標準化降水指數與有效干旱指數在新疆干旱監測中的應用

慈 暉,張 強,白云崗,張江輝

(1.中山大學地理科學與規劃學院,廣東 廣州 510275;2.中山大學華南地區水循環與水安全廣東省普通高校重點實驗室,廣東 廣州 510275;3.新疆水利水電科學研究院,新疆 烏魯木齊 830049)

標準化降水指數與有效干旱指數在新疆干旱監測中的應用

慈 暉1,2,張 強1,2,白云崗3,張江輝3

(1.中山大學地理科學與規劃學院,廣東 廣州 510275;2.中山大學華南地區水循環與水安全廣東省普通高校重點實驗室,廣東 廣州 510275;3.新疆水利水電科學研究院,新疆 烏魯木齊 830049)

基于干旱監測理論,根據新疆測站1961—2010年逐日降水資料,對比分析了基于不同時間尺度(1、3、6、9、12、24個月)標準化降水指標(SPI)與有效干旱指數(EDI)對干旱監測的有效性與實用性。結果表明:不論針對短期干旱還是長期干旱,EDI監測能力均明顯優于SPI。短時間尺度的SPI受短時間降水影響較大,能反映短時間新疆地區的干旱變化特征;隨時間尺度的增加,SPI對短時間降水的響應能力較差,但仍可反映長時間序列下明顯的干旱變化趨勢。與SPI相比,EDI能夠很好地反映出短期干旱和當時降水量的影響;同時能夠隨時間遷移,給每日降水量分配以不同權重,考慮前期降水量對當前干濕狀況的影響。相關研究結果可為濕潤區及其他氣候區洪旱災害監測提供重要理論依據。

標準化降水指標;有效干旱指數;干旱監測;新疆

1 干旱研究概述

干旱是一種由于水資源收支不平衡或者供需存在矛盾而形成的水資源短缺現象,是對人類生產與生活造成重大影響的主要自然原因之一。同時,干旱災害也是人們研究較為薄弱的自然災害之一,目前尚沒有一個為大家所普遍接受的干旱定義[1]。降水虧缺在經過一段時間的累積之后,才能表現出干旱特征,但是對于1次干旱事件的開始、結束以及干旱程度的監測較為困難[2]。因此,客觀評價干旱強度、干旱量級、干旱歷時以及干旱發生的空間范圍更加困難。

近年來,研究者們在干旱指標的確立以及改進方面做了諸多努力,建立了一大批用于干旱強度量化、分析以及監測的干旱指標[3-4]。基于土壤水分平衡的干旱指數有CSDI(crop specific drought index)[5]、PDSI(palmer drought severity index)[6]、SMDI(soil moisture drought index)[7]等,其中,由Palmer于1965年提出的PDSI是干旱指標發展過程中的里程碑[8],但由于計算過程復雜、對干旱反應不夠靈敏、沒有考慮人類活動如灌溉等對水平衡的影響等缺陷,其實用性并不高。Wells等在2004年對PDSI指標進行了很大程度上的改善,建立了自適應PDSI指數(self-calibrating PDSI)[3],使得計算結果依賴于當前測站氣候特征、對干濕狀況有不同的敏感性、在空間上的可比性有所提高。基于降水概率分布的干旱指數有BMDI(bhalme and mooley drought index)[9]、DI(deciles index)[10]、RAI(rainfall anomaly index)[11]、SPI(standardized precipitation index)[12]等,其中SPI使用最為廣泛。然而,SPI的使用存在局限性[13]。首先,SPI的計算是基于月降水量數據,當統計分析特定月份的降水之后,該時間段內的降水將不再考慮到接下來其他月份的統計之中,例如:該時段最后1 d發生的強降水有可能補充下一時段的降水虧缺,但SPI并未考慮上一時段的影響,單純判斷下一時段依舊表現為干旱;其次,SPI的月降水量是一個平均概念,并沒有考慮到統計時段初期的強降水隨時間推移由于徑流或者蒸散發的原因已經對該時段后期降水量沒有貢獻的情況;最后,SPI提供了基于不同時間尺度(1、3、6、9、12、24個月)的干旱強度,由于不同時間尺度的SPI具有不同的物理意義,所表征的干旱強度也不盡相同,當判定干旱是否發生時,人為選擇的計算時間尺度則起到主觀作用。

