贵州省农业与气象干旱特征及其响应关系

游 漫， 贺中华,2,3， 张 浪， 杨铭珂， 皮贵宁

(1.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳 550001；2.贵州师范大学国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心，贵阳 550001；3.贵州省山地资源与环境遥感应用重点实验室，贵阳 550001)

干旱是全球常见且最具破坏性的自然灾害，具有干旱历时长、干旱烈度大、发生频率高以及范围广等的特点，是威胁着人类生命安全及财产安全的自然灾害。干旱阻碍农作物生长和发展，农作物收成降低。气象干旱是其他干旱发生的基础，是农业干旱的外在驱动力，可见气象干旱与农业干旱具有较强的相关性。贵州地处南方喀斯特分布区，虽然受西南季风影响，降水丰富，但是却受喀斯特作用的影响，常年缺水，干旱现象严重。因此，对贵州省气象、农业干旱特征及其二者之间的响应关系进行研究是十分必要的，可为农业防旱抗旱工作提供参考。

干旱包括气象、水文、农业和社会经济干旱4种，分别用降水、径流、土壤水分以及社会发展用水的不足表示。已有研究表明，由于大气降水、地表水和地下水在水循环中相互联系，且气象、水文和农业干旱密切相关，因此，长期降水不足将引起土壤水分和径流的异常，从而导致农业干旱和水文干旱的发生。Xu等利用标准化降水指数(standardized precipitation index)和标准化土壤水指数(standardized soil moisture index)对气象干旱和农业干旱进行表征，通过相关分析发现，农业干旱的发生与气象干旱的严重程度同步增加，在夏季农业干旱对气象干旱的响应程度较高。罗纲等利用水分盈亏指数(crop water deficit index，CWDI)和相对湿润度指数(relative moisture index，MI)研究淮河蚌埠闸以上地区农业干旱与气象干旱关联性发现，农业干旱较气象干旱周期更长，频率及强度更大，气象干旱加剧农业干旱旱情。Yao等利用小波分析研究农业、水文和气象干旱的周期性特征发现，农业干旱与气象干旱的联系性更强。赖力等利用最大相关系数法分析农业干旱对不同时间尺度气象干旱的响应，结果表明农业干旱对3个月尺度的气象干旱响应最灵敏。国内外学者多利用标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index)等指标表征气象干旱；利用标准化土壤水分指数(SSI)、植被状态指数(VCI)、水分盈亏指数(CWDI)等指标表征农业干旱。基于相关性分析、小波分析、构建Copula模型等对不同地区进行定性和定量，以此来判别农业干旱对气象干旱的响应。以上研究往往只注重响应时间，而忽略响应的严重程度，很少利用指标来定量表征农业干旱对气象干旱的响应严重程度，且对2种干旱在不同下垫面之间的转移概率研究较少。

贵州省作为喀斯特大省，流域介质空间结构复杂，因二元结构地下存在特殊储水空间，尽管降水丰富，农业干旱现象仍较为严重。因此，本文以贵州省为研究对象，利用降水数据和土壤水分数据从季节的时空角度分析农业干旱对气象干旱的响应，同时结合下垫面因子探讨两者的时空干旱特征以及转移概率特征。主要研究目标有：(1)研究气象、农业干旱季节性的时空演变特征；(2)研究下垫面条件下农业干旱对气象干旱的响应特征；(3)分析下垫面条件下农业干旱对气象干旱的响应转移概率关系。

1 研究区概况

贵州是中国南方锥状喀斯特类型的典型分布区，地处云贵高原向东部低山丘陵过渡的斜坡地带，为四川盆地和广西盆地之间一个强烈岩溶化的高原山区(图1)。地貌深受地质构造控制，切割强烈、高差明显、以盆地、洼地和山谷为主，地形复杂，地表破碎，岩石裸露程度高。喀斯特地貌发育广，占贵州省面积的73%。位于副热带东亚大陆季风区，受西南季风的影响，降水充足，年均降水量达1 100～1 300 mm，雨热同期。由于地下二元结构复杂，降雨在地表停留时间短，绝大部分渗入地下，地下溶洞、溶沟、地下河等发育，地下排水流畅，保水和持水能力弱。同时，贵州农业生产主要受制于“地”，因此研究贵州省气象干旱对农业干旱的影响是至关重要的。

