淮河流域干旱時空演變特征及成因

姚 蕊,夏 敏,孫 鵬,4,*,溫慶志,劉果鎳,梁媛媛

1 南京師范大學虛擬地理環境教育部重點實驗室,南京 210023

2 安徽師范大學地理與旅游學院,蕪湖 241002

3 資源環境與地理信息工程安徽省工程技術研究中心,蕪湖 241002

4 北京師范大學環境演變與自然災害教育部重點實驗室,北京 100875

IPCC報告指出,近100多年來全球氣溫平均增加0.85℃[1],氣溫上升使得全球旱災呈顯著的增加趨勢[1-2]。干旱是我國最常見和影響最大的氣象災害[3]。中國平均每年因旱受災面積20.50×104km2,造成糧食損失16.26×1010kg[4]?；春恿饔蚴俏覈匾唐芳Z基地[5],水旱災害的頻繁發生[6],嚴重制約了社會經濟發展和國家糧食安全。因此,對干旱時空變化和成因的研究有利于提高防旱抗旱能力,保障我國糧食安全、促進經濟和生態的可持續發展。

一些學者開展了干旱演變特征和成因分析的研究,Andreadis等[7]使用空間聚類方法提取干旱斑塊,識別干旱事件,刻畫干旱的時空變化規律。Xu等[8]基于多種干旱指數,使用三維聚類方法識別干旱事件的特征,綜合分析干旱的時空變化的動態過程。干旱的研究僅從干旱歷時、強度、面積等方面進行分析,缺乏對干旱事件時空演變和成因關系的分析,而大量研究表明,王艷玲等[9]研究發現南方氣旋活動頻數與上一年赤道東太平洋海溫存在顯著的正相關關系。強ENSO不僅造成中國東部夏季降水異常,而且能控制其他氣候因子對東亞夏季風的影響[10],導致南澇北旱[11]異常氣候現象。Sun等[12]研究發現La Nina現象、北大西洋濤動和青藏高原熱力條件的相互作用導致了我國春季南方的嚴重干旱。劉學洋等[13]研究發現北極濤動和赤道附近東太平洋指數(Nino3.4)海域提前一年海溫異常是灤河流域發生嚴重干旱的主要影響因子。陳文等[14]研究發現ENSO事件在El Nino發展位相的夏季,華北降水偏少易發生干旱,江淮流域降水偏多,容易形成洪澇。綜上所述,干旱的時空演變特征、成因與海面溫度有關[15],氣候因子以“遙相關”的形式影響大氣環流系統[16],進而影響到淮河流域旱澇情況。

本文基于SPEI指數與氣候因子相結合,探討淮河流域干旱與氣候因子的相關關系,辨別影響淮河流域干旱的主要氣候因子,揭示淮河流域干旱發生的時空變化特征及干旱發生的機制。在氣候變化的背景下,為淮河流域干旱監測預警、生態環境建設以及社會經濟發展提供理論支持和技術支撐。

1 研究數據與方法

1.1 數據

本文選取淮河流域149個氣象站1962—2016年逐日最高溫、日最低溫、日降水量資料,數據來源于中國氣象局(圖1),所使用的數據均使用RClimDex程序進行嚴格的質量檢測,不合格數據按缺測值處理,缺測值使用3次樣條函數內插補齊。主要選取了氣候因子：西太平洋指數(Western Pacific, WP)、西半球溫水池(Western Hemisphere Warm Pool, WHWP)、跨尼羅指數(Traffic Nino Index, TNI)、雙變量ENSO指數(Bivariate Enso Timeseries, BEST)、南方濤動指數(Southern Oscillation Index, SOI)、太平洋北美指數(Pacific North America, PNA)、北太平洋年代際震蕩(Pacific Decadal Oscillation, PDO)、全球溫度指數(Global Temperature index, GTI)、北太平洋模式(North Pacific, NP)、海洋尼諾指數(Oceanic Nino Index, ONI)、極端東部熱帶太平洋溫度(Nino2)、東部熱帶太平洋溫度(Nino3)、中東熱帶太平洋溫度(Nino3.4)、中央熱帶太平洋溫度(Nino4)、北太平洋震蕩(North Annular Oscillation, NAO)和多變量ENSO指數(Multivariable Enso Index, MEI)。選取了美國氣象環境預報中心(National Center for Environmental Prediction, NCEP)和美國國家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)再分析資料：250 hPa、500 hPa、800 hPa位勢高度數據,以及風速分量等數據。數據均來源于：http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.derived.html。

