干旱作为全球最复杂和严重的自然灾害之一（余兴湛等，2022），通常表现为长期降雨量低于正常水平（邓振镛等，2009）。这一极端气候现象不仅对农业、生态系统和水资源产生深远影响，而且可导致全球每年远超60~80亿美元的经济损失（姚玉璧等，2013）。尽管前人通过多种干旱表征指数，如标准降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）、帕尔默干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）等对干旱进行了广泛研究，但在全球变暖背景下，单一干旱事件已不足以全面揭示极端气候的复杂性。当前，科学界对复合极端事件的关注日益增加，尤其是干旱与高温热浪的结合。通常定义高温和干旱同时或相继发生为复合高温干旱事件，具体表现为气温超过某个阈值时降水量低于特定水平（武新英等，2021；Wang et al.，2021；Mukherjee and Mishra，2021）。Ye等（2019）认为在自适应Palmer干旱强度指数（self-calibrating Palmer Drought Severity Index，sc_PDSI）小于等于-1时同时发生高温热浪事件可定义为一次复合高温干旱事件；Wang等（2021）认为一个复合的干旱和热浪是两个同时发生的条件定义：一个干旱月和一个连续3 d最高温度超过固定阈值的热浪期。复合高温干旱体现了当今干旱和高温等极端气候相继发生的特点，其逐渐成为现今研究的热点之一，如武新英等（2021）通过标准降水指数（SPI）及标准化温度指数（Standard Temperature Index，STI）识别复合高温干旱事件，分析中国夏季复合高温干旱事件的时空分布特征及变化趋势。Mukherjee和Mishra（2021）利用sc_PDSI和日最高气温，定量分析1983—2016年复合干旱热浪（Compound Drought and Heatwave，CDHW）事件的时空变化特征，得到与干旱有关的热浪显著增加的结论。尽管干旱与高温热浪是不同时间尺度的事件，但有学者验证它们之间存在联系，能够产生积极的相互作用和反馈，从而加深彼此的影响（Teskey et al.，2015）。

尽管复合高温干旱事件的研究主要集中在中国、美国等地区，但中亚地区作为亚洲中部的主要干旱区，其复合高温干旱事件的研究对于理解全球气候变化尤为重要。近年来该地区气温持续升高，干旱问题更加严峻（Hu et al.，2014）。作为“一带一路”倡议的核心区域（张方慧和王巧荣，2023），中亚地区的干旱灾害研究对中国“丝绸之路”的稳定发展具有重大意义。同时，在全球气候变暖大背景下，研究中亚地区复合高温干旱在中亚乃至全球的防灾减灾和干旱半干旱区的极端气候变化研究中具有边际贡献。本文基于中亚地区1981—2020年欧洲中期天气预报中心的第五代再分析陆地产品（Land Component of the Fifth Generation of European Reanalysis，ERA5-Land）逐小时温度数据、月尺度潜在蒸散量（Potential Evapotranspiration，PET）数据和日尺度多源集成降水产品（Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation，MSWEP），使用R语言识别中亚复合高温干旱事件并进行时空特征分析，旨在揭示该地区复合高温干旱事件的时空特征，并进一步探究复合高温干旱识别方法，这对中亚地区乃至全球在应对气候变化和防灾减灾方面具有重要的实践意义。

中亚地区的界限在国际上并无统一定义。但在“一带一路”倡议的框架下，本文研究主要聚焦于中亚5国，即乌兹别克斯坦（Uzbekistan）、哈萨克斯坦（Kazakhstan）、吉尔吉斯斯坦（Kyrgyzstan）、塔吉克斯坦（Tajikistan）和土库曼斯坦（Turkmenistan）（图1）（文中附图涉及地图均基于中华人民共和国自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2016）1666号的标准地图制作，底图无修改）。这些国家共同构成北半球最大的干旱区之一，地处内陆深处，远离海洋的影响。中亚地区的自然地理特征独特，南部主要由荒漠、绿洲和山区组成，而北部多为草原、平原和丘陵（邓铭江等，2010），气候干旱，蒸发强烈，降水稀少，年降水量普遍在300 mm以下，降水时空分布不均（阮宏威和于静洁，2019），咸海附近的荒漠地区年降水量仅为75~100 mm（邓铭江等，2010），这些特征共同影响该地区的气候和环境状况。

