1978—2017年西南地區干濕時空變化特征

周惜蔭，李謝輝

(1.成都信息工程大學大氣科學學院，高原大氣與環境四川省重點實驗室，四川 成都 610225；2.中國科學院西北生態環境資源研究院，中國科學院寒旱區陸面過程與氣候變化重點實驗室，甘肅 蘭州 730000；3.中國科學院大學資源與環境學院，北京 100049)

引 言

近百年來，由于氣候變暖而導致極端氣候事件發生頻率增多已經成為全球性趨勢[1]，其中，旱澇是最突出的兩類極端氣候事件[2]。干濕指數是定量表達旱澇發生程度的重要參數，很多研究基于各種干濕指數分析旱澇演變特征[3-5]，如從旱澇形成的物理過程入手，以帕默爾指數(PDSI)[6-7]為代表，以及從研究降水量的分布規律入手，以標準化降水指數(SPI)[8]為代表。PDSI主要適用于干旱、半干旱區[9]，而SPI的優勢體現在能反映不同時間尺度的干旱[10]。但在全球變暖背景下僅考慮降水的影響已不足以體現旱澇的范圍和強度變化，由于增暖已成為旱澇加劇的重要原因之一[11]，所以VICENTE-SERRANO等[12]在SPI的基礎上通過引入潛在蒸散量，構建適合氣候變暖背景下旱澇監測與評估的標準化降水蒸散指數(SPEI)。目前，有很多研究基于SPEI指數對中國西南地區的干旱時空變化進行分析，發現西南地區整體呈干旱化趨勢[13-14]，干旱強度增強、發生次數增加[15]；進入21世紀后西南地區干旱面積明顯增加、持續時間顯著增長[16]，多季連旱現象普遍[17]；四季變干趨勢更加明顯，干濕變化均存在2～8 a左右的振蕩周期[18]。目前雖已有研究得出西南地區呈干旱化趨勢，干濕變化有振蕩周期，但干濕變化的突變點以及基于SPEI指數的濕潤研究還相對較少。基于此，本文主要利用中國地面氣候資料日值溫度和降水資料，通過對計算的SPEI進行干濕等級劃分，采用極點對稱模態分解ESMD、M-K突變檢驗和空間插值等方法對西南地區的干濕時空變化特征進行分析，以期能對全球變暖背景下進一步認識該區域旱澇事件提供參考。

1 資料與方法

1.1 資 料

在保證站點數據質量、空間位置分布均勻和時間尺度連續的前提下，選取西南地區重慶市、四川省、貴州省和云南省91個氣象站點1978—2017年的溫度和降水資料，所用數據來自于中國地面氣候資料日值數據集(V3.0)，缺測數據主要基于站點自身歷史數據采用回歸插值法進行插補，并通過α=0.05的顯著性檢驗。圖1為研究區地形及氣象站點地理位置分布。本文附圖中西南地區行政邊界都是基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2019)3333的標準地圖制作，底圖無修改。

圖1 西南地區地形及氣象站點分布Fig.1 The topography and distribution of meteorological stations in southwestern China

1.2 方 法

首先利用91個氣象站的溫度和降水數據分別計算時間尺度為1個月、3個月、6個月和12個月的SPEI，分別記為SPEI1、SPEI3、SPEI6、SPEI12，其計算步驟可參閱文獻[19]，表1是基于SPEI的干濕等級劃分標準[20]；然后使用極點對稱模態分解(ESMD)[21]和M-K方法[22]對西南地區干濕的時間變化特征、突變及周期性進行分析；最后利用ArcGIS對干濕的空間變化特征進行分析。

表1 SPEI干濕等級劃分Tab.1 Classification of dryness and wetness grades based on SPEI

1.2.1 干濕強度計算

將每年3—5月劃分為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月至次年2月為冬季。對四季平均干旱強度和平均濕潤強度的處理如下：以春季為例，將每年3—5月SPEI≤-0.5的值進行求和，得到該年春季干旱強度，其值越小，干旱程度越強，春季平均干旱強度統計為40 a的歷史平均值[23]。將每年3—5月SPEI>0.5的值進行求和，得到該年春季濕潤強度，其值越大，濕潤程度越強，春季平均濕潤強度為40 a的歷史平均值。本文主要基于SPEI1對1978—2017年西南地區干濕強度和不同季節的平均干濕強度進行計算。

