干旱的时空变化在1950 - 2012年中国西北干旱地区

文摘

有水资源短缺和干旱灾害频繁在中国西北干旱地区(ARNC)。本研究的目的是了解这个地区的干旱的时空变化,进一步预测未来的变化。多个干旱指标标准化降水指数(SPI),标准化降水指数(SPEI)蒸发蒸腾,self-calibrated帕尔默干旱强度指数(SC-PDSI)是用于调查的时间和空间特征ARNC干旱从1950年到2012年。我们的研究结果表明:(1)干旱指数表现出显著的增加趋势,和最高的干旱频率发生在1960年代,其次是减少的趋势在未来几十年。所有四季展览一个湿的趋势,夏季干旱的频率高于其他季节。(2)ARNC的干旱指标的变化也表现出不同的空间变化,用湿趋势在新疆北部的亚区(NXJ),天山山脉(TS),新疆南部(SXJ)和祁连山(QL),但在一个干燥的趋势在河西走廊的条件(HX)和内蒙古西部地区(WIM)。(3)有一个重大气候变化ARNC发生在1980年代,有干、湿气候振荡时间的8个,17个,> 20。

1。介绍

干旱是一个主要的自然灾害在全球范围内,和严重干旱会导致许多环境问题。在全球变暖的背景下,这些问题越来越突出(1,2]。温和派和极端干旱的频率增加了自1990年代以来,在中国和该地区经历干旱正在以每十年3.72%的速度扩张(3]。自1978年以来,该地区受干旱影响在中国已迅速增加,干旱造成作物歉收的总面积也在增加(4]。作为主要的干旱气候地区在中国,在中国西北部干旱地区(ARNC)深入内陆,和其降水仍受到季风和高纬度地区大气环流的组合5,6]。也是最敏感的地区之一,对全球变暖(7,8]。缺水和持续干旱是限制当地可持续发展的主要因素,和干旱也在这个地区造成的经济损失。因此,深入分析干旱的时空变化ARNC当地农业具有重要意义,生态和社会经济发展。

干旱指标被广泛用于描述干旱的程度。近年来,干旱指数的应用包括监测干旱,干旱评估,并预测干旱,干旱指标也可以用来评估气象干旱的影响,农业,和水文9- - - - - -13]。标准化降水指数(SPI),标准化降水指数(SPEI)蒸发蒸腾,改干旱强度指数(PDSI)已广泛用于监测干旱事件。计算PDSI使用月度温度和降水数据和信息在土壤的持水能力,这使得它的强大工具识别干旱(14]。的self-calibrated parm干旱强度指数(SC-PDSI),这是基于PDSI,被认为是更适合全球干旱监测,因为它在任何位置自动调整本身使用动态计算的值代替经验常数(15]。SPI只使用降水数据来估计干旱持续时间、规模和强度(16,17]。很容易使用和计算干旱监测和评估在不同地区和不同时间尺度。Vicente-Serrano et al。18)建立标准降水蒸发蒸腾指数(SPEI),这是一个指数,描述之间的差异的概率降水和蒸散在一段时间。它有两个优势,即多尺度特性和灵敏度(蒸散变化的需求19),因此,它在世界范围内广泛使用。

大多数以前的研究使用一个干旱指数探讨干旱变化ARNC [20.- - - - - -22]。然而,使用多个干旱指数也是监测干旱的主要方法之一,指导早期预警评估(23]。学者如唐等人,姚明et al。24- - - - - -26使用SPI和SPEI分析干旱的变化和影响在中国不同的省份。大多数以前的研究集中在中国的西南部和东部地区(27- - - - - -29日]气象观测站点分布密集的地方。更少的科学家研究了中国西北地区由于气象监测站的稀疏分布在这个地区。因此,有必要进行全面的分析不同的干旱指标和比较结果分析时空变化的干旱ARNC为了提高我们理解这个地区的干旱的变化。

在这项研究中,我们分析了干旱ARNC的变化从1950年到2012年使用SPI, SPEI,和SC-PDSI的时间趋势、空间趋势,突然变化和周期性。此外,比较选择的三个指标的分析结果进行了揭示每个索引的能力监测干旱的变化和特点ARNC在某种程度上。通过相互比较不同的干旱指数,我们可以更深入的了解研究区域的干旱变化特征。这项研究的结果提供了一个科学依据干旱ARNC防灾减灾。

