文摘

中国被认为是最容易发生干旱的国家之一。本研究致力于分析干旱的区域化和时空变化基于蒸散标准化降水指数,涵盖了1961 - 2013年期间在中国810站。使用空间“K”光泽的分析树边缘去除方法,中国分为八个区域:西南(SW),东北(NE)、北(N), (SE)东南部,长江(年)、西北(西北),中国中部(C)和西藏高原(TP)。干旱的时空变化特征表明,干旱计数在NE和C是一般高。中国南方和西北遭受了长期干旱持续时间和极端的程度。可测试结果表明,车站与重大干燥趋势主要定位在西南,N, NW, c .严重干旱的频率是很高的在1990年代和2000年代。此外,更要注意异常的夏季降水减少,异常高温在春天在西南,东北,N和c .此外,异常的主要因素是降水少SE和年一整年的干旱。本研究预计将支持水资源管理,并促进环境保护和农业生产的实现。

1。介绍

干旱是由天气干燥一段时间征服产生严重的供水不足。与高频率的特点,广泛分布,和长时间干旱所有自然灾害中居第一位。它会造成巨大的社会经济损失和对环境构成严重威胁,农业、健康和生态系统。的不利影响将持续干旱结束后很长一段时间。由于频繁的低降水异常和异常高温自20世纪以来,干旱事件显示增长趋势(1]。

季风气候条件和自然地理环境,中国已经经历了无数的极端干旱在过去50年。干旱面积占60%的承灾面积的影响。的平均影响作物面积(失去超过30%)是每年950万公顷,占总播种面积的6.7%。平均70 - 80公斤的食物,占总收益的17%,每年将丢失(2,3]。从2009年秋到2010年春,中国西南地区遭遇了一个极端的干旱,由于低降水异常和异常高温(4]。超过1600万人和1100万牲畜受到缺水。与此同时,大约25%的农田没有收获。干旱是影响中国社会和经济发展显著。因此,重要的是要进行更多的干旱研究预防和管理在中国。

政府和公众非常关注的难题在何时何地压倒性的干旱事件会发生。然而,复杂的时空特征干旱阻碍干旱评估工作。许多研究人员专注于这个研究方向5,6]。Vicente-Serrano确定几个条件使用主成分分析(PCA)和层次聚类方法在伊比利亚半岛基于51系列标准化降水指数(SPI),分析了这些地区的不同特点(7,8]。洛根指出,SPI显示增长缓慢堪萨斯河盆地的东部地区。他指出,如果温度增加,降水的增加可能会导致水分减少可用性(9]。Gocic确定三个亚区在塞尔维亚使用SPI和s模式PCA和分析这些地区的干旱频率,分别为(10]。在中国众多的研究人员研究了干旱特征(11- - - - - -14]。根据气候特点,学者将中国分成8、10、11、13个地区(13,15- - - - - -19]。翟降水和温度的变化趋势,分析了1951 - 2003年期间在606站20.,21少),并指出降水是干旱的主要因素。他还指出,有一个负的,隐性的温度和PDSI之间的相关性。李等人把中国东南部分为5个亚区,发现云南经常受到严重和极端的干旱在这些地区(22]。张等人发现,珠江流域往往是烘干机在雨季和冬季潮湿23]。山东王等人强调,干旱灾害越来越严重由于异常高温和当地降水减少(24]。玉等人调查年度SPEI改变的变化趋势,干旱面积百分比,干旱持续时间最长、和干旱的频率。他探索重大干燥趋势发生在中国北方,西南东北的一部分,中国西北的中部和东部,中部和西南部的中国西南地区(14]。这些以前的研究集中在区域化和中国干旱的时空变化。但是干旱区划的方法通常是基于EOF或分层聚类分析而不是地理的方法,和一些分析讨论了干旱的变化特征。因此,有必要使用地理区划的方法和分析所有地区的干旱特征。

