淮河流域1960-2014年水文、氣象干旱指數及其與歷史旱災的關系

文 佐，尹義星，鄒 睿，王小軍

(1.南京信息工程大學水文與水資源工程學院，南京 210044；2.南京水利科學研究院水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 210029；3.水利部應對氣候變化研究中心，南京 210029)

0 引 言

干旱是世界上最嚴重的災害之一[1]，與人類生存密切相關。伴隨著全球氣候變暖，干旱事件的嚴重性日益突出。IPCC在第四次評估報告指出，全球變暖背景下，干旱事件的影響范圍將會進一步擴大[2]。有學者研究認為，氣候變化將使得21世紀中后期的干旱頻率、強度和持續時間逐漸增加[3]。而區域干旱事件在全球氣候變化背景下愈演愈烈，其發生過程具有漸進性，且影響范圍廣，給社會經濟造成巨大損失，其復雜性使之成為人們最難以防御的氣象災害之一[4]。

在我國，干旱是影響較為廣泛的重大自然災害。蔣憶文[5]等人發現標準化降水指數和水文干濕指數在年尺度上具有較好的一致性，月尺度上水文干旱落后于氣象干旱；鄭曉東[6]等人分析發現淮河流域干旱發生強度呈增強趨勢；夏敏[7]等人利用SPEI指數研究了淮河流域1962-2016年的干旱特征，結果表明淮河流域干旱頻率增加，總體呈現干旱化發展的趨勢。諸多研究表明氣象干旱和水文干旱存在響應機制[8]，袁旭琦[9]等發現汾河流域水文干旱對氣象干旱的響應隨時間尺度的增加而更加強烈，并給出了汾河流域水文干旱的修正系數為1.25。張建龍[10]等得到南盤江流域內水文對氣象干旱的響應時間為6個月。吳杰峰等[11]研究得到晉江流域氣象干旱演進為水文干旱的歷時為1.45個月，而烈度為0.8。

淮河流域作為我國的人口密集地區和重要經濟區，研究該流域在全球變暖下的干旱問題就具有重要現實意義。本文借助氣象干旱指數SPI和水文干旱指數SSI，利用M-K趨勢檢驗、相關分析等方法討論淮河流域水文和氣象干旱的關系，并結合實際的受災情況，分析干旱指數和歷史旱災的關系，為淮河流域可持續發展與防災減災提供參考。

1 數據和方法

1.1 數 據

本文選取了淮河流域26個氣象站和21個水文站的觀測資料，氣象站和水文站點分布見圖1。逐月降水數據序列為1960-2014年，逐月水文數據為天然徑流數據，序列為1956-2000年。由圖可見，水文站主要位于流域上游，這是因為下游地區多為平原水網區，主要觀測水位，并不觀測徑流數據。此外，收集了淮河流域1960-2000年洪災和旱災的受災面積數據。

圖1 淮河流域氣象站和水文站分布圖Fig.1 Distribution of meteorological stations and hydrological stations in the Huai River Basin

1.2 方 法

1.2.1 氣象干旱指數和水文干旱指數

本文選取標準化降水指數(Standard Precipitation Index，SPI)作為氣象干旱指數。SPI指數是用概率大小表征某個時段降水的指數，其適用于計算不同時間尺度的干旱指數，具有計算簡便，數據易獲得，穩定性良好的特點。因此，通過概率密度求累積概率，以偏態伽馬分布概率描述降水量的變化，正態標準化后得到SPI值，可以用來反映旱、澇災害的情況。水文干旱指數采用標準化徑流指數(Standard Streamflow Index，SSI)，使用徑流量進行計算，計算方法與SPI相同。兩種指數的具體計算方法可參考McKee等人[12]的文章，指數|Z|>2時為特旱/澇，1.5<|Z|<2時為重旱/澇，1<|Z|<1.5時為中旱/澇，0.5<|Z|<1時為輕旱/澇，|Z|<0.5時無旱/澇。

1.2.2 M-K趨勢檢驗

Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗方法是一種非參數統計檢驗方法。在分析降水、徑流、氣溫等要素的時間序列趨勢變化時常使用，這種方法的優點在于樣本不需要服從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，計算也比較方便，方法如下：

