1961—2020年黃土高原地區氣象干旱時空演變特征研究

李夢婷,李春光,2*

(1.寧夏大學,寧夏 銀川 750021;2.北方民族大學,寧夏 銀川 750021)

干旱作為一種復雜且反復發生的自然災害,嚴重影響著人類生活環境和社會經濟[1-3]。IPCC評估報告顯示,近一個世紀以來,全球變暖導致全球干旱事件顯著增加[4]。特別是,水資源不足的干旱和半干旱地區極端天氣和氣候事件頻繁發生[5-7],對水資源、農業、自然生態系統和社會產生重大影響[8-11]。因此,準確推算干旱時空演變規律對合理規劃水資源和加強生態保護具有重要意義[12]。

干旱通常分為氣象干旱、水文干旱、農業干旱和社會經濟干旱[13]四類。在一個時間段內降水量低于正常水平以及高蒸發量導致的氣象干旱頻繁發生,通常會引發其他類型的干旱[14]。干旱指數是評估干旱影響和定義不同干旱參數(包括強度、持續時間、嚴重程度和空間范圍)的有效方法。進行干旱分析和監測系統相關的研究多使用帕默爾干旱指數(PDSI)[15]、標準化降水指數(SPI)[16]和標準化降水蒸散指數(SPEI)。如劉明等[17]基于PDSI分析了干旱強度、干旱頻率以及不同月份干旱的變化趨勢;宋琳琳等[18]比較分析2種PDSI指數的變化特征對干旱監測的適用性;馮一等[19]根據不同時間尺度研究中國西南地區旱情發生概率以及干旱綜合損失率與SPI的相關關系;Zhang等[20]、Wei等[21]使用SPI指數對不同衛星降水產品進行干旱檢測適應性分析,并對黃河流域的歷史以及未來水文干旱情勢進行分析。結果顯示,PDSI和SPI指數在干旱檢測方面均表現良好。SPI包括多尺度的特性,但僅基于降水,沒有考慮溫度、濕度、蒸散發量等因素的影響;PDSI是基于物理并且綜合考慮了土壤水平衡模型中的降水,蒸發,徑流和土壤水分等因素,但時間尺度固定[15,22-23]。SPEI指數由Vicente-Serrano等[24]首次提出,它使用了更全面的水資源可用性衡量指標[25],在SPI計算的基礎上,結合了降水和蒸散發,彌補了PDSI時間尺度固定和必要參數不足的缺點。因此,SPEI可以在多個時間尺度有效描述水分盈虧情況、反映不同氣象因素之間的滯后關系,對不同地區和不同氣候情景具有更好的適用性,且運算便捷,在干旱定量研究中應用甚廣[26-27]。

黃土高原地區是世界上分布最集中且面積最大的黃土區[28],受經緯度和地形雙重制約,氣候變化敏感。諸多學者對黃土高原地區極端降水和干濕變化的研究較為成熟[29-30],相比之下干旱指數不同時段反映的干旱事件則表現出更大的差異性[31]。Wu等[32]在干旱評估時間尺度上,發現黃土高原地區經歷了水文干旱比氣象干旱更嚴重的增長趨勢,又有研究發現,1961—2017年整體呈現上升趨勢,西北、西南部分區域表現出變濕趨勢[33-35]。雖然目前針對黃土高原地區干濕變化研究逐漸增多,但對不同時間尺度下持續性干旱演變的研究不夠深入。本研究利用Penman-Monteith方法對黃土高原1961—2020年的61個氣象站點資料進行計算,揭示黃土高原地區近60 a不同時間尺度下干濕演變特征及周期特征,并對干旱進行進一步歸因分析。研究結果可為黃土高原干旱監測、水資源管理、植被恢復與建設等提供理論基礎與科學支撐。

1 研究區概況

黃土高原地區(33°41′～41°16′N,100°52′～114°33′E)位于中國太行山以西,青海省日月山以東,秦嶺以北,長城以南,總面積約64×105km2。該地區南北向跨越中國溫帶和暖溫帶,東西向囊括半濕潤、半干旱和干旱地帶,氣候類型復雜。長期年降雨量約為123.3～948.9 mm,年平均氣溫為4.3～14.3℃[36],水資源時空分布不均。由于研究區域生態環境脆弱,夏季氣溫高,嚴冬寒冷干燥,春、秋兩季水資源匱乏,考慮到干旱時空演變特征是探究各個季節供水是否充足,生態環境和農業生產是否穩定的重要因素,且不同時間尺度的 SPEI 值反映的水文干旱條件復雜而多變[37],將本研究擴展到年時間尺度之外的4個季節時間尺度。

