基于SPEI的黑龙江省干旱和地形因子关系分析

梅晓丹，王 强，田 静，田泽宇，李 丹，刘丹丹

(黑龙江工程学院 测绘工程学院，哈尔滨 150050)

干旱是水分收支或供求不平衡所形成的水分短缺现象，受到降水、温度、蒸散量、地形在内的各种自然因素以及人为因素的影响。地形导致的水热再分配容易造成明显区域差异，因此，地形因子对于旱灾风险的准确评价及灾情的客观评估至关重要。目前，国内外学者对干旱和地形因子的研究大致可归纳为4个主要方面：1)研究区域：中纬度季风区、干旱区和半干旱区(西北地区、华北、东北、西藏以及华东北部地区)，省域(陕西省、四川省、甘肃省、云南省、西藏自治区和吉林省)，以及流域(黄河、玛纳斯河、中连川、西江)；2)地形地貌：地形要素关联度，微地形(干旱阳坡、坡面)、地形因子(海拔高度、坡度和坡向)，以及复杂地形(高原、山地、丘陵、河谷、盆地和流域)等；3)研究方法：实测方法、数值模拟方法、GIS空间分析方法和遥感监测方法等；4)研究内容：干旱指标适用性验证和对比研究[1-2]，干旱时空分布特征[3-5]及成因分析[6-10]，地形对干旱气候的影响[11-13]，地形地貌对土壤(水分、有机碳含量)[14-16]和植被时空分布的影响[17-21]，干旱监测方法、风险评价和管理等[22-24]。综上所述，国内外学者主要是从大尺度角度研究干旱时空特征和干旱变化，而对于区域尺度下地形因子对干旱影响的研究相对较少。黑龙江省由于地处中纬度季风地区，也是气候变化敏感区。利用地面气象观测站点监测干旱灾害，由于站点分布稀疏，很难反映出区域内整体干旱形势和特征。因此，文中以黑龙江省为研究对象，从2000—2018年(19 a)多年平均状态的角度，采用标准化降水蒸散指数(Standardize Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)[23]，以多时间尺度SPEI栅格数据为数据源，利用GIS空间分析和统计分析方法，分析年尺度和季节尺度的黑龙江省干旱时空特征，重点探讨干旱和地形因子的关系，从而揭示黑龙江省干旱的地形分异特征，以期为黑龙江省干旱灾害管理、防旱避灾，以及建立旱情管理、监测和预警系统提供科学参考。

1 研究区与数据

1.1 研究区概况

黑龙江省位于121°11′～135°05′E，43°26′～53°33′N，属于寒温带与温带大陆性季风气候。气候的主要特征是春季低温干旱，夏季温热多雨，秋季易涝早霜，冬季寒冷干燥。地貌特征为地势大致是西北、北部和东南部高，东北、西南部低，主要由山地、台地、平原和水面构成。分布有黑龙江、松花江、乌苏里江、绥芬河等多条河流，以及兴凯湖、镜泊湖、五大连池等众多湖泊(http://www.hlj.gov.cn)。

1.2 数据来源

研究区矢量边界来源于全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/)提供的1∶100万全国基础地理数据库。SPEI数据来源于全球栅格SPEI数据集(SPEIbase v.2.6)，数据格式为NetCDF(*.nc)，空间坐标系为WGS-84，空间分辨率为0.5°×0.5°，时间分辨率为月尺度，SPEI具有多时间尺度特征(http://digital.csic.es/handle/10261/202305)。文中选取3月(SPEI03)和12月(SPEI12)的SPEI数据。数字高程模型数据(Digital Elevation Model，DEM)来源于寒区旱区科学数据中心(http：//westdc.westgis.ac.cn/)，中国1 km分辨率数字高程模型数据集文件格式为Geotiff(*.tif)，投影类型为Albers Conical Equal Area。通过ArcGIS软件实现投影变换、掩膜裁切、空间插值、重采样、栅格计算和分区统计等一系列数据预处理操作，其中，采用反距离加权法(Inverse Distance Weighted)进行栅格数据插值处理，从而获得2000—2018年黑龙江省在年和季节尺度下多年年均值和多年季节均值SPEI数据以及DEM数据，空间分辨率为1 km，投影类型为UTM52-WGS84。

