(1.南京信息工程大学 水文与水资源工程学院，南京 210044；
2.长江科学院 水资源综合利用研究所，武汉 430010；
3.河海大学 水文水资源学院，南京 210098；
4.徐州市河湖管理中心，江苏 徐州 221018)
在全球增暖背景下，区域水热资源的时空分配发生改变，极端降水、高温热浪等气候异常事件频繁发生，严重影响粮食安全、生态环境和公众生命健康[1-2]。未来受气候变化的影响，全球不同地区遭遇干旱、高温热浪等单一极端事件的风险加大[3-4]。广发、频发的干旱和高温热浪增加了二者并发的可能性。相关研究指出，两种极端事件同时发生会通过土壤水-大气的耦合作用形成正反馈，进而加剧干旱和高温热浪的强度[5-7]。因此，与单一极端事件相比，复合型极端事件更具有威胁性与破坏性。
复合型干旱热浪指两种单一极端事件在爆发时间节点或灾害持续期内有交叉重叠的现象。近年来，国内外研究者在不同气候区分别评估了干旱、高温热浪的时空分布规律以及复合事件的频次、影响范围和并发概率等特征[8-10]。例如，Hao等[11]基于CRU月尺度降水和气温数据构建复合事件指示因子，在全球尺度上评估了复合事件的严重程度及其变化。Manning等[12]利用Copula函数分析了欧洲夏季干热复合事件的发生概率，并指出升高的气温是引起干热复合事件发生概率增加的主要驱动因素。Kong等[13]分析了中国东部复合型干旱热浪的频次，发现北部和南部遭遇复合型极端事件的数量约为中部地区的2倍。Shi等[14]基于标准化降水指数(Standardized Precipitation Index，SPI)和日最高气温数据比较分析了单一热浪事件与复合事件在热浪持续时间和热浪强度方面的差异。Zhang等[15]研究表明，除华中地区外，东北、华北、华南等地遭遇农业干旱和热浪并发事件的频次显著增加。考虑到热浪过程和干旱监测时间尺度不匹配的问题，孙艺杰等[16]将日尺度热浪过程集成至月尺度，并结合SPI分析了黄土高原干旱和热浪的时空特征。总体而言，现有研究大多在月以上尺度分析复合型干旱热浪的演变特征，鲜有研究关注更短时间尺度(如周)内干旱与高温热浪的伴生关系。此外，在表征区域干旱状态方面，也以降水为主要考虑因素居多。
干旱具有多时间尺度的特征，且影响因素众多，相较于单因素干旱指数，综合干旱指数能够较全面地考虑区域水热亏缺/盈余状况[17]。鉴于此，本文基于中国气象站1961—2017年实测降水、气温等数据，根据标准化帕尔默干旱指数(Standardized Palmer Drought Severity Index，SPDI)原理方法构建周尺度综合干旱指数SPDI序列，采用相对阈值法识别高温热浪事件，在周尺度上统计分析干旱和高温热浪的时空演变规律与并发特征，重点关注干旱热浪复合事件的组成结构，以期为极端气象灾害防治和水资源优化管理提供参考。
本文以中国大陆为研究区，采用国家气象共享服务中心发布的824个气象站(图1)基本气象要素逐日数据，包括降水，最高、最低、平均气温、风速、相对湿度、大气压和日照时数，其时间跨度为1961—2017年。田间有效持水量(Available Water Capacity，AWC)数据来自世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database，HWSD)土壤数据集V1.2，空间分辨率为0.05°，其中中国区数据是根据中国科学院南京土壤研究所提供的1∶1 000 000土壤数据建立得到。AWC是标准化帕尔默干旱指数(SPDI)中的重要参数，本文以气象站点的地理坐标为基准，提取各气象站点所在网格的AWC值进行干旱指数计算。
图1 气象站点空间分布Fig.1 Spatial distribution of meteorological stationsin China
3.1 标准化帕尔默干旱指数(SPDI)
标准化帕尔默干旱指数(SPDI)是将帕尔默干旱指数(Palmer Drought Severity Index，PDSI)的水文账模块与标准化干旱指数(Standardized Index，SI)中基于概率统计的标准化模块相耦合，研制得到的一种新型综合干旱指数[18]。SPDI既保留了原始PDSI对水文循环这一物理过程考虑相对完备的特点，同时兼顾了SI统计特征稳定、时间尺度可变的优势，在全球不同气候区具有较好的适用性[19]。
与PDSI一致，SPDI也通过引入“气候适宜降水量”(Climatically Appropriate for Existing Condition，CAFEC)的概念，表征特定地区用以维持正常土壤湿度水平所需的最小降水量。CAFEC降水量的大小取决于当地气候条件，计算公式为
