珠江流域重大干旱事件时空发展过程反演研究

doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2019.10.1050

珠江流域重大干旱事件时空发展过程反演研究

黄强^,¹^,², 陈子燊^,³, 唐常源²^,³, 李绍峰¹

1. 深圳职业技术学院建筑与环境工程学院，广东深圳 518055

2. 中山大学环境科学与工程学院，广东广州 510275

3. 中山大学地理科学与规划学院，广东广州 510275

Monitoring the Spatio-temporal Process of Severe Droughts in the Pearl River Basin

Huang Qiang^,¹^,², Chen Zishen^,³, Tang Changyuan²^,³, Li Shaofeng¹

1. School of Construction and Environmental Engineering, Shenzhen Polychnic, Shenzhen 518055, China

2. School of Environmental Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China

3. School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China

通讯作者: 陈子燊（1952-），男，福建福州人，教授，主要从事极端水文事件与风险研究. E-mail：eesczs@mail.sysu.edu.cn

收稿日期: 2019-06-30 修回日期: 2019-08-25 网络出版日期: 2019-11-29

基金资助:

国家自然科学基金项目“珠江三角洲集约型农业区河畔湿地土壤地下水中磷的迁移转化规律及其影响因素”. 41877470

深圳市科技计划项目“供水系统贾第虫

隐孢子虫迁移规律及灭活研究”. JCYJ20160226092135176

Corresponding authors: Chen Zishen (1952-), male, Fuzhou City, Fujian Province, Professor. Research areas include extreme hydrological events and risks analyse. E-mail：eesczs@mail.sysu.edu.cn

Received: 2019-06-30 Revised: 2019-08-25 Online: 2019-11-29

作者简介 About authors

黄强（1989-），男，广东清远人，讲师，主要从事水灾害风险、环境同位素研究.E-mail：huangq52@szpt.edu.cn

HuangQiang（1989-），male，QingyuanCity，GuangdongProvince，Lecturer.Researchareasincludewaterdisasterriskandenvironmentalisotope.E-mail:huangq52@szpt.edu.cn

摘要

利用中国气象局发布的0.5°×0.5°网格数据集，开展珠江流域1963年和2009年两场重大干旱事件时空发展过程的反演研究。采用以标准化降水与蒸散发指数为基础建立的联合干旱指数（JDI），与标准化后的有效降水指数（SWAP）作为干旱定量化描述的指标。相较于单点监测，利用网格数据计算的JDI和SWAP较好地考虑了干旱发展的空间属性，可以反映干旱发生—发展—高峰—消退的时空过程。JDI的监测结果反映的是不同月份的平均状态，能够直观地反映干旱发展的总体过程，而SWAP则可以提供短时间尺度的干旱监测，可以更细致地监测干旱发展的详细过程，为干旱出现、高峰和结束时间的定位提供了有效手段。JDI和SWAP的监测结果与实际旱情相符，可作为珠江流域干旱时空发展过程监测的理想指标。

关键词： 干旱监测 ; 干旱时空发展过程 ; 时间尺度 ; 珠江流域

Abstract

The 0.5°×0.5° grid dataset issued by the China National Meteorological Administration was used to study the spatio-temporal process of the two severe droughts in 1963 and 2009 for the Pearl River Basin. Two effective drought indexes named Joint Drought Index (JDI) and Standardized Weighted Average Precipitation (SWAP) were used as indicators for quantitative description of drought. Better considering the spatial property of drought, the results derived from the JDI and SWAP calculated by the grid dataset can reflect the whole process of drought occurrence, development, peak and recession. The monitoring results of JDI represent the average state of drought in a month, which can directly reflect the overall drought process, while the results of SWAP provide a more clear picture for drought monitoring on a short time scale, especially in detecting the beginning, peak and termination time of drought. Both the results of JDI and SWAP are consistent with the actual droughts recorded in history. Therefore, JDI and SWAP can be used together as ideal indicators for drought monitoring in the Pearl River Basin.

Keywords： Drought monitoring ; Spatio-temporal process of drought ; Time scale ; Pearl River Basin.

