姚俊強,毛煒嶧,胡文峰,2,陳靜,范煜婷
1. 中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所,中國氣象局塔克拉瑪干沙漠氣象野外科學試驗基地,中亞大氣科學研究中心,烏魯木齊 830002
2. 阜陽師范大學,安徽阜陽 236000
關(guān)鍵字:標準化降水蒸散發(fā)指數(shù);新疆;干旱變化;氣象站點
數(shù)據(jù)庫(集)基本信息簡介
干旱是氣象災害中最為嚴重的災害之一,它具有出現(xiàn)頻率高、持續(xù)時間長、波及范圍大的特點,因此備受科學界和社會的關(guān)注[1-3]。近年來,隨著全球變暖的不斷加劇,極端天氣氣候事件頻繁出現(xiàn),干旱的發(fā)生頻率和強度明顯增加,不但給人類帶來巨大的經(jīng)濟損失,還會造成水資源短缺、荒漠化加劇和沙塵暴頻發(fā)等生態(tài)問題,對干旱區(qū)的影響更加明顯[4-5]。隨著國家“一帶一路”倡議的實施,新疆作為“絲綢之路經(jīng)濟帶”核心區(qū),備受關(guān)注。新疆地處亞洲中部干旱區(qū),地形復雜,生態(tài)環(huán)境極其脆弱,抵御災害的能力較低,是全球氣候變暖的敏感區(qū)和強烈影響區(qū)[6-7]。隨著全球氣候變暖導致水循環(huán)過程加劇,新疆氣候有明顯改變,引起了廣泛關(guān)注[6]。21世紀初,施雅風院士提出了西北干旱區(qū)氣候呈現(xiàn)“暖濕化”特征,其中干旱區(qū)西部(新疆)更加明顯。21世紀以來,新疆氣候發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)為氣溫出現(xiàn)躍變式升高且維持高溫波動,降水量呈微弱的減少趨勢,這勢必對區(qū)域干濕氣候變化產(chǎn)生重要影響[6]。干旱具有多時空尺度的特征。氣象干旱是干旱的本質(zhì),其他干旱都是氣象干旱引發(fā)的結(jié)果[8]。氣象干旱變化分析需氣象觀測資料作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
目前,觀測資料內(nèi)容雖全面,涉及干濕氣候表征的有降水、水汽壓、相對濕度等要素,但單個要素并不能全面反映干濕狀況,不利于直觀分析干旱氣候變化。基于氣象觀測資料,能夠計算出一些可以綜合表征區(qū)域干濕氣候變化的指標,統(tǒng)稱為干旱指數(shù)[2]。降水和蒸發(fā)變化是影響干濕氣候形成的兩個最主要驅(qū)動因子,標準化降水蒸散指數(shù)(SPEI)綜合考慮了降水和蒸發(fā)作用,且具有多尺度特征,能夠在不同時間尺度上合理地評估干濕變化[9]。利用SPEI指數(shù)不僅可以直觀反映區(qū)域干濕分布與變化趨勢,而且能夠反映不同尺度的干旱變化情況[10]。因此,提供支持新疆地區(qū)干濕氣候研究的SPEI多時間尺度干旱指數(shù)數(shù)據(jù)十分必要。
本數(shù)據(jù)集為新疆區(qū)域不同時間尺度干旱指數(shù)數(shù)據(jù)。利用逐月氣溫和降水數(shù)據(jù),建立 1961-2015年1、3、6、12、24和48個月時間尺度逐月干旱變化時間序列,整理出干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集,為進一步分析新疆區(qū)域長時間序列內(nèi)不同時間尺度干旱變化趨勢及變化特征提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。
本文所采用的原始氣象站觀測資料來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/),氣象觀測站點主要分布于新疆維吾爾自治區(qū)主要綠洲區(qū)域,山區(qū)和沙漠腹地站點稀少,大部分氣象觀測站高程范圍在200-1500 m,跨越了高原溫帶、暖溫帶、中溫帶和亞寒帶等4個溫度帶。本文選取了55個地面氣象觀測站觀測數(shù)據(jù),選用的新疆區(qū)域氣象站點及其空間高程分布如圖1所示。
圖1 氣象觀測站點分布圖
數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程共分為4部分:數(shù)據(jù)預處理、計算潛在蒸散發(fā)量、計算標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)和整理干旱指數(shù)結(jié)果,整體流程如圖2所示。
圖2 干旱指數(shù)生產(chǎn)流程
1.2.1 數(shù)據(jù)預處理
