貴州農業干旱時空分布與氣候背景分析

羅陽　田孟勤　吳昊若　王超　張杰

摘要：利用1981年- 2012年干旱資料，對貴州32年的干旱受災面積、成災面積和成災率三個指標進行統計，分析了貴州的農業干旱時空分布特征及氣候背景，結果表明：貴州省每年都受干旱影響，干旱形勢年際差異大，畢節受干旱影響最為嚴重，貴陽最輕;貴州干旱空間格局主要為干旱少發區和干旱常發區，大方、金沙、和黔西組成貴州省農業干旱最嚴重的三角地帶。貴州年均降水年際變化與干旱年際變化相吻合，而夏季降水對農業干旱的影響最為關鍵、無雨日年際變化對干旱的指示作用上存在1-2年的滯后期。貴州在厄爾尼諾年均發生不同程度農業干旱，而在厄爾尼諾次年若貴州發生農業干旱，必將是嚴重干旱。

關鍵詞：農業干旱;貴州省;氣候背景;厄爾尼諾

干旱成因復雜，影響因素眾多，難以準確的識別其開始和結束，因而難以全面、明確的對干旱進行界定【1】。根據干旱的影響因素和研究方向的差異，可將干旱分成四類：氣象干旱、水文干旱、農業干旱和社會經濟干旱【2】。我國是一個受干旱影響非常嚴重的國家，國內學者利用灰色關聯分析方法，研究了干旱與總災害的關聯程度，得出氣象災害對農業生產的影響權重為干旱>凍害>風【3】。因此在研究各種氣象災害對農業的影響時，要將干旱作為首要考慮的因素。

貴州省地處中國西南高原山區，西部地勢高，東部地勢低，是全國唯一沒有平原的省份，且長期受到氣象災害、地質災害等自然災害的影響，給貴州農業生產造成了較為嚴重的損失，其中氣象災害所造成的損失占各種自然災害的80%以上【4】，而干旱作為對農業影響最大的氣象災害，使得研究貴州農業干旱的時空分布特征及與氣候致災因子的關系就成了亟需要解決的重要課題。

1資料與方法

1.1資料來源

本研究采用了貴州省84個縣（市）1981年- 2010年逐日降水資料，資料來源于貴州省氣象局信息中心，對所缺年份的數據進行了差值填補。農業干旱資料來源于貴州省民政局統計的1981年-2012年貴州省農業干旱受災、成災面積資料。

1.2方法

鑒于農業干旱在研究時有很多方法或指標【5】，為了客觀反應干旱的“重程度”，本文主要選用了農作物的干旱受災面積、成災面積與成災率三個指標【6】。

1.3干旱分區指標

成災率是指成災面積占受災面積的比例，可以避免在對不同地區做相互對比時，避免耕地面積不同對受災面積的影

響。因此，本研究中以成災率（f）作為分區指標，對貴州省農業干旱受災情況進行分區研究，具體如下： 偶發區：（f）<0 .5 少發區：0 .51（f）<0 .6 常發區：0 .61（f）<0 .7 高發區：（f）≥0 .7

1.4致災因子的選取

造成貴州農業干旱的因素有很多，但主要原因并不是年降水量的不足，而是降水量的季節分配比例失調或者時空分布不均，這也是導致西南地區干旱的發生的主要原因【7】。同時大氣環流的異常往往造成氣候的異常，導致輸送到貴州的水汽減少，這也是導致貴州干旱的原因之一。大尺度海氣相互耦合作用對氣候變化有非常重要的影響，貴州地處季風區，海溫的異常往往對貴州氣候造成影響，導致干旱的發生，因此在研究貴州干旱成因時候，厄爾尼諾事件也是不可忽略的因素之一【8】。