图1 研究区概况

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

本文所使用的逐月数据资料为1980—2020年17个气象站点的降水观测数据与17个站点的地下土壤水分提取数据，共34个样本站点数据。其中，气象数据来源于中国气象数据共享网(http：//data.cma.cn)，土壤水分数据来源于NASA全球陆地同化系统(GLDAS，Global Land Date Assimilation System)(https://disc.gsfc.nasa.gov/)的GLDAS_NOAHO25_M陆地表面模型数据，空间分辨率为0.25°×0.25°,时间分辨率为1个月。考虑到土壤水分数据比固定深度的根系土壤水分数据更适合于农业干旱模拟，便选取土壤中0—100 cm土层最有效的部分植被根区水分。利用贵州省17个气象站点借助ArcGIS软件技术手段提取1980—2020年逐月土壤水分数据资料并进行数据预处理；其他数据包括贵州省地貌类型数据和地表切割深度数据等。

2.2 研究方法

2.2.1 干旱指数选取 标准化降水指数(SPI)计算方法是由mc Kee等提出，被广泛用于气象干旱监测和分析指标，由不同时间尺度内累积的降水数据计算得出，被世界气象组织(WMO)接受为标准的干旱监测指数，用于量化和预测全球干旱。SPI具体计算方法参照Mc Kee等和孙智辉等的方法。

标准化土壤水分指数(SSI)用于农业干旱监测与评估分析，其计算方法与SPI相似，符合伽马分布，采用双参数伽马概率密度函数描述降水和土壤水分的频率分布，计算公式为：

(1)

式中：()为gamma函数；为降水(土壤水分)累计，其中和为gamma的形状和尺度参数。并根据国家气象干旱等级标准(GB/T 20481—2206)，根据SPI、SSI值对干旱程度进行分级，见表1。

表1 SPI与SSI干旱程度等级划分

2.2.2 干旱事件识别 本文通过游程理论识别干旱事件，主要用其来定量评估干旱烈度和干旱历时2个特征变量，以此达到对贵州省农业、气象干旱特征选取。以计算出逐月的SPI和SSI值为基础，根据干旱判别指标，当SPI/SSI<-0.5时，则判定发生干旱，干旱历时即干旱持续时间，表示干旱从发生到结束的时间，干旱烈度为干旱历时过程中SPI/SSI的累计值。本文参考相关研究，利用游程理论从SPI/SSI的时间序列中提取干旱历时和干旱烈度2个干旱特征变量，并将时间序列中的小干旱事件进行合并和删除。

2.2.3 传播响应率 农业干旱与气象干旱之间的传播百分比表示为响应率(，response rate index)，传播百分比越高，农业干旱对气象干旱更为敏感，两者间的响应越高，较低的百分比表示农业干旱对气象干旱的响应关系弱(表2)。响应率计算公式为：

表2 传播响应率与下垫面条件分级标准

(2)

式中：为响应率的百分比(%)；为响应气象干旱事件的农业干旱事件的次数；为记录期间发生的气象干旱事件次数。

2.2.4 状态转移概率矩阵状态转移概率矩阵又称马尔科夫链，农业、气象系列可以看作是马尔科夫过程，一个离散时间的马尔科夫链，,,,…,,其随机过程具有马尔科夫性质，即将到来的状态只取决于当前的状态，不依赖于之前的状态-1,-2,…,。设随机序列{，=0,1,2，…，},的条件分布函数与在+1=+1条件下的条件分布函数相等，即：

(+1=+1|=,=,…,==(+1=+1|=)

(3)

设(=|=)=为状态到状态的转移概率，则表示为转移概率矩阵形式。

对于性质1和性质2，第二学段教材的正文，没有明显地呈现其相关应用，第三学段主要将其应用于证明和计算相关问题．

(4)

3 结果与分析

3.1 农业、气象干旱特征分析

3.1.1 干旱特征时间分析 本文利用游程理论选取干旱历时和干旱烈度2个变量特征，分析农业、气象干旱的年际和季节性干旱特征变化趋势。图2和图3为1980—2020年农业、气象干旱年际及不同季节下干旱特征的变化。结果表明，在年际尺度上，SPI干旱历时的年际变化短于SSI，SPI和SSI干旱历时最长分别为7个月(2009年、2011年)和12个月(2005年)，SPI干旱烈度值小于SSI，值越小，则越干旱，两者干旱烈度最小值分别为-7.68(2011年)和-19.03(2011年)。

