近57年來黃土高原干旱特征及其與大氣環流的關系

王佳瑞, 孫從建,*, 鄭振婧, 李曉明

1 山西師范大學,地理科學學院, 臨汾 041000 2 山西省資源環境與信息化管理院士工作站, 臨汾 041000

干旱是一種水量長期相對虧缺的自然現象[1],現已成為全世界共同面對并急需解決的難題。干旱有著發生面積廣、持續時間長、影響范圍大的特點[2],會導致區域水資源短缺,水資源供需矛盾加劇,生物多樣性銳減,農作物減產等嚴重后果,是影響區域經濟社會可持續發展及人民生活水平的重要桎梏。因此,認識并分析區域干旱時空分布特征對保障國家的糧食生產安全及農業的可持續發展有重要的現實意義[3]。

目前,常用的干旱指標的計算方法有帕默爾干旱指數(Palmer drought severity index,PDSI)[4]、標準化降水指數(Standardized Precipitation Index,SPI)[5]和標準化降水蒸散指數(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)[6]等。其中,PDSI由Palmer在1965年提出[7],是一種基于地表水分平衡原理的干旱指標,但其計算過程較為復雜,在干旱定義上具有較強的主觀性,不宜大范圍使用[8]；標準化降水指數(SPI)由Mckee在1993年提出[9],該方法簡單易行且可以多尺度呈現,只需運用降水數據進行計算,但在全球氣候變暖的大環境下,氣溫同樣成為干旱指標的重要依據,基于此Vicente-Serranotal等人在2010年提出了標準化降水蒸散指數(SPEI)[10],其以SPI為基礎,綜合了SPI和PDSI的優點,具有較好的應用前景[11]。應用不同的干旱指數,研究者在歐洲、亞洲、美洲等地開展了眾多關于區域干旱的評估,同時近年來一些學者對黃河流域的干旱時空特征及其影響因素做了部分研究：王飛等[12]運用SPEI指數發現黃河流域近年來干旱呈增加趨勢；孫藝杰等[13]發現1960—2016年黃土高原的干旱與SPEI指數呈整體下降趨勢,且利用主成分分析法得出印度洋偶極子指數(Indian Ocean Dipole Index,IOD)對黃土高原干旱解釋率較高；裴文濤等[14]發現厄爾尼諾-南方濤動(El Nio-Southern Oscillation,ENSO)的強弱對河西地區的干旱事件有一定影響。同時相關研究表明,大尺度環流對氣候也有一定的影響：趙盼盼等[15]研究發現ENSO對渭河利于氣象具有顯著影響；馬京津等[16]發現東亞夏季風的南風北界的年際變化對華北地區水汽輸送有重要影響；趙思文等[17]發現太平洋年代際振蕩指數(Pacific Interdecadal Oscillation Index,PDO)和ENSO對我國華北地區夏季降雨存在關聯；趙樹云等[18]發現華北雨季降雨的多少與厄爾尼諾現象和拉尼娜現象的變換有關。現有的研究主要聚焦于個別典型區域的干旱評價,涉及整個黃土高原的相關研究使用的方法也僅僅局限于單一指標,缺少針對不同地形區的多指標評價,需要加強不同干旱指數的適用性和對比研究。在全球氣候變化背景下,區域干旱特征與大氣環流間的關系目前尚不清楚。

黃土高原的地理位置十分重要,地處我國季風與非季風的交匯處,屬干旱與半干旱地區[19],降水變率大且降水多集中在夏秋兩季[20]。由于自然因素和人為因素[21-22]的共同作用,導致該區域干旱頻發,區域社會經濟可持續發展受到嚴重威脅。因此研究黃土高原干旱時空分布特征及其與大尺度環流間的相互關系已成為決策者迫切關注的焦點,這對農業生產的指導、農業方針的制定以及災害風險評估都具有重要意義。

