基于农业旱涝指标的湖北省棉花生育期内旱涝急转特征分析

2021-03-17 01:03高雅文邓可楠张月钱龙陈诚罗云英黄韬幸陈丽娟
灌溉排水学报 2021年2期
关键词:生育期降水湖北省

高雅文,邓可楠,张月,钱龙,陈诚,罗云英,黄韬幸,陈丽娟

(1.武汉大学水利水电学院,武汉 430072;2.中山大学土木工程学院,广州 510275;3.扬州大学水利科学与工程学院,江苏扬州225009;4.暨南大学环境学院,广州511443;5.中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州311122;6.湖北水利水电职业技术学院,武汉430000)

0 引言

【研究意义】受气候变化及人类活动影响,近年来国内外干旱和极端降水事件频发[1-2]。降水的极端分布会导致干旱和洪涝灾害交替发生,从而形成旱涝急转现象。近年来旱涝急转已引起越来越多的水利和农业领域学者的关注[3-6]。在旱涝急转条件下,旱、涝2 种灾害并存,往往会对农作物的生长造成较大的威胁[7-8]。制定科学合理的灌溉排水方案是防治农业旱涝灾害的重要手段,而农业旱涝急转灾害对灌溉排水工作提出了新要求。因此,研究农业旱涝急转灾害对于我国农业安全生产和粮食安全保障具有重要的现实意义。湖北省是我国商品棉重要的生产基地之一[9],同时,长江中下游流域也是我国旱涝急转灾害最严重的区域之一。因此,有必要结合棉花在不同时期的生长需水特性,分析湖北棉区旱涝急转事件的时空演变规律,从而为制定棉田最优水分管理措施提供参考依据。

【研究进展】目前国内外学者已提出许多方法来评估区域尺度的干旱和洪涝灾害[10-12],同时也有学者对旱涝急转的定义及筛选方法进行了有益的探索。Wu 等[13]根据旱涝急转强度筛选旱涝急转事件,定义了长周期旱涝急转指数,通过分析夏季5—6月和7—8月降水的差异,来判断当年夏季的旱涝急转程度。何慧等[14]、孙鹏等[15]随后分别应用LDFAI 对华南地区和东江流域进行了旱涝急转特征研究。在长周期旱涝急转指数的基础上,闪丽洁等[16]定义了日尺度旱涝急转指数(Dry-Wet Abrupt Alternation Index,DWAAI),通过每日的旱涝急转指数确定旱涝转折点。樊华等[17]随后应用该指标对贵州省旱涝急转时空演变特征进行分析。除采用以上旱涝急转综合指标外,其他学者通常采用不同的旱、涝指标分别判断旱期、涝期,再通过二者的组合识别旱涝急转事件。例如,程智等[18]利用日尺度的标准化降水指数对长江中下游流域旱涝急转现象进行了研究。杨家伟等[19]和陶新娥等[20]利用日尺度标准化加权平均降水指数识别了长江流域旱涝急转事件。王胜等[21]利用降水距平百分率分析了淮河流域旱涝急转事件。张泽中等[22]利用连续无有效降水时间和累计有效降水量判别了贵州烟草生长期内旱涝急转特征。熊威[23]利用Palmer 旱度指标分析了四湖流域旱涝急转特征。陈灿等[24]通过土壤水分模型模拟了农田土壤水分状况并定义了水稻灌区的旱涝急转过程。以上研究从水文和农业等角度推进了对旱涝急转灾害的认知。

