王姣妍

（新疆水文局，新疆 烏魯木齊 830000）

干旱缺水是新疆主要?dú)夂蛱卣?。在全球增溫背景下，新疆也發(fā)生了明顯的升溫現(xiàn)象，持續(xù)升溫加劇了新疆降水的年際波動，導(dǎo)致干旱災(zāi)害頻發(fā)，破環(huán)生態(tài)環(huán)境，給人們的生產(chǎn)生活造成了巨大損失［1-3］。

根據(jù)干旱的發(fā)生發(fā)展情況及其影響，通?？煞譃榻邓蛔銓?dǎo)致的氣象干旱、土壤水分不足引起的農(nóng)業(yè)干旱、水資源不足引起的水文干旱和因水資源供需不平衡所造成的社會經(jīng)濟(jì)干旱［4］。從本質(zhì)上講氣象干旱是其他3 種類型干旱的起源［4-5］。氣象干旱的表征形式很多，近半個世紀(jì)以來，國際上已有上百種干旱指數(shù)用于干旱的監(jiān)測，每種干旱指數(shù)的適用范圍和應(yīng)用效果均有所不同。常用的氣象干旱指數(shù)主要包括標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）、帕爾默干旱強(qiáng)度指數(shù)（PDSI）、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）等，大部分干旱指數(shù)不具有普適性，需輸入多種參數(shù)進(jìn)行計算，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高，計算過程復(fù)雜。其中，McKee等［6］提出的SPI僅需輸入降水?dāng)?shù)據(jù)即可進(jìn)行計算，計算方式簡單、時間尺度靈活、能夠較好地反映出不同地域之間的干旱狀況。

傳統(tǒng)的干旱研究，主要基于站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)。新疆地處內(nèi)陸干旱區(qū)，現(xiàn)有的常年觀測降水站點(diǎn)多分布在平原、出山口處，荒漠區(qū)和山區(qū)站點(diǎn)稀少，難以滿足實(shí)時、大范圍旱情監(jiān)測。而降水空間插值技術(shù)眾多且精度不一，插值精度依賴于站點(diǎn)密度、降水強(qiáng)度、地形等因素，現(xiàn)有降水插值產(chǎn)品空間分辨率較低，在實(shí)際干旱監(jiān)測應(yīng)用中難以體現(xiàn)干旱時空細(xì)節(jié)特征。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，高時空分辨率衛(wèi)星遙感降水產(chǎn)品被廣泛運(yùn)用于水文研究，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)監(jiān)測耗時耗力及站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)不足等問題，具有覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)獲取時效性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。現(xiàn)有的衛(wèi)星遙感降水產(chǎn)品眾多，各產(chǎn)品性能存在空間差異性。干旱監(jiān)測需長序列的降水?dāng)?shù)據(jù)，當(dāng)前大多遙感降水產(chǎn)品時間尺度不足。其中，經(jīng)過地面站點(diǎn)糾正的Multi-Source Weighted-Enselble Precipitation(MSWEP)是一種將實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)、衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)、再分析數(shù)據(jù)優(yōu)點(diǎn)融合的降水產(chǎn)品，也是為數(shù)不多能夠提供長達(dá)40 a時間序列降水資料的遙感降水產(chǎn)品，空間分辨率可以達(dá)到0.1°，在我國許多地區(qū)得到應(yīng)用并具有較好的精度，可以滿足SPI 干旱指數(shù)的計算需要，有效彌補(bǔ)了新疆觀測站點(diǎn)空間分布代表性較差的問題［7-8］。

