黄河流域干旱时空特征及其与ENSO的关联性分析

黄婷婷 林青霞 吴志勇 汪瑛琪

摘 要：為探究黄河流域历史气象干旱时空演变特征，并结合ENSO事件探究其关联性，选取黄河流域99个气象站1961—2020年的逐月降水与气温资料，结合Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析等方法揭示近60 a黄河流域年、季尺度的干旱时空特征，并结合平均海平面温度距平指数SSTA，探究黄河流域气象干旱特征与ENSO事件的相关性。研究结果表明：①年尺度上，黄河流域近60 a的标准化降水蒸散指数SPEI以-0.114/10 a的速度变化，干旱现象较严重，空间上，流域西部呈轻微湿润化趋势，流域东部呈干旱化趋势;②季尺度上，全流域春季干旱化趋势最为显著，夏秋季其次，冬季干旱化趋势微弱;③Morlet小波分析显示，黄河流域存在13 a主周期的旱涝交替，2020年的小波系数实部图显示，黄河流域将持续湿润;④ENSO事件发生强度与黄河流域SPEI影响因子的相关性表明，ENSO事件的发生与降水及温度的相关性显著，且相关性存在1～6个月的滞后。

关键词：干旱;标准化降水蒸散指数;ENSO事件;黄河流域

中图分类号：P426.616; TV882.1

文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.11.010

引用格式：黄婷婷，林青霞，吴志勇，等.黄河流域干旱时空特征及其与ENSO的关联性分析[J].人民黄河，2021，43（11）：52-58.

Spatial and Temporal Characteristics of Drought in the Yellow River Basin and Their Correlation with ENSO

HUANG Tingting1， LIN Qingxia2， WU Zhiyong  WANG Yingqi3

（1.Yellow River Institute of Hydraulic Research， Zhengzhou 45000  China;

2.College of Water Conservancy and Environment， China Three Gorges University， Yichang 443002， China;

3.College of Hydrology and Water Resources， Hohai University， Nanjing 210098， China）

Abstract： In order to explore the spatiotemporal evolution characteristics of historical meteorological drought in theYellow River Basin and explore its correlation with ENSO events， it selected the monthly precipitation and temperature data of 99 meteorological stations in the Yellow River Basin from 1961 to 2020. Based on Mann-Kendall mutation test and Morlet wavelet analysis， it revealed the temporal and spatial characteristics of annual and seasonal drought in the Yellow River Basin over the past 60 years， and the correlation between meteorological drought characteristics in the Yellow River Basin and ENSO events were explored by combining the mean sea surface temperature anomaly index （SSTA）. The results show that a） on the annual scale， the SPEI index of the Yellow River Basin during recent 60 years is decreased at a rate of -0.114/10 a， the drought phenomenon is serious. Spatially， the western part of the basin shows a slight trend of wetness， while the eastern part of the basin shows a trend of aridity. b） At the seasonal scale， the most significant drying trend is spring， followed by summer and autumn， and the drying trend is weak in winter. c） Morlet wavelet analysis shows that there is a 13-year main cycle of drought and flood alternation in the Yellow River Basin. By observing the real part of wavelet coefficients in 2020， it shows that the Yellow River Basin will remain wet. d） The polynomial fitting relationship and correlation between the occurrence intensity of ENSO events and the SPEI influencing factors in the Yellow River Basin indicate that the occurrence of ENSO events is significantly correlated with precipitation and temperature and the correlation has a lag of 1-6 months.

