靖娟利, 徐 勇, 王永锋, 窦世卿, 殷 敏

(1.桂林理工大学 测绘地理信息学院, 广西 桂林 541004; 2.广西空间信息与测绘重点实验室, 广西 桂林 541004)

干旱是目前全球最严重的自然灾害之一，对区域社会经济及环境产生重大影响。随着全球气候的持续变暖，干旱等极端气候事件发生频率和强度呈显著增加趋势[1]。据统计全球每年因干旱造成的经济损失可以达到60～80亿美元[2]，远超其他自然灾害。中国也是干旱灾害频繁发生的国家，近30 a呈现出由西北向东南扩散的趋势[3]。研究旱涝灾害的时空分布特征，对抗干旱及防洪具有重要意义。

西南岩溶区生态环境极其脆弱，属于全球3大连片岩溶发育区之一[4]，是黄河、长江和珠江的源头，提供约46%的中国水资源。由于其特殊的地质生态环境，形成了地表地下双层水文网的特殊岩溶水文地质现象，旱涝灾害频繁发生。2003年夏季发生了百年一遇的高温伏旱、2 008秋冬至2 009春季的秋冬连旱、2 009秋季至2010年初的秋冬春连旱、2011年又成为洪涝的重灾区，给生态环境、社会经济造成巨大损失[5]。因此，研究西南岩溶区旱涝的时空演化特征及其持续性具有重要意义。

由于西南岩溶区特殊的气候、地形地貌、地质环境等特征，其旱涝问题受到国内学者的广泛关注。我国学者针对西南地区的旱涝灾害的成因[5-6]、时空演变特征[7-11]、及干旱的持续性等[12-13]方面做了大量的研究工作。但大多研究主要集中在四川、重庆、云南、贵州、广西5个省(市、自治区)，以西南岩溶区为整体，从多个时间尺度分析旱涝时空变化特征及其持续性的研究尚不多见。

干旱指数是研究干旱情形的重要参数，目前基于气象站点的干旱指数主要有Palmer指数、相对湿润指数、降水距平百分率、标准化降水指数(Standardized precipitation index，SPI)、标准化降水蒸发指数(Standard precipitation evaporation index，SPEI)。其中应用最为成熟的是SPI，该指数主要反映气象干旱，计算过程简便，具有多时间尺度特征，相关研究已证明其在干旱监测中的优越性[10]。因此，本文基于西南岩溶区1960—2019年的气象资料，运用SPI作为干旱指标，结合ANUSPLIN插值法、Sen-Median趋势分析、Mann-Kendall检验和Hurst指数，研究近60 a西南岩溶区年际及季节旱涝时空演化特征，为该区域的水资源合理利用和旱涝监测工作提供参考资料。

1 研究区概况

研究区位于东经97°22′—117°11′，北纬20°14′—34°19′，行政区包括贵州、云南、广西、湖南、湖北、重庆、四川、广东8省(区)，是我国岩溶地貌分布最为集中的地区(图1)。岩溶分布面积按碳酸盐岩分布面积统计为114万km2，按碳酸盐岩地层出露面积计为76万km2[14]。西南岩溶区属于热带、亚热带季风气候区，气候温暖湿润、雨热同期，降水量季节和区域差异明显，多年平均气温和降水量大致都是由东南向西北递减。研究区内碳酸盐岩大面积出露，岩溶作用强烈，土壤瘠薄，水土流失严重。区域内水资源丰富，河流纵横，峡谷广布，地表地下具有双层水文地质结构。岩溶地貌类型复杂多样，主要分布峰丛洼地、峰林平原、断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶槽谷、溶丘、中高山岩溶等。生态环境脆弱，人口—资源—环境矛盾突出，属于全球变化的敏感地带。

