基于标准化土壤湿度指数的贵州省农业干旱评价

刘振男，焦卫国，王笑宇，徐桂弘，吴安杰

（1.贵州理工学院土木工程学院，贵州贵阳 550001；2.安徽农业大学工学院，安徽合肥 230036）

0 引言

干旱一直是抑制我国社会经济健康发展的不利因素，破坏力大、持续期久、隐蔽性强是干旱的典型特征［1，2］。近半个世纪以来，我国有21 年发生过特大干旱事件，因其造成经济损失约为当年GDP 的3%［3］。受气候变化与人类活动的双重影响，我国干旱时空演变规律出现显著变化，即干旱不再是干旱、半干旱地区的专属产物，诸如贵州等湿润、半湿润地区也接连出现干旱问题。如2005 年、2006 年、2009 年及2010 年，贵州省连续发生严重旱情，造成了巨大的经济损失，严重威胁了该地区的粮食安全与用水安全，成为了当地亟待解决的现实难题。为此，准确识别、模拟贵州省农业干旱过程对其防旱减灾工作具有重要的指导意义。

农业干旱监测通常是依据判定土壤含水量匮乏对农作物生长不利影响所实现的［4，5］。因此，学者们围绕土壤含水量研制了诸如土壤湿度距平指数、土壤湿度百分位数指数、标准化土壤湿度指数等大量指标，完成了农业干旱的识别与评价工作。郭焘等［6］基于MODIS 数据反演计算了地表含水量指数对内蒙古锡林郭勒的干旱情况进行了有效分析；吴志勇等［7］运用土壤含水量距平指数对长江流域上游近60 年的历史干旱事件进行了深度研究；周洪奎等［8］应用标准化土壤湿度指数对黄淮海平原的农业干旱进行了监测与评价；杨文静等［9］同样采用标准化土壤湿度指数对滦河流域的农业干旱进行了监测与分析。上述研究成果均表明利用土壤含水量构造相应的干旱指标是准确评价农业干旱的有效手段。截止目前，基于土壤含水量研制的干旱指标在贵州省农业干旱识别与评价中的应用鲜有发现，且标准化土壤湿度指数在众多该类型指数中优势明显。因此，本文基于中国陆面数据同化系统土壤水分产品计算得到了标准化土壤湿度指数，分析、评价了贵州省农业干旱情势。

1 研究区域与方法

1.1 研究区概况

贵州省地处我国西南，东径103°36′～109°31′，北纬24°37′～29°13′之间，有面积在1 000 hm2以上的农业坝子300余个，是典型的多雨、湿润地区，但近年来干旱事件频发，由此引起了学者的广泛关注［10-12］。贵州省地势特征明显，由西至东顺势走低，平均海拔约1 100 m，山地与丘陵面积占总面积的9成以上，属亚热带湿润季风气候，年内气温变幅不大，多雨但年内分布不均，降水多出现于夏、秋两季，年均降水量约为1 160.6 mm。境内各地阴天日数一般超过150 d，常年相对湿度在70%以上。气候不稳定，灾害性天气种类较多，干旱、秋风、凌冻、冰雹等频度大，对农业生产危害严重。

1.2 数据来源

中国气象局全球大气∕陆面再分析产品（CMA-RA）是由国家气象信息中心牵头研制的，更适用于我国实际情况的基础数据产品。其中，全球陆面再分析产品（CMA-RA∕Land）是基于离线的陆面模式研发，并参考国际其他数据产品的标准研发制备的，该产品包括34 km×34 km、0.5°×0.5°、1.0°×1.0°三种空间分辨率，3 h、1 d、1个月3种时间分辨率，数据产品为netCDF 格式，可登录中国气象数据服务网（http：∕∕data.cma.cn∕）进行检索下载。已有研究证实，0～10 cm 土层的含水量能够有效表征农业干旱的实际情况［13，14］。因此，本文采用0.5°×0.5°空间分辨率、1 个月时间分辨率的同化产品“CRA40LAND”中的土壤含水量数据（0～10 cm）进行研究，时间跨度为2009年01月至2020年12月。

