1961—2015年淮河流域氣象干旱發展過程和演變特征研究

方國華，涂玉虹，聞 昕，2，顏 敏，譚喬鳳

（1. 河海大學水利水電學院，江蘇南京 210098；2. 中國水利水電科學研究院流域水循環模擬與調控國家重點實驗室，北京 100038）

1 研究背景

干旱是指某一地區水分條件較當地正常情況持續性偏少的一種自然現象［1］。根據干旱指標從歷史氣象水文系列中識別干旱事件，計算其特征變量，是后續干旱頻率分析及干旱時空演變規律研究的基礎，分析干旱特征規律對防災減災具有重要意義［2］。

過去已有一些學者開展了關于干旱識別與干旱演變特征分析的研究。Yevjevich［3］提出游程理論，對干旱指標時間序列選定一個特定的閾值，若連續小于該閾值則為負游程，從中提取出干旱歷時、干旱強度、干旱烈度等特征變量。Andreadis 等［4］使用空間聚類方法提取干旱斑塊，實現了干旱事件的空間識別，進一步刻畫干旱的時空變化規律。任福民等［5］提出了區域性極端事件的客觀識別法，采用“糖葫蘆串”模型，將逐日異常帶串起來從而構成一個完整的區域性事件，并建立區域性事件指標體系，該方法在區域性氣象干旱事件識別領域得到了應用［6］。許凱［7］同時考慮了干旱隨時間的變化和在空間上的面積變化，基于多個特征變量來度量干旱事件，并刻畫干旱事件的時空變化過程。Ayantobo 等［8］運用游程理論識別干旱事件，從干旱指數、頻率分布、時空變異性和恢復期等方面對干旱進行綜合分析，通過擬合指數分布、威布爾分布和GDP 分布展現了干旱分布的時空特征。Mathbout 等［9］采用主成分分析法對標準化降水指數（SPI）和標準化降水蒸散發指數（SPEI）進行分析，在不同時間尺度下分析敘利亞干旱的時間變異性，并進行干旱空間格局識別。Byakatonda 等［10］采用不同時間尺度的SPI 和SPEI 干旱指標，運用Mann-Kendall 趨勢檢驗法研究了干旱嚴重程度特征與趨勢變化。針對淮河流域干旱的研究，陳小鳳等［11］繪制了流域易旱季節分布圖和易旱地區分布圖。楊娜等［12］對淮河流域的干旱演變趨勢進行評估，反映了干旱地域化和季節性特點。楊志勇等［13］提出淮河流域上中游地區干旱發生頻率較高，上游地區以春旱為主，下游地區以夏旱為主，秋旱易發區集中在沂沭泗河地區。

干旱事件具有較為明顯的時空連續性和動態演變特征，有一定的持續時間和影響范圍，呈現出“多要素”“多屬性”和“多尺度”的特點。過去的干旱研究大多局限于在空間維度或時間尺度上獨立的演變情況，僅從干旱事件的整體特征（干旱歷時、干旱強度、干旱面積等）方面進行分析，缺乏對單場干旱事件全過程在時空尺度下發展特征的解析，以及對多場干旱事件之間時空演變關系的分析。

為此，本文對干旱全過程在時空尺度下的發展過程和演變特征開展研究。通過判別干旱事件在空間與時間維度的連續性，完整地識別出連續性干旱事件全過程，進而從單場干旱事件整體特征、單場干旱事件發展過程特征和多場干旱事件時空演變特征3方面構建12項干旱事件發展時空特征變量，使干旱發展時空特征可視化，分析干旱全過程從發生到結束的發展過程特征，解析干旱事件在時間和空間維度上的動態演變特征，最后對1961—2015年淮河流域氣象干旱事件發展過程和演變特征開展實例研究。

2 干旱事件發展時空特征研究方法

區域性干旱的研究一般包括區域干旱識別、特征值計算和特征值分析［14］，連續性干旱事件發展時空特征研究主要包括：干旱識別，干旱時空連續性判別，干旱發展時空特征變量計算，干旱發展時空特征可視化，干旱發展過程和時空演變特征分析。干旱通常分為氣象干旱、農業干旱、水文干旱和社會經濟干旱［15］，其中氣象干旱是造成其它3種干旱最基本的原因，氣象干旱一般能夠代表其它干旱［16］，故以氣象干旱為例對研究方法進行闡述。