原始氣象觀測站點數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心,選取新疆76個國家基準站1961-2015年逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)。同時對逐日氣溫數(shù)據(jù)進行平均,對逐次降水量數(shù)據(jù)進行求和,獲得逐月數(shù)據(jù)。另剔除了連續(xù)缺測 3個月以上的臺站記錄,最終獲得了 55個氣象觀測站的觀測記錄。提取每個站點1961-2015年逐月氣溫和降水量的全部記錄,并按年月依次排序,輸出以55個站點名命名的ASCII格式文本文件,便于滿足后續(xù)計算干旱指數(shù)的數(shù)據(jù)需求。
1.2.2 潛在蒸散發(fā)量的計算
潛在蒸散發(fā)量(PET)是計算SPEI干旱指數(shù)的關(guān)鍵變量。本數(shù)據(jù)集采用Thornthwaite方法[11]計算PET,具體如下:
其中T為逐月平均溫度,N為最大日照時數(shù),NDM為逐月的日數(shù),I為年熱量指數(shù),是用每年12個月的月熱量指數(shù)求和得到。年熱量指數(shù)的計算為:
m是與I有關(guān)的系數(shù),利用式(3)可得到:
利用Thornthwaite方法計算PET,所需的計算變量少,方法簡單易行,因此應用廣泛。
1.2.3 標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)(SPEI)的計算
在全球變暖背景下,增溫對干旱的影響日益明顯,而SPEI指數(shù)考慮了氣溫變化對干旱的影響。SPEI指數(shù)的計算程序軟件來自西班牙CSIC機構(gòu)(http://digital.csic.es/),計算過程包括以下四個步驟[9]:
(1)計算氣候水平衡量:
氣候水平衡量Di即降水量Pi與潛在蒸散發(fā)量PETi之差,
其中PET用第1.2.2節(jié)中的Thomthwaite方法計算得到。
(2)建立不同時間尺度的氣候水平衡累積序列:
式中,k為時間尺度,一般為月,n為計算次數(shù)。
(3)采用log-logistic 概率密度函數(shù)擬合建立數(shù)據(jù)序列:
式中,α為尺度系數(shù),β為形狀系數(shù),γ為origin參數(shù),可通過L-矩參數(shù)估計方法求得。因此,給定時間尺度的累積概率為:
(4)對累積概率密度進行標準正態(tài)分布轉(zhuǎn)換,獲取相應的SPEI時間變化序列:
式中,W是一個參數(shù),其值為。P是超過確定水分盈虧的概率,當P≤0.5時,P=1-F(x);當P>0.5時,P=1-P,SPEI的符號被逆轉(zhuǎn)。式中其他常數(shù)項分別為C0=2.515517,C1=2.515517,C2=2.515517,d1=2.515517,d2=2.515517,d3=2.515517。
綜上,SPEI指數(shù)不僅具有多時間尺度特征,而且考慮了氣溫的敏感性影響,在變暖背景下干濕分析中具有明顯的優(yōu)勢[6,9]。
1.2.4 時間尺度選擇與結(jié)果整理
干旱具有多尺度特征,不同時間尺度對不同受災體的影響存在差異。因此,選取不同時間尺度,可以反映不同類型的干旱狀況。如3個月時間尺度可以反映氣象干旱,6個月時間尺度可以反映農(nóng)業(yè)生態(tài)干旱,而12個月時間尺度則反映水文干旱[6]。因此,本數(shù)據(jù)集主要選取1、3、6、12、24和48個月時間尺度,來計算不同時間尺度各站逐月干旱指數(shù)。表1給出了國際上通用的基于SPEI指數(shù)的干旱等級劃分標準。利用該標準,可以確定某一站點在某月發(fā)生干旱變化的程度[6]。
表1 SPEI干旱等級劃分
本數(shù)據(jù)集包含新疆區(qū)域55個站點、6個時間尺度的干旱指數(shù)結(jié)果文件。為了便于計算處理與應用,存儲為xlsx格式文件,結(jié)果文件以時間尺度命名,例如 SPEI-3.xlsx。每個指數(shù)結(jié)果文件均包含4個屬性值:年份、月份、SPEI值和對應站點WMO編號(如 51053)。其中第一列為年份,第二列為月份,第三列之后為對應站點的逐月SPEI干旱指數(shù)值;第一行是站點對應的世界氣象組織(WMO)統(tǒng)一的氣象站點編號,第二行之后為對應時間的逐站SPEI干旱指數(shù)值,如圖3所示。
圖3 SPEI-1數(shù)據(jù)樣本
