基于土壤相對凋萎濕度構建的干旱監測指標在云南的應用分析

馬思源 ，何雨芩 ，金 燕 ，張明達， 閆偉兄 ，范立張

(1.云南省氣候中心，云南 昆明 650034；2.中國氣象局旱區特色農業氣象災害監測預警與風險管理重點實驗室，寧夏 銀川 750004； 3.寧夏回族自治區氣象科學研究所，寧夏 銀川 750004)

干旱是全球最常見、最廣泛的自然災害[1-3]，每年因干旱造成的全球經濟損失高達80億美元，遠超其他氣象災害。尤其在氣候變暖背景下，干旱災害發生頻率和強度不斷增加，使其異常性和成災率更加明顯[4-6]，因此利用可靠的觀測資料開展干旱的定量化監測評估，準確實時地反映旱情變化，是提高干旱災害風險管理的重要決策依據。

長期以來，國內外學者一直致力于干旱監測技術的研究，目前已提出100余種干旱監測指標[7]，按其描述的側重點不同，大致可分為氣象指標、農業指標、水文指標及其他綜合監測指標等[8-9]。由于干旱是一種長期的干燥少雨、氣候水熱不平衡的氣象災害，因此，通過將降水量和多要素進行組合的氣象干旱指標，是目前氣象部門干旱監測業務中較為常用的[10-11]。其中，由單一降水因子構建的干旱指標主要有標準化降水指數(SPI)、Z指數、GEVI指數等，這類指數適用于任意時間尺度的干旱監測，資料容易獲取，意義明確且反應靈敏[12]。但該類指標沒有考慮作物、下墊面及其蒸散發等相關因素的影響，只能大致反映干旱趨勢，不能準確表征干旱的實際狀況[13-15]。因此，考慮多影響因子，如降水、蒸發、氣溫等因素的多要素干旱指標，如帕默爾干旱指數(PDSI)、標準化蒸散發指數(SPEI)、綜合氣象干旱指數(MCI)等在干旱監測中得到廣泛應用[16-18]。其中，PDSI指數引入了溫度對干旱的影響，適用于全球變暖背景下對干旱的研究，但由于時間尺度固定，限制了對多時間尺度干旱監測應用的靈活性[19-20]。因此，兼具PDSI指數的溫度變化和SPI指數多時間尺度特征的SPEI指數具有較好的應用前景[18]。從適用性分析來看，SPEI指數與干旱實況有較高的吻合率[21]，在冬季且時間尺度大于3個月以及夏季的任何時間尺度，SPEI指數監測性能可靠，而對于冬、春季節內尺度的干旱監測能力相對較弱[22]，特別在西南地區SPEI指數對降水的響應偏慢[23]。目前氣象干旱綜合指數MCI在全國范圍內的旱情實時監測業務中被廣泛應用，且效果較SPEI指數有所提高[24]。在實際應用中，MCI指數對較長持續時間的干旱過程刻畫較好，但也存在旱情不連續性跳躍點、干旱緩解階段對于實際旱情描述偏重、對有效降水反應不敏感、對“驟發性”干旱反應遲緩等問題[25-28]。由于農業和農村可能是未來50年受全球氣候變化特別是干旱影響最大的部門與地區[29]，土壤墑情指標能直接反映土壤的濕度狀況，是表征旱情對農作物水分脅迫的最直接、最成熟的標志[30-31]。因此，土壤濕度作為干旱監測的重要指標，在農業氣象等領域是更加適用的。

云南屬典型的季風性氣候區，干濕季分明[32]，是我國干旱發生頻率較高的地區之一[33-34]，近年來云南干旱發生的頻次和影響強度呈增加趨勢[35]。2009—2014年持續性極端干旱的發生，給旱區人民的生產生活，特別是農業生產造成了巨大的經濟損失[36-38]。近年來，云南地區除了2016年降水時空分布均勻，未出現明顯干旱災害外，其余年份均有旱情出現。其中2019年高溫少雨引發嚴重的春夏連旱，旱情評估為21世紀以來僅次于2009—2010年嚴重干旱的次大值。同年秋末初冬，云南南部地區氣象干旱嚴重，影響強度與2009年同期相當，但歷時稍短。此后，2020年又發生了嚴重的春夏連旱，強度及影響在近10年中僅次于2019年[39-44]。上述監測印證了近年來在云南地區干旱災害偏多發生的事實。因此，準確監測旱情的發生發展對有效防御干旱災害、減輕災害損失至關重要。云南在干旱監測和研究中主要運用年、季、月和候等常規時間尺度上的氣象要素構建干旱指標來對旱情進行宏觀描述[45-47]，這對于干旱發生、演變的動態過程的監測顯然是不全面的。由于氣象因子構建的干旱監測指數主要反映降水、氣溫和蒸散發的波動變化，難以準確描述下墊面干濕變化對農業旱澇的監測評估，因此在云南農業干旱監測中引入土壤水分監測指標是很有必要的[48]。

