全球SPEI数据的应用及其与环流因子的多尺度分析
全球变暖背景下的多尺度干旱指数：标准降水蒸发指数-SPEI
在这种背景下，干旱是被降水的时间变化所控制。
然而，一些作者已系统地警告了忽略气温对干旱条件影响的重要性（如Abramopoulos，1988年;hu和威尔森，2000年;Mavromatis，2007年Kempes等人，2008）。
在过去的150年里有一种普遍的温度增加（0.5-2℃）（Jones and Moberg，2003），气候变化模型预测在21世纪将有一个显著地增加（IPCC,2007）.预计这将会随着因为蒸发而引起的水量需求增加对干旱条件产生严重的后果（Sheffield and Wood，2008；Dubrovsky等，2008）。
在方程式中包含气温数据的干旱指数（如PDSI）的应用时更可取的，尤其是对未来气候情景的应用。
然而，在评估关联不同水文系统的干旱和区别不同类型的干旱时，PDSI缺乏对尺度特性。
我们需要一个新的干旱指数，基于降水和其他变量以及结合PDSI对蒸发需求变化的敏感性和SPI的多时间特性。这个指数必须能适应于检测、监测和探索全球变暖对干旱条件的影响结果。
对干旱气候进行监视和分析师必要的。
考虑到定量客观地评价它们的特征（持续性、强度，量值、空间延伸和开始等等），在过去几十年，一些干旱指数已经发展起来了（Heim,2002:美国气象学会的公报，83:1149-1165）
目前最广泛应用的两个干旱指数是PDSI（帕默尔干旱程度指数） 和SPI（标准化降水指标）.
但是在气温变化背景下，只有PDSI是敏感的。
SPEI使用降水和其他变量的月（或周）差异。这个代表了一个简单的气候水量平衡（Thornthwaite，1948），通过对不同时间尺度计算来获得SPEI。我们遵循的最简单的计算PET(其他变量)的方法（Thornthwaite，1948）有一个优点：只需要月平均气温数据。
标准化降水蒸发指数在中国区域的应用
标准化降水蒸发指数在中国区域的应用庄少伟;左洪超;任鹏程;熊光洁;李邦东;董文成;王利盈【摘要】利用中国气象局160个站1951～2010年月降水和月平均气温资料,分析了最近定义的一种干旱指数——标准化降水蒸发指数(SPEI)在我国不同等级降水区域的适用性,并与标准化降水指数(SPI)和湿润指数H进行了对比分析.结果表明:1)在我国年均降水量大于200mm的地区,各种时间尺度的SPEI分析均适用;在干旱区(年均降水量小于200 mm),只有12个月以上的大尺度SPEI分析适用性较好;其中12个月尺度的SPEI分析在各区适用性最好.2)由于干旱区冬季的潜在蒸发量和降水量0值均较多,导致1、3、6个月的小尺度SPEI分析在该区不适用.3)与SPI 和H指数相比,SPEI既能充分反映1997年气温跃变以后增温效应对于旱程度的影响,又可作为监测指数识别干旱是否发生和结束,能较准确地表征干旱状况.【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2013(018)005【总页数】9页(P617-625)【关键词】标准化降水蒸发指数(SPEI);干旱;干旱指数;全球变暖;适用性【作者】庄少伟;左洪超;任鹏程;熊光洁;李邦东;董文成;王利盈【作者单位】兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000;中国人民解放军94923部队气象台,武夷山354301;兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000;兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000;兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000;兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000;兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000;兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点研究室,兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P468干旱作为最严重的自然灾害之一，一直是科学界研究的热点。
基于SPEI指数的黑龙江省作物生长期干旱时空格局分析
基于 SPEI 指数的黑龙江省作物生长期 干旱时空格局分析
姚俊英 1，张海玉 1，阙粼婧 1，曹 蕾 2
（1. 黑龙江省气象服务中心，黑龙江 哈尔滨 150036； 2. 哈尔滨市气象局，黑龙江 哈尔滨 150028）
［摘 要］利用 77 个气象站点 1972-2016 年实测资料计算月尺度的标准化降水蒸散指数( SPEI) ，对黑龙江省 的干旱特征和潜在的干旱风险进行了分析 . 结果表明: 1972 年以来黑龙江省总体上是变干的趋势，而且重特 大干旱有显著增加的趋势 . 年 SPEI 指数在 1994 年发生了明显的突变，由上升趋势转为下降趋势 . 各月 SPEI 指数也都是在上世纪 90 年代后发生突变，其中 5 月转为上升趋势（变湿），6 月、8 月、9 月转为下降趋势（变 干），6 月、9 月干旱化趋势明显，7 月变化不明显；绥化、大庆所属市县和齐齐哈尔南部部分市县不仅干旱总站 次多，重特大干旱的站次也多，是干旱的重灾区 . 从干旱化趋势的空间分布来看，6 月和 9 月东部地区干旱化 趋势显著，应积极采取相应的抗旱措施；各地干旱发生频率主要集中在 46.7%-54.6% 之间，约 2 年一遇，重特 大干旱频率主要集中在 5.3%-8.0% 之间，约 10-20 年一遇 .6 月发生重特大干旱的区域范围最大，8 月最小 . ［关键词］标准化降水蒸散指数；干旱；突变；时空分析 ［中图分类号］P426.6 ［文献标识码］A ［文章编号］1671-0815（2019）05-0424-07
闽江流域特大洪涝干旱风险识别
业、生态系统和人类居住地带来了巨大的破坏，还给
社会经济的发展和可持续性带来了重大威胁。因
此，对闽江流域历史旱涝的识别与情势分析具有重
要意义，可为闽江流域应对极端水文事件、防洪和水
资源调度［６］提供科学依据。
目前，水文学者对旱涝的识别与情势分析已开
展大
量
研
究，在
长
江
流
域
方
面，陈
晨
［７］
等
根
据
１９６１—２０１２年长江流域 ６４４个气象站降水资料，以
及宜昌、大通水文站流量资料，采用 Ｚ指数法研究
了长江流域旱涝等
级划
分和
降
水
特
征；易彬
［８］
等基
于长江流域 １３３个气象站 １９７０—２０１２年实测逐月
降水量和月平均气温资料，采用标准化降水蒸散指
数研究了长江流域
旱涝
演
变
规
律；张
云
帆等
［９］
基
于
标准化径流指数（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｒｕｎｏｆｆｉｎｄｅｘ，ＳＲＩ），利
Ａｂｓｔｒａｃｔ牶ＴｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｌａｎｆｏｒｅｘｔｒｅｍｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｅｖｅｎｔｓａｎｄｓｅｖｅｒｅｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄｒｉｓｋｓｉｎｔｈｅＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ牞ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｍｐｌｏｙｓｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｒｕｎｏｆｆｉｎｄｅｘＳＲＩａｎｄｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘＳＰＩｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｅｖｅｒｅ ｆｌｏｏｄａｎｄｄｒｏｕｇｈｔｒｉｓｋｓｉｎＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｄａｔａｏｆｔｈｅｂａｓｉｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ． ①Ｆｉｒｓｔ牞ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｔｉｍｅｓｃａｌｅｏｆｙｅａｒ牞ｔｈｅｒｅａｒｅｆｏｕｒｔｙｐｉｃａｌｙｅａｒｓｉｎｔｏｔａｌｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｔｙｐｉｃａｌ ｄｒｏｕｇｈｔｙｅａｒｓｏｆ２００３ａｎｄ２００４ａｎｄｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｆｌｏｏｄｙｅａｒｓｏｆ１９９８ａｎｄ２０１６．Ｔｈｅｆｌｏｏｄｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗｉｎｔｈｅ ａｒｅａｓｗｉｔｈｈｉｇｈｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｔｈｅＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ．②Ｓｅｃｏｎｄ牞ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅａｓｏｎａｌｔｉｍｅｓｃａｌｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔａｎｄ ｆｌｏｏｄ牞ｔｈｅｒｉｓｋｙｅａｒｓｏｆｓｅｖｅｒｅｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄｉｎＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｉｎｆｏｕｒｓｅａｓｏｎｓｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄ牞ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｓｐｒｉｎｇａｎｄ ｓｕｍｍｅｒａｒｅｄｏｍｉｎａｔｅｄｂｙｅｘｔｒｅｍｅｄｒｏｕｇｈｔ牞ａｎｄｔｈｅａｕｔｕｍｎａｎｄｗｉｎｔｅｒａｒｅｄｏｍｉｎａｔｅｄｂｙｅｘｔｒｅｍｅｆｌｏｏｄ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ牞ｔｈｅＺｖａｌｕｅｏｆｔｈｅ ｆｏｕｒｓｅａｓｏｎｓＳＰＩ３ｉｎＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｈａｓａｃｅｒｔａｉｎｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｅｘｃｅｐｔｉｎｓｐｒｉｎｇ．