【切入点】对于农业旱涝急转事件的识别,需综合考虑气象、作物和土壤水分等多方面因素的影响。如使用单一的气象旱涝指标,则难以考虑作物在不同生育期对水分需求的差异,从而使旱涝急转事件的筛选一定程度上偏离实际灾情。此外,旱涝急转分析的时间尺度宜更加精细,否则容易发生旱涝中和以及识别滞后的现象。目前已有的关注农业旱涝急转的研究主要在较小尺度的区域开展[23-24],其方法大多具有一定的理论基础和较高的识别精度,但对运行资料要求较高,因此难以应用到资料匮乏的大尺度区域。因此,有必要提出一种既考虑了农作物生长需水特征,又能便捷地应用于大区域尺度的农业旱涝急转评估方法。【拟解决的关键问题】针对上述问题,本文引入日尺度的标准化前期降水蒸散指数(SAPEI)[25]对农田旱涝事件进行判断。SAPEI是由广泛使用的标准化降水蒸散指数(SPEI)[12,26-27]改进而来,其优点在于:①考虑了农田中前期土壤墒情对后期旱涝事件的影响;②考虑了作物不同生育期的需水特性;③能够实现日尺度的农田旱涝情况识别。本文以SAPEI指标为基础并结合农田旱涝急转情境,提出了农业旱涝急转事件的识别方法,对1961―2019年湖北省棉花不同生育期内的旱涝急转事件的时空演变规律进行了研究,以期为棉田最优水分管理措施的制定和旱涝灾害防治提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

湖北省位于长江中下游地区,介于108°21′—116°07′E,29°05′—33°20′N,地貌类型多样,以山地为主。湖北省除高山地区外,大部分属于亚热带季风气候。地形及气候因素导致本区降水的时空分布不均匀,鄂东南和鄂西南降水量较多,鄂西北较少[28];夏季最多,冬季最少。棉花是湖北省重要的经济作物,2017年占湖北省主要农作物播种面积的14%[29]。

1.2 数据来源

气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/),包括1961—2019年湖北省内各国家级气象站的逐日气压、气温、降水量、相对湿度、风速、日照时间等。选取湖北省26 个气象数据系列较长的站点,对于个别站点数据缺测的情况,采用了插值法和其他要素推求法进行了补充。

1.3 日尺度标准化前期降水蒸散指数(SAPEI)

标准化前期降水蒸散指数(SAPEI)[25]不仅考虑了土壤中前期水分的影响,还能较为准确地反映降水时间和降水量对当日旱涝情况的影响,可用于日尺度旱涝的监测。SAPEI的具体计算过程如下:

1)计算每日农田水分收支量ΔW(mm)。在不考虑灌溉、地表径流和地下径流的影响时,认为土壤计划湿润层含水量的补给量为降水量,消耗量为作物需水量:

式中:P为降水量(mm);ETc为作物需水量(mm);ET0为参考作物蒸散量(mm),采用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith 公式计算;Kc为作物系数,采用单作物系数法计算[31-32],Kcini、Kcmid、Kcend分别取0.35、1.08、0.58,湖北省棉花各生育阶段起止日期参考《中国主要作物需水量与灌溉》[33]。

2)考虑前期农田水分状况对当日的影响,计算每日前期累计降水与蒸散差值指数:

式中:m为前推天数,取值100;i为前推日序数;K为衰减系数,权衡前1日农田水分状况对后1日的影响,按经验取0.955;ΔWi为第i日的农田水分收支量(mm)。

3)历年每日的APEIi构成一个序列,并采用三参数的log-Logistic 概率分布F(x)对该序列进行正态化,拟合并得出每日对应F(x)值:

式中:Γ为Gamma 函数;ωs为APEIi序列的概率权重矩,s=0, 1, 2;N为APEI序列长度;i为按升序排列时APEI的序数。

4)对累计概率密度进行标准化,从而得到SAPEI:

当累计概率P≤0.5 时:

当P>0.5 时,P=1-P,同时:

式中:c0=2.515 517,c1=0.802 853,c2=0.010 328,d1=1.432 788,d2=0.189 269,d3=0.001 308。

根据以上步骤计算出逐日SAPEI后,根据SAPEI的旱涝分类标准对逐日旱涝程度进行判断。SAPEI的旱涝分类标准参照SAPEI及SPEI的有关文献[25,30],如表1 所示。