2 干旱指数和地形因子

2.1 干旱指数

干旱指数是反映气候干旱程度的指标，其是监测和评估干旱事件的有效工具。SPEI是典型的干旱指数，通过标准化潜在蒸散与降水差值的累积概率值表征一个地区干湿状况偏离常年的程度[23]。SPEI数值的大小表示干湿程度，其值越大表示越湿润，越小越干旱。依据国家《气象干旱等级》(GB/T20481-2017)划分标准，文中根据SPEI将干旱等级划分为5类：特旱(-∞～-2)、重旱(-2.0～-1.5)、中旱(-1.5～-1.0)、轻旱(-1.0～-0.5)和无旱(-0.5～+∞)。

2.2 地形因子

根据地表信息的空间结构层面，可将地形因子划分为宏观因子、微观因子和相关信息因子三大类[13]。文中选取宏观因子(海拔高度、地形起伏度)和微观因子(坡度、坡向)。根据地形因子的分类指标，基于DEM栅格数据，利用ArcGIS平台实现地形因子提取、重分类和分区统计，分别获取海拔高度、地形起伏度、坡度和坡向等地形因子数据(见图1)。1)将海拔高度划分为6类：低海拔(0～200 m、200～400 m、400～600 m、600～800 m、800～1 000 m)、中海拔(1 000～3 000 m)；2)将地形起伏度划分为5类：平原(0～30 m)、台地(30～50 m)、丘陵(50～200 m)、小起伏山地(200～500 m)、中起伏山地(500～1 000 m)；3)将坡度划分为4类：平坡(0°～2°)、缓坡(2°～6°)、缓坡(6°～15°)、陡坡(15°～25°)；4)将坡向划分为10类：平坦(-1)，北坡(0°～22.5°，337.5°～360°)、东北坡(22.5°～67.5°)、东坡(67.5°～112.5°)、东南坡(112.5°～157.5°)、南坡(157.5°～202.5°)、西南坡(202.5°～247.5°)、西坡(247.5°～292.5°)和西北坡(292.5°～337.5°)。

图1 研究区的地形因子

3 结果与分析

3.1 黑龙江省干旱分析

3.1.1 时间特征

在研究时间内，黑龙江省SPEI的多年年均值和多年季节均值情况：从总体上看，取值范围为-1.0～1.0。SPEI均值大小关系：冬季(0.51)>春季(0.09)>夏季(-0.11)>年值(-0.25)>秋季(-0.36)，即冬季和春季较湿润，而年、夏季和秋季较干旱。按0.5步长将SPEI进一步细划为4类等级，并计算在年和季节尺度下各等级的面积百分比(见表1和图2)。由此可见，年比各季节的干旱等级个数较多(3：2)，干旱影响面积也较大(13.05%：11.86%)，干湿季节差异明显；仅秋季发生轻旱，而春、夏和冬季无干旱发生；秋季为负值，呈现区域较干旱的状态，而冬季为正值，呈现区域较湿润的状态，其它季节为正负值，呈现区域干湿的状态。

表1 干旱等级的面积百分比(SPEI)

图2 干旱等级的面积百分比(SPEI)

3.1.2 空间特征

研究时间内，基于SPEI的黑龙江省干旱等级空间分布情况(见图3)：在年尺度下，负值区位于西部和中部，而正值区位于东部。在季节尺度下，四季干湿分布差异明显：春季，负值区位于西部，而正值区位于中部和东部；夏季，负值区位于西部和中部，而正值区位于东部。从总体上看，西部较干旱，而东部较湿润，反映了东—西的干湿反向空间分布模式，且季节差异明显，无旱等级面积占大范围，仅发生轻旱。干旱等级由大到小的关系：秋季(轻旱、无旱)>年值(轻旱、无旱)>夏季(无旱)>春季(无旱)>冬季(无旱)。

图3 干旱等级的空间分布(SPEI)

