黃婷婷 林青霞 吳志勇 汪瑛琪

摘 要：為探究黃河流域歷史氣象干旱時(shí)空演變特征，并結(jié)合ENSO事件探究其關(guān)聯(lián)性，選取黃河流域99個(gè)氣象站1961—2020年的逐月降水與氣溫資料，結(jié)合Mann-Kendall突變檢驗(yàn)、Morlet小波分析等方法揭示近60 a黃河流域年、季尺度的干旱時(shí)空特征，并結(jié)合平均海平面溫度距平指數(shù)SSTA，探究黃河流域氣象干旱特征與ENSO事件的相關(guān)性。研究結(jié)果表明：①年尺度上，黃河流域近60 a的標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI以-0.114/10 a的速度變化，干旱現(xiàn)象較嚴(yán)重，空間上，流域西部呈輕微濕潤(rùn)化趨勢(shì)，流域東部呈干旱化趨勢(shì);②季尺度上，全流域春季干旱化趨勢(shì)最為顯著，夏秋季其次，冬季干旱化趨勢(shì)微弱;③Morlet小波分析顯示，黃河流域存在13 a主周期的旱澇交替，2020年的小波系數(shù)實(shí)部圖顯示，黃河流域?qū)⒊掷m(xù)濕潤(rùn);④ENSO事件發(fā)生強(qiáng)度與黃河流域SPEI影響因子的相關(guān)性表明，ENSO事件的發(fā)生與降水及溫度的相關(guān)性顯著，且相關(guān)性存在1～6個(gè)月的滯后。

關(guān)鍵詞：干旱;標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù);ENSO事件;黃河流域

中圖分類號(hào)：P426.616; TV882.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.11.010

引用格式：黃婷婷，林青霞，吳志勇，等.黃河流域干旱時(shí)空特征及其與ENSO的關(guān)聯(lián)性分析[J].人民黃河，2021，43（11）：52-58.

Spatial and Temporal Characteristics of Drought in the Yellow River Basin and Their Correlation with ENSO

HUANG Tingting1， LIN Qingxia2， WU Zhiyong ?WANG Yingqi3

（1.Yellow River Institute of Hydraulic Research， Zhengzhou 45000 ?China;

2.College of Water Conservancy and Environment， China Three Gorges University， Yichang 443002， China;

3.College of Hydrology and Water Resources， Hohai University， Nanjing 210098， China）

Abstract： In order to explore the spatiotemporal evolution characteristics of historical meteorological drought in theYellow River Basin and explore its correlation with ENSO events， it selected the monthly precipitation and temperature data of 99 meteorological stations in the Yellow River Basin from 1961 to 2020. Based on Mann-Kendall mutation test and Morlet wavelet analysis， it revealed the temporal and spatial characteristics of annual and seasonal drought in the Yellow River Basin over the past 60 years， and the correlation between meteorological drought characteristics in the Yellow River Basin and ENSO events were explored by combining the mean sea surface temperature anomaly index （SSTA）. The results show that a） on the annual scale， the SPEI index of the Yellow River Basin during recent 60 years is decreased at a rate of -0.114/10 a， the drought phenomenon is serious. Spatially， the western part of the basin shows a slight trend of wetness， while the eastern part of the basin shows a trend of aridity. b） At the seasonal scale， the most significant drying trend is spring， followed by summer and autumn， and the drying trend is weak in winter. c） Morlet wavelet analysis shows that there is a 13-year main cycle of drought and flood alternation in the Yellow River Basin. By observing the real part of wavelet coefficients in 2020， it shows that the Yellow River Basin will remain wet. d） The polynomial fitting relationship and correlation between the occurrence intensity of ENSO events and the SPEI influencing factors in the Yellow River Basin indicate that the occurrence of ENSO events is significantly correlated with precipitation and temperature and the correlation has a lag of 1-6 months.

