馮仕遠(yuǎn)，初萍萍,姚 欣，尹德軍，郭 陽

(1.山東省港口集團(tuán)日照港集團(tuán)有限公司，山東 日照 276826；2.日照興業(yè)房地產(chǎn)開發(fā)有限公司，山東 日照 276826)

干旱是最普遍、最復(fù)雜的自然災(zāi)害，具有發(fā)生頻率高、持續(xù)時間長且影響范圍廣等特點[1]。中國西北干旱區(qū)地處中緯度地帶，地域遼闊，地形復(fù)雜[2]，山-盆相間，沙漠與綠洲共存，氣象要素分布極其不均，是全球同緯度最干旱地區(qū)之一，同時也是生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重脆弱地區(qū)與全球氣候變化的最敏感地區(qū)[3]。干旱缺水問題是困擾西北地區(qū)社會發(fā)展的主要障礙之一，也一直是學(xué)者研究關(guān)注的熱點[4]。陳亞寧等[5]探討了氣候變化對干旱區(qū)水循環(huán)、水資源安全以及水資源未來趨勢的影響；任朝霞等[6]對西北季節(jié)性氣溫降雨變化進(jìn)行了分析并得出西北地區(qū)氣溫中心低四周高的趨勢；馮慧娟等[7]針對西北干旱情況，對西北水資源問題從管理層面提出相關(guān)建議。

定量化研究干旱時空變化特征并闡述其形成的機(jī)制，對干旱的防治、減災(zāi)決策以及對未來的干旱狀況進(jìn)行評估和監(jiān)測預(yù)測等方面有重要實際意義[8-9]。近年來，多種干旱定量化研究指數(shù)相繼提出[10-11]。目前，SPEI指數(shù)是監(jiān)測干旱發(fā)生過程及溫度升高對干旱影響的最有利工具之一[12]。該指數(shù)是SPI的改進(jìn)，可以解決PDSI(帕默爾干旱指標(biāo))和SPI(標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo))不能綜合表征在全球氣候變化大背景下氣溫和降水對干旱發(fā)生的共同效應(yīng)的問題。近年來，國內(nèi)外學(xué)者逐漸開始應(yīng)用該指數(shù)進(jìn)行不同尺度干旱研究，楊絢等[13]基于SPEI指數(shù)分析了淮北地區(qū)干旱時空分布特征，并驗證了SPEI的適用性；周丹等[14]利用SPEI指數(shù)探討了華北地區(qū)干旱時空分布特征及其成因分析，并對ENSO與氣象變化對干旱程度進(jìn)行相關(guān)分析。Hernandez E A等[15]利用SPEI指數(shù)對德克薩斯州南部的沿海半干旱地區(qū)進(jìn)行定量計算分析，并對21世紀(jì)前后的干旱成因分別進(jìn)行探討。相關(guān)研究表明標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸發(fā)指數(shù)(SPEI)具有多時間尺度的優(yōu)勢，能夠?qū)Σ煌瑫r間尺度的旱澇情勢進(jìn)行比較，且具有良好的穩(wěn)定性。

目前西北干旱時空分布特征研究大多針對于降雨、氣溫對干旱時空影響，且使用SPEI指數(shù)分析較少，本文針對西北氣溫、降雨、ENSO、MEI等因素對西北地區(qū)干旱時空演變分布特征進(jìn)行分析，結(jié)合SPEI干旱指數(shù)，對西北干旱進(jìn)行定性定量的分析，以1960—2018年降水、氣溫等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用SPEI指數(shù)對西北地區(qū)多尺度下干旱發(fā)生的時空變化規(guī)律進(jìn)行分析，并進(jìn)一步對干旱發(fā)生原因進(jìn)行探討，以期為該地區(qū)旱災(zāi)評估、干旱預(yù)測預(yù)警等提供支撐。

