六盘山地区油松树轮宽度年表与多尺度标准化降水指数的关系

研究利用在六盘山地区采集的油松树轮样芯建立树轮宽度标准年表(STD),分别与不同长度时间单元(月、半月、旬)和多时间尺度的标准化降水指数(SPIn)序列进行相关性分析。油松标准年表与不同长度时间单元SPI的相关结果显示,较小的时间单元会使相关性表达更加精确,而时间单元过小则会因为数据波动性增大而导致相关关系弱化。因此,相较于月和旬,半月是相关性分析更为合适的时间单元长度。油松标准年表与多时间尺度SPI的相关结果显示,SPI多时间尺度的特性有助于揭示油松径向生长对不同时间尺度水分状况的响应特征,且油松在不同生长时期对于不同时间尺度水分状况具有相异的响应机制。在温度较低(0℃)的冬季,短时间内的降水并不利于树木生长,而长时间良好的水分储备会为树木生长季需水提供保障;在生长季前期,长时间良好的水分状况比短期内的降水更有利于树木的生长;在生长季,补给性水分和土壤水分都对树木生长起着至关重要的作用。     

1960-2010年甘肃省不同气候区SPI与Z指数的年及春季变化特征

根据甘肃省1960-2010年26个气象站点的日降水资料,利用标准化降水指标(SPI)和Z指数,对比分析了51年来甘肃省不同气候区年及春季干旱的变化特征.结果表明:甘肃省年SPI和Z指数总体为河西冷、暖气候区及祁连山区呈增加趋势,其中河西西部暖温带干旱区增加幅度最大,SPI和Z指数变化倾向率均为0.13·(1Oa)-1;陇中南、北气候区及甘南区呈降低趋势,以陇中南部冷温带半湿润区减小幅度最大,SPI为-0.13·(1Oa)-1,Z为-0.14·(10a)-1.初春的干旱等级变化呈降低趋势,陇中南部冷温带半湿润区降低幅度最大,SPI为-0.12·(10a)-1,Z为-0.06·(10a)-1;春季SPI和Z指数与年变化趋势一致.年代际变化为河西60年代、河东90年代出现严重干旱.不同气候区变化不同,河西冷、暖气候区及祁连山区的干旱指数变化率为正值,干旱程度减小,春季干旱弱于年变化,而陇中南、北气候区及甘南区则为负值,干旱程度增加,春季干旱强于年变化.甘肃省干旱的空间分布差异性显著,表现为自西北向东南递增的趋势.     

基于SPI的石羊河流域气候干湿变化及干旱事件的时空格局特征研究

利用石羊河流域4个气象站1960—2013年逐月降水量资料,应用标准化降水指数(SPI)、游程理论等方法,分析石羊河流域近54年的气候干湿变化及不同时间尺度干旱事件时空演变特征。结果表明:1不同时间尺度SPI对降水量变化的敏感程度存在较大差异,时间尺度越小,SPI对一次降水的反应越明显。2石羊河流域年代际、年际和季的SPI在波动中均呈增加趋势,其中,冬季湿润化速度最快,对年湿润化过程的贡献最显著。31960—2013年,石羊河流域不同时间尺度干旱事件持续时间、干旱程度和干旱强度均呈减少趋势,且波动渐趋平缓;石羊河流域农业干旱和水文干旱最严重的时期分别为1964—1965年和1962—1964年。4两种时间尺度干旱事件持续时间的减少速度从上游至下游均逐渐变慢,上游乌鞘岭地区是农业干旱持续时间最长区域,永昌和下游民勤地区是水文干旱持续时间较长区域;两种时间尺度干旱事件干旱程度减少速度最快区域均在上游乌鞘岭地区;武威和民勤地区3月尺度干旱强度稍有上升,其它地区不同时间尺度干旱事件干旱强度均呈下降趋势,永昌地区是多尺度干旱事件干旱强度较大区域。     

