0 引言
中国作为受干旱灾害影响最严重的国家之一，在气候变暖背景下旱涝灾害年际和年代际变化更为明显（黄荣辉和杜振彩，2010），降水变化表现出明显的区域特征（王倩等，2025），各区域干旱呈加重趋势，北方干旱加剧的同时，南方干旱亦明显加重，干旱不再局限于北方干旱、半干旱区域，南方湿润、半湿润区域干旱发生频率也显著上升（韩兰英等，2019；马鹏里等，2019），干旱的时空演变特征呈现出明显的地域性差异（蔡怡亨等，2023；孙嘉敏和王爱慧，2024；李春华等，2024；张强等，2025）。干旱的形成和发展原因复杂，区域差异性大，大气环流、海温异常及地形动力作用等是影响区域干旱的关键因子，在不同区域和时段其作用和协同机制不同（薛亮等，2023），而降水量减少与气温升高的共同影响是导致干旱加剧的主要因素（安莉娟等，2014），高温则进一步驱动了区域干旱的骤发（叶天等，2021）。
山东地处我国东部沿海，地理位置独特，处于南北气候过渡带，降水分布不均，气象干旱频发（刘冰，2014；刘佳，2019），几乎每年都有不同程度的干旱灾害发生。作为我国重要的粮食生产大省，干旱灾害影响重大，全省干旱成灾面积约占各种自然灾害总成灾面积的一半，经济损失约占各种灾害总损失的40%（温克刚等，2006）。近年来区域性气象干旱影响显著，2025年鲁南、鲁中南局部区域发生干旱灾害，造成直接经济损失1.69亿元人民币（山东省应急厅官网）。研究发现，农业受旱面积与降水量偏少具有较好的相关性，盛夏期间尤为显著（蒋红花，2000）。山东降水量整体呈减少趋势，20世纪70年代后期汛期降水量明显减少，降水减少和温度升高使山东气候趋于“暖干化”，东西部差异明显，20世纪90年代以后各地干燥度指数普遍增大，胶东半岛东部及黄河以北地区增大最为明显（薛德强等，2007；徐泽华和韩美，2018；庄光媛等，2023）。大量研究表明，山东干旱季节性明显，春、秋季干旱严重，其中春旱最为突出（薛明慧，2020；任建成等，2021；崔素芳等，2023）。现有研究多采用降水距平、标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）及干燥度等指标开展干旱特征分析。在实际业务中，干旱事件发展演变过程备受关注，而这些指数难以满足逐日干旱过程监测。目前我国气象干旱实时监测业务普遍采用气象干旱综合指数（Meteorological Drought Composite Index，MCI）（国家气候中心等，2017），该指数有效表征了干旱发展的累积效应，对重大干旱事件反映明显，能充分反映干旱的连续性、累积效应以及区域差异性特征。相较于其他干旱指数，MCI能够较准确地反映中国各地气象干旱程度，具有较好的适用性且更适用于我国北方地区（王素萍等，2020；谢五三等，2021）。已有研究基于MCI针对山东干旱特征研究的分析较少，对山东区域性气象干旱过程的研究也少见。在气候变暖背景下，山东区域性过程尺度的气象干旱如何变化?其对气候变暖的响应是否呈现新特征?为此，本文基于MCI客观识别山东历年出现的区域性气象干旱过程，研究其季节分布及区域变化特征，分析与气候变化的关系，揭示干旱过程的时空演变规律和气候增暖的影响，以期为干旱监测预警及应对气候变化决策服务提供科学依据。
1 资料和方法
1.1 资料说明
利用山东省气象数据中心经过审核处理后的123个国家气象观测站1961—2024年逐日气温和降水量数据，依据国家标准《气象干旱等级》（国家气候中心等，2017）计算各站逐日MCI，并按分级标准划分干旱等级：-1.0<MCI≤-0.5为轻旱，-1.5<MCI≤-1.0为中旱，-2.0<MCI≤-1.5为重旱，MCI≤-2.0为特旱。干旱灾情数据取自中国国家统计局官网。
1.2 方法
式中：Z为区域性干旱过程综合强度指数；I为过程平均强度，即区域内逐日MCI≤-1.0的所有站点MCI的平均值；A为过程的平均影响范围，即区域内逐日MCI≤-1.0的站点数占总站数百分比的平均值，单位：%；T为区域性干旱过程持续天数，单位：d；α，β为权重系数，均取0.5。
利用1961—2024年历次区域性干旱过程的综合强度指数Z序列，采用百分位数法，将区域性干旱过程划分为一般、较强、强和特强四个等级（表1）。
表1 区域性干旱过程的综合强度指数等级划分
Tab.1
| 强度等级 | Z百分位范围 |
|---|---|
| 一般 | Z<50% |
| 较强 | 50%≤Z<85% |
| 强 | 85%≤Z<95% |
| 特强 | Z≥95% |
利用一元线性回归法分析区域性气象干旱特征量的变化倾向率，采用相关系数检验法分析线性变化趋势的显著性；通过经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）与旋转经验正交函数（Rotated Empirical Orthogonal Function，REOF）方法（魏凤英，2007）研究干旱过程的主要空间分布型态。
2 结果与分析
2.1 区域性干旱过程识别及验证
2.1.1 过程识别
基于上述方法得到，1961—2024年山东省共发生98次区域性气象干旱过程，年均1.5次，即每年1~2次。持续日数在100 d以下的干旱过程共79次，占比80.6%，其中75%的过程持续30~90 d。持续日数超过150 d的过程有5次，最长的3次分别为1981年4月3日至11月4日（216 d）、2000年3月12日至9月30日（203 d）、1992年4月1日至10月1日（184 d）。依据区域性干旱过程综合强度指数等级划分标准，其间出现5次特强、10次强、34次较强的干旱过程。其中，2000年3月12日至9月30日的干旱过程平均干旱强度达2.1，最大影响范围覆盖100站以上，为综合强度最强的区域性气象干旱过程。
