文摘

干旱的定义是非常有争议的由于其多方面的影响和传播缓慢开始和结束。干旱的预测准确的发生仍然是一个挑战性的任务人员。这项研究主要针对水文和气象干旱监测和趋势分析Abbay流域,使用水流干旱指数(SDI),标准化降水指数(SPI),和侦察干旱指数(RDI),分别来填补这一研究空白。这项研究还调查了两种干旱指标之间的相互关系。SDI、SPI和RDI使用长期流水量,计算降水、温度和从1973年到2014年收集的数据。数据收集从八流水量站和15个气象测量站。DrinC软件(干旱指数计算器)被用来计算SDI, SPI, RDI的价值观。结果使用SPI12从气象干旱和RDI12显示,1975年,1981年,1984年,1986年,1991年,1994年和2010年极端干旱年,而1983年、1984年、2001年和2010年是最极端的水文干旱年基于SDI12结果。除了Bahir Dar贡德尔,严重的干旱至少发生一次十年所有站被认为是在这个研究。一般来说,SPI, RDI SDI结果表明,研究区是最长期暴露于严重和极度干旱从1981年到1991年。 The findings of this study also demonstrated that the occurrence of hydrometeorological droughts in the Abbay river basin has a positive correlation at long time scales of 6 and 12 months. The trend analysis using the Mann–Kendall test implied that there was a significant meteorological drought trend in two stations (Debre Berhan and Fiche) at SPI12 and RDI12 time scale, but for the remaining thirteen stations, there is no trend in all time scales. The hydrological drought trend analysis in the basin on a seasonal (SDI3) and yearly (SDI12) time scale also revealed that three streamflow stations have a positive trend (Kessie, Gummera, and Border). This implies that water resource management is still a vital tool for the sustainable development of the Abbay river basin in the future.

1。介绍

干旱是一系列的问题在世界各地,加剧粮食不安全,导致供水短缺,减少了长期灌溉和水力发电(1]。对比其他的自然灾害,如洪水、飓风、龙卷风;干旱发展缓慢的发生和影响。因此,干旱的定义是非常有争议的由于其多方面的影响。然而,基于缺乏不同形式的水的持续时间(降水、湿度、河流等)和干旱的发展影响,干旱可以分为4个。这些是(我)气象干旱,降水不足有关,(ii)农业干旱、土壤水分的缺乏,(3)水文干旱,这是与缺乏在地表和地下的水,和(iv)社会经济干旱,导致供需不平衡(1- - - - - -6]。降水不足的主要原因是气象干旱和逐步传播到农业和相关水文干旱的土壤水分损失和可用性,减少地表水和地下水(分别7- - - - - -10]。整个聚合发展成社会经济干旱干旱影响,通过不同的群体中,对水的需求增加,可能导致社区之间的冲突3,11]。

大多数非洲国家都依赖旱作农业和极易面临由气候变化引起的灾害像洪水和干旱12]。在过去的60年,非洲是经常受到严重影响,强烈,和广泛的干旱13,14]。在非洲,“大陆型经济”最独特的极端干旱记录在1972/73,1983/84,1991/92。最近的研究表明,非洲大陆预计将在未来几年面临普遍的严重和极端的干旱(13]。

埃塞俄比亚有充足的水资源和作为地表水来源其他下游国家,如苏丹和埃及。然而,研究表明,埃塞俄比亚是在水的压力下由于干旱(复发15]。在埃塞俄比亚灾难再次发生洪水和干旱导致更多的经济损失16]。因此,这种干旱现象增加了水压力在该国东部地区由于低地表水灌溉方式等需求潜力和无限的阿瓦什河的流域。即使水压力问题是更常见的在这些地区,水的供应实践主要集中在西部地区由于过度的可用性表面和地下水位等Abbay河流域。改善供应和需求的不平衡以及减轻干旱影响,大坝和水库的建设中起着重要作用[17]。

