4種氣象干旱指數在新疆的適用性分析

王舒 肖高翔

摘要：在研究干旱問題時，由于研究的區域不同，其氣候條件、致旱原因也不同，因此，并不能簡單地采取某一種干旱指數來評定區域的旱情，必須總結該區域各指數的適用性，才能得到最適合該區域干旱研究的干旱指數。將新疆62個氣象站點劃分為12個分區，先將K干旱指數、干旱偵測指數（RDI）、標準化降水指數（SPI）和標準化降水蒸散指數（SPEI）等4種干旱指數的閾值進行本地化修正，再利用春、夏、秋3季最長連續無雨日數評價的干旱等級分別與各干旱指數的評價等級進行吻合度分析，最后利用年尺度的土壤濕度分別與各年尺度的干旱指數進行相關性分析。結果表明：① 在春、夏、秋3季，K指數適用于東疆和南疆平原盆地地區的春旱與秋旱的監測，以及吐鄯托盆地的夏旱監測;RDI指數適用于北疆東部和北部3季的旱情監測、北疆沿天山一帶和天山山區的春旱監測;SPI指數適用于天山和南疆西部山區的夏旱監測;SPEI指數適用于北疆西部和南疆西部山區的春旱監測，以及東疆、南疆、北疆西部和北疆沿天山一帶的夏旱監測，北疆西部及北疆沿天山一帶的秋旱監測。② 在年尺度適用性上，K指數適用于北疆地區、南疆西部以及阿克蘇地區;RDI指數適用于整個北疆地區;SPI指數適用于北疆沿天山一帶、北疆西部、阿克蘇地區以及南疆西部;SPEI指數適用于北疆沿天山一帶、北疆西部和南疆西部山區。

關 鍵 詞：干旱指數;干旱閾值;土壤濕度;新疆

中圖法分類號：P426.616

文獻標志碼：A

文章編號：1001-4179（2021）09-0086-07

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.09.014

0 引 言

干旱是對人類生產活動影響較大的自然災害之一，它具有發生頻率高、持續時間長和影響范圍廣的特點[1]，可分為氣象干旱、水文干旱、農業干旱和社會經濟干旱[2]。其中，氣象干旱是4種干旱里最先發生的，因此，做好氣象干旱的監測、研究和預測工作，對預防和應對其他3種干旱的發生和蔓延、降低干旱所帶來的經濟損失，具有重大指導意義[3]。

新疆，作為世界上距離海洋最遠的地區，由于周圍高原和山脈的阻隔，使得到達這里的海洋水汽極為有限，從而造成了新疆旱災頻發的現狀[4-5]。目前，人們為了準確地監測、量化以及評估干旱的各項指標，已發展出數百種干旱指數[6]。新疆因其特殊的地理位置，受到了眾多氣象學者的重視，他們利用不同的干旱指數對新疆干旱進行了深入而細致的研究。如，李劍鋒等[7]利用標準化降水指數（SPI） [8]分析了新疆的干旱特征演變情況，結果表明，北疆干旱強度和干旱歷時均有下降趨勢，南疆南部干旱強度和干旱歷時有輕微上升趨勢，而東疆中部的干旱情況則有較明顯的上升;軒俊偉等[9]利用標準化降水蒸散指數（SPEI） [10]計算出年尺度的干旱指數序列，結果發現，1963～1987年，新疆由普遍干旱向相對濕潤發展，而20世紀90年代以后，因全球變暖的影響造成潛在蒸散量升高，新疆又呈現出變干的趨勢;王乃哲等[11]利用干旱偵測指數（RDI） [12]分析了新疆5個地區季尺度和年尺度的干旱特征，結果表明，無論是季尺度還是年尺度，除了干旱強度和頻率略有差異外，干旱程度均有所下降，向著濕潤化方向發展;王勁松等[13]提出了一種K干旱指數，用以分析西北地區春季的干旱狀況，結果表明，新疆南部是重旱高發區，新疆北部偏南地區是中旱高發區，新疆西部是輕旱高發區。對于干旱指數在新疆各地的適用性研究方面，慈暉等[14]對比分析了SPI、SPEI、有效干旱指數（EDI） [15]和自適應帕默爾干旱指數（scPDSI） [16]在新疆干旱監測中的適用性，結果表明，由于SPEI綜合考慮了降水和氣溫對干旱的共同作用，因此在判定干旱程度問題上要比單純考慮降水的SPI和EDI更具優勢，而scPDSI的判定結果和其他指數相關性太差，最不適用于新疆的旱情監測;王芝蘭等[17]用SPI指數和廣義極值分布干旱指數（GEVI） [18]做對比，詳細討論了兩種干旱指數在西北地區干旱監測中的適用性，結果表明，就新疆而言，在干旱監測方面GEVI指數要比SPI指數適用性更好。

