• 全国中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • 美国工程索引(EI)收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用

涂新军 谢育廷 吴海鸥 陈晓宏 林凯荣

涂新军, 谢育廷, 吴海鸥, 陈晓宏, 林凯荣. 基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用[J]. 水科学进展, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
引用本文: 涂新军, 谢育廷, 吴海鸥, 陈晓宏, 林凯荣. 基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用[J]. 水科学进展, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
TU Xinjun, XIE Yuting, WU Haiou, CHEN Xiaohong, LIN Kairong. An evaluation method for drought level changes based on probability matrix and its application[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
Citation: TU Xinjun, XIE Yuting, WU Haiou, CHEN Xiaohong, LIN Kairong. An evaluation method for drought level changes based on probability matrix and its application[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004

基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51879288);广东省水利科技创新项目(2020-27)
详细信息
    作者简介:

    涂新军(1972-), 男, 江西余干人, 教授, 博士, 主要从事水文水资源方面研究。E-mail: eestxj@mail.sysu.edu.cn

  • 中图分类号: TV11;P333

An evaluation method for drought level changes based on probability matrix and its application

Funds: The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China (No.51879288)
  • 摘要: 干旱等级具有多级和跃迁性质,有必要提出一种既能反映不同干旱等级变化特征,又能体现干旱总体变化特征的定量评估方法。通过构建干旱等级变化的概率矩阵,引入变化率乘子和变化程度乘子,推导干旱等级变化率和变化程度计算公式,提出干旱等级变化的综合定量评估方法;借助标准化降水蒸散指数和标准化径流指数,应用于东江流域评估月、季和年尺度的气象干旱向水文干旱传递过程中干旱等级变化及水库影响下水文干旱等级变化。结果表明:①气象干旱向水文干旱传递过程中干旱总体变化程度较小,但干旱等级变化明显,月、季和年尺度的总体变化率分别达到了45.9%、46.8%和34.9%;②干旱在10月下降了约1.4个等级,在春季上升了约1.3个等级;③水库径流调节对于缓解月、季尺度水文干旱作用显著,干旱等级总体变化率均约为33%,其中春季干旱程度下降了约1个等级。该方法不仅适用于评估干旱变化,也可应用于评估具有分级特征的其他灾害变化。
  • 图  1  东江流域地理位置、气象水文站点及水库分布

    Figure  1.  Location of meteoro-hydrological stations and reservoirs in the Dongjiang River basin

    图  2  东江流域降水、气温和径流

    Figure  2.  Precipitation, temperature and streamflow in the Dongjiang River basin

    图  3  东江流域气象干旱指数和水文干旱指数

    Figure  3.  Index of meteorological and hydrological drought in the Dongjiang River basin

    图  4  各月、季干旱等级发生概率

    Figure  4.  Probability of drought level for each month and season

    图  5  气象干旱向水文干旱传递的各干旱等级上升率和下降率

    Figure  5.  Change rate in drought level from meteorological drought to hydrological drought

    图  6  气象干旱向水文干旱传递的各干旱等级上升系数和下降系数

    Figure  6.  Change degree in drought level from meteorological drought to hydrological drought

    图  7  水库影响下的各水文干旱等级上升率和下降率

    Figure  7.  Change rate in hydrological drought level from the impact of reservoirs

    图  8  水库影响下的各水文干旱等级上升系数和下降系数

    Figure  8.  Change degree in hydrological drought level from the impact of reservoirs

    表  1  干旱程度等级划分

    Table  1.   Classification of drought levels

    SPEI或SSI取值范围 干旱程度 干旱等级
    (-0.5, +∞) 无旱 1
    (-1.0, -0.5] 轻旱 2
    (-1.5, -1.0] 中旱 3
    (-2.0, -1.5] 重旱 4
    (-∞, -2.0] 极旱 5
    下载: 导出CSV

    表  2  干旱等级发生概率

    Table  2.   Probability of drought level

    干旱等级 SPEI SSI SSI′
    月尺度 季尺度 年尺度 月尺度 季尺度 年尺度 月尺度 季尺度 年尺度
    无旱 0.673 0.655 0.651 0.602 0.563 0.730 0.778 0.718 0.730
    轻旱 0.181 0.159 0.206 0.231 0.226 0.095 0.187 0.238 0.127
    中旱 0.092 0.151 0.127 0.157 0.198 0.127 0.034 0.040 0.095
    重旱 0.049 0.035 0.016 0.009 0.012 0.032 0.001 0.004 0.016
    极旱 0.005 0 0 0 0 0.016 0 0 0.032
    下载: 导出CSV

    表  3  干旱等级总体变化

    Table  3.   Overall changes in drought level

    尺度 时间 气象干旱向水文干旱传递等级变化 水库影响下水文干旱等级变化
    变化率 变化程度 变化率 变化程度
    U1/% D1/% C1/% U2 D2 C2 U1/% D1/% C1/% U2 D2 C2
    4月 9.5 3.2 12.7 0.111 -0.032 0.079 1.7 13.8 15.5 0.017 -0.172 -0.155
    5月 3.2 9.5 12.7 0.063 -0.095 -0.032 0 8.6 8.6 0 -0.103 -0.103
    6月 3.2 9.5 12.7 0.032 -0.127 -0.095 1.7 0 1.7 0.017 0 0.017
    7月 0 39.7 39.7 0 -0.810 -0.810 1.7 0 1.7 0.017 0 0.017
    8月 0 34.9 34.9 0 -0.540 -0.540 1.7 1.7 3.4 0.017 -0.017 0
    9月 1.6 42.9 44.5 0.016 -0.730 -0.714 1.7 3.4 5.1 0.017 -0.034 -0.017
    10月 0 74.6 74.6 0 -1.429 -1.429 0 25.9 25.9 0 -0.259 -0.259
    11月 31.8 20.6 52.4 0.349 -0.206 -0.143 1.7 56.9 58.6 0.017 -0.603 -0.586
    12月 66.7 1.6 68.3 0.825 -0.015 0.810 0 72.4 72.4 0 -0.879 -0.879
    1月 81.0 0 81.0 1.063 0 1.063 1.7 69.0 70.7 0.017 -0.845 -0.828
    2月 77.8 0 77.8 1.190 0 1.190 3.4 69.0 72.4 0.034 -0.862 -0.828
    3月 61.9 0 61.9 0.841 0 0.841 6.9 48.3 55.2 0.069 -0.552 -0.483
    平均 28.0 19.7 47.7 0.374 -0.332 0.042 1.9 30.7 32.6 0.019 -0.361 -0.342
    夏季 0 1.6 1.6 0 -0.016 -0.016 0 3.4 3.4 0 -0.034 -0.034
    秋季 1.6 34.9 36.5 0.016 -0.571 -0.556 1.7 0 1.7 0.017 0 0.017
    冬季 15.9 46.0 61.9 0.175 -0.524 -0.349 0 56.9 56.9 0 -0.603 -0.603
    春季 87.3 0 87.3 1.286 0 1.286 0 70.7 70.7 0 -0.810 -0.810
    平均 26.2 20.6 46.8 0.369 -0.278 0.091 0.4 32.8 33.2 0.004 -0.362 -0.358
    19.0 15.9 34.9 0.206 -0.206 0 5.2 6.9 12.1 0.052 -0.069 -0.017
    下载: 导出CSV
  • [1] 屈艳萍, 吕娟, 苏志诚, 等. 抗旱减灾研究综述及展望[J]. 水利学报, 2018, 49(1): 115-125. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB201801013.htm

