基于SPEI的黃河流域多尺度干濕特征分析

高秉麗， 鞏 杰， 李 焱， 靳甜甜

（蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院/西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅蘭州 730000）

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第六次評(píng)估報(bào)告指出，全球氣候變暖是不爭的事實(shí)［1］。氣候變暖導(dǎo)致全球和區(qū)域水分循環(huán)加快，降水、徑流及蒸散發(fā)等水分平衡過程發(fā)生改變，對(duì)氣候干濕狀況及水資源供需平衡產(chǎn)生重要影響，進(jìn)而影響著區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量［2］。因此，研究干濕變化對(duì)區(qū)域旱澇等氣候事件防治及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義［3］。目前廣泛使用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）表征區(qū)域干濕變化，其綜合考慮了蒸散發(fā)和降水對(duì)區(qū)域干濕變化的影響，融合了Palmer 干旱指數(shù)（Palmer Drought Severity Index，PDSI）對(duì)溫度敏感的特點(diǎn)和標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（Standardized Precipitation Index，SPI）多尺度、多空間的特征［4］。近年來，眾多學(xué)者采用SPEI開展了全國及區(qū)域干濕變化研究。Wu 等［5］研究了中國1960—2014 年干旱特征，發(fā)現(xiàn)1960—2014 年中國SPEI 變化趨勢(shì)不顯著，1993 年為干旱轉(zhuǎn)折點(diǎn)，在此之后干旱的嚴(yán)重程度、影響面積和發(fā)生頻率均增加；王東等［6］發(fā)現(xiàn)1960—2012 年中國西南地區(qū)呈干旱化趨勢(shì)且干旱強(qiáng)度不斷增加；馬彬等［7］對(duì)中國東部季風(fēng)區(qū)近53 a 干旱時(shí)空變化特征進(jìn)行了研究，指出東部季風(fēng)區(qū)各時(shí)間尺度的干旱面積覆蓋率均呈擴(kuò)大趨勢(shì)；趙林等［8］分析發(fā)現(xiàn)湖北省干旱站次比和干旱強(qiáng)度變化趨勢(shì)基本一致，表明SPEI適用于監(jiān)測(cè)全球增溫背景下干濕氣候時(shí)空演變特征。

黃河流域位于歐亞大陸的中緯度地區(qū)，大部分地區(qū)屬于我國干旱半干旱區(qū)，是我國氣候變化敏感區(qū)和生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)。受地理位置和東亞季風(fēng)氣候的影響，流域水資源條件先天不足且降水不均，是我國旱澇災(zāi)害特別是旱災(zāi)頻發(fā)地區(qū)之一［9］，有“十年九旱”之說。特別是近61 a來，在氣候變化和人類活動(dòng)的共同作用下，黃河流域氣溫明顯升高，干旱發(fā)生頻率顯著提高，影響程度日益加劇，給流域糧食生產(chǎn)、能源、城市供水及生態(tài)環(huán)境帶來了極大風(fēng)險(xiǎn)［10］。日益凸顯的干旱問題己成為阻礙黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大問題。目前已有學(xué)者［11-12］利用SPEI對(duì)黃河流域進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)黃河流域干旱程度加??；任怡［13］、周帥等［14］基于其他干旱指數(shù)的研究也得出了相同結(jié)論，表明基于SPEI的相關(guān)研究能很好的揭示黃河流域干濕特征。但這些研究計(jì)算SPEI采用僅需氣溫?cái)?shù)據(jù)的Thornthwaite公式，未能綜合考慮影響干濕變化的其他自然因素，這樣就可能高估全球增溫下的干旱趨勢(shì)和強(qiáng)度［15］。王作亮等［16］認(rèn)為，SPI較基于Thornthwaite公式的SPEI更適用于黃河源區(qū)干旱程度的評(píng)估，原因?yàn)榛赥hornthwaite公式的SPEI 在青藏高原地區(qū)計(jì)算誤差較大。還有研究表明，基于Penman-Monteith 公式的SPEI 在中國干旱監(jiān)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)于基于Thornthwaite 公式的SPEI，特別在干旱地區(qū)［17］；且SPEI從理論上較SPI更為完善［16］。鑒于此，本研究利用基于Penman-Monteith公式的SPEI揭示了1960—2020年黃河流域干濕氣候時(shí)空演變特征及持續(xù)性，并探討了不同氣象因子對(duì)黃河流域干濕變化的影響，以期為全球增暖背景下進(jìn)一步認(rèn)識(shí)黃河流域干濕事件提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域位于我國中北部地區(qū)（32°10′～41°50′N，95°53′～119°05′E），發(fā)源于青藏高原巴顏喀拉山，流經(jīng)青、川、甘、寧、內(nèi)蒙古、陜、晉、豫、魯9 省區(qū)，于山東墾利縣注入渤海，總面積約79.5×104km2（圖1）。流域地勢(shì)起伏劇烈，自西向東橫跨青藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原和黃淮海平原。黃河流域自西向東依次為干旱區(qū)、半干旱區(qū)、半濕潤區(qū)和濕潤區(qū)，全流域多年平均降水量440 mm，多年平均溫度7 ℃，降水量和氣溫均呈南高北低、東高西低的特征［18］。需要強(qiáng)調(diào)的是，本文提及的省份僅表示相應(yīng)省份在黃河流域的區(qū)域，而非完整省域［19］。

