嘉陵江流域旱涝急转演变规律及其对径流影响研究

摘要：针对气象旱涝转换对流域径流影响的问题，基于嘉陵江流域逐日降水量和流量数据，采用长、短周期旱涝急转指数方法，揭示了旱涝急转时空分布特征与演变规律，定量评估了径流变化对不同旱涝急转类型的响应程度。结果表明：1977～2022年，嘉陵江流域共发生了8次汛期旱涝急转事件，其中6次发生在2004年及之后；空间上，南部、中部以及西北部地区发生旱涝急转的频率较大，在17%以上；在月尺度上，6～7月发生旱涝急转的频率最大，超过了20%。当汛期发生涝转旱时，北碚、罗渡溪、武胜以及小河坝等站的前半汛期流量相比常年平均增长了57.52%，38.74%，85.50%和99.73%，后半汛期流量相对常年平均偏低了20.82%，49.83%，22.64%和14.53%；而在旱转涝影响下，上述站点前半汛期流量较常年平均减少了31.17%，45.77%，28.83%和26.16%，后半汛期流量较常年分别增长了31.45%，47.17%，24.31%和3.27%；月尺度上也表现出相似规律，表明旱涝急转对嘉陵江径流有着显著影响。研究成果可为梯级水库科学调度、流域水安全保障提供参考。

关 键 词：旱涝急转； 径流变化； 时空分布； 嘉陵江流域

中图法分类号： TV12；P426.616

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.09.018

0 引 言

随着全球气候变暖不断加剧，干旱、洪涝等自然灾害交替出现且愈发频繁［1］，发展形成了旱涝急转极端气候事件。短时间内旱、涝状态的快速转变，给水文气象精准预测带来了严峻挑战，极大增大了地区水行政主管部门应对极端气候事件的协同难度，给当地人民群众生产生活造成了严重影响［2-4］。长江流域分布有以三峡水库为核心的梯级水库群，又是旱涝急转易发区域，科学认识旱涝急转的形成机理，定量识别旱涝事件交替演变特征，精准剖析旱涝急转环境对长江流域径流的影响规律，对指导梯级水库科学调度运营、保障全流域水安全具有重要意义［5-7］。

目前，专家学者针对长江流域的旱涝转化特征及其演变规律做了一些研究，得到了一些规律性认识。研究表明，长江上游流域发生旱涝急转的频率较低，中下游频率则偏高，近年来长江流域大部地区旱涝急转发生频率呈现上升趋势［8］。长江中下游流域发生的旱涝急转以涝转旱类型为主，但发生频次在不断减小，旱转涝事件频次有轻微增加的趋势；空间上，长江中下游北岸多发生旱转涝事件，南岸则多发生涝转旱事件［7］。此外，学者们也对淮海流域［9-12］、珠江流域［13-14］、华南地区［15］、两湖地区［16-18］以及西南地区［19-20］等地做过类似研究。所采用的方法大多是构建特定的表征指标，常见的比如长、短周期旱涝急转指数［21］；也有学者采用了其他水文气象特征指标，比如标准化加权平均降水指数SWAP［22］、自校准帕默尔干旱指数scPDSI［23］等；还有学者针对传统旱涝急转指数存在的错漏判问题，对其进行改进，例如涂新军等［24］提出的标准化旱涝急转指数（SDWAI）、闪丽洁等［25］提出的日尺度旱涝急转指数（DWAAI）。

可见，旱涝急转表征指数经过不断的运用和完善，已成为旱涝急转领域的重要研究方法［26］。然而，旱涝急转指数一般是基于降水量［27-28］或者径流量［29］数据计算得到，基于降水的指数表征的是气象旱涝状态的变化，基于径流的指数展现的则是水文旱涝状态的改变，鲜有关于气象旱涝急转对流域径流演变影响的研究。对此，本文选取长江上游嘉陵江流域为研究背景，重点研究径流对气象旱涝急转变化条件的响应规律与程度，对于有效识别旱涝急转极端环境对流域产汇流过程的影响机制，精细化指导流域骨干水工程群联合调度，积极应对不利天气，促进水资源高效综合利用，具有重要的科学意义和参考价值。

