干旱指数在淮河流域的适用性对比

利用淮河流域河南、安徽、山东、江苏4省170个站1961—2010年逐日气温、降水以及土壤墒情和干旱灾情资料,从干旱年际变化、季节演变、空间分布、典型干旱过程诊断、不合理跳跃点以及与土壤墒情、干旱灾情相关性等方面,对比分析降水距平百分率 (Pa)、Z指数、标准化降水指数 (SPI)、相对湿润度指数 (MI)、综合气象干旱指数 (CI) 和改进的CI (CINew) 在淮河流域的适用性。结果表明:各干旱指数对淮河流域的典型旱年均有较好的诊断能力;在干旱季节演变及空间分布的诊断方面,Pa,MI,CI和CINew与实际较为吻合,而Z指数和SPI诊断效果较差;在典型干旱过程诊断以及不合理跳跃次数方面,CI和CINew更能刻画出干旱发生发展机制,而Pa,Z指数,SPI,MI效果较差;与土壤墒情和历史干旱灾情相关性方面,CI和CINew比Pa,Z指数,SPI,MI具有更好的相关性。即对于淮河流域的干旱监测诊断,CI和CINew要优于Pa,Z指数,SPI及MI,具有更好的适用性。     

综合气象干旱指数修正及在西南地区的适用性

以我国西南地区为例,在用加权降水量 (W_AP) 改进标准化降水指数的基础上,对综合气象干旱指数 (I_C) 进行了修正,定义为I_CW。通过对比指数修正前后在干旱频率、年干旱强度和干旱发展过程中的不连续加重、以及与同期土壤湿度相关性的差异,分析了I_CW在修正后的改进效果及在西南地区的适用性。结果表明:修正前后的综合气象干旱指数在多年干旱频率和年干旱强度两方面没有显著差异,但I_CW减少了干旱发展过程中的不连续加重现象,且与同期土壤湿度有更好的相关性,即I_CW比I_C更加接近实际干旱的演变规律,I_CW比I_C更适合在西南地区实时干旱监测业务中使用。然而,由于该研究未对I_C中的相对湿润度指数进行修正,而相对湿润度指数的突变同样可以导致不连续加重的出现,因此,I_CW只是在一定程度上减少了不连续加重的影响。     

干旱指数在山西逐日监测中的适用性研究

综合气象干旱指数(CI)和标准化降水指数(SPI)在逐日监测中往往会出现干旱突然加重的现象,这是由于某时段内每日降水量对当前干旱的发展贡献是等权重的。本文基于线性递减非等权重的方法对CI进行了修正,同时对加权降水量(WAP)进行了标准化(Standard WAP Index,SWI)。以山西为例,通过对比CI修正前后,即CI和CI_new(CI修正后),与SPI和SWI在不连续加重现象(UED)的总体分布、典型事例干旱演变特征以及与土壤湿度相关性等方面的差异,分析了4种干旱指数对山西逐日干旱演变的监测能力。结果表明:1)CI_new出现UED的次数较CI有了明显下降,SWI出现UED的次数也比SPI有了大幅的减少,且SWI在这4种指数中是出现UED次数最少的指数;2)CI_new和SWI较CI和SPI与同期土壤湿度的相关性均有所提高,表明修正后的CI_new和SWI更加符合土壤湿度的变化,更能反映土壤干旱的演变规律。针对干旱发展过程中不连续加重的现象,通过非等权重方法有效地减少了该现象的发生。     

气象干旱指标在青海东部农业区的适用性研究

利用青海东部农业区5个地区1961—2005年降水资料和实际干旱受灾面积资料,分析了降水距平百分率(Pa)、SPI指数、Z指数、K指数4个干旱指标在这些地区的适用性,结果表明:在青海东部农业区,SPI和Z指数具有较好的适用性,与其他指标相比两者具有较好的一致性,基本能反映当地的旱涝状况,可以在海东地区气象干旱预测预报及评估中实际应用;Pa指数适用性较差,K指数适用性最差。     