2 數據與方法

2.1 數據來源

本研究利用國家氣象科學數據中心提供的黃土高原地區相關省份的61個氣象站(圖1)1961—2020年的降雨量、最高氣溫、最低氣溫、2 m高處風速、日照時數和相對濕度等氣象資料。厄爾尼諾南方濤動(ENSO)、北大西洋濤動(NAO)和太平洋十年振蕩(PDO)數據均來自美國國家大氣研究中心,北極濤動(AO)數據來源于美國國家環境信息中心。

圖1 黃土高原地區氣象站點位置示意

2.2 研究方法

在本研究中,利用SPEI指數作為研究區季節性干旱評價指標,通過干旱強度、干旱面積覆蓋率、干旱頻率分析該研究區域的年代際、年際和季節干旱的特征。采用空間插值分析黃土高原地區近60 a干旱時空特征;利用Mann-Kendall突變趨勢檢驗、Morlet小波原理等方法分析干旱趨勢及其周期特征。

2.2.1潛在蒸發量(PET)

Thornthwaite和Penman-Monteith 方法廣泛應用于PET的計算[15,38]。Penman-Monteith方法除了風速之外還考慮了濕度和太陽輻射,這些變量可以捕捉蒸散量的大小[39-40]。因此,Penman-Monteith方法評估的潛在蒸發量變化比Thornthwaite方法表現出更好的一致性。在一種理想假設條件下,基于能量方程和水分擴散理論[41],Penman-Monteith(FAO-56P-M)方程被FAO模型推薦為計算PET和評價其他方法的標準方法。其計算見式(1):

(1)

式中Rn——冠層凈輻射,MJ/(m2·d);es——飽和水汽壓,kPa/d;T——平均氣溫,T=(Tmax+Tmin)/2,℃;ed——實際水汽壓,kPa/d;G——土壤熱通量,MJ/(m2·d);Δ——飽和水汽壓與溫度曲線斜率,kPa/℃;γ——濕度計常數,kPa/℃;U2——2 m高處風速,m/s。

2.2.2標準化降水蒸散指數(SPEI)

在這項研究中,SPEI 指數[42]的計算是包括時間尺度內的水分盈虧(即降水量和潛在蒸散量的差值)的時間序列,用于描述干旱條件的嚴重程度。計算見式(2)、(3):

Di=Pi-PET

(2)

(3)

式中Pi——降雨量;PET——蒸散發量;α、β、γ——尺度參數、形態參數、初始參數。

對數log-logistic的參數可以通過L-moment方法來計算,計算L-moment時,皮爾遜III分布的參數可由式(4)—(6)求得:

(4)

(5)

(6)

式中Γ、w0、w1、w2——階乘函數和概率加權矩。

將F(x)分布標準化,得到SPEI計算結果為:

(7)

(8)

P=1-F(x)

(9)

式中W——距離加權矩;C0、C1、C2、d1、d2、d3——常數。

SPEI干旱標準見表1。

本研究主要分析3、12個月時間序列的SPEI值。文中的春夏秋冬4個季節分別定義為3—5、6—8、9—11、12月至次年2月,采用SPEI_3進行表征,年尺度用SPEI_12表征。SPEI_3反映短時間尺度內水分虧缺對干旱的影響,SPEI_12則反映年際變化特征。

2.2.3干旱面積覆蓋率

根據泰森多邊形[43],將發生干旱站點的面積權重累加,得到干旱面積覆蓋率。其計算見式(10):

(10)

式中Si——發生干旱氣象站點的面積權重;n——發生干旱的總氣象站數。

2.2.4干旱頻率

干旱頻率作為干旱的頻繁程度評價指標,計算見式(11):

(11)

