基于SPEI的洮河流域气象干旱时空特征分析

基于洮河流域1976—2020年逐月的气温和降水量资料,计算了季尺度和年尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI),采用时间序列平稳性检验法和干旱频率法定量分析了季尺度和年尺度不同等级气象干旱频率的变化规律及空间分布特征,采用云模型分析了年尺度气象干旱时空分布的随机性与稳定性。结果表明:在季尺度上,四季的干旱频率都在30%左右,干旱主要发生在春冬两季;在年尺度上,流域以轻旱、中旱为主,轻旱、中旱发生频率高,重旱、特旱发生频率偏低,总体偏干旱;在空间分布上,干旱主要发生在流域的中下游区域;1976—2020年流域干旱化程度有所减弱,干旱化趋势稳定,干旱化程度波动较小。

1981─2020年河北省基于SPEI的干旱变化特征分析

基于1981─2020年河北省138个气象站点的逐月降水和气温数据,计算了不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI),并利用Sen趋势分析、Mann-Kendall检验及反距离权重插值等方法,分析了河北省近40年干旱的时空变化特征。结果表明:1981─2020年河北省月、季、年尺度的SPEI值均呈下降趋势,且随着时间尺度的加大,发生干旱的频率下降,持续时间延长。春季、夏季和年际的SPEI值均呈下降趋势,秋季和冬季的SPEI值均呈上升趋势。2016─2020、2011─2020年春季和冬季均处于变湿状态,夏季和秋季均处于变干状态。2011─2020年河北省大部分地区呈干旱状态。不同年代季尺度和年尺度的干旱频率整体上呈增加趋势。河北省发生的轻、中度干旱事件多于重度以上干旱事件。20世纪90年代、21世纪10年代SPEI值减少区域的占比大。20世纪80年代、21世纪00年代SPEI值增加区域的占比大。

基于SPEI的陕西苹果产区近60a干旱变化特征

研究旨在明确气候变暖背景下陕西苹果产区的干旱变化特征,为陕西苹果产区适应气候变化,科学指导陕西苹果防旱减损提供参考。利用陕西省苹果产区近60 a的气象站月降水、气温资料,计算陕西苹果各产区年、生长季、各生育期的标准化降水蒸散指数SPEI,对其进行趋势、突变和周期变化分析。研究结果表明近60 a陕西苹果产区年际明显趋于干旱,生长季总体趋于干旱,突变点多集中在1970s和1990s,1990s后干旱趋势较为明显,其中渭北东部产区干旱趋势尤为显著、干旱风险持续增加;萌芽—幼果期干旱趋势十分明显,干旱风险持续增加,突变点多集中在1970s后期至1980s初期和1990s初期,1990s初期后干旱趋势较为明显,产区中渭北西部、渭北东部、关中的干旱趋势显著;着色—成熟期、越冬休眠期总体趋于干旱,突变点多集中在1970s,1970s中后期以来呈干旱趋势,各产区均存在干旱趋势但变化趋势不显著;果实膨大期则以波动变化为主,未有显著的变化趋势。基于SPEI的干旱分析结合了降雨和蒸散发、考虑了更长时间尺度、适用于不同气候区域,更能客观反映气候变暖背景下陕西苹果产区干旱情况。气候变化造成的降水偏少、气温升高是陕西苹果产区趋于干旱的主要影响因素。

基于SPEI的黑龙江省干旱时空分布特征分析

为分析黑龙江省干旱时空分布特征,利用黑龙江省27个站点1961~2020年的气象数据,采用Penman-Monteith公式计算不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI),从时间尺度和空间尺度分析黑龙江省干旱的分布特征。结果表明,黑龙江省近60年来干旱趋势在逐渐减弱,慢慢呈现湿润化趋势;春、夏、秋季呈不显著湿润化趋势(P>0.05),冬季呈显著湿润化趋势(P<0.05);在空间上其北部、西北部和东北部为干旱频发区,且干旱程度上多以轻旱和中旱为主。黑龙江省整体上干旱趋势减弱,干旱时空分布具有较明显的季节性和区域性。