    QU Y P, LYU J, SU Z C, et al. Research review and perspective of drought mitigation[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2018, 49(1): 115-125. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB201801013.htm
    [2] 周帅, 王义民, 畅建霞, 等. 黄河流域干旱时空演变的空间格局研究[J]. 水利学报, 2019, 50(10): 1231-1241. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB201910008.htm

    ZHOU S, WANG Y M, CHANG J X, et al. Research on spatio-temporal evolution of drought patterns in the Yellow River basin[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2019, 50(10): 1231-1241. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB201910008.htm
    [3] 王煜, 尚文绣, 彭少明. 基于水库群预报调度的黄河流域干旱应对系统[J]. 水科学进展, 2019, 30(2): 175-185. doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2019.02.003

    WANG Y, SHANG W X, PENG S M. Yellow River basin drought response system based on the prediction and operation of cascade reservoirs[J]. Advances in Water Science, 2019, 30(2): 175-185. (in Chinese) doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2019.02.003
    [4] MISHRA A K, SINGH V P. A review of drought concepts[J]. Journal of Hydrology, 2010, 391(1/2): 202-216. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022169410004257
    [5] MISHRA A K, SINGH V P. Drought modeling: a review[J]. Journal of Hydrology, 2011, 403(1/2): 157-175. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022169411002393
    [6] 冯波, 章光新, 李峰平. 松花江流域季节性气象干旱特征及风险区划研究[J]. 地理科学, 2016, 36(3): 466-474. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201603019.htm

    FENG B, ZHANG G X, LI F P. Characteristics of seasonal meteorological drought and risk regionalization in Songhua River basin[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(3): 466-474. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201603019.htm
    [7] 刘宁. 中国干旱预警水文方法探析[J]. 水科学进展, 2014, 25(3): 444-450. http://skxjz.nhri.cn/article/id/2424

    LIU N. Studies on hydrologic drought warning in China[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(3): 444-450. (in Chinese) http://skxjz.nhri.cn/article/id/2424
    [8] 涂新军, 陈晓宏, 赵勇, 等. 变化环境下东江流域水文干旱特征及缺水响应[J]. 水科学进展, 2016, 27(6): 810-821. doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2016.06.003

    TU X J, CHEN X H, ZHAO Y, et al. Responses of hydrological drought properties and water shortage under changing environments in Dongjiang River basin[J]. Advances in Water Science, 2016, 27(6): 810-821. (in Chinese) doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2016.06.003
    [9] 杨庆, 李明星, 郑子彦, 等. 7种气象干旱指数的中国区域适应性[J]. 中国科学: 地球科学, 2017, 47(3): 337-353.

    YANG Q, LI M X, ZHENG Z Y, et al. Regional applicability of seven meteorological drought indices in China[J]. SCIENTIA SINICA Terrae, 2017, 47(3): 337-353. (in Chinese)
    [10] 董前进, 谢平. 水文干旱研究进展[J]. 水文, 2014, 34(4): 1-7. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SWZZ201404001.htm

    DONG Q J, XIE P. Advances in hydrological drought research[J]. Journal of China Hydrology, 2014, 34(4): 1-7. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SWZZ201404001.htm
    [11] 陶辉, 毛炜峄, 黄金龙, 等. 塔里木河流域干湿变化与大气环流关系[J]. 水科学进展, 2014, 25(1): 45-52. http://skxjz.nhri.cn/article/id/2374

    TAO H, MAO W Y, HUANG J L, et al. Drought and wetness variability in the Tarim River basin and possible associations with large scale circulation[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(1): 45-52. (in Chinese) http://skxjz.nhri.cn/article/id/2374
    [12] 赵雪花, 赵茹欣. 水文干旱指数在汾河上游的适用性分析[J]. 水科学进展, 2016, 27(4): 512-519. doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2016.04.004

    ZHAO X H, ZHAO R X. Applicability of the hydrologic drought index in the upper Fenhe River[J]. Advances in Water Science, 2016, 27(4): 512-519. (in Chinese) doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2016.04.004
    [13] 任立良, 沈鸿仁, 袁飞, 等. 变化环境下渭河流域水文干旱演变特征剖析[J]. 水科学进展, 2016, 27(4): 492-500. doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2016.04.002

    REN L L, SHEN H R, YUAN F, et al. Hydrological drought characteristics in the Weihe catchment in a changing environment[J]. Advances in Water Science, 2016, 27(4): 492-500. (in Chinese) doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2016.04.002
    [14] 李敏, 李建柱, 冯平, 等. 变化环境下时变标准化径流指数的构建与应用[J]. 水利学报, 2018, 49(11): 1386-1395. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB201811008.htm

    LI M, LI J Z, FENG P, et al. Construction of time-dependent drought index under changing environment and its application[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2018, 49(11): 1386-1395. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB201811008.htm
    [15] 孙鹏, 孙玉燕, 姚蕊, 等. 基于标准化径流指数的水文干旱特征分析: 以塔里木河为例[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2018, 54(2): 261-268. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BSDZ201802020.htm

    SUN P, SUN Y Y, YAO R, et al. Analysis on hydrological drought characteristics based on standardized runoff index: a case study in the Tarim River basin[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 2018, 54(2): 261-268. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BSDZ201802020.htm
    [16] 张强, 姚玉璧, 李耀辉, 等. 中国西北地区干旱气象灾害监测预警与减灾技术研究进展及其展望[J]. 地球科学进展, 2015, 30(2): 196-213. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXJZ201502003.htm

    ZHANG Q, YAO Y B, LI Y H, et al. Research progress and prospect on the monitoring and early warning and mitigation technology of meteorological drought disaster in northwest China[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30(2): 196-213. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXJZ201502003.htm
    [17] 裴源生, 蒋桂芹, 翟家齐. 干旱演变驱动机制理论框架及其关键问题[J]. 水科学进展, 2013, 24(3): 449-456. http://skxjz.nhri.cn/article/id/2310

    PEI Y S, JIANG G Q, ZHAI J Q. Theoretical framework of drought evolution driving mechanism and the key problems[J]. Advances in Water Science, 2013, 24(3): 449-456. (in Chinese) http://skxjz.nhri.cn/article/id/2310
    [18] 袁星, 马凤, 李华, 等. 全球变化背景下多尺度干旱过程及预测研究进展[J]. 大气科学学报, 2020, 43(1): 225-237. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJQX202001021.htm

    YUAN X, MA F, LI H, et al. A review on multi-scale drought processes and prediction under global change[J]. Transactions of Atmospheric Sciences, 2020, 43(1): 225-237. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJQX202001021.htm
    [19] 许怡然, 鲁帆, 谢子波, 等. 潮白河流域气象水文干旱特征及其响应关系[J]. 干旱地区农业研究, 2019, 37(2): 220-228. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GHDQ201902033.htm

