標(biāo)準(zhǔn)化方法在干旱損失預(yù)估中的應(yīng)用
——以華北地區(qū)為例

趙 晶，姜 彤，蘇布達，3，黃金龍

(1.內(nèi)蒙古自治區(qū)興安盟氣象局，內(nèi)蒙古興安盟137400;2.國家氣候中心，北京100081;3.中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室，新疆烏魯木齊830011;4.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049)

20世紀(jì)60年代以來，世界各地頻繁發(fā)生的自然災(zāi)害對人類生命和財產(chǎn)安全造成了嚴(yán)重影響［1－2］。干旱因其發(fā)生頻率高、持續(xù)時間長、波及范圍廣，給國民經(jīng)濟尤其是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動帶來嚴(yán)重?fù)p失，受到社會各界的普遍關(guān)注［3－5］。在我國，干旱發(fā)生頻次占所有自然災(zāi)害的22%，影響人口占全部受災(zāi)人口的33%，造成的損失占總自然災(zāi)害的15%以上，位居各類災(zāi)害前列［6］。預(yù)計，未來氣候?qū)⑦M一步變暖，干旱災(zāi)害仍將持續(xù)［7－9］。不同年份間的干旱損失數(shù)據(jù)不能直接進行逐年對比分析，須進行標(biāo)準(zhǔn)化后才能進行比較，因而對于干旱，特別是對經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的未來干旱損失的研究在減緩干旱影響等方面意義重大。

災(zāi)害損失是氣候和社會經(jīng)濟因素共同作用的結(jié)果。除氣候因素以外，社會變化和經(jīng)濟發(fā)展對災(zāi)害損失的增加起關(guān)鍵的作用［10］。標(biāo)準(zhǔn)化方法是將影響災(zāi)害損失的非氣候因素考慮進來，將不同年份間的災(zāi)害損失統(tǒng)一到同一個“可比水平”。許多學(xué)者為更好地分析災(zāi)害損失的變化特征及可能影響因子，已經(jīng)采用不同方法開展了對災(zāi)害損失的標(biāo)準(zhǔn)化研究，以獲取具有一致性和可比性的災(zāi)害損失數(shù)據(jù)。Pielke等對美國洪水和颶風(fēng)造成的損失均進行了經(jīng)考慮人口和財富因子的標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，洪水損失呈遞減趨勢，標(biāo)準(zhǔn)化前颶風(fēng)損失呈微弱的增加趨勢，標(biāo)準(zhǔn)化后颶風(fēng)損失沒有明顯的增加或遞減趨勢［11－13］;Changnon等對美國的極端天氣事件造成的災(zāi)害損失進行標(biāo)準(zhǔn)化后提出，對于不同的災(zāi)害類型可考慮不同影響因子的標(biāo)準(zhǔn)化方法［14－15］;Raghavan 等對 1971—2000年發(fā)生在印度的熱帶氣旋造成的損失進行了經(jīng)考慮人口和社會經(jīng)濟因子的標(biāo)準(zhǔn)化處理，發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化后的損失序列變化趨勢并不明顯［16］。國內(nèi)學(xué)者對洪水和熱帶氣旋帶來的災(zāi)害損失進行了標(biāo)準(zhǔn)化方面的相關(guān)探索，發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化方法對這2種災(zāi)害類型造成的損失影響很大［17－19］，但對干旱等其他災(zāi)害的研究仍然不足。

