黃淮海地區(qū)干濕狀況的時空分異研究

摘要：干旱作為自然災(zāi)害的一種，對人類社會、經(jīng)濟的發(fā)展構(gòu)成嚴重威脅，如何準確的監(jiān)測干旱的發(fā)生發(fā)展是開展抗旱減災(zāi)工作的關(guān)鍵。目前學者們多選用眾多的指標來指示干旱，SPI標準降水指數(shù)作為其中的一種，是以更符合實際情況的Г分布概率來描述降水量的變化。其計算過程簡單，具有較強的時空適應(yīng)性，因而得到廣泛應(yīng)用。本文選取黃淮海平原區(qū)作為研究區(qū)域，以長時間尺度（本文選取12個月與36個月）的月值SPI來表征研究區(qū)域在1961-2000年這段歷史時期內(nèi)干濕狀況的變化，從時間和空間兩個角度研究長時間尺度的SPI值在指示地表干濕狀況的效用，研究分析研究區(qū)域內(nèi)干濕狀況的時空分異，探索其成因，得出以下初步結(jié)論：研究區(qū)內(nèi)2000年偏干旱的區(qū)域面積較1963年有所增大，與此同時，極端情況相對較少；除呼和浩特與鄭州外，研究區(qū)域內(nèi)有相當大面積的區(qū)域呈現(xiàn)偏干趨向，主要位于呼和浩特與鄭州之間的大范圍區(qū)域，推測區(qū)域的這種總體偏干旱的趨勢可能是區(qū)域?qū)θ蜃兣捻憫?yīng)。時間序列分析結(jié)果表明：在1961-2000年這段歷史時期內(nèi)呼和浩特與太原站出現(xiàn)的極端干旱的情況相對要多一些，北京次之，鄭州最少；各站點的SPI值在時間序列上變化存在巨大差異，其主導因素是它們的緯度位置。

關(guān)鍵詞 干旱；干旱指標；SPI；時空分異

中圖分類號 P466 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104(2011)02-0100-06

長期以來，全球旱澇災(zāi)害頻繁發(fā)生，對人類社會造成了重大的經(jīng)濟損失，嚴重威脅著社會、經(jīng)濟和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。而旱災(zāi)是世界上影響最廣、造成農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失最大的自然災(zāi)害之一［1］。世界各國均有旱災(zāi)發(fā)生，近一半的國家災(zāi)情比較嚴重［2］。全球自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失平均每年約400×108美元，其中旱災(zāi)損失占15%，約60×108美元。據(jù)統(tǒng)計［3］，中國每年自然災(zāi)害經(jīng)濟損失約660×108元，其中旱災(zāi)約200×108元。干旱，由于它自身緩慢的發(fā)生過程、巨大的影響范圍、造成的非工程性損失難以量化等特點而不同于洪澇，使得人類在對它的認識與預(yù)測上困難重重。因此，如何及時有效地預(yù)測干旱的發(fā)生發(fā)展是制定抗旱政策，減緩旱情、防預(yù)旱災(zāi)的關(guān)鍵。目前，在不同的指標對于干旱的指示作用方面已開展了大量的研究［4-12］。SPI（Standardized Preciptation Index）標準降雨指數(shù)是McKee等［4］提出的基于降水量的干旱指數(shù)。該指數(shù)是以Г分布概率來描述降水量的變化，再經(jīng)正態(tài)標準化求得。SPI能夠較好地反映干旱強度和持續(xù)時間，而且具有多時間尺度應(yīng)用的特性，使得用同一個干旱指標反映不同時間尺度和不同方面的水資源狀況成為可能，因而得到廣泛應(yīng)用［4-5］，而其中多數(shù)為研究12個月以及1年內(nèi)尺度的SPI［6-7］，對于長時間尺度的SPI值反映干濕狀況的研究甚少。事實上，SPI對于降水量的敏感性不同，時間尺度越小，則對于一次降水變化越顯著，其值會發(fā)生較大變化［4，8］；相反，長時間尺度的SPI值更利于指示平均狀況，有效地避免極端情況的影響?；诖耍疚倪x擇黃淮海平原區(qū)作為研究區(qū)域，以區(qū)域內(nèi)氣象站點的降水量數(shù)據(jù)來求得長時間尺度（本文選取12個月與36個月）的SPI值，以此來對比序列兩端各三年平均干濕狀況的差異，并選取典型站點來研究1961-2000年這段歷史時期內(nèi)的干濕狀況的變化，通過此來研究長時間尺度的SPI值對于地表干濕狀況的指示作用；同時分析研究區(qū)域內(nèi)干旱的時空分異狀況，提示研究區(qū)域內(nèi)在1961-2000年這段時期內(nèi)地表干濕狀況變化的規(guī)律與趨勢，為及時有效地預(yù)測干旱的發(fā)生發(fā)展，制定抗旱政策，防預(yù)旱災(zāi)提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于黃淮海地區(qū)，包括北京、天津、河北、河南、山東、安徽和江蘇以及內(nèi)蒙古等境內(nèi)的300多個縣市區(qū)，總面積30萬km2以上。黃淮海平原是我國最大的平原，也是我國糧、棉、油的主要產(chǎn)區(qū)。據(jù)統(tǒng)計，1998年黃淮海平原區(qū)耕地面積達17.95×106 hm2，人口為2.14×108人，該年糧食總產(chǎn)占全國總產(chǎn)的21.6%，棉花總產(chǎn)占全國的36.3%，油料總產(chǎn)占全國的24.0%［9］。

