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1960-2019年西南巖溶區旱澇時空演變特征

2021-08-06 07:21:16靖娟利王永鋒竇世卿
水土保持研究 2021年5期
關鍵詞:趨勢區域研究

靖娟利, 徐 勇, 王永鋒, 竇世卿, 殷 敏

(1.桂林理工大學 測繪地理信息學院, 廣西 桂林 541004; 2.廣西空間信息與測繪重點實驗室, 廣西 桂林 541004)

干旱是目前全球最嚴重的自然災害之一,對區域社會經濟及環境產生重大影響。隨著全球氣候的持續變暖,干旱等極端氣候事件發生頻率和強度呈顯著增加趨勢[1]。據統計全球每年因干旱造成的經濟損失可以達到60~80億美元[2],遠超其他自然災害。中國也是干旱災害頻繁發生的國家,近30 a呈現出由西北向東南擴散的趨勢[3]。研究旱澇災害的時空分布特征,對抗干旱及防洪具有重要意義。

西南巖溶區生態環境極其脆弱,屬于全球3大連片巖溶發育區之一[4],是黃河、長江和珠江的源頭,提供約46%的中國水資源。由于其特殊的地質生態環境,形成了地表地下雙層水文網的特殊巖溶水文地質現象,旱澇災害頻繁發生。2003年夏季發生了百年一遇的高溫伏旱、2 008秋冬至2 009春季的秋冬連旱、2 009秋季至2010年初的秋冬春連旱、2011年又成為洪澇的重災區,給生態環境、社會經濟造成巨大損失[5]。因此,研究西南巖溶區旱澇的時空演化特征及其持續性具有重要意義。

由于西南巖溶區特殊的氣候、地形地貌、地質環境等特征,其旱澇問題受到國內學者的廣泛關注。我國學者針對西南地區的旱澇災害的成因[5-6]、時空演變特征[7-11]、及干旱的持續性等[12-13]方面做了大量的研究工作。但大多研究主要集中在四川、重慶、云南、貴州、廣西5個省(市、自治區),以西南巖溶區為整體,從多個時間尺度分析旱澇時空變化特征及其持續性的研究尚不多見。

干旱指數是研究干旱情形的重要參數,目前基于氣象站點的干旱指數主要有Palmer指數、相對濕潤指數、降水距平百分率、標準化降水指數(Standardized precipitation index,SPI)、標準化降水蒸發指數(Standard precipitation evaporation index,SPEI)。其中應用最為成熟的是SPI,該指數主要反映氣象干旱,計算過程簡便,具有多時間尺度特征,相關研究已證明其在干旱監測中的優越性[10]。因此,本文基于西南巖溶區1960—2019年的氣象資料,運用SPI作為干旱指標,結合ANUSPLIN插值法、Sen-Median趨勢分析、Mann-Kendall檢驗和Hurst指數,研究近60 a西南巖溶區年際及季節旱澇時空演化特征,為該區域的水資源合理利用和旱澇監測工作提供參考資料。

1 研究區概況

研究區位于東經97°22′—117°11′,北緯20°14′—34°19′,行政區包括貴州、云南、廣西、湖南、湖北、重慶、四川、廣東8省(區),是我國巖溶地貌分布最為集中的地區(圖1)。巖溶分布面積按碳酸鹽巖分布面積統計為114萬km2,按碳酸鹽巖地層出露面積計為76萬km2[14]。西南巖溶區屬于熱帶、亞熱帶季風氣候區,氣候溫暖濕潤、雨熱同期,降水量季節和區域差異明顯,多年平均氣溫和降水量大致都是由東南向西北遞減。研究區內碳酸鹽巖大面積出露,巖溶作用強烈,土壤瘠薄,水土流失嚴重。區域內水資源豐富,河流縱橫,峽谷廣布,地表地下具有雙層水文地質結構。巖溶地貌類型復雜多樣,主要分布峰叢洼地、峰林平原、斷陷盆地、巖溶峽谷、巖溶槽谷、溶丘、中高山巖溶等。生態環境脆弱,人口—資源—環境矛盾突出,屬于全球變化的敏感地帶。