1.2.2 極點對稱模態分解方法

極點對稱模態分解方法(extre-point symmetric mode decomposition, ESMD)是一種數據驅動的自適應非線性時變信號分解方法，適合于非線性、非平穩時間序列的分析[24]。該方法在觀測數據的趨勢分離、異常診斷和時-頻分析方面存在獨特優勢，是Hilbert-Huang變換的新發展[21,25]，與盛行的小波變換方法存在很大不同，是目前提取時間序列變化趨勢與周期的最新方法之一[26]。經過分解，原始時間序列可由一系列模態和一個趨勢項組成[27-28]，每個模態分量都可以單獨提取周期，具體操作步驟[24,26]如下：

①找出時間序列Y的所有局部極值點(極大值點和極小值點)，記為Ei(1≤i

②連接所有臨近的Ei，其中點標記為Fi，其中1≤i≤n-i，并在左右兩端添補邊界中點F0和Fn；

③用n+1個中點構建p條插值曲線L1，…，Lp(p>1)，并計算其平均值L*=(L1+…+Lp)/p；

④對Y-L*序列重復上述步驟，直至|L*|≤ε(ε是允許誤差)，或者篩選次數達到預設的最大值K，得到第一個模態分量M1；

⑤對剩余序列R重復上述4個步驟，直到為單一信號或不再大于預先給定的極值點，可分別得到模態M2，M3，…，Mn；

⑥在限定區間[Kmin，Kmax]內改變K值，重復上述5個步驟。計算序列Y-R的方差σ2，并對σ/σ0和K進行繪圖(σ0是Y的標準差)，在圖中找出σ/σ0最小值對應的K0，以K0作為限制條件再次重復上述5個步驟，最后剩余項R就是序列Y的趨勢項。

2 結果與分析

2.1 時間變化特征

2.1.1 SPEI干濕變化

利用不同時間尺度的SPEI對西南地區干濕進行評估，圖2為1978—2017年不同時間尺度的SPEI年際變化。可以看出，西南地區SPEI1、SPEI3、SPEI6和SPEI12均呈波動下降趨勢，其中SPEI12下降速率最大，平均每10 a下降0.24，其次是SPEI6，平均每10 a下降0.12。2000年以后，不同時間尺度的SPEI大都小于0，其中SPEI6和SPEI122010年最小，均為-0.86，表明2010年發生了較為嚴重的干旱，這與歷史災情資料相符[29]。綜合對比不同時間尺度的SPEI可以看出，2000年之前SPEI以正值為主，說明2000年之前西南地區呈正常偏輕微濕潤態勢，2000年之后SPEI以負值為主，說明2000年之后西南地區干旱化趨勢加劇，這與王東等[15]的研究結論一致。

圖2 1978—2017年西南地區不同時間尺度SPEI的年際變化(a)1個月，(b)3個月，(c)6個月，(d)12個月Fig.2 The annual variation of SPEI at different time scales in southwestern China from 1978 to 2017(a) 1 month, (b) 3 months, (c) 6 months, (d) 12 months

2.1.2 SPEI的ESMD分解

對西南地區不同時間尺度的SPEI進行ESMD分解，分析該地區干濕周期特征及年際、年代際變化趨勢(圖3)。由不同時間尺度的趨勢分量可知，2000年以后，不同時間尺度的SPEI趨勢分量呈顯著下降趨勢，說明干旱化趨勢加劇。從不同時間尺度的模態分量來看，SPEI1主要的周期有2 a(第1模態)和7 a(第2模態)，第1模態的振幅比第2模態變化大，表明振蕩周期以2 a為主。SPEI3主要的周期有2 a(第1模態)、4 a(第2模態)和8 a(第3模態)，第1模態的振幅比第2和第3模態的振幅變化大，表明振蕩周期以2 a為主。SPEI6主要的周期有2 a(第1模態)和10 a(第2模態)，第3模態沒有明顯的周期性，第2模態的振幅比第1模態的振幅變化大，表明振蕩周期以10 a為主。SPEI12主要的周期有2 a(第1模態)和10 a(第2模態)，第3模態沒有明顯的周期性，第1模態振幅與第2模態振幅變化相當，表明振蕩周期以2a和10a為主。除此之外，2000年以后，各模態振幅變化增大，說明干濕轉變在2000年后。所有趨勢分量與不同時間尺度SPEI時間序列的變化一致，2000年前較平穩，2000年后明顯下降，說明2000年以后干旱化趨勢加重。

圖3 1978—2017年西南地區不同時間尺度SPEI及其ESMD分解的年際變化(a)1個月，(b)3個月，(c)6個月，(d)12個月Fig.3 The annual variation of SPEI and its ESMD decomposition at different time scales in southwestern China from 1978 to 2017(a) 1 month, (b) 3 months, (c) 6 months, (d) 12 months