由于不同的干旱盐碱地改良,如降水、温度、风、植被和土壤,这仍然是一个巨大的挑战来监测和评估干旱准确。许多不同的指标,如帕尔默干旱强度指数(PDSI) [25),标准化降水指数(SPI) (26)、复合指数(CI) (27),Self-Calibrating PDSI (SC-PDSI) [28),和标准化降水指数(SPEI)[蒸发蒸腾29日),提出了量化的干旱。Vicente-Serrano等人进行了标准化降水指数(SPEI),蒸发蒸腾,2010年成立了一个新的全球0.5网格数据集(1901 - 2013)(30.]。SPEI结合对温度变化的敏感性的简单计算和多瞬时性质。许多作者SPEI用来检测在全球或地区干旱和发现它特别适用于检测,监测,探索干旱的后果(31日,32]。

这项工作将解决干旱基于SPEI区域化和干旱的时空变化特征。本研究的主要目标是(1)干旱区域化在中国使用空间“K”光泽的分析树边缘去除方法,(2)分析干旱的时空变化特征在识别区域,和(3)分析异常降水和温度异常如何影响SPEI在不同地区八个月。

2。研究区域与数据

由于地域辽阔与复杂的大气环流模式和起伏的地形、降水和温度在中国是高度不均匀的空间和时间。基于统计从1961年到2013年,年均降水每年从15毫米到2700毫米不等,从东南向西北递减。年平均温度随−12°C到25°C,从南到北逐渐减少。中国东部是影响东亚夏季季风,主要由潮湿和semihumid气候。降水季节性分布不对称,主要有在夏季季风。中国西部,主要由干旱和半干旱气候,年降雨量200毫米左右的最低。

气象数据,包括中国地面气候每日数据集(V3.0)和中国地面气候每月数据集(V3.0),收集来自中国的气象数据共享服务系统(http://cdc.nmic.cn/home.do)。数据集的质量、连续性和一致性检查了中国计量管理33]。每日数据集包含839个车站,而月度数据集仅包含756个车站。为了得到更多的网站,这两个数据集都合并到一个新的月度数据集。数据记录的时期从1961年到2013年被使用,因为大多数站尚未建于1961年之前的。数据系列的时间越长,越健壮SPEI计算。所以29站缺失的数据超过120个月(10年)被移除。这将保证810个选择站的数据长度超过或等于43年(图1)。为了计算SPEI指数,利用普通克里格方法插入一些缺失的数据(34]。台湾省不包括在这项研究无法获得必要的数据。还应该指出的是,区域化和时空特征可能不准确在西藏西部数据的短缺。

3所示。方法

3.1。标准化降水指数蒸发蒸腾

标准化降水指数(SPEI)蒸发蒸腾,由Vicente-Serrano等人(2010年29日),是一个基于气候数据的多尺度干旱指数。它可以有效地描述水分亏缺多个时间尺度,反映不同水资源之间的滞后关系,降水和蒸散。三个月SPEI受雇在这项研究描述短期干旱(35]。可以获得更多细节SPEI在其网站(http://sac.csic.es/spei/index.html)和以前的论文29日,36]。SPEI软件可以从互联网下载免费(http://digital.csic.es/handle/10261/10002)。

SPEI归一化指数,这样意味着SPEI是0,和标准偏差是1的位置和所需的时间。SPEI值在本研究中被划分为0.5步骤。气象条件可以分为九类基于SPEI据表1。

3.2。空间“K”光泽的分析树边缘切除

对我们来说是很自然的组织、团体,区分,目录数据来帮助我们更好地理解它。这将帮助我们更好地理解干旱的区域特征分组数以百计的气象站为一些集群内部类似的在时间和连续的空间。到目前为止,已经有许多分区算法,可用于干旱区划,如经验正交函数(EOF), k - means聚类分析和层次聚类分析37,38]。EOF在气象领域被广泛使用。这种多元技术可以减少数据集的维数计算一组新的正交与重要性的递减顺序变量。可以实现s模式识别的空间模式的干旱。然而,EOF得不到直接的分区。研究人员获得集群人为根据EOF结果。k - means算法和分层聚类方法的目的是使一组数据之间的差异,对所有组最低。两个方法不考虑空间特性,所以在同一地区可能不相邻。这两种方法都不适合地理区划。

