渭河流域氣象干旱向農業干旱的傳播研究

毛文靜 牛 俊*

(1.中國農業大學 中國農業水問題研究中心,北京 100083; 2. 中國農業大學 水利與土木工程學院,北京 100083)

干旱持續時間長、影響范圍廣是當前世界最為常見的自然災害之一,對農業氣象構成嚴重危害[1-2]。全球約有45%的土地受到干旱威脅,每年受旱災影響的人口數超過其他任何一種氣象災害,自20世紀70年代以來,干旱在中國造成的經濟損失每年高達上千億元人民幣[3]。聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第六次評估報告指出,未來氣候變化加速了全球水文循環,干旱發生風險也進一步增加[4],給干旱預警和抗旱減災帶了新的挑戰。

依照干旱對不同水循環要素的響應結果,國內外研究將干旱分為氣象干旱、農業干旱、水文干旱和社會經濟干旱四類[5]。其中,氣象干旱與降水不足有關,而土壤含水量的減少則會導致農業干旱[6]。在天然狀態下,氣象干旱是農業干旱形成的唯一外在驅動力,氣象干旱發生,引起土壤含水量降低,若土壤水分得不到地下水的有效補給,則誘發農業干旱[7]。這種水分缺失信號在不同類型干旱間的傳遞叫做干旱傳播[8]。干旱傳播是影響流域水循環的重要環節,研究區域干旱傳播,對流域水資源管理和干旱事件預警具有重要意義[9]。

國內外對干旱傳播的研究主要聚焦于2個方面:分析干旱傳播的滯后時間和量化干旱的轉移能力[10]。有研究利用皮爾遜相關性等線性相關方法[11-12]確定干旱滯后時間,但干旱傳播具有聚集、衰減、滯后和延長的特性[13]。相較于線性模型,非線性關系對干旱傳播信息的捕捉更為準確,如:Fang等[14]應用基于熵理論的互信息檢測黃土高原氣象與水文干旱的非線性關系。此外相關研究常用聯合概率分布函數、貝葉斯概率論等模型分析干旱傳播特征:Sattar等[15]使用貝葉斯網絡模型,確定韓國氣象干旱傳播到水文干旱的滯后時間及不同等級水文干旱的發生概率;Zhu等[16]基于Copula模型分析氣象干旱條件下全球土壤水分干旱的發生概率及當月氣象條件和前期土壤水分對土壤干旱的聯合影響。

渭河流域地處我國西北部,是黃河一級支流,位于濕潤氣候向半干旱氣候的過渡區域,干旱事件頻繁發生,嚴重限制了流域內的經濟社會發展。目前已有研究利用PDSI[17]、SSMI[18]等指數表征農業干旱,并對渭河流域氣象-農業干旱的季節動態傳播時間及主要影響因素進行研究,但渭河流域氣象-農業干旱全年的相關性、傳播時間以及干旱特征演變等問題仍未得到解決。因此,本研究擬以渭河流域為研究對象,基于降水、土壤濕度等氣象數據,分別用標準化降水指數(SPI)和標準化土壤濕度指數(SSMI)表征氣象干旱和農業干旱,采用皮爾遜相關法分析氣象干旱向農業干旱的傳播時間,并使用游程理論識別干旱事件,構建基于Copula函數的氣象-農業干旱特征關系模型,量化干旱傳播閾值及干旱特征變量在不同重現期的最可能組合,以期為渭河流域農業干旱的早期預警和防治提供科學依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