Key words： drought; SPEI; ENSO events; Yellow River Basin

干旱是普遍发生的一种气象灾害，是指区域水分收支或供求不平衡而形成的水分短缺現象。IPCC评估报告显示，近百年来全球地表温度升高明显，全球变暖使得全球各地的旱灾事件呈显著增加趋势。干旱灾害的频发使得我国多地水资源、水生态环境以及农业生产等受到严重影响[1-2]。描述干旱特征的干旱指标众多，包括标准化降水指数SPI[3]、帕默尔干旱指数PDSI[4]、Z指数[5]、标准化降水蒸散指数SPEI等。SPI与Z以降水量为单因素表征干旱特征，未考虑温度、蒸散发等因素对区域气候变化特征的影响。PDSI的计算过程较复杂，对研究数据的要求较高，且干旱等级划分的主观性较大。SPEI的计算考虑了温度与水量平衡因子，在干旱评估中具有优势，被广泛应用与研究[6]。

黄河流域是我国重要的生态屏障和经济带，在我国生态建设与社会经济发展等方面具有不可替代的地位[7]。21世纪以来，黄河流域干旱事件频发[8]，干旱导致的河流干枯和断流现象日益严重，加速了黄河流域土地荒漠化与植被退化[9]。因此，研究黄河流域干旱特征与演变规律有利于更加准确地预测未来黄河流域气候变化以及水资源时空变化规律[10]。已有学者对黄河流域的干旱特征进行了研究与分析，如：杨肖丽等[11]利用标准化降水指数SPI对黄河流域气象干旱进行了评估与分析;周帅等[12]以黄河流域为研究区域，运用游程理论、Morans I指数、SPI指数等方法综合分析了黄河流域干旱时空变化规律，并识别出干旱事件发生的位置及空间分布格局。但是，上述研究多注重于使用标准化降水指数SPI分析区域干旱特征，较少涉及标准化降水蒸散指数SPEI的应用。笔者采用SPEI作为研究干旱的指标，分析近60 a来黄河流域年代际与四季的干旱时空变化特征，并探究ENSO事件[13]与干旱特征的相关性，旨在加快推动黄河流域高质量发展[14-15]。

1 研究区域概况

黄河发源于青海省巴颜喀拉山北麓，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东9个省（区），干流全长5 464 km，流域面积79.5万km2，地理位置为北纬32°10′— 41°50′、东经95°53′—119°5′，黄河流域海拔由西向东逐级下降，流域降水量东南多、西北少，多年平均降水量约为460 mm，多年平均水面蒸散发量约为1 000 mm，是我国典型的气候敏感区之一。黄河流域水资源相对匮乏，生态环境脆弱，在全球性气候变暖与人类活动影响下，黄河流域的干旱灾害频繁发生，根据黄河流域历史重大干旱事件记载[16-17]，21世纪初期黄河流域干旱事件影响范围较广且影响历时较长。

2 研究数据与方法

2.1 研究数据

本文选取了黄河流域99个气象站1961—2020年的气象数据，缺测数据采用相邻站点数据插值的方法获取，气象数据来源于中国气象数据共享服务中心（http：//cdc.nmic.cn/），包括逐月平均温度和降水量观测数据。选用热带太平洋平面温度距平指数SSTA[18]与南方涛动指数SOI[19]作为表示厄尔尼诺-南方涛动的指标，SSTA指数来源于美国地球系统研究实验室（NOAA-ESRL）。

2.2 研究方法

2.2.1 标准化降水蒸散指数

基于标准化降水蒸散指数SPEI分析黄河流域近60 a的干旱变化规律，应用Thomthwaite方法计算逐月潜在蒸散量PETi。计算SPEI涉及的主要指标及公式如下[20]：

PETi=16×10TiHm（1）

Di=Pi-PETi（2）

F（x）=1+αx-ββ-1（3）

α=ω0-2ω1βΓ1+1βΓ1-1β（4）

β=2ω1-ω06ω1-ω0-6ω2（5）

γ=ω0-αΓ1+1βΓ1-1β（6）

SPEI=ω-c0+c1ω+c2ω21+d1ω+d2ω2+d3ω3（7）

ω=-2ln P（8）

式中：PETi为月潜在蒸散量（i为月份）;Pi为月降水量;Ti为月平均温度;H为年热量指数;m为常数，m=0.49+0.179H-0.000 077 1H2+0.000 000 675H3;α为尺度函数;β为形状函数;γ为origin参数;P为累计概率密度;F（x）为log-logistic概率分布的累计函数;Γ为阶乘函数;ω0、ω1、ω2为数据序列Di的概率加权矩;c0、c1、c2、d1、d2、d3均为常数;ω为距离加权矩。若P≤0.5，则P=F（x）;若P>0.5，则P=1-F（x）。

