黃河流域干旱時空特征及其與ENSO的關聯性分析

黃婷婷 林青霞 吳志勇 汪瑛琪

摘 要：為探究黃河流域歷史氣象干旱時空演變特征，并結合ENSO事件探究其關聯性，選取黃河流域99個氣象站1961—2020年的逐月降水與氣溫資料，結合Mann-Kendall突變檢驗、Morlet小波分析等方法揭示近60 a黃河流域年、季尺度的干旱時空特征，并結合平均海平面溫度距平指數SSTA，探究黃河流域氣象干旱特征與ENSO事件的相關性。研究結果表明：①年尺度上，黃河流域近60 a的標準化降水蒸散指數SPEI以-0.114/10 a的速度變化，干旱現象較嚴重，空間上，流域西部呈輕微濕潤化趨勢，流域東部呈干旱化趨勢;②季尺度上，全流域春季干旱化趨勢最為顯著，夏秋季其次，冬季干旱化趨勢微弱;③Morlet小波分析顯示，黃河流域存在13 a主周期的旱澇交替，2020年的小波系數實部圖顯示，黃河流域將持續濕潤;④ENSO事件發生強度與黃河流域SPEI影響因子的相關性表明，ENSO事件的發生與降水及溫度的相關性顯著，且相關性存在1～6個月的滯后。

關鍵詞：干旱;標準化降水蒸散指數;ENSO事件;黃河流域

中圖分類號：P426.616; TV882.1

文獻標志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.11.010

引用格式：黃婷婷，林青霞，吳志勇，等.黃河流域干旱時空特征及其與ENSO的關聯性分析[J].人民黃河，2021，43（11）：52-58.

Spatial and Temporal Characteristics of Drought in the Yellow River Basin and Their Correlation with ENSO

HUANG Tingting1， LIN Qingxia2， WU Zhiyong ?WANG Yingqi3

（1.Yellow River Institute of Hydraulic Research， Zhengzhou 45000 ?China;

2.College of Water Conservancy and Environment， China Three Gorges University， Yichang 443002， China;

3.College of Hydrology and Water Resources， Hohai University， Nanjing 210098， China）

Abstract： In order to explore the spatiotemporal evolution characteristics of historical meteorological drought in theYellow River Basin and explore its correlation with ENSO events， it selected the monthly precipitation and temperature data of 99 meteorological stations in the Yellow River Basin from 1961 to 2020. Based on Mann-Kendall mutation test and Morlet wavelet analysis， it revealed the temporal and spatial characteristics of annual and seasonal drought in the Yellow River Basin over the past 60 years， and the correlation between meteorological drought characteristics in the Yellow River Basin and ENSO events were explored by combining the mean sea surface temperature anomaly index （SSTA）. The results show that a） on the annual scale， the SPEI index of the Yellow River Basin during recent 60 years is decreased at a rate of -0.114/10 a， the drought phenomenon is serious. Spatially， the western part of the basin shows a slight trend of wetness， while the eastern part of the basin shows a trend of aridity. b） At the seasonal scale， the most significant drying trend is spring， followed by summer and autumn， and the drying trend is weak in winter. c） Morlet wavelet analysis shows that there is a 13-year main cycle of drought and flood alternation in the Yellow River Basin. By observing the real part of wavelet coefficients in 2020， it shows that the Yellow River Basin will remain wet. d） The polynomial fitting relationship and correlation between the occurrence intensity of ENSO events and the SPEI influencing factors in the Yellow River Basin indicate that the occurrence of ENSO events is significantly correlated with precipitation and temperature and the correlation has a lag of 1-6 months.

