基于SPI的金沙江下游气象干旱时空分布特征及预测方法.pdf

文章编号：1674 2184(2023)02 0081 09基于 SPI 的金沙江下游气象干旱时空分布特征及预测方法黄瑶1,何军2*,甘薇薇1,文雯1,刘自牧1（1.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,成都610072；2.重庆市气象服务中心,重庆401147）摘要：基于金沙江下游地区 30 个气象观测站 19602020 年逐月降水数据，选用标准化降水指数（SPI）作为气象干旱指标，分析了该流域干旱在 3 个月和 12 个月时间尺度上的时空演变特征，并分别构建了流域南、北部旱涝的均生函数预测模型。结果表明：金沙江下游干旱主要表现为全域一致型和南北反相型两种模态。在 3 个月时间尺度上，干旱频次较高，范围较广，以轻旱为主；在 12 个月时间尺度上，干旱频次大幅降低，流域北部中旱及重旱的比例增加。年度干旱强度和范围均呈增加趋势。季节干旱强度除冬季为减弱趋势外，其他季节均呈增强趋势；秋季干旱范围表现为增加趋势，春季和冬季表现为减小趋势，夏季变化不明显。夏季干旱发生频次最高，且对年度干旱影响最大。均生函数预测模型可以较好地模拟和预测金沙江下游旱涝变化趋势，流域南部模拟效果优于北部，对极值的模拟效果更佳。关键词：气象干旱；标准化降水指数；金沙江；预测模型中图分类号：P429文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1674-2184.2023.02.011 引言引言随着人类社会经济的发展，极端天气发生频繁，导致干旱程度加重且区域扩大，从而对人民生产和生活影响愈发严重。干旱事件是导致水电产能下降的重要因素，也会对农业、畜牧业、林业及经济增速等产生严重影响。西南地区是我国干旱发生频率较高的地区之一，近年来西南干旱灾害表现出范围扩大和频率增加的趋势1。20092010 年秋冬春连旱刷新西南地区气象纪录，云南、贵州、四川南部、广西北部高温雨少，降水量比常年同期偏少 30%80%，云南、贵州降水量之少更是打破了气象观测纪录2。可见，干旱事件已成为制约我国经济发展和影响社会安全的自然灾害之一。目前，国内外对干旱的监测主要通过各类干旱监测指数来实现，其中标准化降水指数（SPI）和 Z 指数应用广泛35，但 SPI 指数在稳定性上具有更明显的优势67。多项研究89指出 SPI 指数消除了降水的时空差异，对干旱反应敏感，适用于不同地区、不同时间尺度的干旱情况。刘琳等10同时计算了西南地区自1960 年以来的 Z 指数和 SPI 指数，指出川西地区属于重旱区，并且通过 Hurst 指数预测该区未来干旱程度有继续增加的趋势。张立杰等11基于 SPI 指数研究西江流域的干旱特征，指出西江流域春旱和秋旱相较于夏旱影响范围更广，频率更高。黄晚华等12采用SPI 指数为干旱指标分析了南方各省近年来干旱变化，指出 SPI 指数能很好的表现季节干旱的年际变化特征，并且西南地区干旱程度呈现增加趋势。杜华明等13基于 SPI 指数计算了嘉陵江流域近 50 年来的旱涝特征，发现嘉陵江流域在 20 世纪 90 年代后开始向干旱趋势发展，指出 SPI 指数与降水有较好的一致性，能很好地反映由于降水因素导致的干旱灾害。干旱预测方法主要包括天气学方法、动力学方法和统计学方法14。天气学和动力学方法预测较为复杂，并且受时间尺度约束较大，对于年度或更长时间尺度的干旱预测则主要采用统计学方法，其中均生函数预测模型被广泛应用于降水、气温、气象干旱等多个方面15。解明恩等16研究证明在高原地区利用降水量时间序列自身演变规律，通过均生函数模型进行气候预测是可行的，且有一定的预报能力。郭江勇等17采用均生函数预测模型模拟 19682000 年甘肃黄土高原春旱历史变化，并成功预测未来几年该区域春旱程度。李俊伟18采用均生函数模型模拟和预测韩江流域年降雨量，结果显示预测结果优于主观预报，可在业务中推广应用。金沙江是长江的上游，流经川、藏、滇三省，流域 收稿日期：2023 01 03资助项目：高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金研究型业务面上专项（SCQXKJYJXMS202217）；三峡水利枢纽梯级调度通信中心横向项目（5422020001）；中国气象局西南区域气象中心创新团队基金（XNQYCXTD-202203）；四川省气象服务中心能源气象技术研究与应用服务创新团队基金（CXTD202303）作者简介：黄瑶，工程师，主要从事综合气象服务工作。