2.1 干旱識別

2.1.1 干旱指標選取 由于不同時間、不同地區的降水量變化幅度很大，難以直接通過降水量的大小在不同時空尺度上進行比較［17］。標準化降水指數（SPI）是表征某一時段內降水量多少的指標之一，計算簡單，資料獲取容易，可消除降水時空差異，適用于干旱時空變化規律的研究［7］，故選用SPI進行干旱識別。具體計算方法詳見參考文獻［18］。

將日降水數據累加到月尺度上進行SPI的計算，得到每個格點逐月的SPI 值。不同時間尺度SPI對干旱識別的敏感程度不同［17］，由于淮河流域四季分明，干旱事件具有較為明顯的季節性變化特征，3個月的時間尺度既不會因為太短導致SPI值變化過快，也不會因為太長導致SPI值變化過于緩慢［7］，因此SPI-3更適用于淮河流域的連續性干旱事件識別，本文采用季尺度（SPI-3）進行干旱識別。

2.1.2 干旱指標閾值的確定 目前一般基于游程理論，即先選定一個干旱指標閾值，若區域內某個評估對象的干旱指標超過閾值就被認定屬于干旱［3］。SPI指標所反映的旱澇等級［19］如表1所示，將干旱指標閾值選定為-1，即判定SPI-3值小于-1的格點為干旱格點。

表1 SPI表示的旱澇等級劃分

2.2 干旱事件時空連續性判別需要進行干旱空間連續性的判別以及時間連續性的判別。首先采用空間聚類法［20］逐月識別干旱事件，然后將空間要素上相關聯和時間序列上相連續的干旱事件組合起來，在三維時空上形成一場連續完整的干旱事件，進而研究干旱的發展過程和時空演變特征。

2.2.1 干旱事件空間連續性判別 采用空間聚類法進行干旱區域的識別與提取。空間聚類是指將空間數據集中的對象分成由相似對象組成的類，同類中的對象間具有較高的相似度［20］。認為空間上相鄰的干旱格點是同類的相似對象，屬于同一場干旱事件，可構成同一塊干旱區域，從而提取空間相關聯的干旱區域。例如圖1（b）中的干旱區域A1與A2在空間上無關聯性，屬于兩場干旱事件。

篩選出SPI-3值小于閾值的格點為干旱格點，在研究區域內進行標記，畫出被標記格點外邊界的包絡線，記包絡線內為干旱區域。若某個月的干旱面積不小于最小干旱面積A0，則認為該月發生了干旱［21］。根據Wang等［22］的研究結果，將A0取值為研究區域總面積的1.6%，若某月的干旱面積不小于A0，則判定該月有干旱發生；對于干旱面積小于A0的干旱區域則予以舍棄，不做考慮。

2.2.2 干旱事件時間連續性判別 識別完干旱區域后，在相鄰兩個月的干旱區域之間，若它們重合的面積不小于A0，則認為在時間上是連續的，屬于同一場干旱事件。從第一個發生干旱的月份開始，逐月往后識別，直至干旱區域的面積小于A0，則認為這一場干旱事件已結束，可識別出一場干旱事件從開始到結束的全過程。若相鄰兩個月干旱區域重合的面積小于A0，則認為該場干旱已結束，新的一場干旱已經開始。

圖1 1994年干旱事件時空連續性判別

1994年干旱事件的時間連續性判別如圖1所示，干旱開始于7月，干旱區域為A1，逐月往后識別可發現：8月在研究區域左上角處有一場新的干旱出現，干旱區域為A2，且范圍呈逐漸擴大趨勢，而原有的干旱區域A1呈先縮小后擴大再縮小的趨勢。至10月干旱結束，研究區域內有2場干旱事件發生：A1干旱歷時為4個月，A2干旱歷時為3個月。

2.3 干旱事件發展時空特征變量計算完整解析一定時間范圍內某區域的連續性干旱事件特征，首先應分析單場干旱事件整體特征，可采用干旱歷時、干旱強度、干旱面積3項變量；然后分析單場干旱事件從發生到結束的發展過程特征，在月尺度下反映干旱過程動態變化特征，需采用干旱逐月強度、干旱逐月面積、干旱逐月集中點坐標、干旱逐月遷移距離、干旱逐月遷移速率5項變量；進而分析多場干旱事件之間的時空演變關系，需采用干旱時空集中點坐標、干旱集中發生時間占比、干旱時空遷移距離和干旱時空遷移速率4項變量。

