1960～2014年淮河流域5省旱涝变化

2017-05-18张平延军平王文静唐宝琪

浙江大学学报（理学版） 2017年3期

关键词：旱涝覆盖度降水量

张平，延军平，王文静，唐宝琪

(陕西师范大学旅游与环境学院, 陕西西安 710062)

1960～2014年淮河流域5省旱涝变化

张平，延军平*，王文静，唐宝琪

(陕西师范大学旅游与环境学院, 陕西西安 710062)

基于1960～2014年淮河流域5省72个站点的气温、降水数据，运用克里金插值法、标准化降水指数(SPI)、Mann-Kendall突变检验等方法进行分析，探讨该地区气候变化特点，分析淮河流域5省旱涝灾害的变化趋势.结果显示：(1)1960～2014年淮河流域5省多年平均气温为14.463 ℃，并以0.009℃·a-1的速率上升，1997年年均温发生突变，空间上温度变化大体呈现由西南向东北递减的趋势；(2)年降水量呈缓慢递减趋势，下降速率为0.28 mm·a-1，且年降水量存在3个较为明显的峰值，分别对应28，22，10 a的时间尺度，空间上呈现自东南向西北递减的“W”型分布，并且研究区呈现明显的暖干化特征；(3)气温突变后，雨涝覆盖面积不断增加，干旱覆盖面积逐渐减小；(4)气温突变后与突变前相比，干旱频率和雨涝频率明显降低.

河南；山东；安徽；湖北；江苏；标准化降水指数；小波分析

Journal of Zhejiang University(Science Edition), 2017,44(3):345-353

0 引言

我国作为典型的季风性气候国家，旱涝灾害频繁，淮河流经地区地处黄河流域与长江流域之间，为气候的过渡性地带，也是旱涝灾害多发区.IPCC第5次评估报告显示，未来全球气候变暖仍将持续，21世纪末全球平均地表温度在1986～2005年的基础上将升高0.3～0.4 ℃[1].随着全球变暖，极端天气现象频发，淮河流域旱涝灾害也变得更为频繁，淮河流经地区作为我国工农业生产和人口最为集中的地区之一，对全国的粮食安全、经济发展起十分重要的作用.旱涝灾害频繁给本地区工农业生产和人民财产造成重大损失.近年来，研究者对我国不同省份[2-6]、不同流域[7-10]、不同自然区域[11-14]的旱涝事件进行了研究.佘敦先等[15]对黄河流域极端干旱的时空演变特征进行了研究，并建立了多变量统计模型；黄小燕等[16]对江淮地区涝渍灾害特点、成因进行了研究，并提出了灾害的防治对策；刘勤等[17]对近50 a黄河流域气温和降水量的变化特征进行了分析.淮河流经省区为气候变化敏感和脆弱性地区，因此研究该区域旱涝变化意义重大.

1 研究区概况

主要研究1960～2014年河南、山东、湖北、安徽、江苏5省的旱涝变化.该区位于29°02′N～38°23′N，108°25′E～121°57′E.经过的山脉有大别山山系、巫山山系、秦岭山脉东段以及太行山山脉北段；地势西高东低，多平原和低山丘陵地形；流经的河流主要有黄河、京杭大运河、淮河、长江.该地区为典型的季风性气候区，受季风影响显著，旱涝灾害频繁.

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

数据来自中国气象科学数据共享服务网，收集了河南、山东、湖北、安徽、江苏5省139个气象站点1960～2014年的气温和降水月数据资料.对这些资料进行逐年逐月整理，并对个别缺失月份站点进行插值补全，以保证研究区域数据的连续和完整.最后提取了其中72个站点数据，见图1.本研究四季划分为：春季3～5月，夏季6～8月，秋季9～11月，冬季12月至次年2月，其中冬季仅分析1960～2013年.