表1 SAPEI 旱涝等级标准Table 1 Criterions of drought and flood disasterswhen using SAPEI

1.4 农业旱涝急转事件识别

本文截取SAPEI达到干旱阈值的时段作为旱涝急转事件中的旱期,将解除期包含在急转间隔内。涝期同理。参考我国对干旱事件的常见划分方式[34],本文的干旱事件判断标准为:SAPEI值连续10d 达到轻旱或轻旱以上等级,且将第1 次达到轻旱等级的日期定义为旱事件起始。与之相似,涝事件的判断标准为:SAPEI值连续10d 达到轻涝或以上等级,且将第1 次达到轻涝等级的日期定义为1 次涝事件的起始。此外,结合农作物实际遭受旱涝急转胁迫的可能情景,本文将农田旱转涝事件定义为:在1 次干旱开始后,从干旱过程中SAPEI值恢复正常的第1 天起,3 d 内发生涝事件;将农田涝转旱事件定义为:在1 次涝渍开始后,从涝渍过程中SAPEI值恢复正常的第1 天起,持续无雨,直到发生干旱事件。

1.5 农业旱涝急转事件的强度指标

旱涝急转对农作物的危害与旱涝事件持续时间和程度均有关。基于此,本文定义了旱涝急转强度指数来表征农业旱涝急转强度:

式中:SAPEIi为干旱过程中第i天的SAPEI值;m为旱期持续时间;SAPEIj为涝渍过程中第j天的SAPEI值;n为涝期持续时间。Q值越大,表明旱涝急转强度越大。

此外,一个地区总体遭受旱涝急转灾害的风险与该地区发生旱涝急转事件的次数和各次旱涝急转事件的强度有关。因此,本文定义累计旱涝急转强度指数(S)来表示旱涝急转受灾风险:

式中:N为计算时段内所有旱涝急转(旱转涝或涝转旱)次数;Qi为第i次旱涝急转的旱涝急转强度指数。

2 结果与分析

2.1 SAPEI 模型的适用性检验

SAPEI指标计算过程中假设前期累计降水蒸散差指数(APEI)频率曲线服从log-Logistic 函数曲线,当日尺度前期累计降水蒸散差序列频率分布曲线与log-Logistic 拟合曲线分布大致相近时,可认为SAPEI模型适用于该序列[25]。因此,本文首先检验了研究区的日尺度APEI是否服从三参数的log-Logistic 概率分布。在综合考虑湖北省气候分区和棉花种植分布的情况下,选取了黄冈、荆州、宜昌和襄阳这4 个棉花高产地区分别作为湖北省东、南、西和北部的验证代表站,计算各站1961—2019年APEI序列的经验频率和log-Logistic 理论概率(图1)。由图1 可知,log-Logistic函数拟合不同气候站点的APEI分布的效果均能满足要求,所以SAPEI适用于反映湖北省棉花的每日水分盈亏状况。

2.2 SAPEI 对典型旱涝急转事件的反映能力

2011年长江中下游平原出现了典型的旱转涝现象:当年1—5月降水持续偏少,遭遇近60年来最严重的干旱,然后6月突降较往年同期偏多62%的降水[3]。因此本文选取2011年武汉市的旱转涝进行实例分析。图2(a)展示了武汉市该事件过程中每日降水与SAPEI变化情况。由图2(a)可知,5月1日—6月9日,虽然出现多次降水过程,但是日降雨量偏少,仅1 d 超过20 mm,考虑春旱的影响,旱情一直持续,SAPEI的持续低值反映了旱情。6月10日降水近40 mm,缓解了旱情,同时SAPEI有所回升。6月14日又出现80 mm 降水,短时间内形成涝情,故6月14日为旱涝急转点。与之对应,SAPEI明显在6月14日快速上升并达到轻涝等级,有效地反映了该急转点。紧接着6月18日降水200 mm,涝情继续加重,SAPEI值的等级也相应提升。而后随着降雨逐渐减少,涝情也逐渐消散,本次旱涝急转事件结束。由此可知,SAPEI指标能够较好地反映旱涝过程,有效识别旱转涝的急转点。

