基于MSWEP降水产品的新疆干旱时空特征分析

王姣妍

（新疆水文局，新疆 乌鲁木齐 830000）

干旱缺水是新疆主要气候特征。在全球增温背景下，新疆也发生了明显的升温现象，持续升温加剧了新疆降水的年际波动，导致干旱灾害频发，破环生态环境，给人们的生产生活造成了巨大损失［1-3］。

根据干旱的发生发展情况及其影响，通常可分为降水不足导致的气象干旱、土壤水分不足引起的农业干旱、水资源不足引起的水文干旱和因水资源供需不平衡所造成的社会经济干旱［4］。从本质上讲气象干旱是其他3 种类型干旱的起源［4-5］。气象干旱的表征形式很多，近半个世纪以来，国际上已有上百种干旱指数用于干旱的监测，每种干旱指数的适用范围和应用效果均有所不同。常用的气象干旱指数主要包括标准化降水指数（SPI）、帕尔默干旱强度指数（PDSI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）等，大部分干旱指数不具有普适性，需输入多种参数进行计算，对数据的质量要求较高，计算过程复杂。其中，McKee等［6］提出的SPI仅需输入降水数据即可进行计算，计算方式简单、时间尺度灵活、能够较好地反映出不同地域之间的干旱状况。

传统的干旱研究，主要基于站点观测数据。新疆地处内陆干旱区，现有的常年观测降水站点多分布在平原、出山口处，荒漠区和山区站点稀少，难以满足实时、大范围旱情监测。而降水空间插值技术众多且精度不一，插值精度依赖于站点密度、降水强度、地形等因素，现有降水插值产品空间分辨率较低，在实际干旱监测应用中难以体现干旱时空细节特征。随着遥感技术的不断发展，高时空分辨率卫星遥感降水产品被广泛运用于水文研究，有效弥补了传统监测耗时耗力及站点观测数据不足等问题，具有覆盖范围广、数据获取时效性强等优点。现有的卫星遥感降水产品众多，各产品性能存在空间差异性。干旱监测需长序列的降水数据，当前大多遥感降水产品时间尺度不足。其中，经过地面站点纠正的Multi-Source Weighted-Enselble Precipitation(MSWEP)是一种将实测降水数据、卫星观测数据、再分析数据优点融合的降水产品，也是为数不多能够提供长达40 a时间序列降水资料的遥感降水产品，空间分辨率可以达到0.1°，在我国许多地区得到应用并具有较好的精度，可以满足SPI 干旱指数的计算需要，有效弥补了新疆观测站点空间分布代表性较差的问题［7-8］。

新疆多年平均降水量157.7 mm，不足全国平均降水量的1/4，是全国最干旱的区域之一。干旱频发造成农作物大面积减产甚至绝收。根据新疆水利厅［9］统计数据，以2008 年为例，旱情导致新疆农作物受旱面积高达8.13×105hm2，成灾面积4.27×105hm2，绝收8.8×104hm2，旱灾损失总计2.31×109元。新疆属于典型的大陆性干旱气候区和生态脆弱区，对全球气候变暖尤为敏感。胡文峰等［10-11］研究指出，新疆降水和气温整体呈波动上升趋势；施雅风等［12］指出新疆由暖干向暖湿转变；谢培等［13］基于降水距平和SPI 分析表明，新疆正经历增温趋湿的过程；轩俊伟等［14］利用标准化降水蒸散指数（SPEI）对新疆干旱特征进行了分析，提出新疆有可能会重新进入干旱期；张乐园等［15］基于SPEI分析了中亚等地区干旱特征；王乃哲等［16］利用干旱侦测指数（RDI）分析了新疆5 个地区季尺度和年尺度的干旱特征；丁严等［17］基于CEEMD 的LSTM 和ARIMA 模型以新疆为例进行了干旱预测适用性研究；尹文杰等［18］采用PDSI指数分析了柴达木盆地干旱时空变化特征；王素萍等［19］研究了多种干旱指数在中国北方的适用性及其差异；贺敏等［20］对基于多源数据的干旱监测指数进行了对比研究；王舒等［21］研究了4 种干旱指数在新疆的适用性问题；卢新玉等［22］对新疆多源降水产品进行了研究；叶尔克江·霍依哈孜等［23］在县尺度内进行了春季和夏季的气象干旱特征分析。大多数学者的研究是基于观测站点数据，由于新疆站点数目有限，易造成偏差。故本文基于MSWEP 遥感站点融合产品，选取标准化降水指数SPI，分析新疆干旱时空特征，研究结果可为新疆干旱的监测、预警以及抗旱减灾提供技术支撑。