新疆多年平均降水量157.7 mm，不足全國平均降水量的1/4，是全國最干旱的區(qū)域之一。干旱頻發(fā)造成農(nóng)作物大面積減產(chǎn)甚至絕收。根據(jù)新疆水利廳［9］統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以2008 年為例，旱情導(dǎo)致新疆農(nóng)作物受旱面積高達(dá)8.13×105hm2，成災(zāi)面積4.27×105hm2，絕收8.8×104hm2，旱災(zāi)損失總計2.31×109元。新疆屬于典型的大陸性干旱氣候區(qū)和生態(tài)脆弱區(qū)，對全球氣候變暖尤為敏感。胡文峰等［10-11］研究指出，新疆降水和氣溫整體呈波動上升趨勢；施雅風(fēng)等［12］指出新疆由暖干向暖濕轉(zhuǎn)變；謝培等［13］基于降水距平和SPI 分析表明，新疆正經(jīng)歷增溫趨濕的過程；軒俊偉等［14］利用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）對新疆干旱特征進(jìn)行了分析，提出新疆有可能會重新進(jìn)入干旱期；張樂園等［15］基于SPEI分析了中亞等地區(qū)干旱特征；王乃哲等［16］利用干旱偵測指數(shù)（RDI）分析了新疆5 個地區(qū)季尺度和年尺度的干旱特征；丁嚴(yán)等［17］基于CEEMD 的LSTM 和ARIMA 模型以新疆為例進(jìn)行了干旱預(yù)測適用性研究；尹文杰等［18］采用PDSI指數(shù)分析了柴達(dá)木盆地干旱時空變化特征；王素萍等［19］研究了多種干旱指數(shù)在中國北方的適用性及其差異；賀敏等［20］對基于多源數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測指數(shù)進(jìn)行了對比研究；王舒等［21］研究了4 種干旱指數(shù)在新疆的適用性問題；盧新玉等［22］對新疆多源降水產(chǎn)品進(jìn)行了研究；葉爾克江·霍依哈孜等［23］在縣尺度內(nèi)進(jìn)行了春季和夏季的氣象干旱特征分析。大多數(shù)學(xué)者的研究是基于觀測站點(diǎn)數(shù)據(jù)，由于新疆站點(diǎn)數(shù)目有限，易造成偏差。故本文基于MSWEP 遙感站點(diǎn)融合產(chǎn)品，選取標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI，分析新疆干旱時空特征，研究結(jié)果可為新疆干旱的監(jiān)測、預(yù)警以及抗旱減災(zāi)提供技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況

新疆地處亞歐大陸中部，地理坐標(biāo)位于73°40′～96°23′E，34°25′～49°10′N。全區(qū)地貌形態(tài)多樣，北有阿爾泰山，南有昆侖山，天山橫貫中部，它們將新疆分為南、北兩大盆地，北為準(zhǔn)噶爾盆地，南為塔里木盆地，呈現(xiàn)“三山夾兩盆”的地理特征，構(gòu)成了山系與山系相連，盆地與山系相間的獨(dú)特地貌。塔里木盆地是全國最大的內(nèi)陸盆地，盆地中部的塔克拉瑪干沙漠，是中國最大、世界第二大流動沙漠；準(zhǔn)噶爾盆地是中國第二大盆地，中部的古爾班通古特沙漠是中國第二大沙漠。

新疆地形總體呈南高北低，西高東低。北部的阿爾泰山西部山脊線平均海拔高程3000 m，向東逐漸降至3000 m 以下；天山西部汗騰格里峰多在5000 m 以上，向東漸低，至甘肅交界處呈低山丘陵景觀；喀拉昆侖山、昆侖山西部平均高度為6000 m，向東漸低至3000～4000 m 高度；塔里木盆地西高東低，海拔1200～1400 m，羅布泊降至780 m；準(zhǔn)噶爾盆地高度由東北部的800～1000 m，向西南至艾比湖降至179 m。