1 研究區(qū)概況

中國西北地區(qū)位于72°25′～110°55′E，31°35′～49°15′N，行政下轄地區(qū)包括新疆、青海、甘肅、寧夏、陜西5個行政區(qū)，占地面積320萬km2(圖1)，西北地區(qū)地形復(fù)雜，深居內(nèi)陸，遠(yuǎn)離海洋，受高原、山地地形的影響，濕潤氣流難以到達(dá)西北地區(qū)，黃土高原、沙灘戈壁、荒漠草原等自然景觀交錯不齊。因此，絕大部分地區(qū)為溫帶大陸性氣候和高寒氣候，僅東南方向有小部分地區(qū)為溫帶季風(fēng)氣候。受氣候條件影響，西北地區(qū)夏季氣溫高，降水稀少，且自東向西逐漸遞減，冬季寒冷干燥。西北地區(qū)年降水量由東向西逐漸減少，東部地區(qū)年降水量可達(dá)400 mm左右，西部地區(qū)降低至200 mm左右，有些地區(qū)年降水量低至50 mm以下。干旱是西北地區(qū)的主要自然特征，中國夏季最炎熱的地區(qū)——吐魯番盆地和中國降水最少的地區(qū)——托克遜大部分區(qū)域?qū)贉貛Т箨懶愿珊蛋敫珊禋夂蚝透咴瓪夂?，夏季最熱以及中國降雨最少的地區(qū)均位于西北境內(nèi)，降雨稀少氣候干旱是西北地區(qū)最主要的氣候特征。

圖1 研究區(qū)概括

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)收集分析

本文采用的數(shù)據(jù)是逐月降水和平均氣溫，均來自于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)，選用中國西北地區(qū)1960—2018年113個氣象站點(圖1)數(shù)據(jù),個別站點缺失的數(shù)據(jù)按照鄰近站點線性回歸法進(jìn)行插補(bǔ),數(shù)據(jù)可靠性和連續(xù)性均能滿足研究的需求；DEM數(shù)據(jù)來自于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)；厄爾尼諾數(shù)據(jù)來自于NCARUCAR(https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data)；夏季風(fēng)數(shù)據(jù)來源于北京師范大學(xué)全球變化與地球系統(tǒng)科學(xué)研究院(http://ljp.gcess.cn/dct/page)；高原夏季風(fēng)數(shù)據(jù)來源于參考文獻(xiàn)[21]的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

2.2 SPEI方法及干旱等級劃分

該指標(biāo)由Vicente-Serrano提出[12]，主要由降水量和蒸散發(fā)的差值構(gòu)建指數(shù)，同時采用log-logistic概率分布函數(shù)進(jìn)行描述，最后通過正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化，用差值的累計頻率劃分等級(表1)。詳細(xì)計算過程如下。

表1 SPEI干旱指數(shù)等級劃分

a)計算潛在蒸散量。由于西北大多數(shù)地區(qū)多年降雨量低于200 mm，因此潛在蒸散量采用Penman-Monteith的方法進(jìn)行計算。過程見式(1)：

(1)

式中 PETi——月潛在蒸散量；H——年熱量指數(shù)；Ti——月平均溫度；A——常數(shù)。

其中月熱量指數(shù)Hi計算方程見式(2)：

(2)

年熱量指數(shù)H計算過程見式(3)：

(3)

常數(shù)A的計算見式(4)：

A=6.75×10-7H3-7.71×10-5H2+1.792×10-2H+0.4

(4)

當(dāng)月平均溫度≤0℃，月熱量指數(shù)為0，潛在蒸散量為0值。

b)計算月降水與月潛在蒸散的差值見式(5)：

Di=Pi-PETi

(5)

式中Di——月降水量與月潛在蒸散量的差值；Pi——月降水量。

c)正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化。由于差值有負(fù)值，所以采用log-logistic概率分布函數(shù)，求得log-logistic累積函數(shù)，計算過程見式(6)：

(6)

α、β、γ通過線性擬合得出，見式(7)—(9)：

(7)

