东北地区夏季干旱的年际—年代际变化特征

孟鑫,智协飞



东北地区夏季干旱的年际
—年代际变化特征

孟鑫①②,智协飞①*

①南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气候与环境变化国际合作联合实验室/东亚季风与区域气候变化科技创新团队,江苏 南京 210044;

②辽宁省丹东市气象局,辽宁 丹东 118000

2014-03-17收稿，2014-05-26接受

国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB955204);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

摘要利用国家气候中心提供的1951—2012年160个标准站的逐月降水和温度资料,计算了表征东北地区干旱的SPEI指数,并对该指数进行EMSD分解,研究了东北地区干旱的年际—年代际变化特征。结果表明,东北地区夏季干旱年际—年代际变化特征明显,年际变化中具有显著的准2 a、准5 a 和准7 a振荡周期;年代际变化中则具有显著的准17 a 和22 a 振荡周期。进一步分析发现,1975—1984年和1994—2008年为相对干旱阶段,其中1994—2008年旱情比较严重,1953—1975年、1984—1994年以及2009—2012年为相对湿润阶段。Mann-Kendal 检验结果表明,东北地区夏季旱涝突变发生在1975年和1994年。

关键词

干旱

SPEI指数

年际变化

年代际变化

干旱是对人类影响最严重的气象灾害之一。民政部统计数据表明,1999—2005年,干旱在所有气象灾害中占首位,其所造成的损失占到60%以上(冯金社和吴建安,2008)。许多研究表明,中国北方地区干旱化正在加剧(马柱国和符淙斌,2006;章大全等,2010)。东北地区是中国最大的商品粮基地和农业生产最有发展潜力的地区,也是中国重要的工业和能源基地。王遵娅等(2004)研究表明,1951—2000年东北地区是中国增温最快、增温范围最大的地区之一。自1988年以来东北地区气温变暖,最近20 a为20世纪50年代以来最暖的时期,而年降水量却呈减少趋势(赵春雨等,2009)。随着气温升高、降水减少,东北地区的干旱问题受到了越来越多的关注。但是相比于西北、华北地区,东北地区干旱的研究相对较少,对其年际、年代际变化的深入研究更少。

干旱的成因复杂,干旱事件的发生不仅取决于降水量,还与气温、蒸发、径流以及土壤湿度等因子有关,因此在气象、水利、农业等不同领域对干旱的定义不尽相同。为了更准确地反映干旱的特征及其影响,许多学者利用定义的干旱指数对干旱的气候变化进行了大量的研究(Palmer,1965;McKee et al.,1993;郭锐和智协飞,2008,2009;白永清等,2010;祁海霞等,2011)。目前,国内外广泛应用的干旱指数包括由Palmer(1965) 提出的Palmer干旱强度指数(PDSI)以及Mckee et al.(1993)提出的标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)等一系列指数。PDSI计算复杂,对资料要求较高,部分参数不能依靠实验获得,只能靠经验估计,因而大大降低了计算精度。SPI指数仅考虑了降水,而未考虑影响干旱的其他因素,如温度、蒸散等,在分析全球变化背景下干旱趋势方面有所欠缺。为此,Vicente-Serrano et al.(2010a,2010b)提出了标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI),该指数基于降水和蒸散两种变量,既保留了PDSI考虑蒸散对温度敏感的特点,又具备SPI计算简单、适合多尺度、多空间比较的优点。因此SPEI指数特别适用于检测和监测全球变暖背景下干旱的变化特征。SPEI指数已被应用于干旱评估(Vicente-Serrano et al.,2011)和水文干旱分析(Patricia et al.,2010)等。

本文着重分析东北地区夏季干旱指数的年际—年代际变化特征,这项研究对于东北夏季降水异常的中长期预报具有重要的指导意义。

1　资料与方法

1.1资料

采用国家气候中心提供的1951—2012年160个标准站逐月降水和温度资料。选取东北27个气象记录站(呼玛、齐齐哈尔、佳木斯、嫩江、鸡西、富锦、哈尔滨、海伦、牡丹江、海拉尔、沈阳、大连、朝阳、营口、丹东、长春、通化、延吉、乌兰浩特、通辽、锡林浩特、朱日和、赤峰、博克图、图里河、多伦、林东)用于东北地区的气候特征分析。