渭河是黃河的第一大支流,發源于甘肅省渭源縣鳥鼠山,自西向東流經甘肅、寧夏、陜西三省(自治區),于陜西省潼關縣匯入黃河,河流全長818 km,流域面積為13.4萬km2。渭河流域位于溫帶大陸性季風氣候區,年平均降水量為500～800 mm,空間分布上從東南向西北遞減;年平均氣溫為7.8～13.5 ℃,多年平均徑流量為74.9億m3;年水面蒸發量為700～1 000 mm,陸面蒸發量約為500 mm,屬于資源性缺水地區。渭河流域支流眾多,其中涇河是渭河的最大支流,北洛河為第二大支流,因此本研究將渭河劃分為渭河干流、涇河流域和北洛河流域3個子流域。流域的主要土地利用類型為耕地、林地和草地,空間分布特征鮮明。渭河流域子流域及土地利用類型分詳見圖1。

圖1 渭河流域各子流域及土地利用類型分布圖

1.2 數據來源及處理

1.2.1數據來源

本研究使用的氣象數據包括降水、氣溫和土壤濕度,時間覆蓋范圍為1981—2014年。降水和溫度數據來自于國家青藏高原科學數據中心(http:∥data.tpdc.ac.cn/)的中國逐月降水量數據集和中國逐月平均溫度數據集[19-22],空間分辨率為1 km。土壤濕度采用了全球陸面數據同化系統(GLDAS2.0)Noah陸面模式模擬的0～10 cm深度的月土壤重量含水量數據(https:∥earthdata.nasa.gov/),空間分辨率為0.25°×0.25°。GLDAS2有GLDAS2.0和GLDAS2.1 2個版本,具有不同的數據驅動。GLDAS2.0時間范圍覆蓋1948—2014年, GLDAS2.1覆蓋2000 年至今。因為GLDAS2.0數據的時序覆蓋范圍長,較GLDAS2.1數據有更多驗證[23],能夠更好的反映土壤濕度時空變化特征,因此本研究使用GLDAS2.0數據表征土壤濕度。

土地利用類型數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn/),獲取了1980年代末期、1990年、2000年和2010年4期土地利用數據,空間分辨率為1 km,土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6個一級類型以及25個二級類型。

1.2.2數據處理

采用雙線性內插法重采樣土壤濕度數據,以統一空間分辨率為1 km。結合渭河流域4期土地利用數據及分類體系標準,將渭河流域土地利用類型歸并劃分為耕地、林地、草地、變化用地和其他類型(水域、居民地和未利用土地),以保證劃分出的耕地、林地和草地不受土地利用類型變化的影響。流域具有顯著的空間異質性,流域內水文特征、地形地貌、覆蓋類型等差異顯著,對干旱的響應關系也各不相同。為了更合理研究氣象干旱到農業干旱的傳播,本研究依據各子流域的3類土地利用柵格分布,將渭河流域劃分為9個子區,以分析不同子流域(渭河干流、涇河和北洛河)及不同土地利用類型(耕地、林地和草地)的干旱傳播特征。

2 研究方法

2.1 干旱指標選取

標準化干旱指數能進行多時間尺度計算,且在時空上具有可比性。因此本研究分別選取標準化降水指數(SPI)和標準化土壤濕度指數(SSMI)表征氣象干旱和農業干旱。SPI考慮降水服從偏態分布,通過正態逆運算得到標準化指數。SSMI的計算原理與SPI相似,SPI假定降水服從 Gamma 分布,但土壤水分沒有代表性的概率分布函數,因此本研究通過 Gringorten 位置劃分公式[24]確定土壤濕度的經驗頻率分布P(xi),其計算公式如下:

(1)

式中:i為土壤濕度從變量最小值開始到其自身值的次序;n為觀測值的樣本總數;xi為排序在第i個的土壤濕度數據。

本研究分別計算了1—12月時間尺度的SPI以及1個月尺度的SSMI。多尺度SPI可以反映前期累積降水不足的干旱情況,月尺度SSMI則能表征土壤水分的短期干旱狀況。SPI和SSMI干旱等級分類標準一致,共分5級,詳見表1。