圖1 黃河流域位置及氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Location and spatial distribution of the meteorological stations in the Yellow River Basin

1.2 數(shù)據(jù)來源

黃河流域86 個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2020 年的逐日最高氣溫（℃）、平均氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、降水量（mm）、相對(duì)濕度（%）、日照時(shí)數(shù)（h）及平均風(fēng)速（m·s-1）等數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。以缺測(cè)數(shù)據(jù)不能超過0.1%為標(biāo)準(zhǔn)［20］，并經(jīng)過數(shù)據(jù)質(zhì)量及有效性檢查，篩選出數(shù)據(jù)較完整的70個(gè)站點(diǎn)。其中，站點(diǎn)缺測(cè)數(shù)據(jù)及異常值采用該日相鄰2 d該氣象要素的平均值進(jìn)行插補(bǔ)［21］。

1.3 研究方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI SPEI 是Vicente-Serrano 等［22］于2010 年在SPI 基礎(chǔ)上提出的，通過降水量和潛在蒸散發(fā)差值偏離平均狀態(tài)的程度來表征某區(qū)域干濕狀態(tài)［23］。SPEI 計(jì)算的關(guān)鍵是潛在蒸散發(fā)，相較于Thornthwaite公式，基于Penman-Monteith公式獲得的潛在蒸散發(fā)與干旱區(qū)、濕潤區(qū)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)契合度更高［24］。因此，基于Penman-Monteith公式計(jì)算潛在蒸散發(fā)，采用劉鈺等［25］研究結(jié)果修正Penman-Monteith公式中的凈輻射，使其能更好的適用于黃河流域。SPEI 具體計(jì)算過程參見文獻(xiàn)［26］。SPEI具有多時(shí)間尺度特征，SPEI-1（1個(gè)月時(shí)間尺度）反映月干濕水平，SPEI-3（3個(gè)月時(shí)間尺度）反映季節(jié)干濕水平，SPEI-6（6個(gè)月時(shí)間尺度）反映6個(gè)月尺度干濕水平，SPEI-12（12 個(gè)月時(shí)間尺度）反映年干濕水平［4］。研究分別選取SPEI-3 中5 月、8月、11 月和次年2 月的SPEI 表征春季（3—5 月）、夏季（6—8 月）、秋季（9—11月）和冬季（12 月—次年2月）干濕狀況，選取SPEI-12 中12 月的SPEI 表征年際干濕狀況。文中根據(jù)表1標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行各類干濕事件劃分［27］。

表1 基于SPEI的干濕等級(jí)劃分Tab.1 Classification of drought and wet grade based on SPEI

1.3.2 氣候傾向率 氣候傾向率是利用一元線性回歸方程表示某一氣象因子在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的變化趨勢(shì)，其計(jì)算公式：

式中：yi為樣本大小為n的氣象因子；ti為yi所對(duì)應(yīng)的時(shí)間；a為回歸常數(shù)；b為回歸系數(shù)；a和b用最小二乘法計(jì)算。文中將b×10 作為氣象因子的氣候傾向率，并對(duì)擬合回歸方程的顯著性進(jìn)行F檢驗(yàn)（P＜0.05）。利用氣候傾向率分析1960—2020 年黃河流域SPEI和不同氣象因子變化趨勢(shì)。