基于主成分分析的广西省干旱时空格局

广西省地处喀斯特地貌区,土壤保水效率低,且年降水时空分布不均,研究干旱时空分布尤为重要。基于广西省1981—2010年20个气象站实测和2011—2100年HadGEM2-ES模型模拟数据,利用标准化降水指数(SPI, Standardized Precipitation Index)和标准化降水蒸散指数(SPEI,Standardized Precipitation Evapotranspiration Index),分析广西省干旱的时空变化。对不同时间尺度的SPI和SPEI应用主成分分析(PCA,Principal Component Analysis)确定干旱的空间模式,结果揭示了3个空间分布明确的区域:桂东北地区(PC1),桂西北地区(PC2)和桂南地区(PC3)。各区域干旱的时空变化和频率分布差异显著。PC1和PC3的SPEI-12呈负增长趋势,PC2的SPEI-12呈正增长趋势,且PC1、PC2和PC3的SPI-12均大于SPEI-12。年尺度(SPEI-12)上PC1和PC3的干旱频率大于PC2,其干旱频率分别为34.24%和35.83%。SPI和SPEI在空间和时间尺度上相关,且具有高度可比性。SPEI因子载荷的空间模式优于SPI,严重干旱年份(1988、1996和2003年)的SPI值明显小于SPEI,且SPEI检测到的干旱频率较高。研究结果可作为广西省干旱预测、评估及其风险管理和应用决策的重要科学基础,也可为广西省区域社会经济发展提供重要的科学参考。     

降水年内分配不均匀性指标

径流量及其分配过程依赖于降雨特征,它关系到水利设施规模和水资源合理配置。本文借鉴水文界经验,应用降雨集中度、降雨不均匀系数和调节系数概念,并对后2个系数进行修订,使其值域介于0～1。利用中原地区有代表性的4个气象台站1951—2005年的日降雨资料,计算并分析比较了降雨集中度、降雨不均匀系数和调节系数在河南省的适用性。结果表明:降水集中度、降水不均匀系数和调节系数从不同侧面反映了降水量的年内分布特征。3个指标具有一定的可比性,但数值上用同样资料计算的调节系数都要大于不均匀系数;4站候、旬和月的降水不均匀系数有相同的分布规律,随着时段的延长,不均匀系数增大,其变幅也增大,而调节系数则不同,随着时段的延长,降水调节系数减小,而相应的变幅则增大;分别采用候、旬和月的降水资料计算的降水集中度、不均匀系数和调节系数之间具有很好的一致性,最小的相关系数为0.60(P<0.001),说明3个指标间可互为代替;采用候、旬和月计算的降水集中度两两之间呈显著相关,相关系数为0.98;候、旬和月不均匀系数之间的相关系数为0.75;候、旬和月的调节系数之间的相关系数与不均匀系数相当。表明这3个指标在不同时间尺度间具有明显的一致性,在河南区域只应用月降水量就能反应降水的不均匀性。     

近50年北京植被对全球变暖的响应及其时效--基于遥感数据和物候资料的分析

植被对全球变暖的响应方式及其程度问题是全球变化研究的焦点之一。利用1951～2000年的气温、降水等气候资料、1982～2000年的NOAA／AVHRR遥感数据和1951～2002年山桃始花的物候数据,分析了北京各气候参量与生态系统植被在年际和年内时间尺度上的变化规律及其关系。结果表明,北京近20年增温1．2E,增温态势显著;过去50年中,降水的年际变化小于生长季内的波动幅度。年NDVI最大值(VP)、平均值(VM)的年际变化曲线呈波动中缓慢上升的趋势,表明植被的生长状况总体上在变好或生长季在延长。VP出现日期(VPI))提前,20世纪90年代比80年代提前4．5d。山桃始花物候期的分析表明,北京1988年以后春季开始日期提前9．63d。时间尺度不同,各个气候指标对各植被指标的影响程度不同：①年际时间尺度,年均温影响VP、VM的时效为1年;月际水平上,除温度影响VM的时效为2个月外,各气候参量影响VP、VM的时效为1个月。年际尺度上,温度影响山桃始花时效为2年;月际尺度上,2、3、4月份温度影响山桃始花日期。     

北京地区气候变化和植被的关系——基于遥感数据和物候资料的分析

 气候变化对陆地生态系统的影响及其反馈是全球变化研究的焦点之一。本文利用1951～2000年的气温、降水等气候资料、1982～2000年的NOAA/AVHRR遥感数据和1951～2000年北京春季物候的代表性指标——山桃（Prunus davidiana）始花的物候数据,分析了在年际和年内时间尺度上北京地区各气候参量与植被变化之间的关系。结果显示：植物生长与温度之间的关系远比其与降水之间的关系密切;各气候参量和植被生长状况之间的关系因时间尺度而不同。1)月际水平上,具有显著生态学意义的气候指标对植被生长状况的影响更明显。2)温度与NDVI指标的相互作用最大为零时滞：年际水平上,影响时效约为1年;月际水平上,约为1个月。3)植物物候期与温度之间的关系远比其与降水之间的关系密切。年际尺度上,气候参量和植物物候期的相互作用是同时的,其中气温的影响时效为2年;月际尺度上,实际温度和植物物候期的相互作用时效约为1个月。     