在前人的研究和應用中，不論采用土壤相對濕度還是絕對濕度，主要以劃分固定區間來評定[49]，沒有考慮當地土壤性質的差異；或者只考慮了土壤有效水上限而忽略了有效水下限的問題，不能體現植物可吸收利用的土壤有效水量[50]。近年來隨著土壤自動水分觀測站的大量建設，云南土壤水文參數的空間密度得到了有效改善，這為在干旱評估中引入土壤有效水進行評估提供了有利條件。目前，內蒙古、寧夏引入土壤有效水(相對凋萎濕度)的概念[31，51]，改進當地的土壤水分監測指標，提高了土壤有效水描述的準確性，為干旱評估提供了新思路。云南與上述兩個區域同處于我國西南-東北向的干旱化帶[52]，但地形、地質更為復雜，立體性氣候強，區域差異大，農業種植相對分散，由降水分布不均勻造成的區域性干旱強度和頻率差異顯著[45]。因此，在云南監測評估中構建基于土壤有效水區間的干旱等級指標，以期彌補使用統一標準來監測全省旱情的不足，對土壤墑情監測指標的改良及云南干旱災害風險管理能力的提升有著重要意義。

1 研究區域基本概況

云南省位于我國西南地區，全境西北高、東南低，高原、山地、盆地、河谷相間，地形地貌復雜多樣。氣候兼具低緯度氣候、季風氣候、山原氣候的特點，“立體氣候”特征顯著[53]。復雜的地理環境、多樣的氣候類型使得云南光、熱、水等農業資源地區差異、垂直差異明顯，是我國“立體農業”特征最為明顯的地區之一[54]。加之云南下墊面土壤質地類型豐富，砂土、壤土和黏土交錯分布，不具備大規模農業的形成條件，農業產業結構多樣性顯著(圖1)。

圖1 云南土壤質地、海拔高程及觀測站空間分布Fig.1 Soil texture, elevation and spatial distribution of observation stations in Yunnan

2 資料與方法

2.1 數據來源

使用云南125個氣象站逐日降水、氣溫資料；云南37個土壤水分觀測站的水文常數和逐日土壤水分觀測數據，分10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 cm共10層觀測。由于云南冬春季降水僅占全年降水量的近2成[53]，因此，冬春季干旱發生的概率較高[35]，這個時段農作物多數處于播種期和苗期，因此本文將重點關注0～20 cm土層土壤的水文參數的變化特征。降水、氣溫、土壤相對濕度等數據由云南省氣象信息中心進行質量控制。

HWSD土壤類型數據來源于國際糧農組織全球土壤類型數據庫，下載網址http://www.fao.org/soils-portal/soil-survey/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12(accessed data)，分辨率為1 km×1 km。其中土壤質地類別類型根據T_TEXTURE (Topsoil texture class)將土壤質地重新合并分類。

2.2 研究方法

2.2.1 土壤水文相關參數

田間持水量(Field capacity，FC)：土壤所能穩定保持的最高含水量，為衡量土壤保水性的重要指標，通常被視作有效水的上限[55]，是作物水管理的重要常數。

凋萎濕度(Wilting points，WP)：由于土壤水分嚴重不足，植物吸收不到水分而使細胞失去膨壓，呈現萎蔫狀態時的土壤濕度，凋萎濕度是作物有效水的下限。

土壤相對濕度(Relative soil moisture，R)：土壤含水量與田間持水量的百分比。土壤相對濕度是一個應用廣泛并且得到普遍認可的農業旱澇監測評估指標，但應用統一標準就降低了其在干旱評估中的敏感性和準確性。

