范琳琳，王紅瑞，羅文兵，李亞龍，袁念念

(1.長江科學(xué)院農(nóng)業(yè)水利研究所，武漢 430010；2.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，北京 100083)

氣候?qū)θ祟惿鐣哂兄匾饬x，氣候系統(tǒng)的任何變化都會對自然生態(tài)系統(tǒng)及社會經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。全球氣候變暖對我國氣候?yàn)?zāi)害的發(fā)生造成了重大影響，自20世紀(jì)50年代以后，干旱洪澇災(zāi)害發(fā)生頻率以及受災(zāi)面積整體呈增加趨勢。其中，由于干旱造成的直接經(jīng)濟(jì)損失幾乎占?xì)庀鬄?zāi)害損失的50%，旱災(zāi)面積每年約為2 000萬hm2，對社會經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。京津冀地區(qū)旱澇更為嚴(yán)重，旱災(zāi)以春旱最多，有“十年九旱”之說，且范圍廣、影響大、災(zāi)情重，局地旱情嚴(yán)重時(shí)人畜飲水亦困難[1]。

許多學(xué)者對京津冀地區(qū)的氣候變化進(jìn)行了相關(guān)研究。蘇宏新等[2]利用SPEI指數(shù)分析了北京地區(qū)低頻干旱與氣候指數(shù)的關(guān)系；方宏陽等[3]利用SPI指數(shù)分析了京津冀地區(qū)的旱澇時(shí)空變化特征；李鵬飛等[4]分析京津冀地區(qū)近50年氣溫、降水、潛在蒸散發(fā)的變化特征；李雙雙等[5]分析了京津冀地區(qū)干旱-暴雨-熱浪災(zāi)害的時(shí)空聚類特征。以往研究多集中在對氣候要素(如降水、氣溫)及干濕狀況的分析，而忽略了干濕狀況的變化對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水的影響?；诖耍疚睦脴?biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standard Precipitation and Evapotranspiration Index，簡稱SPEI)分析京津冀地區(qū)的旱澇時(shí)空特征，并根據(jù)地區(qū)農(nóng)業(yè)用水量數(shù)據(jù)分析了旱澇變化對農(nóng)業(yè)用水的影響，以期為未來京津冀地區(qū)氣候變化及農(nóng)業(yè)用水的研究提供參考。

1 研究區(qū)概況

京津冀地區(qū)主要包括北京、天津、石家莊、唐山、承德、張家口、保定、廊坊、秦皇島、滄州、邯鄲、邢臺、衡水，地處E113°27′～E119°50′，N36°05′～ N42°40′之間[6]，如圖1所示。京津冀地區(qū)屬于海河流域范疇，而海河流域的水資源短缺問題尤為突出，在我國的眾多流域中是最突出的一個(gè)。在1999-2009年的10年干旱期間，北京、天津等海河流域的特大城市由于地表水源驟減而面臨嚴(yán)峻的水資源短缺問題，京津冀地區(qū)人均水資源量并不到260 m3/人，因而被迫采取包括啟用備用水源、限制用水、外流域調(diào)水、加大地下水開采或地區(qū)調(diào)水等應(yīng)急措施來應(yīng)對水資源短缺問題[7]。近年來，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，城鎮(zhèn)生活及環(huán)境用水量急劇增加，工業(yè)用水量呈增長趨勢，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水量被迫減少。20世紀(jì)80年代以來，該區(qū)氣溫顯著上升、降水減少、水資源匱乏、氣候干化突出，致使氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生，造成重大經(jīng)濟(jì)損失。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Overview diagram of study area

圖2 氣象站點(diǎn)分布圖Fig.2 Distribution of weather stations

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 基本氣象數(shù)據(jù)

本文所采用的氣象數(shù)據(jù)為研究區(qū)內(nèi)共24個(gè)氣象站點(diǎn)1951年1月-2013年12月的逐月降水、逐月氣溫等基本觀測資料，數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)。氣象站點(diǎn)分布情況如圖2所示。本文所采用的用水?dāng)?shù)據(jù)為以省(市)及行政區(qū)為單位，分別為北京、天津、河北2003-2013年總用水量、農(nóng)業(yè)用水量，數(shù)據(jù)來源于歷年各省(市)水資源公報(bào)。

2.2 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)