新疆屬于典型大陸性干旱氣候，蒸發(fā)強(qiáng)烈，降水稀少。平原區(qū)年蒸發(fā)量大于1000 mm，塔里木盆地中心大于2000 mm，而多年平均降水量僅157.7 mm。年平均氣溫北疆平原區(qū)多在3.7～7.7 ℃，南疆平原區(qū)多在10～13 ℃，全疆極端最高氣溫為50.5 ℃（吐魯番），極端最低氣溫-51.5 ℃（富蘊(yùn)）。新疆75.5%的面積降水量小于200 mm，屬于干旱區(qū)，12.9%的面積為200～400 mm 的半干旱。南疆和東疆除少量高山區(qū)為半濕潤區(qū)，絕大多數(shù)地區(qū)為干旱區(qū)，是我國干旱程度最為嚴(yán)重的地區(qū)。本研究以天山為界將新疆劃分南北疆，天山以北為北疆，以南為南疆（圖1）。考慮到新疆東部吐哈盆地與南北疆的氣候差異，將吐哈盆地單獨(dú)劃分為東疆。北疆占全疆面積的25%，南疆占全疆面積的66%，東疆占全疆面積的9%。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù) 所用站點(diǎn)月降水?dāng)?shù)據(jù)來自國家氣象信息中心（NMIC）和中國氣象局（CMA，http://data.cma.cn/en），站點(diǎn)空間分布見圖1。共選取106個站點(diǎn)1980—2021 年的月降水資料用于驗(yàn)證MSWEP 降水產(chǎn)品的精度。本研究中使用的所有站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)均經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，先后進(jìn)行了極值篩查、內(nèi)部一致性檢查、空間一致性篩選、缺失值檢查［24］。從圖1 站點(diǎn)的空間分布可以看出，站點(diǎn)分布并不均勻，天山南北坡、阿爾泰山、帕米爾高原地區(qū)站點(diǎn)相對密集，而塔里木盆地荒漠區(qū)、古爾班通古特沙漠地區(qū)站點(diǎn)分布較少，南部昆侖山區(qū)幾乎無站點(diǎn)分布?？紤]到新疆站點(diǎn)分布的空間異質(zhì)性大、代表性不足等情況，因此本文站點(diǎn)資料僅用于MSWEP降水產(chǎn)品的精度評價。

圖1 研究區(qū)地形及站點(diǎn)分布圖Fig.1 Study region and the distribution of observatories

2.1.2 MSWEP 降水產(chǎn)品 MSWEP 融合了TRMM、GSMaP、CMORPH 等多種遙感降水?dāng)?shù)據(jù)資料，同時使用了Gridsat B1 紅外數(shù)據(jù)、歐洲中尺度預(yù)測數(shù)據(jù)（ECMWF）、日本55 a再分析數(shù)據(jù)（JRA-55）、全球降水氣候中心（GPCC）產(chǎn)品和WorldClim V2.0 逐月氣候數(shù)據(jù)集?；谌驓v史氣候逐日觀測網(wǎng)（GHCND）和全球逐日地表降水概要（GSOD）觀測數(shù)據(jù)，MSWEP 降水產(chǎn)品對融合后的降水誤差進(jìn)行了糾正得到最終的降水?dāng)?shù)據(jù)［25］。本研究使用的1980 年1月至2021 年12 月期間的逐月數(shù)據(jù)來自MSWEP 官方網(wǎng)站（http://www.gloh2o.org/mswep/）。

2.2 方法

2.2.1 統(tǒng)計評價指標(biāo) 基于相對誤差RB、相關(guān)系數(shù)CC 和比例均方根誤差FRMSE 作為MSWEP 降水產(chǎn)品的誤差評價指標(biāo)。計算公式［8］如下：

式中：S為遙感降水產(chǎn)品MSWEP；G為站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)；i代表樣本序列號；N為總樣本量。

2.2.2 Sen斜率和改進(jìn)型MK趨勢分析 干旱趨勢變化是干旱監(jiān)測的重要指標(biāo)，本研究基于Sen 斜率［26］和改進(jìn)型的Mann-Kendall（MK）顯著性檢驗(yàn)方法，分析新疆及其分區(qū)的干濕變化趨勢?；贛K趨勢分析法［27］提出了改進(jìn)型MK 趨勢分析法（MMK）。MMK 方法在有效或等效樣本大小的基礎(chǔ)上，在原始方差計算中增加校正因子避免數(shù)據(jù)自相關(guān)的影響。大量研究證明，在氣象水文學(xué)相關(guān)研究中，MMK 比原始MK 方法更加可靠和穩(wěn)定［28］。MMK檢驗(yàn)已被廣泛應(yīng)用于干旱趨勢分析 中［29-32］。

