趙新來，李文龍，Xulin Guo,余 翠，趙玉婷，許 靜

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室 蘭州大學草地農(nóng)業(yè)科技學院，甘肅 蘭州 730000；2.Department of Geography and Planning, University of Saskatchewan, Saskatoon SKS7N5C8, Canada;3.蘭州財經(jīng)大學農(nóng)林經(jīng)濟管理學院，甘肅 蘭州 730020)

Pa、SPI和SPEI干旱指數(shù)對青藏高原東部高寒草地干旱的響應比較

趙新來1，李文龍1，Xulin Guo2,余 翠1，趙玉婷1，許 靜3

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室 蘭州大學草地農(nóng)業(yè)科技學院，甘肅 蘭州 730000；2.Department of Geography and Planning, University of Saskatchewan, Saskatoon SKS7N5C8, Canada;3.蘭州財經(jīng)大學農(nóng)林經(jīng)濟管理學院，甘肅 蘭州 730020)

利用甘南州及周邊地區(qū)33個氣象臺站1965-2013年的降水和溫度數(shù)據(jù)，比較分析了降水距平指數(shù)(Pa)、標準化降水指數(shù)(SPI)和標準化降水蒸散指數(shù)(SPEI)對高寒草地干旱響應的有效性，并結(jié)合歷史旱災統(tǒng)計資料進行了結(jié)果驗證。結(jié)果表明,從Pa指數(shù)、SPI指數(shù)、SPEI指數(shù)與草地NDVI的相關(guān)分析可以看出，SPI6和SPEI6與草地NDVI關(guān)系較好，Pa、SPI1、SPEI1、SPI3、SPEI3不足是波動不穩(wěn)定，SPI12、SPEI12對干旱的反應表現(xiàn)出一定的滯后性。SPI6和SPEI6均適于定量研究高寒草地的干旱狀況，結(jié)合歷史統(tǒng)計資料驗證，兩項干旱指數(shù)監(jiān)測效果相對較好。本研究結(jié)果將為有關(guān)青藏高原高寒草地的干旱研究提供有益的參考。

高寒草地；氣候因子；干旱指數(shù)

在全球氣候變暖的大背景下，全球范圍內(nèi)特大干旱、高溫等極端天氣氣候事件發(fā)生的頻率和強度都呈現(xiàn)增加趨勢[1-2]。其中，由天然降水異常引起的干旱是人類必須面對的重大環(huán)境問題[3]。干旱在氣象學上有干旱氣候和干旱災害兩種理解。干旱氣候是指蒸發(fā)量比降水量大得多的一種氣候；干旱災害是指某一地理范圍在某一具體時段內(nèi)的降水量比多年平均降水量顯著減少，導致該地區(qū)的經(jīng)濟活動和人類活動受到較大危害的現(xiàn)象。1997年，美國氣象學會(American Meteorological Society，AMS)將干旱分為4類：氣象干旱或氣候干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱和社會經(jīng)濟干旱，這受到了眾多研究干旱的科學工作者的普遍認可[4]。之后，有研究學者又提出了生態(tài)干旱，并認為氣象干旱主要反映了降水強度及其概率特征，而農(nóng)業(yè)干旱、生態(tài)干旱、水文干旱和社會經(jīng)濟干旱則分別表征了氣象干旱對農(nóng)業(yè)、生態(tài)、水資源和社會經(jīng)濟活動的影響程度[5]。

青藏高原東部處于溫帶大陸性氣候、溫帶季風氣候和高原山地氣候交匯處，常年降水偏少，尤其近50年來降水呈現(xiàn)非周期振蕩，干旱事件頻繁發(fā)生[6-7]。極端的氣候變化對該區(qū)域草地植被的生長也產(chǎn)生了較為明顯的影響[8-11]。2015年11月27日聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)召開亞洲草地可持續(xù)管理專家咨詢會議(Regional Consultation on Sustainable Grassland and Pasture Management in Asia)，就干旱區(qū)的草地恢復、氣候變化以及草地保護等問題進行討論，指出干旱區(qū)草地面臨嚴峻的生態(tài)環(huán)境問題。相對于森林等其它生態(tài)系統(tǒng)，草地生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱，植被類型以草地為主，氣候的變化對依賴降水涵養(yǎng)的天然草地的影響尤為明顯，同時對草原上的主要經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的影響更為明顯[12-14]。目前，干旱領(lǐng)域的研究主要集中在以平原或山區(qū)種植業(yè)為主的農(nóng)業(yè)干旱，統(tǒng)計資料和研究方法已經(jīng)較為完善，對草地，尤其是高寒草地的干旱研究鮮見報道。因此，選擇適宜的干旱指數(shù)監(jiān)測草地干旱成為研究的關(guān)鍵之一。

