賈 建 偉，王 棟，徐 偉 峰，劉 昕

(長江水利委員會 水文局，湖北 武漢 430010)

0 引 言

干旱是中國發(fā)生最頻繁、波及范圍最廣泛、造成損失最嚴重的自然災害之一[1-2]。學者們對于干旱尤其是氣象水文干旱評估開展了大量的研究，提出了帕爾默干旱指數(shù)(Palmer Drought Severity Index，PDSI)、標準化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index，SPI)、標準化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)、徑流干旱指數(shù)(Streamflow Drought Index，SDI)、標準化徑流指數(shù)(Standardized Runoff Index，SRI)等方法[3-6]。通過流域水系干旱綜合評估，可以進一步準確掌握流域水資源短缺狀態(tài)和干旱時空分布情況，對于指導流域水資源綜合配置和經濟社會發(fā)展具有重要意義[7-8]。

鄱陽湖作為中國第一大淡水湖，在供水、調洪、涵養(yǎng)水源、維持生物多樣性等方面具有重要作用[9]。然而，隨著氣候變化的影響，鄱陽湖流域氣溫呈現(xiàn)出上升趨勢，降水的時空分布更加不均勻，增加了干旱發(fā)生的風險[10]。21世紀以來，鄱陽湖流域干旱的頻率和強度均趨于增加，2003，2006，2007，2009年和2011年等均發(fā)生了較為嚴重的旱情。針對鄱陽湖流域干旱情況，謝坤等[11]采用SPEI指數(shù)分析了60 a干旱時空變化特征，結果表明，鄱陽湖流域存在南濕北干的空間特征，且季節(jié)差異較為明顯，并發(fā)現(xiàn)鄱陽湖流域的干濕變化與EI Nino/La Nina事件之間存在著一定的相關性。鄭金麗等[12]構建了綜合氣象干旱指數(shù)進行分析，研究表明，鄱陽湖流域干旱時空分布存在一定差異，未來春秋季干旱存在上升的趨勢。許斌等[13]通過對鄱陽湖流域非一致性干旱頻率分析發(fā)現(xiàn)，湖口站2003年后干旱歷時和強度均表現(xiàn)出較大幅度增加的趨勢。胡振鵬等[14]闡述了2011年春夏季鄱陽湖干旱情況，并從歷史同期、嚴重干旱年和連續(xù)枯水年分析了旱災成因。劉元波等[15]分析了2000～2010年鄱陽湖區(qū)干旱變化特征，從流域降水、蒸發(fā)及出湖徑流等方面剖析了鄱陽湖區(qū)極端干旱事件頻發(fā)原因。劉衛(wèi)林等[16]分析了鄱陽湖流域61 a干旱演變趨勢和周期變化規(guī)律，討論了干旱特征與ENSO指數(shù)的關系。通過以往研究可以發(fā)現(xiàn)，鄱陽湖流域干旱災害頻發(fā)，且存在明顯的時空分布差異。然而，對于鄱陽湖干旱的研究多從流域整體角度出發(fā)或針對歷史旱情進行分析，對于贛江、撫河、信江、饒河、修水等“五河”流域和湖區(qū)之間的時空差異未曾細化，也缺少對2022年干旱形勢的分析。

2022年鄱陽湖流域發(fā)生了嚴重旱情，降水量稀少，湖區(qū)水位持續(xù)偏低，湖區(qū)水面面積急速縮減，對區(qū)域經濟社會發(fā)展和生態(tài)多樣性帶來了嚴重影響[17]。在此背景下，本文將鄱陽湖流域劃分為贛江、撫河、信江、饒河、修水及湖區(qū)6個分區(qū)，采用SPI和SRI指標分別評估2022年鄱陽湖流域不同分區(qū)的氣象干旱和水文干旱情況，綜合分析了干旱的時空分布特征及成因，可為探究鄱陽湖流域旱情變化規(guī)律、開展流域抗旱保供水工作提供技術支撐，促進區(qū)域水利高質量發(fā)展。

