典型喀斯特聚集区不同地貌类型干旱时空特征

2023-01-09吴小飘周忠发黄登红彭睿文

水土保持研究 2023年1期

吴小飘, 周忠发, 朱孟, 黄登红, 彭睿文

(1.贵州师范大学地理与环境科学学院/喀斯特研究院, 贵阳 550001; 2.贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地,贵阳 550001; 3.国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心, 贵阳 550001)

干旱作为一种反复出现的极端气候事件，被认为是对农业影响最严重的气象灾害之一[1]，剧烈的气候变化和人类对自然的破坏导致我国大部分地区极端干旱事件频发，如2009—2010年西南地区出现极端严重干旱和2011年黄河中下游春夏干旱[2]对社会经济发展和生态环境造成了毁灭性的影响。

贵州作为典型的喀斯特地区，岩溶地貌广泛发育，区域性和季节性干旱高发[3]。已有研究表明，贵州干旱与复杂的地形地貌显著相关[4]；同时，东太平洋的拉尼娜现象、北太平洋以及北大西洋地区的海温异常分布也是引发贵州干旱事件频发的重要原因[5]。张金凤等[6]基于CI指数对贵州干旱时空规律展开研究，反映出年、季尺度干旱发生频率和周期，龙俐等[7]利用累积频率，表明订正后的阈值可以较好的反映贵州省的干旱特征，钱莉莉等[8]基于降水Z指数，对贵州省农业干旱发生程度进行识别。陈学凯等[9]利用SPEI干旱指数，从干旱影响范围、干旱周期性等方面系统地分析贵州干旱时空变化规律，熊红福等[10]基于2010年贵州省植被因干旱受损的调查资料探究了极端干旱对贵州省植物的影响，文献[11-13]从贵州不同地貌分区的角度对降水的时空特征进行了探究。

目前，很少有学者从贵州地貌分区的角度对贵州干旱的时空分布特征进行探究。因此，本文基于贵州省不同地貌分区，利用19个气象站1951—2020年的气象数据，以SPI指数作为干旱评价指标，通过小波分析、M-K突变检验等方法探究干旱的时空分布特征、干旱与地貌分区的耦合规律，以期为同类型干旱防灾减灾提供一定的参考依据。

1 研究区概况

贵州省位于我国西南部的云贵高原，位于103°36′00″—109°35′00″E，24°37′00″—29°13′00″N，是世界上最大的喀斯特地貌集中分布区，全省面积1.761×105km2，喀斯特地貌面积占73.8%[14]。地势西高东低，地貌分区显著，地形地势复杂。气候类型主要为亚热带季风气候，降雨主要集中于夏季。地形地势和大气环流的共同作用孕育了复杂多样区域性小气候，同时，也导致气候异常、极端天气增多，干旱、冰雹等灾害频发，影响农业安全。全省行政划分、地貌分区、高程及气象站点分布见图1。

图1 研究区概况

2 数据与研究方法

2.1 数据来源与预处理

本文共用到贵州省域19个气象台站(表1)的气象数据，获取于中国气象科学数据服务网(https:∥data.cma.cn/)，时间尺度为1951—2020年。地貌类型分区数据参考Tong等[15]划分获取，DEM数据来源于地理空间数据云平台( http: ∥www.gscloud.cn)，分辨率为30 m。

所选站点均经过严格的质量检查和控制，包括气候极值范围检查、内部一致性检查和时间一致性检查，并筛选数据中的异常值和错误值，个别站点缺失数据采用邻近站点插值方法进行插补，数据可靠性和连续性均能满足研究的需求。

表1 各气象站点基本信息

2.2 研究方法

(1) 标准化降水指数。标准化降水指数Standardized Precipitation Index(SPI)最早由MCKEE等[16]提出,能够一定程度上反映某一时期降水概率，且对干旱较为敏感、计算简单、信息容易获取[1]，适用于计算较长时间序列的降雨数据不同时间尺度的干旱指数。具体计算过程详见相关文献[17-21]。SPI等级划分见表2。