以最近一次典型区域性气象干旱过程（2024年春夏连旱过程）为例，分析基于MCI识别山东干旱的合理性。图1为2024年春夏山东出现的一次干旱逐日演变过程。4月下旬鲁西南旱象露头，鲁南、鲁中地区气象干旱迅速发展，重旱以上干旱站数明显增加；5月25—26日出现一次明显降水过程，中旱以上等级干旱站数明显减少，鲁西南旱情得到缓解，菏泽、临沂等地气象干旱解除；5月27日—6月30日中西部大部地区无有效降水，气象干旱再次发展，6月底，全省8成以上站数干旱等级达中旱以上，重旱以上站点主要分布在中西部地区，鲁南等部分地区旱情发展；7月上旬全省出现2次明显降水过程，鲁南地区出现强降水，2日重旱以上干旱等级站数迅速减少，鲁南地区旱情基本解除，随着降水持续增多，各地气象干旱逐渐缓解甚至解除，此次干旱过程结束。基于干旱过程判别和综合强度指数评估方法，2024年4月27日—7月1日出现一次较强等级的区域性气象干旱过程，全省平均降水量较常年偏少5成以上，气象干旱强度中心主要位于鲁西南地区（图略），过程发展与山东农业干旱监测实况基本吻合，据山东省应急管理厅官网报道，2024年春末夏初，山东省旱灾受灾人口约50万人，农作物受灾面积约5.83 万hm2，直接经济损失约8 300万元人民币。
图1
图1
基于MCI的山东省2024年春夏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.1
Evolution of daily station numbers of drought with different grades based on MCI and regional average precipitation during the 2024 spring-summer consecutive drought event in Shandong Province
2.1.2 干旱灾情验证分析
利用历史灾情对山东区域性气象干旱过程识别评估进行验证分析。表2列出1961—2024年山东省综合强度指数排名前十的区域性气象干旱过程与文献灾情记载对比。可见，10次典型干旱过程在相关文献中均有记载，气象干旱发生时间、影响范围、过程强度等识别评估结果与干旱灾害历史文献记载对应较好，在《中国气象灾害大典·山东卷》（温克刚等，2006）、《山东气候》（王建国，2005）、《山东省志：气象志》（山东省地方史志编纂委员会，2018）中均有相关事实描述。分析历年旱灾数据得知，1968、1981、1986、1988、1989、1992、1999、2000、2002年，山东省农作物旱灾面积均超过250万hm2，与这些典型区域性气象干旱过程发生年高度匹配。历年干旱过程的持续时间、影响范围、平均强度及综合强度指数与全省旱灾面积的相关系数分别为0.687、0.447、0.455、0.695，均通过0.01的显著性检验，其中，干旱过程综合强度指数与受旱灾面积的相关性最显著。
表2 1961—2024年山东省综合强度指数排名前十的区域性气象干旱过程与文献记载对比
Tab.2
| 排名 | 开始时间 | 结束时间 | 综合强度指数 | 文献记录 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000-03-12 | 2000-09-30 | 233.2 | 700多家较大企业被迫限产停产；夏粮、秋粮受旱减产 |
| 2 | 1986-03-28 | 1986-08-09 | 231.6 | 作物减产严重 |
| 3 | 1968-05-08 | 1968-10-06 | 223.7 | 冬小麦和大、晚秋作物影响较大 |
| 4 | 1981-04-03 | 1981-11-04 | 217.8 | 780万人吃水困难 |
| 5 | 1992-04-01 | 1992-10-01 | 210.7 | 秋粮作物减产 |
| 6 | 2002-07-06 | 2002-12-02 | 207.5 | 366万人吃水困难 |
| 7 | 1988-02-24 | 1988-07-15 | 204.5 | 作物缺苗断垄严重 |
| 8 | 1989-06-21 | 1989-12-18 | 193.1 | 328万人吃水困难 |
| 9 | 1999-01-11 | 1999-05-24 | 186.9 | 鲁西北、鲁西南、半岛和鲁中等地小麦受旱严重 |
| 10 | 2001-04-07 | 2001-07-23 | 185.1 | 威海、烟台等30个城市供水限量 |
综上所述，MCI指数能较好地刻画山东省干旱发生、发展及解除过程，基于MCI对山东区域性气象干旱过程的判别与评估方法基本合理，综合强度指数对干旱过程有一定表征能力，可本地化应用于山东气象干旱监测评估业务。由于未考虑高温、土壤湿度、灌溉条件等因素对干旱的影响，MCI对于骤旱、农业干旱的表征能力存在局限性，在应用中需结合实际情况加以校验。
2.2 区域性干旱时空变化特征
2.2.1 年际和年代际变化
1961—2024年，山东区域性气象干旱过程的发生频次总体呈微弱增多趋势[图2（a）]，且年际变化增大，2019年频次最高为4次，而1963、1964、1980、1990、2003、2020、2021年未出现区域性气象干旱。过程最长持续日数[图2（b）]和平均持续日数（图略）均呈微弱减少趋势，年代际变化明显：20世纪80年代至21世纪初期，持续日数超100 d的干旱过程每1~2 a出现1次，1999—2002年连年出现，之后明显减少，最长持续日数大多在50 d以下，2014年又增至124 d，近10 a（2015—2024年，下同）大多在65 d以上。年最大影响范围[图2（c）]略呈增加趋势，年际变化明显，2011年最大影响范围达84%（约103站）；2022—2024年最大影响范围平均为72%（约89站），较平均年增加36%。年最大过程平均强度呈先增后减变化趋势（图略），20世纪90年代最大，之后减小，但2003年后呈增强趋势（通过0.1的显著性检验），2022—2024年较平均年增强16%。年最大综合强度指数的变化趋势[图2（d）]与最长持续日数变化趋势相似，20世纪80年代至21世纪初期明显高于其他时段，前10强过程中有9次出现在此期间，等级为强和特强的过程共10次，占该类等级过程总次数（15次）的三分之二，之后明显减弱，近年来又有增强趋势。综上分析表明，近64 a山东区域性气象干旱的年际和年代际变化明显，20世纪80年代至21世纪初干旱持续时间长、强度大。强度变化与徐泽华和韩美（2018）基于SPEI分析结果类似。