1 材料与方法

1.1 研究区域和数据

嘉陵江系长江上游主要支流，其径流变化对长江来水有着非常重要的影响［30］，因此选取嘉陵江流域为研究区域。嘉陵江流域面积约为16万km2，地理位置大致位于东经102°30′～109°00′，北纬29°40′～34°30′，流域大部属亚热带季风气候，年降水量约为800～1 000 mm。在实际水文预报生产中，一般将嘉陵江流域划分为涪江流域、嘉陵江干流区域以及渠江流域等3个二级流域，其控制性水文站点分别为小河坝站、武胜站以及罗渡溪站，整个嘉陵江流域的控制站点为北碚站，4个站点逐日流量数据由长江电力提供。气象数据取自嘉陵江流域及周边的30个国家级气象站点，下载自中国气象数据网，时间范围为1977～2022年。嘉陵江流域地理位置及关键水文气象站点分布具体如图1所示。

1.2 旱涝急转评估方法

1.2.1 旱涝急转定义

旱涝急转分为旱转涝 （drought to flood，DTF） 和涝转旱 （flood to drought，FTD） 两种类型，指的是在较短时间内，旱和涝两类事件交替出现，且前后两种不同状态之间快速转变的过程。该定义强调了两方面特征：① 旱和涝存在时间发展顺序上的转换，相邻两个时段的旱涝状态必须是一个旱、一个涝；② 旱涝状态之间转换的历时短、强度大。

1.2.2 旱涝急转指数方法

本文采用旱涝急转指数（drought-flood abrupt alternation index，DFAI）方法来识别旱涝急转事件。根据所选时间尺度的不同，可分为长周期旱涝急转指数（LDFAI）和短周期旱涝急转指数（SDFAI），分别如式（1）和式（2）所示。

LDFAI=（Paft-Pbef）（Paft+Pbef）×1.8-Paft+Pbef

（1）

SDFAI=（Pi+1-Pi）（Pi+1+Pi）×3.2-Pi+1+Pi

（2）

式中：Pbef为前半汛期的标准化降水量［31］；Paft为后半汛期的标准化降水量；Pi和Pi+1分别表示第i月和第 i+1 月的标准化降水量。

LDFAI通常用于汛期旱涝急转的定量研究，SDFAI则主要用于月尺度的旱涝急转研究。当某时段的标准化降水量大于或等于0.5时，认为该时段处于涝的状态；相应地，当某时段的标准化降水量小于或等于-0.5时，认为该时段处于旱的状态；当某时段的标准化降水量介于-0.5和0.5之间时，认为该时段属于正常状态。

当利用DFAI进行旱涝急转识别时，一般将DFAI≥1的时段判定为发生了旱转涝事件，将DFAI≤-1的时段判定为发生了涝转旱事件。需要特别注意的是，当相邻的两个时段均处于非旱（Pi＞-0.5∩Pi+1＞-0.5）或者非涝（Pi＜0.5∩Pi+1＜0.5）状态时，尽管出现DFAI≥1或DFAI≤-1，也不能判定发生了旱涝急转事件，因为此时并不存在旱和涝两种状态，不满足旱涝急转的定义。此时，将DFAI赋值为0.99或-0.99，以便于后续的统计分析。

1.2.3 旱涝急转发生频率与强度

分别采用旱涝急转发生频率（frequency of drought-flood abrupt alternation，FDFA）和急转强度（intensity of drought-flood abrupt alternation，IDFA）来描述旱涝急转事件发生的频繁程度和影响的严重程度，其计算公式如下。

FDFA=nN

（3）

IDFA=ni=1DFAIin

（4）

式中：FDFA为旱涝急转发生频率；n为发生旱涝急转事件的次数；N为总时段数，本文研究时段为1977～2022年，故N取46；IDFA为急转强度；i为第i场旱涝急转事件。

