寒区农业流域综合干旱指数构建及其适用性分析.pdf

第 39 卷第 4 期Vol 39 No 4水 资 源 保 护Water Resources Protection2023 年 7 月Jul.2023 基金项目:国家自然科学基金项目(51979038,51825901);黑龙江省自然科学基金项目(E2015024)作者简介:邢贞相(1976),男,教授,博士,主要从事水土资源高效利用研究。E-mail:zxxing 通信作者:付强(1973),男,教授,博士,主要从事水土资源高效利用研究。E-mail:DOI:10 3880/j issn 10046933 2023 04 006寒区农业流域综合干旱指数构建及其适用性分析邢贞相1,2,李 根1,付 强1,2,王嘉麒1,段维义1,王红利1,刘昊奇1(1.东北农业大学水利与土木工程学院,黑龙江 哈尔滨 150030;2.东北农业大学农业农村部农业水资源高效利用重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150030)摘要:以挠力河流域为寒区农业流域典型区,构建融合多源信息的综合干旱指数用于寒区农业流域干旱特征的评估,并分析其适用性。基于构建的 SWAT 模型模拟挠力河流域水文气象要素,计算单一的标准化降水蒸散发指数(SPEI)、标准化土壤湿度指数(SSI)和标准化径流指数(SRI),运用主成分分析法和熵权法分别对 3 种单一干旱指数赋权,通过最小偏差法计算最优组合权重,构建融合气象干旱、农业干旱和水文干旱信息的综合干旱指数(OCDI)。结果表明:OCDI 的干旱事件监测结果与历史干旱事件吻合度较高,综合考虑多时间尺度下的 OCDI 对于挠力河流域干旱状况描述更为准确和全面;3 种单一干旱指数监测的干旱程度空间分布差异明显,融合多源信息的 OCDI 能够从气象干旱、农业干旱和水文干旱多角度揭示挠力河流域综合干旱特征;OCDI 与不同类型单一干旱指数均有较高的相关性,在挠力河流域上游对于干旱的综合表征能力更优且年尺度的 OCDI综合表征能力优于季尺度和月尺度;OCDI 能够较好地识别和区分该流域的综合干旱程度,随着OCDI 所识别综合干旱程度的加重,流域实际受旱面积相应增大。关键词:SWAT 模型;最优组合权重;综合干旱指数;寒区农业流域;挠力河流域中图分类号:S423 文献标志码:A 文章编号:10046933(2023)04004210Construction of an optimized comprehensive drought index for agricultural watersheds in cold regions and itsapplicability analysisXING Zhenxiang1,2,LI Gen1,FU Qiang1,2,WANG Jiaqi1,DUAN Weiyi1,WANG Hongli1,LIUHaoqi1(1.School of Water Conservancy&Civil Engineering,Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China;2.Key Laboratory for Agricultural Water Resources Efficient Utilization of Ministry of Agriculture and Rural Affairs,Northeastern Agricultural University,Harbin 150030,China)Abstract:Taking the Naoli River Basin as a typical agricultural watershed in cold regions,a comprehensive drought indexintegrating multi-source information was constructed to evaluate the drought characteristics of agricultural watersheds in coldregions,and its applicability was analyzed.Based on the constructed SWAT model,the hydrological and meteorologicalelements of the Naoli River Basin were simulated,and the single standardized precipitation evapotranspiration index(SPEI),standardized soil moisture index(SSI)and