假設有n個樣本量(x1,…,xn)的時間序列，對于所有k,j≤n,且k≠j，xk和xj的分布是不同的，計算檢驗統計量S，公式如下：

(1)

其中：

(2)

S為正態分布，均值為0，方差var(s)=n(n-1)(2n+5)/18。當n>10時，標準的正態統計變量可以通過下式計算：

(3)

對于統計值Z來說，大于0時，呈現上升趨勢；小于0時，則呈現下降趨勢。Z的絕對值在大于1.96時，我們即認為趨勢變化是顯著的。

2 結果和分析

2.1 氣象和水文干旱指數的時間特征

2.1.1 氣象干旱指數的時間特征

利用淮河流域28個氣象站點的逐月降水資料，計算各站點逐月、逐季和逐年的SPI值以分析流域氣象干旱的出現頻次。本文中采用各月的SPI-1作為月SPI，采用3-5月、6-8月、9-11月、12月-次年2月的SPI-3分別作為春、夏、秋、冬四季的SPI，采用1-12月的SPI-12作為年SPI。下文中SSI的計算方法與此相同。

圖 2是淮河流域1960-2014年不同等級的氣象干旱在各月(a)、四季(b)和年代(c)中的出現頻次。統計結果表明，淮河流域在1960-2014年期間總共出現了175個氣象干旱月份。在這些干旱月份中，112個月出現輕旱，43個月出現中旱，20個月出現重旱，4個月出現特旱。從圖2(a)可知，干旱發生總頻次最高的月份是11月，最低的是7月和5月。7月只出現輕旱(這是由于7月份屬于梅雨期)，中旱主要發生在2月和12月，重旱主要發生在3月、4月、10月和11月，特旱發生在2月、3月、5月和9月。從季節上看[圖2(b)]，氣象干旱在秋冬兩季的發生頻率最高，其次是春季和夏季。其中，冬季發生的干旱主要是輕旱和中旱，重旱和特旱的發生次數較少，夏季發生的主要是輕旱(這是由于夏季是淮河流域的汛期)，秋季和春季發生重旱、特旱的次數較多。圖2(c)中，各年代總體上都是以輕旱為主，而特旱僅發生在1960年代和2000年代，中旱和重旱在1960年代和1980年代出現得相對頻繁。

圖2 淮河流域1960-2014年不同等級氣象干旱出現的頻次(紅色為輕旱，藍色為中旱，綠色為重旱，橘色為特旱)Fig.2 Frequency of meteorological drought with different severity in the Huai River Basin from 1960 to 2010

圖3是淮河流域各站點年和夏季SPI的M-K趨勢檢驗結果。由于其他季節的結果基本類似，在此僅給出年序列和夏季的結果。可以看到，對于年序列，僅一個站點呈不顯著下降，其余所有站點均無趨勢；對于夏季序列，僅一個站點呈不顯著上升，一個站點為顯著下降(0.05顯著性水平)，其余所有站點均無趨勢。因此，淮河流域1960-2014年SPI指數的趨勢不顯著。

圖3 淮河流域各站點SPI指數的M-K檢驗結果Fig.3 The M-K test results of SPI index of each stations in the Huai River Basin

2.1.2 水文干旱指數的時間特征

圖4為淮河流域1956-2000年不同等級的水文干旱在各月(a)、四季(b)和年代(c)中出現的頻次。圖3(a)中，1956-2000年淮河流域共出現了105個水文干旱月份，其中，有91個月發生輕旱，13個月發生中旱，1個月發生重旱，但沒有特旱出現。從不同月份來看，水文干旱發生總頻次較高的有3月，7月，9月、11月和12月，較少的為4月、6月和10月。中度干旱主要發生在8月、9月、10月和12月，而重度干旱僅發生在1月，這可能是由于枯水期徑流急劇減少所致。圖3(b)表明，在季節上，水文干旱在四個季節中發生的總頻率相差不大，但在冬季有重旱出現，而其他季節均僅有輕旱和中旱發生，另外，秋季發生中旱的頻率相對較高。圖3(c)表明，4個年代均以輕旱為主，1960和1970年代是水文干旱發生相對頻繁的兩個時期，1970年代發生輕旱和中旱兩種類型的干旱，1960年代則發生輕旱、中旱和重旱3種類型，而1980年代水文干旱的發生頻率最低。