式中n——干旱發生次數;N——時序系列總數。

2.2.5Mann-Kendall檢驗

根據受監工程的規模、重要性等特點，制定質量監督計劃，確定質量監督組織形式和專職質監員，推行質監站專職質監員與水管單位兼職質監員共同質監的方式，采取巡視、抽查等形式對工程參建單位的質量保證體系、質量行為及工程實體質量進行動態監督管理。

Mann-Kendall檢驗方法[44-45]是基于秩的非參數趨勢檢驗方法。它不僅可以檢驗時間序列的變化趨勢,還可以檢驗時間序列是否產生突變。Mann-Kendall檢驗方法不要求樣本數據及其變化趨勢符合一定的分布規律,不受少數異常數值或部分缺失數據的影響。

2.2.6Morlet小波分析

采用復Morlet小波分析的小波實部等值線圖和小波方差圖對SPEI_3與SPEI_12周期變化規律以及多時間尺度特性進行分析,以揭示該研究區域干旱周期性特征。

3 結果分析

3.1 黃土高原地區氣候變化趨勢

由圖2可知,黃土高原地區全年平均潛在蒸騰蒸散量呈增長趨勢,這與各季節及全年氣溫上升有關,最大值和最小值分別為1 200.01 mm(1972年)和975.32 mm(1964年),趨勢率為4.32 mm/10a。年均降水量為431.15 mm,最大值和最小值分別為663.08 mm(1964年)和288.96 mm(1965年)。黃土高原地區的降水呈減小的趨勢,趨勢率為-3.42 mm/10a。

3.2 SPEI變化趨勢分析

SPEI波動逐年變化見圖3,對60 a間黃土高原SPEI擬合的時間特征發現:黃土高原,SPEI_12呈下降趨勢,線性趨勢率為-0.042 3/10a,則近60 a該研究區干旱化趨勢加重。1964年SPEI_12值為2.01,1965年SPEI_12值為-1.56,分別達到了濕潤和重度干旱的水平,為近60 a來最濕潤和最干旱的2個年份。不同季節SPEI_3的變化特征各不相同:春季SPEI_3的線性趨勢率為-0.093 6/10a,變旱趨勢相對明顯,但從每年均值變化來看,波動走勢比年均值大;夏季SPEI_3在60 a間的變化呈現變濕趨勢,趨勢率為0.023 7/10a,速率和波動性最小;秋季SPEI_3的線性趨勢率為-0.098 8/10a,下降趨勢和波動性均較春季略大;冬季SPEI_3的線性趨勢率為-0.052 2/10a,變旱趨勢和波動走勢均較春、秋季小,較年際SPEI大。

a)年

UF和UB是按時間序列的逆序排列計算得到的序列。如果UF為正值,序列呈上升趨勢;如果UF為負值,呈下降趨勢。UF曲線和UB曲線超過置信區間范圍,表明序列有明顯的上升或下降趨勢,但不具有突變性;在置信區間內,如果UF和UB相交表明干旱情勢發生突變。SPEI_12在1976—1998年略有上升,1999年至今呈不斷下降的趨勢,發生突變年分為1982、2016年。年、春、夏和冬季UF基本位于0.05顯著水平線內,則未發生顯著突變。秋季UF值在1961—2014年均小于0,表明SPEI_3在此時段內呈下降趨勢,即處于相對干旱期,且1997—2000年旱情傾向顯著,旱情在2009、2011年發生突變,見圖3。

