资助项目:广西八桂学者专项项目; 国家自然科学基金项目(42061059); 广西自然科学资助项目(2020GXNSFBA297160); 广西空间信息与测绘重点实验室资助项目(16-380-25-08)
第一作者:靖娟利(1977—),女,陕西长安人,副教授,硕士,主要研究方向为遥感与GIS应用。E-mail:jjlgut2008@163.com
(1.桂林理工大学 测绘地理信息学院,广西 桂林 541004; 2.广西空间信息与测绘重点实验室,广西 桂林 541004)
(1.College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,Guilin,Guangxi 541004,China; 2.Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics,Guilin,Guangxi 541004,China)
SPI; southwest karst area; trend analysis; Mann-Kendall test; Hurst index
干旱是目前全球最严重的自然灾害之一,对区域社会经济及环境产生重大影响。随着全球气候的持续变暖,干旱等极端气候事件发生频率和强度呈显著增加趋势[1]。据统计全球每年因干旱造成的经济损失可以达到60~80亿美元[2],远超其他自然灾害。中国也是干旱灾害频繁发生的国家,近30 a呈现出由西北向东南扩散的趋势[3]。研究旱涝灾害的时空分布特征,对抗干旱及防洪具有重要意义。
西南岩溶区生态环境极其脆弱,属于全球3大连片岩溶发育区之一[4],是黄河、长江和珠江的源头,提供约46%的中国水资源。由于其特殊的地质生态环境,形成了地表地下双层水文网的特殊岩溶水文地质现象,旱涝灾害频繁发生。2003年夏季发生了百年一遇的高温伏旱、2 008秋冬至2 009春季的秋冬连旱、2 009秋季至2010年初的秋冬春连旱、2011年又成为洪涝的重灾区,给生态环境、社会经济造成巨大损失[5]。因此,研究西南岩溶区旱涝的时空演化特征及其持续性具有重要意义。
由于西南岩溶区特殊的气候、地形地貌、地质环境等特征,其旱涝问题受到国内学者的广泛关注。我国学者针对西南地区的旱涝灾害的成因[5-6]、时空演变特征[7-11]、及干旱的持续性等[12-13]方面做了大量的研究工作。但大多研究主要集中在四川、重庆、云南、贵州、广西5个省(市、自治区),以西南岩溶区为整体,从多个时间尺度分析旱涝时空变化特征及其持续性的研究尚不多见。
干旱指数是研究干旱情形的重要参数,目前基于气象站点的干旱指数主要有Palmer指数、相对湿润指数、降水距平百分率、标准化降水指数(Standardized precipitation index,SPI)、标准化降水蒸发指数(Standard precipitation evaporation index,SPEI)。其中应用最为成熟的是SPI,该指数主要反映气象干旱,计算过程简便,具有多时间尺度特征,相关研究已证明其在干旱监测中的优越性[10]。因此,本文基于西南岩溶区1960—2019年的气象资料,运用SPI作为干旱指标,结合ANUSPLIN插值法、Sen-Median趋势分析、Mann-Kendall检验和Hurst指数,研究近60 a西南岩溶区年际及季节旱涝时空演化特征,为该区域的水资源合理利用和旱涝监测工作提供参考资料。