1.2方法

1.2.1标准化降水蒸散指数(SPEI)

SPEI指数是用降水量与蒸散量的差值偏离平均状态的程度来表征某地区的干旱。计算SPEI时,首先计算潜在蒸散(PET),Vicente-Serrano et al.(2011)采用的是Thornthwaite 方法,然后计算降水与蒸散的差值,再通过降水与蒸散的差值的分布概率密度函数求累积概率,然后转化成标准正态分布而得到。正态标准化处理能够消除时空分布上的差异,使SPEI能够表征不同地区、不同时间尺度的旱涝情况。具体计算步骤如下:

首先利用Thornthwaite法计算潜在蒸散(PET)

(1)

其中:PE为可能蒸散量;Ti为30d的平均气温;H为年热量指数。各月热量指数的计算公式为

(2)

年热量指数计算公式为

(3)

常数A的计算公式为

A=6.75×10-7H3-7.71×10-5H2+1.792×

10-2H+0.49。

(4)

计算逐月降水与蒸散的差值

Di=Pi-PETi。

(5)

其中:Di是降水与蒸散量的差值;Pi为月降水量;PETi为月蒸散量。

如同SPI方法,对Di数据序列进行正态化,计算每个数值对应的SPEI指数。由于原始数据序列Di可能存在负值,所以SPEI采用了3个参数的log-logistic概率分布。 Log-logistic概率分布的累积函数为

(6)

其中:α为尺寸参数;β为形状参数;γ为origin参数,这些参数采用线性矩的方法拟合获得。

(7)

(8)

(9)

其中:Γ为阶乘函数;w0、w1、w2为原始数据序列Di的概率加权矩。

计算方法如下

(10)

(11)

N为参与计算的月份数。然后对累积概率密度进行标准化

P=1-F(x)。

(12)

当累积概率P≤0.5时,

(13)

(14)

其中,c0=2.515 517,c1=0.802 853,c2=0.010 328,d1=1.432 788,d2=0.189 269,d3=0.001 308。

当P>0.5时,w=1-P

(15)

SPEI干旱等级的划分见表1。

表1不同干旱等级对应的SPEI值与相应的累积概率

Table 1SPEI drought gradation hierarchies and corresponding cumulative probability

干旱等级SPEI累积概率/%极端干旱(-∞,-2.0]2.28中度干旱(-2.0,-1.0]15.87轻度干旱(-1.0,-0.5]30.85正常年份(-0.5,0.5)50.00

1.2.2ESMD(极点对称模态分解)

图1　东北地区1951—2012年夏季降水变化趋势(mm/a)和气温变化趋势(℃/a)Fig.1　Trend of (a)precipitation(units:mm·yr-1) and (b)temperature(units:℃·yr-1) in summer over Northeast China during the period 1951—2012

传统的时间序列谱分析方法多是建立在傅里叶谱分析的基础上,其缺点是只适用于线性变化的平稳信号。小波变换(Torrence and Comp,1998;Zhi,2001)是目前应用比较广泛的方法,它通过选取一系列的频率窗口对信号进行分解,在一定程度上弥补了Fourier变换的缺陷,能够表达出频率的时变性,但其理论基础还是线性叠加原理,只适用于线性变化的平稳信号。而Hilbert-Huang变换(Huang et al.,1998)是以经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)为基础,是一种数据自适应处理方法,不需要预先取定基函数或窗口长度,其分解模态不但频率可变振幅也可变,适用于非线性非平稳信号。当然,此方法也存在一些问题,如筛选次数难以确定,分解出的趋势函数太粗略,Hilbert谱分析存在局限等。为此,Wang and Li (2013)对Hilbert-Huang变换进行了改进,提出了极点对称模态分解方法(Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)。目前,ESMD方法已在气象研究中得到应用(Li et al.,2013;孟鑫,2014)。

EMD非常适合具有非线性和非平稳特征的气候时间序列。EMD把不同周期的波动从原信号中分离出来,并且该波动是平稳的,最后得到的是趋势分量。不同尺度的波动被定义成为本征模函数,其原理如下

h1(t)=x(t)-m1(t)。

(16)

(17)

