余興湛，蒲義良，康伯乾

（1.廣東省臺山市氣象局，廣東 臺山 529200；2.廣東省江門市氣象局，廣東 江門 529000；3.廣東省鶴山市氣象局，廣東 鶴山 529700）

引 言

干旱是最普遍、最復(fù)雜的自然災(zāi)害之一，影響廣且持續(xù)時間長，給人類社會造成的影響越來越嚴(yán)重［1-3］。隨著全球氣候持續(xù)變暖，極端天氣事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度都在逐步上升，我國大部分地區(qū)的干旱災(zāi)害也日益加?。?-5］。近年來各國研發(fā)了眾多干旱指數(shù)用于評估和監(jiān)測干旱事件［6-7］。目前，我國常用的干旱指數(shù)主要有標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（standardized precipitation index，SPI）、帕默爾干旱指數(shù)（Palmer drought severity index，PDSI）、綜合氣象干旱指數(shù)（composite meteorological drought index，CI）、Z指數(shù)、干燥度指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)降水蒸散指數(shù)（standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）等50 多種［8-9］。這些常用干旱指數(shù)大多存在一定局限性，如SPI 和Z指數(shù)等僅單一考慮降水因素對干旱的影響［10］；PDSI計算復(fù)雜且難以準(zhǔn)確評估短期干旱事件［11］；CI 對降水事件的響應(yīng)過于靈敏，且權(quán)重系數(shù)及閾值難以確定［12］。因此這些指標(biāo)大多能在一定程度上反映某一區(qū)域干旱特征，但在不同區(qū)域的適用性較差［13］。SPEI 在SPI 的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，除了考慮降水因素外，還考慮了氣溫波動對干旱的影響［14］，不僅能監(jiān)測到干旱是否發(fā)生，還能反映多個時間尺度的干旱嚴(yán)重程度和持續(xù)時間［15］。因此SPEI 自提出后便在不同區(qū)域的干旱監(jiān)測中得到廣泛應(yīng)用［16-18］，且在華南地區(qū)適用性較好［19-21］。

廣東瀕臨南海，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，因其獨特的地理環(huán)境，太陽輻射強(qiáng)、氣溫高、降水豐沛但時空分布不均，因此區(qū)域性、季節(jié)性干旱十分明顯［22］。廣東省是我國經(jīng)濟(jì)大省，城市化程度高，居民生活、工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等對淡水資源的需求量非常大，干旱一旦發(fā)生便會對居民的正常生活生產(chǎn)和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展等造成影響，其危害及帶來的損失也會更嚴(yán)重，如2004年全省的嚴(yán)重旱災(zāi)，導(dǎo)致直接經(jīng)濟(jì)損失16.7 億元［23］。研究表明廣東省氣候總體比較濕潤，但干旱化趨勢微弱、干旱發(fā)生頻率較高，且這些研究多基于單一干旱指數(shù)分析華南整體或廣東局部地區(qū)的干旱特征［24-26］。另外，由于廣東省地域廣闊，各地地形和海陸位置存在差異，不同區(qū)域干旱特征迥異，因此，有必要研究廣東省各地的干旱特征。本文利用廣東省86 個國家氣象觀測站逐月降水量和氣溫資料，分別計算不同時間尺度的SPEI，對廣東省干旱時空變化特征進(jìn)行分析，以期為廣東省農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的科學(xué)管理和氣象防災(zāi)減災(zāi)等方面提供參考。

1 資料與方法

1.1 資 料

利用廣東省氣象探測數(shù)據(jù)中心提供的1971—2020年廣東省86 個國家氣象觀測站（圖1）逐月降水量和氣溫資料。

圖1 廣東省地形及86個國家氣象觀測站分布Fig.1 Distribution of 86 national meteorological observation stations and topography in Guangdong Province

文中附圖涉及的廣東省市行政邊界均基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS（2019）1822號的中國地圖制作，底圖無修改。