為了全面研究貴州農業干旱氣候背景，本文選取了年降水距平、四季降水、無雨日與厄爾尼諾事件作為致災因子，對應的氣候基準期為1981年- 2010年。

2貴州農業干旱時空分布特征

2.1農業干旱的年際變化特征

圖1是1981-2012年貴州省歷年來因干旱受災農田面積變化圖。由圖1可知：貴州省干旱形勢逐年之間的變化較大，但每年都受干旱影響，其中，干旱最嚴重的為2011年，受災面積達1700千公頃，干旱最輕的為1999年，受災面積不足1千公頃，32a來平均每年受災面積達635千公頃。受災面積存在3個比較明顯的低值期，即1982年-1984年、1996年-2000年和2007年-2009年，這期間每年的受災面積一般都在500千公頃以下;還有明顯2個高值期，1988年-1992年（1991年除外）和2010年-2011年，每一年的受災面積都在1000千公頃以上。32年來的幾次嚴重干旱年都發生在這2個高值期內，例如1992年、2010年和2012年，這3年的干旱的受災面積均在1500千公頃以上。

圖2是1981 - 2012年貴州歷年成災農田面積的變化圖。從圖2可以看出，成災面積與受災面積之間存在較明顯的相關性，即受災較嚴重的年份往往也是成災嚴重年。與受災面積的變化趨勢相似，成災面積最大的為2011年，達1134千公頃，最輕的為1999年，不足1千公頃，在有數據的28年（ 2004-2007年數據缺失）里年均成災面積為463千公頃。成災面積也存在3個明顯的低值期，即1982年-1984年、1996年-2000年和2004年-2009年，每一年的成災面積都在350千公頃以下;還有2個高值期，即1988年-1992年（1991年除外）和2010年-2011年，每年的成災面積都在700千公頃以上，其中最為嚴重的為1992年和2011年，成災面積達1100千公頃以上。

2.2農業干旱的空間變化特征

由于省內地形復雜，不同地區海拔差異較大，受氣候和經濟發展的影響，省內不同地區旱情分布差異較大。表1是1981年- 2012年貴州省的累加受災面積、成災面積、受災面積傾向率和成災面積傾向率的統計數據。

由表1可知，畢節和遵義是貴州省受干旱影響最為嚴重的兩個地區，其中畢節更加嚴重，不僅1981年- 2012年的累計受災面積超過了4500千公頃，而且累計成災面積都超過了3500千公頃，遠遠超過排在第二位的遵義;銅仁地區和黔南州屬于受干旱影響較為嚴重的地區，累計受災面積均超過了2000千公頃，累計成災面積也在1200千公頃以上;黔西南州、黔東南州、六盤水和安順屬于受旱災影響嚴重地區，累計受災面積在1000 - 2000千公頃之間，成災面積均超過700千公頃;貴陽受干旱的影響最輕，累計受災面積不足1000千公頃，累計成災面積也未超過600千公頃。受災面積和成災面積的傾向率反映了32年來該地區的旱災影響呈現加重還是減輕的趨勢，畢節、遵義、銅仁、黔南州和貴陽受干旱的影響是呈現減輕的趨勢，而黔西南州、黔東南州、六盤水和安順受旱災影響日益加劇。

表1 1981年-2012年貴州省累加受災成災情況（按成災面積排名）

2.3農業干旱分區

采用成災率作為分區指標，利用1981年- 2012年的累計受災面積和成災面積計算成災率，并繪制成貴州省農業干旱分區圖（見圖3）。由圖可知，貴州省旱災分布的空間格局和規模之間存在差異，主要存在兩個分區，即干旱少發區和干旱常發區，其中干旱常發區包括銅仁、黔西南、畢節和貴陽，而干旱少發區主要包括黔東南、黔南、遵義、六盤水和安順。全省共有4個縣（市）為農業干旱高發區，分別為貴陽清鎮，畢節的大方、黔西和金沙，這4個縣的成災率均在0 7以上，農業受干旱影響嚴重，同時，無論是受災面積還是成災面積，畢節的大方、黔西和金沙均位列全省前三位，可見大方、金沙和黔西組成的三角地帶是貴州省農業干旱最嚴重的地區。

成災率的空間格局和海拔之間存在較明顯的關聯，海拔較高地區的成災率一般較高，例如畢節地區的旱災成災率基本在0 6以上，成災率最高地區位于畢節地區的大方縣，成災率為0 73，而海拔較低地區的旱災成災率也較低，如黔東南州和遵義，成災率在0.5-0.6，成災率最低地區位于黔東南州的三穗縣和黔南州的龍里縣，成災率均為0 44。