干旱指數(shù)是表征干旱程度的標準，也是旱情描述的數(shù)值表達，但由于干旱地面監(jiān)測既要考慮氣象因素，也要考慮水文、土壤、作物、水利灌溉等諸多因素，因而提出精確而普遍使用的干旱指數(shù)有很大困難。為了監(jiān)測干旱，研究者先后提出了帕默爾干旱指數(shù)(palmer drought severity index,PDSI)、地表水分供應指數(shù)(surface water supply index,SWSI) 和標準化降水指數(shù)(standardized precipitation index,SPI) 等50多種干旱指數(shù)[15]。其中SPI由于具有計算簡單、時間尺度靈活和對干旱時空變化指示效果較好等優(yōu)點而被廣泛應用[16-18]。近年來Vicente-Serrano等[19]提出的標準化降水蒸散指數(shù)(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)考慮了降水與蒸散，也保留了SPI、PDSI指數(shù)對干旱事件的敏感度，受到廣泛的關(guān)注。因此，SPI和SPEI常被學者用來研究由氣候因素變化所導致的干旱等極端氣候現(xiàn)象，可以較好地反映干旱強度與持續(xù)時間，而且能反映不同時間尺度和區(qū)域的變化情況。利用降雨變異指數(shù)(Z指數(shù))、帕默爾干旱指數(shù)和不同時間尺度的SPI(SPI1、SPI2、SPI3、SPI6、SPI9、SPI12和SPI24)作為干旱的定量度量，將植被健康指數(shù)(vegetation condition index,VCI)作為植被對干旱的響應，分析它們的相關(guān)關(guān)系，最后得出SPI6與VCI的相關(guān)性最大(R2=0.54)[20]。利用SPI分析了美國大平原北部地區(qū)草地和作物對干旱的響應，探究了不同時間尺度的SPI(SPI1、SPI2、SPI3、SPI6、SPI9和SPI12)與生長季草地或農(nóng)作物(5-10月)的NDVI線性相關(guān)關(guān)系，結(jié)果顯示，草地中SPI3和SPI6的相關(guān)性較高，在9月份相關(guān)系數(shù)最高(R=0.774)[21]。近年來，國內(nèi)關(guān)于草地生態(tài)系統(tǒng)對干旱現(xiàn)象響應的研究逐漸興起。有學者利用內(nèi)蒙古43個氣象臺站2004-2011年5月-8月降水量和降水距平百分率觀測資料結(jié)合調(diào)查統(tǒng)計資料對內(nèi)蒙古草地干旱損失做了評價[22]。以內(nèi)蒙古草地為研究區(qū)域研究了近50年來荒漠草原氣候干燥度的空間分布及其演變特征[23]。以內(nèi)蒙古草地為研究區(qū)域，利用SPI6干旱指數(shù)探究了不同草地類型草地凈初級生產(chǎn)力對干旱現(xiàn)象的響應[24]。利用SPEI指數(shù)對青藏高原高寒草地自然保護區(qū)的氣候年際變化作了研究[25]。關(guān)于草地對干旱響應的研究日趨增多，然而研究的草地類型大多是典型草原，關(guān)于高寒草地對干旱的響應還相對少見。為此，本研究利用地面氣象數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)和歷史統(tǒng)計資料，集中探究干旱指數(shù)在高寒草地干旱監(jiān)測中的適宜性。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源及方法

1.1 研究區(qū)概況

甘南藏族自治州地處青藏高原與黃土高原過渡地帶(33°06′-35°34′ N,100°45′-104°45′ E)，位于東亞季風區(qū)、西北干旱區(qū)和青藏高原高寒區(qū)的交匯處，總面積約4.5萬km2，高寒草地面積約2.75萬km2，草地類型主要有高寒草甸和山地草甸，豐富的草地資源不僅對國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展有舉足輕重的作用，對黃河、長江上游甚至中下游的生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展也具有重要作用。