土壤有效水：土壤中可以被植物有效利用的水分，通常為田間持水量和凋萎濕度之間的土壤水分，越接近田間持水量，可利用性越強，越接近凋萎濕度，可利用性越差。

相對凋萎濕度：在充分考慮有效水上、下限的基礎上，提出的土壤墑情改良指標，更能準確、直觀地體現測站土壤水分的盈虧狀況[56]。

(1)

式中，WRH為相對凋萎濕度，WP為土壤凋萎濕度，FC為田間持水量。

當土壤相對濕度低于相對凋萎濕度時，可認為土壤水對植物已無效。基于土壤相對凋萎濕度的干旱評估指標，將低于相對凋萎濕度作為評定干旱發生的標準，相比于傳統的根據土壤質地劃分的干旱等級，能夠更真實地體現土壤水分的有效性，在生產中更具實際意義。

2.2.2 土壤水分干旱等級指標 根據前面所提出的相對凋萎濕度的相關概念，以田間持水量作為100%土壤相對濕度，參照閆偉兄等[31]提出的方法，并兼顧云南地區土壤水文參數的特性，將各測站土壤凋萎濕度至田間持水量等間距劃分來確定干旱等級。本文中為便于與MCI指數劃分的干旱等級進行比較，將標準劃分為5個等級，劃分結果見表1。此做法考慮了土壤有效水的上、下限，直觀體現土壤水分對植物的有效性。

表1 基于相對凋萎濕度的干旱等級劃分Table 1 Drought classification based on relative wilting moisture

2.2.3 MCI指數 按照《氣象干旱等級》國家標準(GBT 20481—2017)[11]，計算公式：

MCI=Ka×(aSPIW60+bMI30+cSPI90+dSPI150)

(2)

式中，SPIW60為近60天標準化權重降水指數，MI30為近30天相對濕潤指數，SPI90為近90天標準化降水指數，SPI150為近150天標準化降水指數，Ka為季節調節系數；a，b，c，d為經驗權重系數，在云南分別取0.3，0.5，0.3，0.2，根據MCI劃分的氣象干旱等級詳見《氣象干旱等級》[11]。

3 結果與分析

3.1 土壤水文參數的空間分布

云南0～20 cm土壤田間持水量在14.4%～44.7%，<25%的站點主要集中在滇中及滇西南的中北部地區，>30%的站點主要分布在滇東南和滇西北南部地區(圖2a)；0～20 cm土層土壤凋萎濕度在2.1%～28.3%，其中有超過6成的站點波動主要集中在5%～15%，<5%的站點主要分布在滇中及滇西南北部地區，>15%的站點主要分布在滇東南及滇西地區(圖2b)。云南0～20 cm土層土壤有效水波動范圍在3.2%～32.6%，有近7成的站點波動范圍以10%～20%為主，<10%的測點主要分布在滇中及滇西南地區(圖2c)。上述分析可見，田間持水量、凋萎濕度與土壤有效水空間分布較為相似，即滇中、滇西南中北部偏低，滇西北南部和滇南、滇東南偏高。

圖2 0～20 cm土層土壤水文參數空間分布Fig.2 Spatial distribution of soil hydrological parameters in 0～20 cm soil layer

云南0～20 cm土層土壤相對凋萎濕度在9.3%～87.2%(圖2d)，全省有近6成的測站相對凋萎濕度在30%～60%，有2成的測站相對凋萎濕度>60%。相對凋萎濕度越大，表明凋萎濕度和田間持水量越接近，土壤有效水就越少，其中耿馬、盈江站相對凋萎濕度最高，均超過70%。從空間分布來看，<30%的站點主要分布在滇中、滇南及滇東南北部，說明上述區域土壤有效水下限低。>60%的站點主要分布在西部地區，說明上述區域土壤有效水下限高。整體來看，云南相對凋萎濕度西部高于東部，地域差異明顯，這與云南的土壤質地分布有關。