當下，全球變暖已經成為氣候變化的主旋律[19]，在以往人們研究干旱問題時，大都僅考慮降水對干旱的影響，如上文所提到的SPI、EDI、GEVI等。而如今，氣溫上升對干旱的影響已經成為干旱研究中不可忽視的關鍵因素。而溫度對降水最直觀的影響，多體現在蒸發上，如上文所提到的SPEI、K、RDI、scPDSI等，這些指數都是以蒸發來表征氣溫對干旱的影響。但由于GEVI指數對站點的疏密度具有依賴性，在站點稀疏區域會有一定的誤差[18]，考慮到在新疆這種大范圍區域的干旱監測中，站點分布不均，故不選擇其作為對比的指數。而根據慈暉等人的研究，scPDSI在新疆干旱監測中的效果并不理想，并且對數據的要求也比較高[14]，故也不納入本研究中。綜上，本文著重研究SPI、RDI、SPEI和K指數這4種干旱指數在新疆的適用性，比較各種干旱指數在新疆各地區的適用性，為更準確地監測新疆地區的干旱狀況提供科學理論依據。

1 研究區概況

新疆維吾爾自治區地處中國西北部，亞歐大陸腹地，總面積1 664 900 km2，位于73°40′～96°18′E，34°25′～48°10′ N，由境內的天山將新疆分成南疆地區和北疆地區。氣候主要以溫帶大陸性氣候為主，氣溫溫差較大，降水較少，年平均降水量在150 mm左右，且蒸發量巨大，往往是年均降水量的數倍，因此，新疆也是中國旱災最頻發的省區之一[20]。

2 研究數據與方法

2.1 數據與資料

本文所使用的逐日氣溫與降水數據來源于中國氣象數據網（http：∥data.cma.cn/）提供的中國地面氣候資料日志數據集（V3.0）。為了保證數據序列的長度統一，以盡可能多地保留站點，并保證更長的時間跨度，最終在全疆選定了62個站點。本文采用的土壤濕度數據來自美國哥達德空間飛行中心（GSFC）和美國國家環境預報中心（NCEP）聯合開發的全球高分辨率的陸面模擬系統（GLDAS）的《NASA GES DISC GLDAS_NOAH025_M_2.1》數據集，空間分辨率為0.25°×0.25°，時間分辨率為逐月，選取時間長度為2000～2017年，深度為0～10 cm、10～40 cm和40～100 cm。

此外，由于新疆區域面積較大，氣候條件差異較大，因此整體分析得到的適用性結果并不能說明在局部區域也適用，因此，需對整個研究區進行分區。本文分區依據為國家標準《中國氣象地理區劃》中對新疆的劃分方法，把新疆劃分為12個區域，并按照年均降水量稍作調整。具體為：A.北疆東部5站、B.北疆北部6站、C.北疆沿天山一帶9站、D.北疆西部4站、E.東疆北部3站、F.東疆南部3站、G.天山山區3站、H.吐鄯托盆地4站、I.阿克蘇地區6站、J.南疆東部10站、K.南疆西部5站、L.南疆西部山區4站。具體站點分布與分區情況如圖1所示，后文以A～L來表示各分區。

對于缺測時間較短的數據，由相鄰5 d數據的均值對其進行插補;對于缺測時間較長的數據利用當日的多年均值代替。文中，對于季節的劃分，春季為3～5月，夏季為6～8月，秋季為9～11月，冬季為12月至次年2月，年的劃分按照當年3月至次年2月計。

