大气科学论文
摘要：鉴于标准化降水蒸散发指数 (SSPEI) 可用于多时空尺度的气象干旱过程评估, 在采用Mann-Kendall方法分析19582013年间云南省37个气象站降水和气温变化趋势的基础上, 对比分析了基于Thornthwaite公式和Penman-Monteith公式两种潜在蒸散发计算方法的SSPEI指数 (SSPEI-Th和SSPEI-Pm) 在历史干旱特征分析中的适用性。结果表明, 云南省大部分气象站的SSPEI-Th和SSPEI-Pm时间序列均呈下降趋势, 即变得更为干燥, 站点主要分布于云南省南部地区;SSPEI-Th与SSPEI-Pm的相关性具有很好的一致性;两种潜在蒸散发计算方法的SSPEI指数在云南省均有较好的适用性, 但SSPEI-Pm在中北部高海拔地区冬春干旱时间识别上精度更高。
关键词：历史干旱; 标准化降水蒸散发指数 (SSPEI) ; 潜在蒸散发; 云南省;
1 概况
云南省位于我国西南边陲, 受大气环流影响, 冬天受大陆季风控制, 夏天则有湿润的海洋季风, 共同构成了低纬度山原季风气候;特殊的地理位置和复杂的气候变化, 致使其自古以来就是一个干旱灾害频发的地区。据资料, 云南省1300~1990年的691年间, 发生211次干旱, 其中大旱76次, 平均每9.1年发生一次, 小旱135次, 平均每5.1年发生一次;1990~2010年, 有10年发生了较严重的干旱, 其中2009~2010年为百年不遇的全省性大旱[1]。干旱指数是干旱识别的重要指标之一, 但很难形成统一并行之有效的指数[2]。其中, 标准化降水蒸散发指数 (SSPEI) 因其机理方面的优越性和多尺度稳健性而应用广泛[3]。早期的SSPEI中潜在蒸散发 (PPET) 是基于月平均气温数据根据Thornthwaite公式[4]计算得到 (记为SSPEI-Th) , 在我国部分典型区域的干旱化时空特征分析中取得较好的应用效果[3,5], 但由于近年来气温显着升高, 极易造成SSPEI-Th过于偏干旱, 不能反映真实的干湿状况[6]。为此, 刘珂等[7]尝试根据Penman-Monteith公式改进SSPEI中PPET的计算 (记为SSPEI-Pm) , 以提高对干湿状况的估计精度。为此, 本文基于云南省1958~2013年间37个气象站资料, 对比分析基于Thornthwaite公式和Penmann-Monteith公式两种潜在蒸发计算方法的SSPEI指数 (SSPEI-Th和SSPEI-Pm) 在历史干旱特征分析中的适用性, 并结合历史干旱记录进行验证, 获得了一些有益的结论, 可供借鉴。
2 研究资料及研究方法
2.1 研究资料
本文研究收集到中国气象科学数据共享网提供的云南省及其周边省份1958~2013年间共37个国家气象站 (图1) 的月尺度气象资料 (降水量、最小/平均/最大气温、风速、相对湿度) 。
2.2 研究方法
非参数Mann-Kendall (简称M-K检验) 趋势分析方法[8,9]是基于统计学上的假设检验进行的, 对资料样本X={x1, x2, …, xn} (n>10) 而言, M-K检验的统计量S可用下式估计:
式中, xj、xk分别为样本中第j、k个数据, j>k。
当样本总量满足n>10时, 统计量S服从均值为0的正态分布, 计算的统计量Z服从标准正态分布。当Z>0时, 说明样本系列呈上升趋势;当Z<0时, 说明样本呈下降趋势。根据显着性水平α可分析序列是否具有显着性趋势。若序列自身存在自相关性, M-K检验的精度将受到影响, 因此利用“Trend Free Pre-Whitening”方法[10]来消除样本自身的自相关成分。
SSPEI指数的计算较为简便, 与SSPI指数的计算流程类似, 其主要区别为输入的是降水与PPET的差值序列数据而非单独的降水序列:
式中, Di为第i月的降水量Pi与潜在蒸散发量PPETi差值。
假定D序列服从3参数Log-logistic分布F (x) , 根据Abramowitz-Stegun近似法将分布函数值标准化处理即可得到SSPEI值[2]。SSPEI是均值为0、方差为1的标准化变量, 因此应用时可进行时空多尺度的对比分析。
3 降水和气温的变化特征
分析降水和气温序列的变化趋势有助于研究干湿状况演变对气候变化的响应, 采用反距离加权方法进行降水和气温的空间插值, 并利用Mann-Kendall方法分析其变化趋势, 结果见图2。由图2可看出, 1958~2013年间大多数气象站降水均较为丰富, 呈自南向北递减趋势。云南省西北地区降水量呈增加趋势, 而东部地区和南部部分地区降水量为减少趋势, 但只有东部小部分地区降水量变化趋势较为显着, 其他地区均不显着。在各气象站降水变化对比方面, 降水增加趋势值最大为云南省西北的贡山站 (21.6mm/10a) , 而减少趋势最为显着的是东部的泸西站 (-40.4mm/1 0a) 。该区域的气温直减率为-0.52℃/100m。在年平均气温趋势上, 仅有元谋和盘县两站地区在1958~2013年间呈降温趋势 (但不显着) , 而其他地区均为增温变暖趋势。在区域性增温的背景下, 元谋和盘县两站为异常变化趋势。这两个站点年平均气温以2000年为拐点分别表现为下降—上升和上升—下降的不同趋势, 其异常的具体原因仍有待分析。在所有增温的35个气象站中, 最大的增温趋势值为海拔最高的德钦站 (0.43℃/10a) 。
图2 云南省1958~2013年间多年平均降水和气温的空间分布及其变化趋势Fig.2 Spatial distribution and its change trend of average precipitation and temperature for many years during 1958-2013