1.2 方 法

SPEI 計算原理參考VICENTE-SERRANO 等［14］研究方法，首先利用Thornthwaite 方法［27］（該方法適用于濕潤地區(qū)）計算月潛在蒸散量，再利用月降水量和月潛在蒸散量之差的概率分布描述某一區(qū)域凈降水量偏多或偏少狀況。利用各站逐月降水量和平均氣溫及相關(guān)地理信息計算各站年尺度和季節(jié)尺度的SPEI序列，根據(jù)國家氣象干旱標(biāo)準(zhǔn)對SPEI進(jìn)行干旱等級劃分（表1）［28］。

表1 基于SPEI的干旱等級劃分Tab.1 Drought grades classification based on SPEI

利用反距離加權(quán)插值法（inverse distance weight，IDW）對廣東省86 個氣象站的干旱頻率（P）和強(qiáng)度（S）進(jìn)行空間插值［29］，得到干旱發(fā)生頻率和強(qiáng)度空間分布。其中干旱頻率（P）是發(fā)生干旱的月數(shù)與總月數(shù)之比［30］；干旱強(qiáng)度（S）是發(fā)生干旱時SPEI 絕對值的平均值，該值越大干旱強(qiáng)度越強(qiáng)。根據(jù)干旱等級劃分可推出，當(dāng)0.5≤S＜1.0 時為輕旱，1.0≤S＜1.5時為中旱，1.5≤S＜2.0時為重旱，S≥2.0時為特旱［31］。

Mann-Kendall 趨勢檢驗是非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法［32］，適用于分析持續(xù)增長或下降的時間序列數(shù)據(jù)，計算方法簡便，因此采用Mann-Kendall趨勢檢驗對廣東省86 個氣象站不同時間尺度SPEI 變化趨勢進(jìn)行檢驗。經(jīng)驗正交函數(shù)（empirical orthogonal function，EOF）［33］能把隨時間變化的變量場分解為不隨時間變化的空間函數(shù)和只依賴時間變化的時間函數(shù)，也稱時空分解，因此對廣東省86 個氣象站逐月年尺度SPEI 進(jìn)行EOF 分解和North 檢驗［34-35］，研究干旱的主要變化模態(tài)及時間變化規(guī)律。極點對稱模態(tài)分解（extreme-point symmetric mode decomposition，ESMD）［36］在經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）的基礎(chǔ)上，用內(nèi)部極點對稱代替外部包絡(luò)線插值，利用“最小二乘”思想改進(jìn)趨勢余量R使其成為原始序列的最佳自適應(yīng)全局均線，并由此確定最佳篩選次數(shù)，在處理非線性非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的多尺度分析方面擁有很大優(yōu)越性。因此應(yīng)用ESMD方法分析廣東省干旱的時間變化趨勢和周期特征，所涉及的周期信號采用快速傅里葉變換計算［37］。