使用1981—2020年共40 a的ERA5-Land小时温度数据，计算中亚地区日最高温度数据以获得高温热浪数据。同时，基于ERA5-Land月尺度潜在蒸散量数据和MSWEP资料，通过R语言中的“SPEI”包计算同期SPEI干旱指数。ERA5-Land数据（https://cds.climate.copernicus.eu/）空间分辨率为9 km×9 km，时间分辨率为1 h。

MSWEP是中亚地区较为可靠的降水资料。Peña-guerrero等（2022）基于MSWEP产品研究了中亚地区4大流域的干旱趋势及干旱事件的时空特征，结果表明MSWEP能有效捕捉干旱事件基本特征；史婉蓉（2022）的研究表明，相比其他卫星降水产品，MSWEP作为一种多源融合产品，综合性能最好。MSWEP（http://www.gloh2o.org/mswep/）结合了观测、卫星和再分析数据，覆盖全球，提供了1979年开始至今的长时间序列数据，时间分辨率为3 h，空间分辨率为0.1°×0.1°。本文将日尺度MSWEP累加为月尺度数据。

一次复合高温干旱事件定义为在一个干旱月期间同时发生一个或多个高温热浪（武新英等，2021）。以-1作为SPEI干旱指数阈值，将一年中12个月作为单独的整体计算干旱指数，当某月SPEI小于等于-1时认为该月发生干旱，定义为干旱月；高温事件的阈值是日最高温度的第90百分位数，持续3 d日最高温度超过此阈值即认为发生高温热浪；二者同时出现即为复合高温干旱事件。精准定义复合高温干旱事件旨在综合考虑干旱和高温共同发生的情形，以便更为全面地分析极端气候事件，同时避免低估复合事件的风险（武新英等，2021）。基于SPEI值和高温热浪数据，提取复合高温干旱事件，得到年尺度复合高温干旱事件发生频次数据，对1981—2020年中亚复合高温干旱事件时空特征进行分析。

定义1981—2020年40 a内日最高温度（Maximum Temperature，T_max）连续3 d超过阈值为高温热浪事件。定义热浪和极端温度通常用基准期日最高温度的第85、90、99百分位数作为阈值（Mazdiyasni and Aghakouchak，2015）。选择阈值的理由是基于“极端”和“可测量”的平衡，T_max的阈值较高（第99百分位）可能导致被测量的事件过少，而T_max的阈值较低（第85百分位）可能导致被测量的事件过多，因此，选择该时期日最高温度的第90百分位数作为阈值，即1981—2020年日最高气温连续3 d超过第90百分位阈值的事件被判断为高温热浪事件。

标准化降水蒸散指数（SPEI）结合SPI的多尺度特征和对蒸发需求变化的敏感性，综合考虑降水和蒸散发的响应，能够识别不同类型的干旱，适用于全球变暖背景下的干旱监测（李忆平和李耀辉，2017）。基于ERA5-Land月尺度PET数据和日尺度MSWEP降水资料，重采样后计算3个月时间尺度的SPEI（即SPEI3），步骤如下（Vicente-Serrano et al.，2010；路金强等，2022；赵惠珍等，2023）：

逐月降水量与蒸散量差值公式如下：

式中：D_i（mm）为降水量与蒸散量的差值；P_i（mm）为月降水量；PET_i（mm）为月蒸散量。

D_i数据序列正态化。使用log-logistics概率分布F（X）对D_i进行拟合，计算每个D_i数值对应的SPEI值。

累计概率P≤0.5时：

累计概率P>0.5时：

式中：c₁、c₂、c₃、t₁、t₂、t₃均为常数，分别为2.515 517、0.802 853、0.010 328、1.432 788、0.189 269、0.001 308。

SPEI数值越小表示干旱程度越严重，数值越大则表示越湿润。本文依据不同的SPEI值将干旱状况分为5类：无旱（SPEI>-0.5）、轻旱（-1.0<SPEI≤-0.5）、中旱（-1.5<SPEI≤-1.0）、重旱（-2.0<SPEI≤-1.5）与特旱（SPEI≤-2.0）。

将每个像元的干旱频次进行区域平均得到区域尺度的干旱频次，图2为1981—2020年中亚地区复合高温干旱事件发生频次随时间的变化。总体来看，该地区的复合高温干旱事件有较大的年际波动：有些年份区域平均频次接近1次，而有些年份复合高温干旱事件发生频次为0，如1987年和1993年。根据中亚地区整体复合高温干旱事件发生频率的线性变化趋势预测，2020年之后中亚地区将延续自2010年以来的较平稳波动趋势，预计区域内平均每年发生0.6次复合高温干旱事件。