表1 基于標準化降水指數以及標準化土壤濕度 指數的干旱等級統一劃分標準

2.2 干旱傳播時間

當月土壤水分短缺主要受前幾個月累積降水不足的影響,因此氣象干旱到農業干旱的傳播時間,可以通過評估不同時間尺度的氣象干旱和農業干旱指數間的相關性來實現。本研究逐柵格計算了1個月時間尺度的SSMI與1月—12月時間尺度的SPI間的皮爾遜相關系數和最大相關系數,公式如下所示:

Rj=cor(SPIj,SSMI1), 1≤j≤12

(2)

Rmax=max1j12(Rj)=Rtp, 1≤tp≤12

(3)

式中:cor為皮爾遜相關;j為時間尺度;SPIj為j個月尺度的SPI值;SSMI1為1個月尺度的SSMI值;Rmax為最大相關系數;tp為最大相關系數對應的SPI時間尺度j,即干旱傳播時間。

2.3 干旱傳播影響因素

渭河流域地處干旱和濕潤區的過渡地帶,區域水熱條件變化對干旱傳播影響較大。目前已有研究多從降水或溫度出發,分析單一氣象因子對干旱傳播過程的影響。但降水和溫度作為水循環的主要環節和推動因素,綜合影響著干旱的傳播進程。因此本研究選取de Martonne干燥度指數(IdM),將這兩種重要的氣象因子結合起來,研究干旱傳播隨干燥度指數的變化特征及分布規律。de Martonne方法計算簡單,在我國的西北地區有較好的利用價值[25],計算公式如下:

(4)

式中:IdM為干燥度指數;P為多年平均降水量,mm;T為多年平均氣溫,℃。干燥指數越小表明氣候越干燥,反之則越濕潤。

本研究計算渭河流域柵格尺度的de Martonne干燥度指數,對干燥度值相同的柵格對應的SPI-SSMI最大相關系數作均值處理,得到干燥度指數與SPI-SSMI相關系數的一一對應關系。之后使用Python中的pwlf包構建SPI-SSMI相關系數隨干燥度指數變化的分段線性回歸模型。pwlf包基于分段線性最小二乘擬合的公式,通過差分進化算法尋找輸入數據的最優梯度變化點即斷點,實現多分段線性函數的擬合。

2.4 干旱傳播模型構建

2.4.1干旱事件識別與匹配

游程理論是識別干旱、洪澇等自然災害事件最常用的方法之一[26]。該方法依據干旱的等級劃分標準,設定3個閾值R0、R1、R2分別為0、-0.5、-1,干旱事件的識別過程如下:

1)當指數值

2)對于干旱歷時僅為1個月的干旱事件,若指數值>R2,則該干旱事件應被剔除;

3)對于間隔時間為1個月的2個干旱事件,若間隔月份的干旱指數值

干旱事件從開始到結束的時間也就是負游程的長度定義為干旱歷時,而該段負游程出現的面積為干旱烈度。本研究基于區域平均的SPI1和SSMI1序列,采用游程理論識別各分區氣象和農業干旱事件,并提取干旱頻次、歷時與烈度。對于識別出的農業干旱事件,選擇從該農業干旱開始前的tp(tp為農業干旱對氣象干旱的響應時間)個月到該干旱事件結束期間的氣象干旱事件進行匹配。

2.4.2基于Copula的干旱傳播模型

Copula函數作為一種多變量分析方法,能較好的擬合干旱多特征變量,并對多變量系統進行條件概率分析、重現期分析等[27]。本研究選取指數(Exponential)、伽馬(Gamma)、正態(Normal)、對數正態(Lognormal)、對數邏輯(Loglogical)和威布爾(Weibull)共6種分布函數,擬合匹配的氣象-農業干旱事件的歷時和烈度,并通過K-S檢驗選擇最優的邊緣分布函數。

設X、Y分別表示氣象干旱和農業干旱特征,其邊緣分布為FX(x)、FY(y)。由 Sklar定理可知,X和Y的聯合分布函數可以用一個二維Copula函數C表示[28]:

F(x,y)=C(FX(x),FY(y))

(5)

使用水文分析中常用的阿基米德Copula函數(Clayton、Frank、Gumbel)和橢圓Copula函數(Gaussian、t)構建氣象-農業干旱的聯合分布模型,采用AIC準則和均方根誤差 RMSE檢驗Copula函數的擬合優度。

對氣象-農業干旱的聯合分布函數F(x,y),在X≥x的條件下,Y≥y的條件概率為:

(6)

研究表明,中旱、重旱和特旱的臨界概率分別為 0.5、0.75和0.9[29]。本研究以氣象干旱特征變量為條件,計算不同氣象干旱條件下農業干旱達到中旱、重旱和特旱的條件概率,并將條件概率等于0.95時對應的氣象干旱特征值視為對應等級下農業干旱的觸發閾值[9]。

重現期是衡量干旱事件量級的重要指標,F(x,y)的同現重現期為:

(7)

式中:N為研究時段,本研究取值為 35年;n為研究時段內由游程理論識別出的干旱次數。

對于任一重現期,理論上存在無數種變量組合,可以用一條重現期等值線來表示,等值線上的每個點,都代表一組干旱特征變量。本研究選擇聯合概率密度函數最大的變量組合,作為兩變量聯合重現期下最可能出現的氣象-農業干旱特征,聯合概率密度的計算公式如下:

f(x*,y*)max=C(FX(x*),FY(y*))fX(x*)fY(y*)

(8)

式中:x*與y*為某一重現期下最可能出現的氣象與農業干旱特征變量組合。

3 結果與分析

3.1 干旱傳播的滯后時間分析

渭河流域各子流域、土地利用類型分區的SSMI1與SPI1～SPI12序列間的皮爾遜相關系數如圖2所示。可知:渭河干流和涇河流域內各土地利用類型的SSMI1與SPI3的相關性最強;北洛河流域的SSMI1則與SPI2相關性最強。結果表明渭河干流和涇河流域氣象干旱向農業干旱的傳播時間為3個月,北洛河流域的干旱傳播時間為2個月。此外,北洛河流域的干旱傳播時間較短與該流域的特性有關,由于北洛河流域具有典型的黃土高原地貌特征,溝深坡陡,植被稀少,水土流失嚴重,導致流域降水年內分配不均,且多暴雨,暴雨后更容易產生徑流,對土壤水分的補給更少。因此,北洛河流域對氣象干旱的抵抗力較弱,應提前做好防范措施。

a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、c3分別代表渭河干流耕地、渭河干流林地、渭河干流草地、涇河流域耕地、涇河流域林地、涇河流域草地、北洛河流域耕地、北洛河流域林地和北洛河流域草地。圖5和表2同。 a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2 and c3 respectively represent farmland of main stream, forestland of main stream, grassland of main stream, farmland of Jing River Basin, forestland of Jing River Basin, grassland of Jing River Basin, farmland of Beiluo River Basin, forestland of Beiluo River Basin and grassland of Beiluo River Basin. The same in Fig.5 and Table 2.

圖3為渭河流域各分區氣象干旱與農業干旱最大相關系數的分布圖。SSMI與SPI的最大相關系數反映了氣象干旱對農業干旱的影響程度,相關系數越大,農業干旱與氣象干旱的關系就越密切[12]。可知:不同土地利用類型間比較,對耕地和草地,北洛河流域的氣象干旱與農業干旱相關性最強,涇河流域次之,渭河干流最弱,而林地在渭河干流的相關性最強;各流域內部比較,渭河干流內氣象干旱與農業干旱的相關性表現為林地>耕地>草地,涇河和北洛河流域則為草地>耕地>林地。總之,北洛河流域整體上相關性最強,渭河干流的林地和涇河、北洛河流域的草地也表現出較強的相關性。