图2
图2
1961—2024年山东省区域性气象干旱过程出现频次（a）、最长持续日数（b）、最大影响范围（c）和最大综合强度指数（d）的年际变化
Fig.2
The interannual variation of occurrence frequency (a), maximum duration (b), maximum affected area (c) and maximum comprehensive intensity index (d) of regional meteorological drought processes in Shandong Province from 1961 to 2024
2.2.2 季节变化
已有研究（徐泽华和韩美，2018；崔素芳等，2023）表明，山东干旱灾害的季节性强，多发生于春季、初夏和晚秋，其中春季素有“十年九旱”之说。从区域性气象干旱过程发生频次的季节变化（图3）来看，单季干旱、两季连旱、三季连旱过程均有发生，且年代际变化明显。单季干旱过程中，春旱最多，共21次（年频率31%），呈“先减后增”趋势变化，20世纪90年代最少，21世纪明显增多；其次是夏旱，为12次（年频率17%），主要集中在20世纪80年代和21世纪最初十年，2005—2007年连年发生；秋旱为9次（年频率13%），呈增多趋势，2005年后约2~3 a出现1次；冬旱最少，仅4次，约10~20 a出现1次。两季连旱过程中，春夏连旱最多，共27次，年频率高达42%，20世纪70年代最多，之后逐年代减少，21世纪最初十年最少，2010年后明显增多；夏秋连旱次之，为10次，年频率为16%，主要出现在1990年之后，2014—2015年连年发生；冬春连旱为7次，约10 a出现1次；秋冬连旱仅1986年出现1次。三季连旱过程少，出现春夏秋和夏秋冬连旱，分别为5、2次，主要集中在20世纪80—90年代。可见，山东区域性气象干旱季节性明显，主要集中在春、夏两季，尤以春夏之交时节最频繁，21世纪以来，春、秋旱与春夏连旱过程呈增多趋势，近10 a春夏季干旱频发，几乎每年春季都有区域性气象干旱发生，与干旱灾害的季节性特征基本一致。
图3
图3
1961—2024年不同年代山东区域性气象干旱过程发生频次的季节变化
Fig.3
The seasonal variation of the occurrence frequency of regional meteorological drought processes in Shandong by decade from 1961 to 2024
2.2.3 月际变化
若某次干旱过程在月内持续时间达到或超过7 d，则计当月发生一次干旱过程。图4为1961—2024年山东区域性气象干旱过程频次与降水量的月际变化。可以看出，干旱频次呈现两个峰值：高发期为4—7月，其中5—6月的干旱频次均超40次，峰值出现在5月，为45次，发生年频率高达67%；第二个峰值出现在9月，为26次，较5月明显减少，年频率为39%。3、8月干旱频次均在20次以上，冬季各月均在10次以下。6—9月全省平均降水量均在50 mm以上，为山东主要降水期，同时也是生产生活需水关键期，这一时期干旱过程频发，说明山东干旱阶段性特征明显，夏、秋季容易出现旱涝并存，尤其6—7月易发生旱涝急转，造成较大影响。
图4
图4
1961—2024年山东区域性气象干旱过程发生频次和降水量月际变化
Fig.4
Monthly variation of occurrence frequency of regional meteorological drought processes and precipitation in Shandong Province from 1961 to 2024
2.2.4 空间分布
图5为1961—2024年山东省区域性气象干旱过程平均干旱日数及干旱日数变化趋势空间分布。可以看出，除胶东半岛东部和临沂东南部外，其他大部分地区区域性气象干旱过程平均干旱日数在50 d以上，高值区域分布在鲁中及泰山西南侧，在54 d以上，泰安、莱芜最高为56 d[图5（a）]。各地干旱强度与干旱日数分布类似（图略），兖州、肥城、莱芜干旱最强。干旱分布特征与刘冰（2014）基于降水量距平和刘佳（2019）基于年尺度SPEI的研究结果基本一致。这种分布特征可能与泰山地形影响密切相关，由于山东的大气降水主要来源于西南暖湿气流，低层大气受泰山阻挡被迫分流，在泰山西南侧形成下沉气流，导致空气绝热增温、水汽辐散，不利于降水产生，从而容易形成干旱。从各地干旱日数的年变化趋势空间分布[图5（b）]来看，山东西北部地区呈减少趋势，大部地区每10 a减少2.0 d以上，济南减少最多，为4.3 d·（10 a）-1；东南部呈增加趋势，胶东半岛南部及东南沿海部分地区每10 a增加2.0 d以上，日照增加最多，为4.5 d·（10 a）-1。
图5
图5
1961—2024年山东省区域性气象干旱过程平均干旱日数（a，单位：d）及干旱日数变化趋势[b，单位：d·(10 a)-1]空间分布
Fig.5