1.3.3 偏相關(guān)分析 偏相關(guān)分析指在多個(gè)變量構(gòu)成的系統(tǒng)中，當(dāng)研究2個(gè)變量之間的相關(guān)程度時(shí)，把其他要素的影響視為常數(shù)，即暫不考慮其他變量的影響，單獨(dú)研究2個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度，所得結(jié)果為偏相關(guān)系數(shù)。其計(jì)算公式如下：

式中：rxy,z為控制了z的條件下，x、y之間的偏相關(guān)系數(shù)。rxy為變量x、y間的相關(guān)系數(shù)；rxz為變量x、z間的相關(guān)系數(shù)；ryz為變量y、z間的相關(guān)系數(shù)。利用偏相關(guān)分析探討不同氣象因子對(duì)黃河流域干濕變化的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河流域SPEI時(shí)間變化特征

2.1.1 不同時(shí)間尺度SPEI 趨勢(shì)變化 由圖2 可知，黃河流域不同時(shí)間尺度的SPEI 隨時(shí)間變化的敏感性不同，時(shí)間尺度越短，干濕波動(dòng)越頻繁；反之，時(shí)間尺度越長，干濕波動(dòng)越平緩。

SPEI-1在1960—2020年間波動(dòng)幅度最大，說明受月尺度降水和氣溫的影響，干濕交替比較頻繁（圖2a）。研究時(shí)段內(nèi)正常、輕度干旱（濕潤）、中等干旱（濕潤）、極端干旱（濕潤）在所有干濕事件中所占的百分比分別為55.87%、16.53%（14.62%）、6.01%（6.97%）和0%（0%），表明隨著干濕等級(jí)的不斷加重，其對(duì)應(yīng)的干濕事件比例也逐漸減少。其中，中等干旱主要發(fā)生在秋季，輕度干旱在春季發(fā)生的次數(shù)多于其他季節(jié)，輕度濕潤主要發(fā)生在夏冬季，中等濕潤主要發(fā)生在春季。

圖2 黃河流域不同時(shí)間尺度的SPEI變化Fig.2 Variations of SPEI at different time scales in the Yellow River Basin

SPEI-3 的波動(dòng)特點(diǎn)與SPEI-1 相似，但波動(dòng)頻率較平緩（圖2b）。研究時(shí)段內(nèi)，1960—2020年間正常、輕度干旱（濕潤）、中等干旱（濕潤）、極端干旱（濕潤）在所有干濕事件中所占的百分比分別為55.75%、16.16%（16.99%）、5.48%（5.62%）和0%（0%）；其中，中等干旱和輕度濕潤在秋季發(fā)生頻率最高，輕度干旱在夏季發(fā)生頻率最高，中等濕潤在春季發(fā)生頻率最高。

從SPEI-6序列中可以看出，1960—2020年間正常、輕度干旱（濕潤）、中等干旱（濕潤）、極端干旱（濕潤）在所有干濕事件中所占的百分比分別為58.60%、14.44%（15.41%）、6.60%（4.95%）、0%（0%）；其中，中等干旱在冬季發(fā)生的頻率高于其他季節(jié)，輕度干旱和輕度濕潤均在夏季發(fā)生頻率最高，中等濕潤主要發(fā)生在春冬季（圖2c）。

從SPEI-12序列中可知，1960—2020年間正常、輕度干旱（濕潤）、中等干旱（濕潤）、極端干旱（濕潤）在所有干濕事件中所占的百分比分別為57.70%、18.31%（15.12%）、4.30%（4.57%）和0%（0%）；其中，中等干旱在春冬兩季的發(fā)生頻率略高于夏秋兩季，輕度干旱在秋季發(fā)生頻率最高，輕度濕潤主要發(fā)生在春夏季，中等濕潤在冬季發(fā)生頻率最高（圖2d）。此外，黃河流域不同時(shí)間尺度的SPEI均呈下降趨勢(shì)（圖2），表明黃河流域在過去61 a 來氣候逐漸變干。