Ｉｎｓｕｍｍａｒｙ牞ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅ ｂａｓｉｃｄａｔａａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｃｏｐｉｎｇｗｉｔｈｅｘｔｒｅｍｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｅｖｅｎｔｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄｉｎｔｈｅＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｉｎｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ牞ａｎｄｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇｅｍｅｒｇｅｎｃｙｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｐｌａｎｓｆｏｒｓｅｖｅｒｅｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄｒｉｓｋｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｄｒｏｕｇｈｔ牷ｆｌｏｏｄ牷ＳＰＩ牷ＳＲＩ牷ＭａｎｎＫｅｎｄａｌｌ牷ＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒ
基于多尺度SPEI指数的哈巴河地区多年干旱研究
第47卷增刊（2）2016年11月人民长江Yangtze Ｒiver Vol．47，Supplement （Ⅱ）Nov．，2016收稿日期：2016－09－21作者简介：刘昊，男，工程师，硕士，主要从事水文学及水资源方面的研究。
E －mail ：94094685@qq．com文章编号：1001－4179（2016）S2－0037－04基于多尺度SPEI 指数的哈巴河地区多年干旱研究刘昊1，陈国威2，张智酝3，叶文1（1．江苏省水文水资源勘测局宿迁分局，江苏宿迁223800；2．淮安市清浦区水利局，江苏淮安223001；3．淮安市水利勘测设计研究院有限公司，江苏淮安223001）摘要：干旱指数是研究地区旱情动态特征、科学评估干旱风险的重要依据。
通过运用统计学方法分析哈巴河地区1962 2014年间降水、气温、蒸发等要素的年际变化特征，并基于多时间尺度的标准化降水蒸发指数研究了该地区干旱演变特征，根据实测历史旱情，分析了该指数在哈巴河地区的适用性。
结果表明：近53a 来，该地区降水与气温呈不同程度的增加趋势，而潜在蒸发呈现显著下降趋势，气候正逐步变得湿润；不同时间尺度的SPEI 指数皆可监测旱情变化，且与记载的流域实际旱情相符，在哈巴河地区均有较高的适用性。
研究思路与方法可为其他气候相似区的旱情监测与预警、风险管理提供依据。
关键词：标准化降水蒸发指数；多时间尺度；干旱评价；新疆哈巴河地区中图法分类号：P33文献标志码：ADOI ：10．16232/j．cnki．1001－4179．2016．S2．011干旱是某一地区在一定时间尺度上水分收支不平衡所造成的水分短缺现象［1］。
目前干旱指数是研究地区干旱动态特征，科学评估干旱风险的重要依据［2］。
国内外干旱评价指标已有不少，如标准化降水指数（SPI ）［3］、帕默尔干旱指数（PDSI ）［4］、CI 指数［5］等，但大多数干旱指数具有明显的地域性和特定的时间尺度［6］。
基于SPEI的中国干旱多尺度时空特征分析
基于SPEI的中国干旱多尺度时空特征分析高晴;孙金伟;赵晓雪;吴立峰;赵静;谢恒星;姚付启【期刊名称】《节水灌溉》【年(卷),期】2024()6【摘要】干旱作为影响社会经济发展的自然灾害之一,探究中国干旱时空变化特征,对干旱预防和策略制定具有重要意义。
以1979-2020年中国7个区域的标准降水蒸散指数(SPEI)网格数据作为基础,应用干旱频率和强度指标,结合改进的Mann-Kendall检验(MMK)方法和滑动时间窗口法,分析不同时间尺度(1个月、3个月、6个月、12个月)下的中国干旱时空特征。
结果表明:在空间上,青藏高原、内蒙草原地区、西北荒漠地区、东北湿润半湿润温带地区的干旱程度更为突出;干旱频率随SPEI时间尺度增大而减小,随干旱等级(SPEI-3、SPEI-6以及SPEI-12尺度)的增加而减少;中国空间趋势变化为西北荒漠地区、青藏高原、内蒙草原地区、华中华南湿润亚热带地区北部、华北湿润半湿润暖温带地区南部、东北湿润半湿润温带地区具有显著干旱化趋势,青藏高原和东北湿润半湿润温带地区均具有明显的干湿差异。
在时间上,西北荒漠地区的SPEI-1~SPEI-12尺度、青藏高原的SPEI-1~SPEI-12尺度、内蒙草原地区的SPEI-1~SPEI-12尺度、东北湿润半湿润温带地区的SPEI-6和SPEI-12尺度、华中华南湿润亚热带地区SPEI-1、SPEI-3和SPEI-12尺度的干旱较为突出。
研究结果可为中国干旱预防和影响评估提供一定参考依据。
【总页数】11页(P111-120)【作者】高晴;孙金伟;赵晓雪;吴立峰;赵静;谢恒星;姚付启【作者单位】鲁东大学水利工程学院;鲁东大学资源与环境工程学院;南昌工程学院水利与生态工程学院;长江水利委员会长江科学院;渭南师范学院环境与生命科学学院【正文语种】中文【中图分类】S166;P49【相关文献】1.基于 SPEI 和 NDVI 的中国流域尺度气象干旱及植被分布时空演变2.基于SPEI 的中国百年干旱时空变化特征分析3.基于多尺度SPEI指数的北京市干旱时空特征分析4.基于SPEI干旱指数的陕西省干旱时空分布特征分析5.基于SPEI指数的内蒙古多时空尺度干旱特征分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SPEI指数的兰州干旱特征与气候指数的关系
第41卷第2期水文灾ol.41No.2 2021年4月JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY Apr.,2021DOI:10.19797/ki.1000-0852.20200213基于SPEI指数的兰州干旱特征与气候指数的关系徐乔婷】，陈涟2,范月华1,唐文雯1,陆宝宏1(1.河海大学水文水资源学院，江苏南京210098；2.夏阳水务管理所，上海201799)摘要:基于1961-2012年逐日气象及同期4个气候因子资料系列，采用标准化降水蒸散发指数(SPEI)定量描述兰州地区干旱状况，利用M-K检验分析了该地干旱变化趋势，采用皮尔逊相关系数法以及交叉小波变换法研究了SPEI与北大西洋涛动(NAO)、北极振荡(A0)、太平洋十年涛动(PDO)以及厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)四个气候因子之间的关系。
研究结果表明：干旱指数SPEI在月、春、夏、秋及年尺度上均呈显著下降趋势、冬季增长趋势不显著，未来兰州春、夏和秋季缺水有加重趋势，冬季有变湿润倾向；SPEI与PDO、ENSO在秋季呈显著负相关；ENSO主要影响干旱短周期的年际变化；干旱与PDO 和AO呈滞后的负相关关系，两指数主要影响较长周期干旱的年际和年代际变化。
关键词：SPEI；气候指数；M-K趋势检验；交叉小波中图分类号:P429文献标识码:A1引言干旱指长期缺少有效降雨导致生活、生产及生态需水严重亏缺，影响范围广、持续时间长(近年来全球气候不断变暖，干旱发生频繁,研究干旱成因及其变化特征具有重要现实意义。
干旱指数作为量化干旱情况的有效工具［1］，学者们相继提出了帕默尔干旱指数(PDSI)［2］、标准化降水指数(SPI)［3］和标准化降水蒸散指数(SPEI)［4］等指标，其中SPEI综合考虑了降水和蒸散发的影响，具有多尺度特性。
在干旱成因方面,除了研究历史久远的局地陆气相互作用对干旱的影响，近期众多研究成果表明大尺度气候因子(北大西洋涛动、北极涛动、厄尔尼诺-南方涛动、海表温度等)对干旱的形成可能起着至关重要的作用。
基于SPEI和时空立方体的中国近40年干旱时空模式挖掘
Vol.39 No.3May 2021第 39 卷第 3 期2021 年 05 月干旱地区农业研究Agricultural Research in the Arid Areas 文章编号：1000-7601(2021)03-0194-08 doi ：10.7606/j.issn.1000-7601.2021.03.24基于SPEI 和时空立方体的中国 近40年干旱时空模式挖掘张 棋打许德合2，丁 严2(1.华北水利水电大学地球科学与工程学院，河南郑州450000； 2.华北水利水电大学测绘与地理信息学院，河南郑州450000)摘 要:利用1980—2019年中国612个气象站点逐月降水量和温度数据计算多尺度标准化降水蒸散指数(SPEI )，根据中国气温条件划分7大地理分区并结合时空立方体、时空热点分析、时空聚类和时空异常值来探究中 国近40年多尺度标准化降水蒸散指数SPEI 的时空分布特征。
结果表明：(1)通过干旱频率的计算，发现轻度干旱和极端干旱最为严重的地区为内蒙古草原地区，严重干旱和中度干旱在西北荒漠地区最为严重。
(2)通过时空立方 体展示出中国旱情在时空分布上差距较为显著，西北地区最为严重，其次是西南的西部地区和华北的北部地区；(3)对我国近40年SPEI 12的时空热点进行分析可得我国旱情的时空趋势，其中冷点地区和热点地区各有2个，热点主要分布在华中和东北地区的西部，冷点主要分布在华中的中部地区；4)对多尺度SPEI 进行局部异常值分析得 到，年尺度的华南西部和华中、华南湿润亚热带地区的中部呈低-低聚类，说明该地全年旱情相对更严重。