标准化降水指数在黑河地区的适用性研究

对黑河地区6个气象站1967-2015年的逐月降水数据资料计算标准化降水指数,分析了SPI指数的时间序列特征,探讨了SPI指数的适用性。结果表明:(1)SPI指数在不同时间尺度下,对降水量的敏感性各有不同,较长时间序列指数能够更好的表现阶段性的干旱与雨涝持续时间。(2)在适用性方面,SPI在评价过程中比pa指数更加敏感,评价等级相对较高,而SPI指数和土壤墒情指数结合使用对判断旱涝分布评价效果会更好。     

CI指数及SPEI指数在长江中下游地区的适用性分析

根据综合气象干旱指数(CI)在长江中下游地区应用中存在的不足,首先对CI中SPI指数等权累积降水进行合理的非等权处理及MI指数的优化,得到改进的综合气象干旱指数。然后利用1962—2013年长江中下游地区164个气象站的观测资料,对比分析了改进的综合气象干旱指数和标准化降水蒸散指数(SPEI)在长江中下游地区的适用性效果。结果表明:改进的综合气象干旱指数物理意义明确,解决了原CI指数对干旱开始时间、旱情发展中不连续加重现象和旱情解除时间滞后等不足,特别是对长江中下游地区的旱涝急转现象反映及时准确;设计的多时间尺度综合气象干旱指数与SPEI指数相关系数平均达0.8以上,说明得到的多时间尺度综合气象干旱指数对旱情的分析评估能力较强。经过适用性对比分析证明,月尺度综合气象干旱指数在江苏和安徽省应用效果要优于SPEI指数,湖南、江西和湖北省月尺度综合气象干旱指数在10—4月间的评估效果更好,SPEI指数在5—9月更优。因此,改进的综合气象干旱指数对长江中下游地区干旱分析与监测、预报预警等具有良好的推广应用价值。      

基于SPI的青海省春季干旱时空演变特征及环流诊断

利用青海省非常年干旱区39个气象站1981—2017年春季逐月气温、降水资料,采用标准化降水指数(SPI),探讨青海省不同功能区春季干旱频率、干旱站次比的时空演变特征,并着重分析影响青海省不同功能区春季旱涝分布的环流异常特征。结果表明:春季青海省干旱发生频率在18.9%～40.5%之间,干旱站次比以4.9%·(10 a)~(-1)的速率下降,各功能区均呈现增湿特征,增湿幅度最大的地区为青南牧区,其标准化降水指数(SPI)线性倾向率为0.23·(10 a)~(-1)。春季影响青海省南、北部地区旱涝分布的500 hPa环流系统配置总体一致(偏涝年欧亚中高纬呈"正、负、正"分布形势,中国大部地区形成西低东高的配置,偏旱年相反),但中高纬度极涡强弱对北部地区旱涝分布影响较明显,中低纬度西亚槽对南部地区旱涝形势的影响较大。春季SPI与前冬(前一年12月至当年2月)的副热带西风急流位置存在明显负相关,前冬中东急流指数与SPI的相关性较东亚急流更显著(中东急流指数、东亚急流与SPI相关系数分别为-0.514和-0.332),前冬副热带西风急流位置若较常年偏南,则次年青海省发生春旱的可能性很大。     

安徽冬麦区4种干旱指数应用对比

干旱是安徽冬小麦生育期主要的农业气象灾害,对冬小麦生长发育及产量形成均产生重要的影响。利用安徽冬麦区36个气象站1960—2012年逐日气象资料,分别计算冬小麦生育期水分亏缺指数(CWDI)、综合气象干旱指数(CI)、标准化降水指数(SPI)及降水距平百分率(PA),并对上述指标的计算结果进行对比及适应性分析。结果表明:冬小麦生育期4种干旱指数得到的干旱日数时空分布趋势基本一致;SPI和PA指数计算相对简便、稳定,但由于没有考虑水分支出,易导致干旱程度跳跃发展,CI和CWDI指数考虑了最近的降水情况,同时考虑了水分的收支情况,能够较好的表征干旱过程发生发展机制及特征,尤其是CWDI考虑到生长季作物系数,能反映作物水分亏缺状况。通过干旱指数与冬小麦减产率的相关分析,进一步表明CWDI在安徽冬小麦生育期干旱监测评估中具有较好的适用性。     