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本文引用格式

黄强, 陈子燊, 唐常源, 李绍峰. 珠江流域重大干旱事件时空发展过程反演研究. 地球科学进展[J], 2019, 34(10): 1050-1059 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2019.10.1050

Huang Qiang, Chen Zishen, Tang Changyuan, Li Shaofeng. Monitoring the Spatio-temporal Process of Severe Droughts in the Pearl River Basin. Advances in Earth Science[J], 2019, 34(10): 1050-1059 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2019.10.1050

1 引言

从古至今，干旱一直是影响人类生活和社会经济发展的主要自然灾害之一。干旱的分布范围广泛，它可以发生在任何地方的任何季节，全球约有一半的陆地表面频繁发生干旱^[1]。干旱不仅严重影响了水资源的供给和水质安全，使生态破坏、农业减产、工业停产，还威胁着人类的身体健康和社会稳定。统计结果显示，20世纪全球各个地区受干旱影响的人数达20亿，干旱造成的死亡人数高达1 100多万^[2]；全球范围内干旱导致的社会经济损失超过60亿美元/年，其破坏程度远超其他类型的气象水文灾害^[3]。干旱形成的物理机制复杂，其出现时间难以预测^[4,5]，被认为是最复杂的自然灾害之一。

全球及区域气候系统正经历以气温升高为主要特征的变化，同时全球的人口和社会经济快速发展，降水、蒸发和径流等水循环过程受人类活动的影响逐渐加大，导致干旱、洪涝等极端气象水文事件出现的频率近年来呈现不断增加的趋势^[6,7]。IPCC第4次和第5次评估报告^[8,9]指出，未来极端天气事件发生的频次还将继续增多，随之产生的自然灾害将会带来更大的损失。如何通过有效途径防范和减少干旱带来的损失和影响已受到了来自环境、生态、水文、气象、地质和农业等领域的研究人员和管理部门的高度重视。

珠江流域地区是政治、经济发展程度高，人口密集的地区，尤其是珠江三角洲地区，更是全国政治、经济和人口的中心之一。由于水资源量在东部和西部的分布不均，以及干旱频发的影响，水资源问题已成为制约该地区经济可持续发展的瓶颈因素。目前，珠江流域的干旱研究主要集中在干旱分布特征、时空变化趋势和灾害风险分析等。张强等^[10]、肖名忠等^[11]和陈子燊等^[12,13]对珠江流域近50多年来的干旱时空变化特征进行了研究，均发现珠江流域的干旱趋势明显，尤其是西部地区。黄翀等^[14]在此基础上探讨了厄尔尼诺—南方涛动、北大西洋涛动、印度洋偶极子和太平洋10年涛动等大尺度气候指数对珠江流域干旱变化特征的影响。此外，肖名忠等^[15]和黄强等^[16]利用多变量分布理论开展了珠江流域的干旱风险研究。

干旱监测技术是日常干旱业务工作的关键技术，对水资源管理与调度及农业生产的指导具有重要意义。干旱作为一种大范围的自然灾害事件，空间属性也是研究干旱发展的一个重要元素。但由于观测数据的空间有限性，干旱的研究常常局限于观测站点从单点到面上的研究，目前的干旱监测技术也远未达到成熟^[17,18]。近年来，国内外学者对干旱的定量化、发生发展研究作了许多有益尝试和贡献。Vicente-Serrano等^[19]在广泛应用的标准化降水指数（Standardized Precipitation Index, SPI）^[20]的基础上提出了更能体现自然界水分平衡过程的干旱定量化指数——标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）。Kao等^[21]基于干旱发展缓慢的特征，从多个时间尺度联合监测干旱的角度，发展出了联合干旱指数（Joint Drought Index，JDI），并提出了干旱监测准确性的评价指标。为了能够在更短时间尺度上（周、天）反映一个地区的旱涝状况，Lu^[22]利用一个水分收入与衰退物理模型提出了有效降水的概念以及相应干旱定量化指标的计算方法。本文拟从不同的时间尺度视角下，针对近50多年来珠江流域发生的重大干旱事件，开展干旱时空发展过程反演研究，以期增进对干旱发生—发展—高峰—消退时空过程的认识，为珠江流域的干旱监测业务提供依据。

