基于SPEI指数的河北省多尺度旱涝特征分析

曹永强，宁月，李玲慧，路洁，张若凝

(辽宁师范大学 地理科学学院，辽宁 大连 116029)

21世纪以来，全球气候变暖，我国气候增温率超过世界气候增温率的平均水平[1]，气象灾害成为最复杂、破坏最严重、影响最深远的自然灾害，其中最常见的莫过于洪涝和干旱。频繁发生的旱涝灾害威胁着人民的生命财产安全，困扰着我国农业生产，影响着我国的经济发展。鉴于此，开展旱涝灾害演变及其时空分布特征的研究，可以对将要发生的旱涝灾害进行预测和预警，以便提前预防旱涝灾害，达到降低旱涝灾害影响及损失的目的。

为监测旱涝灾害和对其影响程度进行量化评估，有专家学者提出了许多干旱指数[2]。有些干旱指数仅基于单一降水要素，常见的如标准化降水指数(Standardized Precipitation Index，SPI)[3]；有些综合指数如帕默尔指数(Palmer Drought Severity Index，PDSI)，不仅考虑降水要素，还考虑了其他气象要素的影响[4]。由于SPI仅考虑降水带来的影响而忽略了气温和潜在蒸散发等其他重要因素的影响[4]，使得很多地区SPI代表性不佳，无法根据SPI值大小进行合理决策；而用PDSI分析旱涝情况时对研究区的下垫面条件要求过高，无法准确计算冬天和高海拔地区的旱涝情况，且该参数对于变化的干旱情况反应迟钝，加上土壤湿度数据难以获得，使PDSI在区域干湿变化研究中的应用受到了限制[5-6]。VICENTE-SERRANO Sprgic M等综合考虑了这两种指数分析干旱的优势与不足，提出了一新的干旱指数——标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)[7]，该指数兼顾SPI与PDSI的优点，对蒸发量变化反应敏感，且可用于多种时间尺度的干旱分析，在干旱评估研究中具有独特的优势。近年来，基于SPEI的干旱研究得到了快速发展，例如，张岳军等[8]对比SPEI、SPI与各气候指数的相关性发现，SPEI与气候指数的相关性比SPI与气候指数的相关性更强，能更好地表征气候变化导致的干旱特征；张玉静等[9]发现SPEI能够精准识别气候变暖大背景下研究区域干旱发生的具体年份，并可以反映不同分布形式的旱涝演变趋势。

习近平总书记提出京津冀协同发展战略，将河北省的发展与稳定提到了新的战略高度，减少自然灾害对河北省发展的不利影响对河北省的发展很重要。洪涝和干旱灾害作为发生频率最高、覆盖面积最广的自然灾害，所造成的损失也最为严重。防洪和抗旱一直是河北省水利工作的重点，而对洪涝和干旱灾害的预测和预警是防洪和抗旱工作中的重要部分。文中运用SPEI分析河北省月、季、年尺度下旱涝时空演变及发展趋势，以期为河北省旱涝灾害预警及预防决策提供参考依据。

1 研究区概况

河北省地处华北平原，环绕北京，西高东低，地貌复杂多样，属大陆性季风气候，大部分地区四季分明，其降水呈现周期性丰枯年变化特征，旱涝灾害频繁发生。

根据中国水旱灾害防御公报数据统计结果：2018年，河北省因洪涝灾害导致137.8万人受灾，有 177.24×103hm2农作物因涝受灾严重，直接经济损失高达10.47亿元，损毁小型水库1座，损毁堤防总长达220 km；因干旱导致18.31×103hm2作物绝收，5.03万人饮水困难。2019年，河北省因洪涝灾害导致37.7万人受灾，有41.5×103hm2农作物受灾，造成直接经济损失约3.1亿元，损毁小型水库2座，损毁堤防总长达59.6 km；因干旱导致410.83×103hm2作物受灾，181.6×103hm2作物成灾，12.49×103hm2作物绝收，5.3万人饮水困难。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

研究数据来自中国气象数据网1990—2018年间河北省22个气象站点的观测资料(http://data.cma.cn)，站点缺失数据依据相邻站点同期测得的数据补全[10]。站点分布如图1所示。