图1 淮河流经5省站点分布图Fig.1 Study area of the Huaihe River Basin anddistribution of meteorological station

2.2 研究方法

2.2.1 标准化降水指数

标准化降水指数(简称SPI)是表征某时段降水出现概率的指标之一，其适用于月以上尺度相对当地气候状况的干旱监测与评估[18].SPI已广泛应用于旱涝变化研究，具体计算可参见文献[18].

本研究将旱涝划分为9个等级(见表1).SPI3(3个月尺度SPI)能够反映季节性旱涝状况，其中春、夏、秋、冬季分别用5月SPI3、8月SPI3、11月SPI3以及次年2月SPI3作为季节性旱涝指数；SPI12(12个月尺度SPI)能够反映当年旱涝状况，作为当年旱涝指数.

表1 标准化降水指数旱涝等级划分

2.2.2 旱涝评价指标

通过旱涝的覆盖度、强度、频率和频率差对淮河流经地区的旱涝时空分布及变化特征进行分析.

旱涝覆盖度(Fij)是根据某区域内干旱或涝灾发生站数占全部站数的比例来评价干旱或涝灾发生的范围及影响程度[19]：

Fij=(m/M)×100%，

(1)

其中，Fij为j站点i级旱涝覆盖度，M为评价区域总气象站数，m为发生干旱或涝灾的站数.

旱涝强度(Sij)是用于评价单站某时段内的旱涝严重程度，旱涝强度越大，旱涝越严重[19]：

(2)

其中，Sij为j站点i时段的干旱或涝灾强度，m为评价时段发生干旱或涝灾的次数，SPIi为第i次发生干旱或涝灾的SPI值，旱涝强度划分见表1.

旱涝频率(Pij)是用于评价某站在某时段发生干旱或涝灾的频繁程度[19]：

Pij=(n/N)×100%，

(3)

其中，Pij为j站点的i级旱涝频率，N为评价时段总年数，n为发生干旱或涝灾的年数.

旱涝频率差(Pd)用于评价某站不同时段干旱或涝灾的频率变化状况：

Pd=PT2-PT1，

(4)其中，T1，T2分别表示不同的时间段.Pd<0，即T2时段旱涝频率低于T1时段；Pd>0，即T2时段旱涝频率高于T1时段；Pd=0，即T1与T2时段旱涝频率相等.

3 气候变化背景

3.1 温度时间变化特征

1960～2014年全区域多年平均气温为14.463 ℃，年均温总体呈波动上升的趋势(见图2)，且上升速率为0.009 ℃·a-1.其中1967年年均温达到近55a最高值，为17.604 ℃,1984年年均温最低，为13.486 ℃，与最高年均温差高达4.118 ℃.55a年中均温变化大致分为4个阶段：1960～1966年快速上升，1966～1982年快速下降，1982～2002年缓慢上升，2002年以后趋于平稳.

图2 1960～2014年5省年均温波动情况Fig.2 Annual average temperature of thefive provinces from 1960 to 2014

对研究区1960～2014年年均温进行Mann-Kendall突变检验(见图3)，以寻找年均温突变点.发现突变发生在1997年，且通过了Uα=1.96(α=0.05)的置信水平检测，其中1960～1997年，即年均温突变前UF曲线统计量80%以上位于0线以下，呈波动下降趋势，年均温突变后，统计量位于0线以上，呈明显的上升趋势，并且2005年UF统计量超过了1.96的置信度临界线，说明2005年以后年均温显著上升.

图3 1960～2014年年均温的Mann-Kendall突变检验Fig.3 The Mann-Kendall test on annual averagetemperature of the five provinces

3.2 降水时间变化特征

3.2.1 降水年尺度变化特征

通过对研究区1960～2014年年降水量的分析发现，淮河流经5省55 a中降水量呈缓慢递减趋势，下降速率为0.28 mm·a-1(见图4).多年平均年降水量为972.24 mm，年降水量最高值出现在1964年，为1 190.72 mm，最低值出现在1978年，为691.42 mm，年降水量差高达499.3 mm.由6阶拟合曲线知，年降水量20世纪60年代波动下降，70年代缓慢上升，80～90年代趋于稳定，21世纪先缓慢上升，后逐渐下降.