(8)

(9)

其中Γ是階乘函數(shù)，使用無偏估計(unbiased estimator)進(jìn)行概率加權(quán)矩計算Ws，見式(10)：

(10)

當(dāng)概率密度P≤0.5時：

(11)

(12)

P=1-F(x)

(13)

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

當(dāng)概率密度P>0.5時,取P=1-P：

(14)

參數(shù)取值同上。各干旱指數(shù)等級劃分見表1。

2.3 M-K檢驗與小波分析

M-K檢驗全稱為Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計檢驗法[16]，在時間序列分析趨勢當(dāng)中，M-K檢驗法是世界氣象組織舉薦并且已經(jīng)普遍應(yīng)用的方法，起初是由Mann與Kendall提出，多數(shù)學(xué)者相繼使用M-K法來分析降水、徑流、氣溫與水質(zhì)要素的時間序列趨勢變化，該方法計算簡單，適用性強(qiáng)，不需要數(shù)據(jù)呈標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，在長期氣象數(shù)據(jù)資料的觀測背景下，針對氣候變化趨勢所進(jìn)行的分析，應(yīng)用Mann-Kendall檢驗法可以判斷氣候序列中是否存在氣候突變，如果存在，可確定出突變發(fā)生的時間，且個別異常點并不會影響總體分析結(jié)果；小波函數(shù)源于多分辨分析，其基本思想是將擴(kuò)中的函數(shù)f(t)表示為一系列逐次逼近表達(dá)式,其中每一個都是f(t)動經(jīng)過平滑后的形式，它們分別對應(yīng)不同的分辨率。多分辨分析又稱多尺度分析，是建立在函數(shù)空間概念基礎(chǔ)上的理論，其思想的形成來源于工程。小波分析在長序列數(shù)據(jù)的周期性變化方面應(yīng)用廣泛，通過在時間以及發(fā)生頻率2個方面對一種或多種指標(biāo)進(jìn)行二維顯示，從而對長時間序列事件進(jìn)行頻率結(jié)構(gòu)的詳細(xì)分析[17]。

3 西北地區(qū)干旱時空分布特征分析

按照泰森多邊形方法計算各站點權(quán)重從而計算研究區(qū)域長序列多尺度SPEI數(shù)值，具體泰森多邊形劃分情況見圖1。

3.1 時間演變特征

為揭示西北地區(qū)干旱時間演化特征，分別對SPEI指標(biāo)進(jìn)行1960—2018年1月、3月、12月(SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12)不同尺度進(jìn)行計算，并分析其干旱波動情況。

3.1.1干旱年度時間變化分析

西北地區(qū)干濕現(xiàn)象交替出現(xiàn)(圖2)，年SPEI值以-0.155/10a的趨勢下降，說明干旱情況愈發(fā)嚴(yán)重；由年SPEI變化曲線明顯得出西北地區(qū)1962、1965年出現(xiàn)偏旱情況，1997年出現(xiàn)重旱情，2006、2008、2013年出現(xiàn)中旱，與實際干旱年相對應(yīng)[18]，又以SPEI-1、SPEI-3作為驗證，確保SPEI-12分析的準(zhǔn)確性，其中2013年SPEI-1、SPEI-3均出現(xiàn)極旱波動情景，而SPEI-12顯示為中旱，說明2013年出現(xiàn)過極旱旱情，但平均干旱處于中旱狀態(tài)；M-K突變檢驗表明，1993年前SPEI值呈現(xiàn)小范圍波動狀態(tài)，突變點出現(xiàn)在1993—1994年，表明在此時間之后干旱屬于突變現(xiàn)象，且2000年后下降趨勢超過了0.05顯著性水平信度線，表明2000年后SPEI下降趨勢更為顯著。