3農業干旱氣候背景分析

3.1農業干旱與年降水距平

圖4 1981年- 2010年貴州省年均降水距平

圖4為1981年-2010年貴州降水距平的變化，結果表明：貴州年均降水呈現先偏少后增多再減少的年際變化。按照降水的年際變化可分為3個階段：第一階段為1981年-1990年，期間內貴州降水較30年均值嚴重偏少，10年中有8年為負距平，其中1989年降水偏少最多，為-18%，這10年正好對應貴州干旱最嚴重的時期，并且隨著降水的連續偏少，干旱的受災面積和成災面積也逐漸擴大;第二階段為1991年-2002年，貴州降水明顯偏多，12年中有9年為正距平，而降水偏少年份的距平也不超過3%，說明該階段為貴州豐水期，雨水充沛，同時貴州干旱也呈現緩解趨勢，除1992年和2002年發生較大干旱外，其他年份貴州農業干旱成災面積均不超過500千公頃;2003年-2010年為第三階段，降水再次偏少，其中，2003年、2005年、2006年和2009年降水距平均接近或超過10%，長期的降水嚴重偏少，導致了貴州2009年-2011年的連續干旱。

3.2農業干旱與降水的季節分配

圖5為1981年-2010年貴州省四季降水的空間分布，結果表明：貴州季節性降水在時間上分布不均，空間差異大，各市州間降水又差別明顯。貴州降水主要集中在夏季，春季降水略多于秋季，冬季降水最少。結合成災率空間分布圖，發現夏季降水較好的匹配了貴州農業干旱的空間分布，說明夏季降水對農業干旱的影響較為關鍵。貴州夏季降水呈現出東少西多的空間分布格局，銅仁、遵義、畢節的金沙、大方和黔西的年均夏季降水基本在600mm以下，屬于夏季降水稀少地區，正好對應貴州農業干旱的常發區和高發區;貴州西南部的年均夏季降水普遍在700-800mm，有些縣甚至超過了800mm，其中年均夏季降水最多的為六盤水地區的六枝縣，年均夏季降水839mm，夏季降水較多的地區正好對應貴州農業干旱的少發區域;黔東南州夏季降水較少，而農業干旱缺水不嚴重的原因可能是黔東南州森林覆蓋率比較高，農業用地相對較少的原因。

3.3農業干旱與無雨日

圖6為多年來無雨日的變化，趨勢分析的結果表明，近30年來貴州省年無雨日呈顯著增加趨勢，可信度超過90%。年均無雨日為187天，其中無雨日最多的為1987年，為206天，而無雨日最少的為2010年，年無雨日163天。按照年代際劃分，無雨日一直呈現先減少再增加的趨勢，其中1981年-1990年均無雨日為187天，年，1991年-2000年為184天/年，2001年-2010年為191天/年，可見進入到21世紀后無雨日的增加比較明顯。

無雨日的年代際變化與貴州農業干旱面積變化基本吻合，均為先增加后減少再增加，其中1982年-1988年貴州年均無雨日呈單調增加趨勢，同時期干旱面積也逐年增加，當進入90年代，迎來貴州豐水期的時候，年均無雨日也逐年減少，進入到21世紀，無雨日開始逐年增加，并在2007年和2008年又回到200天以上。結果表明：年均無雨日的年際變化基本與干旱面積變化一致，但在對干旱的指示作用上存在1-2年的滯后期。

圖7為1981年-2010年貴州省年均無雨日的空間分布，省年均無雨日大約為187天，說明貴州降水在一年內較為集中，六盤水和畢節地區的無雨曰較少，基本在180天以內，其中最少的為大方，年均無雨日為143天，但此地區卻是貴州農業干旱最嚴重的區域，說明大氣環流異常造成的水汽輸送不均不是造成畢節地區農業干旱的主因之一;遵義年均無雨日在160 - 200天，而銅仁地區的無雨日數較多，基本在180 - 220天，這與農業干旱空間分布格局相吻合，說明遵義和銅仁的農業干旱在一定程度上受到了大氣環流異常的影響;而黔南，黔東南地區無雨日數多但農業干旱不嚴重的原因應該與森林覆蓋率有關。