基于GRACE重力卫星与SPEI的云南干旱监测

针对云南省干旱多发、旱灾严重的特点,选取1981年1月-2020年6月长时间序列的历史时期典型水文干旱年及干旱事件,探索GRACE卫星反演数据在监测云南地区干旱方面的适用性,旨在提出解决无资料或少资料地区干旱监测困难的新方法。研究基于GRACE重力卫星数据反演得到云南省滇中、滇东北、滇东南、滇西南、滇西北5个分区月均储水量变化量,计算各分区的旱涝指标-相对储水量指数,利用相对储水量指数对云南省各分区干旱情况进行分析,并从月时间尺度上对比了相对储水量指数和标准降水蒸散指数SPEI3的干旱分析结论。研究结果表明:基于GRACE重力卫星数据反演构建的相对储水量指数在典型水文干旱年内的监测结果与实际干旱情况基本一致,其在滇中地区的适用性最佳,对于春季干旱的监测精度优于其他季节,反演数据能够一定程度上反映云南省不同地区、不同季节干旱程度;利用SPEI3对云南全省以及不同分区的旱情进行监测,结果与统计年鉴记载干旱事件较为吻合,其在滇东南地区的监测精度优于其他分区,在夏、冬两季精度优于春季;GRACE和SPEI3都较好地捕捉到了历史时期的典型干旱年及干旱事件,在选取的24场典型干旱事件中各分区的最高吻合率均达到了15/24;总体上两种指数在各分区漏报率均维持在较低水平,最高不超过1/3,其中SPEI3相较于GRACE更不易出现漏报的情况,其最低漏报率仅为1/8,两种指数在全省及各分区的旱情监测方面均表现出较好的适用性。

基于SPEI-RRV和MC的云贵高原干旱状态识别

全球变暖趋势明显,致使区域性干湿变化特征的不确定性加剧。通过计算标准化降水蒸散指数(SPEI),结合可靠性-回弹性-脆弱性指标(reliability-resilience-vulnerability,RRV)和马尔科夫链估计(Markov Chains,MC)统计2000~2022年云贵高原区域的干旱风险等级、干旱发生频率、涉及面积占比和平均持续时间,并采用Mann-Kendall检验法检验其趋势显著性,识别云贵高原的干旱事件,定量刻画干旱状态空间特征。结果表明:SPEI-RRV能够有效识别云贵高原干旱事件,该指数能较为精确地评价区域干旱状态;云贵高原78%的地区干旱状态有微弱的逐年加重趋势,有超过35%的概率会遭受从轻度到特级不同程度的干旱,东部丘陵区特旱的稳态概率为25%,该区域发生极端干旱概率较高。研究成果可为云贵高原干旱监测和干旱风险评估提供参考。

基于SPEI指数的辽宁省玉米干旱特征分析

基于1961—2020年辽宁省24个国家级气象台站逐日观测数据,根据SPEI的计算、Mann-Kendall法、小波分析法,采用灰色关联度分析方法,对辽宁省玉米不同生长阶段标准降水蒸散指数(SPEI)进行了定量评价,并进行比较全面的分析。结果表明,从玉米全生育期来看,近60 a降水量总体变化趋势并不显著,与SPEI呈显著正相关;辽宁省玉米生长期平均气温与SPEI呈负相关;玉米全生育期SPEI在时间上均呈上升趋势;从整体来看,在干旱站次比方面辽宁省的玉米生产并没有全域性干旱现象。

基于SPEI的北疆1961—2020年气象干旱变化特征

基于北疆26个主要气象站点1961—2020年逐日气象数据,选取标准化降水蒸散指数(SPEI)为气象干旱指标,采用Mann-Kendall突变检验、小波分析等方法对北疆年及春、夏两季SPEI和不同等级气象干旱影响范围变化特征进行了探究。结果表明,北疆实际轻旱情况更适合以-1.0<SPEI≤0识别;与年尺度的湿润化趋势相反,北疆春、夏两季均呈不同程度的干旱化趋势,且夏季极端气象干旱(重旱、特旱)事件影响范围有显著扩大趋势;1961—2020年不同尺度SPEI有1~4年的主变化周期;北疆整体气候于20世纪80年代转变后在1993—2010年呈显著湿润化趋势,春、夏季气候分别于2014年及1997年出现了由湿转干的趋势信号;研究区夏季的干旱情况于1988年开始逐渐缓解,但在2008年再次突变后干旱情况又开始逐步加剧。

