方澤華，陶輝，陳金雨

1.中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所荒漠與綠洲生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830011

2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

數(shù)據(jù)庫（集）基本信息簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)庫（集）名稱 1961-2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊SPEI干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)作者 方澤華、陶輝、陳金雨數(shù)據(jù)通信作者 陶輝（taohui@ms.xjb.ac.cn）數(shù)據(jù)時(shí)間范圍 1961-2015年地理區(qū)域 中巴經(jīng)濟(jì)走廊地區(qū)，地理范圍包括24°N-40°N，60°E-80°E?？臻g分辨率 0.25°×0.25°數(shù)據(jù)量 161.67 MB數(shù)據(jù)格式 *.mat數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址 http://www.doi.org/10.11922/sciencedb.01174基金項(xiàng)目 科技基礎(chǔ)資源調(diào)查專項(xiàng)（2018FY100501）數(shù)據(jù)庫（集）組成本數(shù)據(jù)集共包括1個(gè)數(shù)據(jù)文件：CPEC_SPEI_1961_2015.mat，數(shù)據(jù)文件包括了時(shí)間TIME，緯度LAT，經(jīng)度LON以及1–24個(gè)月時(shí)間尺度逐月SPEI。

引言

干旱災(zāi)害是全球最為常見的自然災(zāi)害，其發(fā)生頻率最高、持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)、影響面最廣，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響最為深遠(yuǎn)[1]。最新發(fā)布的IPCC第六次評(píng)估報(bào)告指出：氣候變化正在加劇水循環(huán)，會(huì)帶來更強(qiáng)的降雨和洪水，但在許多地區(qū)則意味著更嚴(yán)重的干旱[2-4]。事實(shí)上，1984-2017年全球每年因干旱造成直接經(jīng)濟(jì)損失超過了人民幣1155億元人民幣，約占?xì)庀鬄?zāi)害總損失的13%。2008-2017的10年間，全球干旱年均損失顯著增加，達(dá)到了1666億元[5]。2000-2006年期間，歐洲發(fā)生的干旱災(zāi)害影響了15%的地區(qū)和17%的人口，造成的經(jīng)濟(jì)損失約為3700萬歐元，接近過去30年歐洲干旱災(zāi)害所造成損失的40%[6-7]。因此，如何對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的損失至關(guān)重要。而干旱指數(shù)是研究干旱的基礎(chǔ)，也是衡量干旱嚴(yán)重程度的關(guān)鍵指標(biāo)，選擇合適的干旱指數(shù)對(duì)氣候變化研究和干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有重要意義。

目前國(guó)內(nèi)外研究者發(fā)展了多種干旱指數(shù)，但是沒有一種指數(shù)能夠適用于不同區(qū)域干旱特征的表征及其對(duì)環(huán)境和社會(huì)影響的評(píng)估，即使對(duì)同一個(gè)研究區(qū)域，不同干旱指數(shù)所得的結(jié)果亦存在明顯差異[8-10]。較早出現(xiàn)的Palmer干旱指數(shù)（Palmer Drought Severity Index，PDSI）是干旱指數(shù)發(fā)展的里程碑，其綜合考慮了地表前期降水量、土壤含水量、徑流和潛在蒸散量[11]。但在PDSI計(jì)算中使用了多個(gè)取值依賴研究區(qū)域的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。針對(duì)這一問題，有研究者提出了自校正PDSI（sc_PDSI）[12]。20世紀(jì)90年代McKee等人將干旱指數(shù)同特定的時(shí)間尺度相關(guān)聯(lián)，推出了標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（Standardized Precipitation Index，SPI）[13]，并在功能上區(qū)分了氣象、農(nóng)業(yè)、水文和其他干旱，其定義相對(duì)簡(jiǎn)單，得到了廣泛的應(yīng)用。但SPI未考慮氣溫對(duì)干旱的影響，在全球變暖的氣候變化背景下適用性較差。為了克服SPI的不足，Vicente-Serrano等提出了標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）[14]，其綜合考慮了降水和蒸發(fā)作用，且繼承了SPI的多尺度特征。在全球變暖的氣候變化背景下，能夠解釋溫度變化和極端溫度可能的影響，有較好的適用性[8-10,15-16]。利用SPEI不僅可以直觀反映區(qū)域干濕分布與變化趨勢(shì)，而且能夠反映不同尺度的干旱變化情況，從而反映不同類型的干旱狀況。與SPI類似，6個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI可以反映氣象干旱，9個(gè)月時(shí)間尺度可以反映農(nóng)業(yè)干旱，而12個(gè)月時(shí)間尺度則反映水文干旱。國(guó)際上通用的基于SPEI的干旱等級(jí)劃分見表1。

