王 琳

(云南林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，云南昆明 650204)

干旱是危及農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生態(tài)環(huán)境的主要自然災(zāi)害，會(huì)給社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成重大損失。選取合適的干旱指標(biāo)是研究區(qū)域干旱氣候的基礎(chǔ)，也是衡量干旱程度的標(biāo)準(zhǔn)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1-3]。標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸發(fā)指數(shù)(SPEI)和干旱偵測指數(shù)(RDI)[4-5]是近年來在國外建立的2種新的干旱指數(shù)，因其同時(shí)考慮了降水和潛在蒸發(fā)量對(duì)干旱的影響，加之其指數(shù)建立方式借鑒了廣為應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)，指數(shù)計(jì)算方法簡單明確，具有多時(shí)間尺度性，相對(duì)于帕爾默干旱指數(shù)輸入氣象因子少，從而在馬耳他等地得到了應(yīng)用[6-9]。

Man-Kendall、Spearman’s Rho和Linear regression方法是趨勢分析的常用方法，在氣象、水文領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[10-11]，R/S分析利用Hurst指數(shù)[12]可對(duì)趨勢的持續(xù)性做出評(píng)價(jià)。因此，在計(jì)算SPEI和RDI 12個(gè)月時(shí)間尺度干旱指數(shù)的基礎(chǔ)上，利用Man-Kendall、Spearman’s Rho和Linear regression 3種方法評(píng)價(jià)其演變趨勢，并借助于Hurst指數(shù)分析其趨勢的持續(xù)性可對(duì)區(qū)域干旱演變趨勢做出科學(xué)的評(píng)價(jià)。

1 研究區(qū)概況與方法

1.1研究區(qū)概況曲靖灌區(qū)位于云南省中、東部，其地理坐標(biāo)為102°55′～104°14′ E，24°45′～25°55′N，距云南省省會(huì)昆明市約130 km。灌區(qū)屬南盤江上游即珠江的源頭地區(qū)，干流自東北向西南流經(jīng)整個(gè)灌區(qū)，灌區(qū)內(nèi)總耕地面積7.01萬hm2，設(shè)計(jì)灌溉面積為7.01萬hm2，現(xiàn)狀有效灌溉面積3.50萬hm2，是云南最大的灌區(qū)，地跨沾益、麒麟和陸良三縣(區(qū))，是云南糧食作物的主產(chǎn)區(qū)，對(duì)云南糧食產(chǎn)量具有重要影響。因此，研究曲靖灌區(qū)干旱變化趨勢，對(duì)灌區(qū)內(nèi)災(zāi)害防御、災(zāi)害監(jiān)測、預(yù)警等具有重要意義。曲靖大型灌區(qū)及站點(diǎn)分布見圖1。

1.2方法

1.2.1數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。選取研究區(qū)內(nèi)的沾益站(1971—2010年)、陸良站(1971—2010年)、曲靖站(1974—2007年)月平均降水、月平均溫度數(shù)據(jù)，構(gòu)成研究的數(shù)據(jù)系列。

1.2.2方法概述。SPEI是以SPI的計(jì)算原理為基礎(chǔ)的干旱指數(shù)。SPI指數(shù)是以降水作為輸入因子；SPEI采用降水與潛在蒸發(fā)量的差值作為輸入因子，計(jì)算得到不同時(shí)間尺度的SPEI。潛在蒸發(fā)量(PET)采用Thornthwaite方法計(jì)算。

RDI指數(shù)最先是在研究項(xiàng)目MEDROPLAN當(dāng)中提出來的，并在研究項(xiàng)目PRODIM實(shí)施當(dāng)中得到進(jìn)一步的發(fā)展[13-14]。在干旱評(píng)估中，RDI具有一般氣象指數(shù)的特征[15-18]。作為一種新的指數(shù)，RDI在地中海、北非、中東等地區(qū)的很多流域得到應(yīng)用[9]。

1988 年，畢節(jié)試驗(yàn)區(qū)建立后，交通建設(shè)成為歷屆黨委政府關(guān)注的頭等大事。1992年，大納公路建成通車，川黔兩地有了依靠汽車輪子的頻繁往來。1993年，畢節(jié)修建了從城區(qū)到大方縣歸化長17.5公里的二級(jí)公路，這段路被稱贊為“志氣路”。2002年，貴畢高等級(jí)公路建成通車，畢節(jié)到貴陽有了第一條“快車道”。

1.2.3模型建立。

1.2.3.1SPEI。PET的計(jì)算方法如下：

(1)

其中：

圖1 曲靖灌區(qū)范圍及站點(diǎn)分布Fig.1 The scope and site distribution of Qujing irrigated area

式中，T為月平均氣溫(℃)；I為熱指數(shù)，m是以I為基礎(chǔ)的一個(gè)系數(shù)；K是根據(jù)緯度計(jì)算的修正系數(shù)；NDM為月天數(shù)；N為最大日照時(shí)間；ωs為每小時(shí)太陽上升的角度；φ為緯度；δ為太陽赤緯；J為月均儒歷日。