集群以达到更好的结果,地理位置和气象监测站的非空间特性都应该受到限制。到目前为止,各种方法可以分成地区空间对象(39,40]。已经发表的方法、空间“K”光泽的分析树边缘切除(溜冰者),是一种有效的方法,社会经济的区域化统一表示为空间对象,使用最小生成树相结合,组合优化技术(41]。溜冰者可以总结数据空间关系和非空间特性相似性和空间对象分组成均匀连续的地区在很短的时间内具有良好的质量,特别是应用于大型数据集。该算法还允许被包括在区划过程的限制。这是一个很好的选择干旱区域化。

这个方法的过程如下:(一)创建一个连接图,抓住了邻里空间对象使用德劳内三角测量方法之间的关系。(b)计算图中每条边的重量根据属性之间的相似度信息。(c)简化为一条连接树没有电路连接图,即最小生成树。(d)将最小生成树划分为几个子树的删除一些边缘链接不同的集群。(e)合并所有县为一个地区如果他们最近的站在相同的子树。

3.3。运行理论

目前,最常用的方法来确定干旱事件运行理论(42]。它可以很容易地识别干旱特性,这对干旱特性是非常有用的。干旱事件是一个过程,当SPEI小于截断水平(−0.5在这项研究)。作为来自图2干旱事件由以下主要部分组成:持续时间、严重程度和峰值。干旱事件与峰值小于−1.5严重干旱事件。干旱的一个站点意味着干旱事件的总和所提取的运行理论。考虑以下:(一)持续时间:总干旱事件持续几个月。换句话说,它是开始和终止之间的时期。(b)严重程度:它表明累计不足SPEI在干旱事件。(c)峰:最小SPEI在干旱事件。

3.4。Mann-Kendall测试

趋势的干旱特征进行了测试使用Mann-Kendall测试。Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法,适用于检测非线性非正态的分布趋势变量(43,44]。它已广泛应用于气象系列的长期趋势。假设随机和独立的时间序列,然后统计参数可以计算如下: 在哪里和样本数量。然后规范化检验统计量计算如下:

遵循标准正态分布,可以表明趋势是否重要。在这项研究中,干旱的趋势持续时间、严重程度,根据关键值和峰值是机密。值等于1.645,1.96,2.58和3.29与90%,95%,99%,和99.9%的置信区间,分别。更多细节可以在之前的研究发现45]。

4所示。结果与讨论

4.1。中国干旱区域化

中国有广袤的国土,复杂的地形和各种气候。有必要把中国分成几个同类地区促进后续分析。在这项研究中,均匀区域被确定使用的溜冰者810 SPEI系列。结果获得的过程是点和线的集合。由线连接的点有更多类似的特征。基于这个结果,干旱区域化可以获得不同尺度。

在中国,干旱预防和管理的最小单位是县。然而,并非所有的县气象站。因此,有必要得到基于县干旱区域化。过程E后,所有县都合并成一个地区如果他们最近的气象站在同一集群。最后,中国分为八个部分:西南(SW),东北(NE)、北(N)、(SE)东南部,长江(年)、西北(西北),中国中部(C)和西藏高原(TP)(图3)。这些区域的统计信息如表所示2。西北和TP的面积远远大于其他地区;与此同时你的面积是最小的,只有覆盖4.5%的中国大陆。西北干旱地区,这个地区的水资源补给主要从融化的冰川和永久冻土,不是来自降水。SE、西南和年湿润地区。NE、N、C和TP过渡区域(半湿润和半干旱地区)。

4.2。干旱的空间分布特征

干旱事件所有电台都被运行理论。干旱特点的干旱事件,包括持续时间、严重程度,和峰值记录。所有站在中国从1961年到2013年,64448年干旱记录提取。25421条记录的时间超过或等于3个月;21612条记录的严重程度小于−3;17564条记录的峰值小于−1.5。平均大约有80干旱事件对于每一个站,干旱持续时间2.6个月,−2.8干旱严重,干旱和−1.22高峰。需要指出,干旱事件提取基于点而不是表面,它会有很大的改变基于其他时间尺度SPEI系列。

