東北地區(qū)夏季干旱的年際
—年代際變化特征

孟鑫,智協(xié)飛

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東北地區(qū)夏季干旱的年際
—年代際變化特征

孟鑫①②,智協(xié)飛①*

①南京信息工程大學 氣象災(zāi)害教育部重點實驗室/氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室/東亞季風與區(qū)域氣候變化科技創(chuàng)新團隊,江蘇 南京 210044;

②遼寧省丹東市氣象局,遼寧 丹東 118000

2014-03-17收稿，2014-05-26接受

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2012CB955204);江蘇高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程資助項目(PAPD)

摘要利用國家氣候中心提供的1951—2012年160個標準站的逐月降水和溫度資料,計算了表征東北地區(qū)干旱的SPEI指數(shù),并對該指數(shù)進行EMSD分解,研究了東北地區(qū)干旱的年際—年代際變化特征。結(jié)果表明,東北地區(qū)夏季干旱年際—年代際變化特征明顯,年際變化中具有顯著的準2 a、準5 a 和準7 a振蕩周期;年代際變化中則具有顯著的準17 a 和22 a 振蕩周期。進一步分析發(fā)現(xiàn),1975—1984年和1994—2008年為相對干旱階段,其中1994—2008年旱情比較嚴重,1953—1975年、1984—1994年以及2009—2012年為相對濕潤階段。Mann-Kendal 檢驗結(jié)果表明,東北地區(qū)夏季旱澇突變發(fā)生在1975年和1994年。

關(guān)鍵詞

干旱

SPEI指數(shù)

年際變化

年代際變化

干旱是對人類影響最嚴重的氣象災(zāi)害之一。民政部統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,1999—2005年,干旱在所有氣象災(zāi)害中占首位,其所造成的損失占到60%以上(馮金社和吳建安,2008)。許多研究表明,中國北方地區(qū)干旱化正在加劇(馬柱國和符淙斌,2006;章大全等,2010)。東北地區(qū)是中國最大的商品糧基地和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最有發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū),也是中國重要的工業(yè)和能源基地。王遵婭等(2004)研究表明,1951—2000年東北地區(qū)是中國增溫最快、增溫范圍最大的地區(qū)之一。自1988年以來東北地區(qū)氣溫變暖,最近20 a為20世紀50年代以來最暖的時期,而年降水量卻呈減少趨勢(趙春雨等,2009)。隨著氣溫升高、降水減少,東北地區(qū)的干旱問題受到了越來越多的關(guān)注。但是相比于西北、華北地區(qū),東北地區(qū)干旱的研究相對較少,對其年際、年代際變化的深入研究更少。

干旱的成因復(fù)雜,干旱事件的發(fā)生不僅取決于降水量,還與氣溫、蒸發(fā)、徑流以及土壤濕度等因子有關(guān),因此在氣象、水利、農(nóng)業(yè)等不同領(lǐng)域?qū)Ω珊档亩x不盡相同。為了更準確地反映干旱的特征及其影響,許多學者利用定義的干旱指數(shù)對干旱的氣候變化進行了大量的研究(Palmer,1965;McKee et al.,1993;郭銳和智協(xié)飛,2008,2009;白永清等,2010;祁海霞等,2011)。目前,國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的干旱指數(shù)包括由Palmer(1965) 提出的Palmer干旱強度指數(shù)(PDSI)以及Mckee et al.(1993)提出的標準化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index,SPI)等一系列指數(shù)。PDSI計算復(fù)雜,對資料要求較高,部分參數(shù)不能依靠實驗獲得,只能靠經(jīng)驗估計,因而大大降低了計算精度。SPI指數(shù)僅考慮了降水,而未考慮影響干旱的其他因素,如溫度、蒸散等,在分析全球變化背景下干旱趨勢方面有所欠缺。為此,Vicente-Serrano et al.(2010a,2010b)提出了標準化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI),該指數(shù)基于降水和蒸散兩種變量,既保留了PDSI考慮蒸散對溫度敏感的特點,又具備SPI計算簡單、適合多尺度、多空間比較的優(yōu)點。因此SPEI指數(shù)特別適用于檢測和監(jiān)測全球變暖背景下干旱的變化特征。SPEI指數(shù)已被應(yīng)用于干旱評估(Vicente-Serrano et al.,2011)和水文干旱分析(Patricia et al.,2010)等。