Spatial distribution of mean drought days (a, Unit: d) and variation trend of drought days (b, Unit: d·(10 a)-1) for regional meteorological drought processes in Shandong Province from 1961 to 2024
2.2.5 主要分布型态
利用REOF方法对干旱过程平均强度分布进行分类，分析山东省区域性气象干旱过程影响的主要分布型态。表3为因子旋转前后各模态对总方差的贡献及累积贡献率，前5个模态累积方差贡献率为62.6%，基本上包含了山东干旱影响的主要空间型态。按North特征值误差范围进行显著性检验（魏凤英，2007），REOF前4个模态均通过0.05的显著性检验，累积方差贡献率达54.1%，反映出山东典型的区域干旱特征。图6为REOF前4个空间模态及其时间系数，可见，第1模态旋转载荷向量高值区集中在鲁西南，中心位于兖州为0.82，显示西南部型干旱，这种型态干旱年代际变化明显，大致呈“增-减-增”变化，典型过程主要集中在20世纪60—70年代和21世纪初期，近年来有所增多；该区属黄河冲积平原，受东亚夏季风和西太平洋副热带高压（简称副高）偏弱的共同影响，西南暖湿气流难以北上抬升，不利于降水发生，形成干旱。第2模态高载荷区集中在胶东半岛东部，中心位于文登为0.84，显示东部型干旱，这种型态干旱大致呈“增-减-增-减”变化，21世纪典型过程增多；该区位于山东东部沿海地区，受海洋性气候影响大，水汽条件好，但受东亚季风、海温等异常因子及海陆热力差造成的沿海小高压共同影响，不利于降水形成，出现干旱。第3模态高载荷区集中在鲁中地区，中心位于昌乐为0.81，显示中部型干旱，这种型态干旱年代际变化明显，大致呈“增-减-增”变化，典型干旱过程主要集中在20世纪80—90年代，之后明显减少；该区属泰山北部下坡区，来自西南的暖湿气流在低空受泰山山脉的阻挡和下坡气流增温共同影响，不利于降水形成，发生干旱。第4模态高载荷区集中在鲁西北，中心位于宁津为0.82，显示西北部型干旱，这种型态干旱年代际变化明显，大致呈“减-增-减-增”变化，20世纪90年代典型过程较多，之后减少，近年来有增多趋势；该区属华北平原东南部，受大陆暖高压影响大，加上泰山山脉对来自东南方向暖湿气流的阻挡作用，水汽条件不足，不容易产生降水，出现干旱。这4个模态基本反映出山东省近64 a出现的区域性气象干旱分布特点，各模态的载荷向量高值区代表干旱的主要分布型态，分别是西南部型、东部型、中部型和西北部型，这与马蒙蒙（2020）基于SPI得到的山东四个干旱区域基本一致。
表3 1961—2024年山东区域性气象干旱过程平均强度EOF和REOF前5个模态方差贡献率
Tab.3
| 方法 | 第1模态 | 第2模态 | 第3模态 | 第4模态 | 第5模态 | 累积 贡献率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EOF | 22.8* | 16.1* | 13.0* | 6.1* | 4.6* | 62.6 |
| REOF | 15.6* | 13.8* | 12.9* | 11.8* | 8.5 | 62.6 |
注：*表示通过0.05的显著性检验。
图6
图6
1961—2024年山东省区域性气象干旱过程的第1（a、c）、第2（b、d）、第3（e、g）和第4（f、h）模态空间分布（a、b、e、f）及时间系数（c、d、g、h）
Fig.6
Spatial patterns (a, b, e, f) and time coefficients (c, d, g, h) of the first (a, c), second (b, d), third (e, g) and fourth (f, h) modes of regional meteorological drought processes in Shandong Province from 1961 to 2024
2.3 区域性气象干旱对增暖的响应
图7为1961—2024年山东省年平均气温与降水量、降水量累计距平与区域性气象干旱过程最大综合强度指数累计距平年际变化。可以看出，1961—2024年，山东省年平均气温呈显著上升趋势，上升速率为0.33 ℃·（10 a）-1（通过0.01的显著性检验）；年降水量呈“先减后增”的变化趋势，1961—2002年降水量显著减少，减少速率为42.6 mm·（10 a）-1（通过0.01的显著性检验），20世纪80年代至21世纪初期，大多数年份降水明显偏少，2002年最少，仅为多年平均值的61%；之后明显增多，2006—2024年增多速率为92.5 mm·（10 a）-1（通过0.05的显著性检验）。可见，在增暖背景下，降水由减少转为增多，使山东气候呈现从暖干化向暖湿化转变的态势。山东区域性气象干旱过程年最大综合强度指数与年降水量累计距平呈现明显的反向变化，1981—2002年最大综合强度指数随着降水量的逐年减少而急剧增强，之后随着降水量增加，干旱强度明显减弱。相关性分析发现，近64 a山东区域性气象干旱过程发生频次、最长持续日数、最大影响范围和最大综合强度指数序列，与降水量序列的相关系数分别为-0.45、-0.73、-0.60和-0.72，均通过0.01的显著性检验；与平均气温序列的相关系数小，分别为0.11、0.06、0.13和0.02。干旱过程最长持续日数、最大综合强度指数与降水量相关性最高，说明山东区域性气象干旱持续时间和强度变化主要取决于降水量的变化，20世纪80年代至21世纪初期暖干化明显，干旱持续时间长、强度偏强的主要原因是降水量减少。同时，气温显著升高使土壤蒸发加大，进一步加剧干旱严重程度（Gebrechorkos et al.，2025）。近20 a（2005—2024年）来，随着气候增暖加快（邹瑾等，2022），山东降水量虽转为增多，但降水分布不均，不稳定性增加（董旭光等，2014），干旱与热浪协同作用导致的骤旱、高温干旱复合事件增多（袁星等，2020；Ping et al.，2024；祝亚丽等，2025），干旱更易发展、强度加剧，需要注意防范更强的区域性气象干旱。