1 研究区概况

新疆地处亚欧大陆中部，地理坐标位于73°40′～96°23′E，34°25′～49°10′N。全区地貌形态多样，北有阿尔泰山，南有昆仑山，天山横贯中部，它们将新疆分为南、北两大盆地，北为准噶尔盆地，南为塔里木盆地，呈现“三山夹两盆”的地理特征，构成了山系与山系相连，盆地与山系相间的独特地貌。塔里木盆地是全国最大的内陆盆地，盆地中部的塔克拉玛干沙漠，是中国最大、世界第二大流动沙漠；准噶尔盆地是中国第二大盆地，中部的古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠。

新疆地形总体呈南高北低，西高东低。北部的阿尔泰山西部山脊线平均海拔高程3000 m，向东逐渐降至3000 m 以下；天山西部汗腾格里峰多在5000 m 以上，向东渐低，至甘肃交界处呈低山丘陵景观；喀拉昆仑山、昆仑山西部平均高度为6000 m，向东渐低至3000～4000 m 高度；塔里木盆地西高东低，海拔1200～1400 m，罗布泊降至780 m；准噶尔盆地高度由东北部的800～1000 m，向西南至艾比湖降至179 m。

新疆属于典型大陆性干旱气候，蒸发强烈，降水稀少。平原区年蒸发量大于1000 mm，塔里木盆地中心大于2000 mm，而多年平均降水量仅157.7 mm。年平均气温北疆平原区多在3.7～7.7 ℃，南疆平原区多在10～13 ℃，全疆极端最高气温为50.5 ℃（吐鲁番），极端最低气温-51.5 ℃（富蕴）。新疆75.5%的面积降水量小于200 mm，属于干旱区，12.9%的面积为200～400 mm 的半干旱。南疆和东疆除少量高山区为半湿润区，绝大多数地区为干旱区，是我国干旱程度最为严重的地区。本研究以天山为界将新疆划分南北疆，天山以北为北疆，以南为南疆（图1）。考虑到新疆东部吐哈盆地与南北疆的气候差异，将吐哈盆地单独划分为东疆。北疆占全疆面积的25%，南疆占全疆面积的66%，东疆占全疆面积的9%。

2 数据与方法

2.1 数据来源

2.1.1 气象站点数据 所用站点月降水数据来自国家气象信息中心（NMIC）和中国气象局（CMA，http://data.cma.cn/en），站点空间分布见图1。共选取106个站点1980—2021 年的月降水资料用于验证MSWEP 降水产品的精度。本研究中使用的所有站点降水数据均经过严格的质量控制，先后进行了极值筛查、内部一致性检查、空间一致性筛选、缺失值检查［24］。从图1 站点的空间分布可以看出，站点分布并不均匀，天山南北坡、阿尔泰山、帕米尔高原地区站点相对密集，而塔里木盆地荒漠区、古尔班通古特沙漠地区站点分布较少，南部昆仑山区几乎无站点分布。考虑到新疆站点分布的空间异质性大、代表性不足等情况，因此本文站点资料仅用于MSWEP降水产品的精度评价。

图1 研究区地形及站点分布图Fig.1 Study region and the distribution of observatories

2.1.2 MSWEP 降水产品 MSWEP 融合了TRMM、GSMaP、CMORPH 等多种遥感降水数据资料，同时使用了Gridsat B1 红外数据、欧洲中尺度预测数据（ECMWF）、日本55 a再分析数据（JRA-55）、全球降水气候中心（GPCC）产品和WorldClim V2.0 逐月气候数据集。基于全球历史气候逐日观测网（GHCND）和全球逐日地表降水概要（GSOD）观测数据，MSWEP 降水产品对融合后的降水误差进行了纠正得到最终的降水数据［25］。本研究使用的1980 年1月至2021 年12 月期间的逐月数据来自MSWEP 官方网站（http://www.gloh2o.org/mswep/）。