本文著重分析東北地區(qū)夏季干旱指數(shù)的年際—年代際變化特征,這項研究對于東北夏季降水異常的中長期預(yù)報具有重要的指導(dǎo)意義。

1　資料與方法

1.1資料

采用國家氣候中心提供的1951—2012年160個標準站逐月降水和溫度資料。選取東北27個氣象記錄站(呼瑪、齊齊哈爾、佳木斯、嫩江、雞西、富錦、哈爾濱、海倫、牡丹江、海拉爾、沈陽、大連、朝陽、營口、丹東、長春、通化、延吉、烏蘭浩特、通遼、錫林浩特、朱日和、赤峰、博克圖、圖里河、多倫、林東)用于東北地區(qū)的氣候特征分析。

1.2方法

1.2.1標準化降水蒸散指數(shù)(SPEI)

SPEI指數(shù)是用降水量與蒸散量的差值偏離平均狀態(tài)的程度來表征某地區(qū)的干旱。計算SPEI時,首先計算潛在蒸散(PET),Vicente-Serrano et al.(2011)采用的是Thornthwaite 方法,然后計算降水與蒸散的差值,再通過降水與蒸散的差值的分布概率密度函數(shù)求累積概率,然后轉(zhuǎn)化成標準正態(tài)分布而得到。正態(tài)標準化處理能夠消除時空分布上的差異,使SPEI能夠表征不同地區(qū)、不同時間尺度的旱澇情況。具體計算步驟如下:

首先利用Thornthwaite法計算潛在蒸散(PET)

(1)

其中:PE為可能蒸散量;Ti為30d的平均氣溫;H為年熱量指數(shù)。各月熱量指數(shù)的計算公式為

(2)

年熱量指數(shù)計算公式為

(3)

常數(shù)A的計算公式為

A=6.75×10-7H3-7.71×10-5H2+1.792×

10-2H+0.49。

(4)

計算逐月降水與蒸散的差值

Di=Pi-PETi。

(5)

其中:Di是降水與蒸散量的差值;Pi為月降水量;PETi為月蒸散量。

如同SPI方法,對Di數(shù)據(jù)序列進行正態(tài)化,計算每個數(shù)值對應(yīng)的SPEI指數(shù)。由于原始數(shù)據(jù)序列Di可能存在負值,所以SPEI采用了3個參數(shù)的log-logistic概率分布。 Log-logistic概率分布的累積函數(shù)為

(6)

其中:α為尺寸參數(shù);β為形狀參數(shù);γ為origin參數(shù),這些參數(shù)采用線性矩的方法擬合獲得。

(7)

(8)

(9)

其中:Γ為階乘函數(shù);w0、w1、w2為原始數(shù)據(jù)序列Di的概率加權(quán)矩。

計算方法如下

(10)

(11)

N為參與計算的月份數(shù)。然后對累積概率密度進行標準化

P=1-F(x)。

(12)

當累積概率P≤0.5時,

(13)

(14)

其中,c0=2.515 517,c1=0.802 853,c2=0.010 328,d1=1.432 788,d2=0.189 269,d3=0.001 308。

當P>0.5時,w=1-P

(15)

SPEI干旱等級的劃分見表1。

表1不同干旱等級對應(yīng)的SPEI值與相應(yīng)的累積概率

Table 1SPEI drought gradation hierarchies and corresponding cumulative probability

干旱等級SPEI累積概率/%極端干旱(-∞,-2.0]2.28中度干旱(-2.0,-1.0]15.87輕度干旱(-1.0,-0.5]30.85正常年份(-0.5,0.5)50.00

