基于MCI干旱综合指数的贵州省干旱时空分布及灾情变化特征

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-06-0897

摘要/Abstract

摘要：

基于贵州省83个国家级气象站1981年1月至2023年3月逐日气象干旱综合指数（Meteorological Drought Composite Index，MCI）及历史干旱灾情资料，从干旱过程演变特征、不合理跃变次数以及干旱日数与干旱灾情的相关性等方面，分析MCI在贵州省的适用性，揭示贵州省干旱时空分布及变化规律，并分析ENSO（El Niño-Southern Oscillation）事件对贵州省干旱的影响。结果表明：MCI在贵州省有较好的适用性。贵州西北部、北部及南部等地是干旱多发区，年干旱日数在40 d以上，东南部、西南部及中部一带干旱日数相对较少；西部春旱重、东部夏旱重。1981—2022年，贵州省平均年干旱日数和干旱强度总体呈增加趋势，其中西部增加趋势明显，东部呈减少趋势；秋季和冬季干旱强度呈增加趋势且秋季最明显，春季和夏季则呈减弱趋势。1981—2022年贵州省共发生3次特强、9次强、17次较强区域性干旱过程，一般区域性干旱过程27次，区域性干旱过程的持续天数、平均强度、平均影响面积以及综合强度指数均存在较大波动，总体呈弱增加趋势。贵州省及其9个市（州）1981—2022年农作物因旱受灾面积与干旱强度演变规律基本一致，总体呈高、低、高、低的阶段性变化。El Niño衰减年夏季贵州省降水偏多的可能性大，而La Niña衰减年夏季降水偏少的可能性大。

关键词: 贵州省, MCI, 适用性, 区域性干旱过程, 灾情, ENSO

Abstract:

Based on the daily meteorological drought composite index (MCI) of 83 national meteorological stations in Guizhou from January 1981 to March 2023 and historical drought disaster data, this paper firstly analyzes the applicability of MCI in Guizhou from the aspects of drought process evolution characteristics, unreasonable jumping numbers, and correlation with drought disaster situations, and further reveals the spatial-temporal distribution and change rule of drought and the impact of ENSO events on drought in Guizhou. The results show that the MCI has good applicability in Guizhou. The northwest, northern and southern of Guizhou are drought-prone areas, and the annual drought days are more than 40 days, while in the southeast, southwest and central areas drought days are relatively few. There is a heavy spring drought in the west and a heavy summer drought in the east of Guizhou. From 1981 to 2022, the average annual drought days and drought intensity in Guizhou showed an overall increasing trend, with a significant increase in the western region and a decreasing trend in the eastern region. The drought intensity in autumn and winter showed an increasing trend and in autumn the trend was most obvious, while in spring and summer it showed a weakening trend. From 1981 to 2022, Guizhou Province experienced a total of 3 extremely strong regional drought processes, 9 strong regional drought processes, 17 stronger regional drought processes, and 27 general regional drought processes. The duration, average intensity, average affected area and comprehensive intensity index of regional drought processes all fluctuated greatly, and showing a weak increasing trend.The evolution pattern of drought affected area and drought intensity in Guizhou and its nine regions from 1981 to 2022 is basically consistent, and the overall trend showed a stage change of high-low-high-low.There is a high possibility of excessive summer precipitation in Guizhou in El Ni ño decaying years, while there is a high possibility of insufficient summer precipitation in Guizhou in La Ni ña decaying years.

Key words: Guizhou Province, MCI, applicability, regional drought process, disaster situation, ENSO

中图分类号:

P461

许丹, 龙俐, 张东海, 任曼琳, 陈娟. 基于MCI干旱综合指数的贵州省干旱时空分布及灾情变化特征[J]. 干旱气象, 2023, 41(6): 897-909.

XU Dan, LONG Li, ZHANG Donghai, REN Manlin, CHEN Juan. Drought and disaster variation characteristics in Guizhou based on Meteorological Drought Composite Index[J]. Journal of Arid Meteorology, 2023, 41(6): 897-909.

图/表 14

表1 基于MCI的干旱等级划分

Tab.1 Classification of drought grade based on MCI

无旱	轻旱	中旱	重旱	特旱
MCI>-0.5	-1.0<MCl≤-0.5	-1.5<MCl≤-1.0	-2.0<MCI≤-1.5	MCI≤-2.0

图1 贵州省国家级气象站分布

Fig.1 Distribution of national meteorological stations in Guizhou Province

图2 基于MCI的贵州省2022/2023年夏秋冬连旱过程逐日不同等级干旱站数及区域平均降水量演变

Fig.2 Evolution of daily station numbers of drought with different grades based on MCI and regional average precipitation during the continuous drought process in summer， autumn and winter of 2022/2023 in Guizhou Province