CAEFC=αiPET+βiPR+γiPRO+δiPL 。(1)
式中：PET、PR、PRO和PL分别为可能蒸散量、土壤可能补水量、可能径流深和土壤可能失水量，ET、R、RO和L分别为上述4个变量的实际值；
i表示一年中第i个时间步长(通常为周或月)；
αi、βi、γi和δi均为特定地区的权重因子(或称水量平衡系数)，计算公式为
PET、PR、PRO、PL与当地土壤有效含水量AWC密切相关，具体估算公式可参考文献[18]。由于原始PDSI中采用Thornthwaite公式估算PET，高估了气温的影响作用，本文采用更具物理基础的Penman-Monteith公式[20]估算PET。PDSI采用实际降水量与CAFEC降水量之间的差值来反映某一地区特定时刻的水分异常状况(干或湿)，通常表示为水分亏缺d。
SPDI=N-1(F(d;μ,δ,Ψ)) 。
(3)
式中：N-1(˙)为标准正态分布逆函数；
F为d服从的累积概率分布函数；
μ，δ和ψ分别为概率分布形状、尺度和形态参数。SPDI的旱涝等级划分标准与SPI一致，即当SPDI取值为[-0.5，-1)、[-1，-1.5)、[-1.5，-2)、≤-2时，分别对应于轻旱、中旱、重旱、极旱4个等级。
3.2 热浪事件识别方法
参考联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)关于高温热浪的定义，本文将一个完整的热浪事件定义为连续3 d及以上的极端高温过程。热浪的判别需同时满足2个条件：①当日最高气温超过高温阈值；
②持续时间至少为3 d。高温阈值由相对阈值方法确定，该方法能够充分考虑高温的地域性差异，在分析大范围热浪事件及其空间特征方面有优势[21]。具体计算方法为将各站点1961—2017年夏季(6月1日至8月31日)日最高气温排序，选取90%分位值作为各站点高温阈值。当某一站点日最高温度连续3 d及以上超过该站高温阈值时记为一次热浪过程，热浪的持续时间为完整的热浪过程所包含的天数，热浪事件的总数即为频次。
3.3 趋势及突变分析方法
本文采用Mann-Kendall(MK)检验分析干旱和热浪事件的年际变化趋势。MK检验是一种非参数检验方法[22-23]，该方法对待检测序列的分布无要求，且不受少数异常值的干扰。其计算原理为基于原始序列的秩，构造服从标准正态分布统计变量Z。给定显著性水平α，若|Z|≥|Z1-α/2|，则表明显著性水平为α时，该序列具有显著的上升(Z为正)或者下降(Z为负)趋势；
若|Z|<|Z1-α/2|，则表明显著性水平为α时，该序列呈不显著的上升(Z为正)或者下降(Z为负)趋势。其中，显著性水平α为0.10、0.05、0.01时，相应阈值Z1-α/2分别为±1.645、±1.96和±2.573。
此外，本文采用Pettitt突变检验分析两种极端事件的突变年份。该方法也是一种非参数秩检验法[24]，其零假设为样本序列服从同一分布，即不存在突变点；
备择假设为样本序列存在突变点t0，t0前后两个子序列的分布存在明显差异。Pettitt突变检验方法能够确定序列发生突变的时间，及其出现概率p(t0)。当序列中存在多个突变点时，选取p(t0)最大值的出现位置为该序列发生突变的唯一时间点。
4.1 干旱与热浪时空特征
4.1.1 年内分布及年际变化
图2为1961—2017年干旱和热浪发生频率(以各周发生极端事件的百分比表示)的年内分布。从图2可以看出，全国不同地区干旱发生频率在0～80%范围内波动，具有较大的空间差异性。就全国平均而言，冬季(10周之前，45周之后)干旱出现的频率最低，约为10%，夏季为干旱的主要爆发期，发生频率约为50%。与干旱相比，热浪的季节性特征更为突出。全国热浪集中爆发于16～40周，夏季热浪出现的频次最高，最高可达60%。
图2 1961—2017年中国干旱和热浪频率年内分布箱线图Fig.2 Boxplots of the weekly frequencies of droughtsand heatwaves in China during 1961-2017
图3为1961—2017年全国发生中旱及以上(即SPDI≤-1)和热浪站次比的时间序列。从图3可以看出，干旱站次比的月序列在5%～40%范围内波动，年序列呈现先减后增的变化趋势。以1995年为转折点，20世纪80年代之前每年约有20%的站点遭受中旱，随后站次比年序列持续下降，在1995年达到最低值(约为10%)。1995—2017年站次比序列呈上升趋势，最高值出现在2009年，全国约有25%的台站出现中旱。与干旱类似，热浪站次比的年序列也呈先减后增的变化趋势，且由线性倾向率可以看出，热浪站次比时间序列的变化略低于干旱序列。上述分析表明，近20 a以来中国大陆地区有变干变热的发展态势。