1.2.2ESMD(極點對稱模態(tài)分解)

圖1　東北地區(qū)1951—2012年夏季降水變化趨勢(mm/a)和氣溫變化趨勢(℃/a)Fig.1　Trend of (a)precipitation(units:mm·yr-1) and (b)temperature(units:℃·yr-1) in summer over Northeast China during the period 1951—2012

傳統(tǒng)的時間序列譜分析方法多是建立在傅里葉譜分析的基礎(chǔ)上,其缺點是只適用于線性變化的平穩(wěn)信號。小波變換(Torrence and Comp,1998;Zhi,2001)是目前應(yīng)用比較廣泛的方法,它通過選取一系列的頻率窗口對信號進行分解,在一定程度上彌補了Fourier變換的缺陷,能夠表達出頻率的時變性,但其理論基礎(chǔ)還是線性疊加原理,只適用于線性變化的平穩(wěn)信號。而Hilbert-Huang變換(Huang et al.,1998)是以經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)為基礎(chǔ),是一種數(shù)據(jù)自適應(yīng)處理方法,不需要預(yù)先取定基函數(shù)或窗口長度,其分解模態(tài)不但頻率可變振幅也可變,適用于非線性非平穩(wěn)信號。當然,此方法也存在一些問題,如篩選次數(shù)難以確定,分解出的趨勢函數(shù)太粗略,Hilbert譜分析存在局限等。為此,Wang and Li (2013)對Hilbert-Huang變換進行了改進,提出了極點對稱模態(tài)分解方法(Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)。目前,ESMD方法已在氣象研究中得到應(yīng)用(Li et al.,2013;孟鑫,2014)。

EMD非常適合具有非線性和非平穩(wěn)特征的氣候時間序列。EMD把不同周期的波動從原信號中分離出來,并且該波動是平穩(wěn)的,最后得到的是趨勢分量。不同尺度的波動被定義成為本征模函數(shù),其原理如下

h1(t)=x(t)-m1(t)。

(16)

(17)

其中:x(t)是原時間序列信號;rn(t)表示趨勢分量或者定常值;cj(t)表示每個IFM(本征模函數(shù))。

本文所用的ESMD方法是著名的Hilbert-Huang變換的新發(fā)展,它借鑒了EMD的思想,將外部包絡(luò)線插值改為內(nèi)部極點對稱插值,借用“最小二乘法”的思想來優(yōu)化最后剩余模態(tài)使其成為整個數(shù)據(jù)的“自適應(yīng)全局均線”,并由此來確定最佳篩選次數(shù)。ESMD方法可以直觀地體現(xiàn)各模態(tài)的振幅與頻率的時變性,還可明確地獲知總能量的變化,詳細的計算方法可以參考Wang and Li (2013)。

此外,還利用Mann(1945)最早提出的Mann-Kendall方法(簡稱M-K法)檢驗干旱指數(shù)序列的突變。時間序列的功率譜分析方法(Gilman et al.,1963)被用來分析ESMD模態(tài)的顯著周期變化。

2　東北干旱的年際—年代際變化

圖1是夏季東北地區(qū)62 a降水和氣溫的變化趨勢空間分布。東北地區(qū)夏季降水和氣溫分別呈一致減少趨勢和增加趨勢。其中降水減少顯著地區(qū)是遼寧的東南沿海地區(qū)。氣溫增加顯著地區(qū)是內(nèi)蒙古東部地區(qū)。在遼寧東南部沿海地區(qū),雖然降水顯著減少,但氣溫增加卻并不明顯,這可能和海洋對當?shù)貧夂虻恼{(diào)節(jié)作用有關(guān)。

由于東北地區(qū)氣溫和降水具有一致的變化趨勢,因此把東北地區(qū)看做一個整體,進行旱澇研究。

圖2為東北地區(qū)1951—2012年夏季SPEI序列。從圖中可以看出夏季東北地區(qū)具有很明顯的年際與年代際變化。

圖2　東北地區(qū)1951—2012年夏季SPEI的年際—年代際變化Fig.2　Interannual and interdecadal variation of SPEI in summer over Northeast China during 1951—2012