1.2 數(shù)據(jù)來源與介紹

本研究中的數(shù)據(jù)來源主要有氣象數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)、歷史統(tǒng)計資料以及其它矢量數(shù)據(jù)等。其中，氣象數(shù)據(jù)是甘南州及其周邊33個氣象臺站1965-2013年逐月降水和溫度資料，數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)。遙感數(shù)據(jù)是基于Terra 和Aqua 兩顆星觀測所得16天合成MOD13Q1 L3級產(chǎn)品數(shù)據(jù)，覆蓋研究區(qū)的影像軌道號為H26V05，空間分辨率為250 m，數(shù)據(jù)來自NASA數(shù)據(jù)應用網(wǎng)站(http://glovis.usgs.gov/)，文中所用到的數(shù)據(jù)為2000年5月-9月時段數(shù)據(jù)。研究中用到的年鑒統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要是《中國氣象災害大典·甘肅卷》、《中國暴雨洪水及干旱年鑒》等[26-27]。除此之外，研究用到的數(shù)據(jù)還有甘南地區(qū)1∶50萬草地類型圖、1∶400萬行政分區(qū)圖等空間矢量數(shù)據(jù)(圖1)。

圖1 研究區(qū)及各站點位置示意圖

1.3 研究方法

1.3.1 Pa指數(shù) 降水距平百分率可以用來反映某時段降水與周期平均狀態(tài)的偏離程度，能直接反映降水異常引起的干旱。

1.3.2 SPI指數(shù) SPI指數(shù)是運用數(shù)學方法將降水量的累積頻率分布轉(zhuǎn)化為標準正態(tài)分布，具有無量綱、標準化特點，并適用于不同地區(qū)[29-31]。

設(shè)某一時間尺度的降水量為x,假設(shè)降水量序列服從Gamma分布，則其概率密度函數(shù)為：

(1)

式中：β和α分別是尺度參數(shù)和形狀參數(shù)，均大于零，用極大似然估計方法求得，函數(shù)表達式見式(2)和式(3)。

(2)

(3)

H(x)=q+(1-q)G(x)

(4)

(5)

將累積概率分布H(x)轉(zhuǎn)換到標準正態(tài)分布，即得到對應的SPI值：

(6)

(7)

式中:c0=2.515 517，c1=0.802 853，c2=0.010 328；d1=1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。

因為SPI是通過計算給定時間尺度降水的累積概率來計算干旱指數(shù)的，所以利用當前月和前n個月(n=1,2,3,…)的降水量來計算時間尺度為(n+1)個月的SPI，簡稱SPIn+1。Guttman[32]認為時間尺度為1-24個月最具有實際應用的價值，并認為1-2個月時間尺度的SPI適用于氣象干旱，1-6個月的時間尺度的SPI適用于農(nóng)業(yè)干旱，大于6個月時間尺度的SPI較適用于水文干旱的分析應用。SPI指數(shù)優(yōu)點是計算穩(wěn)定性良好，時間尺度靈活，對時空變化的指示效果良好，能有效地反映旱澇狀況[33]。

1.3.3 SPEI指數(shù) SPEI是Vicente-Serrano在SPI的基礎(chǔ)上引入潛在蒸散項構(gòu)建的，融合了SPI和PDSI的優(yōu)點，計算公式如下：

式中：W為蒸散降水推導函數(shù)的累積概率函數(shù)值，詳細步驟可見參考文獻[19]。與SPI一樣，SPEI具有空間一致性、多時間尺度且計算簡單的特點，同時還綜合考慮了降水和溫度因子，適用于氣候變暖背景下干旱檢測與評估[34-35]。

1.3.4 歸一化指數(shù) 歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)是根據(jù)植被對光譜反射曲線的特點發(fā)展而來的比值型植被指數(shù)，可使植被從水體和土壤中分離出來，是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度的有效指示因子[36]。在區(qū)域干旱程度增加時，植被生長會因水分不足而受到影響，其表現(xiàn)在遙感影像上的特征是NDVI相應地減小，相反地，當干旱消退時，植被NDVI也相應地增大。因此，植被對干旱的響應可以表征在植被NDVI上。

式中：NIR和R分別是近紅外波段和紅光波段的地面反射率。

2 結(jié)果與分析

2.1 干旱指數(shù)適宜性比較

根據(jù)1∶50萬的草地類型圖，剔除非草地區(qū)域的18個臺站點，選取剩下的位于高寒草地區(qū)域的15個其它臺站點作為樣本。該15個臺站點的草地類型相同，均為高寒草地，海拔地形相近，最大程度上消除了其它因素的影響。圖2、圖3和圖4展示了2000年草地生長季(5月-9月)NDVI和Pa、不同尺度SPI、SPEI(1，3，6，9個月)的線性相關(guān)關(guān)系及顯著性檢驗結(jié)果。用到的相關(guān)系數(shù)是Pearson簡單相關(guān)系數(shù)，顯著性檢驗采用0.01顯著性水平下的雙尾檢驗。在5、8月份，Pa指數(shù)和高寒草地NDVI顯著相關(guān)，且均通過顯著性檢驗(P<0.01)，而在7和9月Pa和高寒草地NDVI的相關(guān)關(guān)系不顯著(P>0.01)(圖2)。5月份，SPI1、SPI3和 SPI6與高寒草地NDVI具有顯著的相關(guān)性，6月份，SPI3、SPI6和高寒草地NDVI具有顯著的相關(guān)性；7月份，SPI3、SPI6、SPI12和高寒草地NDVI具有顯著的相關(guān)性；8月份，4個時間尺度的SPI指數(shù)