    XU Y R, LU F, XIE Z B, et al. Characteristics and responses of hydrological and meteorological drought in Chaobai River basin[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2019, 37(2): 220-228. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GHDQ201902033.htm
    [20] 陈文华, 徐娟, 李双成. 怒江流域下游地区气象与水文干旱特征研究[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2019, 55(4): 764-772. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJDZ201904020.htm

    CHEN W H, XU J, LI S C. A study on the characteristics of hydrological and meteorological droughts in the lower Nu River[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2019, 55(4): 764-772. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJDZ201904020.htm
    [21] 吴燕锋, 章光新. 松花江区气象水文干旱演变特征[J]. 地理科学, 2018, 38(10): 1731-1739. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201810018.htm

    WU Y F, ZHANG G X. Spatio-temporal patterns of meteorological and hydrological drought in the Songhua River area from 1961 to 2010[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(10): 1731-1739. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201810018.htm
    [22] 任怡, 王义民, 畅建霞, 等. 基于多源指标信息的黄河流域干旱特征对比分析[J]. 自然灾害学报, 2017, 26(4): 106-115. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZH201704013.htm

    REN Y, WANG Y M, CHANG J X, et al. Drought characteristics analysis of the Yellow River basin based on the index of multi-source information[J]. Journal of Natural Disasters, 2017, 26(4): 106-115. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZH201704013.htm
    [23] 陈子燊, 黄强, 刘曾美. 1962-2007年广东干湿时空变化特征分析[J]. 水科学进展, 2013, 24(4): 469-476. http://skxjz.nhri.cn/article/id/2313

    CHEN Z S, HUANG Q, LIU Z M. Analyzing the spatial-temporal variation of wet and dry spells during 1962-2007 in Guangdong Province[J]. Advances in Water Science, 2013, 24(4): 469-476. (in Chinese) http://skxjz.nhri.cn/article/id/2313
    [24] 方黎明, 王多银, 房皓. 基于标准化降水蒸散指数的宁夏中部干旱带干旱趋势分析[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(14): 336-345. doi:  10.3969/j.issn.1671-1815.2019.14.050

    FANG L M, WANG D Y, FANG H. Analysis of drought trend in arid zone of central Ningxia based on standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Science Technology and Engineering, 2019, 19(14): 336-345. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1671-1815.2019.14.050
    [25] 周洪华, 王云倩, 方功焕, 等. 标准化径流指数在阿克苏河水文干旱特征识别中的应用[J]. 水资源与水工程学报, 2019, 30(2): 6-11, 18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSZ201902002.htm

    ZHOU H H, WANG Y Q, FANG G H, et al. Application of standardized runoff index on hydrological drought characteristics identification in Aksu River[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2019, 30(2): 6-11, 18. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSZ201902002.htm
    [26] 何艳虎, 陈晓宏, 林凯荣, 等. 东江流域近50年旱涝时空演变特征[J]. 地理科学, 2014, 34(11): 1391-1398. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201411015.htm

    HE Y H, CHEN X H, LIN K R, et al. Characteristic of the spatio-temporal distribution of droughts and floods in the Dongjiang River basin in recent 50 years[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(11): 1391-1398. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201411015.htm
    [27] TU X J, SINGH V P, CHEN X H, et al. Intra-annual distribution of streamflow and individual impacts of climate change and human activities in the Dongjiang River basin, China[J]. Water Resources Management, 2015, 29(8): 2677-2695. doi:  10.1007/s11269-015-0963-5
    [28] TU X J, SINGH V P, CHEN X H, et al. Uncertainty and variability in bivariate modeling of hydrological droughts[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2016, 30(5): 1317-1334. doi:  10.1007/s00477-015-1185-3
    [29] 赵钟楠, 陈军, 冯景泽, 等. 关于粤港澳大湾区水安全保障若干问题的思考[J]. 人民珠江, 2018, 39(12): 81-84, 91. doi:  10.3969/j.issn.1001-9235.2018.12.012

    ZHAO Z N, CHEN J, FENG J Z, et al. Thoughts on issues of water security strategy in Guangdong-Hong Kong-Macao greater bay area[J]. Pearl River, 2018, 39(12): 81-84, 91. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1001-9235.2018.12.012
    [30] 吴小明, 王凌河, 贺新春, 等. 粤港澳大湾区融合前景下的水利思考[J]. 华北水利水电大学学报(自然科学版), 2018, 39(4): 11-15. doi:  10.3969/j.issn.1002-5634.2018.04.003

    WU X M, WANG L H, HE X C, et al. Strategic research on water conservancy with fusion prospect of Guangdong-Hong Kong-Macao greater bay area[J]. Journal of North China University of Water Resources and Electric Power (Natural Science Edition), 2018, 39(4): 11-15. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1002-5634.2018.04.003
    [31] 涂新军, 陈晓宏. 基于变点识别的区域河川径流量特征值变异研究[J]. 自然资源学报, 2010, 25(11): 1930-1937. doi:  10.11849/zrzyxb.2010.11.012

    TU X J, CHEN X H. Characteristics variability study of regional river runoff time series based on change point recognition[J]. Journal of Natural Resources, 2010, 25(11): 1930-1937. (in Chinese) doi:  10.11849/zrzyxb.2010.11.012
    [32] 涂新军, 陈晓宏, 张强, 等. 东江径流年内分配特征及影响因素贡献分解[J]. 水科学进展, 2012, 23(4): 493-501. http://skxjz.nhri.cn/cn/article/doi/CNKI:32.1309.P.20120614.2158.007

    TU X J, CHEN X H, ZHANG Q, et al. Streamflow annual distribution and its influencing factors in Dongjiang River, South China[J]. Advances in Water Science, 2012, 23(4): 493-501. (in Chinese) http://skxjz.nhri.cn/cn/article/doi/CNKI:32.1309.P.20120614.2158.007
    [33] 黎坤, 江涛, 林波. 东江流域地表水文过程演变特征及其影响因素探讨[J]. 人民珠江, 2015, 36(1): 13-19. doi:  10.3969/j.issn.1001-9235.2015.01.004

    LI K, JIANG T, LIN B. Hydrological variations of the East River basin and related underlying causes[J]. Pearl River, 2015, 36(1): 13-19. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1001-9235.2015.01.004
    [34] 王春林, 邹菊香, 麦北坚, 等. 近50年华南气象干旱时空特征及其变化趋势[J]. 生态学报, 2015, 35(3): 595-602. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-STXB201503002.htm

    WANG C L, ZOU J X, MAI B J, et al. Temporal-spatial characteristics and its variation trend of meteorological drought in recent 50 years, South China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(3): 595-602. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-STXB201503002.htm
    [35] 张正浩, 张强, 邓晓宇, 等. 东江流域水利工程对流域地表水文过程影响模拟研究[J]. 自然资源学报, 2015, 30(4): 684-695. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZX201504015.htm