圖3　東北地區(qū)1951—2012年夏季SPEI的時間序列ESMD模態(tài)　　a.第一模態(tài);b.第二模態(tài);c.第三模態(tài);d.第四模態(tài);e.趨勢分量Fig.3　ESMD modes of the summer SPEI time series in Northeast China during the period 1951—2012:(a)first mode;(b)second mode;(c)third mode;(d)fourth mode;(e)trend

將東北地區(qū)夏季62 a的SPEI指數(shù)的時間序列進行ESMD分解,得到4個模態(tài)和一個趨勢分量(如圖3)。分別計算4個模態(tài)和1個趨勢分量(R)與原序列的相關(guān)系數(shù),所得結(jié)果由表2給出。從表2中可以看出,4個模態(tài)與1個趨勢分量都與原序列有很好的相關(guān)性,第二模態(tài)通過了置信度為95%的統(tǒng)計顯著性檢驗,其余3個模態(tài)和趨勢分量均通過了置信度為99%的統(tǒng)計顯著性檢驗。因此分解出來的4個模態(tài)和一個趨勢分量都是有意義的,并且能很好地反映原始序列的信息。

表2ESMD分解的各模態(tài)和趨勢分量與原SPEI指數(shù)序列的相關(guān)系數(shù)

Table 2Correlation coefficients between different modes and trends,and the original time series of SPEI

模態(tài)相關(guān)系數(shù)MODE10.6821)MODE20.2792)MODE30.4071)MODE40.4111)R0.3721)

注：“1)”表示通過99%的顯著性檢驗;“2)”表示通過95%的顯著性檢驗.

R表示趨勢分量,從R可以看出,干旱指數(shù)先減小,后增大,然后再減小。除第一模態(tài)以外,第四模態(tài)與原序列的相關(guān)關(guān)系最好,并且第四模態(tài)反映了顯著的年代際變化。從第四模態(tài)可以看出,東北地區(qū)出現(xiàn)多個干濕階段交替的現(xiàn)象:1953—1961年是正位相,1962—1969年是負位相,1970—1975年是正位相,1975—1984年是負位相,1985—1994年是正位相,1994—2008年是負位相,2009—2012年又變成正位相,其中1962—1969年負位相的振幅很小,即東北地區(qū)的干濕變化特征表現(xiàn)為:1953—1975年為相對濕潤階段,1975—1984年為干旱階段,1984—1994年正位相振幅較大,即明顯濕潤階段,1994—2008年負位相振幅較大,即明顯干旱階段,且比1975—1984年的負位相振幅大,表明干旱更嚴重。2009—2012年又變成正位相,說明從2009年開始東北又開始轉(zhuǎn)為濕潤期。從圖中還可以看出1975、1984、1994以及2008年為干濕突變年份。

圖4　東北地區(qū)夏季SPEI的4個ESMD模態(tài)的功率譜(圖中實線表示功率譜;虛線表示相對于紅噪聲譜,在95%置信度下顯著的譜值;點線表示紅噪聲譜)　　a.第一模態(tài);b.第二模態(tài);c.第三模態(tài);d.第四模態(tài)Fig.4　Power spectra of four ESMD modes of the summer SPEI in Northeast China(The power spectra were depicted by solid line,the dashed line represents significant spectrum value against the red noise at the 95% confidence level,while the dotted line represents the red noise):(a)first mode;(b)second mode;(c)third mode;(d)fourth mode