圖3 渭河流域各分區氣象干旱與農業 干旱最大相關系數箱線圖

3.2 干旱傳播沿干燥度梯度的空間分異特征

圖4為渭河流域各分區氣象-農業干旱相關性沿干燥度梯度變化的空間分異特征及各分段線性模型的斜率k和斷點IdM*。可見不同土地利用類型在相同子流域內表現出近似的變化趨勢。渭河干流整體干燥度較大,區域偏濕潤。其中:耕地表現為四階段變化,隨著區域濕潤程度的增加,氣象-農業干旱相關性先緩慢降低,再快速增加和減小,最后以非常低的速率上升(圖4(a1));林地、草地的SPI-SSMI相關性隨干燥度的變化都表現為先增加、后減少、再增加,有2個斷點,區別在于草地在前2個階段、環境條件較干燥時的變化速率明顯快于林地,而在最后階段的上升速率低于林地(圖4(a2)～(a3))。

在涇河流域,耕地、林地和草地的氣象-農業干旱相關性分別以不同的速率顯著下降,其中林地的下降速率最快(圖4(b1)～(b3))。表明干燥度指數越大即越濕潤的地區,農業干旱對氣象干旱的響應程度越弱,而林地干旱傳播對水熱條件的變化最敏感,這可能是由于濕潤地區特別是林地的水循環過程較為復雜,土壤水分還受除降水以外的其他因素影響。

在北洛河流域,SPI-SSMI相關系數與干燥度指數有較為顯著的分段線性關系和斷點。耕地、草地的變化趨勢接近,在第一分段點之前、整體偏干燥的地區,隨著濕潤度增加,氣象干旱對農業干旱的影響逐漸減弱;在第一分界點與第二分界點之間,氣象干旱與農業干旱的相關系數出現短暫上升,這可能是由于該干燥度范圍內,蒸散發等其他因素對降水與土壤濕度相關性的干擾較弱;第二分界點之后,SPI-SSMI相關系數急劇下降,即當區域達到一定濕潤程度后,農業干旱對氣象干旱的響應程度會迅速降低(圖4(c1)、(c3))。而林地SPI-SSMI相關系數沿干燥度呈單峰變化,表現為先上升后下降的趨勢(圖4(c2))。

3.3 基于Copula的氣象-農業干旱傳播特征

3.3.1氣象、農業干旱特征

圖5顯示了渭河流域各分區匹配后的氣象、農業干旱事件的歷時和烈度的分布特征。可見:各分區農業干旱事件的歷時和烈度均>氣象干旱,氣象干旱特征的分布較為集中,農業干旱特征則相對分散,表明氣象干旱特征值的變化幅度較小,而農業干旱的變化幅度較大。

圖5 渭河流域各分區匹配氣象-農業干旱歷時、烈度箱型圖

3.3.2氣象-農業干旱傳播閾值

采用研究方法里提到的6種邊緣分布擬合氣象農業干旱的歷時和烈度,通過K-S檢驗優選分布函數,并采用Copula函數連接氣象-農業干旱特征變量,綜合AIC準則和均方根誤差RMSE的檢驗結果,選擇Gumbel Copula構建各分區的氣象-農業干旱聯合分布函數,結果見圖6。可見:各分區農業干旱等級達到中旱、重旱和特旱時的氣象干旱歷時和烈度,即氣象干旱到農業干旱的傳播閾值;傳播閾值越大,表明氣象干旱越不容易觸發農業干旱。總體而言,隨著農業干旱等級增加,各分區傳播閾值的區間也逐漸增大(圖6)。對中度和重度等級的農業干旱,干旱歷時和烈度的傳播閾值分布相似,3個子流域中,渭河干流的傳播閾值最大,表明渭河干流的抗旱能力強于涇河、北洛河流域;不同土地利用類型間比較發現,草地的傳播閾值較小,易發農業干旱,耕地、烈度的耐旱能力強(圖6(a)、(b)、(d)、(e))。對特旱等級的農業干旱,各子流域耕地的傳播閾值較大,可能是由于農業灌溉等人類活動對土壤水分虧缺的緩解作用(圖6(c)、(f))。

藍色色階代表氣象干旱到不同等級農業干旱傳播歷時的閾值變化范圍,紅色色階代表氣象干旱到不同等級農業干旱烈度的閾值變化范圍。 The blue color scale represents the range of threshold change from meteorological drought to different levels of agricultural drought propagation duration, and the red color scale represents the range of threshold change from meteorological drought to different levels of agricultural drought severity.