2.2 研究方法

2.2.1 蒸發量的確定

氣象站點的蒸發數據一般都由蒸發皿測得，但由于蒸發皿口徑較小，其水體溫度與自然水體有差異，因此測得的值與真實蒸發會有一定誤差[21]。劉波等[22]利用新疆的蒸發皿蒸發數據與模擬的各種陸面狀況的實際蒸發數據對比，最終卻得到了完全相反的趨勢。此外，由于全疆蒸發皿蒸發數據的缺測情況較多，鑒于前人的經驗成果[23]，綜合考慮，本文利用與溫度密切相關的潛在蒸散發（PET）來代替蒸發皿蒸發。目前，國內外較流行的PET的計算方法有Thornthwaite法[24]、Hargreaves法[25]和Penman-Monteith法[26]。考慮到Thornthwaite法計算簡單，僅需氣溫就能計算PET[27]，本文以Thornthwaite法來計算春、夏、秋和年尺度的PET，計算方法參見文獻[28]。

2.2.2 干旱指數的計算

本文以K、SPI、SPEI和RDI這4種干旱指數在新疆的適用性做對比分析。SPI指數和SPEI指數是國內外較為常用的氣象干旱指數，其具體計算方法和物理意義參見文獻[28]。

K干旱指數的定義為同一時段的降水相對變率與蒸發相對變率之比，具體計算方法和物理意義參見文獻[13]。特此說明，本文是以潛在蒸散發（PET）代替蒸發量來計算K干旱指數，下文計算RDI指數所需的蒸發指標同樣采用潛在蒸散發（PET）來代替。

RDI與SPI指數計算過程類似，都是假設時間序列服從Γ分布，對時間序列的Γ分布概率密度函數求得累積概率，再將累積概率正態標準化即可得到指數結果，區別在于SPI指數采用的時間序列是降水量，而RDI指數采用的時間序列為時段總降水與總蒸發之比。具體計算方法和物理意義參見文獻[11，29]。

2.2.3 干旱指數的閾值修正

一般各種干旱指數需要進行本地化修正，才能更準確地反映當地的干旱狀況。本文采用國內外研究較多的累積頻率法來對除K指數以外的3種干旱指數進行閾值修正[30]。各干旱等級的累積頻率如表1所列。將計算出的所有站點的指數結果按照大小順序進行排序，按照表1中的累積頻率，對指數的閾值進行修正。由于K干旱指數是以時段降水變率與時段蒸發之比來定義的，因此相當于已經對指數進行了標準化，并消除了不同區域降水與蒸發因量級不同而造成的影響[31]，因此，本文對K干旱指數的閾值整體不做調整，但為了與其他3種指數的評定程度統一，將重旱等級劃分為重旱和極旱兩個等級，把重旱中的2/7劃為極旱，即以0.14作為區分重旱與極旱的閾值。

2.2.4 各季節的干旱指數適用性對比方法

利用降水數據，統計不同季節各站點歷年的連續無雨日數，以中華人民共和國水利部發布的《旱情等級標準》[32]中的連續無雨日數旱情等級劃分表為依據，對不同季節的干旱程度進行劃分，有效降水取氣象干旱中的≥0.1 mm。將4種干旱指數的干旱評價結果與統計連續無雨日數得到的最長連續無雨日數干旱評定結果進行吻合度分析，并對各干旱指數進行評分。評分標準如表2所列，“+”代表干旱指數評定的干旱等級高于最長連續無雨日數評定的干旱等級，“-”代表干旱指數評定的干旱等級低于最長連續無雨日數評定的干旱等級，匯總評分時，取絕對值參與計算，最終以各指數在不同地區的數學期望來評價干旱指數在該地區的適用性，其結果越接近5，說明適用性越好。

2.2.5 年尺度的干旱指數適用性對比方法

隨土壤深度的增加，土壤濕度對實時干旱的響應會越來越滯后[27]，因此，本文利用0～10 cm、10～40 cm和40～100 cm的土壤濕度數據計算平均土壤濕度，利用平均土壤濕度時間序列與各干旱指數的年尺度序列進行相關性分析，以探求在年尺度上，各干旱指數在不同分區的適用性情況。由于原始數據為nc4格式，因此需要利用ArcGIS構建模型將nc4數據批量處理為柵格，再以氣象站點批量提取柵格值，最終得到土壤濕度的月值數據。