基于SPI-3值格點數據，在時間和空間維度上分別從單場干旱整體特征、單場干旱發展過程特征和多場干旱時空演變特征三個方面進行解析，建立并計算涵蓋干旱強度、干旱逐月集中點坐標、干旱時空遷移速率等12項干旱事件發展時空特征變量。假設干旱指標閾值為S0，當發生第a場干旱事件時，干旱歷時為t個月，第m個月識別出的干旱區域共有k個干旱格點（m=1，2，…，k），干旱事件發展時空特征變量及其含義如表2所示。

2.3.1 干旱逐月強度 用第a場干旱事件第m個月各干旱格點SPI-3值與閾值S0之差的平均值來表征該月的干旱強度，假設共有k個干旱格點，則干旱逐月強度Sam計算公式如下：

表2 干旱事件發展時空特征變量及含義

式中：SPIi為第i個干旱格點的SPI-3值（i=1，2，…，k）；S0為干旱指標閾值，本文取-1。

2.3.2 干旱逐月集中點坐標 將第a 場干旱事件第m 個月干旱區域的質心定義為干旱逐月集中點（Xam，Yam，m），如圖2所示，抽象認為干旱區域內各個格點的干旱強度聚集于該點［23］，對各個格點的干旱強度值進行加權可求得干旱區域的質心坐標，干旱逐月集中點的經緯度坐標為（Xam，Yam），計算公式如下：

式中：Si為第i個干旱格點的強度值；xi、yi為第i個干旱格點的經度、緯度坐標；Xam、Yam為第a場干旱事件中第m個月干旱逐月集中點的經度、緯度坐標。

2.3.3 干旱時空集中點坐標 干旱時空集中點是表征一場干旱事件集中發生位置的坐標點，整場干旱事件聚集于該點。假設圖3中長方體為第a場干旱事件的三維體結構，其中各個網格的顏色都不相同，代表了干旱強度大小不同，對干旱強度值進行加權可求得三維體結構的質心坐標，將該質心定義為干旱時空集中點，坐標為（Xa，Ya，Ta），其計算公式如下：

式中：Sim為第m個月第i個干旱格點的強度值；xim、yim分別為第m個月第i個干旱格點的經度、緯度坐標；Xa、Ya為第a場干旱事件中干旱時空集中點的經度、緯度坐標；ta為第a場干旱事件中干旱時空集中點的時間坐標，月；Ta由ta轉換而來，為第a場干旱事件中干旱時空集中點的時間坐標，年；yeara、montha分別為第a場干旱事件發生的年份和月份。

圖2 干旱逐月集中點原理圖

圖3 干旱時空集中點原理圖

2.3.4 干旱集中發生時間占比 由于干旱歷時長短不一，不同干旱事件中的干旱時空集中點時間坐標無法直接進行比較，故提出干旱集中發生時間占比，表示每場干旱事件中的集中發生時間，可用干旱時空集中點時間坐標ta與干旱歷時之商來計算：

式中：Da為第a場干旱事件的干旱歷時，月。若Pa＜0.5，則說明干旱集中發生于整場干旱的前半部分；若Pa＞0.5，則說明干旱集中發生于整場干旱的后半部分；若Pa=0.5，則說明干旱集中發生于整場干旱的中間部分。

2.3.5 干旱逐月遷移速率 將干旱逐月集中點移動的經緯度換算為距離，換算公式為：

將相鄰兩個干旱逐月集中點移動的速率定義為干旱逐月遷移速率。對于第a場干旱事件，干旱逐月遷移速率vam可由從第m個月到第m+1個月干旱逐月集中點移動的距離與第m個月天數之商來計算：

式中：ΔXam、ΔYam為第a場干旱事件第m個月到第m+1個月干旱逐月集中點沿經度、緯度方向遷移的距離，km；Lam為兩個月之間干旱逐月集中點的遷移距離，km；Δtam為第m個月實際天數，d；vam為干旱逐月遷移速率，km·d-1。