(2) 突变检验。检测气候突变方法众多[22]，但各有局限，为了减小单一方法检验的结果误差，提高研究结果的可信度和确定性，本文采用曼—肯德尔(Mann-Kendall)突变检验法(M-K法)、滑动T检验、滑动F检验、累积距平法、滑动秩检验法和有序聚类法6种方法[23]联合对贵州不同地貌类型1951—2020年年均干旱SPI12序列的突变特性进行分析，从而获得贵州不同地貌类型的干旱突变特征。

表2 标准化降水指数(SPI)干旱等级划分

3 结果与分析

3.1 全域降水量、气温变化趋势

全域降水量、气温变化是导致干旱的两大主要因素，本文分别对贵州省70 a降水和气温以5 a为周期滑动平均求其变化趋势(图2)。贵州省逐年平均降水、5 a滑动平均降水及变化趋势图显示，1951—2020年贵州的降水量整体呈缓慢下降的趋势，2020年出现降水最高值(1 369.73 mm)，2011年出现降水最低值(838.02 m)，1991—2004年降水的下降趋势较明显，且呈现出一定的周期性特征，2004—2020年降水滑动平均开始呈现出缓慢增加的趋势。贵州近70 a平均气温总体呈上升趋势，年际之间存在着一定的波动，1951—1989年贵州气温整体较低，其中，1975年和1984年的平均温度异常偏低，1990—2020年温度整体呈现上升趋势，其中，1998年、2009年以及2015—2020年温度异常偏高。

图2 贵州省近70 a降水量和温度变化趋势

3.2 降水、气温距平分析

通过各年份降水量、温度减去降水、温度多年平均值获得降水量、气温距平值(图3)。贵州近70年降水量多年平均值为1 145.05 mm，1954年降水量最大(1 431.78 mm)，2011年降水量最小(838.02 mm)，降水量呈升降交替波动趋势，降水量变化呈一定的周期性变化。贵州近70年气温多年平均值为15.56℃，气温最高值出现在2013年(16.35℃)、最低值出现在1984年(14.69℃)，1951—1984年气温距平曲线呈现出逐步下降，1985—2020年气温距平曲线呈现出逐渐上升的趋势，1984年年均气温最低(14.69℃)，2020年年均气温最高(16.45℃)。

图3 贵州省年均降水、气温距平变化趋势

3.3 不同地貌分区干旱时序特征

3.3.1 SPI年际的时域演变特征选取12个月时间尺度的SPI分析各地貌区的年际尺度干旱演变特征，统计各分区逐年平均SPI值(图4) 。贵州各地貌分区年际SPI值都呈现出不同幅度的波动变化，其中非喀斯特和峰丛洼地地区SPI曲线斜率为正，两个分区的旱情呈现缓和趋势，二者上升速率表现为：非喀斯特(0.02/10 a)>峰丛洼地(0.01/10 a)。岩溶槽谷、岩溶峡谷、岩溶高原和岩溶断陷盆地的SPI斜率为负，值为减量，4个地貌分区在近70 a的旱情整体呈加剧趋势，各地貌分区SPI速率绝对值关系为：岩溶断陷盆地(-0.09/10 a)>岩溶峡谷(-0.07/10 a)>岩溶高原(-0.03/10 a)>岩溶槽谷(-0.02/10 a)，岩溶断陷盆地旱情加剧趋势最明显。各地貌分区在近70 a出现干旱的次数依次为：岩溶槽谷>岩溶断陷盆地>岩溶峡谷>岩溶高原>峰丛洼地>非喀斯特，SPI最小值分别出现在2006年(SPI=-1.16)，2012年(SPI=-1.96)，1990年(SPI=-1.42)，2010年(SPI=-1.51)，2013年(SPI=-1.35)，1969年(SPI=-1.58)。

6个地貌分区出现干旱的年份进行统计结果显示，岩溶槽谷、岩溶断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶高原、峰丛洼地和非喀斯特干旱频率分别为：24.29%，22.86%，20.00%，18.57%，17.14%，12.86%。各分区干旱年份大部分集中在20世纪50，60年代以及1986—1991年、2003—2008年和2010—2016年3个时间段，2010—2013年，除非喀斯特地区外，其他5个分区均发生了干旱。

