A Study of Meto-drought in Nujiang and Lancang River Basins in Yunnan Province during Recent 50 Years

XU Juan

ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis - - Contents - XU Juan

School of Resources and Environment, Baoshan University, Baoshan 678000; E-mail: xjuane@163.com

Abstract The observed precipitation and temperature data of 31 meteorological stations from 1965 to 2013 in Nujiang and Lancang river basins in Yunnan Province were collected and the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) was employed to analyse the drought processes of each bio-climate zone in the two basins. The occurrence frequencies and severities of the meteorological droughts were computed in annual, seasonal and monthly scale. The spatial and temporal change and the intensity of drought occurrence in the study area were revealed. The results show that there was a significant increasing trend in seasonal and monthly drought since the late 1970s; the drought occurred without obvious spatial distinction among the bio-climate zones. In the recent 50 years, the significant increase of drought in the study area may be attributed to the significantly raising in temperature, rather than the lightly decline of the precipitation. Key words standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI); meteorological drought; Nujiang river; Lancang rive

干旱是一种自然现象, 指水分长期低于正常状态, 其供给不能满足需要的状态。干旱是生态系统初级生产力变化的重要驱动因素[1], 影响自然生态及经济社会的发展, 受到国际社会的广泛关注。近几十年来, 干旱现象在全球尺度上呈现增加趋势,非洲、欧洲南部、亚洲东部和南部、大洋洲等受干旱影响面积增加[2], 有关干旱的研究逐渐增多。除

少数研究认为近年来干旱变化没有趋势, 且与气温升高无关外[3], 大多数研究认为干旱的增加与全球气候变化关系密切[4]。孙永罡等[5]通过对中国东北部近几十年来的干旱发展趋势研究, 认为温度升高是该地区干旱发展总趋势的控制因素, 而降水变化在干旱的年际变化中起重要作用。在不同流域和地区, 干旱变化特征及表现会因为降水、气温、土壤 保山学院校级项目(16BY002)和保山市科技局项目“基于 ANNS 的保山市生态安全格局研究”资助收稿日期: 20170331; 修回日期: 20170508; 网络出版日期: 20170605

水文等因素的空间分异而存在较大差异, 所以急需加强区域尺度的相关研究[6]。

干旱指数是表征干旱特征的重要参数, 对干旱问题的定量化研究起到极大的推动作用。目前各国学者广泛采用的气象干旱指数包括相对湿润指数、降水距平百分率、标准化降水指数(SPI)和 Palmer

[7–8]干旱指数(PDSI)等 。Palmer 干旱指数通过基于土壤水平衡的指标综合反映降水和蒸发对气候干湿变化的作用, 其固有的缺陷在于自回归特征使指数受前 4 年数值的影响较大, 且干旱评估尺度仅为9~12 个月[9]。SPI 是一种能进行多时空尺度干旱分析的指数, 它在半年至一年的时间尺度上与 PDSI有较高的可比性。然而, SPI 未考虑影响干旱的蒸发因素。

为了弥补 PDSI 和 SPI 指数的不足, Vicenteserrano等[10]在 SPI 的基础上, 提出标准降水蒸散指数(SPEI)。该指数综合考虑影响干旱发生的两个主要因素——降水和蒸发, 在反映地表水分收支变化的同时, 保持 SPI 指数的多时间尺度特征, 能够反映干旱持续时间及其累积情况。近几年来, 很多中国学者开始大范围尝试应用 SPEI 进行气象干旱

[11]的评价。例如, 刘珂等 通过对中国 1948—2007年以来干湿变化的研究, 发现内蒙古中部、华北、东北以及四川东部显著变干, 而新疆北部和西部显著变湿。在显著变干的区域中, 20 世纪中后期至 21 世纪初期是中等和极端干旱发生最多的时期[12–13]。

高原山地流域生态系统脆弱[14], 是环境变化的敏感地区。例如, 在中国西南山地, 不仅有大面积区域属于国际生态保护的热点, 还集中分布着怒江、澜沧江、红河等重要的国际河流。受纵向河谷“通道”及山脉的“阻隔”作用, 该区域生态变化具有广泛的扩散效应。21 世纪以来, 中国在澜沧江、红河上游进行水电开发, 引起流域水文过程的变化。在自然环境变化与水电工程影响的交互作用下, 本区域跨境水资源与生态安全问题突出, 成为各方关注的焦点[15–16]。目前, 在该区域开展的相关研究主要以水文、气象要素变化为主[17–18], 对干旱的研究较少[19]。从云南省范围来看, 怒江、澜沧江流域虽然在全省属于干旱发生频率中等的地区, 但进入 21世纪以来, 受西南地区干旱扩大趋势的影响[20], 这

