基于CMIP6模式下黑龍江省的未來氣象干旱演變預估

摘 要：氣象干旱是全球氣候變化背景下的重要環境問題，對生態系統、農業和水資源管理具有深遠影響。為了更好地預測黑龍江省未來81 a（2020—2100年）的氣象干旱演變特征，基于CMIP6的14個氣候模式，選取了SSP245和SSP585 兩種共享社會經濟路徑情景，結合標準化降水蒸散發指數（Standardized Precipitation EvapotranspirationIndex，SPEI）和Mann-Kendall檢驗等方法，分析了不同時間尺度的氣象干旱趨勢及其空間分布。結果表明，未來黑龍江省的氣溫和降水量呈顯著上升趨勢，尤其在SSP585情景下；除夏季外，春、秋、冬3季均表現出干旱化趨勢，氣象干旱事件主要集中于西部和東南部地區。研究為黑龍江省的水資源管理和氣象干旱應對策略提供科學依據。

關鍵詞：SPEI指數；Mann-Kendall檢驗；CMIP6；黑龍江省

中圖分類號：TV21 文獻標識碼：A 文章編號：1001-9235（2025）02-0021-08

Based on the Prediction of Future Drought Evolution in Heilongjiang Province under theCMIP6 Model

LIU Tao 1 ， SI Zhenjiang 1* ， LIU Yan 2

（1. School of Water Conservancy and Electric Power， Heilongjiang University， Harbin 150080; 2. Heilongjiang Research Institute ofWater Conservancy， Harbin 150080）

Abstract： Meteorological drought is an important environmental issue in the context of global climate change and has a profoundimpact on ecosystems， agriculture and water resources management. In order to better predict the evolution of meteorological droughtin the next 81 years （2020—2100）， based on the 14 climate patterns of CMIP 6， the two kinds of SSP245 and SSP585， combined withthe standardized precipitation index （Standardized Precipitation Evapotranspiration Index） and Mann-Kendall test， analyzed themeteorological drought trend and its spatial distribution at different time scales. The results show that the temperature andprecipitation in Heilongjiang province will rise significantly in the future， especially in the SSP585 scenario; except in summer， spring，autumn and winter are dry， and the meteorological drought events are mainly concentrated in the western and southeastern regions.This study provides a scientific basis for water resources management and meteorological drought response strategies in HeilongjiangProvince.

Keywords： SPEI index; Mann-Kendall test; CMIP6; Heilongjiang Province

隨著氣溫普遍上升，氣象干旱事件發生的頻率 在持續增加［1］ 。全球氣溫升高導致的蒸發量增加和降水分布不均，進一步加劇了區域氣象干旱的不確定性［2］ 。氣象干旱事件的頻繁發生對人類社會活動、經濟和糧食安全等負面影響巨大［3］ 。因此，深入研究氣象干旱的成因與發展趨勢，建立科學的預測與應對機制，顯得尤為重要在中國東北地區，氣象干旱問題一直是影響農業生產和生態環境的重要因素之一。張雪玲等［4］ 利用 SPEI （Standardized Precipitation EvapotranspirationIndex）和 STI（Standardized Temperature Index）分析東北地區的氣象干旱和極端高溫事件的發生，表明整個區域呈現暖氣象干旱化趨勢。李明等［5］ 基于SPEI對中國東北地區進行氣象干旱特征分析，得到除長白山地區外其余地區均表現明顯的氣象干旱化趨勢。張筱渲等［6］ 基于 SPEI 指數分析 1961—2020年東北地區的氣象干旱時空分布，得到中旱頻率發生頻率為最高且南部氣象干旱化趨勢加重。目前，關于東北地區的氣象干旱研究已有較多關于歷史時期和整體區域的分析，但對未來氣候變化情景下各省份氣象干旱的變化特征以及其驅動機制的深入研究仍然不足，尚需進一步探索以應對可能的風險與挑戰。