Key words： drought; SPEI; ENSO events; Yellow River Basin

干旱是普遍發生的一種氣象災害，是指區域水分收支或供求不平衡而形成的水分短缺現象。IPCC評估報告顯示，近百年來全球地表溫度升高明顯，全球變暖使得全球各地的旱災事件呈顯著增加趨勢。干旱災害的頻發使得我國多地水資源、水生態環境以及農業生產等受到嚴重影響[1-2]。描述干旱特征的干旱指標眾多，包括標準化降水指數SPI[3]、帕默爾干旱指數PDSI[4]、Z指數[5]、標準化降水蒸散指數SPEI等。SPI與Z以降水量為單因素表征干旱特征，未考慮溫度、蒸散發等因素對區域氣候變化特征的影響。PDSI的計算過程較復雜，對研究數據的要求較高，且干旱等級劃分的主觀性較大。SPEI的計算考慮了溫度與水量平衡因子，在干旱評估中具有優勢，被廣泛應用與研究[6]。

黃河流域是我國重要的生態屏障和經濟帶，在我國生態建設與社會經濟發展等方面具有不可替代的地位[7]。21世紀以來，黃河流域干旱事件頻發[8]，干旱導致的河流干枯和斷流現象日益嚴重，加速了黃河流域土地荒漠化與植被退化[9]。因此，研究黃河流域干旱特征與演變規律有利于更加準確地預測未來黃河流域氣候變化以及水資源時空變化規律[10]。已有學者對黃河流域的干旱特征進行了研究與分析，如：楊肖麗等[11]利用標準化降水指數SPI對黃河流域氣象干旱進行了評估與分析;周帥等[12]以黃河流域為研究區域，運用游程理論、Morans I指數、SPI指數等方法綜合分析了黃河流域干旱時空變化規律，并識別出干旱事件發生的位置及空間分布格局。但是，上述研究多注重于使用標準化降水指數SPI分析區域干旱特征，較少涉及標準化降水蒸散指數SPEI的應用。筆者采用SPEI作為研究干旱的指標，分析近60 a來黃河流域年代際與四季的干旱時空變化特征，并探究ENSO事件[13]與干旱特征的相關性，旨在加快推動黃河流域高質量發展[14-15]。

1 研究區域概況

黃河發源于青海省巴顏喀拉山北麓，流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東9個省（區），干流全長5 464 km，流域面積79.5萬km2，地理位置為北緯32°10′— 41°50′、東經95°53′—119°5′，黃河流域海拔由西向東逐級下降，流域降水量東南多、西北少，多年平均降水量約為460 mm，多年平均水面蒸散發量約為1 000 mm，是我國典型的氣候敏感區之一。黃河流域水資源相對匱乏，生態環境脆弱，在全球性氣候變暖與人類活動影響下，黃河流域的干旱災害頻繁發生，根據黃河流域歷史重大干旱事件記載[16-17]，21世紀初期黃河流域干旱事件影響范圍較廣且影響歷時較長。

2 研究數據與方法

2.1 研究數據

本文選取了黃河流域99個氣象站1961—2020年的氣象數據，缺測數據采用相鄰站點數據插值的方法獲取，氣象數據來源于中國氣象數據共享服務中心（http：//cdc.nmic.cn/），包括逐月平均溫度和降水量觀測數據。選用熱帶太平洋平面溫度距平指數SSTA[18]與南方濤動指數SOI[19]作為表示厄爾尼諾-南方濤動的指標，SSTA指數來源于美國地球系統研究實驗室（NOAA-ESRL）。

2.2 研究方法

2.2.1 標準化降水蒸散指數

基于標準化降水蒸散指數SPEI分析黃河流域近60 a的干旱變化規律，應用Thomthwaite方法計算逐月潛在蒸散量PETi。計算SPEI涉及的主要指標及公式如下[20]：

PETi=16×10TiHm（1）

Di=Pi-PETi（2）

F（x）=1+αx-ββ-1（3）

α=ω0-2ω1βΓ1+1βΓ1-1β（4）

β=2ω1-ω06ω1-ω0-6ω2（5）

γ=ω0-αΓ1+1βΓ1-1β（6）

SPEI=ω-c0+c1ω+c2ω21+d1ω+d2ω2+d3ω3（7）

ω=-2ln P（8）

式中：PETi為月潛在蒸散量（i為月份）;Pi為月降水量;Ti為月平均溫度;H為年熱量指數;m為常數，m=0.49+0.179H-0.000 077 1H2+0.000 000 675H3;α為尺度函數;β為形狀函數;γ為origin參數;P為累計概率密度;F（x）為log-logistic概率分布的累計函數;Γ為階乘函數;ω0、ω1、ω2為數據序列Di的概率加權矩;c0、c1、c2、d1、d2、d3均為常數;ω為距離加權矩。若P≤0.5，則P=F（x）;若P>0.5，則P=1-F（x）。

