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毕业论文

英文翻译

原文标题 Analysis of spatio-temporal evolution of droughts in luanhe using different drought indices

译文标题利用不同的干旱指数分析滦河流域干旱的时空演变

利用不同的干旱指数分析滦河流域干旱的时空演变

Kai-yan Wang^a,b,Qiong-fang Li^a,b,*,Yong Yang^c,Ming Zeng^a,b,Peng-cheng Li^a,b

Jie-xiang Zhang^a,b

College of Hydrology and Water Resource,Hohai University,Nanjing 210098, PR China

Center for International River Research,Hohai University,Nanjing 210098,PR China

China Railway 16th Bureau Group Co. Ltd,Beijing 100018,PE China

Received 22 May 2014;accepted 25 September 2014

Available online 1 December 2015

摘要：基于1960-1989年栾河流域的月降水量和空气温度，使用标准化降水蒸散量指数（SPEI)、三个和六个月时间尺度的标准化降水指数（SPI）和自校准Palmer干旱严重程度指数（sc-PDSI）以评价研究区域的干旱情况。通过干旱严重程度的时间变化从1960年到1989基于不同干旱指数的结果进行分析和比较，确定了一些典型的干旱事件，绘制并研究了根据指数的干旱严重性的空间分布图。结果表明：不同干旱指数的表现与干旱持续时间和干旱主要因素密切相关；当蒸发和降水在干旱事件中发挥同样重要作用时，SPEI比SPI更为精确；sc-PDSI显示的干旱严重程度通常比1960年至1989年的实际干旱严重程度温和，并且sc-PDSI所得到的干旱的演化通常会延迟。这项研究为栾河流域建设干旱预警和减灾系统提供了宝贵的参考。

关键词：干旱指数；干旱评估；自校准Palmer干旱严重性指数（sc-PDSI）；标准化降水蒸发指数（SPEI）；标准化降水指数（SPI）；滦河流域

1引言：

干旱是世界上最具破坏性的自然灾害，影响着世界人口的极大部分（Wilhite，2000）。近几十年来，中国经历了严重的干旱，每年造成巨大的经济损失和严重的社会损失（Xin et al。，2006; Lu et al。，2010; Wu et al。，2011），中国的北方受干旱影响尤为突出(Lung et al., 2006; Qian et al., 2011; Wang et al., 2012)。最近几十年的许多研究也集中在中国北方的干旱。由于干旱指数是监测和评估干旱的重要手段，故此，一些干旱指数得到了发展与应用（Heim，2002）。

目前，自校准Palmer干旱严重指数（sc-PDSI）（Wells et al., 2004; Yu，2007）和标准化降水指数（SPI）（McKee al., 1993）是全球和区域干旱监测中使用最广泛的干旱指数，标准化降水蒸发指数（SPEI)（Vicente-Serrano al., 2010）在干旱评估中也变得流行起来。最近，通过组装水循环（如降水，土壤水分，蒸发和径流）的不同组分和地貌参数（Anderson al., 2011,2012; Hao和AghaKouchak，2013,2014; Brown al., 2008; Zhang and Jia，2013; Mu et al. 2013; Hao et al.，2014）来制定多变量干旱指数已经引起了广泛的关注。然而，多变量干旱指数的适用性受到水文变量在大空间尺度观测中的稀缺性的限制。例如，这些方法中所需的土壤水分数据难以获得。因此，仅基于容易获得的水文气象变量（例如，降水和温度）的干旱指数已获得广泛的接受。作为一个易受干旱影响的地区，中国北方一直是许多研究者进行干旱调查和评估的地方。

Wang和Zhai（2003）计算了1950〜2000年月降水量的Palmer水分异常指数（Z指数），显示中国北方主要农业区干旱强度和频率呈上升趋势。Zou et al.（2005）根据1951年至2003年的每月气温和降水计算了Palmer干旱严重程度指数（PDSI），显示中国20世纪90年代后期北方经历严重干旱的地区显著增加。Yu et al.（2014）基于1951年到2010年的月降水和空气温度计算了SPEI，并揭示了中国北方连续多年严重干旱频发，干旱持续时间已经扩大了几十年，最长的发生在20世纪90年代到21世纪。

虽然这些指数已在研究中国北方的干旱指数时使用，但在典型历史干旱评估中的表现的详细比较很少报道。本研究的目的是通过监测滦河流域1960年至1989年干旱的时空演变来研究sc-PDSI，SPI和SPEI的适用性。根据不同干旱指数的干旱演变评估结果，确定了三个典型的历史干旱事件：1962/1963年的干旱，1972年的干旱和1989年的干旱。并对这三个典型的历史干旱事件的三个干旱指数的性能进行了更详细的分析。这项研究可以为在半干旱和半湿润地区建设干旱预警和减灾系统提供有价值的参考。

2研究区域：

滦河流域位于华北平原东北部115⁰34〜119⁰50E，39⁰02N〜42⁰43N，排水面积44750km²，平均宽度103 km。起源于河北张家口的巴延屯图古尔山北麓，经过了河北省的27个市县、内蒙古自治区和辽宁省，最终流入渤海湾。盆地从西北向东南倾斜。它包含了多样化地貌类型，有典型的温带大陆性气候，其中7月平均气温为23.9℃，1月平均气温为-9℃。年降水量在400〜700mm之间，年平均降水量为520mm，其中大部分降水在6月到9月，约占年降水量的80％。