4.1.2 演变趋势及突变分析
图4为1961—2017年各气象台站干旱与热浪频次的年趋势。由于SPDI综合考虑了降水、气温、风速、相对湿度等多个变量，其表征的干旱频次的演变趋势与仅考虑日最高气温的热浪相比，在空间分布上具有显著差异。从图4可以看出，在0.01的显著性水平下，干旱频次增加的站点主要位于东北、华北和云南东部。中国东部和南部干旱频次呈不显著的上升趋势，位于长江中下游、新疆北部和四川南部的部分站点，干旱频次略有下降，但未通过0.1的显著性检验。相比之下，热浪频次显著增加的站点明显增多，表明在气候变暖背景下，热浪事件变得更为频繁。在0.01显著性水平下，全国大部分地区热浪频次呈增加趋势。位于东北东部和长江中下游的部分站点呈增加趋势，淮河流域个别站点则呈减少趋势，且均未通过0.1的显著性检验。
图3 1961—2017年全国中旱(即SPDI≤-1)和热浪站次比时间序列及线性趋势Fig.3 Time series and corresponding linear trends ofthe percentage of meteorological sites under moderatedroughts (SPDI≤-1) and heatwaves in China during1961-2017
图4 基于MK趋势检验的1961—2017年干旱频次与热浪年趋势空间分布Fig.4 MK trend test results for annual drought eventsand heat waves during 1961-2017
图5 1961—2017年干旱和热浪年频次突变年份(0.1显著性水平下)空间分布Fig.5 Change-point detection results (at a 10%significance level) of heat waves and droughtsduring 1961-2017
图5为基于Pettitt突变检验的干旱和热浪年频次检验结果。从图5可以看出，中国大部分地区干旱频次发生突变的年份集中在20世纪80—90年代。黄淮海地区、西北(青海、和新疆大部分地区)、云南以及广东沿海部分站点发生突变年份相对较早，突变点出现在60年代和70年代。湖南、福建以及江西省少部分站点，干旱突变年份为2000年以后。高温热浪突变年份的空间分布与干旱较为相似，区别主要集中在内蒙古东北部及京津冀地区，热浪频次发生突变的年份比干旱约提前10 a。
4.2 干旱与热浪并发特征分析
4.2.1 复合型干旱热浪的空间分布
复合型干旱热浪是指在旱情持续时间内(即干旱开始时刻至结束时刻)，同时伴有热浪发生的复合型极端事件。如图6所示，复合型干旱热浪的高发区主要位于云南，其次为东北、华北以及广西、广东沿海的站点，长江流域和新疆西北部的复合事件频次最低，不足30次。从复合事件占干旱事件总数的比例来看，西南(主要为云南和四川)和东北为高值区，复合事件占比高达70%以上，即70%的干旱与热浪事件在爆发时间上有重合。低值区则主要位于东部和西北地区，尤其是长江中下游地区，复合事件仅占干旱事件总数的20%。
图6 1961—2017年旱情持续期内干旱热浪并发事件频次及并发事件数量占干旱事件总数量的比例Fig.6 Spatial distribution of the frequency of concur-rent heatwaves and droughts and the ratio of concurrentevents to total drought events during 1961-2017
4.2.2 旱情不同阶段复合事件比例分析
为探究复合型干旱热浪的组成形态，本文将干旱过程划分为孕育阶段(旱情开始时刻前3周)、发展阶段(旱情开始时刻至干旱强度最大值出现时刻)和恢复阶段(干旱强度最大值出现时刻至旱情结束时刻)，并统计1961—2017年旱情持续期内各阶段热浪频次及复合事件占比。如图7和图8所示，干旱爆发前期，全国大部分站点的热浪频次在10～20次之间波动，云南地区热浪频次最高，长江中下游的个别站点频次最低(<5次)。由箱线图的统计结果可知，就全国平均而言，约有65%的热浪爆发于干旱开始—发展阶段，出现在干旱恢复阶段的热浪比例约占35%。空间上，旱情发展阶段热浪出现的比例呈现北高南低的分布格局，而位于长江中下游以南的少部分站点，热浪则主要出现在旱情恢复阶段，其占比约为50%～70%。