對照圖2和圖4的結果，可以發現，水文干旱的發生頻次和嚴重等級都低于氣象干旱。7月份的水文干旱相對于氣象干旱的次數較高，這是由于7月中下旬淮河流域常常出現高溫，蒸發量大，河川徑流量下降很快，因此更容易發生水文干旱。夏季的水文干旱與氣象干旱不同，盡管干旱等級不高，但是總頻次接近其他季節，這也是由于夏季氣溫很高，造成河川徑流量減少所致。與氣象干旱相比較，1980年代的水文干旱發生頻次相對于其他年代更加低，其中原因有待進一步分析。此外，由于氣象干旱和水文干旱的數據序列長度有差異，因此反映的干旱特征差異也會受到影響。

圖4 淮河流域1956-2000年不同等級水文干旱出現的頻次(紅色為輕旱，藍色為中旱，綠色為重旱，橘色為特旱)Fig.4 Frequency of hydrological drought with different severity in the Huai River Basin from 1960 to 2010

圖5是淮河流域各站點年和夏季SSI的M-K趨勢檢驗結果。可見，對于年序列，僅一個站點呈不顯著下降，一個站點呈顯著上升趨勢；對于夏季序列，僅一個站點呈顯著下降趨勢，一個站點呈顯著上升趨勢，兩個站點呈不顯著上升，其余站點均為無趨勢。因此，淮河流域1956-2000年SSI指數的趨勢不顯著。

圖5 淮河流域各站點SSI指數的M-K檢驗結果Fig.5 The M-K test results of SSI index of each stations in the Huai River Basin

綜上所述，氣象干旱反映出的干旱比水文干旱嚴重；相較其他年代，1960年代的干旱頻次出現最多，且干旱等級復雜；同時，由于淮河流域受到季風的影響，夏季降水較多，因此夏季的干旱出現頻次較低，由于秋冬季降水較少，又處于水文上的枯水時期，因此秋冬季出現干旱的頻次高于春季和夏季。此外，MK檢驗結果顯示，淮河流域的氣象和水文干旱趨勢均不顯著。

2.2 氣象和水文干旱指數的關系

2.2.1 氣象和水文干旱指數的線性相關

考慮到氣象站點和水文站點的空間分布情況，選取空間位置相距較近的氣象站和水文站計算它們的相關系數。選取的4組鄰近的氣象站和水文站(表 1)，計算4組站點在1個月、3個月、6個月、12個月時間尺度上的SPI和SSI的Pearson相關系數，結果如表1。可見，二者相關性較好，各相關系數均通過0.01顯著性水平檢驗。此外，隨著時間尺度的增大，4組站點SPI和SSI的相關系數也逐漸增大，說明水文干旱和氣象干旱的相關性在增強。

表1 氣象站點SPI指數與水文站點SSI指數在不同時間尺度的相關系數Tab.1 Correlation coefficient between SPI and SSI at different time scales

2.2.2 水文干旱對氣象干旱的響應

不少研究表明，水文干旱對氣象干旱的響應存在滯后現象，本文通過計算不同時間尺度下的氣象干旱SPI-n(n=1-24)與一個月尺度下的水文干旱SSI-1的相關系數，進而分析水文干旱對氣象干旱的響應時長。同上，這里選取空間位置相距較近的氣象站和水文站進行計算，1960-2000年長臺關站一個月尺度的水文干旱指數和信陽站多個月尺度氣象干旱指數的相關系數，結果如圖6。y軸為1-12月這12個月份的SSI，x軸為12個不同月份所對應的1～24個月時間尺度的SPI，而不同的顏色條表示SSI與SPI序列的相關系數，顏色越深表示相關程度越高。由圖可知，高相關系數(>0.7)主要集中在5個月尺度以內。從各月份相關系數上看，最大值主要出現在2個月尺度和3個月尺度處(分別有5個月份和4個月份相關系數為最大)，其中3月份對應的3個月尺度處的數值最大，相關系數為0.84，說明該站點處水文干旱對氣象干旱的響應時間為1～2個月。基于上文四季的劃分，冬末至初夏(2-6月)水文干旱受到前期氣象干旱影響的時間較短，一般為2～3個月，最大為4個月；此外，在季節交替處，相關系數較大，即水文干旱對氣象干旱的響應較為明顯，尤其是在冬春和春夏交替的月份。