standardized runoff index(SRI)were calculated.The principalcomponent analysis method and entropy weight method were used to weight three single drought indexes,and the optimalcombination weights were calculated using the minimum deviation method to construct an optimized comprehensive droughtindex(OCDI)that integrates meteorological drought,agricultural drought,and hydrological drought information.Theresults show that the monitoring results of drought events by OCDI are highly consistent with historical drought events,andconsidering multiple time scales,OCDI is more accurate and comprehensive in describing the drought situation in the NaoliRiver Basin.The spatial distribution differences of drought severity monitored by three single drought indices aresignificant.OCDI,which integrates multi-source information,can reveal the comprehensive drought characteristics of theNaoli River Basin from multiple perspectives of meteorological drought,agricultural drought,and hydrological drought.OCDI has a high correlation with different types of single drought indexes.In the upstream of the Naoli River Basin,OCDIhas better comprehensive characterization ability for drought,and comprehensive characterization ability of the annual scale24OCDI is better than the seasonal and monthly scales.OCDI can better identify and distinguish the comprehensive droughtdegree of the basin.With the increase of the comprehensive drought degree identified by OCDI,the actual drought affectedarea in the basin increases accordingly.Key words:SWAT model;optimal combination weight;optimized comprehensive drought index;agricultural watershed incold regions;Naoli River Basin 干旱是一种频次高、危害深、持续时间长的复杂自然灾害,近年来我国遭受干旱灾害所造成的损失占气象灾害的一半以上,严重威胁国家粮食与生态安全并阻碍社会经济发展1-2。干旱指数的构建作为旱情研究的基础,可为旱情的监测、分析、评价等提供重要依据3,因此干旱指数研究对干旱的监测与评估具有重要的理论价值和现实意义。干旱类型通常包括气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱,相应地利用不同类型的干旱指数4-5进行表征。