a)SPEI-1

3.1.2季節(jié)性干旱時間變化分析

為揭示干旱在不同季節(jié)的年際變化情況，以SPEI-3分析近60年研究區(qū)不同季節(jié)干旱波動狀態(tài)(圖3)。春、夏、秋季SPEI值變化均處于明顯下降趨勢，且下降速率分別為0.18、0.13、0.16/10a；冬季SPEI值以0.102/10a的速率上升，可能由于冬季降雨量較低且溫度較低等因素有關(guān)，總體而言，年干旱指標(biāo)呈現(xiàn)逐漸下降趨勢，說明干旱情況愈發(fā)嚴(yán)重。

a)春季SPEI指數(shù)趨勢

春季M-K突變檢驗顯示1960—1988年以及1996至今UF曲線均在0值以下，說明兩期時間SPEI值均處于下降趨勢，春季SPEI值突變點為2000年，且2008年以后下降趨勢超過了0.05顯著性水平信度線，表明2008后SPEI下降趨勢更為顯著；夏季M-K突變檢驗顯示1960—1999年UF曲線幾乎全部處于0值以上，說明該時間段SPEI值處于上升趨勢，且1969—1987年上升趨勢超過了0.05顯著性水平信度線，表明該段時間后SPEI上升趨勢較為顯著，夏季SPEI突變點位于1998年，可能與1998年全球氣溫急劇升高有關(guān)，1999年后UF曲線處于0值以下，且2007年以后超過了0.05顯著性水平信度線，表明2007后SPEI下降趨勢更為顯著；秋季M-K突變檢驗顯示1985年突變點前SPEI指數(shù)呈現(xiàn)較大幅度干濕動蕩狀態(tài)，1989年以后下降趨勢超過了0.05顯著性水平信度線，表明1989年后SPEI下降趨勢更為顯著；冬季M-K檢驗顯示1968年后SPEI處于上升狀態(tài)，且處于連續(xù)振蕩狀態(tài)，無準(zhǔn)確突變點，表明冬季SPEI振蕩較為顯著，且1999年上升趨勢超過了0.05顯著性水平信度線，表明1999年后SPEI上升趨勢較為顯著；綜上，西北地區(qū)除冬季外均出現(xiàn)較為明顯的干旱趨勢，春旱、夏旱變化趨勢大體一致，2000年左右突變較為明顯。

3.2 空間分布特征

3.2.1干旱年代空間分布特征

采用SPEI-12對西北地區(qū)干旱年代空間分布進(jìn)行分析(圖4)。1960s多省平均SPEI值處于正常范圍，1962、1965年西北地區(qū)出現(xiàn)偏旱[6]，但平均SPEI值體現(xiàn)并不明顯，其中僅新疆塔里木盆地處出現(xiàn)2個偏旱輕旱點；1970s、1980s平均SPEI值仍處于正常范圍，與《中國氣象災(zāi)害大典》相對應(yīng)；1990s研究區(qū)域青海、陜西省以及甘肅、寧夏部分區(qū)域出現(xiàn)偏旱情況；2000s干旱情況普遍嚴(yán)重，研究區(qū)域中部干旱最為嚴(yán)重，SPEI值小于-1的面積占比為2.4%，小于-0.5的累積頻率占比57%，說明該時段出現(xiàn)旱情的頻率較高；2010s全省大部分區(qū)域干旱較2000s有所加重，且干旱區(qū)域與2000s干旱區(qū)域較為一致，SPEI值小于-1的面積占比為12.5%，小于-0.5的累積頻率占比43%。從SPEI指數(shù)年代變化情況來看，干旱情況隨年際變化而增長，2010s后出現(xiàn)中旱、重旱頻率較高，但與2000s相比，輕旱所占面積有所緩解。