2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）由McKee 等［6］于1993 年提出。SPI 計算簡單，僅依據(jù)降水資料即可定量描述某地區(qū)的氣象干旱狀況，具有靈活的時間尺度和良好的空間可比性［33］。SPI已成為應(yīng)用最廣泛的干旱監(jiān)測指標(biāo)［34］?？紤]到可收集到的實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)無法滿足標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI［35-36］等復(fù)雜干旱指數(shù)中蒸散發(fā)部分的計算要求，本文選用SPI 干旱指數(shù)開展干旱監(jiān)測研究。SPI計算主要包含以下步驟：（1）確定描述長期降雨時間序列的合適概率密度函數(shù)。（2）根據(jù)所需時間尺度，選擇降水觀測序列的基準(zhǔn)時間并計算相應(yīng)時間尺度的降水時間序列。（3）將累積概率擬合到降水時間序列中的相應(yīng)時間尺度。（4）將逆正態(tài)（高斯）函數(shù)應(yīng)用于累積概率分布函數(shù)生成SPI 時間序列數(shù)據(jù)［6］。SPI基本計算公式如下：

式中：x為降水量；β和γ分別表示Γ函數(shù)的比例因子和形狀因子；S表示相關(guān)系數(shù)；c0，c1，c2和d1，d2，d3為計算參數(shù)，其值分別為c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=1.432788，d2=0.189269，d3=0.001308。G(x)為降水概率分布函數(shù)，當(dāng)G(x)＞0.5 時H(x)=1-G(x)且S=1；G(x)≤0.5時，H(x)=G(x)且S=-1。

有研究表明，3個月時間尺度的SPI（SPI3）能夠較好地反映當(dāng)?shù)叵聣|面的土壤水分虧缺情況，其與地表自然植被、農(nóng)作物等的生長狀況具有較高的相關(guān)性［37-39］。因此，本研究選擇3個月時間尺度的SPI（SPI3）作為干旱研究指標(biāo)，SPI 值域范圍為［-3，3］，其值為正代表濕潤，其值為負(fù)代表干旱。根據(jù)SPI值可以將干濕狀況分為8類［6］（表1）。

表1 SPI分類Tab.1 Categories of SPI

2.2.4 干旱事件識別與特征定量化描述 基于游程理論［40］識別干旱事件，并對干旱事件的開始和結(jié)束時間、持續(xù)時間、強(qiáng)度、嚴(yán)重度和峰值等干旱特征指標(biāo)進(jìn)行定量化分析。為保證對不同類型干旱事件（如低強(qiáng)度長時間的干旱事件和短時間高強(qiáng)度的干旱事件）的識別，本文僅關(guān)注持續(xù)時間較長且干旱峰值較高的干旱事件。因此，本文將干旱事件定義為連續(xù)3 個月或以上處于干旱狀態(tài)（SPI＜0）且期間SPI 最小值≥-1［8］。SPI 值開始處于負(fù)值和SPI 值恢復(fù)為正值的時間定義為干旱事件的開始和結(jié)束時間，干旱持續(xù)時間為處于干旱狀態(tài)的干旱月數(shù)；干旱嚴(yán)重度表達(dá)干旱事件的總嚴(yán)重程度，定義為干旱期間SPI累加值（公式4）；干旱強(qiáng)度衡量干旱事件的瞬時嚴(yán)重程度，定義為干旱嚴(yán)重度與干旱持續(xù)時間的比值（公式5）；干旱峰值為干旱期間SPI所達(dá)到的最小值，即最干旱月的SPI值，對應(yīng)月份為干旱峰值時間（公式6）。本文基于MSWEP 降水?dāng)?shù)據(jù)逐像元識別干旱事件，為分析新疆地區(qū)干旱特征的空間分布，將干旱事件特征指標(biāo)進(jìn)行平均處理（公式6～公式9）。干旱事件及其基本特征見圖2。

圖2 干旱事件及其基本特征示意圖Fig.2 Drought events and their characteristics

式中：DD、DS、DI和DP分別為干旱事件的持續(xù)時間、嚴(yán)重度、強(qiáng)度和峰值；MDD、MDS、MDI和MDP為研究時間段內(nèi)所有干旱事件的平均持續(xù)時間、平均嚴(yán)重度、平均強(qiáng)度和平均峰值；i代表干旱月；SPIi表示i個月的SPI值；N為研究時間段內(nèi)識別到的干旱事件的總個數(shù)；j為單個干旱事件。