图1 河北省气象站点分布

2.2 研究方法

2.2.1 标准化降水蒸散指数计算

目前，国内外学者提出了诸多表征旱涝状况的指数[11]。其中，考虑了气温对旱涝影响的标准化降水蒸散指数(SPEI)更适合分析具有旱涝灾害发生频率高、分布面积大、持续时间长等特点的我国旱情，且计算简便、指数反映敏感，具有多时间尺度的特征[12]，在国内外干旱研究中得到广泛应用。其计算研究的步骤如下：

第一步采用Penman-Monteith模型进行日潜在蒸散量(Potential Evapotranspiration，PET)计算[13]。该方法综合考虑了降水、气温、日照和风速等要素[14]，与作物实际蒸散情况相符，具体如下：

(1)

式中：Rn为地表净辐射，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量密度，MJ/(m2·d)；T为日均温度，℃；u2为2 m高处风速，m/s；es为饱和空气水汽压，kPa；ea为空气水汽压，kPa；Δ为饱和水汽压-温度曲线的梯度，kPa/℃；γ为湿度计常数；Gn、Gd为固定常数，在估算逐日潜在蒸散发量时取值分别为900和0.34[15，18]。

第二步计算降水量与潜在蒸散量的差值,

Di=Pi-PETi。

(2)

式中：Di为某一时段(i)内降水量与蒸发量的差值，mm；Pi为指定时间尺度的降水量，mm；PETi为指定时间尺度的累计蒸散量，mm[19]。

第三步对降水量和潜在蒸散量的差值正态化处理[20]，后对概率密度进行标准化处理，计算出不同尺度对应的SPEI。令

(3)

当累积概率P≤0.5时，

(4)

当累积概率P>0.5时，

(5)

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

参考气候干旱等级(GB/T 20481—2017)[21]，将SPEI值划分为表1中所示的9级。

表1 SPEI旱涝等级划分标准

分别计算月尺度(SPEI-1)、季尺度(SPEI-3)和年尺度(SPEI-12)的SPEI值，春、夏、秋、冬旱涝情况分别用5月份、8月份、11月份、次年2月份的SPEI值来表示。

2.2.2 Mann-Kendall检验

采用非参数统计Mann-Kendall检验法(M-K检验法)对时间序列的趋势变化进行分析，并对所得结论进行验证。M-K检验法方法如下：

对于具有n个样本量的时间序列x，构造一个秩序列，

(6)

(7)

式中：sk为第i时刻与第j时刻数值之差为正数的个数；j=1、2、…、i。

假设时间序列具有随机且独立的特性，定义统计量

(8)

式中：UF1=0；E(sk)、Var(sk)分别为累计数sk的均值和方差，

UFi为标准正态分布，给定显著性水平α，若|UFi|>Uα，则表明序列存在明显的趋势变化。同时使UBk=-UFk(k=1、2、…、n)，UB1=0，如果UFk和UBk两条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时间就是突变时间。

2.2.3 反距离权重法内插值

其原理为：基于地理学第一定律“相近相似”的基本假设，认为与插值点距离越近，采样点对其特征值的影响最大，利用与插值点不同距离的采样点的加权平均来确定插值。这是一种加权平均内插法，被运用于水文及其他需要研究空间分布的领域[22]。

3 结果与分析

3.1 多时间尺度SPEI值趋势变化

根据气象资料数据计算出1990—2018年河北省SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12值来分析河北省旱涝时间变化特征，结果如图2所示。

由月尺度SPEI-1值(图2(a))可知，1990—2018年间，正常、轻旱、轻涝、中旱、中涝、重旱、重涝、特旱、特涝在所有旱涝事件中发生频次占比分别为36.78%、11.21%、13.51%、9.20%、10.63%、7.76%、6.32%、2.30%、2.30%，在季尺度下的占比分别显示为40.00%、11.30%、15.65%、5.22%、9.57%、8.70%、5.22%、3.48%、0.87%(图2(b))，在年尺度下的占比分别为31.03%、10.34%、10.34%、17.24%、13.80%、6.90%、10.34%、0、0(图2(c))。由此能够看出，随着旱涝等级的不断升高，对应的旱涝事件占比逐渐减少。统计各尺度下的干旱、雨涝事件发生频率可知，除极端干旱事件外，月、季、年这3种尺度下的大部分干旱事件发生频率均小于同尺度下雨涝事件发生频率，极端干旱灾害发生频率大于极端洪涝灾害发生频率。