表1 Pa、SPI、SPEI干旱分級標準[28,33-35]

Note: Pa, SPI, SPEI indicate precipitation anomalies, standardized precipitation index and standardized precipitation evapotranspiration index, respectively.

圖2 Pa與草地生長季NDVI的線性關(guān)系

圖3 不同尺度的SPI與草地生長季各月份的NDVI線性關(guān)系

注：SPI1，SPI3，SPI6，SPI12分別表示標準化降水指數(shù)1、3、6和12個月的時間尺度。

Note:SPI1，SPI3，SPI6，SPI12indicate 1， 3， 6 and 12 month of standardized precipitation index.

圖4 不同尺度的SPEI與草地生長季各月份的NDVI線性關(guān)系

注：SPEI1，SPEI3，SPEI6，SPEI12分別表示標準化降水蒸散指數(shù)1、3、6和12個月的時間尺度。

Note:SPEI1，SPEI3，SPEI6，SPEI12indicate 1， 3， 6 and 12 month of standardized precipitation evapotranspiration index.

和NDVI均有顯著的相關(guān)性；9月份，SPI6、SPI12和高寒草地NDVI具有顯著的相關(guān)關(guān)系(圖3)。5月份，SPEI1、SPEI3和SPEI6與高寒草地NDVI具有顯著的相關(guān)性；6月份，SPEI1、SPEI3、SPEI6和高寒草地NDVI具有顯著相關(guān)性；7月份，SPEI3、SPEI6和高寒草地NDVI具有顯著相關(guān)性；8月份，4個時間尺度的SPI指數(shù)和NDVI均有顯著相關(guān)性；9月份，SPEI12和高寒草地NDVI具有顯著相關(guān)性。綜合比較，在5月-9月，在不同尺度干旱指數(shù)中，SPI6和SPEI6與高寒草地NDVI均有相對顯著的相關(guān)關(guān)系。進而表明，當氣候發(fā)生變化時，植被生長狀況也相應的變化，即表現(xiàn)為植被NDVI的變化，可以用干旱指數(shù)和NDVI的相關(guān)性高低來衡量干旱指數(shù)的適宜性。因此，從結(jié)果可以看出，SPI6和SPEI6兩種干旱指數(shù)更適宜衡量該地區(qū)的干旱程度。

2.2 結(jié)果檢驗

繪制出近50年的時間序列圖(圖5)，參考表1的分級標準，同時查閱《中國氣象災害大典》等歷史災害記載資料[26-27]，列出近年50年甘南地區(qū)旱災統(tǒng)計與干旱指數(shù)檢測結(jié)果(表2)。查詢到的歷史記錄共37條，其中SPI6檢測結(jié)果和歷史記錄相符合的有27條，檢驗精度為72.97%；SEPI6檢測結(jié)果和歷史記錄相符合的有26條，檢驗精度為70.27%。將研究結(jié)果和此檢驗結(jié)果綜合分析，可以得出，SPI和SPEI6干旱指數(shù)均適宜衡量該地區(qū)的干旱程度，且檢驗精度都在70%以上。

圖5 SPI6和SPEI6時間序列圖

表2 近50年甘南地區(qū)旱災統(tǒng)計資料和干旱指數(shù)檢測結(jié)果比較

3 討論與結(jié)論

借助氣象數(shù)據(jù)，以農(nóng)業(yè)干旱風險分析為基礎(chǔ)，對高寒草地干旱氣候響應下的干旱指數(shù)進行了比較分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，Pa指數(shù)在評估草地生長季7月和9月時，與草地NDVI的相關(guān)性不明顯。在7月份大多樣點的Pa<0，表明7月份降水相對不足，而NDVI并未相應地明顯減小。7月份正是高寒草地的盛草期，可能是因為此時相對偏少的降水并不是主要限制因素，而溫度正適合草地生長。在9月份，過半樣點的Pa>0，表明9月份降水相對充足，而此時Pa與NDVI的相關(guān)關(guān)系并不明顯，可能是因為9月份氣溫降低，此時，溫度是限制草地生長的主要因子。