例如:Zhang 等6采用表征气象干旱的标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evapotranspirationindex,SPEI)研究了 19612015 年中国极端干旱事件在年代尺度、年尺度和季节尺度上的时空变化;郑嵛珍等7采用表征水文干旱的标准化径流指数(standardized runoff index,SRI)分析了环境变化下荆南三口河系 19562017 年水文干旱的演变特征,并探讨了气候变化因素和人类活动对于水文干旱的影响;杨文静等8通过土壤含水量数据构建表征农业干旱的标准化土壤湿度指数(standardized soilmoisture index,SSI),分析了 20022019 年滦河流域干旱时空分布的变化规律并依据该指数对农业干旱进行了定量评价;Manzano 等9利用 SPEI 表征气象干旱,分析了大气环流模式对于伊比利亚半岛气象干旱事件的影响;Kuabiak 等10以波兰西北部湖区为例,运用 SRI 和 SPEI 探讨了气象干旱与水文干旱之间的关系;Kwon 等11利用 SSI 和 SPEI 研究韩国地区 19862016 年农业干旱和气象干旱的时空特征及其相互关系。干旱是在气象水文等多种致旱因子共同影响下的复杂灾害过程12,Zargar 等13对常用于干旱研究的 74 种干旱指数进行了总结并阐述其研究方向,指出单一干旱指数往往只考虑到单一干旱类型的影响因素,难以全面描述干旱事件特征。近年来,构建融合多源信息的综合干旱指数一直是干旱研究的热点问题之一14。当前构建融合多源信息综合干旱指数的方法有机器学习法、多变量联合分布法和基于权重组合的方法15。机器学习法基于样本模糊数据进行训练,对于模型算法和参数合理性要求高,外延性较差,多适应于特定区域16;多变量联合分布法在综合较多单一干旱指数时,指数间复杂的依存关系使得多元分布估计与多维相关性建模难度偏大15,17;基于权重组合的方法通过多个单一干旱指数的加权构建综合干旱指数,通过权重描述不同干旱指数对综合干旱的贡献,从而实现干旱的综合评价,但不同方法得到的权重组合不尽相同,又难以判别不同权重组合的优劣。为此,本文通过最小偏差法对不同权重组合进行加权,求解最优的权重组合,并将其命名为最优组合权重。利用主成分分析法和熵权法分别依据不同单一干旱指数的主成分方差贡献率和变异程度对相应单一干旱指数赋权,具有较强数学理论基础,被广泛应用于干旱研究18-20,故本文采用这两种方法计算多种单一干旱指数的权重组合。寒区农业流域因气象条件、土壤湿度、径流条件、农业耕作的季节性显著异于温热地区,冬季严寒、封冻、积雪,春季低温、大风、少雨,干旱特征独特。寒区农业流域旱情发生时往往不止一种干旱类型,现有研究中多采用单一干旱指数进行干旱识别监测,难以全面表征流域内的综合干旱特征。因此,本文以挠力河流域作为寒区农业流域典型区,构建基于最优组合权重的综合干旱指数(optimizedcomprehensive drought index,OCDI)研究挠力河流域的综合干旱特征并分析该指数在流域干旱监测中的适用性,旨在通过融合气象、农业和水文多角度干旱信息的 OCDI 识别寒区农业流域综合干旱的干旱强度、持续时间、空间分布等干旱特征,以期为防旱抗旱工作提供参考。1 研究区概况与数据来源1.1 研究区概况挠力河为乌苏里江的一级支流,发源于完达山脉北麓(七里嘎山南坡),干流由西南流向东北方向,流经黑龙江省七台河市、宝清县、富锦市,于双鸭山市饶河县东部注入乌苏里江左岸,全长596km,主要支流有七星河、外七星河、蛤蟆通河、奇尔沁河、大索伦河等。该流域地处三江平原腹地,流域面积23100km2,介于东经13131 13410、北纬4543 4745之间21,地势整体呈现西南高东北低。流域属于寒温带大陆性季风气候,年平均气温 2.3 3.4,流域多年平均蒸发量 1 417.9 mm,多年平均降水量 535 mm,流域降雨多集中在 69 月,占全年34降水量 70%以上,春季气候干燥,降水偏少,占全年降水量的 23%左右22。挠力河流域概况与水文、气象站点分布见图 1。图 1 挠力河流域概况Fig.1Overview of the Naoli River Basin1.2 数据来源构建 SWAT(soil and water assessment tool)模型的输入资料包括数字高程(DEM)、土地利用类型、土壤类型和气象水文等数据23,其中 DEM 来自地理空间数据云平台(http:/),分辨率为 90 m 90 m;土地利用类型数据来自中国科学院资源科学与数据中心(http:/)2020 年中国土地利用遥感监测数据;土壤类型数据来自世界粮农组织(FAO)、维也纳国际应用研究所(IIASA)、中国科学院土壤科学研究所(ISSCAS)和欧盟委员会联合研究中心(JRC)等合作构建的HWSD(Harmonized World Soil Database)(https:/www.fao.org/soils-portal/data-hub/en/),比例尺为1 100 万;气象数据包括日降水量、日最高最低气温、日照时数、风速和相对湿度,时间为 19672017年,来自中国气象数据共享服务网(http:/ 年的月径流数据,摘录于中华人民共和国水文年鉴。