图2 气象-农业干旱历时特征

图3 气象-农业干旱烈度特征

在季尺度上，由图2可知，2011年SPI春、夏季干旱历时均达到3个月，而秋、冬季节分别在2009年，1995年发生3个月持续干旱。春季SSI在2012年干旱历时达3个月，夏季(2003年、2005年、2011年、2018年)、秋季(1992年、2003年、2005年、2009年、2011年)和冬季(2007年、2009年、2011年)均在以上年份干旱历时长于其他年。由图3可知，SSI季节性干旱烈度变化比SPI显著，SPI干旱烈度最大发生于2009年冬季，为-3.41；SSI干旱烈度最大发生在1987年夏季，为-7.32，达特旱等级，SSI季节性干旱烈度均大于SPI。综上，贵州省在2000年后，干旱历时长，干旱烈度增强。农业干旱持续时间长于气象干旱，干旱烈度也呈上升趋势。这是由于贵州省具有特殊的喀斯特地貌，且贵州农业干旱主要受制于“地”，降雨在地表流速快，滞留时间短，地下排水流畅，地下水不能补给土壤水；且贵州技术落后，经济条件差，对水资源开发利用少。因此，一旦发生气象干旱，便会引发更大的农业干旱。

3.1.2 干旱特征空间分析 为探究1980—2020年气象、农业干旱的干旱历时空间变化特征，根据选取的17个站点，计算其年际和季节的干旱历时，并利用ArcGIS软件中的样条函数插值法绘制SPI和SSI干旱历时空间分布(图4和图5)。从气象干旱年际和季节空间分布来看(图4)，干旱历时空间分布无显著差异且变化比较单一。春、夏及秋季变化趋势与年际变化(91.79～174.16个月)较一致，呈北部低而其他区域高的变化趋势，且干旱历时较长区域均处于黔西一带。冬季干旱历时分布差异较明显，干旱历时较长的区域位于贵阳、遵义地区西北部一带。夏季(15.73～51.39个月)和冬季(17.63～50.21个月)干旱历时相较于春季(12.52～46.13个月)和秋季(23.13～47.31个月)历时较长。干旱历时变化与降水季节性及贵州省特殊喀斯特地貌有关。

图4 SPI干旱历时空间分布

图5 SSI干旱历时空间分布

从图5a可以看出，贵州省农业干旱历时从西北向东南变化趋势呈“高-低-高-低”条带状分布，年际发生干旱的总历时约为122.64～162.98个月，毕节与威宁是研究区内干旱历时最长的区域，而榕江、桐梓、盘县、兴义等区域干旱历时相对较短。春季(图5b)干旱历时以西北部(毕节、威宁)、南部(望谟、罗甸)最长，中部(黔西、安顺、贵阳等)次之，东北部(思南、三穗等)、西南部(兴义)最短的空间变化特征，干旱历时为25.19～43.01个月。夏季(图5c)以北部(桐梓)、西部(盘县)和东南部(榕江)干旱历时较短，其他区域历时长的变化特征，干旱历时为23.27～41.15个月。秋、冬季节(图5d、图5e)干旱历时分别为25.65～39.87个月和29.04～47.54个月，秋季呈自西向东“低-高-低-高”条带状变化趋势、冬季呈“北高南低”变化趋势。结果表明，农业干旱冬季干旱历时相较于其他季节，干旱期较长，秋季干旱历时较短。

干旱烈度即表示为在一定程度上反映干旱强弱。从图6可以看出，SPI干旱烈度空间差异性相较于SSI较为明显且复杂，年际干旱烈度在空间上无显著差异，干旱烈度为-0.97～0.157，其中毕节地区未发生明显气象干旱，其他地区发生轻度干旱。春季和夏季干旱烈度分别为-1.128～-0.204，-1.161～-0.671，显然，春季独山、夏季湄潭地区达中旱等级。秋季自西北向东南呈“增强-减弱-增强”演变特征，其中威宁、独山、榕江、三穗等区域干旱化态势较强，干旱烈度为-1.159～-0.643，以轻旱为主。冬季干旱烈度自西南向东北呈递减趋势，为-1.267～-0.421，在盘县达中旱等级，其他地区干旱化态势较弱。从图7可以看出，贵州省农业干旱年际和季节干旱烈度空间分布特征无显著差异。由年际(图7a)变化来看，农业干旱表现为东北部干旱化态势强，其余地区态势弱的变化特征，干旱烈度为-1.721～-0.726，以轻中旱为主。从季节上看，春季干旱烈度为-1.721～-0.725，干旱显著发生在西南部的兴义地区，干旱等级达重旱，而在桐梓、贵阳、望谟、罗甸、凯里等地区干旱化态势较弱。夏季干旱化态势自北向东南呈“增强-减弱-增强”变化趋势，干旱烈度为-1.908～-0.961，北部和东南部以重旱为主，其余地区以轻中旱为主。秋季和冬季空间演变趋势较其他季节更为显著，干旱烈度均呈自东北向西南迁移，干旱化态势变强，以中旱为主。