本文通過計算研究區域99個氣象站點1961年1月至2020年12月不同時間尺度的SPEI值，分析研究區域的年度與季節的干旱時空演變特征，SPEI干旱等級劃分標準[21]見表1。

SPEI具有多時間尺度，本文主要分析3個月與12個月時間尺度的SPEI值。文中的春旱、夏旱、秋旱和冬旱分別采用5月、8月、11月與次年2月的SPEI-3表征，年尺度干旱特征采用SPEI-12表征。

2.2.2 Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall（M-K）趨勢檢驗是目前氣象水文領域進行趨勢判斷的主要方法之一[22]，假設時間序列數據{Xi}是n個獨立的、隨機變量同分布的樣本，則：

S=∑ni=2∑i-1j=1sgnXi-Xj（9）

式中：S為統計量。

依據檢驗統計量Z判斷序列的趨勢顯著性，其計算公式為

Z=S-1 nn-12n+5/18（S>0）

0（S=0）

S+1 nn-12n+5/18（S<0）（10）

若檢驗統計量Z的絕對值Z>2.58，表明序列在0.01的置信水平上具有極顯著的變化趨勢;若1.96

2.2.3 小波分析

在Matlab軟件中采用復Morlet小波分析，實現黃河流域年尺度與季尺度的SPEI指數周期變化規律研究。小波分析可反映黃河流域SPEI指數的多尺度周期特征，通過小波變換系數和小波方差圖可以確定區域干旱的主要周期以及各時間尺度的波動能量隨該尺度的分布情況[14]。

3 結果分析

3.1 黃河流域SPEI的年際變化趨勢分析

黃河流域1961—2020年年度SPEI變化及其M-K檢驗曲線如圖1（a）所示，可以看出年度SPEI呈下降趨勢，線性傾向率為-0.114/10 a，表明近60 a來黃河流域呈干旱化趨勢。1964年和1997年分別為黃河流域近60 a來最濕潤和最干旱的兩個年份，其SPEI值分別為1.47和-1.09，分別達到了中度濕潤和中度干旱的水平。在置信區間內，UF和UB曲線相交于1985年，表明1985年黃河流域干旱情勢發生突變，1985年前流域干旱化趨勢不顯著，1985年后流域顯著干旱化，且1999年后干旱化趨勢達到了顯著性水平。

圖1（b）～（e）為黃河流域1961—2020年四季SPEI變化及其M-K檢驗曲線。春季SPEI的線性傾向率為-0.117/10 a，1964年和2000年分別是最濕潤和最干旱的兩個年份，其SPEI值分別為1.22和-1.40，分別達到中度濕潤和中度干旱的水平。夏季SPEI的線性傾向率為-0.047/10 a，1976年和1997年夏季SPEI分別為1.01和-1.04，分別達到中度濕潤和中度干旱的水平。秋季SPEI的線性傾向率為-0.101/10 a，1961年和1998年秋季SPEI分別為1.38和-1.80，分別達到中度濕潤和重度干旱的水平。冬季SPEI的線性傾向率為0.068/10 a，1990年和1999年的冬季SPEI分別為1.34和-1.59，分別達到中度濕潤和重度干旱的水平。綜上可以看出，近60 a來黃河流域的春季、夏季、秋季均表現出由濕潤向干旱轉變的趨勢，而冬季則表現出濕潤化的趨勢。