3.3 SPEI空間變化分析

根據M-K檢驗統計量Z的空間分布判斷研究區干旱趨勢顯著性,Z<0表示SPEI值減小的趨勢,趨勢越大干旱傾向越顯著;反之,Z>0表示SPEI值增加的趨勢,趨勢越大濕潤傾向越顯著。研究結果見圖4a—4e:SPEI_12呈下降趨勢的站點數較多,下降的站點比例為60.66%,其中有10個站點達到極顯著水平,即1961—2020年黃土高原地區整體呈干旱趨勢。從不同的季節尺度來看,春季(圖4b)SPEI_3呈下降趨勢的站點占75.41%,其中表現為顯著上升趨勢的站點較少分布在甘肅、青海等西部地區,這種現象可能是由于春季的降雨量稍有增多使得部分區域濕潤化程度加重,氣溫大幅升高使得研究區整體干旱程度加重[46-47];夏季(圖4c) SPEI_3呈下降趨勢的站點占比減少至45.96%,僅位于山西省的五臺山站點表現為顯著下降趨勢,大部分地區表現為濕潤化趨勢,多集中分布于研究區中南部,與其他3個季度相比,夏季呈現干旱化趨勢不明顯,該季節旱情減緩的原因可能是降水豐沛,降水量增加在很大程度上消減了潛在蒸散發增大等造成的影響[48];秋季(圖4d)大部分地區呈干旱化趨勢,SPEI_3呈下降趨勢的站點比例達到59.02%,除山西省北部、內蒙古西南部和青海東南部等地區呈濕潤化趨勢,其余地區均表現為干旱化趨勢的特征,這可能與近年來生態保護工程的實施以及氣候變化影響的冰雪融水和河流徑流增加等因素有關[49];從冬季(圖4e)看,SPEI_3呈下降趨勢的站點共有55.74%,其中出現顯著下降趨勢的站點約占半數,集中分布于研究區西部、陜西省北部和山西省中部,呈現自西北至東南的干旱化趨勢。

a)年

3.4 干旱覆蓋面積變化趨勢

圖5 1961—2020年年際各季節干旱覆蓋率趨勢變化

3.5 干旱頻率空間變化分析

黃土高原地區近60 a干旱發生頻率其空間分布見圖6,其中,年際各站點干旱頻率介于31.40%～35.15%,最大值和最小值分別出現在臨夏、榆林站,其高值主要集中在西部地區,低值集中在中部地區;春季各站點干旱頻率介于29.81%～29.81%,最高值分布在靖遠站,低值分布在陽城站,干旱頻率發生較高地區主要集中在陜西省以西,中南部地區相對較低,其空間分布與年際分布相似,呈現由東南向西北遞增;夏季各站點干旱頻率介于31.25%～34.72%,最高值分布在榆中站,最低值分布在合作站,干旱頻率與春季相比有較大的變化,整體分布不均勻,干旱頻率發生較高地區分布在西部和東南區域;秋季各站點干旱頻率介于30.07%～36.34%,最高值為新鄉站,最低值為烏鞘嶺站,整體上由西向中部和東部遞增;冬季各站點干旱頻率介于21.94%～36.53%,最大值和最小值分別出現在岷縣、臨河站,東南方向干旱頻率分布比較均勻,低值集中在研究區北部。從不同尺度的干旱頻率時空分布來看,青海省中部在各尺度都表現為較高的干旱頻率,應采取有效的緩解措施。

a)年

3.6 Morlet連續復小波變換分析

年度SPEI(圖7)存在45、5～17 a的震蕩周期,45 a的長周期尺度上存在2次干濕交替的情況,目前正處于偏濕的時期;短周期5～17 a尺度上呈現出偏濕的趨勢,因此該研究區域長期則是表現為偏濕的趨勢。春季SPEI存在44、10 a的震蕩周期,44 a的長周期尺度上存在2次干濕交替的情況,正處于偏濕的時期;短周期10 a尺度上正處于偏干的階段,因此該研究區域短期內春季將以偏干為主,而長期內表現為偏濕的傾向趨勢。夏季SPEI存在45、5～20 a的震蕩周期,45 a的長周期尺度上存在1次明顯的干濕交替的情況,整體干濕變換較為穩定,目前正處于偏濕中后期;短周期5～20 a尺度存在6次干濕交替,目前在5 a尺度上呈現偏干趨勢,15 a尺度上呈現偏濕趨勢,可見夏季長期將以偏濕的干旱傾向為主。秋季SPEI存在37、11、5 a的震蕩周期,37 a的長周期尺度上存在2次干濕交替的情況,目前正處于偏干的時期;5、11 a的短期內目前處于偏濕的階段,因此該研究區域短期內秋季將以偏濕為主,而長期則是表現為偏干的傾向趨勢。冬季SPEI存在29、6 a的周期變化規律,29 a的長周期尺度上存在3次干濕交替的情況,目前正處于濕潤的末期;6 a的短周期尺度上目前處于偏干的時期,可見冬季未來長期將以偏濕的趨勢為主。最近的研究表明,1961—2016年中國西北干旱地區出現暖濕化趨勢[50],與筆者的研究成果一致,雖然該研究區域呈現出暖濕化的趨勢,但目前的變濕趨勢只體現了量的變化,并不足以改變該區域的基本氣候狀態,其仍處于干旱與半干旱氣候范圍,仍是溫涼干旱的氣候環境。