Key words： drought; SPEI; ENSO events; Yellow River Basin

干旱是普遍發(fā)生的一種氣象災(zāi)害，是指區(qū)域水分收支或供求不平衡而形成的水分短缺現(xiàn)象。IPCC評(píng)估報(bào)告顯示，近百年來(lái)全球地表溫度升高明顯，全球變暖使得全球各地的旱災(zāi)事件呈顯著增加趨勢(shì)。干旱災(zāi)害的頻發(fā)使得我國(guó)多地水資源、水生態(tài)環(huán)境以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等受到嚴(yán)重影響[1-2]。描述干旱特征的干旱指標(biāo)眾多，包括標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI[3]、帕默爾干旱指數(shù)PDSI[4]、Z指數(shù)[5]、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI等。SPI與Z以降水量為單因素表征干旱特征，未考慮溫度、蒸散發(fā)等因素對(duì)區(qū)域氣候變化特征的影響。PDSI的計(jì)算過(guò)程較復(fù)雜，對(duì)研究數(shù)據(jù)的要求較高，且干旱等級(jí)劃分的主觀性較大。SPEI的計(jì)算考慮了溫度與水量平衡因子，在干旱評(píng)估中具有優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用與研究[6]。

黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和經(jīng)濟(jì)帶，在我國(guó)生態(tài)建設(shè)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面具有不可替代的地位[7]。21世紀(jì)以來(lái)，黃河流域干旱事件頻發(fā)[8]，干旱導(dǎo)致的河流干枯和斷流現(xiàn)象日益嚴(yán)重，加速了黃河流域土地荒漠化與植被退化[9]。因此，研究黃河流域干旱特征與演變規(guī)律有利于更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)黃河流域氣候變化以及水資源時(shí)空變化規(guī)律[10]。已有學(xué)者對(duì)黃河流域的干旱特征進(jìn)行了研究與分析，如：楊肖麗等[11]利用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI對(duì)黃河流域氣象干旱進(jìn)行了評(píng)估與分析;周帥等[12]以黃河流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，運(yùn)用游程理論、Morans I指數(shù)、SPI指數(shù)等方法綜合分析了黃河流域干旱時(shí)空變化規(guī)律，并識(shí)別出干旱事件發(fā)生的位置及空間分布格局。但是，上述研究多注重于使用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI分析區(qū)域干旱特征，較少涉及標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI的應(yīng)用。筆者采用SPEI作為研究干旱的指標(biāo)，分析近60 a來(lái)黃河流域年代際與四季的干旱時(shí)空變化特征，并探究ENSO事件[13]與干旱特征的相關(guān)性，旨在加快推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展[14-15]。

1 研究區(qū)域概況

黃河發(fā)源于青海省巴顏喀拉山北麓，流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9個(gè)?。▍^(qū)），干流全長(zhǎng)5 464 km，流域面積79.5萬(wàn)km2，地理位置為北緯32°10′— 41°50′、東經(jīng)95°53′—119°5′，黃河流域海拔由西向東逐級(jí)下降，流域降水量東南多、西北少，多年平均降水量約為460 mm，多年平均水面蒸散發(fā)量約為1 000 mm，是我國(guó)典型的氣候敏感區(qū)之一。黃河流域水資源相對(duì)匱乏，生態(tài)環(huán)境脆弱，在全球性氣候變暖與人類活動(dòng)影響下，黃河流域的干旱災(zāi)害頻繁發(fā)生，根據(jù)黃河流域歷史重大干旱事件記載[16-17]，21世紀(jì)初期黃河流域干旱事件影響范圍較廣且影響歷時(shí)較長(zhǎng)。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

本文選取了黃河流域99個(gè)氣象站1961—2020年的氣象數(shù)據(jù)，缺測(cè)數(shù)據(jù)采用相鄰站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值的方法獲取，氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)中心（http：//cdc.nmic.cn/），包括逐月平均溫度和降水量觀測(cè)數(shù)據(jù)。選用熱帶太平洋平面溫度距平指數(shù)SSTA[18]與南方濤動(dòng)指數(shù)SOI[19]作為表示厄爾尼諾-南方濤動(dòng)的指標(biāo)，SSTA指數(shù)來(lái)源于美國(guó)地球系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室（NOAA-ESRL）。

2.2 研究方法

2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)

基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI分析黃河流域近60 a的干旱變化規(guī)律，應(yīng)用Thomthwaite方法計(jì)算逐月潛在蒸散量PETi。計(jì)算SPEI涉及的主要指標(biāo)及公式如下[20]：