图6 SPI干旱烈度空间分布

图7 SSI干旱烈度空间分布

3.2 不同下垫面条件下农业干旱对气象干旱的响应特征分析

3.2.1 不同地貌类型下农业-气象干旱响应特征 气象、农业干旱之间关系主要包括一场气象干旱引发一场农业干旱、一场气象干旱引发多场农业干旱、多场气象干旱引发一场农业干旱。气象、农业干旱的发生与下垫面有密切联系，本文拟选取地貌类型和地表切割深度2个自然因素在空间上对气象干旱向农业干旱传播响应程度进行分析，根据贵州省综合地貌图，将地貌类型划分为6类(表2)。在不同地貌类型下，季节性的传播响应程度的空间变化特征中春季(图8a)农业干旱对气象干旱响应较高的区域在威宁西部地区，传播响应率为80%～90%，地貌类型主要以半喀斯特低中山地貌为主，因半喀斯特低中山地区溶蚀-侵蚀作用强烈，其裂隙、孔隙大，易导致水资源枯竭，并且春季作物需水量大，导致土壤水分对降水增减非常敏感，尤其在海拔较高、坡度较大的区域，因此响应程度高。夏季(图8b)传播响应率呈自西向东递增的变化趋势，气象干旱向农业干旱传播响应率最高的区域在贵阳、凯里一带，其地貌类型以峰丛谷地为主，响应率为80%～90%，峰丛谷地以溶蚀作用为主，夏季虽降水充足，但地下溶洞、溶沟、地下河、节理裂隙发育，保水能力弱，农业干旱对气象干旱的响应程度较高。秋季(图8c)和冬季(图8d)传播响应率空间变化显著且复杂，秋季响应高的区域位于望谟和独山南部区域一带，地貌类型以非喀斯特地貌为主，响应率为80%～90%，望谟、独山一带石漠化严重，土层薄，持水能力弱，秋季降水少，因而气象干旱对农业干旱传播响应程度高。冬季响应高的区域位于东部三穗、铜仁、思南以及西部安顺一带，地貌类型以半喀斯特低中山地貌为主，响应率为60%～70%。综上，在春季和冬季响应率较高的区域，均以半喀斯特低中山地貌为主，夏季以峰丛谷地为主，秋季以非喀斯特地貌为主。冬季气象干旱对农业干旱的响应程度明显低于其他季节，春季响应范围广且程度大。

图8 不同地貌类型下季节响应率的空间变化

3.2.2 不同切割深度下农业-气象干旱响应特征 在分析不同地貌类型下农业干旱对气象干旱响应的空间变化特征的基础上，进一步深入探讨在不同切割深度下2种干旱类型间的传播响应特征，根据贵州省综合地貌图，将贵州省切割深度划分为6种类型，即无地表切割(Ⅰ)、浅切割(Ⅱ)、中切割(Ⅲ)、深切割(Ⅳ)、极深切割(Ⅴ)和最深切割(Ⅵ)。在不同地表切割深度下，季节性的传播响应程度空间演变特征中春季(图9a)气象干旱向农业干旱传播响应率为80%～90%，以最深切割深度为主，位于威宁一带。响应率为70%～80%，以深切割为主，位于桐梓和望谟一带，响应程度较低的地区位于兴义一带，以无地表切割深度为主，传播响应率为40%～50%。夏季(图9b)传播响应高发区以中切割深度为主，位于贵阳、凯里一带，响应率为80%～90%，传播响应低发区位于桐梓西北部一带，以极深切割为主，响应率为30%～40%。秋季(图9c)农业干旱对气象干旱传播响应程度较强的区域以无地表切割深度为主，主要发生在西南地区望谟，响应率为80%～90%，响应程度较低的区域位于遵义地区的东北部和威宁西北部一带，以深切割深度为主，响应率为40%～50%。冬季(图9d)2种干旱类型间传播响应率高的区域以深切割深度为主，在安顺一带以及思南、铜仁、三穗等区域，响应率为60%～70%，传播响应率低的区域在桐梓西北部，以极深切割深度为主，响应率为20%～30%。综上，在春季传播响应率与地表切割深度呈正相关关系，在夏季、秋季和冬季传播响应率与地表切割深度呈负相关关系。