图1 研究区地理位置和气象站点分布

2 数据与方法

2.1 数据来源及处理

收集西南8省(区)174个气象站点逐月降水观测资料，数据资料跨度为1960—2019年，其中西南岩溶区气象站点68个，数据资料来源于中国气象数据共享服务网(http:∥cdc.cma.gov.cn)，气象站点空间分布见图1。为了保证数据的完整性、一致性，数据处理过程中对极少部分缺测数据采用线性插补方法进行插补。研究区90 m空间分辨率的SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM数据来源于地理空间数据云平台(http:∥www.gscloud.cn/)，为了后续数据分析，将DEM数据重采样为1 km。可溶岩分布数据来源于中国地质科学院岩溶地质研究所编制的1∶400万中国可溶岩类型图。

2.2 研究方法

2.2.1 标准化降水指数 本文采用标准化降水指数(Standardized Precipitation Index，SPI)来刻画西南岩溶区旱涝状况。SPI最早由McKee等[15]提出，是在计算出某时段内降水量的Γ分布概率后，再进行正态标准化处理，最终用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级，详细计算过程参考文献[16]。

SPI具有多时间尺度特征，可用于不同时间尺度和地区旱涝特征的对比分析。本研究主要分析1，3，6，12个月和季节尺度SPI的旱涝演变特征。其中，春季为3—5月、夏季为6—8月、秋季为9—11月、冬季为12—2月。根据国家气象局制定的《气象干旱等级GB/T20481-2006》中的分级标准对旱涝等级进行划分(表1)。

表1 SPI旱涝等级划分

2.2.2 ANUSPLIN插值法ANUSPLIN是澳大利亚科学家Hutchinson基于薄盘样条理论编写的针对气象数据曲面拟合的专用插值软件[17]，该软件可以引入多个影响因子进行气象要素空间插值，适用于长时间序列的气象数据插值[18]，已在不同区域的气象插值中得到广泛应用[19-21]。因此，本文选用ANUSPLIN对1960—2019年的年际及季节SPI序列数据进行插值，样条次数为2，协变量为经度、纬度和高程，插值数据空间分辨率为1 km。

2.2.3 趋势分析方法 Sen-Median趋势分析与Mann-Kendall检验方法相结合，被广泛应用于气候变化和水文分析序列研究中，已成为长时间序列数据趋势分析的重要方法。两种方法用于SPI时间序列分析中，可以解释SPI长期变化趋势的显著性，详细计算方法参考文献[22-23]。当Sen-Median趋势度β>0时，表示时间序列呈上升趋势，反之呈下降趋势，变化趋势的显著性用Mann-Kendall方法进行检验。对检验统计量Z，在给定α置信水平上，如果|Z|≥Z1-α/2，表示研究序列在α水平上存在显著变化。本文判断α=0.05置信水平上SPI时间序列变化趋势的显著性。

2.2.4 Hurst指数 Hurst指数是定量描述时间序列信息长程依赖性的有效方法。基于重标极差分析法(Rescaled Range Analysis Method，R/S)的Hurst指数最早由英国水文学家Hurst在研究尼罗河水文问题时提出，后Mandelbrot在理论上对该方法进行了补充和完善。具体计算原理参考文献[24-25]。

Hurst指数H取值范围为00.5时，意味着未来的变化情况与过去一致，即持续性，H越接近1，持续性越强；而0

3 结果与分析

3.1 SPI时间变化特征

3.1.1 不同尺度SPI变化特征 基于1960—2019年的气象观测数据，计算得到西南岩溶区不同时间尺度SPI序列值(图2)。从图2可以看出，不同时间尺度SPI值随时间变化的敏感性存在显著差异，时间尺度越小，波动幅度越大。

1个月尺度的SPI1值在0上下频繁波动，表明受短期降水影响较大，旱涝交替比较频繁，并且以1 a为周期表现出周期变化的特点。这主要是因为SPI1值在计算过程中没有考虑前期降水的影响，各月降水随机性比较强，因而时间持续性较弱。研究时段内，1963年1月为最旱月份，SPI1值为-1.65，达到重旱等级；2015年12月为最涝月份，SPI1值为1.32，达到中涝等级。统计结果表明，1960—2019年1个月尺度的旱涝事件发生的频次为：重旱1次、中旱14次、轻旱300次、正常490次、轻涝306次、中涝39次，旱涝月份占研究总时长的31.94%；其中，中旱主要发生在秋季，轻旱在四季发生的次数差异不大，轻涝在冬季发生的次数稍多于其他3个季节，中涝主要发生在冬季和秋季。