武建軍等：黃淮海地區(qū)干濕狀況的時空分異研究中國人口#8226;資源與環(huán)境 2011年 第2期2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

氣象站點數(shù)據(jù)來自“中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”。根據(jù)降水量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和可獲取性，在研究區(qū)域內(nèi)篩選出其中的71個氣象站點，包括內(nèi)蒙古自治區(qū)境內(nèi)的6個、北京2個、天津2個、河北省21個、河南省12個、山東省19個、山西省19個、江蘇省4個、安徽省境內(nèi)5個氣象站點（見表1），為保證數(shù)據(jù)的完整性，各站點的降水量數(shù)據(jù)序列均為1961-2000年。

2.2 處理方法

2.2.1 SPI值的計算

由于不同時間、不同地區(qū)降水量變化幅度很大，直接用降水量很難在不同時空尺度上相互比較，而且降水分布是一種偏態(tài)分布，采用Г分布概率來描述降水量的這種偏態(tài)分布變化更為合適，然后再經(jīng)正態(tài)標準化求得SPI值。SPI具體求算過程已有很多專業(yè)文獻給以詳盡的論述［8］，本文不再贅述。文中分別采用12和36個月尺度的SPI值指示多年平均干濕狀況，作研究區(qū)內(nèi)干濕狀況的時空分異分析。