2 結(jié)果與分析

2.1 干旱指數(shù)變化趨勢

圖2為1971—2020年廣東省不同時間尺度SPEI 的Mann-Kendall 趨勢系數(shù)和年尺度SPEI年際變化，其中SPEI 的Mann-Kendall 趨勢系數(shù)小于0 為下降趨勢，表示趨于干旱化，反之則趨于濕潤化，其絕對值大于等于1.64、1.96 時，分別表示通過α＝0.1、α＝0.05的顯著性檢驗。廣東省春季（3—5月）有79 站（91.9%）SPEI 呈下降趨勢，但僅有3 站通過α＝0.1 的顯著性檢驗（樂昌、懷集和遂溪站）和1 站通過α＝0.05 的顯著性檢驗（雷州站）；曲江、廣州、東莞、博羅、惠東、云浮和電白7站呈上升趨勢，站點分布較分散，且均未通過α＝0.1的顯著性檢驗。夏季（6—8月）有62站（72.1%）SPEI呈下降趨勢，通過α＝0.1 和α＝0.05 顯著性檢驗的站點均為5 站；有24站SPEI呈上升趨勢，主要集中在廣東省中部曲江—佛岡—廣州—中山一帶，但僅廣州站通過α＝0.05的顯著性檢驗，其他站均未通過α＝0.1的顯著性檢驗。秋季（9—11月）有73站（84.9%）SPEI呈下降趨勢，但僅有4 站通過α＝0.1 的顯著性檢驗（深圳、陸豐、五華和英德站）和2 站通過α＝0.05 的顯著性檢驗（吳川和臺山站）；有13 站SPEI 呈上升趨勢，但均未通過α＝0.1 的顯著性檢驗，主要集中在廣東省中部的四會—廣州—從化一帶。冬季（12月至次年2月）有56 站（65.1%）SPEI 呈下降趨勢，其中有4 站通過α＝0.1 的顯著性檢驗（陸豐、惠來、潮陽和澄海站）和1 站通過α＝0.05 的顯著性檢驗（汕頭站），且基本都分布在廣東省東南角；有30 站SPEI 呈上升趨勢，主要集中在廣東省北部、西北部和西南部，但僅有連州站通過α＝0.1 的顯著性檢驗。對春、夏、秋、冬季的平均SPEI 序列進(jìn)行Mann-Kendall 趨勢檢驗，發(fā)現(xiàn)各季節(jié)都呈現(xiàn)下降趨勢，但均未通過α＝0.1 的顯著性檢驗。綜上可知，廣東省大部地區(qū)各季節(jié)都呈現(xiàn)干旱化趨勢，但并不明顯。

圖2 1971—2020年廣東省不同時間尺度SPEI的Mann-Kendall趨勢系數(shù)（a、b、c、d、e）和年尺度SPEI年際變化（f）Fig.2 Mann-Kendall trend coefficients of SPEI at different time scales (a,b,c,d,e) and inter-annual variation of annual scale SPEI (f) in Guangdong Province during 1971-2020

對廣東省平均年尺度SPEI 序列進(jìn)行Mann-Kendall 趨勢檢驗，總體呈下降趨勢，并通過α＝0.1的顯著性檢驗。從各站來看，有76 站（88.3%）表現(xiàn)為下降趨勢，其中有9站通過α＝0.1的顯著性檢驗，26 站通過α＝0.05 的顯著性檢驗，且主要分布在廣東省東部大部分地區(qū)、西南部和臺山—新興一帶；有10站SPEI 呈上升趨勢，但僅廣州站通過α＝0.05的顯著性檢驗，其他站均未通過α＝0.1的顯著性檢驗。從廣東省年尺度SPEI年際變化看出，SPEI整體呈下降趨勢，變化率為-0.008 a-1。從年尺度SPEI 5 a滑動平均看，1971—1989年為下降趨勢，1989—1996年為上升趨勢，1996—2005年為下降趨勢，2005—2015年為上升趨勢，2015—2020年為下降趨勢。綜合來看，廣東省SPEI整體呈現(xiàn)較明顯下降趨勢，即有干旱化趨勢。

2.2 干旱頻率和強(qiáng)度

圖3為1971—2020年廣東省干旱頻率和干旱強(qiáng)度空間分布。可以看出，廣東省干旱發(fā)生頻率為28%～38%，平均32%，其中輕旱、中旱、重旱、特旱發(fā)生頻率分別為15%、10%、5%、2%，輕旱和中旱頻率占干旱總頻率的78%。約有75%的區(qū)域干旱發(fā)生頻率為30%～34%，干旱出現(xiàn)頻率較高的區(qū)域為廣東省西南部陽江—湛江沿海一帶和廣東省北部的連山和曲江地區(qū)，而廣東省北部的河源—和平—蕉嶺一帶干旱出現(xiàn)頻率較低。廣東省干旱的平均強(qiáng)度為1.03～1.20，屬于中旱級別，干旱強(qiáng)度較低區(qū)域集中在廣東省西南部電白—湛江沿海一帶和廣東省北部連山—曲江一帶，與干旱發(fā)生頻率較高區(qū)域有較好的反向?qū)?yīng)關(guān)系。綜上所述，廣東省干旱發(fā)生頻率較高，但強(qiáng)度較低。