圖 1 淮河流域氣象站點分布

1.2 研究方法

1.2.1標準化降水蒸散指數(SPEI)

標準化降水蒸散指數(Standard Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)Vicente-Serrano等[17]2010年在SPI的基礎上結合降水和溫度變化提出,SPEI是對降水量與潛在蒸散量差值序列的累積概率值進行正態標準化后的指數。

本文采用Penman—Monteith公式計算1962—2016年逐日潛在蒸散量[18],然后計算逐月降水與蒸散的差值Di,即

Di=Pi-PETi

(1)

式中,Pi為月降水量(mm/月)；PETi為月潛在蒸散量(mm/月)。通過疊加計算建立不同時間尺度氣候學意義的水分盈虧累積序列,即

(2)

式中,n≥k,k為時間尺度(月),n為計算次數。

對Di數據序列進行正態化處理,計算每個數值對應的SPEI指數。其中,標準正態化擬合采用Log-logistic分布模型,并得到不同時間尺度的SPEI指數。依據中國氣象局制定的SPEI干旱等級劃分標準[19]對研究區干旱等級進行劃分。

1.2.2干旱的定量表征

干旱的定量表征通過其屬性來表示,主要包括干旱事件和干旱重心[8]。

(1)干旱事件

本文干旱事件定義為：SPEI<-0.5,其值越小表明干旱強度越強。

Q=SPEISPEI≤-0.5

(3)

式中,SPEISPEI≤-0.5為小于-0.5的SPEI值。

(2)干旱重心

干旱重心表示為干旱事件在三維時空域中的位置(經度、緯度、時間)。采用MATLAB圖像處理函數regionprios提取干旱事件的重心。

1.2.3小波分析

小波函數φ(t)指具有震蕩特性、能夠迅速衰減到零的一類函數,定義為

(4)

小波函數是小波分析的關鍵。文章采用Morlet小波分析淮河流域SPEI值與氣候因子的周期變化特征,Morlet小波具有良好的時、頻域局部性,展現時間序列的精細結構,顯現出隱含在序列中隨時間變化的周期[20-21]。

1.2.4旋轉經驗正交函數分解

旋轉經驗正交函數分解(Rotated Empirical Orthogonal Function, REOF)是對時空向量場進行EOF分解基礎上,對原矩陣進行極大方差旋轉(正交旋轉),使同一空間模態下高載荷向量場均集中在部分區域的少數變量中[22-23]。經旋轉之后的特征場在時間上更為穩定,空間分布結構更為清晰,更能突出氣候要素在空間上異常分布的局域特征。

1.2.5主成分分析

主成分分析[24](Principal Component Analysis, PCA)于1901年由Pearson提出,Hotelling推廣到隨機向量。主成分分析主要對協方差矩陣進行特征分析,在數據降維的同時保持數據貢獻最大。

2 淮河流域干旱與氣候因子特征分析

2.1 淮河流域干旱空間演變分析

圖2是基于SPEI的1962—2016年月尺度干旱時空發展過程。從整體來看,干旱重心空間分布從流域中心向四周減少,且大多沿河流分布,干旱過程表現為：全流域性干旱—局部干旱—全流域性干旱的變化。從季節來看,春季主要干旱重心在淮河流域中部,少數沿河流分布,表明春季干旱為全淮河流域的,局部區域春旱發生較少；夏季干旱主要發生的淮河流域中部,并漸次南移,表明夏季干旱的演變由全流域到局部演變,且淮河流域南部區域夏季干旱；秋季干旱重心較均勻地分布于各區域,表明淮河流域干旱從區域性干旱轉變為局部性干旱,東北部和西部干旱增加；冬季干旱重心空間分布又開始從局部發生干旱轉向全流域性發生干旱。