圖4 西北地區(qū)不同年代SPEI指數(shù)空間分布

3.2.2季節(jié)空間分布特征

采用SPEI-3對西北地區(qū)季節(jié)空間分布進(jìn)行分析(圖5)。從干旱程度分析，各個季節(jié)均處于由“極旱-輕旱”概率不斷增加的狀態(tài)。從干旱頻率分布特征分析，極旱主要分布于新疆、青海、甘肅部分區(qū)域，且主要發(fā)生在春、夏、秋三季，四季極旱概率在3%以上面積占比分別為37%、67%、40%、0.8%；重旱頻率季節(jié)分布與極旱較為相似，主要發(fā)生于春、夏、秋三季，冬季重旱以及極旱發(fā)生頻率較低，覆蓋面積較少；中旱頻率分布不均，大部分區(qū)域中旱頻率在6%～15%，新疆省南部冬季發(fā)生中旱概率較低，僅在0～6%，但新疆、甘肅以及青海省交界處大部分區(qū)域中旱頻率高于15%，且冷湖、小灶火等區(qū)域高于20%；春季、夏季輕旱分布相對一致，輕旱概率大部分低于20%，秋季新疆、青海以及甘肅省輕旱概率大部分位于12%～15%，陜西、寧夏輕旱概率大部分位于15%～20%，冬季新疆省西南部輕旱概率較大，部分區(qū)域大于25%。

圖5 西北地區(qū)季節(jié)干旱空間分布

3.2.3頻率空間分布特征

采用SPEI-1對西北地區(qū)干旱頻率空間分布特征進(jìn)行分析(圖6)。極旱概率范圍為0.3%～3.2%，頻率高發(fā)地點位于新疆省西南部分；重旱發(fā)生概率范圍為2.4%～6.6%，頻率高發(fā)區(qū)域為陜西、甘肅、青海3省的東南角以及新疆中北部個別區(qū)域如焉耆、富蘊(yùn)、阿拉山口等；中旱發(fā)生頻率發(fā)生概率范圍為5.3%～16.4%，除新疆、青海中南部區(qū)域頻率較低外，其他部分干旱頻率均處于偏高狀態(tài)；輕旱發(fā)生概率范圍為11.5%～30.0%，整體發(fā)生概率偏高，頻率高發(fā)區(qū)域為研究區(qū)域中部、中西部以及寧夏北部?？傮w而言，不同旱情發(fā)生概率范圍相差較大，且高頻發(fā)生地點分布相對分散，也側(cè)面體現(xiàn)了西北干旱情況的錯綜復(fù)雜。

圖6 西北地區(qū)干旱頻率空間分布

4 西北地區(qū)干旱成因分析

4.1 季風(fēng)影響分析

降雨氣溫等氣象因素受季風(fēng)影響顯著，從而影響干旱情況。張存杰等[19]研究發(fā)現(xiàn)，東亞夏季風(fēng)對西北干旱有一定影響，強(qiáng)東亞夏季風(fēng)對溫度以及降雨有促進(jìn)作用，但對于溫度的持續(xù)性較強(qiáng)，強(qiáng)夏季風(fēng)帶來的高溫可能會持續(xù)到秋冬季節(jié)，從而影響干旱程度；荀學(xué)義等[20]指出高原季風(fēng)與西北地區(qū)干旱有一定相關(guān)性。

東亞夏季風(fēng)與SPEI夏季指數(shù)總體處于下降趨勢，傾向率較為一致(圖7)。曲線變化顯示1985年前夏季SPEI指數(shù)大部分呈現(xiàn)正值，與東亞夏季風(fēng)變化趨勢相對一致，說明此期間東亞季風(fēng)強(qiáng)度與干旱呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，1980—2010年東亞夏季風(fēng)指數(shù)與SPEI夏季指標(biāo)呈現(xiàn)反方向分布，說明此期間該季風(fēng)強(qiáng)度與干旱呈現(xiàn)正相關(guān)；2010—2017年又呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)狀態(tài)；高原夏季風(fēng)與SPEI夏季指標(biāo)總體趨勢呈反方向分布，說明高原夏季風(fēng)的增加促進(jìn)了西北干旱的發(fā)展，且傾向率的絕對值更為相近，曲線變化顯示2000年前夏季SPEI指數(shù)與高原夏季風(fēng)指數(shù)趨勢擬合較好，說明此期間該季風(fēng)強(qiáng)度與干旱呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，2000年后高原夏季風(fēng)與SPEI夏季指數(shù)呈反方向分布，說明此期間該季風(fēng)強(qiáng)度與干旱呈現(xiàn)正相關(guān)。綜上分析，2種夏季風(fēng)對干旱均產(chǎn)生影響但影響的整體趨勢不同。