3个月尺度的SPI3能够反映季节尺度的水分盈亏情况，可以较好地反映短期农业旱涝特征。从图2可以看出，SPI3的波动特点与SPI1相似，但波动频率较小。在研究时段内，2011年9月为最旱月，SPI3值为-1.51，达到重旱等级。统计结果表明，1960—2019年季节尺度的旱涝事件发生的频次为：重旱1次、中旱17次、轻旱94次、正常509次、轻涝84次、中涝13次，旱涝月份占研究总时长的29.11%；其中，中旱、轻旱和轻涝在四季均有发生，中旱在春季发生频率最高、夏季最少，轻旱在冬季和春季发生频率高、在夏季发生频率较低，轻涝在春季发生频率最高、在夏季最低，中涝主要发生在冬季和春季。

SPI6能够反映半年尺度的旱涝情况，旱涝变化未表现出明显的周期性特点。研究时段内，2011年8月为最旱月，SPI6值为-1.57，达到重旱等级，2016年4月为最涝月，SPI6值为1.41，达到中涝等级。此外，出现重旱的年份还有2011年9月、2010年2月。统计结果表示，1960—2019年半年尺度的旱涝事件发生的频次为：重旱3次、中旱16次、轻旱65次、正常555次、轻涝68次、中涝8次，旱涝月份占研究总时长的22.38%；其中，重旱在夏、秋和冬季各1次，轻旱在春季发生的频率高于其他季节，轻涝在春、夏两季发生的频率略高于秋、冬两季，中涝集中发生在春季和冬季。

SPI12代表了长时间内的水分盈亏情况，可以很好地反映降水量对于土壤墒情和地下水量变化的影响，能反映年尺度旱涝变化特点。从图2可以看出，2011年12月是最旱月份，SPI12值为-1.51，达到重旱等级；2016年7月为最涝月，SPI12值为1.20，达到中涝等级。连续时间大于等于5个月的旱涝事件主要为：1963年1—12月(中旱—轻旱—中旱—轻旱)，1968年7月—1969年3月(轻涝)，1973年7月—1974年3月(轻涝)，1983年7—12月(轻涝)，1988年11月—1989年3月(轻旱)，1992年11月—1993年6月(轻旱)，1998年6—11月(轻涝)，2002年12月—2003年4月(轻涝)，2003年12月—2004年4月(轻旱)，2009年9月—2010年8月(轻旱—中旱—轻旱)，2011年7月—2012年6月(中旱—重旱—中旱—轻旱)，2015年12月—2016年12月(轻涝—中涝—轻涝—中涝—轻涝)。统计结果表示，1960—2019年年尺度的旱涝事件发生的频次为：重旱1次、中旱20次、轻旱65次、正常554次、轻涝65次、中涝4次，旱涝月份占研究总时长的21.86%；其中，中旱、轻旱四季发生频率基本相同，轻涝在冬秋两季发生频率略高于春夏两季，中涝集中发生在春、夏、秋三季。

图2 SPI1，SPI3，SPI6和SPI12时间变化特征

3.1.2 SPI年际变化特征 从图3可以看出，1960—2019年西南岩溶区年际SPI值波动频繁，呈不显著下降趋势，线性倾向率为-0.016/10 a，说明60 a来研究区干旱程度呈不显著增加趋势。对年际SPI曲线进行5 a滑动平均，可以看出明显的阶段特征，1989年、2002年和2013年SPI出现明显的转折，表现出下降—上升—下降—上升的趋势。研究时段内，旱涝事件发生的频次为：重旱1次、中旱1次、轻旱5次、正常46次、轻涝7次；其中，重旱和中旱分别发生在2011年和2009年，SPI值分别达到-1.51，1.17；轻旱主要分布在1960年、1963年、1988年、1992年、2003年。轻涝主要分布在1961年、1968年、1973年、1983年、2002年、2015年和2016年。整体看来，1960—2019年西南岩溶区呈现出由雨涝向干旱变化的趋势。