2.2.2 數(shù)據(jù)空間化

將研究區(qū)域內(nèi)篩選出的71個氣象站點1961年1月-表1 研究區(qū)域氣象站點名稱及干濕狀況變化

Tab.1 Stations in the research area and the variation of moisture condition

站點號

Number站點名

Name 省份

ProvinceSPI 1SPI 2ΔSPI站點號

Number站點名

Name省份

ProvinceSPI 1SPI 2ΔSPI53853隰縣山西1.76-1.81-3.5754401張家口河北-0.52-0.63-0.1158015碭山安徽0.05-2.82-2.8753782陽泉山西-0.44-0.52-0.0853863介休山西0.63-2.17-2.857083鄭州河南0.790.75-0.0453787榆社山西1.44-1.2-2.6458040贛榆江蘇0.740.80.0653798邢臺河北0.82-1.82-2.6458203阜陽安徽0.740.830.0954725惠民縣山東0.13-2.29-2.4254429遵化河北-0.27-0.140.1353975陽城山西2.510.27-2.2453399張北河北-0.88-0.710.1753868臨汾山西1.5-0.59-2.0954606饒陽河北-1.38-1.160.2253446包頭內(nèi)蒙古0.89-1.17-2.0657193西華河南0.831.050.2253564河曲山西0.56-1.35-1.9158102亳州安徽0.030.320.2954808朝陽山東2.330.42-1.9154624黃驊河北0.160.480.3253543東勝內(nèi)蒙古0.67-1.12-1.7953478右玉山西-1.1-0.770.3354843濰坊山東0.7-0.9-1.653663五寨山西-0.30.030.3358005尚丘河南0.65-0.81-1.4653698石家莊河北-0.110.220.3353772太原山西0.77-0.67-1.4457077欒川河南0.410.760.3553959運城山西0.91-0.38-1.2954945日照山東-0.53-0.150.3853986新鄉(xiāng)河南0.96-0.33-1.2954423承德河北-1.22-0.730.4954705南宮河北0.9-0.26-1.1658221蚌埠安徽-0.83-0.30.5353898安陽河南0.92-0.12-1.0454836沂源山東-1.02-0.280.7454436青龍河北0.21-0.74-0.9554823濟南山東-1.05-0.290.7654736羊角溝山東-0.18-1.1-0.9254511北京北京-1.25-0.460.7954916兗州山東-0.04-0.96-0.9254308豐寧河北-0.570.260.8353673原平山西-0.07-0.97-0.957071孟津河南0.251.190.9458122宿縣安徽0.32-0.57-0.8954602保定河北-2.24-1.21.0454826泰山山東0.75-0.07-0.8253391化德內(nèi)蒙古0.51.661.1653487大同山西-0.8-1.6-0.854539樂亭河北-0.990.271.2657051三門峽河南-0.01-0.8-0.7954623塘沽天津-0.610.691.357181寶豐河南0.72-0.02-0.7454534唐山河北-1.470.021.4953480集寧內(nèi)蒙古0.830.12-0.7154311圍場河北-0.890.811.754518廊坊河北0.22-0.44-0.6657091開封河南-1.020.841.8653588五臺山山西-0.85-1.4-0.5558144淮陰(清江)江蘇-2.18-0.162.0254527天津天津0.01-0.51-0.5254208多倫內(nèi)蒙古-0.511.552.0658027徐州江蘇0.42-0.05-0.4754449秦皇島河北-2.560.473.0353664興縣山西0.330.05-0.2853463呼和浩特內(nèi)蒙古-4.13-0.243.8954405懷來河北0.580.31-0.2757089許昌河南-3.21.64.853593蔚縣河北-1.23-1.38-0.15注：ΔSPI=SPI 2-SPI 12000年12月的月降水量數(shù)據(jù)求算36個月尺度的月值SPI。將所求得SPI值序列取其兩個端點，以1963年12月的SPI值表征1961年1月-1963年12月研究區(qū)域內(nèi)的干濕狀況，以2000年12月的SPI值表征1998年1月-2000年12月研究區(qū)域內(nèi)的干濕狀況（分別以SPI 1與SPI 2表示）及其兩者的差值ΔSPI（SPI 2-SPI 1）來表示其差異的程度，用Kriging插值法對上述71個站點的3個SPI值—SPI 1、SPI 2與ΔSPI分別進行空間插值，得到研究區(qū)內(nèi)2個不同時段36個月尺度SPI值的空間分布圖及其差值的分布圖（圖1）。

2.2.3 典型站點時間過程分析

根據(jù)研究域內(nèi)氣象站點的分布情況，結(jié)合中國多年平均降水量等值線圖在研究區(qū)域內(nèi)的71個站點中選取呼和浩特、北京、太原、鄭州4個典型站點對其進行時間過程的分析。具體是計算出4個站點的以12個月為尺度的月值SPI，分別建立其40年的469個（1961年的前11個月SPI沒有值）月值SPI序列，分析比較SPI在各站點對干濕狀況的指示，探索揭示研究區(qū)1961-2000年這段歷史時期干濕狀況的年際變化規(guī)律與趨勢。

3 結(jié)果與討論

3.1 空間分異分析

標準化降水指數(shù)SPI依據(jù)其值大小將所反映的旱澇類型分為重澇-重旱7個等級，以定性描述干濕情況［12，14］（見表2），總體上可以分為3類：SPI≥1 偏澇；-1

SPI值的大小表示了在選定的總體歷史年份內(nèi)干濕的相對變化狀況，所以其差值可以表示總體歷史時期內(nèi)兩個時段的干濕變化情況，本文以差值Δ（SPI 2- SPI 1）表示其變化趨向，Δ為負，表示相對變干（如表3）；反之則變濕（如表3續(xù)）。

從表3中可得到：研究區(qū)域內(nèi)的71氣象站點的SPI 1有5個是≥1的，其中等級為重澇與中澇的分別為2個，輕澇的1個，即共有5個站點呈現(xiàn)偏澇情勢；而SPI 1值多數(shù)[CM)]

