基于SPI指數和CI指數的東北地區降水集中度與旱澇關系研究

張 琪，張芯瑜，柳藝博

(1. 南京信息工程大學應用氣象學院，南京 210044；2.江蘇省農業氣象重點實驗室，南京 210044)

全球氣候變化背景下，極端事件頻率和強度增多，與降水有關的旱、澇災害是威脅國民經濟特別是農業的最主要的災害[1]。一定區域內降水的多寡及年內的分布特征是農業生產和防災減災部門需要關注的一個重要問題。目前國內針對旱澇的時空分布做了大量研究[2-4]，但考慮降水在年內的分布情況的研究較少。降水分布的集中程度會影響干旱、雨澇的形成及致災強度。國內關于降水集中度的研究主要采用PCD和PCP指數，該指數能夠反映年總降水量在各個旬的集中程度[5-8]；此外還有用PCI指數表征年內降水在不同月份的集中程度，能描述一個地區降水的季節性[9,10]。而上述指數不能描述日降水量高的天數對總降水量的貢獻程度。很多氣象災害往往是由短時強降水過程帶來的，非常有必要以日降水量為基礎研究一段時間內降水的集中程度。CI指數是能夠描述高強度日降水量對總降水量貢獻的降水集中度指數，且具有計算時間尺度靈活的特點，最早由Martin-Vide(2004)在分析西班牙地區強降水日對年總降水量的貢獻程度時提出[11]，目前國內也有少量應用該指數的研究，如佟曉輝等(2017)采用CI指數描述日降水量在年內的集中程度，分析全國范圍內降水集中度的時空分布情況[12]。但目前的研究僅關注年降水集中度的時空變化，缺少將降水集中度與區域旱澇、地形、大氣環流背景等相關聯的研究。

綜上所述，本研究以東北地區為例，采用CI指數分析東北地區降水集中程度，以SPI指數表征旱澇狀況，分析東北地區不同季節降水集中度與旱澇事件之間的潛在聯系。研究結果對于進一步掌握該地區的不同季節降水分布特征、旱澇事件成因具有重要意義。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

以我國對氣候變化響應敏感的東北地區為案例研究區。東北地區(111°37′～135°5′E, 38°40′～53°20′N)包括黑龍江、吉林、遼寧三省和內蒙古東四盟(圖1)。屬于溫帶季風氣候區，北部少部分地區為寒溫帶季風氣候；東北平原大部分屬于半濕潤區，內蒙古東部屬于半干旱區。由于光照充足、雨熱同期、土壤肥沃等原因，此區域是我國玉米、水稻、小麥等糧食作物的重要產地，對我國糧食安全具有重要意義[13]。

圖1 研究區范圍Fig.1 Study area

1.2 數據來源

本文以中國氣象數據共享服務網(http:∥data.cma.cn)上發布的中國地面氣候資料日值數據集(V3.0)中的日降水資料為基礎，從中篩選位于東北地區的且在1976-2015年間無缺測值、無氣象站搬遷等破壞了數據序列一致性的站點，共43個氣象站，其空間分布情況見圖1。

1.3 研究方法

1.3.1 降水集中度指數CI

CI指數能夠描述一段時間內高強度的日降水量對總降水量的貢獻程度，因而可以分析降水在日分辨率上的集中程度。時間段可以是年、季節、一年或多年，因而CI指數具有時間尺度靈活的特點。CI指數的具體計算步驟如下[12,14]：首先，以一段時間內的逐日降水量數據為基礎，提取該時間段內日降水量大于0.1 mm的數據，構成一個新的數據序列Z；其次，確定降水量增量，本研究以1 mm為增量，統計日降水量小于每個降水量值(1、2、3 mm、…)的累積降水量和累積降水日數，進而計算累積降水百分率Y(累積降水/總降水)和累積降水日數百分率X(累積降水日數/總降水日數)；最后用指數函數擬合Y和X：

Y=aXexp(bX)

(1)