在获取DFAI序列后，分别采用线性回归和小波分析周期检验法对其趋势性和周期性进行检测，分析地区旱涝急转演变规律和时空分布特征。

2 结果与分析

2.1 旱涝急转时间演变过程

2.1.1 汛期尺度

基于嘉陵江流域及其周边30个国家级气象站点的逐日降水量数据，采用泰森多边形方法，得到了嘉陵江流域1977～2022年汛期（6～9月）的降水量过程。将6月和7月作为前半汛期、8月和9月作为后半汛期，根据式（1）计算LDFAI。结果表明：1977～2022年的汛期内，嘉陵江流域发生过8次旱涝急转事件，其中4次为涝转旱事件，分别发生于1990、2007、2013年以及2018年，平均急转强度为3.21；其余4次为旱转涝事件，分别出现在1985、2008、2009年以及2014年，平均急转强度为2.71。可见，嘉陵江流域汛期发生涝转旱事件的频率与旱转涝事件相同，但涝转旱事件急转强度略大。

基于线性回归的结果显示：LDFAI序列不存在显著的变化趋势，但年际间的波动幅度在2004年之后明显增大。历史上的8次旱涝急转事件，有6次发生在2004年及之后，平均强度达到了3.43；2004年之前仅出现了2次旱涝急转事件，平均急转强度只有1.53，如图2（a）所示。采用小波分析方法进行周期性识别，结果如图2（b）所示，白色实线区域为周期变化显著区域，颜色越接近红色表示能量越强，颜色越接近蓝色表示能量越弱。结果表明：嘉陵江流域汛期旱涝急转事件在2004年之后表现出较强的周期性特征，延续到2018年左右，以2～3 a为第一主周期，5～6 a为第二主周期。图2（c）显示出平均小波功率存在两个明显的峰值，第一峰值对应2～3 a周期，第二峰值对应5～6 a周期，其结果与图2（b）吻合。

2.1.2 月尺度

基于SDFAI指标，对嘉陵江流域月际旱涝急转事件进行了识别。由图3（a）可知，1977～2022年，4～5月和6～7月发生旱涝急转的频率最大，均达到28.26%；其次是5～6月，发生频率为26.09%；接下来为9～10月和12月至次年1月，发生频率为23.91%。如图3（b）所示，从急转强度看，排在前3位的分别是6～7月、12月至次年1月以及11～12月，平均急转强度分别达到了4.20，3.09和2.91；6～7月涝转旱的平均急转强度最大，达到了7.85；对于旱转涝事件，急转强度最大的为4～5月，达到3.12。

接下来，选取发生频率和急转强度较大的关键月份，包括4～7月和9～10月，分析其趋势性和周期性变化特征。图4（a）显示嘉陵江流域S45序列无显著变化趋势，但在2005年之后表现出4～10 a的主周期特征（图4（b））。图4（c）显示出S56序列无显著趋势性变化，但周期性特征明显，以2～3 a为第一主周期，自1980年代后期几乎一直持续到现在（图4（d））。

如图4（e）所示，S67序列无显著趋势变化；由图4（f）可知，S67序列自1990年代一直持续到2010年代末，表现出2～3 a的主周期特征。特别地，S910序列表现出显著的增长趋势，通过了0.05显著性水平检验，表明从9～10月，嘉陵江流域发生旱转涝的趋势增强（图4（g））。小波分析结果显示：S910序列在1977～1985年间存在2～4 a的主周期，之后无显著周期性变化（图4（h））。

2.2 旱涝急转空间分布特征

2.2.1 汛期旱涝急转特征空间分布

基于反距离权重法，实现嘉陵江流域汛期旱涝急转发生频率和急转强度由站点向流域面的转化，其空间分布分别如图5和图6所示。结果表明：嘉陵江流域南部遂宁市、合川区等地，中部广元市、略阳县以及西北部若尔盖县、松潘县周边区域旱涝急转发生频率较大，均在17%以上；其中合川地区最大，发生频率突破了21%，如图5（a）所示。图6（a）显示平均急转强度较大的地区集中在以阆中、巴中、达川以及广元市等地为中心的嘉陵江流域中东部地区，平均急转强度普遍超过了4.19，达川地区达到了5.01。

从不同旱涝急转类型来看，广元市等中部地区以发生涝转旱为主，发生频率达到10.87%，如图5（b）所示。涝转旱强度最大的地区以万源和达川市为中心，几乎涵盖了整个渠江流域，特别是万源市，涝转旱的平均强度达到了6.28，如图6（b）所示。另一方面，镇巴县、略阳县以及遂宁市等地以旱转涝为主，如图5（c）所示。最大旱转涝强度出现在以阆中、巴中市为中心的中部地区，平均急转强度达到了5.29～6.28，如图6（c）所示。