图2 1990—2018年河北省不同时间尺度下的旱涝变化

分析旱涝灾害的影响程度需要综合利用月、季、年等不同尺度的SPEI序列值(图2)。因SPEI对降水、日照等因子的变化反应敏感，图2(a)中SPEI-1围绕零值波动变化频率较高，干湿交替变化频繁，反映了干旱受短期降水的影响程度；随着时间尺度的加大，短时强降水无法决定区域干湿程度，SPEI-3与SPEI-12波动频率因时间尺度变化而逐渐变小(图2(b)和(c))，波动周期明显延长，旱涝等级发生明显变化，此时的SPEI对降水和气温的变化响应变得不显著，其旱涝周期也相应变长，使之能充分反映前期降水的累积变化影响，可以更好地呈现出河北省旱涝的四季和年际演变特征。

图2(c)中SPEI-12值显示：1990—1998年间,河北省涝多旱少，其中有5年为洪涝年，且这5年的年SPEI值均大于1，为中涝和重涝年，只有1997为干旱年，干旱程度为轻旱；1999—2006年，总体表现为持续干旱，其中1年为轻旱，5年为中旱，1年为重旱，只有2003年为正常年份；2008年之后有5年为洪涝年、2年为干旱年，呈现出涝多旱少的特点，但洪涝灾害等级逐年降低，干旱事件等级却在逐年提升。此外，从图2中SPEI曲线的走向看出：1990—2018年间，河北省月、季、年这3个不同尺度的SPEI曲线都呈不同程度的下降趋势，且年尺度下的下降趋势最为明显，说明河北省近年来气候日趋干旱，水资源匮乏，对人们的生产生活造成不利影响。这与魏军、陈小雷等对河北省年际旱涝变化趋势的研究结果一致[23]。

3.2 旱涝年际及季节变化特征

对河北省的SPEI指数进行Mann-Kendall(M-K)突变检验，统计检验结果如图3所示。由图3可以看出：1990—2018年，河北省的SPEI曲线围绕零值线呈现上下波动变化；由UF线一直在零值线下且SPEI线性倾向率为负值可以看出，河北省气候向干旱气候持续性转变，1999—2006年的SPEI值超过-0.5旱涝水平参考线，干旱化明显；2017年为典型干旱年，干旱强度达到重旱，与实际发生的干旱时间及程度相吻合，说明SPEI能够反映河北省旱涝灾害情况。2010—2018年，UF和UB这两个曲线多次出现交点，说明河北省的旱涝情况在近几年呈不稳定变化，且整体呈现干旱加剧的趋势，应制定应急预案谨防旱涝灾害发生。图3的检验结果说明，1990—1998年河北省涝灾偏多，1999年之后呈干旱化趋势，旱涝年际变化分析结果与历史发生旱涝灾害的时间相一致，说明将SPEI用于旱涝年际变化分析效果良好。

图3 1990—2018 年河北省SPEI值年际变化及M-K突变检验曲线

为进一步分析河北省SPEI的季节变化特征，以SPEI-3为例绘制不同季节SPEI变化趋势图，如图4所示。

从图4中可以看出：春、夏、冬3季的SPEI线性倾向率都为负值[24]，说明春、夏、冬的SPEI值都以不同形式下降，而秋季SPEI值表现为缓慢上升趋势，线性倾向率为正值，反映出河北省1990—2018年春、夏、冬季逐渐干旱化、而秋季有向雨涝状态发展的趋势。

从图4(a)中可以看出：春季SPEI值正负交替，UF和UB曲线出现5个交点，其中4个交点分布在1990—2002年间，说明这段时间春季旱涝情况一直呈不稳定变化；1990年春季的SPEI值大于2，洪涝等级达到特涝，而该年份实际为降水量最大的年份，说明SPEI对降水量反应敏感；此外，1991年和1998年春季的洪涝等级较高，分别达到中涝和重涝，这在其他相关文献[25]中得到验证；而2001年春季的SPEI值为-1.95，该年份为最干旱年份，干旱程度为重旱；2011年至今，河北省春季只有1年为雨涝年，且程度为轻涝；其余年份春季的SPEI值5次为负数，且全部超过旱涝参考线，其中1994—1997年春季连续4年发生干旱，其中有3年达到重旱等级，说明河北省春旱情况日益严峻，需要得到重视；春季整体呈现由涝转旱的趋势。