图7
图7
1961—2024年山东省年平均气温与降水量（a）、降水量累计距平与区域性气象干旱过程最大综合强度指数累计距平（b）年际变化
Fig.7
Interannual variations of annual average temperature and precipitation (a), cumulative anomalies of precipitation and maximum comprehensive intensity index of regional meteorological drought processes (b) in Shandong Province from 1961 to 2024
从山东省年平均气温和降水量变化趋势分布来看（图8）：各地年平均气温均呈显著上升趋势（通过0.001的显著性检验），中东部升温最显著，大部地区升温速率超过0.30 ℃·（10 a）-1，淄博、青岛等地达0.40 ℃·（10 a）-1以上。年降水量变化大致表现为中西部增多、东南沿海地区减少，其中，胶东半岛东南部及日照等地减幅10.0 mm·（10 a）-1以上，成山头减少最多，为24.2 mm·（10 a）-1；鲁中和鲁南的部分地区增幅达10.0 mm·（10 a）-1以上，章丘增加最多，为20.9 mm·（10 a）-1，除章丘、邹平、成山头3站通过0.10的显著性检验外，其他各站均未通过显著性检验。对比分析山东干旱日数变化趋势分布[图5（b）]，年干旱日数增加（减少）与降水量减少（增多）的分布区域基本对应，说明气候增暖背景下，山东大致呈现西部地区暖湿化、东部地区暖干化态势，这与徐泽华和韩美（2018）分析结果基本一致，这可能与内陆和沿海地区对气候变化响应的海陆差异性有关（杨蕾等，2025）。
图8
图8
1961—2024年山东年平均气温[a，单位：℃·(10 a)-1]和年降水量[b，单位：mm·(10 a)-1]的变化倾向率空间分布
Fig.8
Spatial distribution of trend rates of annual average temperature (a) and annual precipitation (b) in Shandong province from 1961 to 2024
表4列出山东省区域干旱的四个主要模态代表站干旱过程强度与降水量、气温的相关系数。可见，各代表站干旱强度与平均气温的相关性较小，与降水量的相关性较大，均通过0.1及以上的显著性检验，但相关系数差异大，其中，昌乐站干旱强度与降水量的相关系数最大，达-0.611。说明在增暖背景下，四种干旱模态对气候变化响应有差异，中部型响应最明显。对比分析气温和降水变化分布（图8），各区域气温均显著升高；中部型大部区域降水增多，导致该型态干旱过程明显减少；东部沿海大部地区降水减少，致使东部型干旱增加；西南部和西北部大部地区降水增多，部分地区减少，是这两种型态干旱减少的主要原因，近年来有增多趋势，可能与增暖背景下高温干旱事件增多有关（李瑞英等，2024）。
表4 山东省区域性干旱的四个主要模态代表站干旱过程强度与降水量、平均气温的相关系数
Tab.4
| 模态 | 代表站 | 降水量 | 平均气温 |
|---|---|---|---|
| 西南部型 | 兖州 | -0.236* | 0.065 |
| 东部型 | 文登 | -0.377** | 0.004 |
| 中部型 | 昌乐 | -0.611** | 0.110 |
| 西北部型 | 宁津 | -0.329** | 0.005 |
注：*、**分别表示通过0.1、0.05显著性检验。
3 结论与讨论
本文基于逐日MCI指数，识别了近64 a山东省历年出现的区域性气象干旱过程，分析了其时空演变特征及对气候变暖的响应，主要结论如下：
1）山东平均每年出现区域性气象干旱1~2次，季节性特征明显，4—7月为高发期，春旱、春夏连旱多发，春夏连旱年频率最高，达42%。年代际变化明显，21世纪春、秋季旱和春夏连旱增多，三季连旱减少；干旱频次和影响范围略有增加趋势，20世纪80年代至21世纪初干旱过程持续长、强度大，近年来有再度增强趋势，需注意骤旱或高温干旱复合事件的影响。
2）受地形影响，山东干旱高值区位于鲁中及泰山西南侧，东西部干旱演变差异明显；干旱过程区域性明显，主要有西南部、东部、中部和西北部型四种分布型态，均呈现年代际变化，中部型干旱减少明显，东部型干旱增加。
3）在气候变暖背景下，山东省年平均气温显著上升，降水呈先减后增的变化趋势，气候整体由暖干向暖湿化转变，呈现西部地区暖湿化、东部地区持续暖干化的分布态势；各区域型干旱对气候增暖响应存在一定差异，中部型干旱响应最明显。
由于影响山东干旱的成因复杂，本研究仅从气温、降水变化的角度分析了山东区域性干旱的时空变化特征，初步探讨了四类干旱型态出现的原因。未来还需针对季风、副高等关键大气环流影响因子，以及海温、地形等因素的驱动作用，开展定量化的物理模型诊断或数值模拟分析，深入揭示泰山地形动力机制及区域环流背景下干旱的形成机理。近20 a来山东气候趋向暖湿化，但干旱仍呈增多增强趋势，这可能与降水量增多但时空分布不均，叠加高温影响的共同作用有关，还需从干旱与气候暖湿化的耦合关系进一步深入分析。此外，关于MCI指数在山东的适用性，尚需结合山区、平原、沿海等不同下垫面类型及季节特征开展本地化校准；同时，未来在实际业务中，可考虑将MCI与土壤湿度、蒸散发等物理量或模型模拟数据相融合，构建更为全面的区域综合干旱监测体系，以便为干旱监测预警提供更精细可靠的科学支撑。
参考文献
1997—2021年四川省干旱时空变化特征分析
[J].