PETi=16×10TiHm（1）

Di=Pi-PETi（2）

F（x）=1+αx-ββ-1（3）

α=ω0-2ω1βΓ1+1βΓ1-1β（4）

β=2ω1-ω06ω1-ω0-6ω2（5）

γ=ω0-αΓ1+1βΓ1-1β（6）

SPEI=ω-c0+c1ω+c2ω21+d1ω+d2ω2+d3ω3（7）

ω=-2ln P（8）

式中：PETi為月潛在蒸散量（i為月份）;Pi為月降水量;Ti為月平均溫度;H為年熱量指數(shù);m為常數(shù)，m=0.49+0.179H-0.000 077 1H2+0.000 000 675H3;α為尺度函數(shù);β為形狀函數(shù);γ為origin參數(shù);P為累計(jì)概率密度;F（x）為log-logistic概率分布的累計(jì)函數(shù);Γ為階乘函數(shù);ω0、ω1、ω2為數(shù)據(jù)序列Di的概率加權(quán)矩;c0、c1、c2、d1、d2、d3均為常數(shù);ω為距離加權(quán)矩。若P≤0.5，則P=F（x）;若P>0.5，則P=1-F（x）。

本文通過(guò)計(jì)算研究區(qū)域99個(gè)氣象站點(diǎn)1961年1月至2020年12月不同時(shí)間尺度的SPEI值，分析研究區(qū)域的年度與季節(jié)的干旱時(shí)空演變特征，SPEI干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)[21]見(jiàn)表1。

SPEI具有多時(shí)間尺度，本文主要分析3個(gè)月與12個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI值。文中的春旱、夏旱、秋旱和冬旱分別采用5月、8月、11月與次年2月的SPEI-3表征，年尺度干旱特征采用SPEI-12表征。

2.2.2 Mann-Kendall檢驗(yàn)

Mann-Kendall（M-K）趨勢(shì)檢驗(yàn)是目前氣象水文領(lǐng)域進(jìn)行趨勢(shì)判斷的主要方法之一[22]，假設(shè)時(shí)間序列數(shù)據(jù){Xi}是n個(gè)獨(dú)立的、隨機(jī)變量同分布的樣本，則：

S=∑ni=2∑i-1j=1sgnXi-Xj（9）

式中：S為統(tǒng)計(jì)量。

依據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z判斷序列的趨勢(shì)顯著性，其計(jì)算公式為

Z=S-1 nn-12n+5/18（S>0）

0（S=0）

S+1 nn-12n+5/18（S<0）（10）

若檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z的絕對(duì)值Z>2.58，表明序列在0.01的置信水平上具有極顯著的變化趨勢(shì);若1.96

2.2.3 小波分析

在Matlab軟件中采用復(fù)Morlet小波分析，實(shí)現(xiàn)黃河流域年尺度與季尺度的SPEI指數(shù)周期變化規(guī)律研究。小波分析可反映黃河流域SPEI指數(shù)的多尺度周期特征，通過(guò)小波變換系數(shù)和小波方差圖可以確定區(qū)域干旱的主要周期以及各時(shí)間尺度的波動(dòng)能量隨該尺度的分布情況[14]。

3 結(jié)果分析

3.1 黃河流域SPEI的年際變化趨勢(shì)分析

黃河流域1961—2020年年度SPEI變化及其M-K檢驗(yàn)曲線如圖1（a）所示，可以看出年度SPEI呈下降趨勢(shì)，線性傾向率為-0.114/10 a，表明近60 a來(lái)黃河流域呈干旱化趨勢(shì)。1964年和1997年分別為黃河流域近60 a來(lái)最濕潤(rùn)和最干旱的兩個(gè)年份，其SPEI值分別為1.47和-1.09，分別達(dá)到了中度濕潤(rùn)和中度干旱的水平。在置信區(qū)間內(nèi)，UF和UB曲線相交于1985年，表明1985年黃河流域干旱情勢(shì)發(fā)生突變，1985年前流域干旱化趨勢(shì)不顯著，1985年后流域顯著干旱化，且1999年后干旱化趨勢(shì)達(dá)到了顯著性水平。