2.1.2 SPEI 年際及季節(jié)變化特征 1960—2020 年黃河流域夏季SPEI呈上升態(tài)勢(shì)，表現(xiàn)出濕潤化趨勢(shì)（圖3c）；流域年、春季、秋季和冬季SPEI 呈下降態(tài)勢(shì)，表現(xiàn)出干旱化趨勢(shì)（圖3）。由圖3a可見，1960—2020年黃河流域年尺度SPEI波動(dòng)頻繁，呈不顯著下降態(tài)勢(shì)，傾向率為-0.008·（10a）-1。具體而言，SPEI小于-0.5，即發(fā)生干旱的年份分別為1960 年、1965年、1969年、1972年等16個(gè)年份，其中1965年、1972年、1997 年SPEI 小于-1.0，為中度干旱。由季節(jié)變化特征來看，流域夏季SPEI 呈上升趨勢(shì)，即濕潤化趨勢(shì)［傾向率為0.044·（10a）-1］；春季、秋季和冬季SPEI 傾向率均為負(fù)值，說明春季、秋季和冬季的SPEI均呈不同程度的下降趨勢(shì)，即呈干旱化趨勢(shì)，且四季SPEI 變化趨勢(shì)均不顯著（圖3b～圖3e），與已有研究結(jié)果一致［28］。

圖3 1960—2020年黃河流域年和季節(jié)SPEI變化Fig.3 Inter-annual and seasonal variations of SPEI in the Yellow River Basin from 1960 to 2020

2.2 SPEI空間變化特征

1960—2020 年黃河流域年和季節(jié)尺度的SPEI年際變化空間差異明顯（圖4）。黃河流域年SPEI呈上升和下降趨勢(shì)的站點(diǎn)分別占總站點(diǎn)數(shù)的48.57%和51.43%，青海西北部、甘肅北部等地站點(diǎn)SPEI 呈顯著上升趨勢(shì)，SPEI呈顯著下降趨勢(shì)的站點(diǎn)主要分布于甘肅中部、寧夏西北部等地，SPEI 傾向率的空間分布特征不僅與氣象因子相關(guān)，還受大氣環(huán)流和海陸分布的影響（圖4a）。春季62.86%的站點(diǎn)SPEI呈下降趨勢(shì)，主要分布于甘肅、山西大部及陜西等地，通過顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)僅占18.57%，主要位于寧夏西北部、陜西東北角和西南角等地，下降幅度均低于-0.10·（10a）-1（圖4b）。夏季64.29%的站點(diǎn)SPEI處于上升趨勢(shì)，表明該季節(jié)流域干旱狀況有所緩解，其中11.43%顯著上升的站點(diǎn)主要分布在青海西北部及陜西西南角等地，上升幅度均大于0.10·（10a）-1；35.71%的站點(diǎn)SPEI 呈下降趨勢(shì)，其中靖遠(yuǎn)站的SPEI下降幅度最大（圖4c）。秋季SPEI處于上升和下降趨勢(shì)的站點(diǎn)分別占35.71%和64.29%，僅西寧站、景泰站和包頭站SPEI 呈顯著上升趨勢(shì)，呈顯著下降趨勢(shì)的站點(diǎn)主要分布在甘肅中部（圖4d）。黃河流域冬季51.43%的站點(diǎn)SPEI 呈下降趨勢(shì)，其中20.00%通過顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)主要分布在甘肅中部、寧夏和山西西北部及陜西的東北角等地（圖4e）。

圖4 1960—2020年黃河流域年和四季SPEI氣候傾向率空間分布Fig.4 Spatial distribution of climate trend rate of annual and seasonal SPEI in the Yellow River Basin from 1960 to 2020

綜上所述，黃河流域SPEI除夏季外，年及春季、秋季和冬季下降站點(diǎn)數(shù)均大于上升站點(diǎn)數(shù)，表明黃河流域除夏季外，流域年、春季、秋季和冬季均存在變干趨勢(shì)。