1 研究區概況

黃土高原(圖1)地處中國中部偏北,主要包括日月山以東,太行山以西,秦嶺以北,長城以南的地區[23],橫跨山西、陜西、甘肅、青海、內蒙古、寧夏及河南等7個省及自治區。黃土高原主要有河套平原、汾渭平原、寧夏平原、太行山地、呂梁山地、中部丘陵溝壑區、西部山地區組成,地處我國第二級階梯上[24]。研究區屬于大陸性季風氣候,半濕潤半干旱區,降雨主要集中在夏秋兩季,降水變率大,植被主要以溫帶落葉闊葉為主,該區同時也是世界上最大的黃土堆積區,水土流失嚴重,加上人類不合理的亂砍亂伐,使得黃土高原成為生態環境最為脆弱的區域,是全國水土保持綜合治理的重點區域[25]。該地區自然災害頻發,尤其以干旱和洪澇最為突出。

圖1 黃土高原范圍及不同地形區的劃分圖Fig.1 Range of the Loess Plateau and division of different terrain areas

2 數據與方法

2.1 數據來源

本文所使用的氣象數據下載自中國氣象數據網(http://data.cma.cn/),包括1961—2017年研究區及臨近的52個站點(圖1)的逐日降水量、平均風速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日照時數、相對濕度、年內日序數等。計算得到該區域57年的SPI6、SPEI6、SPI12和SPEI12的值,并整理出不同地形區不同干旱指標的值。氣象環流因子數據：西太平洋指數(WPI)、太平洋北美指數(PNA)、北大西洋濤動(NAO)、厄爾尼諾-南方濤動(ENSO)、北極濤動(AO)、大西洋多年代際振蕩(AMO)下載于美國國家海洋和大氣管理局NOAA氣象預報中心。

2.2 研究方法

2.2.1標準化降水指數計算方法

標準化降水指數SPI是美國科學家McKee在1993年開發的干旱指數[9],該指數采用分布概率來描述降水量變化,然后再對偏態概率分布的降水量進行正態標準化處理,求得 SPI 值[26- 27]。

2.2.2標準化降水蒸散指數

由Vicente-Serranotal等人在2010年提出的標準化降水蒸散指數SPEI是一個同時考慮了降水和蒸散的干旱指數[10]。蒸散量采用Penman-Monteith模型計算,通過計算逐月降水量與潛在蒸散的差值,建立不同時間尺度的水分盈虧累積序列,由于存在正負數值,采用三個的參數log-logistic概率分布函數對累計概率密度進行標準化處理,得到相應的多尺度SPEI指數,具體計算過程參見文獻[28]。本文將SPI和SPEI按照表1進行了等級劃分。

表1 SPI/SPEI干旱等級劃分

2.2.3區域干旱評估指標

從干旱發生頻率[29]、干旱發生站次比[30]和區域干旱強度[31]等3個方面評價較大范圍內的區域干旱變化。

2.2.4交叉小波變換

本文運用交叉小波變換[32-33](XWT)來分析不同尺度的干旱指標與大氣環流(WPI、PNA、NAO、ENSO、AO、AMO)因子之間的關系。

3 結果分析

3.1 不同指標的干旱時間變化特征

圖2顯示,1961—2017年四個干旱指標起伏明顯,旱澇交替頻繁,但整體都呈下降趨勢,說明研究區整體呈現變干旱的趨勢,以1999年為節點劃分為兩個階段：1961—1999年干旱發生較少,2000—2017年進入全面干旱期,旱澇指數基本上屬于低位振蕩,但整體上有降低的趨勢。

過去57年間,基于SPI6指標分析顯示(圖2),在1999年、2000年和1997年研究區呈現干旱,SPI6指數分別達到-0.67、-0.65、-0.55,但屬于輕旱；基于SPI12指標分析顯示(圖2),在1966年(-0.77)、1987年(-0.64)、2000年(-0.76)、2001年(-0.51)和1992年(-0.50)發生干旱,均屬于輕旱級別。