虽然2013，2014年研究区降水量有所增加，但总体来看，1960～2014年呈现明显的暖干化趋势.

图4 1960～2014年年降水量Fig.4 Annual precipitation from 1960 to 2014

3.2.2 降水的周期性变化特征

对淮河流经5省1960～2014年年降水量进行小波分析(见图5)，图中实线部分代表年降水量偏大时期，虚线部分代表年降水量偏小时期.分析发现，该研究区降水存在3个明显的振荡周期.其中，在3～7 a时间尺度上，1978～1997年变化较为明显，其时间中心尺度为5 a，呈循环交替变化；在6～15 a时间尺度上，1960～1976年和2000～2010年周期变化明显，呈现9 a的时间中心尺度，具循环交替变化的特点；在16～30 a时间尺度上，表现均较稳定，经历了涝-旱的循环变化，年际变化也较为明显，呈现24 a的时间中心尺度.

对55 a降水量进行小波方差图分析，发现该研究区年降水量存在3个较为明显的峰值，分别对应28，22和10 a的时间尺度变化.在28 a前后周期振荡最强，说明28 a为年降水量变化的第1主周期，22 a和10 a分别对应第2和第3个峰值，也是年尺度变化的第2和第3个主周期.

图5 5省年降水量小波分析Fig.5 Wavelet analysis of annual precipitation of the five provinces

3.3 温度空间尺度变化

基于淮河流域5省55 a年均温数据，使用克里金插值法分析研究区温度的空间变化(见图6).研究发现，淮河流域5省年均温在9.63～20.66 ℃，温度大体上呈现由西南向东北递减的变化规律，导致东西温度差距缩小，南北差异变大.从各省区看，湖北省年均温自东南向西北递减，温度最高值出现在巴东附近，为17.36 ℃；安徽省霍山、屯溪出现2个明显的高值中心，黄山受地形影响，出现明显的低值中心；江苏省年均温自东南向西北递减，南部溧阳、东山地区受地形影响出现温度低值区；河南省年均温自南向北递减，在卢氏、栾川两地形成明显的低值中心；山东省年均温大体上自西南向东北递减，受山地地形影响在泰山地区形成一个低值中心，东北部受海洋因素影响温度较高.

图6 1960～2014年5省年均温分布Fig.6 The spatial characteristics of annual average temperature distribution

图7 1960～2014年5省年降水量空间分布Fig.7 The spatial characteristics of annual rainfall distribution

3.4 降水量空间尺度变化

根据淮河流经5省55 a的降水数据，运用克里金插值法分析年降水量的空间尺度变化(见图7)，发现研究区年降水量在2 321.19～535.76 mm，年降水量最高差达1 785.43 mm，整体上呈自东南向西北递减的“W”形分布，并在安徽省南部的黄山形成一个明显的高值中心.从各省区看，安徽省年降水量最多，其南部以黄山为中心呈同心圆状递减，北部自南向北呈“U”形递减；湖北省年降水量自南向北呈“U”形递减；江苏省、河南省年降水量自南向北递减，呈现明显的纬度地带性；山东省受海洋因素影响，年降水量自东南向西北递减，并在泰山形成明显的高值中心.

4 旱涝变化特征

4.1 不同时间尺度旱涝变化特征

4.1.1 旱涝年尺度变化特征

55 a间共发生旱灾15次，涝灾20次，雨涝频率高于干旱频率(见图8).从时间尺度看，大致可以分为4个阶段：1960～1975年雨涝年份明显高于干旱年份，其中1960～1964年连续5 a出现涝灾害；1976～1988年旱涝灾害交替出现；1989～1998年10 a中旱涝灾害连续出现，其中1989～1991年连续3 a出现涝灾，且旱涝出现次数大体相等；1998年以后旱涝灾害交替出现，但强度有所减弱.