表1 SPEI干旱等級(jí)的劃分表

中巴經(jīng)濟(jì)走廊（China-Pakistan Economic Corridor，CPEC）地處南亞次大陸西北部，介于24°N-40°N和60°E-80°E；北起中國(guó)喀什地區(qū)，南至巴基斯坦的瓜達(dá)爾港，是“一帶一路”的重要組成部分[17]，其大部分地區(qū)位于巴基斯坦境內(nèi)。在2013年受氣候變化影響最嚴(yán)重的國(guó)家名單中，巴基斯坦排名第五，而德國(guó)觀察將巴基斯坦排在受影響最嚴(yán)重國(guó)家的第三位[18]。在20世紀(jì)，干旱是巴基斯坦最為常見的極端現(xiàn)象，根據(jù)國(guó)家農(nóng)業(yè)研究中心和水資源研究所的數(shù)據(jù)，巴基斯坦較為嚴(yán)重的干旱出現(xiàn)在1902、1920、1931、1935、1947、1951、1971、1998-2001年和2014年[17-24]。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用各種研究方法制作了多種干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集，但空間分辨率多在0.5°×0.5°以上。鑒于此，本數(shù)據(jù)集基于《1961-2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊逐日氣象數(shù)據(jù)集》[25]的0.25°×0.25°分辨率逐日降水和氣溫柵格數(shù)據(jù)，按照《氣象干旱等級(jí)》（GB/T20481—2017）[26]中的SPEI計(jì)算方法計(jì)算生成中巴經(jīng)濟(jì)走廊地區(qū)0.25°×0.25°空間分辨率的1-24個(gè)月時(shí)間尺度SPEI，得到的結(jié)果可為中巴經(jīng)濟(jì)走廊地區(qū)氣候干旱研究提供參考。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

逐日降水和氣溫柵格數(shù)據(jù)來源于《1961-2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊逐日氣象數(shù)據(jù)集》[25]，該數(shù)據(jù)集為站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)重采樣和空間插值，生成的中巴經(jīng)濟(jì)走廊地區(qū)0.25°×0.25°空間分辨率氣象數(shù)據(jù)集。站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)主要來源于巴基斯坦氣象局、中國(guó)氣象局和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心65個(gè)氣象站。對(duì)逐日降水按月進(jìn)行求和獲得逐月降水?dāng)?shù)據(jù)。氣溫?cái)?shù)據(jù)為逐日最高氣溫TMAX和最低氣溫TMIN，逐日氣溫通過T=（TMAX+TMIN）/2計(jì)算得到，再對(duì)逐日氣溫按月進(jìn)行平均得到逐月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)。整理計(jì)算后得到0.25°×0.25°空間分辨率的1-24個(gè)月時(shí)間尺度逐月標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)，然后選取其中覆蓋研究區(qū)域和時(shí)間的格點(diǎn)數(shù)據(jù)。作為對(duì)比的SPEI數(shù)據(jù)集來自西班牙比例牛斯生態(tài)研究所（IPE-CSIC）[27]，該數(shù)據(jù)集為基于東英吉利大學(xué)氣候研究中心（Climatic Research Unit，CRU）數(shù)據(jù)計(jì)算得到的1901-2015年0.5°×0.5°分辨率逐月柵格SPEI數(shù)據(jù)，使用FAO Penman-Monteith方法計(jì)算潛在蒸散發(fā)量（Potential Evapotranspiration，PET），一般情況該方法由于使用較多的氣象要素，精確度相對(duì)較高（以下簡(jiǎn)稱SPEI_PM）。土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)來自（http://clime-xp.knmi.nl，以下簡(jiǎn)稱SM），該數(shù)據(jù)集為ERA-interim1979-2016年逐月0-1 m土壤水分柵格數(shù)據(jù)，分辨率為1.25°×0.94°。SPEI_PM和SM使用鄰近插值法插值為0.25°×0.25°分辨率后與本研究計(jì)算所得SPEI數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證分析。

1.1 SPEI計(jì)算方法

1.1.1 計(jì)算潛在蒸散發(fā)量

本文使用Thornthwaite方法計(jì)算PET，單位為毫米每月（mm/M）。該方法計(jì)算簡(jiǎn)便，需要的氣象要素少，考慮了溫度的變化，可以反映地表潛在蒸散。具體如式（1）：

