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基于SPEI的干旱时空演变规律及驱动机制

吴梦杰  
【摘要】:我国近百年的增温速率与全球保持一致,而近50年的增温速率却高出全球近一倍,这表明全球变暖引发的干旱趋势增加更加明显地体现在我国地区。气候变暖将引起极端旱涝事件频率增加,影响国计民生。干旱是自然界破坏性最强的自然灾害之一,干旱具有驱动机制复杂、发生频率不确定并且影响范围广等特征。大面积干旱灾害给农业粮食生产、经济社会发展以及人类生存都带来极大威胁,因此,研究干旱的时空演变规律及其驱动机制对干旱的评估监测、预防及应对策略都有重要的作用。论文结合气象站点气象要素数据和遥相关指数数据对我国不同分区、不同站点的标准化降水蒸散指数(SPEI)的时空演变规律及不同地区SPEI受到何种大气环流影响进行了分析。利用改进的曼-肯德尔方法(MMK)分析年降水量、年ET_0、12个月尺度SPEI的变化趋势;利用集合经验模态分解法(EEMD)分析我国各地区各站点1个月尺度SPEI的演变周期;利用经验正交函数分解法(EOF)分析全国1个月尺度SPEI的空间分布格局。为了让SPEI的应用更具有针对性,根据(P-ET_0)值,本研究对我国重新划分了区域,并研究了各分区SPEI与遥相关指数之间的关联性;另外,利用基于配分函数的多重分形理论对SPEI时间序列变化过程的多重分形特征进行了探索。主要得出以下结论:(1)将全国分为七个区域,1961-2016年SPEI在不同地区的波动有明显差异。具体来说,干旱半干旱地区自1990年以后呈现湿润化状态,而湿润半湿润地区近年来呈干旱化状态。月尺度SPEI的最小值在空间上的分布较为分散。在整个研究期内,有227个站点最严重的干旱期出现在1960年代。对12个月尺度SPEI的趋势检验结果表明各分区SPEI呈增长趋势的站点数大于呈降低趋势的站点数,这一现象在西北地区、东北地区和华中地区尤为明显。在整个研究期内,西北、东部以及东南地区呈湿润化趋势,而中部地区呈干旱化趋势。(2)由EEMD分解月尺度SPEI得出的前4个本征模态函数(IMF)结果表明我国及各分区SPEI的平均周期小于1.2年。具体到站点尺度,EEMD分解结果显示,每个站点的SPEI平均周期在0.22-2.95年范围内,只有一小部分位于西北地区的站点周期会长过2.95年。我国西北地区的干旱周期长于其他地区。另外,EOF对763个站点的月尺度SPEI进行分解,由前4个EOF序列确定了4个干旱空间分布模态,我国的华北地区和东北地区是两个干旱敏感区。(3)将全国分为四个区域,对SPEI的时空演变规律及其驱动机制的分析结果表明,四个分区的SPEI波动较七个分区的更明显。1区与2区的SPEI转折点都是1996年。4区的SPEI波动状况最接近全国的平均状况。1区的两个干旱敏感期是1988年之前和2006年之后,2区和4区的干旱敏感期分别对应2001-2010年和1961-1974年。1998年是1区由湿润化状态转向干旱化状态的转折点,而1979年是3区由干旱化状态转为湿润化状态的转折点。2区与4区在整个研究期内呈湿润化趋势。(4)对降水、ET_0和SPEI影响最大的遥相关指数分别为尼诺3.4(Ni?o 3.4)、Ni?o 3.4和北极涛动(AO)。其中,在每个分区Ni?o 3.4对降水和ET_0的影响都是相反的,这导致Ni?o 3.4对各分区SPEI的影响效果被抵消。我国干旱半干旱地区(1区和2区)的干旱时空变化主要驱动因子是SST和ENSO;我国北部地区、华北地区、青藏高原地区的干旱时空变化主要驱动因子是PDO;中西部地区的干旱时空变化主要驱动因子是AO。(5)对1962-2018年SPEI的多重分形性研究结果表明,不同区域各站点的SPEI均具有多重分形性,但其强弱不同。随着阶数q值(q的大小表示数据的多重分形不均匀程度)的增大,logμ_i(q,e)-loge双对数曲线的线性拟合效果越好,SPEI序列在规定的尺度内多重分形特征显著。随着时间尺度的增加,SPEI的多重分形特征更加明显。内蒙地区、青藏高原华北地区的SPEI多重分形特性较其它分区更加明显,即这三个分区内SPEI的波动变异性更强。各个分区广义分形维的变化范围从大到小依次为:华北地区、青藏高原、华南地区、内蒙地区、华中地区、东北地区、西北地区,表明华北地区干旱变异性最强,干旱成因更复杂,西北地区最弱。所有站点SPEI的多重分形谱呈现右偏现象,说明SPEI的时间变异周期较小的波动占主导地位。其中,6月尺度呈右偏现象程度更大。本研究通过揭示我国SPEI的多重分形特性可以为学者们提供参考,进一步研究干旱的潜在影响机制。


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