E-mail:通讯作者：何军，高级工程师，主要从事气象预报预警服务工作。E-mail: 第 43 卷 第 2 期高原山地气象研究Vol.43 No.22023 年 6 月Plateau and Mountain Meteorology ResearchJun.2023地形复杂，海拔落差大，面积 47.32 万 km2，占长江流域面积 26%，多年平均流量 4920 m3/s。金沙江下游沿途共有 4 个千万千瓦级水电站，是我国最大的水能资源输出基地19。干旱是影响金沙江下游最主要的气象灾害之一，干旱的发生直接决定了径流的变化，对流域水电业和人民的生产生活均产生较大影响2021。但是，针对金沙江流域干旱的时空变化特征、成因及其预测技术等仍缺乏系统深入的研究。因此，本文基于 19602020 年金沙江下游地区观测降水数据，以标准化降水指数（SPI）作为气象干旱指标，分析该流域干旱在不同时间尺度上的时空变化特征，并构建流域南、北部旱涝的均生函数预测模型，旨在为金沙江流域干旱监测预警、影响评估及防灾减灾等工作提供科技支撑。11资料与方法资料与方法1.1资料来源本文选取了金沙江流域下游 30 个国家级气象观测站 19602020 年逐月降水量，数据来源于四川省气象探测数据中心。1.2标准化降水指数及等级划分标准化降水指数（SPI）的计算原理是假设一个地区一段时间的降水量服从 gamma 分布，将降水量的累计频率分布转换为标准化正态分布，进而得到一个无量纲且标准化的 SPI 值，可以用于对比不同时间尺度和不同地区的干旱程度2223。本文计算了 3 个月和 12 个月时间尺度的 SPI 值，分别用于反映短期和长期的气象干旱特征，用 SPI3和 SPI12对应表示。根据相关研究24，再结合金沙江下游 SPI 值具体分布情况，将 SPI 指数划分为 7 个等级（表 1）。表 1 旱涝等级划分 等级SPI类型1 2重涝21.5,2)中涝31,1.5)轻涝4(1,1)正常5(1.5,1轻旱6(2,1.5中旱7 2重旱 1.3干旱评价指标Ni,100（1）干旱频次：本文所指的干旱频次是每 100a 发生干旱的次数25，计算公式为:Ni,100=Niin100（1）Ni,100Ni式中：是 100 a 中时间尺度为 i 的干旱次数，是n 年中时间尺度为 i 的干旱月数，i 为时间尺度，n 为年份数。Pj（2）干旱站次比：本文采用干旱站次比来反映一次干旱事件发生的范围大小，计算公式为：Pj=mj/M100%（2）mjPjPjPjPjPj式中：M 代表研究区域总站点数（本文中 M=30）；为 j 年发生干旱（SPI1）的站数；当10%时，表示无明显干旱发生；当 10%25%时，为局域性干旱；当 25%33%时，为部分区域性干旱；当 33%50%时，为区域性干旱；当50%时，为全域性干旱12。Sij（3）干旱强度：一次干旱事件中发生干旱站点的 SPI 平均绝对值，用于反映干旱的程度，计算公式为：Sij=?1mmi=1SPIij?（3）SPIijSijSijSij式中：m 为发生干旱的站数；为 j 年发生干旱 i 站的 SPI 值；当 11.5 时，为轻旱；当 1.52 时，为中旱；当2 时，为重旱。1.4经验正交函数（EOF）经验正交函数（EOF）分解是研究时空分布特征的重要分析方法，该方法将气候变量场分解为空间函数与时间函数的乘积，从而可反映一个物理量场的主要空间分布模态和对应模态的时间演变特征26。1.5均生函数-最优子集回归魏凤英等27根据时间序列蕴涵不同时间尺度的变化特征，对算术平均值进行了拓展，最先提出了均生函数概念，将均生函数视为原序列生成的具有周期性的基函数，在基函数的基础上，建立数学模型，对序列进行拟合及预测。现有的时间序列预测模型中，在制作多步预测时，预测值往往会趋于平均值，且对极值的预测效果欠佳，均生函数预测模型克服了上述问题，不仅可以做多步预测，且对极值有较好的预测效果，是长期天气预报和短期气候预测的一种重要预测手段2829。具体实现步骤如下：设有一样本量为 n 的时间序列：x(t)=x(1),x(2),.,x(n)（4）定义均生函数：xl(i)=1nlnl1j=0 x(i+jl)i=1,.,l,1 l m（5）nl=INT(n/l),m=INT(n/3)INT式中：，表示取整数。