基于SPI的云南省多尺度干旱时空演变特征识别

陈正发，李靖，相彪，段青松，李淑芳，王树仿

基于的云南省多尺度干旱时空演变特征识别

陈正发1,2，李靖1,2，相彪1*，段青松1,2，李淑芳1，王树仿1,2

（1.云南农业大学 水利学院，昆明 650201；2.云南省农业节水工程技术研究中心，昆明 650201）

【目的】识别云南省多尺度干旱的时空演变特征。【方法】基于云南省36个气象站31 a的气象数据，基于标准化降水指数（），结合GIS空间分析、非参数Mann-kendall趋势检验，识别云南省多尺度气象干旱时空分布及演变特征。【结果】①在年尺度、季节尺度均呈波动变化趋势，除春季略有增长外，夏季、秋季、冬季和年尺度的均表现为减小趋势，秋季变幅最大，冬季变幅最小。②年尺度干旱频率分布在32.26%～50.00%之间，主导的干旱等级为轻微干旱和极端干旱，干旱频率高值区主要分布在文山、红河、昆明、楚雄、德宏。③春、夏、秋、冬4个季节的干旱频率分别为39.86%、39.83%、38.43%、41.33%，尽管季节间干旱频率差异较小，但不同季节主导性干旱等级差异较大。除春季外，各季节的主导性干旱等级均包含极端干旱。④年尺度上，除5个站点干旱呈增强趋势外，其余站点均无显著变化趋势；春季大部分站点干旱演变呈减小趋势，而夏季、秋季、冬季则分别有11、6、2个站点呈显著增强趋势。【结论】云南省年尺度和季节尺度干旱频率分布及演变趋势呈明显的时空分异特征，区域干旱以季节性干旱为主，其中春旱、冬旱的干旱频率和等级总体较高。

时空演变；气象干旱；季节性干旱；标准化降水指数；云南省

0 引言

【研究意义】干旱作为一种具有复杂性和一定规律性的气候灾害，对农业、水资源、生态环境均会造成负面影响[1]。全球每年因干旱造成的经济损失高达60亿～80亿美元，远高于其他气象灾害。伴随着全球气候变暖，干旱表现出进一步加重的趋势[2]。干旱成因复杂，目前针对干旱的概念还没有统一的定义。Palmer[3]认为干旱是一个持续、异常的水分亏缺事件。世界气象组织将干旱定义为在较大范围内相对长期平均水平而言的降水减少，从而导致自然生态系统和雨养农业生产力下降的过程[4]。美国气象学会将干旱划分为气象干旱、农业干旱、水文干旱、社会经济干旱4种类型[5]。定量识别区域干旱时空分布特征及其演变规律，对区域干旱防控和制定科学的水土资源管理措施具有重要的指导意义。

【研究进展】目前，国内外较为成熟的干旱评估方法主要有降水距平百分比[6]、Palmer指标[7]、指数[8]、指数[9]、标准化降水指数（）[10]、标准化降水蒸发指数（）[11]等。近年来，部分学者对灰色模糊聚类理论[12]、模糊物元模型[13]等方法进行了研究，取得了一定研究进展。是McKee等[14]在评估美国科罗拉干旱状况时提出的一种气象干旱评估方法，该方法通过概率密度函数求解累积概率，再将累积概率进行标准化而得到，消除了降水的时空分布差异，在各区域和多时间尺度上均能有效地反映旱涝状况。Merabti等[15]研究表明，基于的干旱评估结果与具有较好的一致性。Xu等[16]研究表明，对于干旱区而言，比更适合作为干旱评估指标。袁文平[17]等研究表明，计算简便，资料容易获取，且计算结果与指数具有极好的一致性。