2 数据与方法

2.1　数据

过去开展的珠江流域干旱问题研究主要采用气象和水文监测站点的数据，受制于站点空间布置密度的有限性，对干旱的空间发展和分布只能借助地理空间差值的手段来进行。中国气象局发布的0.5°×0.5°网格数据集，由全国2 416个气象站点的观测数据和全国范围的0.5°×0.5°数字高程数据经过严密的空间处理技术而形成，数据集经过严格的质量控制，具有良好的精度。这套数据集最大的优势在于高空间分辨率，使用网格数据进行干旱监测的研究能够更好地从空间上把握干旱发生、时空发展和变化的过程。本研究选用涵盖整个珠江流域的211个网格（图1）1961—2011年（2012年后的数据缺测较多，还需进一步修订）的逐日最高、最低、平均气温和降水量作为基础数据研究珠江流域近50多年来重大干旱场次的时空发展过程。珠江流域范围内的42个国家气象站点的气象要素数据，以及高要、石角、博罗水文站点（西江、北江和东江的控制站点）的径流量数据也被融合于研究中。

图1

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图1 珠江流域地理位置、观测站点和网格分布示意图

Fig.1 Geographical location, observation stations and grid distribution of the Pearl River Basin

2.2　联合干旱指数（JDI）

Vicente-Serrano等^[19]提出的SPEI是在传统的SPI基础上融合了蒸散发的作用，在计算模式上也参照SPI的模式：以降水量与蒸散发量分别作为地区水量收支的两项，通过标准化时段降水量与蒸散发量的差值来表征水量平衡系统中地区水分偏离正常的程度。本研究采用以月为单元的计算方法^[21]，以减小珠江流域地区降水与蒸散发季节性特征的影响。在蒸散发的计算上，采用在珠江流域范围内适用性好、精度高的PM公式^[23]。

以 $P (t)$ 表示地区的降水量时间序列（逐月序列），以 $E (t)$ 表示地区的蒸散发时间序列，则 $D (t) = P (t) - E (t)$ 可称为地区的净降水量序列。将净降水量序列按月份划分成12个子序列，基于净降水量序列服从广义逻辑斯特分布，各月份的子序列计算的累积概率经标准正态化后再按时间顺序排列，得到的n（ $n \leq 12$ ）个月尺度的SPEI记为 $S P E I_{n}$ ：

S P E I_{n} = \{S P E I_{n}^{1}, S P E I_{n}^{2}, \dots, S P E I_{n}^{12}\}

。（1）

不同时间尺度的SPEI反映了不同时间长短的干旱状态，SPEI₁反映了过去1个月的干旱状态，SPEI₆反映了过去半年的干旱状态，SPEI₁₂则反映了过去1年的干旱状态^[24]。由于干旱的发展是个缓慢演进的过程，各时间尺度的SPEI对于干旱形成与演进的监测都很重要，短时间尺度的SPEI侧重于干旱形成的监测，长时间尺度的SPEI则侧重于干旱延续性的监测^[24]。依据各月尺度SPEI间的相关性结构，构建12维的Copula（选用非对称Frank copula结构），再经Kendall函数转化为单维标准化值得到JDI。

J D I = φ^{- 1} \{K c [C (S P E I_{1}, S P E I_{2}, \dots, S P E I_{n})]\}

，（2）

式中: $φ^{- 1} (\cdot)$ 为标准正态逆函数, $K c (\cdot)$ 为Kendall函数, $C (\cdot)$ 为12维Copula函数。JDI综合了各时间尺度的干旱特征信息，呈现的是更加全面的干旱监测结果，具有更高的干旱监测准确性^[24]。

2.3　有效降水指数

标准化干旱指数虽然在国内外的干旱研究中得到了广泛应用，但仍然存在不足，其中标准化指数局限于月以上尺度的干旱监测，不能用于短时间尺度（如日尺度和周尺度）干旱的监测^[25]。例如，当标准化指数用于某天干旱状况的即时监测时，若该天未发生降水，则与历史记录相比，该天处于干旱状态，但对于前几天都有降水发生的情况，很显然该天实际上并不处于干旱的状态^[25]。然而，在国家或地区的实际干旱业务应用中，常常也需要短时间尺度（当前和若干天后）的干旱监测与预估^[25]。为了克服标准化指数的不足，Lu^[22]提出了有效降水的概念。降水使陆面的水分储存增加，降水过后陆面的水分储存呈现逐渐衰减的趋势，有雨日的水分储存衰退主要受径流的影响，无雨日的水分储存衰退则主要受蒸散发的影响^[25]。由于降水、径流、蒸散发的水文过程是一个缓慢的循环过程，因此前期水分的储存变化也是一个缓慢衰退的过程，这个衰退的过程可以用一个简单的物理模式来表达^[25]：