對于干旱變化特征的研究，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了多種干旱指標(biāo)，如標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)、綜合氣象干旱指數(shù)、土壤含水率、Palmer干旱指數(shù)等，其中標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)對干濕狀況反應(yīng)靈敏，計算相對簡單，廣泛應(yīng)用于不同時間尺度的干旱監(jiān)測中［20－23］。隨著氣候的不斷變化，未來干旱及干旱災(zāi)害損失的發(fā)展趨勢越來越受到各研究領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。目前在氣候變化背景下研究干旱演變的有效途徑之一就是利用氣候模式的輸出結(jié)果并結(jié)合干旱指標(biāo)對未來不同時期的干旱情況進行分析［24－25］。同時，許多學(xué)者對于干旱造成的經(jīng)濟損失也進行了相關(guān)研究，沈佩君等采用對比法、缺水損失法、災(zāi)情法、減產(chǎn)系數(shù)法計算了干旱對農(nóng)業(yè)造成的損失［26］;周進生采用社會評估法計算了1989年旱災(zāi)造成的農(nóng)作物種植業(yè)的直接經(jīng)濟損失［27］;李文亮等通過對黑龍江省干旱災(zāi)害風(fēng)險的定性研究，發(fā)現(xiàn)黑龍江省干旱災(zāi)害風(fēng)險存在明顯的空間差異［28］。以上均是在實測期開展的研究，對基于未來干旱指標(biāo)下的損失預(yù)估研究不足，尤其結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化方案的研究更沒有人涉及，本研究將為推算未來干旱損失提供一個新思路。

華北地區(qū)是我國重要的糧、棉、油生產(chǎn)基地，也是干旱災(zāi)害發(fā)生頻率最高的地區(qū)之一，容易遭受連年干旱［29］，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動受到嚴(yán)重制約。2008—2009年發(fā)生在華北地區(qū)嚴(yán)重的冬春連旱，造成農(nóng)作物受災(zāi)面積682.1萬hm2，直接經(jīng)濟損失420.8億元，占中國2009年干旱損失的近1/3［30－31］。許多學(xué)者對于華北地區(qū)干旱的研究主要集中在其氣候特征和異常成因等方面［32－34］，對其所造成的經(jīng)濟損失尤其是未來損失定量化的研究不足［35］，因此，本研究對該地區(qū)干旱和干旱災(zāi)害經(jīng)濟損失的未來演變進行分析，對正確認(rèn)識華北地區(qū)干旱規(guī)律并合理有效地規(guī)劃農(nóng)業(yè)未來發(fā)展方向有著重要的指導(dǎo)意義。

本研究以華北地區(qū)1984—2014年的干旱直接經(jīng)濟損失數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合該地區(qū)91個氣象觀測站月降水?dāng)?shù)據(jù)和區(qū)域氣候模式COSMO－CLM(CCLM)輸出的逐月降水預(yù)估數(shù)據(jù)，采用分別考慮了物價水平、人口、財富和國內(nèi)生產(chǎn)總值因子的標(biāo)準(zhǔn)化方法，首先分析華北地區(qū)過去(1984—2014年)原始和經(jīng)不同標(biāo)準(zhǔn)化處理的直接經(jīng)濟損失序列變化趨勢的異同，然后利用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)，分析標(biāo)準(zhǔn)化方案下災(zāi)害損失與干旱強度間的關(guān)系，最后探討干旱和其造成的災(zāi)害直接經(jīng)濟損失在未來(2017—2050年)3種排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下的演變，為干旱災(zāi)害損失的定量化評估、防災(zāi)減災(zāi)措施的制定以及對華北地區(qū)農(nóng)業(yè)合理規(guī)劃提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

華北地區(qū)(34°～53°N，97°～126°E)包括北京市、天津市、河北省、山西省和內(nèi)蒙古自治區(qū)，總面積約155.7萬km2，降水呈由南向北隨緯度遞減的格局，地區(qū)、季節(jié)、年際間差異較大，冬春季少雨干旱。

1.2 數(shù)據(jù)資料

本研究所用數(shù)據(jù)資料包括華北地區(qū)1984—2014年干旱直接經(jīng)濟損失數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、氣象測站數(shù)據(jù)以及模式數(shù)據(jù)。其中，1984—2014年干旱直接經(jīng)濟損失數(shù)據(jù)來源于《中國氣象災(zāi)害年鑒》。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于我國全國及各省(市、區(qū))1984—2014年的統(tǒng)計年鑒，包括各省(市、區(qū))的CPI、鄉(xiāng)村人均可支配收入及鄉(xiāng)村人口。氣象觀測資料為華北地區(qū)91個氣象站1984—2014年逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，由國家氣象信息中心提供并進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，這些資料經(jīng)由氣候場和距平場分別插值并疊加，生成分辨率為0.5°×0.5°的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。華北地區(qū)氣象站分布見圖1。