3 結果與分析

3.1 干旱指數的閾值修正

干旱指數閾值修正的結果如表3所列。從表3可以看出，各干旱指數的修正閾值結果與原值基本一致，說明《氣象干旱等級》的標準在中國各地都具有普適性。但從新疆實際的干旱狀況來說，還是有差異的，因此，本文利用本地化修正后的干旱等級閾值來評價各干旱指數的干旱等級。

3.2 不同季節干旱指數的適用性分析

將各干旱指數評定的干旱等級結果，與最長連續無雨日數評定結果進行對比，完全吻合的比例越大說明適用性越好，結果如圖2所示。

圖中，“高（低）一級”表示干旱指數評定的干旱等級比最長連續無雨日數評定換干旱等級高（低）一級，依次類推。

由圖2大致可以看出：① 對于春季，K指數在E、F、H、I、J和K區對干旱評定的吻合比例較高，適用性較好;RDI、SPI和SPEI 3個指數干旱評定吻合度的情況較相似，都是在B和D區的表現最好。② 對于夏季，K指數在H區的表現最優，其次是F區;RDI、SPI和SPEI 3個指數在A、B、C、D、E、G和L區的表現較好。③ 對于秋季，K指數在F、H、I 、J和K區的表現較好;RDI、SPI和SPEI 3個指數在D區的表現最優，其次是A和B區，具有一定比例的低一級評定。

為進一步評定不同季節各指數在不同分區內的適用性情況，計算不同季節各指數在各地區吻合度的數學期望，其值越接近5，說明干旱指數評定干旱等級的吻合率越高，適用性越好，如表4所列。由表4可以看出：① 對于春季，K指數在E、F、H、I、J和K區的吻合率最高，RDI指數是在A、B、C和G區，SPEI指數則是在D區和L區，而SPI在各區均不是最優指數。② 對于夏季，K指數僅在H區吻合度的期望值較高，RDI是在A、B區，SPI是在G和L區，SPEI是在C、D、E、F、I、J和K區。③ 對于秋季，RDI依然是在A和B區的期望值最高，SPEI是在C和D區，其余地區均是K指數的期望值最高。

綜上分析結果，可得到不同季節不同地區適用性最優的干旱指數，如表5所列。為便于分析，將各個分區對應季節多年平均降水和平均潛在蒸散放在一起比較，可以看出：

（1）對于春季，K指數適合降水極少而蒸發極大的低海拔地區的干旱評價;RDL適用于相對高緯度的干旱區以及中高緯度的高海拔山區，這些區域的共同特點是降水較少，平均氣溫低;SPEI更適用于降水相對較多的低海拔地區以及低緯度的高海拔地區，可以看出，相較于RDI，SPEI在相對水熱條件良好的地區表現更好;而由于春季各區的降水相對較少，因此，對于降水最敏感的SPI在各區的適用性并不好。

（2）對于夏季，K指數僅在降水最少，蒸發最大的吐魯番盆地較適用，說明K指數很適用于降水與蒸散之比很小的地區的夏旱監測;RDI依然比較適合高緯度地區的干旱監測，由于緯度相對較高，這里的蒸散量相對較低，與春季的適用特點類似;SPI則比較適用于降水較多、蒸發相對較低的高海拔山區;而其他區域則是SPEI比較適合，這些區域的PET都達到300 mm以上，而降水方面，既有降水較豐富的北疆西部地區，也有降水較少的南疆地區，說明SPEI對氣溫的敏感度要比降水更高。

（3）對于秋季，由于氣溫轉涼，氣壓漸漸升高，降水則逐漸變少，而南疆和東疆，相對于北疆的降溫速率慢，因而蒸發依然較明顯，所以，K指數在南疆以及東疆的適用性很好。而在北疆，RDI依然是更適用于緯度較高的北疆北部和東部地區，而北疆沿天山一帶和北疆西部，則是SPEI更適用，因為秋季氣溫在逐漸降低的同時，降水也是在減少的。