3 結(jié)果與分析

3.1 MSWEP數(shù)據(jù)驗(yàn)證

本部分內(nèi)容基于站點(diǎn)資料對MSWEP 產(chǎn)品進(jìn)行精度評價。（1）在新疆全區(qū)、新疆北部、南部和東部分別提取站點(diǎn)所在位置的MSWEP月降水量。（2）在新疆全區(qū)和3 個分區(qū)分別計算站點(diǎn)資料和MSWEP的空間平均值，得到1980 年1 月至2021 年12 月的降水時間序列對。（3）基于空間平均時間序列對構(gòu)建散點(diǎn)圖并計算其相關(guān)性、相對誤差百分比和比例均方根誤差。

從圖3可以看出，MSWEP在新疆全區(qū)整體精度良好，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.86，圖3a 中散點(diǎn)大多位于1:1線的上方，線性擬合線與1:1線處于近似平行狀態(tài)，相 對 誤 差RB 為30.94%，F(xiàn)RMSE 為0.37，說 明MSWEP 在新疆存在一定程度的降雨高估現(xiàn)象，且高估誤差以系統(tǒng)誤差為主。從分區(qū)角度來看，圖3c和圖3d散點(diǎn)圖中線性擬合線均位于1:1線的上方且近似平行，說明降雨高估現(xiàn)象主要發(fā)生在南疆和東疆地區(qū)。MSWEP 降水產(chǎn)品在北疆地區(qū)表現(xiàn)出高估低強(qiáng)度降水但低估高強(qiáng)度降水，且整體處于降水低估狀態(tài)（RB=-6.37%）。從圖3d 可以看出，MSWEP在東疆表現(xiàn)較差，相關(guān)系數(shù)為0.71，降水高估達(dá)37.06%，F(xiàn)RMSE為0.78。這與該地區(qū)降水量基數(shù)較小，雨量監(jiān)測站分布稀疏有關(guān)?？傮w來看，MSWEP在新疆各地區(qū)的表現(xiàn)較為滿意，月降水相關(guān)性達(dá)到0.7 以上，基本滿足遙感干旱監(jiān)測應(yīng)用的需求，這與Guo等［8］評價結(jié)果基本一致。

圖3 新疆及其分區(qū)空間平均MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)與觀測站數(shù)據(jù)的相關(guān)性散點(diǎn)圖Fig.3 Scatterplots of domain-averaged precipitation of MSWEP and station in Xinjiang and its subregions

3.2 干旱趨勢分析

基于3 個月尺度的SPI 指數(shù)（SPI3）結(jié)合Sen 斜率和改進(jìn)型MK檢驗(yàn)的方法分析1980—2021年間干濕整體變化態(tài)勢。從圖4 可以看出，新疆約94.4%的區(qū)域在1981—2021年期間呈現(xiàn)變濕趨勢，79%的地區(qū)呈現(xiàn)顯著性變濕趨勢。僅有不足6%的區(qū)域呈現(xiàn)不顯著變干，其主要集中在新疆南部的塔里木荒漠地區(qū)。變濕幅度較大的區(qū)域主要分布在阿爾泰山地區(qū)，天山地區(qū)和喀喇昆侖山北部地區(qū)。新疆北部和新疆東部超99%的區(qū)域呈現(xiàn)變濕跡象。

在區(qū)域尺度上，基于區(qū)域平均降水?dāng)?shù)據(jù)計算SPI3 干旱指數(shù)并分析新疆及3 個分區(qū)的時間情況（圖4）。1980—2021 年期間，新疆整體變濕趨勢明顯，斜率為0.0024（圖5a）。北疆、南疆和東疆地區(qū)整體變濕趨勢明顯（圖5b，圖5c，圖5d），這與圖4空間分布情況一致。自2013 年以來，變濕趨勢有所加劇。

