广西干旱灾害风险评估及区划

随着全球变暖的不断加剧,许多地区极端干旱事件频繁发生。为探究广西极端干旱事件发生频率及风险情况,基于1950-2022年逐日降水和气温数据计算的SPEI指数识别干旱事件并依据囊括社会经济数据和农业数据的灾害风险评估理论,使用层次分析法确定指标权重,构建广西干旱灾害风险评估模型,并绘制广西干旱灾害风险区划图。结果表明:干旱灾害危险性指数较高的地区主要分布在百色、玉林、北海等地;环境脆弱性指数以明显的北高南低特征分布,百色、河池、桂林等地脆弱性指数较高,并有向南递减趋势;承灾体易损性指数整体偏低,南宁、桂林及玉林小部分地区最高;防灾减灾能力指数呈西北高东南低的特征分布,高指数地区主要分布在南宁,玉林柳州等地也有零星分布;广西干旱灾害风险总体呈现西高东低、北高南低的特征分布,高风险地区主要在百色、桂林和南宁等地,较高风险地区主要在河池西部、玉林、钦州、来宾、崇左北部和柳州北部,较低风险地区主要分布在崇左南部到北海,贺州到梧州一带。得出了比较精确的广西干旱灾害空间分布情况,可为广西抗旱减灾提供切实依据。

1997—2021年四川省干旱时空变化特征分析

构建适宜的气象干旱指标是开展干旱监测和干旱评价业务服务的基础。基于1997—2021年四川省155个国家气象站逐日平均气温和降水,以及各县(市、区)农作物播种面积资料,通过改进气象干旱综合指数(Meteorological Drought Composite Index,MCI)中的季节调节系数,形成改进的气象干旱综合指数(Modified Meteorological Drought Composite Index,MCI_(m));再结合历年干旱受灾面积、有效灌溉面积修订区域性干旱过程识别方法,并识别出四川省历年区域性干旱过程51次,然后再利用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)、旋转经验正交函数(Rotated Empirical Orthogonal Function)、Morlet小波分析法,分析区域性干旱过程时空分布特征。结果表明:1997—2021年四川省发生区域性干旱过程的持续日数呈现出“先变短再增长再变短”,平均影响范围呈现出“先减小再增大再减小”,平均强度和综合强度呈现出“先减弱再增强再减弱”的变化趋势。平均年干旱过程累积日数总体呈现盆地多于盆周山区、盆周山区多于川西高原和攀西地区的特征。年累积MCIm距平EOF分解空间型存在全区一致特征,同时也存在南北反位相特征。四川省可划分为6个区域性干旱气候区,2009—2015年各区年累积MCI_(m)周期变化比2001—2008年更明显。改进后的区域性干旱过程识别方法识别出的干旱过程与干旱灾情更为吻合,更能准确反映四川省干旱发生的实际状况。

灌区干旱风险评估模型研究

根据风险理论,建立了包括农业干旱发生概率、抗旱能力、受灾体种植面积比等多因子的灌区农业干旱风险评估模型。并将相对产量作为灌区农业干旱评估指标,能够反映土壤 作物 大气系统中水分运动对农业生产的影响,利用该指标结合干旱风险评估模型对灌区农业干旱进行风险评估,分析出灌区各种作物对干旱风险度影响最大的生育阶段和风险度最高的农作物,以便灌区制定合理的抗旱方案以减小灌区干旱损失。

1961—2019年长江中下游区域性干旱过程及其变化

客观识别区域性干旱过程,评估其强度是开展精准监测、评估干旱影响业务的基础。基于长江中下游地区502个国家级气象站1961—2019年逐日气温、降水资料以及1971—2019年干旱受灾面积,运用气象干旱综合指数(MCI)及区域性干旱过程识别方法,识别出长江中下游地区126次区域性干旱过程,干旱过程的次数随着持续天数增多呈明显减少趋势,决定系数达0.89。1961—2019年长江中下游地区共发生6次特强区域性干旱过程、19次强区域性干旱过程、38次较强区域性干旱过程,其余63次为一般区域性干旱过程,区域性干旱过程的持续天数、平均强度、平均影响面积以及综合强度指数的变化趋势形态各异。长江中下游地区年干旱日数总体呈现“北部多于南部、平原多于山区”的分布特征,且总体呈现“西北部增多、东南部减少”的变化趋势,干旱日数与干旱受灾面积变化趋势较为一致,相关系数达0.66。由典型区域性干旱过程监测评估可知,干旱综合强度指数与干旱站数存在明显的正相关,干旱综合强度指数越强,各等级干旱站数越多;各地干旱日数的多少与干旱受灾面积的大小也较为一致,干旱日数越多的地区,干旱受灾面积越大。总体来看,区域性干旱过程识别方法及评估结果与干旱灾情较为吻合,能较好地识别出区域性干旱过程,并可从持续天数、平均强度、平均影响面积以及干旱综合强度等多角度对干旱过程进行监测评估。