构建适宜的气象干旱指标是开展干旱监测和干旱评价业务服务的基础。基于1997—2021年四川省155个国家气象站逐日平均气温和降水，以及各县（市、区）农作物播种面积资料，通过改进气象干旱综合指数（Meteorological Drought Composite Index， MCI）中的季节调节系数，形成改进的气象干旱综合指数（Modified Meteorological Drought Composite Index， MCIm）；再结合历年干旱受灾面积、有效灌溉面积修订区域性干旱过程识别方法，并识别出四川省历年区域性干旱过程51次，然后再利用经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）、旋转经验正交函数（Rotated Empirical Orthogonal Function）、Morlet小波分析法，分析区域性干旱过程时空分布特征。结果表明：1997—2021年四川省发生区域性干旱过程的持续日数呈现出“先变短再增长再变短”，平均影响范围呈现出“先减小再增大再减小”，平均强度和综合强度呈现出“先减弱再增强再减弱”的变化趋势。平均年干旱过程累积日数总体呈现盆地多于盆周山区、盆周山区多于川西高原和攀西地区的特征。年累积MCIm距平EOF分解空间型存在全区一致特征，同时也存在南北反位相特征。四川省可划分为6个区域性干旱气候区，2009—2015年各区年累积MCIm周期变化比2001—2008年更明显。改进后的区域性干旱过程识别方法识别出的干旱过程与干旱灾情更为吻合，更能准确反映四川省干旱发生的实际状况。
山东省近50年来降水事件变化特征
[J].运用山东省121 个气象站1961-2010 年逐日降水观测数据，分析了山东省近50a 来的降水日数和降水强度的气候特征、变化趋势和贡献率、变异场、突变、周期性等特征。结果表明：近50a 山东省年降水日数和强度存在着明显的年代际振荡，降水日数总体呈极显著减少趋势。降水日数和强度呈明显的带状分布，由东南向西北逐渐减少。各地大雨强度较均匀，暴雨日数和强度在鲁中山区南侧较多、较大，北侧则较少、较小。平均年降水日数呈减少变化趋势的站点达116 个，降水强度增强的站点达80 个。大雨日数减少和暴雨强度增强趋势较明显。大雨和暴雨日数占比较小，但对年降水量贡献较大。21 世纪以来大雨和暴雨降水量和降水日数比率增大。平均降水日数及其变异系数在20 世纪60 年代中期、90 年代前后和21 世纪初期年际变化较大。降水事件同一年代际间的变异系数表现出相似的变化特征，同一降水事件不同年代际间的变异系数表现出明显的差异性。平均降水日数和大雨强度分别在1977 和2005年发生了突变。大雨和暴雨日数变化的主周期分别为5a、11a，降水强度则分别为13a、21a。
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].在全球气温日趋升高和极端降水增加的气候背景下，近年来中国干旱变化特征异常突出，新形势下需进一步深入认识干旱灾害影响机制。利用1960—2014年中国527个气象站逐日气温和降水量数据，选用改进的综合气象干旱指数（MCI）作为监测指标，详细分析了中国干旱强度、频次和持续时间变化特征及其南北差异性。结果表明：气候变暖背景下，中国干旱范围扩大、程度加剧、频次增加；干旱发生的范围发生了明显的转移，北方干旱加剧的同时，南方干旱明显加重，尤其是大旱范围明显增加。中国干旱范围主要在黄河流域以南和长江以北地区。干旱频次北方高于南方，东部高于西部，长江流域以北干旱频次较高。中国干旱持续时间较长，而且四季都有可能发生干旱。干旱不仅发生在干旱区和半干旱区，湿润和半湿润区域也常有干旱发生。不同年代、不同区域干旱发生的程度、持续时间和频次有一定的差异。中国20世纪90年代中后期至21世纪初期干旱范围最广、持续时间最长，造成的损失最严重。中国干旱强度、频次和持续时间南北差异性显著。气候变暖后，中国干旱强度加重、范围扩大、频次增加和持续时间增加明显。
我国干旱半干旱区近60 a气象干旱气候特征分析
[J].为研究我国干旱半干旱区连续无雨日气候特征的变化趋势，利用该区域74个气象站1961—2022年逐日降水观测资料，对研究区连续无雨日变化特征及其在1961—1990年和1991—2020年前后两个时段的差异等进行分析，重点关注16 d及以上连续无雨日，并将16~25 d、26~40 d、41~60 d、60 d以上连续无雨日分别定义为轻旱、中旱、重旱和特旱。结果表明：我国干旱半干旱气候区16 d及以上连续无雨日的发生次数和日数存在明显差异，尤其是重旱、特旱对应的连续无雨日发生次数和日数，干旱区分别是半干旱区的2.0倍与6.0倍左右；1991—2020年与1961—1990年相比，研究区西部不同等级气象干旱发生次数明显减少，而中东部有所增加；研究区西部不同等级干旱发生日数同样减少明显，中部轻旱和中旱发生日数减少，而重旱和特旱发生日数有所增加；研究时段内，该区域绝大部分气象站点不同等级干旱发生次数和日数均未发生突变。
气候变暖背景下中国干旱变化的区域特征
[J].在全球气温日趋升高和极端降水增加的气候背景下，近年来中国干旱变化特征异常突出，新形势下需进一步深入认识干旱发生特征及影响机制。利用1960-2014年中国527个气象站逐日气温和降水量数据，选用改进的综合气象干旱指数（MCI）作为干旱监测指标，详细分析了中国各区域干旱强度、次数和持续时间变化特征及其差异性。结果表明：1960年以来，中国各区域干旱程度加重，范围增大，次数增多，持续时间增长。干旱特征发生了明显的区域变化，各个区域干旱变化差异显著。西南、华中、华北和华南区域干旱程度明显加重，主要是重度以上干旱次数较多。华北和西南干旱年数最多，为45年，其他地方为35~36年，华北重度以上干旱年份最多，为14年，其次是东北和华南的7年。干旱发生时间和区域也有随机性，中国各区域四季都有可能发生干旱，干旱不仅发生在北方干旱和半干旱区域，在南方湿润和半湿润区域同样发生。各区域以夏旱为主，东北以春旱和夏旱居多，华南以秋旱为主。干旱持续时间不等，有时高达9个月。有些区域年内干旱呈单峰型，有些区域为双峰型。气候变暖背景下，中国各个区域干旱呈加重趋势。
多种干旱指数在中国北方的适用性及其差异原因初探
[J].利用中国北方（东北、 华北、 内蒙古、 黄淮以及西北地区中东部）12个省（区）267个站点逐日气象数据和典型站点土壤相对湿度资料, 对目前应用最为广泛的5种干旱指数在该区域的适用性进行了评估, 并对各指数监测结果差异原因进行了初步探讨。结果表明, 在我国北方干旱监测中, MCI和K指数的监测效果要优于SPI、 Pa和SPEI指数。MCI指数对研究区春旱的监测尤具有优越性, K指数对偏东、 偏南区域的夏、 秋、 冬季旱情的监测能力略优于MCI指数, Pa和SPI指数对夏、 秋季的旱情监测准确率较高, 而SPEI指数对夏旱有较强的监测能力。Pa指数、 SPI指数以及SPEI指数监测准确率低主要是因为这些指数监测偏轻或漏测的频率较高, 而K指数对东北区域的春旱漏测频率也较高, 漏测频率高达29%。各类干旱指数的监测能力与各自考虑的干旱影响因子及其时间尺度密切相关, 抓住主要因子和主要影响时间尺度是准确监测旱情的关键。
我国不同区域气象干旱成因研究进展与展望
