不同气象干旱指数在北疆绿洲农业区适用性分析

摘要  选取北疆绿洲农业区11个气象站1961—2020年的数据，按月尺度计算降水距平百分率（PA）、标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）、K指数和气象干旱综合指数（MCI）5种干旱指数，通过比较这些指数的相关性、不同等级的干旱发生频率以及在典型干旱年份的识别能力，分析各指数在该区域的适用性。结果表明，PA和SPI对降水亏缺有敏感的反应，但对温度的关联较弱，未充分考虑增温对干旱的影响；MCI与温度和降水的关联均较弱，倾向于低估重旱和特旱；SPEI和K指数与温度和降水均有较好的关联，但K指数过多地报告中度至重度干旱，而SPEI则全面考虑了温度和降水对干旱的综合影响，其结果更符合实际情况。由于SPEI计算蒸散发采用的Thornthwaite方法可能高估了温度对干旱的影响，在降水显著偏少、温度偏差较小的情况下，SPI的监测结果可能比SPEI更为严重，因此，建议结合SPI使用，以弥补这一不足。

关键词  气象干旱指数；月尺度；适用性；北疆绿洲农业区

中图分类号  S162  文献标识码  A  文章编号  0517-6611（2024）13-0172-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.13.042

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Applicability Analysis of Different Meteorological Drought Index in Oasis Agricultural Area of Northern Xinjiang

ZHANG Yan1， XIAO Feng-jin2， ZHANG Xin3 et al

（1.Xinjiang Production and Construction Corps Sixth Division Meteorological Bureau，Wujiaqu，Xinjiang 831300;2.National Climate Center， Beijing 100081;3.Xinjiang Bozhou Meteorological Bureau， Bozhou，Xinjiang 833400）

Abstract  Selecting data from the oasis agricultural area 11 stations of Northern Xinjiang from 1961 to 2020， five drought indices were calculated on a monthly scale， including the precipitation anomaly percentage （PA）， standardized precipitation index （SPI）， standardized precipitation evapotranspiration index （SPEI）， K index and meteorological drought composite index （MCI）. By comparing the correlation， frequency of drought occurrences at different levels and the ability to identify typical drought years among these indices， we analyzed their applicability in the region. The result showed that PA and SPI were sensitive to precipitation deficits but had a weaker correlation with temperature， failing to fully consider the impact of warming on droughts; MCI also had weaker correlations with temperature and precipitation， tending to underestimate severe and exceptional drought situations; both SPEI and K index showed a better correlation with temperature and precipitation， but the K index reported moderate to severe droughts excessively， while SPEI more comprehensively considered the combined effect of temperature and precipitation on droughts， making its results more realistic. However， due to the Thornthwaite method used by SPEI， which may overestimate the impact of temperature on drought， in cases of significantly less precipitation and minor temperature deviations， SPI’s monitoring results may be more severe than SPEI’s. Therefore， it was recommended to use SPI in conjunction with SPEI to compensate for this shortcoming.

Key words  Meteorological drought indices;Monthly scale;Applicability;Oasis agricultural area of Northern Xinjiang

基金项目  国家科技重大专项（2022ZD0119500）；第六师五家渠市科技计划项目（2221）。

作者简介  张燕（1970—），女，江苏如东人，高级工程师，硕士，从事农业气象干旱监测与诊断研究。*通信作者，研究员，博士，从事气象灾害监测与风险评估研究。

收稿日期  2023-11-09

干旱灾害是制约西北地区社会经济发展、农业生产和生态文明建设的重要自然灾害，而且随着气候变暖，西北地区极端干旱事件发生频率和强度均呈增加趋势，影响不断加重［1］，因此，科学应对干旱灾害，及时、有效地监测干旱的发生和发展，客观、准确地评估干旱的影响程度和范围，可为区域范围制定行之有效的抗旱措施、提高农业和社会经济抵御旱灾的风险能力提供理论支撑。

干旱指标是干旱监测的基础与核心［2］，一般分为两大类，一类是基于卫星遥感信息，一类是基于气候、土壤生态环境、作物因子等信息［3］，其中气候数据表征的气象干旱被认为是各类干旱中最先发生的，常将对气象干旱的监测用于干旱预警，但不同干旱指数监测能力不同，因此，要开展干旱指数的适用性研究，因地因时选取适宜干旱指数，才能做好气象干旱的有效监测。