圖2 1961—2017年黃土高原SPI6、SPI12、SPEI6、SPEI12變化圖Fig.2 SPI6, SPI12, SPEI6, and SPEI12 changes in the Loess Plateau from 1961 to 2017 SPI:標準化降水指數Standardized Precipitation Index;SPEI:標準化降水蒸散指數Standardized Precipitation Evapotranspiration Index

SPEI指數的下降速率較SPI更為明顯,但兩種SPEI指標都呈現自1999年增加的趨勢,表明研究區自1999年以來,干旱頻次有增加的趨勢,其中1999年是這一時期最為干旱的一年。

SPI和SPEI兩種指標的尺度對干旱的反映程度有所不同,時間尺度越大,干旱變化幅度越小,其值變化程度也較小。研究區在1961—2017年間,SPEI6指標下出現干旱的年數為8年,而基于SPI6指標出現的年份為4年,因此SPEI6較SPI6相比,計算結果偏重,干旱變化趨勢更為明顯,干旱程度更深,干旱的年份也更多。SPEI12與SPI12也呈現同樣的結果,這可能是因為SPEI指標考慮了蒸散發因素的關系。而相同時間尺度的干旱指標間具有較為相似的變化趨勢。根據《氣象災害大典》的記載[34],黃土高原在1972、1974、1977、1978、1980、1986、1997和1999年為干旱較為頻繁的年份,本文研究發現基于SPEI12指標在1966、1978、1980、1986、1999、2000、2005、2006和2009年發生干旱,基本符合《氣象災害大典》的實際情況,這說明SPEI12比較適合作為該區域進行干旱研究的指標。

3.2 不同指標下的年度干旱特征

從整體來看(圖3),研究區不同干旱指標的站次比和干旱強度均呈上升趨勢,這說明研究區1961—2017年間發生干旱的覆蓋范圍和干旱發生的強度都呈增加趨勢,且二者呈現出顯著的正相關性,不同指標的分析結果顯示：

基于SPI6分析顯示(圖3),該區域只有1999年和2000年發生全域性干旱,分別有59.65%和54.39%的站點出現干旱,有11年出現區域性干旱,有5年出現部分區域性干旱,有15年出現局域性干旱；干旱強度最高值出現在2000年(0.65)和1999年(0.60)最高,均屬于輕度干旱,研究區大部分地區干旱強度不明顯。基于SPI12分析顯示,發生全域性干旱的年份有1966年、1987年和2000年(其中1966年的站次比達到63.16%),有12年出現區域性干旱,有8年出現部分區域性干旱,有15年出現局域性干旱；干旱強度以2000年(1.15)和1982年(1.10)最高,屬中度干旱。

基于SPEI6分析顯示(圖3),有5年出現全域性干旱(1999年最高,為75.44%),有8年出現區域性干旱,有4年出現部分區域性干旱,有12年出現局域性干旱；從干旱強度看,研究區未發生重度、中度干旱,只有部分年份發生輕度干旱(1999年最高,為0.95),大部分年份干旱不明顯。基于SPEI12分析顯示,有9年出現全域性干旱(1966年最高,為68.42%),有11年發生區域性干旱,有5年發生部分區域性干旱,有11年出現局域性干旱；干旱強度以1966年(0.90)最高,屬輕度干旱。

圖3 1961—2017年黃土高原區SPI6、SPI12、SPEI6、SPEI12站次比和干旱強度變化Fig.3 Based on the SPI6, SPI12, SPEI6, and SPEI12 indicators, the change of the percent of drought station and drought strength during 1961—2017 in the Loess Plateau Area