[J].在全球增暖背景下，我国干旱灾害的严重程度、持续时间和影响范围均呈增加趋势。气象干旱是干旱灾害发生的前提，厘清气象干旱形成原因，对提高干旱预警能力、制定干旱灾害应对策略和防御措施有重要科学意义。本文较为全面地梳理了我国气象干旱成因的研究进展。首先，考虑干旱的成因具有区域差异性，分别总结了我国西北、华北、东北、华东、华南及西南6个区域的干旱成因；考虑干旱的时间持续性，基于季节干旱、两季连旱和三季连旱，分别从冷暖空气、位势高度场、海温场异常等方面归纳各区域不同持续时间气象干旱形成的主要影响因子。其次，提出了目前我国气象干旱成因研究面临的科学问题和未来研究方向。鉴于已有的干旱成因研究多以对单一影响因子研究为主，即便考虑了干旱形成的多个影响因子，但仍然相对缺乏对多因子间协同作用的定量分析，因此未来需要关注不同影响因子对气象干旱形成的贡献率及彼此间协同作用的定量关系。
全球干旱区分布特征及成因机制研究进展
[J].干旱区生态环境极其脆弱，对气候响应极其敏感，继续开展该区域气候及其影响机制研究，对于更深入地认识干旱区气候成因，进而更好地做出干旱区气候预测具有重要的科学意义。从干旱区划分、干旱区气候成因及其变化等几个方面归纳和总结了近几十年来国内外部分研究进展：目前较准确的干旱区划分方法是干旱指数法，可将全球划分为八大干旱区；干旱区气候形成是多个因素共同影响的结果，共有Hadley环流、大地形、陆气相互作用、沙尘气溶胶、海气相互作用、全球变暖等六大类影响因素；各大干旱区干湿差异明显，北非、中蒙等干旱区干旱化趋势严重，而美国中西部干旱区呈湿润化趋势。目前仍存在一些亟待解决的科学问题：各干旱区对全球增温的响应差异性较大，干旱区气候预测既是重点又是难点；青藏高原隆升对中蒙旱区影响巨大，目前这方面的数值模式分辨率不够高，边界条件不够精确，需进一步完善；各干旱区气候成因及其不同干湿变化趋势的原因，目前没有公认的定论，尚不能定量区分各影响因素对干旱区气候演变过程中的相对贡献及其响应过程。
近60年山东省降水时空格局及其对不同环流因子的响应
[J].为揭示近60年山东省降水的时空格局规律及其对不同环流因子的响应关系,基于山东省61个气象站1959—2017年的逐日降水数据,利用Mann-Kendall趋势检验、CEEMDAN、EOF及交叉小波变换等方法,对山东省降水的趋势性、时空演变特征以及多尺度特征进行了研究,并探究了降水与不同大气环流因子在不同时频域下的共振周期和相干性。结果表明:(1)近60年来,山东省月降水呈现出显著的季节、年际以及年代际尺度特征,其中以年际周期振荡为主,累积方差贡献率达48.2%;同时,降水整体呈减少趋势。(2)经EOF分解表明,前3个模态的累积方差贡献率为68.1%,第一模态呈现全省降水变化趋势一致性,第二、三模态分别呈现西东和南北“+,-”反向分布特征。(3)大气环流因子MEI和PDO与山东省降水的关系较为密切,且主要作用于降水的年际周期尺度。
A review of drought as a result of global warming
[J].This article examines current research on millennium droughts, then provides an update on worldwide aridity trends from 1950 to 2008. Aridity projections for the future are based on current research and our examination of model simulations. Many times over the past millennium, dry periods spanning years to decades happened in places like North America, West Africa, and East Asia. Anomaly tropical sea surface temperatures (SSTs) were likely to blame for the droughts, with La Nina-like SST anomalies producing dryness in North America and El Nino-like SST anomalies causing drought in East China. The new Sahel dry seasons are the aftereffect of a southern shift of the most sweltering SSTs in the Atlantic and warming in the Indian Ocean over Africa. Neighborhood criticisms can possibly enhance and expand dry season. Because of ongoing drying across Africa, southern Europe, East and South Asia, and eastern Australia, worldwide aridity has risen altogether since the 1970s. Notwithstanding the way that the El Nino-Southern Oscillation (ENSO), tropical Atlantic SSTs, and Asian storms have all assumed a part in the new drying, ongoing warming has expanded climatic dampness interest and reasonable adjusted air course designs, the two of which have added to the drying. A large portion of Africa, southern Europe, and the Middle East, just as the greater part of the Americas, Australia, and Southeast Asia, are relied upon to encounter expanding aridity in the twenty-first century, as per environment models.Due to natural climatic fluctuations, regions like the United States have escaped severe droughts in the past 50 years, but droughts may continue in the next 20–50 years. The capacity of models to predict tropical SSTs will be critical in future drought forecasting attempts.
Erratum: Drought under global warming: a review
[J].
Warming accelerates global drought severity