2 研究方法2.1 SWAT 模型构建SWAT 模型24基于研究区 DEM 数据将整个流域划分为若干个子流域,子流域是基于不同土壤类型、土地利用类型和坡度等特定下垫面性质的最小水文响应单元。SWAT 模型构建主要包括划分子流域、建立土地利用数据库和土壤数据库、构建天气发生器。栅格数据投影坐标系统一设置为 Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_135E。利用挠力河流域的DEM 数据进行汇流分析以及河网定义和提取,确定流域面积和边界,通过 Burn in 功能导入河流水系矢量图并设置最小集水面积阈值进行子流域划分,如图 2(a)所示,将挠力河流域划分 27 个子流域。挠力河流域土地利用类型和土壤类型分别如图 2(b)和图 2(c)所示,重分类为 6 种土地利用类型和 14种土壤类型。基于 19672017 年气象站点实测数据,计算月平均最低与最高气温、最低与最高气温标准偏差、月平均降水量、月平均降雨天数、降水量标准偏差、降雨偏态系数、月内干日日数、月内湿日日数、露点温度、月平均太阳辐射量和月平均风速等数据,将 其 整 合 到 SWAT 模 型 中 的 气 象 数 据 库userwegn 中,用于构建天气发生器。为避免水文响 (a)子流域(b)土地利用类型(c)土壤类型图 2 挠力河流域子流域划分及土地利用类型和土壤类型分布Fig.2 Subwatershed division and distribution of landuse types and soil type in the Naoli River Basin44应单元划分数据量过大造成模型数据运算结果的冗杂,设置阈值将细小单元的土地利用类型、土壤类型和坡度归置到附近相似类型中。本文土地利用类型、土壤类型及坡度的阈值分别设置为 10%、5%、10%,将研究区共划分为 1500 个水文响应单元。2.2 模型参数率定为提高模型模拟精度并确定参数最优值,使用SWAT-CUP 软件的 SUFI-2 算法进行参数敏感性分析和模型不确定性分析。SUFI-2 算法通过 t 值和 p值来判断参数的敏感性大小,t 值表征敏感性的程度,绝对值越大越敏感,p 值表征敏感性的显著性,值越接近于 0 越显著。参数不确定性的校准优异程度利用 P 因子接近 1 和 R 因子接近 0 的程度来衡量,对于径流模拟的参数率定通常建议 P 因子大于0.7 且 R 因子小于 1.525-26。选用决定系数(R2)和Nash-Sutcliffe 效率系数(ENS)来评价模型的模拟精度,R2越接近于 1 表示模拟值与实测值拟合越好,一般认为 R2 0.6 时的模拟效果较好;ENS0.75时,模拟效果好;0.36ENS 0.75 时,模拟效果令人满意;ENS-0.5-0.5 2.5轻旱-1.0 -0.5-1.0 -0.5中旱-1.5 -1.0-1.5 -1.0重旱-2.0 -1.5-2.0 -1.5特旱-2.0-2.5 -2.0542.4 游程理论游程理论可识别干旱事件的特征变量34,包括干旱历时 D、干旱烈度 S 和干旱烈度峰值 M 等。图 3为干旱识别的游程概念图,具体干旱识别过程分 3 步:设定 3 个干旱指标阈值 R0、R1和 R2,当干旱指数小于 R1时则初步判定该时间段发生干旱;剔除非干旱事件,步骤初步判定的干旱事件中,若某次干旱事件的干旱历时仅为 1 个时间段且干旱指数小于 R2,则剔除此次干旱事件(事件 a),反之则保留此次干旱事件(事件 b);合并干旱事件,若两次相邻干旱事件之间的时间间隔仅为 1 个时间段,并且间隔时间段的干旱指数小于 R0,则将两次干旱事件合并为一次干旱事件(事件 c、d),干旱历时 D=Dc+Dd+1,干旱烈度 S=Sc+Sd,反之则判定为两次独立的干旱事件(事件 e、f)。依据干旱等级划分标准,本文分别设定干旱指标阈值 R0=0、R1=-0.5、R2=-1。图 3 游程理论概念Fig.3 Conceptual diagram of travel theory3 结果与分析3.1 SWAT 模型的率定与验证设置预热期为 19671971 年,率定期和验证期分 别 为 19722001 年、20022017 年。利 用SWAT-CUP 中 SUFI-2 算法对 SWAT 模型参数进行全局敏感性分析21,对 23 个与径流相关的参数进行率定,最终确定各参数的敏感性与最优参数值,敏感性排名前 7 位参数见表 2。由表 2 可见,直接决定流域径流量大小的 SCS 径流曲线数最为敏感,其次是最大冠层截留量、平均坡长和土壤饱和导水率,基流系数、土壤湿容重、土壤有效含水率属较为敏感的范畴,其他参数的敏感性相对较弱,本研究中不予考虑。