图3 贵州省年中旱以上等级干旱日数分布（单位：d）

Fig.3 Distribution of annual drought days in Guizhou Province（Unit： d）

图4 1981—2022年贵州省干旱日数及受灾率逐年变化

Fig.4 Yearly variation of drought days and disaster rate in Guizhou Province from 1981 to 2022

图5 贵州省1981—2022年平均年干旱强度空间分布

Fig.5 Spatial distribution of annual drought intensity averaged during 1981-2022 in Guizhou Province

图6 1981—2022年贵州省年干旱强度年际变化

Fig.6 Yearly variation of drought intensity in the whole year during 1981-2022 in Guizhou Province

图7 1981—2022年贵州省区域性干旱过程持续天数（a）、平均强度（b）、平均影响站数（c）、综合强度指数（d）演变

Fig.7 Variations of duration days （a），average intensity （b），average affected area （c） and comprehensive intensity index（d） of regional drought processes in Guizhou Province from 1981 to 2022

图8 1981—2022年贵州省区域性干旱过程9个市（州）干旱强度变化

Fig.8 Variations of drought intensity in nine cities （prefectures） during regional drought processes in Guizhou Province from 1981 to 2022

图9 2009年8月9日至2010年6月23日（a）和2022年8月8日至2023年3月16日（b）贵州省干旱过程干旱强度空间分布

Fig.9 Spatial distribution of drought intensity during regional drought processes from 9 August 2009 to 23 June 2010 (a) and from 8 August 2022 to 16 March 2023 (b) in Guizhou Province

表2 Statistics of drought affected areas in Guizhou Province and its nine cities （prefectures） during 1981-2022 单位：103 hm2

Tab.2

地区	时段
地区	1981—2022	1981—1990	1991—2000	2001—2010	2011—2022
全省	525.3	735.9	480.2	631.7	298.6
贵阳市	25.4	54.0	15.1	22.1	11.9
遵义市	99.9	149.6	94.2	115.1	46.1
铜仁市	55.7	85.6	38.2	79.7	22.8
黔东南州	42.9	64.4	26.2	58.6	24.1
黔南州	51.7	82.0	38.0	69.8	20.1
毕节市	115.2	167.1	122.3	143.7	35.6
六盘水市	29.3	31.9	23.1	45.0	19.2
安顺市	29.7	44.8	17.7	45.6	12.4
黔西南州	41.6	54.5	43.3	46.8	23.5

图10 1981—2022年贵州省夏旱强度与前期春季全球海温异常相关系数的空间分布（打点区表示相关系数通过α=0.05的显著性检验）

Fig.10 The spatial distribution of correlation coefficients between summer drought intensity in Guizhou Province and global sea surface temperature anomaly in previous spring （the dotted passing the significance test at α=0.05）

图11 El Niño（a）和La Niña（b）衰减年夏季合成的850 hPa风场距平（箭矢，单位：m·s-1）和500 hPa位势高度场（黑色等值线）及距平（填色）（单位：gpm）分布（红色等值线为1981—2022年的气候态）

Fig.11 The composited 850 hPa wind field anomalies (arrow vectors, Unit: m·s-1) and 500 hPa geopotential height field (black contours) and its anomalies (the color shaded) (Unit: gpm) in summer of El Niño (a) and La Niña (b) decaying years (the red contours for the climate state during 1981-2022)

图12 El Niño（a）和La Niña（b）衰减年夏季合成的整层水汽通量（矢量，单位：kg·m-1·s-1）和水汽通量散度距平（填色，单位：10-5 kg·m-2·s-1）

Fig.12 Composite vertically integrated water vapor flux (vectors， Unit: kg·m-1·s-1) and water vapor flux divergence (the color shaded, Unit: 10-5 kg·m-2·s-1) anomalies in summer of El Niño (a) and La Niña (b) decaying years