圖2 1962—2016年淮河流域月尺度干旱重心空間分布

圖3是基于SPEI的1962—2016年年際干旱時空發展過程。從整體來看,淮河流域中部干旱重心分布最多,向四周擴散,且有年際變化。1962—1969年主要沿西北—東南的線路分布,全流域性干旱雖然經常發生,但是局部干旱也比較嚴重；1970—1979年淮河流域干旱嚴重,以局部干旱為主,全流域性干旱減少,干旱重心分布轉移到中部以及西部,東部較少；1980—1989年干旱重心分布較為均勻,以局部發生干旱為主,全流域性減少,較之前十年,西部的變化不大,東部急劇增長；1990—1999年,干旱重心分布中部增多,東部分布迅速減少,中部和西部增多；2000—2009年,干旱重心分布東部明顯增多,西部減少,東南部增加明顯,干旱以全流域性為主,局部減少；2010—2016年,干旱分布中部較多,干旱重心空間分布向北轉移。這與方國華等[25]研究發現干旱整體向西北方向遷移結果一致。

圖3 1962—2016年淮河流域年代際干旱重心空間分布

圖4是基于SPEI的2013年干旱時空過程。2013年干旱重心從西北部—中部—西南部—中部這一次序發生變化,上半年淮河流域干旱重心分布在中部、西部,下半年主要集中在中部、東北部。而中部地區較西北地區干旱程度低,當干旱中心在西部發生的時候,SPEI累積值較高,當干旱重心分布在中心位置的時候,SPEI累積值較低,雖然中部干旱發生次數多,但是干旱程度較西部低。主要是因為當淮河流域全流域性發生干旱的時候,干旱程度都比較低,而當局部發生干旱的時候,往往比較嚴重。春季發生嚴重的干旱,干旱面積覆蓋了流域的58%,主要集中在中部和西部；夏季干旱面積覆蓋流域48%,主要集中在西南部中部；秋季干旱面積覆蓋了流域54%,干旱重心從東南向西北轉移,對應的干旱面積也呈現出“低-高-低”；冬季干旱面積覆蓋了流域34%,分布比較分散,干旱逐漸減少。

圖4 2013年淮河流域干旱時空變化

2.2 氣候因子對干旱空間特征的影響

根據南方濤動指數(SOI)對1962—2016年的冷暖事件進行劃分[26]。研究期間共發生冷暖事件36次,其中,冷、暖事件分別發生了16次和20次。暖事件發生的總頻次高于冷事件。從持續時間來看,暖事件在1970.3—1972.3持續了最長的25個月,而冷事件于1977.1—1978.4持續了最長的15個月；從發生的季節來看,冷事件主要開始于夏、秋季節,而暖事件主要發生于春、夏季節；發生冷暖事件較為頻繁的季節為秋季與冬季,且冷暖事件大多在春季時結束,占總事件41%。

圖5 南方濤動指數冷暖事件的劃分

圖6是干旱在氣候因子冷暖期內累積值、出現次數百分比的差異。由圖可知：在不同冷暖事件下,淮河流域干旱累積值、出現次數的差異性不同?；春恿饔蚋珊翟谂诟咧党霈F在中部及西南部,冷期高值出現在東北部。在不同位相時,對淮河流域干旱的影響不同,空間分布也具有差異性。當處于SOI冷期時,當處于SOI冷期時,淮河流域東北部、西北部易發生干旱,當處于SOI暖期時則是中部及西南部易發生干旱。相較于SOI暖期,淮河流域干旱在SOI冷期發生次數更大且易發地區更集中。在1962—2016年的SOI冷期內,淮河流域受影響較顯著東北部超過50%,最顯著的地方達到了60%。當處于SOI暖期時,淮河流域干旱分布較為均勻,與冷期相反,主要集中在中部和南部。從干旱累積值可知,干旱值暖期>冷期,這與暖事件>冷事件發生次數結果相一致；從干旱處出現次數比可知,冷事件>暖事件處出現次數比。