图4 为率定期和验证期内 SWAT 模型月径流模拟值与实测值的对比,可见月径流过程拟合良好。此外,率定期内 P 因子和 R 因子分别为0.93、1.28,R2和 ENS分别为 0.89、0.73;验证期内 P 因子和 R 因子分别为 0.85、1.36,R2和 ENS分别为 0.87、表 2 SWAT 模型参数敏感性排序及最优值Table 2 Sensitivity ranking and optimal valuesof SWAT model parameters参数物理含义单位初始范围 最优值p 值t 值CN2SCS 径流曲线数35 9882.40019.29CANMX最大冠层截留量mm0 10040.820-17.83SLSUBBSN 平均坡长m10 15088.75014.84SOL_K土壤饱和导水率m/h0 2000 279.090-12.02ALPHA_BF 基流系数0 10.150-11.05SOL_BD土壤湿容重g/cm30.9 2.51.930-10.21SOL_AWC土壤有效含水率mm/mm0 10.4907.75图 4 SWAT 模型月径流量模拟值与实测值对比Fig.4 Comparison of monthly runoff between valuessimulated by SWAT model and measured values0.70。率定期和验证期内 P 因子和 R 因子均满足精度要求25-26,表明模型径流模拟的不确定性较小并均在可接受的范围之内;R2和 ENS均大于 0.7,表明模型径流模拟的效果令人满意21。因此,经参数率定后的 SWAT 模型可用于该流域的水文过程模拟。3.2 OCDI 适用性分析季尺度干旱指数分别是基于本月及前 2 月的致旱因子数据计算得到,因此每年 2 月、5 月、8 月、11月的季尺度干旱指数可分别代表冬季、春季、夏季和秋季的干旱指数。挠力河流域地处黑龙江寒区农业地带,旱灾多为春旱与伏旱35,因此选取月尺度、春季尺度、夏季尺度和年尺度进行干旱分析。3.2.1 时间尺度上 OCDI 适用性分别计算挠力河流域月尺度、春季尺度、夏季尺度和年尺度的 OCDI 值,并与不同时间尺度下的SPEI 值、SSI 值、SRI 值进行比较。19672017 年不同尺度下 4 种干旱指数的变化见图 5。总体而言,挠力河流域不同时间尺度下 3 个单一干旱指数与OCDI 随时间的变化趋势基本一致,且当同一干旱事件中多种类型干旱叠加时,OCDI 相较于单一干旱指数所监测到干旱程度偏重,表明 OCDI 能够对挠力64 (a)月尺度(b)春季尺度(c)夏季尺度(d)年尺度图 5 19672017 年挠力河流域不同时间尺度下 SPEI、SSI、SRI 与 OCDI 变化Fig.5 Change of SPEI,SSI,SRI and OCDI at different time scales in the Naoli River Basin from 1967 to 2017表 3 挠力河流域典型干旱识别Table 3 Typical drought identification in the Naoli River Basin尺度2009 年春季2001 年夏季1977 全年干旱指数平均干旱烈度峰值平均历时/月干旱指数平均干旱烈度峰值平均历时/月干旱指数平均干旱烈度峰值平均历时/月月SPEI-1-1.202SPEI-1-1.011SPEI-1-1.043SSI-1-1.453SSI-1-0.661SSI-1-1.566SRI-1-0.991SRI-1-0.963SRI-1-0.984OCDI-1-1.143OCDI-1-1.113OCDI-1-1.356季SPEI-3-1.593SPEI-3-1.063SPEI-3-0.749SSI-3-1.493SSI-3-0.813SSI-3-1.6012SRI-3-0.513SRI-3-1.283SRI-3-0.9412OCDI-3-1.823OCDI-3-2.343OCDI-3-2.1012年SPEI-12SPEI-12SPEI-12-1.1012SSI-12SSI-12SSI-12-1.9912SRI-12SRI-12SRI-12-1.3612OCDI-12OCDI-12OCDI-12-2.5012河流域多种单一类型干旱叠加的状态进行综合表征,对于综合干旱状况的监测与评估具有良好的适用性。由图 5 可见,年尺度 OCDI 最低值出现在 1977年,2000 年后春季尺度和夏季尺度 OCDI 最低值分别出现在 2009 年春季和 2001 年夏季,结合中国气象灾害大典黑龙江卷35对于典型干旱事件描述可知,黑龙江东部地区 19761979 年连续发生了严重的干旱灾害,且 1977 年全省出现严重旱情,范围大、危害广、历史少见,东部挠力河流域尤为严重;2001 年和 2009 年挠力河流域分别遭遇伏旱和春旱灾害。