何刘鹏，仝亮

（1.黄河勘测规划设计研究院有限公司，河南 郑州 450003；2.水利部黄河流域水治理和水安全重点实验室（筹），河南 郑州 450003）

1 引言

干旱是由长期缺水引起的自然灾害，由于干旱发生过程缓慢，因此干旱与洪水和其他自然灾害有根本区别。尽管干旱发展缓慢，但干旱对区域的生态、水文和经济情况的影响较大，并且干旱发生结束后造成的影响需较长时间恢复。在全球气候变化的背景下，干旱事件的频率和强度均在一定程度下有所增加。社会的发展和人口数量的增加，工业和农业对水资源的需求量也随之增加。因此，有必要了解在不同时空尺度上干旱的成因、变化特征和传递规律。

根据气象、水文、土壤和社会系统缺水情况的不同，干旱一般可分为气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱。水文干旱可以解释为在一段时期内，水资源（地表和地下）存在不足的情况。农业干旱通常与土壤水分有关，同时可能影响作物产量。目前，一些研究使用单一干旱指数来描述干旱特征。例如：利用农业干旱指数（self-calibrating Palmer Drought Severity Index）分析不同时间尺度下的干旱与植被动态的关系；利用气象干旱指数，分析不同流域的植被对干旱的敏感程度；分析渭河流域水文干旱的产生机制和变化特征；利用气象干旱指数和水文干旱指数（standardized runoff index），分析中国不同气候区域从气象干旱向水文干旱的传播规律和特性。

农业干旱的发生可能引起当地的水文干旱，而不同流域和不同季节干旱的传播也存在差异。探究长时间序列的干旱特征变化也更有利于揭示干旱的变化趋势。分析不同干旱的成分，则有利于揭示干旱变化规律的内在机制。因此，研究分析中国不同季节的流域水文干旱对农业干旱的响应特征，旨在揭示干旱传播规律；探究百年长时间序列的水文和农业干旱变化，旨在分析探究干旱变化特征的可靠规律；分析水文和农业干旱的成因，旨在揭示干旱的形成机制。

2 材料与方法

2.1 研究区域

中国位于亚洲的东部（3°51N～53°34N，73°29E～135°04E），土地和海洋面积分别约为9.63 ×106km2和3.00 ×103km2。中国地势西高东低，包含高原、盆地、丘陵和平原等地形，主要的高原包括：内蒙古高原、黄土高原、云贵高原和青藏高原；主要的平原包括：东北平原、华北平原、长江中下游平原；主要的盆地包括：塔里木盆地、准噶尔盘底和四川盆地；中国河流水系分布密集，主要的河流包括松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、钱塘江、闽江、珠江雅鲁藏布江、金沙江、怒江、塔里木河和疏勒河；主要的流域包括：松辽河流域（Ⅰ）、海河流域（Ⅱ）、黄河流域（Ⅲ）、淮河流域（Ⅳ）、长江流域（Ⅴ）、东南诸河（Ⅵ）、珠江流域（Ⅶ）、西南诸河（Ⅷ）和内陆河（Ⅸ），如图1。

图1 研究区域概况图

2.2 数据来源

此研究的地表径流模拟数据（GRUN）由苏黎世联邦理工学院（ETH）的大气和气候科学机构提供。GRUN数据集利用随机森林算法和实测径流数据模拟全球1902-2014年的径流数据变化。同时该数据集模拟的结果优于目前其他的13个最先进的全球水文模型径流模拟的结果。GRUN数据集的时空分辨率分别为1个月尺度和0.50 °×0.50 °，长时间序列为1902-2014年；描述农业干旱的自相关帕米尔干旱指数（scPDSI）由英国东英吉利大学的气候研究中心提供。CRU TS4.04 版本的scPDSI数据集的时空分辨率与GRUN数据集相同，分别为1个月尺度和0.50 °×0.50 °，长时间序列为1901-2019年；土壤湿度数据由欧洲再分析数据（ERAI）的气候数据接口（CDL）的1.6.9版本。该数据集的时空分辨率分别为1个月尺度和1.25°×0.94°，长时间序列为1979-2014年。研究选取0～1m深度土层的土壤含水量，因为scPDSI同样应用0～1m深度土层的土壤含水量进行计算。利用双线性插值将土壤含水量分辨率处理成0.50 °×0.50 °，与其他数据集的空间分辨率一致；降水和潜在蒸散量数据由英国东英吉利大学的气候研究中心提供。降水和潜在蒸散发数据的时空分辨率分别为1个月尺度和0.50°×0.50°，选取与土壤含水量数据集时间序列一致的1979-2014年。