图4 1990—2018年河北省四季SPEI-3值年际变化及M-K突变检验线

图4(b)反映了河北省夏季旱涝情况：其中1990—1998年夏季整体偏涝，1991、1994、1996、1998年的夏季分别达到中涝、重涝、重涝和中涝，仅有1997年夏季为干旱；1999年为夏季旱涝突变年份，也是夏季最干旱年份，SPEI-3值低于-2，干旱等级达到特旱，此后，连续9年夏季的SPEI值小于0，其中8年为干旱年，仅有1年在正常范围内；2011年至今，UF和UB曲线出现7个交点，说明夏季旱涝情况多变，但总体而言，夏季的SPEI同年际变化保持一致，在时间尺度上表现为涝—旱的变化特征；从长期规律来看，夏旱呈现弱增强的趋势，这与车少静等对河北省夏季旱涝情况研究结果一致[25]。

从图4(c)中可以看出：在2006年之前，13个年份秋季的SPEI值为负数，只有4个年份秋季的SPEI值为正数，其中2003年秋季的SPEI值超过1.5，该年份呈现为偏涝状态，其余年份均为偏旱状态，2005年和2006年的秋季干旱尤为严重，SPEI-3值均接近-2，达到重旱级别；2007年以后，秋季雨涝状态明显增加，其中8年秋季SPEI值为正数，且均超过旱涝参考线，为雨涝年份。秋季SPEI线性倾向率为正值，说明该SPEI曲线呈现上升趋势，河北省秋季表现为旱—涝的变化特征。但2018年秋季出现罕见的特旱，SPEI-3值突破-2.0，因此，虽然从长期来看，河北省秋旱呈不明显减弱趋势，但仍应注意极端干旱事件的发生。

在图4(d)中：在2013年前，河北省冬季SPEI值正负交替变化频繁，但数值波动较小，其中16年冬季为正常年份，6年为洪涝年，仅有1年出现干旱，且洪涝和干旱程度均为轻型，说明2013年以前河北省冬季降水较为均匀，很少出现旱涝灾害年，且雨涝事件的发生概率大于干旱事件的，UF曲线呈上升趋势，这个年份段河北省冬季表现为整体偏涝；2014开始，河北省冬季由涝转旱，干旱化趋势明显，连续4年冬季发生干旱，其中2年冬季为重旱，2年冬季为特旱，说明接下来河北省应重点预防冬季旱灾的发生。

总体来说，根据图4中SPEI整体趋势线，除秋季外，其余3个季节均有趋向于干旱的趋势，这与已有的研究结果一致[26]，对指导河北省防汛和抗旱工作具有现实意义。

3.3 长尺度SPEI值的空间分布特征

河北省位于夏季风影响区边缘，是气候脆弱地区之一，也是全国降水变率高值区，降水空间分布极度不均，很容易导致旱涝灾害的发生。河北省旱涝灾害呈现出持续性、地区性、季节性、阶段性的特征。

利用各站SPEI值计算长尺度逐月SPEI平均值，绘制1990—2018年河北省各气象站逐月[27](1、3、5、7、9、11月)SPEI平均值分布图,如图5所示。由图5可知，不同月份旱涝灾害发生频率在空间上差异较大。1月，河北省总体表现为干旱状态，各气象站点数据算得的SPEI只有5个为正值，其余皆为负值，其中乐亭、遵化、南宫、张家口、唐山附近地区干旱情况较为严重，秦皇岛地区偏涝；由于河北省春季降水量很少，且大风天气偏多，水分蒸发速度快，3月和5月，多数地区表现为干旱状态，只有3个和4个气象站点数据算得的SPEI值为正，其中3月，乐亭、青龙、霸州附近地区干旱情况较为明显，遵化与秦皇岛地区洪涝偏明显；5月，保定、青龙附近地区较为干旱，邢台附近地区表现为偏涝状态；由于河北省夏季降水集中，且暴雨发生的时间集中在7、8两个月，因此，7月，河北省多数地区表现为洪涝状态，由于暴雨强度中心分布在太行山东麓等地，所以，邢台地区洪涝较为明显，秦皇岛与丰宁附近地区偏旱；9月，由于受夏季降水影响，多数地区表现为正常偏涝状态，由于海拔偏低、地形低洼，唐山、张北附近地区洪涝现象严重；11月，多数地区表现为干旱状态，其中丰宁、张家口、青龙等附近地区干旱情况较为明显，秦皇岛和承德处于偏涝状态。