數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是計算測站SPEI干旱指數(shù)的必要步驟,測站原始觀測數(shù)據(jù)的異常值及錯誤會導致計算干旱指數(shù)錯誤,影響數(shù)據(jù)集后續(xù)應用分析。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制主要包括對原始數(shù)據(jù)的特殊值的處理,以及在干旱指數(shù)生產(chǎn)過程中通過軟件自動識別和人工校檢的手段,對數(shù)據(jù)進行嚴格質(zhì)量控制。新疆氣象信息中心對原始數(shù)據(jù)進行了初步質(zhì)量控制。首先,檢測每個站點逐日氣溫和降水量數(shù)據(jù)是否存在缺測,缺測超過3個月自動踢除;缺測不超過3個月的,缺測值用相鄰月份的平均值代替;其次,進行了邏輯異常值的判斷,日平均氣溫利用日最低和最高溫度進行檢測,降水量不能小于0 mm;邏輯異常值用相鄰月份的平均值代替。經(jīng)過數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,從76個國家基準站中選取了55個完整站點的1961-2015年逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)來計算SPEI指數(shù)。
為了進一步直觀顯示本數(shù)據(jù)集內(nèi)干旱指數(shù)反映出的干濕變化趨勢,將各站點不同時間尺度的干旱指數(shù)時間變化序列和變化斜率的空間分布展示出來,從而進一步驗證本數(shù)據(jù)集結(jié)果的可靠性。圖4是各站點不同時間尺度干旱指數(shù)每10年的年際變化趨勢,圖5是1961-2015年1-24個月時間尺度逐月干旱指數(shù)時間變化序列可視化結(jié)果。
圖4 不同時間尺度SPEI干旱指數(shù)變化趨勢可視化結(jié)果
圖5 不同時間尺度SPEI干旱指數(shù)時間變化可視化結(jié)果[6]
根據(jù)圖4不同時間尺度干旱指數(shù)變化趨勢可知,新疆西北部以變濕為主,東南部以變干為主,這與以往研究中西北地區(qū)西部(新疆西部)暖濕化的結(jié)果一致[12-13]。圖5的時間變化可知,新疆在20世紀80年代中后期至90年代有明顯的暖濕化;但在21世紀以來,隨著溫度躍升,蒸發(fā)需求加劇,而降水量增加趨勢減緩甚至微弱減少,導致較明顯的暖干化趨勢。其中干旱化區(qū)域主要在新疆南部、東部和天山山區(qū),而在新疆西北部和西南部(帕米爾高原)增濕特征明顯。這與馬柱國等[14]利用降水數(shù)據(jù)、自矯正的帕爾默干旱指數(shù)(sc_PDSI)及GRACE衛(wèi)星反演的陸地水儲量等多源資料得出的結(jié)果一致,認為近些年來中國北方和西北部有變干趨勢。
干旱化也對農(nóng)牧業(yè)災害有重要影響。利用新疆區(qū)域農(nóng)作物受災面積數(shù)據(jù)[15]來進一步驗證本數(shù)據(jù)集結(jié)果的可靠性。從圖6中農(nóng)作物受災面積和12個月尺度干旱指數(shù)對比發(fā)現(xiàn),農(nóng)作物受災面積和12個月尺度干旱指數(shù)對應關(guān)系很好,相關(guān)系數(shù)在0.60以上,說明12個月尺度干旱指數(shù)能夠很好地反映干旱對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受災的影響情況(圖6、圖7)。
圖6 12個月時間尺度SPEI指數(shù)與農(nóng)作物受災面積對比
圖7 12個月時間尺度SPEI指數(shù)與農(nóng)作物受災面積的散點圖
干旱事件的發(fā)生頻率、強度和變化趨勢對區(qū)域氣候變化和生態(tài)環(huán)境的分析及評價具有直接影響,本數(shù)據(jù)集可以和土壤濕度、植被覆蓋、水文徑流數(shù)據(jù)配合使用,用于探索新疆地區(qū)不同尺度干旱的發(fā)生頻率、強度、變化趨勢及空間特征。本數(shù)據(jù)集也可以用來與當?shù)剞r(nóng)業(yè)受災面積、災害損失等統(tǒng)計數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)分析,評估干旱事件對農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的影響。
本數(shù)據(jù)集共享了新疆區(qū)域55個氣象站點1961-2015年不同時間尺度干旱指數(shù)的結(jié)果。數(shù)據(jù)文件按時間尺度分別存儲,數(shù)據(jù)文件格式為 xlsx,便于后續(xù)處理與應用,用戶可根據(jù)實際情況選擇性下載數(shù)據(jù)。