表2 SPI 指數(shù)的旱澇等級

Tab.2 DroughtWet levels of SPI index

等級 Level標準化降水指數(shù) SPI類型 Type1≥2重澇 Extremely wet21.5≤SPI<2中澇 Moderate wet31≤SPI<1.5輕澇 Slightly wet4-1

表3 旱情分級統(tǒng)計表

Tab.3 Statistics of the Drought Classification

SPI偏澇 Wet正常 Normal偏旱 Drought1級2級3級小計4級小計5級6級7級小計SPI 12215525290514SPI 20325515193315

處于-1到1之間，共計有52個站點，說明這個時期的大部分地區(qū)干濕狀況正常；分布于輕旱、中旱、重旱三個等級的站點數(shù)分別為9個、0個、5個共計14個。不難看出，研究區(qū)域內(nèi)偏旱比偏澇的站點數(shù)明顯要多。

研究區(qū)域內(nèi)的71氣象站點的SPI 2同樣有5個站點呈現(xiàn)偏澇情勢，在重澇等級上沒有站點分布，即沒有極端情況發(fā)生；SPI 2值與SPI 1多數(shù)處于-1到1之間，共計有51個站點，說明這個時期的大部分地區(qū)干濕狀況正常；分布于輕旱、中旱、重旱三個等級的站點數(shù)分別為9個、3個、3個共計15個，極端偏澇或偏旱站點數(shù)相對于SPI 1有所減少，但偏旱站點數(shù)有所增加。

表1列出了各觀測站點的干濕狀況，由極端值可以看出：SPI 1中的極端值相對突出，極小值達-4.13，極大值達到2.51，即在這個時期存在區(qū)域極端干旱中心。相比較而言，SPI 2中的極端值相對較小，月值SPI 2出現(xiàn)極小值-2.82，極大值1.66，其干濕狀況差異較為緩和。

研究區(qū)域內(nèi)的71氣象站點的ΔSPI值有39個呈現(xiàn)負值，即多于一半的站點向偏旱方向變化，有32個呈現(xiàn)正值，即在研究區(qū)域內(nèi)向偏旱方向變化的站點數(shù)要多于向偏澇方向變化的站點數(shù)，研究區(qū)域在兩個時期間總體呈現(xiàn)向偏旱方向趨近。分析上述結(jié)果的原因，可能是區(qū)域?qū)θ蜃兣捻憫?yīng)的結(jié)果，全球溫度大幅度升高，必將加大地表蒸散，并與降水變化趨勢相互抵消，是造成研究區(qū)域2000年左右相對偏干旱的一個重要因子。

從SPI 1與SPI 2空間分布圖上也清晰的顯示出：研究區(qū)域SPI 1存在著兩個極端干旱中心，分別是位于研究區(qū)西北部的呼和浩特站與南部的鄭州站附近，而它們之間的太原站附近則呈現(xiàn)出降水充沛，并有兩個小的濕潤中心，在研究區(qū)東北部以北京站為中心的大面積區(qū)域正常偏旱，總體上，區(qū)域內(nèi)干濕狀況分異明顯，且存在明顯的干旱中心。與1963年相比較，研究區(qū)域內(nèi)SPI 2的空間分異較為緩和，但有相當大面積的區(qū)域表現(xiàn)出偏干旱趨向，主要分布于呼和浩特、北京、太原三站之間的部分、太原與鄭州之間、區(qū)域的東南部，且在鄭州站的東偏南向出現(xiàn)一個小的干旱中心；SPI值0.5以上的濕潤區(qū)域面積很小只有最南與最北部的兩小部分。

在兩者的差值空間分異圖上存在兩個極端變濕中心，分別是呼和浩特站與鄭州站偏南，幅度達到3.5- 4.5，為域內(nèi)變化最大的兩個中心。呼和浩特站位于海拔1 000 m以上的內(nèi)蒙古高原，屬于半干旱地區(qū)，蒸發(fā)強烈、降水變幅較大，而鄭州附近的中心很可能是由于季風等因素的影響而造成的。研究區(qū)域內(nèi)有相當大面積的區(qū)域呈現(xiàn)變干趨向，主要位于呼和浩特與鄭州之間的大范圍區(qū)域，且在中西部區(qū)域的太原站點附近出現(xiàn)了較大的變幅，甚至呈現(xiàn)出幾個小的中心。其它地區(qū)干濕變化趨勢不是很明顯，這些地區(qū)主要是以北京為中心的研究區(qū)域內(nèi)東北部與東南角。