2.2 方法

2.2.1 统计评价指标 基于相对误差RB、相关系数CC 和比例均方根误差FRMSE 作为MSWEP 降水产品的误差评价指标。计算公式［8］如下：

式中：S为遥感降水产品MSWEP；G为站点观测数据；i代表样本序列号；N为总样本量。

2.2.2 Sen斜率和改进型MK趋势分析 干旱趋势变化是干旱监测的重要指标，本研究基于Sen 斜率［26］和改进型的Mann-Kendall（MK）显著性检验方法，分析新疆及其分区的干湿变化趋势。基于MK趋势分析法［27］提出了改进型MK 趋势分析法（MMK）。MMK 方法在有效或等效样本大小的基础上，在原始方差计算中增加校正因子避免数据自相关的影响。大量研究证明，在气象水文学相关研究中，MMK 比原始MK 方法更加可靠和稳定［28］。MMK检验已被广泛应用于干旱趋势分析 中［29-32］。

2.2.3 标准化降水指数SPI 标准化降水指数（SPI）由McKee 等［6］于1993 年提出。SPI 计算简单，仅依据降水资料即可定量描述某地区的气象干旱状况，具有灵活的时间尺度和良好的空间可比性［33］。SPI已成为应用最广泛的干旱监测指标［34］。考虑到可收集到的实测站点数据无法满足标准化降水蒸散指数SPEI［35-36］等复杂干旱指数中蒸散发部分的计算要求，本文选用SPI 干旱指数开展干旱监测研究。SPI计算主要包含以下步骤：（1）确定描述长期降雨时间序列的合适概率密度函数。（2）根据所需时间尺度，选择降水观测序列的基准时间并计算相应时间尺度的降水时间序列。（3）将累积概率拟合到降水时间序列中的相应时间尺度。（4）将逆正态（高斯）函数应用于累积概率分布函数生成SPI 时间序列数据［6］。SPI基本计算公式如下：

式中：x为降水量；β和γ分别表示Γ函数的比例因子和形状因子；S表示相关系数；c0，c1，c2和d1，d2，d3为计算参数，其值分别为c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=1.432788，d2=0.189269，d3=0.001308。G(x)为降水概率分布函数，当G(x)＞0.5 时H(x)=1-G(x)且S=1；G(x)≤0.5时，H(x)=G(x)且S=-1。

有研究表明，3个月时间尺度的SPI（SPI3）能够较好地反映当地下垫面的土壤水分亏缺情况，其与地表自然植被、农作物等的生长状况具有较高的相关性［37-39］。因此，本研究选择3个月时间尺度的SPI（SPI3）作为干旱研究指标，SPI 值域范围为［-3，3］，其值为正代表湿润，其值为负代表干旱。根据SPI值可以将干湿状况分为8类［6］（表1）。

表1 SPI分类Tab.1 Categories of SPI

2.2.4 干旱事件识别与特征定量化描述 基于游程理论［40］识别干旱事件，并对干旱事件的开始和结束时间、持续时间、强度、严重度和峰值等干旱特征指标进行定量化分析。为保证对不同类型干旱事件（如低强度长时间的干旱事件和短时间高强度的干旱事件）的识别，本文仅关注持续时间较长且干旱峰值较高的干旱事件。因此，本文将干旱事件定义为连续3 个月或以上处于干旱状态（SPI＜0）且期间SPI 最小值≥-1［8］。SPI 值开始处于负值和SPI 值恢复为正值的时间定义为干旱事件的开始和结束时间，干旱持续时间为处于干旱状态的干旱月数；干旱严重度表达干旱事件的总严重程度，定义为干旱期间SPI累加值（公式4）；干旱强度衡量干旱事件的瞬时严重程度，定义为干旱严重度与干旱持续时间的比值（公式5）；干旱峰值为干旱期间SPI所达到的最小值，即最干旱月的SPI值，对应月份为干旱峰值时间（公式6）。本文基于MSWEP 降水数据逐像元识别干旱事件，为分析新疆地区干旱特征的空间分布，将干旱事件特征指标进行平均处理（公式6～公式9）。干旱事件及其基本特征见图2。