干旱还没有深入研究在埃塞俄比亚国家和流域水平。相对,气象干旱分析研究在不同盆地的国家由于容易观察和卫星记录了降水数据的可访问性(18- - - - - -22]。然而,水文干旱仍需要调查平衡可用水资源供给和需求潜力。Abbay流域的水文和气象干旱研究了Bayissa et al。23),利用标准化降水指数(SPI)和标准化runoff-discharge指数(SRI)。然而,对于整个流域的水文干旱分析,研究人员使用一个在Abbay流速及流水量数据边界(Ethiopian-Sudan边境),流出Abbay流域的位置。因为标准化runoff-discharge指数只提供了一个点值,它是具有挑战性的,看看对面的干旱是不同空间仅使用一个河流盆地。因此,调查的干旱条件通过考虑额外的流速及流水量站,这至少代表了sub-basins Abbay流域将给好的信息时空变异性的干旱在整个盆地。

这项研究的目标是(我)来分析历史水文气象干旱使用SPI, RDI, SDI,分别,(2)通过Mann-Kendall测试确定长期的干旱趋势,和(3)探讨水文和气象干旱之间的关系在研究期间Abbay流域。从历史上看,干旱频繁发生在Abbay流域在过去四十年23]。结果,有一个明显的需要改进和综合干旱缓解策略开发的Abbay流域未来干旱的不利影响降到最低。因此,本研究为研究人员具有良好的信息,规划者,利益相关者,为未来的干旱和Abbay盆地当局准备基于历史干旱趋势发现。

2。材料和方法

2.1。研究区域描述

有十二个主要江河流域在埃塞俄比亚。Abbay流域年径流54.5 BM3,占地面积约176 000公里2这是这个国家的第二大盆地(20.]。空间,Abbay盆地位于7°40′N和12°51′N纬度和34°06 40°00′′E和E经度(23)(见图1)。在Abbay河流域,有十六个sub-basins从主要的支流。这个盆地苏丹和埃及至关重要,因为它占62%的尼罗河流而不考虑气压阿科博和Tekeze流域24]。从地形上,流域海拔Ethiopia-Sudan边界附近范围从350到4230米海拔在中央盆地的一部分,低到高,分别24,25]。


图1
在Abbay流域水文气象站点的位置。

根据地形变化,流域气候变化具有较高的。平均年降雨量范围从780毫米到2250毫米;Beshilo等部分地区的盆地,古德,杯子,Weleka,年降雨量小于1000毫米。盆地的最小和最大平均气温是15°C和28°C,分别为(24- - - - - -27]。然而,在高原地区的盆地,低温度有时−1°C,并为西北部分最高温度增加到38°C,分别为(26]。

2.2。数据收集和准备

每日降水和温度数据收集从15站在埃塞俄比亚气象研究所(EMI)。干旱和气候变化研究中,至少需要至少30年的数据(28]。因此,在这项研究中,从1973年到2014年(42岁)、降水和流速及流水量数据收集来自不同代表站水文气象干旱趋势分析。流速及流水量数据收集的水和能源的埃塞俄比亚(皱眉)。相对,有许多测量站在盆地。降雨和流速及流水量站的选择集中在可用数据的长度,质量和覆盖范围。所有的电台都显示在表的空间位置1。如图1,八流水量站选择;Gummera和Bahir Dar代表上层Abbay盆地北部,Kessie, Chemoga,和古德代表中间盆地的一部分,Gilgel贝尔,Ethiopia-Sudan边境,代表下游盆地的一部分,Robigumera代表东北盆地的一部分Jema sub-basin。在这个研究,分析是由每月(SPI1、RDI1和SDI1),季节性(SPI3、RDI1和SDI3),一年两次(SPI6, RDI6, SDI6)和年度(SPI12、RDI12 SDI12)时间尺度。的情况下个月,3个月和6个月SPI, RDI, SDI分析,最潮湿的月(8月),夏季(本地Kiremt, 6月至8月),六个月(8月2),分别考虑。因为埃塞俄比亚接收高降雨季节在这几个月里,相应地,水流也增加。计算这些干旱条件下,观察到的降水、温度、流速及流水量数据准备每月的方式和用作DrinC输入软件(干旱指数计算器);最近,它被广泛用于不同国家来确定三个干旱指标如SPI, RDI, SDI [29日]。研究中的最小记录数据长度是27年Robigumera流速及流水量站和最大是大多数河流42年电台和降水站(见表1)。