\frac{f (t)}{d t} = - b f (t) + P (t)

，（3）

式中:旱涝状态 $f (t)$ 的时间变化过程由水分收入与支出两部分控制，降水 $P (t)$ 是模式中水分收入的部分，水分支出部分则用水分储存的衰退 $- b f (t)$ 来表达，b（ $b > 0$ ）代表了水分储存衰退的强度^[25]。公式（3）经过一系列的数学积分、变换后，当前的旱涝状态 $f_{0}$ 可简化为仅用降水量来表达^[25]：

f_{0} = \overset{N}{\sum_{n = 0}} a^{n} P_{n}

，（4）

式中： $a = e x p (- b Δ t) < 1$ （ $Δ t$ 为时间间隔，取1天）表示控制前期降水对当前旱涝状态贡献的参数， $P_{n}$ 表示距离当前天数的降水量（ $P_{0}$ 代表当天的降水量， $P_{1}$ 表示前一天的降水量）^[25]。 $f_{0}$ 是一个绝对性的值，为了方便比较，按权重系数( $w_{n}$ )可将 $f_{0}$ 转化成一个相对性的值^[25]：

W A P = \overset{N}{\sum_{n = 0}} w_{n} P_{n}

，（6）

w_{n} = (1 - a) a^{n}

，（7）

式中:N是影响当前旱涝状态前期降水量的总天数^[25]。前期降水量对当前旱涝状态的贡献呈递减的模式，距离当前越远的天数，其降水量的贡献越小^[25]。N可通过设置前期降水量对当前旱涝状态贡献的最小百分率阈值c来决定，即 $a^{N} = c$ ，则 $N = l n c / l n a$ ^[25]。WAP实际上是一个有效降水的概念，根据地区当前与前期降水量的多少来表征当前的旱涝状况，具有物理意义，能在短时间尺度上反映一个地区的旱涝状况^[25]。

由于珠江流域地区降水量的时空分布不均匀性，降水量在不同地区与季节之间存在着较大差异。降水量的区域性差异使得WAP不可避免地在空间横向比较上存在着局限性^[25]。为了解决WAP空间可比性差的问题，并减小降水季节性差异对计算结果的影响，参照前述联合干旱指数的计算模式，将WAP转化为标准化值（称SWAP）。由公式（3）～（5）可知，WAP实际上是降水量的线性组合，基于降水量服从Gamma分布的前提，WAP必然也服从Gamma分布^[25]。根据标准化改进计算模式，排列整合后可得SWAP序列。

JDI和SWAP都是经过标准正态化后得到的干旱定量化指数，具有相同的干旱等级划分标准^[25]。传统的标准化干旱指数是根据正态曲线的数学拐点特征来划分干旱等级，有研究^[26,27]表明以出现概率（重现期）为标准来划分的干旱等级更加科学，并且与实际旱情更吻合。以0.3，0.2，0.1，0.05和0.02的出现概率（分别对应3，5，10，20和50年重现期）作为标准，可划分出轻旱、中旱、重旱、特旱和极旱5个干旱等级，相应的阈值分别为-0.52,-0.84,-1.28,-1.64和-2.05。

2.4　干旱发生、结束时间判定

本研究采用网格数百分比阈值的方法来判定干旱发生和结束的时间，百分比阈值设置为10%。首先，判定区域内的干旱定量化指标值达到干旱临界值的网格数百分比是否大于阈值，当区域内处于干旱状态的网格数百分比从低于阈值转变为超过阈值时，判定为干旱开始，时间点可确定为干旱开始的时间；在干旱开始后，区域内处于干旱状态的网格数百分比从高于阈值转变为低于阈值时，判定为干旱结束，时间点可确定为干旱结束的时间。