此外，鑒于各模態分量和趨勢分量彼此之間具有獨立性，利用方差貢獻來反映各模態分量和趨勢分量對原始SPEI序列波動變化的貢獻，不同時間尺度的模態分量和趨勢分量對SPEI序列的方差貢獻率見表2，模態分量、趨勢分量與原始序列的相關系數見表3。由表2、表3可知，不同時間尺度SPEI第1模態方差貢獻率最大，其中SPEI1第1模態的方差貢獻率達48.91%，與SPEI1原始序列的相關系數為0.64；SPEI1第2模態和SPEI3、SPEI6、SPEI12第3模態的方差貢獻率最小，其中SPEI12第3模態的方差貢獻率為19.54%，但與原始SPEI序列的相關系數最大，為0.66。所有趨勢分量的方差貢獻率較小。由此可以得出SPEI主要具有年際振蕩(2 a)和年代際振蕩(10 a)特征。在SPEI序列變化中，SPEI1的年際變化起主導作用，同時也受SPEI12的年代際變化影響，且不同時間尺度SPEI的趨勢分量與原始序列相關性最好，所有模態分量、趨勢分量與原始序列的相關系數均通過α=0.05的顯著性檢驗。

表2 1978—2017年西南地區不同時間尺度SPEI經ESMD分解所得模態的方差貢獻Tab.2 Modal variance contribution of SPEI with different time scales decomposed by ESMD in southwestern China from 1978 to 2017

表3 1978—2017年西南地區不同時間尺度SPEI模態分量、趨勢分量與原始序列的相關系數Tab.3 Correlation coefficients of SPEI modalities and trend components with the original series at different time scales in southwestern China from 1978 to 2017

2.1.3 SPEI的M-K檢驗

圖4為西南地區不同時間尺度SPEI的M-K突變檢驗。可以看出，SPEI1和SPEI3的UF與UB兩條曲線在2001年出現交點；SPEI6和SPEI12的UF與UB曲線在2003年出現交點；不同時間尺度SPEI的UF曲線均在2000年之后呈下降趨勢。綜合分析可知，2000年代初為西南地區干濕的突變時間，這與李軍等[18]的研究結果一致。

圖4 1978—2017年西南地區不同時間尺度SPEI的M-K檢驗(a)1個月，(b)3個月，(c)6個月，(d)12個月Fig.4 The M-K mutation test of SPEI at different time scales in southwestern China from 1978 to 2017(a) 1 month, (b) 3 months, (c) 6 months, (d) 12 months

2.2 空間變化特征

圖5為西南地區近40 a各站點的干旱強度及濕潤強度空間分布。可以看出，極端干旱、嚴重干旱、中度干旱、輕度干旱占所有站點的百分比分別為3.30%、8.79%、30.77%、56.04%；干旱強度較強的站點主要分布在四川的色達、小金和九龍，重慶的合川，貴州的仁懷、湄潭、凱里和三穗，云南的六庫、玉溪和瀾滄。極端濕潤、嚴重濕潤、中度濕潤、輕微濕潤占所有站點的百分比分別為3.30%、12.09%、51.65%、32.97%；濕潤強度較強的站點主要分布在四川的甘孜、松潘、峨眉山、越西和昭覺，重慶的奉節和江津，貴州的松桃、望謨和荔波，云南的景東和思茅。綜合對比發現干旱強度與濕潤強度呈負相關，即干旱強度較強的地方濕潤程度較弱。

圖5 1978—2017年西南地區各站點干旱強度(a)及濕潤強度(b)的空間分布Fig.5 Spatial distribution of dryness intensity (a) and wetness intensity (b) at each station in southwestern China from 1978 to 2017

為進一步分析干旱強度與濕潤強度的負相關特征是否受季節變化影響，計算1978—2017年西南地區不同季節的平均干旱強度及濕潤強度并繪制其空間分布圖。由圖6可以看出，春季四川和重慶交界地區以及云南南部的干旱最嚴重，達到極端干旱。夏季貴州東部的干旱最嚴重，達到極端干旱；云南南部和四川東部的干旱有所緩解，為正常。秋季幾乎整個西南地區都發生了干旱，其中云南中部的干旱最嚴重，達到極端干旱；貴州東部的干旱有所緩解，減弱為輕微干旱。冬季四川北部以及四川、云南和貴州交界地區的干旱最嚴重，達到極端干旱；四川中部的干旱略有緩解，減弱為輕微干旱。

圖6 1978—2017年西南地區不同季節平均干旱強度的空間分布(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.6 Spatial distribution of average drought intensity in different seasons in southwestern China from 1978 to 2017(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