表1
选择Abbay流域水文气象电台位置。
2.2.1。填充缺失的数据

从他们的消息来源收集所需的数据后,下一步是准备所需的数据基于模型和符合的目标任务。但是,原始数据在不同的情况下可能已经失踪。因此,重要的是要填写缺失的数据使用适当的技术。最常见的算术平均失踪data-filling气象数据的技术方法,正常比率法,逆距离法(30.,31日]。在这项研究中,算术平均法和正常比率方法申请一些气象监测站基于缺失数据的正常年降雨量的百分比从正常年降雨量(低于10%,算术,10%以上,正常比例方法)周围的电台。方程给出了算术平均法和正常比率法由方程(以下1)和(2),分别。 在哪里 降雨在失踪的车站, 代表降水在不同站,米是已知的站的数量。 在哪里 和Nx所需的错过了正常降雨量和年降雨量; , , ,和 表示降水在不同站;和米是已知的数量。

表2描述了缺失数据的总数天从1973年到2014年的7个气象站和从1985年到2016年的8个站。从表中可以看出,Assosa和Deneba电台相对缺失的数据。的分析表明,正常年降雨量Bahir Dar, Makisegnit, Gundewoin,卡片,和德勃雷Berhan站被发现周围站的正常年降雨量的10%以下,而十站(Chagni、Dangila德勃雷他泊,贡德尔,Lemi, Assosa, Nekemt, Mehalmeda,尽管阿兰Ketema,和Deneba)有10%以上正常的年降雨量的变化值相对于周围的电台。因此,前五站的缺失数据采用算术平均法和后者十站估计使用正常比例的方法。在填写所有丢失的数据,最后,数据准备每月的方式检查同质性和一致性测试。此外,水流缺失的数据都使用回归法和面积比(AR)方法转移中的流速及流水量信息由车站附近(32]。

表2
丢失的降雨数据的选择比例计站Abbay流域。
2.2.2。数据质量测试

(1)一致性测试。水资源管理和规划研究需要长期水文和气象数据;因此,必须进行一个测试来检查记录数据的同质性和自洽性。这是必要的,因为,在一段时间,它可能会有一些障碍如树木、建筑物、等等,这可能会出现安装后规,或者它的位置可能会改变或观测过程可能已经改变了。可以通过图形检查记录数据的不一致性或统计方法包括双质量曲线,冯·诺依曼率测试,累计偏差,运行测试,和具体的流程测试。然而,双质量曲线法是一种最常见的和被广泛接受的方法检查的一致性降雨和流速及流水量记录(33- - - - - -35]。这种方法是基于假设的累积平均降雨量大群站不变化或变化影响个人电台。

(2)均匀性测试。均匀的降雨记录往往需要在水文设计。然而,它经常发生,降水数据在不同时期并不可比自测量降雨量取决于类型等因素,高度,和雨量计的接触,并不总是相同的。因此,许多气象机构与雨量计的信息保持存档网站和所使用的工具。不幸的是,这往往是不可能指定的本质意味着降雨量的变化从车站文档。这部分是由于它并不总是知道如何改变仪器或雨量计网站可能影响测量降雨量和部分原因是高度可疑的车站信息是否给出了一个完整的雨量计网站期间,车站一直在操作。因此,均匀性测试用于检查齐次和非齐次站为一个特定的研究区域,也用于确定趋势可用性。均匀性测试是确定每月获得的无因次盆地中的每个站的价值(36,37]。它是由 在哪里 是无量纲的百分比(%)和 和 分别代表长期的月度和年度平均降雨量。

2.3。干旱分析方法

干旱指数被认为是一个强大的统计值用于监测干旱条件,为区域开发早期预警系统。许多干旱指数已经发展在过去的几十年里,大多数地区具体和有一些限制在不同的气候区域38,39]。因此,为特定的研究区域干旱指数的选择取决于许多因素。最常见的选择标准是输入数据的数量要求,数据可用性,研究的目的,气候条件、新奇的指数,和有效性的因素,确定指标的选择(38,40]。