其中T為逐月平均溫度，單位為攝氏度（℃）。N為最大日照時(shí)數(shù)，單位為小時(shí)（h），可通過緯度計(jì)算得到。NDM為逐月的日數(shù)，單位為天（d）。H為年熱量指數(shù)，用每年12個(gè)月的月熱量指數(shù)求和得到，如式（2）：

A為常數(shù)，與H有關(guān)，計(jì)算方法如式（3）：

1.1.2 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)

首先使用式（4）計(jì)算逐月降水量Pi與潛在蒸散發(fā)PETi之差Di。Pi單位為毫米（mm），

其次建立不同時(shí)間尺度的降水量與潛在蒸散發(fā)累積序列，如式（4）：

其中k為時(shí)間尺度，n為計(jì)算次數(shù)。

然后采用log-logistic概率密度函數(shù)擬合建立數(shù)據(jù)序列，并得到給定時(shí)間尺度的累積概率為：

式中α為尺度系數(shù)，β為形狀系數(shù)，γ為origin參數(shù)。

其中Γ為階乘函數(shù)，W0、W1、W2為Di概率加權(quán)距，計(jì)算方法如下：

N為參與計(jì)算月份數(shù)。

最后對(duì)累積概率密度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布轉(zhuǎn)換得到SPEI時(shí)間變化序列：

1.2 數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理分3個(gè)部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理、SPEI計(jì)算、數(shù)據(jù)整理輸出。輸入的數(shù)據(jù)為1961-2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊逐日降水和逐日最高氣溫、逐日最低氣溫柵格數(shù)據(jù)，分辨率為0.25°×0.25°。整理為逐月降水和逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)后導(dǎo)入計(jì)算程序進(jìn)行計(jì)算SPEI。計(jì)算完成后插入時(shí)間、經(jīng)緯度信息，整合為CPEC_SPEI_1961_2015.mat文件輸出，并對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估（圖1）。

圖1 數(shù)據(jù)處理過程

2 數(shù)據(jù)樣本描述

1961-2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊區(qū)域SPEI干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集包含1個(gè)數(shù)據(jù)文件，命名為CPEC_SPEI_1961_2015.mat。數(shù)據(jù)文件包括時(shí)間變量TIME，緯度LAT，經(jīng)度LON以及1-24個(gè)月時(shí)間尺度逐月SPEI數(shù)據(jù)CPEC_SPEI_MM，其中“MM”依次為01、02至24，代表1-24月不同時(shí)間尺度。TIME變量?jī)?chǔ)存了1961-2015年年月格式的日期序列。覆蓋中巴經(jīng)濟(jì)走廊1419個(gè)格點(diǎn)的緯度存于LAT變量，經(jīng)度存于LON變量。

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估

為驗(yàn)證本數(shù)據(jù)集的精度和可靠性，使用本研究所制作的數(shù)據(jù)集（以下簡(jiǎn)稱CPEC_SPEI）與SPEI_PM干旱指數(shù)數(shù)據(jù)集和土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比分析。從中巴經(jīng)濟(jì)走廊1961-2015年SPEI干旱指數(shù)變化可看出在短時(shí)間尺度上，干濕轉(zhuǎn)換頻率較快，而隨著時(shí)間尺度的增加，轉(zhuǎn)換頻率減少，干旱持續(xù)期增長(zhǎng)（圖2）。不同時(shí)間尺度的SPEI可反映研究區(qū)的干濕演變狀況，SPEI-1更多的是受到每月溫度和水分變化的影響，可更為準(zhǔn)確地反映土壤含水量的高低。SPEI-3和SPEI-12則受到季度、年際氣溫和降水的影響，對(duì)于土壤下層含水量有較好的反映。圖2（b）識(shí)別出了1969-1971年、2000-2002年間中巴經(jīng)濟(jì)走廊地區(qū)的較為嚴(yán)重的干旱事件[18,20,22,24]和2010年的洪災(zāi)[18]。但SPEI_PM低估了1971年前后中巴經(jīng)濟(jì)走廊地區(qū)的干旱強(qiáng)度，如圖2（a），未識(shí)別出這一區(qū)間內(nèi)的干旱。其中發(fā)生于1997-2003年間的干旱被認(rèn)為是過去100年間發(fā)生在巴基斯坦最嚴(yán)重的干旱[18]。這對(duì)巴基斯坦經(jīng)濟(jì)造成了嚴(yán)重的影響。據(jù)估計(jì)，1997-2003年發(fā)生的干旱災(zāi)害使得超過350萬人受到影響，數(shù)千人流離失所，數(shù)百人死亡，大部分受嚴(yán)重干旱影響的社區(qū)遷移。除此之外，超過3000萬頭牲畜受到影響，約200萬頭死亡。另外SPEI_PM也未識(shí)別出2010年的洪澇災(zāi)害，2010年發(fā)生的洪澇災(zāi)害是巴基斯坦近一個(gè)世紀(jì)以來最嚴(yán)重的洪災(zāi)，20 484 550人受到洪澇災(zāi)害影響，1 744 471人無家可歸，1984人死亡，2946人受傷（圖3）[18]。