因此,选取 2009 年春季、2001 年夏季、1977全年 3 场具有代表性的干旱事件运用游程理论识别不同时间尺度下干旱事件的平均干旱烈度峰值与平均干旱历时。结合图 5 和表 3 可知,由于实际干旱事件持续时间较长,可能会长达数月或更长,但月尺度下干旱指数仅对干旱历时较短的干旱事件监测效果较好,未能充分考虑到农业干旱、水文干旱对于气74象干旱的时滞性,导致月尺度干旱指数随时间波动性较大且部分月份 OCDI 对于干旱事件所监测的干旱程度偏低。而在季尺度和年尺度下,OCDI 虽然能够更好地监测和表征干旱事件,但是不能够描述出干旱事件中旱情发展过程。因此,结合月尺度、季尺度和年尺度下的 OCDI 值综合分析流域干旱事件信息更为全面。3.2.2 空间尺度上 OCDI 适用性选取 1979 年 5 月、2009 年春季、2001 年夏季和1977 年全年 4 场不同时间尺度下的典型干旱事件分析 OCDI 在挠力河流域空间尺度上的适用性。图6 为挠力河流域典型干旱事件的干旱程度空间分布(图中 SPEI-1 表示 1 月尺度的 SPEI 值,以此类推)。由图 6 可见,不同单一干旱指数在同一子流域所表征的干旱程度不同且不同干旱程度在整个流域上的空间分布也具有明显差异。以 13 号子流域为例:对于 1979 年 5 月的典型干旱事件,SPEI 所表征的气象干旱程度为无旱,SSI 所表征的农业干旱程度为特旱,SRI 所表征的水文干旱程度为重旱,OCDI 所表征的综合干旱程度为特旱;对于 2001 年夏季的典 (a)1975 年 5 月 SPEI-1(b)1975 年 5 月 SSI-1(c)1975 年 5 月 SRI-1(d)1975 年 5 月 OCDI-1(e)2009 年春季 SPEI-3(f)2009 年春季 SSI-3(g)2009 年春季 SRI-3(h)2009 年春季 OCDI-3(i)2001 年夏季 SPEI-3(j)2001 年夏季 SSI-3(k)2001 年夏季 SRI-3(l)2001 年夏季 OCDI-3(m)1977 年 SPEI-12(n)1977 年 SSI-12(o)1977 年 SRI-12(p)1977 年 OCDI-12图 6 挠力河流域典型干旱事件的干旱程度空间分布Fig.6 Spatial distribution of drought degree of typical drought events in the Naoli River Basin型干旱事件,SPEI 所表征的气象干旱程度为重旱,SSI 所表征的农业干旱程度为中旱,SRI 所表征的水文干旱程度为中旱,OCDI 所表征的综合干旱程度为特旱。与资料对比可知,在 13 号子流域,OCDI 表征的干旱程度最符合实际情况。同样地,在其他子流域,OCDI 也能够很好地表征子流域综合干旱程度进而准确地反映流域整体综合干旱状况,而单一干旱指数仅能反映其所对应的干旱类型,难以表征多种类型干旱叠加时的干旱程度。可见,仅靠单一干旱指数难以准确地反映流域的综合干旱信息,而 OCDI作为充分考虑了降雨、蒸散发、土壤湿度和径流多方面致旱因子信息的综合干旱指数,能够从气象、农业、水文多角度监测干旱的发生、持续、结束等状态,对于干旱事件的监测更加准确和全面。3.2.3 单一干旱指数与 OCDI 的相关性选取各子流域在月尺度、春季尺度、夏季尺度和年尺度下的 SPEI 值、SSI 值、SRI 值和 OCDI 值,利用SPSS 软件中 Pearson 相关系数法计算不同时间尺度下不同子流域的 SPEI、SSI、SRI 分别与 OCDI 的Pearson 相关系数,通过子流域上述 3 个相关系数的84均值来表征单一干旱指数与 OCDI 的相关性,子流域相关性分布情况见表 4,区间图如图 7 所示。由图 7 可见,不同时间尺度下所有子流域单一干旱指数与 OCDI 的相关系数均在0.6 以上(通过 =0.01的显著性检验),表明不同单一干旱指数与 OCDI 之间均呈现显著相关关系,证明了综合干旱指数 OCDI能够综合考虑气象、农业和水文 3 种干旱类型信息从而描述研究区域的综合干旱特征。此外,由表 4可见,位于挠力河上游地区的 22 号、24 27 号子流域的单一干旱指数与 OCDI 相关性较强,位于挠力河中下游地区的 12 号、11 号、8 号、4 号和 1 号子流域的单一干旱指数与 OCDI 相关性较弱,说明位于流域上游地区子流域的 OCDI 对于气象干旱、农业干旱和水文干旱的信息监测能力强于中上游地区。此外,年尺度下单一干旱指数与 OCDI 的相关性明显强于春季尺度、夏季尺度和月尺度,说明年尺度下OCDI 对于气象干旱、农业干旱和水文干旱的信息监测能力强于季尺度和月尺度,适用性更高。