有几种类型的干旱指标用于气象和水文干旱监测。很难区分一个指数的有效性从别人由于干旱的复杂性质38]。然而,根据文献推荐和索引的目标发展,可以选择适当的干旱指数与具体研究的目的。气象干旱可以由简单到复杂的监控指标如百分比等分(%)、标准化降水指数(SPI),帕尔默干旱强度指数(PDSI)侦察干旱指数(RDI)标准化precipitation-evapotranspiration指数(SPEI),等等(41- - - - - -44]。最近,世界气象组织(WMO)提出了SPI作为普遍的气象干旱指数。它是由于多个时间尺度的监测干旱的能力,并比较不同地区或流域干旱事件(45,46]。RDI和SPEI是最重要的气象干旱指标,通过融合潜在蒸散的影响除了降水变化(43]。尤其是气候区域高度由冰川和冰,温度的变化中起着重要作用和RDI SPEI监测干旱的趋势很重要。即使降水的可变性影响干旱现象的发展超过温度变化在埃塞俄比亚,SPI和RDI都选择在这个研究监控Abbay河流域的气象干旱的变化。通常,偏差的降水长平均值是干旱发生的一项指标。然而,它的影响是依赖没有雨的时间乘以以及蒸散率在干旱季节。因此,RDI分析气象干旱中起着重要作用,考虑温度变化的影响除了降水变化(47,48]。

农业和水文干旱分析指标更有限,因为广泛的输入数据的需求。一些最常见的农业干旱指标PDSI和土壤水分赤字指数(SMDI) [21),而水文干旱指数流速及流水量干旱指数(SDI),帕默水文干旱指数(PHDI)和地表水供应指数(SWSI) (4,49,50]。PHDI和SWSI需要更多数据与土壤湿度和地下水和水库水位。但在发展中国家如埃塞俄比亚、很难获得所有必需的输入数据。所以,最简单和最常见的streamflow-based干旱指数(SDI)是用来描述水文干旱现象在本研究9,51- - - - - -53]。

因此,在这项研究中,历史气象和水文干旱在埃塞俄比亚Abbay流域进行了分析通过使用SPI, RDI, SDI,分别。这个分析是考虑四个时间尺度:每月(SPI1、RDI1和SDI1),季节性(SPI3、RDI3和SDI3),一年两次(SPI6 RDI6, SDI6),和年度(SPI12, RDI12, SDI12)。在埃塞俄比亚,有四个季节,秋季(9月至11月),冬季(12月至2月)、弹簧(3月至5月),夏季(6月到8月)。Abbay流域的降水和流速及流水量体积高在夏天季节。因此,在这项研究中,每月,季节性,和一年两次的气象和水文干旱分析8月份集中在夏季,6月到8月,3月到8月。

2.3.1。标准化降水指数

第一次,麦基et al。(1993)54)开发的标准化降水指数(SPI)科罗拉多州立大学(55]。它是最受欢迎的气象干旱监测指数。它的受欢迎程度是由于其较低的数据要求,统计分析方法,和易于计算,它也可以描述干旱在空间和时间范围56]。SPI广泛用于气象干旱分析。但对于长期时间尺度(12、24、48个月),也用于水文干旱分析缺乏流速及流水量的数据(57]。但输入数据只包括降水和不考虑温度的影响(48]。

SPI的概率分布函数应满足每个时间尺度的降水数据积累。最后,降水数据被转移到一个标准正态分布的标准差和均值为零,分别。转换的目标是使SPI可比在时间和空间(时间和空间可变性)。伽马分布是最常见的拟合函数在SPI降水数据计算(56]。因此,SPI可以确定使用以下方程: 在哪里X我降水的价值在哪里我th月或季和年,X米是月平均、季节或年降水量,然后呢σ的标准偏差记录降水。

2.3.2。侦察干旱指数

RDI是最近干旱分析干旱监测指标,考虑了温度的影响(43]。SPI只使用降水数据,而RDI使用两种降水和温度作为输入数据来克服的局限性SPI了解温度对水平衡的影响(47]。RDI的计算是基于降水和潜在蒸散总量的比率。潜在蒸散估算使用温度最大和最小值。RDI价值分类和分析的过程是一样的SPI。干旱是一样的SPI的分类,范围从−2,2,极端干旱极端潮湿,分别(见表3)。RDI的计算给出了 在哪里 在季节性降水我th雨量计站和jth观察和 季节性潜在蒸散吗我th雨量计站和jth观察。