图8 1960～2014年5省旱涝年尺度变化特征Fig.8 The annual variation of flood and drought during 1960 to 2014

4.1.2 旱涝的季节变化特征

55 a中淮河流域5省旱涝灾害季节变化多交替出现(见图9)，同季节、同旱或同涝持续时间不超过4 a，其中春季、夏季旱灾次数均多于涝灾，秋季涝灾次数多于旱灾，冬季持平.时间上，1960～1970年旱涝季节变化较大，1971～2003年旱涝季节变化较小，2003年后旱涝灾害季节变化较为平缓.干旱方面，春季与秋季特旱发生次数最多，夏季、冬季重旱最多，春季中旱最多，夏季轻旱最多.雨涝方面，春季特涝次数最多，冬季重涝最多，秋季中涝最多，冬季轻涝最多.

综合来看，研究区旱涝多为四季交替出现，其中冬季雨涝发生次数最多，夏季次之；夏季干旱发生次数最多，其次为冬季，夏、冬两季旱涝频繁.

图9 1960～2014年5省旱涝季节变化特征Fig. 9 The annual variation of flood and drought during 1960 to 2014

4.2 旱涝覆盖度

4.2.1 旱涝覆盖度年变化特征

对研究区气温突变前后旱涝覆盖度进行分析(见表2).从全区来看，干旱覆盖度呈下降趋势，下降幅度为0.45%,山东、江苏、安徽省干旱覆盖度下降幅度依次为3.67%，8.71%，2.36%，而河南和湖北省气温突变后干旱覆盖度快速上升，上升值分别为3.2%,4.94%.从全区域来看，气温突变后雨涝覆盖度上升，上升幅度为0.73%，其中河南、安徽、江苏省雨涝覆盖度的上升幅度分别为0.1%，0.77%，1.11%，而山东、湖北省气温突变后雨涝覆盖度呈下降趋势，其中湖北省下降幅度最大，为7.29%.

表2 气温突变前后旱涝覆盖度变化特征

4.2.2 旱涝覆盖度的季节变化特征

55 a中淮河流经5省旱涝四季覆盖度在气温突变前后具有明显变化(见图10).气温突变后春季干旱覆盖度除山东省略有下降外，其他省份均有所上升，夏季除湖北省略有上升外，其他省份均有所下降，秋季各省干旱覆盖度均有所上升，冬季干旱覆盖度均明显下降.气温突变后春季雨涝覆盖度除山东省外均呈下降趋势，夏季除河南、湖北省外均呈现一定的上升趋势，秋季各省均呈下降趋势，冬季各省雨涝覆盖度均大幅度上升.

图10 旱涝覆盖度季节变化Fig.10 Drought and flood seasonal coverage variation characteristics before and after the temperature mutations

4.3 旱涝强度

4.3.1 旱涝强度年变化特征

对55 a中气温突变前后旱涝强度进行分析(见表3). 从干旱强度变化来看，除山东省气温突变后干旱强度增强外，其余省份都呈现减弱趋势，其中江苏省干旱强度减弱最明显，其他依次为河南、安徽和湖北.从雨涝强度来看，河南、安徽、湖北雨涝强度在气温突变后都有所增强，其中湖北省雨涝强度增强最为显著，安徽省次之，最后为河南省，而山东与江苏省雨涝强度减弱，其中山东省雨涝强度减弱最为显著.

表3 气温突变前后旱涝强度变化特征

4.3.2 旱涝强度季节变化特征

55 a中气温突变前后旱涝强度的季节变化明显，见图11.图中横坐标以上部分表示雨涝强度，横坐标以下部分表示干旱强度.气温突变后与突变前相比，春季雨涝强度除安徽省略有减弱外，其他各省均有小幅增强；夏季除山东省略有减弱外，其他各省均有所增强；秋季河南、山东两省明显增强，其他各省均呈减弱趋势；冬季除江苏省略有减弱外，其他各省均有所增强.突变后与突变前相比，各省干旱强度春季均有所增强；夏季除河南、湖北两省有所增强外，其他各省均有所减弱；秋季各省均有所增强；冬季除湖北省外其他各省均略有减弱.