1 研究數(shù)據和方法

1.1 研究流域和數(shù)據

鄱陽湖流域地處長江中下游南岸，集水面積約16.2萬km2，主要位于江西省境內。鄱陽湖南面承接贛江、撫河、信江、饒河、修水等“五河”來水，北面與長江天然聯(lián)通，是長江流域重要的調蓄湖泊。根據鄱陽湖流域河流水系及水文站點分布情況，將流域劃分為贛江、撫河、信江、饒河、修水及湖區(qū)6個分區(qū)，如圖1所示。本次收集了6個分區(qū)內降水、徑流、主要水庫運行資料，并根據站點實測資料，考慮上游水庫調蓄影響，計算6個分區(qū)1960年1月至2022年10月天然逐月徑流量。

圖1 鄱陽湖流域分區(qū)及水文站點分布Fig.1 Division of Poyang Lake Basin and distribution of hydrological stations

(1) 降水數(shù)據：流域內雨量站1960～2021年逐月降水量資料，來源于長江流域水文年鑒；2022年1～10月逐月降水量，來源于長江流域防汛預報調度系統(tǒng)。采用泰森多邊形法，計算各分區(qū)1960～2022年逐月降水量。

(2) 水文數(shù)據：外洲、李家渡、梅港、虎山、渡峰坑、虬津、萬家埠、湖口站1960年1月至2022年10月月徑流量資料，星子站1960年1月至2022年10月逐日平均水位資料。1960～2021年數(shù)據來源于長江流域水文年鑒，2022年數(shù)據來源于長江流域防汛預報調度系統(tǒng)。

(3) 水庫運行數(shù)據：贛江萬安、峽江水庫和修水柘林水庫壩前逐日水位、水位庫容曲線，來源于長江流域防汛預報調度系統(tǒng)。

1.2 研究方法

分別采用SPI和SRI指標表征流域各分區(qū)氣象干旱和水文干旱的程度。流域降水量一般服從偏態(tài)分布，SPI指標采用Γ分布作為某時段降水量的概率密度函數(shù)，確定概率密度函數(shù)相關參數(shù)后將累計概率標準化即為SPI值[18]。SRI指標計算方法與SPI指標相同，選用與SPI指標相同的Γ分布，輸入為各分區(qū)代表站多年的月平均流量序列[19]。SPI和SRI指標可以反映長時間尺度的降水演變和水資源盈虧狀況，在干旱評估方面應用廣泛[20]。

根據GB/T 20481-2017《氣象干旱等級》和相關研究[21-23]，氣象和水文干旱等級均可劃分為無旱、輕旱、中旱、重旱和特旱5個等級，如表1所列。

表1 干旱等級劃分標準Tab.1 Classification criteria of drought grade

2 結果分析

2.1 水文特性

1960～2022年鄱陽湖流域各分區(qū)7～10月累計降水量如圖2所示。2022年7～10月，贛江、撫河、信江、饒河、修水、湖區(qū)累計降水量分別為156，91，134，121，167，112 mm，較歷史同期均值偏少63%～78%。其中，贛江、撫河、饒河、修水、湖區(qū)7～10月累計降水量為歷史同期最少，信江流域7～10月累計降水量為歷史同期第二少、僅高于1967年。分月來看，各分區(qū)8月和9月降水基本屬于63 a實測記錄以來最枯的前3位，10月在前10位以內(見表2)。

圖2 鄱陽湖流域各分區(qū)歷年7～10月累計降水量Fig.2 Cumulative precipitation in each division of Poyang Lake Basin from July to October in recent 63 years

表2 鄱陽湖流域各分區(qū)7～10月降水量63 a來排位Tab.2 Accumulative precipitation ranking in each division of Poyang Lake Basin from July to October in recent 63 years

1960～2022年7～10月鄱陽湖湖區(qū)星子站平均水位變化如圖3所示。該站2022年7～10月平均水位10.30 m為歷史同期最低值，較同期均值偏低25%；8～10月平均水位也均為有記錄以來的最低值，日平均水位更是多次刷新同期最低記錄。

圖3 鄱陽湖星子站歷年7～10月平均水位Fig.3 Average water level of Xingzi Station in Poyang Lake from July to October in recent 63 years