在氣象干旱評估中，常用的氣象干旱指數包括標準化降水指數（Standardized Precipitation Index，SPI）［7］ 、帕默爾干旱指數（PDSI） ［8］ 、標準化降水蒸散發指數（Palmer Drought Severity Index，SPEI）［9］ 等。其中，SPI主要用于衡量降水偏差，但未考慮溫度對氣象干旱的影響［10］ ；PDSI能夠反映土壤水分狀況，具有較強的全球適用性，但計算較為復雜是其主要不足之一［11］ 。SPEI則是一種基于降水與蒸散發之間平衡的多時間尺度氣象干旱指數，能夠同時考慮降水和溫度變化對氣象干旱的影響，適用于氣象干旱的時空動態分析［12］ 。因此，本文采用SPEI作為衡量氣象干旱的主要指標，以更全面地反映氣象干旱特征。短時間尺度（如1—3個月）適合描述農業氣象干旱，而較長時間尺度（如12個月及以上）則更適合評估水文干旱和區域性干旱的長期影響。本文選取了SPEI-3和SPEI-12，以同時反映季節性氣象干旱和年尺度氣象干旱的動態特征，這種多尺度分析能夠提供關于不同時間范圍內氣象干旱變化的全面視角。CMIP6（THE Coupled Model IntercomparisonProgram，CMIP）是最新發布的國際耦合模式比較計劃［13］ 。CMIP6具有在大氣和海洋模式下更高的分辨率，并且結合了不同社會共享經濟路徑（SharedSocioeconomic Pathway，SSP）和 代 表 性 濃 度 路 徑（Representative Concentration Pathway，RCP）的組合情景，相較于CMIP5更能反映人類活動相關的社會經濟各要素的變化特征［14］ 。許多學者使用CMIP系列數據或SPEI指數基于不同氣象條件對干旱事件進行預測，如王磊等［15］ 利用CMIP6對漢江流域的干旱進行了預估，結果表明未來漢江流域降水與潛在蒸散相差的最大值將增大。王天等［16］ 基于 CMIP6和SPI對珠江流域進行干旱分析，發現未來珠江流域呈現更為濕潤的狀態，其結果為當地干旱研究和預測提供參考。

本文基于 CMIP6 氣候模式下 2 個常用排放情景：SSP2-4. 5和SSP5-8. 5的數據進行分析，結合標準化降水蒸散指數（SPEI），充分考慮在不同情境下氣象因子對黑龍江省氣象干旱的影響，為黑龍江省的防控氣象干旱災害提供科學依據。

1

研究區概況與數據來源

1. 1 研究區概況

黑龍江省位于中國最東北部，地處高緯度，屬于溫帶大陸性季風氣候，是中國重要的糧食生產基地之一［17］ 。黑龍江省的降水量受季風影響，夏季較多，但分布不均，特別是在春末夏初，降水量偏低，容易發生春旱，影響農作物的播種和生長［18］ 。此外，黑龍江省部分地區土壤結構較為疏松，保水能力較弱，這進一步加劇了氣象干旱的影響［19］ 。其中旱情主要表現為頻率快、范圍廣以及程度大［20］ 。

1. 2 數據來源

氣象臺站點數據選取黑龍江省內27個氣象站點，包括1961—2014年氣溫、降雨量、日照數等逐日氣象資料，數據來源于中國氣象數據網（http：//data.cma. cn）。CMIP6 數據來源美國國家航空航天局（NASA 氣 候 模 擬 中 心）（https：//www. nccs. nasa. gov），其數據是經過偏差矯正和空間分解方法進行處理，并選用14個氣候模式并對其進行集合平均以實現誤差抵消。選取2種共享社會經濟路徑，分別為 SSP245 和 SSP585，包含基準期模擬期 1961—2014年和未來模擬時期2020—2100年。本研究中采用的14個氣候模式及其相關信息見表1和區域高程及站點信息見圖1。

2 研究方法

本研究采用多種方法對基于SPEI值的干旱狀況進行了分析，以更全面地反映不同情景下黑龍江省未來氣象干旱的變化特征，并預測其發展趨勢。

首先，計算SPEI，作為衡量氣象干旱的主要指標；然后，對CMIP6模式下14個子模式的集合平均進行模擬驗證，選取對氣象干旱敏感的氣溫和降水數據進行分析，并對模擬的歷史情景進行擬合，得到擬合趨勢斜率（m）和決定系數（R2）；隨后，通過 Mann-Kendall檢驗方法對氣象干旱趨勢的顯著性及突變特征進行分析；最后，通過計算氣象干旱頻率進一步評估未來氣象干旱事件發生的可能性。