图9 不同切割深度下季节响应率空间变化

3.3 下垫面条件下农业干旱对气象干旱的响应转移概率

3.3.1 不同地貌类型下农业-气象干旱的响应转移概率 为深入分析基于下垫面条件下干旱传播响应率在不同等级之间的转移概率特征，选取20世纪80s至21世纪10s 2个状态，在季尺度下，探讨在不同地貌类型下，农业干旱对气象干旱响应程度的转移概率特征。在非喀斯特地貌、半喀斯特地貌、峰丛谷地、峰丛洼地、峰林谷地、峰林溶原地貌类型下(图10)，传播响应率均发生了不同程度的概率转变。春季(图10a)转移概率为0～0.72，在各地貌类型中，各等级间均发生了概率性转移，主要呈现1～5级转向3～5级，转移较活跃，概率较低。夏季(图10b)各级响应率在不同地貌类型下转移概率分布大体相似，干旱传播响应率在20世纪80s转向21世纪10s时，均呈现1～5级转向4～5级，呈现出由“低转高”的现象，转移概率为0～0.55，显然，夏季农业干旱对气象干旱响应发生转移的概率偏低。秋季(图10c)各地貌类型下，20世纪80s的1级响应率向21世纪10s的2～4级响应率发生转移的概率较大，转移概率为0～0.97，即“低转高”现象。冬季(图10d)在不同地貌类型下，明显可见20世纪80s中不同等级均转移在21世纪10s各等级上，转移较为活跃，转移概率为0～0.69。综上，在春季和冬季转移较活跃，概率较低，在夏、秋季主要发生“低转高”的现象，其中，秋季干旱传播响应在4个季节中发生转移的概率最显著。同时，在不同季节上，各地貌类型下，干旱响应率转移活跃程度较高，同时也说明干旱响应率的高低与地貌类型相关较弱。

图10 不同地貌类型下转移概率特征

3.3.2 不同切割深度下农业-气象干旱的响应转移概率 地表切割深度是影响气象干旱向农业干旱传播的重要影响因素，因此，将2种干旱类型的传播响应率并结合贵州省地表切割深度，探讨在不同的切割深度下，20世纪80s干旱响应率等级向21世纪10s干旱响应率等级转移的概率特征(图11)。春季(图11a)在不同切割深度下，其转移概率有所不同，在无地表切割、中切割、深切割和极深切割深度下，转移较为活跃，概率较低，在浅切割和最深切割深度下，转移活跃度下降，但概率较高。夏季(图11b)干旱响应率20世纪80s转向21世纪10s时，呈4～5级转向1～5级的“高转低”现象，其中在10s浅切割深度的4级干旱响应和最深切割深度的1级响应率的转移概率较高。秋季(图11c)20世纪80s各切割深度下皆出现了1级转向21世纪10s的2～5级，概率偏高，在中切割深度、深切割深度和极深切割深度中，转移较活跃，在浅切割和最深切割深度下转移概率偏高。冬季(图11d)明显看出，在浅切割和最深切割深度下，干旱转移概率较高，其他切割深度下，干旱转移较活跃，概率较低。因此，季节尺度上，在浅切割和最深切割深度下，均呈现干旱传播响应率转移活跃度低，概率高，而在其他切割深度上，转移活跃，概率较低的规律。其中，秋季20世纪80s干旱传播响应率向21世纪10s转移的概率整体明显高于其他季节，冬季干旱传播响应率的转移活跃度明显高于其他季节。

图11 不同切割深度下转移概率特征

3.3.3 干旱传播响应率与下垫面条件相关分析 下垫面是影响干旱传播的重要因素，而地表切割深度与地貌类型是下垫面主要因子。表3为干旱传播响应率与区域下垫面在各季节上的相关系数。由表3可知，干旱传播特征与地貌和切割深度均有相关关系。春、秋季响应率在地形地貌条件下呈负相关，夏、冬季呈正相关，且相关性较弱，表明农业干旱对气象干旱的响应受地貌的影响较小。春季响应率在地表切割深度下呈正相关，夏季呈显著负相关，秋、冬季呈负相关。地表切割深度越深，春季传播响应率越高，说明气象干旱加剧农业干旱，地表切割深的区域以旱坡地为主，春季作物需水量大，对气象干旱的响应强。地表切割深度越深，夏、秋与冬季传播响应率越低，因夏季降水丰富，地表切割深度区域地表水易汇集，农作物需水量能够得到及时补给；秋季作物进入成熟期，需水量下降；区域冬季作物少，日照时间少，温度低，有少量雨雪对其进行补给，地表蒸发量较弱；表明农业干旱对气象干旱的响应低。由表3可知，气象干旱与农业干旱的传播响应率与地形地貌的相关性较弱，与地表切割深度联系较密切。