2.2.2 月际间旱涝急转特征空间分布

4～5月，达川市等东部地区和武都区等西北部地区发生旱涝急转的频率最大，均以涝转旱为主，如图7（a）～（c）所示；但这些地区的急转强度相对较小，反而是发生频率较低的宁强县急转强度较大，特别是旱转涝事件，急转强度突破了6.39，如图8（a）～（c）所示。

对比图7（a）～（c）和图7（d）～（f），可以看出，5～6月嘉陵江流域东部旱涝急转发生的高频区域范围相比于4～5月有所扩大，高频中心变为巴中市、镇巴县以及万源市，巴中市以旱转涝类型为主，镇巴县和万源市发生旱转涝和涝转旱的频率相同；嘉陵江流域西北部旱涝急转高频地区南移。最大强度出现在嘉陵江流域的东北角，如图8（d）～（f）所示。

6～7月，嘉陵江流域发生旱涝急转的高频区域范围在全流域延展，发展形成了万源市、巴中市以及广元市等多个中心，其中，万源市和广元市以涝转旱为主，而巴中市则是旱转涝事件的频率略大，如图7（g）～（i）所示。达川市、留坝县以及宁强县等地区的涝转旱强度较大，达到了4.26～4.49，若尔盖县周边、留坝县以及广元市等地区的旱转涝强度较大，在3.90左右，如图8（g）～（i）所示。

对于9～10月，以遂宁市为中心的西南部地区和若尔盖县、松潘县等西部沿线地区发生旱涝急转的频率较大，其中遂宁市以旱转涝类型为主，高坪区、若尔盖县以及松潘县等地则以涝转旱为主，如图7（j）～（l）所示。涝转旱事件的平均急转强度大于旱转涝事件，特别是东南部的达川市，达川市的涝转旱平均强度达到了4.78，旱转涝的平均强度则为2.76，如图8（j）～（l）所示。

2.3 旱涝急转影响下汛期径流演变规律

根据本文第1.2节的定义，选取DFAI值小于等于-1的年份作为发生涝转旱事件的典型年份，DFAI大于等于1的年份作为旱转涝的典型年份。选取北碚、罗渡溪、武胜以及小河坝等代表性水文站点，分别代表整个嘉陵江流域、渠江流域、嘉陵江干流区域以及涪江流域的径流，分析旱涝急转对嘉陵江干支流径流的影响，各水文站点径流序列的时间范围见表1。

2.3.1 嘉陵江全流域

统计结果显示：1989～2022年，北碚站6～7月的多年平均流量（即研究时段内逐日流量的平均值）为3 908 m3/s，8～9月的多年平均流量为3 761 m3/s，两者相差不大，但在旱涝急转的影响下会产生巨大变化，如图9所示。

在涝转旱发生的年份，北碚站6～7月的平均流量相比多年均值有大幅度增长，特别是2013年，6～7月平均流量达到7 499 m3/s，比同期多年均值高出了91.89%，平均增幅达到了57.52%；相应地，8～9月平均流量相对于多年平均有所减小，平均减幅为20.82%，减小最明显的是2018年，相比常年降低了31.22%。

在旱转涝情景下，北碚站6～7月的平均流量较多年均值明显降低，平均减幅为31.17%，2008年更是较常年偏少了41.30%。8～9月的平均流量相比于多年均值出现了不同程度的增长，2008年增幅最小，为12.28%，2009年增幅最大，达到了49.59%，平均增幅为31.45%。

2.3.2 渠江流域

罗渡溪站为渠江流域控制性水文站点，统计结果显示：1989～2022年，罗渡溪站6～7月和8～9月的平均流量分别为1 479 m3/s和1 200 m3/s。如图10所示，在涝转旱条件下，6～7月的平均流量较常年平均增长了38.74%，2007年增幅最大，增长了153.35%；8～9月平均流量相比多年均值偏小36.33%～59.83%，平均减幅达到49.83%。

旱转涝事件使得罗渡溪站6～7月的平均流量较常年偏少33.81%～57.94%，平均减幅为45.77%；8～9月平均流量相比常年平均增长了47.17%，最大增幅出现在2014年，达到103.75%。