1.3 标准化土壤湿度指数

标准化土壤湿度指数（Standardized Soil moisture Index，SSI）是评价农业干旱最有效的指标之一［15］，其具体计算原理与标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）等干旱指标相近，即基于已有的概率密度函数对土壤含水量数据序列进行拟合试算，采用Kolmogorov-Smirnov 检验进行评价，进而优选出最适合构建干旱指标的概率分布函数，通常采用的概率密度函数包括正态分布、伽马分布、皮尔逊III 型分布、广义极值分布等。若优选得到的概率分布不是正态分布，则需要对土壤含水量数据序列的累积分布函数进行标准化处理。由于研究区的土壤含水量数据序列经K-S检验（显著性为0.826）符合正态分布，因此，月尺度SSI的值可由下式计算：

式中：SM代表月尺度土壤含水量的数值；μ代表月尺度土壤含水量的平均值；σ代表月尺度土壤含水量数值的标准差。

若SSI的值大于0，则表示湿润；反之，则表示干旱。依据世界气象组织（WMO）建议的干旱等级划分标准［16］，即干旱等级应包括轻旱、中旱、重旱以及特旱。若基础数据符合正态分布且对应的干旱指数进行了标准化操作，则干旱等级可按1σ、1.5σ与2σ作为分隔点进行划分，故表1 给出了SSI的干旱划分等级标准。

表1 标准化土壤湿度指数（SSI）干旱等级划分表Tab.1 drought classification table of SSI

1.4 趋势分析方法

图1 研究区地理位置图（摘自贵州省自然资源厅）Fig.1 Location of Guizhou Province

Mann-Kendall（M-K）检验方法作为一种非参数检验方法，其优点在于不要求假设目标数据符合任何分布，即可对目标数据序列进行长期变化趋势分析，且计算过程简便易行，具体原理可参见文献［17］。本文采用该方法对贵州省农业干旱进行长期趋势变化分析，关键在于计算评价M-K 的统计量Z值。当Z>0 时，代表趋势上行；反之，代表趋势下行。若∣Z∣>1.64，说明结果通过了置信水平为10%的显著性检验；若∣Z∣>2.32，说明结果通过了置信水平为5%的显著性检验。

2 结果与分析

2.1 标准化土壤湿度指数的适用性分析

贵州省实际干旱情况收集自由中国水利部每年定时发布的《中国水旱灾害公报》，网址为http：∕∕www.mwr.gov.cn∕sj∕tjgb∕zgshzhgb∕，自2019 年起，更名为《中国水旱灾害防御公报》。据统计，在2009 年至2020 年的12 年间，贵州省共有5 年出现了干旱情况，分别发生于2009 年、2010 年、2011 年、2012 年及2014年。为了提高标准化土壤湿度指数在干旱识别中的灵敏度，以SSI≤-0.5 作为干旱发生的判别条件，以其持续的时间作为干旱历时，以其最小值作为干旱强度的判别条件。

贵州省实际的干旱情况与标准化土壤湿度指数间的对比情况如表2 与图2 所示。由表2 与图2 可知，采用SSI对贵州省旱情进行识别的结果与实际情况大体相同，不仅干旱历时评价客观，且干旱强度也较为准确。相较之下，SSI对2009年至2010年的秋冬春三季连旱与2011 年至2012 年的连旱评价更为精准，尤其是在干旱强度评价方面优势明显，如《中国水旱灾害公报》里有3 次明确指出最严重旱情出现的时间分别为2010 年3月与4 月、2011 年9 月及2012 年3 月，而SSI的最小值对应的时间亦为2010 年3 月、2011 年9 月及2012 年3 月。上述结果表明，月尺度标准化土壤湿度指数对研究区的干旱评价具有较好的适用性与可信度。

图2 贵州省标准化土壤湿度指数月均值时间序列Fig.2 Time series of monthly SSI in Guizhou Province

表2 标准化土壤湿度指数（SSI）与实际旱情对比统计表Tab.2 Comparative statistics between SSI and actual drought

2.2 标准化土壤湿度指数监测干旱过程的能力分析

以2009 年9 月至2010 年4 月发生的秋冬春三季连旱为例，分析月尺度SSI对干旱全过程的监测能力。《中国水旱灾害公报》显示：贵州省于2009 年9 月中旬开始出现旱情，旱情先发于贵州省铜仁、遵义、毕节、黔东南、黔南等地，即贵州省东北部、北部、西北部及东南部，直至2009 年12 月旱情开始蔓延至全省，2010年3月与4月，贵州省西部及南部旱情等级达到特旱。