表3
水文气象干旱分类基于SPI, RDI和SDI值(58]。
2.3.3。河流干旱指数

水文干旱分析不是一项容易的任务像气象干旱分析。它需要许多水文循环的输入数据。然而,Nalbantis Tsakiris (2009) (59)开发河流干旱指数(SDI)这是一个简单的水文干旱指标使用单一类型的水文数据,流速及流水量(60]。SDI的计算类似于SPI和它具有相同的效率和简体字作为SPI。SDI估计使用月度体积流速及流水量控制在不同的时间尺度水文干旱和水供应短缺等短,中,长期的。使用聚合的水流卷Vnq可以确定,SDI在不同的参考时间问的nth水文年由以下方程: 在哪里n= 1,2;和…问= 1,2,3,4。

Vqm和年代问的平均值和标准偏差累积的水流卷参考问随着这些估计在很长一段,分别。根据麦基(1993)和Tsakiris et al ., (2009), SPI的湿润和干燥价值和SDI−2和2之间。

表3显示不同的干旱类别,极端干旱和潮湿的值低于或等于−2及以上2,分别。干旱的数量分类使用SPI, RDI, SDI从7到9,一些分类合并略湿和正常的值(0.5 - -0.99和0.5−-0.49)−0.5 - -0.99为正常范围(23,42]。

2.4。干旱趋势分析使用Mann-Kendall测试

许多历史研究表明,气候变化是全球不同地区的主要威胁在未来61年]。有几种方法来检测干旱趋势的河流和降雨等统计方法和rank-based测试(62年]。统计方法包括基于测试中,最小二乘线性回归(LR),森的斜率估计量(SS)和rank-based测试基于Mann-Kendall(可)试验和斯皮尔曼等级相关(SRC)试验(63年]。自由Pre-whitening Pre-whitening,趋势,方差校正Mann-Kendall测试被认为是序列相关性影响的统计方法(64年]。在这项研究中,Mann-Kendall测试用于检测水文和气象干旱趋势的价值在5%的显著性水平基于SDI和SPI时间序列使用AUTO_MK_Sen Abbay流域。exe软件。

Mann-Kendall(可)测试决定使用两个连续的时间序列(Xj和X我)n在一系列数据点(64年]。每个后续的数据值在给定时间序列与其他系列的数据比较。统计数据的价值年代可以增加或减少1基于早期和晚期的数据重排序列数据值。然后,统计数据年代值是使用两个增量和减量数据值计算的最终结果。因此,Mann-Kendall(可)检验统计量年代估计使用以下方程: 在哪里xj和x我多年来的数据值吗j和我,分别。如果时间序列数据点的数量小于10,然后|的价值年代|比较直接分布年代;在其他情况下,如果时间序列中数据点的数量大于10,然后统计的价值年代分布的均值和方差方程所示(8),分别。 在哪里米和k我表示数量的SPI和SDI时间序列样本时间序列的关系,分别。

Mann-Kendall的性能测试被AUTO_MK_Sen计算。exe,计算统计数据Zc测试是由

计算Zc统计数据服从正态分布和积极的和消极的Zc值表示一个增加和减少的趋势对于一个给定的时间序列,分别。

2.5。空间分布分析干旱

干旱的空间分布分析是重要的适当的防备和干旱预警系统开发(27,65年- - - - - -67年]。有几个受旱情影响插值技术来显示在ArcGIS软件领域。其中,逆距离加权(IDW)插值技术适用于异构的地形像埃塞俄比亚68年,69年]。逆距离加权(IDW)在ArcGIS空间分析工具软件是用于分析干旱地区及其扩展的盆地在特定时间干旱后干旱年已经正确地确定使用SPI, RDI, SDI。选择的价值严重和极端干旱事件通过SPI, RDI, SDI输入用于IDW工具。这个地理分析工具的目的是查明的地方非常容易干旱和显示覆盖区域的大小受到它的影响。