表3 气象干旱-农业干旱传播响应率与下垫面条件间的相关性分析

4 讨 论

本文利用游程理论方法提取干旱特征，分析1980—2020年干旱特征时空变化趋势，同时计算干旱传播响应率，利用其表征农业干旱对气象干旱的响应程度，结合下垫面条件，分析季节时间尺度上传播响应率的空间变化特征。本研究发现，季节上贵州省农业干旱历时与干旱烈度的变化趋势与气象干旱变化较为一致，农业干旱持续时间均长于气象干旱，干旱烈度上升趋势较气象干旱而言更快。农业干旱历时空间格局较气象干旱变化显著，干旱历时短于气象干旱，气象干旱烈度空间变化较农业干旱复杂，干旱烈度低于农业干旱。本研究结果与Xu等和罗纲等的研究结果总体上基本一致。但是各区域地形地貌、水热条件和气候特征等分布特征存在差异，从而2种干旱空间分布存在差异。由于贵州下垫面复杂，旱坡地多、坡度大，透水强，排水快，土层薄，土壤保水蓄水能力弱，农业灌溉面积少，是典型的山地农业，地下水不能有效补给土壤水分，降水分布不均，导致气象干旱一旦发生且持续发生，农业干旱随之发生，且持续时间长，烈度大。

在不同地貌类型下，春季干旱传播响应率最高，且覆盖范围广，其中春、冬季响应率最高的地区以半喀斯特低中山为主，夏季以峰丛谷地为主，秋季以非喀斯特地貌为主，这种差异是由喀斯特特殊地质构造以及流域岩性导致。在不同切割深度下，切割越深春季传播响应率越高，夏、秋和冬季节传播响应越弱。据资料显示，贵州省以山地农业为主，春季为播种季节，作物需水量大，同时由于地表切割深度大，坡陡，土壤水侧流，农业活动对土壤不断翻松，土壤紧密程度改变，受降雨影响，易形成坡面土壤侵蚀，则土壤保水能力弱，抗旱能力降低；秋季作物需水量小，降水少，日照时数长，地表切割深度越大，温度高，土壤水蒸发越快。夏季降水充足，地表切割深度越小，土壤含水量受降水的影响越敏感；冬季降水少，且贵州冬季作物少。因此，在春秋季，地表切割深度越大，干旱传播响应率越高；在夏冬季节，地表切割深度越小，更能直接表现气象干旱向农业干旱转移的程度。

本文仅从自然条件的角度分析农业干旱对气象干旱的响应，但在实际的干旱传播响应过程中，人类活动、土地利用、社会经济发展均对流域空间结构产生重大影响，甚至是破坏流域下垫面的主要因素，从而影响气象干旱向农业干旱的传播。影响干旱传播的因素较多且复杂，结合贵州省的实际情况，下一步需要全面分析在自然条件与社会经济条件相结合的基础上研究气象干旱向农业干旱传播的影响因素。

5 结 论

(1)在2000年后，贵州省气象、农业干旱历时长，干旱烈度大，气象干旱加剧农业干旱旱情，农业干旱持续时间比气象干旱更长，干旱烈度大。气象干旱历时空间格局较农业干旱而言更为复杂，干旱烈度空间变化却较农业干旱单一。

(2)干旱传播响应特征明显，贵州省春季农业干旱对气象干旱响应较敏感，气象干旱与农业干旱传播响应程度高且范围广，冬季干旱传播响应率较其他季节低，春、冬季节传播响应率高的地区均在半喀斯特低中山地貌区；夏季主要发生在峰丛谷地地貌区；秋季以非喀斯特地貌为主。同时，本研究发现，地表切割越深，春季较高，而夏、秋和冬季节较低。可见，干旱传播响应程度与地貌差异的相关性弱，但是与地表切割深度关系密切。

(3)从下垫面条件分析干旱传播转移概率特征发现，从20世纪80s转向21世纪10s间，各地貌类型下，均发生了不同程度的概率转移，春、冬季节转移活跃，概率低，夏、秋季主要呈“低转高”现象，夏季转移概率偏低，秋季转移概率普遍偏高。不同切割深度下，各季节浅切割与最深切割深度转移活跃度低，概率高，其他切割深度下转移活跃，但概率低。