2.3 黃河流域干濕的多時(shí)間尺度特征

為充分了解黃河流域1960—2020 年干濕事件的演變特征，依據(jù)表1劃分標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)計(jì)了流域61 a來70個(gè)站點(diǎn)每月的SPEI，繪制出不同年代及不同季節(jié)干濕事件發(fā)生頻率圖（圖5）。由圖5a 可知，1960—2020年黃河流域干濕事件總頻率整體呈減少趨勢(shì)，1980—1989 年干濕事件累計(jì)頻率最小，為61.37%，且1960—2020 年干旱事件發(fā)生頻率大于濕潤事件。從干旱事件發(fā)生頻率而言，6 個(gè)時(shí)段整體呈現(xiàn)“增-減-增”的變化趨勢(shì)，其中1970—1979年干旱事件發(fā)生頻率多于其他時(shí)段，是典型的偏干時(shí)段；從濕潤事件發(fā)生頻率而言，除了2000—2009年輕度濕潤發(fā)生頻率高于中等濕潤，其余時(shí)段中等濕潤發(fā)生頻率均高于輕度濕潤，此外1960—1969年濕潤事件發(fā)生頻率高于其他5個(gè)時(shí)段，是典型的偏濕時(shí)段。

圖5 1960—2020年黃河流域不同時(shí)段（a）和不同季節(jié)（b）干濕發(fā)生頻率Fig.5 Frequency of drought and wet in different periods(a)and seasons(b)in the Yellow River Basin from 1960 to 2020

由圖5b可知，黃河流域不同季節(jié)干濕事件發(fā)生頻率大小為：秋季＞夏季＞春季＞冬季，其中，極端干旱在冬季發(fā)生頻率最高，為1.67%；夏秋季極端濕潤發(fā)生頻率最高，均為1.76%；而輕度和中等干濕事件各季發(fā)生頻率相當(dāng)。季節(jié)性干濕能很好的反映農(nóng)業(yè)旱澇狀況，因此，在農(nóng)業(yè)方面應(yīng)做好冬旱和夏澇秋澇的預(yù)警工作，起到防災(zāi)減災(zāi)的作用。

2.4 黃河流域干濕持續(xù)性特征

由于以往對(duì)黃河流域干濕的持續(xù)性特征分析相對(duì)較少，事實(shí)上持續(xù)性干濕事件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失更為嚴(yán)重，因此本研究采用SPEI-1 數(shù)據(jù)，依據(jù)SPEI的干濕等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，定義連續(xù)3 個(gè)月SPEI≤-0.5（發(fā)生輕度干旱及以上）為1次連續(xù)干旱過程，連續(xù)3個(gè)月SPEI＞0.5（發(fā)生輕度濕潤及以上）為1 次連續(xù)濕潤過程，將該干濕過程的SPEI平均值作為此次干濕事件的SPEI，將持續(xù)性干濕事件的SPEI最?。ù螅┲底鳛榇舜纬掷m(xù)性干（濕）事件的強(qiáng)度［29］，干濕事件的持續(xù)時(shí)間也可以反映干濕事件的嚴(yán)重程度，持續(xù)時(shí)間越長，干濕狀況越嚴(yán)重［30］。表2 和表3 分別給出了1960—2020年持續(xù)性干濕事件發(fā)生時(shí)間、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間。

表3 持續(xù)性濕潤事件發(fā)生時(shí)間、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間Tab.3 Time,intensity and duration of the persistent wet event

由表2 可知，1960—2020 年黃河流域共發(fā)生持續(xù)性干旱事件9次；從持續(xù)時(shí)間長度來看，除了2次持續(xù)4 個(gè)月，其他7 次均持續(xù)3 個(gè)月；從發(fā)生年代來看，20 世紀(jì)60、70 年代各2 次，90 年代3 次，而21 世紀(jì)以來共2次；從強(qiáng)度來看，1998年開始的持續(xù)性干旱事件累計(jì)SPEI＜-4.0，明顯小于其他8次，且最小月SPEI 和月平均SPEI 均為9 次干旱事件中的最小值，表明1998 年11 月到1999 年2 月發(fā)生了最強(qiáng)干旱事件，從強(qiáng)度變化趨勢(shì)來看，1960—2020 年持續(xù)性干旱事件的強(qiáng)度趨于變大；從跨越季節(jié)來看，春夏季均發(fā)生3 次，累計(jì)分別為8 個(gè)月和4 個(gè)月，秋冬季均發(fā)生5 次，累計(jì)分別為8 個(gè)月和9 個(gè)月，從發(fā)生季節(jié)來看，秋冬季發(fā)生持續(xù)性干旱事件的概率最大，其次是春季，夏季發(fā)生持續(xù)性干旱事件的概率最小。