圖1 研究區地理位置和氣象站點分布

2 數據與方法

2.1 數據來源及處理

收集西南8省(區)174個氣象站點逐月降水觀測資料,數據資料跨度為1960—2019年,其中西南巖溶區氣象站點68個,數據資料來源于中國氣象數據共享服務網(http:∥cdc.cma.gov.cn),氣象站點空間分布見圖1。為了保證數據的完整性、一致性,數據處理過程中對極少部分缺測數據采用線性插補方法進行插補。研究區90 m空間分辨率的SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM數據來源于地理空間數據云平臺(http:∥www.gscloud.cn/),為了后續數據分析,將DEM數據重采樣為1 km。可溶巖分布數據來源于中國地質科學院巖溶地質研究所編制的1∶400萬中國可溶巖類型圖。

2.2 研究方法

2.2.1 標準化降水指數 本文采用標準化降水指數(Standardized Precipitation Index,SPI)來刻畫西南巖溶區旱澇狀況。SPI最早由McKee等[15]提出,是在計算出某時段內降水量的Γ分布概率后,再進行正態標準化處理,最終用標準化降水累積頻率分布來劃分干旱等級,詳細計算過程參考文獻[16]。

SPI具有多時間尺度特征,可用于不同時間尺度和地區旱澇特征的對比分析。本研究主要分析1,3,6,12個月和季節尺度SPI的旱澇演變特征。其中,春季為3—5月、夏季為6—8月、秋季為9—11月、冬季為12—2月。根據國家氣象局制定的《氣象干旱等級GB/T20481-2006》中的分級標準對旱澇等級進行劃分(表1)。

表1 SPI旱澇等級劃分

2.2.2 ANUSPLIN插值法ANUSPLIN是澳大利亞科學家Hutchinson基于薄盤樣條理論編寫的針對氣象數據曲面擬合的專用插值軟件[17],該軟件可以引入多個影響因子進行氣象要素空間插值,適用于長時間序列的氣象數據插值[18],已在不同區域的氣象插值中得到廣泛應用[19-21]。因此,本文選用ANUSPLIN對1960—2019年的年際及季節SPI序列數據進行插值,樣條次數為2,協變量為經度、緯度和高程,插值數據空間分辨率為1 km。

2.2.3 趨勢分析方法 Sen-Median趨勢分析與Mann-Kendall檢驗方法相結合,被廣泛應用于氣候變化和水文分析序列研究中,已成為長時間序列數據趨勢分析的重要方法。兩種方法用于SPI時間序列分析中,可以解釋SPI長期變化趨勢的顯著性,詳細計算方法參考文獻[22-23]。當Sen-Median趨勢度β>0時,表示時間序列呈上升趨勢,反之呈下降趨勢,變化趨勢的顯著性用Mann-Kendall方法進行檢驗。對檢驗統計量Z,在給定α置信水平上,如果|Z|≥Z1-α/2,表示研究序列在α水平上存在顯著變化。本文判斷α=0.05置信水平上SPI時間序列變化趨勢的顯著性。

2.2.4 Hurst指數 Hurst指數是定量描述時間序列信息長程依賴性的有效方法。基于重標極差分析法(Rescaled Range Analysis Method,R/S)的Hurst指數最早由英國水文學家Hurst在研究尼羅河水文問題時提出,后Mandelbrot在理論上對該方法進行了補充和完善。具體計算原理參考文獻[24-25]。

Hurst指數H取值范圍為00.5時,意味著未來的變化情況與過去一致,即持續性,H越接近1,持續性越強;而0

3 結果與分析

3.1 SPI時間變化特征

3.1.1 不同尺度SPI變化特征 基于1960—2019年的氣象觀測數據,計算得到西南巖溶區不同時間尺度SPI序列值(圖2)。從圖2可以看出,不同時間尺度SPI值隨時間變化的敏感性存在顯著差異,時間尺度越小,波動幅度越大。