参考文献 56

[1]	白慧, 吴战平, 龙俐, 等, 2013. 基于标准化前期降水指数的气象干旱指标在贵州的适用性分析[J]. 云南大学学报(自然科学版), 35(5): 661-668.
[2]	蔡怡亨, 李帅, 张强, 等, 2023. 1997—2021年四川省干旱时空变化特征分析[J]. 干旱气象, 41(2): 241-250. DOI
[3]	陈文, 2002. El Niño和 La Niña事件对东亚冬、夏季风循环的影响[J]. 大气科学, 26(5): 595-610.
[4]	陈燕丽, 唐梅蓉, 张会, 等, 2022. 广西喀斯特地区植被覆盖度和净初级生产力对SPEI干旱指数的响应差异[J]. 干旱气象, 40(6): 1 042-1 050.
[5]	成青燕, 高晓清, 林纾, 等, 2017. 基于MCI指标的甘肃省近50年干旱特征分析[J]. 干旱地区农业研究, 35(1): 211-218.
[6]	池再香, 杜正静, 陈忠明, 等, 2012. 2009-2010年贵州秋、冬、春季干旱气象要素与环流特征分析[J]. 高原气象, 31(1): 176-184.
[7]	樊高峰, 苗长明, 毛裕定, 等, 2006. 干旱指标及其在浙江省干旱监测分析中的应用[J]. 气象, 32(2): 70-74.
[8]	符淙斌, 腾星林, 1988. 我国夏季的气候异常与埃尔尼诺/南方涛动现象的关系[J]. 大气科学, 12(特刊): 133-141.
[9]	高睿娜, 王素艳, 高娜, 等, 2021. CI和MCI干旱指数在宁夏的适应性对比[J]. 干旱气象, 39(2): 185-192.
[10]	国家气候中心, 云南省气象局, 2021. 区域性干旱过程监测评估方法:QX/T597—2021[S]. 北京: 中国标准出版社.
[11]	国家气候中心, 中国气象局兰州干旱气象研究所, 中国气象局预报与网络司, 2017. 气象干旱等级:GB/T 20481—2017[S]. 北京: 中国标准出版社.
[12]	韩海涛, 胡文超, 陈学君, 等, 2009. 三种气象干旱指标的应用比较研究[J]. 干旱地区农业研究, 27(1): 237-247.
[13]	韩兰英, 张强, 贾建英, 等, 2019. 气候变暖背景下中国干旱强度、频次和持续时间及其南北差异性[J]. 中国沙漠, 39(5): 1-10. DOI
[14]	胡实, 莫兴国, 林忠辉, 2015. 未来气候情景下我国北方地区干旱时空变化趋势[J]. 干旱区地理, 38(2): 239-248.
[15]	黄健, 李谢辉, 王磊, 等, 2020. 基于SPEI指数的西南地区近42 a干旱时空变化分析[J]. 成都信息工程大学学报, 35(3): 359-366.
[16]	金祖辉, 陶诗言, 1999. ENSO循环与中国东部地区夏季和冬季降水关系的研究[J]. 大气科学, 23(6): 663-672.
[17]	李红梅, 王钊, 高茂盛, 等, 2015. CI指数的改进及其在陕西省的适用性分析[J]. 干旱地区农业研究, 33(3): 260-266.
[18]	李忆平, 李耀辉, 2017. 气象干旱指数在中国的适应性研究进展[J]. 干旱气象, 35(5): 709-723. DOI
[19]	廖留峰, 杨富燕, 张东海, 等, 2019. 气候变化背景下贵州夏旱变化特征分析[J]. 中低纬山地气象, 43(2): 29-33.
[20]	廖要明, 张存杰, 2017. 基于MCI的中国干旱时空分布及灾情变化特征[J]. 气象, 43(11): 1 402-1 409.
[21]	罗宁, 2006. 中国气象灾害大典(贵州卷)[M]. 北京: 气象出版社.
[22]	毛春艳, 戴丽, 杨广斌, 等, 2021. 1960-2016年贵州喀斯特山区干旱时空动态分析[J]. 水资源与水工程学报, 32(3): 64-72.
[23]	茅海祥, 聂云, 杨群, 等, 2020. 1980—2018年贵州省PDSI干旱指数与降水Z指数对比分析[J]. 现代农业科技,(7): 202-208.
[24]	潘杉, 贺中华, 陈莉会, 等, 2023. 基于不同时间尺度的贵州省近50年气象干旱时空演化特征[J]. 水土保持研究, 30(3): 279-288.
[25]	乔丽, 杜继稳, 薛春芳, 等, 2010. 干旱指标在陕西省适用性研究[J]. 干旱地区农业研究, 28(2): 1-6.
[26]	苏跃, 廖婧琳, 冯泽蔚, 等, 2008. 54年来贵州旱灾及其对粮食生产的影响[J]. 贵州农业科学, 36(1): 51-53.
[27]	孙昭萱, 张强, 孙蕊, 等, 2022. 2022年西南地区极端高温干旱特征及其主要影响[J]. 干旱气象, 40(5): 764-770 DOI
[28]	王劲松, 郭江勇, 周跃武, 等, 2007. 干旱指标研究的进展与展望[J]. 干旱区地理, 30(1): 60-65.
[29]	王敏, 尹义星, 陈晓旸, 等, 2022. 基于SPEI的近百年天津地区气象干旱时空演变特征[J]. 干旱气象, 40(1): 11-21. DOI
[30]	王素萍, 王劲松, 张强, 等, 2020. 多种干旱指数在中国北方的适用性及其差异原因初探[J]. 高原气象, 39(3): 628-640. DOI
[31]	王莺, 张强, 王劲松, 等, 2022. 21世纪以来干旱研究的若干新进展与展望[J]. 干旱气象, 40(4): 549-566. DOI