圖1（b）～（e）為黃河流域1961—2020年四季SPEI變化及其M-K檢驗(yàn)曲線。春季SPEI的線性傾向率為-0.117/10 a，1964年和2000年分別是最濕潤(rùn)和最干旱的兩個(gè)年份，其SPEI值分別為1.22和-1.40，分別達(dá)到中度濕潤(rùn)和中度干旱的水平。夏季SPEI的線性傾向率為-0.047/10 a，1976年和1997年夏季SPEI分別為1.01和-1.04，分別達(dá)到中度濕潤(rùn)和中度干旱的水平。秋季SPEI的線性傾向率為-0.101/10 a，1961年和1998年秋季SPEI分別為1.38和-1.80，分別達(dá)到中度濕潤(rùn)和重度干旱的水平。冬季SPEI的線性傾向率為0.068/10 a，1990年和1999年的冬季SPEI分別為1.34和-1.59，分別達(dá)到中度濕潤(rùn)和重度干旱的水平。綜上可以看出，近60 a來(lái)黃河流域的春季、夏季、秋季均表現(xiàn)出由濕潤(rùn)向干旱轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，而冬季則表現(xiàn)出濕潤(rùn)化的趨勢(shì)。

3.2 黃河流域SPEI的空間變化趨勢(shì)分析

圖2為黃河流域1961—2020年年度與四季SPEI空間分布狀況。從年度SPEI空間分布看，以景泰—臨夏—若爾蓋—馬爾康為分界線把流域分為東部與西部地區(qū)，西部地區(qū)呈現(xiàn)濕潤(rùn)化趨勢(shì)，東部地區(qū)呈現(xiàn)中度至極端干旱水平的干旱化趨勢(shì)?？傮w而言，1961—2020年流域大部分區(qū)域呈現(xiàn)干旱化加重的趨勢(shì)，小部分地區(qū)呈現(xiàn)濕潤(rùn)化加重的趨勢(shì)，流域上中游地區(qū)干旱化程度加重，流域上游地區(qū)濕潤(rùn)化程度加重。

從春季SPEI空間分布情況看，以景泰—西吉—天水與太原—臨汾—孟津?yàn)閮蓷l分界線把流域分為西部、中部、東部三部分，西部地區(qū)呈濕潤(rùn)化趨勢(shì)，中部地區(qū)呈干旱化趨勢(shì)，東部地區(qū)呈輕微干旱化趨勢(shì);從夏季SPEI空間分布看，大部分地區(qū)呈中度干旱化趨勢(shì)，只有西北與東南部分地區(qū)呈濕潤(rùn)化趨勢(shì);從秋季SPEI空間分布看，大部分地區(qū)呈極端干旱化狀態(tài)，以景泰—合作—若爾蓋與銀川—橫山—長(zhǎng)治為兩條分界線將流域分為三部分，除西南與東北地區(qū)呈輕微濕潤(rùn)化趨勢(shì)外，其余地區(qū)均具有干旱化趨勢(shì)嚴(yán)重的特征;從冬季SPEI空間分布看，以包頭—橫山—環(huán)縣—長(zhǎng)武—天水為分界線把流域分為東西兩部分，中游與下游具有干旱化的趨勢(shì)。整體而言，流域中游地區(qū)容易發(fā)生干旱事件，上游地區(qū)相對(duì)不易發(fā)生干旱事件。春季干旱化最為顯著，夏季與秋季次之，冬季干旱化趨勢(shì)最不顯著。

3.3 Morlet小波分析

選用水文氣象分析中常用的Morlet連續(xù)復(fù)小波變換分析法分析黃河流域1961—2020年的年尺度與季節(jié)尺度SPEI的周期演變規(guī)律，見(jiàn)圖3。