根據(jù)Thornthwaite所求PET得到降水和蒸發(fā)的月差值Di=Pi-PETi，該式簡單說明了月的水分盈余和虧缺。

假設(shè)某時(shí)段降水量為x，則基于Log-logistic分布的概率密度函數(shù)為

(2)

式中,α、β和γ分別為尺度、形狀和起點(diǎn)參數(shù)，計(jì)算公式如下：

(3)

(4)

γ=w0-αΓ(1+1β)Γ(1-1β)

(5)

式中,Γ(β)為β的Gamma分布。

根據(jù)Log-logistic分布得到的概率分布函數(shù)如下：

(6)

對(duì)(6)近似求解可得：

(7)

(8)

式中，Pij與PETij分別是第i年j月的降水和潛在蒸發(fā)量，N為數(shù)據(jù)年數(shù)。假設(shè)ak服從lognormal分布(ak>0)，RDIst如下公式計(jì)算：

(9)

1.2.3.3趨勢檢測與Hurst指數(shù)。該研究利用Mann-Kendall、Spearman’s Rho與Linear regression的方法檢測SPEI與RDI的趨勢，然后運(yùn)用Hurst指數(shù)分析趨勢的持續(xù)性，計(jì)算過程詳見文獻(xiàn)[10-12]。

P-PET和P/PET分布擬合檢驗(yàn)：首先利用Thornthwaite方法計(jì)算PET，然后計(jì)算12個(gè)月時(shí)間尺度的P-PET和P/PET值，如圖2、圖3所示。

根據(jù)以上建模過程可以看出，該研究計(jì)算SPEI和RDI指數(shù)需使P-PET和P/PET值分別服從Log-logistic分布和Lognormal分布，因此，對(duì)P-PET和P/PET進(jìn)行分布擬合檢驗(yàn)(假設(shè)服從Log-logistic分布和Lognormal分布)，結(jié)果如表1、圖4所示。

由表1可知，曲靖站、陸良站、沾益站的12個(gè)月時(shí)間尺度的P-PET和P/PET通過了置信水平為0.02的K-S(Kolmogorov-Smirnov)、A-D(Anderson-Darling)假設(shè)檢驗(yàn)。由圖4又知，曲靖站、陸良站、沾益站的P-PET和P/PET的經(jīng)驗(yàn)概率和理論概率近似成一條直線，P-PET和P/PET分別服從Log-Logistic與Lognormal分布。

2 結(jié)果與分析

2.1計(jì)算結(jié)果以上檢驗(yàn)表明，P-PET和P/PET分別服從Log-Logistic與Lognormal分布，說明SPEI和RDI適合曲靖大型灌區(qū)的干旱監(jiān)測和識(shí)別。根據(jù)上述步驟計(jì)算得到曲靖站(1974—2007年)、陸良站(1971—2010年)、沾益站(1971—2010年)12個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI值和RDI值，如圖5所示。

由圖5可知，曲靖站、陸良站、沾益站的SPEI和RDI干旱變化基本相同。其中，曲靖站SPEI與RDI識(shí)別發(fā)生了13年旱；陸良站SPEI識(shí)別發(fā)生了14年旱，RDI識(shí)別發(fā)生了13年旱；沾益站SPEI識(shí)別發(fā)生了13年旱，RDI識(shí)別發(fā)生了12年旱。SPEI和RDI識(shí)別曲靖站、陸良站、沾益站的干旱發(fā)生次數(shù)基本相同，3個(gè)站發(fā)生的干旱次數(shù)也基本都為13次左右。由于曲靖站、陸良站、沾益站在同一灌區(qū)內(nèi)，且相距不遠(yuǎn)，發(fā)生干旱次數(shù)應(yīng)相差不大。所以，該研究采用SPEI與RDI計(jì)算得到的結(jié)果是較為合理的。

圖2 曲靖站、陸良站、沾益站P-PET值Fig.2 P-PET value of Qujing irrigation station，Luliang irrigation station and Zhanyi irrigation station

圖3 曲靖站、陸良站、沾益站P/PET值Fig.3 P/PET value of Qujing irrigation station，Luliang irrigation station and Zhanyi irrigation station

資料Material項(xiàng)目Project曲靖QujingK-SA-D陸良LuliangK-SA-D沾益ZhanyiK-SA-DP-PET統(tǒng)計(jì)值0．05962．40350．04371．02810．05451．8159α0．020．020．020．020．020．02臨界值0．07623．28920．07013．28920．07013．2892假設(shè)分布Log-LogisticLog-LogisticLog-Logistic接受/拒絕接受接受接受接受接受接受P/PET統(tǒng)計(jì)值0．05891．77410．03260．49600．04050．9348α0．020．020．020．020．020．02臨界值0．07623．28920．07013．28920．07013．2892假設(shè)分布LognormalLognormalLognormal接受/拒絕接受接受接受接受接受接受