关键词：干旱特征；时空立方体;标准化降水蒸散指数(SPEI )；时空模式挖掘中图分类号:S423文献标志码:ASpatio-temporal pattern mining of the last 40 years of drought in China based on SPEI index and spatio-temporal cubeZHANG Qi 1, XU Dehe 2, DING Yan 2(1. College of Geosciences and Engineering , North China University of Water Resourcesand Electric Power , Zhengzhou , Henan 450000, China ；2. College of Surveying and Geo-informatics , North China University of Water Resourcesand Electric Power , Zhengzhou , Henan 450000, China )Abstract : In this paper , we use monthly precipitation and temperature data from 612 meteorological stations in China from 1980 to 2019 to calculate the multiscale standardized precipitation evapotranspiration index ( SPEI)and to investigate the spatial and temporal distribution of the SPEI in China over the past 40 years. The resultsshowed that: ( 1) The frequency of drought and the spatio-temporal cube showed that there were significant differ ences in the spatio-temporal distribution of drought in China ， with the most severe drought in the northwest ， fol lowed by the western part of southwest China and the northern part of northern China ； ( 2) The spatio-temporaltrend of drought in China over the past 40 years was obtained from the analysis of the spatio-temporal hotspots of the SPEI 12， where there were two cold spots and two hot spots ， one in central China and one in northern China ； ( 3)The spatio-temporal trend of drought in China was obtained from the analysis of the spatio-temporal hot spots of the SPEI 12. The west of the northeastern region ， cold spots were mainly distributed in central China ； ( 4) Local a nomaly analysis of multiscale SPEI yielded low-low clustering in the annual-scale west of southern China and the central humid subtropical region of central China ， indicating that the drought is relatively more severe throughout the year in this area.收稿日期：2020-09-24修回日期：2020-10-27基金项目：国家自然科学基金(51679089)；2019年度河南省重点研发与推广专项( 192102310257)；地理信息工程国家重点实验室基金(SKLGIE2019-Z-4-2)作者简介：张棋(1994-)，男，青海西宁人，硕士研究生，研究方向为气象干旱预测与空间分析。
基于SPEI指数的长江中下游流域干旱时空特征分析
第３８卷第１７期２０１８年９月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３８，Ｎｏ．１７Ｓｅｐ．，２０１８基金项目：国家自然科学基金项目（４１５６１０２４）；高校博士学科点专项科研基金项目（２０１３６２０３１１０００２）收稿日期：２０１７⁃０７⁃０１；㊀㊀网络出版日期：２０１８⁃０５⁃３０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｂｏ＠ｎｗｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１７０７０１１１８５曹博，张勃，马彬，唐敏，王国强，吴乾慧，贾艳青．基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析．生态学报，２０１８，３８（１７）：６２５８⁃６２６７．ＣａｏＢ，ＺｈａｎｇＢ，ＭａＢ，ＴａｎｇＭ，ＷａｎｇＧＱ，ＷｕＱＨ，ＪｉａＹＱ．ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔｂａｓｅｄｏｎＳＰＥＩｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１８，３８（１７）：６２５８⁃６２６７．基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析曹㊀博，张㊀勃∗，马㊀彬，唐㊀敏，王国强，吴乾慧，贾艳青西北师范大学地理与环境科学学院，兰州㊀７３００７０摘要：基于长江中下游流域１９６１ ２０１５年１２９个气象站点的逐日气温和降水数据，利用标准化降水蒸散指数（ＳＰＥＩ），对长江中下游流域近５５年年尺度及各季节干旱变化趋势㊁站次比㊁强度和频率进行了分析，并探讨了干旱和区域气温㊁降水变化及ＥＮＳＯ的关系㊂结果表明：（１）在区域尺度，近５５年长江中下游流域年尺度㊁春季和秋季呈干旱化趋势，春季干旱化趋势显著；夏季和冬季呈湿润化趋势㊂空间变化上，对于年尺度，汉江流域㊁中游干流区及洞庭湖流域以干旱化趋势为主，鄱阳湖流域㊁下游干流区和太湖流域以湿润化趋势为主；春季和秋季分别有９６．９０％和９２．２５％的站点呈干旱化趋势；夏季和冬季分别有８２．９５％和７２．８７％的站点呈湿润化趋势㊂（２）年尺度㊁春季和秋季干旱站次比及强度均呈增加趋势，春旱站次比与强度增加趋势显著；夏季和冬季干旱站次比和强度均呈下降趋势㊂（３）年尺度和春季干旱频率在２１世纪初均达到最高，年尺度㊁春季和夏季干旱频率从２０世纪９０年代到２１世纪初均呈增加趋势㊂（４）春㊁秋季干旱化趋势与降水量的减少及气温的上升相关，夏㊁冬季降水量的增加使得夏㊁冬季呈湿润化趋势㊂冬季ＳＯＩ和次年春季干旱相关性极显著，冬季发生拉尼娜事件时，次年春季更易发生干旱㊂关键词：标准化降水蒸散指数；干旱趋势；干旱频率；长江中下游流域ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔｂａｓｅｄｏｎＳＰＥＩｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎＣＡＯＢｏ，ＺＨＡＮＧＢｏ∗，ＭＡＢｉｎ，ＴＡＮＧＭｉｎ，ＷＡＮＧＧｕｏｑｉａｎｇ，ＷＵＱｉａｎｈｕｉ，ＪＩＡＹａｎｑｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＤｒｏｕｇｈｔｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍａｊｏｒｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓｉｎＣｈｉｎａ．Ｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇ，ｔｈｅｌｏｓｓｅｓｃａｕｓｅｄｂｙｄｒｏｕｇｈｔｈａｖｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ．Ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｇｒａｉｎ，ｅｄｉｂｌｅｏｉｌ，ａｎｄｃｏｔｔｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｒｅａ，ｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎｉｓｄｅｎｓｅｌｙｐｏｐｕｌａｔｅｄａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅａｒｅａｉｓｒｉｃｈｉｎｗａｔｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｔｈｅｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｓｕｎｅｖｅｎａｎｄｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｉｓｌａｒｇｅ，ｗｈｉｃｈｏｆｔｅｎｉｎｄｕｃｅｓｔｅｒｒｉｂｌｅｓｅａｓｏｎａｌｄｒｏｕｇｈｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｄａｉｌｙｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｔａｏｆ１２９ｓｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ，ｔｈｅＳｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＥｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ（ＳＰＥＩ）ｗａｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｔｒｅｎｄｓ，ｓｔａｔｉｏｎｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｓ，ｓｅｖｅｒｉｔｙ，ａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆａｎｎｕａｌａｎｄｓｅａｓｏｎａｌｄｒｏｕｇｈｔｓ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｄＥＮＳＯ（ＥｌＮｉñｏ⁃ＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ）ｗｅｒｅａｌｓｏｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．ＴｈｅｒｅｇｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆＳＰＥＩｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔａｎｎｕａｌ，ｓｐｒｉｎｇａｎｄａｕｔｕｍｎｄｒｏｕｇｈｔｓｈａｖｅｂｅｃｏｍｅｍｏｒｅｓｅｒｉｏｕｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｓｐｒｉｎｇ；ｓｕｍｍｅｒａｎｄｗｉｎｔｅｒｓｈｏｗｅｄａｗｅｔｔｅｒｔｒｅｎｄ．Ｆｏｒａｎｎｕａｌｄｒｏｕｇｈｔ，ｔｈｅＨａｎＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ，ＭｉｄｓｔｒｅａｍＲｉｖｅｒａｒｅａ，ａｎｄＤｏｎｇｔｉｎｇＬａｋｅＢａｓｉｎｗｅｒｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｄｒｙ，ｗｈｅｒｅａｓｔｈｅＰｏｙａｎｇＬａｋｅＢａｓｉｎ，ＤｏｗｎｓｔｒｅａｍＲｉｖｅｒａｒｅａ，ａｎｄＴａｉｈｕＬａｋｅＢａｓｉｎｍａｉｎｌｙｓｈｏｗｅｄａｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄ．Ｆｏｒｔｈｅｓｔａｔｉｏｎｓ，９６．９０％ａｎｄ９２．２５％ｓｈｏｗｅｄａｄｒｏｕｇｈｔｔｒｅｎｄｉｎｔｈｅｓｐｒｉｎｇａｎｄａｕｔｕｍｎ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ；８２．９５％ａｎｄ７２．８７％ｏｆｓｔａｔｉｏｎｓｓｈｏｗｅｄａｗｅｔｔｉｎｇｔｒｅｎｄｉｎｓｕｍｍｅｒａｎｄｗｉｎｔｅｒ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｓｔａｔｉｏｎᶄｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｓａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆａｎｎｕａｌ，ｓｐｒｉｎｇ，ａｎｄａｕｔｕｍｎｄｒｏｕｇｈｔｓａｌｌｓｈｏｗｅｄａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄ．Ｉｎｓｐｒｉｎｇ，ｔｈｅｓｅｔｒｅｎｄｓａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆｓｕｍｍｅｒａｎｄｗｉｎｔｅｒｄｒｏｕｇｈｔｓａｌｌｓｈｏｗｅｄａｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄ．Ａｎｎｕａｌａｎｄｓｐｒｉｎｇｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｐｅａｋｅｄａｔｔｈｅｂｅｇｉｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅ２１ｓｔｃｅｎｔｕｒｙ．Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆａｎｎｕａｌ，ｓｐｒｉｎｇ，ａｎｄｓｕｍｍｅｒｄｒｏｕｇｈｔｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍｔｈｅ１９９０ｓｔｏｔｈｅｂｅｇｉｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅ２１ｓｔｃｅｎｔｕｒｙ．Ｔｈｅｄｒｏｕｇｈｔｔｒｅｎｄｓｏｆｓｐｒｉｎｇａｎｄａｕｔｕｍｎａｒｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｄｅｃｒｅａｓｅｓｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｎｇｔｏｔｈｅｗｅｔｔｒｅｎｄｓｉｎｓｕｍｍｅｒａｎｄｗｉｎｔｅｒ．ＴｈｅｒｅｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｐｒｉｎｇｄｒｏｕｇｈｔａｎｄＳＯＩ（ＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）ｏｆｌａｓｔｗｉｎｔｅｒ．ＩｆａＬａＮｉｎａｅｖｅｎｔｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎｗｉｎｔｅｒ，ｔｈｅｎｅｘｔｓｐｒｉｎｇｗｏｕｌｄｂｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｐｒｏｎｅｔｏｄｒｏｕｇｈｔ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＳｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＥｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ（ＳＰＥＩ）；ｄｒｏｕｇｈｔｔｒｅｎｄ；ｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；ｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ干旱是中国主要的气象灾害之一，近年来，在全球变暖的背景下［１］，全国遭受干旱的地区在扩大，干旱造成的损失大幅增加［２⁃３］，且未来几十年旱情可能呈加重趋势［４⁃５］㊂长江中下游流域人口密集㊁经济发达，是我国重要的粮㊁油㊁棉生产基地，该区虽水资源丰富，但年内降水时间分布不均且年际变化较大，区域内季节性干旱时有发生，造成的影响不容忽视［６⁃８］，如２０１１年春旱给该区农业㊁人畜饮水㊁江河及湖泊水位㊁渔业生产㊁水运等带来了严重影响［９］㊂而且相关研究表明， 骤发性干旱 在我国南方地区发生频率更高［４］，南方干旱会对生态系统［８，１０⁃１１］产生严重的影响㊂干旱指数是研究干旱的重要手段，黄晚华等利用标准化降水指数（ＳＰＩ）［１２］和降水距平百分率［１３］对中国南方季节性干旱进行了分析，王文等［６］用Ｐａｌｍｅｒ指数（ＰＤＳＩ）对长江中下游地区干旱特征进行了研究㊂ＳＰＥＩ综合考虑了气温和降水对干旱的影响，弥补了降水距平百分率和ＳＰＩ未考虑气温对干旱影响的缺点，同时与ＰＤＳＩ相比，具有计算简单㊁多时间尺度㊁多空间比较等优点［１４⁃１６］，在我国湿润地区有很好的适用性［１７⁃１８］㊂马彬等［１９］基于ＳＰＥＩ对中国东部季风区的研究表明，气候出现暖干化，局部地区干旱出现极端化㊂李亮［２０］基于综合气象干旱指数和ＳＰＥＩ对长江中下游地区季节性干旱特征进行了分析，但仅仅是基于代表站点㊂张余庆等［１５］基于ＳＰＥＩ分析了赣江流域旱涝演变的周期性特征㊂赵林等［２１］用ＳＰＥＩ分析了湖北省年尺度干旱站次比㊁强度和频率㊂以上研究多在大区域或省域尺度开展，流域尺度干旱变化特征的研究对于流域水资源管理和生态平衡具有重要意义［２２］，但是基于ＳＰＥＩ对长江中下游流域不同时间尺度干旱站次比㊁强度㊁频率的综合分析相对较少㊂考虑到干旱对长江中下游流域自然生态环境及社会经济影响的严重性，本文利用ＳＰＥＩ指数，结合干旱站次比㊁强度及频率，分析长江中下游流域１９６１ ２０１５年年尺度和各季节干旱时空变化特征，并对干旱和流域气温㊁降水变化及ＥＮＳＯ的关系进行了研究，可以进一步丰富人们对该区域干旱发生规律的认识，以期为流域水资源规划和防灾减灾提供科学依据㊂１㊀资料来源与研究方法１．１㊀研究区概况长江是中国最长的河流，上游和中游的分界点为湖北宜昌，中游和下游的分界点为江西湖口㊂长江中下游流域由中游干流区（主要分布于湖北省）㊁汉江流域（主要分布于陕西省㊁河南省及湖北省）㊁洞庭湖流域（主要分布于贵州省㊁湖南省和湖北省）㊁鄱阳湖流域（主要分布于江西省）㊁长江下游干流区（主要分布于安徽省和江苏省）及太湖流域（主要分布于江苏省㊁上海市及浙江省）组成［２３］（图１）㊂长江中下游流域多为海拔较低的丘陵和平原，以亚热带季风气候为主，东亚季风活动明显［７］㊂１．２㊀数据来源气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网（ｈｔｔｐ：／／ｃｄｃ．ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ），选用长江中下游流域１９６１２０１５年资料序列较长的１２９个气象站点的逐日降水和气温数据，经过进一步计算得到月降水量和月平均气温㊂该数据经过了严格的质量控制，其中有６个站点存在数据缺测，缺测时间主要为１９６７和１９６８年的部分９５２６１７期㊀㊀㊀曹博㊀等：基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析㊀０６２６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３８卷㊀图１㊀长江中下游流域气象站点分布图Ｆｉｇ．１㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ月份，用相邻站点线性回归方法对缺测数据进行插补，插补后的数据经过极值检验和时间一致性检验㊂湖北省的五峰站迁站海拔差异较大，故未使用该站数据，气象站点分布情况如图１所示㊂多变量ＥＮＳＯ指数（ＭＥＩ）数据来源于ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｓｒｌ．ｎｏａａ．ｇｏｖ／㊂Ｎｉñｏ３．４区海洋表面温度距平（ＳＳＴＡ）和南方涛动指数（ＳＯＩ）数据来源于ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｄｃ．ｎｏａａ．ｇｏｖ／㊂１．３㊀研究方法１．３．