来时期不同模式、不同情景下长江中下游区域SPI和SPEI的空间相关性，由于潜在蒸散发量随着排放浓度的增加不断增加，SPI和SPEI的空间相关性随之呈现出递减趋势，3种情景下4种模式研究区SPI与SPEI 空间相关性均值分别为0.90、0.86、0.79。不同情景下，研究区SPI与SPEI的相关性从北到南，由西到东呈现出增加趋势；鄱阳湖水系SPI与SPEI相关性最高，汉江流域SPI与SPEI相关性相对较低；GFDL-ESM2M模式不同情景下SPI与SPEI相关性较高，MIROC5模式SPI与SPEI相关性较低。

图7 不同情景下2020—2099年SPI和SPEI相关性空间分布Fig.7 Spatial distribution of correlation between SPI and SPEI during 2020-2099 under three scenarios

4 长江中下游区域应对干旱灾害的措施讨论

长江流域中下游是我国重要的粮食产地和经济支撑区域，新中国成立以后，为提高区域防洪抗旱能力和满足灌溉供水需求，该区域先后修建了大量水利工程，比如仅鄱阳湖流域现有蓄水工程超过25万座, 总库容3.01×107km3, 有效灌溉面积达1.83×104km2[33]。虽然长江中下游区域水库数量较多，但仍然存在部分干旱风险高的区域缺乏完善的水利工程体系，如湖南省衡阳市、邵阳市、娄底市等地区，素有“衡邵干旱走廊之称”，干旱往往会造成巨大的干旱损失。因此为了更好应对干旱灾害，必须大力加强防旱抗旱工作。一方面要加强工程措施及其管理，提高干旱抵御能力。首先要综合区域发展规划和环境保护要求，从水资源合理开发利用和与生态环境友好相处角度出发，建设更多的惠及一方人民的水利工程；其次要完善水库治理和联合调度管理机制，充分挖掘现有水利工程的潜力，缓解水资源供需矛盾。另一方面要增强非工程措施建设，增强干旱灾害应对能力。如加强干旱预警工作，缩短干旱反应时间，提高应急响应能力，尽量减小干旱损失；加强水资源管理，建设节水型社会，提高单位水资源的生产力，实现全社会高效用水，从根本上解决水资源紧缺问题。

5 结论与展望

本文利用ISIMIP计划的4个全球气候模式在RCP-2.6、RCP-6.0和RCP-8.5情景下2020—2099年降水和潜在蒸散发数据，基于SPI和SPEI干旱指标，分析了长江中下游区域未来时期干旱的时空变化趋势和演变规律，并对比分析了SPI和SPEI指标对长江中下游区域干旱刻画的异同。主要结论如下：

(1)综合4个模式数据，长江中下游区域2020—2099年降水呈轻微波动上升趋势；3种情景下潜在蒸散发均呈现显著上升趋势，RCP-2.6情景下潜在蒸散发先增加后趋于平稳，RCP-6.0和RCP-8.5情景下则呈持续增加趋势。

(2)未来时期研究区不同情景下SPI总体呈增加趋势，且汉江流域和洞庭湖水系西北部增加相对较大；SPEI总体呈减小趋势，不同情景下SPEI变化趋势的空间分布异质性较强，RCP-6.0和RCP-8.5情景下SPEI减小幅度较大区域分别分布在汉江流域、中游和下游干流区、太湖水系以及鄱阳湖和洞庭湖水系南部。

(3)受潜在蒸散发的影响，随着排放浓度的增加，SPI与SPEI相关性逐渐减弱，且研究区西北地区二者相关性相对较低，东南部相关性相对较高。

(4)未来不同时间段不同子流域干旱变化趋势存在明显差别，2060—2099年干旱减小趋势较2020-2059年弱，且SPI呈现出的干旱增强趋势较SPEI弱。

本文基于ISIMIP 2b数据,结合干旱指标分析了长江中下游区域未来气象干旱变化趋势，为未来干旱灾害管理提供了一定的科学支撑，但对未来干旱发展机理和风险研究还有待深入。基于不同模式数据对干旱的预估存在差别，应进一步研究造成差别的原因并综合不同模式结果，实现基于不同模式数据的干旱集合预估。