3所示。结果与讨论

3.1。降雨数据的一致性和均匀性检查

检查所有选定的一致性降雨站使用双质量曲线分析方法。如图2Nekemt,一个测量站,稍微偏离直线相比,其余14站。但变化并不夸张。大多数车站位于上游流域北部和东北部的一部分方向(见图1)的区域相对少收到降雨相比,中部和西部地区的盆地。即使规站被来自不同sub-basins Abbay流域,可以看出,所有电台都有直线关系的平均累积雨量值都站在该研究领域。因此,所有15站被认为是为进一步气象干旱盆地分析。


图2
一致性测试Abbay流域的降雨数据使用双质量曲线。

一致性测试后,重要的是检查雨量计站的同质性的时间序列。15降雨站的同质性检查使用非参数比值方法Abbay流域,埃塞俄比亚。结果表明,几乎所有选定的电台相对均匀。但如图3,Nekemt Chagni Assosa, Dangila站在7月和8月个月是不均匀的。代表以来降雨站收集来自不同sub-basins Abbay流域的有高的空间变化,轻微的不均匀性可以预期的变化。然而,差异不显著;因此,所有车站被认为是在这项研究中。


图3
Abbay流域降雨数据一致性测试。
3.2。使用SPI和RDI气象干旱特征

气象干旱分析是在Abbay河流域进行使用SPI和RDI从15个气象站1973 - 2014年和1981年至2016年,分别。气象干旱分析通过SPI主要是考虑在短时间尺度,一至六个月(SPI1, SPI3, SPI6)。然而,对于领域缺乏水文资料(河流),SPI12以上用于水文干旱分析(18,20.,23]。SPI3,但在这项研究中,SPI1 SPI6,和SPI12气象干旱监测、计算和结果表明,干旱程度增加随着时间尺度的增加从SPI1 SPI12,但发生的频率减少长时间尺度的分析。图4显示,1981年至1996年期间,是最长的干旱季节和中度到重度干旱频繁发生的时间尺度。通常,1981至1996年期间,2001 - 2004,和2008 - 2010年经历了温和的极端干旱,而1997 - 2000年期间在Abbay河流域潮湿的时期。Bayissa et al。20.)表示,Abbay河流域在严重干旱年1978/1979,1984/1985,1994/1995,2003/2004。本研究的结果也同意这一发现,但有一些额外的严重干旱,如1989年,1991年,1993年,2001年,2008年和2010年(见图4)。在这条河盆地,极端干旱在大多数测量站发生在1975年,1981年,1984年、1986年和1991年(见表4)。


图4
气象干旱时间序列使用SPI Abbay流域。
表4
严重和极度干旱年Abbay SPI12流域1973 - 2014年期间。

表4表明Abbay流域经常遭受严重和极端气象干旱从1975年到2008年。结果还表明,1980年代是最危险的十年相对于其他几十年。空间,干旱频繁发生在盆地的北部地区(贡德尔、Makisegnit德勃雷他泊)相对于其他站在西部和东部南部部分(见表4)。

RDI计算从1981年到2015年的15个气象站。如图5,严重和极度干旱的频率减少RDI1 RDI12,但其严重程度和持续时间增加。1984,1991,1994,2001被发现是最常见的严重的干旱事件站Abbay流域。最长的时间被发现从2000年到2004年。RDI的结果高度认同的结果在所有时间尺度SPI。在盆地的北部和东北部地区(Makisegnit、贡德尔德勃雷他泊,Deneba,和Mehalmeda),严重的干旱发生比西部更频繁(Assosa和Nekemt)。


图5
气象干旱时间序列使用RDI Abbay流域。
3.3。使用SDI水文干旱特征

水文干旱分析计算使用SDI通过考虑八流水量站(Bahir Dar,边境,Gilgel贝尔,Gummera, Kessie, Chemoga, Robigumera,和古德)从1973年到2014年连续5站,从1973年到2009年两个站,Chemoga和古德,从1983年到2009年为Robigumera站(见表1和图6)。类似于SPI和RDI SDI四次计算尺度根据不同的季节变化(SDI1, SDI3 SDI6, SDI12)。结果表明,边界的SDI1值和Kessie谎言在极端干旱在1983年和1986年,而Chemoga和Bahir Dar站2001年和2009年期间在极端干旱SDI1 SDI3,分别(见图6)。