圖4 SPI3在1980—2021年間變化趨勢分布Fig.4 Trend of SPI3 from 1980 to 2021

圖5 新疆及其分區(qū)3月尺度SPI（SPI3）時間變化趨勢Fig.5 Temporal change in three-month SPI(SPI3)in Xinjiang and its subregions

3.3 干旱事件空間特征分析

為了探究新疆干旱事件及其基本特征，基于SPI3和游程理論逐像元提取干旱事件，并基于此逐像元計算干旱事件的個數(shù)及其特征（嚴(yán)重度、強(qiáng)度、峰值）的平均情況，結(jié)果如圖6 所示。圖6a 為1980—2021年間識別到的干旱事件頻次，頻次越高代表42 a間發(fā)生的干旱次數(shù)越多。從圖中還可以看出，新疆北部阿勒泰東部地區(qū)、準(zhǔn)噶爾西部迎風(fēng)坡干旱發(fā)生頻次較高；新疆南部中天山南坡的中部地區(qū)和塔里木盆地荒漠區(qū)的大部分地區(qū)干旱發(fā)生頻次較高。以上地區(qū)在過去42 a間干旱發(fā)生次數(shù)最高可達(dá)30 余次。新疆東部、新疆北部的天山北坡、喀喇昆侖山和昆侖山北部地區(qū)干旱發(fā)生頻次較低，42 a間發(fā)生干旱多在15次以下。

圖6b 為42 a 間識別到的干旱事件的平均持續(xù)時間，即所有干旱事件的平均干旱月數(shù)。從圖中可以看出，新疆北部的阿爾泰山南麓、天山北坡和古爾班通古特沙漠東側(cè)發(fā)生干旱的平均持續(xù)時間較長；新疆南部的喀喇昆侖山和昆侖山西北部地區(qū)的干旱持續(xù)時間也較長，干旱平均持續(xù)時間為10 余個月。

干旱嚴(yán)重度用于衡量干旱事件總體嚴(yán)重情況，受干旱持續(xù)時間和干旱強(qiáng)度的影響。圖6c 給出了42 a 間所有干旱事件的平均嚴(yán)重度空間分布情況。從圖中可以看出，干旱持續(xù)時間較長的地區(qū)大多嚴(yán)重度較高，比如新疆北部的阿爾泰山南麓地區(qū)、新疆南部的帕米爾高原地區(qū)、喀喇昆侖山地區(qū)、昆侖山北坡西部地區(qū)；說明這些地區(qū)干旱嚴(yán)重度主要受干旱持續(xù)時間較長的影響。值得注意的是天山西部地區(qū)和昆侖山北部中段地區(qū)同樣呈現(xiàn)出干旱嚴(yán)重度高的情況，說明這些地區(qū)的干旱嚴(yán)重度主要受高強(qiáng)度影響（圖6d）。

圖6 干旱特征空間分布Fig.6 Spatial distribution of drought characteristics

3.4 基于區(qū)域平均的典型干旱事件

基于新疆區(qū)域平均降水計算得到SPI 指數(shù)，結(jié)合游程理論方法識別新疆全區(qū)1980—2021 年間發(fā)生的干旱事件，并對其持續(xù)時間、強(qiáng)度、嚴(yán)重度、峰值等基本特征進(jìn)行量化?；? 個月尺度的SPI 干旱指數(shù)，共識別到13 次干旱事件，干旱事件基本特征見表2。

表2 新疆地區(qū)典型干旱事件及其基本特征Tab.2 Typical drought events in Xinjiang and their characteristics