對ESMD的4個模態(tài)進行功率譜分析(圖4)。從圖4a中可以看出,SPEI的第一模態(tài)的顯著周期為2～3 a,表明東北地區(qū)夏季旱澇具有顯著的準兩年周期。許多研究指出,中國東部降水具有顯著的準2 a周期變化(黃嘉佑,1988;朱乾根和智協(xié)飛,1991;Zhu and Zhi,1991;Zhi,1997;黃榮輝等,2006)。東北地區(qū)夏季降水受東亞夏季風影響,而東亞季風、西太平洋副熱帶高壓、東亞西風帶強度和地面氣溫都具有顯著的準2 a周期變化(李崇銀和龍振夏,1992;Yang et al.,2011)。因此,不難理解東北地區(qū)夏季降水具有顯著的準2 a周期變化特征。

圖4b顯示,第二模態(tài)具有顯著的準5 a和準7 a周期。此外,東北夏季SPEI指數(shù)還具有17 a左右的顯著周期(圖4c),這反映了夏季干旱指數(shù)具有明顯的年代際變化。此外,8～10 a的譜峰也通過了置信度為95%的統(tǒng)計顯著性檢驗。從圖4d中可以看出,22 a左右的周期上對應(yīng)為譜峰。

綜上所述,ESMD很好地將非線性非平穩(wěn)的干旱時間序列進行了分解,得到了平穩(wěn)的模態(tài)。對各個模態(tài)的功率譜分析發(fā)現(xiàn),東北地區(qū)夏季干旱具有顯著的年際、年代際變化。年際變化中具有顯著的準2 a、準5 a和準7 a周期,而年代際變化具有顯著的準17 a和22 a周期。

3　結(jié)論

利用ESMD方法對標準化蒸散指數(shù)SPEI進行分解,分析了東北地區(qū)1951—2012年夏季干旱的年際—年代際變化特征,得到如下結(jié)論。

1)東北地區(qū)夏季干旱具有明顯的年際變化和年代際變化。其年際變化周期主要為準2 a、準5 a和準7 a;年代際變化主要表現(xiàn)為準17 a和22 a振蕩周期。

2)整個東北地區(qū)的干旱變化趨勢一致,1975—1984年和1994—2008年為相對干旱年代,1994—2008年的干旱情況較為嚴重,1953—1975年、1984—1994年2009—2012年為相對濕潤年代。干濕突變年份為1975年和1994年。

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Based on monthly data of precipitation and air temperature at 160 stations for the period 1951—2012 provided by the National Climate Center of China,the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index(SPEI),which characterizes drought,was calculated.Then,the Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition(ESMD) of this index was performed to investigate the interannual and interdecadal variations of summer drought in Northeast China.The results showed that summer drought in Northeast China during the study period had distinct characteristics of interannual and interdecadal variations.Significant quasi-biennial,5-yr and 7-yr oscillations occurred in the interannual variations of the SPEI in Northeast China,while quasi-17-yr and 22-yr periods occurred in the interdecadal variations.Further investigations showed that two phases(1975—84 and 1994—2008) were relatively dry,with severe drought having occurred during the latter period(1994—2008).Meanwhile,three phases (1953—1975,1984—1994 and 2009—2012) were relatively wet.Based on the Mann—Kendal test,1975 and 1994 were found to be the change-points of the drought and flood trends for the period 1951—2012.

drought;SPEI;interannual variation;interdecadal variation

(責任編輯：劉菲)

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140317001

Interannual and interdecadal variations of drought in Northeast China

MENG Xin1,2,ZHI Xiefei1

1KeyLaboratoryofMeteorologicalDisasters,MinistryofEducation(KLME)/CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters(CIC-FEMD)/JointInternationalResearchLaboratoryofClimateandEnvironmentChange(ILCEC)/ScienceandTechnologyInnovationTeamforEastAsianMonsoonandRegionalClimateChange,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2DandongMeteorologicalBureau,Dandong118000,China

引用格式：孟鑫,智協(xié)飛,2016.東北地區(qū)夏季干旱的年際—年代際變化特征[J].大氣科學學報,39(4):562-568.

Meng X,Zhi X F,2016.Interannual and interdecadal variations of drought in Northeast China[J].Trans Atmos Sci,39(4):562-568.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140317001.(in Chinese).

*聯(lián)系人，E-mail:zhi@nuist.edu.cn