1個月尺度的SPI1值在0上下頻繁波動,表明受短期降水影響較大,旱澇交替比較頻繁,并且以1 a為周期表現出周期變化的特點。這主要是因為SPI1值在計算過程中沒有考慮前期降水的影響,各月降水隨機性比較強,因而時間持續性較弱。研究時段內,1963年1月為最旱月份,SPI1值為-1.65,達到重旱等級;2015年12月為最澇月份,SPI1值為1.32,達到中澇等級。統計結果表明,1960—2019年1個月尺度的旱澇事件發生的頻次為:重旱1次、中旱14次、輕旱300次、正常490次、輕澇306次、中澇39次,旱澇月份占研究總時長的31.94%;其中,中旱主要發生在秋季,輕旱在四季發生的次數差異不大,輕澇在冬季發生的次數稍多于其他3個季節,中澇主要發生在冬季和秋季。

3個月尺度的SPI3能夠反映季節尺度的水分盈虧情況,可以較好地反映短期農業旱澇特征。從圖2可以看出,SPI3的波動特點與SPI1相似,但波動頻率較小。在研究時段內,2011年9月為最旱月,SPI3值為-1.51,達到重旱等級。統計結果表明,1960—2019年季節尺度的旱澇事件發生的頻次為:重旱1次、中旱17次、輕旱94次、正常509次、輕澇84次、中澇13次,旱澇月份占研究總時長的29.11%;其中,中旱、輕旱和輕澇在四季均有發生,中旱在春季發生頻率最高、夏季最少,輕旱在冬季和春季發生頻率高、在夏季發生頻率較低,輕澇在春季發生頻率最高、在夏季最低,中澇主要發生在冬季和春季。

SPI6能夠反映半年尺度的旱澇情況,旱澇變化未表現出明顯的周期性特點。研究時段內,2011年8月為最旱月,SPI6值為-1.57,達到重旱等級,2016年4月為最澇月,SPI6值為1.41,達到中澇等級。此外,出現重旱的年份還有2011年9月、2010年2月。統計結果表示,1960—2019年半年尺度的旱澇事件發生的頻次為:重旱3次、中旱16次、輕旱65次、正常555次、輕澇68次、中澇8次,旱澇月份占研究總時長的22.38%;其中,重旱在夏、秋和冬季各1次,輕旱在春季發生的頻率高于其他季節,輕澇在春、夏兩季發生的頻率略高于秋、冬兩季,中澇集中發生在春季和冬季。

SPI12代表了長時間內的水分盈虧情況,可以很好地反映降水量對于土壤墑情和地下水量變化的影響,能反映年尺度旱澇變化特點。從圖2可以看出,2011年12月是最旱月份,SPI12值為-1.51,達到重旱等級;2016年7月為最澇月,SPI12值為1.20,達到中澇等級。連續時間大于等于5個月的旱澇事件主要為:1963年1—12月(中旱—輕旱—中旱—輕旱),1968年7月—1969年3月(輕澇),1973年7月—1974年3月(輕澇),1983年7—12月(輕澇),1988年11月—1989年3月(輕旱),1992年11月—1993年6月(輕旱),1998年6—11月(輕澇),2002年12月—2003年4月(輕澇),2003年12月—2004年4月(輕旱),2009年9月—2010年8月(輕旱—中旱—輕旱),2011年7月—2012年6月(中旱—重旱—中旱—輕旱),2015年12月—2016年12月(輕澇—中澇—輕澇—中澇—輕澇)。統計結果表示,1960—2019年年尺度的旱澇事件發生的頻次為:重旱1次、中旱20次、輕旱65次、正常554次、輕澇65次、中澇4次,旱澇月份占研究總時長的21.86%;其中,中旱、輕旱四季發生頻率基本相同,輕澇在冬秋兩季發生頻率略高于春夏兩季,中澇集中發生在春、夏、秋三季。

