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基于SPEI的干旱時間演變特征研究

2021-08-07 02:03:52田青青連海東黃莎莎
科技創新與應用 2021年21期
關鍵詞:趨勢標準化特征

田青青,連海東,黃莎莎

(1.華北水利水電大學,河南 鄭州 450046;2.河南省水環境模擬與治理重點實驗室,河南 鄭州 450046;3.河南豫信招標有限責任公司,河南 鄭州 450046)

干旱是全球最常見、最廣泛的自然災害,其具有發展速度緩慢、持續時間較長、影響范圍廣和危害嚴重的特點[1-3]。在全球氣候變暖的背景下,干旱越來越嚴重,近幾年,中國跨月、跨季節甚至跨年度的重大干旱事件更是頻發[4]。我國受地理位置和季風性氣候的影響,水文氣象條件復雜多變,社會經濟、農業生產以及生態環境對氣候條件的依賴性強,是世界上干旱災害發生最為頻繁和嚴重的國家之一。本文以標準化降水蒸散指數SPEI作為干旱指數,從干旱的時間演變方面分析了我國1960-2019年的干旱演變特征,以期為全國防旱抗旱減災提供科學決策的依據。

1 數據與方法

1.1 研究區域與數據

我國位于亞洲東部,太平洋西岸,陸地面積約960萬平方千米。我國降水的時空分布并不均勻,夏秋季降水較多而冬春季降水較少,并且降水量在空間分布上由東南沿海向西北內陸逐漸遞減。本文選取的氣象站點數據是1960-2019年全國共613個氣象站點的月值降水、氣溫數據,數據來源于國家氣象科學數據中心制作的地面氣候資料月值數據集(http://data.cma.cn/)。

1.2 方法

1.2.1 標準化降水蒸散指數SPEI

標準化降水蒸散指數SPEI是用降水量與潛在蒸散發量的差值偏離平均狀態的程度來表征某地區的干旱狀況,它融合了帕默爾干旱指數PDSI和標準化降水指數SPI的優點,不僅具有多時間尺度的特征,而且還考慮了氣溫因素對干旱變化的影響[5]。SPEI的計算步驟參照文獻[6]。

1.2.2 極點對稱模態分解方法ESMD

極點對稱模態分解方法ESMD是借鑒了傅里葉變換的思想并將希爾伯特-黃變換方法進行改進,可用于氣象學、水文學、信息科學、生態學等所有涉及數據處理的學科[7]。ESMD方法是通過一系列的變換將原始時間序列分解成為幾個IMF分量和一個趨勢項R,其中趨勢項R即可反映原始時間序列的整體變化趨勢。該方法的具體步驟參照文獻[8]。

2 結果與分析

圖1為全國不同時間尺度SPEI及干旱站次比,從圖中可以看出SPEI可反映不同時間尺度的干旱特征。其中,圖1(a)反映的月尺度SPEI的波動最為頻繁,因為它沒有考慮前期的降水、氣溫變化情況,所以受到短期降水、氣溫的影響較大,反映的是月度的干旱變化特征。圖1(b)與圖1(c)分別反映的是季節干旱與年度干旱變化特征。月、季、年尺度SPEI均呈下降趨勢,且干旱站次比呈上升趨勢,表明1960-2019年全國干旱呈增加趨勢。由年尺度SPEI可知,共有6年的SPEI值小于-0.5,即這6年發生了干旱現象,這些年份分別為2001年、2006年、2007年、2009年、2011年、2019年,其中2006年發生干旱現象最為嚴重,SPEI達到最小值-0.80。此外,1960-2019年SPEI的線性傾向率為-0.121/10a,Mann-Kendall趨勢檢驗法計算得到的趨勢特征值Zs=-2.61,通過了α=0.01的顯著性檢驗,表明年SPEI呈現出顯著的下降趨勢,即1960-2019年全國干旱大體呈顯著增加趨勢。干旱站次比表示發生干旱的影響范圍程度,由圖1(d)可知全國干旱站次比的均值為32.3%,共有4年的干旱站次比超過了50%,這些年份分別為2001年、2006年、2009年、2011年,可以看出這些年份也都是發生干旱的年份,其中2006年的干旱站次比達到了最大值58.3%。1960-2019年全國干旱站次比的線性傾向率為3.444/10a,且Mann-Kendall趨勢特征值Zs=3.31,通過了α=0.01的顯著性檢驗,表明全國干旱發生范圍也呈顯著增加趨勢。

圖1 不同時間尺度SPEI及干旱站次比

對全國年SPEI時間序列進行ESMD分解,當最佳篩選次數達到16次時,ESMD分解自動停止,由此可得到4個IMF分量和1個趨勢項R,最終得到的趨勢項R即可反映原始SPEI序列的整體波動特征,計算結果如圖2所示。為了驗證ESMD分解結果的可靠性,將分解得到的4個IMF分量和1個趨勢項R求和,據此可得到1個重構序列,發現該重構序列與原始SPEI序列完全相同,表明ESMD方法分解得到的結果是可靠的。運用快速傅里葉變換求出各個IMF分量的平均周期,可以識別SPEI序列中存在的多時間尺度振蕩特征,經計算發現IMF1-IMF4的主周期分別為2.07年、5年、10年、30年,表明全國干旱在年際尺度內具有準2.07年和準5年的周期特征,在年代際尺度內具有準10年和準30年的周期特征。由方差貢獻率可得到各個IMF分量相對于原始SPEI序列的重要程度,從表1可知IMF1的準2.07年的方差貢獻率最大,其值為32.92%,IMF3的準10年的方差貢獻率最小,其值為4.57%,因此年際尺度振蕩在SPEI序列變化中占有主導地位,SPEI序列的變化主要是由IMF1所決定的,第一主周期為2.07年。由SPEI序列與各個IMF分量和趨勢項R的相關系數可知,最終得到的趨勢項R與原始SPEI序列的相關性最高,相關系數達到0.65,且通過了α=0.01的顯著性檢驗。

圖2 基于ESMD分解的各個IMF分量及趨勢項R

表1 年SPEI序列分解的各個IMF分量

3 結束語

針對我國干旱現象日益嚴重的問題,本文基于1960-2019年全國613個氣象站點的降水、氣溫數據,以標準化降水蒸散指數SPEI作為干旱指數分析了我國的干旱時間演變特征。1960-2019年全國的月、季、年尺度SPEI呈下降趨勢,干旱站次比呈增加趨勢,表明全國的干旱大體上呈增加趨勢。對全國年SPEI時間序列進行ESMD分解,可知全國干旱具有準2.07年、準5年、準10年、準30年的周期特征,且第一主周期為2.07年。

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