    ZHANG Z H, ZHANG Q, DENG X Y, et al. Hydrological effects of water reservoirs on fluvial hydrological processes for the East River basin using statistical modeling technique[J]. Journal of Natural Resources, 2015, 30(4): 684-695. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZX201504015.htm
  • [1] 刘懿, 朱烨, 张林齐, 郑丽虹, 任立良, 贾雨凡.  骤发干旱前期气象驱动条件及可模拟性分析 . 水科学进展, 2021, 32(4): 497-507. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.002
    [2] 李昱, 席佳, 张弛, 王国庆, 黄强, 关铁生, 卢吉, 周惠成.  气候变化对澜湄流域气象水文干旱时空特性的影响 . 水科学进展, 2021, 32(4): 508-519. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.003
    [3] 顾磊, 陈杰, 尹家波, 郭强, 王惠民, 周建中.  气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播 . 水科学进展, 2021, 32(3): 321-333. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.03.001
    [4] 周平, 周玉良, 金菊良, 蒋尚明, 吴成国.  水文双变量重现期分析及在干旱中应用 . 水科学进展, 2019, 30(3): 382-391. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.03.008
    [5] 赵雪花, 赵茹欣.  水文干旱指数在汾河上游的适用性分析 . 水科学进展, 2016, 27(4): 512-519. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2016.04.004
    [6] 任立良, 沈鸿仁, 袁飞, 赵崇旭, 杨肖丽, 郑培丽.  变化环境下渭河流域水文干旱演变特征剖析 . 水科学进展, 2016, 27(4): 492-500. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2016.04.002
    [7] 涂新军, 陈晓宏, 赵勇, 杜奕良, 马明卫, 黎坤.  变化环境下东江流域水文干旱特征及缺水响应 . 水科学进展, 2016, 27(6): 810-821. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2016.06.003
    [8] 刘宁.  中国干旱预警水文方法探析 . 水科学进展, 2014, 25(3): 444-450.
    [9] 刘文琨, 裴源生, 赵勇, 肖伟华.  区域气象干旱评估分析模式 . 水科学进展, 2014, 25(3): 318-326.
    [10] 裴源生, 蒋桂芹, 翟家齐.  干旱演变驱动机制理论框架及其关键问题 . 水科学进展, 2013, 24(3): 449-456.
    [11] 黄粤, 陈曦, 包安明, 刘铁, 冯先伟.  干旱区资料稀缺流域日径流过程模拟 . 水科学进展, 2009, 20(3): 332-336.
    [12] 刘丙军, 陈晓宏, 江涛.  基于水量水质双控制的流域水资源分配模型 . 水科学进展, 2009, 20(4): 513-517.
    [13] 汤秋鸿, 田富强, 胡和平.  干旱区平原绿洲散耗型水文模型——Ⅱ模型应用 . 水科学进展, 2004, 15(2): 146-150.
    [14] 胡和平, 汤秋鸿, 雷志栋, 杨诗秀.  干旱区平原绿洲散耗型水文模型——Ⅰ模型结构 . 水科学进展, 2004, 15(2): 140-145.
    [15] 邓铭江, 郭春红.  干旱区内陆河流域水文与水资源问题 . 水科学进展, 2004, 15(6): 819-823.
    [16] 顾颖, 刘培.  应用模拟技术进行区域干旱分析 . 水科学进展, 1998, 9(3): 269-274.
    [17] 宋慧珠, 张世法.  区域干旱统计特征初步分析 . 水科学进展, 1994, 5(1): 18-25.
    [18] 顾颖, 咎霞.  农业干旱模拟研究 . 水科学进展, 1993, 4(4): 253-259.
    [19] 王洪道, 张学斌.  西北干旱区湖泊的近期变化 . 水科学进展, 1991, 2(4): 238-243.
    [20] 陆菊中, 林镜榆.  青藏高原东北侧夏季干旱的气象成因和长期预报研究 . 水科学进展, 1991, 2(4): 224-231.
  • 加载中
图(8) / 表 (3)
计量
  • 文章访问数:  275
  • HTML全文浏览量:  82
  • PDF下载量:  36
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-16
  • 网络出版日期:  2020-11-17
  • 刊出日期:  2021-07-30

基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(51879288);广东省水利科技创新项目(2020-27)
    作者简介:

    涂新军(1972-), 男, 江西余干人, 教授, 博士, 主要从事水文水资源方面研究。E-mail: eestxj@mail.sysu.edu.cn

  • 中图分类号: TV11;P333

摘要: 干旱等级具有多级和跃迁性质,有必要提出一种既能反映不同干旱等级变化特征,又能体现干旱总体变化特征的定量评估方法。通过构建干旱等级变化的概率矩阵,引入变化率乘子和变化程度乘子,推导干旱等级变化率和变化程度计算公式,提出干旱等级变化的综合定量评估方法;借助标准化降水蒸散指数和标准化径流指数,应用于东江流域评估月、季和年尺度的气象干旱向水文干旱传递过程中干旱等级变化及水库影响下水文干旱等级变化。结果表明:①气象干旱向水文干旱传递过程中干旱总体变化程度较小,但干旱等级变化明显,月、季和年尺度的总体变化率分别达到了45.9%、46.8%和34.9%;②干旱在10月下降了约1.4个等级,在春季上升了约1.3个等级;③水库径流调节对于缓解月、季尺度水文干旱作用显著,干旱等级总体变化率均约为33%,其中春季干旱程度下降了约1个等级。该方法不仅适用于评估干旱变化,也可应用于评估具有分级特征的其他灾害变化。

English Abstract

涂新军, 谢育廷, 吴海鸥, 陈晓宏, 林凯荣. 基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用[J]. 水科学进展, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
引用本文: 涂新军, 谢育廷, 吴海鸥, 陈晓宏, 林凯荣. 基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用[J]. 水科学进展, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
TU Xinjun, XIE Yuting, WU Haiou, CHEN Xiaohong, LIN Kairong. An evaluation method for drought level changes based on probability matrix and its application[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
Citation: TU Xinjun, XIE Yuting, WU Haiou, CHEN Xiaohong, LIN Kairong. An evaluation method for drought level changes based on probability matrix and its application[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(4): 520-533. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.04.004
  • 全球干旱灾害频发, 对人类社会影响严重, 且呈现不断加剧趋势[1-3]。在干旱风险区划及减灾管理中, 干旱指数是最为常见的描述干旱特征的方式, 其能定量指示干旱状况、判别干旱发生和评定干旱等级[4-5]。基于干旱指数反映的干旱程度常被划分为5个等级, 即无旱、轻旱、中旱、重旱和极旱[6]。干旱等级变化可用来描述不同干旱类型之间的干旱传递特征, 如气象干旱的重旱减缓为水文干旱的中旱。另外, 干旱等级变化也可描述同一类型的干旱程度变化, 如水利工程修建显著影响着水文干旱等级。由于干旱等级具有多级和跃迁性质, 现有研究缺乏既能反映不同干旱等级变化特征、又能体现干旱总体变化特征的定量评估方法。