综合来看，气温突变后与突变前相比，冬季雨涝强度有所增强，春季、秋季干旱强度有所增强.

(a)Before the mutation (b)After the mutation图11 旱涝强度季节变化特征Fig.11 Seasonal variation characteristics of drought and flood intensity

4.4 旱涝的空间变化特征

4.4.1 旱涝频率变化特征

从图12(a)可以看出，整体上干旱频率南高北低，湖北省西北部、东南部与安徽省东南部地区干旱频率较高，这与年均温空间变化大体一致.72个站点中40个干旱频率在30%以上，超过站点总数的55%，其中干旱频率最低值出现在郑州、吕泗、钟祥等地，最高值在日照、黄石等地.

图12(b)为雨涝频率空间分布图，从图中可以看出研究区雨涝频率呈块状分布，整体来看，大部分地区雨涝频率较高，特别是在湖北省西南部以及中部、安徽省西部、江苏省西北部形成了4个明显的高值区，在河南省的东北部与山东省的西北部、中部、东部形成一个明显的低值地区.从各省来看，山东省莒县、海阳等地雨涝频率较低，龙口、威海、潍坊、莘县、济南、沂源、莒县、日照等地雨涝频率较高；河南省的信阳、西峡、宝丰、栾川、开封等地雨涝频率高，这与干旱频率高值区相一致；江苏省雨涝频率中间低、四周高；安徽全省70%以上为雨涝频率高值区；湖北省除枣阳、麻城、五峰地区外雨涝频率均较高.

(a)Drought frequency (b)Flood frequency图12 5省旱涝频率空间分布Fig.12 Spatial distribution of the annual drought (a) and flood (b) frequency of the five provinces

4.4.2 旱涝频率差变化特征

气温突变后与突变前相比，全区干旱频率明显降低(见图13(a)).山东省自惠民、潍坊向两侧呈带状递减，南部由南向北呈带状递减；河南省自三门峡-宝丰-驻马店-信阳一线向两侧递减；安徽省自合肥向四周呈同心圆状递增；江苏省中部高两侧低；湖北省自宜昌向四周递减.

气温突变后与突变前相比雨涝频率明显降低(见图13(b)).雨涝频率差整体上自商丘-麻城-武汉一线自东向西递减，在安徽省与江苏省交界处雨涝频率差较大，并在河南省的西峡、栾川，江苏省的溧阳、常州，安徽省的巢湖等地形成明显的高值中心.

(a)The drought frequency difference (b)The flood frequency difference图13 5省旱涝频率差空间分布Fig.13 The spatial distribution of drought frequency and flood frequency difference of five provinces in Huaihe River Basin

5 结论

基于标准化降水指数对淮河流经5省的旱涝覆盖度、旱涝强度、旱涝频率及旱涝频率差等进行年尺度和季节性分析，探讨气温突变背景下5省旱涝时空演变特征，发现全区域呈暖干化变化.具体结论如下：

5.1 55 a淮河流域5省年均温呈上升趋势，并在1997年发生突变，在空间上呈现由西南向东北递减的变化趋势.

5.2 年降水量呈缓慢递减趋势，空间上呈现自东南向西北递减的“W”形分布，整个研究区呈现明显的暖干化变化特征.

5.3 一年中旱涝变化四季交替出现，其中冬季雨涝发生次数最多，夏季次之；夏季干旱发生次数最多，其次为冬季，夏冬两季旱涝频繁.

5.4 气温突变后与突变前相比，冬季雨涝强度有所增强，春、秋季干旱强度有所增强.

5.5 从时间尺度看，气温突变后雨涝覆盖面积增加，干旱覆盖面积逐渐减小.

5.6 从空间尺度看，气温突变后与突变前相比，全区干旱频率和雨涝频率均有所降低.

需要说明的是，本文主要运用SPI指标对旱涝变化进行研究，方法较单一.今后可从风速、蒸发、植被等方面，综合应用多个旱涝指标，多角度分析区域旱涝变化特征，以提高结论的科学性和准确性.