圖3 1971—2020年廣東省干旱頻率（a，單位：%）和干旱強(qiáng)度（b）空間分布Fig.3 The spatial distribution of drought frequency (a，Unit: %) and drought intensity (b) in Guangdong Province during 1971-2020

2.3 干旱時空分布特征

表2為1971—2020年廣東省年尺度SPEI EOF分解的前5個模態(tài)貢獻(xiàn)率，圖4為前3個模態(tài)的空間分布及第1 模態(tài)的時間系數(shù)。可以看出，前3 個模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率之和為69.51%，且都通過North 顯著性檢驗，能很好地代表廣東省SPEI的時空分布特征。EOF 第一模態(tài)（EOF1）方差貢獻(xiàn)率為51.62%，遠(yuǎn)高于其他模態(tài)，是廣東省干旱特征的主要變化模態(tài)，該模態(tài)空間向量場呈現(xiàn)整個區(qū)域范圍內(nèi)均為正值［圖4（a）］，說明廣東省整體干旱類型以同位相變化為主導(dǎo)，即存在一致變旱或變澇特征，其數(shù)值自西向東遞增，表征廣東省干旱顯著程度自西向東依次遞增，東部和中部的敏感性高于西部。該模態(tài)的時間系數(shù)整體表現(xiàn)為下降趨勢［圖4（b）］，即呈干旱化趨勢，且波動較劇烈，說明EOF 第一模態(tài)特征非常典型。另外，1991、1999、2004、2012年有明顯的負(fù)峰值，表明這些年份較干旱，而1973、1975、1983、1995、2016、2018年有明顯的正峰值，表明這些年份較濕潤。從《中國氣象災(zāi)害大典：廣東卷》［22］和《廣東天氣預(yù)報技術(shù)手冊》［23］的記載來看1991、1999、2004年都是干旱嚴(yán)重年份，與上述研究結(jié)論基本吻合，說明SPEI在廣東省區(qū)域的適用性較為理想。

表2 1971—2020年廣東省年尺度SPEI的EOF分解前5個模態(tài)貢獻(xiàn)率Tab.2 Contribution rates of the first five modes of EOF decomposition of annual scale SPEI in Guangdong Province during 1971-2020

圖4 1971—2020年廣東省年尺度SPEI的EOF分解前3個模態(tài)空間分布（a、c、d）及第1模態(tài)的時間系數(shù)（b）Fig.4 Spatial distribution of the first three modes (a,c,d) and the time coefficient of the first mode (b) of EOF decomposition of annual scale SPEI in Guangdong Province during 1971-2020

EOF 第二模態(tài)（EOF2）方差貢獻(xiàn)率為11.49%，該模態(tài)空間向量場呈東西反相變化特征，分界線在廣東省中部樂昌—曲江—英德—清遠(yuǎn)—花都—廣州—東莞—深圳一帶，以西為負(fù)值一致性，越往西負(fù)值越大，以東為正值一致性。EOF 第三模態(tài)（EOF3）方差貢獻(xiàn)率為6.40%，該模態(tài)空間向量場呈南北反相變化特征，分界線在廣東省中部德慶—云浮—新興—新會—中山—東莞—博羅—河源—龍川—平遠(yuǎn)—蕉嶺一帶，以南為負(fù)值一致性，以北為正值一致性，越往北正值越大，表明該模態(tài)與海陸差異有明顯關(guān)聯(lián)。