由圖7可以看出春季西南大部分地區都出現了不同程度的濕潤，其中四川西部和貴州東南部的濕潤強度級別最高，其次是云南西北部，都達到極端濕潤級別。夏季西南大部分地區濕潤強度級別都較高，四川東部、重慶和云南大部分地區較春季更濕潤，達到嚴重濕潤級別。秋季幾乎整個西南地區的濕潤強度級別都有所下降，其中四川南部、云南大部分地區以及貴州西部的濕潤強度已屬于正常范圍，即沒有濕潤出現。冬季西南大部分地區的濕潤強度都屬于正常范圍，但云南中部地區較秋季更濕潤，達到中度濕潤級別。綜上所述，春季、秋季和冬季大部分地區干旱強度級別較高的地方濕潤強度級別較低，夏季由于西南地區降水較多，大部分地區都是嚴重濕潤，只有貴州東部干旱強度級別較高的地方濕潤強度級別較低。總體上，西南大部分地區四季都發生了不同程度的干旱，而春季和夏季則出現了不同程度的濕潤。

圖7 1978—2017年西南地區不同季節平均濕潤強度空間分布(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.7 Spatial distribution of average wetness intensity in different seasons in southwestern China from 1978 to 2017 (a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

3 討 論

本文研究結果反映1978—2017年西南地區呈干旱化趨勢，這與王東等[15]、熊光潔等[30]的研究結論一致，不同的是本文對SPEI的時間序列做了ESMD分解，顯示趨勢分量一直呈下降趨勢，且2010年后未出現回升，表明西南地區干旱化程度在逐步加深；通過分析模態分量得出，SPEI主要有年際振蕩(2 a)和年代際振蕩(10 a)特征，與熊光潔等[30]研究得出西南地區年尺度的干旱頻率在1980年代后有明顯的年代際振蕩變化特征相符。結合M-K突變檢驗得出干濕突變時間在2000年代初，由于研究區域劃分尺度不同，這與王東等[15]研究認為整個西南地區的每個子區域干濕轉折不盡相同的結論有出入。另外，基于SPEI1計算了1978—2017年不同季節各站點的干旱強度后發現，春季主要以中度和嚴重干旱為主，有極端干旱發生；夏季主要以輕微和中度干旱為主，有極端干旱發生；秋季和冬季主要以中度干旱為主，有極端干旱發生，其結果大致與牛凱杰等[31]研究結論相符，由于選取的時間尺度不同，本文干旱發生程度略偏嚴重，與其研究得出的季節性干旱為中度(偏下)的結論有一些出入。在空間變化特征上，四川和貴州出現了極端濕潤級別，云南和重慶發生了極端干旱，西南地區大部分區域發生了較為嚴重的干旱，這與程雨春等[32]研究得出從1950年代以來西南地區會進入一個較長時期偏旱階段的結論相符。除此之外，春、秋、冬季西南大部分地區在干旱強度級別較高的地方，濕潤強度級別較低，但干濕強度增大的原因沒有分析，有待后續進行更進一步深入的機理和原因分析。

4 結 論

(1)1978—2017年，不同時間尺度SPEI整體呈波動下降趨勢；2000年以后，不同時間尺度SPEI呈明顯下降趨勢，其中SPEI6和SPEI12在2010年達到最小，表明2010年發生的干旱最嚴重。

(2)經ESMD分解后得到的模態分量有年際振蕩(2 a)和年代際振蕩(10 a)特征，趨勢分量呈波動下降趨勢，在2010年后未出現回升，干旱化程度在逐步加深。綜合對比ESMD的分解結果和M-K突變檢驗結果得出2000年代初為西南地區干濕的突變時間。

(3)1978—2017年西南地區各站點干濕達到極端和嚴重等級占比較少，主要以中度和輕微等級為主，其中輕微干旱占比最高，達56.04%，其次是中度濕潤，為51.65%，說明西南大部分地區出現輕微干旱和中度濕潤。西南大部分區域主要以干旱為主，其中四川西北部和貴州中東部干旱最嚴重，而四川南部的濕潤強度級別較高。

(4)春季，四川和重慶交界地區以及云南南部發生極端干旱，四川西部、貴州東南部和云南西北部出現極端濕潤；夏季，西南大部分地區以濕潤為主，但貴州東部發生極端干旱；秋季，西南大部分區域發生了不同程度的干旱，但四川北部有濕潤出現；冬季，西南大部分區域干旱程度比秋季進一步加重，但云南中部出現了濕潤。總體上，西南地區四季呈干旱化趨勢。

DOI:10.1117/12.421232.