3.2 黑龙江省地形因子分析

基于DEM栅格数据，分析黑龙江省地形因子情况：1)海拔高度(31～1 600 m)：以低海拔区(99.31%)为主，而中海拔区较少(0.69%)，地势相对平坦。各类别的面积百分比由大到小的关系：0～200 m(38.47%)>200～400 m(33.55%)>400～600 m(17.81%)>600～800 m(6.93%)>800～1 000 m(2.55%)>1 000～3 000 m(0.69%)；2)地形起伏度(0～776 m)：以平原和丘陵为主，各类别的面积百分比由大到小的关系：平原(40.81%)>丘陵(38.79%)>台地(14.14%)>山地(6.26%)；3)坡度(0～17.34°)：以平坡为主，缓坡次之，无陡坡最少。各类别的面积百分比由大到小的关系：0°～2°平坡(81.03%)>2°～6°缓坡(17.73%)>6°～15°缓坡(1.23%)>15°～25°陡坡(0.01%)；4)坡向(0°～360°)：平坦最少，各个方位坡向分布相对较均衡。各类别的面积百分比由大到小的关系：东坡(14.14%)>东南坡(13.25%)>西坡(12.86%)>西北坡(12.66%)>东北坡(12.39%)>北坡(11.71%)>南坡(11.35%)>西南坡(11.29%)>平坦(0.36%)。

3.3 黑龙江省干旱和地形因子的关系分析

文中主要考虑多年平均状况下，对比分析年尺度和季节尺度的SPEI多年均值，采用线性回归分析方法和主成分分析方法，研究区域尺度下干旱和地形因子之间的关系。

3.3.1 干旱和地形因子的相关性分析

1)从线性拟合趋势线和R2，分析多年均值SPEI和地形因子的相关性，同时考虑经度和纬度因素(见表2和图4)。①从两者相关性来看：在年尺度下，R2值由大到小的关系为经度>地形起伏度>坡度>坡向>海拔高度>纬度，即SPEI和经度的相关性最强，而纬度的相关性最弱；地形起伏度的相关性高于其它地形因子，而海拔高度的相关性较低。在季节尺度下，R2值由大到小的关系：春季为经度>纬度>坡向>海拔高度>地形起伏度>坡度，即SPEI和经度的相关性最强，而纬度的相关性次之；坡向的相关性高于其它地形因子，而坡度的相关性较低。夏季为经度>纬度>坡向>坡度>地形起伏度>海拔高度，即SPEI和经度的相关性最强，而纬度的相关性则次之；坡向的相关性高于其它地形因子，而海拔高度的相关性较低。秋季为海拔高度>地形起伏度>坡度>纬度>坡向>经度，即SPEI和经度、纬度的相关性较弱。海拔高度的相关性高于经纬度和其它地形因子，而坡向的相关性较低。冬季为纬度>海拔高度>经度>地形起伏度>坡度>坡向，即SPEI和纬度的相关性最强。海拔高度的相关性高于其它地形因子，而坡向的相关性较低。②从两者正负相关性来看：在年尺度下，SPEI和海拔高度、地形起伏度和坡度均呈正相关关系，而与坡向呈负相关关系；在季节尺度下，春季、夏季的SPEI和海拔高度均呈负相关关系，秋季和冬季两者均呈正相关关系；四季SPEI与地形起伏度和坡度均呈正相关关系，而与坡向呈负相关关系。SPEI和地形因子的关系具有明显的季节性特征，R2值由大到小的关系：海拔高度为秋季>冬季>春季>年>夏季；地形起伏度和坡度为秋季>年>夏季>春季>冬季；坡向为夏季>年>春季>秋季>冬季。