圖6 干旱在氣候因子冷暖期內累積值、出現次數百分比的差異

對SPEI指數進行旋轉經驗正交分解,前3個模態的累積解釋方差均超過了總方差的50%,選擇REOF旋轉下的前3個模態(REOF1, REOF2, REOF3)。前3個主要特征向量的方差累積貢獻率分別達85.3%,65.2%,69.4%和87.4%。

前3個模態的空間分布如圖7所示,春季和冬季空間模態全流域值一致為正值或負值時,表明淮河流域干旱分布一致性。夏季第一模態中零線縱向將淮河流域分為東西兩部分,干旱具有東多(少)西少(多)的分布型,淮河流域西部有顯著的逐年遞減趨勢,而東部則有逐漸增大的特點；第二、三模態零線橫向將淮河流域分為南北兩部分,淮河流域以零線為界干旱呈相反的北多(少)南少(多)分布型式,淮河流域西部有顯著的逐年遞減趨勢,而東部則有逐漸增大的特點。秋季第一模態與夏季一致,第二模態全流域值一致,第三模態則與夏季相反,零線橫向將淮河流域分為南北兩部分,表明在不同模態下,淮河流域干旱空間分布類型不同。而在空間中,春夏秋冬的空間模態分布大體具有一致性,第一模態空間呈經向分布,第二模態空間呈緯向分布,第三模態空間呈緯向分布。

圖7 淮河流域春夏秋冬干旱空間特征

2.3 氣候因子對淮河流域干旱變化影響

氣候因子對淮河流域干旱的影響(圖8)從空間特征來看,氣候因子WP與淮河流域干旱相關關系為正相關,從東北部向西南部遞減,且都通過了0.05的顯著性檢驗。MEI、BEST、GTI、Nino3.4、Nino3、PNA、Nino4、ONI、Nino2、TNI和WHWP對淮河流域干旱的影響從東南到西北遞減,對淮河流域干旱呈現東正西負的相關關系,這與圖7淮河流域干旱存在東西相反型的結果相符。其中MEI、BEST、Nino3.4、Nino4、ONI在淮河流域南部呈顯著正相關,說明氣候因子影響淮河流域南部干旱,Nino3、Nino2、WHWP則影響淮河流域東南部干旱。GTI、PDO則對淮河流域南部干旱呈正相關關系,對淮河流域北部呈負相關關系。研究表明PDO為冷位相時,造成淮河流域夏季降水偏多,呈現負相關關系,反之PDO為暖位相時,造成淮河流域降水偏少,呈現正相關關系[27],這與圖7淮河流域干旱存在南北相反型的結果一致。SOI則與上述氣候因子相反,與淮河流域干旱從南向北遞增,且南部呈顯著負相關關系。

圖8 氣候因子與淮河流域干旱的遙相關關系

從時間特征來看,氣候因子與季節干旱時間分量的關系如圖9所示。由圖可知,PDO、ONI、Nino4、Nino3.4、MEI、BEST與干旱均呈正相關關系(P<0.05),SOI、TNI與干旱則呈負相關關系(P<0.05)。SOI與PDO、ONI、Nino4、Nino3.4、MEI、BEST等氣候因子均為負相關(P<0.01)。PDO與夏季、秋季和冬季干旱呈顯著正相關關系(P<0.05),而與春季干旱存在負相關關系(P<0.1)。SOI與當年淮河流域干旱呈負相關關系(P<0.05),在夏季和秋季呈顯著相關關系(P<0.05),冬季干旱的變化則呈不顯著相關關系(P>0.1)。與淮河流域春夏秋冬時間分量與氣候因子之間的相關關系看,淮河流域主要影響因子是SOI、PDO、ONI、Nino4、Nino3.4、MEI、BEST等氣候因子。

圖9 REOF春夏秋冬時間分量與氣候因子之間的相關關系

對SPEI與氣候因子進行主成分分析得到特征值及主要貢獻率(表1)。由于前三個主成分的累積貢獻度>85%,且第四個成分<5%,本文選擇前3個成分。前3個主要成分的累積貢獻率分別達65.3%、77.6%和85.4%。