3.3 年尺度干旱指數與土壤濕度相關性分析

為了評價各干旱指數對年尺度干旱的監測能力，利用2000～2017年各站點的平均土壤濕度與各分區年尺度干旱指數進行相關性分析，結果如圖3所示。相關性等級規定為：大于0.60為強正相關，0.40～0.60為中等正相關，0.25～0.40為較弱正相關，0.10～0.25為弱正相關，-0.10～0.10為極弱相關或無相關，-0.25～-0.10為較弱負相關，-0.25以下為弱負相關。由土壤濕度與4種干旱指數相關系數的空間分布結果來看，正相關較高的站點多分布在A、B、C、D、I、K和L區，極弱或無相關的站點多分布在F、G和J區，少數的負相關站點分布在F和J區。由于G區處于降水相對豐富的高海拔山區，氣溫相對較低，因此蒸發較低，從而使得土壤濕度的變化緩慢，對干旱的響應更加滯后，最終導致土壤濕度與干旱指數的相關系數偏低。并且，由于以Thornthwaite法計算的PET會在氣溫低于0 ℃時定義蒸發為0，也會造成對高海拔地區干旱程度的低估。而同屬高海拔山區的L區，由于地處東帕米爾高原，來自印度洋的水汽很難抵達，因此降水相對較少，加上其緯度更低，同等海拔上相較于天山山區氣溫更高，蒸發相對更強烈，因此，土壤濕度和干旱具有較好的一致性。F和J區是新疆最為干旱的區域，然而由于全球氣候變暖的影響和青藏高原的阻隔，導致副熱帶高壓帶逐漸北移，致使這一區域的降水有增多趨勢，氣溫又有上升趨勢，而采用僅以氣溫為輸入因子的Thornthwaite法計算的PET，會使得最終得到的干旱評價較實際偏干，因此會出現極弱相關或負相關的現象。而H區由于海拔低，地形封閉，常年被低壓控制，因此暖濕化的趨勢對該區的影響并不明顯，因此沒有出現負相關的情況。

為了便于得出年尺度下不同分區土壤濕度與各干旱指數相關性，從而評價各干旱指數的適用性，基于各站點的逐年平均土壤濕度，計算出各分區的平均土壤濕度時間序列與干旱指數時間序列的相關性，如表6所列。為了便于分析，特加入土壤濕度與年降水和年PET的相關性結果。可以看出，4種指數對降水的相關性很好，而對PET的相關性要差一些，這說明以單純考慮溫度的Thornthwaite法計算的PET與土壤濕度的相關性會有一定的偏差，而這種偏差在東疆和南疆干旱區尤為明顯。對于A和B區，土壤濕度與RDI和K指數都具有強相關性，說明這兩種指數都適用于當地年尺度的干旱評價和研究;對于C和D區，4種干旱指數的表現相當，說明這4種指數均適用于對應地區的干旱評價和研究。對于E、F、H和J區，土壤濕度與4種干旱指數的相關性均較低，說明在這些地區，大格局下暖濕化的趨勢并不足以對土壤濕度產生較大的影響，加上這些區域的蒸發量極大，干旱區短暫而少量的降水對月尺度的土壤濕度的貢獻并不顯著，因此，本研究認為，在極端干旱區，利用與土壤濕度的相關性來衡量干旱指數的適用性是不夠準確的。G區的相關性同樣很低，這主要是因為天山山區降水豐富、平均氣溫偏低，因此，土壤的蒸發效率并不顯著，從而土壤濕度的變化就會相對滯后，最終表現為與干旱指數的相關性差。對于I和K區，K、RDI和SPI指數均表現為強相關，其中，以K指數為最優，說明K指數在這兩個區域年尺度干旱的適用性最好。對于L區，雖然和G一樣同屬山區，但由于降水相對較少，因此SPI在該區的表現不及其他3種指數，而相關性最優的是SPEI指數，可以看出在中低緯度降水量一般的山區，SPEI的適用性比RDI更優，而在高緯山區，則是RDI更優，這一點在天山山區同樣可以印證，雖然從與土壤濕度的相關性來看SPEI和RDI并不是該地表現最好的指數，但SPEI的相關系數仍然比RDI要高。