xl(i)对作周期性外推，形成一个周期性延拓序列：fl(t)=xl（i），t i(mod(l)t=1,2,.,n（6）式中：mod 表示同余，这样即可得到 m 个长度为 n 的周期函数。x(t)x(1)(t)x(2)(t)根据公式（5）分别计算原序列、一阶差分序列、二阶差分序列的均生函数，分别记为82高原山地气象研究第 43 卷xl(0)(t)xl(1)(t)xl(2)(t)fl(0)(t)fl(1)(t)fl(2)(t)、，利用公式（6）可得到延拓序列、。为了拟合时间序列递增和递减的趋势，进一步建立累加延拓序列：fl(3)(t)=x(1)+t1i=1f(1)l(i+1)t=2,3,.,n,l=1,2,.,m（7）fl(3)(1)x(1)CSC 2式中：=。累加延拓实际上是用一阶差分的均生函数代替不同时刻的差分值。这样共获得 4m 个均生函数延拓序列，建立每一个延拓序列与原序列的一元回归，根据双评分准则26，计算每个一元回归方程的 CSC 值，满足的序列粗选为预报因子。设有 P 个因子入选，则可得到 2p个回归子集，再次根据双评分准则选择 CSC 值最大的回归方程作为预报方程。k假定最优回归子集由 个变量构成，则均生函数模型为：x(t)=a0+ki=1aifi(t)（8）qkq若作 步预报，则对 个序列作 步外延带入公式（8）即可。22结果分析结果分析2.1干旱空间分布特征2.1.1EOF 空间模态对 SPI12时间序列进行 EOF 分解，其特征向量可表示金沙江下游的旱涝空间分布特征（图 1），前 2 个模态的方差贡献为 55.41%，均通过 North 检验30。如图 1a 所示，第一模态方差贡献为 40.84%，特征向量均为正值，自南向北呈逐渐减小的特征，高载荷区在禄劝附近，低载荷区在峨边、宜宾附近；该模态反映了金沙江下游旱涝变化的全区一致性，旱涝变率自南向北逐渐减小，流域南段对旱涝的贡献较北段更大，流域降水受大尺度环流的影响是造成该模态的主要原因。如图 1b 所示，第二模态方差贡献为 14.57%，反映出南北相反的变化趋势，正载荷区大值中心在巧家附近，负载荷区大值中心在绥江、宜宾附近，说明这两个区域在第二模态中变率最大；该模态主要受局地小气候的影响，南段主要位于河谷区，干热河谷气候特征突出，更容易发生气象干旱灾害，而北段主要受亚热带季风性湿润气候影响，降水较充沛，受旱灾影响较干热河谷气候偏小。2.1.2干旱频次空间分布图 2 给出了 19602020 年金沙江下游基于 SPI3的干旱发生频次空间分布。如图 2a 所示，在 3 个月时间尺度上，金沙江下游干旱发生总频次整体较高（5973 次/100a），高频区位于禄劝、永仁、雷波、绥江等地（6873 次/100a），次高频区是宜宾、美姑、布拖等地（6467 次/100a），干旱发生频次最低的是昭觉和元谋等地（低于 60 次/100a）。如图 2b 所示，全域重旱发生频次介于 516 次/100a，高频区位于东川、喜得附近（1216 次/100a），低频区位于永仁、绥江等地（57 次/100a）。如图 2c 所示，全域中旱发生频次介于1225 次/100a，元谋县发生频次最高（大于22 次/100a），峨边、喜得附近发生频次最低（1215 次/100a）。如图 2d 所示，全域轻旱发生频次介于 2744 次/100a，高频区位于绥江、雷波和永仁附近（4044 次/100a），低频区位于昭觉和元谋附近，与干旱总频次的分布特征相似。统计各测站不同等级干旱的贡献率，发现轻旱 禄劝 武定 元谋 东川 会东 巧家 会理 米易 永仁 盐边 高县 昭通 鲁甸 金阳 大关 布拖 宁南 普格 盐津 宜宾 永善 美姑 雷波 绥江 马边 昭觉 喜德 越西 峨边 攀枝花 104E103102104E10310229N28272629N2827260.040.070.080.090.100.110.120.130.140.150.160.170.180.190.200.210.220.23禄劝 武定 元谋 东川 会东 巧家 会理 米易 永仁 盐边 高县 昭通 鲁甸 金阳 大关 布拖 宁南 普格 盐津 宜宾 永善 美姑 雷波 绥江 马边 昭觉 喜德 越西 峨边 攀枝花 0.390.320.310.260.250.190.180.130.120.060.050.010.020.070.080.140.150.20(a)(b)图 1 19602020 年金沙江下游 SPI12指数 EOF 分析结果（a.第一模态，b.第二模态）第 2 期黄瑶，等：基于 SPI 的金沙江下游气象干旱时空分布特征及预测方法83对干旱总频次的贡献最大，重旱的贡献最小，除昭觉、元谋、昭通以外，其余区域轻旱贡献率均50%。