基于改進(jìn)帕默爾干旱指數(shù)的中國氣象干旱時(shí)空演變分析

王兆禮，李　軍，黃澤勤，鐘睿達(dá)，陳佳穎，邱卓輝（華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院，廣州 510641）

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基于改進(jìn)帕默爾干旱指數(shù)的中國氣象干旱時(shí)空演變分析

王兆禮，李軍，黃澤勤，鐘睿達(dá)，陳佳穎，邱卓輝
（華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院，廣州 510641）

摘要：近幾十年來隨著全球變暖的不斷加劇，中國多地頻繁發(fā)生干旱災(zāi)害，經(jīng)濟(jì)損失也越來越大，因而研究干旱的時(shí)空演變對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。論文基于改進(jìn)帕默爾干旱指數(shù)（scPDSI）分析了1961—2009年間年和四季干濕變化，并利用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（rotated empirical orthogonal function，REOF）探討了中國氣象干旱的時(shí)空演變特征。結(jié)果表明：1）近49 a來，整體上中國年和四季均呈顯著變濕趨勢，且均在20世紀(jì)70年代初期發(fā)生了由干變濕的突變；2）年及四季均存在2～8 a的振蕩周期，其中夏季主周期為4.4 a，其余主周期均為6.2 a；3）根據(jù)REOF時(shí)空分解的前8個(gè)空間模態(tài)，將中國劃分成8個(gè)干濕特征區(qū)域，其中大興安嶺地區(qū)、東南地區(qū)、西北地區(qū)和青藏高原南部地區(qū)有變濕趨勢，后兩個(gè)區(qū)域變濕趨勢顯著；東北—內(nèi)蒙古高原區(qū)、青藏高原北部地區(qū)、中部地區(qū)和黃淮海平原地區(qū)呈變干趨勢，前3個(gè)區(qū)變干趨勢顯著，黃淮海平原分區(qū)干濕變化不明顯；各分區(qū)普遍具有2～9 a的振蕩周期；4）極渦指數(shù)、印度洋偶極子和太平洋濤動與部分地區(qū)氣象干旱有較好的相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果可為研究區(qū)防旱、抗旱與干旱預(yù)測提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：干旱；氣象；降水；改進(jìn)帕默爾干旱指數(shù)；旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)；時(shí)空演變；中國

王兆禮，李軍，黃澤勤，鐘睿達(dá)，陳佳穎，邱卓輝. 基于改進(jìn)帕默爾干旱指數(shù)的中國氣象干旱時(shí)空演變分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32（2）：161－168.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.024http://www.tcsae.org

Wang Zhaoli， Li Jun， Huang Zeqin， Zhong Ruida， Chen Jiayin， Qiu Zhuohui. Spatiotemporal variations analysis of meteorological drought in China based on scPDSI[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering （Transactions of the CSAE）， 2016，32（2）: 161－168. （in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.024http://www.tcsae.org

Email：wangzhl@scut.edu.cn

0　引　言

干旱是一種自然災(zāi)害，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源供給和環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生不良影響[1-2]。氣候變化伴隨著人類活動增加（如，森林砍伐、大規(guī)模修建水庫等）造成全球氣溫升高，這加快全球的水文循環(huán)，影響干旱發(fā)生頻次，甚至可能導(dǎo)致旱災(zāi)的發(fā)生[3]。干旱發(fā)生在世界上大部分地區(qū)，甚至在濕潤地區(qū)[4]。自20世紀(jì)50年代以來，大范圍的干旱在世界各地都有發(fā)生，例如，澳大利亞、非洲、亞洲、歐洲和美洲等地區(qū)[5]。近10年來中國多地發(fā)生嚴(yán)重旱災(zāi)。例如，長江流域多次發(fā)生旱災(zāi)，在2006年長江徑流量跌落到近50年來最底點(diǎn)[6]及2009－2010年在中國西南地區(qū)發(fā)生冬春極端嚴(yán)重干旱[7]。旱災(zāi)給社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境帶來諸多不利影響，故分析中國的干旱時(shí)空演變具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