3.3.3氣象-農業干旱傳播關系

圖7展示了不同聯合重現期(2～100 年)下,各分區干旱傳播時最可能出現的氣象-農業干旱歷時和烈度,表2列出了各分區擬合的線性回歸方程。從圖中可以看出,隨著聯合重現期的增加,氣象、農業干旱特征也不斷增大,最可能氣象-農業干旱特征具有顯著的線性關系。線性回歸模型能定量描述干旱傳播特征,方程斜率代表氣象干旱到農業干旱的轉移程度,斜率>0,表明干旱特征在傳播過程中增大,反之則發生衰減。由圖7和表2可知:渭河流域各分區斜率均>0,且擬合方程位于45°對角線的上半區,表明干旱特征值由氣象干旱演變為農業干旱后顯著增加;在渭河干流,相同程度的氣象干旱發生時,林地和草地引發的農業干旱嚴重性>耕地,北洛河流域則與之相反;在涇河流域,耕地和林地對干旱傳播的擴大作用強于草地。綜合來看渭河流域各分區都有較為強烈的干旱傳播,因此當氣象干旱發生時,研究區可能會引發干旱歷時更長、嚴重程度更大的農業干旱,流域農業干旱的預警將更加重要。

表2 渭河流域各分區最可能氣象-農業干旱特征擬合

小圖中各點分別代表第2、3、4、5、6、7、8、10、12、15、20、25、30、35、40、45、50、60、75和100年聯合重現期下的氣象-農業干旱特征,氣象-農業干旱特征越大,代表的聯合重現期越長。 Each point in the small figure represents the meteorological and agricultural drought characteristics under the joint return period of 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 75 and 100 years. The larger the meteorological and agricultural drought characteristics, the longer the joint return period.

4 討 論

渭河流域是我國西北地區重要的經濟區,也是我國重要的糧棉油產區和工業生產基地之一,在區域經濟發展和西部大開發戰略中占有重要地位,因此研究流域內氣象干旱向農業干旱的傳播規律,不僅有助于揭示干旱過程和機制,而且對農業生產和社會經濟發展具有重要意義。近年來,針對渭河流域的干旱時空演變規律及氣象干旱向水文干旱的傳播等問題已有許多研究,但對農業干旱響應的研究略有不足。Dai等[18]采用SPI和SSMI指數探討了渭河流域氣象干旱向農業干旱的季節動態傳播模式及水文氣象因子和灌溉耗水量對干旱傳播的影響。該研究側重于干旱傳播時間的季節性規律,缺乏對干旱傳播全年變化特征的分析。而本研究采用渭河流域1980年代末期、1990年、2000年和2010年的土地利用數據,提取此時期土地利用類型始終為耕地、林地和草地的區域,并結合渭河子流域分布,將渭河流域劃分為9個子區,綜合探討氣象干旱向農業干旱在不同流域特征、不同土地利用類型影響下的傳播差異。