空间分布的干旱统计,平均持续时间,和平均程度如图4。

从图4(一),可以得出结论,干旱数呈现显著的变化空间,也就是说,高不,C, N(中央区域除外),而低在西北和华南(包括年、西南和SE)。一些地区,如上海周边地区年和福建的沿海地区,也比周围有更多的干旱事件。图4 (b)显示平均持续时间的空间变化。长时间在西北和华南,短在NE C和极短。图4 (c)显示严重程度在NW SE和极端严重,年和西南。东北的严重程度是轻微的。SPEI归一化指数。因此,SPEI的概率小于−0.5所有电台应该是相同的。计数的干旱数月干旱可以计算概率乘以总个月。因此,干旱月所有网站理论上是相同的。同时,所有干旱数月干旱之间还可以计算基于乘法数和平均持续时间。因此,它可以计算出有一个负干旱计数和平均干旱持续时间之间的关系。

可以看出,八个地区有很多的差异。在东北,容易与短期干旱和轻微的严重性。干旱预防和管理这一领域应重点关注温和的和轻微的干旱。N和C是中国严重的地区,优越的干旱频率,短时间内,适度的严重性。干旱预防能力应加强两个地区减少对农作物的影响。在中国南方,意味着持续时间几乎是3个月在大多数车站,比其他地区更长的时间,而极端的程度。由于季风、副热带高压将控制中国南方几乎没有降水和高温很长一段时间,导致夏季干旱。必须更多的关注这些地区的严重和极端的干旱。几个站(即。,Chuxiong station and Huaping station) in SW have prolonged duration and extreme severity. These stations locate in climate transition region, and the precipitation change is much larger than around them. The drought that lasted from 2009.9 to 2010.4 affected whole Yunnan province. Chuxiong station has the most dryness among stations in Yunnan. This drought event lasts 13 months with −19.5 severity and −1.93 peak.

4.3。干旱的时空变化特征

时间的干旱变化特征对于理解长期干旱具有重要意义。干旱持续时间和严重程度的时间变化如图5和6,分别。黑线意味着这个地区的平均值。

作为显示在图5八个地区之间有巨大差异的年度干旱持续时间系列。干旱持续时间的波动在SE和年是伟大的,而小TP。主要列出了八个地区的时间连续干旱事件:SW(2009和2011),(2001),N (1998), SE(2003)年(1978),NW(2006和2008),C (1998)。可以看出,在中国时间连续干旱主要发生在1990年。图6表示程度的时空变化,类似于干旱持续时间。干旱事件严重程度较小的都集中在过去的20年。长期干旱持续时间通常是伴随着较低的严重性。三个时间都突出2009年在西南干旱参数,证明极端干旱发生的。一般来说,干旱的三个特点有效地从不同方面描述干旱。他们所有的人都重视评价的计量干旱。

Mann-Kendall趋势测试用于检测可能的趋势强烈的干旱特征的存在。的关键值的空间分布提出了在图7。

在图7(一)重要的长期趋势(重要的为90%,95%,99%,和99.9%的置信区间,resp)。主要是在C和西北。增加持续时间的电台C主要定位在陕西、河南、湖北和西北的一部分。增加持续时间的站西北主要定位在南部。此外,还有小聚合在西南边境的贵州、云南和四川)和NE (semihumid边界线附近和半干旱气候)。几站的显著趋势短时间主要分布在新疆北部和南部TP。在图7 (b)可以看出,干旱程度的空间分布趋势类似于干旱持续时间。但更站很重要。西南、东北N、C和西北都有一个显著的趋势有强烈的干旱的特点。干旱预防和管理的能力需要加强在这些地区。施等人发出了降水和温度的趋势在中国从1961年到2010年(46]。通过将空间分布进行比较,可以发现,干旱的趋势特征显示几乎一样重要的干燥地区的降水。这表明,干燥趋势主要归因于在降水显著减少。然而,一些降水增加的区域,如北TP的一部分,也有干旱趋势增加温度。这个结果是一致的最近的研究于et al。14]。