2.3.3 嘉陵江干流区域

2000～2022年，武胜站6～7月的多年平均流量为1 200 m3/s，8～9月的平均流量为1 312 m3/s，其在旱涝急转影响下的径流过程如图11所示。

在涝转旱的典型年份内，武胜站6～7月的平均流量相比常年平均增长了85.50%，8～9月的平均流量较常年减少9.07%～38.26%，平均减幅为22.64%。而在旱转涝年份，武胜站6～7月的平均流量比多年均值偏低28.38%，8～9月流量有一定幅度增长，平均增幅为24.31%。

2.3.4 涪江流域

小河坝站测流代表了涪江流域径流。从2004～2022年，涪江6～7月的多年平均流量为734 m3/s，8～9月的多年平均流量为888 m3/s。如图12所示，在涝转旱的影响下，小河坝站在6～7月的流量相比平时大幅度增长99.73%，8～9月则比多年均值偏低11.49%～19.26%。在旱转涝的作用下，6～7月的平均流量较多年均值减少26.16%，但8～9月的流量相比常年仅偏大3.27%，这可能是由于旱涝急转典型年份是基于整个嘉陵江流域降水序列所得，降水的时空分布和下垫面环境对产汇流过程的影响，干扰了径流对旱涝转换的响应表征。

2.4 月际间径流对旱涝急转的响应规律

（1） 4～5月。各站径流在旱涝急转影响下的变化过程及程度如图13所示。涝转旱使得北碚站4月流量相比常年偏多了18.86%，5月流量则比多年均值偏小了34.78%；在旱转涝年份，北碚站4月的平均流量仅为807 m3/s，相比常年均值减小19.06%，5月平均流量达到1 954 m3/s，比常年同期增加了20.92%。罗渡溪站、武胜站亦有类似表现，涝转旱条件下4月的平均流量相比常年分别偏大28.22%和50.22%，5月平均流量则分别偏低39.61%和36.36%；在旱转涝事件影响下，两个站点4月平均流量较常年分别偏低40.77%和14.76%，5月的平均流量则明显增加了21.67%和26.90%。小河坝站有所区别，表现为涝转旱影响下4月的平均流量相比常年仍偏低。

（2） 5～6月。在正常年份，北碚站5月的流量要明显低于6月，然而在涝转旱的影响下，5月流量增加，6月流量减小，使得涝转旱年份下5～6月的流量过程变得较为平缓，如图14所示；相似地，罗渡溪站、武胜站以及小河坝站5～6月的径流过程在涝转旱年份较为平缓，5月平均流量相比常年分别增长了19.18%，17.63%和21.48%，6月流量较多年均值则分别偏低了46.09%，29.93%和19.23%。在旱转涝事件的影响下，北碚站、罗渡溪站以及武胜站5月的平均流量比多年均值分别偏低34.22%，42.81%和18.55%，6月平均流量则分别偏大8.12%，40.43%和17.99%；小河坝站6月径流对旱转涝事件的响应并不明显，比常年水平还偏低4.12%。

（3） 6～7月。图15显示：北碚站、罗渡溪站以及武胜站6～7月径流对旱涝急转事件的响应较为显著，在涝转旱事件的影响下，3个站点6月的平均流量相比多年均值分别增长了47.09%，76.56%和72.23%，7月的平均流量较常年分别降低了45.93%，42.16%和62.20%；在旱转涝作用下，上述3个站点6月的平均流量较常年分别偏低17.27%，39.65%和15.25%，7月的平均流量则分别偏大69.16%，90.36%和77.55%。小河坝站较为特殊，其6月平均流量在涝转旱年份偏小，在旱转涝年份却偏大。

（4） 9～10月。如图16所示，北碚站、罗渡溪站以及武胜站径流对涝转旱有着较为明显的响应，9月流量分别偏大92.38%，191.08%和86.92%，而10月的平均流量较常年分别偏低28.73%，23.09%和51.42%；然而这3个站点对旱转涝的响应并不显著，10月平均流量均低于常年均值。小河坝站对涝转旱的响应不显著，9月的平均流量比多年均值还偏低。