綜上,SPEI6較SPI6相比,年際變化趨勢、站次比及干旱強度的高值出現年份都極為相似,但SPEI6的站次比和干旱強度的變化幅度更劇烈。基于SPEI6,研究區出現全域性干旱的年份有5年,而基于SPI6指標只有3年,且SPEI6干旱覆蓋范圍更大,最大站次比為75.44%,而SPI6指標最大站次比只有59.65%。SPI12與SPEI12比較發現,站次比和干旱強度二者變化趨勢亦大致相同,都在1966年達到頂峰,但SPEI12的全域性干旱的年份為9年,峰值更高,為68.42%,而基于SPI12對應的只有3年和63.16%。但是干旱強度卻是SPI12更高,多個年份出現中度干旱,而基于SPEI12指標未出現中度干旱。

3.3 不同地形區域各干旱指標的比較

以往研究表明,黃土高原內部不同地形區域氣候變化差異顯著[32],通過對于研究區不同地形區多種干旱指標對比分析發現(圖4、圖5),基于SPI6和SPEI6：在山地區,兩種指標都呈現黃土高原西部山地區為干旱多發區,主要以輕旱和中旱為主；在黃土高原中部的丘陵區,兩種指標所顯示的干旱頻率也大致相同；而在平原區,SPI6和SPEI6的結果顯示在寧夏平原和汾河平原呈現干旱的態勢。基于SPI12和SPEI12,在整個黃土高原地區干旱發生的區域較為一致,黃土高原各地形區干旱發生的頻率更高,對干旱的表征也更強烈,干旱的影響范圍也更大。

為了詳細分析黃土高原不同地形區的干旱頻率,本文將干旱事件劃分為輕旱、中旱、重旱、特旱四個等級[35](圖4、圖5)。

圖4 黃土高原基于SPI6、SPI12不同地形區的干旱頻率分布圖Fig.4 Distribution of drought frequency in different terrain areas based on SPI6 and SPI12 on the Loess Plateau

圖5 黃土高原基于SPEI6、SPEI12不同地形區的干旱頻率分布圖Fig.5 Distribution of drought frequency in different terrain areas based on SPEI6 and SPEI12 on the Loess Plateau

對比兩種指標同時發現：平原地區的汾渭平原、寧夏平原和河套平原為輕旱頻率高發區,其中以汾渭平原最為突出；而寧夏平原和河套平原等地為中旱頻率的高發區；重旱的高發區集中于寧夏平原和渭河平原部分地區,其中寧夏平原發生重旱的頻率更高。丘陵地區的輕旱在中部及東西兩側發生頻率較高,中旱在丘陵區的中部、西部是高發區,重旱主要位于丘陵區西側的中寧、同心兩地,特旱僅在中部的烏審旗出現。黃土高原西側的山地區是干旱較為嚴重的區域,不同級別干旱事件在該區域均有發生。除西部山區外,山地地區輕旱主要出現在秦嶺北部、呂梁山,中旱在太行山附近時有發生,重旱在烏鞘嶺地區頻發。基于不同指標共同發生干旱的地區,當地政府要加強農田水利基礎設施的維修管理和農村飲水工程建設,組織好抗旱應急工程和節水改造,并大力推廣耐旱作物種植。

4 討論與結論

4.1 討論

為了進一步分析黃土高原地區干旱分布特征與大尺度環流間的關系,本文將不同干旱指標與不同大氣環流因子通過交叉小波的方法進行了遙相關分析,結果如圖6顯示：

圖6 不同環流因子與不同干旱指標的交叉小波功率譜Fig.6 Cross wavelet power spectrum of different circulation factors and different drought indicatorsWPI：西太平洋指數PNA：太平洋北美指數NAO：北大西洋濤動指數ENSO：厄爾尼諾和南方濤動的合稱AO：北極濤動AMO：大西洋多年代際振蕩Period：時期