根據(jù)干旱持續(xù)時間長短、干旱嚴(yán)重度高低和干旱強(qiáng)度高低選出4個典型干旱事件逐一分析。典型干旱事件1為干旱持續(xù)時間最長且干旱嚴(yán)重度最高的干旱事件。干旱發(fā)生于1982 年11 月，歷時達(dá)53個月，于1985年9月達(dá)到峰值，SPI絕對值達(dá)2.79，處于極端干旱狀態(tài)，1987 年3 月整體干旱狀況恢復(fù)到正常水平，此次干旱事件的總嚴(yán)重度達(dá)45.08。圖7a為1985 年9 月新疆區(qū)域干旱空間分布情況。圖中顯示，新疆97%的區(qū)域處于干旱狀態(tài)，天山地區(qū)、南疆西南部和東疆大部地區(qū)SPI 值＜-2，處于極端干旱狀態(tài)，極端干旱面積占新疆總面積的36%。Mahmood等［38］研究指出，1983—1986年期間新疆發(fā)生了極端干旱事件，干旱主要集中在新疆西部和天山地區(qū)，其研究結(jié)論與本研究結(jié)果基本一致。

典型干旱事件2為所有干旱事件中強(qiáng)度最高的干旱事件，其強(qiáng)度值達(dá)到1.09。發(fā)生在1995 年3 月至1995年8月，持續(xù)時間為6個月，干旱嚴(yán)重度僅為6.53，但干旱強(qiáng)度達(dá)1.09。此類持續(xù)時間短但強(qiáng)度高的干旱事件對生態(tài)系統(tǒng)和植被的影響有時甚至超過長時間低強(qiáng)度的干旱事件。圖7b 為該干旱事件最嚴(yán)重月份6月的SPI分類分布圖。從圖中看出，約89%的區(qū)域處于干旱狀態(tài)，其中8%左右的區(qū)域處于極端干旱狀態(tài)，這些區(qū)域主要分布在天山西部、中部地區(qū)和羌塘無人區(qū)中段。除阿爾泰山南麓地區(qū)和帕米爾高原地區(qū)外，其他區(qū)域均受到此次干旱事件的影響。塔里木荒漠區(qū)中部、北疆北部受旱相對較輕，以輕微干旱和中度干旱為主。

圖7 4次典型干旱事件干旱峰值空間分布Fig.7 Spatial distribution of SPI3 for four typical drought events

典型干旱事件3屬于持續(xù)時間較長但干旱強(qiáng)度較低的干旱事件。該干旱事件于2003 年12 月開始，結(jié)束于2005年4月。干旱強(qiáng)度僅為0.39，持續(xù)時間達(dá)17 個月，嚴(yán)重度達(dá)6.70。Li 等［39］研究指出，2004年為新疆的典型干旱年，新疆大部分區(qū)域均在一定程度上受到干旱的影響。2004 年10 月為該干旱事件最嚴(yán)重月，新疆80%的區(qū)域處于干旱狀態(tài)，但其強(qiáng)度不高，以輕微干旱、中度干旱為主（圖7c）。干旱最嚴(yán)重月SPI空間分布顯示，羌塘無人區(qū)西段、天山東部地區(qū)受旱較為嚴(yán)重，其他區(qū)域干旱分布廣泛，但強(qiáng)度較低，以輕微干旱和中度干旱為主。新疆水利廳［9］統(tǒng)計2004年發(fā)生15 a來最為嚴(yán)重的旱災(zāi)，全區(qū)作物嚴(yán)重受旱面積一度發(fā)展到33.3×104hm2。

典型干旱事件4開始于2009年5月結(jié)束于2009年10月。從表2可以看出，該干旱事件持續(xù)6個月，干旱強(qiáng)度較高，其值為1.18，干旱總嚴(yán)重度7.09。本次干旱事件屬于典型的短時高強(qiáng)度干旱類型。圖7d 為2009 年8 月SPI 干旱等級空間分布圖，從圖中可以看出，該月干旱覆蓋新疆98%以上的區(qū)域，重度和極端干旱面積占比達(dá)25%和19%，整體來看，南疆地區(qū)受旱較為嚴(yán)重，塔里木荒漠區(qū)大部受到重度和極端干旱等級的影響；北疆地區(qū)干旱主要集中于阿爾泰山南麓地區(qū)；同時，東疆吐哈盆地以中度和輕微干旱為主。Yao 等［40］研究新疆干旱時指出，2009年干旱屬于低強(qiáng)度低影響的干旱事件，主要影響新疆的南部地區(qū)。新疆水利廳［9］統(tǒng)計2009 年全區(qū)農(nóng)作物因旱受災(zāi)面積49.9×104hm2，其中絕收面積1.83×104hm2，嚴(yán)重干旱草場面積達(dá)597×104hm2，16.5×104萬人和37.8×104萬頭（只）牲畜飲水受到嚴(yán)重影響。其中喀什、克州、阿克蘇、吐魯番、哈密、和田地區(qū)等旱情較為嚴(yán)重。