基于水分盈亏指数的四川省小麦生育期干旱风险评估

利用四川省135个气象台站1961~2014年逐日气象资料和29个农业气象观测站的小麦观测资料,选取水分盈亏指数作为干旱评估指标,分析了54年来四川小麦7大种植区不同生育期的各级干旱时空变化特征及其风险分布情况。结果表明:小麦各生育期发生干旱站均次数以川西南山地最多,其多年平均值达0.9以上,可谓十年九旱。各区干旱站均次数的时间变化趋势不明显。生育阶段以孕穗-抽穗期发生干旱频率较高,其次是拔节-孕穗期,最低的是抽穗-乳熟期。从干旱频率空间分布特征来看,川西南山地是发生轻旱频率最高的地区,川西高原中旱和重旱的发生频率要高于其它各区,盆地各区域中只有盆中和盆西部分区域发生干旱频率相对较高。小麦干旱风险分布情况为川西南山地以及川西高原的南部区域是干旱高风险区,大部分区域可达极重风险,盆地以盆中为干旱风险高发区。

不同干旱指数在新疆哈巴河地区旱情评价中的应用研究

利用新疆哈巴河地区1962-2014年间的气象资料,比较分析多时间尺度的标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸发指数(SPEI)在该地区的适用性,并基于两种干旱指数计算结果分析哈巴河地区53a间的干旱演变特征。结果表明:各时间尺度(年、季、月)下的SPI指数与SPEI指数呈现显著性相关;单月小尺度下,SPEI指数评价干旱事件等级较实际情况要严重,SPI指数在实际使用中更具优势;12月长时间尺度下,SPI指数和SPEI指数均体现出巴河地区干旱逐步减轻的趋势,在气候变暖大背景下考虑气温变化的SPEI指数较SPI指数更符合当地实际;各季节尺度下,SPI和SPEI指数发生各干旱等级事件的比例相差不大,实际使用中建议春冬季使用SPI指数,夏秋季使用SPEI指数或修正过的SPI指数,同时需要重点关注夏秋季干旱。

基于动态权重系数法的区域综合干旱指标研究

为揭示区域总体干旱程度及其变化特征,以长株潭地区为研究区,在标准化降水指数(SPI)、标准化水位指数(SZI)、标准化区域水资源短缺指数(SSDI)基础上,利用动态权重系数法构建区域干旱综合指标MIDI,结合历史受旱面积率、因旱减少供水量等旱情统计资料,对MIDI的适用性进行分析验证。以长株潭地区11个气象站、12个水文站近几十年实测资料为例,分别采用游程理论和Copula函数法识别干旱事件,并计算其发生频率,采用多尺度统计分析法,对区域综合干旱的演变特征进行分析。研究结果表明:SPI、SZI、SSDI对于不同水源、行业类型干旱评价各具优势,SPI、SSDI年干旱累积烈度与长株潭地区农业受旱面积率相关性相对较高;SZI年干旱累积烈度与城镇因旱减少供水量相关性较高,更适用于依靠地表径流为主要供水水源的城镇干旱地区评价。本研究提出的动态权重系数法,综合考虑了区域产业结构的年际变化、产业需水规律的季节性变化等因素,可反映不同阶段各单项指标干旱对于旱情的主导作用,适用于多种水源和产业类型的区域旱情综合评价;从月、季和年3种时间尺度,分析了长株潭地区MIDI综合干旱的变化特征,结果表明长株潭地区近20 a来极端干旱发生频次呈现波动增加趋势。