圖2 SPI1,SPI3,SPI6和SPI12時間變化特征

3.1.2 SPI年際變化特征 從圖3可以看出,1960—2019年西南巖溶區年際SPI值波動頻繁,呈不顯著下降趨勢,線性傾向率為-0.016/10 a,說明60 a來研究區干旱程度呈不顯著增加趨勢。對年際SPI曲線進行5 a滑動平均,可以看出明顯的階段特征,1989年、2002年和2013年SPI出現明顯的轉折,表現出下降—上升—下降—上升的趨勢。研究時段內,旱澇事件發生的頻次為:重旱1次、中旱1次、輕旱5次、正常46次、輕澇7次;其中,重旱和中旱分別發生在2011年和2009年,SPI值分別達到-1.51,1.17;輕旱主要分布在1960年、1963年、1988年、1992年、2003年。輕澇主要分布在1961年、1968年、1973年、1983年、2002年、2015年和2016年。整體看來,1960—2019年西南巖溶區呈現出由雨澇向干旱變化的趨勢。

圖3 SPI年際變化特征

3.1.3 SPI季節變化特征 從季節變化特征來看(圖4),春、秋兩季SPI呈不顯著下降趨勢(p>0.05),下降速率分別為0.003/10 a和0.053/10 a;夏、冬兩季SPI呈不顯著上升趨勢(p>0.05),上升速率分別為0.000 8/10 a和0.04/10 a。

圖4 SPI季節變化特征

春季SPI在-1.17~0.70波動,旱澇呈交替發生的特點。旱澇事件發生的頻次為:中旱2次、輕旱7次、正常42次、輕澇9次;其中,中旱出現在1963年和2011年,SPI值分別為-1.12和-1.17;輕旱主要出現在1960年、1969年、1979年、1986年、1988年、1991年和1995年;輕澇主要出現在1961年、1970年、1973年、1975年、1978年、1981年、1990年、2002年和2016年。以上分析表明,春季干旱年份主要分布在20世紀60—90年代,雨澇年份主要分布在20世紀70年代。

夏季旱澇波動明顯,旱澇事件發生的頻次為:中旱2次、輕旱5次、正常47次、輕澇6次;其中,中旱發生在1972年和2011年,SPI值分別為-1.23和-1.15;輕旱發生在1989年、1990年、1992年、2009年和2013年;輕澇主要出現在1968年、1993年、1998年、1999年、2002年、2014年。以上分析表明,旱澇事件在20世紀90年代及21世紀初期發生頻率較高。

秋季旱澇波動相對較小,旱澇事件發生的頻次為:2009年發生中旱,SPI值為-1.38;輕旱7次,發生年份為1974年、1992年、1996年、1998年、2003年、2005年和2007年;輕澇7次,發生年份為1961年、1963年、1965年、1972年、1982年、1983年、2015年;正常45次。以上統計表明,旱澇事件在20世紀60年代、90年代以及21世紀初期發生比較頻繁。

冬季SPI在高低位之間震蕩變化,旱澇交替顯著。研究時段內,中旱1次,發生在2009年;輕旱10次,發生年份為1963年、1969年、1974年、1979年、1986年、1994年、1996年、1999年、2010年、2013年;中澇4次,主要發生在1983年、1993年、1995年、2016年;輕澇7次,出現在1971年、1990年、1992年、1998年、2003年、2004年、2019年;正常37次。通過以上統計數據可以看出,旱澇事件在20世紀90年代及21世紀初期發生頻率較高。

3.2 SPI空間變化趨勢

3.2.1 SPI年際變化趨勢 為了從像元尺度反映西南巖溶區近60 a SPI在年際和季節尺度的變化趨勢,對年際和季節尺度SPI序列進行Sen-Median趨勢分析,并采Mann-Kendall方法對其變化趨勢的顯著性進行檢驗。

從年尺度來看,SPI的Sen-Median趨勢系數β介于(-0.14~0.25)/10 a,β<0表示SPI呈下降趨勢,β>0表示SPI呈上升趨勢。Mann-Kendall統計指標Z值介于-2.64~3.64,當|Z|≥1.96,表示在a=0.05顯著水平下,SPI序列趨勢變化顯著。將Sen-Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗結果進行疊加,并將結果分為4種類型:顯著下降(β<0,Z≤-1.96)、不顯著下降(β<0,|Z|<1.96)、不顯著上升(β>0,|Z|<1.96)、顯著上升(β>0,Z≥1.96)。