4 討論

新疆氣象站點(diǎn)稀少且空間分布不均，尤其是在塔里木河荒漠區(qū)、羌塘無人區(qū)等區(qū)域幾乎無觀測臺站分布。作為氣候變化敏感區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)脆弱區(qū)，新疆的干濕變化與干旱特征一直備受關(guān)注，僅依賴觀測站點(diǎn)進(jìn)行的干旱監(jiān)測難以有效表達(dá)干濕變化和干旱特征的空間分布。遙感數(shù)據(jù)具有空間覆蓋范圍廣、時效性好等優(yōu)點(diǎn)，能有效彌補(bǔ)站點(diǎn)資料空間代表性不足的缺陷。隨著遙感數(shù)據(jù)的不斷積累，部分遙感降水反演產(chǎn)品時序長度已達(dá)到氣候應(yīng)用研究的要求。本文利用站點(diǎn)觀測降水?dāng)?shù)據(jù)對MSWEP 長時序多源融合降水產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證，充分利用其空間覆蓋范圍廣、延時低等特點(diǎn)，識別了近42 a 覆蓋全疆的干旱事件，并定量化分析其時空特征。研究結(jié)果表明，MSWEP 與站點(diǎn)實(shí)測資料的相關(guān)性較高（＞0.9），與Guo 等［8］的研究結(jié)果一致。1981—2020 年間新疆整體處于輕微變濕的結(jié)果與姚俊強(qiáng)等［11］的結(jié)果一致。值得一提的是，雖然MSWEP 與站點(diǎn)資料具有較高的相關(guān)性，但并不能說明可直接替代實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)，僅僅能夠提供空間覆蓋完整的干旱監(jiān)測資料。新疆站點(diǎn)數(shù)量少且分布不均會對MSWEP驗(yàn)證結(jié)果帶來一定的影響。隨著新疆降水站網(wǎng)的不斷完善，以及遙感反演技術(shù)和實(shí)測降水與遙感融合技術(shù)的不斷改進(jìn)，新疆的干旱監(jiān)測精度將得到不斷提高。本文作者將持續(xù)關(guān)注地面站點(diǎn)與遙感產(chǎn)品的融合研究與應(yīng)用。

5 結(jié)論

本研究旨在利用MSWEP 遙感降水產(chǎn)品對1980—2021 年間新疆干旱發(fā)展趨勢和干旱事件時空特征展開分析。首先，基于氣象站點(diǎn)降水資料對MSWEP 遙感降水產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明MSWEP能夠滿足干旱監(jiān)測需求。其次，基于MSWEP 產(chǎn)品和SPI干旱指數(shù)發(fā)現(xiàn)新疆地區(qū)近42 a干濕變化呈現(xiàn)整體變濕趨勢。本研究對干旱事件進(jìn)行了定義并對干旱事件的特征進(jìn)行了量化分析。研究結(jié)果表明新疆天山南部、南疆大部和北疆東部發(fā)生干旱頻次較高；阿爾泰山南坡、天山北坡和南疆西南部山區(qū)干旱平均持續(xù)時間較長，嚴(yán)重度較高。在新疆共識別到13 次較為嚴(yán)重的干旱事件。其中，以1982年11月至1987年3月期間的干旱事件最為嚴(yán)重，持續(xù)時間也最長；2009年5月至10月和1995年3月至8 月發(fā)生了近42 a 來強(qiáng)度最高的短時干旱事件，其強(qiáng)度分別為1.18 和1.09。干旱事件之間特征各異，有的持續(xù)時間長但強(qiáng)度較低，有的持續(xù)時間短但強(qiáng)度高。本文結(jié)論能夠?yàn)樾陆貐^(qū)干旱監(jiān)測及旱災(zāi)防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)參考。