年度SPEI既存在4～8 a與10～15 a的短周期變化規(guī)律，也存在18～27 a的長(zhǎng)周期變化規(guī)律。其中，10～15 a的短周期存在3次較明顯的旱濕交替情況，18～27 a的長(zhǎng)周期存在2次較明顯的旱濕交替情況。13、5、21 a尺度上震蕩明顯，分別為第一、第二、第三周期;春季SPEI存在10、36、18 a的震蕩周期，分別為第一、第二、第三周期;夏季SPEI存在21、7、13 a的震蕩周期，分別為第一、第二、第三周期，13 a與21 a尺度上流域均處于持續(xù)偏濕的狀態(tài);秋季13 a為第一周期，5 a為第二周期，13 a尺度上未來(lái)幾年流域處于持續(xù)干旱的狀態(tài)，5 a尺度上流域處于持續(xù)濕潤(rùn)的狀態(tài);冬季23 a為第一周期，7 a為第二周期，23 a尺度上流域處于持續(xù)濕潤(rùn)的狀態(tài)，7 a尺度上流域處于濕潤(rùn)結(jié)束期。

3.4 ENSO事件對(duì)黃河流域干旱的影響

3.4.1 ENSO事件強(qiáng)度與SPEI指數(shù)影響因子關(guān)系

ENSO事件主要分為暖事件（厄爾尼諾事件）和冷事件（拉尼娜事件）。對(duì)1961—2020年的ENSO冷暖事件及強(qiáng)度等級(jí)的變化特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)表2。李曉燕等[23]將ENSO暖冷事件強(qiáng)度的等級(jí)劃分為強(qiáng)、中等、弱3個(gè)等級(jí)，其中ENSO暖事件強(qiáng)度分別用3、2、1表示，ENSO冷事件強(qiáng)度分別用-3、-2、-1表示，未受ENSO事件影響的年份強(qiáng)度用0表示。黃河流域1961—2020年的SPEI值、年降水量、年均氣溫與ENSO事件強(qiáng)度的關(guān)系如圖4～圖6所示。

由圖4可知，ENSO事件的強(qiáng)度與黃河流域SPEI指數(shù)存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，經(jīng)相關(guān)分析得出，相關(guān)系數(shù)為-0.33 達(dá)到極顯著性水平。由圖5可知，ENSO事件對(duì)黃河流域降水的影響較強(qiáng)，兩者成明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.270，達(dá)到顯著性水平，ENSO強(qiáng)度增大時(shí)降水量下降，減弱時(shí)降水量上升。由圖6可知，ENSO強(qiáng)度與氣溫之間整體成較明顯的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.121，沒(méi)有達(dá)到顯著性水平。可以看出，降水與氣溫受ENSO事件的影響存在一定的時(shí)間滯后。

圖7為1961—2020年的SPEI-12指數(shù)、SSTA指數(shù)、SOI指數(shù)演變示意圖。可以看出，由厄爾尼諾事件引起的干旱事件，其SSTA指數(shù)與SOI指數(shù)分別對(duì)應(yīng)著相同時(shí)段的SPEI-12指數(shù)，且Pearson相關(guān)性系數(shù)分別為-0.306與0.188，均達(dá)到了極顯著性水平，由此可見(jiàn)厄爾尼諾事件的發(fā)生對(duì)黃河流域的干旱特征具有非常明顯的影響。

3.4.2 ENSO事件對(duì)降水量與氣溫影響的滯后性

為探討ENSO事件對(duì)區(qū)域降水量與氣溫影響的滯后性，利用與SSTA同期和滯后1～6個(gè)月的月降水量數(shù)據(jù)與月均氣溫?cái)?shù)據(jù)分別與SSTA指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表3和表4。由表3可知，ENSO暖事件發(fā)生時(shí)，同期SSTA指數(shù)與滯后1個(gè)月降水量的相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，滯后2個(gè)月后相關(guān)性減弱，滯后4～6個(gè)月負(fù)相關(guān)性不顯著。ENSO冷事件發(fā)生時(shí)，同期SSTA指數(shù)與同期降水量正相關(guān)性不顯著，滯后1～2個(gè)月正相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，滯后4～6個(gè)月負(fù)相關(guān)性不顯著。由此可見(jiàn)，ENSO暖事件的發(fā)生對(duì)同期至滯后3個(gè)月的降水量有明顯的減少效應(yīng)，ENSO冷事件的發(fā)生對(duì)同期至滯后3個(gè)月的降水量有明顯的增加效應(yīng)。由表4可知，ENSO暖事件發(fā)生時(shí)，同期SSTA與滯后1個(gè)月氣溫的負(fù)相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，與滯后2～3個(gè)月負(fù)相關(guān)性減弱，與滯后4～6個(gè)月正相關(guān)性逐漸增強(qiáng)。ENSO冷事件發(fā)生時(shí)，同期SSTA與滯后1個(gè)月氣溫的正相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，與滯后2～3個(gè)月正相關(guān)性減弱，與滯后4～6個(gè)月負(fù)相關(guān)性逐漸增強(qiáng)。