3.2 干旱等級指標空間分布

按前文所述方法，將每個測站的相對凋萎濕度至100%土壤相對濕度這一區間等間隔劃分，得到基于0～20 cm土層單站土壤相對凋萎濕度的干旱監測指標，記為IRWM(Drought index based on relative wilting moisture)。37個測站按照IRWM劃分的各等級干旱對應的土壤相對濕度最小值分別為45.6%、36.5%、27.5%和18.4%，即在云南，當測站土壤相對濕度均小于45.6%時，全省大部發生輕旱；當測站土壤相對濕度均小于36.5%、27.5%和18.4%時，將分別達到中旱、重旱和特旱。從全省不同干旱等級上限值所占比例來看(表2)，其中有73.0%的測站輕旱上限大于60%，而中旱、重旱和特旱的等級上限分別有51.4%、62.2%和73.0%的測站小于60%，說明在云南，當大部土壤相對濕度低于60%，則發生中旱以上等級干旱災害的可能極大。從重旱、特旱的土壤相對濕度判別標準空間分布來看，在云南中部、東部較低，在云南的西部邊緣地區，重旱、特旱等級上限較高，干旱等級上限越高的區域，土壤對水分更為敏感，有旱情發展波動大的特點(圖略)。

表2 不同干旱等級上限測站占總測站比例Table 2 Proportion of upper limit stations of different drought grades to total stations

3.3 IRWM與綜合氣象干旱指數(MCI)對干旱過程描述能力對比

云南2019年1—7月降水持續偏少，氣溫持續偏高，21個旬中有16個旬降水偏少～特少，氣溫偏高～特高(圖3a)，持續高溫少雨致使2019年春季至初夏云南發生嚴重干旱災害。至5月下旬，干旱發展最強時段，全省125個站點中有117個站點出現氣象干旱，其中MCI監測到重度以上氣象干旱站點有83個，災害強度為2000年以來，僅次于2009—2010年秋冬春連旱的次大值[43]。本文以此次春夏連旱為例，選取和土壤濕度觀測一致的37個站點的MCI指數來檢驗IRWM干旱指標在云南的適用性。

從MCI指數的逐日演變來看(圖3b)，4月下旬干旱開始迅速發展，6月上旬，干旱發展最為嚴重。從IRWM干旱指標的逐日演變來看(圖3c)，1月下旬干旱開始逐漸發展，由于3月上旬的降雨過程，導致特旱、重旱發展變緩。3月下旬開始，由于降水持續偏少，氣溫持續偏高，至5月下旬MCI和IRWM監測的干旱發展均達到峰值。6月開始，全省進入雨季，無論是MCI還是IRWM影響的干旱站數逐漸減少，大部地區干旱得到了緩解。值得注意的是，MCI在干旱緩解階段旱情描述偏重，這也印證了王素萍等[26]的研究成果。結合降水、氣溫和實際旱情實況來看，滇中及其以西等地在2—3月已有旱情出現，MCI未能監測到旱情，這可能與極端降水對MCI指數的干擾有關。由于2019年1月上旬云南中南部降水異常偏多，全省平均偏多6倍以上，南部的35個縣市降水偏多10倍以上(圖略)，導致標準化降水指數偏高，影響了MCI指數的監測結果，造成其與實際旱情發展不符，相對來說IRWM更能反映實時的土壤水分情況，對云南省干旱過程能較好地識別與診斷。

圖3 云南省2019年1—7月逐旬降水距平百分率和平均氣溫距平變化(a)、同期 37個站點MCI指數(b)和IRWM(c)逐日干旱站數演變Fig.3 Percentage precipitation anomaly and mean temperature anomaly of ten-day in Yunnan from January to July in 2019(a)， the daily variations of MCI index (b) and IRWM(c) of 37 water observation stations in the same period

為檢驗在不同土質區域，MCI指數和IRWM指數的干旱監測能力，選取在云南不同區域，旱情發展情況不同(楚雄旱情嚴重，文山旱情中等)，且土壤質地有顯著差別的楚雄、文山2個代表站來進行比較。結合災情信息(表3)，楚雄2月開始出現旱情，一直持續到6月上旬；文山從2月開始，降水偏少，出現旱情，干旱一直持續到6月上旬。

從兩站逐日MCI指數、IRWM指標和降水量變化來看(圖4)，IRWM指標監測到的旱情出現較MCI指數偏早，但災情嚴重程度的描述沒有MCI指數劇烈。在干旱發展階段，無明顯降水時，MCI指數的值逐漸降低，IRWM指標在下降到一定值時，處于比較平緩發展的狀態，特別是楚雄的砂土區更為明顯(圖4a)；當出現明顯降水時，MCI指數和IRWM指標對降水都比較敏感，對于干旱的緩解反應較為迅速；在旱情緩解階段MCI指數和IRWM指標在砂土和黏土區域監測的旱情變化趨勢較為相近，但MCI指數對旱情的描述偏重。