4.1.1基于SPI6、SPEI6與不同環流因子的遙相關關系

分析結果顯示：SPI 6和SPEI 6與WPI在1987—1991年和1970—1980年分別表現出周期為0—2.5 a的顯著共振關系和7—8 a的共振關系,二者各自為0.4—2.3 a的提前期和1.5—2.3 a的滯后期；和SPI 6相比,SPEI 6與WPI的相關性更強,在1995—2002年二者存在周期為7—8 a的顯著的負位相共振關系,SPEI 6滯后WPI約2.9—3.3 a。SPEI 6與PNA在1985—1994年存在周期為3.5—5.0 a的負位相共振關系,SPEI 6提前PNA約2.0—3.3 a；SPI 6和SPEI 6與NAO在1964—1970年和1985—2000年都存在正位相共振關系,此外,SPEI 6與NAO的相關性更強,二者不僅在2000—2008年存在負位相共振關系,在2003—2006年仍存在周期為3.0—5.0 a的顯著的正位相共振關系,SPEI 6滯后NAO約0.4-0.6 a。SPI 6和SPEI 6與ENSO關系密切,除在1984—1989年間都存在0—2.0 a的負共振關系,且都提前ENSO約0—1.3 a外,兩種指標對ENSO的響應也各有不同：SPI 6在1998—2000年存在周期為0—2.0 a的顯著的負位相共振關系,SPI 6提前ENSO約0—1.3 a,而同一時期SPEI 6對ENSO的響應不如SPI 6強烈,但SPEI 6在1976—1980年存在顯著的共振關系,SPEI 6提前ENSO約0.8—3.0 a。SPI 6和SPEI 6與AO在1965—1970年和2001—2010年存在正位相共振關系,在2006—2010年存在負位相共振關系,但SPEI 6對AO的響應更為明顯,在1980—2000年存在正位相的共振關系；SPI 6和SPEI 6與AMO存在較弱的相關性。

4.1.2基于SPI12、SPEI12與不同環流因子的遙相關關系

SPI 12和SPEI 12與WPI在1970—1980年、1995—2008年和1980—1992年分別存在周期為6.0—8.0 a、7.0—10.0 a和14.0—16.0 a的正、負、正位相的共振關系；SPI 12和SPEI 12與PNA的關系較為密切,在1982—1998年存在周期為0.5—6.0 a的顯著的負位相共振關系,二者提前PNA約0.3—3.8 a,此外在1964—1966年同樣存在相同的共振關系,但PNA對SPI 12的響應更為明顯,在1974—1980年二者存在周期為9.0—11.0 a的正位相共振關系,SPI 12滯后PNA約1.0—1.2 a；與SPEI 12相比,SPI 12和NAO的相關性較弱,SPI12在1995—1996年存在周期為1.0—2.0 a的顯著負位相共振關系,SPI 12滯后NAO約180°,滯后期約為0.5—1.0 a,SPEI 12不僅在2005—2009年存在周期為3.0—4.0 a的顯著正位相共振關系,還在2001—2008年和1983—1999年分別表現出負、正位相共振關系；基于ENSO因子,SPI 12的相關性強于SPEI 12,二者在1968—1970年存在周期為3.0—4.0 a的正位相共振關系,SPI 12和SPEI 12均提前ENSO約3.5—4.4 a,此外,SPI 12與ENSO在1972—1980年存在相關性,而SPEI 12未表現出；SPI 12和SPEI 12與AO無顯著相關性,但AO對SPI 12的響應強于SPEI 12；與半年干旱指標相同,AMO對SPI 12和SPEI 12無明顯相關性。

綜上所述：SPI6和SPEI6、SPI12與SPEI12整體上對WPI、ENSO、PNA及NAO等環流因子具有較高的相關性,但在個別年份SPI對大氣環流因子的遙相關的強弱略低,如PNA、NAO和ENSO都很好的印證了這一點。WPI和ENSO對SPI6和SPEI6的相關性強于SPI12和SPEI12的相關性；PNA對SPI12和SPEI12的相關性反而強于SPI6和SPEI6。