阴山北麓农牧交错带植被变化对降水的响应

选取中国北方农牧交错带的阴山北麓地区,以NOAA-AVHRR遥感数据和气象站点观测的降水数据作为主要数据源,利用植被指数(NDVI)指示研究区植被覆盖状况,用标准化降水指数(standard precipitation index,SPI)表征区域水分状况,研究降水对区域植被覆盖变化的影响.对研究区1983-2003年间生长季(5-10月)的逐月NDVI序列和同期1个月尺度的SPI(即1-SPI)序列进行相关分析.结果表明:5-10月,NDVI与1-SPI的相关关系随月份的变化而各不相同,总体上5月份相关系数较高;植被覆盖变化率(velocity of NDVI change,VNDVI)反映植被生长速率,其大小影响植被对降水变化的响应程度.     

气象因子与地表植被生长相关性分析

降水和气温是影响地表植被覆盖状况的两个重要的气象要素,地表植被的生长对它们的响应又存在一定的滞后效应。利用我国334个气象台站和1982-1994年NOAA-AVHRR卫星数据,通过相关分析研究了我国4-7月份气候区域降水和活动积温对地表植被的影响。结果显示,不同的气候区域和月份,降水和积温对地表植被的作用程度明显不同;前期降水和活动积温对植被作用的有效时间尺度也分布不均,并与土壤质地类型分布有关,因此,通过某一固定时间尺度的降水或活动积温不能准确的预测大区域地表植被的生长状况。     

基于土壤水分模拟的干旱动态监测指标及其适用性

根据土壤水分平衡原理,采用Penman-Monteith公式计算可能蒸散,逐日滚动模拟土壤有效水分,提出基于土壤水分(SM)的逐日干旱动态监测指标。通过与《气象干旱等级》国家标准中标准化降水指数(SPI)、相对湿润度指数(MI)和综合气象干旱指数(CI)相比较,分析了SM干旱动态监测指标在广东的适用性特征。结果表明:(1)基于SM统计的干旱频发时段(11月—翌年4月)比少雨时段(10月—翌年3月)滞后1个月,SM指标能够刻画干旱相对于降水年变化的滞后效应和逐渐发展的特征,客观反映广东干旱频率季节变化特征;(2)SM干旱指标自动隐含了降水-蒸发过程的时间累积效应,物理意义清晰,能够刻画干旱发生、发展和结束过程的丰富细节,在对干旱过程发展渐进性、降水敏感性和过程完整性方面,具有较好的应用价值。     

近57年来黄土高原干旱特征及其与大气环流的关系

通过黄土高原地区52个气象站点1961-2017年的气象资料,利用不同尺度的标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）和标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）对该区57年来干旱的时空变化特征进行了分析,并利用交叉小波变换探讨了干旱指标与大气环流的遥相关分析,得到了以下结论：（1）时间变化上,黄土高原57年来不同干旱指标均呈下降趋势,整体逐渐变干旱。但SPEI6指标较SPI6指标相比,干旱年份更多,干旱特征更明显,说明SPEI的计算由于考虑了蒸散发输入因此结果偏重.不同指标均显示,1999年以来,黄土高原地区干旱时有发生,但整体有降低的趋势。（2） SPEI6和SPI6的站次比和干旱强度最高点都出现在1999年,但SPEI6的站次比和干旱强度的变化幅度更剧烈,且出现全域性干旱的年份（5年）也多于SPI6（3年）;SPEI12相较于SPI12,站次比和干旱强度较为相似,都在1966年达到顶峰,虽然出现全域性干旱的年份SPEI12（9年）多于SPI12（3年）,但SPI12的干旱强度更高。（3）平原区的汾渭平原是轻旱多发区,河套平原、宁夏平原易发生中旱,同时宁夏平原还是重旱多发区。丘陵区西部的中宁、同心两地易发生重旱,乌审旗出现特旱。山地区干旱频率普遍较高,尤其是西部山地区的乌鞘岭重旱、特旱频发。（4） SPEI指数对环流指数的变化更敏感。AMO对区域各干旱指标的影响较小,ENSO、WPI对SPI6、SPEI6有显著的响应;而PNA对6个月尺度的干旱指标（SPI6、SPEI6）影响较小,对12个月尺度的干旱指标（SPI12、SPEI12）影响较大。区域干旱是一个复杂的自然现象,为了进一步探索不同干旱指标在不同区域的运用,必要时可采用多种指标,从不同角度比较多种干旱指标的相似性,从而避免单一指标对结果的局限性。     