[21–22]一地区的干旱问题也比较突出 。揭示并量化表达该地区干旱变化特征及其影响因素, 有助于厘

清流域水资源演变规律。

本研究利用 SPEI 指数, 对位于中国云南境内的怒江、澜沧江流域进行干旱变化过程的时空分异分析。根据区域的地形、气候、生态系统的组合特点, 将流域按不同生物气候类型区进行研究。利用SPEI 多时间尺度分析的特点, 研究该区域年际、季节干旱的空间特征及其变化趋势, 为系统地认识该区干旱时空特征, 同时为干旱监测和生态管理、农业生产以及国际河流跨境水资源合作管理等提供科学依据。

1数据与方法1.1研究区概况

怒江和澜沧江是东南亚重要的国际河流(图 1),是中国西南山区典型的大型山地流域。在中国云南境内, 怒江和澜沧江两个流域的面积分别为 3.35× 104 km2 和 9.02×104 km2 [23]。该区整体上属于典型的亚热带湿润气候类型, 雨季、旱季分明。一般每年 5—10 月为雨季, 降水量占全年的 80%以上; 11月至次年 4 月为旱季。由于海拔高差巨大和流域跨度大的特点, 年降水量的空间分布十分不均, 从400~3000 mm 不等, 大部地区在 1000~2000 mm 之间。降水分布总体上从南向北、从西向东递减, 河谷降水少而山地降水多[24]。本区工业相对落后, 农业、林业和水电等是主要的经济部门和生产活动,对气象和水文条件依赖性较大。2009 秋季以来, 在中国西南地区严重干旱的同时, 湄公河次区域相关国家也出现严重旱情[25]。据报道, 澜沧江–湄公河下游流域在 1992, 1993, 1998, 1999 和 2003—2005年发生多次干旱, 造成较大经济损失, 引起流域所在国的极大关注[26]。

1.2 数据及处理

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn)。选取怒江和澜沧江流域云南境内资料相对完整的 31 个气象站点 1965—2013年的月降水量及月均气温。考虑到研究区降水区域分异及干旱变化具有明显气候分区的特点[22], 本文将气象站分别划分到流域的各气候分区中进行研究。流域气候区的划分主要依据全球生物气候类型图[27], 将气象站 1 km 半径范围内所占面积最大的气候类型作为气象站所代表的气候类型, 将 31 个气象站归入寒冷湿润型、温暖湿润型、温暖干旱型、湿热型和干热型等 5 个气候类型。对各个气候

区, 分别构建月平均降水与气温数据序列。流域的气象站点及生物气候类型分布如图1 所示。

1.3 研究方法1.3.1 SPEI 指数

SPEI 为降水量与潜在蒸散发量差值序列的累积概率做正态标准化后的指数[10], 其计算过程与标准降水指数(SPI)相似, 不同之处在于, SPEI 还考虑了月潜在蒸散发(PET)对干旱的影响。计算时, 先按 Thornthwaite 法, 根据月平均气温估算潜在蒸散发; 再计算逐月降水量与潜在蒸散发量的差值, 并在不同时间尺度上构建累积序列; 接下来, 选取特定分布函数对序列进行拟合(一般采用 Log-logistic概率分布), 进行序列的正态化, 得到不同时间尺度的 SPEI 值。有关 SPEI 指数计算的详细步骤, 可参

[10]见 Vicente-serrano 等 的研究。本文采用的 SPEI程序从 http://spei.csic.es/下载。

SPEI 是一个依赖时间尺度的指数, 不同时间尺度的 SPEI 能反映干旱过程的细节与总体特征[28]。 本文分别以 1, 3 和 12 个月的时间尺度分析各个站点月尺度(SPEI-1M)、季节尺度(SPEI-3M)、年尺度(SPEI-12M)的干旱特征。以 1 月、4 月、7 月和 10月作为冬季、春季、夏季和秋季的代表月份, 将各生物气候区所属台站在这 4 个月份的 SPEI 均值作为季节尺度的代表值。对干旱等级的划分参照国家气象局对 SPI 干旱等级的划分标准: SPEI>−0.5 为无旱, −1~−0.5 为轻旱, −1.5<SPEI≤−1 为中旱, −2< SPEI≤−1.5 为重旱, SPEI≤−2 为特旱。

1.3.2 Mann-kendall 趋势检验

SPEI 时间序列变化趋势采用世界气象组织推荐的非参数 Mann-kendall 检验法(M-K 检验)[29]做线性倾向估计。如果序列存在线性趋势, 用 Sen[30]提出的斜率估计方法, 估算单调趋势的倾斜度 β (单位时间的变化量)。对有明显趋势的序列, 进一步检验其是否具有突变特征。M-K 检验的零假设为序列数据独立分布且无趋势, 通过计算统计量 Z 来判断趋势的显著性。当给定显著水平 α 时, 如果

图 1研究区示意图Fig. 1 Geographical location of study area

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