基于SPEI的濮阳夏玉米生长季干旱特征分析

干旱是濮阳地区夏玉米生产过程中最主要的农业气象灾害,本研究旨在探究濮阳地区夏玉米生长季(6—9月)干旱的演变规律,并分析其对农业生产的影响,以便采取有效的防灾减灾措施。通过利用濮阳5个气象站点在1991—2020年间的逐月气温和降水量数据,研究采用标准化降水蒸散指数(SPEI)结合小波分析和Mann-Kendall检验方法来识别干旱变化特征。研究发现,夏玉米苗期、穗期和花粒期干旱发生率分别为26.7%、30.3%和35%。特别是在2010年后,夏玉米各生长阶段均呈现干旱化趋势,并在1992、1995、1998、2002、2005、2018等年份观测到气候突变现象。周期性分析显示,不同生长阶段的干湿周期存在差异,其中苗期为8~9 a和20~25 a,穗期为6~10 a和15~25 a,花粒期为5 a、10 a和18~24 a,而整个生长季则为8~9 a和22 a。由于气候异常,自2010年以来,干湿周期性变化有所减弱,干旱化趋势明显,且存在干湿突变的风险。因此,针对濮阳地区夏玉米生产,建议加强气候监测、预警预报以及防灾减灾工作,以应对气候变化带来的挑战。

基于SPEI的黑龙江省小兴安岭地区干旱影响因子分析

干旱指数是反映气候干旱程度的指标,也是监测和评估干旱事件的有效工具。本文以黑龙江省小兴安岭地区为研究区,基于FAO Penman-Monteith方法估算潜在蒸散,计算了2000—2018年3个时间尺度标准化降水蒸散指数(SPEI)逐月数据;从气象因子、水循环因子、地形因子和地表覆盖变化的4个方面,分析了多时间尺度下干旱和影响因子的关系。结果表明:干旱和降水、相对湿度、水分盈缺呈负相关,干旱和日照时数、风速、潜在蒸散呈正相关;干旱和地形因子的相关性较为复杂;不同地表覆盖类型的干旱差异不明显,但干湿年份之间差异明显。本研究成果将为旱情监测和评估,以及复杂地形的干旱研究提供科学参考。

基于SPEI的贵州省气象干旱时空演变特征及双变量区域频率分析

为深入探究贵州省干旱事件发展规律及区域重现期特征,采用贵州省1960—2017年逐月气象资料计算标准化降水蒸散指数(SPEI),采用三阈值法游程理论、小波理论、Copula函数等方法对干旱时空演变特征、周期特征以及区域重现期特征进行分析。结果表明:1960—2017年贵州省干旱整体上呈严重化趋势,各分区存在差异,其中黔西南地区的干旱化趋势最为明显,SPEI线性倾向率为-0.003/10a;干旱强度由高到底的分区排序依次为黔东、黔北、黔西南、黔中、黔西北、黔南,且黔中地区的干旱发生频率最高;贵州省四季干旱的主周期分别为18、15、30和8 a,空间上南北分布差异显著,周期较长的区域范围呈现先增加后减少的趋势;贵州省黔北地区的干旱重现期最小,表明此区域发生极端干旱事件的概率较大,遭受干旱灾害的可能性较大。研究结果可为贵州省水资源管理及干旱风险防治提供科学依据。

基于SPEI指数的金沙江流域气象干旱时空特征分析

金沙江流域水能资源丰富,是长江经济带重要的水源地,分析其干旱时空演变规律特征,对水资源管理规划及下游的农业生产具有重要的指导意义。基于金沙江流域28个气象站1960-2020年逐月降水和气温资料,计算了年尺度和季尺度的标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI),定量分析了季尺度和年尺度不同等级气象干旱发生频率的年代变化规律及空间分布特征,并采用云模型分析了年尺度气象干旱时空分布的随机性与稳定性。结果表明,年尺度上,金沙江流域主要以轻旱和中旱为主,呈现轻旱高频和重旱低频的特点,且整体趋于干旱化;季尺度上,四个季节干旱频率均在30%左右,主要以春季和夏季干旱为主;空间分布上,丽江一带干旱发生频率较高。云模型分析结果表明,年尺度上,SPEI指数时间分布的离散程度较空间分布的大,不均匀性更加不稳定;时间分布上站点间干旱程度差异随年际变化增大,且不均匀性趋于不稳定;空间分布上,随着熵值的增大,超熵值减小,期望越低的站点相对多年平均干旱程度波动越大,其干旱程度的不均匀性越稳定。