表2 持續(xù)性干旱事件發(fā)生時(shí)間、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間Tab.2 Time,intensity and duration of the persistent drought event

由表3 可知，1960—2020 年黃河流域共發(fā)生持續(xù)性濕潤事件7次；從持續(xù)時(shí)間長度來看，除1次持續(xù)6 個(gè)月，其他6 次均持續(xù)3 或4 個(gè)月；從發(fā)生年代來看，20世紀(jì)60年代3次，70、80、90年代各1次，而21 世紀(jì)以來1 次；從強(qiáng)度變化看，最明顯的是1989年11 月到1990 年4 月的濕潤事件，其累計(jì)SPEI 和月平均SPEI 分別為6.31 和1.05，最大月SPEI 為1.54，其強(qiáng)度位于第三，此外，1961 年的持續(xù)性濕潤時(shí)間最大月SPEI 為1.71，其強(qiáng)度最大，從強(qiáng)度變化趨勢(shì)來看，1960—2020年持續(xù)性濕潤事件的強(qiáng)度有略微增強(qiáng)的趨勢(shì)；從跨越季節(jié)來看，春季共發(fā)生3次，累計(jì)8 個(gè)月，夏季共發(fā)生1 次，累計(jì)1 個(gè)月，秋季共發(fā)生5次，累計(jì)9個(gè)月，冬季共發(fā)生4次，累計(jì)8個(gè)月，從發(fā)生季節(jié)來看，秋季發(fā)生持續(xù)性濕潤事件的概率最大，其次是春冬季，夏季發(fā)生持續(xù)性濕潤事件的概率最小。

2.5 黃河流域干濕影響因素分析

SPEI變化受降水量和潛在蒸散發(fā)共同影響，而潛在蒸散發(fā)又與最高氣溫、平均氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)及平均風(fēng)速等氣象因子變化相關(guān)。因此，為探討黃河流域干濕變化的影響因素，選取降水量、最高氣溫、平均氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)及平均風(fēng)速7個(gè)氣象因子，利用偏相關(guān)分析法求出黃河流域各站點(diǎn)7個(gè)氣象因子和SPEI的偏相關(guān)系數(shù)，各氣象因子對(duì)SPEI影響用偏相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大小表征，則SPEI與各氣象因子偏相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大小為：降水量（rpcp）＞平均風(fēng)速（rws）＞相對(duì)濕度（rrh）＞日照時(shí)數(shù)（rdh）＞平均氣溫（rt）＞最低氣溫（rtmin）＞最高氣溫（rtmax），其偏相關(guān)系數(shù)分別為0.96、-0.76，0.47，-0.41，-0.18，0.06，0.05。黃河流域SPEI與前3個(gè)氣象因子的偏相關(guān)系數(shù)空間分布如圖6 所示。除了黃河流域零星站點(diǎn)rpcp較低外，流域大部分地區(qū)站點(diǎn)rpcp均高于0.90，且流域西部和東部大部分地區(qū)站點(diǎn)的rpcp高于0.96（圖6a）。流域西北部站點(diǎn)rws絕對(duì)值偏高，甘肅西南角和陜西中南部等地站點(diǎn)rws絕對(duì)值偏低，且流域91.43%的站點(diǎn)rws絕對(duì)值高于0.50（圖6b）。黃河流域rrh除合作站為負(fù)值外，其余站點(diǎn)均為正值；其中，青海西南部、寧夏北部、內(nèi)蒙古西部等地站點(diǎn)rrh高于0.50，rrh低于0.30 的站點(diǎn)零星分布于流域中南部（圖6c）。

圖6 1960—2020年黃河流域年均SPEI與主要?dú)庀笠蜃悠嚓P(guān)系數(shù)的空間分布Fig.6 Spatial distribution of partial correlation coefficient between annual SPEI and main meteorological factors in the Yellow River Basin from 1960 to 2020