本文選用氣象干旱指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evaporation Index，簡稱SPEI)來分析研究區(qū)的干旱特征。SPEI是Vicente-Serrano在標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index，簡稱SPI)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，增加氣溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算蒸散發(fā)量，建立基于降水、氣溫的水分盈虧關(guān)系，并能夠靈活改變時(shí)間尺度計(jì)算不同累計(jì)周期的干旱指數(shù)，是分析干旱特征較為理想的指數(shù)。其計(jì)算過程如下[2]：

(1)計(jì)算水平衡：

Di=Pi-PETi

(1)

式中：Pi為降水；PETi為潛在蒸散發(fā)量；利用氣溫?cái)?shù)據(jù)通過Thomthwaite方法計(jì)算。

(2)根據(jù)水平衡構(gòu)建水分盈/虧累計(jì)序列，可選取不同的時(shí)間尺度：

(2)

式中：n為計(jì)算次數(shù)；k為時(shí)間尺度，月。

(3)采用三參數(shù)log-logistic概率密度函數(shù)對所建立的水分盈虧序列進(jìn)行擬合：

(3)

式中：α、β、γ為計(jì)算參數(shù)，這些參數(shù)都能通過參數(shù)估計(jì)方法求得。則給定時(shí)間尺度的累積概率為：

(4)

(4)對序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布轉(zhuǎn)換，從而得到SPEI：

(5)

式中：當(dāng)P≤0.5時(shí)，P=1-F(x)；當(dāng)P>0.5時(shí)，P=1-P，SPEI的符號被逆轉(zhuǎn)。其他常數(shù)項(xiàng)分別為C0=2.515 517，C1=0.802 853，C2=0.010 328，d1=1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。

利用SPEI表征干旱程度的分級，如表1所示。

表1 SPEI等級劃分Tab.1 Ranking of SPEI

2.3 反距離加權(quán)法(IDW)

為分析研究區(qū)SPEI的空間特征，采用反距離加權(quán)法(Inverse Distance Weighted)將各氣象站的點(diǎn)值插值到空間，以分析其空間特征。反距離加權(quán)法的原理為“相近相似”，且距離越近所產(chǎn)生的影響越大。對插值點(diǎn)而言，每個(gè)采樣點(diǎn)都對其具有影響，這個(gè)影響通過權(quán)重來體現(xiàn)。權(quán)重在采樣點(diǎn)與插值點(diǎn)之間的距離有關(guān)，距離越大，權(quán)重越小。表示為[8]：

(6)

式中：Z為待插值點(diǎn)的估計(jì)值；Zi為第i個(gè)樣本點(diǎn)的實(shí)測值；Li為第i個(gè)樣本點(diǎn)與待插值點(diǎn)之間的距離；n為樣本總數(shù)；p為距離的冪，p的大小會直接影響插值的效果，p越大，插值結(jié)果越平滑。大部分學(xué)者的研究中均將p取值為2。

3 結(jié)果與分析

3.1 SPEI計(jì)算結(jié)果

以12月為時(shí)間尺度，計(jì)算各站點(diǎn)逐年SPEI，將典型站點(diǎn)北京站、天津站、石家莊站的計(jì)算結(jié)果繪制如圖3～圖5所示。

圖3 北京站點(diǎn)SPEI指數(shù)Fig.3 The index of SPEI in Beijing station

圖4 天津站點(diǎn)SPEI指數(shù)Fig.4 The index of SPEI in Tianjin station

圖5 石家莊站點(diǎn)SPEI指數(shù)Fig.5 The index of SPEI in Shi jiazhuang station

3.2 旱澇空間特征分析

由于1990年之前有部分站點(diǎn)缺測，數(shù)據(jù)點(diǎn)少會造成插值精度變低。因此，為保證插值精度同時(shí)分析不同時(shí)期SPEI的空間特征，選擇2013年、2008年、2005年及1993年這4個(gè)水平年進(jìn)行插值。插值結(jié)果如圖6所示。

對1993年，SPEI數(shù)值波動范圍較大，在-1.75～2.0之間。以南宮、邢臺為中心的研究區(qū)南部SPEI數(shù)值最大，屬于輕度濕潤和嚴(yán)重濕潤的范疇。以懷來、張家口為中心的研究區(qū)西北部及以樂亭、秦皇島為中心的東北部SPEI數(shù)值最小，屬于輕度干旱及嚴(yán)重干旱的范圍。整體來看，研究區(qū)的大部分區(qū)域SPEI數(shù)值在-1～1之間，屬于正常范圍。而干旱的面積大于濕潤的面積，中部地區(qū)較干旱，南部及北部小部分區(qū)域較濕潤。