其中:x(t)是原时间序列信号;rn(t)表示趋势分量或者定常值;cj(t)表示每个IFM(本征模函数)。

本文所用的ESMD方法是著名的Hilbert-Huang变换的新发展,它借鉴了EMD的思想,将外部包络线插值改为内部极点对称插值,借用“最小二乘法”的思想来优化最后剩余模态使其成为整个数据的“自适应全局均线”,并由此来确定最佳筛选次数。ESMD方法可以直观地体现各模态的振幅与频率的时变性,还可明确地获知总能量的变化,详细的计算方法可以参考Wang and Li (2013)。

此外,还利用Mann(1945)最早提出的Mann-Kendall方法(简称M-K法)检验干旱指数序列的突变。时间序列的功率谱分析方法(Gilman et al.,1963)被用来分析ESMD模态的显著周期变化。

2　东北干旱的年际—年代际变化

图1是夏季东北地区62 a降水和气温的变化趋势空间分布。东北地区夏季降水和气温分别呈一致减少趋势和增加趋势。其中降水减少显著地区是辽宁的东南沿海地区。气温增加显著地区是内蒙古东部地区。在辽宁东南部沿海地区,虽然降水显著减少,但气温增加却并不明显,这可能和海洋对当地气候的调节作用有关。

由于东北地区气温和降水具有一致的变化趋势,因此把东北地区看做一个整体,进行旱涝研究。

图2为东北地区1951—2012年夏季SPEI序列。从图中可以看出夏季东北地区具有很明显的年际与年代际变化。

图2　东北地区1951—2012年夏季SPEI的年际—年代际变化Fig.2　Interannual and interdecadal variation of SPEI in summer over Northeast China during 1951—2012

图3　东北地区1951—2012年夏季SPEI的时间序列ESMD模态　　a.第一模态;b.第二模态;c.第三模态;d.第四模态;e.趋势分量Fig.3　ESMD modes of the summer SPEI time series in Northeast China during the period 1951—2012:(a)first mode;(b)second mode;(c)third mode;(d)fourth mode;(e)trend

将东北地区夏季62 a的SPEI指数的时间序列进行ESMD分解,得到4个模态和一个趋势分量(如图3)。分别计算4个模态和1个趋势分量(R)与原序列的相关系数,所得结果由表2给出。从表2中可以看出,4个模态与1个趋势分量都与原序列有很好的相关性,第二模态通过了置信度为95%的统计显著性检验,其余3个模态和趋势分量均通过了置信度为99%的统计显著性检验。因此分解出来的4个模态和一个趋势分量都是有意义的,并且能很好地反映原始序列的信息。

表2ESMD分解的各模态和趋势分量与原SPEI指数序列的相关系数

Table 2Correlation coefficients between different modes and trends,and the original time series of SPEI

模态相关系数MODE10.6821)MODE20.2792)MODE30.4071)MODE40.4111)R0.3721)

注：“1)”表示通过99%的显著性检验;“2)”表示通过95%的显著性检验.

R表示趋势分量,从R可以看出,干旱指数先减小,后增大,然后再减小。除第一模态以外,第四模态与原序列的相关关系最好,并且第四模态反映了显著的年代际变化。从第四模态可以看出,东北地区出现多个干湿阶段交替的现象:1953—1961年是正位相,1962—1969年是负位相,1970—1975年是正位相,1975—1984年是负位相,1985—1994年是正位相,1994—2008年是负位相,2009—2012年又变成正位相,其中1962—1969年负位相的振幅很小,即东北地区的干湿变化特征表现为:1953—1975年为相对湿润阶段,1975—1984年为干旱阶段,1984—1994年正位相振幅较大,即明显湿润阶段,1994—2008年负位相振幅较大,即明显干旱阶段,且比1975—1984年的负位相振幅大,表明干旱更严重。2009—2012年又变成正位相,说明从2009年开始东北又开始转为湿润期。从图中还可以看出1975、1984、1994以及2008年为干湿突变年份。

图4　东北地区夏季SPEI的4个ESMD模态的功率谱(图中实线表示功率谱;虚线表示相对于红噪声谱,在95%置信度下显著的谱值;点线表示红噪声谱)　　a.第一模态;b.第二模态;c.第三模态;d.第四模态Fig.4　Power spectra of four ESMD modes of the summer SPEI in Northeast China(The power spectra were depicted by solid line,the dashed line represents significant spectrum value against the red noise at the 95% confidence level,while the dotted line represents the red noise):(a)first mode;(b)second mode;(c)third mode;(d)fourth mode