基于SPEI的安徽省干旱时空变化特征分析

安徽省降水时空分布不均,可利用水资源量较少,干旱灾害频发,为此,对安徽省近59年的干旱时空变化特征进行分析,降低干旱灾害对区域的影响。选用研究区内1960—2018年的降水与气温数据,利用标准化降水蒸散发指数(SPEI)结合干旱站次比、干旱频率等方法对全省59年干旱时空变化进行分析。研究发现:时间上,1960—2018年干旱整体呈小幅度下降趋势,春季、夏季与秋季季节性干旱无明显趋势性变化,冬季减弱趋势显著;空间上,安徽省境内的干旱发生以轻旱与中旱为主,淮河以北地区轻旱与特旱发生频率较高,淮河以南地区中旱与重旱发生频率较高,滁州市地区年际干旱减弱趋势显著,区域内季节性干旱趋势显著。SPEI指数在安徽省干旱分析研究中具有较好的适应性。

基于SPEI的豫北地区干旱演变特征分析

为给豫北地区的抗旱减灾与加强水资源规划提供参考,分析该地区气象干旱时空演变特征。基于1991—2021年豫北地区23个气象站点逐月气象数据,计算标准化降水蒸散指数(SPEI),结合线性回归、Mann-Kendall突变检验、反距离权重插值(IDW)、Morlet小波分析等方法进行豫北地区干旱时空演变特征分析。结果表明:1991—2021年豫北地区不同时间尺度所有干旱事件以轻度和中度干旱为主,重度与极端干旱次之。在不同时间尺度干旱指数的变化程度差异性显著,干旱与湿润交替出现,有逐渐湿润趋势;时空上,不同尺度各站点干旱频率为22.58%~41.93%。豫北地区以9 a为一个干湿变化周期,春、秋季节干旱集中在豫北地区中部,而夏、冬季节在豫北地区东部与西部。豫北地区干旱情况有减弱趋势,主要以轻度与中度干旱为主,季节干旱频率分布差异显著。

基于SPEI的江西省干旱特征及其对作物受灾面积的影响

基于江西省36个气象站点1960~2018年的监测资料,利用SPEI指数、Mann-kendall趋势检验法分析江西省干旱变化特征及SPEI指数与作物受灾面积之间的相关性。结果表明,年干旱指数呈轻微下降趋势,年际旱涝交替,年度干旱主要分布在东北部、西部和东南部地区,多为全域性和局域性干旱且2000年后全域性干旱更为显著;季节性干旱多发于夏秋季,尤其以秋旱更为严重,春冬旱程度轻且多发于赣州南部,但春季2001年后呈干旱化趋势,夏、秋、冬季SPEI指数呈上升趋势,夏旱多发于西部,秋旱多发于东部且多为全域性或区域性干旱,甚至出现覆盖全省的严重伏秋旱;作物受灾面积与夏秋季SPEI指数有显著相关性,且夏旱对江西省作物影响强于秋旱。研究结果可为江西省防旱抗旱提供参考。

基于SPEI指数的华北地区1981—2020年干旱时空特征分析

基于华北地区70个国家气象站1981—2020年逐日气象资料,利用标准化降水蒸散指标(SPEI),结合Mann-Kendall突变检验、趋势分析法,对华北地区的干旱变化趋势、干旱频率等进行分析,从而揭示出华北地区干旱时空演变特征。结果表明:近40年来华北地区总体呈现干旱化的趋势,表现为西部干旱化趋势大于东部地区,春季和秋季干旱化趋势最为显著;多数地区3年一遇,整体干旱发生的频率为夏季>冬季>春季>秋季,且各个季节均处于由“特旱-轻旱”概率不断增加的状态;年际、春、夏、秋、冬季分别在2010、2015、2010、2016、2004年发生显著变化;持续干旱事件发生时间最长达到8个月。