图2 干旱事件及其基本特征示意图Fig.2 Drought events and their characteristics

式中：DD、DS、DI和DP分别为干旱事件的持续时间、严重度、强度和峰值；MDD、MDS、MDI和MDP为研究时间段内所有干旱事件的平均持续时间、平均严重度、平均强度和平均峰值；i代表干旱月；SPIi表示i个月的SPI值；N为研究时间段内识别到的干旱事件的总个数；j为单个干旱事件。

3 结果与分析

3.1 MSWEP数据验证

本部分内容基于站点资料对MSWEP 产品进行精度评价。（1）在新疆全区、新疆北部、南部和东部分别提取站点所在位置的MSWEP月降水量。（2）在新疆全区和3 个分区分别计算站点资料和MSWEP的空间平均值，得到1980 年1 月至2021 年12 月的降水时间序列对。（3）基于空间平均时间序列对构建散点图并计算其相关性、相对误差百分比和比例均方根误差。

从图3可以看出，MSWEP在新疆全区整体精度良好，相关系数达到0.86，图3a 中散点大多位于1:1线的上方，线性拟合线与1:1线处于近似平行状态，相 对 误 差RB 为30.94%，FRMSE 为0.37，说 明MSWEP 在新疆存在一定程度的降雨高估现象，且高估误差以系统误差为主。从分区角度来看，图3c和图3d散点图中线性拟合线均位于1:1线的上方且近似平行，说明降雨高估现象主要发生在南疆和东疆地区。MSWEP 降水产品在北疆地区表现出高估低强度降水但低估高强度降水，且整体处于降水低估状态（RB=-6.37%）。从图3d 可以看出，MSWEP在东疆表现较差，相关系数为0.71，降水高估达37.06%，FRMSE为0.78。这与该地区降水量基数较小，雨量监测站分布稀疏有关。总体来看，MSWEP在新疆各地区的表现较为满意，月降水相关性达到0.7 以上，基本满足遥感干旱监测应用的需求，这与Guo等［8］评价结果基本一致。

图3 新疆及其分区空间平均MSWEP降水数据与观测站数据的相关性散点图Fig.3 Scatterplots of domain-averaged precipitation of MSWEP and station in Xinjiang and its subregions

3.2 干旱趋势分析

基于3 个月尺度的SPI 指数（SPI3）结合Sen 斜率和改进型MK检验的方法分析1980—2021年间干湿整体变化态势。从图4 可以看出，新疆约94.4%的区域在1981—2021年期间呈现变湿趋势，79%的地区呈现显著性变湿趋势。仅有不足6%的区域呈现不显著变干，其主要集中在新疆南部的塔里木荒漠地区。变湿幅度较大的区域主要分布在阿尔泰山地区，天山地区和喀喇昆仑山北部地区。新疆北部和新疆东部超99%的区域呈现变湿迹象。

在区域尺度上，基于区域平均降水数据计算SPI3 干旱指数并分析新疆及3 个分区的时间情况（图4）。1980—2021 年期间，新疆整体变湿趋势明显，斜率为0.0024（图5a）。北疆、南疆和东疆地区整体变湿趋势明显（图5b，图5c，图5d），这与图4空间分布情况一致。自2013 年以来，变湿趋势有所加剧。

图4 SPI3在1980—2021年间变化趋势分布Fig.4 Trend of SPI3 from 1980 to 2021

图5 新疆及其分区3月尺度SPI（SPI3）时间变化趋势Fig.5 Temporal change in three-month SPI(SPI3)in Xinjiang and its subregions

3.3 干旱事件空间特征分析

为了探究新疆干旱事件及其基本特征，基于SPI3和游程理论逐像元提取干旱事件，并基于此逐像元计算干旱事件的个数及其特征（严重度、强度、峰值）的平均情况，结果如图6 所示。图6a 为1980—2021年间识别到的干旱事件频次，频次越高代表42 a间发生的干旱次数越多。从图中还可以看出，新疆北部阿勒泰东部地区、准噶尔西部迎风坡干旱发生频次较高；新疆南部中天山南坡的中部地区和塔里木盆地荒漠区的大部分地区干旱发生频次较高。以上地区在过去42 a间干旱发生次数最高可达30 余次。新疆东部、新疆北部的天山北坡、喀喇昆仑山和昆仑山北部地区干旱发生频次较低，42 a间发生干旱多在15次以下。

