贵州省气象干旱特征时空演变规律及联合发生概率分析

气候变化背景下,干旱事件频繁发生,对粮食安全、水资源管理及社会经济的可持续发展构成严重威胁。为精准把握干旱演变规律及其发生概率,以标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)表征气象干旱,基于MMK、Copula函数等方法分析贵州省1960—2017年气象干旱特征时空演变规律及其联合概率。结果表明:①贵州省近58年来干旱事件频繁发生,且严重程度较高,平均历时和烈度分别集中在1.8~2.3个月和4.2~13.2,黔东南和黔西南地区的气象干旱历时短、烈度小,且持续时间和严重程度均呈增加趋势;②贵州省气象干旱历时和烈度的最优边缘分布函数分别为广义帕累托分布(GP)和对数正态分布(LogN),它们之间的最优联合分布模型为Frank Copula函数;③贵州省气象干旱的联合发生概率随着干旱特征变量的减小呈增加趋势,只考虑“或”(“和”)情况的气象干旱风险会被高估(低估),准确合理的干旱频率分析需要对两种情况进行综合分析。此研究结果可为贵州省抗旱减灾及水资源管理提供参考依据。

基于多维Copula函数的澜沧江-湄公河流域气象干旱特征分析

为全面揭示变化环境下澜湄流域多维气象干旱特征,采用标准化降水蒸散指数SPEI表征流域气象干旱,基于游程理论分别提取澜沧江段和湄公河段上、中、下游流域1901—1960年和1961—2021年两个时段的干旱事件,利用Copula函数分别构建两个时段不同子流域二维和三维干旱特征变量联合分布,计算不同干旱特征变量组合条件下的干旱联合发生概率,对比分析不同子流域多维气象干旱特征的时空变化。结果表明:时间上,1961—2021年各子流域平均干旱程度均较1901—1960年更严峻,尤其是极端干旱事件(单变量累积频率为25%、50%)的多维干旱联合发生概率增幅最大;空间上,1961—2021年,随着干旱历时、烈度和烈度峰值的增加,“或”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自北向南转移,“且”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自南向北转移。

长江中下游地区气象干旱特征

长江中下游地区是中国重要的粮食生产基地,在当前全球气候变化的背景下,旱灾将直接影响该区域人民的生产生活和国家粮食安全。基于标准化降水指数(SPI),采用1961-2015年的中国地面降水月值0.5°×0.5°格点数据集,通过游程理论定义气象干旱事件,并获取了描述干旱事件特征的三个变量:干旱历时、干旱烈度和烈度峰值。指数函数和伽马函数分别用来拟合干旱历时和干旱烈度的边缘分布,Clayton Copula函数用来构建干旱历时和干旱烈度的联合分布。在此基础上,分别用常规单变量和基于Copula双变量的频率分析方法探讨55年来长江中下游地区干旱事件在不同时间尺度下的空间特征。结果表明:(1)不同时间尺度下,长江中下游地区的干旱特征空间格局存在一定的差异,最严重的干旱主要发生在长江下游地区;(2)不同时间尺度的干旱历时和干旱烈度均呈正相关,即较严重的干旱事件通常持续更长的时间;(3)鄱阳湖流域和长江干流下游的北部干旱风险较高,而陕西南部、河南南部、湖北大部和湖南的中北部干旱风险较低。研究结果可为长江中下游地区水资源的科学管理和干旱灾害的风险评估提供理论依据。