由于干旱的復(fù)雜性，使用不同的干旱指數(shù)、數(shù)據(jù)集或者計(jì)算蒸發(fā)量方法來評估干旱往往得出不同的結(jié)果[8]。例如，Dai認(rèn)為全球干旱呈增加趨勢[9]，但Sheffield等研究發(fā)現(xiàn)過去60年里全球干旱狀況幾乎沒有發(fā)生變化[10]。眾學(xué)者也對中國干旱進(jìn)行諸多研究，獲得了若干新的認(rèn)識，但也出現(xiàn)上述類似結(jié)果，難有共識性結(jié)論。一種觀點(diǎn)認(rèn)為中國干旱無明顯變化，例如，Wang等運(yùn)用SPEI 和SPI指數(shù)分析中國干濕變化，并認(rèn)為1961－2012年期間中國干旱沒有呈增加或減少趨勢[11]。Zou等發(fā)現(xiàn)1951 －2003年間，整個(gè)中國的干旱狀況并無增加或下降的趨勢[12]。徐仁貴等基于蒸散量和濕潤指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)中國極端干旱區(qū)面積在顯著減小，西北蒸散量呈顯著減小趨勢[13]。翟盤茂等認(rèn)為1951－2003年間中國干旱面積略有增加，但變化趨勢并不顯著[14]。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為中國干旱呈增加趨勢，例如，Li等的研究表明，在1951－2005年間中國土壤水分減少趨勢顯著，干旱加劇[15]。Wang等結(jié)合土壤中水分變化，分析了中國1950－2006年中國干旱的嚴(yán)重程度、持續(xù)時(shí)間和頻率，結(jié)果表明由土壤中缺乏水分引起的干旱變得更加頻繁，在東北和中部地區(qū)這種情況更加顯著，這容易引起農(nóng)業(yè)干旱[16]。Yu等[17]表明近50年來，受旱面積每10年以3.72%的速度增長，且自1990年代以來，中國嚴(yán)重和極端干旱災(zāi)害呈增加趨勢。葉敏等[18]分析中國旱澇時(shí)空變化特征，認(rèn)為21世紀(jì)以來，中國干旱發(fā)生變頻繁，且強(qiáng)度也增加。陳方藻等[19]研究發(fā)現(xiàn)近60年來中國干旱的發(fā)生整體呈上升趨勢。

上述研究成果為中國干旱的研究提供重要的參考依據(jù)，但也出現(xiàn)了類似全球研究的兩種矛盾性結(jié)論。那么，中國氣象干旱的變化趨勢到底如何，是否具有突變特性和顯著的周期性還有待進(jìn)一步深入研究。再者，已有的大多研究使用的干旱指數(shù)只牽涉單一的降雨量（如SPI指數(shù)），或所用的干旱指數(shù)采用桑斯維特（Thornthwaite）算法計(jì)算蒸發(fā)量，忽略了輻射和空氣動力控制等因素（如SPEI_Th，PDSI_Th），不能精確評估干旱變化[8]。因而采用精確性更高的scPDSI_PM指數(shù)（使用Penman-Monteith公式計(jì)算蒸散發(fā)）分析中國氣象干旱狀況就顯得十分必要了。

鑒于此，本文基于2013年發(fā)布的高空間分辨率scPDSI_PM數(shù)據(jù)集，采用線性回歸、Mann-Kendall方法、小波分析和旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（rotated empirical orthogonal function，REOF）等方法，研究1961－2009年中國氣象干旱的時(shí)空分布和演變規(guī)律，并探究干旱的大氣環(huán)流影響因素，以期為研究區(qū)防旱、抗旱提供理論依據(jù)和科學(xué)參考。

1　研究區(qū)概況和研究方法

1.1研究區(qū)域

中國幅員遼闊，跨經(jīng)緯度較廣（73°40′～135°2′E，3°52′～53°33′N），位于亞歐大陸東部，太平洋西岸，距印度洋較近，中國氣候受大陸、大洋影響顯著。由于地形復(fù)雜，氣候類型復(fù)雜多樣，地跨多個(gè)溫度帶，可劃分為多個(gè)不同干濕特征區(qū)域，在同一氣候類型中，熱量和干濕程度差異較大。中國是全球氣象災(zāi)害最頻繁、最嚴(yán)重的國家之一，其中干旱又是最嚴(yán)重的災(zāi)害之一。過去干旱普遍發(fā)生在中國北區(qū)地區(qū)，且造成嚴(yán)重危害，但近年來南方地區(qū)嚴(yán)重干旱事件也頻繁發(fā)生[20]。在1959、1960、1972、1978、1997、2006與2009－2010年等年份中國都發(fā)生嚴(yán)重旱災(zāi)，小干旱災(zāi)害幾乎每年都會發(fā)生，平均每年有千萬公頃的農(nóng)田因旱受災(zāi)，占各類災(zāi)害影響面積的60%以上[21]。