表1 前3個成分的特征值及主要貢獻率

由圖10可知,對SPEI與氣候因子相關系數進行主成分分析。第一主成分與WP、WHWP、BEST、PNA、PDO、GTI、NP、ONI、Nino2、Nino3、Nino3.4、Nino4和MEI呈正相關關系,與SOI、NAO和TNI呈負相關；第二主成分與ONI、Nino3、Nino3、Nino3.4、Nino2、PNA、NAO、TNI、WP和GTI呈正相關關系,與PDO、SOI、WHWP、BEST、NP、ONI、Nino4和MEI呈負相關關系；第三主成分與ONI、Nino3、Nino3、Nino3.4、Nino2、PNA、TNI、SOI、WHWP、NP、ONI、WP和MEI呈正相關關系,與PDO、Nino4、NAO、BEST、和GTI呈負相關關系。由圖可知：氣候因子對淮河流域干旱的影響主要是SOI> Nino3.4> ONI> Nino2> BEST> MEI> Nino3> WHWP> GTI> Nino4> TNI> PDO> NAO> WP> NP> PNA。

圖10 氣候因子主成分分析

2.4 SPEI值和氣候因子的周期特征分析

從圖11可知,表征淮河流域干旱春、夏、秋、冬SPEI和SOI、PDO、Nino3.4、MEI、Nino3氣候因子在不同時間段呈現出不同的振蕩周期和顯著性水平。春季在1965—1969年和1977—1983年存在2—3.5年、2.5—4.5年顯著周期,夏季在1983—1989年存在4.4—4.7年、3.0—3.5年顯著周期,秋季在1995—2005年存在3.1—3.2年和3.5—4.2年顯著周期,冬季在1968—1976年、1983—2001年存在3.5—4年和4—5年顯著周期,SOI在1967—1973年和1976—1988年存在3.4—4年和3.7—4.5年顯著周期,PDO在1983—1999年存在3.5—3.8年和4—4.5年顯著周期,Nino3.4在1968—1973年和1982—1996年存在3.5—4年和3.7—4.5年顯著周期,MEI在1982—1998年和1967—1974年存在3.7—4.5年和3.4—4年顯著周期,Nino3在1968—1973年、1982—2000年存在3.5—4年和3.7—4.6年顯著周期,均通過置信水平為95%的紅噪聲檢驗。春季在1970年左右與各氣候因子相對應,夏季則不明顯,秋季對應在2000年代左右,冬季與各氣候因子最為貼近,在1970年代左右和1980—2000年的周期3.5—4.5a左右顯著周期。

圖11 淮河流域SPEI值和氣候因子的周期分析

2.5 環流特征對淮河流域干旱影響分析

選擇1948—2016年的NCEP/NCAR再分析資料,春夏秋冬250 hPa、500 hPa、850 hPa位勢高度進行分析。

春季位勢高度進行REOF分解發現(圖12),在250 hPa層面上,位勢高度成“高-低-高”的緯向分布,最高值在赤道附近,淮河流域位于中心的北部；在500 hPa層面上,位勢高度成“高-低-高”的分布,最低值在蒙古附近；在850 hPa層面上,位勢高度場成“高-低-高”的緯向分布,最低值在蒙古附近,淮河流域位于中心的東南部。淮河流域在850 hPa與250 hPa位置呈現相反型,在850 hPa中來自北半球極地和高緯度地區的氣流,從淮河流域北部和西部蔓延,導致淮河流域春季北部氣溫較南部高；而淮河流域在250 hPa中從印度洋和孟加拉灣的氣流逐漸減弱,造成淮河流域春季南部降水較北部多,故淮河流域北部較南部多春旱。這個結果與馬開玉等[28]發現淮河流域北部較南部多春旱一致,也與圖3干旱重心移動的軌跡變化相符合。