2.3.6 干旱時空遷移速率 為表示干旱時空集中點遷移的距離，需要將干旱時空集中點移動的經緯度換算為距離，具體計算公式如下：

將相鄰兩個干旱時空集中點移動的速率快慢定義為干旱時空遷移速率。干旱時空遷移速率va可由從第a場到第a+1場干旱事件的干旱時空集中點在三維時空坐標系中移動的距離與兩個干旱時空集中點的時間坐標差之商來計算：

式中：ΔXa、ΔYa為從第a 場到第a+1 場干旱事件干旱時空集中點沿經度、緯度方向遷移的距離，km；ΔTa為兩場干旱事件的干旱時空集中點時間坐標之差，a；La為干旱時空集中點的遷移距離，為第a場干旱事件的干旱時空遷移速率，

3 1961—2015年淮河流域干旱事件發展過程和演變規律研究

3.1 研究區概況與數據來源

3.1.1 研究區概況 淮河流域地處中國東部，介于長江和黃河兩流域之間，位于東經111°55′—121°25′，北緯30°55′—36°36′區域內，地跨河南、湖北、安徽、江蘇、山東五省，流域面積約為27萬km2，以廢黃河為界，劃分為淮河水系和沂沭泗河水系，地處南北氣候過渡帶，屬暖溫帶半濕潤季風氣候區［24］，其特點是：冬春干旱少雨，夏秋悶熱多雨，冷暖和旱澇轉變急劇，氣溫變化由北向南，由沿海向內陸遞增，蒸發量南小北大，多年平均降水量大致由南向北遞減，山區降水多于平原，沿海多于內陸，降水時空差異大［25］。淮河流域內干旱災害頻繁發生，據統計，淮河流域近60a累計旱災成災面積8730萬hm2，平均每年有269.8萬hm2農作物受旱［26］。年旱災成災面積在100萬hm2以上的年份有30年，年成災面積在200萬hm2和300萬hm2以上的年數分別為17年和8年，年成災面積在400萬hm2以上的有4年，平均15年發生一次［11］。

3.1.2 數據來源 本研究采用的數據為淮河流域1961—2015 年中國地面降水日值格點數據集（V2.0），來源于中國氣象數據網。研究范圍包含了整個淮河流域，空間分辨率為0.5°×0.5°，共有258個格點數據，淮河流域格點數據分布示意圖如圖4所示。

圖4 淮河流域格點數據分布示意圖

3.2 干旱事件發展時空特征可視化采用上述時空連續性判別方法，識別出淮河流域1961—2015年總共發生97場干旱，其中歷時不少于3個月的有48場，干旱歷時最長為9個月。在這660個月中，共303 個月發生了干旱，占比約45.9%，對發生干旱的月份進行季節性統計，可知夏旱發生頻率較高，其次為春旱，陳小鳳［11］、楊志勇［13］對干旱易發季節的研究也得出淮河流域春夏多旱的結論。1966、1968、1978、1981、1986、1999、2001、2011、2013和2015年為歷史干旱典型年，干旱強度大，持續時間長，覆蓋范圍廣，與鄭曉東［24］、謝五三［26］的研究結果較一致。

通過對每一場連續性干旱事件的發展時空特征變量進行計算，使干旱發展時空特征可視化。以干旱強度最大的2001年干旱事件為例，逐月畫出干旱格點的SPI-3指數分布圖，并將干旱逐月集中點（Xam，Yam，m）依次串聯得到遷移軌跡，如圖5 所示。逐月SPI-3 分布圖可直觀的表示出干旱逐月強度、干旱逐月面積隨時間的變化，干旱逐月集中點在三維時空中描繪出干旱事件集中位置的遷移軌跡，展現出這場連續性干旱事件隨時空的動態變化。

由于時間是連續的，每一時刻都對應一幅干旱格點SPI-3指數分布圖，若時間尺度無限細分，在時間維度上串聯即可形成干旱三維體結構，用SPI=-1的閾值等值面包裹起來，點繪出干旱時空集中點（Xa，Ya，Ta），并畫出干旱時空集中點所在平面的等值線圖，如圖6所示。