3 讨 论

（1） 嘉陵江流域汛期未来发生旱涝急转的概率和强度均有增大的可能。旱涝急转的历史演变过程显示：1977～2022年，嘉陵江流域LDFAI序列虽无显著的线性变化趋势，但LDFAI年际间的变化幅度却随着时间发展不断增大，发生旱涝急转的次数增加，2004年及之后共发生6次旱涝急转事件，最大急转强度达到5.97，均值为3.43，而2004年之前仅发生了2次事件，强度在1.53左右。对SDFAI序列的分析也可以佐证，S67、S78以及S89序列的最大急转强度均出现在2000年之后，分别达到了10.42，2.46以及3.43。小波分析结果表明，无论是汛期尺度还是月尺度，从2000年代开始，嘉陵江流域汛期DFAI呈现出显著的周期性特征，大多以2～3 a为第一主周期，说明未来旱涝急转事件的出现概率和强度都有增大的趋势，为旱涝急转的预测提供了一定的参考依据。

（2）嘉陵江流域在6～7月发生全流域性旱涝急转事件的概率最大，且强度较高。统计分析显示：从1977～2022年，嘉陵江流域6～7月和4～5月发生旱涝急转的频率最大，均达到了28.26%；但6～7月的急转强度更大，特别是涝转旱类型的平均强度达到了7.85，是4～5月同类型平均强度的3.56倍。相比于其他月份，S67序列的周期特征更加持久，自1990年代一直持续到2010年代末，且表现更为复杂，拥有3个主要的周期，分别是第一主周期2～3 a、第二主周期8～12 a以及第三主周期6～8 a；空间上，6～7月相比其他月份发生旱涝急转的高频区域范围也更大，嘉陵江流域发生旱涝急转的平均频率超过20%，万源市、巴中市等地甚至超过了28%。

（3） 当汛期发生旱涝急转事件时，嘉陵江径流对旱涝状态的响应符合一般性规律，即涝状态下径流较常年均值偏大，干旱状态下则偏小。月尺度也表现出相似规律，但也存在例外情况，例如：4～5月发生涝转旱时，小河坝站4月平均流量相比常年竟偏低3.73%；9～10月发生旱转涝时，罗渡溪站10月平均流量较多年均值还偏低24.89%。推测有两个方面原因：① 本文旱涝急转事件是基于整个嘉陵江流域面雨量序列进行判断和识别的，与罗渡溪站、小河坝站等子流域控制性站点径流存在时空尺度上的不完全对应关系；② 土壤、土地利用等下垫面条件的空间异质性，水库、闸站等水工程群运营，以及河道两岸生产生活取用水等人类活动影响了流域的产汇流过程，干扰了径流对旱涝状态交替转换的响应发生，体现出气象旱涝状态转化与水文响应间的复杂机制问题，这也是当前及未来一段时间的研究重点与难点。

4 结 论

（1） 1977～2022年汛期，嘉陵江流域共发生8次旱涝急转事件，其中6次发生在2004年之后，并呈现出2～3 a的主周期特征。空间上，南部遂宁市、合川区等地，中部广元市、略阳县以及西北部若尔盖县、松潘县周边区域旱涝急转发生频率较大，超过17%；以阆中市、巴中市、达川区以及广元市等地为中心的嘉陵江流域中东部地区急转强度较大，普遍超过了4.19。

（2） 月尺度上，嘉陵江流域在4～5月和6～7月发生旱涝急转事件的频率最大，均达到28.26%，且6～7月旱涝急转事件的平均强度也最大，达到了4.20。空间上，嘉陵江流域6～7月发生旱涝急转的高频率和高强度中心在万源市、巴中市、广元市等中东部地区。

（3）旱涝急转对嘉陵江径流有着显著影响，当汛期发生涝转旱事件时，北碚站、罗渡溪站、武胜站以及小河坝站的前半汛期流量相比常年平均增长了57.52%，38.74%，85.50%和99.73%，后半汛期流量相对常年平均偏低20.82%，49.83%，22.64%和14.53%；而在旱转涝事件影响下，上述4个站点前半汛期流量较常年平均减少了31.17%，45.77%，28.83%和26.16%，后半汛期流量较常年分别增长了31.45%，47.17%，24.31%和3.27%。月尺度也表现出相似规律。

综上所述，本文重点研究和剖析了嘉陵江流域汛期和月际尺度旱涝急转的时空分布特征及其对径流的影响规律，后续可进一步细化至日尺度，以期为水文调度提供更为具体的参考依据。

参考文献：

［1］ CHRISTIAN J I，BASARA J B，HUNT E D，et al.Global distribution，trends，and drivers of flash drought occurrence［J］.Nature Communications，2021（12）：6330.