3.3.2 SPI季节干旱时域演变特征不同地貌分区的季节干旱时间变化趋势见图5。春季除岩溶高原和岩溶断陷盆地外其余地貌区SPI曲线斜率均为负，表明干旱呈加剧趋势；岩溶高原和岩溶断陷盆地SPI曲线斜率均为正，且岩溶高原(0.002 1/a)>岩溶断陷盆地(0.001 4/a)，表明岩溶高原在春季的旱情加剧趋势最弱，在1991年出现了历史上少有的春旱，这与肖进原[24]在贵州喀斯特高原自然灾害一文中的研究结果相一致。夏秋季节，各地貌分区的SPI曲线值均为负，旱情均呈加剧趋势，其中，旱情加剧趋势最剧烈为岩溶断陷盆地夏季和岩溶槽谷秋季，夏秋季节非喀斯特地区加剧趋势强度均最小。冬季，各个地貌分区旱情均得到缓解，其中，岩溶断陷盆地最为明显，峰丛洼地次之，岩溶高原程度最低，表现为：岩溶断陷盆地(0.057/10 a)>峰丛洼地(0.035/10 a)>非喀斯特(0.027/10 a)>岩溶槽谷(0.021/10 a)>岩溶峡谷(0.013/10 a)>岩溶高原(0.012/10 a)。其中，岩溶断陷盆地在1972年、2015年发生了重旱事件(SPI=-1.6)和特旱事件(SPI=-2.2)。

综上，在春秋季节，岩溶槽谷干旱加剧程度最为明显，夏冬季节，岩溶断陷盆地旱情加剧最明显，非喀斯特地区的夏季和秋季旱情加剧趋势均最弱，据资料记载，1972年贵州发生百年罕见特大夏旱，范围波及六大地貌区，全省92.8%以上县市干旱日数在50 d以上[25]。

3.4 不同地貌分区干旱空间特征

3.4.1 年尺度干旱空间特征各站点年尺度干旱频次空间分布见图6，贵州干旱频次总体上表现为东部、西南部和中部地区较高。六大地貌分区的轻旱频次均较高。中旱频次较高的地区分布在岩溶槽谷的西部、岩溶高原的西北部和中部地区、非喀斯特地貌的西南部、峰丛洼地的中部地区、岩溶峡谷的西北部和岩溶断陷盆地的西部地区。重旱涉及地区较广，频次较低，岩溶槽谷地区的习水、桐梓、思南、铜仁和凯里，非喀斯特地区的三穗和榕江，峰丛洼地的独山、罗甸、望谟，岩溶高原的毕节、黔西、安顺、贵阳，岩溶峡谷的威宁和兴仁以及岩溶断陷盆地的盘县均出现过重旱，其中，盘县和兴仁地区重旱的发生频次相较于其他站点较高。特旱的发生频次最低，仅存在于在三穗、黔西和罗甸地区。

图4 不同地貌分区年SPI指数随时间的变化

3.4.2 季尺度干旱空间分布季节尺度的干旱空间分布结果显示(图7)，春旱频次较高的区域包括榕江、罗甸、铜仁、毕节和贵阳等，其中铜仁市的干旱频次最高，主要原因可能是铜仁地区岩溶广泛发育，土层薄，涵养水源能力较差。从干旱等级分析，除榕江、罗甸、望谟、桐梓、贵阳、遵义和威宁外，其他站点均出现过重旱，其中，安顺和独山的重旱频次较高。除威宁外其余18个站点都曾有中旱事件发生，其中，盘县、罗甸和榕江属中旱频次高发区。轻旱所有站点均有发生，其中，贵阳地区发生频次最高，其次是铜仁、榕江和毕节地区。

夏季贵州干旱频次普遍偏高。其中，发生频次较高区域包括三穗、罗甸、独山、湄潭、思南、铜仁、盘县、贵阳一带，可能是因为该地区夏季水热分布不均，地形以山地为主，耕地大都高而陡，灌溉难度大，水土流失，极易造成干旱。从干旱等级分析，轻旱频次高发区集中在贵州省的西部、中东部、东南部和东北部，独山、铜仁、安顺是重旱易发区，主要是因为该地区雨季较早过境，盛夏高温少雨则易形成夏旱，且旱情往往比较严重。