4 結 論

對于K、RDI、SPI和SPEI 4種指數在新疆各地的適用性問題，本文首先對各干旱指數進行本地化的閾值修正，然后在此基礎上對各干旱指數進行年與春、夏和秋季的適用性分析。3季的適用性采用各干旱指數的評定結果與最大連續無雨日數判定的干旱結果進行吻合度分析。年尺度的適用性優劣則采用土壤濕度與各干旱指數的相關性來判定。最終得到以下結論。

（1）對各干旱指數的閾值進行本地化修正，結果表明：在新疆春季、夏季和秋季，K指數在東疆和南疆干旱區與最大連續無雨日數干旱評定的吻合度較好;同理春季、夏季和秋季，RDI、SPI和SPEI 3種指數有著類似的吻合度，這3個指數在北疆平原谷地區的吻合度較好，在高原山地次之，在干旱區最差。

（2）從4種指數與土壤濕度的相關性來看，相關性較好的站點多分布在北疆和南疆西部山區一帶，也就是干旱指數與土壤濕度相關性較好的站點幾乎全分布在新疆降水較多的區域，相關性較差的站點則明顯分布在新疆最典型的干旱區。理論上，土壤濕度應該是與干旱呈顯著正相關的，但在新疆干旱區二者相關性很差，說明在全球變暖的影響下，南疆和東疆的干旱區有暖濕化的趨勢，而僅以氣溫為輸入的Thornthwaite法計算的PET，最終得到的結果反而會偏干。

（3）從年尺度來看，不同的干旱指數與土壤含水量的關系，在不同的地區表現的關系是存在差異的。K指數在北疆地區、南疆西部以及阿克蘇地區與土壤濕度的相關性較好，適合這些區域的年尺度干旱監測。RDI指數適合整個北疆地區的年尺度干旱監測。SPEI指數適合北疆沿天山一帶、北疆西部和南疆西部山區的年尺度干旱監測。SPI指數適合北疆沿天山一帶、北疆西部、阿克蘇地區以及南疆西部的年尺度干旱監測。而對于東疆和南疆的干旱區，由于與土壤濕度的相關性較差，并不能用土壤濕度來衡量干旱指數的適用性。天山山區由于降水豐富，而蒸發較弱，會出現土壤濕度對旱情反映的相對滯后，因此，也不能以土壤濕度來衡量干旱指數的適用性。引起這種差異的原因是地勢、降水、氣溫等等環境因素共同作用的結果。因此就新疆而言，針對不同的地區選擇不同的指標來衡量干旱指數的適應性是今后需要考慮的問題。

參考文獻：

[1] 鄒旭愷，張強.近半個世紀我國干旱變化的初步研究[J].應用氣象學報，2008，19（6）：679-687.

[2] 孫榮強.干旱定義及其指標評述[J].災害學，1994，9（1）：17-21.

[3] 孫藝杰，劉憲鋒，任志遠，等.1960～2016年黃土高原多尺度干旱特征及影響因素[J].地理研究，2019，38（7）：1820-1832.

[4] 白云崗，木沙·如孜，雷曉云，等.新疆干旱災害的特征及其影響因素分析[C]∥首屆干旱半干旱區域水土保持生態保護論壇論文選編，2013.

[5] 謝培，顧艷玲，張玉虎，等.1961～2015年新疆降水及干旱特征分析[J].干旱區地理，2017，40（2）：332-339.

[6] ZARGAR A，SADIQ R，NASER B，et al.A review of drought indices[J].Environmental Reviews，2011，19：333-349.

[7] 李劍鋒，張強，陳曉宏，等.基于標準降水指標的新疆干旱特征演變[J].應用氣象學報，2012，23（3）：322-330.

[8] MCKEE T B，DOESKEN N J，KLEIST J.The relationship of drought frequency and duration to time scales[C]∥Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology .Anaheim，California：Meteor Society，1993：179-183.

[9] 軒俊偉，鄭江華，劉志輝.基于SPEI的新疆干旱時空變化特征[J].干旱區研究，2016，33（2）：338-344.