由以上分析可见 3 个月时间尺度的干旱发生频次较高，范围较广，大部分区域以轻旱为主。图 3 给出了 19602020 年金沙江下游基于 SPI12的干旱发生频次空间分布。如图 3a 所示，在 12 个月时间尺度上，金沙江下游干旱总频次介于1219 次/100a，远低于 3 个月时间尺度的干旱发生频次，高频区位于绥江附近（1819 次/100a），次高频区位于永仁和米易附近（1718 次/100a），低频区位于鲁甸、峨边和高县附近（1213 次/100a）。如图 3b 所示，全域重旱发生频次介于 05 次/100a，高频区位于布拖、鲁甸等地（35 次/100a），低频区位于绥江、会东、普格等地（02 次/100a）。如图 3c 所示，全域中旱发生频次介于 17 次/100a，宜宾县发生频次最高（7 次/100a），峨边、东川、高县附近发生频次较低（23 次/100a）。如图 3d 所示，全域轻旱发生频次介于 411 次/100a，高频区位于绥江、宁南、会东附近（1011 次/100a），低频区位于鲁甸、宜宾、雷波和会理等地，分布零散。据统计，宜宾、雷波、鲁甸、金阳、会理 5 个地区的中旱及以上等级贡献率大于轻旱贡献率，其余区域轻旱贡献率均50%，而布拖、高县、昭通、峨边、美姑、越西和东川 7 个区域重旱贡献率大于中旱贡献率。12 个月时间尺度相较于 3 个月时间尺度的的干旱发生频次大幅减小，但部分地区发生中旱和重旱的比例有所增加，尤其是流域偏北区域更容易出现重旱。2.2干旱时间变化特征如图 4a 所示，金沙江下游春季干旱强度为 1.2 禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花104E103102SPI3_干旱SPI3_干旱SPI3_干旱SPI3_干旱59.660.760.862.862.965.065.166.766.872.729N28272629N28272629N28272629N282726禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑 雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花104E1031025.57.17.29.39.410.911.012.612.715.3禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花104E103102104E10310212.014.814.917.217.319.119.221.922.024.6禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑 雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花27.329.529.632.832.935.535.637.737.843.2(a)(c)(d)(b)图 2 19602020 年金沙江下游基于 SPI3的干旱发生频次空间分布（a.干旱总频次，b.重旱，c.中旱，d.轻旱，单位：次/100a）84高原山地气象研究第 43 卷2.5，19602020 年有 24 a 春旱，其中轻旱占比 21.3%，中旱占比为 16.4%，重旱占比为 1.6%。范围上，局域性干旱占比为 19.7%，其中仅 1994 年为中旱，其余年份为轻旱；部分区域性干旱占比 1.6%；区域性干旱占比 8.2%，其中 1987 年、2011 年和 2014 年为中旱，其余为轻旱；全域性干旱占比 9.8%，其中 1963 年为重旱，干旱站次比高达 86%，其余为中旱。春季干旱强度以0.039/10a 的趋势增强，而干旱范围以1.4%/10a 的速度逐渐减小。春旱主要发生在 20 世纪 60 年代和 21世纪 10 年代，在此期间多表现为区域性干旱或全域性干旱，强度多为中度干旱。如图 4b 所示，金沙江下游夏季干旱强度为 1.12.1，19602020 年有 36 a 夏旱，干旱比例达到 59%，轻旱占比为 32.8%，中旱占比为 23.0%，重旱占比为 3.3%。