表2 SPEI和地形因子的线性拟合关系

图4 SPEI和地形因子的关系

2)从地形因子的分类等级研究SPEI多年均值和地形因子的关系(见图5)。在年尺度下，与海拔高度、地形起伏度和坡度，两者变化趋势呈单峰型曲线，峰值分别出现在低海拔区(400～800 m)、丘陵区(50～200 m)和缓坡区(2～6°)；与坡向，两者关系变化趋势呈L型曲线，平坦和其它各个坡向差别明显，最小值出现在西南坡。在季节尺度下，四季变化趋势相似，但取值存在差异，由大到小的关系：冬季>春季>夏季>年>秋季，其中，夏季和年的变化最为相似。①SPEI随海拔高度分类等级的变化，由大到小的关系：在年尺度下，低海拔>中海拔。在季节尺度下，春季和夏季，低海拔>中海拔；秋季，低海拔(600～800 m)>低海拔(800～1 000 m)>低海拔(400～600 m)>中海拔(1 000～3 000 m)>低海拔(200～400 m)>低海拔(0～200 m)；冬季，低海拔(800～1 000 m)>低海拔(400～600 m)>低海拔(200～400 m)>中海拔(1 000～3 000 m)>低海拔(600～800 m)>低海拔(0～200 m)。②SPEI随地形起伏度分类等级的变化，由大到小的关系：在年尺度下，丘陵>小起伏山地>中起伏山地>台地>平原。在季节尺度下，春季，小起伏山地>中起伏山地>丘陵>台地>平原；夏季和秋季，丘陵>小起伏山地>中起伏山地>台地>平原；冬季，台地>丘陵>小起伏山地>平原>中起伏山地。③SPEI随坡度分类等级的变化，由大到小的关系：在年尺度下，缓坡>陡坡>平坡。在季节尺度下，春季，缓坡>平坡>陡坡；夏季，缓坡>平坡>陡坡；秋季，缓坡(2°～6°)>陡坡(15°～25°)>缓坡(6°～15°)>平坡(0°～2°)；冬季，缓坡(2°～6°)>平坡(0°～2°)>缓坡(6°～15°)>陡坡(15°～25°)。④SPEI随坡向分类等级的变化，由大到小的关系：在年尺度下，平坦>东北坡>北坡>东坡>北坡>西北坡>东南坡>南坡>西坡>西南坡。在季节尺度下，春季和夏季，西南坡>西坡>南坡>西北坡>东南坡>北坡>东坡>东北坡>北坡>平坦；秋季，西南坡>西坡>南坡>西北坡>东南坡>北坡>北坡>东坡>东北坡>平坦；冬季，平坦>南坡>西南坡>东南坡>西坡>东坡>北坡>西北坡>东北坡>北坡。

图5 SPEI随地形因子等级的变化

基于以上研究，进一步分析黑龙江省干旱和地形因子的关系。由于SPEI数值的大小表示干湿程度，其值越大表示越湿润，越小越干旱。因此，干旱和地形因子的关系与多年均值SPEI和地形因子的相关性正好相反，若SPEI和地形因子呈正相关，则干旱和地形因子则呈负相关，即干旱随地形因子的增加而减少；若SPEI和地形因子呈负相关，则反之。在年尺度下，干旱和海拔高度、地形起伏度和坡度均呈负相关关系，而与坡向呈正相关关系；在季节尺度下，春季和夏季干旱和海拔高度呈正相关关系，而秋季和冬季两者均呈负相关关系；四季SPEI与地形起伏度和坡度均呈负相关关系，而与坡向呈正相关关系。各地形因子分类等级的干旱程度由大到小的关系：秋季>年>夏季>春季>冬季，即秋季相对干旱程度最高，而冬季相对湿润程度最高。

3.3.2 地形因子的相关性分析

为了更详尽地研究地形因子对干旱空间分异格局的影响程度，文中采用主成分分析的方法，利用SPSS统计学软件，对地形因子进行相关性分析(见表3)。公因子方差由大到小的关系：地形起伏度(0.930)>坡度(0.873)>海拔高度(0.675)>坡向(0.153)。通过对各成分贡献率的分析，确定主成分个数为1，方差百分比和累积方差百分比均为65.787%。在此基础上，各地形因子所占的主成分载荷量，其值由大到小的关系：地形起伏度(0.964)>坡度(0.934)>海拔高度(0.822)>坡向(-0.392)，表明地形起伏度对主成分的影响程度最高。主成分与地形起伏度、坡度、海拔高度呈正相关，且相关性显著，而其与坡向呈负相关，但相关性不显著(见图6)。