1.2數(shù)據(jù)獲取與處理

本文的scPDSI_PM數(shù)據(jù)[22]（self-calibrating palmer drought severity index based on Penman-Monteith）來源于英國東英格利亞大學(xué)氣候研究中心（climatic research unit，CRU）編輯的氣候數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集基于CRU TS 3.10.01版本氣候數(shù)據(jù)，具有較高的精度[22]，可從英國氣象數(shù)據(jù)中心下載（http://www.badc.rl.ac.uk/）。本研究所選的中國地區(qū)3 725個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的數(shù)據(jù)資料均來自scPDSI_PM數(shù)據(jù)集，時(shí)間范圍為1961－2009年，空間分辨率為0.5°×0.5°。有關(guān)土壤田間持水量、徑流的推求過程可參考文獻(xiàn)[22]。該數(shù)據(jù)集主要有3個(gè)優(yōu)勢：1）在多樣的氣候條件下，scPDSI有相似的變動范圍，使其更適合分析不同地區(qū)的有效水分。2）使用物理意義更清晰的Penman-Monteith公式（PM）計(jì)算蒸散量，用實(shí)際的植被代替參考作物， 植被數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)調(diào)查局， 為衛(wèi)星遙感解譯數(shù)據(jù)（1 km分辨率）。3）計(jì)算水分平衡時(shí)考慮了季節(jié)性積雪動態(tài)變化[22]。中國基礎(chǔ)地理信息（ArcGIS格式）由中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供（http://www.resdc.cn）。74項(xiàng)大氣環(huán)流數(shù)據(jù)由國家氣候中心氣候系統(tǒng)診斷預(yù)測室提供（http://ncc.cma.gov.cn）；太平洋濤動（Pacific Oscillation， PDO）數(shù)據(jù)來源于Earth System Research Laboratory （ESRL） of NOAA（http://www.esrl.noaa.gov/psd/ data/correlation/pdo.data）；印度洋偶極子（Indian Ocean Dipole，IOD）數(shù)據(jù)由日本低緯度氣候預(yù)測研究所提供（http://www.jamstec.go.jp/frsgc/research/d1/iod/e/index.html）。數(shù)據(jù)處理過程為：首先運(yùn)用ArcGIS10.2軟件裁減出中國部分，再運(yùn)用R軟件計(jì)算年均和四季scPDSI值及其MK值；采用Matlab軟件做M-K突變檢測圖及小波分析圖，最后再運(yùn)用ArcGIS10.2軟件獲得REOF空間分區(qū)圖。

1.3　研究方法

1.3.1改進(jìn)的帕默爾干旱指數(shù)（scPDSI）

PDSI廣泛運(yùn)用于干旱評估，由Palmer提出的[23]，最初是為測量陸地表面水分供需的累積距平。PDSI考慮氣溫因素，可以有效反映氣候變化對于干旱的影響[23]。此外，其表征在一段時(shí)間內(nèi)，該地區(qū)實(shí)際水分供應(yīng)持續(xù)少于當(dāng)?shù)貧夂蜻m宜水分供應(yīng)的水分虧缺[23]。但因PDSI對于不同空間的干旱分析有差異，認(rèn)為不適用于評估不同地區(qū)的干旱[22]。而scPDSI較PDSI有較大改進(jìn)，且使用FAO PM公式計(jì)算蒸散發(fā)，精確度更高[22]。此外，scPDSI用各自站點(diǎn)的氣候資料得出的值取代氣候權(quán)重因子和持續(xù)因子，故較少受地域約束，具有更大的空間可比性[24]，具體PDSI和scPDSI計(jì)算方法詳見參考文獻(xiàn)[25-26]。scPDSI指數(shù)的干旱等級分布，詳見表1。

表1 scPDSI干濕等級劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification of scPDSI values

1.3.2統(tǒng)計(jì)方法

對于中國氣象干旱的時(shí)間變化主要采取趨勢分析、突變分析和周期分析，空間變化則采用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）。本文采用Mannn-Kendall法（M-K法）[27-28]對年和四季scPDSI值進(jìn)行突變檢測。M-K法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，具有不需要樣本遵從一定的分布，不受少數(shù)異常值干擾，檢測范圍寬廣和定量化程度高的優(yōu)點(diǎn)。小波分析（continuous wavelet transform，CWT）[29]是建立在經(jīng)典的傅里葉分析和窗口傅里葉變換的基礎(chǔ)上發(fā)展起，是國際上十分熱門的一種周期分析方法。它可以很好表征時(shí)間序列的周期振蕩現(xiàn)象，可以提供連續(xù)、平滑的小波能量譜圖。

旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）[30]是基于經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（empirical orthogonal function，EOF），進(jìn)一步分析要素場空間分布的局部區(qū)域特征，可更好表現(xiàn)地域差異，同時(shí)反映不同地域的相關(guān)分布，將氣候要素一致的地區(qū)劃分為同一的區(qū)域。上述方法的計(jì)算步驟詳見參考文獻(xiàn)[31]。

2　結(jié)果與分析

2.1中國干濕變化分析及周期分析

2.1.1年與四季干濕變化趨勢和突變檢測

為研究1961－2009年中國年、四季的干濕突變情況，采用M-K法對年和四季的scPDSI時(shí)間序列進(jìn)行突變分析（圖1）。由圖1可知，UF曲線自20世紀(jì)70年代呈上升趨勢，表明整體上中國呈變濕趨勢。一直到21世紀(jì)初期，這種變濕趨勢超過0.05臨界線，表明變濕趨勢顯著（P＜0.05）；但2005年以來，又呈現(xiàn)明顯的變干趨勢，這與近幾年中國多地頻繁發(fā)生干旱災(zāi)害相吻合。UF與UB曲線相交位置可知，1971年為由干變濕的突變點(diǎn)。基于面積平均的中國春季、夏季、秋季、冬季與年系列的變化趨勢基本一致（圖略），均呈顯著的變濕趨勢，1970年代初期為變濕的突變點(diǎn)，均通過了檢驗(yàn)（P＜0.05）。

圖1　中國年scPDSI指數(shù)M-K突變檢測圖Fig.1　Mann-Kendall test of annual scPDSI across China

2.1.2年及四季的干濕變化周期分析

為研究干濕序列不同時(shí)間尺度的變化特征，使用小波分析其周期變化特征。由2 a小波功率圖可知，在1961－2009年scPDSI序列存在2.6、4.4、6.2、14.7和24.8 a的周期，其中2.6、4.4和6.2 a的周期通過95%的紅噪聲檢驗(yàn)，6.2a為該序列的主周期。在連續(xù)小波變換圖中，能量密度的峰值主要集中在1960年代、1980年代到90年代中期、80年代中期到2000年和1950年代到21世紀(jì)初期。其中，1980年代到90年代中期、80年代中期到2000年分別存在5～8 a和2～3 a的振蕩周期，并均通過紅噪聲檢驗(yàn)，此外1960年代和1980年代到21世紀(jì)初期存在2～4 a和4～8 a的振蕩周期，但沒有通過紅噪聲檢驗(yàn)，可知基于面積平均的中國年干濕變化存在2.0～8.0 a的振蕩周期。

圖2　中國年干濕變化小波分析圖Fig.2　Wavelet analysis map of average annual dry/wet changes in China

春、秋和冬季干濕變化周期基本一致（圖略），均存在2.6、6.2、14.7和24.8a的周期，其中2.6和6.2 a的周期經(jīng)過紅噪聲檢測，主周期均為6.2 a。夏季存在3.1、4.4、14.7和24.8 a的周期，其中3.1和4.4 a的周期經(jīng)過紅噪聲檢測，主周期為4.4 a。四季干濕變化基本一致，存在2～8 a 的振蕩周期。

2.2中國氣象干旱時(shí)空演變特征分析

2.2.1REOF空間分區(qū)

為研究中國干濕變化空間分布規(guī)律，對中國49 a的年和四季scPDSI值作旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）分解，結(jié)果表明：年和四季空間分區(qū)基本一致。限于篇幅，本文僅分析年尺度空間模態(tài)，前8個(gè)主分量旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)分別為14.3%、9.8%、8.6%、7.2%、6.9%、5.5%、5.1%、4.5%，累積解釋方差貢獻(xiàn)占總方差的61.9%。