图5 1990—2018年河北省各气象站逐月SPEI值分布图

对比图5中不同月份的SPEI值分布可知：1月和3月，不同地区的SPEI值较其他月份的两极分化明显，各站多年平均SPEI最大值与最小值分别相差0.12和0.13，各地区旱涝情况差异较大，河北省东部呈现明显雨涝趋势，涝灾发生概率较高，其他大部分地区处于正常区间；对比5月各气象站数据算得的SPEI值发现，河北省南部较北部地区气候湿润，但总体来看，由5月份各气象站数据算得的SPEI值均在零值附近，表明1990—2018年5月份的旱涝灾害发生概率较低，气候变化总体平稳；进入雨季后，7月份河北省各地区延续了5月份南部较涝、北部较旱的整体情况，且由于夏季降水集中的影响，7月份南、北部的SPEI值较5月份的均有不同程度增大，河北省全省向偏雨涝状态发展，SPEI值正多负少，发生雨涝灾害的频率增加，5月和7月，河北省呈现出南涝北旱的特点；9月，冷暖空气活动，河北省多雨，大部分地区处于偏涝状态，由于渤海的影响，雨涝中心从河北省南部转移到东北部，在唐山一带形成洪涝区，所以，7月和9月应特别注重防止洪涝灾害的发生，做好应急救援抢险工作；进入冬季，11月，受偏北气流影响，河北省大部分地区偏旱，SPEI值普遍为负值，且北部旱灾发生概率大于南部，以丰宁为中心形成的干旱区极易发生极端干旱事件，应提前做好应急预案。总体来说，河北省中部、北部气候有向干旱发展的趋势，其中乐亭、青龙附近地区较为明显，东部与南部地区则向偏涝趋势发展，其中秦皇岛、邢台附近地区雨涝较为明显。

利用河北省各气象站数据算得的SPEI值，得到1990—2018年河北省各气象站数据的年SPEI值分布结果，如图6所示。

图6 1990—2018年河北省各气象站数据算得的年SPEI值分布

由图6可知：由于雨季结束时间不同、降水空间分布不均，各地年内和年际降水量相差较大，旱涝灾害发生频次有所差异；河北省1990—2018年大部分地区呈现偏旱状态，干旱事件发生频次大于洪涝事件的，其中只有6个气象站点数据算得的多年SPEI均值为正数。河北省年降水量70%集中在汛期，而春、冬两季降水量之和仅为全年降水量的14%。因此，在各气象站年SPEI值分布图(图6)中，河北省南端及东北部受汛期洪涝灾害频发影响导致这些地区的年SPEI值较其他地区的高，洪涝灾害频繁发生，与5、7、9月的SPEI值分布图(图5(c)、图5(d)、图5(e))相似，体现出汛期降水量对全年SPEI值的影响程度之高。

3.4 河北省中度及以上旱涝的多时间尺度特征

结合1990—2018年河北省的SPEI值及其等级划分标准，绘制该省不同季节中度及以上旱涝事件发生频次图，如图7所示。从图7中可以看出：河北省中度以上旱涝灾害发生频次的季节特征如下：春季>夏季>秋季>冬季，春季旱涝灾害发生的累计频次占比高达44.83%，而极端灾害(特旱、特涝)在冬季发生的频次较高，频次占比达到7.14%。春、夏、秋3季涝灾发生频次基本相当，而冬季无涝灾发生。春、冬旱灾发生频次高于夏、秋两季的，但春季无特旱发生，极端干旱事件主要出现在冬季。

图7 1990—2018年河北省不同季节旱涝发生频次占比

3.5 河北省旱涝持续性特征

持续性旱涝事件对社会生产生活的影响较为严重。因此，根据表1的划分标准，将月尺度SPEI连续3个月的SPEI值均大于0.5定义为一次连续雨涝过程，连续3个月的SPEI值均小于或等于-0.5定义为一次连续干旱过程，过程中的各月SPEI值体现此次旱涝过程的旱涝程度[28]，此次持续性旱涝事件的强度体现为持续性旱涝事件的SPEI最小(大)值。由此对河北省旱涝持续时间在3个月以上的旱涝事件进行统计，结果分别见表2和表3。