表3 总方差解释

图6 地形因子的主成分

4 结论与讨论

1)从2000—2018年多年平均状态来看，研究表明黑龙江省干旱和地形因子具有明显的时空尺度特征，此结果与其他学者研究的结果基本一致[10-13]。SPEI和地形因子的线性拟合R2值均较小，两者的相关性不显著，但在一定程度上可以解释区域尺度下两者存在的关系。由此可见，地形并不是导致黑龙江省干旱时空分布的直接因子，区域尺度下干旱的时空分布其形成的主要原因是由于受到太阳辐射、季风环流和地理环境等因素影响。黑龙江省季风气候显著，夏季受东南季风的影响，而冬季在西北风控制下，干旱程度由大到小的关系：秋季>年>夏季>春季>冬季，其中，秋季相对干旱程度最高，而冬季相对湿润程度最高。因距海远近不同，黑龙江省呈现东—西的干湿反向空间分布模式。在年尺度下，干旱和经度的相关性最强，远大于地形因子的影响；在季节尺度下，春季和夏季干旱和经度的相关性最强，主要受季风环流影响。冬季干旱和纬度的相关性最强，主要受太阳辐射影响。春季、夏季和冬季远大于地形因子的影响，而秋季干旱和经纬度的相关性较弱，地形因子相关性较强，主要受地理环境影响，地形因子对干旱的影响最为突出。

2)由于地形因子综合作用影响了局地气候，从而形成复杂干旱的地形分异特征。在研究时间内，黑龙江省干旱和海拔高度、地形起伏度和坡度呈负相关，而与坡向均呈正相关，其中，海拔高度较为复杂，春季和夏季呈正相关，而秋季和冬季呈负相关。在年尺度下，地形起伏度相关性较高，而海拔高度的相关性较低。在季节尺度下，春季，坡向相关性较高，而坡度的相关性较低；夏季，坡向相关性较高，而海拔高度的相关性较低；秋季和冬季，海拔高度的相关性较高，而坡向的相关性较低。地形因子之间的相关性由大到小依次为：地形起伏度>坡度>海拔高度>坡向，区域受地形起伏度的主要影响。由于地形起伏度受坡度影响较大，因此，各个季节干旱与地形起伏度的关系与坡度非常相似。

3)通过对多年平均状态下黑龙江省干旱和地形因子的关系分析，进一步探究区域尺度下干旱的地形分异特征。①干旱随海拔高度的分异特征：海拔高度主要通过降水、地表径流、环境温度等影响地表覆盖类型的垂直分布，对干旱产生影响。在年尺度下，干旱和海拔高度呈负相关，即干旱随海拔高度的升高而减少。在季节尺度下，春季和夏季呈正相关，而秋季和冬季呈负相关，即春季和夏季干旱随海拔高度的升高而增加，发生干旱的可能性越大，而秋季和冬季则是与之相反的趋势。从海拔高度的分类等级，在年尺度下，低海拔区(400～800 m)发生干旱可能性最低，其它低海拔区和中海拔区则相对较高。②干旱随地形起伏度的分异特征：地形起伏度主要影响下垫面蓄水能力，对降水无直接影响。在年和季节尺度下，干旱和地形起伏度均呈负相关，即干旱随地形起伏度的升高而减少。从地形起伏度的分类等级：在年尺度下，丘陵区(50～200 m)发生干旱可能性最低，其它地貌类型(平原、台地和山地)则相对较高。③干旱随坡度的分异特征：坡度能够通过直接影响地表物质流和能量的再分配，进而对干旱产生影响。在年和季节尺度下，干旱与坡度均呈负相关，即干旱随着坡度的增大而减少。从坡度的分类等级：在年尺度下，在缓坡区(2°～6°)发生干旱可能性最低，其它坡度类别(平坡和陡坡)则相对较高。④干旱随坡向的分异特征：由于光照、温度、雨量、风速、土壤质地等因子的综合作用，坡向能够对植物产生影响，与干旱的关系紧密。在年和季节尺度下，干旱与坡向均呈正相关，即干旱随着坡度的增大而增加。从坡向的分类等级：在年尺度下，平坦发生干旱可能性最低，西南坡则相对其它坡向发生干旱的可能性较大；在季节尺度下，各地形因子分类等级的四季线性变化趋势基本相似，即季节差异不明显。

黑龙江省地区地形地貌复杂，植被类型多样、气候条件独特。干旱发生和发展机理具有复杂性，其还受到风速、地形、植被及环流等综合因素的影响。因此，在后续的研究中需继续深入探索，进一步细化和完善地形对局地气候的影响，从机理上为不同地形地貌单元旱情的防御及缓解提供理论依据，提高干旱监测的准确性和有效性，从而为黑龙江省干旱灾害风险评估、风险管理及区域可持续发展规划提供科学依据。