研究区位于东经97°22'—117°11',北纬20°14'—34°19',行政区包括贵州、云南、广西、湖南、湖北、重庆、四川、广东8省(区),是我国岩溶地貌分布最为集中的地区(图1)。岩溶分布面积按碳酸盐岩分布面积统计为114万km2,按碳酸盐岩地层出露面积计为76万km2[14]。西南岩溶区属于热带、亚热带季风气候区,气候温暖湿润、雨热同期,降水量季节和区域差异明显,多年平均气温和降水量大致都是由东南向西北递减。研究区内碳酸盐岩大面积出露,岩溶作用强烈,土壤瘠薄,水土流失严重。区域内水资源丰富,河流纵横,峡谷广布,地表地下具有双层水文地质结构。岩溶地貌类型复杂多样,主要分布峰丛洼地、峰林平原、断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶槽谷、溶丘、中高山岩溶等。生态环境脆弱,人口—资源—环境矛盾突出,属于全球变化的敏感地带。
收集西南8省(区)174个气象站点逐月降水观测资料,数据资料跨度为1960—2019年,其中西南岩溶区气象站点68个,数据资料来源于中国气象数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn),气象站点空间分布见图1。为了保证数据的完整性、一致性,数据处理过程中对极少部分缺测数据采用线性插补方法进行插补。研究区90 m空间分辨率的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)DEM数据来源于地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/),为了后续数据分析,将DEM数据重采样为1 km。可溶岩分布数据来源于中国地质科学院岩溶地质研究所编制的1:400万中国可溶岩类型图。
本文采用标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)来刻画西南岩溶区旱涝状况。SPI最早由McKee等[15]提出,是在计算出某时段内降水量的Γ分布概率后,再进行正态标准化处理,最终用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级,详细计算过程参考文献[16]。
SPI具有多时间尺度特征,可用于不同时间尺度和地区旱涝特征的对比分析。本研究主要分析1,3,6,12个月和季节尺度SPI的旱涝演变特征。其中,春季为3—5月、夏季为6—8月、秋季为9—11月、冬季为12—2月。根据国家气象局制定的《气象干旱等级GB/T20481-2006》中的分级标准对旱涝等级进行划分(表1)。
ANUSPLIN是澳大利亚科学家Hutchinson基于薄盘样条理论编写的针对气象数据曲面拟合的专用插值软件[17],该软件可以引入多个影响因子进行气象要素空间插值,适用于长时间序列的气象数据插值[18],已在不同区域的气象插值中得到广泛应用[19-21]。因此,本文选用ANUSPLIN对1960—2019年的年际及季节SPI序列数据进行插值,样条次数为2,协变量为经度、纬度和高程,插值数据空间分辨率为1 km。
Sen-Median趋势分析与Mann-Kendall检验方法相结合,被广泛应用于气候变化和水文分析序列研究中,已成为长时间序列数据趋势分析的重要方法。两种方法用于SPI时间序列分析中,可以解释SPI长期变化趋势的显著性,详细计算方法参考文献[22-23]。当Sen-Median趋势度β>0时,表示时间序列呈上升趋势,反之呈下降趋势,变化趋势的显著性用Mann-Kendall方法进行检验。对检验统计量Z,在给定α置信水平上,如果|Z|≥Z1-α/2,表示研究序列在α水平上存在显著变化。本文判断α=0.05置信水平上SPI时间序列变化趋势的显著性。
Hurst指数是定量描述时间序列信息长程依赖性的有效方法。基于重标极差分析法(Rescaled Range Analysis Method,R/S)的Hurst指数最早由英国水文学家Hurst在研究尼罗河水文问题时提出,后Mandelbrot在理论上对该方法进行了补充和完善。具体计算原理参考文献[24-25]。