云南省作为我国西南季风和东南季风的交汇区，降水时空分布不均导致的季节性干旱灾害频发，干旱导致的农业减产已成为区域最大的致灾因素。此外，云南省近50年的气温变化与全球、北半球和中国的变化趋势基本一致，全省降水日数和雨季降水量减少，但暴雨、大暴雨事件的发生频率却有所上升[18]。降水分配不均和降水量减小将进一步加剧区域气象干旱程度。近年来，众多学者对西南地区干旱时空变化及成因进行了研究。Xu等[16]采用对中国干旱时空分布进行了研究，得出云南等中国西南地区的干旱事件有加剧的趋势。Kim等[19]基于和相结合的研究表明，云南省约29.4%的地区属于干旱易发区。【切入点】截至目前，针对云南省干旱时空演变规律的研究多侧重于干旱分布特征描述，对多时空尺度干旱分布、干旱强度变化、连续性干旱、干旱年际变化及变异特征等方面的研究相对较少。【拟解决的关键问题】为此，本研究选取匀分布于云南省的36个气象观测站近31年的降水观测数据，基于指数、GIS空间分析、非参数Mann-Kendall趋势检验，识别云南省年尺度干旱和季节性干旱的时空分布规律及演变特征，为区域干旱灾害防控和农业水土资源管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

云南省地处中国西南边陲，处于东亚季风和南亚季风交汇区域。该省地形由高原山地向喀斯特地貌逐渐演变，84%的区域面积为山区，丘陵区仅占该省总面积的10%，坝区面积仅为该省总面积的6%。该省降水充沛，河流众多，但在时空分布上严重不均，导致干旱灾害频发，春旱和秋旱是云南省最为频发的干旱灾害。研究区高程及降水观测站空间分布如图1所示。

图1 云南省高程及降水观测站空间分布

1.2 研究方法

1.2.1 干旱表征方法

本研究采用McKee等[14]提出的指数识别云南省不同尺度干旱的时空演变特征，计算方法详见文献[10]。依据划分干旱强度等级，干旱等级划分标准详见表1。具有多时间尺度特征，3月（季节尺度）、12月（年尺度）时间尺度的应用最多，且季节尺度的3和年尺度的12更能反映干旱年内和年际变化[20]。因此，本研究采用年尺度12、季节尺度3来评估云南省年尺度、季节尺度的干旱时空分布及演变特征。

表1 SPI干旱等级划分标准

1.2.2 干旱频率

用P表示干旱频率，其数值等于干旱发生频数与统计序列样本数之比，计算式为：

式中：为不同站点的代号；为对应站点发生干旱的频数；为统计序列样本数。

1.2.3 干旱范围

以P表示干旱范围，其计算式为：

式中：为不同年份的代号；为发生干旱的站点数；为研究区内的总站点数。

根据P数值划分干旱范围等级。当P≥50%时，为全域性干旱；当33%≤P＜50%时，为区域性干旱；当25%≤P＜33%时，为部分区域性干旱；当10%≤P＜25%时，为局域性干旱；当P＜10%时可认为区域内无明显干旱发生。

1.2.4 干旱演变特征分析

非参数Mann-kendall（M-K）趋势检验是由世界气象组织（WMO）推荐并使用的一种统计检验方法，其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰。本研究采用非参数M-K趋势检验，探究36个站点的演变特征，分析干旱演变趋势。对于时间序列（1，2，…，X）样本，定义检验统计量：

式中：X、X分别为第、时间序列所对应的观测值，且<；当X-X小于、等于或大于0时，sign(X-X)分别为-1、0或1；为样本数。

Man-Kendall统计量的计算式为：

对于给定的置信水平，若||＞1-α/2，表明该时间序列在置信水平上存在显著的增加或减小趋势。其中，为正值表示增加趋势，为负值表示减少趋势，||≥1.28、1.64、2.32时，分别表示通过了置信度90%、95%、99%的显著性检验。本研究对36个气象站观测值计算得到的12、3系列进行趋势检验。如果满足||＞1-α/2且＞0，表明该站点干旱演变呈减小趋势；满足||＞1-α/2且<0，表明该站点干旱演变呈增加趋势；||≤1-α/2的站点代表干旱无明显的增大或减小趋势。