图6b 为42 a 间识别到的干旱事件的平均持续时间，即所有干旱事件的平均干旱月数。从图中可以看出，新疆北部的阿尔泰山南麓、天山北坡和古尔班通古特沙漠东侧发生干旱的平均持续时间较长；新疆南部的喀喇昆仑山和昆仑山西北部地区的干旱持续时间也较长，干旱平均持续时间为10 余个月。

干旱严重度用于衡量干旱事件总体严重情况，受干旱持续时间和干旱强度的影响。图6c 给出了42 a 间所有干旱事件的平均严重度空间分布情况。从图中可以看出，干旱持续时间较长的地区大多严重度较高，比如新疆北部的阿尔泰山南麓地区、新疆南部的帕米尔高原地区、喀喇昆仑山地区、昆仑山北坡西部地区；说明这些地区干旱严重度主要受干旱持续时间较长的影响。值得注意的是天山西部地区和昆仑山北部中段地区同样呈现出干旱严重度高的情况，说明这些地区的干旱严重度主要受高强度影响（图6d）。

图6 干旱特征空间分布Fig.6 Spatial distribution of drought characteristics

3.4 基于区域平均的典型干旱事件

基于新疆区域平均降水计算得到SPI 指数，结合游程理论方法识别新疆全区1980—2021 年间发生的干旱事件，并对其持续时间、强度、严重度、峰值等基本特征进行量化。基于3 个月尺度的SPI 干旱指数，共识别到13 次干旱事件，干旱事件基本特征见表2。

表2 新疆地区典型干旱事件及其基本特征Tab.2 Typical drought events in Xinjiang and their characteristics

根据干旱持续时间长短、干旱严重度高低和干旱强度高低选出4个典型干旱事件逐一分析。典型干旱事件1为干旱持续时间最长且干旱严重度最高的干旱事件。干旱发生于1982 年11 月，历时达53个月，于1985年9月达到峰值，SPI绝对值达2.79，处于极端干旱状态，1987 年3 月整体干旱状况恢复到正常水平，此次干旱事件的总严重度达45.08。图7a为1985 年9 月新疆区域干旱空间分布情况。图中显示，新疆97%的区域处于干旱状态，天山地区、南疆西南部和东疆大部地区SPI 值＜-2，处于极端干旱状态，极端干旱面积占新疆总面积的36%。Mahmood等［38］研究指出，1983—1986年期间新疆发生了极端干旱事件，干旱主要集中在新疆西部和天山地区，其研究结论与本研究结果基本一致。

典型干旱事件2为所有干旱事件中强度最高的干旱事件，其强度值达到1.09。发生在1995 年3 月至1995年8月，持续时间为6个月，干旱严重度仅为6.53，但干旱强度达1.09。此类持续时间短但强度高的干旱事件对生态系统和植被的影响有时甚至超过长时间低强度的干旱事件。图7b 为该干旱事件最严重月份6月的SPI分类分布图。从图中看出，约89%的区域处于干旱状态，其中8%左右的区域处于极端干旱状态，这些区域主要分布在天山西部、中部地区和羌塘无人区中段。除阿尔泰山南麓地区和帕米尔高原地区外，其他区域均受到此次干旱事件的影响。塔里木荒漠区中部、北疆北部受旱相对较轻，以轻微干旱和中度干旱为主。

图7 4次典型干旱事件干旱峰值空间分布Fig.7 Spatial distribution of SPI3 for four typical drought events

典型干旱事件3属于持续时间较长但干旱强度较低的干旱事件。该干旱事件于2003 年12 月开始，结束于2005年4月。干旱强度仅为0.39，持续时间达17 个月，严重度达6.70。Li 等［39］研究指出，2004年为新疆的典型干旱年，新疆大部分区域均在一定程度上受到干旱的影响。2004 年10 月为该干旱事件最严重月，新疆80%的区域处于干旱状态，但其强度不高，以轻微干旱、中度干旱为主（图7c）。干旱最严重月SPI空间分布显示，羌塘无人区西段、天山东部地区受旱较为严重，其他区域干旱分布广泛，但强度较低，以轻微干旱和中度干旱为主。新疆水利厅［9］统计2004年发生15 a来最为严重的旱灾，全区作物严重受旱面积一度发展到33.3×104hm2。