衡邵干旱走廊干旱监测评估方法探讨

基于衡邵干旱走廊1961—2018年干旱灾情数据,利用气象干旱综合监测指数(MCI),对衡邵干旱走廊的干旱监测评估方法进行研究。结果表明:(1)在农作物需水高峰期(6—10月),满足区域MCI指数加权均值(DI指数)小于等于-0.5,且过程持续时间大于等于16 d的干旱事件纳入统计,计算DI指数的极端强度、累加强度、持续时间三要素用于区域干旱年度评估最优。基于DI指数三要素,采用TOPSIS法计算的区域干旱年度评估指数(MCI_(e))最好。(2)对MCI_(e)序列采用平均值和标准差组合的分级方式,得出正常、干旱、大旱、特旱的干旱等级阈值,检验发现MCI_(e)指数对衡邵区特旱年和正常年有较强的评估能力,且2019年和2020年评估结果与实际相符;对2013年特旱年进行模拟,发现MCI_(e)指数能较好地拟合衡邵区干旱灾情变化,可以为衡邵区旱情快速评估和预警提供一定参考。

单项指标法在黔东北地区干旱评估中的应用

利用黔东北地区气象观测资料和土壤湿度监测数据,采用单项指标法,对2009年7月至2010年2月黔东北地区发生的特大旱灾进行评估。结果表明,这次干旱影响范围和干旱强度均突破该地区气象历史纪录。其中夏季气象干旱程度地区大部评估为中度等级,局部达重度干旱;秋季气象干旱程度地区东部达中度至重旱等级,西部仅为轻旱,东部秋旱明显重于西部;冬季干旱最重,达到特重干旱等级。由结果可知,采用单项指标法的评估结果与实际旱情基本相等,在应用时应结合黔东北地区的环境因素,从而得出较准确的评判结果,快速指导抗旱决策,减轻灾害损失。

基于标准化指数SPI的云南地区干旱评价研究

本文基于云南地区6个气象站点1954-2012年降雨资料,运用标准化指数SPI计算了各站点的SPI值,定量统计和评价了云南地区在近59年期间发生干旱的年份和发生不同程度干旱的频次。研究结果表明:1标准化降水指数适合于云南地区的干旱计算,计算结果与历史实际干旱情况较为吻合,该指标可用于云南地区的干旱评价;2临沧站出现干旱的年份较多,但蒙自站出现极端干旱的年份明显高于其他5站;3各站点在不同季节出现干旱的频次不同,其中腾冲在春季相比于其他5站,发生干旱的频率较高35.6%,临沧站在夏季和冬季发生干旱频率均较大,分别为35.6%和37.9%,蒙自站在秋季发生干旱频率最大,为34.8%研究成果可为云南地区的干旱评价分析和水资源保护提供一定的参考价值。

四川省盆地区玉米干旱灾害风险评估及区划

利用四川省盆地区玉米产量资料、生育期资料和相关气象资料,建立了适用于四川省盆地区玉米干旱风险评估的气候干旱风险模型、作物干旱风险模型、产量灾损风险模型、抗灾性能模型和相应的指标体系,并构建了四川省盆地区玉米旱灾综合风险评估模型,确定了综合风险区划指标.结果表明:四川省盆地区玉米各项风险评估指标具有明显的区域差异和一定的连片性;玉米旱灾综合风险评价指标,可将四川省盆地区玉米种植区划分为高、中、低3个风险区,其中,风险高值区主要集中在盆西北大部、盆中及盆南部分地区,风险中值区主要分布在盆北及盆南部分地区,风险低值区主要分布在盆东北、盆西南及盆东南部分地区.

基于灾损的安徽冬小麦干旱灾害风险评估

为了解干旱对冬小麦生长发育及产量形成产生的重要的影响,基于作物水分亏缺指数(CWDIa)、累积湿润度指数(Ma)、综合气象干旱指数(CI)以及降水距平百分率(Pa)开展对比分析及在安徽省冬麦区适应性研究,最终选取CWDIa作为干旱致灾危险性最优指标。根据冬小麦期望减产率划分干旱危险性强度等级,计算超越致灾临界值频次,结合承灾体脆弱度及暴露度构建风险评估模型,开展冬小麦干旱风险评估研究。结果表明:受地理位置、承灾体脆弱性等因素影响,不同干旱风险等级频率空间差异明显,总体上冬麦区中北部干旱高风险频率较高,而南部高风险频率较低。1999/2000年典型年干旱风险也呈北高南低分布,减产率分布与干旱风险基本一致。由此可见,所构建的干旱风险指标及评估模型适用于安徽省冬小麦干旱风险评估,研究结果对于提升区域灾害风险管理和决策水平提供参考,以减轻干旱灾害造成的损失。