    干旱是源于长期降水不足引起的缺水现象, 一般可划分为气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱[7-8]。较为常用的气象干旱指数有标准化降水指数、标准化降水蒸散指数等[9], 水文干旱指数有标准化径流指数、联合缺水指数、地下水亏缺指数等[10]。其中, 标准化降水蒸散指数由于同时考虑降水和气温因子, 在气象干旱评估中得到了广泛应用[11];标准化径流指数是对河川径流过程进行标准化处理, 能够直接反映地表水资源量的变化, 在水文干旱评估中较为常用[12-13]。在天然状态下, 气象干旱往往是干旱发生的源头, 其发生后将向农业干旱和水文干旱传递, 并进一步引起社会经济干旱[14-15]。但受到下垫面变化和人类活动影响, 在干旱传递过程中, 频率、等级、历时、强度、面积等干旱特征会发生变化[16]。对于干旱传递研究, 目前多聚焦在不同类型之间的干旱指数关联性特征, 以确定各类干旱之间的最优响应时间[17-18]。也有研究者采用多变量统计方法, 分析不同干旱类型之间的历时、强度等联合分布特征, 以确定各类干旱滞时[19]。在人类活动对于水文干旱的影响方面, 一般通过干旱指数及等级的变化趋势分析, 探究水利工程运行等产生的水文干旱特征变化, 如干旱的加剧或减缓[20-22]

    本文以中国南方湿润区东江流域为例, 基于不同干旱等级发生概率, 构造干旱等级变化评估的概率矩阵, 通过引入变化率乘子和变化程度乘子, 评估不同干旱等级变化情况和干旱特征总体变化情况, 以期为流域抗旱减灾过程中的干旱变化评估提供一种综合定量方法。

    • 标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index, SPEI)是气象干旱评估常用指标, 可反映降水因子及气温因子所体现的潜在蒸散发对气象干旱的综合影响[11]。基于河川径流过程的标准化径流指数(Standardized Streamflow Index, SSI)是水文干旱评估常用指标, 反映了水循环过程中地表水资源变化, 受到降水、蒸散发和产汇流过程的综合影响[12-13]

      目前在SPEI计算过程中, 通常采用Log-logistic概率分布函数拟合降水与蒸散的差值系列, 其中潜在蒸散量采用Thornthwaite法计算[23], 其累积概率计算公式为

      $$ F(x)=\left[1+\left(\frac{\alpha}{x-\gamma}\right)^{\beta}\right]^{-1} $$ (1)

      式中: x为降水量与潜在蒸散量的差值系列;αβγ为分布函数的参数, 可用线性矩法拟合样本而得[23]

      在SSI的计算过程中, 则常采用Γ分布拟合径流量序列[15], 其累积概率计算式为

      $$ F(y)=\frac{1}{\varepsilon^{\delta} \Gamma(\delta)} \int_{0}^{y} y^{\delta-1} \exp (-y / \varepsilon) \mathrm{d} y $$ (2)

      式中: y为径流量系列;$ \Gamma(\delta)=\int_{0}^{\infty} y^{\delta-1} \exp (-y) \mathrm{d} y$;δε为分布函数的参数, 可通过极大似然法拟合样本而得[15]

      当得到降水量与潜在蒸散量的差值系列的概率分布函数后, 对累积概率进行标准化转换[24-25]:

      $$ I=S\left(t-\frac{c_{0}+c_{1} t+c_{2} t^{2}}{1+d_{1} t+d_{2} t^{2}+d_{3} t^{3}}\right) $$ (3)

      式中: I为SPEI; c0=2.515 517, c1=0.802 853, c2=0.010 328;d1=1.432 788, d2=0.189 269, d3=0.001 308。当F(x)≤0.5时, $t=\sqrt{-2 \ln F(x)} $, S=-1;当F(x) > 0.5时, $t=\sqrt{-2 \ln [1-F(x)]} $, S=1。当用径流系列的概率分布函数F(y)替代F(x)时, 公式(3)中I为SSI。

      基于干旱指数大小, 干旱程度一般分为5个等级, 即无旱、轻旱、中旱、重旱和极旱。为了量化干旱等级变化, 可用量纲一数值1~5分别表示5个等级的干旱程度[11-13], 如表 1

      表 1  干旱程度等级划分

      Table 1.  Classification of drought levels

      SPEI或SSI取值范围 干旱程度 干旱等级
      (-0.5, +∞) 无旱 1
      (-1.0, -0.5] 轻旱 2
      (-1.5, -1.0] 中旱 3
      (-2.0, -1.5] 重旱 4
      (-∞, -2.0] 极旱 5
    • 气象干旱向水文干旱传递过程中, 由于受到下垫面影响, 降水与径流的时空分布特征并不一致, 体现在SPEI与SSI上存在差异, 并最终反映在干旱等级上的变化。基于河川径流过程的水文干旱等级, 由于人类活动特别是水库调节作用, 改变了天然径流的时空分布, SSI也会发生变化, 并最终反映在水文干旱等级的变化。

      变化特征的定量分析中, 常采用变化率或变化系数来反映系列的变化情况。但是对于分等级事件来说, 多个等级之间的相互变化, 使得等级变化特征描述较为复杂。应用实践中, 不仅关注等级事件系列的整体变化特征, 也需要了解每一个等级的变化特征。为此, 引入概率矩阵, 以反映等级之间变化的发生概率。通过构造等级变化的概率矩阵, 再引入反映不同变化特征的乘子, 借助于矩阵运算来统一处理和量化等级的各种变化特征。

      已知等级变化前、后的干旱等级系列分别为YiZi, i=1, …, n, n为年数, 构造干旱等级变化的概率矩阵P

      $$ \boldsymbol{P}=\left(P_{j k}\right)=\left[\begin{array}{ccc} P_{11} & \cdots & P_{1 m} \\ \vdots & P_{j k} & \vdots \\ P_{m 1} & \cdots & P_{m m} \end{array}\right] $$ (4)

      式中: Pjk为等级之间的变化概率, 即等级j变化为k总占比, j=1, 2, …, m, k=1, 2, …, m;干旱等级分类中m=5, 有

      $$ P_{j k}=\frac{N_{j k}}{n} $$ (5)

      式中: Njk为等级j变化为k的次数。有

      $$ N_{j k}=\left.\sum\limits_{i=1}^{n} 1\right|_{\left(Y_{i}=j, Z_{i}=k\right)} $$ (6)

      实际上, 概率矩阵P是由m个等级为j的行向量Pj= [Pj1PjkPjm]组成。

      U1D1C1分别表示等级变化的上升率、下降率和变化率。对于任意等级j, 引入变化率乘子λj=[λj1λjkλjm]T为列向量, 则有

      $$ R_{1}(j)=\boldsymbol{P}_{j} \boldsymbol{\lambda}_{j}=\left[P_{j 1} \cdots P_{j k} \cdots P_{j m}\right]\left[\lambda_{j 1} \cdots \lambda_{j k} \cdots \lambda_{j m}\right]^{\mathrm{T}} $$ (7)

      式中: R1(j)是指U1(j)、D1(j)或C1(j)。

      对于U1(j), 列向量中λjk

      $$ \lambda_{j k}= \begin{cases}0 & j \geqslant k \\ 1 & j<k\end{cases} $$ (8)

      对于D1(j), 列向量中λjk

      $$ \lambda_{j k}= \begin{cases}0 & j \leqslant k \\ 1 & j>k\end{cases} $$ (9)

      对于C1(j), 列向量中λjk

      $$ \lambda_{j k}= \begin{cases}0 & j=k \\ 1 & j \neq k\end{cases} $$ (10)

      数值1和0分别表示等级上升或下降是否发生的判别, 如对于中旱(等级为3)来说, 其上升率、下降率和变化率的乘子, 分别为[0 0 0 1 1]T、[1 1 0 0 0]T和[1 1 0 1 1]T