3.2 黃河流域SPEI的空間變化趨勢分析

圖2為黃河流域1961—2020年年度與四季SPEI空間分布狀況。從年度SPEI空間分布看，以景泰—臨夏—若爾蓋—馬爾康為分界線把流域分為東部與西部地區，西部地區呈現濕潤化趨勢，東部地區呈現中度至極端干旱水平的干旱化趨勢。總體而言，1961—2020年流域大部分區域呈現干旱化加重的趨勢，小部分地區呈現濕潤化加重的趨勢，流域上中游地區干旱化程度加重，流域上游地區濕潤化程度加重。

從春季SPEI空間分布情況看，以景泰—西吉—天水與太原—臨汾—孟津為兩條分界線把流域分為西部、中部、東部三部分，西部地區呈濕潤化趨勢，中部地區呈干旱化趨勢，東部地區呈輕微干旱化趨勢;從夏季SPEI空間分布看，大部分地區呈中度干旱化趨勢，只有西北與東南部分地區呈濕潤化趨勢;從秋季SPEI空間分布看，大部分地區呈極端干旱化狀態，以景泰—合作—若爾蓋與銀川—橫山—長治為兩條分界線將流域分為三部分，除西南與東北地區呈輕微濕潤化趨勢外，其余地區均具有干旱化趨勢嚴重的特征;從冬季SPEI空間分布看，以包頭—橫山—環縣—長武—天水為分界線把流域分為東西兩部分，中游與下游具有干旱化的趨勢。整體而言，流域中游地區容易發生干旱事件，上游地區相對不易發生干旱事件。春季干旱化最為顯著，夏季與秋季次之，冬季干旱化趨勢最不顯著。

3.3 Morlet小波分析

選用水文氣象分析中常用的Morlet連續復小波變換分析法分析黃河流域1961—2020年的年尺度與季節尺度SPEI的周期演變規律，見圖3。

年度SPEI既存在4～8 a與10～15 a的短周期變化規律，也存在18～27 a的長周期變化規律。其中，10～15 a的短周期存在3次較明顯的旱濕交替情況，18～27 a的長周期存在2次較明顯的旱濕交替情況。13、5、21 a尺度上震蕩明顯，分別為第一、第二、第三周期;春季SPEI存在10、36、18 a的震蕩周期，分別為第一、第二、第三周期;夏季SPEI存在21、7、13 a的震蕩周期，分別為第一、第二、第三周期，13 a與21 a尺度上流域均處于持續偏濕的狀態;秋季13 a為第一周期，5 a為第二周期，13 a尺度上未來幾年流域處于持續干旱的狀態，5 a尺度上流域處于持續濕潤的狀態;冬季23 a為第一周期，7 a為第二周期，23 a尺度上流域處于持續濕潤的狀態，7 a尺度上流域處于濕潤結束期。

3.4 ENSO事件對黃河流域干旱的影響

3.4.1 ENSO事件強度與SPEI指數影響因子關系

ENSO事件主要分為暖事件（厄爾尼諾事件）和冷事件（拉尼娜事件）。對1961—2020年的ENSO冷暖事件及強度等級的變化特征進行統計，見表2。李曉燕等[23]將ENSO暖冷事件強度的等級劃分為強、中等、弱3個等級，其中ENSO暖事件強度分別用3、2、1表示，ENSO冷事件強度分別用-3、-2、-1表示，未受ENSO事件影響的年份強度用0表示。黃河流域1961—2020年的SPEI值、年降水量、年均氣溫與ENSO事件強度的關系如圖4～圖6所示。

由圖4可知，ENSO事件的強度與黃河流域SPEI指數存在顯著負相關關系，經相關分析得出，相關系數為-0.33 達到極顯著性水平。由圖5可知，ENSO事件對黃河流域降水的影響較強，兩者成明顯負相關關系，相關系數為-0.270，達到顯著性水平，ENSO強度增大時降水量下降，減弱時降水量上升。由圖6可知，ENSO強度與氣溫之間整體成較明顯的正相關關系，相關系數為0.121，沒有達到顯著性水平。可以看出，降水與氣溫受ENSO事件的影響存在一定的時間滯后。