為了能夠克服SPI指標的缺陷,更準確地描述干旱的開始、結束以及干旱歷時,Byun等[14-15]在1996年提出有效干旱指標(effective drought index,EDI)的概念,與其他干旱指標不同,EDI的計算基于日尺度降水量數據、早期降水量的貢獻隨時間遷移越來越小、可以監測到長達多年的持續干旱,是干旱研究領域創新性的突破。EDI也被廣泛地運用在韓國干旱事件的實時監測上[13,16],并且Morid等[17]、Pandey等[18]也指出EDI優于SPI指數,能夠很好地應用在伊朗以及印度地區干旱監測。Masinde[19]結合EDI與人工神經網絡,探討了肯尼亞地區干旱預警工作。但是,國內對EDI的研究甚少。本文通過對比SPI與EDI,旨在探討兩種指標對新疆干旱監測的適用性,為新疆地區及我國干旱監測、預警提供重要理論依據。

2 數據和方法

2.1 數據

采用由國家氣象中心提供的新疆測站1961—2010年逐日降水資料來分析干旱指標的應用與評估。測站的地理位置如圖1所示。缺失數據采用以下方法進行插補:缺失1～2 d數據,采用相鄰數據平均值進行插補;缺失數據序列較長,則以缺失序列多年同期平均值進行插補。

圖1 測站地理位置

2.2 SPI

標準化降水指標是Mckee等[12]于1993年提出,其計算只基于降水數據,并未考慮其他因素對干旱可能造成的影響,具有資料獲取容易、計算簡單、穩定性好、能夠在不同地區進行干旱程度對比等優點,因而得到廣泛應用[20]。很多研究結果表明,降水是決定干旱發生與結束、干旱歷時以及干旱強度的主要因子[21-22]。降水變率遠遠大于氣溫、潛在蒸散發等其他因素的變率。簡單來講,SPI計算使用合適的轉換方法,將降水量數據從Gamma分布轉為標準正態分布,SPI在新疆已有相關研究[20,23]。

2.3 EDI

總體來講,EDI就是利用當日降水量及此前364 d降水量,隨時間遷移,分配給每日降水量不同權重,以評估補充自干旱發生以來累計虧損所需要降水量的累計水平[24]。計算步驟如下。

第1步:計算有效日降水量PEP(effective precipitation);

如式(1)所示：

(1)

式中，Pm為m天之前的降水量,將365作為i的預設值,即最為普遍使用的水循環周期,因此,PEP為365 d時間尺度上可用降水量的累計值;

第2步:計算同期30 a有效日降水量PEP均值MEP;

第3步:計算DEP,即有效日降水量PEP與30 a同期平均值MEP之間的差值;

DEP=PEP-MEP

(2)

第4步:當DEP為負值時,表明這天較平常來說更為干旱,當干旱持續發生,DEP負值連續出現時,將負值連續出現的天數Ddd(dry duration)累加到預設的i值365上,即得到新的i值(365+Ddd-1),這個連續干旱天數的累加是無限的;

第5步:利用新得到的i值,重新計算對應天數的PEP、MEP及DEP值;

第6步:得到干旱指標值DEP與其標準差值ΔSD(DEP)相除，即為干旱指標值IEDI。

IEDI=DEP/ΔSD(DEP)

(3)

最終得到的IEDI考慮了連續發生干旱的時間,代表當前情況下可利用水資源的標準化值[13]。

表1 干濕等級的劃分

3 結果分析

3.1 EDI與SPI的對比分析

圖2 烏魯木齊1960—2010年年均降水量、日降水量及滑動平均

由圖2可以看出,1961—2010年烏魯木齊降水量呈不斷增多趨勢,降水量主要集中在4—9月份。前人已對新疆地區及烏魯木齊做過很多研究,包括氣溫[25]、降水[26-29]、極端氣候事件及演變規律[30-33]等諸多方面。烏魯木齊是世界干旱區最大的城市之一[34],同時也是新疆降水事件強度和概率較大的地區之一[35],更是新疆經濟文化發展中心,由此本文選用烏魯木齊測站氣象資料對比分析SPI以及EDI指標的可用性、優劣性。