新疆位于西北地区西部，气候干旱，降水稀少，其干旱状况一直备受关注。在干旱指数的适用性方面，慈晖等［4］对比分析了标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）、自适应帕默尔指数（scPDSI）和有效干旱指数（EDI）4种指数在新疆5个区域的适用性，发现SPEI指数优于其他3种指数；王舒等［5］利用K指数、SPI、SPEI和干旱侦测指数（RDI）4种干旱指数对新疆12个分区进行适用性分析，发现不同分区适用的干旱指数不同；郭冬等［6］利用降水距平百分率（PA）、SPEI、scPDSI和气象干旱综合指数（MCI）4种干旱指数对新疆5个分区的适用性进行分析，结果表明，MCI的适用性优于其他3种指数。但以上干旱指数的分析都是基于年、季尺度，而干旱事件具有多时间尺度的特征，包括从旬到年代甚至更长时间范围，短期干旱是经常发生的［7］，目前基于短时间尺度比如月尺度的干旱指数适用性研究在新疆开展较少。

新疆绿洲农业经济是天山南北经济发展的重要模式［8］，天山北坡是新疆绿洲最为密集和经济最发达的地区，也是连接我国内地和中亚、欧洲各国的中心区［9］。笔者以天山北坡的农业区域即北疆绿洲农业区为研究区域，对目前应用较为广泛的5种干旱指数（PA、SPI、SPEI、K指数、MCI）基于月时间尺度在该区域的适用性进行分析，选择精确的干旱指数，以期为气象干旱监测、预警提供参考依据，也为北疆绿洲农业经济可持续发展提供科技支撑。

1  资料与方法

1.1  研究区概况

北疆绿洲农业区地处天山北坡的冲积平原区，南部为天山山区，北部为古尔班通古特沙漠，属大陆性气候，降水稀少，蒸发强烈，是典型的干旱绿洲区，同时也是北疆重要的粮棉产区。选取该区内11个国家气象观测台站作为北疆农业种植区的代表站，这些站点的海拔在300～800 m，下垫面相对均匀平整。研究区内气象台站位置如图1所示。

1.2  数据来源

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网，时间为1961—2020年；灾情、旱情资料来源于中国气象局《中国气象灾害大典》（新疆卷）［10］、相关文献［11-19］和气象情报；干旱指数PA、SPI、SPEI、K指数的数据是通过程序设计计算得到，MCI数据来源于国家气候中心。

1.3  研究方法

1.3.1  统计方法。

根据北疆农作物生长特点，计算时段选取4—10月。采用皮尔逊（Pearson）相关系数计算干旱指数之间及与气象要素之间的相关性，显著性检验采用t检验；时间序列的线性变化趋势采用一元线性回归进行趋势倾向估计，并用Mann-Kendall检验其趋势的显著性。

1.3.2  干旱指数的计算。

（1）降水距平百分率（PA）。反映某时段降水量相对于常年同期平均降水量的偏离程度，计算公式如下：

PA=P-×100%（1）

式中：P为某时段降水量（mm）；为计算时段同期平均降水量（mm）。

（2）标准化降水指数（SPI）。Mckee等［20］提出的基于降水量的指标，由世界气象组织推荐使用，采用双参数的Γ分布概率密度函数拟合降水量的分布，然后再经正态标准化求得SPI值，计算公式如下：

当累积概率H（x）在（0，0.5］时，

SPI=-（t-c0+c1t+c2t21+d1t+d2t2+d3t3），t=ln1H（x）2（2）

当H（x）在（0.5，1.0）时，

SPI=t-c0+c1t+c2t21+d1t+d2t2+d3t3，t=ln1（1-H（x））2（3）

式中：c0=2.515 517；c1=0.802 853；c2=0.010 328；d1=1.432 788；d2=0.189 269；d3=0.001 308。

（3）标准化降水蒸散指数（SPEI）。SPEI是Vicente-Serrano等［21］在SPI的基础上引入潜在蒸散发的概念构建的。首先计算逐月潜在蒸散发，潜在蒸散发的计算采用Thornthwaite方法［22］，然后采用Log-Logistic概率密度函数f（x）来描述月降水量与潜在蒸散量差值的变化，得到月水分平衡量的概率分布函数F（x），经正态标准化处理后得到SPEI指数，计算公式如下：