2000—2022年益陽8—10月旱澇指數時空變化及大氣環流特征

摘 要：基于2000—2020年益陽市5個國家站逐日降水數據和短周期干旱指數，識別并分析了益陽8—10月旱澇急轉事件的時空變化特征。結果表明：益陽8—10月平均旱澇指數為負值，呈現震蕩性上揚趨勢，8—9月相對出現干旱的概率要更高，10月相對低一些，旱澇指數峰值為10月底，谷值為9月中旬后期；年內旱澇指數轉換較頻繁，旱轉澇概率較高的時段為8月上旬初至下旬初、9月中旬末至9月底、10月中旬、10月下旬后期；湖區旱澇指數相對較低，山區相對較高；中高緯徑向度、脊槽位置、副熱帶高壓和北半球極渦強度位置、厄爾尼諾現象等均會影響益陽旱澇分布情況。

關鍵詞：旱澇急轉；時空變化；大氣環流

中圖分類號：P426.616 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）12–0-03

在全球氣候變暖的大背景下，旱澇急轉出現頻率較高，尤其是在長期干旱后突然出現強降雨的情況下，極易形成旱澇急轉現象，突發山洪、河水陡漲、城鄉內澇、泥石流地質災害等極端災害。沈柏竹等[1]分析了2011年春夏季長江中下游地區旱澇急轉特征，發現西太平洋副高突然西伸北跳，東亞大槽異常偏西偏強、鄂海阻高減弱，是冷暖空氣在該地區匯合、降水發生并持續造成由嚴重干旱向洪澇急轉的主要原因。趙東升等[2]發現我國西南地區旱澇急轉事件發生次數的空間分布呈現出東北多、西南少的格局。張云帆等[3]研究發現，1973—2018年極端旱澇發生頻率增加，旱澇持續時間延長，大氣環流因素中西太平洋暖池強度指數、西太平洋副高強度指數、太陽黑子指數和南海副高強度指數與旱澇烈度變化較為相關。章益棋等[4]剖析江蘇省全域及各水資源分區歷史旱澇急轉事件演變規律，發現2001—2014年太湖片區、長江東片區和西區旱轉澇事件頻次高于其他年代，淮河西片區則反之，淮河南片區和北區各年代間無明顯差異，長江東片區澇轉旱事件更為頻發，長江西片區、淮河3個分區則呈減少趨勢。

對于地形復雜的益陽地區而言，旱澇急轉可能引起資水陡漲，從而引發流域性洪水，更多地會使西部山區發生山洪、泥石流等地質災害，還可能引起局地的城鄉內澇。例如，2013年益陽夏季高溫干旱嚴重，兩次臺風引發強降水，促使局地山洪、地質災害、城鄉內澇等災害發生，損失嚴重。因此，本研究從長周期尺度上的旱澇指數入手，分析2000年以后益陽地區夏秋旱指數演變特征、空間縣域差異，通過分析旱澇指數與大氣環流背景之間的關系，找到益陽地區旱澇關鍵點，探討各類型旱澇過程在氣象服務上的特征。

1 資料與方法

1.1 數據資料

本研究收集益陽市5個國家氣象站2000—2022年、160個氣象區域自動站2006—2022年逐日降水數據，所有數據均來自國家氣象信息中心。

1.2 研究方法

本研究采用的氣象干旱綜合指數（MCI）考慮了60 d內的有效降水（權重累計降水）、30 d內蒸散（相對濕潤度）及季尺度（90 d）降水和近半年尺度（150 d）降水的綜合影響。氣象干旱綜合指數（MCI）的計算公式為：

MCI=Ka×（a×SPIW60+b×MI30+c×SPI90+d×SPI150）（1）

式（1）中，MI30為近30 d相對濕潤度指數；SPI90為近90 d標準化降水指數；SPI150為近150 d標準化降水指數；SPIW60為近60 d標準化權重降水指數。計算方法見國家標準GB/T 20481—2017氣象干旱等級附錄；a、b、c、d分別為SPIW60、MI30、SPI90、SPI150的權重系數，在益陽地區取值分別為0.5、0.6、0.2、0.1；Ka為季節調節系數，取值為1。

旱澇等級分別為：MCI≤-2.0為特旱；-2.0＜MCI

≤-1.5為重旱；-1.5＜MCI≤-1.0為中旱；-1.0＜MCI

≤-0.5為輕旱；-0.5＜MCI＜0.5為正常；0.5≤MCI＜1.0為輕澇；1.0≤MCI＜1.5為中澇；1.5≤MCI＜

2.0為重澇；2.0≤MCI為特澇。

2 旱澇指數時間演變特征

2.1 旱澇指數年月變化

從2000—2022年8—10月旱澇指數的平均值來看全市為負值，而8—9月相對出現干旱的概率要更高，10月相對較低（圖1）。從5年移動平均來看年際分布：8—10月旱澇指數整體呈現震蕩上揚趨勢，中澇年份僅有兩年（2002、2020年），中旱年份僅有2003年，重旱年份僅有2022年。從月份旱澇指數的差值來看：2004年8—10月旱澇指數持續減小，由澇轉旱；2009、2012、2022年8—9月旱澇指數明顯減小，2009年9月轉為中旱，2022年轉為特旱；2005、2007、2014年9—10月旱澇指數明顯減小，2005年和2014年10月轉為輕旱；2000、2010、2013、2018、2020年8—10月旱澇指數持續增加，2000、2013、2018年由旱轉澇，2010年轉為中澇，2020年轉為重澇；2017年8—9月旱澇指數增加，9月轉為中澇；2001、2011年9—10月旱澇指數增加，2001年干旱解除，2011年旱轉澇。