1.2.5 数据分析

计算和非参数Mann-kendall趋势检验基于Matlab 2012软件编程实现。空间分析基于ArcGIS10.2软件的地统计分析模块实现。常用的空间数据插值方法有反距离权重插值法（IDW）、多项式插值法（Spline）和克里金（Kriging）插值法3种，本研究采用交叉验证法评价这3种方法的插值效果。经对比分析，在3种插值方法中，IDW的插值精度相对较高，因此本研究采用IDW进行空间数据插值分析。空间数据插值分析时，采用自然间断法进行数据分类。根据云南省气候特点，季节划分标准为：3、4、5月为春季，6、7、8月为夏季，9、10、11月为秋季，12、1、2月为冬季。依据云南省综合农业区划报告，将云南省进一步划分为滇中区、滇东南区、滇西区、滇西南区、滇西区、滇东北区、滇西北区共7个分区。

1.3 数据来源

本研究采用的基础气象数据为均匀分布于云南省的36个国家基本气象站1982—2012年逐月降水观测资料，来源于中国气象数据网。36个国家基本降水站空间分布见图1。

2 结果与分析

2.1 SPI12、SPI3变化过程

图2为1982—2012年云南省36个降水站在年尺度、季节尺度上的平均变化。云南省近30年不同时间尺度均呈波动变化趋势，但不同时段的变化趋势存在差异。除春季略有增长外，夏季、秋季、冬季和年尺度均表现为小幅度减小趋势。春季变化范围为-1.92～2.07，对应的干旱等级范围为严重干旱～无旱；夏季变化范围为-2.22～1.01，对应的干旱等级范围为极端干旱～无旱；秋季变化范围为-2.67～1.37，对应的干旱等级范围为极端干旱～无旱；冬季变化范围为-1.78～2.23，对应的干旱等级范围为严重干旱～无旱。总体来看，秋季变化幅度最大，冬季变化幅度最小。

2.2 年尺度干旱频率分布

图3为云南省年尺度干旱频率空间分布。由图3（a）可知，干旱频率的高值区分布在滇东南区的文山、红河，滇中区的昆明、楚雄，以及滇西区的德宏等地区，干旱频率分布在41%～50%之间，这些区域发生干旱的频率总体较高。干旱频率的低值区主要分布在滇东北区的昭通，滇西区的保山以及滇西南区的普洱等地区，干旱频率分布在32%～37%之间。其余地区的干旱频率介于二者之间，干旱频率分布在37%～41%之间。

由图3（b）可知，轻微干旱的频率分布在6.5%～21%之间，干旱频率平均值为11.82%，发生干旱频率总体较小。高值区位于滇中区的楚雄、昆明、玉溪地区，以及德宏、保山、普洱、怒江的部分地区，其余地区发生轻微干旱的频率相对较小。由图3（c）年尺度中等干旱频率分布可知，高值区主要分布在怒江、丽江、临沧的部分地区，其他地区的频率均小于10%。图3（d）为年尺度严重干旱频率分布，高值区主要分布在西双版纳、丽江、红河、曲靖的部分区域，其他地区的频率均小于9.5%。图3（e）为年尺度极端干旱频率分布，高值区主要分布在滇西北区的迪庆，以及滇东南区的文山、红河的部分地区，其他地区的频率小于14%。总体来看，年尺度上4个干旱强度等级的发生频率为：轻微干旱（11.82%）＞极端干旱（11.14%）＞中等干旱（8.95%）＞严重干旱（7.17%），表明云南省发生轻微干旱和极端干旱的频率总体较高。