1960～2022年鄱陽湖流域各分區(qū)7～10月徑流量如圖4所示。受降水影響，2022年贛江、撫河、信江、饒河、修水、湖區(qū)7～10月徑流量分別為105.0億，12.4億，13.0億，9.4億，16.8億，20.1億m3，較歷史同期均值偏少29%～70%。將1960～2022年63 a徑流量降序排列，贛江、撫河、信江、饒河、修水、湖區(qū)2022年7～10月徑流量分列歷史同期第56，59，60，59，54，58位；各月排位存在一定差異，7月來水量偏枯，8，9，10月基本屬于最枯的前3位(見表3)。

圖4 鄱陽湖流域各分區(qū)歷年7～10月徑流量Fig.4 Runoff of Poyang Lake Basin from July to October in recent 63 years

表3 鄱陽湖流域各分區(qū)7～10月徑流量63 a來排位Tab.3 Runoff ranking in each division of Poyang Lake Basin from July to October in recent 63 years

2.2 SPI和SRI指標分析

2022年1～10月鄱陽湖流域各分區(qū)SPI指標如圖5所示。由圖5可知，2022年各分區(qū)SPI指標呈現(xiàn)出下降的趨勢，1～6月各分區(qū)多呈現(xiàn)出無旱的狀態(tài)，僅信江流域4月和修水流域5月分別表現(xiàn)為輕旱和中旱；7～10月各分區(qū)旱情加劇，陸續(xù)出現(xiàn)重旱和特旱。鄱陽湖流域各分區(qū)7～10月SPI指標如表4所列，從8月起全流域表現(xiàn)為中旱以上，絕大部分區(qū)域表現(xiàn)為重旱以上，部分區(qū)域表現(xiàn)為特旱。流域旱情以9月最為嚴重，各分區(qū)均表現(xiàn)為特旱。

圖5 鄱陽湖流域各分區(qū)2022年1～10月SPI指標Fig.5 SPI in each division of Poyang Lake Basin from January to October in 2022

2022年1～10月鄱陽湖流域各分區(qū)SRI指標如圖6所示。2022年各分區(qū)SRI指標和SPI指標表現(xiàn)出相似的趨勢，1～6月僅部分區(qū)域部分時段表現(xiàn)為輕旱，多數(shù)時段表現(xiàn)為無旱，亦有部分區(qū)域表現(xiàn)為濕潤的特征；7月起水文干旱程度逐漸加重，全流域整體干旱程度在10月達到最大。由表4可知，鄱陽湖流域從8月起絕大部分區(qū)域表現(xiàn)為中旱以上，部分區(qū)域表現(xiàn)為重旱和特旱。通過SPI指數(shù)和SRI指數(shù)綜合分析，2022年鄱陽湖流域氣象干旱和水文干旱程度均較高，且表現(xiàn)為全流域干旱。

圖6 鄱陽湖流域各分區(qū)2022年1～10月SRI指標Fig.6 SRI in each division of Poyang Lake Basin from January to October in 2022

表4 鄱陽湖流域各分區(qū)7～10月SPI和SRI指標值Tab.4 SPI and SRI values in each division of Poyang Lake Basin from July to October

鄱陽湖流域各分區(qū)2022年7～10月氣象、水文干旱程度空間分布如圖7和圖8所示。氣象、水文干旱7～10月的逐月變化過程具有較好的一致性，在同一分區(qū)對干旱相對程度的表征趨于一致。截止2022年10月，氣象和水文干旱程度分別在9月和10月達到最大值，水文干旱略遲于氣象干旱。鄱陽湖流域各分區(qū)干旱程度整體較高，其中8月和9月全流域氣象干旱程度均為重旱或特旱，9月和10月全流域水文干旱程度均為重旱或特旱。

圖7 鄱陽湖流域各分區(qū)2022年7～10月氣象干旱程度Fig.7 Meteorological drought degree of Poyang Lake Basin from July to October in 2022

圖8 鄱陽湖流域各分區(qū)2022年7～10月水文干旱程度Fig.8 Hydrologic drought degree of Poyang Lake Basin from July to October in 2022