从不同国家来看，哈萨克斯坦1980年代整体波动较平缓，每年发生的复合高温干旱事件较少；1990年代以后波动较剧烈，尤其是2009年以后，波动幅度更大，导致区域平均复合高温干旱事件的发生频次差别较大。吉尔吉斯斯坦的整体波动较大，但在2009—2020年波动幅度减小，起伏相对缓和。塔吉克斯坦的整体波动也较大，区域平均复合高温干旱事件发生频次差异明显，最高接近2次，最小接近0。土库曼斯坦整体波动较为平缓，除2008年外，平均复合高温干旱事件发生频次差别较小，且均超过1次。乌兹别克斯坦在1985—1994年和2002—2007年波动较为和缓，波动幅度小，多数地区平均复合高温干旱事件发生频次低于1次。

根据每年的复合高温干旱事件频次数据，采用每10 a累加的方法，得到1981—2020年共40 a各年代复合高温干旱事件频次的空间分布（图3）。可以看出，40 a间复合高温干旱事件发生频次空间分布不均匀，且复合高温干旱事件整体上先增加后减少。在1981—1990年，中亚东南地区的复合高温干旱事件频次最高，甚至超过9次，其次是南部与北部地区频次为3~6次，中西部复合高温干旱事件发生频次明显较低，甚至不发生复合高温干旱事件。在1991—2000年，中亚地区北部和东南部复合高温干旱事件频次最多，甚至超过9次，其次是中东部和南部地区频次为7~8次，西部地区为3~4次，中心和西南小部分地区复合高温干旱事件发生频次最低，甚至为0。在2001—2010年，中亚地区东部、跨越西北部和中部地区的区域复合高温干旱事件发生频次高，大部分地区超过9次，附近地区发生频次为7~8次，而东南部的少数地区几乎没有复合高温干旱事件发生，其余地区发生频次为3~6次。在2011—2020年，中亚地区西部复合高温干旱事件发生频次最多，达9次以上；中东部发生频次最少，低于2次。广大中部地区和狭长东部边缘地区复合高温干旱事件发生频次为3~6次。

在空间分布变化方面，复合高温干旱事件发生频次极高的地区1981—1990年位于东南部，1991—2000年位于北部，2001—2010年位于中西部和中部，2011—2020年位于西部。40 a间发生频次较高的地区从东南部小部分地区，转移到北部和南部较大区域，再转移到中南部广大地区，然后转变为西部小部分地区；不发生复合高温干旱事件的地区也由中亚中部的较小区域，转变为西南部零星区域，最后变为中东部较小区域。

1981—2020年中亚年尺度复合高温干旱事件频次，呈现了整体复合高温干旱事件的时空变化特征，在此基础上选取1984、1993、2010、2020年4个代表不同干旱程度的典型年份进行分析，其中2010年复合高温干旱事件发生频次相对较多，1993年区域平均复合高温干旱事件发生频次为0，1984年和2020年为普通年份。但是，由于数据为年尺度空间数据，在典型年份时间特征分析上，采用中亚区域平均的SPEI干旱指数和日最高温度结合进行分析。

1984、1993、2010、2020年中亚地区区域平均SPEI（SPEI3）时间变化如图4所示，1984年SPEI变化幅度最大且8、9月SPEI低于-1，1993年变化幅度最小且SPEI都大于0。1984年的平均SPEI值最低，SPEI呈现降低、升高、降低、升高、降低的变化趋势；2、8、9月SPEI位于-1附近，较为干旱；10、11、12月SPEI值较高，干旱较少。1993年平均SPEI值最高，呈现升高、相对平稳、升高、降低的趋势；1、10、12月SPEI值略低，相对干旱，但是总体上最为湿润。2010年SPEI值在1—3月呈上升趋势，3—8月呈下降趋势，8—12月较为平稳，且SPEI值较低，干旱较为严重。2020年中亚地区SPEI值整体呈下降趋势，除1—2月略微上升外，2—9月平缓下降，9—12月直线下降且SPEI值多小于0。总体来看，不同年份SPEI变化迥异，即使是同一月份SPEI也相差较大，这表明同一月份在不同年份干旱程度可能会有所不同。