圖7為1960-2000年蚌埠水文站一個月尺度的水文干旱和蚌埠氣象站多個月尺度的氣象干旱的相關系數。由圖可知，高相關系數(>0.7)出現在6個月尺度以內的3月、4月和7月。從各月相關系數來看，最大值主要出現在2個月尺度或5個月尺度上(分別有4個月相關系數為最大)，其中7月份對應的2個月尺度和3月份對應的5個月尺度的相關系數值最大，相關系數均接近0.75，說明該站點處水文干旱對氣象干旱的響應時間為1～4個月。四季中，水文干旱對氣象干旱的響應相差不大，在季節交替處的響應往往較快，尤其是冬春、春夏和秋冬交替時間，均為1～2個月。

注：＊為各月份最大相關系數對應的氣象干旱尺度圖6 1960-2000年1個月尺度下長臺關站水文干旱(SSI-1)和多個月尺度下信陽站氣象干旱[SPI-n(n=1,2,…,24)]的相關系數Fig.6 The correlation coefficients between hydrological drought(SSI-1) of Changtaiguan Station at the one-month scale and meteorological drought[SPI-n(n=1,2,…,24)] of Xinyang Station at the multi-month scale from 1960 to 2000

注：＊為各月份最大相關系數對應的氣象干旱尺度圖7 1960-2000年1個月尺度下蚌埠站水文干旱(SSI-1)和多個月尺度下蚌埠站氣象干旱[SPI-n(n=1,2.…,24)]的相關系數Fig.7 The correlation coefficients between hydrological drought(SSI-1) of Bengbu Station at the one-month scale and meteorological drought[SPI-n(n=1,2,…,24)] of Bengbu Station at the multi-month scale from 1960 to 2000

水文干旱對氣象干旱的響應不僅受氣象因子的影響，也受到流域面積、地表等影響。HUANG等人[13]利用Budyko的水熱耦合平衡方程中的w參數來概括反映地表特征，研究地表特征對水文干旱滯后時長的影響，結果表明，流域地理狀況對滯后時長的影響一般表現在較短的時間尺度，而對于較長的時間尺度，主要是受到氣象因素的影響。YU等人研究發現[14]，對于較小的流域，異常降水會迅速引起徑流的變化，對于較大的流域，不僅凈雨量、前期土壤濕度會對干旱響應時間造成影響，地表徑流和地下徑流的歷時也會對響應時間造成影響，且隨著流域控制面積的增大，響應會從2～8個月升高為4～16個月。此外，流域下游地區的集水面積大于中游和上游，調蓄能力更強，水文干旱的響應時間一般較長；但下游地區人類活動顯著、不透水面積增加，使得調蓄能力減弱，響應時長又被縮短。

綜上，水文干旱對氣象干旱的響應關系受到諸多因素的影響，而且對于不同的流域，水文干旱和氣象干旱的響應關系可能存在差異。由于淮河流域下游為平原水網區，以監測水位為主，缺少徑流數據，因此，本文沒有針對整個流域進行水文干旱對氣象干旱響應時間的分析和對比。

2.3 歷史旱災與干旱指數的關系

圖8為淮河流域1960-2000年洪災和旱災的受災面積變化。可見，1963年的洪澇災害最嚴重，受災面積達到6 749.47 km2，同時，1964、1982、1991年的洪災均嚴重，受災面積均在3 000 km2以上；旱災在1994年受災最嚴重，受災面積達到5 037.97 km2，1961、1966、1988、1992、1999、2000年的旱災均嚴重，受災面積均達到3 000 km2以上。由線性趨勢可知，1960-2000年間洪災的受災面積呈下降趨勢，而旱災的受災面積呈上升的趨勢，但僅旱災受災面積通過了顯著性水平為0.05的檢驗，說明研究區旱災受災范圍顯著擴大；另外，受災面積大于3 000 km2的干旱災害次數為7次，洪澇災害次數為4次，旱災次數多于洪災；同一年份，旱災受災面積大于洪災2 000 km2以上的有9次，洪災受災面積大于旱災2 000 km2的有5次。總體上，研究區旱災受災面積呈顯著擴大趨勢，且多數年份旱災相對于洪災的災情更嚴重。