图3 年尺度干旱频率空间分布

2.3 年尺度连续干旱特征

为识别连续干旱特征，本研究统计了36个站点1982—2012年连续干旱年的出现次数。统计结果表明，在36个站点中仅有贡山、孟定2个站点未出现连续干旱，其余34个站点均发生过至少1次的连续2 a以上的干旱。从发生频次来看，出现2 a连续干旱的频次最高，合计有29个站点共发生54次连续2 a干旱，占比高达57.45%。其次为连续3 a干旱，合计有17个站点共发生23次连续3 a干旱，占比高达24.47%。连续4 a干旱的发生次数为15次，在连续干旱年中的占比为15.96%。干旱持续时间最长为6 a，分别是昭通地区的2000—2005年干旱和泸西地区的2007—2012年连续干旱。总体来看，昆明、楚雄、大理等区域发生连续干旱的频率较高，这些区域也是云南省干旱易发多发区，应更加注重连续干旱的防控。

2.4 年尺度干旱范围变化

图4为年尺度干旱范围变化过程曲线。云南省干旱范围变化呈显著波动趋势。干旱范围最大的是1987—1989、1992、2003、2005、2009—2012年。除2009年外，干旱范围均超过了60%，属于全域性干旱。1982、1984、1993、1996、1998、2006年干旱范围分布在33%～50%之间，属区域性干旱。1994、2004年的干旱范围分布在25%～33%之间，属于部分区域性干旱。其余年份的干旱范围均在25%以下，属于局域性干旱或无明显干旱。总体来看，干旱范围越大，干旱延续时间也越长。

不同等级干旱范围曲线也随着时间变化呈波动趋势。在同一时点，干旱范围曲线下方第一条干旱等级范围曲线为主导该时点的干旱等级。从干旱范围变化来看，大部分区域性干旱由极端干旱主导，干旱过程表现为范围广、等级高，干旱导致的灾害损失也较为严重，这也是云南省大范围干旱发生、发展过程中的显著特征。

图4 年尺度干旱范围变化曲线

2.5 季节性干旱频率分布

季节性干旱与区域耕地利用、种植制度、城乡供水保障等活动相关。云南省春、夏、秋、冬4个季节对应的干旱频率分别为39.86%、39.83%、38.43%、41.33%，4个季节的干旱频率差异较小。表2为季节性干旱等级频率统计结果。尽管4个季节的干旱频率差异较小，但不同季节干旱等级对应的频率差异较大，春季、夏季、冬季发生轻微干旱的频率最大，而秋季发生极端干旱的频率最大。秋季干旱频率最高的干旱等级为极端干旱，表明在干旱频率差异不大的情况下，秋季较高等级的干旱强度对干旱灾变过程影响也最大。

图5为不同季节干旱频率分布。春季干旱频率分布呈自滇西北向东南递减的趋势；干旱频率的高值区主要分布在怒江、大理及丽江的部分地区，干旱频率分布在40.6%～50.0%之间，这些地区也是春旱防范的重点区域；干旱频率的低值区主要分布在滇东南区的文山、红河等地，干旱频率分布在32.7%～39.4%之间。夏季干旱频率分布相对较均匀，除文山等部分地区干旱频率较高外，其余大部分地区的干旱频率均在39.5%以下。秋季干旱频率分布也相对均匀，高值区主要分布在怒江地区，其余地区的干旱频率均在39.3%以下。冬季干旱频率空间分布变异性较大，高值区分布在滇中区的昆明、玉溪，滇东南区的文山以及南部区的西双版纳，干旱频率分布在42.8%～50.0%之间；低值区分布在红河、临沧、昭通等部分地区，干旱频率分布在30.4%～41.4%之间。