模式數(shù)據(jù)采用德國波茨坦氣候影響研究所(PIK)區(qū)域氣候模式COSMO－CLM(CCLM)輸出數(shù)據(jù)。區(qū)域氣候模式CCLM是世界氣候研究計劃發(fā)起的國際區(qū)域氣候模式降尺度試驗(CORDEX)的模式之一，是基于德國氣象局Local Model(LM)模型，以ECHAM6的輸出為邊界條件的動力降尺度模型，空間分辨率為0.5°×0.5°。本研究選取 CCLM 模式輸出的華北地區(qū)759個格點3種排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)的月降水資料，時間跨度為1986—2050年。其中1986—2005年為基準(zhǔn)期，2017—2050年為預(yù)估期。區(qū)域氣候模式CCLM對中國區(qū)域氣候的模擬效果已在前人研究中得到驗證［36－41］。

RCPs是指世界氣候研究計劃(WCRP)中耦合模式比較計劃第5階段(CMIP5)框架下的一套新情景［42－43］，是用單位面積的輻射強迫來表示未來100年溫室氣體穩(wěn)定濃度的情景。目前應(yīng)用較多的4種情景分別為低排放情景(RCP2.6)、中低排放情景(RCP4.5)、中排放情景(RCP6)、高排放情景(RCP8.5)，分別指 2100 年輻射強迫穩(wěn)定在 2.6、4.5、6、8.5 W/m2。

1.3 研究方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(standardized precipitation index，SPI) 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)是McKee等在1993年提出的一個相對簡單的干旱指數(shù)，表示某段時間內(nèi)降水出現(xiàn)概率的大小，適合相對當(dāng)?shù)貧夂驙顩r的月尺度以上的干旱監(jiān)測與評估［44］。SPI計算簡單、資料可收集性和適應(yīng)性強，具有較好的計算穩(wěn)定性，在各區(qū)域和各時段均能有效地反映旱澇狀況［21］。根據(jù)《氣象干旱等級》劃分不同干旱程度的評價指標(biāo)［45］，SPI小于－1為旱。不同時間尺度的SPI的側(cè)重點不同，SPI－12反映長時間水分盈虧的變化。本研究基于1984—2014年逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，采用SPI－12指數(shù)對華北地區(qū)干旱直接經(jīng)濟損失序列進行驗證。

1.3.2 居民消費物價指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化(consumer price index normalization，CPIN) CPI的波動反映經(jīng)濟發(fā)展過程中物價水平的變動，是衡量通貨膨脹程度的重要指標(biāo)之一。考慮到區(qū)域差異，本研究采用每個省(市、區(qū))逐年的CPI開展標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)CPI標(biāo)準(zhǔn)化的直接經(jīng)濟損失計算公式為

式中:EL為當(dāng)年直接經(jīng)濟損失，CPI為居民消費者物價指數(shù)，s表示基準(zhǔn)年，t表示災(zāi)害發(fā)生的當(dāng)年。本研究統(tǒng)一以2014年為基準(zhǔn)年進行災(zāi)害損失的標(biāo)準(zhǔn)化。

1.3.3 傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化(conventional normalization，CN) CN 由Pielke等在美國的颶風(fēng)分析中首先加以應(yīng)用［46］。該方法綜合考慮了人口和財富(包括通貨膨脹)的時空差異，將災(zāi)害發(fā)生當(dāng)年的人口和人均財富換算到基準(zhǔn)年條件。計算公式如下:

颶風(fēng)經(jīng)過區(qū)域的房屋、道路、居民財產(chǎn)均可能遭受嚴(yán)重?fù)p失。由于居民財富遭受的影響較大，因此可用其作為對颶風(fēng)災(zāi)害經(jīng)濟損失標(biāo)準(zhǔn)化的主要影響因子。干旱災(zāi)害與颶風(fēng)災(zāi)害屬于不同的災(zāi)害類型，主要對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動造成嚴(yán)重?fù)p失。本研究在應(yīng)用CN法時，將Wealth考慮為鄉(xiāng)村人均財富，POP為鄉(xiāng)村總?cè)丝?，計算公式如?