3.2 時間序列分析

呼和浩特：SPI值在-1以下和1以上的月份分別只有1/8多，-1到1之間的年份占到3/4，按照SPI值的等級劃分標準［4，8］，說明在這段歷史時期的大部分時段降水分布還是正常的，只有1/4的時間出現(xiàn)了偏旱或偏澇，但是正如極端值顯示的一樣，本站出現(xiàn)的極端干旱情況相對要多一些。這是由于本站點特殊的地理位置所致，呼和浩特位于內(nèi)蒙古高原是研究區(qū)域的邊緣地帶，海拔1 000 m以上，是所選典型站點中靠海最遠的一個站點，且它位于半干旱區(qū)，是夏季風的尾閭區(qū)域，同時受冬季風影響強烈，導致其干濕變化劇烈，易出現(xiàn)干旱中心。北京：SPI值在-1以下和1以上的月份所占比例皆小于1/8，其中SPI值在1以上的月份僅有1/10，是4個站點中偏濕月份最少的，有大于3/4的月份是處于-1到1之間，說明在這段歷史時期的降水變化基本上處于一個較平緩的狀態(tài)，只有不足1/4的時間出現(xiàn)了偏旱或偏澇，這與北京的地理位置有密切的關(guān)系，北京站是四個氣象臺站里靠海最近的，與鄭州處于同一個干濕帶，降水量充沛，但緯度較高，受冬季風的影響強烈，與呼和浩特、鄭州相比之下其出現(xiàn)偏旱、極端干旱與偏濕、極端濕潤的情況較少。太原：其SPI值的變化幅度與呼和浩特相近，但稍不如呼和浩特劇烈，這是由于太原和呼和浩特處于同一條降水等值線內(nèi)，其相同的干濕帶類型導致了干旱情況的類似。鄭州：該站點出現(xiàn)極端干旱的時段比呼和浩特略少，但偏濕與極端濕潤的時段在四個站點里卻是最多的，且其出現(xiàn)偏旱的時段也是最長的，這是由于鄭州處于研究區(qū)的最南部，其較低的緯度受夏季風的影響相對強烈，有較充沛的季節(jié)性降水。

極值比較顯示：在1961-2000年這段歷史時期內(nèi)呼和浩特與太原站出現(xiàn)的極端干旱的情況相對要多一些，北京次之，鄭州最少；而極端濕潤情況則相反，鄭州在四個站點中是偏濕時段最長、最為明顯的站點。

對比分析圖2a， b， c， d不難發(fā)現(xiàn)：呼和浩特與北京的SPI序列變化趨勢相近，1975，1980，1999-2000年2站點皆顯示偏干旱，而1976-1979年間4個站點均呈現(xiàn)出偏濕，1985-1986年2個站點的偏濕；在1965年、1972年、1983年前后都出現(xiàn)了序列內(nèi)最為嚴重的干旱事件，這與歷史時期的記錄有著良好的對應(yīng)關(guān)系，對于1998年的洪澇事件兩者也皆有明顯指示。這可能是由于這2個站點處于相近的緯度上，受季風的影響效用相近緣故。而鄭州和太原序列對應(yīng)的較好，其變化趨勢相近，1961-1963、1975-1979，1983-1985及1990年前后的偏濕，1975-1979，1981-1983，1986-1988，1998-2000的偏旱都對應(yīng)良好。

4 結(jié) 論

（1）空間分析結(jié)果表明：與1963年相比較，2000年研究區(qū)內(nèi)偏干旱的區(qū)域面積增大，與此同時，極端情況相對較少；SPI插值圖顯示：除呼和浩特與鄭州外，研究區(qū)域內(nèi)有相當大面積的區(qū)域呈現(xiàn)偏干趨向，主要位于呼和浩特與鄭州之間的大范圍區(qū)域，其它地區(qū)差異不是很明顯，這些地區(qū)主要是北京為中心的域內(nèi)東北部與東南角。區(qū)域的這種總體偏干旱的趨勢可能是區(qū)域?qū)θ蜃兣捻憫?yīng)。