圖3 1961—2010年烏魯木齊ISPI值(<-1)與IEDI值(逐月最小值)散點分布

圖3中縱坐標用ISPI,1、ISPI,3、ISPI,6、ISPI,9、ISPI,12、ISPI,24分別表示基于不同時間尺度(1,3,6,9,12,24個月)的SPI值。如圖3(a),ISPI,1與IEDI散點圖非常分散,R2近似為0,13.1%的ISPI,1值小于-1,有相應68.8%的IEDI小于-1,兩者之間不存在相關性。然而,在某種程度上,ISPI,1所能監測出的短期干旱,相應的IEDI也同樣表現為干旱。ISPI，3與IEDI散點圖中(圖3(b)),兩者相關性有明顯增強,R2為0.12,15.6%的ISPI,3小于-1,ISPI,3小于-1的88個月中,IEDI值均為負值,有相應95.7%的IEDI小于-1。在ISPI,1、ISPI,3小于-1的77、92個月中,分別有19、2個月IEDI大于-0.7。其中,ISPI,1小于-1的月份中,有6個月IEDI大于0。在這些情況下,基于1年以上累計降水量的IEDI并未表現出干旱,而基于短期累計降水量(1、3個月)的ISPI,1、ISPI,3指標表現為干旱。Hayes等[36]指出,由于ISPI,1和ISPI,3評價干旱時的概念與距平百分率差不多,干旱季節即使出現少量的水分虧缺,ISPI,1及ISPI,3均表征為嚴重干旱事件,而長時間尺度上的ISPI明顯表現出與IEDI相接近的評判結果。如圖3(c),ISPI,6與IEDI相關性較ISPI,1、ISPI,3增強更為顯著,R2達0.38,ISPI,6表現為干旱(小于-1)的月份,IEDI均小于-0.7,表現為干旱,但ISPI,6未表現干旱(大于-1)的484個月份中,有近乎一半的月份(240個月),IEDI小于-0.7,IEDI與ISPI,6相比,IEDI所表征的旱情較ISPI,6所表征的嚴重。ISPI,9與ISPI,12表現出干旱(小于-1)的月份,IEDI均小于-1,表征為干旱事件。特別是ISPI,9與IEDI擬合的R2值為0.54(圖3(d)),兩者最為接近。在表征干旱的過程中,兩者最大差異出現在1975年6月(IEDI:-4.07;ISPI,9:-0.54)。期間,ISPI,9表征的干旱,從1973年8月持續到1975年5月的22個月,而IEDI考慮到了持續干期以及降水量累計虧缺的概念,其所表征的干旱從1972年12月持續到1975年6月,長達31個月之久。ISPI,24表征干旱的月份,IEDI值均小于0,其中95.6%的IEDI值小于-0.7。ISPI,9、ISPI,12、ISPI,24同時表征干旱的53個月中,相應的IEDI每月最小值均小于-0.7。同時,在ISPI,1、ISPI,3、ISPI,6同時表征短期干旱的28個月中,有15個月ISPI,9、ISPI,12、ISPI,24出現了不同程度上大于-1的情況,而相應的IEDI值均小于-0.7(圖3(e)～(f))。

由以上分析可見,短時間尺度的ISPI,1、ISPI,3所表征的干旱事件的嚴重程度比IEDI指標強,ISPI,6表征的干旱強度則輕于IEDI,隨著時間尺度的延長,對短時降水的響應程度越來越低。考慮到一定程度的降水滯后效應,ISPI,9、ISPI,12、ISPI,24所表征的旱情與IEDI類似,基于長時間尺度上的ISPI明顯表現出與IEDI相接近的評判結果。

3.2 長期干旱

圖4 IEDI～ISPI分析烏魯木齊長期干旱趨勢

如圖4(a),從1962年1月1日至1963年6月13日,IEDI值持續小于-0.7時間最長,長達529 d,表現為連續長期干旱。1962年、1963年降水量分別為多年平均降水量的55%、96%,從1962年至1963年前半年,降水量減少,干旱加劇,從1963年后半年至1964年,降水增加,干旱得到了減緩。隨著干旱歷時不斷延長,基于短時間尺度的SPI監測到的干旱程度輕于實際旱情。有若干次情況下,ISPI,1與ISPI,3所表征的旱情已得到緩解,并未監測到干旱事件的發生。在1963年5月,當此次干旱持續了將近兩年的時候,ISPI,1、ISPI,3、ISPI,9均表征為正常,旱情已消失,ISPI,6、ISPI,12分別表征為輕度干旱、中度干旱(ISPI,6:-1.3,ISPI,9:-1.6),只有ISPI,24與IEDI指數表征為重度干旱。因此,基于短時間尺度的ISPI值并不能很好地反映長期干旱事件的發展變化過程。1962年截至6月底,全疆阿勒泰、瑪納斯、烏魯木齊、哈密、阿克蘇、和田等地均發生干旱,逾6.7×104hm2農田受災,烏魯木齊5.2×103hm2冬麥全部旱死,單產僅36 kg[37]。

同樣如圖4(b),在1964年10月2日至1966年4月3日IEDI持續549 d小于-0.7的長期干旱中,1966年3月只有ISPI,24與IEDI表征為中度干旱;如圖4(c),1974年全疆大旱,烏魯木齊年降水量是歷年平均值的50.2%,生長期(4—10月降水量)是歷年同期均值的56.3%,農作物歉收4.5×103hm2,占播種總面積15%,單產僅64 kg[37]。在1974年4月8日至1975年6月19日IEDI持續438 d小于-0.7的長期干旱中,1975年6月只有ISPI,24與IEDI表征為重度干旱,其他基于短時間尺度的ISPI值均表征干旱已得到緩解,旱情消失。