為探索EOF1、EOF2 與海表溫度（sea surface temperature，SST）和大氣環(huán)流的相關(guān)性，選取4 個區(qū)域ENSO 強(qiáng)度指標(biāo)（Ni?o1+2 區(qū)、Ni?o3 區(qū)、Ni?o4 區(qū)和Ni?o3.4 區(qū)的SST）和4 個西太平洋副熱帶高壓（western Pacific subtropical high，WPSH）指標(biāo)（面積、強(qiáng)度、脊線位置和西伸脊點）與EOF1、EOF2 的時間系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析（表3）。可以看出，EOF1 的時間系數(shù)（PC1）與Ni?o1+2 區(qū)、Ni?o3 區(qū)、Ni?o3.4 區(qū)SST 的相關(guān)系數(shù)分別為0.33、0.24、0.18，且相關(guān)系數(shù)均通過α＝0.05的顯著性檢驗，而PC1與Ni?o4區(qū)SST 及WPSH 面積、強(qiáng)度、脊線位置、西伸脊點的相關(guān)性較差，說明EOF1 與赤道太平洋中東部的海表溫度關(guān)系更為密切。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，赤道太平洋中東部的海表溫度異常偏低年份的秋冬季節(jié)，通常熱帶太平洋東風(fēng)異常，Walker 環(huán)流加強(qiáng)，在西太平洋赤道附近一帶的上升運動加強(qiáng)，而在華南地區(qū)存在下沉運動，導(dǎo)致在熱帶西太平洋、南海附近上空低層存在氣旋性異常環(huán)流，南海受異常的偏東到東北風(fēng)場控制，孟加拉灣、南海的水汽難以向廣東輸送，廣東秋冬季節(jié)的降水減少，容易造成廣東地區(qū)干旱。EOF2 的時間系數(shù)（PC2）與WPSH 面積的相關(guān)性（0.13）最高，PC2 與WPSH 強(qiáng)度的相關(guān)性（0.12）與前者相近，另外PC2 與WPSH 西伸脊點的相關(guān)系數(shù)也達(dá)0.11，且PC2 與WPSH 面積、強(qiáng)度和西伸脊點的相關(guān)系數(shù)均通過α＝0.05 的顯著性檢驗，而PC2 與WPSH 脊線位置、Ni?o3 區(qū)、Ni?o4 區(qū)和Ni?o3.4 區(qū)SST 的相關(guān)性較差，說明EOF2 與西太平洋副熱帶高壓的關(guān)系較為密切。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，春季W(wǎng)PSH 面積異常偏大、強(qiáng)度異常偏強(qiáng)和西伸脊點異常偏西時，脊線位置也會較常年偏北，并導(dǎo)致雨帶位置偏北，廣東東部降水正常，而廣東西部由于緯度偏低，降水往往偏少，容易造成廣東西部區(qū)域性干旱；而春季W(wǎng)PSH面積異常偏小、強(qiáng)度異常偏弱和西伸脊點異常偏東時，脊線位置也會較常年偏南，導(dǎo)致雨帶位置偏南，廣東西部降水正常，而廣東東部由于緯度偏高，降水通常偏少，容易造成廣東東部區(qū)域性干旱。

表3 EOF1、EOF2的時間系數(shù)與厄爾尼諾強(qiáng)度指標(biāo)、西太平洋副熱帶高壓指標(biāo)的相關(guān)性Tab.3 The correlation between time coefficients of EOF1,EOF2 and El Ni?o strength indexes,western Pacific subtropical high （WPSH） indexes

2.4 干旱周期

應(yīng)用ESMD 方法，對廣東省平均年尺度SPEI 進(jìn)行分解，當(dāng)趨勢余量R對應(yīng)的方差比率最小時，篩選次數(shù)（29 次）達(dá)到最佳，此時可將其分解成4 個模態(tài)（IMF1、IMF2、IMF3、IMF4）和一個趨勢余量R（圖5），模態(tài)IMF1、IMF2、IMF3、IMF4 能依次反映原始序列從高頻到低頻的周期振蕩特征。每個模態(tài)的周期和貢獻(xiàn)率如表4所示，可以看出，模態(tài)1（IMF1）占據(jù)權(quán)重最大，方差貢獻(xiàn)率為47.33%，周期為3.1 a。模態(tài)2（IMF2）和模態(tài)3（IMF3）方差貢獻(xiàn)率分別為20.04%和18.07%，周期分別為7.1、12.5 a，信號較為平穩(wěn)、明顯。模態(tài)4（IMF4）占據(jù)權(quán)重最小，方差貢獻(xiàn)率僅為4.61%，周期為16.7 a。趨勢余量R為原始序列的最佳自適應(yīng)全局均線，在一定程度上表征年尺度SPEI序列的趨勢狀況，其方差貢獻(xiàn)率為9.95%；1971年以來趨勢余量R整體呈較明顯下降趨勢，其中1971—2002年下降趨勢明顯，2002—2020年波動較小。綜上，廣東省年尺度SPEI序列在年際上以3.1 a 周期振蕩為主，同時還有7.1 a 的周期振蕩；在年代際上以12.5 a周期振蕩為主，同時具有16.7 a的周期振蕩；另外，趨勢余量R反映廣東有干旱化趨勢。