2. 1 標準化降水蒸散指數（SPEI）

采用 Penman-Monteith 方法計算潛在蒸散量，利用降水量與潛在蒸散量的差值經標準化后得到SPEI，具體計算公式見文獻［21］。選取黑龍江省27個氣象站點計算不同時間尺度（3個月和12個月）的SPEI，分別記為SPEI-3和SPEI-12。氣象干旱等級劃分見表2。

2. 2 M-K檢驗與線性趨勢分析

本研究結合Mann-Kendall （MK）檢驗與線性趨勢分析，用于對氣象干旱的趨勢特征進行綜合評估。Mann-Kendall 檢驗方法是一種基于秩的非參數統計檢驗方法，廣泛應用于時間趨勢的研究當中，具有不受少數異常值和缺失值影響的特點，適用性較強，其中UF和UB分別代表順序統計量和逆序統計量［22］ 。當UF＞0時序列為上升趨勢，反之為下降趨勢；若UF、UB曲線在置信區間內產生交點，則交點的時間序列為突變時刻的開始；當曲線在顯著水平之外時，表明有明顯的增強或減弱趨勢，具體檢驗過程見文獻［23］ ；而線性趨勢分析則通過擬合直線量化變化速率。結合使用這2種方法，能夠更加全面地揭示氣象干旱的顯著性與變化速率，為未來情景下的干旱趨勢評估提供科學依據。

3 結果與分析

3. 1 數據降尺度及驗證

結果表明，降雨量和平均氣溫的擬合趨勢斜率m 分別為 0. 83 和 0. 98；決定系數分別為 0. 94 和0. 98。并使用Delta降尺度方法求得CMIP6氣候模型計算的未來氣候相較于基準期的變化信號（Delta值），將其應用到歷史觀測數據中，以獲得未來氣候條件的估計值，見圖2。

3. 2 氣候變化特征分析

由圖2可知，在SSP245情境下未來81 a黑龍江省，多年平均氣溫為 5. 10 ℃，多年平均降雨量為690. 38 mm。未來的81 a內，降雨量和溫度均呈持續上升趨勢。分析可知，在SSP585情境下，黑龍江省未來多年平均氣溫和降雨量分別為 6. 57 ℃和693. 92 mm。整體上來看，在SSP585情景下區域的年降雨量與年均溫增長速度相對較快，分別為1. 43mm/a和0. 08 ℃/a速率上升；在SSP245情境下，區域的年降雨量以 1. 11 mm/a、年均溫以 0. 03 ℃/a的速率增長。結果表明，在SSP585情景下區域年降雨量與年均溫增長速度均比SSP245情景下的增長趨勢明顯。

3. 3 Mann-Kendall檢驗結果分析

對黑龍江省的氣象干旱趨勢變化進一步分析，運用 Mann-Kendall檢驗對不同尺度下流域 2020—2100年的 SPEI值進行突變檢驗，分別選取 5、8、11月和次年2月的月尺度SPEI值，代表春、夏、秋、冬四季的SPEI-3值。結果見圖3，在SSP245情景下春季 SPEI 的氣候傾向率為-0. 03/10a，夏季為 0. 11/10a，秋季為-0. 01/10a，冬季為-0. 05/10a。除夏季外，其余 3 個季節均表現出氣象干旱化趨勢。在SSP585 情景下四季的氣候傾向率分別為-0. 16、0. 000 2、-0. 17、-0. 20 /10a。季節性氣象干旱趨勢與 SSP245情境下相同，但在 SSP585情景下夏季的濕潤趨勢變緩明顯。

分析SSP245情景下不同季節的UF和UB曲線可知，春季呈現先增后減的走向，曲線UF在顯著性水平線之內，說明SPEI指數未發生顯著變化；夏季總體趨勢呈現持續增高的趨勢，2058年是夏季指數濕潤滑化的開始，且呈現持續增長的趨勢；冬季與夏季趨勢相反，整體呈現持續降低的趨勢，2031年是其氣象干旱突變的開始；秋季整體趨勢較為平緩，在0附近波動，UF與UB曲線有多個交點，表明氣象干旱情況不穩定。在SSP585情景下，UF曲線呈現明顯的下降趨勢，表明氣象干旱化趨勢明顯，由濕潤向氣象干旱過渡的年份分別為：春季 2076年、秋季2067年、冬季2068年。除夏季外，其余3個季節的SPEI整體呈下降趨勢，表明在春、秋、冬3季黑龍江省氣候逐漸向氣象干旱化發展；夏季UF曲線呈現先增后減的趨勢，且在顯著性水平之內，無顯著變化。