[1] 秦大河, STOCKER T. IPCC第5次评估报告第一工作组报告的亮点结论[J].气候变化研究进展,2014,10(1):1-6. QIN D H,STOCKER T. Highlights of the IPCC working group I fifth assessment report[J]. Progressus Inquisitiones de Mutatione Climatis,2014,10(1):1-6.

[2] 陈莹,陈兴伟.福建省近50 a旱涝时空特征演变基于标准化降水指数分析[J].自然灾害学报,2011,20(3):57-63. CHEN Y, CHEN X W. Evolution of spatiotemporal characteristics of flood and drought in Fujian province for recent 50 years: An SPI-based analysis[J]. Journal of Natural Disasters,2011,20(3):57-63.

[3] 李双双,杨赛霓,刘宪锋.1960～2013年北京旱涝变化特征及其影响因素分析[J].自然资源学报,2015(6):951-962. LI S S, YANG S N, LIU X F. The characteristics of drought-flood variation and its influence factors in Beijing during 1960 to 2013[J]. Journal of Natural Resources,2015(6):951-962.

[4] 苏同卫,李可军,李启秀,等.天津市及周围地区近500 a旱涝变化分析[J].干旱气象,2007(1):21-24. SU T W, LI K J, LI Q X, et al. Analysis on flood/drought variance in Tianjin city and its surrounding region for recent 500 years[J]. Arid Meteorology,2007(1):21-24.

[5] 杨成芳,薛德强,孙即霖.山东省近531年旱涝变化气候诊断分析[J].山东气象,2003(4):5-9. YANG C F,XUE D Q,SUN J L. Diagnostic analysis on drought and flood variance in Shandong province in the past 531 years[J]. Journal of Shandong Meteorology,2003(4):5-9.

[6] 李永华,高阳华,唐云辉.重庆城区近百余年旱涝变化[J].高原气象,2008(1):162-168. LI Y H,GAO Y H,TANG Y H. The changes of flood-drought in Chongqing urban area during the past 100 years[J]. Plateau Meteorology,2008(1):162-168.

[7] 郭华,QI Hu,张奇,等.鄱阳湖流域水文变化特征成因及旱涝规律[J].地理学报,2012,67(5):699-709. GUO H,QI H,ZHANG Q,et al. Annual variations in climatic and hydrological processes and related flood and drought occurrences in the Poyang Lake Basin[J]. Acta Geographica Sinica,2012,67(5):699-709.

[8] 魏凤英,曹鸿兴.长江流域旱涝趋势的主分量预测模型[J].气象,1990(8):20-24. WEI F Y,CAO H X. The model for drought/flood trend prediction with the principal component along the reaches of the Chang Jiang River[J]. Meteorological Monthly,1990(8):20-24.

[9] 任朝霞,陆玉麒,杨达源.近2 000年黑河流域旱涝变化研究[J].干旱区资源与环境,2009(4):90-93. REN Z X,LU Y Q,YANG D Y. Study on drought and flood changes in recent 2 000 a in Heihe River Basin[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment,2009(4):90-93.

[10] 曹永强,曹阳,徐丹.1961～2010年黄淮海流域旱涝时空变化特征[J].资源科学,2015(10):2068-2077. CAO Y Q,CAO Y,XU D. Temporal and spatial variation in drought and floods in the Huang-Huai-Hai River Basin from 1961 to 2010[J]. Resources Science,2015(10):2068-2077.

[11] 王米雪,延军平,李双双.1960～2013年中国东南沿海地区旱涝时空变化特征及其趋势分析[J].资源科学，2014，36(11):2307-2315. WANG M X,YAN J P,LI S S. Spatial-temporal variation and the tendency of droughts and floods on the southeast coast of China over 54 years[J]. Resources Science,2014，36(11):2307-2315.

[12] 李常德,陈少勇,李晓霞,等.黄河中上游8月旱涝变化及环流异常特征[J].高原山地气象研究,2014(2):22-29. LI C D,CHEN S Y,LI X X, et al. Variations in August droughts and floods in the upper and middle reaches of the Yellow River and characteristics of circulation anomalies[J]. Plateau and Mountain Meteorology Research,2014(2):22-29.