4 結果與討論

4.1 結論

本文利用研究區1961—2020年降雨量、PET和SPEI時間序列的趨勢變化,探討了干旱面積覆蓋率、干旱頻率分析該研究區域的年代際、年際和季節干旱的特征,并利用交叉小波分析研究了大尺度氣候因素與該區域干旱之間可能存在的相關性。主要結論如下。

a)近60 a來黃土高原地區年尺度降水量和潛在蒸騰蒸散量年際變化趨勢均不顯著,季節及年尺度SPEI經歷了不同的干旱濕潤狀態交替,SPEI_12干旱指標呈現逐漸下降趨勢,干旱情況愈發嚴重;除夏季SPEI_3值呈略微上升趨勢外,其余季度均處于明顯下降趨勢。

b)研究區大部分呈現出現干旱化加重趨勢,小部分地域呈現濕潤化加重的趨勢。研究區中西部干旱化傾向明顯,季節尺度下干旱化傾向程度降幅排序為:秋>春>冬>夏。

c)研究區干旱覆蓋面積年平均覆蓋上升趨勢率為0.5/10a,夏、秋季呈不顯著下降趨勢,春、冬季上升趨勢相對明顯,總體未發生明顯突變。干旱發生頻率高值主要集中在西部地區,該研究區域年度干旱變化主周期為45、5～17 a。

d)研究區干旱趨勢主要歸因于季風變化導致得氣溫快速上升和降水量不足,干旱的發生和變化與大氣環流持續異常、厄爾尼諾南方濤動、北大西洋濤動、太平洋十年振蕩和北極濤動密切相關,厄爾尼諾南方濤動對干旱影響較大。持續的人口增長、經濟的快速發展和不斷增加的供需工農業生產和人民生活,導致水資源的過度開采,植被覆蓋率的減少,地下水位下降,水生態環境的惡化和其他問題,均為促進干旱發展的原因。

4.2 討論

本文探討了研究干旱演變規律和成因,有助于揭示干旱對環境變化的響應機制,對于旱災評估和干旱預測具有極其重要的意義。但研究還存在以下不足:由于本研究采用的是站點數據集,對精確描述不同情境下的氣候變化對干旱事件的時空分布表現不充分,且涉及的干旱因素有限,未考慮干旱的物理機制,例如地形、植被、土壤等。研究表明,人類活動會增加熱旱的發生,人類活動的影響將在未來被放大[51]。因此,應進一步研究不同區域尺度下物理機制與干旱之間的關系,構建有針對性的抗旱策略,如加強區域農田水利基礎設施建設、推廣農田節水技術區間、定期調整農業種植結構等。結合本文對黃土高原地區干旱特征的研究,針對不同區域采取不同措施,有助于提高整個研究區域的抗旱水平。

黃土高原春季大部分區域的干旱程度有所緩解,夏季在大面積上表現為干旱緩和趨勢,秋季干旱事件發展最嚴重[52],冬季未來一段時間內會在大范圍變旱[35],均與本研究結論一致。冰川強烈融化和收縮產生的水增加土壤含水量和河流徑流,解釋了研究區域內局部地區不斷增加的濕潤趨勢[53],暖濕化趨勢在一定程度上緩解干旱的負面影響,改善當地水文系統和生態環境[54]。但整個研究區域的年降水量整體呈現下降趨勢,氣候變暖使得區域平均氣溫升高,特別是極端氣溫和高溫天數顯著增加[55],以及季風變化、ENSO事件在一定程度上影響氣溫降雨,從而對研究區的干旱發生起到了加強和促進的作用[56],使局部暖濕化并不足于改變整個研究區域降水量匱乏的基本現狀。在全球持續增溫的背景下,缺乏對黃土高原年、季節干旱的未來變化趨勢研究[34]。由于各區域干旱趨勢不一致,抗旱工作的實施要因地制宜,并在今后的工作中,應著重考慮到水資源循環的物理過程,密切關注干旱機制和干旱災害的具體原因。