本研究結果顯示渭河流域氣象干旱到農業干旱的傳播時間在2～3個月,與Huang等[17]得到的3個月尺度SPI在渭河流域農業干旱監測中有效性較好的結論是一致的。氣象-農業干旱相關性受水熱條件影響,表現為分段變化趨勢,在不同子流域呈現出不同的變化規律。渭河干流SPI-SSMI相關系數隨干燥度呈多段變化,氣象-農業干旱相關性隨著濕潤程度增加先上升、后下降、再上升,北洛河流域則與之相反;涇河流域的氣象-農業干旱相關性沿濕潤程度單調下降。渭河干流上、中下游氣候環境差異較大,上游降水量少、蒸發量高,中下游植被覆蓋度好,降水豐沛,耕地面積大,且分布有關中平原城市群,受人類活動干擾較大[30],這造成了渭河干流氣象-農業干旱相關性沿干燥度梯度的分段變化。北洛河流域雖然也有大面積林地覆蓋,但其人類活動影響程度較小,單位面積產水量低,不同土地利用類型的氣象-農業干旱相關性排序與渭河干流相反,這可能是北洛河流域與渭河干流變化趨勢相對的原因。涇河流域位于黃土高原中部腹地,是渭河全流域干旱最嚴重的地區,為抵抗流域干旱而進行的水庫調蓄活動相對較多[31],涇河流域相關性的單調下降可能是由人類干擾所致。在干旱傳播時間的基礎上,通過游程理論提取干旱事件,對干旱傳播的特征值進行分析,發現渭河干流整體上耐旱能力較好,涇河和北洛河流域內干旱傳播規律相似,其中北洛河流域觸發各等級農業干旱的傳播閾值較小,抗旱能力更弱;當氣象干旱發生時,各分區均可能引發干旱歷時更長、嚴重程度更大的農業干旱。不同土地利用類型間比較,耕地受農業活動影響,不易形成嚴重程度大的農業干旱,但當干旱傳播發生時,耕地對干旱的擴散作用強,因此應強化對農業干旱的應急應對能力;林地的根系深、葉面截留水分多[32],也具有較強的抗旱能力,而草地在3種土地利用類型中的抗旱能力最弱。針對渭河流域不同分區表現出的不同干旱傳播特征,各級管理人員可以因地制宜地制定干旱預警和防御工作。

本研究體現了干旱傳播累積、滯后、衰減和持續的特性,進一步揭示了農業干旱對氣象干旱的響應,為建立基于氣象數據的農業干旱預警系提供了依據。但農業干旱涉及作物季相特征、種制及農業灌溉用水調控等人類活動造成的水文過程變化,標準化土壤濕度指數并不能完全指示作物受旱的信號,故考慮如何全面刻畫農業干旱及自然特征和人為活動對干旱傳播的影響是在今后研究中的重要內容。

5 結 論

本研究探討了渭河流域氣象干旱向農業干旱的傳播閾值和不同重現期下的最可能干旱特征組合,主要結論如下:

1)渭河流域全區氣象干旱與農業干旱具有顯著的正相關關系;渭河干流和涇河流域氣象干旱向農業干旱的傳播時間為3個月,北洛河流域的干旱傳播時間為2個月。

2)在同一子流域內,不同土地利用類型的氣象-農業干旱相關性與干燥度梯度的變化趨勢相似。隨干燥度增加,渭河干流耕地的相關性表現為降低-增大-降低-增大的四階段變化,林地、草地與之相比缺少第一階段的變化;涇河流域相關性隨干燥度指數增加而下降;北洛河流域耕地、草地的變化均為先下降、后上升再下降,而林地表現上升-下降的單峰變化。

3)氣象干旱觸發不同等級農業干旱的閾值隨著農業干旱等級的提升而增加。各子流域的耕地和渭河干流林地的干旱傳播閾值較大,對氣象干旱的響應遲緩;各子流域的草地及涇河、北洛河流域的林地干旱傳播閾值較小,易發農業干旱。

4)隨著聯合重現期的增加,氣象、農業干旱特征也不斷增大,最可能出現的氣象-農業干旱特征具有顯著線性關系。當氣象干旱發生時,各分區可能會引發干旱歷時更長、嚴重程度更大的農業干旱,其中涇河、北洛河流域的耕地最為嚴重。