Hurst指数H取值范围为0<H<1,当H=0.5时,表明序列是完全随机序列,不具有持续性,对过去的趋势没有依赖性; H>0.5时,意味着未来的变化情况与过去一致,即持续性,H越接近1,持续性越强; 而0<H<0.5时,意味着未来的变化情况与过去相反,即反持续性,H越接近0,反持续性越强。
基于1960—2019年的气象观测数据,计算得到西南岩溶区不同时间尺度SPI序列值(图2)。从图2可以看出,不同时间尺度SPI值随时间变化的敏感性存在显著差异,时间尺度越小,波动幅度越大。
1个月尺度的SPI1值在0上下频繁波动,表明受短期降水影响较大,旱涝交替比较频繁,并且以1 a为周期表现出周期变化的特点。这主要是因为SPI1值在计算过程中没有考虑前期降水的影响,各月降水随机性比较强,因而时间持续性较弱。研究时段内,1963年1月为最旱月份,SPI1值为-1.65,达到重旱等级; 2015年12月为最涝月份,SPI1值为1.32,达到中涝等级。统计结果表明,1960—2019年1个月尺度的旱涝事件发生的频次为:重旱1次、中旱14次、轻旱300次、正常490次、轻涝306次、中涝39次,旱涝月份占研究总时长的31.94%; 其中,中旱主要发生在秋季,轻旱在四季发生的次数差异不大,轻涝在冬季发生的次数稍多于其他3个季节,中涝主要发生在冬季和秋季。
3个月尺度的SPI3能够反映季节尺度的水分盈亏情况,可以较好地反映短期农业旱涝特征。从图2可以看出,SPI3的波动特点与SPI1相似,但波动频率较小。在研究时段内,2011年9月为最旱月,SPI3值为-1.51,达到重旱等级。统计结果表明,1960—2019年季节尺度的旱涝事件发生的频次为:重旱1次、中旱17次、轻旱94次、正常509次、轻涝84次、中涝13次,旱涝月份占研究总时长的29.11%; 其中,中旱、轻旱和轻涝在四季均有发生,中旱在春季发生频率最高、夏季最少,轻旱在冬季和春季发生频率高、在夏季发生频率较低,轻涝在春季发生频率最高、在夏季最低,中涝主要发生在冬季和春季。
SPI6能够反映半年尺度的旱涝情况,旱涝变化未表现出明显的周期性特点。研究时段内,2011年8月为最旱月,SPI6值为-1.57,达到重旱等级,2016年4月为最涝月,SPI6值为1.41,达到中涝等级。此外,出现重旱的年份还有2011年9月、2010年2月。统计结果表示,1960—2019年半年尺度的旱涝事件发生的频次为:重旱3次、中旱16次、轻旱65次、正常555次、轻涝68次、中涝8次,旱涝月份占研究总时长的22.38%; 其中,重旱在夏、秋和冬季各1次,轻旱在春季发生的频率高于其他季节,轻涝在春、夏两季发生的频率略高于秋、冬两季,中涝集中发生在春季和冬季。
SPI12代表了长时间内的水分盈亏情况,可以很好地反映降水量对于土壤墒情和地下水量变化的影响,能反映年尺度旱涝变化特点。从图2可以看出,2011年12月是最旱月份,SPI12值为-1.51,达到重旱等级; 2016年7月为最涝月,SPI12值为1.20,达到中涝等级。连续时间大于等于5个月的旱涝事件主要为:1963年1—12月(中旱—轻旱—中旱—轻旱),1968年7月—1969年3月(轻涝),1973年7月—1974年3月(轻涝),1983年7—12月(轻涝),1988年11月—1989年3月(轻旱),1992年11月—1993年6月(轻旱),1998年6—11月(轻涝),2002年12月—2003年4月(轻涝),2003年12月—2004年4月(轻旱),2009年9月—2010年8月(轻旱—中旱—轻旱),2011年7月—2012年6月(中旱—重旱—中旱—轻旱),2015年12月—2016年12月(轻涝—中涝—轻涝—中涝—轻涝)。统计结果表示,1960—2019年年尺度的旱涝事件发生的频次为:重旱1次、中旱20次、轻旱65次、正常554次、轻涝65次、中涝4次,旱涝月份占研究总时长的21.86%; 其中,中旱、轻旱四季发生频率基本相同,轻涝在冬秋两季发生频率略高于春夏两季,中涝集中发生在春、夏、秋三季。