結合災情信息(表3)與逐日干旱指標的變化(圖4a)，楚雄2月開始出現旱情，一直持續到6月上旬，MCI指數在4月上旬至6月上旬由輕旱發展至特旱；而IRWM指標表明在1月下旬當地旱情就有所發展，2月上旬至6月中旬一直維持中旱至重旱等級，旱情發展與災情調查概述更為相符。由于楚雄站土壤質地屬于砂土，土壤的保水能力相對最弱，所以對于降水影響最為敏感。文山站土壤質地屬于黏土，土壤的滲透能力相對弱、保水能力相對最強，在1月上旬強降水過程后土壤濕度緩慢下降，非明顯降水(小雨)對于IRWM指標監測的旱情緩解不明顯，這也是IRWM指標監測旱情較MCI指數監測偏早的原因之一(圖4b)。

表3 代表站災情概況Table 3 Disaster overview of representative stations

圖4 代表站2019年1—7月逐日MCI、土壤相對濕度及降水演變 (點虛線表示土壤相對濕度達到不同干旱等級的閾值)Fig.4 The daily changes of MCI, soil relative moisture and precipitation at representative stations from January to July 2019 (The dash dot line indicates that soil relative moisture threshold of different drought grades)

從以上個例分析可以看出按照IRWM指標識別的干旱等級與實際最接近，且變化連續；IRWM指標在云南旱情監測中，效果優于MCI指數，可作為由極端降水導致的MCI指數旱情監測不準確及旱情緩解階段描述偏重的訂正參考。

4 結論與討論

4.1 結 論

(1)云南0～20 cm土層土壤水文參數在數值波動、空間分布上較為相似，土壤水分的利用率總體呈現東高西低，南高北低的區域分布特點，這與云南的土壤質地分布關系密切。

(2)從基于土壤相對凋萎濕度的IRWM指標來看，輕旱、中旱、重旱和特旱上限對應的土壤相對濕度分別為45.6%、36.5%、27.5%和18.4%。根據測站干旱指標上限來看，當云南大部土壤相對濕度低于60%，則發生中旱以上等級干旱災害的可能極大。云南中部、東部重旱、特旱等級上限較低，而云南的西部邊緣地區重旱、特旱等級上限較高，干旱等級上限越高的區域，土壤對水分更為敏感，有旱情發展波動大的特點。

(3)從監測能力對比來看，在不同土質地區，IRWM指標能降低極端降水對旱情監測的影響，對災情描述連續、平緩，對災情嚴重程度的描述沒有MCI指數劇烈。在旱情發展過程中，MCI指數和IRWM指標對降水都比較敏感，能對降水做出迅速反應。在旱情緩解階段MCI指數對旱情的描述總體偏重，IRWM指標描述更為準確。

4.2 討 論

近年來，大量實測和模擬的土壤水文參數成果為改進基于土壤濕度的干旱指標提供了條件。本文分析表明，引入土壤相對凋萎濕度構建的干旱指標，能更好反映云南干旱情況，并彌補單純采用等間隔土壤相對濕度分作物生育期和土壤質地確定干旱等級或土壤墑情的不足。一些研究認為在土壤有效水范圍內，土壤水分對植物的有效性是等效的[57]，而一些研究則認為并非等效[58]，不管怎樣，本文基于凋萎濕度確定的最旱等級是客觀和明確的。事實上，從土壤水分特征曲線可得出，土壤水分與作物吸水關系復雜，故而干旱等級是等比例、等間隔或是其他方法劃分，均有必要進一步試驗和研究。

前人基于土壤相對濕度確定的干旱等級均為固定區間，很可能出于兩種考慮，一種是無法獲得足夠多的土壤水文水參數，另一種則出于諸如農田等擾動后的土壤其水文參數發生一定程度變化的考慮，僅粗略給出不同土壤質地的指標值。故而，獲得大量準確的土壤水文參數是本研究能否實際應用的關鍵所在。我們在前面研究中也發現耿馬、盈江站相對凋萎濕度偏高，均超過70%。經過現場調查，發現測站的土壤質地偏黏。因此，可借助已有估算或模擬的相關土壤數據成果(如世界土壤地圖)，對現有云南自動土壤水分測站的水文參數進行代表性驗證分析，及為后續自動土壤水分觀測站的建設提供參考。