式中:Income表示鄉(xiāng)村人均可支配收入指數(shù)。

1.3.4 替代標(biāo)準(zhǔn)化(alternative normalization，AN) AN 由Neumayer等于2011年提出［47］，已用于全球自然災(zāi)害的標(biāo)準(zhǔn)化處理分析。AN考慮了財富積累對經(jīng)濟損失的影響，但未充分考慮各地區(qū)財富的變化，而是綜合考慮了居民總財富，計算公式如下:

式中:Wealth'表示影響地區(qū)居民的總財富值，計算公式為:

式中:i代表受影響地區(qū)，n為受影響地區(qū)的總個數(shù)，本研究中n取5。

1.3.5 國內(nèi)生產(chǎn)總值標(biāo)準(zhǔn)化(gross domestic product normalization，GDPN) GDPN由Barredo在2009年運用于歐洲洪水損失的計算［48］。該方法考慮了社會經(jīng)濟的發(fā)展對災(zāi)害損失的影響，選取國內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量社會經(jīng)濟發(fā)展的指標(biāo)，將其換算到基準(zhǔn)年條件。計算公式如下:

式中:GDP表示國內(nèi)生產(chǎn)總值。

1.3.6 Mann－Kendall(M －K)非參數(shù)檢驗方法 M－K檢驗方法是一種常用的對于時間序列趨勢的非參數(shù)檢驗方法，在水文、氣象等方面有著廣泛的應(yīng)用。本研究中在分析1984—2014年和2017—2050年華北地區(qū)干濕變化趨勢時用M－K方法進行檢驗。

2 結(jié)果與分析

2.1 1984—2014年干濕時空變化特征

1984—2014年華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)序列變化情況如圖2所示。根據(jù)華北地區(qū)區(qū)域平均年降水量計算的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)在20世紀(jì)80年代后期、20世紀(jì)90年代初期及21世紀(jì)中后期SPI介于－1與1之間，屬于正常年景;1990年、1998年、2003年、2012年及2013年SPI大于1，表明這些年份相對濕潤;1997年、1999年、2000年、2001年、2005年及2007年SPI小于－1，表明這些年份相對干旱;其中20世紀(jì)90年代后期至21世紀(jì)初期SPI年際波動較大，表明該時期干濕變化明顯。

1984—2014年華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的 Mann－Kendall檢驗結(jié)果如圖3所示。華北大部分地區(qū)都呈現(xiàn)干旱化態(tài)勢，包括內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾、興安盟、通遼、赤峰和錫林郭勒盟的大部分地區(qū)，河北省承德、秦皇島、唐山、張家口、保定及石家莊等地區(qū)和北京、天津部分地區(qū)，其中，內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟的部分地區(qū)的干旱化趨勢明顯;內(nèi)蒙古自治區(qū)阿拉善盟、巴彥淖爾，河北省邢臺及其以南地區(qū)和山西省大部分地區(qū)相對濕潤，其中，內(nèi)蒙古自治區(qū)阿拉善盟北部的部分地區(qū)濕潤化趨勢明顯。

2.2 1984—2014年干旱經(jīng)濟損失最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)化選擇及其與干旱強度的關(guān)系

2.2.1 各種標(biāo)準(zhǔn)化損失序列與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的變化比較1984—2014年華北地區(qū)干旱直接經(jīng)濟損失原始及各標(biāo)準(zhǔn)化序列與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)序列變化情況如圖4所示。其中，圖4－a為原始損失序列，圖4－b至圖4－e為標(biāo)準(zhǔn)化到2014年的損失序列?？梢姡紦p失序列以5.57億元/年的速率上升，其多年均值為58.47億元。損失較高的年份集中在2000年以后，2000—2014年干旱直接經(jīng)濟損失年均為107.28億元，是1984—1999年均值12.71億元的8.4倍。損失最高年份為2009年的301.2億元，其次是2007年的216.5億元和2014年的202.7億元(圖4－a)。

