欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:15527346
大小:54.00 KB
页数:23页
时间:2018-08-03
《黄淮海地区干湿状况的时空分异研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、黄淮海地区干湿状况的时空分异研究23 摘要:干旱作为自然灾害的一种,对人类社会、经济的发展构成严重威胁,如何准确的监测干旱的发生发展是开展抗旱减灾工作的关键。目前学者们多选用众多的指标来指示干旱,SPI标准降水指数作为其中的一种,是以更符合实际情况的Г分布概率来描述降水量的变化。其计算过程简单,具有较强的时空适应性,因而得到广泛应用。本文选取黄淮海平原区作为研究区域,以长时间尺度(本文选取12个月与36个月)的月值SPI来表征研究区域在1961-2000年这段历史时期内干湿状况的变化,从时间和空间两个角度研究长时间尺度的SPI值在指示地表
2、干湿状况的效用,研究分析研究区域内干湿状况的时空分异,探索其成因,得出以下初步结论:研究区内2000年偏干旱的区域面积较1963年有所增大,与此同时,极端情况相对较少;除呼和浩特与郑州外,研究区域内有相当大面积的区域呈现偏干趋向,主要位于呼和浩特与郑州之间的大范围区域,推测区域的这种总体偏干旱的趋势可能是区域对全球变暖的响应。时间序列分析结果表明:在1961-2000年这段历史时期内呼和浩特与太原站出现的极端干旱的情况相对要多一些,北京次之,郑州最少;各站点的SPI值在时间序列上变化存在巨大差异,其主导因素是它们的纬度位置。 关键词干旱;
3、干旱指标;SPI;时空分异 中图分类号P466文献标识码A文章编号1002-2104(2011)02-0100-06 长期以来,全球旱涝灾害频繁发生,对人类社会造成了重大的经济损失,严重威胁着社会、经济和环境的可持续发展。而旱灾是世界上影响最广、造成农业经济损失最大的自然灾害之一[1]。世界各国均有旱灾发生,近一半的国家灾情比较严重[2]。全球自然灾害造成的经济损失平均每年约400×108美元,其中旱灾损失占15%,约60×108美元。据统计[3],中国每年自然灾害经济损失约660×108元,其中旱灾约200×108元。干旱,由于它
4、自身缓慢的发生过程、巨大的影响范围、造成的非工程性损失难以量化等特点而不同于洪涝,使得人类在对它的认识与预测上困难重重。因此,如何及时有效地预测干旱的发生发展是制定抗旱政策,减缓旱情、防预旱灾的关键。目前,在不同的指标对于干旱的指示作用方面已开展了大量的研究[4-12]。SPI(StandardizedPreciptationIndex)标准降雨指数是McKee等[234]提出的基于降水量的干旱指数。该指数是以Г分布概率来描述降水量的变化,再经正态标准化求得。SPI能够较好地反映干旱强度和持续时间,而且具有多时间尺度应用的特性,使得用同一个
5、干旱指标反映不同时间尺度和不同方面的水资源状况成为可能,因而得到广泛应用[4-5],而其中多数为研究12个月以及1年内尺度的SPI[6-7],对于长时间尺度的SPI值反映干湿状况的研究甚少。事实上,SPI对于降水量的敏感性不同,时间尺度越小,则对于一次降水变化越显著,其值会发生较大变化[4,8];相反,长时间尺度的SPI值更利于指示平均状况,有效地避免极端情况的影响。基于此,本文选择黄淮海平原区作为研究区域,以区域内气象站点的降水量数据来求得长时间尺度(本文选取12个月与36个月)的SPI值,以此来对比序列两端各三年平均干湿状况的差异,并选
6、取典型站点来研究1961-2000年这段历史时期内的干湿状况的变化,通过此来研究长时间尺度的SPI值对于地表干湿状况的指示作用;同时分析研究区域内干旱的时空分异状况,提示研究区域内在1961-2000年这段时期内地表干湿状况变化的规律与趋势,为及时有效地预测干旱的发生发展,制定抗旱政策,防预旱灾提供科学依据。 1研究区域概况23 研究区域位于黄淮海地区,包括北京、天津、河北、河南、山东、安徽和江苏以及内蒙古等境内的300多个县市区,总面积30万km2以上。黄淮海平原是我国最大的平原,也是我国粮、棉、油的主要产区。据统计,1998年黄淮海
7、平原区耕地面积达17.95×106hm2,人口为2.14×108人,该年粮食总产占全国总产的21.6%,棉花总产占全国的36.3%,油料总产占全国的24.0%[9]。 武建军等:黄淮海地区干湿状况的时空分异研究中国人口•资源与环境2011年第2期2数据与研究方法 2.1数据来源 气象站点数据来自“中国气象科学数据共享服务网”。根据降水量数据的统一性和可获取性,在研究区域内筛选出其中的71个气象站点,包括内蒙古自治区境内的6个、北京2个、天津2个、河北省21个、河南省12个、山东省19个、山西省19个、江苏省4个、安徽省境内5个气象站点
8、(见表1),为保证数据的完整性,各站点的降水量数据序列均为1961-2000年。 2.2处理方法 2.2.1SPI值的计算 由于不同时间、不同地区降水量变化幅度很大,直接用
此文档下载收益归作者所有