比較分析不同尺度的SPI和SPEI，其中SPI1、SPEI1與草地NDVI在7月和9月相關(guān)性不顯著；SPI3、SPEI3與草地NDVI在9月的相關(guān)性不顯著；SPI12與草地NDVI在5月和6月的相關(guān)性不顯著；SPEI12與草地NDVI在5月、6月、7月的相關(guān)性不顯著；SPI6、SPEI6與草地NDVI在5月-9月的顯著相關(guān)。SPI1和SPEI1與草地NDVI的關(guān)系和Pa指數(shù)的結(jié)果相似，由此可以看出，Pa、SPI1和SPEI1的不足是波動不穩(wěn)定。SPI3和SPEI3與草地NDVI的相關(guān)關(guān)系5月-8月顯著，在9月份不顯著，但略好于Pa與9月份草地NDVI的相關(guān)性。與Pa相比，SPI6和SPEI6在5月-9月與草地NDVI的相關(guān)性顯著且較為穩(wěn)定。由SPI12和SPEI12與草地NDVI的相關(guān)性的結(jié)果可以看出，它們具有明顯延后的缺點。

甘南地區(qū)的旱災資料記錄有37條，和SPI6、SPEI6指數(shù)的監(jiān)測結(jié)果進行比較驗證，兩種指數(shù)的精度分別是72.97%和70.27%，進一步證實了SPI6和SPEI6在甘南地區(qū)的監(jiān)測效果較好。而本研究分析中只考慮降水因素的SPI6指數(shù)與考慮降水和溫度的SPEI6指數(shù)和NDVI的相關(guān)性結(jié)果相似。多數(shù)研究認為，氣溫和降水是影響植被周期性NDVI變化的重要因素，但也有研究表明干旱和半干旱地區(qū)降水因子對植被NDVI的影響作用明顯大于溫度因子[37-40]。甘南藏族自治州位于青藏高原東部，氣溫常年相對較低，蒸散量較小[41]，因此才會得出SPI6和SPEI6的監(jiān)測效果相近。

通過草地NDVI對Pa指數(shù)、SPI指數(shù)、SPEI指數(shù)的響應分析，SPI6和SPEI6與草地NDVI顯著相關(guān)，Pa、SPI1、SPEI1、SPI3、SPEI3的不足是波動不穩(wěn)定，SPI12、SPEI12對干旱的反應表現(xiàn)出一定的滯后性。SPI6和SPEI6均適于定量研究高寒草地的干旱狀況，結(jié)合歷史統(tǒng)計資料驗證，兩項指數(shù)監(jiān)測效果相對較好。以上研究結(jié)果將為日后我國高寒牧區(qū)的干旱生態(tài)風險評價工作提供一定的數(shù)據(jù)支持和學術(shù)參考。

References:

[1] IPCC.Climate Change 2007:Summary of Policymakers.Cambridge,UK:Cambridge University Press,2007.

[2] Stocker T F,Qin D,Plattner G K,Tignor M M B,Allen S K,Boschung J,Nauels A,Xia Y,Bex V,Midgley P M.Climate Change 2013:The Physical Science Basis.Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of IPCC the Intergovernmental Panel on Climate Change,2014.

[3] Mishra A K,Singh V P.A review of drought concepts.Journal of Hydrology,2010,391(1-2):202-216.

[4] American Meteorological Society.Meteorological drought-policy statement.Bulletin of American Meteorological Society,1997,78,847-849.

[5] 張強,韓蘭英,張立陽,王勁松.論氣候變暖背景下干旱和干旱災害風險特征與管理策略.地球科學進展,2014,29(1):80-91. Zhang Q,Han L Y,Zhang L Y,Wang J S.Analysis on the character and management strategy of drought disaster and risk under the climatic warming.Advances in Earth Science,2014,29(1):80-91.(in Chinese)

[6] 黃小燕,李耀輝,馮建英,王勁松,王芝蘭,王圣杰,張宇.中國西北地區(qū)降水量及極端干旱氣候變化特征.北京：31屆中國氣象學會年會S4 極端氣候事件和災害風險管理,2014. Huang X Y,Li Y H,Feng J Y,Wang J S,Wang Z L,Wang S J,Zhang Y.Climate characteristics of precipitation and extreme drought events in northwest China.Beijing:The thirty-first annual meeting of China Meteorological Society,2014.(in Chinese)

[7] 王澄海,崔洋.西北地區(qū)近50年降水周期的穩(wěn)定性分析.地球科學進展,2006,21(6):576-584. Wang C H,Cui Y.A study of the stability of the precipitation cycle over northwest China in the past 50 years.Advances in Earth Science,2006,21(6):576-584.(in Chinese)