圖8 淮河流域1960-2000年洪災和旱災的受災面積變化Fig.8 Changes in affected area of flood and drought in the Huai River Basin from 1960 to 2000

淮河流域洪、旱災害面積與干旱指數SPI、SSI的相關分析表明，SPI和SSI與旱災受災面積呈負相關(相關系數分別為-0.53和-0.57)，與洪災受災面積呈正相關(相關系數分別為0.66和0.76)，均通過0.01顯著性水平檢驗。從相關系數的絕對值大小來看，SPI、SSI與洪災受災面積相關性高于旱災，而SSI與受災面積的相關性高于SPI。因此，相對于旱災受災面積，干旱指數SPI、SSI與洪災受災面積的相關性更強；而相對于SPI，SSI在反映受災面積上較優。因為洪災的形成與降雨、徑流的聯系更為直接，在降水或徑流量大時即容易發生洪災；而旱災受植被、下墊面狀況、人類活動等其他因素的影響更為顯著，因此SPI、SSI與洪災受災面積的相關性更強。相對于SPI反映降水特征而言，SSI反映的徑流特征體現了流域調蓄作用的影響，即使在降水量嚴重虧缺(過剩)的情況下，如果流域內河湖、水庫等的蓄水量較豐富(稀缺)，旱災(洪災)受災面積也不一定很大，因此，SSI在反映受災面積上更優。選取淮河流域旱災受災面積最大的1994年和洪災受災面積最大的1963年為典型年，與該年份相應的干旱指數進行對比，表2給出在典型年份SPI和SSI所反映的不同干旱或洪澇等級出現的站點數量。可見，對于1994年，合計有14個站點的SPI指數表現為干旱，其中2個站點為重旱；同樣有14個站點的SSI指數表現為干旱，其中1個站點表現為重旱。而對于1963年，累計有15個站點的SPI表現為澇，其中有2個站點為特澇，1個站點為重澇；同時，所有的21個水文站點均表現為澇，其中有4個站點表現為特澇，5個站點表現為重澇。因此，無論是對于旱災還是洪災，在典型的旱、澇年份，干旱指數SPI、SSI都有大部分站點顯示受災。

表2 典型干旱和洪澇年份對應的流域SPI和SSI災害等級站點數Tab.2 The number of stations where SPI and SSI present different degrees of disaster in typical drought and flood years

綜上，SPI、SSI與旱災受災面積呈負相關，與洪災受災面積呈正相關，與洪災受災面積的相關性更強；二者在典型旱、澇年份均有大部分站點顯示受災，反映旱澇災害災情的能力較好。

3 結 論

綜合本文研究，得到結論如下。

(1)氣象干旱指數SPI和水文干旱指數SSI的時間特征。氣象干旱反映出的干旱比水文干旱反映出的嚴重；相較其他年代，1960年代的干旱出現頻次最多，且干旱等級較為復雜；在四季中，夏季干旱出現頻次較低，秋冬季干旱的頻次較高。此外，M-K趨勢檢驗結果顯示，淮河流域干旱趨勢不顯著。

(2)水文干旱指數SSI和氣象干旱指數SPI的關系。二者相關性較好，且隨著時間尺度的增大相關性在增強；水文干旱指數SSI對氣象干旱指數SPI的響應時長一般為1～4個月，在季節交替的月份，往往響應較快且明顯。

(3)歷史旱災與干旱指數的關系。研究區旱災受災面積呈顯著擴大趨勢；SPI、SSI與旱災受災面積呈負相關，與洪災受災面積呈正相關且相關性更強；二者在典型旱、澇年份均有大部分站點顯示受災，反映旱澇災害災情的能力較好。

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