１㊀标准化降水蒸散指数标准化降水蒸散指数（ＳＰＥＩ）是Ｖｉｃｅｎｔｅ⁃Ｓｅｒｒａｎｏ等在标准化降水指数（ＳＰＩ）的基础上，考虑水分亏缺和累积效应两个因素，用降水量和潜在蒸散量的差值偏离平均状态的程度来表征干旱，其中潜在蒸散量的算法主要为Ｔｈｏｒｎｔｈｗａｉｔｅ法和Ｐｅｎｍａｎ⁃Ｍｏｎｔｅｉｔｈ法，因为基于两种算法的ＳＰＥＩ值在长江中下游流域差异较小［２４］，且Ｔｈｏｒｎｔｈｗａｉｔｅ法具有计算简便的优点，本文采用该方法计算潜在蒸散量，ＳＰＥＩ具体计算方法参照文献［２５］㊂参考相关研究［２６］，根据累积概率分布函数将ＳＰＥＩ值分为９个旱涝等级：极涝（ＳＰＥＩȡ２．０）㊁重涝（１．５ɤＳＰＥＩ＜２．０）㊁中涝（１．０ɤＳＰＥＩ＜１．５）㊁轻涝（０．５ɤＳＰＥＩ＜１．０）㊁正常（－０．５＜ＳＰＥＩ＜０．５）㊁轻旱（－１＜ＳＰＥＩɤ－０．５）㊁中旱（－１．５＜ＳＰＥＩɤ－１．０）㊁重旱（－２．０＜ＳＰＥＩɤ－１．５）㊁极旱（ＳＰＥＩɤ－２．０）㊂３个月时间尺度ＳＰＥＩ能反映季节尺度的旱涝情况，与农业旱涝关系密切；１２个月时间尺度ＳＰＥＩ能较清晰的反映长期旱涝变化特征，并对河流径流量㊁下层土壤含水量以及水库储水量有较好的反映［１５］㊂本文选用３㊁１２个月时间尺度的ＳＰＥＩ分析研究区季节和年尺度干旱时空演变特征㊂春㊁夏㊁秋㊁冬季干旱分别由３个月时间尺度５月㊁８月㊁１１月和次年２月的ＳＰＥＩ值表示，年尺度干旱由１２个月时间尺度１２月份的ＳＰＥＩ值表示㊂１．３．２㊀干旱站次比（ｄｒｏｕｇｈｔｓｔａｔｉｏｎｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ，Ｐｊ）用某一区域内干旱发生站数占全部站数的比例来评价干旱影响范围的大小［１２］㊂Ｐｊ＝ｍ／Ｍˑ１００％式中，Ｍ是研究区总气象站数；ｍ为发生干旱的站数；下标ｊ为不同年份的代号㊂１．３．３㊀干旱强度（ｄｒｏｕｇｈｔｓｅｖｅｒｉｔｙ，Ｓｉｊ）用于评价某时段区域干旱严重程度㊂Ｓｉｊ＝ðｍｉ＝１ＳＰＥＩｉ式中，ｊ表示年份，ｉ表示不同站号，ｍ为发生干旱的站数，｜ＳＰＥＩｉ｜表示ｊ年ｉ站发生干旱时ＳＰＥＩ的绝对值㊂１．３．４㊀干旱频率（ｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，Ｆｉ）用于评价某站在某时段干旱发生的频繁程度［１２］㊂Ｆｉ＝（ｎ／Ｎ）ˑ１００％式中，下标ｉ为不同站号，Ｎ为某站有气象资料的总年数；ｎ为该站发生干旱的年数㊂由于长江中下游流域水资源较为丰富，轻旱造成的影响相对较小，本文中的干旱站次比㊁强度和频率均按中旱（含中旱及以上）等级统计㊂采用线性倾向估计法分析ＳＰＥＩ及干旱站次比与强度的年际变化趋势［２７］，显著性检验为Ｆ检验㊂采用反距离加权插值法对ＳＰＥＩ变化趋势和干旱频率进行空间化处理㊂用偏相关分析法研究ＳＰＥＩ和气温㊁降水的关系［２８］，用相关分析对干旱和ＥＮＳＯ各表征因子的关系进行研究［２８］㊂２㊀结果分析２．１㊀干旱时间变化特征２．１．１㊀ＳＰＥＩ变化趋势由表１可知，１９６１ ２０１５年长江中下游流域年尺度ＳＰＥＩ呈下降趋势，倾向率为－０．０２０／１０ａ㊂春季和秋季ＳＰＥＩ也均呈下降趋势，即干旱化趋势，倾向率分别为－０．１２１／１０ａ和－０．０９３／１０ａ，春季干旱化趋势显著（Ｐ＜０．０５）㊂夏季和冬季ＳＰＥＩ呈上升趋势，即湿润化趋势，倾向率分别为０．０７７／１０ａ和０．０４９／１０ａ㊂表１㊀１９６１—２０１５年长江中下游流域ＳＰＥＩ年际变化趋势Ｔａｂｌｅ１㊀ＩｎｔｅｒａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＳＰＥＩｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０１５变化趋势Ｔｒｅｎｄ年尺度Ａｎｎｕａｌ春季Ｓｐｒｉｎｇ夏季Ｓｕｍｍｅｒ秋季Ａｕｔｕｍｎ冬季Ｗｉｎｔｅｒ倾向率Ｔｅｎｄｅｎｃｙｒａｔｅ－０．０２０／１０ａ－０．１２１／１０ａ∗０．０７７／１０ａ－０．０９３／１０ａ０．０４９／１０ａＲ２０．００３０．１０２０．０６２０．０６２０．０１２㊀㊀∗表示通过０．０５水平的置信度检验２．１．２㊀干旱站次比和干旱强度为了进一步说明干旱变化趋势，本文对１９６１ ２０１５年长江中下游流域干旱站次比和强度进行了分析㊂年尺度干旱站次比和强度均呈增加趋势，倾向率分别为１．０６５％／１０ａ和２．１５／１０ａ，表明年尺度干旱呈加重趋势㊂年干旱站次比在５０％以上的年份有１９６６㊁１９７８和２０１１，１９７８年最高，达６８．２２％㊂年干旱强度最大的年份为１９７８年，达１５０．６４，其次为２０１１（１１８．７７）和１９６６（１００．７４）（图２）㊂春旱站次比为极显著（Ｐ＜０．０１）的增加趋势，倾向率为３．９６９％／１０ａ，春旱强度为显著（Ｐ＜０．０５）的增加趋势，倾向率为８．７８５／１０ａ㊂春旱站次比在５０％以上的年份有２０００㊁２００１㊁２００７和２０１１年，２０１１年最高，达８７．６０％㊂春旱强度最大的年份为２０１１年，达２３５．６１，其次为２００７（１２５．０４）和２００１（１０５．２９）（图２）㊂夏旱站次比和强度均呈现减小趋势，倾向率分别为－２．１４５％／１０ａ和－４．４７９／１０ａ，表明夏旱呈减弱趋势㊂夏旱站次比在５０％以上的年份为１９７８年，达６１．２４％㊂夏旱强度最大的年份为１９７８年，达１３７．１２，其次为１９７２（１０４．２１）和２０１３（９０．５７）（图２）㊂秋旱站次比和强度均呈增加趋势，倾向率分别为２．９３４％／１０ａ和６．００４／１０，表明秋旱呈加重趋势㊂秋旱站次比在５０％以上的年份有１９７９㊁１９９８和２００７，１９９８和２００７年均达到６３．５７％㊂秋旱强度最大的年份为１９９８年，达１４９．６４，其次为２００７（１２１．７６）和１９７９（１０４．３７）（图２）㊂冬旱站次比和强度均呈下降趋势，倾向率分别为－１．３６５％／１０ａ和－１．９３９／１０ａ，表明冬旱呈减轻趋势㊂冬旱站次比在５０％以上的年份有１９６２㊁１９６７和１９９８，１９９８年最大，达９１．４７％㊂冬旱强度最大的年份为１９９８年，达２３０．５４，其次为１９６２（１５８．７１）和１９６７（１１１．４７）㊂年和各季节干旱站次比和强度的变化趋势与干湿变化１６２６㊀１７期㊀㊀㊀曹博㊀等：基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析㊀２６２６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３８卷㊀图２㊀１９６１—２０１５年长江中下游流域干旱站次比及干旱强度Ｆｉｇ．２㊀Ｓｔａｔｉｏｎｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆｄｒｏｕｇｈｔｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０１５ｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ趋势相对应，由干旱站次比与强度确定的重旱年与相关文献的记录相吻合［３，７，２０］（图２）㊂２．２㊀干旱空间变化特征２．２．１㊀ＳＰＥＩ变化趋势图３是１９６１ ２０１５年长江中下游流域年尺度及各季节ＳＰＥＩ变化趋势的空间分布图㊂１９６１ ２０１５年，长江中下游流域年尺度ＳＰＥＩ呈上升㊁不变和下降趋势的站点分别占总站点数的４４．９６％㊁１．５５％和５３．４９％㊂区域西部的洞庭湖流域㊁中游干流区及汉江流域ＳＰＥＩ主要为下降趋势，倾向率集中在－０．１／１０ａ ０之间；东部的鄱阳湖流域㊁下游干流区及太湖流域ＳＰＥＩ主要为上升趋势，倾向率集中在０ ０．１／１０ａ之间㊂９６．９０％的站点春季ＳＰＥＩ呈下降趋势，表明春季长江中下游流域整体以干旱化趋势为主，ＳＰＥＩ下降幅度图３㊀１９６１ ２０１５年长江中下游流域ＳＰＥＩ变化趋势空间分布Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＳＰＥＩｆｒｏｍ１９６１ ２０１５ｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ空间差异明显，在鄱阳湖流域东南部较小，向外围逐渐增加㊂２６．３６％的站点春季ＳＰＥＩ呈显著（Ｐ＜０．０５）下降趋势，主要位于太湖流域㊁下游干流区东部㊁洞庭湖流域中西部及汉江流域，ＳＰＥＩ变化倾向率多小于－０．１５／１０ａ㊂８２．９５％的站点夏季ＳＰＥＩ呈上升趋势，表明夏季以湿润化趋势为主㊂ＳＰＥＩ上升幅度空间差异明显，上升幅度最高的区域在太湖流域，在０．１５／１０ａ以上，其次为下游干流区㊁鄱阳湖流域东部及汉江流域中部，在０．１／１０ａ ０．１５／１０ａ之间㊂１０．０８％的站点夏季ＳＰＥＩ显著（Ｐ＜０．０５）上升，在太湖流域分布集中㊂９２．２５％的站点秋季ＳＰＥＩ呈下降趋势，表明秋季以干旱化趋势为主㊂ＳＰＥＩ下降幅度在鄱阳湖流域中部和北部及洞庭湖流域北部较低，向南北两侧逐渐升高，在汉江流域东部㊁下游干流区东部及太湖流域下降幅度较大，低于－０．１５／１０ａ㊂１３．９５％的站点秋季ＳＰＥＩ呈显著（Ｐ＜０．０５）下降趋势，主要分布于太湖流域㊁下游干流区东部及汉江流域东部㊂分别有７２．８７％和２７．１３％的站点冬季ＳＰＥＩ呈上升和下降趋势，表明以湿润化趋势为主㊂呈下降趋势的站点集中分布于洞庭湖流域中西部及汉江流域，其他区域以上升趋势为主㊂１１．６３％的站点ＳＰＥＩ上升趋势显著，主要分布于太湖流域和下游干流区，上升幅度多大于０．１５／１０ａ㊂值得注意的是，太湖流域大部分站点在春季和秋季呈显著（Ｐ＜０．０５）的干旱化趋势，而在夏季和冬季呈显著（Ｐ＜０．０５）的湿润化趋势㊂洞庭湖流域中西部和汉江流域在春㊁秋㊁冬和年尺度均以干旱化趋势为主㊂３６２６１７期㊀㊀㊀曹博㊀等：基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析㊀４６２６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３８卷㊀２．２．２㊀干旱频率变化特征１９６１ ２０１５年和各时间段干旱频率如图４所示［２，２１］㊂图４㊀１９６１—２０１５年长江中下游流域干旱频率空间变化Ｆｉｇ．４㊀Ｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｄｒｏｕｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０１５ｉｎｔｈｅＭｉｄｄｌｅａｎｄＬｏｗｅｒＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ１９６１ ２０１５年，长江中下游流域年尺度㊁春㊁夏㊁秋㊁冬干旱频率分别为１７．５６％㊁１６．２７％㊁１７．２４％㊁１７．５６％和１６．