圖7為1961—2020年的SPEI-12指數、SSTA指數、SOI指數演變示意圖。可以看出，由厄爾尼諾事件引起的干旱事件，其SSTA指數與SOI指數分別對應著相同時段的SPEI-12指數，且Pearson相關性系數分別為-0.306與0.188，均達到了極顯著性水平，由此可見厄爾尼諾事件的發生對黃河流域的干旱特征具有非常明顯的影響。

3.4.2 ENSO事件對降水量與氣溫影響的滯后性

為探討ENSO事件對區域降水量與氣溫影響的滯后性，利用與SSTA同期和滯后1～6個月的月降水量數據與月均氣溫數據分別與SSTA指數進行相關性分析，結果見表3和表4。由表3可知，ENSO暖事件發生時，同期SSTA指數與滯后1個月降水量的相關性逐漸增強，滯后2個月后相關性減弱，滯后4～6個月負相關性不顯著。ENSO冷事件發生時，同期SSTA指數與同期降水量正相關性不顯著，滯后1～2個月正相關性逐漸增強，滯后4～6個月負相關性不顯著。由此可見，ENSO暖事件的發生對同期至滯后3個月的降水量有明顯的減少效應，ENSO冷事件的發生對同期至滯后3個月的降水量有明顯的增加效應。由表4可知，ENSO暖事件發生時，同期SSTA與滯后1個月氣溫的負相關性逐漸增強，與滯后2～3個月負相關性減弱，與滯后4～6個月正相關性逐漸增強。ENSO冷事件發生時，同期SSTA與滯后1個月氣溫的正相關性逐漸增強，與滯后2～3個月正相關性減弱，與滯后4～6個月負相關性逐漸增強。

4 結 論

以黃河流域為研究對象，利用黃河流域99個代表性氣象站1961—2020年氣象數據，以標準化降水蒸散指數SPEI為干旱指標，運用Mann-Kendall趨勢檢驗法、復Morlet小波分析法等對年度及季節SPEI的時空變化規律和黃河流域干旱時空格局進行了分析。最后，利用Pearson相關性探究了ENSO事件強度及海平面溫度距平指數SSTA分別與SPEI及SPEI影響因子的聯系，得出以下結論。

（1）近60 a來黃河流域呈干旱化加劇的趨勢，2000年后干旱趨勢達到顯著性水平。整體而言，黃河流域春季干旱化趨勢最為明顯，秋季與夏季次之，冬季最弱。由于黃河流域春季與秋季降水量較少，年際變化大，夏季農作物需水量較大且伴隨氣溫升高，因此流域春、夏、秋季干旱情勢最為嚴峻。流域冬季易受ENSO冷事件的影響呈現濕潤化趨勢。

（2）Moelet小波分析顯示黃河流域在13 a尺度上呈現出明顯的旱濕交替周期性，且2020年后有偏濕的趨勢。不同季節的周期性和趨勢具有差異性，流域春、夏、秋、冬季分別在10、21、14、23 a尺度上呈現旱濕交替的可能性較大，流域春季與夏季旱澇交替的頻率較大，冬季旱澇交替頻率較小。

（3）ENSO事件通過改變大氣環流來影響區域降水量與氣溫的變化，且其響應具有一定的時間滯后。ENSO暖事件強度越大越有可能發生干旱事件，ENSO冷事件強度越大越有可能發生洪澇事件。ENSO暖事件的發生對流域降水量的減少存在1～3月的滯后，對流域氣溫的升高存在4～6月的滯后。

本文采用SPEI計算出的黃河流域近60 a干旱特征值與王飛等[24]的研究結果保持一致，表明SPEI能夠很好地反映出黃河流域不同時間尺度的時空變化特征。黃河流域干旱對ENSO事件的響應關系與周丹等[15]的研究結果相吻合。因此在厄爾尼諾事件發生后1～6月需加強防范，避免大面積、高強度的干旱現象發生。影響干旱的因素眾多，本文僅探究了ENSO事件對黃河流域干旱特征演變的影響，還缺乏對其他因素的考慮，因此今后應從機理性角度分析其他因素對流域干旱特征的影響。

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【責任編輯 張 帥】