3. 4 氣象干旱頻率空間分布

由氣象干旱頻率空間分布可知（圖4），不同情景下黑龍江省2020—2100年整體干旱頻率不高，均在22%以下。在SSP245情景下，發生頻率較高的區域在黑龍江省的西北部和西南部，頻率為11. 92%～13. 21%；中旱事件主要集中在西北部，發生的頻率為 8. 04%～14. 09%；重旱頻率為 5. 32%～12. 14%，發生頻率的區域與中旱事件恰恰相反，主要集中在東南部；特旱事件高發區位于區域的西北部，頻率為3. 21%～5. 81%。在SSP585情景下，輕旱事件發生頻率相對較高，為9. 47%～21. 53%，除西南、東北和東南部分區域外，其余地區氣象干旱表現強烈；中旱事件的頻率為9. 88%～17. 80%，東南部的氣象干旱頻率較高，整體呈現自西北向東南的減弱趨勢；重旱頻率為2. 02%～9. 89%，主要發生區域為在區域的中部和西部；特旱事件發生的頻率為 0～4. 79%，頻率的至高點位于區域的西北部。綜合分析，不同情景下黑龍江省年尺度氣象干旱事件高頻區主要位于黑龍江省的西部、東南部和西北部（圖5）。

4 討論

在黑龍江省未來氣溫、降雨和氣象干旱事件的分析中，陶純葦等［27］ 在CMIP5模式下預估東北未來降雨和氣溫都呈現增長趨勢；趙彥茜等［28］ 研究結果表明，在CMIP5模式下中國未來氣候在高緯度地區呈現增長趨勢；張芯瑜等［29］ 的研究表明，基于SPI指數結合CMIP5對東北地區干旱分析得到，未來時期的降雨黑龍江省增長幅度較緩，但仍保持增長趨勢；莫興國等［30］ 基于國際耦合模式比較計劃第五階段（CMIP5）中6個GCM模式結合PDSI指數，得知未來中國將面臨廣泛的氣象干旱化趨勢。本文的結果與前述基于CMIP5的研究一致，這是由于CMIP5與 CMIP6氣候模式在氣候因子變化趨勢上的一致性。然而，CMIP6模式相比CMIP5具有顯著的優勢，例如更高的空間分辨率、更全面的社會經濟路徑情景以及更精確的大氣和海洋耦合模擬，使得其在未來氣象因子的預測上更加精確和具有前瞻性［31］ 。

本文結合 CMIP6從時空角度對黑龍江省的未來氣象干旱情況進行分析，結合多模式集合平均和降尺度方法，有效避免了單一模式可能產生的誤差，使得模擬結果更為精確［32-34］ 。

本文中采用了SPEI作為衡量氣象干旱影響的主要指標，但僅依賴氣象干旱評估指標可能無法全面捕捉氣象干旱對水文系統的復雜影響。SPEI主要基于降水和蒸散發之間的平衡，適用于氣象干旱的時空動態分析。然而，氣象干旱不僅僅體現在氣象層面，水文干旱尤其對河流徑流、湖泊水位和地下水儲量產生顯著影響［35］ 。因此，未來研究應進一步整合水文干旱評估工具，如標準化徑流指數（Standardized Runoff Index，SRI），以全面反映干旱在水文系統中的長期效應。通過結合SPEI和SRI，能夠更系統地評估干旱對生態系統和水資源的多重影響，為干旱風險管理和政策制定提供更有力的科學依據。

5 結論

a） ）在未來的2個情景（SSP245和SSP585）下，黑龍江省的年平均氣溫和降水量均呈現顯著上升趨勢，尤其在SSP585情景下，增幅最為明顯。

b） ）季節性氣象干旱的趨勢表明，除夏季外，春、秋、冬3季均呈現干旱化趨勢，且多為輕度干旱；在SSP585情景下，干旱化程度更為顯著，尤其是在春季和冬季；Mann-Kendall檢驗結果也表明，未來氣象干旱突變事件可能集中于2055—2080年。

c） ）氣象干旱頻率的空間分布顯示，黑龍江省的干旱事件主要集中在西部和東南部，其中輕旱和中旱為主要干旱類型；在SSP245情景下，特旱發生頻率較高，而在SSP585情景下，輕旱的發生頻率最大。

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（責任編輯：程 茜）