图6
水文干旱(SDI)时间序列Abbay流域。

在图6,SDI6 SDI3和SDI12通常表明从1978年到1987年,Abbay河流域是高度受连续十年水文干旱的影响。1989年,中央和较低的地区的盆地(Kessie和边境)在中度干旱,但上部轻度干旱盆地是在正常(Gummera和Bahir Dar),而古德和Gilgel贝尔在潮湿的条件下,分别。Gilgel贝尔和Bahir Dar电台经历中度到重度干旱从2007年到2011年,而Gummera Kessie,边境站在潮湿的条件下从2005年到2013年。一般来说,1988年之后,流域的水文干旱的严重程度在大多数站下降。七流水量电台收集从头部到较低的部分流域和接近主Abbay流域。但Robigumera取自Jema sub-basin east-southern盆地的一部分,和结果表明,sub-basin受到严重干旱在1983年期间,1988年和1991年。SDI1的总体结果,SDI3 SDI6, SDI12表明Jema sub-basin相对潮湿,干旱的影响是最小的比谭sub-basin(上)和Kessie sub-basin(中间)。SPI和RDI的结果也支持结果的SDI Jema sub-basin。

如表所示5,四个严重干旱事件和一个极端干旱事件发生在Kessie站从1979年到1986年的时期。Kessie站旁边,边界和Gilgel贝尔站也高度受到严重干旱的影响。严重的干旱的频率最低,Bahir Dar Gummera, Chemoga,古德站。

表5
严重和极度干旱年Abbay SDI12流域1973 - 2014年期间。
3.4。气象和水文干旱趋势分析

气象和水文干旱趋势Abbay流域是计算使用Mann-Kendall(可)测试与AUT_MK_Sen集成。exe软件。结果表明,在季节性时间尺度(SDI3),有一个显著增加干旱趋势两个水流站(Gummera和Kessie),上部和中部地区的盆地,分别在剩下的5台,没有明显的水文干旱的趋势。一年一度的时间尺度(SDI12),三个站(边界,Gummera,和Kessie)有重大水文干旱趋势5%显著水平(见表6)。严重和极端干旱事件发生从1979年到1986年为边界,Gummera, Kessie流速及流水量。趋势分析表所示6。

表6
结果Mann-Kendall SDI3和SDI12(可)试验。

然而,如表所示7在季节性(SPI3)和年度(SPI12)气象干旱趋势分析,没有重大的趋势,在5%的显著性水平最站除了德勃雷Berhan和卡片。气象干旱趋势使用RDI的分析还显示了几乎相同的结果作为SPI,只有德勃雷Berhan和卡片有增加的趋势,但其他电台没有趋势。表6和7暗示考虑温度和流速及流水量数据在干旱分析干旱的趋势会给好的信息比使用单一降水变量。从这个结果,据悉,监测水文干旱是很重要的在未来有效地管理可用的水资源在干旱时期。

表7
由于Mann-Kendall(可)测试SPI3 SPI12 RDI3, RDI12。
3.5。比较气象和水文干旱

降雨在埃塞俄比亚是高度的分布不同,和从一个地方到另一个地方。SPI遵循降水在时间和空间的可变性系列。因此,Abbay河流域的气象干旱趋势不会显示明显趋势从1973年到2014年对大多数电台。但在两个站,德勃雷Berhan和卡片在SPI和RDI指标都有增加趋势。另一方面,出口的流速及流水量测量被集中流盆地的位置。因此,流了一个增加或减少的趋势取决于流域降水的季节性变化。因此,水文干旱趋势直接跟随在河里流水量的趋势,即。,如果流速及流水量增加,干旱现象减少,反之亦然。本研究的结果显示,一些河流的水文干旱条件站从1973增加到2014(见下表6)。SPI的相关性、RDI和SDI值计算了短,中,长时间尺度(1个月、3个月、6个月和12个月)。表8之间的关系表明,SPI, RDI SDI在Abbay流域从短时间内提高规模(1个月至3个月)长期时间尺度(6个月至12个月)和一个值为0.54,0.83,0.84,和0.87,分别为SDI和SPI相关性。以同样的方式,RDI的相关性和SDI也增加了从短期到长期的时间尺度,除了RDI6 SDI6是0.72,但RDI3 SDI3发现是0.84。另一方面,SPI的相关性和RDI的时间尺度值为0.95。这表明气象干旱分析使用SPI和RDI盆地相对不变。这个结果也支持Bayissa et al。23)的相关性SPI和RDI Kiremt(3个月)是0.5和0.85年(12个月),分别。然而,SPI和RDI的相关性研究高强度比Bayissa的发现。相关性的分析两个气象干旱指数和一个水文干旱指数从1985年到2014年,被认为是公共数据有效期为所有指标。总的结果表明SDI与SPI比RDI有较强相关性。