［2］ 黄明策，沈新勇，刘会鹏，等.2011年长江中下游旱涝急转及汛期暴雨的对流条件研究［J］.热带气象学报，2020，36（5）：590-602.

［3］ YANG H，WANG H，LU J，et al.Full lifecycle monitoring on drought-converted catastrophic flood using Sentinel-1 SAR：a case study of Poyang Lake region during summer 2020［J］.Remote Sensing，2021，13：3485.

［4］ MATAN A，DE RUITER M C，KOEHLER J，et al.Caught between extremes：understanding human-water interactions during drought-to-flood events in the Horn of Africa［J］.Earth′s Future，2022，10（9）：e2022EF002747.

［5］ XU G，WU Y，LIU S，et al.How 2022 extreme drought influences the spatiotemporal variations of terrestrial water storage in the Yangtze River Catchment：insights from GRACE-based drought severity index and in-situ measurements［J］.Journal of Hydrology，2023，626：130245.

［6］ 梅梅，高歌，李莹，等.1961～2022年长江流域高温干旱复合极端事件变化特征［J］.人民长江，2023，54（2）：12-20.

［7］ 夏智宏，刘敏，秦鹏程，等.2022年长江流域高温干旱过程及其影响评估［J］.人民长江，2023，54（2）：21-28.

［8］ 杨家伟，陈华，侯雨坤，等.基于气象旱涝指数的旱涝急转事件识别方法［J］.地理学报，2019，74（11）：2358-2370.

［9］ 闪丽洁，张利平，陈心池，等.长江中下游流域旱涝急转时空演变特征分析［J］.长江流域资源与环境，2015，24（12）：2100-2107.

［10］张水锋，张金池，闵俊杰，等.基于径流分析的淮河流域汛期旱涝急转研究［J］.湖泊科学，2012，24（5）：679-686.

［11］高芸，胡铁松，袁宏伟，等.淮北平原旱涝急转条件下水稻减产规律分析［J］.农业工程学报，2017，33（21）：128-136.

［12］艳娟，陈跃浩，陈思宁，等.海河流域旱涝急转事件的时空演变特征［J］.水利水运工程学报，1-12［2024-07-16］.http：∥kns.cnki.net/kcms/detail/32.1613.TV.20210817.1540.006.html.

［13］刘丙军，傅健宇，梁曼琳，等.珠江流域旱涝急转灾害时空演变趋势分析［J］.中国防汛抗旱，2023，33（6）：12-19，45.

［14］梁曼琳，刘丙军，李旦.珠江流域旱涝急转事件识别指数优选研究［J］.自然灾害学报，2022，31（4）：57-64.

［15］何慧，廖雪萍，陆虹，等.华南地区1961～2014年夏季长周期旱涝急转特征［J］.地理学报，2016，71（1）：130-141.

［16］王容，李相虎，薛晨阳，等.1960～2012年鄱阳湖流域旱涝急转事件时空演变特征［J］.湖泊科学，2020，32（1）：207-222.

［17］胡毅鸿，李景保.1951～2015年洞庭湖区旱涝演变及典型年份旱涝急转特征分析［J］.农业工程学报，2017，33（7）：107-115.

［18］LI X，ZHANG Q，ZHANG D，et al.Investigation of the drought-flood abrupt alternation of streamflow in Poyang Lake catchment during the last 50 years［J］.Hydrology Research，2016，48（5）：1402-1417.

［19］赵东升，张家诚，邓思琪，等.1960～2018年中国西南地区旱涝急转的时空变化特征［J］.地理科学，2021，41（12）：2222-2231.

［20］王映思，肖天贵，董雪峰.1961～2019年中国西南地区夏季长周期旱涝急转与大气环流特征［J］.高原气象，2021，40（4）：760-772.