基于SPEI的儋州市气象干旱特征分析

以儋州市16个乡级行政区和三都区M1176气象自动站的降水量、气温等资料为基础,采用多尺度标准化降水蒸散指数(SPEI)对2012—2020年儋州市的干旱特征进行分析,结果表明:(1)近9年来儋州市季节性干旱较明显,呈冬季-春季-秋季-夏季干旱依次递减的规律。(2)近9年来儋州市干旱覆盖范围为18%~100%,其中5年为全域性,干旱问题突出。(3)儋州市干旱时长占总时长的33.5%,总体历时偏长,各区域干旱历时性无较大差异。(4)儋州市干旱呈轻旱-中旱-重旱-特旱的递减趋势,极端干旱事件多发于西部和北部地区。(5)儋州市干旱强度总体呈现西部沿海强、东部弱的空间分布特征。

基于SPEI的长江流域干旱特征及其驱动因素分析

基于长江流域114个气象站的1980—2019年逐月气象数据,计算多尺度标准化降水蒸散指数(SPEI),使用干旱覆盖面积占比分析、Sen+Mann-Kendall趋势检验分析、干旱重心转移模型以及地理探测器等,对长江流域干旱特征及其驱动因素进行分析。结果表明:①长江流域总体呈变湿趋势,SPEI值整体以0.01/(10年)的速率上升。各时间尺度SPEI值均在(-1,1)区间取值,呈明显正负波动趋势。干旱等级以无旱和轻旱为主,其中春夏两季呈湿润趋势,秋冬两季呈干旱趋势。②长江流域在2010年代冬季发生干旱面积最大,主要集中在中部地区。③干旱重心迁移方向逐渐向长江流域中下游移动。④气象和地形地貌为长江流域干旱变化的主要影响因素,其中年均降水和高程因子占据主导地位。双因子交互作用对长江流域的干旱变化影响大于单因子作用的,说明长江流域的干旱差异是多因子组合作用的结果。

Standardized Baseflow Drought Index Comparison to SPEI in High Baseflow Streams

Increased use of streamflow, most importantly minimum flow/baseflow data should be incorporated into drought indices, especially in regions where streams have a high baseflow component. Standard departure for streamflow (SDSF) and standard departure for baseflow (SDBF) were compared to the standardized precipitation and evapotranspiration index (SPEI) drought index values for 17 baseflow-dominated watersheds in the northern, central, and southern regions of Wisconsin. For each watershed, comparisons of SDSF, SDBF, and SPEI time series (for 1, 3, and 12-month time scales) were evaluated using correlation, run lengths of negative and positive values, sign congruence, and Mann-Kendall trend test. In general, SDBF performed better than SDSF for longer time scales. Trends of wetness appear to be distinguished earlier in SDBF compared to SDSF and SPEI-1, SPEI-3, and SPEI-12. The results of this study are consistent with regional statewide climate studies on precipitation and changes in precipitation intensity. This study highlights how standardized baseflow data are robust and compare to SPEI 12-month time scales.

基于逐日SPEI的陇东黄土高原干旱特征分析

利用陇东地区8个国家级气象站1969—2020年逐日气象资料,采用计算逐日SPEI干旱指数,统计干旱频率和干旱烈度,基于Copula函数等方法,分析了陇东黄土高原干旱气候特征。结果表明,陇东地区出现干旱次数较多的是正宁、宁县、庆城;特旱较多的是华池、镇原,重旱较多的是合水、宁县,中旱较多的是环县、庆城,轻旱较多的是庆城和正宁。极端干旱过程旱段期间各站降水量差异较大,表明干旱空间分布和时间变化有局地性特征。各站SPEI干旱指数的年月际变化基本为同位相波动特征,即大部分年份都是同时干旱或湿润,但是干旱和湿润的程度有一定时空差异。各站各年干旱出现次数差异较大,20世纪90年代和2004—2013年干旱多发。Copula模拟结果表明,正宁站的BB1模型拟合效果最好,Fischer-Hinzmann和Roch-Alegre模型次之,其次为镇原站Marshal-Olkin和庆城站的t模型,西峰站和合水站的模拟效果最差。分析发现,SPEI干旱指数使得干旱在空间和时间上具有可比性,但也有其局限性,难以反映不同气候背景条件下的干旱差异,区域内气候湿润度最大地区与最小地区的干旱指数无明显差异,导致对易发生干旱地区总体上有偏轻的判断。