對2003年，SPEI數(shù)值波動范圍較小，在-0.8～1.6之間，這說明2003年研究區(qū)SPEI空間差異不大。以北京、密云、唐山、承德、遵化為中心的中部偏北地區(qū)SPEI數(shù)值較小，雖然偏干旱但仍處于正常范圍內(nèi)(-1～1)。以南宮、邢臺為中心的研究區(qū)南部，以圍場為中心的研究區(qū)北部SPEI數(shù)值最大，在1～1.6之間，屬于輕度濕潤。濕潤地區(qū)的空間分布特征與1993年相似。而以樂亭、秦皇島為中心的東北部在2003年數(shù)值變大，屬于輕度濕潤，與1993年情況相反。整體來看，研究區(qū)大部分區(qū)域數(shù)值在-0.8～1之間，屬于正常范圍。

對2008年，SPEI數(shù)值波動范圍亦不大，在-1.4～1.2之間。以渤海A平臺、張北、蔚縣為中心的小部分區(qū)域SPEI值小于1，屬于輕度干旱。以石家莊、廊坊為中心的小部分區(qū)域SPEI值大于1，屬于輕度濕潤。其余地區(qū)SPEI值在-1～1之間，屬于正常范圍。整體而言，研究區(qū)的大部分區(qū)域在正常范圍內(nèi)，而研究區(qū)南部偏干旱，這與1993年與2003年的情況均不太相似。

對2013年，SPEI數(shù)值的波動范圍較大，在-1.5～2.25之間。以天津、塘沽為中心的研究區(qū)東部、以張北為中心的研究區(qū)西北部SPEI數(shù)值較小，在-1～-1.5范圍內(nèi)，屬于輕度干旱。以渤海A平臺為中心的研究區(qū)東部以外區(qū)域SPEI數(shù)值最大，最大處甚至大于2，屬于嚴(yán)重濕潤。整體來看，2013年研究區(qū)整體偏濕潤，但大部分地區(qū)仍處于正常范圍。

為了分析研究區(qū)各站點(diǎn)發(fā)生干旱的次數(shù)及其空間分布規(guī)律，根據(jù)SPEI分等級范圍，統(tǒng)計(jì)各站點(diǎn)歷年發(fā)生輕度干旱、嚴(yán)重干旱、極端干旱的頻次，同樣采用IDW方法將發(fā)生次數(shù)插值到空間。由于歷年各站點(diǎn)SPEI指數(shù)均未低于-2.0，即未發(fā)生極端干旱事件，因此繪制輕度干旱與嚴(yán)重干旱頻次空間分布圖，如圖7所示。

從圖7中可以看出，輕度干旱發(fā)生的頻次多于嚴(yán)重干旱，其中輕度干旱發(fā)生的最多次數(shù)為9，發(fā)生站點(diǎn)為樂亭和張家口，發(fā)生輕度干旱次數(shù)較少的站點(diǎn)為密云、泊頭與渤海A平臺。發(fā)生輕度干旱次數(shù)較多的區(qū)域位于研究區(qū)西北部與研究區(qū)東部，而發(fā)生輕度干旱次數(shù)較少的區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)中部及東南部。嚴(yán)重干旱發(fā)生的最多次數(shù)為6，發(fā)生站點(diǎn)為承德。嚴(yán)重干旱發(fā)生次數(shù)較多的站點(diǎn)為承德與饒陽。研究區(qū)東部邊緣及西部邊緣發(fā)生嚴(yán)重干旱次數(shù)較少，中部地區(qū)發(fā)生嚴(yán)重干旱次數(shù)較多。

圖6 代表年SPEI空間插值結(jié)果Fig.6 The spatial interpolation results of SPEI for representative years

圖7 干旱頻率空間分布圖Fig.7 The spatial distribution of drought frequency

由于各站點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)序列長度不同，為了消除序列長度差異的影響，將各站點(diǎn)發(fā)生干旱的頻次除以各站點(diǎn)序列年數(shù)，得到各站點(diǎn)發(fā)生干旱的頻率，如表2所示。

其中，發(fā)生輕度干旱頻率最高的站點(diǎn)為樂亭，發(fā)生嚴(yán)重干旱頻率最高的站點(diǎn)為泊頭；發(fā)生輕度干旱與發(fā)生嚴(yán)重干旱頻率最低的點(diǎn)均為密云，在有數(shù)據(jù)的這25年中密云站點(diǎn)未發(fā)生過輕度干旱與嚴(yán)重干旱。由此可見，發(fā)生干旱頻率較高的區(qū)域位于研究區(qū)的東南邊緣部分。