2.2 旱澇指數日變化

從2000—2022年逐日旱澇指數的平均值（圖2）來看，旱澇指數呈現震蕩性上揚趨勢，相關系數為0.296 7，相關度一般。旱澇指數峰值為10月底，其次為10月中旬后期，谷值為9月中旬后期，其次為8月上旬末中旬初。旱轉澇概率較高的時段為8月上旬初至下旬初、9月中旬末至9月底、10月中旬、10月下旬后期；澇轉旱概率較高的時段是8月上旬、9月中旬、10月中旬末至下旬初。

3 旱澇指數空間分布特征

從2000—2022年8—10月益陽市5個國家站逐年旱澇指數（表1）的平均值來看，位于湖區的南縣和沅江旱澇指數相對較低，丘陵區的赫山和山區的安化相對較高，桃江居中。

從年份分布情況來看，益陽地區旱澇差異較大：桃江2000年輕澇，2002年重澇，2003年輕旱；安化2005年輕旱，2006年輕旱，2007年中澇；2008年沅江、赫山、桃江輕旱；2010年南縣、沅江輕到中澇；2011年沅江、安化輕旱；2013年赫山輕旱，安化輕澇；2014年安化輕澇；2016年桃江、安化輕澇；2017沅江、桃江、安化輕澇；桃江2018年輕澇、2019年輕旱；2020年南縣、沅江重澇，赫山、桃江中澇；桃江、安化2021年輕澇，2022年重至特旱。

4 旱澇指數與大氣環流相關性分析

從大氣環流指數與益陽8—10月旱澇指數的相關性分析來看，西太平洋和南海副高面積大、強度大、脊線偏北，出現干旱的概率要高；北半球極渦面積小、強度弱、緯度偏北、東亞槽位置偏西、強度偏弱，出現干旱的概率也會較高；青藏高原指數大、印緬槽偏強、北極濤動指數偏大、200 hPa緯向風指數偏大、850 hPa西太平洋信風指數偏大，出現干旱的概率也會較高，厄爾尼諾現象出現時洪澇概率較大。

從2000年以來的2022、2003年8—10月重干旱和

2002、2020年重洪澇的大氣環流平均場對比（圖3）來看：干旱年份中高緯徑向度較小，歐洲多由高壓脊控制，中西伯利亞和東西伯利亞為低槽區，中緯度低槽位于青藏高原以西和東北平原到東海，副熱帶高壓偏強，585線位于長江流域以北，湖南由弱脊控制，不利于暖濕氣流和冷空氣交匯；洪澇年份中高緯徑向度較大，西伯利亞由高壓脊控制，歐洲和鄂霍克次海為低槽區，中緯度低槽位于青藏高原以西和東北平原到云南，副熱帶高壓偏弱，585線位于長江流域附近或以南，湖南在低槽內，有利于暖濕氣流和冷空氣交匯。

5 結論

分析2000—2022年8—10月益陽各區縣市旱澇指數和大氣環流相關性可知：

（1）益陽8—10月平均旱澇指數為負值，呈現震蕩性上揚趨勢，8—9月相對出現干旱的概率要更高，10月相對更低。年內旱澇指數轉換較為頻繁，典型的年份有2004年由澇轉旱、2011年由旱轉澇、2022年由澇轉特旱、2010年由旱轉中澇、2020年由旱轉重澇。

（2）逐日旱澇指數的平均值呈現震蕩性上揚趨勢，旱澇指數峰值為10月底，其次為10月中旬后期，谷值為9月中旬后期，其次為8月上旬末中旬初。旱轉澇概率較高的時段為8月上旬初至下旬初、9月中旬末至9月底、10月中旬、10月下旬后期；澇轉旱概率較高的時段是8月上旬、9月中旬、10月中旬末到下旬初。

（3）湖區旱澇指數相對較低，山區相對較高；益陽地區旱澇差異較大，2007年僅安化中澇，2010年南縣、沅江輕到中澇，2020年南縣、沅江、赫山、桃江中澇。

（4）西太平洋和南海副高面積大、強度大、脊線偏北，益陽8—10月出現干旱的概率要高；北半球極渦面積小、強度弱、緯度偏北、東亞槽位置偏西、強度偏弱出現干旱的概率也會較高；青藏高原指數大、印緬槽偏強、北極濤動指數偏大、200 hPa緯向風指數偏大、850 hPa西太平洋信風指數偏大，出現干旱的概率也會較高，厄爾尼諾現象出現洪澇概率較大。中高緯徑向度、脊槽位置、副熱帶高壓強度也影響益陽旱澇分布情況。

參考文獻

[1] 沈柏竹，張世軒，楊涵洧，等.2011年春夏季長江中下游地區旱澇急轉特征分析[J].物理學報，2012，61（10）：530-540.

[2] 趙東升，張家誠，鄧思琪，等.1960—2018年中國西南地區旱澇急轉的時空變化特征[J].地理科學，2021，41（12）：2222-2231.

[3] 張云帆，翟麗妮，林沛榕，等.長江中下游典型流域旱澇與旱澇/澇旱急轉演變規律及其驅動因子研究[J].武漢大學學報（工學版），2021，54（10）：887-897，933.

[4] 章益棋，袁飛，張利敏，等.基于降水統計方法的江蘇省旱澇急轉演變特征研究[J].水文，2022，42（2）：29，36-41.

收稿日期：2024-10-17

作者簡介：何裕強（1973—），男，湖南沅江人，工程師，研究方向為氣象服務。