2017年春夏呼伦贝尔草原干旱过程多种监测指数对比分析

以2017年春夏季呼伦贝尔草原干旱过程为研究对象,利用呼伦贝尔草原范围内6个气象站的气温、降水数据和MODIS NDVI数据,分析对比2017年4—9月多种气象干旱指数（Pa30、SPI30、SPEI30、CI、MCI）与植被状态指数（VCI）的监测情况。结果表明：只考虑单一降水的气象干旱指数（Pa30、SPI30）在4月波动较大,且此类指数无法反映出高温等其他气象条件对干旱发展的影响。综合气象干旱指数(CI、MCI)由于引入多时间尺度干旱进行计算,旱情缓解时轻旱等级持续的时间过长,且草原植被在降水增加后的恢复速度较快,造成干旱缓解期间植被与监测结果差异较大。MCI与同期和前1期VCI的相关性最好,CI和SPEI30与前1期和前2期VCI的相关性较好,而只考虑单一降水的气象干旱指数与VCI的相关性普遍偏差。植被对SPEI30的响应时间更长,更适宜草原生态干旱的早期预警使用。     

标准化降水蒸发指数在中国区域的应用

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200 mm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干旱程度的影响,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。     

三种干旱指数对西南地区适用性分析

利用1951年1月2011年12月中国160个气象站的月降水量和平均气温资料,计算了近61年西南地区18个气象站逐月M指数和季、半年和年尺度的逐月SPI和SPEI指数。参考过去该地区发生的干旱灾害历史资料,研究了三种指数对不同时间尺度干旱的表征能力。结果表明:(1)SPEI指数能抓住降水和蒸发这两个影响干旱的重要决定因素,对西南地区季、半年、年尺度的干旱有较好的表征能力;(2)SPI指数在分析西南地区不同时间尺度干旱时,对年尺度的干旱表征是适用的,对半年尺度的干旱也适用,但表征能力不及SPEI指数,对季节尺度的干旱,春、秋季是适用的;(3)M指数在分析西南地区不同时间尺度干旱时,对年尺度的干旱,部分站点是适用的,对半年尺度的干旱,夏半年是适用的,对季节尺度的干旱,春、夏季是适用的。     

洪湖水位对不同时间尺度SPEI/SPI干旱指数的响应研究

流域洪涝与干旱对流域水资源利用及生态平衡具有重要影响。探讨流域水文要素与气候因子的关系,是应用气候指数进行流域旱涝监测和影响评估的重要前提。基于四湖流域8个气象站及洪湖湖区水位代表站逐月观测资料,从月、季及连续时间序列月平均标准化水位距平与不同时间尺度SPEI/SPI干旱指数的相关分析,研究洪湖水位对不同时间尺度SPEI/SPI指数的响应。结果表明：四湖流域洪涝与干旱主要受降水控制,洪湖水位与SPEI/SPI干旱指数具有较好的相关性,但其相关程度因不同月份和季节及干旱指数的时间尺度存在一定差异,总体上洪湖水位与4~6个月时间尺度SPEI/SPI干旱指数相关性最为密切,表明洪湖水位对降水及蒸散发导致的水分盈亏的响应具有时滞效应和累积效应,当前月洪湖水位受当月及前3~5个月水分盈亏的共同影响。基于5个月时间尺度的SPEI/SPI干旱指数监测历史时期洪湖水位变化具有很好的一致性。研究结果为基于常规气象观测资料进行四湖流域旱涝监测提供了理论依据,同时可为其他流域旱涝监测与评估提供借鉴。     