2.3 干旱指数计算

水文干旱指数SRI的计算方法是将时间序列的径流数据利用对数正态分布标准化处理。农业干旱指数scPDSI定义的干旱在数月或数年内，水分供应持续低于气候上所期望的水分供给。计算时利用水量平衡原理，同时考虑到区域的降水、潜在蒸散发和土壤含水量因素变化，之后计算出水分距平指数，在此基础上增加持续因子的影响，最终得到干旱指标。SRI和scPDSI的数值越小则表示该地区相对干旱程度越大，反之干旱程度越小。根据袁超等和Van等的研究，对SRI和scPDSI的干旱级别进行划分，见表1。

表1 水文干旱和农业干旱的干旱级别表

2.4 干旱的响应程度

研究利用1902-2014年的SRI和scPDSI分析水文干旱对农业干旱的响应的程度。由于时间序列较长，通过计算SRI和scPDSI在不同季节的相关系数，可以较准确的计算出不同季节水文干旱对农业干旱的响应关系。因此研究利用皮尔逊相关系数确定干旱的响应程度。不同季节定义月份分别为：春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）和生长季（3-10月）。

式（1）中：Rxy是变量x与y之间的相关系数，n是变量时间序列的个数，x是scPDSI的时间序列的平均值，yi是SRI的第i个时间序列的值。

2.5 干旱归因分析

研究利用Lindeman-Merenda-Gold（LGM）方法量化自然驱动因素影响干旱的相对重要程度。该方法避免了回归变量的顺序效应，量化了解释变量的相对重要性。因此，LMG方法可以量化降水、潜在蒸散量和土壤含水量在不同流域对水文和农业干旱的影响程度。由于土壤湿度的时间序列为1979-2014年，因此只分析1979-2014年之间水文和农业干旱的驱动因素。

3 结果

3.1 水文干旱对农业干旱的响应关系

通过图2可以看出，夏季、秋季和生长季的水文干旱对农业干旱的响应关系空间分布较为相似，均为中国东北部、中部和南部有较高的相关系数；春季中国南部的水文干旱对农业干旱的响应程度较高，东北和西北部响应程度较低。因此，在中国东北部，夏季、秋季和生长季的响应关系较强，但在春季的响应关系较弱。

图2 不同季节水文干旱对农业干旱的响应程度图

通过图3可以看出，不同流域的夏季、秋季和生长季的水文干旱对农业干旱的响应关系数值分布同样较为相似。春季的淮河、长江、东南诸河和珠江流域的响应关系较强，相关系数主要分布在0.50 ～0.70 之间；松辽、海河、黄河和西南诸河流域的响应关系较弱，相关系数主要分布在0.10 ～0.50 之间；内陆河的相关关系最弱，相关系数主要分布在0.20 ～0.30 。夏季、秋季和生长季的海河和淮河流域的响应关系最强，主要分布在0.65 ～0.75 之间；松辽、黄河、长江、东南诸河和珠江流域的响应关系较强，主要分布在0.50 ～0.70 之间；西南诸河的响应关系较弱，主要分布在0.40 ～0.60 之间；内陆河的响应关系最弱，主要分布在0.20 ～0.45 之间。因此可以看出，松辽、海河和黄河流域在春季的水文干旱对农业干旱的响应程度较低，在夏季、秋季和生长季的响应程度较高。中国东北和华北地区由于春冬季的温差较大，且冬季的积雪在春季融化形成融雪径流。Ding等的研究表明，东北和华北地区的春季融雪径流的过程较为复杂，且影响干旱的传播过程。因此，松辽流域和海河流域春季的水文干旱对农业干旱的响应关系弱于其他季节，可能由于春季融雪径流影响从农业干旱向水文干旱的传递过程。

图3 不同流域在不同季节的水文干旱对农业干旱的响应程度图

3.2 水文干旱和农业干旱趋势变化

此研究选取干旱风险较高的松辽流域、海河流域、黄河流域和内陆河作为分析干旱长时间序列变化的区域。从图4可以看出，不同流域的不同农业干旱频率从高到低依次为轻度干旱、中度干旱、重度干旱和极度干旱。松辽流域农业的轻度、中度、重度和极度干旱频率在1902-1960年呈现降低趋势，在1931-2014年的呈现增加趋势；海河流域农业的轻度和中度干旱频率在1902-1930年呈现降低趋势，在1931-2014年呈现增加的趋势。海河流域农业的重度干旱频率在1902-1990年呈现降低趋势，在1961-2014年呈现增加趋势。海河流域农业的极度干旱频率在1902-2014呈现降低趋势。在1902-2014年间，海河流域农业的轻度、重度和重度干旱频率总体上均呈现增加趋势，极度干旱呈现降低趋势；黄河流域农业的轻度、中度、重度和极度干旱频率在1902-2014年均呈现增加趋势；内陆河农业的轻度干旱频率在1902-1960呈现增加趋势，在1931-1960年呈现相对稳定不变趋势。内陆河农业的中度、重度和极度干旱频率在1902-1990年呈现增加趋势，在1961-2014年呈现降低趋势。在1902-2014年间，内陆河农业的轻度、重度和重度干旱频率总体上均呈现先增后减的趋势。