圖5 2001年干旱事件發展過程特征可視化圖

圖6 2001年干旱三維體結構圖（SPI=-1閾值等值面包裹）

將1961—2015 年干旱歷時不小于3 個月的48 場氣象干旱事件的干旱時空集中點坐標在經度-緯度-時間三維坐標系中點繪并連接，得到干旱時空集中點遷移軌跡圖，如圖7所示。以1997—2003年中連續發生的7場干旱事件為例，使其三維時空可視化，用閾值為-1的等值面將干旱與非干旱區域分隔開，內部包裹的區域為干旱區域，外部為非干旱區域，直觀展現干旱事件的整體特征、逐月發展過程特征以及時空演變特征，如圖8所示。

圖7 1961—2015年干旱時空集中點遷移軌跡圖

圖8 1997—2003年干旱事件三維時空可視化圖

3.3 干旱事件發展過程特征分析研究干旱歷時不小于3 個月的48 場氣象干旱事件發展過程特征，將干旱逐月集中點在經緯度平面內投影，并串聯在一起，得到干旱逐月集中點在流域內的遷移軌跡，反映每場干旱發生、發展至消失的過程特征，并揭示流域干旱事件發展過程的季節性規律。

3.3.1 干旱發展過程特征 干旱逐月集中點的遷移軌跡可表征干旱隨時空的動態變化，反映干旱發展過程特征。以2001年干旱事件為例，干旱逐月集中點的大小表示該月干旱強度值的大小，兩點之間的距離長短表示干旱遷移速率的大小，并使用空間Kriging插值法展現這場干旱事件內各格點SPI-3平均值的空間分布，如圖9所示。

圖9 2001年干旱事件發展過程特征圖

該圖能反映2001年干旱事件主要集中區域在淮河流域內的遷移路線，干旱逐月強度以及干旱逐月遷移速率等隨時間的變化。該場干旱在淮河上游以及淮河中游南部較為嚴重，歷時8個月，始于淮河中游王蚌區間北岸，往北遷移，干旱強度顯著增大，進而往南轉向王蚌區間南岸，干旱強度逐漸減小，遷移速率先增快后減慢，然后向淮河上游轉移，歷經王家壩以上南岸和北岸，干旱強度先減小后增大，接著向北往淮河中游的蚌洪區間北岸遷移并結束，干旱強度逐漸增大，遷移速率先增快后減慢。

3.3.2 干旱發展過程季節性規律 淮河流域的干旱事件具有較明顯的季節性規律，選取夏秋冬三季連旱年，即1988、1989、1991、2002、2013和2015年的干旱事件，用不同顏色的點表示不同年份的干旱逐月集中點，繪出各場干旱事件的干旱逐月集中點遷移軌跡，如圖10所示。

用一條總體遷移路線進行擬合，夏秋冬三季連旱年的遷移路線大致呈現出這樣的規律：一般起源于沂沭泗河流域，再轉向淮河中游，最后逐漸向淮河上游遷移。對具體區塊進行分析，干旱最早發源于沂沭河區，歷經湖東區、湖西區并轉向淮河中游的王蚌區間北岸，最后終止于淮河上游的王家壩以上南岸。同時可看出，在淮河中游區塊干旱遷移速率相對較快。

圖10 1961—2015年夏秋冬三季連旱年干旱發展過程季節性規律

為揭示干旱發展過程中干旱強度的變化規律，對夏秋冬三季連旱年的干旱逐月強度進行計算與分析。為便于比較，將第一個干旱月的干旱逐月強度用1表示，逐月計算下個月與上個月干旱逐月強度的比值，直至干旱結束，用雷達圖表示干旱強度比值的變化，如圖11所示。由圖可知，秋季（9—10月）的干旱強度均有所增加，而冬季強度開始呈減小趨勢，表明淮河流域在夏秋冬三季連旱年中存在秋旱較嚴重的特點。

圖11 淮河流域夏秋冬三季連旱年干旱逐月強度變化

3.3.3 干旱逐月強度影響因素分析 對淮河流域內四個分區的干旱事件強度影響因素進行研究，統計發生于四個分區的干旱事件（根據干旱事件首月的干旱逐月集中點位置判斷），發現干旱強度大小與干旱事件遷移方向存在著顯著關系，對各分區干旱逐月強度與干旱逐月集中點經緯度坐標進行Pearson相關性分析，相關系數見表3。