［21］吴志伟，李建平，何金海，等.大尺度大气环流异常与长江中下游夏季长周期旱涝急转［J］.科学通报，2006，51（14）：1717-1724.

［22］赵英，陈华，杨家伟，等.基于SWAP和SRI的汉江流域旱涝急转时空特征分析［J］.人民长江，2020，51（4）：94-99，151.

［23］ZHOU H，ZHANG L，LIU X，et al.Study of the relationship between high mountain Asia snow cover and drought and flood in the Yangtze River Basin during 1980-2019［J］.Remote Sensing，2022，14：3588.

［24］涂新军，庞万宁，陈晓宏，等.传统旱涝急转评估指数的局限和改进［J］.水科学进展，2022，33（4）：592-601.

［25］闪丽洁，张利平，张艳军，等.长江中下游流域旱涝急转事件特征分析及其与ENSO的关系［J］.地理学报，2018，73（1）：25-40.

［26］王世杰，刘柯莹，孟长青.基于SPEI的嘉陵江流域旱涝时空演变分析 ［J］.水利水电快报，2022，43（5）：12-19.

［27］楚纯洁，张小磊，周金风.1960～2018年河南省短周期旱涝急转事件演变特征［J］.水土保持研究，2023，30（4）：275-285.

［28］雷晓平，宋小燕，果华雯，等.中国南北过渡带短周期旱涝急转及潜在驱动因素分析［J］.自然灾害学报，2022，31（4）：31-43.

［29］王永峰，樊立娟.长江源区旱涝急转事件演变特征［J］.长江科学院院报，2023，40（7）：186-190.

［30］邢雯慧，王飞龙，邱辉，等.长江上游关键区主汛期典型涝年气候成因辨析［J］.人民长江，2024，55（1）：91-96.

［31］甄英，董雪峰，何静.1961～2017年四川省夏季长周期旱涝急转演变特征及环流影响分析［J］.大气科学学报，2021，44（3）：355-362.

（编辑：谢玲娴）

Study on evolution law of drought-flood abrupt alternation and its influence on runoff in Jialing River Basin

LI Wenhui1，2，CAO Hui1，2，REN Yufeng1，2，LIU Xinbo1，2，MA Yiming1，2，LI Wenda1，2

（1.Hubei Key Laboratory of Intelligent Yangtze and Hydroelectric Science，China Yangtze Power Co.，Ltd.，Yichang 443000，China； 2.Three Gorges Cascade Dispatch＆Communication Center of China Yangtze Power Co.，Ltd.，Yichang 443000，China）

Abstract：

Aiming at the influence of transition between meteorological drought and flood on runoff，based on the daily precipitation and flow data in Jialing River Basin，the spatio-temporal distribution and evolution laws of drought-flood abrupt alternation were analyzed by long-term and short-term drought-flood abrupt alternation indexes，and the response degree of runoff changes to different types of abrupt alternation was quantitatively evaluated.The results showed that there have been 8 drought-flood abrupt alternation events in the Jialing River Basin during the flood season from 1977 to 2022，6 of which occurred in the 2000s and after.Spatially，the frequencies of drought-flood abrupt alternation in southern areas，central areas，and the surrounding areas of the northwest were the largest above 17%.On the monthly scale，the highest frequOdJECgWn0yQVQU0Ekhw7fA==ency appeared in the period from June to July，which was beyond 20%.When flood-to-drought turns occurred in the flood season，the runoff of Beibei，Luoduxi，Wusheng，and Xiaoheba stations in the first half flood season increased by 57.52%，38.74%，85.50%，and 99.73% on average，and reduced by 20.82%，49.83%，22.64% and 14.53% on average in the second half period.Inversely，under the influence of the drought-to-flood events，the first half runoff of those stations decreased by 31.17%，45.77%，28.83%，and 26.16% on average，and increased by 31.45%，47.17%，24.31%，and 3.27% respectively in the latter half period.The monthly scale also showed similar laws，indicating that drought-flood abrupt alternation had a significant impact on the runoff of the Jialing River.The research results can provide scientific reference for the operation of cascade reservoirs and watershed water security.

Key words：

drought-flood abrupt alternation； runoff change； spatio-temporal distribution； Jialing River Basin