基于地表日值蒸散模拟的我国华北地区干旱变化特征研究

 2022-01-20 00:11:53

论文总字数:20727字

目 录

摘 要 4

Abstract 5

1 引言 6

1.1研究目的与意义 6

1.2干旱指数的研究进展 6

1.2.1气象干旱指标 7

1.2.2农业干旱指标 8

1.2.3地表蒸散研究进展 9

1.2.4基于蒸散计算的干旱指数的研究进展 9

1.3以往研究不足 9

1.4研究内容 10

2 研究方法与数据来源 10

2.1研究区概况 10

2.2BEPS模型介绍 10

2.3数据来源 12

2.4BEPS模型参数设置及初始化 13

3 1983~2012年华北地区农业干旱特征分析 13

3.1农业干旱指数ETDI与PDSI、SPI干旱指数的相关性 13

3.2时空变化特征 14

3.2.1农业干旱指数ETDI的空间分布 14

3.2.2年内时空变化特征 15

3.2.3年际时间变化趋势 16

4 特大干旱年ETDI旱情分析 17

5 讨论 19

6 结论与展望 20

6.1主要结论 20

6.2主要创新点 21

参考文献 22

致 谢 26

基于地表日值蒸散模拟的我国华北地区干旱变化特征研究

王培蔷

,China

Abstract:From 1960 to 2009, China's average temperature increased by 1.4 degrees Celsius, far beyond the northern hemisphere and even the global warming rate. Which in northern China as China's premier food production, the frequency of drought is the first in the country. Moreover, decades of drought research in North China is not complete. Therefore, this paper through the establishment of agricultural drought index ETDI to monitor the drought in North China. The conclusions of this paper are as follows:
(1) The drought spatial distribution characteristics of ETDI index in North China are very correlated with PDSI and SPI, which proves that ETDI index is suitable for drought monitoring in North China. According to the instructions of ETDI, it can be found that the North China region has the characteristics of increasing from the southeast to the northwest in the space.
(2) ETDI reflects the characteristics of drought in different provinces during the summer and autumn drought, spring and wet. In the three decades from 1982 to 2012, the extreme drought disasters were 1984, 1986, 1997, 1999, 2000, and the drought degree in North China decreased from 2003 onwards.

窗体底端

Key Words: BEPS model;P-M;Land Surface Evapotranspiration;ETDI;Climate Division;Drought index

1 引言

1.1研究目的与意义

中纬度地区在最近半个世纪发生的气候变暖是全世界气候变化最明显的特征事件,伴随而来的全球干旱问题也越来越严重。全球农业、水资源、生态系统等各方面受干旱的影响越来越严重。干旱是全球主要的气象灾害中的一个,与其他一些自然灾害做对比,显现出区域化、季节性、高频性和时间可持续性特点。从1951年到2012年,按照IPCC第五次评价报告所说,全世界均温增加了0.72摄氏度。尤其是1960到2009年这50年时间段,中国地区均温增加了1.4摄氏度,不管是干旱发生的频率还是旱情的严重程度都有所增加,大大高出了北半球甚至于全球的增温速率。而华北作为中国首要的粮食产地,旱情产生的频率却是全国第一。按照统计显示,华北平原近年来受旱面积的平均数至少占到了全国受旱面积的28%。虽然在20世纪30年代的时候,竺可桢先生就开始关注华北区域的旱情问题,并做了相应的研究【17】。但是,直到80年代中期华北平原的干旱问题日益严重,针对该区域的干旱研讨才逐渐受到了关注【18】。即使如此,关于该区域近54年干旱时空变化特性及其影响因子尚缺乏完善的认识。

因为区域型的水资源稀缺,人们的生产和生命活动遭到了干旱的侵袭。所以干旱灾害的监测和评价已变成海内外热门研究领域之一【19】。如今的学者大多热衷于把错综复杂的干旱表象用简单明了的干旱指数来表示,比较常用的干旱指数有根据前期降水、水分供给、水分需求、实际蒸散量、潜在蒸散量等要素,把水分平衡作为基础而创建的用以表征气象干旱的干旱指数帕尔默干旱指数(PDSI)【20】;另有基于降水量的标准化降水指标(SPI)、降水Z指数以及降水距平百分比指数等【21】。以上指标表征干旱发生的强度与持续时间都是借助对降水量的分布进行统计学上的分析来完成的。