a)東亞夏季風(fēng)與SPEI夏季指數(shù)趨勢分析

4.2 ENSO影響分析

4.2.1ENSO事件影響分析

趙永平等[21]、徐澤華等[22]發(fā)現(xiàn)并驗證了ENSO事件影響東亞季風(fēng)環(huán)流和太平洋副熱帶高壓，對中國從沿海到內(nèi)陸的氣候均產(chǎn)生不同程度的影響。因此本文對1960—2018年ENSO冷暖事件分別進(jìn)行統(tǒng)計并與SPEI月計算指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)分析，結(jié)果見表2，2000年前暖事件時期所對應(yīng)SPEI平均值為-0.006，整個西北地區(qū)累積出現(xiàn)干旱站點120個，氣象站點最高干旱程度為出現(xiàn)3次重旱，2000年前冷事件時期對應(yīng)SPEI平均值為0.06，累積出現(xiàn)干旱站點44個，最高干旱程度為輕旱，且出現(xiàn)3次無旱時期。經(jīng)以上數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，2000年前ENSO冷暖事件對干旱程度均產(chǎn)生影響，但暖事件產(chǎn)生的影響更高；西北地區(qū)2000年后暖事件時期對應(yīng)SPEI平均值為-0.114，累積出現(xiàn)干旱站點116個，氣象站點最高干旱程度為出現(xiàn)3次重旱，2000年后冷事件時期對應(yīng)SPEI平均值為-0.08，累積出現(xiàn)干旱站點162個，最高干旱程度出現(xiàn)2次極旱，對比以上數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，2000年后ENSO冷暖事件對干旱均產(chǎn)生較大影響。雖然以上分析各時期SPEI平均值均在正常范圍以內(nèi)，但干旱事件依舊能從數(shù)據(jù)中體現(xiàn)，說明干旱發(fā)生時期以及干旱歷時分布不均，但SPEI負(fù)值能體現(xiàn)干旱程度，2000前暖事件以及2000年后冷暖事件時期SPEI值均為負(fù)值，說明ENSO事件變化對西北干旱有一定程度的影響。

表2 ENSO冷暖事件對干旱影響分析

4.2.2MEI與SPEI周期分析

MEI[23-24]是ENSO多變量指數(shù)，是將海風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)、緯向風(fēng)、天空云量、海平面氣壓以及海平面附近溫度經(jīng)一系列運(yùn)算所得。

運(yùn)用Matlab2018軟件對SPEI與MEI指數(shù)進(jìn)行交叉小波分析與相干小波分析，進(jìn)一步分析SPEI與MEI之間的周期性以及相關(guān)性特征(圖8)，圖中箭頭指向表明2個指標(biāo)的相位關(guān)系，箭頭指向向右表明兩指數(shù)正相位，箭頭指向向左表明兩指數(shù)反相位，垂直向下表明SPEI小波變化提前MEI指數(shù)1/4個周期，垂直向上則表明MEI變化提前SPEI指數(shù)1/4個周期。黑色細(xì)實線為小波邊界效應(yīng)影響錐,在該曲線以外的功率譜由于受到邊界效應(yīng)的影響而不予考慮，粗黑實線表示通過置信水平為95%的紅噪聲檢驗。圖8所示，交叉小波高能量區(qū)在1965—1974年表現(xiàn)出2.8～3.8 a的振蕩周期，1982—1991年表現(xiàn)出3.8～5.5 a的振蕩周期，且均通過了顯著性水平α=0.05下的紅色噪音標(biāo)準(zhǔn)譜檢驗，SPEI與MEI呈負(fù)相位變化，同時MEI指數(shù)提前SPEI指數(shù)1/8個周期(相位角約左上45°)1992—1996年表現(xiàn)為2.5～3.8 a的振蕩周期，且兩指數(shù)幾乎呈現(xiàn)完全負(fù)相位變化(箭頭指向水平向左)；小波相干譜相關(guān)性通過了顯著性水平α=0.05下的紅色噪音標(biāo)準(zhǔn)譜在1964—1973存在0～2 a的振蕩周期，同時MEI指數(shù)提前SPEI指數(shù)1/8個周期(相位角約左上45°)，說明MEI變化對干旱發(fā)生有一定的促進(jìn)作用。