（2）時間序列分析結(jié)果表明：在1961-2000年這段歷史時期內(nèi)呼和浩特與太原站出現(xiàn)的極端干旱的情況相對要多一些，北京次之，鄭州最少；而極端濕潤情況則相反，而鄭州在四個站點中是偏濕時段最長、最為明顯的站點。各站點的SPI值在時間序列上變化存在巨大差異，其主導因素就是它們各自的地理位置。呼和浩特與北京緯度相近，是夏季風的尾閭區(qū)，同時受冬季風影響強烈，導致其干濕變化劇烈，尤其是呼和浩特靠海遠、海拔高，易出現(xiàn)干旱中心。相反，處于研究區(qū)最南部的鄭州，其較低的緯度使其受夏季風的影響相對強烈，有較充沛的季節(jié)性降水，因而出現(xiàn)偏濕與極端濕潤的時段在四個站點里是最多的。

（3）對比分析各個典型站點的SPI值序列得到：呼和浩特與北京的SPI序列變化趨勢對應(yīng)的較好，鄭州和太原對應(yīng)的較好，且它們對幾次歷史干濕事件的指示也表明長時間尺度的SPI值可以很好的反映度長時間序列的干濕變化趨勢，在黃淮海平原區(qū)的應(yīng)用效果較好。

干旱的指示是一個復(fù)雜的過程，用單一的指標指示勢必會降低結(jié)果的可信度，多指標綜合指示干旱是監(jiān)測干旱的發(fā)展方向。SPI在指示旱澇的過程中等級的劃分還存在一定的主觀性，怎樣客觀地劃分SPI等級是有效指示旱澇發(fā)生的關(guān)鍵，也是將來研究的一個重點。本文在研究中也存在著一些缺點，如先進行SPI值的計算，然后再對其進行空間插值，雖然有這樣做的先例［14］，但這種作法的合理性仍有待考證，而在插值過程中由于考慮到只有小面積的研究區(qū)域高差與其余相差懸殊而忽略了高程的影響，但從結(jié)果來看，在下一步的工作中我們對此還需作改進。另外，本文只探討了長時間尺度SPI的變化，這對于反映長期的氣候或水文變化是有效的，但對于農(nóng)業(yè)作物生長期內(nèi)干濕狀況的變化指標需要短時間尺度的SPI值來實現(xiàn)，這也是需要繼續(xù)研究的工作。

致謝：感謝北京師范大學資源學院06碩士班的陳波、胡譚高、楊曦、陳學泓等同學給予的技術(shù)支持與幫助。

（編輯：李 琪）

參考文獻（References）

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Analysis of the Temporal and Spatial Layout of Drought in the HuangHuaiHai Region

WU Jianjun1， 2 LIU Xiaochen1， 2 LV Aifeng3ZHAO Lin1， 2 LIU Ming1， 2

(1. College of Resources Science Technology， Academy of Disaster Reduction and Emergency Management，

Beijing Normal University， Beijing 100875， China; 2. Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster，

Beijing Normal University， Beijing 100875， China; 3. Institute of Geographic Sciences and

Natural Resources Research， CAS， Beijing 100101， China)

Abstract Drought， as one of the natural disasters， poses a serious threat to social and economic development. How to accurately monitor drought is the key to fight against the disaster. Currently， many indicators were selected to quantify drought， and among those indicators， standard precipitation index (SPI) is more suitable to the actual situation of Г probability distribution to describe the change of the precipitation. For its simple calculation process and strong adaptability， now SPI has been widely applied. HuangHuaiHai Region was selected as the research area here， with SPI Value of the long time series scale (12 months and 36 months were chosen) variation to describe the moisture conditions in the research area during 1961-2000. SPI Value of the long time scale described the efficiencies of the dry and moisture conditions of land surface. According to the temporal and spatial differences of the dry and moisture conditions， some general conclusions were drawn as follows: In the research area in 2000， the area being prone to droughtincreased compared with that in 1963; meanwhile， less extreme events happened. Except Zhengzhou and Hohhot meteorological stations， a very large proportion of the research areas had partial drought， mainly in the areas between Zhengzhou and Hohhot. We can deduce that the general trend of large area of drought is likely to be a certain kind of response to global warming. According to time series analysis， during 1961-2000， more extreme drought events appeared in Hohhot and Taiyuan meteorological stations than events in Beijing. The drought condition in Zhengzhou was relatively moderate. Large differences of the SPI variations on time series exist among each meteorological station; the dominant factor is the latitude location.

Key words drought;drought index; SPI; spatialtemporal distribution