使用最小二乘法擬合函數系數a和b。由公式(1)可以擬合出一條Lorenz曲線。圖2中是由齊齊哈爾站和多倫站1976-2015年數據擬合的累積降水百分率隨累積降水日數百分率變化的Lorenz曲線。圖像的象限平分線與曲線圍成的面積S反映了降水的集中程度。

(2)

降水集中度指數CI可以表示為：

CI=S/5 000

(3)

CI值分布在0～1之間，CI越大說明S越大，曲線形狀越靠近x軸，日降水量高的幾天對總降水量的貢獻越多，即降水集中程度越高；反之，曲線越靠近象限平分線，降水分布越均勻。圖2中齊齊哈爾和多倫站CI值分別為0.68和0.64。

圖2 降水集中度曲線Fig.2 Concentration or Lorenz curves for precipitation

1.3.2 標準化降水量指數SPI

采用SPI指數描述旱澇狀況，SPI是由美國科學家McKee等人于1993年提出的[15]。SPI指數采用Gamma概率分布函數擬合降雨時間序列，計算累積概率，再通過正態標準化得到。SPI值為正值時越大則表示越澇，為負值時越小則越旱。目前在國內外得到廣泛使用，具體計算方法和物理含義在眾多文獻中有介紹[16,17]，此處不再贅述。本研究選擇該指數的原因，首先是計算方法簡單，與其他干旱指標相比僅以降水數據計算旱澇，本研究旨在分析東北地區降水特征，并不考慮氣溫等其他因素；其次，時間尺度靈活，本研究要計算年尺度和季度尺度的旱澇情況，適合采用該指數。

本研究采用上述方法計算研究區各站點1976-2015年間的年CI和各個季節的CI值，以分析研究區在過去40年不同季節的降水集中度空間分布情況。此外計算1976-2015年逐年的年CI和季節CI值，與對應時間尺度的SPI值結合，分析降水集中度與旱澇之間的關系，這也是本文的主要創新之處。

2 結果分析

2.1 東北地區不同季節降水量時空變化分析

1976-2015年間全區年降水量平均值為503.7 mm，夏季(6-8月)降水量為324.6 mm，占全年總降水量的百分之64.4%；春(3-5月)、秋(9-11月)、冬(1、2月和前一年的12月)季降水量較少分別為77.6、85.9、15.5 mm，分別占全年總降水量的15.4%、17.1%、3.1%。年總降水量和夏、秋季節降水量隨時間變化趨勢不明顯。春、冬季降水量隨時間有增加趨勢，與時間的相關系數分別為0.32、0.319，達到了0.05顯著性水平(圖3)。在空間分布上年降水量呈現出由東南向西部地區減少的趨勢，最小出現在新巴爾虎右旗為241 mm，最大值出現在東部的丹東為890 mm(圖4)。各個季節的空間分布情況與年降水量空間分布規律一致。

圖3 東北地區平均降水量隨時間變化情況Fig.3 Average precipitation in Northeast China changes with time

2.2 東北地區不同季節CI指數的空間分布

以東北地區各站點逐日降水量數據為基礎，計算1976-2015年間降水集中度。在該時段內，東北地區各站點年、春、夏、秋、冬的CI指數平均值分別為0.659、0.618、0.628、0.628、0.560。年CI指數最高，降水最集中。四季中冬季CI指數最小，降水分布相對均勻；夏、秋季節降水集中度高。由于夏季總降水量最高，降水分布集中更容易帶來洪澇災害。從空間分布上看年CI指數南部地區較低西北部較高；冬季CI指數在空間上有由東向西降低的趨勢，東部降水較多的地區降水集中程度高；春秋季節CI指數空間分布與年CI指數分布較一致在西北部地區較高；夏季CI指數南部地區高，北部地區較低(圖5)。

圖4 東北地區1976-2015年均降水量空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of average annual precipitation in Northeast China during 1976-2015

圖5 1976-2015年東北地區不同季節CI空間分布Fig.5 The spatial distribution of CI for different seasons in Northeast China during 1976-2015