[8] 張超,高晶,趙艷麗.基于GIS內(nèi)蒙古荒漠草原氣候變化分析.草業(yè)科學,2014,31(12):2212-2220. Zhang C,Gao J,Zhao Y L.Climate changes analysis in the Inner Mongolia desert grassland based on GIS.Pratacultural Science,2014,31(12):2212-2220.(in Chinese)

[9] 馬曉芳,陳思宇,鄧婕,馮琦勝,黃曉東.青藏高原植被物候監(jiān)測及其對氣候變化的響應.草業(yè)學報,2016,25(1):13-21. Ma X F,Chen S Y,Deng J,Feng Q S,Huang X D.Vegetation phenology dynamic and its response to climate change on the Tibetan Plateau.Acta Prataculturae Sinica,2016,25(1):13-21.(in Chinese)

[10] 劉正佳,邵全琴,王絲絲.21世紀以來青藏高寒草地的變化特征及其對氣候的響應.干旱區(qū)地理,2015,38(2):275-282. Liu Z J,Shao Q Q,Wang S S.Variation of alpine grasslands and its response to climate warming in the Tibetan Plateau since the 21st Century.Arid Land Geography,2015,38(2):275-282.(in Chinese)

[11] 張秀云,姚玉璧,鄧振鏞,尹東,王潤元,陳昌平.青藏高原東北邊緣牧區(qū)氣候變化及其對畜牧業(yè)的影響.草業(yè)科學,2007,24(6):66-73. Zhang X Y,Yao X B,Deng Z Y,Yin D,Wang R Y,Chen C P.Effect of supplementing whole oilseeds on meat quality and productive performance of adult ewes raised in house.Pratacultural Science,2007,24(6):66-73.(in Chinese)

[12] 劉彩紅,李紅梅,張調(diào)風.氣候變暖背景下青南牧區(qū)牧業(yè)生產(chǎn)關(guān)鍵期變化特征及預估研究.草業(yè)科學,2015,32(8):1352-1362. Liu C H,Li H M,Zhang T F.Influence of climate warming on change characteristic of husbandry production critical period in northeastern Qinghai during 1961-2013.Pratacultural Science,2015,32(8):1352-1362.(in Chinese)

[13] 茍曉偉,常生華,程云湘,侯扶江.中國北方草原生物量年際動態(tài).草業(yè)科學,2016,33(4):739-747. Gou X W,Chang S H,Cheng Y X,Hou F J.Annual dynamics of productivity in rangeland across climatic factors over last 30 years in northern China．Pratacultural Science,2016,33(4):739-747.(in Chinese)

[14] 王瑋,馮琦勝,郭鈮,沙莎,胡蝶,王麗娟,李耀輝.基于長時間序列NDVI資料的我國西北干旱區(qū)植被覆蓋動態(tài)監(jiān)測.草業(yè)科學,2015,32(12):1969-1979. Wang W,Feng Q S,Guo N,Sha S,Hu D,Wang L J,Li Y H.Dynamic monitoring of vegetation coverage based on long time-series NDVI data sets in northwest arid region of China.Pratacultural Science,2015,32(12):1969-1979.(in Chinese)

[15] Richard R.Heim Jr,周躍武,馮建英.美國20世紀干旱指數(shù)評述.干旱氣象,2006,24(1):79-89. Richard R.Heim Jr,Zhou Y W,Feng J Y.American 20th century drought index review.Arid Meteorology,2006,24(1):79-89.(in Chinese)

[16] Guttman N B.Accepting the standardized precipitation index:A calculation algorithm.Journal of the American Water Resources Association,1999,35(2):311-322.

[17] Tsakiris G,Vangelis H.Towards a drought watch system based on spatial SPI.Water Resources Management,2004,18(1):1-12.

[18] Moreira E E,Coelho C A,Paulo A A,Pereira L S,Mexia J T.SPI-based drought category prediction using log-linear models.Journal of Hydrology,2008,354(1-4):116-130.

[19] Vicente-Serrano S M,Beguería S,López-Moreno J I.A multi-scalar drought index sensitive to global warming:The standardized precipitation evapotranspiration index-SPEI.Journal of Climate,2010,23(7):1696-1718.

[20] Quiring S M,Ganesh S.Evaluating the utility of the vegetation condition index (VCI) for monitoring meteorological drought in Texas.Agricultural & Forest Meteorology,2010,150(3):330-339.