考慮CPI的變化，21世紀(jì)10年代的物價水平相當(dāng)于20世紀(jì)80年代后期的4倍左右。CPIN損失序列以5.84億元/年的速率呈上升趨勢，多年平均干旱直接經(jīng)濟損失為75億元。與原始值相比，2000年前后的年均損失差距變大。2000—2014年干旱直接經(jīng)濟損失多年均值為128.54億元，是1984—1999年均值(24.85億元)的5倍。損失最高年份(2009年)較原始值增加了約52.63億元(圖4－b)。2000—2014年華北地區(qū)鄉(xiāng)村人均財富年均為2 540.25元/人，是1984—1999年均值(623.13元/人)的4.1倍。CN 損失序列以5.74億元/年的速率呈上升趨勢，多年均值達156.55億元，是原始序列多年均值的2.68倍。2000—2014年干旱直接經(jīng)濟損失多年均值為217.68億元，是1984—1999年均值(99.24億元)的 2.2倍，損失最高值為 2009年的547.6億元。與原始值相比，CN處理后的損失值在20世紀(jì)80年代和20世紀(jì)90年代明顯增加，2000年后的年均損失差距進一步變大(圖4－c)。AN損失序列同樣呈上升趨勢，多年平均直接經(jīng)濟損失為134.35億元。1995年以后上升趨勢明顯，到2009年達到最大值(498.33億元)。2000—2014年年均直接經(jīng)濟損失為194.25億元，是1984—1999年年均損失(71.27億元)的2.7倍(圖4－d)。2000—2014年華北地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值年均為9 519.80億元，是1984—1999年均值(954.75億元)的10倍左右。經(jīng)GDPN處理，1984—2014年干旱直接經(jīng)濟損失多年均值為299.78億元，是原始序列多年均值的5倍，并以4.22億元/年的速率呈下降趨勢。高損失的年份出現(xiàn)在20世紀(jì)80年代，最高值為1985年的667.78億元，GDPN處理后的損失值在20世紀(jì)80年代和20世紀(jì)90年代明顯增加，1984—1999年均值(304.42億元)是2000—2014年均值(294.82億元)的1.03倍(圖4－e)。

由圖4－a至圖4－e可以看出，各標(biāo)準(zhǔn)化的損失序列中，經(jīng)GDPN處理的序列與SPI序列表現(xiàn)出較好的相似性，尤其在20世紀(jì)90年代后期以來逐年變化基本一致。原始序列與SPI序列的相關(guān)系數(shù)為－0.35，其余經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的序列與SPI序列的相關(guān)性均高于原始序列，經(jīng) CPIN、CN、AN、GDPN處理后的序列與SPI序列的相關(guān)系數(shù)分別為－0.41、－0.53、－0.52、－0.62。

2.2.2 損失標(biāo)準(zhǔn)化與干旱強度關(guān)系 將1984—2014年華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)與干旱原始及各標(biāo)準(zhǔn)化后的損失序列對比發(fā)現(xiàn)，經(jīng)GDPN處理后的序列與華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的相關(guān)性明顯高于其他損失序列，表明該序列能較好地反映華北地區(qū)逐年的干濕變化。將1984—2014年標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)序列與經(jīng)GDPN處理后的損失序列進行指數(shù)模型建立，構(gòu)建干旱經(jīng)濟損失與干旱強度之間的定量關(guān)系，擬合結(jié)果如圖5所示。從圖5中可以看出，散點較為均勻地分布在關(guān)系曲線的兩側(cè)，該曲線可以較好地反映經(jīng)濟損失與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)間的變化關(guān)系。

2.3 未來干濕變化特征及災(zāi)害損失

2.3.1 未來干濕變化 根據(jù)區(qū)域氣候模式COSMO－CLM(CCLM)輸出的逐年降水模擬數(shù)據(jù)計算的2017—2050年華北地區(qū)RCPs情景下標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)序列變化情況如圖6－a至圖6－c所示。RCP2.6情景下華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)在21世紀(jì)10年代后期、21世紀(jì)20年代中期、21世紀(jì)30年代中期及后期和21世紀(jì)40年代后期SPI小于0，表明該時期較1961—2005年趨于干旱化，其中2024年、2033年SPI小于－1，表明這些年份相對干旱化明顯;在21世紀(jì)20年代初期及中后期、21世紀(jì)30年代初期和21世紀(jì)40年代初期及中期SPI大于0，表明該時期較1961—2005年趨于濕潤化，其中2022年、2027—2029年及2041年SPI大于1，表明這些年份相對濕潤化明顯;21世紀(jì)20年代后期至21世紀(jì)30年代初期SPI年際波動較大，表明該時期干濕變化明顯。