從圖5可以看出,SPI呈下降趨勢的區域集中分布在云南、貴州、重慶、湖北等地區,主要巖溶地貌類型有巖溶斷陷盆地、巖溶峽谷、巖溶高原、巖溶槽谷等。這些區域以干旱化趨勢為主,占研究區總面積的57.13%,其中占56.96%的區域變化趨勢不顯著,未通過p<0.05顯著性檢驗。進一步分析發現,SPI呈下降趨勢的區域主要位于地勢的第二階梯,絕大部分區域高程主要分布在500~2 000 m,同時這些區域主要分布純碳酸鹽巖,地表土壤瘠薄,植被以灌草為主,蓄水能力較差,對降水的響應比較敏感,容易出現旱澇災害。SPI呈上升趨勢的區域主要分布在廣西的峰叢洼地、廣東的峰林平原、湖南的巖溶丘陵區、四川南部的巖溶斷陷盆地區和西部及北部的中高山巖溶區,占研究區總面積的42.07%,這些區域有雨澇化趨勢,其中41.57%區域變化趨勢不顯著,未通過p<0.05顯著性檢驗。

圖5 年際SPI空間變化及其顯著性檢驗

3.2.2 SPI季節變化趨勢 季節尺度上,西南巖溶區SPI空間變化趨勢表現出較大差異(圖6)。這不僅與地形和大氣環流的影響有關,使降雨量季節和區域分布不均衡;同時與巖溶區特殊的地質環境背景有很大關系,地上地下雙層結構、土壤瘠薄、使得蓄水能力非常差,對旱澇的響應比較敏感。從圖6可以看出,春、夏、秋三季SPI以下降趨勢為主,分別占研究區總面積的55.10%,53.06%和84.25%,表明春、夏、秋三季呈現干旱化趨勢;而冬季SPI呈上升趨勢的比例為83.32%,表明冬季以雨澇化趨勢為主;但絕大部分區域SPI下降或上升趨勢不顯著,未通過p<0.05顯著性檢驗。

圖6 季節SPI空間變化及其顯著性檢驗

春季,SPI呈下降趨勢的區域主要分布在云南東部、貴州、廣西、湖南、湖北等區域的巖溶斷陷盆地、巖溶峽谷、巖溶高原、巖溶槽谷、巖溶丘陵及巖溶峰叢洼地區;其中顯著下降的區域僅占研究區總面積的0.92%,集中分布在貴州西南部巖溶峽谷地區。SPI呈顯著上升趨勢的區域占研究區總面積的12.63%,集中分布在云南北部巖溶斷陷盆地區、四川中高山巖溶區;呈不顯著上升趨勢的區域主要分布在云南、廣西、廣東,湖北、重慶局部地區也有分布。

夏季,SPI呈下降趨勢的區域略高于呈上升趨勢的區域,主要分布在云南、廣西西北部、貴州北部及西南部、四川南部、西部及北部、湖北西北部等地區,以巖溶斷陷盆地區分布最為廣泛;顯著下降的區域占研究區總面積的2.49%,主要分布在云南中部及西部地區。SPI呈上升趨勢的區域主要分布在廣西東北部、廣東、湖南、貴州中部及東南部、四川中南部及中西部等地區;顯著上升的區域占研究區總面積的3.84%,集中分布在湖南中部及與廣西交接處的巖溶丘陵地區。

秋季,SPI呈下降趨勢的區域相比春、夏兩季有較大幅度增加,表明秋季以干旱化趨勢為主。SPI呈下降趨勢的區域廣泛分布于云南、貴州、湖南、湖北、重慶及廣西東北部和廣東北部等地區;其中,顯著下降的區域占研究區總面積的7.27%,集中分布在云南與貴州交接地區的巖溶斷陷盆地區。SPI呈上升趨勢的區域僅占研究區總面積15.75%,主要分布在廣西西北部、四川中西部、湖南北部、廣東也有離散分布,上升趨勢不顯著,均未通過p<0.05顯著性檢驗。

冬季與春、夏、秋三季相比,SPI以不顯著上升趨勢為主導,占研究區總面積的77.70%,表明冬季大部分地區具有雨澇化趨勢;呈顯著上升趨勢的區域僅占研究總面積的5.62%,主要分布在廣西西南部峰叢洼地區、四川中部和北部地區中高山巖溶區。SPI呈下降趨勢的區域,主要分布在云南與四川交接地帶的巖溶斷陷盆地區、云南西部的巖溶峽谷區,下降趨勢不顯著,基本未通過p<0.05顯著性檢驗。