夏季位勢高度進行REOF分解發現(圖12),在250 hPa層面上,夏季存在兩個異常,一個異常反氣旋大體位于50°N附近,另一個異常反氣旋大體位于40°N附近。蒙古境內存在明顯的異常反氣旋性環流,氣旋中心位勢高度增加趨勢顯著,這種異常表明了在夏季,東亞地區從高緯度到低緯度區域形成的“低-高-低”型位勢高度異常。在500 hPa層面上,從高緯度到低緯度呈現“低-高-低”型分布,下沉氣流依然盛行,淮河流域形成西高東低的態勢,不利于降水的發生。這與250 hPa分布基本一致。在850 hPa層面上,850 hPa位勢高度場上東亞地區從高緯度到低緯度存在“低-高-低”型分布。在這種位勢高度場布局下,蒙古氣旋偏弱致使我國西路水汽輸送減弱[29],而在風矢量異常上,淮河流域被異常偏北風覆蓋,夏季風經向分量的偏弱,來自低緯海洋的暖濕水汽輸送減弱[30],降水減少?；春恿饔蚴芨睙釒Ц邏嚎刂莆饕坪兔酚赇h的偏南[31-32],晴熱少雨,進入伏旱。

秋季位勢高度進行REOF分解發現(圖12),在250 hPa層面上,位勢高度成“北低南高”的緯向分布,位勢高度表現為負異常達到0.02,最高值在赤道附近,呈現南北相反型；在500 hPa層面上,位勢高度成“低-高-低”的經向分布,呈現東西相反型,淮河流域處于高壓東部,受大陸暖高壓控制,盛行西北氣流,不利于降水出現；在850 hPa層面上,位勢高度場成“高-低-高”緯向分布。位勢高度最低值在內蒙古地區,偏北風與偏南風在淮河流域處交匯,西側受來自印度洋和孟加拉灣的氣流,增溫增濕,東側受北方的干冷氣團所控制,干旱少雨。

冬季位勢高度距平場REOF分解發現(圖12),在250 hPa層面上,位勢高度成“北低南高”的緯向分布,位勢高度表現為正負異常達到0.04,正異常位于東北地區,負異常則位于青藏高原,呈現東西相反型；在500 hPa層面上,位勢高度成“低-高-低”的經向分布,呈現東西相反型；正值位于中國東北區域,淮河流域處于反氣旋的南部,盛行東南風,淮河流域帶來太平洋氣流增溫增濕,從東部向西部遞減。在850 hPa層面上,位勢高度場成“由低到高”緯向分布,位勢高度表現為正負異常達到0.075,負異常位于西伯利亞。冬季西伯利亞高壓南下,風力逐漸減弱[33],當移動到淮河流域時,氣團干冷,盛行下沉氣流,多晴朗少云天氣,易引發干旱。

圖12 春夏秋冬250、500、850 hPa位勢高度REOF第一模態空間分布和平均風場分析

3 討論

在氣候變暖背景下,SPEI指數在淮河流域的干旱監測與分析中具有較好的適用性[34]。淮河流域干旱主要呈現全流域性干旱—局部干旱—全流域性干旱的變化。不同季節干旱重心的演變路徑不同,隨著干旱面積的增大,干旱重心向流域中心移動?；春恿饔蛭挥谀媳睔夂蜻^渡帶,冬春干旱少雨,降水量減少[37],容易造成全流域干旱的發生,夏季炎熱多雨,呈現先洪后旱、旱澇交替的局面,受副熱帶高壓長期控制,全流域爆發干旱[35]；秋季干旱重心向北方轉移,受流域降水南多北少的空間分布影響,王崠等[36]研究表明淮河流域受降水空間分布影響,干旱程度北部>南部。

而大氣環流的規律性運動和異常是形成淮河流域干旱的重要原因,不同冷暖期間,對淮河流域的影響不同。當氣候因子(ENSO)位于低相位時,赤道東太平洋海溫增高、西太平洋海溫降低,東亞季風減弱,西太平洋副熱帶高壓位置南移,使得中國主要季風雨帶偏南,淮河流域降水減少[37]。干旱在1970年代、1990年代和2000年代存在2—5年顯著周期(P<0.05),氣候因子在3.4—4.5年存在顯著周期(P<0.05)。干旱和各氣候因子具有相似的震蕩周期變化,說明氣候因子促進淮河流域干旱的變化,并對淮河流域干旱在較短年際周期交替上有著重要的作用。