圖3是年scPDSI值前8個(gè) REOF旋轉(zhuǎn)載荷向量（rotated load vector，RLV）的空間分布。圖3a為第1空間模態(tài)（REOF1），RLV1正的高值區(qū)位于中國西北部地區(qū)，其中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為0.055。圖3b為第2空間模態(tài)（REOF2），RLV2正的高值區(qū)位于東北—內(nèi)蒙古高原地區(qū)，中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為0.053。第3旋轉(zhuǎn)載荷向量RLV3正的高值區(qū)位于黃淮海平原地區(qū)，中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為0.061（圖3c）。圖3d為第4空間模態(tài)（REOF4），RLV4負(fù)的高值位于青藏高原北部地區(qū)，中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為?0.057。第5空間模態(tài)（REOF5），RLV5正的高值區(qū)位于中國中部地區(qū)（包括四川盆地、漢中盆地和黃土高原等地區(qū)），其中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為0.055（圖3e）。圖2f為第6空間模態(tài)（REOF6），RLV6的高值區(qū)位于青藏高原南部地區(qū)，其中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為0.067。第7空間模態(tài)（圖3g），RLV7的高值區(qū)位于大興安嶺地區(qū)，其中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為0.066。第8空間模態(tài)（圖3h），RLV8負(fù)的高值區(qū)位于中國東南地區(qū)，其中心旋轉(zhuǎn)載荷向量值為?0. 060。

根據(jù)各模態(tài)在空間上的高載荷區(qū)，將中國劃分成8個(gè)干濕特征區(qū)域：西北地區(qū)、東北—內(nèi)蒙古高原地區(qū)、黃淮海平原地區(qū)、青藏高原北部地區(qū)、中部地區(qū)、青藏高原南部地區(qū)、大興安嶺地區(qū)、東南地區(qū)。相鄰區(qū)域基本沒有重疊，REOF分區(qū)結(jié)果合理地反映了中國地形的實(shí)際情況。

2.2.2 各分區(qū)年和四季干濕狀況時(shí)間演變趨勢分析

REOF分解得到的旋轉(zhuǎn)主成分（rotated principal components，RPC）序列實(shí)際上反映了各分區(qū)干濕狀況的時(shí)間變化特征，本文分析8個(gè)分區(qū)年和四季干濕狀況的時(shí)間變化M-K值，結(jié)果見表2。限于篇幅，本文具體分析年尺度干濕變化特征。

由表2可知，西北地區(qū)、青藏高原南部地區(qū)、大興安嶺地區(qū)和東南地區(qū)有變濕趨勢，其前兩個(gè)區(qū)變濕趨勢顯著（P＜0.05）；而東北—內(nèi)蒙古高原地區(qū)、青藏高原北部地區(qū)、中部地區(qū)和黃淮海平原地區(qū)呈現(xiàn)出變干趨勢，其中，前3個(gè)分區(qū)變干趨勢顯著（P＜0.05），黃淮海平原地區(qū)變干趨勢不明顯。此外，西北地區(qū)年和四季M-K值均大于1.96，表明全年變濕趨勢顯著（P＜0.05）；而中部地區(qū)年和四季M-K值均小于-1.96，全年變干趨勢顯著（P＜0.05）。其他分區(qū)干濕變化季節(jié)特征較明顯，存在一定差異性，但大部分地區(qū)春季均呈變干趨勢，夏季均呈現(xiàn)變濕趨勢。

圖3　前8個(gè)REOF的旋轉(zhuǎn)載荷向量空間分布Fig.3　Spatial distributions of rotated load vector of first eight REOFs

表2　中國各分區(qū)年和四季干濕變化M-K值Table 2 M-K trend test of average annual and season dry/wet changes in China

2.2.3 各分區(qū)年干濕變化周期

為了進(jìn)一步探索中國49 a來不同區(qū)域干濕的年際及年代際變化特征。采用小波分析方法研究前8個(gè)空間模態(tài)的干濕狀況（即旋轉(zhuǎn)主成分rotated principal components，RPC）的周期特征（圖4）。由圖4可知，不同分區(qū)干濕變化的時(shí)間尺度分布不均勻，各分區(qū)具有2～9 a的振蕩周期，且具有明顯的局部化特征，干濕變化具有區(qū)域差異性。西北地區(qū)（圖4a）1993－2005年存在3～5a振蕩周期，1997－2009年存在6～9 a振蕩周期。由圖4b可知，東北－內(nèi)蒙古高原地區(qū)1982－2009年存在3～9 a的振蕩周期。在黃淮海平原地區(qū)1961－1969年存在4～8 a的周期，1987－1994存在4～6年的周期（圖4c）。青藏高原北部地區(qū)（圖4d）1961－1967年存在2～5 a的周期，1981－1988存在6～7 a的周期。在中部地區(qū)（圖4e），3～6 a的周期大約出現(xiàn)在1961－1970年，1970年至2009年存在6～8 a的周期。由圖4f可知，青藏高原南部地區(qū)1973－1984年存在3～4 a的周期，1980－2003年存在8～10 a的周期。大興安嶺地區(qū)（圖4g）僅在1977－1994年存在3～8 a的周期。在東南地區(qū)（圖4h），1968－1977出現(xiàn)2～4 a的振蕩周期，1994－2005年出現(xiàn)4～6 a的振蕩周期。