图5 不同季节干旱频率空间分布

2.6 季节性干旱范围变化

图6为季节性干旱范围变化曲线。不同季节干旱范围变化呈显著的波动变化趋势。由图6（a）可知，多数年份的春季干旱处于区域干旱以上范围，干旱范围最高值发生在1989年，干旱范围接近100%；1982、1987、1995、2003、2005、2012年的春季干旱范围也较大，均超过了60%；不同年份主导春季干旱的强度等级也存在差异，1997年前为轻微干旱和极端干旱，1997年后为轻微干旱和中等干旱。由图6（b）可知，多数年份的夏季干旱也处于区域干旱以上范围，干旱范围最高值发生在1992年，干旱范围接近100%；1986—1987、1992、2003、2006、2011年的夏季干旱范围也较大，均超过了60%；除2006年外，干旱范围超过50%的夏季全域性干旱均由极端干旱主导。从图6（c）可以看出，多数年份的秋季干旱处于区域干旱以上范围，干旱范围最高值发生在2006年，干旱范围超过80%；1996、2003—2004、2005、2009年的秋季干旱范围也较大，均超过了60%；1997年前干旱范围无明显变化，1997年后干旱范围有明显增大趋势，且主导的干旱等级为极端干旱。从图6（d）可以看出，冬季干旱范围波动较大，干旱范围均在20%以上；干旱范围最高值发生在1986年，干旱范围也接近100%；1984—1986、1996、2001、2004、2006、2009、2012年的秋季干旱范围也较大，均超过了60%。

上述结果表明，云南省不同季节干旱范围变化存在显著差异，干旱范围高值的年份也各不相同，同一年内4个季节的干旱范围也存在差异。整体来看，干旱等级和干旱范围间存在着密切联系，总体表现为干旱等级越高，干旱范围也越大。除春季外，主导各季节干旱的等级均包含极端干旱，这也是导致云南夏、秋、冬3个季节干旱范围广、干旱灾害影响程度大的根本原因。

图6 季节性干旱范围变化过程曲线

2.7 干旱的年际演变趋势检验

表3为36个站点非参数Mann-Kendall 趋势检验结果。从年尺度来看，不同站点趋势检验的值主要分布在||≤1-α/2范围内；满足||＞1-α/2，且＞0的站点数为0；满足||＞1-α/2，且<0的站点也较少，在90%、95%、99%的3个置信区间的站点数分别为5、2、2。因此，从年尺度干旱演变趋势检验结果来看，除广南、景洪、泸西、沾益、昭通5个站点在90%的置信区间内有减小趋势外，云南省大部分地区值没有明显的增长或递增趋势。

从季节尺度来看，不同季节的干旱演变趋势存在差异。春季有18个站点干旱演变有减小趋势，其中12个站点有显著减小趋势，3个站点有极显著减小趋势，只有1个站点干旱演变有增强趋势。夏季大部分地区降水充沛，大部分站点干旱演变无明显的增加或减小趋势，但仍有保山、德钦、江城、景洪、临沧、泸水、泸西、瑞丽、普洱、宜良、昭通11个站点表现为增强趋势，其中江城、景洪、临沧、泸西、普洱、昭通6个站点呈显著增强趋势，3个站点呈极显著增强趋势。秋季合计有3个站点的干旱演变表现为减小趋势，有6个站点表现为增强趋势，其他站点干旱无明显的增大或减小趋势。冬季除沾益站点的干旱演变表现为减小趋势，景洪、勐腊表现为增强趋势外，其余大部分站点干旱均无明显的增大或减小趋势。不同季节干旱演变趋势的差异性特征表明，在干旱防控过程中，可针对不同季节干旱演变的特点实施差异化的应对措施，以实现干旱防控的精准化要求。

表3 非参数Mann-Kendall趋势检验结果

3 讨论

干旱评估方法是近年来国内外干旱研究领域的热点问题。目前，国内外较成熟的干旱评估方法主要有降水距平百分比、Palmer指标、指数、指数、指数、、等。其中，因具有稳定的计算特性，消除了降水时空分布差异，同时能有效地反映旱涝状况等特点，在世界各地得到了广泛应用[17]。通过反演得到的干旱频率、干旱历时、干旱强度等信息与云南省发生的干旱记录具有较好的一致性，这也说明在云南省干旱评估中具有优秀的适宜性。