3.3 SPI空間演化特征

基于R/S理論方法,對研究區近60 a的年際SPI序列值逐像元計算Hurst指數,其值域范圍為0.245~0.907,均值為0.633。為了研究SPI的空間演化特征,將Hurst指數分為3種類型:反持續性變化(H<0.5)、弱持續性變化(0.50.75)。統計結果表明,研究區Hurst指數以弱持續變化為主導,占研究區總面積的76.45%;其次為強持續變化區,占13.65%;反持續變化區域僅占9.90%。

從圖7可以看出,Hurst指數呈強持續性的區域主要散布在貴州西北部與云南交界地區、四川中部及與云南南部交接的巖溶峽谷地區、云南西部和東部巖溶斷陷盆地區、廣西東北部峰叢洼地區。反持續性區域主要分布在湖北、湖南北部的巖溶槽谷地區、廣西南部,廣東西部及四川地區也有零星分布。

圖7 Hurst指數空間分布

為了進一步研究西南巖溶區SPI變化趨勢及其可持續性,將Sen-Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗結果與Hurst指數分類結果進行空間疊加分析。具體研究過程中,將β<0用代碼1表示,β>0用代碼2表示;將α=0.05置信水平上Mann-Kendall檢驗結果劃分為:顯著變化區(Z<-1.96或Z≥1.96)分別用代碼1,3表示,不顯著變化(-1.96≤Z<1.96)用代碼2表示;對Hurst指數值H<0.5時,用代碼1表示,0.50.75用代碼3表示;則β、Z和H的耦合結果見表2所示。從表2可以看出,SPI持續減少的區域(類別112,113,122,123)占50.33%,高于持續增加的區域(類別222,223,232,233)39.76%。

表2 降水量變化趨勢及Hurst指數統計結果

SPI空間演化態勢顯著減少—強持續區域(類別113)僅占0.08%,主要在云南西部中高山巖溶區零星分布;顯著增加—強持續區域(類別233)占0.92%,集中分布在四川中部中高山巖溶區;未來趨勢無法確定的區域(類別121,221)占9.90%,主要集中分布在廣西西南部巖溶峰叢洼地區、湖北中西部以及湖南北部巖溶槽谷地區。以上3類地區是重點監測區域,以防止旱澇災害發生。

4 結 論

(1) 時間變化上,不同時間尺度SPI隨時間變化表現出不同的響應特征,時間尺度越小,波動幅度越大。年際SPI呈不顯著下降趨勢,表現出干旱化趨勢。季節尺度,春、秋兩季SPI呈不顯著下降趨勢;夏、冬兩季呈不顯著上升趨勢。研究結論與王東等[10]結論基本一致,與Li[8]、楊金虎[13]等的研究結論不完全一致,主要是因為研究區域不完全相同,選取的干旱指標不同,研究時間段長度也有差異。

(2) 空間分布上,云南、貴州、重慶、湖北等絕大部分地區年際SPI呈不顯著下降趨勢;廣西、廣東、湖南、四川南部和西部及北部絕大部分地區SPI呈不顯著上升趨勢。季節尺度上,春、夏、秋三季SPI以下降趨勢為主,冬季SPI以上升趨勢為主,絕大部分地區變化趨勢不顯著。

(3) 從SPI空間演化態勢來看,SPI呈持續變化(H>0.5)的區域占90.10%。β,Z和H的耦合結果表明未來云南、貴州巖溶區干旱呈持續態勢,廣西、湖南、四川大部分巖溶區洪澇呈持續態勢,其他地區未來變化趨勢無法確定。

本文基于多尺度SPI研究了西南巖溶區旱澇時空演變特征,研究結果表明SPI能有效反映旱澇變化特征。但SPI僅考慮了單一的降水因子,在后續研究中可以同時考慮降雨、溫度、土壤濕度、植被等因子對干旱的影響。

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