3.3 短期干旱

圖5 IEDI～ISPI分析烏魯木齊短期干旱趨勢

短期干旱多數發生在春季,主要是由于春季降水量較少,蒸發量大于降水量,且處于積雪未融化、山區雨季未來臨之際[38]。

如圖5,1982年2月、1983年3月、1985年9月降水量分別為多年月平均降水量(22 mm)的0.45%、4.5%、10.9%,只有ISPI,1、ISPI,3指標監測出由于降水量暫時虧缺而引起的短期干旱,相應的IEDI指標均表征為干旱,而ISPI,6、ISPI,9、ISPI,12、ISPI,24均表征正常情況,并未監測到干旱發生。如1985年烏魯木齊農作物受災面積達1.2×103hm2,減產1.1×106kg,受災林約5.3 hm2,過冬儲備草減產7.5×106kg[37]。1983年4月、1989年5月、1997年4月降水量分別為多年月平均降水量(22 mm)的25.8%、0%、0.9%,只有基于短時間尺度的ISPI,1、ISPI,3、ISPI,6監測出短期干旱事件的發生,ISPI,12、ISPI,24均為正常,而相應的IEDI卻表征為干旱事件,即使是與IEDI指數擬合系數最高的ISPI,9也未能表征干旱的發生,這是因為IEDI計算采用每年每日的密集降水數據,進而分配給最近日數的降水量以最高權重、最遠日數的降水量以最低權重。由此可見,在短期干旱事件的監測上,IEDI優于基于長時間尺度的ISPI。另外,IEDI可以監測到ISPI所不能監測到的干旱,例如烏魯木齊1981年5月中旬至7月上旬受旱減產面積達9.7×103hm2,占播種總面積的24%,IEDI能夠較為準確的表征此次干旱,而不論是基于多長時間尺度的ISPI均未監測到此次干旱的發生[37]。

1983年3月,ISPI,6為-0.38,表現為正常,然而到了1983年4月,ISPI,6小于-2,表征發生了極端干旱。干旱指標監測值在短時間內形成如此大的跨度,不利于干旱事件預警工作。該現象的發生,主要是由于1982年10月降水量為40.5 mm，是烏魯木齊多年月平均降水量的184%,其影響被考慮在1983年3月ISPI,6的計算中,而未被1983年4月ISPI,6的計算所考慮。同理,1969年11月ISPI,6所監測的正常變為12月輕旱,是由于受到1969年6月降水量是多年月平均降水量的238%的影響;1991年4月ISPI,6所監測的正常變為5月輕旱,是由于受到1990年11月降水量是多年月平均降水量的195%的影響;1992年1月ISPI，6所監測的正常變為2月輕旱,是由于受到1991年8月降水量是多年月平均降水量的269%的影響;1976年2月ISPI,9所監測的正常變為3月輕旱,是由于受到1975年6月降水量是多年月平均降水量的412%的影響;1991年3月ISPI,9所監測的正常變為4月輕旱,是由于受到1990年7月降水量是多年月平均降水量的247%的影響。這些實例均表明:在干旱監測指標的計算過程中,分配給過去和現在的降水量以相同權重是極為不正確的。相反,EDI指數在計算過程中,隨時間推移,分配給每1天的降水量以不同權重,可以清晰地反映出由于降水量連續稀缺而逐步導致干旱現象不斷加劇的過程。例如,在1963年6月14日(日降水量為36.3 mm)發生強降水事件減緩歷時261 d(1962年9月27日—1963年6月14日)的長期干旱事件之前,1963年6月13日IEDI值為-2.38,仍表征為極端干旱事件。