黑龙江省大豆生长季旱涝时序特征及其对产量的影响

气候变化背景下黑龙江省降水时空分布不均,旱涝转换频繁,不利于黑龙江省的大豆安全生产。为研究黑龙江省大豆生长季旱涝对大豆产量的影响机制,基于黑龙江省60个气象站点1961—2018年逐日降水量数据和同期大豆单产数据,选取标准化降水指数(SPI)为旱涝判识指数,分析黑龙江省大豆生长季旱涝的时序特征,以及大豆不同生育阶段旱涝对其产量的影响。结果表明: 1961—2018年,大豆生长季干旱影响范围整体呈微弱的减小趋势,雨涝影响范围整体呈现弱的增加趋势;而同期干旱和雨涝强度总体均呈微弱的增加趋势,以雨涝强度稍强;干旱和雨涝同时发生的几率占比60.3%。大豆生长季或将进入一个较湿润阶段,2012—2018年间,雨涝的影响范围和发生强度均明显高于干旱,有6年均发生了全域性或区域性雨涝,其中,5年发生中度雨涝。不同区域大豆生长季旱涝对其产量影响程度有所差异,西北部、北部和东部地区雨涝的影响均明显大于干旱的影响,中部地区干旱和雨涝的影响程度相差不大,西南部、南部、东南部地区干旱的影响远大于雨涝的影响。在大豆开花-鼓粒期,旱涝与大豆产量的波动密切相关,西北部、西南部、中部、南部、东南部地区降水正常略偏多对大豆增产有利,但中度及以上雨涝仍会造成大豆减产;北部地区大豆产量波动主要受雨涝影响严重,东部地区干旱和雨涝对大豆产量波动造成的影响程度相似。     

云南省植被NDVI时间变化特征及其对干旱的响应

基于云南省74个气象站点的1997—2012年逐日降水资料和逐旬SPOT-NDVI值,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)多尺度分析了云南省干旱时间和强度演变与NDVI时间动态特征及其相关性分析,进而探讨气候变化对植被的影响。结果表明,1999—2013年云南省年平均NDVI值和年最大NDVI值均呈现波浪式的发展趋势,其趋势线斜率分别为0.0017和0.0011;NDVI年内各月变化情况大体上相同;不同季节NDVI的年际变化特征呈现出显著差异。1997—2012年不同时间尺度SPEI均体现出干旱化加剧的趋势,并随SPEI的时间尺度增大而增大;3个月尺度的SPEI值(SPEI3)结果表明,各月的变化呈现先增大后减小的趋势;SPEI3反映出多年季节水平的干旱强度为:冬季秋季春季夏季。总体上,云南省的年均NDVI与SPEI的相关性极弱,年最大NDVI与SPEI呈正相关;多年月均NDVI与不同尺度SPEI的相关性较强且存在滞后性;不同季节NDVI与SPEI的相关性及滞后性有较大差异,其中冬季NDVI、秋季NDVI与其当年当季SPEI的负相关性较强。     

Satellite-based drought monitoring using optimal indices for diverse climates and land types

Drought is considered one of the most destructive natural disasters, and many areas are experiencing water scarcity. Expanding knowledge of this phenomenon is a prerequisite for developing drought monitoring and forecasting tools. To this end, various indices are available for studying drought in different environments using field and remote sensing data. This study applies satellite-based indices for monitoring drought in different land cover, landforms, and climate classes. The in-situ standardized precipitation index (SPI) with a three-month time scale was applied to evaluate the performance of 13 remote sensing indices and parameters. The results indicated that the indices based on actual evapotranspiration, precipitation, and soil moisture, respectively, performed best in different parts of the basin. After additional analysis, the evapotranspiration condition index (ETCI), derived from actual evapotranspiration data, was deemed the optimal metric. The accuracy assessment results indicated that the correlation between the ETCI and the three-month SPI was 0.655, which was slightly higher than the actual evapotranspiration (0.637), and that the root-mean-squared error (RMSE) decreased from 0.71 to 0.65, indicating the best performance among the indices evaluated in the study area. Moreover, the drought map of the region was developed using the optimal indices, including the ETCI, the precipitation condition index (PCI), and the random forest (RF) algorithm. According to the results of the accuracy evaluation, the correlation between the estimated model and the observed three-month SPI values in 2017 was 0.72, with an RMSE of 0.60.     