將黃河流域每個(gè)氣象站點(diǎn)與SPEI 偏相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最高的2個(gè)氣象因子組合（圖7），發(fā)現(xiàn)黃河流域第一主導(dǎo)因素為降水量的站點(diǎn)有69個(gè)（占總站點(diǎn)的98.57%）；其中，第一主導(dǎo)因素為降水量、第二主導(dǎo)因素為平均風(fēng)速的站點(diǎn)共有65個(gè)（占站點(diǎn)總數(shù)的92.86%），分布于流域大部；第一主導(dǎo)因素為降水量、第二主導(dǎo)因素為相對(duì)濕度的站點(diǎn)僅2個(gè)，分別是泰山站和華家?guī)X站；第一主導(dǎo)因素為降水量、第二主導(dǎo)因素為日照時(shí)數(shù)的站點(diǎn)是河南站和臨汾站。第一主導(dǎo)因素為平均風(fēng)速，第二主導(dǎo)因素為降水量的站點(diǎn)為景泰站（圖7）?？梢?，黃河流域大部分地區(qū)SPFI變化與降水量和平均風(fēng)速有關(guān)。

圖7 1960—2020年黃河流域各氣象站點(diǎn)與年均SPEI偏相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值較高的兩氣象因子組合分布Fig.7 Spatial distribution of two meteorological factors with higher absolute value of partial correlation coefficient between annual SPEI and meteorological stations in the Yellow River Basin from 1960 to 2020

通過對(duì)黃河流域降水量、平均風(fēng)速和相對(duì)濕度的變化趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn)（圖8），1960—2020 年黃河流域降水量呈微弱減少趨勢(shì)；平均風(fēng)速在20 世紀(jì)60年代初期和中期相對(duì)較低，在60 年代末至70 年代中期較高，之后呈減少趨勢(shì)；相對(duì)濕度變化基本穩(wěn)定，整個(gè)研究時(shí)段呈微弱減少趨勢(shì)，但較平均風(fēng)速的減少趨勢(shì)弱。由于黃河流域降水量和相對(duì)濕度與SPEI 呈正相關(guān)，平均風(fēng)速與SPEI 呈負(fù)相關(guān)。因此，降水量的微弱減少和平均風(fēng)速的減少、相對(duì)濕度的降低共同導(dǎo)致61 a 來黃河流域SPEI 整體呈微弱下降趨勢(shì)。

圖8 1960—2020年黃河流域降水量、平均風(fēng)速和相對(duì)濕度隨時(shí)間相對(duì)變化趨勢(shì)Fig.8 Relative variation trend of precipitation,average wind speed and relative humidity in the Yellow River Basin from 1960 to 2020

3 討論

本研究選用基于Penman-Monteith 公式的SPEI分析了黃河流域61 a 來干濕時(shí)空變化特征，指出氣候變化背景下，黃河流域除夏季外，流域年、春季、秋季和冬季均呈干旱化趨勢(shì)，而王飛等［11］研究表明黃河流域除冬季外，流域年、春季、夏季和秋季均呈干旱化趨勢(shì)，造成這種差異的可能原因有：（1）選取的研究時(shí)段不同。王飛等［11］選取時(shí)段為1961—2015 年，本研究選取了1960—2020 年。（2）氣象站點(diǎn)數(shù)目、空間分布和潛在蒸散發(fā)的計(jì)算方法不同。已有研究利用黃河流域及周邊124 個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，基于Thornthwaite 公式獲得潛在蒸散發(fā)；本研究選取了黃河流域70 個(gè)氣象站點(diǎn)，基于Penman-Monteith 公式計(jì)算潛在蒸散發(fā)。相對(duì)Thornthwaite 模型而言，Penman-Monteith公式不但考慮了溫度要素，還結(jié)合平均風(fēng)速、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等氣象因子［31］，在一定程度上影響了SPEI 的計(jì)算結(jié)果?？臻g分布上，黃河流域年SPEI 在青海西北部、甘肅北部等地呈顯著上升趨勢(shì)，在甘肅中部和寧夏西北部等地呈顯著下降趨勢(shì)，流域整體呈現(xiàn)變干趨勢(shì)。劉珂等［24］發(fā)現(xiàn)黃河流域整體呈現(xiàn)變干趨勢(shì)，這與本研究的結(jié)果一致。但劉珂等［24］發(fā)現(xiàn)黃河流域變干的區(qū)域面積遠(yuǎn)大于變濕區(qū)域，且河套地區(qū)有顯著的變干趨勢(shì)，這與本研究得到的結(jié)果存在一定差異，可能由于本研究選取的流域站點(diǎn)數(shù)目較少而導(dǎo)致空間連續(xù)性不強(qiáng)引起，未來應(yīng)利用高空間分辨率柵格數(shù)據(jù)代替站點(diǎn)資料以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。在黃河流域整體變干的背景下，應(yīng)轉(zhuǎn)被動(dòng)、應(yīng)急性的防旱減災(zāi)工作為積極主動(dòng)抗旱工作，做好流域水土保持工作，逐步改善流域生態(tài)環(huán)境；加強(qiáng)流域農(nóng)田水利基本建設(shè)，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件；加強(qiáng)抗旱減災(zāi)關(guān)鍵技術(shù)研究，提高流域綜合抗旱能力，為實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展做貢獻(xiàn)。