2。研究领域和方法

2.1。研究区域

ARNC位于欧亚大陆的中心(73 - 107°E和~°N)。研究区域包括整个新疆维吾尔自治区,甘肃省河西走廊,祁连山,Alxa高原内蒙古和宁夏西部的一小部分,约占中国陆地面积的四分之一。ARNC四周环绕着高山,平均年降雨量不足230毫米(30.]。此外,潜在蒸散量非常高,这一个典型的缺水地区。这个区域可以分为6个亚区基于地貌和气候特征,在以往的研究中使用的方法(31日,32):新疆北部(NXJ)、天山(TS),新疆南部(SXJ),祁连山脉(QL),河西走廊(HX),内蒙古西部地区(WIM)(图1)。

2.2。干旱指数

SPI和SPEI可以计算每月在不同的尺度上,典型值为1、3、6、12、24个月。在这项研究中,我们主要分析了干旱年和年代际变化,所以选择12个月的时间尺度SPI和SPEI SC-PDSI相结合,分析了干旱变化使用多个干旱指数。干旱指标和相应的数据集使用摘要如下所述:(1)SPI:从全球地表SPI(1949 - 2012)数据集得到的国家大气研究中心(NCAR),并计算基于气候研究部门(CRU) TS3.23 / TS4.03月降水数据,与空间分辨率是1⁰×1⁰[33]。(2)SPEI: SPEI数据集(1901 - 2015)是来自西班牙国家研究委员会(CSIC),这是根据CRU TS3.24.01月度数据计算。使用Penman-Monteith潜在蒸散量的计算公式,以及空间分辨率为0.5⁰×0.5⁰[34]。(3)SC-PDSI:全球SC-PDSI数据集从CRU获得了1901 - 2018年,它是根据CRU TS4.03月度数据计算。使用Penman-Monteith潜在蒸散计算方法,空间分辨率为0.5⁰×0.5 [35,36]。

根据中华人民共和国的国家标准,气象干旱等级的GB / t20481 - 2017(37),每个干旱指数的干旱分类标准中列出的表1。

2.3。方法

基于数据集产品的可用性,我们选择了从1950年到2012年的时间序列用于这项研究。为了获得三种干旱指标在同一分辨率,双线性插值方法被用来插入1⁰×1⁰决议SPI数据0.5⁰×0.5⁰解决其他两个索引。研究干旱指数的变化,采用不同的分析方法。

2.3.1。森的斜率估计量

Theil-Sen值的方法,也称为森的斜率估计,计算方法是一个健壮的非参数统计趋势(38]。这种方法可以显著降低异常值的影响,具有很高的计算效率。它通常用于长期序列数据的趋势分析。森的斜率方法通常用于结合Mann-Kendall趋势检验来确定序列趋势的意义(39- - - - - -41]。

2.3.2。Mann-Kendall测试

Mann-Kendall趋势测试是另一种非参数方法检测气候变量的趋势的意义(42,43]。在这项研究中,我们使用森的斜率判断的增加或减少干旱指数和m k趋势测试用于确定趋势通过0.5显著性水平(以下简称森+ m k趋势分析)。当森的学位是趋势β> 0,时间序列表现出上升趋势;当β< 0,时间序列表现出下降的趋势。此外,当统计量|佐| > 1.96 m k测试趋势,这一趋势将0.05显著水平;否则,这种趋势不通过0.05显著性水平。顺序Mann-Kendall测试估计进步(UF)和向后(乌兰巴托)系列被用来检测突然变化年研究系列(44,45]。

2.3.3。其他方法

此外,我们研究了干旱指数的变化使用线性回归方法和非参数佩蒂特是测试方法46)为了确定突然变化年干旱指数时间序列。Morlet小波分析(47- - - - - -49)是用来描述ARNC周期性变化。小波变换可以反映出周期性的干旱指标在不同时间尺度的变化及其分布在时域。轮廓的中点是干/湿过渡,与积极的小波表示湿条件和消极的小波表示干燥条件。小波变化反映出干旱指数的波动能量的分布与时间尺度时间序列(a)。它可以用来确定湿和干燥的主要振荡周期演化过程。

3所示。结果

3.1。时态的变化

图2显示了SPI的变化,SPEI SC-PDSI从1950年到2012年,在ARNC干旱的特征集。干旱指数的变化表明,每个系列的演进是相似的。三种干旱指标的趋势分析ARNC都使用不同的方法。表2表明干旱指标的值ARNC增加了在过去的63年里。统计上显著的上升趋势观察的SPI(0.08/10),在SPEI(0.07/10),和SC-PDSI ARNC(0.19/10)从1950年到2012年。森的结果+ m k干旱指数的时间序列的趋势分析表明森的斜坡βSPI, SPEI, SC-PDSI > 0,和|佐| > 1.96。因此,干旱指数的时间序列统计上显著的增加趋势。基于这两种方法的结果,总体趋势ARNC从1950年到2012年是一个干燥的湿的趋势,这与以前的研究结果是一致的地表水资源和潜在蒸散的ARNC [25,50]。