2022年7～10月鄱陽湖流域主要水庫庫容變化如表5所列。結合各分區(qū)水文干旱程度可以發(fā)現(xiàn)，水庫調度策略隨水文干旱程度的不同而發(fā)生相應改變，側面驗證了本研究干旱評估的合理性：流域旱情較輕時(例如贛江7～8月及撫河、修水7月)，水庫常規(guī)調度進行蓄水；流域旱情嚴重時(例如贛江、撫河、饒河9～10月及修水8～10月)，水庫結合旱情加大泄量以保障下游用水安全。流域發(fā)生重旱及以上旱情時，贛江、撫河、饒河和修水主要水庫月均補水量分別達2.81億，0.91億，0.16億，2.33億m3。同時，對比鄱陽湖流域各分區(qū)SPI指標和SRI指標最值可以發(fā)現(xiàn)，水文干旱在量級上通常低于氣象干旱，表明水利工程調蓄措施可以一定程度上緩解旱情，減少干旱造成的損失。

表5 2022年鄱陽湖流域主要水庫蓄水量統(tǒng)計Tab.5 Water storage of main reservoirs in Poyang Lake Basin in 2022 億m3

2.3 干旱響應關系

一般來說，干旱是長期(大于1個月)缺水引起的，徑流減少、土壤缺水通常由降水的長期短缺導致，因此水文干旱一般滯后于氣象干旱。為進一步探求氣象干旱和水文干旱間的響應關系，本文計算了1960年1月至2022年10月鄱陽湖流域各分區(qū)不同時間尺度的SPI和SRI指標，并分析不同時間尺度SPI指標(SPI-1、SPI-3、SPI-6)和月尺度SRI指標(SRI-1)的Pearson相關系數(shù)，如表6所列。結果表明，氣象干旱和水文干旱具有相關關系，且存在地區(qū)差異。其中，贛江、撫河、信江、饒河和修水月尺度SRI指標與3個月尺度SPI-3指標相關性最大，相關系數(shù)分別為0.812 9，0.808 3，0.783 7，0.778 8和0.709 0，湖區(qū)月尺度SRI指標與月尺度SPI-1指標相關性最大，相關系數(shù)為0.729 6?！拔搴印绷饔蛩母珊蹬c氣象干旱間存在較為明顯的滯后期，約為2～3個月，湖區(qū)水文干旱與氣象干旱間無明顯滯后期。分析原因，滯后期長短通常與流域的降水產流關系、蒸散發(fā)和下墊面因素等有關，由于湖區(qū)水面占比較“五河”流域大，因此其無明顯滯后期是合理的。

表6 鄱陽湖流域各分區(qū)氣象干旱與水文干旱相關系數(shù)Tab.6 Correlation coefficient of meteorology and hydrology drought in each division of Poyang Lake Basin

2022年鄱陽湖流域各分區(qū)不同時間尺度氣象、水文干旱指標如表7所列，各分區(qū)重旱和特旱主要發(fā)生在8～10月，與月尺度SPI和SRI指標評估結果一致。從氣象干旱與水文干旱響應關系分析，2022年2～4月、5～7月和5～10月氣象干旱程度較弱，8～10月氣象干旱程度最強，而10月水文干旱程度最強，表明10月水文干旱與8～10月氣象干旱相關性最強，是氣象干旱長期累積的結果，與1960年1月至2022年10月長系列研究結果較為一致。

表7 2022年鄱陽湖流域各分區(qū)不同時間尺度SPI和SRI指標Tab.7 SPI and SRI in each division of Poyang Lake Basin for different time scales in 2022

2.4 成因分析

大氣環(huán)流過程與水文過程密切相關，海-氣關系是氣候系統(tǒng)內部振動的一個因素，與大陸相比，海洋的作用往往更為重要。已有研究表明，北太平洋海溫冷暖變化對全球大氣環(huán)流影響作用巨大，大氣環(huán)流的異常將導致水文過程發(fā)生不同程度的變化。北太平洋海溫冷暖變化對大氣環(huán)流影響較大的是EI Nino和La Nina事件，構建鄱陽湖流域各分區(qū)1960～2022年7～10月SPI-1系列與其前期5個月NINO Z區(qū)平均海表溫度的相關關系，如表8所列。分析表明，7～10月SPI-1指標與前期海溫場關系較好，表現(xiàn)出正相關關系，即當海溫場較高時(EI Nino事件)，鄱陽湖流域各分區(qū)不容易發(fā)生干旱，當海溫場較低時(La Nina事件)，容易發(fā)生旱情。

