张旭东 石瑞强 吴 迪 付玉娟 石超强 孙仕军

(1.沈阳农业大学水利学院， 沈阳 110866； 2.中国灌溉排水发展中心， 北京 100054；3.吕梁市水文水资源勘测站， 吕梁 033000)

0 引言

干旱是造成我国经济社会、农业生产损失最大的自然灾害之一。据统计，我国年均受旱面积约2.16×107hm2，干旱受灾面积占各种气象灾害面积的60%，每年因旱灾损失粮食约1.0×1010kg[1-2]。由于干旱成因复杂、影响因素众多，因此干旱指数(指标)的选取多样。近年来，国内外学者提出通过一系列干旱指数对干旱程度进行评估，常用的干旱指数有降水量距平百分率(Precipitation anomaly，Pa)、标准化降水指数(Standardized precipitation index，SPI)、降水Z指数、相对湿润度指数(Moisture index，MI)等。SPI是由MCKEE等[3]提出的一种气象干旱指标，该方法所需降雨资料易获取、计算简单，被国内外学者广泛应用于不同区域干旱事件分析[4-5]、适宜性评价[6]、干旱影响[7]、干旱风险[8-9]及干旱的时空变化特征[9-17]等研究中。

各站点不同年份的SPI是典型的随机变量，而云模型则可对随机变量的不确定性和稳定性进行评价。云模型是李德毅等[18-19]基于人为定义概念的不确定性(随机性和模糊性)提出的一种模型，即通过期望(Expected value，Ex)、熵(Entropy，En)、超熵(Hyper entropy，He)3个数字特征来定量描述一个不确定性概念的内涵。目前，云模型在随机变量的时空分布特征研究中得到广泛应用。殷长琛等[20]利用云模型分析了甘肃省参考作物蒸发蒸腾量的时空分布特征；程昌明等[21]使用Z指数与云模型相结合，对川中丘陵22个气象站60年的干旱特征进行了分析；龙贻东等[22]使用相对湿润度指数与云模型相结合，对川中丘陵8个气象站51年的干旱特征进行了分析；……