圖4　REOF分解的8個(gè)旋轉(zhuǎn)主成分小波分析Fig.4　Continuous wavelet transform of annual rotated PC series

2.3與大尺度環(huán)流的關(guān)系

相關(guān)研究表明，中國地處亞洲季風(fēng)區(qū)，容易受各種大氣環(huán)流的影響[32-35]。但有關(guān)大尺度大氣環(huán)流指標(biāo)對中國干旱的演變是否有影響的研究還較薄弱，故本文用年scPDSI值及各分區(qū)旋轉(zhuǎn)主成分（RPC）與大氣環(huán)流因子做相關(guān)分析（表3），識別可能影響中國干旱的大氣環(huán)流因子。

表3　全國和各分區(qū)scPDSI與大氣環(huán)流指數(shù)的關(guān)系Table 3 Correlation between scPDSI and circulation indices of subregion and whole country

由表3可知，極渦指數(shù)跟年均scPDSI值密切相關(guān)，當(dāng)極渦指數(shù)低值時(shí)，scPDSI值較大。西北地區(qū)不僅受極渦指數(shù)影響，也受印度洋偶極子（IOD）和太平洋濤動（PDO）影響，與其呈正相關(guān)趨勢。IOD與東北—內(nèi)蒙古高原地區(qū)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。黃淮海平原地區(qū)PDO呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。青藏高原北部地區(qū)與極渦指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，但與IOD呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。中部地區(qū)受北美、亞洲極渦面積指數(shù)影響，與其呈正相關(guān)關(guān)系，但與IOD呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。極渦指數(shù)與青藏高原南部地區(qū)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，IOD與青藏高原南部地區(qū)呈正相關(guān)關(guān)系。北半球極渦面積指數(shù)與大興安嶺地區(qū)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，亞洲極渦強(qiáng)度指數(shù)與東南地區(qū)呈正相關(guān)關(guān)系。

以上相關(guān)分析表明，極渦指數(shù)與中國大部分地區(qū)氣象干旱有較好相關(guān)性。前人眾多研究結(jié)果認(rèn)為極渦與中國不少區(qū)域降水、氣溫有一定的聯(lián)系。例如，極渦指數(shù)與后期中國氣溫呈負(fù)相關(guān)，在春季，若太平洋區(qū)極渦面積異常大，亞洲區(qū)極渦面積、北美區(qū)極渦面積強(qiáng)度異常弱，長江、黃河之間中游地區(qū)的降水出現(xiàn)負(fù)距平，廣東、福建沿海降水出現(xiàn)正距平[36-37]。印度洋偶極子與中國部分地區(qū)降雨密切相關(guān)，如IOD指數(shù)為正位相時(shí)，華北及江淮流域夏季干旱少雨，而華南沿海地區(qū)為多雨帶。此外云南、河套地區(qū)北部、東北北部也為正的降水距平區(qū)。當(dāng)印度洋偶極指數(shù)為負(fù)位相，夏季南北地區(qū)多雨而長江流域少雨[38]。北半球冬季IOD正異常峰值后一年春季歐亞中高緯度地區(qū)呈顯著的負(fù)歐亞太平洋型遙相關(guān)，長江以北（特別是黃河中上游地區(qū)）大部分地區(qū)持續(xù)多雨，反之，中國東部大部分地區(qū)降雨偏少，容易發(fā)生大范圍干旱。太平洋濤動是影響中國降雨的另一重要因素[39]。亞洲—太平洋濤動指數(shù)可很好指示中國東部水變化。當(dāng)PDO指數(shù)偏高時(shí)，長江以北和以南、南亞地區(qū)的降水增加，而長江流域的降水減少[40]。