图2 SPI1,SPI3,SPI6和SPI12时间变化特征
从图3可以看出,1960—2019年西南岩溶区年际SPI值波动频繁,呈不显著下降趋势,线性倾向率为-0.016/10 a,说明60 a来研究区干旱程度呈不显著增加趋势。对年际SPI曲线进行5 a滑动平均,可以看出明显的阶段特征,1989年、2002年和2013年SPI出现明显的转折,表现出下降—上升—下降—上升的趋势。研究时段内,旱涝事件发生的频次为:重旱1次、中旱1次、轻旱5次、正常46次、轻涝7次; 其中,重旱和中旱分别发生在2011年和2009年,SPI值分别达到-1.51,1.17; 轻旱主要分布在1960年、1963年、1988年、1992年、2003年。轻涝主要分布在1961年、1968年、1973年、1983年、2002年、2015年和2016年。整体看来,1960—2019年西南岩溶区呈现出由雨涝向干旱变化的趋势。
从季节变化特征来看(图4),春、秋两季SPI呈不显著下降趋势(p>0.05),下降速率分别为0.003/10 a和0.053/10 a; 夏、冬两季SPI呈不显著上升趋势(p>0.05),上升速率分别为0.000 8/10 a和0.04/10 a。
春季SPI在-1.17~0.70波动,旱涝呈交替发生的特点。旱涝事件发生的频次为:中旱2次、轻旱7次、正常42次、轻涝9次; 其中,中旱出现在1963年和2011年,SPI值分别为-1.12和-1.17; 轻旱主要出现在1960年、1969年、1979年、1986年、1988年、1991年和1995年; 轻涝主要出现在1961年、1970年、1973年、1975年、1978年、1981年、1990年、2002年和2016年。以上分析表明,春季干旱年份主要分布在20世纪60—90年代,雨涝年份主要分布在20世纪70年代。
夏季旱涝波动明显,旱涝事件发生的频次为:中旱2次、轻旱5次、正常47次、轻涝6次; 其中,中旱发生在1972年和2011年,SPI值分别为-1.23和-1.15; 轻旱发生在1989年、1990年、1992年、2009年和2013年; 轻涝主要出现在1968年、1993年、1998年、1999年、2002年、2014年。以上分析表明,旱涝事件在20世纪90年代及21世纪初期发生频率较高。
秋季旱涝波动相对较小,旱涝事件发生的频次为:2009年发生中旱,SPI值为-1.38; 轻旱7次,发生年份为1974年、1992年、1996年、1998年、2003年、2005年和2007年; 轻涝7次,发生年份为1961年、1963年、1965年、1972年、1982年、1983年、2015年; 正常45次。以上统计表明,旱涝事件在20世纪60年代、90年代以及21世纪初期发生比较频繁。
冬季SPI在高低位之间震荡变化,旱涝交替显著。研究时段内,中旱1次,发生在2009年; 轻旱10次,发生年份为1963年、1969年、1974年、1979年、1986年、1994年、1996年、1999年、2010年、2013年; 中涝4次,主要发生在1983年、1993年、1995年、2016年; 轻涝7次,出现在1971年、1990年、1992年、1998年、2003年、2004年、2019年; 正常37次。通过以上统计数据可以看出,旱涝事件在20世纪90年代及21世纪初期发生频率较高。
为了从像元尺度反映西南岩溶区近60 a SPI在年际和季节尺度的变化趋势,对年际和季节尺度SPI序列进行Sen-Median趋势分析,并采Mann-Kendall方法对其变化趋势的显著性进行检验。