图3 SPI年际变化特征

3.1.3 SPI季节变化特征 从季节变化特征来看(图4)，春、秋两季SPI呈不显著下降趋势(p>0.05)，下降速率分别为0.003/10 a和0.053/10 a；夏、冬两季SPI呈不显著上升趋势(p>0.05)，上升速率分别为0.000 8/10 a和0.04/10 a。

图4 SPI季节变化特征

春季SPI在-1.17～0.70波动，旱涝呈交替发生的特点。旱涝事件发生的频次为：中旱2次、轻旱7次、正常42次、轻涝9次；其中，中旱出现在1963年和2011年，SPI值分别为-1.12和-1.17；轻旱主要出现在1960年、1969年、1979年、1986年、1988年、1991年和1995年；轻涝主要出现在1961年、1970年、1973年、1975年、1978年、1981年、1990年、2002年和2016年。以上分析表明，春季干旱年份主要分布在20世纪60—90年代，雨涝年份主要分布在20世纪70年代。

夏季旱涝波动明显，旱涝事件发生的频次为：中旱2次、轻旱5次、正常47次、轻涝6次；其中，中旱发生在1972年和2011年，SPI值分别为-1.23和-1.15；轻旱发生在1989年、1990年、1992年、2009年和2013年；轻涝主要出现在1968年、1993年、1998年、1999年、2002年、2014年。以上分析表明，旱涝事件在20世纪90年代及21世纪初期发生频率较高。

秋季旱涝波动相对较小，旱涝事件发生的频次为：2009年发生中旱，SPI值为-1.38；轻旱7次，发生年份为1974年、1992年、1996年、1998年、2003年、2005年和2007年；轻涝7次，发生年份为1961年、1963年、1965年、1972年、1982年、1983年、2015年；正常45次。以上统计表明，旱涝事件在20世纪60年代、90年代以及21世纪初期发生比较频繁。

冬季SPI在高低位之间震荡变化，旱涝交替显著。研究时段内，中旱1次，发生在2009年；轻旱10次，发生年份为1963年、1969年、1974年、1979年、1986年、1994年、1996年、1999年、2010年、2013年；中涝4次，主要发生在1983年、1993年、1995年、2016年；轻涝7次，出现在1971年、1990年、1992年、1998年、2003年、2004年、2019年；正常37次。通过以上统计数据可以看出，旱涝事件在20世纪90年代及21世纪初期发生频率较高。

3.2 SPI空间变化趋势

3.2.1 SPI年际变化趋势 为了从像元尺度反映西南岩溶区近60 a SPI在年际和季节尺度的变化趋势，对年际和季节尺度SPI序列进行Sen-Median趋势分析，并采Mann-Kendall方法对其变化趋势的显著性进行检验。

从年尺度来看，SPI的Sen-Median趋势系数β介于(-0.14～0.25)/10 a，β<0表示SPI呈下降趋势，β>0表示SPI呈上升趋势。Mann-Kendall统计指标Z值介于-2.64～3.64，当|Z|≥1.96，表示在a=0.05显著水平下，SPI序列趋势变化显著。将Sen-Median趋势分析和Mann-Kendall检验结果进行叠加，并将结果分为4种类型：显著下降(β<0，Z≤-1.96)、不显著下降(β<0，|Z|<1.96)、不显著上升(β>0，|Z|<1.96)、显著上升(β>0，Z≥1.96)。