图7 1961—2017年干旱爆发前期热浪频次及旱情发展不同阶段热浪发生比例的空间分布Fig.7 Spatial distribution and boxplot of the frequencyof heatwaves prior to drought onset, and the proportionof concurrent heatwaves in different stages of droughtfrom 1961 to 2017
图8 不同阶段并发事件百分比箱线图Fig.8 Box plots of concurrent event percentage indifferent stages
图9为1961—2017年干旱热浪复合型极端事件出现频次的年趋势检验结果。从图9可以看出，除淮河流域和长江中下游个别站点呈不显著增加趋势外，全国大部分站点呈极显著增加趋势，并通过了0.01的显著性检验，表明在气候持续增暖背景下，干旱热浪并发的可能性增强。
图9 基于MK检验的1961—2017年干旱热浪复合事件发生频次年趋势Fig.9 MK trend test results of annual concurrentheatwaves and droughts during 1961-2017
本文基于SPDI和相对阈值法分析了中国近60 a干旱和高温热浪的时空特征。就单一极端事件而言，全国大部分地区的干旱和热浪频次均有所增加，这一结论与已有研究[25-26]基本一致。复合事件方面，不同于以往研究，本文以周为统计单位，在短时间尺度内分析了干旱和热浪的并发特征。结果显示，云南为复合型干旱热浪的高发区，其次为东北、华北以及广西、广东沿海，这一结论与已有研究[27]基本一致。值得注意的是，尽管长江中下游部分地区复合事件的频次相对较低，但在气候变暖背景下，该区域未来时期干旱增加趋势明显[28]，由此进一步加大干旱和热浪复合事件的风险，需要引起足够重视。旱情不同阶段的热浪比例显示，全国约有65%的热浪爆发于干旱的开始—发展阶段，而在云南和长江中下游以南少部分地区，热浪则主要出现在旱情恢复阶段，该结果可为不同区域开展极端复合事件的防御和风险管理提供参考。尽管已有研究指出在复合事件中干旱和热浪的历时和强度会进一步加剧[7, 12, 14]，但不同阶段的影响作用如何尚不明确，还有待深入。
本文基于中国824个气象站1961—2017年实测降水、气温等资料，根据标准化帕尔默干旱指数原理方法构建周尺度综合干旱指数SPDI序列，采用相对阈值法识别高温热浪过程，分析周尺度干旱和高温热浪的时空演变规律和并发特征，基于干旱过程分析了复合型干旱热浪的组成结构，主要结论如下：
(1)夏季为干旱和高温热浪的主要爆发期，出现频率为50%～60%，冬季全国无热浪发生，干旱出现频率约为10%。在年际变化上，以1995年为转折点，干旱站次比的年序列呈现先减后增的变化趋势。热浪站次比的年序列与干旱一致，但其变化率略低于干旱序列。
(2)中国东北、华北和云南东部的干旱频次呈极显著增加趋势，东部和南部地区呈不显著上升趋势，长江中下游、新疆北部和四川南部的部分站点则呈不显著下降趋势。对于热浪而言，除东北东部、长江中下游的部分站点呈不显著增加趋势以及淮河流域个别站点呈不显著减少趋势外，全国大部分站点的热浪频次呈增加趋势。
(3)中国大部分地区干旱频次在1980s至1990s发生突变。黄淮海、西北、云南以及广东沿海部分站点突变年份较早，突变点出现在1960s和1970s。湖南、福建以及江西少部分站点干旱突变年份为2000年以后。高温热浪频次突变年份的空间分布与干旱较为相似，区别主要在内蒙古东北部及京津冀地区，热浪频次的突变年份比干旱频次早10 a左右。
(4)复合型干旱热浪的高发区主要位于云南，其次为东北、华北以及广西、广东沿海，长江流域和新疆西北部的复合事件频次最少。复合事件占干旱事件总数的比例显示，西南和东北约有70%的干旱与热浪事件在爆发时间上有重合，低值区则主要位于长江中下游和西北地区，复合事件仅占干旱事件总数的20%。
(5)干旱爆发前3周，全国大部分站点的热浪频次在10～20之间波动，云南地区热浪频次最高，长江中下游的个别站点频次最低。复合事件中，约有65%的热浪爆发于干旱开始—发展阶段，出现在干旱恢复阶段的热浪比例约占35%。空间上，旱情发展阶段的热浪比例呈北高南低的分布格局，云南和长江中下游以南的少部分站点，热浪则主要出现在旱情恢复阶段，其占比为50%～70%。
(6)除淮河流域和长江中下游个别站点呈不显著增加趋势外，全国大部分站点干旱热浪复合事件的频次呈极显著增加趋势。
本文主要探讨了中国近60 a干旱和热浪两种极端事件的时空演变规律及其并发特征，后期可进一步从物理驱动的角度探究复合极端事件的形成机制及影响因素，以更好地服务于极端事件监测与预警。
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