同一地区月（1）、季度（3）、半年（6）、年（12）时间尺度表现出不同的变化特性。选择的时间尺度过长，干旱评估结果可能存在滞后效应；而时间尺度过短，则使评估结果存在较大的波动性，从而失去对干旱的诊断意义。从国内外研究来看，3、12月时间尺度的应用较多，且3和12更能反映干旱年际变化[15]。1和3均能够较好地反映短期气象的旱涝特征，与农业干旱间存在较为密切的关系；6和12则可以更精准地反映长期的旱涝变化特征[20]。由于时间尺度不同，同一地区年尺度、季节尺度上的干旱演变存在差异。因此，干旱评估中应根据实际需要合理选择时间尺度，以提高干旱评估的有效性。

云南省近50年降水日数和雨季降水量逐渐减少，但暴雨、大暴雨等极端降水频率上升，由此对区域水资源时空分布和旱涝状况造成了显著影响[21]。也有研究结果表明，近46年云南省年平均降水量趋于减少，特别是夏季降水量明显减小[22]。降水变化在区域干旱的演变中扮演着重要角色，随着降水特征（时空分布、暴雨特征等）的变化，干旱特征也随之发生变化，最终对农业生产、生态环境和城乡供水安全造成重大影响。任菊章等[23]研究表明，在全球变暖背景下，云南省雨季有变干的趋势，干旱略有加强趋势。从本文研究来看，云南省不同地区的干旱演变趋势存在差异；全年、夏季、秋季、冬季时间尺度的干旱演变呈小幅度增强趋势，这与任菊章等[23]研究结果基本一致。未来应重点关注气候变化驱动下干旱演变规律及驱动过程，为区域干旱灾害精准防控提供科学依据。

4 结论

1）云南省在不同时间尺度上均呈波动变化趋势，除春季有小幅度增长趋势外，夏季、秋季、冬季和全年尺度的均表现为小幅减小趋势。

2）年尺度干旱频率分布在32.26%～50.0%之间，多年平均干旱频率为39.08%，轻微干旱和极端干旱为年尺度干旱的主导性等级。干旱频率高值区主要分布在文山、红河、昆明、楚雄、德宏等地区，低值区主要分布在昭通、曲靖、保山、普洱等地区。

3）春、夏、秋、冬4个季节对应的干旱频率分别为39.86%、39.83%、38.43%、41.33%，其中春、夏、冬3个季节频率最高的干旱等级为轻微干旱，而秋季发生频率最高的干旱等级为极端干旱。

4）年尺度除有5个站点的干旱演变表现为增强趋势外，大部分地区年尺度干旱无明显的增强或减小趋势。

[1] MA M W, SONG S B, REN L L, et al. Multivariate drought characteristics using trivariate Gaussian and Student t copulas[J]. Hydrological Processes, 2013, 27(8): 1 175-1 190.

[2] WILHITE Donald A. Drought as a natural hazard: concepts and definitions[C]. London, 2000.

[3] PALMER W C. Meteorological drought US [C]. New York, 1965.

[4] World Meteorologic Organization. International meteoroljogical vocabulary (2nd)[M]. WMO, 1966.

[5] American Meteorological Society. Meteorological drought-Policy statement[J]. Bulletin of American Meteorological Society, 1997, 78: 847-849.

[6] 韦开, 王全九, 周蓓蓓, 等. 基于降水距平百分率的陕西省干旱时空分布特征[J]. 水土保持学报, 2017, 31(1): 318-322.

WEI Kai, WANG Quanjiu, ZHOU Beibei, et al. Analysis of drought characteristics in Shaanxi Province based on precipitation anomaly percentage[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2017, 31(1): 318-322.

[7] 刘卫国, 王曼, 丁俊祥, 等. 帕默尔干旱指数在天山北坡典型绿洲干旱特征分析中的适用性[J]. 中国沙漠, 2013, 33(1): 249-257.

LIU Weiguo, WANG Man, DING Junxiang, et al. A test on the palmer drought index with the data collected in the oasis in the northern slope of Tianshan Mountain[J]. Journal of Desert Research, 2013, 33(1): 249-257.

[8] 包云轩, 孟翠丽, 申双和, 等. 基于CI指数的江苏省近50年干旱的时空分布规律[J]. 地理学报, 2011, 66(5): 599-608.