[21] Ji L,Peters A J.Assessing vegetation response to drought in the northern great plains using vegetation and drought indices.Remote Sensing of Environment,2003,87(1):85-98.

[22] 李興華,陳素華.內(nèi)蒙古草地干旱損失評估方法研究.草業(yè)科學,2012,29(7):32-34. Li X H,Chen S H.Assessment method of grassland loss from drought damage in Inner Mongolia.Pratacultural Science,2012,29(7):32-34.(in Chinese)

[23] 韓芳,劉朋濤,牛建明.50 a來內(nèi)蒙古荒漠草原氣候干燥度的空間分布及其演變特征.干旱區(qū)研究,2013,30(3):449-456. Han F,Liu P T,Niu J M.Spatial distribution and evolution of climatic aridity in desert steppe in Inner Mongolia in recent 50 years.Arid Zone Research,2013,30(3):449-456.(in Chinese)

[24] Lei T,Wu J,Li X.A new framework for evaluating the impacts of drought on net primary productivity of grassland.Science of the Total Environment,2015,536:161-172.

[25] 劉世梁,趙海迪,董世魁,安南南,蘇旭坤,張翔.基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保護區(qū)氣候變化研究.生態(tài)環(huán)境學報,2014(12):1883-1888. Liu S L,Zhao H D,Dong S K,An N N,Su X K,Zhang X.Climate changes in the alpine grassland nature reserves on Qinghai-Tibet Plateau in recent 50 years based on SPEI index.Ecology and Environment,2014(12):1883-1888.(in Chinese)

[26] 中國暴雨洪水及干旱年鑒編輯委員會.中國暴雨洪水及干旱年鑒.北京：水利電力出版社,1994. China Council for the Rainstorm Floods and Drought Yearbook Editing.Beijing:China Rainstorm Floods and Drought Yearbook.Water Resources and Electric Power Press,1994.(in Chinese)

[27] 溫克剛.中國氣象災害大典.北京：氣象出版社,2006. Wen K G.China’s Weather Disaster.Beijing:China Meteorological Press,2006.(in Chinese)

[28] 中國氣象局.干旱監(jiān)測和影響評價業(yè)務規(guī)定,2005. The China Meteorological Administration.Evaluation of the Effects of Drought Monitoring and Business Rules,2005.(in Chinese)

[29] Edwards D C.Characteristic of 20th Century Drought on the United States at Multiple Time Scales.For Colling:Department of Atmospheric Science Colorado State University,1997.

[30] Seiler R A,Hayes M,Bressan L.Using the standardized precipitation index for flood risk monitoring.International Journal of Climatology,2002,22(11):1365-1376.

[31] McKee T B,Doesken N J,Kleist J.The relationship of drought frequency and duration to time scales.Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology.Boston:American Meteorological Society,1993:179-183.

[32] Guttman N B.Comparing the palmer drought index and the standardized precipitation index.Journal of the American Water Resources Association,1998,34(1):113-121.

[33] 中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局.GB/T20481—2006氣象干旱等級.北京:中國標準出版社,2006. General Administration of Quality Supervision,Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China,GB/T20481—2006 Classification of Meteorological Drought Category.Beijing:China Standards Press,2006.(in Chinese)

[34] 熊光潔,張博凱,李崇銀,尚可政,王式功.基于SPEI的中國西南地區(qū)1961-2012年干旱變化特征分析.氣候變化研究進展,2013,9(3):192-198. Xiong G J,Zhang B K,Li C Y,Shang K Z,Wang S G.Characteristics of drought variations in southwest China in 1961-2012 based on SPEI.Advances in Climate Change Research 2013,9(3):192-198.(in Chinese)

[35] 張顧煒,曾剛,倪東鴻,周國兵.西南地區(qū)秋季干旱的年代際轉(zhuǎn)折及其可能原因分析.大氣科學,2016,40(2):311-323. Zhang G W,Zeng G,Ni D H,Zhou G B.Decadal shift of autumn drought in southwest China and its possible causes.Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2016,40(2):311-323.(in Chinese)

[36] Yang J,Prince S D.Remote sensing of savanna vegetation changes in Eastern Zambia 1972-1989.International Journal of Remote Sensing,2000,21(2):301-322.