4.4。年代际变化严重干旱的频率

为了探索严重干旱的时空变异频率,整个研究期间被分为6亚纪:1961 - 1969,1970 - 1979,1980 - 1989,1990 - 1999,2000 - 2009,2010 - 2013。注意,1961 - 1969年仅覆盖9年和2010 - 2013只包含4年。然而,还有其他10年亚纪。严重的干旱事件被定义为干旱事件与峰值小于−1.5。那么严重的干旱频率可以计算为严重的干旱事件数除以年每个亚纪计数。这将方便对比不同的几十年,帮助我们找到几十年的严重干旱频率高,容易在每个十年干旱地区。结果是图所示8。针对2010年代只有4年,结果不能代表严重的干旱频率的空间分布。

可以看出,严重的干旱频率的空间分布在6亚纪是多样化的。在1960年代,会发生严重干旱年每年的0.58倍,这是最严重的地区。此外,SE,新疆的北部,和三江地区来源也相对更高的频率。在1970年代,有一个相对较高的频率在东部NE和湖南,同时有低频N和NW每年只有约0.20倍。在1980年代,高严重干旱主要发生在西南东部,西部,和山东。西南地区严重干旱风险是最低的。在1990年代,高严重干旱频率区域主要分布在东北、C和硒。它在年低得多,西北、西南和东部。在2000年代,严重的干旱频率远远高于中国各地之前,特别是在东北。在2010年代,高严重干旱频率主要分布在西南、C和西北南部。 Besides, it is also very prominent in the coastal area of YR. In these areas, severe drought may happen every year. Taken together, the spatial distribution of high severe drought frequency area is quite different in six decades. In the near future, more attention must be paid to the drought events in C and SW.

目前人们普遍认为,气候制度转变发生在1976 - 1977年冬季北太平洋(47- - - - - -49]。严重的干旱频率也有相应的变化。站在中国的平均频率在1970年代每年的0.30倍,最低,迅速升至每年2000年代的0.57倍。八个地区六亚纪的变化过程是不一样的。严重的干旱频率的东南季风影响区域(包括东北、N、C、年和SE)达到最低在1970年代或1980年代,然后迅速增长。NE和C有相似的趋势,增加自1980年代。N和SE有相似的趋势,增加自1970年代。在年,严重的干旱频率减少从1960年代到1980年代,然后开始增加自1990年代以来,这是不同于其他地区。在西南,有小幅增长从1960年代到1980年代,在2000年代和2010年代迅速增加。最高的频率发生在2010年代,频率是每年的0.78倍。 According to the Bulletin of Flood and Drought Disasters in China, SW is a high incidence area with continuous drought from winter to spring and summer drought within a year. NW and TP show a distinct trend for they are not affected by the East Asian Summer monsoon. In NW, the severe drought frequency is relatively low and stable in the twentieth century and rapidly increases in the twenty-first century. As NW is vast, there is certainly different interior. Northern NW has a declining tendency. On the contrary, the south part is increasing. Drought frequency increases slowly in TP since 1980s.

4.5。干旱的主要因素

更少的降水是干旱的主要原因,但是最近的研究还表明,异常高温也使一个重要的贡献(6,14,22,29日]。根据近年来干旱历史(50],严重干旱事件在中国通常是缺乏降水比正常的要短30%和80%在极端条件。干旱通常伴随着高温天气在春天和夏天,通常高2°C。学习八个地区的降水和温度如何影响SPEI在不同的几个月可以为干旱监测提供有效的支持。

所有站的降水和平均温度在一个地区作为这个地区的数据系列。然后,三个月的时间演化SPEI, PRE和TEM对所有区域如图9,以前是真正的月降水量和月平均降水的比例,而实际TEM的区别是月平均温度和平均温度。从图9极端干旱事件(如1978年的干旱,1998 N的干旱,2003年的干旱,1998 C,干旱和2009年在西南干旱)很容易被识别。通过对比SPEI、降水和温度,可以发现,严重的干旱通常伴随着降水减少和异常高温。