a)交叉小波功率譜

5 結(jié)論

本文基于SPEI指數(shù)，利用Arcgis10.6軟件結(jié)合M-K檢驗、小波分析、線性趨勢分析以及相關(guān)系數(shù)等分析方法對中國西北地區(qū)干旱時空分布特征以及成因分析進(jìn)行了探討，得出以下結(jié)論。

a)SPEI指數(shù)反映干旱情況在西北地區(qū)適用性較好，年尺度SPEI指數(shù)反映干旱年份與實際干旱年、月尺度以及季尺度SPEI值一致性較好；西北地區(qū)干旱化趨勢較為明顯，M-K檢驗突變點在1993—1994年，2000年后干旱趨勢比1990年前顯著；SPEI在數(shù)值上存在“大-中-小”三重嵌套振蕩周期，其中準(zhǔn)7年振蕩周期為第一主周期；西北地區(qū)春、夏、秋3個季節(jié)SPEI值傾向率分別為-0.18、-0.13、-0.16/10a，且突變點分別為2000、1998、1985年，說明干旱處于加重趨勢，而冬季干旱可能因個別氣象指標(biāo)處于緩慢減輕趨勢。

b)西北區(qū)域不同季節(jié)、不同干旱程度、不同區(qū)域的頻率分布不盡一致，且從輕旱-極旱發(fā)生概率以及覆蓋面積不斷減??；干旱年代空間分布表明整體干旱情況處于加重趨勢，尤以2000s后更為嚴(yán)重，且干旱分布較為集中，主要分布在新疆、青海以及甘肅三省交界部分；干旱空間頻率顯示，西北地區(qū)不同干旱程度概率分布情況大不相同。

c)西北地區(qū)夏季干旱受季風(fēng)影響，SPEI夏季指標(biāo)與東亞夏季風(fēng)及高原夏季風(fēng)的傾向率絕對值相近，說明整體發(fā)展趨勢下高原夏季風(fēng)的增加與東亞夏季風(fēng)的減弱對西北干旱起到了促進(jìn)的作用；對ENSO冷暖事件分別進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果表明2000年前干旱情況與暖事件相關(guān)性較大，2000年后冷暖事件對干旱情況均產(chǎn)生較大影響；SPEI與MEI存在相似的振蕩周期特征，高能量區(qū)二者存在3期且大范圍在1.5～6 a的共振周期，兩者反相位變化，說明隨著MEI的增加SPEI指數(shù)呈下降趨勢。

d)季風(fēng)變化在一定程度上影響西北地區(qū)的氣溫降雨，從而影響干旱災(zāi)情，從相關(guān)性方面來講，季風(fēng)、ENSO事件對西北地區(qū)的干旱發(fā)生均起到了加強(qiáng)和促進(jìn)的作用；本文從季風(fēng)以及ENSO等方面探討干旱成因，但影響干旱的因素較多，例如人類活動、水源條件以及水資源利用率等，所以干旱分析進(jìn)程仍需與更多指標(biāo)相互聯(lián)系。