基于SPEI指數的河南省干旱變化研究

摘 要：基于河南省及周邊區域的38個氣象站點1986-2015年月降水量和平均氣溫數據，計算季尺度下的降水年蒸發力標準化干旱指數（SPEI），分析河南省干旱的季節特征。結果表明：1986-2015年河南省的SPEI值在季尺度上表現為緩慢濕潤化。春夏秋冬四季節發生干旱年的頻數為6年、6年、8年和7年，河南省極易發生干旱災害，其中，輕微干旱發生頻率最高，其后依次為中度干旱，嚴重干旱和極端干旱。在1986-2015年內，鄭州出現干旱情況的概率性最大，洛陽發生干旱的頻數最小。

關鍵詞：干旱；河南?。唤邓暾舭l力標準化干旱指數；

干旱是一種常見的、繁雜的自然災害，其維持周期長，發生頻率高，影響程度深，成為提高植被生產力、維持生態系統安全和加快農業發展等的巨大絆腳石，阻礙了我國經濟和社會的共同發展。2014年我國干旱范圍廣、程度深，導致出現嚴重的糧食損失和經濟作物減產，直接引發的經濟損失有910億元。河南省是我國糧食供給大省，近年來，由于地形地貌、氣候狀況和人類活動等的綜合影響，干旱普遍化和頻繁化，對各區不同方向發展均產生了嚴重消極影響。關于河南省干旱化分析，胡實等通過估算在A1B，B1和A2三種情境下基于降水年蒸發力標準化干旱指數（SPEI）預估中國北方地區未來40年呈現干旱化傾向；陳少丹等利用SPEI指數定量分析了河南省不同時間尺度的干旱分布特征和強度，并認為河南省各地區干旱分布不均勻；唐僥等認為近60a河南省農業干旱頻率呈輕微上升趨勢，主要發生在秋冬兩季。目前基于SPEI指數監測干旱的研究較普遍，但對于年內的干旱分析較少，因此，本研究基于SPEI指數分析了河南省1986-2015年的季尺度干旱情況，以此為河南省干旱監測預警和農業生產提供參考依據。

1 研究區概況

河南省位于黃河中下游、華北平原腹部，介于110°22′～116°38′E和31°23′～36°22′N間，面積16.7×104km2，屬于北亞熱帶濕潤氣候和暖溫帶半濕潤季風氣候的過渡帶，年平均降水量為600～1200mm，地形總的趨勢是西高東低，西北和西部為太行山、伏牛山，南部為桐柏山、大別山，東部為廣闊的平原，西南部是南陽盆地。省內主要水系有黃河水系、海河水系、淮河水系和長江水系。農作物以冬小麥和夏玉米為主，其次為水稻，各分區降水不均，旱澇災害發生，更不利于作物產量提升。

2 研究方法與數據處理

2.1 數據來源

本文采用的氣象數據來源于中國氣象科學數據共享服務網（http：//data.cma.cn/），統計了包含河南省及周邊區域的38個氣象站點的月尺度降水和平均氣溫數據，并對河南省1986-2015年的季尺度上降水年蒸發力標準化干旱指數進行計算。

2.2 研究方法

SPEI是根據降水量和潛在蒸散發的差值偏離平均狀態的程度來計算研究區域的干旱狀況，具有多時間尺度的優勢，能都對不同時間尺度的旱澇情勢進行比較。

Vicente-Serrano提出的SPEI計算過程如下：

1）計算逐月的降水與潛在蒸散發的插值

Di=Pi-PETi

式中Di為降水量與潛在蒸散量的差值，Pi為月降水，PETi是根據Penman-Monteith公式計算的月潛在蒸散量，Di、Pi和PETi單位均是mm。

2）計算不同時間尺度的水分盈虧累計序列

式中n是計算的次數，k是計算的時間尺度。

3）Di數據序列進行正態化。采用log-logistic概率密度函數分布對Di進行擬合，并求出累計函數

式中α、β和γ分別表示尺度參數、形狀參數和起始參數，可通過線性矩的方法計算得到。f（x）是概率密度函數，F（x）是概率分布函數。

4）SPEI是通過對序列進行標準正態分布轉換獲得

P=1-F（x）

式中，常數C0=2.5155，C1=0.8029，C2=0.0103，d1=1.4328，d2=0.1893，d3=0.0013。

按照國家氣象局制定的SPEI干旱等級劃分標準對研究區的干旱等級進行分析（表1）。

采用干旱頻率來表示研究區干旱發生的概率，公式如下：

Pi = （n/N） ×100%

式中，n為季時間尺度上干旱發生的次數，N是總研究月份數。

3 結果與分析

根據季尺度上降水年蒸發力標準化干旱指數的結果統計，1986-2015年河南省的干旱情況如表2：

由干旱發生概率統計結果表明，春夏秋冬四季節發生干旱年的頻數為6年、6年、8年和7年，表明河南省極易發生干旱災害，其中，輕微干旱發生頻率最高（高于16%），其后依次為中度干旱（8%），嚴重干旱和極端干旱（3%）。在1986-2015年內，鄭州出現干旱情況的概率性最大（30.20%），洛陽發生干旱的頻數最小（22.59%）。同時，1986-2015年河南省的SPEI值在季尺度上表現為緩慢濕潤化。

參考文獻

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作者簡介

鄭飛鴿（1993-），女，在讀研究生，成都理工大學，生態遙感；