      对于所有等级变化的总体特征, 有

      $$ R_{1}=\sum\limits_{j=1}^{m} \boldsymbol{P}_{j} \boldsymbol{\lambda}_{j} $$ (11)

      式中: R1是指上升率U1、下降率D1或变化率C1, 取值区间均为[0, 1], 且有

      $$ C_{1}=U_{1}+D_{1} $$ (12)

      此外, 干旱等级变化会存在跨等级的跃迁现象, 如无旱上升中旱, 或者重旱下降为轻旱。因此, 为了呈现等级的跃迁变化, 可对等级差赋予不同权重, 并定量评估等级变化的程度。

      U2D2C2分别表示等级变化的上升系数、下降系数和变化系数。对于任意等级j, 引入变化程度乘子wj= [wj1wjkwjm]T, 其为列向量。有

      $$ R_{2}(j)=\boldsymbol{P}_{j} \boldsymbol{w}_{j}=\left[P_{j 1} \cdots P_{j k} \cdots P_{j m}\right]\left[w_{j 1} \cdots w_{j k} \cdots w_{j m}\right]^{\mathrm{T}} $$ (13)

      式中: R2(j)是指U2(j)、D2(j)或C2(j)。

      对于U2(j), 列向量中wjk

      $$ w_{j k}=\left\{\begin{array}{cc} 0 & j \geqslant k \\ k-j & j<k \end{array}\right. $$ (14)

      对于D2(j), 列向量中wjk

      $$ w_{j k}=\left\{\begin{array}{cc} 0 & j \leqslant k \\ k-j & j>k \end{array}\right. $$ (15)

      对于C2(j), 列向量中wjk

      $$ w_{j k}=k-j $$ (16)

      如对于中旱(等级为3), 其上升系数、下降系数和变化系数的乘子分别为[0 0 0 1 2]T、[-2 -1 0 0 0]T和[-2 -1 0 1 2]T。其中, 正值、负值和0分别表示等级的上升、下降和没有变化, 数值的大小表示等级差, 即1和2分别表示上升了1个等级和2个等级, -1和-2分别表示下降了1个等级和2个等级, 以此类推。

      对于所有等级变化的总体特征, 有

      $$ R_{2}=\sum\limits_{j=1}^{m} \boldsymbol{P}_{j} \boldsymbol{w}_{j} $$ (17)

      式中: R2是指上升系数U2、下降系数D2或变化系C2数, 且有

      $$ C_{2}=U_{2}+D_{2} $$ (18)

      上升系数U2为正值且取值区间为(0, 4], 下降系数D2为负值且取值区间为[-4, 0), 变化系数C2的取值区间为[-4, 4]。也就是说, 当变化系数C2=0时, 表示干旱特征整体上没有变化;当变化系数C2为正值或负值时, 分别表示干旱加剧或减缓;当C2=1或C2=-1, 表明干旱加剧程度或减缓程度分别上升或下降了1个等级。干旱加剧程度或减缓程度理论上最大可达到4个等级, 相当于整个系列变化前均为无旱而变化后均为极旱, 或者变化前均为极旱而变化后均为无旱。

    • 东江流域位于珠江流域东部, 控制站博罗水文站以上的集水面积为25 325 km2, 是粤港澳大湾区供水的重要水源地, 如图 1。流域地处中国南方湿润区, 水资源相对比较丰富。但是, 一方面在气候变化影响下, 流域中上游地区存在逐渐干旱的趋势[26]; 另一方面, 自20世纪70年代末的改革开放以来, 珠江三角洲地区社会经济高速发展, 水资源供需矛盾日益突出[27-28]。粤港澳大湾区发展规划的提出, 势必进一步加速珠江三角洲地区社会经济发展, 水资源需求持续增长[29-30]。此外, 东江流域水资源开发程度较高, 1961年、1974年和1986年, 3座大型多年调节型水库新丰江水库、枫树坝水库和白盆珠水库分别投入运行, 显著影响了河川径流过程[31-32]。因此, 量化评估东江流域气象干旱向水文干旱传递过程中干旱等级变化, 以及水库径流调节作用下水文干旱等级变化, 可为当地水安全保障决策提供科学依据。

      图  1  东江流域地理位置、气象水文站点及水库分布

      Figure 1.  Location of meteoro-hydrological stations and reservoirs in the Dongjiang River basin

      本文收集了东江流域1956年4月—2019年3月共63 a(水文年)的降水、气温和径流观测资料, 以及流域三大水库建成运行后逐月入库和出库径流, 并基于流域用水资料分析了耗水量。多站点降水和气温数据采用泰森多边形法, 获得流域面降水系列和气温系列。基于博罗站径流实测数据, 并还原三大水库径流调节量(入库与出库径流之差)和流域社会经济用水产生的耗水量, 得到流域天然径流系列。只还原社会经济用水的耗水量, 则认为是流域水库影响下的径流系列。东江流域降水系列和气温系列如图 2(a)所示, 天然径流序列、水库影响下的径流序列如图 2(b)所示。

      图  2  东江流域降水、气温和径流

      Figure 2.  Precipitation, temperature and streamflow in the Dongjiang River basin

      需要特别说明的是, 在计算基于水库影响下的水文干旱指数时, 其径流系列的累积概率计算采用与天然径流系列相同的概率分布模型和参数。两者之间的干旱等级变化, 更直观地反映了水库径流调节作用对水文干旱的影响。

      另外, 为了讨论不同时间尺度下干旱变化特征, 选取了月、季、年3个尺度, 分别评估1—12月、春、夏、秋、冬和全年(水文年)的干旱等级变化。其中, 考虑到东江流域水情特点[33], 春、夏、秋、冬分别对应着1—3月、4—6月、7—9月、10—12月。

    • 东江流域月、季和年尺度的气象干旱指数(SPEI)、基于天然径流的水文干旱指数(SSI)和水库径流调节作用下的水文干旱指数(SSI')如图 3所示, 各尺度干旱等级发生概率如表 2所示, 各月、季的发生概率如图 4所示。

      图  3  东江流域气象干旱指数和水文干旱指数

      Figure 3.  Index of meteorological and hydrological drought in the Dongjiang River basin

      表 2  干旱等级发生概率

      Table 2.  Probability of drought level

      干旱等级 SPEI SSI SSI′
      月尺度 季尺度 年尺度 月尺度 季尺度 年尺度 月尺度 季尺度 年尺度
      无旱 0.673 0.655 0.651 0.602 0.563 0.730 0.778 0.718 0.730
      轻旱 0.181 0.159 0.206 0.231 0.226 0.095 0.187 0.238 0.127
      中旱 0.092 0.151 0.127 0.157 0.198 0.127 0.034 0.040 0.095
      重旱 0.049 0.035 0.016 0.009 0.012 0.032 0.001 0.004 0.016
      极旱 0.005 0 0 0 0 0.016 0 0 0.032