表2 1990—2018年河北省持续性干旱发生情况

表3 1990—2018年河北省持续性洪涝发生情况

从表2中可以看出，1990—2018年河北省持续性干旱事件共发生8次；2014年以前，干旱多发生于夏、秋两季，干旱强度较小，持续时间较短，发生频次少；2014年以后，干旱全部发生于冬、春两季，且干旱情况日益加剧，持续时间不断增长，干旱发生频次明显增加；从季节分布看，春、夏、秋、冬分别发生持续性干旱事件4、3、3、5次，分别持续6、6、7、12个月，可以看出，冬季干旱事件发生频次及影响程度远大于其他季节的。因此，应着重预防冬季干旱事件的发生，这些研究结果与刘增进等[29]的研究结果基本相同。

从表3中可以看出：1990—2018年，河北省共发生14次持续性雨涝事件，持续时间为3～5个月，相比干旱事件，雨涝事件发生的频率更高，持续时间更长。其中，1990、1998、2012年的持续性雨涝事件强度相对较强；2012年，洪涝灾害覆盖了河北省大部分地区，有9个设区市受灾严重，部分村庄道路积水不通、通讯中断，造成大量人员受灾，170.71×103hm2农作物因涝损失严重，房屋倒塌近3万间，部分基础设施损毁严重；从季节分布看，春、夏、秋、冬分别发生持续性洪涝事件6、6、8、5次，分别持续13、11、17、9个月。由此可见，春、夏、秋3季是持续性雨涝发生频繁的季节，尤其是秋季，应注意防洪防灾。

4 结论与讨论

4.1 结论

利用SPEI指数，结合线性倾向估计法、Mann-Kendall趋势检验与反距离权重法等，分析河北省旱涝灾害的时空变化特征，所得结论如下：

1)标准化降水蒸散指数(SPEI)能较好地反映河北省旱涝发生程度，河北省春、夏、冬3季的干旱化明显，与年际变化呈现相同走势，秋季的情况与年际变化趋势相反，近年来向雨涝方向发展。

2)从空间分布来看，河北省旱涝灾害空间分布不均，近30年河北省大部分地区呈现偏旱状态，干旱事件发生频次大于洪涝事件发生频次，河北省中部和北部干旱化显著，东部与南部部分地区则向偏涝趋势发展。

3)从不同时间尺度看，河北省在1990—2018年旱涝灾害发生频次大致相当，其中1999—2007年是典型的干旱时段；在季节尺度上，旱涝事件发生频次由多到少顺序如下：春季>夏季>秋季>冬季，对于极端旱涝事件，冬季发生的频次较多，达到了7.14%，而重度和中度旱涝各季出现频次由多到少顺序如下：春季>夏季>秋季>冬季。

4)在旱涝的持续性特征方面，所有干旱和洪涝事件都持续3～5个月，1990—2018年间的干旱强度日趋增强，冬季发生干旱事件的概率最大；持续性洪涝事件较持续性干旱事件发生次数多，河北省持续性洪涝事件大概率发生在春、夏、秋3季。

4.2 讨论

分析河北省旱涝灾害演变规律可知：近年来，河北省旱涝灾害事件频发，且在未来相当长时间内仍严重影响人民生活。一方面，旱涝灾害的发生造成大面积农作物减产，导致土地无法利用；另一方面，旱涝灾害对自然界固有水循环造成威胁，影响流域水循环，不利于地区物种多样性，破坏水生态结构。面对未来纷繁复杂的气候条件，我国水资源配置体系仍不够完善，水环境污染进一步加剧，旱涝灾害预报和预警的难度将大幅增加。因此，如何有效利用当前先进的科技手段防止旱涝灾害的频繁发生是水利工作者面临的难题。旱涝变化对水文系统的影响具有全局性，应加大旱涝变化成因分析，提高水资源系统对旱涝灾害的应对水平。在此前提下，全面分析河北省旱涝演变特征，完善防洪抗旱整体布局，对保障河北省水资源和水能利用具有切实有效的意义。