典型年份区域平均日最高温度时间变化如图5所示，阈值为40 a区域平均日最高温度的第90百分位所在温度（33.6 ℃）。典型年份的日最高温度都符合季节变化，夏季高温频发，春秋季也存在部分高温值。2020年和2010年温度整体较高，1984年温度略低，1993年温度较低。1984年高温多出现在7月，在第192日T_max连续多日超出阈值，在第177和第202日也接近阈值，共44 d T_max超过30 ℃。1993年仅在第179日及其附近接近阈值温度，共14 d超过30 ℃。2010年在6月、8月和9月的第170、232和244日及其附近接近阈值温度，并在第243日超过阈值，共56 d持续多个月份温度超出30 ℃。2020年在第199—202日超出阈值温度，在第202日和第147日附近接近阈值，较高温度集中于5月和7月，共40 d超出30 ℃，较为特别的是，T_max在第181日附近不断降低至26 ℃。

1984年SPEI低值与高温集中在7月；而1993年SPEI值整体较高，仅个别日期接近阈值；2010年的SPEI低值与高温在8、9月同时出现；而2020年SPEI则相对略高，阈值附近的日期较多，但两者重合发生时间较少。与复合高温干旱事件在2010年发生频次较高、1993年频次较少、1984年稍多、2020年略少的数据吻合。

1984、1993、2010、2020年复合高温干旱事件空间分布如图6所示。典型年份复合高温干旱事件的空间特征具有明显差异。1984年，复合高温干旱事件主要发生在吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦，部分地区达6次；哈萨克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦发生频次较低，部分区域无此类事件发生。1993年，区域平均复合高温干旱事件发生频次为0，吉尔吉斯斯坦无复合高温干旱事件发生，其余4国小部分地区发生1次。2010年，复合高温干旱事件多发区域集中在西北部，最高可达6次，中南部和中东部较少，不超过2次；哈萨克斯坦最多，吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦不超过1次，土库曼斯坦和乌兹别克斯坦有零星地区发生2~3次。2020年复合高温干旱事件多发于西部地区、北部边缘地区和中东部地区，中部地区几乎无发生；按国家来看，中亚5国均有1~2次事件，西部3国交界地区最严重的可达3次。

近年来，频发的复合高温干旱事件对人类健康、农业活动等产生严重影响，引起国内外学者关注。研究表明，全球气候变化导致的变暖可能不会直接导致干旱，但会增加干旱与高温事件的并发概率（Wu et al.，2021）。本文在全球气候变暖背景下，分析了1981—2020年中亚地区复合高温干旱事件的时间变化及空间分布特征。结果表明，在过去的40 a，中亚地区复合高温干旱事件的空间分布并不集中，主要集中区由东南部向北部再向西部过渡，与已有研究结论（Wang et al.，2022）相似。然而，由于复合高温干旱事件同时涉及干旱和高温热浪，任何影响两者的因素均可能对事件的发生产生影响，如大气环流（戴新刚和汪萍，2020），厄尔尼诺-南方涛动（El Niño and Southern Oscillation，ENSO）（黄婷婷等，2021）和大气涛动（彭宇等，2021）等。同时，中亚地区也存在研究区站点数据不足的问题，所以在分析中亚干旱的时空变化时更加需要SPEI等更适合的指数进行相关研究（张乐园等，2020）。总之，本文探讨了1981—2020年中亚地区复合高温干旱事件的时空分布特征和变化趋势，但其原因还有待进一步研究。

利用SPEI干旱指数和日最高温度数据分析了中亚地区1981—2020年以及典型年份复合高温干旱事件的特征，得到以下结论：

（1）中亚地区复合高温干旱事件时空分布零散，1981—2020年各年代频发区域分别位于东南部、北部、西北部和西部。时间分布上呈由大波动转为平稳小波动的趋势；年际变化大，2020年后可能继续保持平稳状态，区域平均每年约发生0.6次事件。

（2）复合高温干旱事件1984年集中分布在东南部，发生1~6次；1993年仅在东部发生1次；2010年事件在北部多发，可达6次；2020年事件集中在西部、中东部和北部发生，不超过3次。

对复合高温干旱事件的发生、强度和影响区域进行全面且准确的分析对于有效管理气象灾害风险至关重要。本研究的发现有助于了解中亚地区干旱和热浪，但仍需进一步研究其他潜在的影响因素。