3 结果分析

3.1　珠江流域干旱总体特征

利用珠江流域范围内42个国家气象站点数据计算的JDI值，经过统计分别得到珠江流域JDI平均值、西江子流域JDI平均值、北江子流域JDI平均值、东江流域子流域平均值和三角洲地区JDI平均值。为了探究珠江流域整个地区及其各子流域地区近50多年的总体干湿特征，以统计的JDI区域平均值代表该地区的总体干湿状况。纵观整个珠江流域，干旱较严重的年份主要有1963年、1999年、2003年及以后的年份，其中1963年和2009年的干旱程度最重，1963年北江、东江和三角洲等地区甚至达到了极旱的程度。根据珠江水利委员会的旱灾统计^[28,29]，1963年为特大干旱年，1998年、1999年、2003年、2004年、2007年、2009年和2010年都遭受了较严重的干旱，与干旱定量化指标反映的情况一致。以下将分别对发生在1963年和2009年的重大干旱事件的发生发展过程进行研究。

高要、石角和博罗3个水文控制站点计算的标准化径流指数（Standardized Streamflow Index,SSI)分别与1~12月SPEI的相关性曲线在一定程度上可以反映三大子流域在不同气象条件下的水文效应，在西江和北江流域，水分转换时间都大约为2个月，随着时间尺度的增加，气象的水量条件对河道水量的影响越来越小；而在东江流域，不同时间尺度气象水量的收支对水文水量变化的影响并没有明显的改变（与东江流域上游水库的人工调节有关）。因此，珠江流域大部分地区处于南方湿润区，水分转换的时间大约为2个月，用于计算SWAP的参数N可取为60天，c取1%，则a≈0.93。

3.2　1963年干旱过程反演

根据研究^[16]，珠江流域可分为5个干旱特征区域，分别为西部山区、西南地区、西北地区、中部地区和东部沿海地区。在5个干旱特征区域中选取代表站点（泸西、百色、望谟、贺州和广州），应用JDI和SWAP分别对1963年的干旱过程进行月尺度和日尺度的站点反演。5个干旱特征区域的JDI数据展现了不同的干旱过程，总体表现为1962年下半年开始出现干旱的势头，至1963年干旱开始迅速发展，夏季达到干旱最高峰，1963年的干旱状况严重，几乎全年都处于干旱状态，从冬季开始，干旱的严重程度逐渐消退，至1964年春季干旱结束。从各特征区域的干旱发展过程来看，中北部地区的干旱程度最严重，西南部地区的干旱历时最长，西部山区的干旱形势较为缓和。相对JDI的点监测结果，5个干旱特征区域代表站点的SWAP日尺度干旱反演结果则要复杂得多，总体特征表现为：5个代表站点的SWAP曲线在1962年底都开始往下滑，干旱开始出现，到了1963年，干旱先是继续发展，而后消退，再继续发展，在5月下旬和6月初达到顶峰，之后干旱迅速消退，在8月又重新出现，经历了出现—发展—高峰—消退—再发展—消退的过程。

利用网格数据计算的JDI和SWAP对1963年干旱发展的空间过程反演结果分别如图2和图3所示。基于JDI的反演结果，干旱开始于1962年底（1962年11月，处于干旱状态的网格数从低于阈值转变为超过阈值），结束于1964年初（1964年2月，处于干旱状态的网格数从高于阈值转变为低于阈值）。发展过程为：1962年11~12月中西部地区出现轻旱，于1963年发展为中旱，同时东部地区也开始出现轻旱，并于1963年4月干旱发展至全流域，但大部分地区仍处于轻旱—中旱的状态。从1963年5月开始，全流域的干旱加重，中西部分地区出现了特旱甚至极旱的状态，而东部地区的旱情则有所减缓。从1963年5～8月的监测结果可以看出，中西部和东部地区呈现相反的干旱发展过程，中西部地区5~8月，经历了严重干旱—轻旱的干旱消退过程，而东部地区则经历了轻旱—严重干旱的持续发展过程。1963年9月，全流域的旱情达到了高峰。至1963年10月，全流域仍然处于较严重的干旱状态下，但旱情已呈现逐渐消退的趋势，并于1964年2月结束了这场干旱。这场干旱共历时15个月，总体上经历了干旱发生、发展、高峰和消退4个过程。这是一场全流域的干旱，流域内大部分地区保持干旱状态持续了8个月，并且旱情严重的高峰期长。