3　討　論

論文應(yīng)用scPDSI_PM指數(shù)研究表明，中國年和四季變濕趨勢均顯著且存在2～8 a的振蕩周期，該結(jié)論有別于前人[11-19]的研究結(jié)論。究其原因主要是采用PM公式計(jì)算蒸散發(fā)所導(dǎo)致。已有的研究多采用桑斯維特（Thornthwaite，Th）算法計(jì)算蒸發(fā)量，其在中國的效用是值得懷疑的[41]，用Th算法評估干旱的結(jié)果很可能會被夸大[10]。而Penman-Monteith（PM）算法考慮了輻射因素、風(fēng)速等因素，這可以更加精確地評估干旱[10]。Zheng 等[42]研究表明風(fēng)速、太陽輻射和濕度對中國地區(qū)的蒸發(fā)量有較大影響。而由于輻射、水汽壓差以及（或者）風(fēng)速的減小，可能最終導(dǎo)致蒸發(fā)的減弱[10]。Chen等[41]用PM算法計(jì)算中國1956－2005年的蒸發(fā)量，發(fā)現(xiàn)蒸發(fā)量顯著減少。然而，由于氣溫的顯著增加，采用Th公式計(jì)算得到的潛在蒸發(fā)量大都呈增加趨勢[10，17，41]。因而，在中國大部分地區(qū)蒸發(fā)量減少的背景下，scPDSI指數(shù)采用PM算法計(jì)算蒸發(fā)量，這可能使得scPDSI_PM值更加準(zhǔn)確，在此基礎(chǔ)上得出的相關(guān)研究結(jié)論可能更接于實(shí)際情況。后續(xù)的研究可借鑒Nɑture期刊討論全球干旱變化趨勢研究的思路與方法[8-10]，深入探討Th與PM公式以及不同數(shù)據(jù)源降水?dāng)?shù)據(jù)對中國氣象干旱變化趨勢分析的影響。

4　結(jié)　論

根據(jù)中國1961－2009年間高空間分辨率（0.5°×0.5°）scPDSI_PM（self-calibrating palmer drought severity index based on Penman-Monteith）數(shù)據(jù)集，Mann-Kendall法、小波分析和旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（rotated empirical orthogonal function，REOF）等方法對中國氣象干旱時(shí)空演變分析，并探討了干旱與大氣環(huán)流因子的關(guān)系，得到如下結(jié)論。

1）在1961－2009年間，整體上中國年和四季變濕趨勢均顯著（P＜0.05），且均于20世紀(jì)70年代初期發(fā)生了突變。周期分析表明，年和四季的周期基本一致，年干濕變化存在2.6、4.4和6.2 a的周期，其中主周期為6.2 a，春、秋、冬季有2.6和6.2 a的周期，主周期為6.2 a，夏季主周期為4.4a；年和四季均存在2～8 a的振蕩周期。

2）根據(jù)前8個(gè)REOF空間模態(tài)，將中國劃分為8個(gè)干濕特征區(qū)：西北地區(qū)、東北—內(nèi)蒙古高原地區(qū)、黃淮平原地區(qū)、青藏高原北部地區(qū)、中部地區(qū)、青藏高原南部地區(qū)、大興安嶺地區(qū)、東南地區(qū)。REOF分區(qū)結(jié)果較好表現(xiàn)了地域特征，客觀反映了中國干旱分區(qū)實(shí)際情況。各分區(qū)年干濕時(shí)間演變趨勢分析表明：西北地區(qū)、青藏高原南部地區(qū)、大興安嶺地區(qū)和東南地區(qū)呈變濕趨勢；其中前兩個(gè)區(qū)變濕趨勢顯著（P＜0.05）；東北—內(nèi)蒙古高原區(qū)、青藏高原北部地區(qū)、中部地區(qū)和黃淮平原區(qū)呈現(xiàn)出變干趨勢，其中前3個(gè)區(qū)年變干趨勢顯著；8個(gè)分區(qū)所處地理位置不同，受各種氣候因素影響存在差異，但干濕變化普遍存在2～9 a的振蕩周期。

3）極渦指數(shù)與中國大部分地區(qū)氣象干旱有較好相關(guān)性；西北地區(qū)干濕變化可能受極渦、印度洋偶極子（indian ocean dipole，IOD）和太平洋濤動（pacific oscillation，PDO）影響；東北—內(nèi)蒙古高原區(qū)、青藏高原和中部地區(qū)（包括四川盆地、漢中盆地和黃土高原等地區(qū)）干濕變化受IOD影響顯著；PDO與黃淮海平原地區(qū)干旱呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