RCP4.5情景下華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(圖6－b)在21世紀(jì)20年代后期、21世紀(jì)30年代中期和21世紀(jì)40年代中期SPI小于0，表明該時期較1961—2005年趨于干旱化，其中2027年、2029年和2033年SPI小于－1，表明這些年份相對干旱化明顯;在21世紀(jì)10年代后期、21世紀(jì)20年代初期、21世紀(jì)30年代初期及后期和21世紀(jì)40年代初期及后期SPI大于0，表明該時期較1961—2005年趨于濕潤化，其中2030年、2032年、2039年、2044年及2049年SPI大于1，表明這些年份相對濕潤化明顯;20世紀(jì)20年代后期至20世紀(jì)30年代初期SPI年際波動較大，表明該時期干濕變化明顯。

RCP8.5情景下華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(圖6－c)在21世紀(jì)10年代后期、21世紀(jì)20年代后期、21世紀(jì)30年代中期和21世紀(jì)40年代中期SPI小于0，表明該時期較1961—2005年趨于干旱化，其中2029年、2032年、2033年、2036年、2037年、2044年和2045年SPI小于－1，表明這些年份相對干旱化明顯;在21世紀(jì)20年代初期、21世紀(jì)30年代初期及后期和21世紀(jì)40年代初期及后期，SPI大于0，表明該時期較1961—2005年趨于濕潤化，其中2023年、2043年、2048年及2049年SPI大于1，表明這些年份相對濕潤化明顯;21世紀(jì)20年代初期至21世紀(jì)40年代后期SPI年際波動較大，表明該時期干濕變化明顯。

RCPs情景下，2017—2050年相對于基準(zhǔn)期(1986—2005年)華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)序列變化情況如圖7所示。RCP2.6情景下，華北地區(qū)2017—2050年相較于基準(zhǔn)期大部分年份SPI值變大，且大部分為正值，表明其變濕，其最干旱年份與最濕潤年份的干濕程度較基準(zhǔn)期均有所減弱;RCP4.5情景下，華北地區(qū)2017—2050年相較于基準(zhǔn)期濕潤，其最濕潤年份的濕潤程度較基準(zhǔn)期減弱，最干旱年份的干旱程度較基準(zhǔn)期增強，其干濕程度均略大于同期RCP2.6情景;RCP8.5情景下，華北地區(qū)2017—2050年相較于基準(zhǔn)期大部分年份SPI值變小，且大部分為負(fù)值，表明其變干，其最干旱年份的干旱程度較基準(zhǔn)期增強，最濕潤年份的濕潤程度較基準(zhǔn)期變化不明顯，其干濕程度較RCP2.6情景和RCP4.5情景均有所增強。