[32]	王越, 江志红, 张强, 等, 2007. 基于Palmer湿润指数的旱涝指标研究[J]. 南京气象学院学报, 30(3): 383-389.
[33]	魏凤英, 2007. 现代气候统计诊断与预测技术(2版)[M]. 北京: 气象出版社: 37-38, 51-53.
[34]	吴秀兰, 段春锋, 玛依拉·买买提艾力, 等, 2022. 基于MCI的新疆近60 a干旱时空特征分析[J]. 干旱区研究, 39(1): 75-83.
[35]	吴哲红, 詹沛刚, 陈贞宏, 等, 2012. 3种干旱指数对贵州省安顺市历史罕见干旱的评估分析[J]. 干旱气象, 30(3): 355-322.
[36]	武荣盛, 侯琼, 杨玉辉, 等, 2021. 多时间尺度气象干旱指数在内蒙古典型草原的适应性研究[J]. 干旱气象, 39(2): 177-184.
[37]	夏阳, 严小冬, 龙园, 等, 2013. GEV指数表征的贵州夏旱分布特征及干旱事件的异常环流特征[J]. 云南大学学报(自然科学版), 9(2): 252-264.
[38]	谢清霞, 李刚, 袁晨, 等, 2016. 基于CI指数的西南地区1961—2012年春季干旱分布特征[J]. 沙漠与绿洲气象, 10(4): 53-58.
[39]	谢五三, 张强, 李威, 等, 2021. 干旱指数在中国东北、西南和长江中下游地区适用性分析[J]. 高原气象, 40(5): 1 136-1 146.
[40]	许炳南, 张弼洲, 黄继用, 等, 1997. 贵州春旱、夏旱、倒春寒、秋风的规律、成因及长期预报研究[M]. 北京: 气象出版社: 7-137.
[41]	薛亮, 袁淑杰, 王劲松, 2023. 我国不同区域气象干旱成因研究进展与展望[J]. 干旱气象, 41(1): 1-13. DOI
[42]	严小冬, 宋燕, 吴战平, 等, 2016. 基于GEV干旱指数的贵州春旱时空变化及预测模型探析[J]. 云南大学学报(自然科学版), 38(2): 256-266.
[43]	杨帆, 陈波, 张超, 等, 2015. 新气象干旱综合监测指数(MCI)在黔东南本地化应用[J]. 高原山地气象研究, 35(3): 56-61.
[44]	杨歆雨, 张容焱, 潘航, 等, 2022. 福建省多维度气象干旱特征时空分布分析[J]. 气象, 48(12): 1 565-1 576.
[45]	姚玉璧, 张存杰, 邓振镛, 等, 2007. 气象、农业干旱指标综述[J]. 干旱地区农业研究, 25(1): 191-195.
[46]	尹晗, 李耀辉, 2013. 我国西南干旱研究最新进展综述[J]. 干旱气象, 31(1): 182-193. DOI
[47]	游漫, 贺中华, 张浪, 等, 2022. 基于相对湿润指数的贵州省气象干旱时空变化特征研究[J]. 水土保持研究, 29(4): 256-269.
[48]	袁文平, 周广胜. 2004. 标准化降水指标与Z指数在我国应用的对比分析[J]. 植物生态学报, 28(3): 523-529.
[49]	袁媛, 杨辉, 李崇银. 2012. 不同分布型厄尔尼诺事件及对中国次年夏季降水的可能影响[J]. 气象学报, 70(3): 467-478.
[50]	张皓, 毛文书, 师春香, 等, 2022. 基于MCI指数的西南地区近60年夏季干旱特征[J]. 成都信息工程大学学报, 37(4): 442-448.
[51]	朱业玉, 王记芳, 武鹏, 等, 2006. 降水Z指数在河南旱涝监测中的应用[J]. 气象与环境科学, 29(4): 20-22.
[52]	DAI A, ZHAO T, 2017. Uncertainties in historical changes and future projections of drought. Part I: estimates of historical, drought changes[J]. Climatic Change, 144(3): 519-533.
[53]	TSEGAI D, MEDAL M, AUGENSTEIN P, et al, 2022. Drought in numbers 2022-restoration for readiness and resilience[R]. United Nations Convention to Combat Desertification, 1-51.
[54]	WANG B, WU R, FU X, 2000. Pacific-East Asian tele-connection: how does ENSO affect East Asian climate?[J]. Journal of Climate, 13: 1 517-1 536.
[55]	ZHANG R, SUMI A, KIMOTO M, 1996. Impact of El Niño on the East Asian monsoon: a diagnostic study of the '86/87 and '91/92 events[J]. Journal of Meteorological Soc Japan,74: 49-62.
[56]	ZHANG R, SUMI A, KIMOTO M, 1999. A diagnostic study of the impact of El Niño on the precipitation in China[J]. Advances in Atmospheric Sciences,16: 229-241.