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Spatiotemporal variations analysis of meteorological drought in China based on scPDSI

Wang Zhaoli, Li Jun, Huang Zeqin, Zhong Ruida, Chen Jiayin, Qiu Zhuohui
（School of Civil Engineering ɑnd Trɑnsportɑtion， South Chinɑ University of Technology， Guɑngzhou 510641， Chinɑ）

Abstract:In recent decades， frequent droughts have been detected in some places in China along with the global climate change， which cause great damage to the development of social economy. Thus， it’s high time to investigate the spatio-temporal evolution of droughts. Based on the newly published scPDSI PM （self-calibrating Palmer drought severity index based on Penman-Monteith） dataset with high spatial resolution， the annual and seasonal variations of droughts in China from 1961 to 2009 were researched. Other research methods like linear regression， Mann-Kendall method， wavelet analysis as well as REOF （rotated empirical orthogonal function） were adopted to investigate the spatio-temporal pattern of droughts in China， and find out how droughts changed under the influence of the general circulation of atmosphere， in order to provide the foundation for drought control and drought resistance. The results indicated that: 1） In 1961-2009， China as a whole became moist significantly at annual and seasonal scale with the mutations of turning drought to wetness detected in early 1970s. 2）Period analysis illustrated that the oscillation period of seasonal and annual drought remained generally unanimous， and the dominant period of annual drought was 6.2 years， while drought in spring， autumn and winter generally had the periods of 2.6 and 6.2 years with 6.2 years as the dominant period; otherwise， drought in summer presented a dominant period of 4.4 years. 3）In the light of the spatial modes disassembled from REOF， the entire country was divided into 8 regions with different characteristics of drought or wetness， which were Northwest China， Northeast - Inner Mongolia Plateau area， the Greater Khingan Range area， the northern Qinghai-Tibet Plateau area， the southern Qinghai-Tibet Plateau area， the Middle China （including Sichuan Basin， Hanzhong Basin and Loess Plateau）， Huang-Huai-Hai Plain and Southeast China. It was found that the sub-regions of REOF could primely manifest the geographical features of different regions， and hence objectively testify the actual drought condition in China. Among the 8 regions， the Greater Khingan Range area， Southeast China， the southern Qinghai-Tibet Plateau area， and Northwest China were getting moist while the latter 2 areas had a significant trend （P＜0.05）; Northeast - Inner Mongolia Plateau area， the northern Qinghai-Tibet Plateau area， the Middle China and Huang-Huai-Hai Plain were getting dry， and except Huang-Huai-Hai Plain， the former 3 regions were prominently getting dry. Take the regions as the objects， no matter at annual or seasonal scale， Northwest China was getting moist， while the Middle China was getting arid （P＜0.05）. Although the geographical positions of the 8 regions resulted in the discrepancy of influence under different climate factors， the 8 regions generally had the oscillation period of 2-9 years. 4） M-K test （Mann-Kendall test） on the 8 regions showed that the seasonal MK values of different regions varied with each other， which indicated that drought-wet degree of different regions had obvious seasonal feature， and yet most regions had a tendency of getting drought in spring and getting moist in summer. 5） Good correlations were found between polar vortex index and drought in most areas. Correlation analysis indicated that droughts in Northwest China may be affected by the polar vortex， Indian Ocean Dipole （IOD） and Pacific Oscillation （PDO）. Droughts in Northeast - Inner Mongolia Plateau area， the Qinghai-Tibet Plateau area and the Middle China were significantly influenced by IOD， and drought of Huang-Huai-Hai Plain was negatively correlated with PDO. Unlike the conventional PDSI index， scPDSI integrates solar radiation and air speed into account， which will be of scientific and practical importance to forecast and distinguish different drought conditions.

Keywords:drought; meteorology; precipitation; scPDSI; REOF; spatio-temporal evolution; China

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（51209095，51579105），國家科技支撐計(jì)劃（2012BAC21B0103），中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金（2014ZZ0027）。

作者簡介：王兆禮，男（漢族），江蘇徐州人，博士，副教授，主要從事水文水資源研究。廣州華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院，510641。

收稿日期：2015-11-06

修訂日期：2015-12-23

中圖分類號：S165

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-6819（2016）-02-0161-08

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.024