RCPs情景下，2017—2050年華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的Mann－Kendall檢驗結(jié)果如圖8所示。RCP 2.6情景下華北地區(qū)(包括內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾、興安盟、通遼、赤峰等地，河北省、山西省、北京市、天津市大部分地區(qū))呈現(xiàn)干旱化態(tài)勢;其中，內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾和興安盟部分地區(qū)的干旱化趨勢明顯;內(nèi)蒙古自治區(qū)阿拉善盟、巴彥淖爾、鄂爾多斯及錫林郭勒盟中部及其以西地區(qū)，山西省北部部分地區(qū)相對濕潤(圖8－a)。RCP4.5情景下華北地區(qū)(包括內(nèi)蒙古自治區(qū)通遼、阿拉善盟的部分地區(qū)，山西省、河北省、北京和天津地區(qū))呈現(xiàn)干旱化態(tài)勢;其中，山西省臨汾和河北省滄州等地區(qū)的干旱化趨勢明顯;內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾、錫林郭勒盟部分地區(qū)的濕潤化趨勢明顯(圖8－b)。RCP8.5情景下華北地區(qū)(包括內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾、興安盟、錫林郭勒盟、烏蘭察布大部分地區(qū)，以及山西大同、河北滄州以南地區(qū))呈現(xiàn)干旱化態(tài)勢;其中，內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟部分地區(qū)的干旱化趨勢明顯;內(nèi)蒙古自治區(qū)阿拉善盟、山西省太原及河北省石家莊以南部分地區(qū)相對濕潤。2.3.2 災(zāi)害損失預(yù)估 根據(jù)已建立的干旱災(zāi)害損失與干旱強度之間的關(guān)系曲線，結(jié)合未來華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的預(yù)估結(jié)果，保持2014年的經(jīng)濟發(fā)展水平不變，RCPs情景下，2017—2050年華北地區(qū)干旱災(zāi)害損失結(jié)果如圖9所示。RCP2.6情景下華北地區(qū)干旱直接經(jīng)濟損失在2017—2050年多年均值為244億元，高損失的年份出現(xiàn)在21世紀(jì)10年代后期、21世紀(jì)20年代中期、21世紀(jì)30年代中期及后期和21世紀(jì)40年代后期(圖9－a);RCP4.5情景下華北地區(qū)干旱直接經(jīng)濟損失在2017—2050年多年均值為236億元，高損失的年份出現(xiàn)在21世紀(jì)20年代后期、21世紀(jì)30年代中期和21世紀(jì)40年代中期(圖9－b);RCP8.5情景下華北地區(qū)干旱直接經(jīng)濟損失在2017—2050年多年均值為307億元，高損失的年份出現(xiàn)在21世紀(jì)10年代后期、21世紀(jì)20年代后期、21世紀(jì)30年代中期和21世紀(jì)40年代中期(圖9－c)。

2017—2050年不同RCPs情景下華北地區(qū)年均干旱災(zāi)害經(jīng)濟損失增量變化情況如圖10所示。華北地區(qū)1986—2005年干旱災(zāi)害直接經(jīng)濟損失多年平均為247億元(以2014年為基準(zhǔn)年折算，下同)，RCP2.6情景下，華北地區(qū)2017—2050年干旱災(zāi)害經(jīng)濟損失多年平均為244億元，較基準(zhǔn)期略微減少1%左右;RCP4.5情景下，華北地區(qū)2017—2050年干旱災(zāi)害經(jīng)濟損失多年平均為236億元，較基準(zhǔn)期減少4%左右;RCP8.5情景下，華北地區(qū)2017—2050年干旱災(zāi)害經(jīng)濟損失多年平均為307億元，較基準(zhǔn)期增加，增幅在24%左右。