范围上，局域性干旱占比为 41.0%，其中有 6 a 为中旱程度，分别是 1965 年、1990 年、1993 年、1994 年和2005 年，有 1 a（2016 年）为重旱；部分区域性干旱占比为 6.6%，大部分为中旱；区域性干旱占比 3.3%，分别是 1982 年和 2006 年，分别为轻旱和中旱强度；全域性干旱占比 8.2%，其中 2011 年为重旱，干旱站次比高达 80%，其余年份为中旱。夏季干旱强度呈 0.046/10a的增强趋势，干旱范围变化不明显。21 世纪 00 年代夏旱发生频次较高，但强度和范围相对较小，10 年代夏旱强度最强，范围也较大。此外，年度中旱及以上强度的旱情与夏季旱情吻合度较高，10 a 年度中旱的年份中有 7 a 夏季也为中旱，并且 2011 年年度与夏季均为重旱，说明夏季干旱强度对年度干旱的影响最大。如图 4c 所示，金沙江下游秋季干旱强度为 1.12.0，19602020 年 有 28 a 发 生 了 秋 旱，干 旱 比 例 为 禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花104E10310229N282726104E10310229N282726104E10310229N282726104E10310229N282726SPI12_干旱SPI12_中旱12.212.612.713.914.015.315.416.416.518.2禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花SPI12_重旱0.40.51.81.92.32.43.03.14.1禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑 雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花1.92.72.83.33.44.24.35.55.67.0禄劝武定元谋东川会东巧家会理米易永仁盐边高县昭通鲁甸金阳大关布拖宁南普格盐津宜宾永善美姑雷波绥江马边昭觉喜德越西峨边攀枝花4.95.75.86.86.98.18.210.010.110.8SPI12_轻旱(a)(c)(d)(b)图 3 同图 2，但为 SPI12第 2 期黄瑶，等：基于 SPI 的金沙江下游气象干旱时空分布特征及预测方法8545.9%，其中轻旱占比为 26.2%，中旱占比 18.0%，重旱占比 1.6%。范围上，局域性干旱占比为 18.0%，其中 4a 为中旱强度，分别是 1969 年、1993 年、2004 年和2020 年；部分区域性干旱占比 8.2%，其中 2002 年为中旱强度，其余年份为轻旱；区域性干旱占比 11.5%，其中 1962 年、1998 年为中旱强度，其余年份为轻旱；全域性干旱占比 8.2%，其中仅 1984 年为重度干旱，其余为中度干旱，可见 1984 年是近 61 a 秋季干旱最严重的年份，其干旱站次比高达 97%。秋季干旱强度和范围均呈增加趋势，增幅分别为 0.011/10a和 1.4%/10a，20 世纪 70 年代秋旱范围和强度均最小，80 年代后秋旱范围和强度均明显增加。如图 4d 所示，金沙江下游冬季干旱强度为 1.11.9，19602020 年有 26 a 发生了冬旱，干旱比例为 42.6%，其中轻旱占比为 16.4%，中旱占比为 26.2%，没有重旱发生。范围上，局域性干旱占比为 19.7%，其中轻旱和中旱强度年份均为 6 a，占比 9.8%；部分区域性干旱占比 4.9%，其中 1962 年为中旱强度，其余为轻旱；区域性干旱占比 6.6%，其中 1993 年、2017 年为中旱强度，其余为轻旱；全域性干旱占比 11.5%，均为中旱强度，最强冬旱为 1978 年，干旱站次比高达 90%，强度为 1.9。冬季干旱强度和范围均呈减小趋势，减幅分别为0.096/10a 和0.2%/10a。冬旱在 20 世纪 6070年代以及 21 世纪 10 年代发生较为频繁，与其他季节相比，冬季最容易发生全域性干旱，且干旱强度最大。如图 4e 所示，19602020 年金沙江下游有 30 a 发生了干旱，干旱强度为 1.22.4，其中轻旱占比 29.5%，中旱占比 16.4%，重旱占比为 3.3%。范围上，局域性干旱占比 29.5%，其中 1987 年、2005 年和 2006 年为中旱，1993 为重旱；部分区域性干旱占比 4.9%，其中1963 年为中旱，其余为轻旱；区域性干旱占比 9.8%，其中 1960 年、1992 年、2009 年和 2019 年为中旱，其余为轻旱；全域性干旱占比 4.9%，其中 2011 年为重旱，干旱站次比高达 90%，是金沙江下游近 61 a 以来范围最广的干旱年。