表8
水文气象干旱指数的相关性。
3.6。空间分布Abbay流域的干旱

在这项研究中,颞可变性水文气象干旱变化的评估从15个气象站(流速及流水量站)和八个水文站Abbay流域。但时间结果给信息只有干旱事件的大小对应分析时间尺度,它隐藏了干旱的空间分布。空间分布分析干旱预警系统开发中的重要作用和适当的干旱缓解措施计划。图7显示的空间变异性Abbay流域水文气象干旱的选择干旱事件。1986,1991,1994,2001被发现有共同的温和的SDI极端干旱条件,SPI, RDI指标在大多数电台。1986年,SDI12和RDI 12值表明,大多数Abbay流域受到严重的极端干旱(见图7)。另一方面,在1994年和2001年,盆地是受严重干旱影响基于SDI 12和RDI 12的结果,分别。然而,SPI 12空间变化很小而SDI所有选定的干旱年和RDI指标。在1991年,盆地主要受中度干旱气象和水文干旱指数。使用SPI气象干旱空间分布分析显示了最小干旱区域范围与RDI相比。然而,水文干旱强度明显比气象干旱的结果显示在图7。这意味着调查水文干旱是重要的准备良好的水资源管理政策和干旱预警系统在Abbay流域发展和缓解措施。


图7
空间分布Abbay河流域的水文气象干旱。

4所示。结论

在这项研究中,历史的temporal-based评估Abbay流域水文气象干旱,埃塞俄比亚,。使用42年的数据进行了分析从15个气象站(1973 - 2014)和八个流速及流水量。水文和气象干旱时间序列进行了使用两个气象干旱指数(SPI和RDI)和一个水文干旱指数(SDI),分别。趋势分析是计算使用Mann-Kendall(可)测试,结果表明,有一个积极的增量在Gummera水文干旱趋势,Kessie,和边境站(upper-middle-lower盆地的部分),分别在很长一段时间尺度(SDI12)。但对于气象干旱的情况下,没有明显的干旱趋势5%显著水平对大多数站在所有时间尺度除了德勃雷Berhan和卡片在SPI12和RDI12有增加的趋势。最常见的严重Abbay流域的水文干旱年是1978年,1979年,1986年,1987年和2010年,而1982年极端干旱年,1983年,1984年和2001年。气象干旱的条件下,1985、2001和2008年严重干旱年,到1975年,1981年,1984年,1986年,1991年、1994年和2010年极端干旱年。通常,186、1991、1994年和2001年被选为SDI12空间分布分析,SPI12, RDI12时间尺度。一般来说,在1980年代,频繁的干旱事件都发生在气象和水文干旱。气象和水文干旱增加之间的关系随着时间尺度的增加从1个月到12个月。 SPI and RDI have a high correlation, and this implies that both indices are suitable for meteorological drought analysis in the Abbay river basin. The spatiotemporal drought variability of hydrological drought results shows that more attention is needed for water resource management in the Abbay river basin. Recently, the Ethiopian government has planned many water resource-related projects to reduce the impact of poverty. However, hydrological drought studies are still limited in the country. Hydrological drought investigation will show the historical drought severity condition and trend of a specific area, and it is possible to forecast the future hydrometeorological constraints in water resource management and infrastructure development. Therefore, this study has a vital role for decision makers, researchers, water resource managers, and policymakers as a primary source for drought preparedness and mitigation measure development in the Abbay river basin.

数据可用性

数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者要求,并且可以访问它们来自埃塞俄比亚气象研究所(EMI)和省水和能源(皱眉),埃塞俄比亚。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。