本文通过计算研究区域99个气象站点1961年1月至2020年12月不同时间尺度的SPEI值，分析研究区域的年度与季节的干旱时空演变特征，SPEI干旱等级划分标准[21]见表1。

SPEI具有多时间尺度，本文主要分析3个月与12个月时间尺度的SPEI值。文中的春旱、夏旱、秋旱和冬旱分别采用5月、8月、11月与次年2月的SPEI-3表征，年尺度干旱特征采用SPEI-12表征。

2.2.2 Mann-Kendall检验

Mann-Kendall（M-K）趋势检验是目前气象水文领域进行趋势判断的主要方法之一[22]，假设时间序列数据{Xi}是n个独立的、随机变量同分布的样本，则：

S=∑ni=2∑i-1j=1sgnXi-Xj（9）

式中：S为统计量。

依据检验统计量Z判断序列的趋势显著性，其计算公式为

Z=S-1 nn-12n+5/18（S>0）

0（S=0）

S+1 nn-12n+5/18（S<0）（10）

若检验统计量Z的绝对值Z>2.58，表明序列在0.01的置信水平上具有极显著的变化趋势;若1.96

2.2.3 小波分析

在Matlab软件中采用复Morlet小波分析，实现黄河流域年尺度与季尺度的SPEI指数周期变化规律研究。小波分析可反映黄河流域SPEI指数的多尺度周期特征，通过小波变换系数和小波方差图可以确定区域干旱的主要周期以及各时间尺度的波动能量随该尺度的分布情况[14]。

3 结果分析

3.1 黄河流域SPEI的年际变化趋势分析

黄河流域1961—2020年年度SPEI变化及其M-K检验曲线如图1（a）所示，可以看出年度SPEI呈下降趋势，线性倾向率为-0.114/10 a，表明近60 a来黄河流域呈干旱化趋势。1964年和1997年分别为黄河流域近60 a来最湿润和最干旱的两个年份，其SPEI值分別为1.47和-1.09，分别达到了中度湿润和中度干旱的水平。在置信区间内，UF和UB曲线相交于1985年，表明1985年黄河流域干旱情势发生突变，1985年前流域干旱化趋势不显著，1985年后流域显著干旱化，且1999年后干旱化趋势达到了显著性水平。

图1（b）～（e）为黄河流域1961—2020年四季SPEI变化及其M-K检验曲线。春季SPEI的线性倾向率为-0.117/10 a，1964年和2000年分别是最湿润和最干旱的两个年份，其SPEI值分别为1.22和-1.40，分别达到中度湿润和中度干旱的水平。夏季SPEI的线性倾向率为-0.047/10 a，1976年和1997年夏季SPEI分别为1.01和-1.04，分别达到中度湿润和中度干旱的水平。秋季SPEI的线性倾向率为-0.101/10 a，1961年和1998年秋季SPEI分别为1.38和-1.80，分别达到中度湿润和重度干旱的水平。冬季SPEI的线性倾向率为0.068/10 a，1990年和1999年的冬季SPEI分别为1.34和-1.59，分别达到中度湿润和重度干旱的水平。综上可以看出，近60 a来黄河流域的春季、夏季、秋季均表现出由湿润向干旱转变的趋势，而冬季则表现出湿润化的趋势。