从线性趋势来看，干旱强度和范围均呈增加趋势，强度增幅为 0.039/10a，站次比增幅为0.2%/10a。可见，金沙江下游干旱范围与干旱强度变 1003.02.52.01.51.00.50(a)(b)(c)(e)(d)干旱站次比(%)806040年份干旱站次比干旱强度线性(干旱站次比)线性(干旱强度)干旱强度2.52.01.51.00.50干旱强度2.52.01.51.00.50干旱强度201960196519701975198019851990199520002005201020152020年份1960196519701975198019851990199520002005201020152020年份19601965197019751980198519901995200020052010201520200100120干旱站次比(%)8060402003.02.52.01.51.00.50干旱强度年份1960196519701975198019851990199520002005201020152020100干旱站次比(%)8060402002.01.61.81.41.21.00.80.60.40.20干旱强度年份196019651970197519801985199019952000200520102015202090100干旱站次比(%)80706050403020100100干旱站次比(%)806040200 图 4 19602020 年金沙江下游整年和四季干旱强度、站次比的年际变化特征（a.春季，b.夏季，c.秋季，d.冬季，e.整年）86高原山地气象研究第 43 卷化趋于一致，干旱范围越大则强度越大，金沙江下游主要以局域性轻旱为主，中旱在各年代均有发生，但21 世纪 00 年代发生最频繁。综上所述，金沙江下游夏旱发生频次最高，春旱发生频次最小。从强度来看，春、夏、秋季均以轻旱为主，而冬季则以中旱为主，导致了冬季平均干旱强度最大。夏旱与年度干旱强度吻合度高，对年度干旱的影响最大。除冬季以外，其他季节和年度干旱强度均呈增强趋势，夏旱强度增幅最大。从范围来看，各时间尺度均以局域性干旱为主，春、夏、冬季全域性干旱发生频次仅次于局域性干旱，季节全域性干旱比年度全域性干旱发生频次高，干旱范围在年度和秋季呈增大趋势，春季和冬季呈减小趋势，夏季没有明显变化。根据 19602020 年金沙江下游 SPI12指数 EOF 分解第二模态（图 1b），将金沙江下游流域分为南、北两个区域，以各自区域平均的 SPI 值来反映其旱涝变化特征。如图 5 所示，金沙江下游南、北部 SPI 值走势大致相同，说明南、北区域旱涝状态大概率是同步变化，验证了 EOF 分解第一模态反映出的金沙江下游旱涝变化的全域一致性（图 1a），如 1960 年、1972 年、2009 年和 2011 年南、北部均发生了较为明显的旱情。但也存在南、北部旱涝反相变化的情况，如 1984 年、1988 年、2013 年和 2020 年南部流域 SPI 均值小于 0，表现为偏干状态，而北部区域 SPI 均值大于 0，表现为偏湿状态，与第二模态的分布特征一致。为了更好地预测南、北部两段流域未来旱涝的演变趋势，下文选取南、北部区域 EOF 分解中变率最大的巧家站和绥江站为代表，构建均生函数预测模型，对南、北部未来的旱涝趋势进行预测。2101SPI23196519701975198019851990年份北部南部1995200020052010201520201960 图 5 19602020 年金沙江下游南部和北部平均 SPI 时间变化 2.3均生函数预测模型采用均生函数-最优子集的建模方案，分别对 19602018 年绥江和巧家站 SPI 序列建立均生函数预测模型，并对 20192020 年作 3 a 预测，此时样本量 n=58、m=19，预测步长 q=3。建模结果为：绥江：X1(t)=0.443+0.447f(0)11+0.505f(0)12+0.650f(1)11+0.575f(1)13+2.350f(1)151.696f(1)17（9）巧家：X(2)(t)=0.163+0.744f(0)50.357f(0)13+0.817f(0)15+0.055f(0)160.696f(0)17+0.144f(0)18+0.919f(0)19+0.502f(1)13+0.412f(1)15（10）f(0)11f(1)13SPI 式中：表示原序列的 11 a 周期，表示一阶差分的 13 a 周期，以此类推。