此外，研究不同氣象因子對(duì)黃河流域干濕變化的影響也十分重要。本研究分析發(fā)現(xiàn)，影響黃河流域干濕變化的7 個(gè)氣象因子中，降水量、相對(duì)濕度、最高氣溫和最低氣溫是影響干濕變化的正影響因子，平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和平均氣溫是影響干濕變化的負(fù)影響因子。已有研究表明，黃河流域年干濕變化的主導(dǎo)因子為降水量和相對(duì)濕度［28］，但本研究發(fā)現(xiàn)流域年干濕變化的主導(dǎo)因子為降水量和平均風(fēng)速。這表明降水量是影響黃河流域干濕變化的第一主導(dǎo)因素，即降水量是黃河流域干濕變化的主控因素，但第二主導(dǎo)因素的不同原因可能在于表征黃河流域干濕變化的指標(biāo)及研究時(shí)段的不同。

本研究也存在一些不足，在探討影響黃河流域干濕變化的氣象因素時(shí)，僅考慮了單個(gè)氣象因子對(duì)黃河流域氣候干濕變化的影響，而不同氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系和多個(gè)氣象因子的綜合效應(yīng)還有待進(jìn)一步探討，以期更進(jìn)一步明確影響黃河流域干濕變化的主導(dǎo)因子。某一區(qū)域的干濕變化不僅與氣象因子相關(guān)，還與人類活動(dòng)、地形地勢(shì)及土壤狀況等多種因素相關(guān)，若將黃河流域地形地勢(shì)、植被狀況、土壤狀況及人類活動(dòng)等因素結(jié)合考慮，研究黃河流域干濕狀況的時(shí)空變化規(guī)律，可以更明確的了解流域干濕變化時(shí)空特征及異常分布特征。

4 結(jié)論

（1）不同時(shí)間尺度的SPEI 反映的干濕等級(jí)及頻率具有一定的差異性，干濕等級(jí)以正常和輕度為主。年際變化上，1960—2020年黃河流域夏季呈不顯著變濕趨勢(shì)，流域年、春季、秋季和冬季均呈不顯著變干趨勢(shì)?？臻g尺度上，黃河流域夏季以變濕為主，年、春季、秋季和冬季以變干為主。

（2）從干濕事件的不同時(shí)間尺度來看，1960—2020年黃河流域干旱事件發(fā)生頻率大于濕潤事件，1970—1979年是典型的偏干時(shí)段，1960—1969年是典型的偏濕時(shí)段；在季節(jié)尺度上，干濕事件發(fā)生頻率秋季＞夏季＞春季＞冬季。

（3）在干濕的持續(xù)性特征上，所有干旱事件均持續(xù)3 或4 個(gè)月，持續(xù)性干旱事件在秋冬季發(fā)生概率最大；持續(xù)性濕潤事件在秋季發(fā)生概率最大，其次是在春冬季，夏季發(fā)生概率最小。

（4）1960—2020 年SPEI 呈不顯著下降趨勢(shì)主要是降水量、平均風(fēng)速及相對(duì)濕度降低共同作用的結(jié)果。