3.4農業干旱與厄爾尼諾

通過查閱文獻得知，1981年-2010年中厄爾尼諾年包括1982年、1983年、1987年、1991年、1992年、1997年、1998年、2002年、2006年和2009年，而厄爾尼諾次年則為1984年、1988年、1993年、1999年、2003年、2007年和2010年。利用厄爾尼諾年和厄爾尼諾次年的貴州省農業干旱受災面積數做成表2，用來研究貴州省農業干旱與厄爾尼諾事件之間的關系。從表可知：厄爾尼諾年共有10年，其中80年代有3次，90年代有4次，21世紀有3次，期間貴州每年均發生農業干旱，其中受災面積超過500千公頃的共有5年，超過1000千公頃的1年，為1992年的1509千公頃，在30年中排歷史第二位，說明厄爾尼事件的發生會影響貴州的農業發展，造成不同程度的干旱;30年間，厄爾尼諾次年共有7年，其中受災面積超過800千公頃的農業干旱有3次，這3次干旱均排名30年歷史中前10位，其中，2010年干旱最為嚴重，而剩下的4次中農業干旱的受災面積均不超過400千公頃，說明若厄爾尼諾次年貴州發生農業干旱，那必然是嚴重干旱。

表2 1981年-2010年貴州省厄爾尼諾年和厄爾尼諾次年農業干旱災情

為了進一步了解厄爾尼諾事件對貴州省各市州農業干旱發生情況的影響，將厄爾尼諾年和厄爾尼諾次年發生的農業干旱的受災面積求和，計算其所占總的農業干旱受災面積的百分比，得到結果為表3。從表中可以得知：受厄爾尼諾事件影響較為明顯的為畢節、黔西南、六盤水、黔南和安順，而銅仁、遵義、黔東南和貴陽對厄爾尼諾事件的響應較弱;以受災面積所占比作為標準，將各市（州）農業干旱對厄爾尼諾事件的響應結果分為厄爾尼若年主導型和厄爾尼諾次年主導型，可發現畢節、黔西南、六盤水、黔南、銅仁、遵義為厄爾尼諾年主導型，而黔東南和貴陽為厄爾尼諾次年主導型，安順則對兩者的響應程度相同。

4結論

貴州省每年都受干旱影響，干旱形勢年際差異大，不論受災面積還是成災面積均在明顯高值期和低值期，其中干旱最嚴重的為2011年。畢節是貴州省受干旱影響最為嚴重的地區，遠遠超過排在第二位的遵義，貴陽受干旱的影響最輕。畢節、遵義、銅仁、黔南州和貴陽受干旱的影響是呈現減輕趨勢，而黔西南州、黔東南州、六盤水和安順受旱災影響日益加劇。

貴州干旱空間格局主要為干旱少發區和干旱常發區，大方、金沙、和黔西組成的三角地帶是貴州省農業干旱最嚴重的地區。成災率的空間格局和海拔之間存在較明顯的關聯，海拔較高地區的成災率一般較高，而海拔較低地區的旱災成災率也較低。

貴州年均降水呈現先偏少后增多再減少的年際變化，其豐水期與枯水期恰好與干旱的年際變化相吻合。貴州季節性降水在時間上分布不均，空間差異大，各市州間降水又明顯差別，其中說明夏季降水對農業干旱的影響較為關鍵。

無雨日年際變化趨勢與干旱面積變化基本一致，但對干旱的指示作用上存在1-2年的滯后期。造成畢節地區農業干旱的主因不是大氣環流異常造成的水汽輸送不均，而遵義和銅仁的農業干旱在一定程度上受到了大氣環流異常的影響。

厄爾尼諾事件的發生會影響貴州的農業發展，貴州在厄爾尼諾年均發生不同程度的農業干旱，而在厄爾尼諾次年若貴州發生農業干旱，那必嚴重干旱。貴州各州（市）中畢節、黔西南、六盤水、黔南、銅仁、遵義為厄爾尼諾年主導型，而黔東南和貴陽為厄爾尼諾次年主導型，安順則對兩者的響應程度相同。

參考文獻

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