[10] VICENTE-SERRANO S M，BEGUERI'A，S，LPEZ-MPREMO，J I.A multiscalar drought index sensitive to global warming：the standardized precipitation evapotranspiration index[J].Journal of Climate，2010，23（7）：1696-1718.

[11] 王乃哲，景元書，徐向華，等.RDI指數在新疆5個地區干旱監測的應用[J].干旱區地理，2020，189（1）：102-110.

[12] TSAKIRIS G，VANGELIS H.Establishing a drought index incorporating evapotranspiration [J].European Water，2005（9/10）：1-9.

[13] 王勁松，郭江勇，傾繼祖.一種K干旱指數在西北地區春旱分析中的應用[J].自然資源學報，2007（5）：709-717.

[14] 慈暉，張強，肖名忠.多種氣象干旱指數在新疆干旱評價中的應用對比研究[J].中山大學學報（自然科學版），2016，55（2）：124-133.

[15] MORID S，SMAKHTIN V，MOGHADDASI M .Comparison of seven meteorological indices for drought monitoring in Iran[J].International Journal of Climatology，2010，26（7）.：971-985.

[16] WELLS N，GODDARD S，HAYES M J.A self-calibrating palmer drought severity index[J].Journal of Climate，2010，17（12）：2335-2351.

[17] 王芝蘭，王勁松，李耀輝，等.標準化降水指數與廣義極值分布干旱指數在西北地區應用的對比分析[J].高原氣象，2013，32（3）：839-847.

[18] 王澄海，王芝蘭，郭毅鵬.GEV干旱指數及其在氣象干旱預測和監測中的應用和檢驗[J].地球科學進展，2012，27（9）：957-968.

[19] 趙宗慈，羅勇，黃建斌.回顧IPCC 30年（1988～2018年）[J].氣候變化研究進展，2018，14（5）：540-546.

[20] 鞠彬，葉文，胡丹.新疆額爾齊斯河流域降水量變化特征及趨勢分析[J].水資源與水工程學報，2015（4）：115-119.

[21] 傅志偉.E601型蒸發量大于小型蒸發量原因之淺析[J].氣象，2001，27（11）：55-56.

[22] 劉波，馬柱國，馮錦明，等.1960年以來新疆地區蒸發皿蒸發與實際蒸發之間的關系[J].地理學報，2008，63（11）：1131-1139.

[23] 楊森，趙正波，莊曉翠.西北干旱區阿勒泰地區暖季干旱指數及干旱分析[J].干旱區資源與環境，2011，25（7）：128-133.

[24] VICENTE-SERRANO S M，BEGUERI'A S，LPEZ-Moreno J I.Comment on "Characteristics and trends in various forms of the Palmer Drought Severity Index （PDSI）during 1900-2008" by Aiguo Dai[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres，2011，116：D19112.

[25] SAMANI Z.Discussion of "History and evaluation of Hargreaves Evapotranspiration Equation"by George H.Hargreaves and Richard G.Allen[J].Journal of Irrigation & Drainage Engineering，2004，130（5）：447-448.

[26] 王衛光，黃茵，邢萬秋，等.基于SPEI的海河流域干旱時空演變特征及環流成因分析[J].水資源保護，2020，36（3）：8-13.

[27] 楊慶，李明星，鄭子彥，等.7種氣象干旱指數的中國區域適應性[J].中國科學：地球科學，2017，47（3）：337-353.

[28] 中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局，中國國家標準化管理委員會.氣象干旱等級：GB/T 20481-2017[S].北京：中國標準出版社，2017.

[29] 高瑞，王龍，楊茂靈，等.三種干旱指數在南盤江流域識別干旱能力中的應用[J].水電能源科學，2012，30（9）：9-12.

[30] 左冰潔，孫玉軍.福建省幾種氣象干旱指數的對比分析[J].氣象，2019（5）：685-694.

[31] 關靜，梁川，趙璐，等.3種干旱指數在寧夏中部干旱帶的適用性分析[J].水土保持研究，2018，25（3）：122-127.

[32] 中華人民共和國水利部.旱情等級標準：SL 424-2008[S].北京：中國水利水電出版社，2008.

（編輯：謝玲嫻）