大量研究結果證明,大尺度環流因子的變化對我國北方地區的降水和氣溫造成一定的影響：當WPI處于不顯著的時段,我國冬季的氣溫、降水與WPI之間的相關性較弱[36]。當PNA處于負位相,夏季西太平洋副高減弱,導致黃土高原地區水分異常,冷暖空氣在上方交匯較少,降水偏少,夏季易旱[37]； 1964—1966年、1988—1995年PNA主要處于負位相[38],導致研究區夏季降水較少,導致區域干旱,這與本文結果相符。當冬季NAO偏強時,北方地區春季降水偏少,區域干旱加劇[39]。ENSO的波動已被證明對于黃土高原地區的干旱產生一定的影響[40],厄爾尼諾現象導致海溫異常升高,氣象干旱頻發；1986—1987年、1997—1998年發生厄爾尼諾現象,研究區干旱加劇,這與本文結果相近。當AO位于高指數位相時,黃土高原地區夏季風減弱,降水變少,從而加劇了區域干旱[41]。

4.2 結論

本文通過研究黃土高原不同干旱指標的年際變化和干旱特征,及其與大尺度環流因子的遙相關分析,可以得到以下結論：

(1)時間變化上,在1961—2017年間,黃土高原不同干旱指標均呈下降趨勢,整體逐漸變干旱。SPEI6指標下出現干旱的年數為8年,SPI6為4年,SPEI6較SPI6相比,計算結果偏重,干旱變化趨勢更為明顯,干旱程度更深,干旱的年份也更多,SPEI12與SPI12也呈現同樣的結果,而四種指標共同顯示,2000年以來,黃土高原地區干旱頻發,但整體有降低趨勢。

(2) 1961—2017年,SPEI6較SPI6相比,站次比和干旱強度最高點都出現在1999年,但SPEI6的站次比和干旱強度的變化幅度更劇烈。基于SPEI6,研究區出現全域性干旱的年份有5年,而基于SPI6指標只有3年,且SPEI6干旱覆蓋范圍更大,最大站次比為75.44%,而SPI6指標最大站次比只有59.65%。SPI12相較于SPEI12,站次比和干旱強度較為相似,都在1966年達到頂峰,但基于SPEI12分析顯示,研究區出現全域性干旱的年份為9年,峰值更高,為68.42%,而基于SPI12對應的只有3年(63.16%)。干旱強度卻是SPI12指標更高,多個年份出現中度干旱,而基于SPEI12指標未出現中度干旱。

(3)平原區的汾渭平原是輕旱多發區,寧夏平原、河套平原易發生中旱,寧夏平原同時也是重旱多發區。丘陵區西部的中寧、同心兩地重旱高發,特旱頻發的地區在丘陵區中部的烏審旗。山地區干旱頻率普遍較高,尤其是西部山地區為主,此外,秦嶺北部、呂梁山輕旱頻發,太行山中旱頻發,西部山區的烏鞘嶺出現重旱、特旱。

(4)SPEI對環流指數的變化更敏感。AMO對黃土高原不同地形區不同干旱指標的影響較小,而ENSO、WPI對SPI6 、SPEI6有顯著的響應；PNA對6個月尺度的干旱指標(SPI6、SPEI6)影響小,對12個月尺度的干旱指標(SPI12、SPEI12)影響大。

總之,區域干旱是一個復雜的自然現象,SPEI與SPI對黃土高原氣象干旱的年際變化、區域干旱站次比和干旱強度存在一定差異,這可能是因為SPI僅僅考慮了降水因素,而SPEI在SPI基礎上將蒸散發因素加入所導致的差異,但是兩種干旱指標均能大致說明區域氣象干旱的時空變化。由于不同的干旱指數需要不同的水熱因子和氣象因子,因此需要進一步探索不同干旱指標在不同區域的運用,必要時可采用多指標,從而避免單一指標對結果的局限性。