BAO Yunxuan, MENG Cuili, SHEN Shuanghe, et al. Temporal and spatial patterns of droughts for recent 50 years in Jiangsu based on meteorological drought composite index[J]. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(5): 599-608.

[9] 王劲松, 郭江勇, 倾继祖. 一种K干旱指数在西北地区春旱分析中的应用[J]. 自然资源学报, 2007, 22(5): 709-717.

WANG Jinsong, GUO Jiangyong, QING Jizu. Application of a kind of K drought index in the spring drought analysis in northwest China[J]. Journal of Natural Resources, 2007, 22(5): 709-717.

[10] 李斌, 解建仓, 胡彦华, 等. 基于标准化降水指数的陕西省干旱时空变化特征分析[J]. 农业工程学报, 2017, 33(17): 113-119.

LI Bin, XIE Jiancang, HU Yanhua, et al. Analysis on spatiotemporal variability characteristics of drought in Shaanxi Province using standardized precipitation index[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017, 33(17): 113-119.

[11] 陈淑红, 刘宇, 刘招, 等. 基于SPEI指数泾河流域近50年干旱时空演变特征[J]. 水土保持学报, 2022, 36(2): 181-188, 196.

CHEN Shuhong, LIU Yu, LIU Zhao, et al. Temporal and spatial characteristics of drought in the Jinghe River Basin in the past 50 years based on the SPEI index[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2022, 36(2): 181-188, 196.

[12] 陈南祥, 李士辉, 杨莉. 灰色模糊聚类理论在干旱评价中的应用[J].华北水利水电学院学报, 2007, 28(2): 4-7.

CHEN Nanxiang, LI Shihui, YANG Li. Application about the grey-fuzzy cluster theory in the arid evaluation[J]. Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power, 2007, 28(2): 4-7.

[13] 武翡翡, 王烜. 基于熵权的模糊物元模型在白洋淀干旱评价中的应用[C]//Proceedings of 2011 AASRI Conference on Applied Information Technology (AASRI-AIT 2011 V3). Kota Kinabalu, Malaysia, 2011: 325-328.

[14] MCKEE T B, DOESKEN N J, KLEIST J. The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceeding of 8th Conference on Applied Climatology[C]. American Meteorological Society, Boston: Massa chusetts, 1993, 179-184.

[15] MERABTI A, MARTINS D S, MEDDI M, et al. Spatial and time variability of drought based on SPI and RDI with various time scales[J]. Water Resources Management, 2018, 32(3): 1 087-1 100.

[16] XU K, YANG D W, YANG H B, et al. Spatio-temporal variation of drought in China during 1961–2012: A climatic perspective[J]. Journal of Hydrology, 2015, 526: 253-264.

[17] 袁文平, 周广胜. 标准化降水指标与Z指数在我国应用的对比分析[J].植物生态学报, 2004, 28(4): 523-529.

YUAN Wenping, ZHOU Guangsheng. Comparison between standardized precipitation index and z-index in China[J]. Acta Phytoecologica Sinica, 2004, 28(4): 523-529.

[18] 程建刚, 解明恩. 近50年云南区域气候变化特征分析[J]. 地理科学进展, 2008, 27(5): 19-26.

CHENG Jiangang, XIE Ming’en. The analysis of regional climate change features over Yunnan in recent 50 years[J]. Progress in Geography, 2008, 27(5): 19-26.

[19] KIM K, WANG M C, RANJITKAR S, et al. Using leaf area index (LAI) to assess vegetation response to drought in Yunnan Province of China[J]. Journal of Mountain Science, 2017, 14(9): 1 863-1 872.

[20] 张利利, 周俊菊, 张恒玮, 等. 基于的石羊河流域气候干湿变化及干旱事件的时空格局特征研究[J]. 生态学报, 2017, 37(3): 996-1 007.