注：a.曲靖Log-Logistic分布；b.陸良Log-Logistic分布；c.沾益Log-Logistic分布；d.曲靖Lognormal分布；e.陸良Lognormal分布；f.沾益Lognormal分布Note: a.Qujing Log-Logistic distribution；b.Luliang Log-Logistic distribution；c.Zhanyi Log-Logistic distribution；d.Qujing Lognormal distribution；e.Luliang Lognormal distribution；f.Zhanyi Lognormal distribution圖4 曲靖、陸良、沾益12個(gè)月時(shí)間尺度P-PET和P/PET值的Log-logistic分布和Lognormal分布P-P圖Fig.4 Log-logistic distribution and Lognormal distribution P-P map of P-PET and P/PET values of 12 months time scales in Qujing，Luliang and Zhanyi

圖5 曲靖、沾益、陸良12個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI值和RDI值Fig.5 SPEI value and RDI value of 12 months time scale in Qujing，Zhanyi and Luliang

2.2SPEI、RDI趨勢分析該研究根據(jù)Mann-Kendall、Spearman’s Rho與Linear regression計(jì)算方法對(duì)曲靖站(1974—2007年)、陸良站(1971—2010年)、沾益站(1971—2010年)的SPEI與RDI值進(jìn)行趨勢檢驗(yàn)，取置信度α=0.1，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，曲靖灌區(qū)多年來干旱較為嚴(yán)重，且趨勢較為顯著，其中，曲靖站的SPEI與RDI用3種趨勢檢測方法檢測均沒有顯著的下降趨勢；陸良站與沾益站的SPEI指數(shù)用3種趨勢檢測方法檢測都有明顯的下降趨勢，而RDI指數(shù)除用Linear regression趨勢檢測方法具有顯著的下降趨勢外，其余2種趨勢檢測方法均沒有顯著的下降趨勢。因此，曲靖灌區(qū)內(nèi)SPEI指數(shù)具有較為明顯的下降趨勢，而RDI則沒有明顯的下降趨勢?？傮w上來看，曲靖站、陸良站、沾益站發(fā)生的干旱具有較明顯的趨勢性，發(fā)生的干旱將會(huì)越來越嚴(yán)重。

2.3SPEI、RDI指數(shù)Hurst分析根據(jù)Hurst指數(shù)計(jì)算得到曲靖站、陸良站和沾益站的Hurst指數(shù)，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，曲靖站、陸良站、沾益站的Hurst指數(shù)都大于0.5，表明3站的SPEI值與RDI值指數(shù)的趨勢具有一定的持續(xù)性，且將會(huì)持續(xù)減小趨勢；其中，陸良站的Hrust指數(shù)最大，相對(duì)于曲靖站、沾益站的旱災(zāi)將具有更強(qiáng)的持續(xù)性，其他2站的持續(xù)性較弱。因此，曲靖站、陸良站、沾益站的干旱將會(huì)進(jìn)一步增加，發(fā)生的干旱會(huì)越來越嚴(yán)重，對(duì)灌區(qū)內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所造成的影響將會(huì)越來越大。

表2 曲靖、沾益、陸良SPEI和RDI值趨勢檢驗(yàn)

表3 曲靖、沾益、陸良SPEI和RDI的Hurst指數(shù)

3 結(jié)論

該研究對(duì)曲靖站、陸良站、沾益站的P-PET和P/PET進(jìn)行分布擬合檢驗(yàn)，得到3個(gè)站點(diǎn)是服從Log-logistic和Lognormal分布，因此，計(jì)算3個(gè)站點(diǎn)12個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI與RDI指數(shù)是合理的。SPEI與RDI指數(shù)對(duì)3站識(shí)別的干旱次數(shù)大致相同，3站發(fā)生的干旱次數(shù)也大致相同，在同一灌區(qū)內(nèi)采用SPEI與RDI計(jì)算得到的結(jié)果是較為合理的。采用Mann-Kendall等趨勢檢測方法對(duì)3站的SPEI與RDI指數(shù)進(jìn)行趨勢檢驗(yàn)，結(jié)果表明，3站的干旱具有較明顯的趨勢性，發(fā)生的干旱將會(huì)越來越嚴(yán)重。由于灌區(qū)內(nèi)3站的Hurst指數(shù)大于0.5，表明灌區(qū)內(nèi)發(fā)生的干旱呈增加趨勢，發(fā)生的干旱會(huì)越來越嚴(yán)重，特別是陸良站發(fā)生的干旱將會(huì)更為嚴(yán)重，這將會(huì)嚴(yán)重影響灌區(qū)內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。該研究運(yùn)用SPEI與RDI計(jì)算分析曲靖灌區(qū)內(nèi)近40年的干旱演變特征，由于SPEI與RDI考慮到溫度對(duì)干旱的影響，在全球增暖背景下，可更好地識(shí)別干旱，為防旱減災(zāi)工作提供支持。

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本刊提示來稿請用國家統(tǒng)一的法定計(jì)量單位的名稱和符號(hào)，不要使用國家已廢除了的單位。如面積用hm2(公頃)、m2(平方米)，不用畝、尺2等；質(zhì)量用t(噸)、kg(千克)、mg(毫克)，不再用擔(dān)等；表示濃度的ppm一律改用mg/kg、mg/L或μL/L。