摘要：鑒于標準化降水蒸散發指數 \\(SSPEI\\) 可用于多時空尺度的氣象干旱過程評估, 在采用Mann-Kendall方法分析19582013年間云南省37個氣象站降水和氣溫變化趨勢的基礎上, 對比分析了基于Thornthwaite公式和Penman-Monteith公式兩種潛在蒸散發計算方法的SSPEI指數 \\(SSPEI-Th和SSPEI-Pm\\) 在歷史干旱特征分析中的適用性。結果表明, 云南省大部分氣象站的SSPEI-Th和SSPEI-Pm時間序列均呈下降趨勢, 即變得更為干燥, 站點主要分布于云南省南部地區;SSPEI-Th與SSPEI-Pm的相關性具有很好的一致性;兩種潛在蒸散發計算方法的SSPEI指數在云南省均有較好的適用性, 但SSPEI-Pm在中北部高海拔地區冬春干旱時間識別上精度更高。
關鍵詞：歷史干旱; 標準化降水蒸散發指數 \\(SSPEI\\) ; 潛在蒸散發; 云南省;
1 概況
云南省位于我國西南邊陲, 受大氣環流影響, 冬天受大陸季風控制, 夏天則有濕潤的海洋季風, 共同構成了低緯度山原季風氣候;特殊的地理位置和復雜的氣候變化, 致使其自古以來就是一個干旱災害頻發的地區。據資料, 云南省1300~1990年的691年間, 發生211次干旱, 其中大旱76次, 平均每9.1年發生一次, 小旱135次, 平均每5.1年發生一次;1990~2010年, 有10年發生了較嚴重的干旱, 其中2009~2010年為百年不遇的全省性大旱[1]。干旱指數是干旱識別的重要指標之一, 但很難形成統一并行之有效的指數[2]。其中, 標準化降水蒸散發指數 \\(SSPEI\\) 因其機理方面的優越性和多尺度穩健性而應用廣泛[3]。早期的SSPEI中潛在蒸散發 \\(PPET\\) 是基于月平均氣溫數據根據Thornthwaite公式[4]計算得到 \\(記為SSPEI-Th\\) , 在我國部分典型區域的干旱化時空特征分析中取得較好的應用效果[3,5], 但由于近年來氣溫顯著升高, 極易造成SSPEI-Th過于偏干旱, 不能反映真實的干濕狀況[6]。為此, 劉珂等[7]嘗試根據Penman-Monteith公式改進SSPEI中PPET的計算 \\(記為SSPEI-Pm\\) , 以提高對干濕狀況的估計精度。為此, 本文基于云南省1958~2013年間37個氣象站資料, 對比分析基于Thornthwaite公式和Penmann-Monteith公式兩種潛在蒸發計算方法的SSPEI指數 \\(SSPEI-Th和SSPEI-Pm\\) 在歷史干旱特征分析中的適用性, 并結合歷史干旱記錄進行驗證, 獲得了一些有益的結論, 可供借鑒。
2 研究資料及研究方法
2.1 研究資料
本文研究收集到中國氣象科學數據共享網提供的云南省及其周邊省份1958~2013年間共37個國家氣象站 \\(圖1\\) 的月尺度氣象資料 \\(降水量、最小/平均/最大氣溫、風速、相對濕度\\) 。
2.2 研究方法
非參數Mann-Kendall \\(簡稱M-K檢驗\\) 趨勢分析方法[8,9]是基于統計學上的假設檢驗進行的, 對資料樣本X={x1, x2, …, xn} \\(n>10\\) 而言, M-K檢驗的統計量S可用下式估計:
式中, xj、xk分別為樣本中第j、k個數據, j>k。
當樣本總量滿足n>10時, 統計量S服從均值為0的正態分布, 計算的統計量Z服從標準正態分布。當Z>0時, 說明樣本系列呈上升趨勢;當Z<0時, 說明樣本呈下降趨勢。根據顯著性水平α可分析序列是否具有顯著性趨勢。若序列自身存在自相關性, M-K檢驗的精度將受到影響, 因此利用“Trend Free Pre-Whitening”方法[10]來消除樣本自身的自相關成分。
SSPEI指數的計算較為簡便, 與SSPI指數的計算流程類似, 其主要區別為輸入的是降水與PPET的差值序列數據而非單獨的降水序列:
式中, Di為第i月的降水量Pi與潛在蒸散發量PPETi差值。
假定D序列服從3參數Log-logistic分布F \\(x\\) , 根據Abramowitz-Stegun近似法將分布函數值標準化處理即可得到SSPEI值[2]。SSPEI是均值為0、方差為1的標準化變量, 因此應用時可進行時空多尺度的對比分析。
3 降水和氣溫的變化特征
分析降水和氣溫序列的變化趨勢有助于研究干濕狀況演變對氣候變化的響應, 采用反距離加權方法進行降水和氣溫的空間插值, 并利用Mann-Kendall方法分析其變化趨勢, 結果見圖2。由圖2可看出, 1958~2013年間大多數氣象站降水均較為豐富, 呈自南向北遞減趨勢。云南省西北地區降水量呈增加趨勢, 而東部地區和南部部分地區降水量為減少趨勢, 但只有東部小部分地區降水量變化趨勢較為顯著, 其他地區均不顯著。在各氣象站降水變化對比方面, 降水增加趨勢值最大為云南省西北的貢山站 \\(21.6mm/10a\\) , 而減少趨勢最為顯著的是東部的瀘西站 \\(-40.4mm/1 0a\\) 。該區域的氣溫直減率為-0.52℃/100m。在年平均氣溫趨勢上, 僅有元謀和盤縣兩站地區在1958~2013年間呈降溫趨勢 \\(但不顯著\\) , 而其他地區均為增溫變暖趨勢。在區域性增溫的背景下, 元謀和盤縣兩站為異常變化趨勢。這兩個站點年平均氣溫以2000年為拐點分別表現為下降—上升和上升—下降的不同趨勢, 其異常的具體原因仍有待分析。在所有增溫的35個氣象站中, 最大的增溫趨勢值為海拔最高的德欽站 \\(0.43℃/10a\\) 。
圖2 云南省1958~2013年間多年平均降水和氣溫的空間分布及其變化趨勢Fig.2 Spatial distribution and its change trend of average precipitation and temperature for many years during 1958-2013