如图 6 所示，模拟值与实况值很接近，两者的变化趋势基本吻合。绥江站、巧家站模型拟合原序列均方根误差（RMSE）分别为 0.47、0.40，复相关系数（R）分别为 0.89、0.91，模拟值符号正确率均为 84.5%，模拟符号发生错误的情况仅出现在正常年范围内，即(1,1)，而在有干旱和水涝发生的年份，模拟值符号正确率均达到 100%。从等级模拟正确率来看，绥江站等级模拟正确率为 70.7%，有 17.2%等级模拟相差 1 级，其中模拟值程度偏轻的概率较大，1.7%相差 2 级。巧家站等级模拟正确率为 86.2%，有 13.8%等级模拟相差 1 级，无相差 2 级的情况。绥江站模拟曲线可以有效反映较为明显的旱涝年，如 1961 年、1973 年、2013 年、2016 年水涝和1981 年、1993 年、2011 年干旱，巧家站也模拟出了如1965 年、2008 年、2016 年水涝和 1962 年、1972 年、1975 年、2002 年干旱，说明该模型对极值有较好的模拟能力。在 20192020 年预测中，绥江站有效地预测了 2018 年为涝年，2019 年为正常年，对 2020 年的预测发生了偏差，实况为轻涝年，预测为正常年；巧家站正确预测了 2018 年和 2020 年为正常年，对 2019 年干旱正确预测出了其趋势，但强度比实况小，实况为重旱，预测为中旱。由此可见，均生函数预测模型可以较好地模拟和预测金沙江下游旱涝趋势，尤其是南段的模拟能力和预测能力均优于北段，说明该预测模型在南段的适用性更强。(a)(b)3210SPI1233210SPI12319601965197019751980198519901995年份实况预测实况预测2000200520102015202019601965197019751980198519901995年份20002005201020152020 图 6 19602020 年绥江（a）、巧家（b）站 SPI 实况与预测对比第 2 期黄瑶，等：基于 SPI 的金沙江下游气象干旱时空分布特征及预测方法8733结论与讨论结论与讨论本文基于金沙江下游地区 19602020 年逐月降水数据，通过计算不同时间尺度上的 SPI 指数，分析了该流域干旱的时空分布特征，并分别构建了金沙江下游南、北部的均生函数旱涝预测模型，得到以下主要结论：（1）金沙江下游干旱分布主要呈现全域一致型和南北反相型两种模态。3 个月时间尺度的干旱发生频次较高，范围较广，但大部分区域以轻旱为主。12个月时间尺度的干旱发生频次大幅降低，但部分地区中旱和重旱比例有所增加，流域偏北区域是重旱频发区。（2）四季中夏旱发生频次最高，春旱发生频次最小，冬旱平均强度最大，夏旱与年度干旱强度吻合度高，对年度干旱的影响最大。春、夏、秋季和年度干旱强度均表现为增强趋势，而冬季表现为减弱趋势。四季和年度干旱均以局域性干旱为主，但在春、夏、冬季也容易发生全域性干旱，干旱范围在秋季和年度表现为增大趋势，春季和冬季表现为减小趋势，夏季变化不明显。（3）均生函数旱涝预测模型可以较好地模拟和预测金沙江下游旱涝趋势，尤其是南段的模拟能力和预测能力均优于北段。在有旱涝灾情发生的年份，南、北部代表站模拟值符号正确率均达到 100%，北部等级模拟正确率为 70.7%，南部为 86.2%。金沙江流域干旱成因极其复杂，本文采用 SPI 指数来研究干旱变化仅考虑了降水因素，而没有综合分析生物圈等其他因素的影响。因此，基于 SPI 指数构建的均生函数模型也在模拟和预测中出现了等级偏轻的现象。如何根据金沙江流域干旱的复杂成因，科学选取多物理因子对预测模型进行改进，将是本研究下一步需要开展的重点工作。参考文献 何娇楠,李运刚,李雪,等.云南省干旱灾害风险评估J.自然灾害学报,2016，25（5）：37 45 1 黄荣辉,刘永,王林,等.2009年秋至2010年春我国西南地区严重干旱的成因分析J.大气科学,2012，36（3）：443 457 2 张菡,赵金鹏,郭斌.基于SWAT模型的岷江上游流域水文模拟与干旱评估J.高原山地气象研究,2022，42（1）：95 101 3 郭斌,王珊,邓梦雨.基于SPI指数的若尔盖及其临近地区降水变化特征分析J.高原山地气象研究,2016，36（3）：53 56 4 熊光洁,王式功,李崇银,等.三种干旱指数对西南地区适用性分析J.高原气象,2014，33（3）：686 697 5 王媛媛,张勃.