表3 各分區干旱逐月強度與干旱逐月集中點經緯度坐標Pearson相關系數

起源于淮河上游的干旱逐月集中點經度與干旱逐月強度的相關系數大多超過0.5，故為顯著正相關，緯度與干旱逐月強度相關系數大多小于-0.5，故為顯著負相關，說明干旱事件越往東南方遷移，干旱強度越大；同理，起源于淮河中游的干旱事件越往南方遷移，干旱強度越大；起源于沂沭泗河的干旱事件越往西遷移，干旱強度越大；起源于淮河下游的干旱事件越往西南方遷移，干旱強度越大。

3.4 干旱事件時空演變特征分析

3.4.1 干旱時空分布格局 將干旱時空集中點在研究區域平面上進行投影，得到每一場干旱主要集中區域的空間分布格局，如圖12所示。干旱時空集中點主要分布于沂沭泗河區的湖東區、湖西區與沂沭河區，以及淮河中游的王蚌區間北岸與蚌洪區間北岸。使用空間Kriging插值法展現各個干旱格點SPI-3平均值的空間分布，可看出淮河流域北部旱情較為嚴重，與干旱時空集中點的主要分布區域大致吻合，說明淮河流域過去受干旱影響最嚴重的地區主要分布在淮河流域北部，與淮河流域降水南多北少的空間特性有關，王崠等［27］對淮河流域干旱變化特征的研究也表明干旱程度北部大于南部。未來需要在湖東區與湖西區，以及王蚌區間北岸與蚌洪區間北岸的北部加強旱災防范，尤其是干旱最嚴重的湖西區。

圖12 1961—2015年淮河流域干旱格點SPI-3平均值與干旱時空集中點空間分布

分析1961—2015年淮河流域各干旱集中發生時間占比，發現在48場干旱歷時不小于3個月的干旱事件中，有26場干旱事件Pa＞0.5，集中發生于整場干旱的后半部分，21場干旱事件Pa＜0.5，集中發生于前半部分，1場干旱事件Pa=0.5發生于中間部分。

3.4.2 干旱事件特征變量周期性分析 干旱事件發展時空特征變量的歷史時間序列屬于非平穩序列，具有一定的周期性與趨勢性，不僅可以反映過去干旱時空演變特征，還能預測未來的干旱演變趨勢。

通過觀察發現部分變量呈現出一定的周期性，將干旱事件發展時空特征變量（干旱強度、干旱面積、干旱歷時、干旱時空遷移速率、干旱時空集中點坐標、干旱集中發生時間占比）的時間序列進行小波分解，揭示其周期性與演變趨勢，如圖13所示。

圖13 干旱事件發展時空特征變量小波分解圖（a3）

分析小波分解圖可獲得各特征變量時間序列的波動周期與變化趨勢：干旱強度波動周期約為30年，干旱面積波動周期約38～40年，2010—2015年干旱強度和干旱面積均顯著上升，未來將繼續增大。干旱歷時波動周期約28年，未來將逐漸上升。干旱時空遷移速率具有較為明顯的周期性，周期約為20年左右，且振蕩不斷加強，2015年后開始逐步回升，預計2025年將上升到最大值。干旱時空集中點經度坐標的波動周期約30年，從2003年急劇下降后開始趨于平穩，未來可能逐漸上升；緯度坐標的波動周期約30年，2005—2020年呈上升趨勢，2020年將達到峰值，預計2015—2020年干旱時空集中點將逐漸向流域東北方向遷移。干旱集中發生時間占比周期性較為明顯，波動周期約為20年，振蕩逐漸減弱，在2015年達到峰值后將開始下降，2025年將降至最小值。

在獲得各時間序列波動周期的基礎上進行外推，運用時間序列分析預測法進行干旱預測，可將小波分解與人工神經網絡預測模型［28］方法結合，采用小波分解序列作為干旱預測模型的輸入，進而構造小波人工神經網絡模型，開展干旱預測研究。