典型干旱事件4开始于2009年5月结束于2009年10月。从表2可以看出，该干旱事件持续6个月，干旱强度较高，其值为1.18，干旱总严重度7.09。本次干旱事件属于典型的短时高强度干旱类型。图7d 为2009 年8 月SPI 干旱等级空间分布图，从图中可以看出，该月干旱覆盖新疆98%以上的区域，重度和极端干旱面积占比达25%和19%，整体来看，南疆地区受旱较为严重，塔里木荒漠区大部受到重度和极端干旱等级的影响；北疆地区干旱主要集中于阿尔泰山南麓地区；同时，东疆吐哈盆地以中度和轻微干旱为主。Yao 等［40］研究新疆干旱时指出，2009年干旱属于低强度低影响的干旱事件，主要影响新疆的南部地区。新疆水利厅［9］统计2009 年全区农作物因旱受灾面积49.9×104hm2，其中绝收面积1.83×104hm2，严重干旱草场面积达597×104hm2，16.5×104万人和37.8×104万头（只）牲畜饮水受到严重影响。其中喀什、克州、阿克苏、吐鲁番、哈密、和田地区等旱情较为严重。

4 讨论

新疆气象站点稀少且空间分布不均，尤其是在塔里木河荒漠区、羌塘无人区等区域几乎无观测台站分布。作为气候变化敏感区和生态系统脆弱区，新疆的干湿变化与干旱特征一直备受关注，仅依赖观测站点进行的干旱监测难以有效表达干湿变化和干旱特征的空间分布。遥感数据具有空间覆盖范围广、时效性好等优点，能有效弥补站点资料空间代表性不足的缺陷。随着遥感数据的不断积累，部分遥感降水反演产品时序长度已达到气候应用研究的要求。本文利用站点观测降水数据对MSWEP 长时序多源融合降水产品进行验证，充分利用其空间覆盖范围广、延时低等特点，识别了近42 a 覆盖全疆的干旱事件，并定量化分析其时空特征。研究结果表明，MSWEP 与站点实测资料的相关性较高（＞0.9），与Guo 等［8］的研究结果一致。1981—2020 年间新疆整体处于轻微变湿的结果与姚俊强等［11］的结果一致。值得一提的是，虽然MSWEP 与站点资料具有较高的相关性，但并不能说明可直接替代实测站点数据，仅仅能够提供空间覆盖完整的干旱监测资料。新疆站点数量少且分布不均会对MSWEP验证结果带来一定的影响。随着新疆降水站网的不断完善，以及遥感反演技术和实测降水与遥感融合技术的不断改进，新疆的干旱监测精度将得到不断提高。本文作者将持续关注地面站点与遥感产品的融合研究与应用。

5 结论

本研究旨在利用MSWEP 遥感降水产品对1980—2021 年间新疆干旱发展趋势和干旱事件时空特征展开分析。首先，基于气象站点降水资料对MSWEP 遥感降水产品进行验证，结果表明MSWEP能够满足干旱监测需求。其次，基于MSWEP 产品和SPI干旱指数发现新疆地区近42 a干湿变化呈现整体变湿趋势。本研究对干旱事件进行了定义并对干旱事件的特征进行了量化分析。研究结果表明新疆天山南部、南疆大部和北疆东部发生干旱频次较高；阿尔泰山南坡、天山北坡和南疆西南部山区干旱平均持续时间较长，严重度较高。在新疆共识别到13 次较为严重的干旱事件。其中，以1982年11月至1987年3月期间的干旱事件最为严重，持续时间也最长；2009年5月至10月和1995年3月至8 月发生了近42 a 来强度最高的短时干旱事件，其强度分别为1.18 和1.09。干旱事件之间特征各异，有的持续时间长但强度较低，有的持续时间短但强度高。本文结论能够为新疆地区干旱监测及旱灾防灾减灾提供科学参考。