图2

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图2 基于JDI的1963年干旱时空过程反演

Fig.2 Monitoring the spatio-temporal process of drought in 1963 based on JDI

图3

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图3 基于SWAP的1963年干旱时空过程反演

Fig.3 Monitoring the spatio-temporal process of drought in 1963 based on SWAP

由于SWAP是基于当前与前期降水量的计算结果，能够从更短的尺度反映地区旱涝的状态，因此SWAP的反演结果可以更加详尽地展示干旱发生—发展—高峰—消退的全过程。根据SWAP的反演结果，这场干旱的开始时间可判定为1962年11月7日，结束时间为1964年1月4日，共历时424天。这场干旱实际上经历了7个阶段：发生阶段（1962年11月7日至1963年2月12日）、发展阶段（1963年2月13日至5月14日）、高峰阶段（1963年5月15日至6月8日）、消退阶段（1963年6月9日至7月27日）、再发展阶段（1963年7月28日至8月24日）、再高峰阶段（1963年8月25日至9月10日）和最后消退阶段（1963年9月11日至1964年1月4日）。

3.3　2009年干旱过程反演

从5个干旱特征区域代表站点的JDI数据上看，2009年干旱的总体发展过程表现为始于2009年夏季，发展于秋季，结束于2010年。东部地区的干旱程度较低，西部地区则在2009年末至2010年初遭受了严重的干旱。SWAP的反演结果则反映了从2009年下半年发展至2010年的细致过程。

JDI和SWAP对2009年干旱发展的空间过程反演结果分别如图4和图5所示。JDI的反演结果显示，这场干旱始于2009年5月，东北部地区出现轻旱，逐渐向西发展，经过5~6月，至7月旱情扩展至西部地区，此时的旱情还处于轻旱阶段，至9~10月旱情加重为中旱—重旱。从11月开始东部地区的干旱逐渐呈现消退的趋势，而西部地区的干旱则持续加重，至2010年1月东部地区的干旱已消失，而西部地区仍持续加重，部分地区的旱情甚至加重为特旱—极旱。西部地区的干旱在2010年的2~3月到达高峰，干旱中心位于南盘江和北盘江下游地区，旱情虽从4月开始有所减轻低，但一直持续至6月。2010年6月干旱减轻为轻旱—中旱，并逐渐恢复正常，于2010年9月结束。从JDI监测的结果上看，这场干旱共历时17个月，总体上经历了发生、发展、高峰和消退4个过程，西部地区是这场干旱的主要受灾区，历时长且旱情严重。

图4

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图4 基于JDI的2009年干旱时空过程反演

Fig.4 Monitoring the spatio-temporal process of drought in 2009 based on JDI

图5

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图5 基于SWAP的2009年干旱时空过程反演

Fig.5 Monitoring the spatio-temporal process of drought in 2009 based on SWAP

基于SWAP反演结果则可以判定这场干旱的起始时间为2009年5月12日，结束时间为2010年9月25日，共历时502天。这场干旱实际上也经历了7个阶段：发生阶段（2009年5月12日至8月3日）、发展阶段（2009年8月4日至10月2日）、高峰阶段（2009年10月3日至12月2日）、消退阶段（2009年12月3日至2010年1月9日）、再发展阶段（2010年1月10日至3月31日）、再高峰阶段（2010年4月1日至5月7日）和最后消退阶段（2010年5月8日至9月25日）。

4 讨论

针对珠江流域近50多年来旱情严重的1963年和2009年两场干旱事件，采用JDI和SWAP分别从月时间尺度和日时间尺度展开站点和空间的干旱发展过程反演。站点反演结果只能从时间上反映干旱在某地某点的发展过程，虽然选取代表站点的方法对干旱进行反演能够在一定程度上窥视出干旱发展的大致过程，但并不能连续有效地还原干旱发展的实际过程，且干旱监测的准确性有限，误差较大。干旱是一种大范围的自然现象，干旱的评估与防治离不开干旱空间发展过程的监测，高空间分辨率的网格数据恰好为干旱发展的空间过程监测提供了有利条件。利用计算的网格JDI和SWAP值开展的干旱发展过程反演都能较好地反映干旱的发生—发展—高峰—消退的时空过程。由于JDI是基于月尺度计算的，因此JDI的监测结果反映的是不同月份的平均状态，能够直观地反映干旱发展的总体过程。而基于日尺度计算的SWAP则可以更细致地反演干旱发展的详细过程，为干旱出现、高峰和结束时间的定位提供了有效手段。