该盆地为海河流域提供了大量的水，是天津、唐山和承德市的主要水源。随着全球气候变化，流域的干旱的强度、持续时间和频率在过去几十年中呈现出增加的趋势。干旱引起的缺水日益成为天津，唐山和承德可持续社会经济发展的关键制约因素（Zhang et al.，2013a，2013b）。此外，由于农业是最大的用水户，干旱的影响在农业部门最严重。因此，在滦河流域使用适当的干旱指数调查干旱的时空演变特征是非常有用的。本文选择位于滦河水文站的上游，流域面积44100平方公里的子流域作为研究区（图1）。

3 方法和数据

3.1 方法

为了确定哪个干旱指数可以最好地监测滦河流域干旱演变，选中三个干旱指数：sc-PDSI，SPEI和SPI来评估1960年至1989年的干旱演变，这是记录包括历史上最严重的几个旱灾的时期。由于SPI在中国广泛使用，故只如下简短的介绍了sc-PDSI（Wells et al.，2004）和SPEI（Vicente-Serrano et al.，2010）。

3.1.1 sc-PDSI

当前PDSI值Xi是前一PDSI值X-1和当前水分异常指数Zi的加权和，如公式(1)所示：

(1)

其中p和q是持续时间因子，并且水分异常指数Z被计算为：

(2)

(3)

(4)

其中K是气候特征值; d是水分离去; 表示每月平均降水和土壤条件; 和是潜在蒸散量，补给，径流，降水，土壤水分损失和水分离去。使用Thornthwaite方法（Thornthwaite，1948）估算潜在蒸散量，d是一个月中实际降水量P与保持单个月维持正常土壤水分水平所需的气候适当降水量之间的差，

(5)

其中可以如下计算：

(6)

其中和分别是单个月的土壤水分中蒸发蒸腾，补给，径流和损失的气候适当量。

上述算法是在美国几个气象站基于经验导出的系数的传统PDSI的算法，不适用于不同的气候区域。sc-PDSI通过基于气象站的历史气候数据自动计算气候特征值和持续时间因子来提供解决方案（Wells et al.，2004）。

（1）自动计算K：

对于K的计算，应首先确定为如下：

(7)

其中和分别是PDSI的预期平均值和观察到的平均值。 Palmer定义了从-4.00到4.00变化的非极端PDSI值的范围。为了避免平均PDSI值为零，在公式（7）中使用PDSI分布的尾部而不是其中心趋势，K可以计算如下：

(8)

其中，f_e是极端事件的频率。在本研究中，通过定义50年复发间隔的极端干旱事件，f_e被确定为2％。

（2）自动计算p和q：

基于求和Z指数和PDSI值之间的线性关系，可以计算p和q

(9)

其中C是校准指数的值（例如，-4，-3...4），m是线的斜率，b是其在垂直方向的截距。

3.1.2 SPEI

SPEI通过在SPI中引入蒸发来构建。根据Thornthwaite（1948），每月潜在蒸散量计算如下：

(10)

其中PETj是月j的潜在蒸散量; Tj是月j的平均温度; I是热指数，它是一年中每月指数值的总和; n是取决于I的系数，n = 6.75times;10 ^-7I³- 7.71times;10^-5I² 1.79times;10^-2I 0.492; Kc是作为海拔和月份的函数的校正系数。

月度降水和月j的潜在蒸散量之间的差异是：

(11)

计算的Dj值可以按照与SPI的相同的过程在不同的时间尺度聚集。 第i年第k个月时间尺度上的累积差异表示为D^kij，计算如下：

(12)

其中D_i，l是第i年的D_l的值，对于三个月的SPEI，k=3，对于六个月的SPEI，k=6。

选择对数对数分布用于标准化D系列以获得SPEI。 对数对数分布中变量x的概率密度函数表示为：

(13)

其中alpha;，beta;和gamma;分别是刻度，形状和原点参数。对于Dgt; gamma;的范围内的D值，Pearson III型分布中的三个参数可以根据Singh et al.，（1993）所得。 因此，D系列的概率分布函数为：

(14)

然后，根据Abramowitz和Stegun（1965）的经典近似，可以通过F（x）的标准化值容易地获得SPEI值Xs：

(15)

其中对于Ple;0.5，W =。 P是D的值超过确定值D0的概率，并且P = 1-F（x）。 如果Pgt; 0.5，则P由1-P代替，并且所得到的SPEI的符号相反。 常数为C₀=2.515517，C₁=0.802 853，C₂= 0.010328，d₁= 1.432788，d₂= 0.189269和d₃= 0.001308。

3.2 数据收集和处理

从中国气象局国际交流站，包括承德（40.98°N，117.95°E），多伦（42.18°N，116.47°E），丰宁（41.22°N，116.63°E），青龙（40.40°N，118.95°E），伟昌（41.93°N，117.75°E）还有遵化（40.200N，117.950E）这6个在洱河流域或邻近的气象站收集1960年至

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