图3给出了贵州省2009年9月至2010年4月干旱事件演变过程情况。从时间角度分析，本次旱情从2009 年9 月开始发生［图3（a）］，并逐渐加重，直至2010 年3 月达到峰值［图3（g），-3.018 5，特旱］，而后旱情有所缓解；从空间角度分析，本轮旱情发源于贵州省东北部，旱情等级为重旱，同时东南部也出现了中旱［图3（a）］，2009 年11 月旱情蔓延至全省，大部分地区的旱情等级为中旱［图3（c）］，2010 年3 月旱情逐渐加重，西部与南部地区的旱情等级普遍达到特旱，东部地区的旱情已开始有所减弱。综上可知，月尺度SSI的时空演变特征与实际情况高度一致，唯有旱情蔓延至全省的时间较实际情况提前了1个月，表明标准化土壤湿度指数能够有效反映实际的干旱情况，时间响应及时、空间表征客观，是捕捉贵州省旱情时空发展规律的有效指标。

图3 2009-2010年贵州省旱情时空演变过程Fig.3 Temporal and spatial evolution of drought in Guizhou Province from 2009 to 2010

2.3 贵州省干湿演变趋势分析

由于M-K 检验的统计值Z能够反映干湿变化趋势，Z值为正表示湿润，反之为干旱。为此，图4 给出了2009 年01 月至2020 年12 月间贵州省SSI的Z值空间分布情况。由图4 可知，贵州省总体上呈现出了自西向东逐渐由湿变干的总趋势。具体表现为：贵州省变湿的地区主要集中在西北部、西南部等地，且大部分地区通过了置信水平为10%的显著性检验，特别是毕节地区通过了置信水平为5%的显著性检验；与此同时，贵州省东南部地区表现出了变干趋势，且部分区域通过了置信水平为10%的显著性检验。可见，未来贵州省应加强东南部地区的防旱减灾工作力度。

图4 贵州省标准化土壤湿度指数序列统计值Z空间分布Fig.4 Spatial distribution of SSI series of Z in Guizhou Province

为了进一步为当地干旱预警防治工作提供有效信息，以每年首次出现SSI≤-0.5 的时间作为干旱发生月份，统计了干旱发生月份与其对应的频率值，以最大频率为标准，遴选出各格点干旱最可能开始发生月份，据此绘制了贵州省干旱最可能开始发生月份的空间分布。由图5 可知，贵州省西北地区干旱起始时间主要集中在1 月份，东部及东南地区干旱起始时间主要发生在2 月份，中部地区干旱起始时间通常出现在3 月份与4 月份，西南地区干旱起始时间大多集中在4月份。

图5 贵州省干旱最可能开始发生月份空间分布Fig.5 Spatial distribution of the most likely onset of drought in Guizhou Province

3 讨论

由于贵州省是典型喀斯特地貌，导致其土壤水分情况较其他地区更难探明，进而使农业干旱研究进程相对迟缓。为此，本文基于中国陆面数据同化系统土壤水分产品，计算了月尺度SSI，从SSI与实际灾害记录对比、SSI监测干旱过程能力以及SSI表征干湿趋势变化角度，综合评价了SSI监测贵州省农业干旱的适用性与可靠性，研究成果可为贵州省农业干旱监测以及抗旱减灾工作提供理论依据和技术参考。

虽然研究取得了一些成果，但尚有不足。土壤含水量数据是基于同化模型模拟所得，空间分辨率仅为0.5°，无法全面刻画研究区土壤水分空间分布细节信息，今后可采用降尺度等方法提高数据精度，以便更准确、客观地监测研究区干旱空间分布情况。另外，基于土壤含水量构建的农业干旱指数种类繁多，本文仅围绕SSI展开了相关研究，未对SSI与其他同类型干旱指数间的差异性进行对比分析，后续可就此开展专题讨论。

4 结论

基于中国气象局全球陆面再分析产品（CMA-RA∕Land）对贵州省的土壤含水量进行了提取处理，并据此计算了标准化土壤湿度指数对该地区的农业干旱进行了评价分析。结果表明：

（1）标准化土壤湿度指数能够准确评价贵州省近10年的农业干旱情况，可作为研究区监测农业干旱的有效指标；

（2）标准化土壤湿度指数在监测重旱以上旱情过程方面能力突出，通过与2009-2010 年秋冬春三季连旱实测灾害记录对比发现，该指数在描述农业干旱时空演变规律中，时间响应及时、空间表征客观；

（3）贵州省干湿演变趋势特征明显，总体上呈现出了自西向东逐渐由湿变干的总趋势，尤其是研究区东南部等地未来发生干旱的可能性较大，当地应进一步加强防旱减灾工作力度。