3 結(jié)論與討論

本研究以華北地區(qū)為研究對象，基于歷史數(shù)據(jù)和CCLM模式數(shù)據(jù)，運用 CPIN、CN、AN和 GDPN 4種方法對1984—2014年干旱直接經(jīng)濟損失分別進行標(biāo)準(zhǔn)化處理并分析其與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)的變化關(guān)系，構(gòu)建最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)化損失方案與SPI的關(guān)系模型，結(jié)合2017—2050年華北地區(qū)RCPs情景下SPI，預(yù)估干旱災(zāi)害直接經(jīng)濟損失的逐年變化。研究的主要結(jié)論如下:(1)CPIN考慮通貨膨脹的影響，且該標(biāo)準(zhǔn)化方法計算簡單，國際上也得到了廣泛應(yīng)用，比較容易對其進行推廣使用;CN考慮人口和財富因子的共同影響，AN對研究區(qū)的財富進行整體計算，這2種方法對于財富變化快速的地區(qū)較為適用;若探究社會經(jīng)濟的發(fā)展對災(zāi)害損失的影響可采用GDPN進行標(biāo)準(zhǔn)化研究。結(jié)合1984—2014年華北地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)的變化序列，經(jīng)GDPN處理后的序列與該地區(qū)干濕變化趨勢較為一致，更能反映干旱災(zāi)害本身的逐年變化。從自然災(zāi)害的直接經(jīng)濟損失中并不能輕易地探測出潛在的氣候變化的信號，進行相關(guān)研究時須要將其他影響要素考慮在內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)化方法是獲取具有可比性數(shù)據(jù)并分析氣候變化對災(zāi)害損失影響的重要手段［14－19］。(2)1984—2014年華北地區(qū)干旱災(zāi)害較為嚴(yán)重的年份主要集中在20世紀(jì)90年代后期至21世紀(jì)初期，主要位于華北地區(qū)的北部和東部，包括內(nèi)蒙古自治區(qū)北部、中部大部分地區(qū)，南部部分地區(qū)，河北省北部、中部地區(qū)和北京、天津部分地區(qū)。在災(zāi)害損失方面，原始序列與經(jīng)CPIN、CN、AN處理后的序列總體呈增加趨勢，損失較高的年份集中在2000年以后;經(jīng)GDPN處理的序列呈下降趨勢，損失較高的年份集中在20世紀(jì)80年代中后期及20世紀(jì)90年代后期至21世紀(jì)初期。以往采用考慮財富因子的方法多集中于洪水、颶風(fēng)、熱帶氣旋等災(zāi)害類型［11－13］，這類災(zāi)害發(fā)生迅速，持續(xù)時間短，但短時影響劇烈，對于房屋、道路及農(nóng)作物等有損毀性影響，給居民財富帶來嚴(yán)重?fù)p失。干旱不同于上述災(zāi)害，其持續(xù)時間長、影響面積大，財富對其影響有限。社會經(jīng)濟發(fā)展越快，暴露于干旱災(zāi)害下的承災(zāi)體可能會遭受更為嚴(yán)重的損失，因而干旱災(zāi)害損失與社會經(jīng)濟的發(fā)展關(guān)系密切，將其作為評估干旱損失的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)化方案，并用于干旱損失的預(yù)估中具有很強的現(xiàn)實意義。(3)2017—2050年，華北地區(qū)在3種情景下的干濕變化趨勢有所差異，RCP2.6和RCP4.5情景下較基準(zhǔn)期(1986—2005年)偏濕，RCP8.5情景下較基準(zhǔn)期偏干，3種情景下均有可能發(fā)生與基準(zhǔn)期同等強度的干旱災(zāi)害。RCP2.6情景下發(fā)生的頻次最低，強度最弱;RCP8.5情景下發(fā)生的頻次最高，強度最強。RCP4.5和RCP8.5情景下，均可能發(fā)生比基準(zhǔn)期強度更大的干旱災(zāi)害。空間尺度上，RCP2.6情景下華北地區(qū)除西部地區(qū)均呈現(xiàn)干旱化態(tài)勢，RCP4.5情景下東部和南部干旱化態(tài)勢明顯，RCP8.5情景下干旱主要集中在北部、中部和東部。華北地區(qū)未來3種情景下干濕變化的時空差異，會使其造成的災(zāi)害損失的時空分布不同，研究華北地區(qū)未來干旱的演變對制定有關(guān)減緩干旱造成的影響等政策方面具有很強的參考價值。(4)華北地區(qū)1986—2005年干旱災(zāi)害直接經(jīng)濟損失多年平均為247億元(以2014年為基準(zhǔn)年折算，下同)，2017—2050年，華北地區(qū)在RCP2.6情景下，由氣候變化造成的干旱災(zāi)害經(jīng)濟損失較基準(zhǔn)期(1986—2005年)略微減少1%左右，高損失的年份主要集中在21世紀(jì)30年代中期及后期;RCP4.5情景下，較基準(zhǔn)期減少4%左右，RCP8.5情景下增加24%左右，這2種情景下高損失的年份均主要集中在21世紀(jì)20年代后期和21世紀(jì)30年代中期。但是隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，未來的災(zāi)害損失可能會進一步增加［10］，如若增加則社會經(jīng)濟的發(fā)展在未來干旱災(zāi)害損失中起到不可忽視的作用，反之則還受其他因素的影響。對該項研究如果能進行更深層次的探索，有利于分析氣候變化和社會經(jīng)濟的發(fā)展對災(zāi)害損失的相應(yīng)貢獻程度，對未來防災(zāi)減災(zāi)的科學(xué)決策以及華北地區(qū)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。