５３％，年尺度干旱和秋旱频率较高，其次为夏旱㊂年尺度干旱频率在１８％以上的区域主要在汉江流域㊁洞庭湖流域西部和东部㊁鄱阳湖流域西部和东部㊁中游干流区中部㊂春旱频率在１８％以上的区域主要为汉江流域中部和洞庭湖流域西部㊂夏旱频率在１８％以上的区域主要分布在汉江流域㊁中游干流区㊁洞庭湖流域南部和鄱阳湖流域南部㊂秋旱频率在１８％以上的区域主要为洞庭湖流域西北和东部㊁鄱阳湖流域中北部和下游干流区㊂冬旱发生频率在１８％以上的区域主要为汉江流域东部㊁中游干流区东部㊁鄱阳湖流域西北部㊁下游干流区及太湖流域南部㊂不同年代干旱频率差异显著㊂年尺度干旱频率年代际变化为减⁃减⁃增⁃增，在２１世纪初达到最高，区域平均干旱频率为２４．４０％㊂春旱频率年代际变化为减⁃增⁃增⁃增，在２１世纪初达到最高，区域平均干旱频率为２７．０５％㊂夏旱频率在１９６０ｓ最高，年代际变化为减⁃减⁃减⁃增，在１９９０ｓ达到最低，２１世纪初有所增加㊂秋旱频率年代际变化为增⁃减⁃增⁃减，在１９９０ｓ达到最高，为２７．１１％，在２１世纪初下降为２４．２２％㊂冬旱频率在１９６０ｓ最高，年代际变化为减⁃增⁃增⁃减㊂年尺度㊁春季和夏季干旱频率从１９９０ｓ到２１世纪初均表现为增加趋势，秋旱频率虽未增加，但仍高于１９６０ｓ㊁１９７０ｓ和１９８０ｓ㊂２．３㊀干旱变化影响因素分析２．３．１㊀ＳＰＥＩ和气温㊁降水的关系由于各季节ＳＰＥＩ变化趋势具有较好的空间一致性，从区域角度对各季节ＳＰＥＩ变化和气温㊁降水的关系进行分析㊂由表２可知，１９６１ ２０１５年长江中下游流域各季节气温均呈增加趋势，除了夏季，均通过了０．０１的置信度检验，春季气温上升最快，为０．２７ħ／１０ａ㊂夏季和冬季降水量均呈增加趋势，倾向率分别为１６．２６ｍｍ／１０ａ和５．４０ｍｍ／１０ａ，夏季降水增加显著（Ｐ＜０．０５）；春季和秋季降水量呈减少趋势，倾向率分别为－７．６２ｍｍ／１０ａ㊁－５．０８ｍｍ／１０ａ㊂整体上ＳＰＥＩ和气温呈极显著（Ｐ＜０．０１）的负相关，和降水呈极显著（Ｐ＜０．０１）的正相关㊂春季和秋季降水量的减少和气温的上升共同导致春㊁秋季呈干旱化趋势；夏季气温变化不明显㊁但降水量显著增加，使夏季呈湿润化趋势；冬季气温和降水均呈增加趋势，但冬季气温对ＳＰＥＩ的影响较小，相关性仅为－０．６０，所以冬季呈湿润化趋势㊂表２㊀１９６１ ２０１５年长江中下游流域气温㊁降水变化及其与ＳＰＥＩ的偏相关性Ｔａｂｌｅ２㊀ＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｒＰａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＳＰＥＩ季节Ｓｅａｓｏｎ气温变化倾向率Ｌｉｎｅａｒｔｒｅｎｄｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ／（ħ／１０ａ）气温与ＳＰＥＩ关系ＰａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄＳＰＥＩ降水变化倾向率Ｌｉｎｅａｒｔｒｅｎｄｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ／（ｍｍ／１０ａ）降水与ＳＰＥＩ关系ＰａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄＳＰＥＩ春季Ｓｐｒｉｎｇ０．２７∗∗－０．７７∗∗－７．６２０．９８∗∗夏季Ｓｕｍｍｅｒ０．０４－０．７４∗∗１６．２６∗０．９７∗∗秋季Ａｕｔｕｍｎ０．２０∗∗－０．８９∗∗－５．０８０．９９∗∗冬季Ｗｉｎｔｅｒ０．２５∗∗－０．６０∗∗５．４００．９７∗∗㊀㊀∗，∗∗分别表示通过０．０５和０．０１水平的置信度检验２．３．２㊀干旱和ＥＮＳＯ的关系厄尔尼诺／南方涛动（ＥＮＳＯ）与中国各地的干旱有密切的联系［２９］，其特征值常用赤道太平洋中东部海洋表面温度距平值（ＳＳＴＡ）㊁南方涛动指数（ＳＯＩ）和多变量ＥＮＳＯ指数（ＭＥＩ）表示㊂当发生厄尔尼诺事件（ＥＮＳＯ暖事件）时，ＳＳＴＡ和ＭＥＩ为正值，ＳＯＩ为负值；发生拉尼娜事件（ＥＮＳＯ冷事件）时，ＳＳＴＡ和ＭＥＩ为负值，ＳＯＩ为正值［３０］㊂对干旱和ＥＮＳＯ各特征值的相关性进行统计（表３），表明冬季ＥＮＳＯ对次年春旱影响显著，相对于ＭＥＩ和ＳＳＴＡ，冬季ＳＯＩ和次年春季ＳＰＥＩ㊁干旱站次比及强度相关性更高，相关性极显著（Ｐ＜０．０１）㊂冬季ＳＯＩ和次年春季ＳＰＥＩ呈负相关，与干旱站次比和强度呈正相关，表明冬季ＳＯＩ值越大，越易发生干旱，即拉尼娜事件在冬季发生时，次年春季更易发生干旱㊂１９６１ ２０１５年，共有１４年冬季发生拉尼娜事件［３１］，次年春季平均干旱频率㊁强度和站次比分别为２４．３５％㊁５１．５４和２４．３６％；而冬季未发生拉尼娜事件时，次年春季平均干旱频率㊁强度和站次比分别为１３．３７％㊁２４．５０和１３．５０％，由此进一步说明拉尼娜事件在冬季发生时对次年春旱的影响㊂春季ＭＥＩ及ＳＳＴＡ与同年夏季ＳＰＥＩ相关性显著（Ｐ＜０．０５），但是和干旱站次比及强度并不存在显著的关系㊂３㊀结论与讨论３．１㊀主要结论（１）区域尺度上，１９６１ ２０１５年，长江中下游流域年尺度㊁春季和秋季均呈干旱化趋势，春季干旱化趋势显著；夏季和冬季均呈湿润化趋势㊂年尺度㊁春季和秋季干旱站次比及强度均呈增加趋势，春旱站次比与强度增加趋势显著；夏季和冬季干旱站次比和强度均呈下降趋势㊂（２）空间变化上，对于年尺度，汉江流域㊁中游干流区及洞庭湖流域以干旱化趋势为主；鄱阳湖流域㊁下游干流区和太湖流域以湿润化趋势为主㊂对于季节尺度，春季和秋季分别有９６．９０％和９２．２５％的站点呈干旱化趋势；夏季和冬季分别有８２．９５％和７２．８７％的站点呈湿润化趋势㊂５６２６㊀１７期㊀㊀㊀曹博㊀等：基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析㊀表３㊀干旱和ＥＮＳＯ的关系Ｔａｂｌｅ３㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄｒｏｕｇｈｔａｎｄＥＮＳＯＳＰＥＩ和干旱特征ＳＰＥＩａｎｄｄｒｏｕｇｈｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ时间尺度ＴｉｍｅｓｃａｌｅＭＥＩ前期ＭＥＩＭＥＩｏｆｌａｓｔｙｅａｒ／ｓｅａｓｏｎＳＯＩ前期ＳＯＩＳＯＩｏｆｌａｓｔｙｅａｒ／ｓｅａｓｏｎＳＳＴＡ前期ＳＳＴＡＳＳＴＡｏｆｌａｓｔｙｅａｒ／ｓｅａｓｏｎＳＰＥＩ年尺度０．２００．１３－０．１６－０．０５０．１４０．１０春季０．２５０．３６∗∗－０．２２－０．３９∗∗０．１８０．３５∗∗夏季０．１８０．２７∗－０．１０－０．１７０．０８０．２８∗秋季０．１８０．１５－０．０７－０．２２０．１５０．０９冬季０．２６０．２３－０．２５－０．１７０．２５０．２７∗干旱站次比年尺度－０．１８－０．０６０．１４０－０．１１０Ｄｒｏｕｇｈｔｓｔａｔｉｏｎｓ春季－０．２５－０．３∗０．２４０．３７∗∗－０．１７－０．２５ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ夏季－０．１４－０．２１０．０９０．０９－０．０５－０．２３秋季－０．１４－０．０８０．０６０．２２－０．１１－０．０３冬季－０．１２－０．１３０．０９０．０８－０．１２－０．１７干旱强度年尺度－０．１７－０．０５０．１３－０．０１－０．１０．０１Ｄｒｏｕｇｈｔｓｅｖｅｒｉｔｙ春季－０．２６－０．３２∗０．２８∗０．４∗∗－０．１７－０．２６夏季－０．１１－０．１９０．０８０．０７－０．０２－０．２秋季－０．１５－０．０６０．０８０．２３－０．１２－０．０３冬季－０．１５－０．１６０．１２０．１２－０．１６－０．１９㊀㊀∗，∗∗分别表示通过０．０５和０．０１水平的置信度检验㊂对于年尺度，前期指上一年；对于季节尺度，前期指上一个季节㊂ＳＰＥＩ：标准化降水蒸散指数，ＳｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＥｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ；ＭＥＩ：多变量ＥＮＳＯ指数，ＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＥＮＳＯＩｎｄｅｘ；ＳＯＩ：南方涛动指数，ＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ；ＳＳＴＡ：海洋表面温度距平，ＳｅａＳｕｒｆａｃｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＡｎｏｍａｌｙ（３）干旱频率时空分布差异显著，年尺度和春季干旱频率在２１世纪初均达到最高；年尺度㊁春季和夏季干旱频率从２０世纪９０年代到２１世纪初均呈增加趋势㊂（４）春㊁秋季干旱化趋势与降水量的减少及气温的上升相关，夏㊁冬季降水量的增加使得夏㊁冬季呈湿润化趋势㊂相对于ＭＥＩ和ＳＳＴＡ，冬季ＳＯＩ和次年春旱相关性更强，相关性极显著，冬季发生拉尼娜事件时，次年春季更易发生干旱㊂３．２㊀讨论本文综合分析ＳＰＥＩ㊁干旱站次比和强度的变化特征，表明长江中下游流域年尺度㊁春季和秋季干旱加重；夏季和冬季干旱减弱㊂黄晚华等［１２］基于ＳＰＩ对中国南方干旱的研究以及王文举等［３２］基于ＳＰＥＩ对湖北省的研究同样发现，春旱和秋旱加重，夏旱和冬旱减轻㊂不同学者分别对中国［２］和中国东部季风区［１９］的研究发现，近２０年干旱事件增加；有学者［２１，３２］对湖北省的研究表明，２０００年以后干旱加重；本研究发现，相对于之前的年代，长江中下游流域年尺度和春季干旱频率在２１世纪初均达到最高，在干旱频率较高和干旱化趋势显著的区域应注重旱灾的防御㊂本文分析的气象干旱是其他类型干旱研究及干旱风险评估和区划的基础，干旱变化趋势对于农业㊁生态㊁社会经济等的影响仍值得探讨［８，３３⁃３５］㊂气温在干旱变化中起着重要的作用［２，１６］，Ｃｈｅｎ等［５］发现，近２０年中国干旱事件持续而显著的增加主要和气温大幅升高㊁降水却没有较大变化有关㊂本研究表明，长江中下游流域春㊁秋季干旱化趋势受气温上升和降水减少共同影响㊂当冬季发生拉尼娜事件时，次年春季更易发生干旱，这是由于拉尼娜事件会使西太平洋副热带高压势力减弱，暖湿气流无法深入长江中下游流域，从而造成干旱［９，３６］㊂本文仅从气温㊁降水及ＥＮＳＯ的角度对干旱变化的影响因素进行了分析，机理方面有待进一步研究㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＩＰＣＣ．ＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ２０１３：ＴｈｅＰｈｙｓｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅＢａｓｉｓ．ＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＷｏｒｋｉｎｇＧｒｏｕｐＩｔｏｔｈｅＦｉｆｔｈＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＲｅｐｏｒｔｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２０１３．６６２６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３８卷㊀［２］㊀ＹｕＭＸ，ＬｉＱＦ，ＨａｙｅｓＭＪ，ＳｖｏｂｏｄａＭ，ＨｅｉｍＲＲ．ＡｒｅｄｒｏｕｇｈｔｓｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅｆｒｅｑｕｅｎｔｏｒｓｅｖｅｒｅｉｎＣｈｉｎａｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ：１９５１ ２０１０？ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ，２０１４，３４（３）：５４５⁃５５８．［３］㊀温克刚，丁一汇．中国气象灾害大典（综合卷）．北京：气象出版社，２００８．［４］㊀ＷａｎｇＬＹ，ＹｕａｎＸ，ＸｉｅＺＨ，ＷｕＰＬ，ＬｉＹＨ．ＩｎｃｒｅａｓｉｎｇｆｌａｓｈｄｒｏｕｇｈｔｓｏｖｅｒＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇｔｈｅｒｅｃｅｎｔｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇｈｉａｔｕｓ．ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｐｏｒｔｓ，２０１６，６：３０５７１．［５］㊀ＣｈｅｎＨＰ，ＳｕｎＪＱ．ＡｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃｗａｒｍｉｎｇｈａｓｃａｕｓｅｄｈｏｔｄｒｏｕｇｈｔｓｍｏｒｅｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙｉｎＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１７，５４４：３０６⁃３１８．［６］㊀王文，许志丽，蔡晓军，高晶．基于ＰＤＳＩ的长江中下游地区干旱分布特征．高原气象，２０１６，３５（３）：６９３⁃７０７．［７］㊀秦鹏程，刘敏．气象干旱诊断评估方法及其在长江中下游地区的应用．长江流域资源与环境，２０１５，２４（１１）：１９６９⁃１９７６．［８］㊀於琍．干旱对生态系统脆弱性的影响研究 以长江中下游地区为例．长江流域资源与环境，２０１４，２３（７）：１０６３⁃１０７０．［９］㊀王素萍，段海霞，冯建英．２０１１年春季全国干旱状况及其影响与成因．干旱气象，２０１１，２９（２）：２６１⁃２６８．［１０］㊀ＹｕａｎＷＰ，ＣａｉＷＷ，ＣｈｅｎＹ，ＬｉｕＳＧ，ＤｏｎｇＷＪ，ＺｈａｎｇＨＣ，ＹｕＧＲ，ＣｈｅｎＺＱ，ＨｅＨＬ，ＧｕｏＷＤ，ＬｉｕＤ，ＬｉｕＳＭ，ＸｉａｎｇＷＨ，ＸｉｅＺＨ，ＺｈａｏＺＨ，ＺｈｏｕＧＭ．ＳｅｖｅｒｅｓｕｍｍｅｒｈｅａｔｗａｖｅａｎｄｄｒｏｕｇｈｔｓｔｒｏｎｇｌｙｒｅｄｕｃｅｄｃａｒｂｏｎｕｐｔａｋｅｉｎＳｏｕｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ．ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｐｏｒｔｓ，２０１６，６：１８８１３．［１１］㊀张鹏霞，叶清，欧阳芳，彭龙慧，刘兴平，郭跃华，曾菊平．气候变暖㊁干旱加重江西省森林病虫灾害．生态学报，２０１７，３７（２）：６３９⁃６４９．［１２］㊀黄晚华，杨晓光，李茂松，张晓煜，王明田，代姝玮，马洁华．基于标准化降水指数的中国南方季节性干旱近５８ａ演变特征．农业工程学报，２０１０，２６（７）：５０⁃５９．［１３］㊀黄晚华，隋月，杨晓光，代姝玮，李茂松．气候变化背景下中国南方地区季节性干旱特征与适应．Ⅲ．基于降水量距平百分率的南方地区季节性干旱时空特征．应用生态学报，２０１３，２４（２）：３９７⁃４０６．［１４］㊀庄少伟，左洪超，任鹏程，熊光洁，李邦东，董文成，王利盈．标准化降水蒸发指数在中国区域的应用．气候与环境研究，２０１３，１８（５）：６１７⁃６２５．［１５］㊀张余庆，项瑛，陈昌春，危润初．赣江流域旱涝时空变化特征研究．气象科学，２０１５，３５（３）：３４６⁃３５２．［１６］㊀ＬｉｕＺＰ，ＷａｎｇＹＱ，ＳｈａｏＭＡ，ＪｉａＸＸ，ＬｉＸＬ．ＳｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｕｌｔｉｓｃａｌａｒｄｒｏｕｇｈｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｃｒｏｓｓｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１６，５３４：２８１⁃２９９．［１７］㊀王林，陈文．标准化降水蒸散指数在中国干旱监测的适用性分析．高原气象，２０１４，３３（２）：４２３⁃４３１．［１８］㊀杨庆，李明星，郑子彦，马柱国．７种气象干旱指数的中国区域适应性．中国科学：地球科学，２０１７，４７（３）：３３７⁃３５３．［１９］㊀马彬，张勃，周丹，张耀宗，王国强，唐敏．基于标准化降水蒸散指数的中国东部季风区干旱特征分析．自然资源学报，２０１６，３１（７）：１１８５⁃１１９７．［２０］㊀李亮．ＣＩ指数及ＳＰＥＩ指数在长江中下游地区的适用性分析［Ｄ］．南京：南京信息工程大学，２０１５．［２１］㊀赵林，于家烁，薄岩，杨娇，李汉青．基于ＳＰＥＩ的湖北省近５２年干旱时空格局变化．长江流域资源与环境，２０１５，２４（７）：１２３０⁃１２３７．［２２］㊀ＬｉＢ，ＳｕＨＢ，ＣｈｅｎＦ，ＷｕＪＪ，ＱｉＪＷ．Ｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔｉｎｃｈｉｎａｆｒｏｍ１９８２ｔｏ２００５．ＮａｔｕｒａｌＨａｚａｒｄｓ，２０１３，６８（２）：７２３⁃７４３．［２３］㊀王琼，张明军，王圣杰，骆书飞，汪宝龙，朱小凡．１９６２ ２０１１年长江流域极端气温事件分析．地理学报，２０１３，６８（５）：６１１⁃６２５．［２４］㊀刘珂，姜大膀．基于两种潜在蒸散发算法的ＳＰＥＩ对中国干湿变化的分析．大气科学，２０１５，３９（１）：２３⁃３６．［２５］㊀Ｖｉｃｅｎｔｅ⁃ＳｅｒｒａｎｏＳＭ，ＢｅｇｕｅｒíａＳ，Ｌóｐｅｚ⁃ＭｏｒｅｎｏＪＩ．Ａｍｕｌｔｉｓｃａｌａｒｄｒｏｕｇｈｔｉｎｄｅｘｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇ：ｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｍａｔｅ，２０１０，２３（７）：１６９６⁃１７１８．［２６］㊀周丹，张勃，任培贵，张春玲，杨尚武，季定民．基于标准化降水蒸散指数的陕西省近５０ａ干旱特征分析．自然资源学报，２０１４，２９（４）：６７７⁃６８８．［２７］㊀魏凤英．现代气候统计诊断与预测技术（第二版）．北京：气象出版社，２００７：３７⁃３８．［２８］㊀徐建华．计量地理学．北京：高等教育出版社，２００６：４７⁃５７．［２９］㊀卢爱刚，葛剑平，庞德谦，何元庆，庞洪喜．４０ａ来中国旱灾对ＥＮＳＯ事件的区域差异响应研究．冰川冻土，２００６，２８（４）：５３５⁃５４２．［３０］㊀许武成，王文，马劲松，徐邓耀．１９５１ ２００７年的ＥＮＳＯ事件及其特征值．自然灾害学报，２００９，１８（４）：１８⁃２４．［３１］㊀中国气象局．ＱＸ／Ｔ３７０ ２０１７厄尔尼诺／拉尼娜事件判别方法．北京：气象出版社，２０１７．［３２］㊀王文举，崔鹏，刘敏，沈蕾，李鑫，秦鹏程．近５０年湖北省多时间尺度干旱演变特征．中国农学通报，２０１２，２８（２９）：２７９⁃２８４．［３３］㊀李翔翔，居辉，刘勤，李迎春，秦晓晨．基于ＳＰＥＩ⁃ＰＭ指数的黄淮海平原干旱特征分析．生态学报，２０１７，３７（６）：２０５４⁃２０６６．［３４］㊀沈国强，郑海峰，雷振锋．基于ＳＰＥＩ指数的１９６１ ２０１４年东北地区气象干旱时空特征研究．生态学报，２０１７，３７（１７）：５８８２⁃５８９３．［３５］㊀ＰｏｔｏｐＶ，ＭｏžｎｙᶄＭ，ＳｏｕｋｕｐＪ．ＤｒｏｕｇｈｔｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｔｖａｒｉｏｕｓｔｉｍｅｓｃａｌｅｓｉｎｔｈｅｌｏｗｌａｎｄｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｉｍｐａｃｔｏｎｖｅｇｅｔａｂｌｅｃｒｏｐｓｉｎｔｈｅＣｚｅｃｈＲｅｐｕｂｌｉｃ．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄＦｏｒｅｓｔＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０１２，１５６：１２１⁃１３３．［３６］㊀万日金，赵兵科，侯依玲．江南春雨的年际变率及其影响因子分析．高原气象，２００８，２７（增刊）：１１８⁃１２３．７６２６１７期㊀㊀㊀曹博㊀等：基于ＳＰＥＩ指数的长江中下游流域干旱时空特征分析㊀。
IMERG卫星降水产品在中国的干旱监测效用评估
第37卷第2期农业工程学报 V ol.37 No.22021年1月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan. 2021 161IMERG卫星降水产品在中国的干旱监测效用评估卫林勇1,2，江善虎1,2※，任立良1,2，张林齐2，王孟浩2（1. 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210098；2. 河海大学水文水资源学院，南京 210098）摘要：GPM（Global Precipitation Measurement）时代，高时空分辨率的IMERG（Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM）是最主流的卫星遥感反演降水产品。
该研究以地面网格CPAP（China Gauge-based Monthly Precipitation Analysis Product）数据为基准资料，选用标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）和综合气象干旱指数（Composite Index of Meteorological Drought，CI），评价了最新版回顾性IMERG降水产品在干旱监测方面的应用能力及比较了其计算的干旱指数间的差异性。