2.3 降水集中程度與區域旱澇關系分析

計算1976-2015年研究區各站點逐年的年尺度和季節尺度的CI指數和SPI指數。采用皮爾森相關分析法分析各個站點降水集中度與旱澇的相關性。由圖6(a)年尺度相關系數空間分布情況可知，在大小興安嶺、長白山地區相關系數高，大多達到了0.05顯著性水平，東北平原地區相關系數低，不顯著。圖7為分布在平原、丘陵地區(海拔500 m 以下)的站點降水集中程度與SPI指數的相關系數隨高程的變化情況，兩者之間的相關系數為0.466，達到了顯著水平。經統計，200 m以下的平原地區74%的站點CI與SPI指數不相關；200～500 m的丘陵地區77%的站點相關系數達到了0.05顯著水平。正相關關系顯著說明降水較多的雨澇年份降水集度也高，主要的幾次強降水過程對全年的總降水貢獻度高，而降水較少的旱年，降水分布相對均勻。

圖6(b)，圖6(d)為春、秋兩季的降水集中度與SPI指數相關系數的空間分布。這兩個季節各站點CI與SPI均呈現正相關關系，且相關系數總體較高。43個站點中春季有22個站點秋季有27個站點正相關關系達到了0.05的顯著性水平。空間分布上西北部地區達到顯著的站點較東南部地區多。由圖6(c)、6(e)的夏冬季節相關系數空間分布可知，總體較低，大多未達到顯著水平，且存在呈負相關關系的站點。

圖6 各站點CI與SPI相關系數空間分布Fig.6 The correlation coefficients between CI and SPI

圖7 降水集中度(CI)與旱澇(SPI)相關性隨高程變化情況Fig.7 The correlation between precipitation concentration (CI) and drought-flood condition (SPI) varies with elevation

3 結論討論

3.1 討 論

前面的研究結果顯示在東北的山地、丘陵地區年降水集中度與旱澇正相關關系顯著，SPI值大的澇年，降水集中程度也高，短時強降水事件多會更容易誘發洪澇災害，增加致災風險。研究區的年降水量呈現出東南部地區向西部地區逐漸降低的趨勢。因而，東部的長白山、遼東丘陵及北部的小興安嶺地區降水總量多且分布集中，使得這些地區的洪澇災害風險更高。張繼權等人[18]分析東北地區洪澇災害空間分布時得出在東北地區東南部及黑龍江地區洪澇災害更為嚴重；李琳等人[19]分析遼寧省暴雨洪澇災情影響時發現遼北、遼東北的低山丘陵地區洪澇災情更嚴重，與上面本研究的分析結果相一致。

在東北地區，春秋季降水較少，且西部地區的降水量更低。但西部地區降水集中度與SPI指數正相關關系顯著，說明在降水量少的旱年，降水集中度低分布較為均勻。這會導致每一次降水量都不高，小雨、微型降雨日數多，無效降水不能被利用，需要借助壟溝集雨等田間管理措施才可能被植被利用[20]。因而東北地區，特別是西部，春秋季節的降水分布特征會加劇旱災影響。

3.2 結 論

本研究基于東北地區43個氣象站逐日降水量數據，借助CI指數、SPI指數以及相關分析的方法，分析了不同季節降水集中度與旱澇情況的關系，得到了如下結論：①東北地區全年的降水集中度最高，四季中冬季集中度最低夏秋季較高；②在研究區的低山丘陵區，年降水集中度與SPI指數正相關關系顯著，在總降水量更高的東部地區，如長白山、遼東丘陵、大興安嶺地區，降水的這一分布特征會加重這些地區澇年的洪澇災害影響；③東北地區春秋季節降水量占全年降水量的比例低，降水集中度與SPI指數正相關關系顯著，且主要分布在降水量較低的西部地區，降水量的這一分布特征會加劇西部地區春秋季旱年的災情。本文的研究結果對于深入掌握東北地區降水集中程度，以及對地區旱澇的影響具有重要意義。