雷州市“十年九旱”分析及未来干旱趋势

2022-08-24吴宗树何纯丽黄春智陈锐侠

广东气象 2022年4期

吴宗树，何纯丽，黄春智，陈锐侠

（1.吴川市气象局，广东吴川 524500；2.雷州市气象局，广东雷州 524200）

雷州市地处中国大陆3大半岛之一最南端的雷州半岛中部，属于亚热带海洋性季风气候。一年四季都可以出现干旱现象，以春旱最为常见，春旱发生概率达90%、秋旱发生概率约40%、秋冬春连旱发生概率约40%、冬春连旱发生概率约75%，所以雷州市有着“十年九旱”之称。雷州市干旱范围广、历时长、成灾面积大［1］。随着全球气候变化，特别是20世纪80年代以来，气象干旱概率呈明显上升趋势，极端干旱事件频繁发生，干旱灾害造成的经济损失也越来越大，气候变化带来生态环境的变化，使得人们要了解、研究以及利用气候，趋利避害。气象学者从不同角度对雷州半岛干旱气象开展研究，黄晓梅等［2］研究了雷州半岛的干旱特征，发现雷州半岛易发生干旱；郑凯等［3］研究了雷州半岛干旱成因，发现副高正异常会加强干旱；温亚丽等［4］研究了雷州半岛2001年干旱，发现雷州半岛春旱发生频率高。这些研究大部分都是研究雷州半岛的整体干旱特征，并没有对更小范围的雷州市进行研究和对未来干旱进行趋势预测。

目前，国内外学者针对不同的干旱指数进行了研究，使得不同类型干旱指数得到发展，如SPI指数、S指数、干燥度指数、DI指数等。其中，SPI指数和S指数仅从降水方面考虑干旱情况；DI指数需要具体作物的生长参数；干燥度指数是表达气候干燥程度的指数，干燥度指数同时考虑降水量和潜在蒸发量对干旱的影响，能反映某地水分收支情况。徐小红［5］对南雄近55年降水量与蒸发量变化特征分析指出，干燥度指数在干旱分析中具有良好的适用性。

本研究利用雷州市气象站1961—2020年降水量、相对湿度、日照时长、平均温度、干燥度指数等最新较长序列资料，对近60年雷州市干旱的气候特征和变化趋势进行分析，以期为雷州市防灾减灾提供理论支撑。

1 资料与方法

气候要素资料来自常规气象资料，包括雷州气象站1961—2020年降水量、相对湿度、日照时长、平均温度资料。选取干燥度指数、降水量，建立一元线性回归模型，分析要素时间特征。对干燥度指数进行Morlet小波分析，并建立干燥度指数预测模型。干燥度指数（aridity index，AI）计算与潜在蒸发量、降水量有关，具体公式请见文献［6］。

干燥度指数及干旱等级划分标准：AI≤1，为湿润；1＜AI≤1.5，为半湿润；1.5＜AI≤4，为半干旱；AI＞4，为干旱。

2 降水和干燥度指数变化特征

2.1 年降水量

对1961—2020年雷州市年降水量进行分析（图1）可以看出，1961—2020年雷州市年降水量存在明显的年际变化，年降水量最大值在1985年（2 517.8 mm），最小值在2015年（919.4 mm）。雷州市的年降水量以0.666 mm／年的趋势减少，因此雷州市随着年降水量的减少，干燥度指数会升高。另外，降水量上下波动幅度也逐渐增大，降水量不稳定性逐渐增强。

图1 1961—2020年雷州市年降水量逐年变化

从1961—2020年雷州市年降水量距平百分率逐年变化和9年滑动平均（图2）可见，常年雷州平均降水量1 640.9 mm。在近60年间，有38年年降水量低于常年平均值。降水量年代际明显，其中1961—1963年少雨，1964—1966年多雨，1967—1972年少雨，1973—1988年多雨，1989—2000年少雨，2001—2004年多雨，2005—2020年少雨。雷州市年降水量近60年中有38年少雨，近50年有30年少雨，近40年有27年少雨，近30年有19年少雨，近20年有14年少雨，近10年有8年少雨，雷州市年降水最少的前5年中有4年都在1998年以后，这就说明，雷州市年降水量小于常年平均值愈加明显，“十年九旱”现象也愈加突出。