3.4.3 干旱事件多年變化特征 干旱事件發展時空特征變量的歷史時間序列能反映干旱多年變化特征，以干旱時空集中點時間坐標Ta確定干旱事件發生的時間點，繪制干旱強度和干旱面積的多年變化特征，如圖14所示。干旱強度呈逐漸上升趨勢，2000年后極端干旱事件開始發生，2001年、2011年和2015年干旱強度均超過5，而干旱面積整體上呈現出輕微下降趨勢。將干旱強度與干旱面積進行相關性分析，相關系數為0.57，表明二者之間具有較好的相關性。

圖14 1961—2015年淮河流域干旱強度、干旱面積多年變化特征

圖15為1961—2015年淮河流域干旱時空集中點的經緯度坐標多年變化特征圖。觀察整體變化趨勢可知，干旱時空集中點經度坐標呈逐漸減小趨勢，緯度坐標呈輕微增大趨勢，淮河流域干旱事件從整體上呈現出逐漸向西北方遷移的趨勢。

圖15 1961—2015年淮河流域干旱時空集中點經緯度坐標多年變化特征

表4 各時期干旱強度、干旱面積線性擬合

表5 各時期干旱時空集中點經緯度坐標線性擬合及遷移方向

根據周期性分析可知，各時期干旱強度、干旱面積和干旱時空集中點經緯度坐標的變化趨勢不同，干旱事件在空間上的發展方向不同。結合周期性分析，對干旱強度、干旱面積和干旱時空集中點經緯度坐標的變化趨勢進行討論，并分段線性擬合，各時期干旱強度、干旱面積線性擬合見表4，干旱時空集中點經緯度坐標線性擬合及遷移方向見表5。

綜合分析表4、表5 可知，1961—1973 年經度增大，緯度基本保持不變，干旱事件主要向東遷移，干旱強度增大，干旱面積減小；同理，1973—1983年干旱事件大致向西北方向遷移，干旱強度減小，干旱面積增大；1983—1990 年干旱事件向東北方向遷移，干旱強度減小，干旱面積增大；1990—2005年干旱事件向東南方向遷移，干旱強度增大，干旱面積減小；2005—2015年干旱事件向西北方向遷移，干旱強度和干旱面積均先減小，2010年后開始增大。

4 結論

本文通過干旱識別和干旱時空連續性判別，在三維時空下提取出連續、完整的干旱事件全過程，從單場干旱事件整體特征、單場干旱事件發展過程特征和多場干旱事件時空演變特征三方面構建12 項干旱事件發展時空特征變量，使干旱事件發展時空特征可視化，對1961—2015 年淮河流域氣象干旱事件的發展過程與時空演變特征開展研究，得到如下結論：（1）通過干旱逐月集中點遷移軌跡可知，夏秋冬三季連旱年干旱事件的發展過程大致呈現出起源于沂沭泗河流域，再轉向淮河中游，最后逐漸向淮河上游遷移的規律，且存在秋旱嚴重的特點；（2）通過對干旱逐月強度與干旱逐月集中點經緯度坐標進行相關性分析，發現干旱事件遷移方向對干旱逐月強度大小有一定的影響；（3）通過分析干旱時空集中點空間分布格局可知，淮河流域北部受干旱影響最為嚴重；（4）通過對干旱強度、干旱歷時、干旱時空遷移速率、干旱時空集中點坐標等變量的時間序列進行小波分析，預計2015—2020 年干旱強度、干旱面積、干旱歷時、干旱時空遷移速率均將逐漸增加，干旱集中發生時間占比將下降；（5）通過干旱強度、干旱面積和干旱時空集中點經緯度坐標的多年變化特征結合周期性分析發現，干旱強度逐漸增大，而干旱面積呈下降趨勢，干旱時空集中點過去從整體上呈現出向西北方遷移的趨勢，各時期干旱事件在空間上呈現出不同的發展方向，未來將向流域東北方向遷移。

本文針對干旱過程在時空維度下的演變特征開展研究，但仍存在改進之處，如采用的格點數據分辨率較低，時間尺度為月，難以精細刻畫多場干旱事件融合與分裂的過程。未來可采用更高分辨率的格點數據與更小的時間尺度，進一步解析干旱事件的動態演變特征，并采用考慮多氣象因素（氣溫、降水、蒸散發等）的干旱指標進行時空連續性識別，使干旱識別結果更準確，獲得更能反映實際情況的干旱事件發展時空特征變量時間序列，進而運用小波人工神經網絡模型進行干旱預測。