3.3 旱澇特征對農(nóng)業(yè)用水的影響

北京、天津、河北三地2003-2013年的總用水量、農(nóng)業(yè)用水量如表3所示。從表3中可以看出，近10年來，北京、天津、河北三地的總用水量、農(nóng)業(yè)用水量均呈現(xiàn)出下降的趨勢，且農(nóng)業(yè)用水量占總用水量的比例逐年下降明。研究區(qū)三省(市)中，河北省農(nóng)業(yè)用水量所占比例最大，超過70%；天津市次之，約為55%；北京市農(nóng)業(yè)用水所占比例最小，約為33%。

為分析研究區(qū)旱澇情勢對研究區(qū)農(nóng)業(yè)用水量的影響，分別繪制北京、天津、河北3個(gè)行政區(qū)2003-2013年的農(nóng)業(yè)用水量與SPEI變化圖，如圖8所示。從圖8中可以看出，北京市農(nóng)業(yè)用水量呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢，而天津市與河北省農(nóng)業(yè)用水量呈現(xiàn)波動變化，且河北省農(nóng)業(yè)用水量波動較為明顯。天津、河北兩地的農(nóng)業(yè)用水量與SPEI呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即SPEI越大，農(nóng)業(yè)用水量越??；反之，SPEI越小，農(nóng)業(yè)用水量越大。SPEI值越小說明干旱越嚴(yán)重，即當(dāng)年的天然來水量較少。如天津市2007年SPEI值最小，接近嚴(yán)重干旱，當(dāng)年農(nóng)業(yè)用水量較大。又如河北省2006年SPEI值最小，屬于輕度干旱，當(dāng)年農(nóng)業(yè)用水量亦較大。這說明研究區(qū)的旱澇情勢會在一定程度上影響農(nóng)業(yè)用水量，當(dāng)SPEI值小(即干旱發(fā)生)的時(shí)候，研究區(qū)降水量偏少，作物在干旱的情況下易蒸騰蒸發(fā)出更多的水量。而作物需水量一定，因此需要通過灌溉更多的水量來滿足作物生長發(fā)育，則農(nóng)業(yè)用水量隨之增加。

表2 各站點(diǎn)發(fā)生干旱的頻次與頻率Tab.2 The frequency of occurring drought each station

圖8 SPEI對農(nóng)業(yè)用水的影響Fig.8 The impact of SPEI on agricultural water

因此，旱澇狀況能在一定程度上影響農(nóng)業(yè)灌溉用水量，從而對農(nóng)業(yè)用水量產(chǎn)生影響。而隨著近些年來各類節(jié)水灌溉制度、節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣，農(nóng)業(yè)灌溉用水量得到了有效降低。由技術(shù)推廣引起的用水量變化大于區(qū)域旱澇狀況對農(nóng)業(yè)用水量的影響，因此SPEI與農(nóng)業(yè)用水量的變化對應(yīng)關(guān)系并不明晰。

4 結(jié) 語

本文采用SPEI表征研究區(qū)旱澇狀況，利用降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算了京津冀地區(qū)的SPEI指數(shù)，并采用反距離加權(quán)法進(jìn)行空間插值，分析代表年份旱澇狀況的空間分布特征，隨后分析了旱澇情勢對京津冀地區(qū)農(nóng)業(yè)用水的影響，結(jié)論如下。

(1)在旱澇空間特征分布上，SPEI在各代表年空間分布規(guī)律不相同，總體而言研究區(qū)南部較濕潤，研究區(qū)中部較干旱，且發(fā)生輕度干旱的次數(shù)最多。

(2)研究區(qū)總用水量及農(nóng)業(yè)用水量變幅不大，且呈現(xiàn)出下降趨勢。其中，河北省農(nóng)業(yè)用水比例最大，超過70%；北京市農(nóng)業(yè)用水比例最小，僅30%。

(3)SPEI的大小對農(nóng)業(yè)用水量有一定的影響，主要表現(xiàn)為：SPEI越小，研究區(qū)干旱情況越嚴(yán)重，降水越少，作物蒸騰蒸發(fā)量越大，農(nóng)業(yè)灌溉用水量越大，則農(nóng)業(yè)用水量越大。

□

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