从图5可以看出，SPI呈下降趋势的区域集中分布在云南、贵州、重庆、湖北等地区，主要岩溶地貌类型有岩溶断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶高原、岩溶槽谷等。这些区域以干旱化趋势为主，占研究区总面积的57.13%，其中占56.96%的区域变化趋势不显著，未通过p<0.05显著性检验。进一步分析发现，SPI呈下降趋势的区域主要位于地势的第二阶梯，绝大部分区域高程主要分布在500～2 000 m，同时这些区域主要分布纯碳酸盐岩，地表土壤瘠薄，植被以灌草为主，蓄水能力较差，对降水的响应比较敏感，容易出现旱涝灾害。SPI呈上升趋势的区域主要分布在广西的峰丛洼地、广东的峰林平原、湖南的岩溶丘陵区、四川南部的岩溶断陷盆地区和西部及北部的中高山岩溶区，占研究区总面积的42.07%，这些区域有雨涝化趋势，其中41.57%区域变化趋势不显著，未通过p<0.05显著性检验。

图5 年际SPI空间变化及其显著性检验

3.2.2 SPI季节变化趋势 季节尺度上，西南岩溶区SPI空间变化趋势表现出较大差异(图6)。这不仅与地形和大气环流的影响有关，使降雨量季节和区域分布不均衡；同时与岩溶区特殊的地质环境背景有很大关系，地上地下双层结构、土壤瘠薄、使得蓄水能力非常差，对旱涝的响应比较敏感。从图6可以看出，春、夏、秋三季SPI以下降趋势为主，分别占研究区总面积的55.10%，53.06%和84.25%，表明春、夏、秋三季呈现干旱化趋势；而冬季SPI呈上升趋势的比例为83.32%，表明冬季以雨涝化趋势为主；但绝大部分区域SPI下降或上升趋势不显著，未通过p<0.05显著性检验。

图6 季节SPI空间变化及其显著性检验

春季，SPI呈下降趋势的区域主要分布在云南东部、贵州、广西、湖南、湖北等区域的岩溶断陷盆地、岩溶峡谷、岩溶高原、岩溶槽谷、岩溶丘陵及岩溶峰丛洼地区；其中显著下降的区域仅占研究区总面积的0.92%，集中分布在贵州西南部岩溶峡谷地区。SPI呈显著上升趋势的区域占研究区总面积的12.63%，集中分布在云南北部岩溶断陷盆地区、四川中高山岩溶区；呈不显著上升趋势的区域主要分布在云南、广西、广东，湖北、重庆局部地区也有分布。

夏季，SPI呈下降趋势的区域略高于呈上升趋势的区域，主要分布在云南、广西西北部、贵州北部及西南部、四川南部、西部及北部、湖北西北部等地区，以岩溶断陷盆地区分布最为广泛；显著下降的区域占研究区总面积的2.49%，主要分布在云南中部及西部地区。SPI呈上升趋势的区域主要分布在广西东北部、广东、湖南、贵州中部及东南部、四川中南部及中西部等地区；显著上升的区域占研究区总面积的3.84%，集中分布在湖南中部及与广西交接处的岩溶丘陵地区。

秋季，SPI呈下降趋势的区域相比春、夏两季有较大幅度增加，表明秋季以干旱化趋势为主。SPI呈下降趋势的区域广泛分布于云南、贵州、湖南、湖北、重庆及广西东北部和广东北部等地区；其中，显著下降的区域占研究区总面积的7.27%，集中分布在云南与贵州交接地区的岩溶断陷盆地区。SPI呈上升趋势的区域仅占研究区总面积15.75%，主要分布在广西西北部、四川中西部、湖南北部、广东也有离散分布，上升趋势不显著，均未通过p<0.05显著性检验。

冬季与春、夏、秋三季相比，SPI以不显著上升趋势为主导，占研究区总面积的77.70%，表明冬季大部分地区具有雨涝化趋势；呈显著上升趋势的区域仅占研究总面积的5.62%，主要分布在广西西南部峰丛洼地区、四川中部和北部地区中高山岩溶区。SPI呈下降趋势的区域，主要分布在云南与四川交接地带的岩溶断陷盆地区、云南西部的岩溶峡谷区，下降趋势不显著，基本未通过p<0.05显著性检验。