跟着对全球气候变化的探索和认知的加深中,地表蒸散ET在干旱研究领域的地位越来越突出。土壤蒸发和植被蒸腾共同作用形成了地表蒸散,而它是能量、水分传输和转换在大气层-植被-土壤体系中的重要过程体现。土壤和植被的湿润以及干燥条件可以很好地被ET表示出来。干旱产生原因以及发展过程是受土壤中水份比率增减变化而影响的。而影响土壤中所存储水份比例多少的首要因素就是蒸发和蒸腾过程。因此,表面蒸散量的准确估计对水资源分布和利用的分析具有很大的参考价值,是干旱程度是否可以被干旱指数正确反映出来的关键。

1.2干旱指数的研究进展

近几个世纪以来,列国科学家分别阐述论证了丰富的干旱指数计算方式。主要包括气象干旱指数和农业干旱指数。气象干旱定义的是在某段较长时间内由降水和蒸发不平衡所导致的水份缺乏现象【20】。而农业干旱则定义了特定农作物在生长的过程中土壤中水量无法满足农作物需求的现象。

1.2.1气象干旱指标

比较常用的气象干旱指数可以被分成三大类:

1)降水指数,比如降水距平指数、标准化降水指数等【22】。该类指数共同的优点在于容易操作,但是干旱是种复杂的综合现象,如果只用一个要素来反映,那结果是不足以说明问题的、是不够准确的【23】。2)多要素气象干旱指标,比方说降水温度均一化指数这一类的指标【24】。该类指标不仅把时段降水量作为考量范围,而且也综合了气温、蒸发量等因素的作用。这类指数的缺点在于针对性相对比较强,难以适用于所有范围。3)复杂干旱气象指数,如帕尔默指数等。这些指标包含考虑到水分或热量平衡的两个或多个元素。这种指数对资料的要求比较高。但由于我国过去气象站点的记录资料并不完善,所以这种方法比较难以应用。

1.2.1.1 降水距平百分率

该指数代表某个时间段内降水量和历年同时间段平均降水量的距平百分率【25】,也就是说变率越大旱涝越严重。而冯利华则以地震等级确定法为依据,用降水距平百分率提出了干旱等级的计算公式:N=alg(Ipa×t) b 该式中,N为干旱等级指数【25】;t为干旱持续天数。当明确a=4,b=-9时,N≧8就可以得到特大旱的结果,8gt;N≧6级时为大旱,6gt;N≧4时为旱,Nlt;4为轻旱。尽管中国气象站广泛使用了该法,可是因为降水距平百分率是基于平均值来计算的,因此事实上这并不适合降水时空散布极不平均的华北地区【25】。近年国内学者分别用降水距平百分率分析了西藏、重庆、陕西、河南等地的干旱情况,其中乔丽等人用此方法与Palmer指数共同分析陕西地区干旱的时候,发现Palmer指数在描述该地干旱情况方面要比降水距平指数更准确,尤其是在夏季高温蒸发的时候【52】

1.2.1.2 降水Z指标

Z指数通过分析降水频率确定干旱程度。由于Z指数是归一化变量的正态分布,它可以用在西北地区。但是Z指数只能在一定时间内对旱涝进行评估,不能判断干旱的发生和起始及结束时间。袁文广等人在对SPI及降水Z指数对我国旱情监测应用的对比过程中也发现SPI对于多时段多地区的计算稳定性是要优于Z指数的【53】

1.2.1.3 标准化降水指标

SPI是通过数据分析比较法来监测干旱。由于不同时间和空间尺度的降水难以比较,而降水分布是偏态的,因此,在降水分析中,首先用R分布概率来描述降水变化,然后可以通过正态标准化来得到SPI【31】。近些年来被广泛应用,李伟光等人用SPI分析了华南干旱变化走向,杨丽娜等人用SPI分析了邢台的干旱变化特征。不过,因为SPI未曾把水份的支出作为参考因素同时以各个点旱涝产生可能性相同为假设基础,所以是不可能标记出各个点的频率差异。

1.2.1.4 Palmer干旱指标

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