秋旱频次较高的地区集中在榕江、思南、罗甸、铜仁和安顺地区。从干旱等级分析，除湄潭、遵义和习水外，研究区各气象站点发生轻旱的频次普遍较高，中旱主要发生在贵州省的东北部，秋季无重旱和特旱事件。

冬旱频次较高的地区分布在桐梓、黔西、毕节、榕江和独山地区。轻旱在各气象站点发生的频次普遍较高，可能与冬季气候干燥少雨有关，中旱的频次则普遍偏低，重旱仅在盘县、安顺、兴仁和罗甸地区出现。

综上，研究区干旱频次在不同季节的空间分布差异较大，主要是由于降水量时空分布差异所致[25]。6个地貌分区中发生轻旱的频次普遍偏高，这可能与贵州本身地形复杂、气候多样、生态脆弱、水土易流失等因素有关。从季节尺度来看，夏季干旱频次最高且特旱、重旱集中，其后依次是春季>秋季>冬季。

3.5 SPI指数在贵州不同地貌类型的适用性分析

SPI的适用性分析在全国多个地区均有涉及[26-29]，为探究SPI指数在贵州不同地貌类型的适用性，本文使用1951—2020年来贵州典型干旱事件与同期SPI进行验证(表3) ，计算得到的同期SPI所表征的干旱事件与实际发生的干旱事件具有较高吻合度，表明 SPI指数在贵州各地貌类型的干旱监测与分析中具有较好的适用性。

3.7 不同地貌类型干旱突变特征分析

对贵州六大地貌分区SPI12值进行M-K突变检验(图8)，岩溶槽谷(图9A)、岩溶高原(图9C)、非喀斯特(图9E)和峰丛洼地(图9F)的UF曲线都在 95%置信范围内围绕“0”刻度上下波动，UF(k)曲线值均未超过0.05显著水平线，无明显的波动。各地貌类型的SPI12的UF和 UB曲线在显著水平线之间均有多个突变点。岩溶槽谷SPI12值突变检验的统计量曲线在置信区间内有7个交点，分别在1958年、1964年、1968年、1985年、1994年、2000年和2019年。

图5 各地貌分区四季SPI指数随时间的变化

图6 不同地貌分区各站点年尺度干旱频次空间分布

岩溶峡谷的SPI12值在1987年前后存在显著跳跃，其UF(k)曲线值在1971—1975年以及1984年均超过0.05显著水平线，且UF(k)曲线值为正，表明在此期间岩溶峡谷SPI均值总体呈上升趋势，干旱有显著减弱趋势。岩溶高原的UF和UB曲线在1955年出现一个交点以及1982年前后出现两个交点。岩溶断陷盆地在1965—2009年UF(k)曲线值大于“0”刻度，SPI均值呈现增大—减小—增大—减小的趋势，且在1986年前后UF曲线超过0.05显著水平线，干旱有显著减弱趋势。非喀斯特地区在置信区间内UF和UB曲线出现多个交点，但UF曲线统计值没有超过置信度水平零界线，变化趋势不明显。峰丛洼地的UF和UB曲线在1952年和1995年的附近都出现两个交点，且分别1966年、1986年和2019年各相交一次。但由于峰丛洼地的UF曲线都在临界线(U=0.05)范围内，SPI12没有严格意义上的突变点。

图7 不同地貌分区站点季尺度干旱频次空间分布

利用均值突变来反映气候基本状况的变化，利用滑动T-检验法对贵州不同地貌类型的SPI12时间序列进行突变分析，绘制曲线图(图9)，并对M-K突变检验的突变点进行可信度检验。在20世纪80年代中期前，岩溶槽谷的SPI12值呈波动上升的趋势，随后出现两次下降—上升的交替，在 1985年，滑动T检验统计值达到最大值，说明此处可能发生了突变，对比之前的M-K突变分析结果，岩溶槽谷SPI12值在1985年发生了1次突变。在20世纪80年代中期前，岩溶峡谷的SPI12值呈波动上升的状态，随后呈下降状态，且在1987年统计值达到最大值，对比图8B的分析结果，岩溶峡谷的SPI12值在1987年前后存在显著跳跃，岩溶峡谷SPI12值在1987年发生了1次突变。岩溶高原、岩溶断陷盆地、非喀斯特和峰丛洼地的滑动T检验统计值曲线的最高点依次出现在2002年、2001年、1981年和2019年，其中，峰丛洼地在2019年发生了1次突变，突变年份与M-K检验的结果相一致。