3.1.1。年代际变化

年代际变化每个干旱指数的干旱频率图所示3。在年代际尺度,1960年代是最干旱的时期ARNC 1950 - 2012年期间,与干旱频率的SC-PDSI高达74%,平均干旱频率的三个干旱指数都大于50%。干旱的变化频率的三个干旱指数从1950年代到1980年代是一致的,但干旱频率SPEI SC-PDSI改变从减少增加从1990年代到21世纪初,而干旱频率的SPI减少从1980年代到21世纪初,显示SPEI和SC-PDSI之间的不一致。

3.1.2。季节性的变化

在本节中,季节性干旱指标的变化进行了分析和计算干旱发生的频率分别为每个季节。从图可以看出4的趋势,干旱指数增加在每一个季节,表明气候变得潮湿的季节。季节性变化与整个年度趋势一致。在夏天,在SPI的上升趋势,SPEI,和SC-PDSI 0.21/10, 0.18/10, 0.45/10,分别为(数字4 (d)- - - - - -4 (f)),它是低于其他季节并没有显著在0.05水平。三种干旱指数表现出在春天最一致的趋势,与增加趋势通过0.05显著性水平。润湿趋势所描述的SPI和SPEI更一致的在每一个季节,而不断增加的趋势,每个赛季的SC-PDSI有点大于的SPI和SPEI。

每一季的干旱频率表明SPI秋天最高频率和最低频率在春天(表3)。冬天的SPEI干旱频率最高,其次是秋天,和春天的最低频率。在夏天SC-PDSI频率最高,其次是秋季、冬季和春季。根据三种干旱指数的平均在每一个季节,ARNC主要是由夏季干旱的频率为28.7%,其次是秋季(28.33%)和冬季(27.78%),和春天干旱频率最低(23.15%)。

3.2。空间的变化

结果显示为每个子区域的干旱指数趋势分析(数据5(一个)- - - - - -5 (c)),有明显的地区差异干旱ARNC的变化。此饼形图显示网格与不同比例的趋势。SPEI,可以看到,SPI和SC-PDSI有显著增加趋势比例为69.9%,64.1%,和51.6%,分别特别是NXJ, TS,大部分SXJ。的地区干旱指数下降主要是集中在HX, WIM, SXJ的西南部,在这些领域,因此,气候变得干燥。SPEI和SPI的分析类似,和轻微的百分比之和减少,显著下降不到15.0%。然而,SC-PDSI显著降低了电网的比例高达29.1%,尤其是对QL干湿变化的分析,这是不同的SPI和SPEI。因此,SC-PDSI更严重的干旱ARNC判断。

NXJ干旱指标,TS, SXJ, QL亚区都有显著增加趋势(表4)。除了稍微增加的结果森+ m k趋势检验的SC-PDSI HX次区域,HX和WIM条件主要表现出干旱指数递减的趋势。随着全球气候变化,东亚季风继续走软,使中国西北地区东部受季风影响甚至干燥机(51]。ARNC经历了从东南向西北逐渐增加润湿的趋势。在降水增加趋势ARNC变化从东南向西北52ARNC],和空间变化的气候所描述的三个干旱指数与降水的空间变化相一致。

3.3。变化特征

3.3.1。突然干/湿变化特征

表5介绍了m k突然变异的分析测试的结果和佩蒂特突然变异测试三种干旱指数从1950年到2012年。ARNC, m k突然变异测试表明,干旱指数表现出变化在1980年代,和SPI的突然变化,SPEI,和SC-PDSI发生在1987年,1980年和1983年,分别。佩蒂特突然变异测试的结果更一致的,这一年的转换从干到湿SPI, SPEI, SCPDSI是1987年。对于每一个亚区,突然可变点在整个新疆地区以及在HX WIM亚区集中在1980年代。NXJ干旱指标,TS,和1980年代后SXJ亚区表现出增加的趋势,而干旱指标的趋势在HX WIM条件由增加到减少的趋势。QL次区域的突然变化发生在1970年代,在干旱指数增加的趋势与早期相比。

这证实是一个干燥的气候变化在1980年代ARNC弄湿。考虑到大气环流因素,南亚季风和西风增加削弱了自1980年代以来,导致更多的水分运输从印度洋到干旱带(53]。然而,过渡期后条件的变化趋势是不一样的。