[13] 高超,陈实,翟建青,等. 淮河流域旱涝灾害致灾气候阈值[J].水科学进展,2014(1):36-44. GAO C,CHEN S,ZHAI J Q, et al. On threshold of drought and flood disasters in Huaihe River basin[J]. Advances in Water Science,2014(1):36-44.

[14] 郭纯青,周蕊,潘林艳.中国西南岩溶区1900～2012年旱涝灾害分析[J].水资源与水工程学报,2015(2):12-15. GUO C Q, ZHOU R, PAN L Y. Analysis of drought and flood disasters in Karst area of Southwest China from 1900 to 2012[J]. Drought and Flood Disasters,2015(2):12-15.

[15] 佘敦先,夏军,杜鸿,等.黄河流域极端干旱的时空演变特征及多变量统计模型研究[J].应用基础与工程科学学报,2012,20(S1):15-29. SHE D X, XIA J, DU H, et al. Spatiotemporal analysis and multi-variable statistical models of extreme drought events in Yellow River Basin, China[J]. Journal of Basic Science and Engineering,2012,20(S1):15-29.

[16] 黄小燕,郁家成,王华.江淮地区涝渍灾害特点、成因和防治对策[J].中国农学通报,2008(10):546-548. HUANG X Y, YU J C, WANG H. The characteristics, causes and prevention counter measure of water logging disaster in the region of Jianghuai[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin,2008(10):546-548.

[17] 刘勤,严昌荣,张燕卿,等.近50 a黄河流域气温和降水量变化特征分析[J].中国农业气象,2012(4):475-480. LIU Q, YAN C R, ZHANG Y Q, et al. Nearly 50 years of the Yellow River basin analysis of characteristics in temperature and precipitation changing[J]. Agricultural Climate Resources,2012(4):475-480.

[18] 张强,邹旭恺,肖风劲,等.气象干旱等级GB/T20481-2006[S].北京：中国标准出版社,2006. ZHANG Q, ZOU X K, XIAO F J, et al. Classification of Meteorological Drought, GB/T 20481-2006 [S]. Beijing: Standards Press of China, 2006.

[19] 黄晚华,杨晓光,李茂松,等.基于标准化降水指数的中国南方季节性干旱近58 a演变特征[J].农业工程学报,2010，26(7):50-59. HUANG W H,YANG X G,LI M S,et al. Evolution characteristics of seasonal drought in the south of China during the past 58 years based on standardized precipitation index[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2010，26(7):50-59.

An analysis on floods and droughts in the five provinces of Huaihe River Basin from 1960 to 2014.

ZHANG Ping, YAN Junping, WANG Wenjing, TANG Baoqi

(CollegeofTourismandEnvironmental，ShaanxiNormalUniversity，Xi’an710062，China)

Based on the meteorological data of 72 stations in the five provinces from 1960 to 2014, the influence of climate change on different disaster inducing factors are analyzed by using Mann-Kendall test method, standardized precipitation index and the wavelet analysis to explore the trend of droughts and floods. It shows that: (1) In recent 55 years, the annual average temperature is 14.463 °C in the five provinces, with a rising tendency of 0.009 ℃·a-1while the spatial distribution of temperature in this area presents a degressive trend from southwest to northeast. The abrupt change of average annual temperature occurred in 1997. (2)The precipitation declines slowly under the rate of 0.28 mm·a-1. It exists three obvious peak values, which corresponds to the time scale changing of 28, 22, 10 a. The precipitation diminishes spatially from southeast to northwest presenting the “W” type. The entire area exhibits the characteristics of warmer and dry changing. (3) After the abrupt change of temperature, the flood covered area increases and the drought area decreases. (4) After temperature mutation, the frequency of droughts and floods decreases significantly.

Henan; Shandong; Anhui; Hubei; Jiangsu; standardized precipitation index (SPI); the wavelet analysis