      图  4  各月、季干旱等级发生概率

      Figure 4.  Probability of drought level for each month and season

      月尺度气象干旱发生了247个月, 概率为0.327。其中, 轻旱、中旱、重旱和极旱的概率分别为0.181、0.092、0.049和0.005。9—12月的气象干旱较为突出, 发生的比例分别为46.0%、79.4%、61.9%和44.4%。基于天然径流的水文干旱发生了301个月, 概率为0.398, 其中, 轻旱、中旱和重旱的概率分别为0.232、0.157和0.009, 无极旱发生。水文干旱较为突出的时间是从11月份开始, 持续到次年3月份, 11—3月的水文干旱发生比例分别达到了81.0%、85.7%、88.9%、82.5%和63.5%。水库径流调节作用下的水文干旱发生了168个月, 概率为0.222。其中, 轻旱、中旱和重旱的概率分别为0.187、0.034和0.001, 无极旱发生。11—3月的水文干旱发生比例, 分别下降到41.3%、38.1%、47.6%、54.0%和41.3%。

      季尺度气象干旱发生了87季, 概率为0.345。其中轻旱、中旱和重旱的概率, 分别为0.158、0.151和0.036, 无极旱发生。冬季气象干旱较为突出, 干旱发生比例达到了82.5%, 其中轻旱、中旱和重旱分别为31.7%、41.3%和9.5%。基于天然径流的水文干旱发生了110季, 概率为0.437。其中轻旱、中旱和重旱的概率, 分别为0.226、0.198和0.012, 无极旱发生。其中, 水文干旱较为突出的是冬季和春季, 干旱发生比例分别达到了77.8%和87.3%。水库径流调节作用下的水文干旱发生了71季, 概率为0.282。其中, 轻旱、中旱和重旱的概率分别为0.238、0.040和0.004, 无极旱发生。冬季和春季水文干旱各自发生比例, 分别下降到42.9%和61.9%。

      年尺度气象干旱发生了22 a, 概率为0.349。其中轻旱、中旱和重旱的概率, 分别为0.206、0.127和0.016, 没有极旱发生, 重旱发生在1963年。基于天然径流的水文干旱发生了17a, 概率为0.270。其中轻旱、中旱、重旱和极旱的概率, 分别为0.095、0.127、0.032和0.016, 2004年和2009年由中旱上升为重旱, 1963年由重旱上升为极旱。水库径流调节作用下的水文干旱发生了17a, 概率为0.270。其中轻旱、中旱、重旱和极旱的概率, 分别为0.127、0.095、0.016、0.032, 2009年和1963年分别维持重旱和极旱, 2004年由重旱上升至极旱。

      总体而言, 气象干旱在10月前后较为突出, 这与东江流域降水年内分布规律较为符合。其中10月的气象干旱最为严重, 这是由于降水偏少的同时, 气温也相对较高, 潜在蒸散发量大, 气温与潜在蒸散发量的差值最小。水文干旱在非汛期(冬季和春季)较为突出, 这与东江流域径流年内分配规律较为一致。干旱较为突出的年份为1963年、2004年与2009年, 这与文献记载[34]较为一致。

    • 气象干旱向水文干旱传递过程中干旱总体变化率见表 3, 各干旱等级上升率及下降率如图 5

      表 3  干旱等级总体变化

      Table 3.  Overall changes in drought level

      尺度 时间 气象干旱向水文干旱传递等级变化 水库影响下水文干旱等级变化
      变化率 变化程度 变化率 变化程度
      U1/% D1/% C1/% U2 D2 C2 U1/% D1/% C1/% U2 D2 C2
      4月 9.5 3.2 12.7 0.111 -0.032 0.079 1.7 13.8 15.5 0.017 -0.172 -0.155
      5月 3.2 9.5 12.7 0.063 -0.095 -0.032 0 8.6 8.6 0 -0.103 -0.103
      6月 3.2 9.5 12.7 0.032 -0.127 -0.095 1.7 0 1.7 0.017 0 0.017
      7月 0 39.7 39.7 0 -0.810 -0.810 1.7 0 1.7 0.017 0 0.017
      8月 0 34.9 34.9 0 -0.540 -0.540 1.7 1.7 3.4 0.017 -0.017 0
      9月 1.6 42.9 44.5 0.016 -0.730 -0.714 1.7 3.4 5.1 0.017 -0.034 -0.017
      10月 0 74.6 74.6 0 -1.429 -1.429 0 25.9 25.9 0 -0.259 -0.259
      11月 31.8 20.6 52.4 0.349 -0.206 -0.143 1.7 56.9 58.6 0.017 -0.603 -0.586
      12月 66.7 1.6 68.3 0.825 -0.015 0.810 0 72.4 72.4 0 -0.879 -0.879
      1月 81.0 0 81.0 1.063 0 1.063 1.7 69.0 70.7 0.017 -0.845 -0.828
      2月 77.8 0 77.8 1.190 0 1.190 3.4 69.0 72.4 0.034 -0.862 -0.828
      3月 61.9 0 61.9 0.841 0 0.841 6.9 48.3 55.2 0.069 -0.552 -0.483
      平均 28.0 19.7 47.7 0.374 -0.332 0.042 1.9 30.7 32.6 0.019 -0.361 -0.342
      夏季 0 1.6 1.6 0 -0.016 -0.016 0 3.4 3.4 0 -0.034 -0.034
      秋季 1.6 34.9 36.5 0.016 -0.571 -0.556 1.7 0 1.7 0.017 0 0.017
      冬季 15.9 46.0 61.9 0.175 -0.524 -0.349 0 56.9 56.9 0 -0.603 -0.603
      春季 87.3 0 87.3 1.286 0 1.286 0 70.7 70.7 0 -0.810 -0.810
      平均 26.2 20.6 46.8 0.369 -0.278 0.091 0.4 32.8 33.2 0.004 -0.362 -0.358
      19.0 15.9 34.9 0.206 -0.206 0 5.2 6.9 12.1 0.052 -0.069 -0.017

      图  5  气象干旱向水文干旱传递的各干旱等级上升率和下降率

      Figure 5.  Change rate in drought level from meteorological drought to hydrological drought

      月尺度干旱等级上升率为28.0%, 下降率为19.7%, 总体变化率为47.7%。4—6月的干旱等级变化不明显;7—10月的干旱等级变化以下降为主, 下降率分别为39.7%、34.9%、42.9%和74.6%;11—3月的等级变化以上升为主, 上升率分别为31.8%、66.7%、90.0%、77.8%和61.9%。干旱等级上升主要表现在无旱和轻旱的变化, 如11—3月, 无旱上升率为24%、43%、62%、67%和57%;12—2月, 轻旱上升率分别为24%、19%和10%。干旱等级下降主要表现在轻旱和中旱的变化, 如7—10月, 轻旱下降率分别为14%、19%、17%和13%;7—11月, 中旱下降率为13%、10%、17%、25%和16%;另外, 10月份重旱和极旱的下降率也分别达到了35%和2%。

      季尺度干旱等级上升率为26.2%, 下降率为20.6%, 总体变化率为46.8%。夏季干旱等级变化甚小, 秋季和冬季干旱等级变化以下降为主, 春季干旱以上升为主。其中, 夏季轻旱、中旱和重旱的下降率分别为14%、16%和5%, 冬季轻旱、中旱和重旱的下降率分别为13%、24%和10%, 春季无旱和轻旱的上升率分别为71%和16%。

      年尺度干旱等级上升率为19.0%, 下降率为15.9%, 总体变化率为34.9%。其中, 无旱、轻旱、中旱和重旱的上升率分别为6%、8%、3%和2%, 轻旱和中旱的下降率分别为9%和6%。