基于标准化降水指数的沧州干旱时空特征

使用河北省沧州市14个气象站1966—2017年逐月降水数据,采用标准化降水指数(SPI)分析该区域干旱时空特征。结果表明:(1)沧州年际干旱频率为26.9%,全域性、区域性、局域性干旱出现几率接近,轻旱、中旱较多,干旱范围与强度呈正相关,2003年后旱情减轻。干旱频率与强度呈负相关,西部干旱频率高、强度低,中部、东部频率低、强度高。(2)季节干旱频率为69.2%,春旱、冬旱发生频率高,多为全域性,但夏旱、秋旱发生后平均干旱强度更大。1980、1990年代和21世纪初旱情较重,2007年以后旱情减轻。空间分布上,夏旱的频率、强度分布与年际分布较为相似,与春旱分布几乎相反,秋旱、冬旱分布较为平均。全市旱涝变化较为一致,中部区域最为同步。     

福建省几种气象干旱指数的对比分析

选用合理的干旱指数对干旱进行监测一直是干旱研究的难点之一,对不同指数的适用性进行研究可以为干旱监测提供一定的参考依据。基于1960—2017年福建省气象站的逐日气象观测数据,采用频率累积法对五种干旱指数的阈值进行修正,利用层次分析法计算不同等级干旱事件的权重,结合120个典型历史干旱事件,对降水距平百分率(P_a)、标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散指数(SPEI)、相对湿润指数(MI)、改进综合气象干旱指数(CI_(new))在福建省的适用性进行了分析。结果表明:CI_(new)适用于春秋冬季和年际的干旱监测,MI适用于夏秋冬季的干旱监测,这两种指数对重旱和特旱事件的监测效果比较好,SPI和SPEI对中旱和轻旱事件的监测效果比较好。五种指数均能比较好地描述干旱的发展过程,CI_(new)的监测结果更贴合实际,并且较符合干旱发生的机制。因此CI_(new)在福建省的干旱监测中比较适用,MI次之。     

基于SPEI和SPI指数的西江流域干旱多时间尺度变化特征

利用1959 2016年西江流域34个国家气象站的月降水和月平均气温资料,计算了西江流域近57年来不同时间尺度(1个月、3个月、6个月和12个月)的标准降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)和标准降水蒸发指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)。在此基础上,对比分析了干旱的时空演变特征及干旱指数的表征差异。结果表明:(1)在12个月尺度上,近57年来西江流域大部分地区干旱强度呈现极显著的加重趋势,干旱频率也呈现极显著的上升趋势。(2)在3个月尺度上,西江流域春旱和秋旱较为频繁,影响范围广,而夏旱和冬旱频率低,影响范围小。在12个月尺度上,2000年以后,干旱频率最高,影响范围也更广。(3)干旱频率高、易旱区范围最广的时期为20世纪80年代,其次分别为2010 2016年、20世纪60年代和21世纪00年代,在20世纪70年代和90年代易旱区影响范围较小,干旱频率较低。在12个月的尺度上,SPEI和SPI指数旱涝评价结果整体比较接近。(4)在1个月、3个月和6个月的尺度上,SPEI指数整体上低于SPI指数。尤其在冬季和春季各月SPEI指数远远低于SPI指数。     

关中平原旱涝时空变化分析

基于陕西省关中地区39个气象站点逐月降水观测数据,计算各站月、季及年尺度标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,简称SPI),结合该区域旱涝灾害的已有研究,利用标准降水指数及线性趋势分析等统计方法,对关中地区1961—2012年旱涝灾害的时空演变规律进行分析。结果表明:(1)1961—2012年,关中平原多年平均降水量为537mm,多年来年平均降水量呈下降趋势,表明关中平原干旱频次增加。(2)关中平原无雨日数和暴雨日数呈现上升趋势,小雨日数和大雨日数呈下降趋势,表明关中平原极端降水发生频次增多。(3)春季、秋季、年SPI整体呈现较为一致的下降趋势,这表明关中平原春季、秋季、年尺度均呈干旱化的趋势;而夏季、冬季SPI则呈上升趋势,表明这两季趋于湿润化。(4)渭南西部、咸阳东部、宝鸡东部发生干旱的频率较高;西安中部户县、长安等地,宝鸡西部、咸阳北部发生雨涝灾害的频率则更高。     