4 結(jié) 論

以黃河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，利用黃河流域99個(gè)代表性氣象站1961—2020年氣象數(shù)據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI為干旱指標(biāo)，運(yùn)用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法、復(fù)Morlet小波分析法等對(duì)年度及季節(jié)SPEI的時(shí)空變化規(guī)律和黃河流域干旱時(shí)空格局進(jìn)行了分析。最后，利用Pearson相關(guān)性探究了ENSO事件強(qiáng)度及海平面溫度距平指數(shù)SSTA分別與SPEI及SPEI影響因子的聯(lián)系，得出以下結(jié)論。

（1）近60 a來(lái)黃河流域呈干旱化加劇的趨勢(shì)，2000年后干旱趨勢(shì)達(dá)到顯著性水平。整體而言，黃河流域春季干旱化趨勢(shì)最為明顯，秋季與夏季次之，冬季最弱。由于黃河流域春季與秋季降水量較少，年際變化大，夏季農(nóng)作物需水量較大且伴隨氣溫升高，因此流域春、夏、秋季干旱情勢(shì)最為嚴(yán)峻。流域冬季易受ENSO冷事件的影響呈現(xiàn)濕潤(rùn)化趨勢(shì)。

（2）Moelet小波分析顯示黃河流域在13 a尺度上呈現(xiàn)出明顯的旱濕交替周期性，且2020年后有偏濕的趨勢(shì)。不同季節(jié)的周期性和趨勢(shì)具有差異性，流域春、夏、秋、冬季分別在10、21、14、23 a尺度上呈現(xiàn)旱濕交替的可能性較大，流域春季與夏季旱澇交替的頻率較大，冬季旱澇交替頻率較小。

（3）ENSO事件通過(guò)改變大氣環(huán)流來(lái)影響區(qū)域降水量與氣溫的變化，且其響應(yīng)具有一定的時(shí)間滯后。ENSO暖事件強(qiáng)度越大越有可能發(fā)生干旱事件，ENSO冷事件強(qiáng)度越大越有可能發(fā)生洪澇事件。ENSO暖事件的發(fā)生對(duì)流域降水量的減少存在1～3月的滯后，對(duì)流域氣溫的升高存在4～6月的滯后。

本文采用SPEI計(jì)算出的黃河流域近60 a干旱特征值與王飛等[24]的研究結(jié)果保持一致，表明SPEI能夠很好地反映出黃河流域不同時(shí)間尺度的時(shí)空變化特征。黃河流域干旱對(duì)ENSO事件的響應(yīng)關(guān)系與周丹等[15]的研究結(jié)果相吻合。因此在厄爾尼諾事件發(fā)生后1～6月需加強(qiáng)防范，避免大面積、高強(qiáng)度的干旱現(xiàn)象發(fā)生。影響干旱的因素眾多，本文僅探究了ENSO事件對(duì)黃河流域干旱特征演變的影響，還缺乏對(duì)其他因素的考慮，因此今后應(yīng)從機(jī)理性角度分析其他因素對(duì)流域干旱特征的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1] 朱新玉.基于SPEI的豫東地區(qū)近50年干旱演變特征[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2015，24（4）：128-137.

[2] 屈艷萍，呂娟，蘇志誠(chéng)，等.抗旱減災(zāi)研究綜述及展望[J].水利學(xué)報(bào)，2018，49（1）：115-125.

[3] 袁夢(mèng)，暢建霞，黎云云.基于綜合干旱指數(shù)的渭河流域干旱時(shí)空分析[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2018，51（5）：401-408.