对ESMD的4个模态进行功率谱分析(图4)。从图4a中可以看出,SPEI的第一模态的显著周期为2～3 a,表明东北地区夏季旱涝具有显著的准两年周期。许多研究指出,中国东部降水具有显著的准2 a周期变化(黄嘉佑,1988;朱乾根和智协飞,1991;Zhu and Zhi,1991;Zhi,1997;黄荣辉等,2006)。东北地区夏季降水受东亚夏季风影响,而东亚季风、西太平洋副热带高压、东亚西风带强度和地面气温都具有显著的准2 a周期变化(李崇银和龙振夏,1992;Yang et al.,2011)。因此,不难理解东北地区夏季降水具有显著的准2 a周期变化特征。

图4b显示,第二模态具有显著的准5 a和准7 a周期。此外,东北夏季SPEI指数还具有17 a左右的显著周期(图4c),这反映了夏季干旱指数具有明显的年代际变化。此外,8～10 a的谱峰也通过了置信度为95%的统计显著性检验。从图4d中可以看出,22 a左右的周期上对应为谱峰。

综上所述,ESMD很好地将非线性非平稳的干旱时间序列进行了分解,得到了平稳的模态。对各个模态的功率谱分析发现,东北地区夏季干旱具有显著的年际、年代际变化。年际变化中具有显著的准2 a、准5 a和准7 a周期,而年代际变化具有显著的准17 a和22 a周期。

3　结论

利用ESMD方法对标准化蒸散指数SPEI进行分解,分析了东北地区1951—2012年夏季干旱的年际—年代际变化特征,得到如下结论。

1)东北地区夏季干旱具有明显的年际变化和年代际变化。其年际变化周期主要为准2 a、准5 a和准7 a;年代际变化主要表现为准17 a和22 a振荡周期。

2)整个东北地区的干旱变化趋势一致,1975—1984年和1994—2008年为相对干旱年代,1994—2008年的干旱情况较为严重,1953—1975年、1984—1994年2009—2012年为相对湿润年代。干湿突变年份为1975年和1994年。

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Based on monthly data of precipitation and air temperature at 160 stations for the period 1951—2012 provided by the National Climate Center of China,the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index(SPEI),which characterizes drought,was calculated.Then,the Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition(ESMD) of this index was performed to investigate the interannual and interdecadal variations of summer drought in Northeast China.The results showed that summer drought in Northeast China during the study period had distinct characteristics of interannual and interdecadal variations.Significant quasi-biennial,5-yr and 7-yr oscillations occurred in the interannual variations of the SPEI in Northeast China,while quasi-17-yr and 22-yr periods occurred in the interdecadal variations.Further investigations showed that two phases(1975—84 and 1994—2008) were relatively dry,with severe drought having occurred during the latter period(1994—2008).Meanwhile,three phases (1953—1975,1984—1994 and 2009—2012) were relatively wet.Based on the Mann—Kendal test,1975 and 1994 were found to be the change-points of the drought and flood trends for the period 1951—2012.

drought;SPEI;interannual variation;interdecadal variation

(责任编辑：刘菲)

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140317001

Interannual and interdecadal variations of drought in Northeast China

MENG Xin1,2,ZHI Xiefei1

1KeyLaboratoryofMeteorologicalDisasters,MinistryofEducation(KLME)/CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters(CIC-FEMD)/JointInternationalResearchLaboratoryofClimateandEnvironmentChange(ILCEC)/ScienceandTechnologyInnovationTeamforEastAsianMonsoonandRegionalClimateChange,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2DandongMeteorologicalBureau,Dandong118000,China

引用格式：孟鑫,智协飞,2016.东北地区夏季干旱的年际—年代际变化特征[J].大气科学学报,39(4):562-568.

Meng X,Zhi X F,2016.Interannual and interdecadal variations of drought in Northeast China[J].Trans Atmos Sci,39(4):562-568.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140317001.(in Chinese).

*联系人，E-mail:zhi@nuist.edu.cn