结果表明：1）IMERG 能较好地捕捉中国月均降水量的空间格局；其与CPAP数据具有较高的一致性，相关系数高于0.9的区域占大陆面积的73.7%。
2）基于IMERG的干旱指数具有良好的可靠性，它与CPAP计算结果的区域平均相关系数在大部分地区超过0.8。
总体上，SPEI较SPI和CI的适用性更好。
3）在西南地区，IMERG可准确再现干旱随时间的变化过程并捕获典型干旱事件的空间特征，同样SPEI表现优于SPI和CI。
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Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2017, 6(1), 9-17 Published Online February 2017 in Hans. /journal/jwrr https:///10.12677/jwrr.2017.61002文章引用: 侯迎, 郑芳, 穆红雪. 全球SPEI 数据的应用及其与环流因子的多尺度分析[J]. 水资源研究, 2017, 6(1): 9-17.Application of Global SPEI Database and Its Multi-Scale Correlation with Circulation FactorsYing Hou, Fang Zheng *, Hongxue MuCollege of Resources and Environment Sciences, Ningxia (China-Arab) Key Laboratory of Resource Assessment and Environment Regulation in Arid Region, Ningxia University, Yinchuan NingxiaReceived: Jan. 24th , 2017; accepted: Feb. 18th , 2017; published: Feb. 21st, 2017Abstract Taking upper reaches of Shiyang River as an example, the multi-time scale cross-wavelet transformation was used to study SPEI, sunspot, climate factors (precipitation, maximum temperature and hours of sunshine) and large-scale circulation factors (PDO, NAO, Nino3.4 and SOI) as well as their relationships in the upper reaches of the Shiyang River. The results show that there is a significant correlation be-tween SPEI and climate factors utilizing the method of cross wavelet coherence, and the precipitation change plays a major role in SPEI change. The applicability of global SPEI database in this region was tested. Results of continuous wavelet transformation show that SPEI12 has significant 2 - 3 years periods; SPEI48 has significant 8 - 11 years periods. The significant coherence was found between SPEI at differ-ent time-scales and sunspot and four large-scale circulation factors. There are the common patterns of 8 - 12 years oscillation circle between SPEI at different time-scales and sunspot during the whole period (1950-2000). NAO, PDO and SPEI48 in the upper reaches are significant correlated with at the scales of quasi-10 years during the period from 1970 to 1999. ENSO (El Nino-Southern Oscillation), SOI and SPEI1 (1 month scale SPEI) or SPEI12 (12 months scale SPEI) in the upper reaches are significant correlated with at the scales of quasi-3 years (1960’s) and 4 - 6 years during the period from 1985 to 1995. KeywordsSPEI, Circulation Factors, Cross Wavelet Transform, Shiyang River全球SPEI 数据的应用及其与环流因子的多尺度分析 侯 迎，郑 芳*，穆红雪宁夏大学资源环境学院，宁夏(中阿)资源评价与环境调控重点实验室，宁夏 银川作者简介：侯迎(1985-)，男，博士，讲师，主要从事气候与水资源、气候与环境演变研究。
*通讯作者。
全球SPEI数据的应用及其与环流因子的多尺度分析收稿日期：2017年1月24日；录用日期：2017年2月18日；发布日期：2017年2月21日摘要以石羊河上游水源区为例，运用交叉小波对标准化降水蒸散指数(SPEI)数据集数据、气象资料、太阳黑子数以及多条环流因子资料进行多尺度分析。
结果表明：研究区上游SPEI值与临近气象站气象资料在多时间尺度上具有稳定的显著小波相关性，验证了全球SPEI数据集在该区的适用性。
较短时间尺度SPEI以2~3年尺度的振荡周期为主，较长时间尺度SPEI表现出较强的8~11年尺度平稳、显著的振荡周期。
此外，SPEI与太阳黑子数和环流因子存在多时间尺度的显著关联性：各时间尺度SPEI与太阳黑子数在整个研究期内具有极显著的8~12年主共振周期；较长时间尺度SPEI与NAO和PDO在准10年共振周期上显著相关(1970s~1990s)；而ENSO (El Nino-Southern Oscilla-tion)对SPEI的影响主要表现在短时间尺度的高频段上，存在准3年(1960s)和4~6年(1985~1995年)显著性的共振周期。
关键词SPEI，环流因子，交叉小波，石羊河Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言干旱是我国主要的自然灾害之一，每年造成大量的经济损失。
干旱指标是研究干旱的基础，也是衡量干旱程度的关键环节[1]，但不同干旱指标适用的地区与时间尺度也有所差异[2]。
通常采用的指标有：ZI (Z指数) [1]、CI (综合气象干旱指数) [3] [4]、SPI (标准化降水指数) [5] [6] [7]、PDSI(帕尔默干旱指数) [8]及SPEI (标准化降水蒸发指数)等。
SPEI是由Vicente-Serrano等[9]在SPI的基础上引入潜在蒸散构建的一种新的干旱指数，适用于气候变暖背景下的干旱监测与评估。
如，通过气象资料计算多重时间尺度的SPEI值，对渭河流域[2]、鄱阳湖流域[10]、内蒙古[11]等地区乃至中国[12]的干旱化的空间分布、干旱趋势变化及干旱发生的频率等进行分析，该干旱指数在我国得到验证和应用。
小波分析利于分析单个时间序列的时频域局部化特征，缺陷在于不能反映两者在时域和频域上的位相结构和细部特征[13]。
在此基础上发展起来新的多信号多尺度分析技术—交叉小波变换，较好地用于气候变化对北极涛动[14]、副热带高气压[15]、ENSO (El Nino-Southern Oscillation) [16] [17]的响应，地表温度对太阳活动的响应[18]，径流变化的对气候要素的响应等[19] [20] [21]。
在河西走廊，刘志方等[22]分辨多时间尺度下黑河出山径流量与气象要素间的变化周期、丰枯阶段和突变年，侯迎等[21]利用交叉小波分析石羊河上游气候变化对地表径流的多尺度影响，该方法能突出两序列在时域空间的显著共振周期以及时频相关性[23]。
石羊河是河西走廊上较大的内陆河，上游山区是河西走廊的武威和下游民勤的重要水源地，对水源区干旱灾害的多时间尺度特征、干湿演变规律以及干旱产生的原因进行分析，具有重要的实际意义。
本文以石羊河上游作为研究区，基于全球SPEI 数据集数据，运用连续小波和交叉小波变换方法，探讨该数据集在该区的适用性，并分析其与大尺度环流因子在时频空间的多时间尺度共振周期及相关关系，为该流域水资源的合理开发利用提供理论依据和技术支持。
全球SPEI数据的应用及其与环流因子的多尺度分析2. 数据和方法2.1. 数据数据来自于全球SPEI最新数据集v2.4 (http://digital.csic.es/)，为验证该数据集在石羊河上游的适应性，选择乌鞘岭气象站附近的格点(102.75˚E，37.25˚N)数据，见图1。
包括：1月、12月和48月尺度的逐月SPEI值，分别用SPEI1、SPEI12和SPEI48表示。
经一致性和t检验，我们认为1932年后的数据一致性较好，因此选择的时段为1932~2014年。
气象资料为乌鞘岭气象站的逐月降水量、温度、平均最高温度和日照时数，时段为1951~2015年，资料来源于中国气象数据共享服务网。
NAO指数、PDO指数及Nino3.4指数等环流因子资料来自美国国家海洋大气局(NOAA)的地球物理数据中心(NGDC)。
2.2. 方法SPEI的具体计算方法和过程见文献[9]。
连续小波变换(CWT)采用复Morlet小波[24]，交叉小波变换和小波相干谱的计算方法见文献[23]，检验方法为显著性水平为0.05的红噪声标准谱的检验，在通过检验的区域即认为两个时间序列相关性显著[25]。
3. 结果与分析3.1. SPEI数据集在研究区的适用性交叉小波变化重点突出SPEI值与乌鞘岭气象站气象资料在时频域中的相关关系，即通过小波相干关系探讨全球SPEI数据集在研究区的适用性。