圖5 1971—2020年廣東省年尺度SPEI的ESMD的模態(tài)分量及趨勢余量年際變化Fig.5 The annual variation of modal components and trend margin of ESMD decomposition of annual scale SPEI in Guangdong Province during 1971-2020

表4 1971—2020年廣東省年尺度SPEI的ESMD各模態(tài)分量的周期及方差貢獻(xiàn)率Tab.4 The period and variance contribution rate of each modal component of ESMD decomposition of annual scale SPEI in Guangdong Province during 1971-2020

3 結(jié) 論

本文基于標(biāo)準(zhǔn)降水蒸散發(fā)指數(shù)（SPEI），對廣東省干旱時空變化特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)廣東省整體有較為明顯的干旱化趨勢，干旱發(fā)生頻率較高，但強(qiáng)度較低。

（1）廣東省SPEI 整體呈較明顯下降趨勢，即干旱化趨勢。春、夏、秋、冬季SPEI變化表明四季也呈干旱化趨勢，但并不明顯。

（2）廣東省干旱發(fā)生頻率為28%～38%，平均32%，其中輕旱、中旱、重旱、特旱頻率分別為15%、10%、5%、2%，輕旱和中旱頻率占干旱總頻率的78%。廣東省干旱出現(xiàn)時干旱平均強(qiáng)度為1.03～1.20，屬中旱級別，干旱強(qiáng)度較低區(qū)域與干旱頻率較高區(qū)域有較好的反向?qū)?yīng)關(guān)系。綜上所述，廣東省發(fā)生干旱的頻率較高，但強(qiáng)度較低。

（3）EOF 第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)率達(dá)51.62%，遠(yuǎn)高于其他模態(tài)，是廣東省干旱特征的主要變化模態(tài)，該模態(tài)空間向量場呈現(xiàn)整個區(qū)域范圍內(nèi)均為正值，說明廣東省干旱類型以同位相變化為主導(dǎo)，即存在一致變旱或變澇特征，與赤道太平洋中東部海表溫度關(guān)系更為密切。該模態(tài)時間系數(shù)整體表現(xiàn)為下降趨勢，說明廣東省呈干旱化趨勢。EOF 第二模態(tài)方差貢獻(xiàn)率為11.49%，該模態(tài)空間向量場呈東西反相變化特征，與西太平洋副熱帶高壓關(guān)系較為密切。EOF 第三模態(tài)方差貢獻(xiàn)率為6.40%，該模態(tài)空間向量場呈南北反相變化特征，與海陸差異有明顯關(guān)聯(lián)。

（4）ESMD 分析表明廣東省平均年尺度SPEI 在年際上以3.1 a 周期振蕩為主，同時還具有7.1 a 周期振蕩；年代際上以12.5 a周期振蕩為主，同時還存在16.7 a周期振蕩；另外，趨勢余量R反映廣東省具有干旱化趨勢。

由于干旱影響要素非常復(fù)雜，盡管SPEI綜合考慮了降水和氣溫這兩個對氣候演變起重要作用的因素，但并未考慮連續(xù)無降水日、土壤持水量以及大氣環(huán)流等因素，對干旱事件的評估可能會有一定程度偏差。因此，還需根據(jù)廣東省的實際情況，對各種指標(biāo)和影響因素進(jìn)行深入討論，研究適宜廣東省的干旱指標(biāo)。