表8 鄱陽湖流域各分區(qū)SPI-1指標與海溫場相關關系Tab.8 Relationship between SPI-1 in each division of Poyang Lake Basin and sea surface temperature indexes

西太平洋副熱帶高壓(以下簡稱“副高”)的南北、西伸位置變化及強度變化在很大程度上決定了季節(jié)雨帶的變化，構建鄱陽湖流域各分區(qū)1960～2022年7～10月SPI-1系列與同期副高面積、強度、脊線、西伸脊點的相關關系，如表9所列。研究表明，SPI-1指標與副高面積、副高強度表現(xiàn)出正相關，與副高脊線、西伸脊點表現(xiàn)出負相關，即當副高面積較大、強度較強，副高脊線和西伸脊點位置較大時，鄱陽湖流域容易出現(xiàn)旱情。

表9 鄱陽湖流域各分區(qū)SPI-1指標與大氣環(huán)流場相關關系Tab.9 Relationship between SPI-1 in each division of Poyang Lake Basin and atmospheric circulation indexes

根據國家氣候中心發(fā)布的大氣環(huán)流指標，2020～2021年發(fā)生了明顯的La Nina事件，受其影響，2022年7月以來，副高持續(xù)性西伸加強，7～9月長期籠罩在長江流域，其面積、強度都較往年偏大偏強。在副高控制之下，盛行下沉氣流，天氣持續(xù)晴好，致使降水急劇減少、連續(xù)無雨、高溫頻發(fā)，造成鄱陽湖流域發(fā)生持續(xù)高溫干旱事件。此外，2022年7月以來，國內冷空氣活動明顯減少，從而導致流域內降水較往年明顯偏少。在這種環(huán)流形勢影響之下，鄱陽湖流域高溫少雨，水位持續(xù)降低，出現(xiàn)“汛期反枯”現(xiàn)象。

2022年鄱陽湖流域旱情發(fā)生以來，通過調度流域內大中型水庫實施精準補水，極大程度上緩解了旱情。為應對后續(xù)可能出現(xiàn)的旱情，應加強流域內水工程聯(lián)合調度，完善聯(lián)合調度協(xié)作機制，統(tǒng)籌發(fā)電、供水、航運等不同行業(yè)需求，實現(xiàn)流域水庫群調度效用“帕累托最優(yōu)”。鑒于水文干旱一般滯后于氣象干旱，可以加強預報預警，強化預演預練，科學落實抗旱保供水預案，盡可能將旱情影響降到最低。

3 結 論

(1) 2022年7～10月鄱陽湖“五河”和湖區(qū)降水和徑流相比歷史同期明顯減少，降水量尤其顯著。贛江、撫河、饒河、修水、湖區(qū)7～10月累計降水量為歷史同期最少，信江流域7～10月累計降水量為歷史同期第二少。

(2) 2022年7～10月鄱陽湖流域氣象干旱和水文干旱程度均較高，且表現(xiàn)為全流域干旱。鄱陽湖流域從8月起絕大部分區(qū)域表現(xiàn)為中旱以上，部分區(qū)域表現(xiàn)為重旱和特旱。水文干旱程度通常低于氣象干旱，且存在一定的滯后期，分析表明水利工程和非工程措施可以一定程度上緩解流域旱情。

(3) 2020～2021年發(fā)生了明顯的La Nina事件，導致2022年夏秋季西太平洋副熱帶高壓偏北，長期籠罩在長江流域，且期間冷空氣活動明顯偏少，致使降水急劇減少、高溫頻發(fā)，造成鄱陽湖流域發(fā)生持續(xù)高溫干旱事件，出現(xiàn)“汛期反枯”現(xiàn)象。