[37] 姚玉璧,王勁松,尚軍林,韓蘭英,石界.基于相對濕潤度指數(shù)的西南春季干旱10年際演變特征.生態(tài)環(huán)境學報,2014(4):547-554. Yao Y B,Wang J S,Shang J L,Han L Y,Shi J.Decadal variations of spring drought based on relative moisture index in southwest of China.Ecology and Environment,2014(4):547-554.(in Chinese)

[38] 李秀花,師慶東,郭娟,巴音達拉,常順利,齊家國.中國西北干旱區(qū)1981-2001年NDVI對氣候變化的響應分析.干旱區(qū)資源與環(huán)境,2009,29(5):989-994. Li X H,Shi Q D,Guo J,Bayindala,Chang S L,Qi J G.The response of NDVI to climate variability in northwest arid area of China from 1981 to 2001.Journal of Arid Land Resources and Environment,2009,29(5):989-994.(in Chinese)

[39] 李震,閻福禮,范湘濤.中國西北地區(qū)NDVI變化及其與溫度和降水的關(guān)系.遙感學報,2005,9(3):308-313. Li Z,Yan F L,Fan X T.The variability of NDVI over northwest China and its relation to temperature and precipitation.Journal of Remote Sensing,2005,9(3):308-313.(in Chinese)

[40] 王海軍,靳曉華,李海龍,張勃,戴聲佩.基于GIS和RS的中國西北NDVI 變化特征及其與氣候變化的耦合性.農(nóng)業(yè)工程學報,2010,26(11):194-203. Wang H J,Jin X H,Li H L,Zhang B,Dai S P.NDVI variation and coupling analysis with climate change in northwest of China based on GIS and RS.Transactions of the CSAE,2010,26(11):194-203.(in Chinese)

[41] 李鵬飛,孫小明,趙昕奕.近50年中國干旱半干旱地區(qū)降水量與潛在蒸散量分析.干旱區(qū)資源與環(huán)境,2012,26(7):57-63. Li P F,Sun X M,Zhao X Y.Analysis of precipitation and potential evapotranspiration in arid and semiarid area of China in recent 50 years.Journal of Arid Land Resources and Environment,2012,26(7):57-63.(in Chinese)

(責任編輯 張瑾)

The responses of Pa, SPI, and SPEI to dry climate in alpine meadows of eastern Qinghai-Tibet Plateau

Zhao Xin-lai1, Li Wen-long1, Xulin Guo2,Yu Cui1, Zhao Yu-ting1, Xu Jing3

(1.State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China;2.Department of Geography and Planning, University of Saskatchewan, Saskatoon SKS7N5C8, Canada;3.School of Agriculture and Forestry Economic and Management, Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou 730020, China)

Using precipitation and temperature data from 33 meteorological stations around Gannan in 1965-2013, the percentage of precipitation anomalies (Pa), standardized precipitation index (SPI), and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) were calculated. To select a suitable index to describe dry climatic factors in alpine meadows, we analysed the response of these indexes to drought. In addition, verification was conducted by comparing historical disaster statistics with the drought indexes. The correlation analysis of SPI, SPEI, and Pa with grassland normalized difference vegetation index (NDVI) showed that the reaction of Pa, SPI1, SPEI1, SPI3, and SPEI3to precipitation was too sensitive; however, SPI12and SPEI12were slightly hysteretic. SPI6and SPEI6were both well suited to quantitatively evaluating the dry climatic factors in this area. Based on historical statistics, two drought indexes were somewhat better. These results provide effective data in support of further research on drought risk analysis in alpine grasslands.

alpine meadow; dry climatic factors; drought index

Li Wen-long E-mail:wllee@lzu.edu.cn

10.11829/j.issn.1001-0629.2016-0187

2016-04-12接受日期：2016-06-14

國家自然科學基金項目(31170430、41471450)；國家社會科學基金項目(14CJY010)；草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室開放課題(SKLGAE201406)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項(lzujbky-2016-br05)；中央高校自由探索優(yōu)秀研究生創(chuàng)新項目(2022016zr0185)

趙新來(1992-)，男，安徽阜陽人，在讀碩士生，研究方向為草地遙感與地理信息系統(tǒng)。E-mail:zhaoxinlai@163.com

李文龍(1977-)，男，甘肅蘭州人，教授，博導，博士，研究方向為草地遙感與地理信息系統(tǒng)。E-mail:wllee@lzu.edu.cn

S812.1

A

1001-0629(2017)2-0273-10

趙新來,李文龍,Xulin Guo,余翠,趙玉婷,許靜.Pa、SPI和SPEI干旱指數(shù)對青藏高原東部高寒草地干旱的響應比較.草業(yè)科學,2017,34(2)：273-282.

Zhao X L,Li W L,Guo X L,Yu C,Zhao Y T,Xu J.The responses of Pa, SPI, and SPEI to dry climate in alpine meadows of eastern Qinghai-Tibet Plateau.Pratacultural Science，2017,34(2):273-282.