3.3.2。周期性的变化特征

为了确定干旱变化的周期性ARNC从1950年到2012年,基于小波变换和小波变化在干旱指标如图6。ARNC,干湿转换阶段观察在不同时间尺度在63年研究期间。有明显的短期(5-20a)和长期(> 20)在湿和干燥周期变化(数据6(一)- - - - - -6 (c))。基于小波的方差分析结果(数据6 (d)- - - - - -6 (f)8),SPI的振荡周期,17日,28,但是可能会有更长的振荡期没有观察到由于干旱指数时间序列数据的长度。8 SPEI振荡时间也观察到,和8发生振荡时期从1951年到2012年。SPI和SPEI十非常一致的干湿交替周期在一个振荡周期(图86 (g))。17一个振荡周期SC-PDSI是最明显的时期,是主要的SPI和SPEI时期。SPI, SPEI, SC-PDSI展出五干湿交替在17个振荡周期,包括5个湿期和五个干旱期(图6 (h))。对于这个时间尺度的周期变化,三大股指非常一致。这三个指标表现出振荡时间> 20,即。,28 (SPI), 27 (SPEI), 26日(SC-PDSI)(图6(我)),和干旱指数经历了三个一致的干湿交替周期> 20一个振荡周期。基于三种干旱指标的分析结果,有振荡时间的8个,17个,20和> ARNC干湿相变化在63年(1950年至2012年)研究期间,但还可能出现更大规模的时期。

4所示。讨论

干旱是一个复杂的气候现象是受到许多气象因素的影响,使用被广泛接受的SPI多重干旱指数分析,SPEI, SC-PDSI ARNC的干旱监测是很重要的。

干旱发生的频率SPI与降水的变化是一致的ARNC [54,55),1980年代后的降水增加趋势。更明显的趋势增加湿度整个地区发生在1990年代,和增加降雨,自2000年以来发生的趋势;然而,降水减少的速率增加。基于温度和土壤水分蒸发蒸腾损失总量的上升趋势,和相对湿度的下降趋势31日,55,56),所有这些气候变化的因素可能有负面影响在ARNC旱情缓解。因此,年代际干旱频率分析的结果基于SPI,而只考虑降水的变化,显示应用程序的SPI ARNC是有限的。

郭et al。57)发现,在中亚干旱变化密切相关的厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)。ENSO可以影响东亚季风系统的每一个元素通过telecorrelation和干旱通常是与此相关指数(58]。王等人。59]提出干旱演变ARNC可能受到北大西洋振荡的影响,北极涛动和北半球极涡通过研究干旱和远程并置对比指数之间的关系。许多因素导致干旱的变化,包括自然和非自然因素。分析干燥和潮湿气候的突然变化的原因是困难的,因为干旱指数计算是基于不同的原则和考虑不同气象因素和自然和非自然因素影响不同的气象因素。

陈等人。60,61年发现ARNC,对全球气候变化非常敏感,实际上经历了一个主要的气候变化在1980年代中期。然而,负责这变异的主要因素尚未确定。由于时间序列数据的长度的限制,只有变化时期的干旱指数分析了几十年。然而,气候变化是一个长期的过程,因此有必要继续研究干湿变化的稳定时期长时间序列,以气候变化为未来的研究提供科学依据。

5。结论

本研究的目的是使用干旱指数来分析的时间和空间变化的干旱ARNC从1950年到2012年。本研究的主要结论如下:(1)ARNC经历了润湿的趋势从1950年到2012年,干旱发生频率最高的1960年代,紧随其后的是一个总体下降的趋势。然而,在21世纪初,有一个干旱频率的上升趋势。季节性干旱的年平均变化趋势一致,在夏天干旱发生频率最高的,其次是falland冬天。(2)有ARNC干旱显著区域差异变化,整个新疆地区和QL次区域展示润湿的趋势,和HX WIM干燥条件表现出弱的趋势。(3)ARNC及其条件有突然的变化从干到湿在1980年代。有周期性的干旱指标的变化从1950年到2012年,与不同的振荡时间的8个,17个,> 20。

数据可用性

全球地表的SPI数据集(1949 - 2012)是美国国家大气研究中心(NCAR)库(https://rda.ucar.edu/datasets/ds298.0/)。SPEI基地v.2.5数据集来自西班牙国家研究委员会(CSIC)库(http://hdl.handle.net/10261/153475)。全球土地数据集的SC-PDSI气候研究部门(CRU)的存储库(https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/drought/)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

w·H。,Y. L., J. Y., and E. Y. conceptualized the study; W. H., Y. L., and J. Y. contributed to data curation; W. H. wrote the original draft; W. H., Y. L., J. Y., and E. Y reviewed and edited the article. All authors have read and agreed on the published version of the manuscript.

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(批准号42075168和42075168)。

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