[4] 陶然，張珂.基于PDSI的1982—2015年我國(guó)氣象干旱特征及時(shí)空變化分析[J].水資源保護(hù)，2020，36（5）：50-56.

[5] 吳志勇，程丹丹，何海，等.綜合干旱指數(shù)研究進(jìn)展[J].水資源保護(hù)，2021，37（1）：36-45.

[6] 劉勤，嚴(yán)昌榮，張燕卿，等.近50年黃河流域氣溫和降水量變化特征分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2012，33（4）：475-480.

[7] 劉昌明，劉小莽，田巍，等.黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展亟待解決缺水問(wèn)題[J].人民黃河，2020，42（9）：6-9.

[8] 曹闖，任立良，劉懿，等.基于聯(lián)合干旱指數(shù)的黃河流域干旱時(shí)空特征[J].人民黃河，2019，41（5）：51-56.

[9] 張永永，李福軍，彭少明，等.應(yīng)對(duì)干旱的黃河干流骨干水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度研究[J].人民黃河，2019，41（9）：31-35.

[10] 何福力，胡彩虹，王紀(jì)軍，等.基于標(biāo)準(zhǔn)化降水、徑流指數(shù)的黃河流域近50年氣象水文干旱演變分析[J].地理與地理信息科學(xué)，2015，31（3）：69-75.

[11] 楊肖麗，鄭巍斐，林長(zhǎng)清，等.基于統(tǒng)計(jì)降尺度和SPI的黃河流域干旱預(yù)測(cè)[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，45（5）：377-383.

[12] 周帥，王義民，暢建霞，等.黃河流域干旱時(shí)空演變的空間格局研究[J].水利學(xué)報(bào)，2019，50（10）：1231-1241.

[13] 李志，王健，劉文兆.涇河流域氣候變化及其與ENSO的關(guān)系[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2010，29（7）：833-839.

[14] 張欽，唐海萍，崔鳳琪，等.基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)的呼倫貝爾草原干旱變化特征及趨勢(shì)分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（19）：7110-7123.

[15] 周丹，張勃，安美玲，等.黃河流域不同時(shí)間尺度干旱對(duì)ENSO事件的響應(yīng)[J].中國(guó)沙漠，2015，35（3）：753-762.

[16] 溫克剛，丁一匯.中國(guó)氣象災(zāi)害大典（綜合卷）[M].北京：氣象出版社，2008：159-229.

[17] 黃河流域及西北片水旱災(zāi)害編委會(huì).黃河流域水旱災(zāi)害[M].鄭州：黃河水利出版社，1996：275-282，372.

[18] 劉衛(wèi)林，劉麗娜.修河流域洪水變化特征及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J].水土保持研究，2018，25（5）：306-312.

[19] 張萌萌，管兆勇，張奔奔.北半球夏季海洋性大陸區(qū)域降水與南方濤動(dòng)聯(lián)系的年代際變化[J].氣象科學(xué)，2019，39（6）：731-738.

[20] 劉衛(wèi)林，朱圣男，劉麗娜，等.基于SPEI的1958—2018年鄱陽(yáng)湖流域干旱時(shí)空特征及其與ENSO的關(guān)系[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電，2020（4）：116-12 128.

[21] WANG W G， SHAO Q X， PENG S Z， et al. Spatial and Temporal Characteristics of Changes in Precipitation During 1957-2007 in the Haihe River Basin， China[J].Stochastic Environmental Research and Risk Assessmeent，201 5（7）：881-895.

[22] 夏偉，周維博，李文溢，等.氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)灃河流域徑流量影響的定量評(píng)估[J].水資源與水工程學(xué)報(bào)，2018，29（6）：47-52.

[23] 李曉燕，翟盤(pán)茂，任福民.氣候標(biāo)準(zhǔn)值改變對(duì)ENSO事件劃分的影響[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，2005，21（1）：72-78.

[24] 王飛，王宗敏，楊海波，等.基于SPEI的黃河流域干旱時(shí)空格局研究[J].中國(guó)科學(xué)：地球科學(xué)，2018，48（9）：1169-1183.

【責(zé)任編輯 張 帥】