圖6 新疆1989年5月ISPI及IEDI指數干濕等級劃分

1989年新疆大旱,全疆13個地州共44個縣受災,受災總面積達到4.8×105hm2,3—5月,降水偏少54%,河流補給來水少,5—6月,26條主要河流來水量較歷年同期減少35億m3。旱情較重的有28個縣市,其中北疆22個、南疆6個,受旱面積達1.8×105hm2[37]。本文采用不同時間尺度的SPI以及EDI指數分析1989年5月烏魯木齊的旱情,如圖6所示。短時間尺度的ISPI(1個月、3個月)受到短時間降水的影響較大,能及時考慮當時降水量多少的影響,反映短時間新疆地區的干濕變化特征,而隨著時間尺度的增加,ISPI,6、ISPI,12以及ISPI,24對短時間內降水的響應越來越小,所反映出的干濕變化較短時間尺度ISPI趨于穩定,且能夠更好地反映除前期降水量所累積的滯后效應。因此,長時間尺度ISPI值所表征的干旱周期會更加明顯,干濕變化也逐漸穩定,干濕頻率降低,持續時間加長,呈現出長時間序列下明顯的干濕趨勢。與ISPI相比,IEDI能夠很好地反映出短期干旱,既能夠反映當時降水量多少的影響,同時,也能夠隨時間遷移,給每日降水量分配以不同的權重大小,考慮到前期降水量對當下旱澇情況的影響。

4 結 論

研究結果表明,干旱指標IEDI相對于基于不同時間尺度的ISPI,在監測干旱時,具有以下幾點優勢:

a.IEDI可以監測到短時間尺度ISPI,1、ISPI,3、ISPI,6無法監測到的長期干旱,同樣,也可以監測到長時間尺度ISPI,9、ISPI,12、ISPI,24無法監測到的短期干旱,而IEDI監測到的極端長期干旱,只有ISPI,24得到相同的結論;

b. 短時間尺度ISPI值并不能監測到每1天的干旱發生與否,只能以自然月為統計單位,而IEDI值可以通過累計水資源虧缺與否觀測每1天的干旱情況,能夠及時地反映出干旱何時發生、何時結束、干旱歷時以及每1次干旱發生的強度;

c. 不同時間尺度的ISPI針對同一時間段干旱事件的評定會有不同的結果,而IEDI值只有單一值,評定結果單一;

d.ISPI值的計算過程中,在任何時間尺度上對過去的降水天數和現在的降水天數,給予相同的權重,某次干旱事件中的ISPI值有可能會因為干旱發生前幾個月某次強降水事件的發生而突然減小,而IEDI指數隨時間遷移分配給每日降水量不同權重,能夠更好地監測到干旱事件的發生發展過程;

e. 在許多情況下,即使干旱開始前有強降水事件發生,短時間尺度的ISPI值同樣會將短期降水的稀缺評定為嚴重干旱,加劇旱情,而這種情況并不會在IEDI指數的監測結果中出現。

因此,干旱指數IEDI既可以評定短期干旱,同樣可以監測長期干旱,而且由于IEDI考慮了水資源累計計算的合理性,IEDI值準確性優于ISPI值。我國基于IEDI指數監測干旱事件的可行性及適用性有待進一步的探討和開發。

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Application of standardized precipitation index and effective drought index in drought monitoring in Xinjiang

CI Hui1,2, ZHANG Qiang1,2, BAI Yungang3, ZHANG Jianghui3

(1.SchoolofGeographyandPlaningofSunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China; 2.KeyLaboratoryofWaterCycleandWaterSecurityinSouthernChinaofGuangdongHighEducationInstitute,SunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China; 3.XinjiangResearchInstituteofWaterResourcesandHydropower,Urumqi830049,China)

Based on the drought monitoring theory and daily precipitation data covering the period of 1961-2010 in Xinjiang, we compared and analyzed the effectiveness and practicability of the effective drought index (EDI) and standardized precipitation indexes (SPI) based on different time scale (1-, 3-, 6-, 9-, 12-, 24-month). The result shows that EDI is more superior to SPI no matter for short-term drought or long-term drought. SPI of short-term scale is greatly influenced by short duration precipitation, which obviously reflects the variation of drought and flood in short period in Xinjiang. With the expanding of time scale, SPI gradually loses its feedback from short duration precipitation. However, it can still reflect the obvious trend of drought and flood over the long-term scale. Like SPI, EDI can also reflect the influence caused by short-term drought and recent precipitation. Moreover, with the time passing by, EDI is able to give different weight to everyday precipitation considering the influence to the current drought statues caused by former precipitation. Relevant researches can provide significant theoretical basis to the drought monitoring in humid and some other climatic zones.

standardized precipitation index(SPI); effective drought index (EDI); drought monitoring; Xinjiang

10.3880/j.issn.1004-6933.2015.02.002

新疆維吾爾自治區科技計劃(201331104)、教育部“新世紀優秀人才支持計劃”與中山大學濱海小流域自然地理綜合過程觀測與實驗平臺建設(2012)共同資助

慈暉(1989—),女,博士研究生,研究方向為區域水文循環與水資源演變。E-mail: cathyyyci@gmail.com

張強,教授。E-mail: zhangq68@mail.sysu.edu.cn

S423

A

1004-6933(2015)02-0007-08

2014-05-30 編輯：高渭文)