从珠江流域1963年和2009年这两场干旱事件的反演结果看，JDI和SWAP的反演结果总体上显现出一致性，如两者对于1963年干旱的开始时间都判定为1962年11月，2009年干旱的开始时间都判定为2009年5月；对于1963年干旱结束时间的判定虽存在一定偏差（JDI的监测判定为1964年2月，SWAP判定为1964年1月），但仍然较为接近，而对于2009年干旱结束时间的判定则是一致的。但由于JDI在时间尺度上的局限性，JDI只能监测到1963年和2009年这两场干旱都是单峰型的发展过程，而从SWAP的反演结果可以看到，这两场干旱实际上都是双峰型的发展过程，即都经历了发生—发展—高峰—消退—再发展—再高峰—消退的过程。虽然SWAP在干旱发展监测的详尽程度上具有优势，但这也意味着利用SWAP开展干旱监测需要更多的时间和更大的工作量。因此，在实际业务工作中，应发挥JDI和SWAP各自的优势，两者配合使用不失为一种更好的选择。需要快速直观地了解干旱总体发展过程时可选择JDI，需要详尽准确地判定干旱时间则可选择SWAP。

在干旱监测的准确性上，由于1963年缺乏实际的受灾资料，这里采用2009年干旱的实际受灾资料进行对比验证。2009年干旱是珠江流域距今较近的一次重大干旱，根据珠江水利委员会的灾情记录^[29,30]，流域内许多地区都遭遇了严重的干旱灾情，大气环流异常是造成这场干旱的主要原因。4~6月为珠江流域的前汛期，在正常年份西太平洋副热带高压位于珠江流域东南方，东南季风带来的暖湿气流进入流域与冷气团相遇，为流域带来充足的降水量。而2009年前汛期的珠江流域由于与副热带高压的距离相隔很远，暖湿气流未能如期进入流域，致使降水量较正常年份偏少，流域大部分地区处于偏旱的状态下。这段时期与JDI和SWAP反演的干旱开始时间接近。7~9月的后汛期期间，副热带高压的位置应向东离流域远去，然而2009年后汛期的副热带高压位置偏离原本的位置，且持续保持高强度在流域地区停留，使流域地区长时间保持高温，引发大量的蒸散发。此外，虽然7~9月有多个热带气旋登陆，但登陆地点主要位于流域东南部的粤西沿海地区，且热带气旋未能西行深入流域内部地区带来大范围和高强度的降雨，导致了珠江流域降水量严重偏少。根据JDI与SWAP反演的结果，这一时期是珠江流域干旱强度持续增加，并且在空间逐渐蔓延的干旱发展期。到了10月汛期结束，副热带高压依然强势难减，旱情扩展到了全流域，从反演结果上看，这也是珠江流域旱情迎来高峰的时段。根据西江各河段水文站点的监测记录，大部分河段的流量偏低于历史同期实测值，尤其是西江干流梧州河段的流量达到了历史最低值，出现了百年一遇的低水位。从2009年的实际旱情记录与JDI和SWAP监测结果的对比看，两者较为接近。在今后的研究工作中，还需要结合更多的实际旱情资料来验证JDI和SWAP干旱监测的准确性。此外，今后的研究工作还可以从时间和空间两条发展线上建立评价指标，以评判干旱监测的准确性。

5 结论

干旱作为一种大范围的自然灾害事件，空间属性是干旱发展过程的一个重要特征。站点监测未能考虑干旱发展的空间属性，因此不能反映干旱发展的实际过程。利用网格数据计算的JDI和SWAP能够较好地反映干旱发生—发展—高峰—消退的时空过程。

JDI在月尺度上综合了多个时间尺度的干旱形成与演进特征信息，其反演结果反映的是不同月份的平均状态，能够直观地反映干旱发展的总体过程。而基于日尺度计算的SWAP则可以更细致地反演干旱发展的详细过程，为干旱出现、高峰和结束时间的定位提供了有效手段。

JDI与SWAP的反演结果与实际记录的干旱灾情较为接近，都可作为珠江流域干旱时空发展过程监测的理想指标。在实际的干旱监测业务工作中，应发挥JDI和SWAP各自的优势，两者配合使用。

参考文献

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被引期刊影响因子

[1]

Mishra

A K

, Singh

V P

A review of drought concepts

[J]. Journal of Hydrology, 2010, 391: 202-216.