为了演示如何在不同地区降水和温度影响SPEI在不同的几个月,平均数据和调整数据(15%的降水变化和2°C温度变化)被添加到每个地区的数据系列。最后,计算相应的SPEI。结果是图所示10。

SPEI SPEI是归一化指数的月平均降水和温度是接近于零。可以看出,降水和温度异常SPEI八个地区产生重大影响。因此,是非常必要考虑干旱的温度分析,特别是对涉及未来气候情景应用程序。由于不同的气候,所有地区有不同的反应异常气候的场景。在西南,在夏季降水异常的影响非常重要,导致约1.5 SPEI变化。在其他季节的影响要小得多,尤其是在冬天有大约0.5 SPEI变化。温度异常的影响在春天要高得多。2°C温度升高通常导致1 SPEI变化,导致中度干旱。C之间的影响异常场景非常相似,NE和n在春天异常温度高的影响,同时在夏季降水异常的影响是更大的比其他季节。异常温度的影响更明显在N和可能导致1.5 SPEI春天的变化。 It is needed to pay attention; as the monthly mean temperature is lower than 0 degrees in NE and N in winter, the evapotranspiration would always set to 0 according to the Thornthwaite formula, leading to no change in SPEI from January to March. This situation also exists in the NW and TP. It concentrated from January to April in TP, a month longer than NE, N, and NW. More attentions should be paid to the abnormal high temperature in spring in these regions. SE and YR are very similar. The influence of temperature is stable throughout the year with 0.5 SPEI change. The effect of abnormal precipitation is much higher in summer in both regions. SE is more sensitive to the anomalous precipitation. SW and TP both are sensitive to abnormal high temperature. In NW, the temperature change will lead to SPEI change from May to December, which means extreme drought. The influence of precipitation is small in NW, which is because the water is mainly from meltwater instead of rainfall. TP is sensitive to abnormal precipitation from June to November.

5。结论

本文研究了干旱事件在中国基于810 SPEI系列,涵盖1961 - 2013。分析了干旱区域化在中国申请3个月SPEI溜冰者。干旱的时空模式特征,提取的运行理论,分析了在中国。此外,降水少,异常的高温异常如何影响SPEI八个地区的探索。从显示的结果在这项研究中,得到了一些结论如下:(1)溜冰者可以得到干旱区域化有效考虑地理位置和属性信息。中国大陆分为八个均匀条件:西南,东北,N, SE,年,NW, C, TP。(2)干旱可能发生在每一站从1961年到2013年的80倍。干旱计数明显不高,C, N(中央区域除外)。西南的干旱持续时间和严重程度是相当高的,年,NW SE。然而,也有一些异常区与大的地区表现出不同的特征,如新疆北部和福建省的沿海地区。(3)严重的干旱主要发生在1990年。干旱持续时间和严重程度都有显著增加趋势在西南,东北,N, NW, C。(4)自1980年代以来严重的干旱频率增加,并在2000年迅速上升到每年的0.570倍。这种增长趋势是明显的在中国东部。容易严重干旱地区在1960年代年,不,,在1990年代和C,和东北,N,西北和C在2000年代。严重的干旱现象变得更加频繁在西南,西北,C,和沿海地区的年在第一个四年的2010年代。(5)更少的降水和温度较高在中国都是干旱的主要因素。在一年之内两个因素变化的影响能力。简单,在西南,东北、N和C,在夏季降水有较大的影响力,在春天和温度有较大的影响。干旱的主要原因是在SE和年降水,同时它在西北是温度。降水和温度的影响都是显著的TP。

这些结论可以提供科学依据干旱缓解策略的管理。确定干旱易发地区,期能帮助决策者有更多的信息资源规划。这也将有助于环境保护和农业生产。然而,一些限制保持在当前的研究中。八个地区仍有一定的区别,所以二级区划是非常必要的。干旱特征进行单独分析,不能揭示干旱事件。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢编辑器。获得的数据来自中国气象数据共享服务体系。这项工作是由中国国家自然科学基金资助(批准号。41301501、41201441和41371363)和青年创新促进会中科院(2013002)。