3.2 黄河流域SPEI的空间变化趋势分析

图2为黄河流域1961—2020年年度与四季SPEI空间分布状况。从年度SPEI空间分布看，以景泰—临夏—若尔盖—马尔康为分界线把流域分为东部与西部地区，西部地区呈现湿润化趋势，东部地区呈现中度至极端干旱水平的干旱化趋势。总体而言，1961—2020年流域大部分区域呈现干旱化加重的趋势，小部分地区呈现湿润化加重的趋势，流域上中游地区干旱化程度加重，流域上游地区湿润化程度加重。

从春季SPEI空间分布情况看，以景泰—西吉—天水与太原—临汾—孟津为两条分界线把流域分为西部、中部、东部三部分，西部地区呈湿润化趋势，中部地区呈干旱化趋势，东部地区呈轻微干旱化趋势;从夏季SPEI空间分布看，大部分地区呈中度干旱化趋势，只有西北与东南部分地区呈湿润化趋势;从秋季SPEI空间分布看，大部分地区呈极端干旱化状态，以景泰—合作—若尔盖与银川—横山—长治为两条分界线将流域分为三部分，除西南与东北地区呈轻微湿润化趋势外，其余地区均具有干旱化趋势严重的特征;从冬季SPEI空间分布看，以包头—横山—环县—长武—天水为分界线把流域分为东西两部分，中游与下游具有干旱化的趋势。整体而言，流域中游地区容易发生干旱事件，上游地区相对不易发生干旱事件。春季干旱化最为显著，夏季与秋季次之，冬季干旱化趋势最不显著。

3.3 Morlet小波分析

选用水文气象分析中常用的Morlet连续复小波变换分析法分析黄河流域1961—2020年的年尺度与季节尺度SPEI的周期演变规律，见图3。

年度SPEI既存在4～8 a与10～15 a的短周期变化规律，也存在18～27 a的长周期变化规律。其中，10～15 a的短周期存在3次较明显的旱湿交替情况，18～27 a的长周期存在2次较明显的旱湿交替情况。13、5、21 a尺度上震荡明显，分别为第一、第二、第三周期;春季SPEI存在10、36、18 a的震荡周期，分别为第一、第二、第三周期;夏季SPEI存在21、7、13 a的震荡周期，分别为第一、第二、第三周期，13 a与21 a尺度上流域均处于持续偏湿的状态;秋季13 a为第一周期，5 a为第二周期，13 a尺度上未来几年流域处于持续干旱的状态，5 a尺度上流域处于持续湿润的状态;冬季23 a为第一周期，7 a为第二周期，23 a尺度上流域处于持续湿润的状态，7 a尺度上流域处于湿润结束期。

3.4 ENSO事件对黄河流域干旱的影响

3.4.1 ENSO事件强度与SPEI指数影响因子关系

ENSO事件主要分为暖事件（厄尔尼诺事件）和冷事件（拉尼娜事件）。对1961—2020年的ENSO冷暖事件及强度等级的变化特征进行统计，见表2。李晓燕等[23]将ENSO暖冷事件强度的等级划分为强、中等、弱3个等级，其中ENSO暖事件强度分别用3、2、1表示，ENSO冷事件强度分别用-3、-2、-1表示，未受ENSO事件影响的年份强度用0表示。黄河流域1961—2020年的SPEI值、年降水量、年均气温与ENSO事件强度的关系如图4～图6所示。

由图4可知，ENSO事件的强度与黄河流域SPEI指数存在显著负相关关系，经相关分析得出，相关系数为-0.33 达到极显著性水平。由图5可知，ENSO事件对黄河流域降水的影响较强，两者成明显负相关关系，相关系数为-0.270，达到显著性水平，ENSO强度增大时降水量下降，减弱时降水量上升。由图6可知，ENSO强度与气温之间整体成较明显的正相关关系，相关系数为0.121，没有达到显著性水平。可以看出，降水与气温受ENSO事件的影响存在一定的时间滞后。