表3 贵州典型干旱事件与同期 SPI验证比较

图8 不同地貌类型M-K突变检验曲线

图9 滑动T检验统计量曲线

采用滑动F检验方法对不同地貌类型的SPI12值序列进行识别检验，当统计值达到最大值的时候，则认为该处存在突变点。累积距平法(图11)得出结果与滑动秩和检验法结果(图13)具有较高的吻合度，但有序聚类法统计的结果(图12)与其他几种结果的检验结果一致性较差。

图10 滑动F检验统计量

4 讨论与结论

4.1 讨论

通过分析以贵州为典型喀斯特聚集区的70 a时间尺度气象资料，从时空两个维度研究了不同喀斯特地貌背景下的干旱发生频率和程度特征。由研究结果显示，降水量的减少和气温的持续升高是导致干旱发生的重要因素之一。贵州近70年降水量总体呈下降趋势，其中2011年出现降水量最低值，2009—2013年贵州在南支槽强度偏弱、孟加拉湾水汽输送偏少以及弱极涡背景下，AO负异常冷空气路径偏东，降水量骤减[30]，导致期间除部分非喀斯特地区外，其余地貌分区均发生不同程度的干旱。

贵州1951—2020年气温总体呈上升趋势，其中1998年、2009年以及2015—2020年温度异常偏高。值得注意的是由于2009年降水量偏低，气温偏高，导致该次干旱持续时间最长[5]。在全球气候日益复杂化，极端天气频发的大背景下，通过长时序干旱特征分析表明喀斯特地区干旱发生频率和程度上均有增强趋势。

图11 累计距平检验统计量

图12 滑动秩和检验统计

图13 有序聚类统计

干旱发生频率和程度在不同地貌背景下存在显著的时空差异。从时间尺度上看，贵州夏季干旱频次最高且特旱、重旱集中，其后依次是春季>秋季>冬季，这与王飞等[31]贵州危害最大的是夏旱，春旱和秋旱次之的研究结果一致，但与毛春艳等[4]研究结果存在一定的差异，这与本研究加入了气温这一影响因子相关。夏季虽然多雨，但气温高，蒸发量大，导致干旱发生频率随之提高。从空间尺度上看，贵州干旱频次总体上表现为东部、西南部和中部地区较高，各地貌分区近70年出现干旱的次数依次为：岩溶槽谷>岩溶断陷盆地>岩溶峡谷>岩溶高原>峰丛洼地>非喀斯特。贵州近70年旱情趋势显示，非喀斯特和峰丛洼地地区旱情呈逐渐减缓趋势，这与该地区多年来采取众多生态恢复措施，植被覆盖得到恢复等因素有关[32]；其余4个地貌分区旱情均呈现不同程度的加剧趋势，与李月等[33]研究结果具有较高的一致性，其中，岩溶断陷盆地旱情加剧趋势最为明显，由于该地区碳酸盐岩层厚度大，分布连续，具有极强的可溶性和透水性，加之广泛纵深分布的地下水网系统，大气降水大量下渗[34]，降水量锐减等[13]多重因素共同作用所致。综合本研究结果，贵州干旱主要受降水时空分布不均、地形地貌、极端高温等自然因素限制，治理难度较大，未来应从提升干旱承载力角度出发，建立健全水利设施、完善灌溉系统、种植耐旱作物等方面加强自身防灾减灾能力。

该研究主要是从降水量与气温的角度结合SPI指数分析贵州不同地貌分区干旱的时空特征，对农作物种植结构、植被状况、灌溉条件和人类活动干预下影响下，干旱事件发生的频率和程度未开展相关工作。下一步研究将会构建完善的干旱影响指标并进行深入探讨，建立响应喀斯特山区农业安全、粮食安全的干旱预测机制与应急措施。