表 4 挠力河子流域相关性分布情况Table 4 Distribution of correlation in Naoli River sub-basins时间尺度前 5 子流域后 5 子流域月22、24、25、26、2712、4、11、8、13春季5、22、24、25、264、12、11、1、17夏季22、25、24、9、2712、4、1、8、11全年22、25、24、9、2712、11、16、4、173.2.4 历史受旱面积与相应 OCDI 指数对比为进一步验证 OCDI 的适用性,收集已有的挠力河流域 19861992 年旱灾受灾面积数据,分析 OCDI 所识别干旱程度的准确性。挠力河流域历史各年受旱面积与相应年份 OCDI 所识别综合干旱程度见表 5。由表 5 可见,对于 1986 年、1989 年和1990 年,OCDI 识别为中旱,挠力河流域实际受旱面积为 703 1 780 km2;对于 1988 年,OCDI 识别为轻旱,其受旱面积为 547 km2,受灾面积小于中旱年份的实际受旱面积;对于 1987 年、1991 年和 1992 年,OCDI 识别为无旱年份,其受旱面积为 20 25 km2,远小于上述中旱、轻旱年份的实际受旱面积。随着OCDI 所识别的综合干旱等级的加重,挠力河流域实 (a)月尺度(b)春季尺度(c)夏季尺度(d)年尺度图 7 单一干旱指数与 OCDI 的 Pearson 相关系数统计区间Fig.7 Statistical interval of Pearson correlation coefficients between single drought indexes and OCDI际受旱面积也在相应增加,可见,OCDI 能够较好地识别和区分该流域的综合干旱程度,这也进一步验证了 OCDI 对于挠力河流域综合干旱状况的识别具有良好的适用性。此外,由于已收集到挠力河流域受旱面积数据的年份仅有 19861992 年,上述年份中 OCDI 所识别的干旱程度并无特旱、重旱,对于 表 5 挠力河流域历史受旱面积与 OCDI 识别的综合干旱程度Table 5 Historical drought affected area and comprehensivedrought degree identified by OCDI in the Naoli River Basin年份OCDI 值综合干旱等级受灾面积/km21986-1.28中旱1 78019870.25无旱231988-0.56轻旱5461989-1.17中旱9961990-1.09中旱70319911.24无旱201992-0.17无旱2594OCDI 识别流域的特旱与重旱的准确程度有待进一步探究。4 结 论a.所构建的挠力河流域 SWAT 模型径流模拟结果与实测径流吻合度较好,率定期和验证期的模拟精度指标 R2和 ENS分别为 0.89 和 0.73、0.87 和0.70,达到了令人满意的模拟效果;不确定性分析指标均满足 P 因子大于0.7 且 R 因子小于1.5 的精度要求,说明 SWAT 模型在该流域地表径流过程中较好的适用性,可用于表征流域水文情势。b.在研究时段内,OCDI 与同时期的 SPEI、SSI和 SRI 随时间变化的趋势基本一致,与历史干旱事件吻合度较高,且 OCDI 能够对多种单一类型干旱叠加时的干旱状态进行综合表征,表明 OCDI 在挠力河流域干旱监测中有较好的适用性。c.OCDI 与 SPEI、SSI 和 SRI 在同一典型干旱事件中所监测到的干旱区域及干旱程度均具有差异性,OCDI 能够监测到单一干旱指数未监测到的区域干旱事件,表明 OCDI 能够从气象干旱、农业干旱和水文干旱多角度更加全面地表征挠力河流域综合干旱信息。d.OCDI 与不同类型单一干旱指数均有着较高的相关性。OCDI 在挠力河流域下游地区对于气象干旱、农业干旱和水文干旱的信息的综合监测能力更强,且年尺度 OCDI 的综合监测能力明显大于季尺度和月尺度。e.OCDI 所识别挠力流域综合干旱程度的等级与实际受旱面积相对应。随着综合干旱程度的加重,流域实际受旱面积相应增加,表明 OCDI 能够较好地识别和区分该流域的综合干旱程度。参考文献:1 李军,吴旭树,王兆礼,等.基于新型综合干旱指数的珠江流域未来干旱变化特征研究J.水利学报,2021,52(4):486-497.(LI Jun,WU Xushu,WANG Zhaoli,et al.Changes of drought characteristics in future in Pearl RiverBasin describing by a new comprehensive standardizeddrought index J.Journal of Hydraulic 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