SPI与K指数在阿勒泰地区应用的对比分析

干旱是限制新疆阿勒泰地区农牧业生产可持续发展最主要的自然灾害之一,研究适合该区的干旱指标,是进行有效干旱监测的基础。利用阿勒泰地区7个气象台站1961-2009年的月降水量、气温资料,计算SPI和K指数,比较分析了SPI和在该地区应用较好的K指数。结果表明：SPI计算简单,资料容易获取,而且计算结果与K指数有较好的一致性,能够较好地反映该地区干旱状况,特别是SPI可以计算不同时间尺度的指标值,能够满足不同水资源状况分析的要求。对比分析了5种时间尺度的SPI值,发现SPI能较准确地反映该地区的旱涝趋势,尤其是3、6个月时间尺度的SPI值,能较好的反应该地区的干旱发展,12个月尺度对长期连续干旱监测较好。     

贵州旱涝变化特征及其与西太平洋副高和海温的联系

利用国家气象信息中心整编的全国753站中贵州省16站逐日观测资料、NCEP/NCAR再分析资料以及NOAA的月平均海表温度资料,采用经验正交函数(EOF)展开、Morlet小波分析等方法对基于标准化降水指数(SPI)的贵州省旱涝时空分布特征进行研究,并分析贵州旱涝异常时的环流特征及与全球海表温度的关系。结果表明:(1)贵州SPI的各季节主模态空间分布均为全区一致型,春秋两季还表现出一定的干旱化趋势;春季和秋季的旱涝分布存在2 a、10 a左右的振荡周期,而夏季和冬季的振荡周期则以2 a、3 a及5 a左右为主;(2)春秋两季,当西太平洋副热带高压主体强度偏强(弱)、位置偏西(东)时,贵州地区降水偏少(多),易发生干旱(洪涝);而冬夏两季,当西太平洋副热带高压主体偏北(南)、位置偏东(西)时,贵州地区降水偏少(多),易发生干旱(洪涝);(3)贵州秋季SPI与前期、同期东印度洋—西太平洋区域的海温存在显著的负相关。     

不同时间尺度下气象旱涝强度评估指数

基于逐日气象干旱指数,构建了可以反映某一时段内气象旱涝强度的标准化阶段气象旱涝强度指数 (staged meteorological drought intensity index, I_SD) 和阶段气象旱涝时间分布状态的标准化阶段气象旱涝空间分布差异指数 (staged meteorological drought discrepancy index, I_SDD)。以构建昆明月尺度的I_SD和I_SDD为例说明了阶段气象旱涝指数的构建方法,通过对不同时段降水距平百分率、I_SD, I_SDD和标准降水指数 (standardized precipitation index, I_SP) 的对比分析,结合降水及逐日气象干旱指数 (multi-scale standardized precipitation index, I_MSP) 的演变,验证了I_SD和I_SDD的有效性。对于任一站点的不同时间尺度,两个指数可以在日尺度到年尺度乃至更大的时间尺度上进行计算,通过Boltzmann函数来构建I_SD和I_SDD的方法具有很好的拓展应用性,其他气象干旱指数也可以采用该方法来构建阶段干旱指数。     

五种干旱指标在安徽省应用研究

运用安徽省78个代表站1961-2008年逐日气温和降水资料,采用累积频率法对五种干旱指标的阈值进行修正,用修正后干旱指标来分析安徽省干旱的年际变化、季节演变及空间分布等特征.结果表明:五种干旱指标按照干旱过程计算得到历年总干旱日数的演变趋势基本一致,干旱日数较多的年份与安徽省历史典型大旱年记录非常吻合;Z指数和SPI指数无明显季节变化趋势,而Pa,MI和CI三种指标季节变化趋势明显且基本一致,安徽省秋旱最多,夏旱次之,冬、春旱相对较少;Z指数和SPI指数尤明显的空间分布特征,Pa,MI和三种指标的空间分布基本一致,呈现纬向空间分布,干旱频率自北向南递减;对于安徽干旱监测业务来说,五种干旱指标中CI指数为最优.