而張岳軍等[38]研究發現太原地區的干旱與NAO、WP、PDO和PNA 4個大尺度因子都具有6—12年年代際主共振周期。SOI與當年淮河流域夏季和秋季干旱呈顯著負相關關系,當處于SOI冷期時,淮河流域東北部、西北部易發生干旱,當處于SOI暖期時則是中部及西南部易發生干旱。王月等[39]研究發現PDO、IOD是影響淮河流域夏季降水的關鍵因子,各氣候因子的冷暖位相單獨及聯合對淮河流域夏季降水的影響不同,PDO的冷期以及NAO、IOD冷位相使流域北部的夏季降水量呈顯著增加趨勢,PDO分別聯合ENSO、NAO和IOD的冷、暖位相對流域北部地區和淮河上游地區的夏季降水影響顯著。這與淮河流域中模態出現南北相反型分布相對應,而MEI、BEST、GTI、Nino3.4、Nino3、PNA、Nino4、ONI、Nino2、TNI和WHWP等氣候因子對淮河流域干旱的影響從東南向西北遞減,干旱模態呈現東西相反型。這與淮河流域中模態出現南北相反型分布相對應,而MEI、BEST、GTI、Nino3.4、Nino3、PNA、Nino4、ONI、Nino2、TNI和WHWP等氣候因子對淮河流域干旱的影響從東南向西北遞減,干旱模態呈現東西相反型。

本文從氣候因子、大氣環流等方面探討了其對干旱的影響,但這不足以闡述干旱發生的所有原因,形成干旱的原因還有很多,如下墊面因素、水利工程等,有待進一步的研究。

4 結論

本文基于SPEI指數對淮河流域1962—2016年從多種時間尺度的干旱特征進行了分析,從干旱與氣候因子的關系、周期特征、干旱的空間分布和環流特征等定量分析淮河流域干旱特征,揭示了淮河流域干旱發生的時空變化特征及干旱發生的機制原因。主要有以下結論：

(1)從干旱的演變軌跡看,干旱重心從淮河流域中心向四周移動。干旱主要是從全流域性發生干旱向局部發生干旱轉變,再轉向全流域性發生干旱的變化。2013年干旱重心從西北部—中部—西南部—中部發生變化,干旱重心隨著面積的增大(減少)向中心(邊緣)移動。

(2)氣候因子對淮河流域干旱遙相關分析可知,PDO、ONI、Nino4、Nino3.4、MEI、BEST與SPEI均呈正相關關系(P<0.05),SOI、TNI與SPEI則呈負相關關系(P<0.05)。氣候因子對淮河流域干旱的影響主要是SOI> Nino3.4> ONI> Nino2> BEST> MEI> Nino3> WHWP> GTI> Nino4> TNI> PDO> NAO> WP> NP> PNA。

(3)春季和冬季干旱全流域一致型,夏季和秋季干旱具有東西相反的分布型,南北相反分布型式,在不同模態下,淮河流域干旱空間分布類型不同。而在空間中,春夏秋冬的空間模態分布大體具有一致性,第一模態呈經向分布,第二模態呈緯向分布,第三模態呈緯向分布。

(4)從年周期看,淮河流域干旱周期時段主要集中在1970年代、1990年代和2000年代,而周期主要存在2—5年顯著周期,SOI、PDO、Nino3.4、MEI、Nino3氣候因子存在3.4—4.5年顯著周期。

(5)分析環流特征對淮河流域干旱的影響發現,淮河流域干旱變化春季高緯度地區的氣流南下,遇上印度洋和孟加拉灣的氣流北上造成南濕北干；夏季蒙古氣旋偏弱和異常偏北風覆蓋造成干旱東干西濕；秋季受大陸高壓控制,偏北風和南風相互影響造成東干西濕；冬季盛行下沉氣流和盛行東南風造成東濕西干。