图2 1961—2020年雷州市年降水量距平百分率逐年变化

2.2 干燥度指数

雷州市地处低纬度地区，东靠南海，西临北部湾，水汽充足，属于亚热带海洋性季风气候，但降水时空分布不均。统计可知，1961—2020年期间，雷州市有18年干旱级别为半湿润（AI＞1），有2年干旱级别为半干旱（1.5＜AI≤4）。对AI进行9年滑动平均（图3）可以看出，1961—1972年偏干旱、1973—1989年偏湿润、1990—2000年偏干旱、2001—2004年偏湿润、2005—2013年偏干旱、2014—2015年偏湿润、2016—2020年偏干旱。年代际平均值从1970年开始逐步增大。雷州市虽然有着良好的水汽条件，干燥度指数却不低，潜在蒸发量与降水量比值对于同纬度其他地区而言较大，相对容易发生干旱灾害性天气，对人们的生活造成不利的影响，对农作物等造成经济损失。1998年之后的干燥度指数相较于1998年之前波动幅度变大，在1998年之后干燥度指数的极值不断刷新，雷州市的干燥度指数以0.008／年的趋势上升，雷州市未来干旱灾害性天气将更加频繁发生，“十年九旱”现象愈加明显。洪涝灾害现象也会愈加频发。

图3 1961—2020年雷州市干燥度指数逐年变化

从Morlet小波分析（图略）可以清楚的看出干燥度指数主要的显著周期为准8年、准3年。其中在3年时间尺度上，旱涝之间的转换频繁；在准8年时间尺度上，有3个旱-涝时期的转换，分别是20世纪60年代、80年代，21世纪10年代的洪涝期；21世纪70年代、90年代，2008—2020年的干旱期。

2015年受强厄尔尼诺事件的影响，雷州市出现了长时间的高温少雨天气。2—9月，雷州市降水量只有111.0 mm，比同期下降72.0%，为历史同期最少；而高温天数231 d，为历史同期最多。长时间的干旱导致水库干涸、地下水位下降、农作物减产和生态环境破坏。2015年雷州半岛受灾面积11.33万hm2，经济损失约3.5亿元，其中雷州市干旱情况和经济损失情况最为严重。

干燥度指数变化与年降水量变化趋势相反，在2015年出现重大干旱刷新历史极值，年降水量为历史最小值，干燥度指数为历史最大值。干燥度指数与年降水量联合能反映出实际干旱情况。建立良好的预测模型具有重大意义。

3 雷州市干燥度预测模型的建立

在建立雷州市干燥度预测模型过程中，本研究将2016—2020年作为预测年份，1966—2015年作为建立雷州市干燥度预测模型的复测年份。将年降水量、年平均温度、年平均湿度、年日照时长共4个因子作为自变量，干燥度指数作为因变量，建立预测模型，将模型与实际进行对比，可以得到模型与实际之间的相关系数，模型与实际较贴切，如图4和图5所示。

3.1 建立未来第1年雷州市干燥度预测模型

在众多因子中，本研究采用逐步回归方法建立模型，预测未来第1年的干燥度指数，方程为y＝1.350 2-0.000 5x1＋0.000 7x2-0.058x3＋0.167 9x4（以预测2016年为例，因变量分别为2015年年累积降水量（x1）、2015年年累积日照时长（x2）、2015年年平均相对湿度（x3）、2015年年平均温度（x4））。预测方程对2016—2020年的干燥度指数的预测值与实际值之间的相关系数为0.986，预测方程对1966—2020年的干燥度指数的预测值与实际值之间的相关系数是0.861（图4）。这说明本研究预测未来第1年模型较符合实际，可以用于预测未来第1年的干燥度指数。预测未来第1年干燥度预测模型给出2021雷州市的干燥度指数为1.264，水分支出大于收入，易于发生干旱现象。

图4 预测未来第1年雷州市干燥度预测模型

3.2 建立未来第2年雷州市干燥度预测模型

在众多因子中，本研究采用逐步回归方法建立模型，预测未来第2年的干燥度指数，方程为y＝-0.518 6＋0.000 2x1＋0.000 3x2-0.024x3＋0.108x4（以预测2016年为例，因变量分别为2012年年累积降水量（x1）、2014年累积日照时长（x2）、2014年年平均相对湿度（x3）、2010年年平均温度（x4））。预测方程对2016—2020年的干燥度指数的预测值与实际值之间的相关系数为0.702，预测方程对1966—2020年的干燥度指数的预测值与实际值之间的相关系数是0.398（图5）。这说明本研究预测第2年模型具有一定的参考价值。预测未来第2年干燥度预测模型给出雷州市2022年的干燥度指数为1.09，水分支出大于收入，易于发生干旱现象，相比于2021年，2022年干旱现象有所缓解。