从年尺度来看,SPI的Sen-Median趋势系数β介于(-0.14~0.25)/10 a,β<0表示SPI呈下降趋势,β>0表示SPI呈上升趋势。Mann-Kendall统计指标Z值介于-2.64~3.64,当|Z|≥1.96,表示在a=0.05显著水平下,SPI序列趋势变化显著。将Sen-Median趋势分析和Mann-Kendall检验结果进行叠加,并将结果分为4种类型:显著下降(β<0,Z≤-1.96)、不显著下降(β<0,|Z|<1.96)、不显著上升(β>0,|Z|<1.96)、显著上升(β>0,Z≥1.96)。
从图5可以看出,SPI呈下降趋势的区域集中分布在云南、贵州、重庆、湖北等地区,主要岩溶地貌类型有岩溶断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶高原、岩溶槽谷等。这些区域以干旱化趋势为主,占研究区总面积的57.13%,其中占56.96%的区域变化趋势不显著,未通过p<0.05显著性检验。进一步分析发现,SPI呈下降趋势的区域主要位于地势的第二阶梯,绝大部分区域高程主要分布在500~2 000 m,同时这些区域主要分布纯碳酸盐岩,地表土壤瘠薄,植被以灌草为主,蓄水能力较差,对降水的响应比较敏感,容易出现旱涝灾害。SPI呈上升趋势的区域主要分布在广西的峰丛洼地、广东的峰林平原、湖南的岩溶丘陵区、四川南部的岩溶断陷盆地区和西部及北部的中高山岩溶区,占研究区总面积的42.07%,这些区域有雨涝化趋势,其中41.57%区域变化趋势不显著,未通过p<0.05显著性检验。
季节尺度上,西南岩溶区SPI空间变化趋势表现出较大差异(图6)。这不仅与地形和大气环流的影响有关,使降雨量季节和区域分布不均衡; 同时与岩溶区特殊的地质环境背景有很大关系,地上地下双层结构、土壤瘠薄、使得蓄水能力非常差,对旱涝的响应比较敏感。从图6可以看出,春、夏、秋三季SPI以下降趋势为主,分别占研究区总面积的55.10%,53.06%和84.25%,表明春、夏、秋三季呈现干旱化趋势; 而冬季SPI呈上升趋势的比例为83.32%,表明冬季以雨涝化趋势为主; 但绝大部分区域SPI下降或上升趋势不显著,未通过p<0.05显著性检验。
春季,SPI呈下降趋势的区域主要分布在云南东部、贵州、广西、湖南、湖北等区域的岩溶断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶高原、岩溶槽谷、岩溶丘陵及岩溶峰丛洼地区; 其中显著下降的区域仅占研究区总面积的0.92%,集中分布在贵州西南部岩溶峡谷地区。SPI呈显著上升趋势的区域占研究区总面积的12.63%,集中分布在云南北部岩溶断陷盆地区、四川中高山岩溶区; 呈不显著上升趋势的区域主要分布在云南、广西、广东,湖北、重庆局部地区也有分布。
夏季,SPI呈下降趋势的区域略高于呈上升趋势的区域,主要分布在云南、广西西北部、贵州北部及西南部、四川南部、西部及北部、湖北西北部等地区,以岩溶断陷盆地区分布最为广泛; 显著下降的区域占研究区总面积的2.49%,主要分布在云南中部及西部地区。SPI呈上升趋势的区域主要分布在广西东北部、广东、湖南、贵州中部及东南部、四川中南部及中西部等地区; 显著上升的区域占研究区总面积的3.84%,集中分布在湖南中部及与广西交接处的岩溶丘陵地区。
秋季,SPI呈下降趋势的区域相比春、夏两季有较大幅度增加,表明秋季以干旱化趋势为主。SPI呈下降趋势的区域广泛分布于云南、贵州、湖南、湖北、重庆及广西东北部和广东北部等地区; 其中,显著下降的区域占研究区总面积的7.27%,集中分布在云南与贵州交接地区的岩溶断陷盆地区。SPI呈上升趋势的区域仅占研究区总面积15.75%,主要分布在广西西北部、四川中西部、湖南北部、广东也有离散分布,上升趋势不显著,均未通过p<0.05显著性检验。