圖2 1961-2015年中巴經(jīng)濟(jì)走廊不同時(shí)間尺度SPEI_PM(a)和CPEC_SPEI(b)干旱指數(shù)變化

圖3 2010年洪澇損失空間分布（單位：人）

土壤濕度是衡量氣候干濕變化，監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)干旱最主要指標(biāo)，9個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI能夠較好地反映農(nóng)業(yè)生態(tài)干旱，因此使用9個(gè)月時(shí)間尺度的CPEC_SPEI和SPEI_PM分別計(jì)算逐年平均后同SM逐年平均值進(jìn)行相關(guān)性分析（圖4）。

從圖4看出CPEC_SPEI與SM的線性擬合程度更好，落在95%預(yù)測(cè)區(qū)間的點(diǎn)比較集中于擬合直線附近，相關(guān)系數(shù)為0.82。而SPEI_PM的擬合效果稍遜于CPEC_SPEI，數(shù)據(jù)點(diǎn)分散，95%預(yù)測(cè)區(qū)間較寬，相關(guān)系數(shù)為0.72?？臻g上（圖5），在低海拔地區(qū)，兩者相差不大。在4-7月1800米海拔以下地區(qū)CPEC_SPEI與SPEI_PM同SM的相關(guān)系數(shù)較為接近；在8-12月期間海拔高度低于1800米的地區(qū)，CPEC_SPEI與SM的相關(guān)性更高。因數(shù)據(jù)有限，本研究使用Thornthwaite方法計(jì)算PET，未考慮海拔、風(fēng)速等因素的影響，在高海拔地區(qū)，SPEI_PM同SM的相關(guān)性要高于CPEC_SPEI。

圖4 SPEI_PM(a)和CPEC_SPEI(b)驗(yàn)證散點(diǎn)圖

圖5 不同海拔上SPEI_PM(a)和CPEC_SPEI(b)與土壤濕度相關(guān)系數(shù)

總體來看，本研究所制作的CPEC_SPEI識(shí)別出了1961-2015年間發(fā)生的數(shù)次干旱和洪澇災(zāi)害，在低海拔地區(qū)準(zhǔn)確性較高，可以較為準(zhǔn)確地反映中巴經(jīng)濟(jì)走廊的干旱時(shí)空變化。此外CPEC_SPEI的計(jì)算簡(jiǎn)便，且相對(duì)SPEI_PM分辨率更高，在表征中巴經(jīng)濟(jì)走廊干旱分布和變化趨勢(shì)上更具優(yōu)勢(shì)。

4 數(shù)據(jù)使用方法和建議

本數(shù)據(jù)集為mat文件格式，可使用Matlab軟件或Python打開、顯示、查看、統(tǒng)計(jì)分析等。本數(shù)據(jù)集包含1-24個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI，使用數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)依據(jù)所研究的干旱類型等因素選擇不同尺度的SPEI。應(yīng)注意，數(shù)據(jù)起始時(shí)間為1961年1月，結(jié)束時(shí)間為2015年12月，共660個(gè)月，N個(gè)月時(shí)間尺度SPEI前N-1個(gè)月數(shù)值為Nan。各個(gè)時(shí)間尺度SPEI數(shù)據(jù)為1419×660矩陣，研究區(qū)域經(jīng)緯度信息已存入變量LAT和LON，共1419個(gè)格點(diǎn)。另外，由于該地區(qū)缺乏高精度的觀測(cè)資料，因此計(jì)算所得數(shù)據(jù)存在一定的缺陷，未能準(zhǔn)確識(shí)別出2014年的旱災(zāi)和1976、1992年的洪澇。數(shù)據(jù)計(jì)算過程中未考慮海拔，在高海拔地區(qū)的精度有待進(jìn)一步提高。

致謝

感謝巴基斯坦氣象局（PMD），全球歷史氣候網(wǎng)（GHCN）提供的數(shù)據(jù)。