      总体而言, 气象干旱等级在秋季及10月主要表现为下降至较低的水文干旱等级, 在12月及春季则相反。换言之, 气象干旱通常早于水文干旱发生, 这与降雨径流过程有关, 其中需要经过坡面汇流、河网汇流等环节, 导致水文干旱通常滞后于气象干旱[29]

    • 气象干旱向水文干旱传递过程中干旱总体变化系数见表 3, 各等级上升系数和下降系数如图 6

      图  6  气象干旱向水文干旱传递的各干旱等级上升系数和下降系数

      Figure 6.  Change degree in drought level from meteorological drought to hydrological drought

      月尺度干旱等级上升系数和下降系数分别为0.374和-0.332, 总体变化系数为0.042, 表明干旱等级总体略有上升。7—10月干旱等级下降系数相对较大, 分别达到了-0.810、-0.540、-0.730和-1.429。其中10月份干旱等级下降程度最大, 主要表现为中旱和重旱的变化, 下降系数分别为-0.40和-0.87。12—3月干旱等级上升系数相对较大, 分别达到了0.825、1.063、1.190、0.841, 变化程度均接近1个等级, 主要表现为轻旱的变化, 上升系数分别为0.59、0.86、1.06和0.78。

      季尺度干旱等级上升系数为0.369, 下降系数为-0.278, 总体变化系数为0.091, 表明总体干旱程度略有上升, 但变化程度甚小。秋季和冬季干旱程度下降较为明显, 变化程度分别为-0.556和-0.349。春季干旱程度显著上升, 变化程度为1.286, 超过了1个等级。

      年尺度干旱等级上升系数为0.206, 下降系数为-0.206, 总体变化系数为0, 表明总体干旱程度不变。其中, 无旱、轻旱、中旱和重旱的上升系数分别为0.08、0.08、0.03和0.02, 轻旱和中旱的下降系数分别为-0.10和-0.11。

    • 水库影响下水文干旱总体变化率见表 3, 各等级上升率和下降率如图 7

      图  7  水库影响下的各水文干旱等级上升率和下降率

      Figure 7.  Change rate in hydrological drought level from the impact of reservoirs

      月尺度水文干旱等级上升率较小, 为1.9%;主要以下降为主, 下降率为30.7%;总体变化率为32.6%。11—3月干旱等级变化率较大, 分别为58.6%、72.4%、70.7%、72.4%和55.2%, 其中下降率分别为56.9%、72.4%、69.0%、69.0%和48.3%。干旱等级下降主要表现在轻旱和中旱的变化, 11—3月的轻旱下降率分别为41%、36%、31%、19%和24%, 中旱下降率分别为16%、36%、36%、48%和21%。

      季尺度干旱等级变化基本为下降, 下降率为32.8%, 总体变化率为33.2%。冬季和春季的干旱等级变化率分别为56.9%和70.7%, 均是下降变化。干旱等级下降主要表现为轻旱和中旱的变化, 其中冬季分别为34%和21%、春季分别为17%和52%。

      年尺度干旱等级上升率为5.2%, 下降率为6.9%, 总体变化率为12.1%。其中, 无旱和重旱的上升率分别为3%和2%, 轻旱和中旱的下降率均为3%。

      总体而言, 月尺度和季节尺度干旱的下降率均超过30%, 干旱等级下降明显, 尤其表现为枯水期(秋季、冬季)的等级下降显著。而年尺度干旱等级下降率仅为6.9%, 干旱等级下降不明显。东江流域三大水库主要改变了流域径流年内变化[35], 对多年径流调节效果不显著, 但重旱上升率为2%(1a), 其主要原因为2004年是一个特枯年份, 由于水库的拦蓄作用, 导致当年流域控制断面的年径流量进一步减少, 2004年水文干旱等级上升, 由重旱上升为极旱。

    • 水库影响下水文干旱总体变化系数见表 3, 各等级上升系数和下降系数如图 8

      图  8  水库影响下的各水文干旱等级上升系数和下降系数

      Figure 8.  Change degree in hydrological drought level from the impact of reservoirs

      月尺度干旱等级上升系数较小, 为0.019;主要以下降为主, 下降系数-0.361;总体变化系数为-0.342, 表明水库影响下的月尺度水文干旱有所缓解。11—3月干旱等级下降明显, 变化系数分别为-0.586、-0.879、-0.828、-0.828和-0.483, 其中12—2月干旱等级下降程度接近1个等级, 分别为-0.879、-0.845和-0.862。干旱等级下降主要表现在轻旱和中旱的变化, 11—3月的轻旱下降系数分别为-0.41、-0.36、-0.31、-0.19和-0.24, 中旱下降系数分别为-0.19、-0.52、-0.52、-0.64和-0.24。

      季尺度干旱等级变化基本为下降, 下降系数为-0.362, 总体变化系数为-0.358, 表明水库影响下的季尺度水文干旱有所缓解。冬季和春季的干旱等级变化系数分别为-0.603和-0.810, 均是下降变化;其中春季干旱等级下降程度接近1个等级。干旱等级下降主要表现为轻旱和中旱的变化, 其中冬季分别为-0.34和-0.24、春季分别为-0.17和-0.62。

      年尺度干旱等级上升系数为0.052, 下降率为-0.069, 总体变化系数为-0.017, 表明水库对年尺度水文干旱影响不大。其中, 无旱和重旱的上升系数分别为0.03和0.02, 轻旱和中旱的下降系数均为-0.03。

      对于东江流域水库径流调节对年尺度水文干旱影响不大的现状, 应加强三大水库联合调度, 充分发挥三大水库蓄丰补枯的调节作用, 确保生产和生态用水[26]

    • 通过构建干旱等级变化的概率矩阵, 引入变化率乘子和变化程度乘子, 推导了干旱等级变化的计算公式, 提出了基于概率矩阵的干旱等级变化综合定量评估方法, 并应用于气象干旱向水文干旱传递过程中干旱变化评估和水库影响下的水文干旱变化评估, 主要结论如下:

      (1) 提出的综合定量评估方法, 既能呈现各等级干旱变化特征, 也能够反映多级干旱总体变化特征。该方法也可以推广应用于类似具有多级和跃迁性质的灾害变化评估, 如洪涝灾害、环境污染等。

      (2) 对于东江流域, 在气象干旱向水文干旱传递的过程中, 干旱等级总体变化程度较小, 但干旱等级变化非常明显, 月、季和年尺度的总体变化率分别达到了45.9%、46.8%和34.9%。秋季及10月干旱缓解程度较明显, 其中10月下降了约1.4个等级;12月及春季干旱程度加剧, 春季加剧程度约为1.3个等级。气象干旱与水文干旱的季节性差异与东江流域的气候特征及产汇流特性较为符合。

      (3) 水库径流调节对于缓解东江流域月、季尺度水文干旱作用显著, 总体变化率均为33%。水库径流调节尤其对春季水文干旱缓解效果较好, 可使其干旱程度下降约1个等级。同时应加强三大水库联合调度, 尽量避免水库的径流拦蓄作用导致水文干旱等级上升。

参考文献 (35)

目录

    /

    返回文章
    返回