冬季与春、夏、秋三季相比,SPI以不显著上升趋势为主导,占研究区总面积的77.70%,表明冬季大部分地区具有雨涝化趋势; 呈显著上升趋势的区域仅占研究总面积的5.62%,主要分布在广西西南部峰丛洼地区、四川中部和北部地区中高山岩溶区。SPI呈下降趋势的区域,主要分布在云南与四川交接地带的岩溶断陷盆地区、云南西部的岩溶峡谷区,下降趋势不显著,基本未通过p<0.05显著性检验。
基于R/S理论方法,对研究区近60 a的年际SPI序列值逐像元计算Hurst指数,其值域范围为0.245~0.907,均值为0.633。为了研究SPI的空间演化特征,将Hurst指数分为3种类型:反持续性变化(H<0.5)、弱持续性变化(0.5<H≤0.75)和强持续性变化(H>0.75)。统计结果表明,研究区Hurst指数以弱持续变化为主导,占研究区总面积的76.45%; 其次为强持续变化区,占13.65%; 反持续变化区域仅占9.90%。
从图7可以看出,Hurst指数呈强持续性的区域主要散布在贵州西北部与云南交界地区、四川中部及与云南南部交接的岩溶峡谷地区、云南西部和东部岩溶断陷盆地区、广西东北部峰丛洼地区。反持续性区域主要分布在湖北、湖南北部的岩溶槽谷地区、广西南部,广东西部及四川地区也有零星分布。
为了进一步研究西南岩溶区SPI变化趋势及其可持续性,将Sen-Median趋势分析和Mann-Kendall检验结果与Hurst指数分类结果进行空间叠加分析。具体研究过程中,将β<0用代码1表示,β>0用代码2表示; 将α=0.05置信水平上Mann-Kendall检验结果划分为:显著变化区(Z<-1.96或Z≥1.96)分别用代码1,3表示,不显著变化(-1.96≤Z<1.96)用代码2表示; 对Hurst指数值H<0.5时,用代码1表示,0.5<H≤0.75用代码2表示,H>0.75用代码3表示; 则β、Z和H的耦合结果见表2所示。从表2可以看出,SPI持续减少的区域(类别112,113,122,123)占50.33%,高于持续增加的区域(类别222,223,232,233)39.76%。
SPI空间演化态势显著减少—强持续区域(类别113)仅占0.08%,主要在云南西部中高山岩溶区零星分布; 显著增加—强持续区域(类别233)占0.92%,集中分布在四川中部中高山岩溶区; 未来趋势无法确定的区域(类别121,221)占9.90%,主要集中分布在广西西南部岩溶峰丛洼地区、湖北中西部以及湖南北部岩溶槽谷地区。以上3类地区是重点监测区域,以防止旱涝灾害发生。
(1)时间变化上,不同时间尺度SPI随时间变化表现出不同的响应特征,时间尺度越小,波动幅度越大。年际SPI呈不显著下降趋势,表现出干旱化趋势。季节尺度,春、秋两季SPI呈不显著下降趋势; 夏、冬两季呈不显著上升趋势。研究结论与王东等[10]结论基本一致,与Li[8]、杨金虎[13]等的研究结论不完全一致,主要是因为研究区域不完全相同,选取的干旱指标不同,研究时间段长度也有差异。
(2)空间分布上,云南、贵州、重庆、湖北等绝大部分地区年际SPI呈不显著下降趋势; 广西、广东、湖南、四川南部和西部及北部绝大部分地区SPI呈不显著上升趋势。季节尺度上,春、夏、秋三季SPI以下降趋势为主,冬季SPI以上升趋势为主,绝大部分地区变化趋势不显著。
(3)从SPI空间演化态势来看,SPI呈持续变化(H>0.5)的区域占90.10%。β,Z和H的耦合结果表明未来云南、贵州岩溶区干旱呈持续态势,广西、湖南、四川大部分岩溶区洪涝呈持续态势,其他地区未来变化趋势无法确定。
本文基于多尺度SPI研究了西南岩溶区旱涝时空演变特征,研究结果表明SPI能有效反映旱涝变化特征。但SPI仅考虑了单一的降水因子,在后续研究中可以同时考虑降雨、温度、土壤湿度、植被等因子对干旱的影响。