图4 1902-2014年不同流域农业干旱频率的变化趋势图

从图5可以看出，松辽流域、黄河流域和内陆河的不同水文干旱频率从高到低依次为重度干旱、中度干旱、重度干旱和极度干旱，海河流域的不同水文干旱频率从高到低依次为：中度干旱、轻度干旱、重度干旱和极度干旱。1902-2014年，松辽流域、海河流域、黄河流域和内陆河的水文轻度干旱频率均呈现相对稳定不变的趋势，水文极度干旱均呈现增加趋势。1902-2014年，松辽流域、黄河流域和内陆河的水文中度干旱频率均呈现增加的趋势，海河流域的水文中度干旱频率呈现相对稳定的不变趋势。1902-2014年，海河流域、黄河流域和内陆河的水文重度干旱频率均呈现增长的趋势，松辽流域水文重度干旱在1902-1990年和1991-2014年分布呈现降低和增加的趋势。

图5 1902-2014年不同流域水文干旱频率的变化趋势图

3.3 水文干旱和农业干旱的归因分析

通过图6可以看出，黄河流域、海河流域的水文干旱首要驱动因素为土壤湿度。松辽流域北部的水文干旱首要驱动因素为降水，东南部的首要驱动因素为参考作物蒸散量，中部的首要驱动因素为土壤湿度。内陆河中部的水文干旱首要驱动因素为降水，北部和南部的首要驱动因素为土壤湿度。长江流域、淮河流域、东南诸河和珠江流域的水文干旱的首要驱动因素为参考作物蒸散量。西南诸河的南部和西部的水文干旱首要驱动因素为土壤湿度，中部为参考作物蒸散量；松辽流域、海河流域、黄河流域、长江流域、淮河流域、东南诸河、珠江流域和西南诸河的农业干旱首要驱动因素为土壤湿度。内陆河北部和西南部的农业干旱首要驱动因素为参考作物蒸散量，东南部的首要驱动因素为降水，中部和东部的首要驱动因素为土壤湿度。

图6 不同流域影响水文干旱和农业干旱的主要驱动因素图

从图7可以看出，松辽流域、海河流域、黄河流域、长江流域、淮河流域、东南诸河、珠江流域和西南诸河的土壤湿度对农业干旱的相对重要程度主要分布在0.50 ～0.90 之间，降水和参考作物蒸散量的相对重要程度主要分布在0.05 ～0.30 之间。内陆河的降水、参考作物蒸散量和土壤湿度驱动因素对农业干旱的相对重要程度主要分布分别在0.20 ～0.45 、0.10 ～0.20 和0.35 ～0.60 之间；松辽流域和内陆河的降水、参考作物蒸散量和土壤湿度驱动因素对水文干旱的相对重要程度主要分布分别在0.10 ～0.35 、0.15 ～0.45 和0.25 ～0.60 。海河流域和黄河流域的降水、参考作物蒸散量和土壤湿度驱动因素对水文干旱的相 对 重 要 程 度 主 要 分 布 分 别 在0.20 ～0.45 、0.05 ～0.20 和0.40 ～0.65 。淮河流域、长江流域、东南诸河和珠江流域的降水、参考作物蒸散量和土壤湿度驱动因素对水文干旱的相对重要程度主要分布分别在0.45 ～0.85 、0.05 ～0.20 和0.10 ～0.35 。

图7 不同流域环境因素对干旱的相对重要程度图

4 结论

夏季、秋季和生长季的水文干旱对农业干旱的响应关系空间分布较为相似，春季的融雪径流导致松辽流域和海河流域水文干旱的响应程度与其他季节不同。在南方流域（长江、淮河、东南诸河和珠江流域），水文干旱对农业干旱的响应程度较高，在北方流域（黄河和内陆河流域）干旱的响应程度较低。

在松辽、海河、黄河和内陆河流域，1902-2014年不同等级的农业干旱频率从高到低依次为：轻度、中度、重度和极度干旱，水文干旱频率从高到低依次为：重度、中度、轻度和极度干旱。在1902-2014年，不同等级的农业干旱频率总体上呈现增加的趋势，水文干旱频率总体上呈现保持稳定不变的趋势。

不同流域的农业干旱的首要驱动因素均为土壤湿度。中国南方流域（长江、淮河、东南诸河和珠江流域）的水文干旱首要驱动因素为参考作物蒸散量，黄河、海河和西南诸河流域的水文干旱的首要驱动因素为土壤湿度和参考作物蒸散量，松辽河流和内陆河流域的首要驱动因素为降水和土壤湿度。