ZHANG Lili, ZHOU Junju, ZHANG Hengwei, et al. Temporal and spatial patterns of climate drought-wet and drought event based on standard precipitation index in Shiyang River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017,37(3): 996-1 007.

[21] 吴志杰. 城市化对云南高原中部区域气候变化的影响研究[D]. 昆明: 云南大学, 2015.

WU Zhijie. Quantitative estimates of urbanization effects on climate change in central Yunnan Plateau[D]. Kunming: Yunnan University, 2015.

[22] LI Y G, HE D M, HU J M, et al. Variability of extreme precipitation over Yunnan Province, China 1960—2012[J]. International Journal of Climatology, 2015, 35(2): 245-258.

[23] 任菊章, 黄中艳, 郑建萌. 基于相对湿润度指数的云南干旱气候变化特征[J]. 中国农业气象, 2014, 35(5): 567-574.

REN Juzhang, HUANG Zhongyan, ZHENG Jianmeng. Analysis on drought climate change in Yunnan based on relative moisture index[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2014, 35(5): 567-574.

Spatiotemporal Variation of Drought in Yunnan Province Calculated Using the Standardized Precipitation Index

CHEN Zhengfa1,2, LI Jing1,2, XIANG Biao1*, DUAN Qingsong1,2, LI Shufang1, WANG Shufang1,2

(1. College of Water Conservancy, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China;2. Research Center of Agricultural Water Saving Engineering and Technology in Yunnan Province, Kunming 650201, China)

【Objective】Drought is the most important abiotic stress facing agricultural management and economic development in many regions and countries. The aim of this paper is to identify the spatiotemporal variation of drought in Yunnan Province, using the standardized precipitation index ().【Method】Meteorological data measured over the past 31 years from 36 meteorological stations across the province were used in the analysis. Multi-scale variations of the droughts in both time and space were calculated using, GIS, nonparametric Mann-Kendall trend test and other methods.【Result】①Both annual and seasonalfluctuated temporally, but we identified a small annual increase in spring, small annual decreases in summer, autumn and winter. The autumnvaried mostly, and the winterleast. The annualvaried from -1.95 to 1.44. ②The annual drought frequency varied from 32.26% to 50.00%, with the severity of most droughts varying from mild to extreme range. Spatially, drought occurred more frequently in Wenshan, Honghe, Kunming, Chuxiong and Dehong than in other regions in the province. ③Seasonally, drought frequency in spring, summer, autumn and winter was 39.86%, 39.83%, 38.43%, and 41.33%, respectively. Although drought frequency in different seasons was close, their severity differed considerably. ④Annually, except for five meteorological stations which found increased drought frequency, drought frequency in other stations remained statistically the same. Seasonally, most stations showed decreased drought frequency in spring, eleven stations showed increased drought frequency in summer, and six and two stations showed increased autumn droughts and winter droughts, respectively.【Conclusion】Annual and seasonal drought frequency is spatially heterogeneous across the province. Droughts in the province are seasonal, with droughts occurring in spring and winter more frequently and severely.

space-time evolution; meteorological drought; seasonal drought; standardized precipitation index; Yunnan Province

1672 - 3317（2023）04 - 0092 - 08

P237

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022250

陈正发, 李靖, 相彪, 等. 基于的云南省多尺度干旱时空演变特征识别[J]. 灌溉排水学报, 2023, 42(4): 92-99.

CHEN Zhengfa, LI Jing, XIANG Biao, et al. Spatiotemporal Variation of Drought in Yunnan Province Calculated Using the Standardized Precipitation Index[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(4): 92-99.

2022-05-06

云南省基础研究专项面上项目（202201AT070272）；云南省教育厅科研项目（2022J0303）；云南农业大学引进人才科研启动项目（KY2022-29）

陈正发（1985-），男。讲师，博士，主要从事水土生态工程研究。E-mail: chenzhengfa2013@126.com

相彪（1979-），男。正高级工程师，博士，主要从事农业水工建筑研究。E-mail: 103931114@qq.com

责任编辑：韩 洋