基于SPEI-PM指数的黄淮海平原干旱特征分析

利用黄淮海平原45个气象站点1961—2014年月值气象数据,基于Penman-Monteith蒸散模型计算了标准化降水蒸散指数(SPEI),对黄淮海平原近54年干旱变化趋势、发生频率和持续性特征进行了分析,并探讨了SPEI指数与河南、河北和山东省农业干旱面积的关系,结果表明:(1)改用Penman-Monteith蒸散公式后,SPEI干旱指数在黄淮海平原呈整体上升趋势,即趋于湿润;(2)近54年干旱演变具有明显的年代际差异,20世纪60年代干旱频率最高,而21世纪初(2000—2014)干旱频率整体偏低;(3)黄淮海平原干旱发生具有持续性的特点,20世纪60年代遭受的持续性干旱最为严重,平均干旱持续时长约2.6个月,21世纪初下降到1.5个月;(4)河南、河北和山东省的农业干旱面积年际变化表明,干旱面积呈减少趋势,2000年以后年均受灾面积、成灾面积和绝收面积比2000年之前分别下降了58.0%、44.4%和49.1%;(5)农业干旱面积与SPEI具有中等以上的相关强度,其中对山东省受灾、成灾和绝收面积相关系数r达到-0.7以上,表明基于Penman-Monteith蒸散模型的SPEI指数在黄淮海平原具有良好的适用性。     

气候变化下中国不同植被区总初级生产力对干旱的响应

干旱变化具有明显的空间分异,不同植被类型对干旱的响应亦有差别。开展气候变化下不同植被覆盖类型对干旱响应的差异分析,厘清温升干旱化进程对植被的影响,对了解植被发展动态及预测未来格局有着非常重要的意义。基于1982—2017年的总初级生产力(GPP)数据和同时期东安格利亚大学气候研究中心(CRU)时间序列(TS)气候数据,分析了中国8个植被区GPP和干旱的变化趋势,通过对比标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)的趋势差异识别了典型的温升干旱化区域,在此基础上研究气温上升如何影响GPP对干旱的响应,进一步讨论了不同植被类型对干旱的敏感性差异。结果表明：(1) 36年来8个植被区除青藏高原高寒植被区呈湿润化,其他植被区均呈现变干趋势;(2)气温上升大面积加剧了温带荒漠区和温带草原区的变干趋势;(3)亚热带常绿阔叶林区和热带季风雨林、雨林区的GPP受温度和干旱影响相当,青藏高原高寒植被区和针叶、落叶林混交林区的GPP受温度主导,其他植被区GPP均受干旱主导。     

Analysis of Precipitation Characteristics during 1957-2012 in the Semi-Arid Loess Plateau,China

Precipitation is the only water supply and most important factor affecting vegetation growth on the slopes of semi-arid Loess Plateau of China. Based on precipitation data from 7 synoptic stations in the study area over the period 1957–2012, the trends of precipitation and standardized precipitation index (SPI) were analyzed by using linear regression, Mann−Kendall, and Spearman’s Rho tests at the 5% significance level. The results show that (1) the precipitation fluctuation of monthly precipitation was intense (coefficients of variation> 100%), and the drier years were recorded as 1965 and 1995 at all stations. (2) The significant change trend of different stations varied on different time scales: the Changwu station had a significant decreasing trend in April (−0.488 mm/year) and November (−0.249 mm/year), while Luochuan station was in April (−0.457 mm/year); Changwu station displayed a significant increasing trends in winter (0.220 mm/year) and a significant decreasing trends in spring (−0.770 mm/year). The significant decreasing trends in annual precipitation were detected at the Suide (−2.034 mm/year) and Yan’an (–2.129 mm/year) stations. (3) The SPI−12 series analysis suggests that the drought degree of Yulin and Changwu was the lowest and that of Hengshan was the highest among the 7 synoptic stations.