图7为1961—2020年的SPEI-12指数、SSTA指数、SOI指数演变示意图。可以看出，由厄尔尼诺事件引起的干旱事件，其SSTA指数与SOI指数分别对应着相同时段的SPEI-12指数，且Pearson相关性系数分别为-0.306与0.188，均达到了极显著性水平，由此可见厄尔尼诺事件的发生对黄河流域的干旱特征具有非常明显的影响。

3.4.2 ENSO事件对降水量与气温影响的滞后性

为探讨ENSO事件对区域降水量与气温影响的滞后性，利用与SSTA同期和滞后1～6个月的月降水量数据与月均气温数据分别与SSTA指数进行相关性分析，结果见表3和表4。由表3可知，ENSO暖事件发生时，同期SSTA指数与滞后1个月降水量的相关性逐渐增强，滞后2个月后相关性减弱，滞后4～6个月负相关性不显著。ENSO冷事件发生时，同期SSTA指数与同期降水量正相关性不显著，滞后1～2个月正相关性逐渐增强，滞后4～6个月负相关性不显著。由此可见，ENSO暖事件的发生对同期至滞后3个月的降水量有明显的减少效应，ENSO冷事件的发生对同期至滞后3个月的降水量有明显的增加效应。由表4可知，ENSO暖事件发生時，同期SSTA与滞后1个月气温的负相关性逐渐增强，与滞后2～3个月负相关性减弱，与滞后4～6个月正相关性逐渐增强。ENSO冷事件发生时，同期SSTA与滞后1个月气温的正相关性逐渐增强，与滞后2～3个月正相关性减弱，与滞后4～6个月负相关性逐渐增强。

4 结 论

以黄河流域为研究对象，利用黄河流域99个代表性气象站1961—2020年气象数据，以标准化降水蒸散指数SPEI为干旱指标，运用Mann-Kendall趋势检验法、复Morlet小波分析法等对年度及季节SPEI的时空变化规律和黄河流域干旱时空格局进行了分析。最后，利用Pearson相关性探究了ENSO事件强度及海平面温度距平指数SSTA分别与SPEI及SPEI影响因子的联系，得出以下结论。

（1）近60 a来黄河流域呈干旱化加剧的趋势，2000年后干旱趋势达到显著性水平。整体而言，黄河流域春季干旱化趋势最为明显，秋季与夏季次之，冬季最弱。由于黄河流域春季与秋季降水量较少，年际变化大，夏季农作物需水量较大且伴随气温升高，因此流域春、夏、秋季干旱情势最为严峻。流域冬季易受ENSO冷事件的影响呈现湿润化趋势。

（2）Moelet小波分析显示黄河流域在13 a尺度上呈现出明显的旱湿交替周期性，且2020年后有偏湿的趋势。不同季节的周期性和趋势具有差异性，流域春、夏、秋、冬季分别在10、21、14、23 a尺度上呈现旱湿交替的可能性较大，流域春季与夏季旱涝交替的频率较大，冬季旱涝交替频率较小。

（3）ENSO事件通过改变大气环流来影响区域降水量与气温的变化，且其响应具有一定的时间滞后。ENSO暖事件强度越大越有可能发生干旱事件，ENSO冷事件强度越大越有可能发生洪涝事件。ENSO暖事件的发生对流域降水量的减少存在1～3月的滞后，对流域气温的升高存在4～6月的滞后。

本文采用SPEI计算出的黄河流域近60 a干旱特征值与王飞等[24]的研究结果保持一致，表明SPEI能够很好地反映出黄河流域不同时间尺度的时空变化特征。黄河流域干旱对ENSO事件的响应关系与周丹等[15]的研究结果相吻合。因此在厄尔尼诺事件发生后1～6月需加强防范，避免大面积、高强度的干旱现象发生。影响干旱的因素众多，本文仅探究了ENSO事件对黄河流域干旱特征演变的影响，还缺乏对其他因素的考虑，因此今后应从机理性角度分析其他因素对流域干旱特征的影响。

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