3.3 SPI空间演化特征

基于R/S理论方法，对研究区近60 a的年际SPI序列值逐像元计算Hurst指数，其值域范围为0.245～0.907，均值为0.633。为了研究SPI的空间演化特征，将Hurst指数分为3种类型：反持续性变化(H<0.5)、弱持续性变化(0.50.75)。统计结果表明，研究区Hurst指数以弱持续变化为主导，占研究区总面积的76.45%；其次为强持续变化区，占13.65%；反持续变化区域仅占9.90%。

从图7可以看出，Hurst指数呈强持续性的区域主要散布在贵州西北部与云南交界地区、四川中部及与云南南部交接的岩溶峡谷地区、云南西部和东部岩溶断陷盆地区、广西东北部峰丛洼地区。反持续性区域主要分布在湖北、湖南北部的岩溶槽谷地区、广西南部，广东西部及四川地区也有零星分布。

图7 Hurst指数空间分布

为了进一步研究西南岩溶区SPI变化趋势及其可持续性，将Sen-Median趋势分析和Mann-Kendall检验结果与Hurst指数分类结果进行空间叠加分析。具体研究过程中，将β<0用代码1表示，β>0用代码2表示；将α=0.05置信水平上Mann-Kendall检验结果划分为：显著变化区(Z<-1.96或Z≥1.96)分别用代码1，3表示，不显著变化(-1.96≤Z<1.96)用代码2表示；对Hurst指数值H<0.5时，用代码1表示，0.50.75用代码3表示；则β、Z和H的耦合结果见表2所示。从表2可以看出，SPI持续减少的区域(类别112，113，122，123)占50.33%，高于持续增加的区域(类别222，223，232，233)39.76%。

表2 降水量变化趋势及Hurst指数统计结果

SPI空间演化态势显著减少—强持续区域(类别113)仅占0.08%，主要在云南西部中高山岩溶区零星分布；显著增加—强持续区域(类别233)占0.92%，集中分布在四川中部中高山岩溶区；未来趋势无法确定的区域(类别121，221)占9.90%，主要集中分布在广西西南部岩溶峰丛洼地区、湖北中西部以及湖南北部岩溶槽谷地区。以上3类地区是重点监测区域，以防止旱涝灾害发生。

4 结 论

(1) 时间变化上，不同时间尺度SPI随时间变化表现出不同的响应特征，时间尺度越小，波动幅度越大。年际SPI呈不显著下降趋势，表现出干旱化趋势。季节尺度，春、秋两季SPI呈不显著下降趋势；夏、冬两季呈不显著上升趋势。研究结论与王东等[10]结论基本一致，与Li[8]、杨金虎[13]等的研究结论不完全一致，主要是因为研究区域不完全相同，选取的干旱指标不同，研究时间段长度也有差异。

(2) 空间分布上，云南、贵州、重庆、湖北等绝大部分地区年际SPI呈不显著下降趋势；广西、广东、湖南、四川南部和西部及北部绝大部分地区SPI呈不显著上升趋势。季节尺度上，春、夏、秋三季SPI以下降趋势为主，冬季SPI以上升趋势为主，绝大部分地区变化趋势不显著。

(3) 从SPI空间演化态势来看，SPI呈持续变化(H>0.5)的区域占90.10%。β，Z和H的耦合结果表明未来云南、贵州岩溶区干旱呈持续态势，广西、湖南、四川大部分岩溶区洪涝呈持续态势，其他地区未来变化趋势无法确定。

本文基于多尺度SPI研究了西南岩溶区旱涝时空演变特征，研究结果表明SPI能有效反映旱涝变化特征。但SPI仅考虑了单一的降水因子，在后续研究中可以同时考虑降雨、温度、土壤湿度、植被等因子对干旱的影响。