[J].\n Drought is one of the most common and complex natural hazards affecting the environment, economies and populations globally\n 1–4\n. However, there are significant uncertainties in global drought trends\n 4–6\n, and a limited understanding of the extent to which a key driver, atmospheric evaporative demand (AED), impacts the recent evolution of the magnitude, frequency, duration and areal extent of droughts. Here, by developing an ensemble of high-resolution global drought datasets for 1901–2022, we find an increasing trend in drought severity worldwide. Our findings suggest that AED has increased drought severity by an average of 40% globally. Not only are typically dry regions becoming drier but also wet areas are experiencing drying trends. During the past 5 years (2018–2022), the areas in drought have expanded by 74% on average compared with 1981–2017, with AED contributing to 58% of this increase. The year 2022 was record-breaking, with 30% of the global land area affected by moderate and extreme droughts, 42% of which was attributed to increased AED. Our findings indicate that AED has an increasingly important role in driving severe droughts and that this tendency will likely continue under future warming scenarios.\n
Regional variations and climatic drivers of flash droughts during the growing season in China (2000-2020)
[J].
Assessment of the combined vulnerability to droughts and heatwaves in Shandong Province in summer from 2000 to 2018
[J].Droughts and heat waves exhibit synergistic effects and are among the world's most costly disasters. To explore the spatiotemporal differences and formation mechanisms of the combined vulnerability to droughts and heat waves in Shandong Province over the past 20 years, a vulnerability scoping diagram (VSD) model with three dimensions-exposure, sensitivity, and adaptability-was constructed to assess and compare the combined vulnerability to high-temperature and drought events, considering economic and social conditions. The results showed that (1) over the past 20 years, heat waves and droughts have increased in Shandong Province. The number of high-temperature events significantly increased in the west and decreased along the eastern coast, and drought change was characterized by an increase in the south and a decrease in the north. (2) The combined exposure to summer droughts and heat waves in Shandong Province showed a significant increasing trend (P < 0.05) at a rate of approximately 0.072/10a; the combined sensitivity significantly decreased (P < 0.05) at a rate of approximately 0.137/10a, and the combined adaptability continued to increase at a rate of approximately 0.481/10a. (3) The combined vulnerability to summer droughts and heat waves in the western inland area of Shandong Province was high and gradually decreased toward the southeastern coast. The overall decrease trend was nonsignificant with a decrease of approximately 0.126/10a, and the decline rate decreased from northwest to southeast, in which Laiwu, Yantai, Jinan, and Zibo cities exhibited a significant decreasing trend (P < 0.05). Although the compound vulnerability of Shandong Province has decreased insignificantly, the frequency of combined drought and heat wave events has increased, and the combined vulnerability will increase in the future.© 2024. The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG.
World drought frequency, duration, and severity for 1951-2010
[J].