基于标准化降水指数的近40 a陇东地区旱涝时空特征J.自然资源学报,2012，27（12）：2135 2144 6 孙智辉,王治亮,曹雪梅,等.基于标准化降水指数的陕西黄土高 7 原地区19712010年干旱变化特征J.中国沙漠,2013，33（5）：1560 1567 张欣雅.大庆地区气象干旱发生规律及演变特征研究D.沈阳:沈阳农业大学,2019 8 孙德亮,吴建峰,李威,等.基于SPI指数的近50年重庆地区干旱时空分布特征J.水土保持通报,2016，36（4）：197 203 9 刘琳,徐宗学.西南地区旱涝特征及其趋势预测J.自然资源学报,2014，29（10）：1792 1801 10 张立杰,李健.基于SPEI和SPI指数的西江流域干旱多时间尺度变化特征J.高原气象,2018，37（2）：560 567 11 黄晚华,杨晓光,李茂松,等.基于标准化降水指数的中国南方季节性干旱近58a演变特征J.农业工程学报,2010，26（7）：50 59 12 杜华明,延军平,杨登兴,等.嘉陵江流域降水变化及旱涝多时间尺度分析J.自然资源学报,2015，30（5）：836 845 13 钱正安,宋敏红,吴统文,等.世界干旱气候研究动态及进展综述():主要研究进展J.高原气象,2017，36（6）：1457 1476 14 张万诚.用均生函数预测模型预报降水的若干试验J.热带气象学报,1998，14（3）：271 274 15 解明恩,单巴次仁,张万诚.均生函数模型在高原汛期降水预报中的应用J.高原气象,1998，17（2）：190 197 16 郭江勇,李耀辉,王文,等.甘肃黄土高原春旱的气候特征及预测方法J.中国沙漠,2004，24（2）：211 217 17 李俊伟.韩江流域年降雨量均生函数预测模型J.水文,2009，（S1）：45 47 18 陶丽,黄瑶,袁梦.金沙江下游白鹤滩水电站628极端强降雨特征研究J.高原山地气象研究,2020，40（4）：30 35 19 丁文荣.金沙江下游元谋干旱河谷区水沙过程演变规律研究J.水资源与水工程学报,2017，28（6）：20 26 20 杨子生.云南省金沙江流域干旱灾害区划研究J.山地学报,2002，（S1）：49 56 21 McKee T B,Doesken N J.The relationship of drought frequencyand duration to time scalesA.Proceedings of the 8th Confrrenceon Applied ClimatologyC.Boston,MA:American Meteorolo-gical Society,1993,17(22):179-183 22 王志良,曹蕾.基于SPI的郑州市近60年旱涝特征分析J.华北水利水电学院学报,2011，32（6）：30 32 23 袁文平,周广胜.标准化降水指数与Z指数在我国应用的对比分析J.植物生态学报,2004，28（4）：523 529 24 沙莉,李施,沙莎,等.基于SPI指数甘肃省河东地区干旱特征分析J.气象与环境学报,2016，32（5）：122 130 25 吴洪宝.气候变率诊断和预测方法M.北京:气象出版社,2005 26 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术M.北京:气象出版社,2007 27 曹鸿兴,魏凤英,刘生长.多步预测的降水时序模型J.应用气象学报,1993，4（2）：198 204 28 林爱兰.多元均生函数模型及其在短期气候预测中的应用J.热带气象学报,2001，17（3）：287 292 29 North G R,Bell T,Cahalan R,et al.Sampling errors in theestimation of empirical orthogonal functionJ.Monthly WeatherReview,1982，110（7）：699 706 30 88高原山地气象研究第 43 卷SpatialandTemporalCharacteristicsandPredictionModelofMeteorologicalDroughtBasedonStandardizedPrecipitationIndexintheLowerReachesofJinshaRiverHUANG Yao1,HE Jun2*,GAN Weiwei1,WEN Wen1,LIU Zimu1(1.He