1964年武汉市出现了典型的涝转旱现象。因此本文以此为基础进行了涝转旱事件的实例分析。降雨量和SAPEI值变化情况如图2(b)所示。当年6月24—29日,武汉市累计降水260 mm,形成涝情,SAPEI达到峰值。之后持续无有效降水且伴随高温天气,加之7月中下旬棉花进入生长旺盛期,需水量大,因此迅速形成旱情。在连续无雨日期间,SAPEI值持续下降,于7月10日解除涝情并于7月17日开始旱情,涝与旱间隔只有6d,反映了从涝到旱的急转。综上所述,不同于非日尺度的旱涝指标,SAPEI可逐日进行旱涝条件判断,因此可用于确定涝转旱事件中干旱的起始时间。因此,SAPEI作为旱涝急转事件的筛选指标具有一定的优越性。

图1 代表站APEI 序列经验概率与log-Logistic 理论概率分布对比Fig.1 Comparison between the empirical probability distribution of APEI and the theoretical probability distribution of log-Logistic in representative stations

图2 武汉市典型旱涝急转事件过程Fig.2 Process of typical drought and flood abrupt alternation events

2.3 棉花旱涝急转在不同生育期的分布

1961—2019年湖北省棉花旱涝急转站次数和强度在不同生育期的分布特征如表2 所示。湖北省棉花在全生育期内共遭受旱涝急转事件317 次,其中旱转涝267 站次,涝转旱50 站次,旱转涝的累计旱涝急转强度指数约为涝转旱的5 倍,这表明在湖北省内,棉花旱涝急转灾害主要以旱转涝形式为主。对于棉花不同生育期的旱涝急转事件,花铃期内旱涝急转发生次数最多且累计强度最大,其次是吐絮期。苗期内不仅旱涝急转次数少而且平均强度最小,因此旱涝急转的风险最低。蕾期内旱涝急转事件具有次数较少但单次强度较高的特点。综合来看,棉花遭受旱涝急转风险最大的生育期是花铃期,其次是吐絮期和蕾期。对于棉花不同生育期内旱转涝事件,花铃期旱转涝次数及强度均明显高于其他生育期,而吐絮期次数仅次于花铃期。蕾期内虽然旱转涝次数最少但是单次平均强度较大。因此,旱转涝的生育期分布特征与旱涝急转总体特征相符。对于棉花不同生育期内的涝转旱事件,花铃期内涝转旱事件的累计强度和单次平均强度均最大,且发生次数仅次于吐絮期,因此涝转旱风险最高。苗期涝转旱站次数在10 次以内,平均强度接近全生育期均值,故涝转旱风险最低。吐絮期涝转旱虽然发生站次数最多,但平均强度值最低,这表明吐絮期内涝转旱具有频率较高但单次影响较小的特点。

表2 1961—2019年棉花不同生育期旱涝急转站次数与强度分布Table 2 Frequency and intensity distribution of the drought and flood abrupt alternation events (DFAA)at different cotton growth stages during 1961―2019

2.4 棉花旱涝急转时空演变特征

1961—2019年湖北省棉花旱涝急转累计强度在不同年代的空间分布如图3 所示。由图3 可知,1961—1969年棉花旱涝急转累计强度的区间差异较大,高风险地区主要在鄂东南的洪湖地区和鄂西南的恩施市;1970—1979年,棉花旱涝急转的累计强度和分布范围都有所增加,高风险地区向北转移至鄂西北的十堰及江汉平原北部;1980—1989年棉花旱涝急转累计强度和分布范围有所减小,高风险区向东北转移至鄂西北的襄阳和鄂东北的黄冈地区;1990—1999年棉花旱涝急转的累计强度与1980—1989年持平,但分布范围继续减小,集中在湖北省西部;2000—2009年棉花旱涝急转累计强度和分布范围继续减小到最低水平,风险较高区域主要在中部和东部地区;但2010—2019年旱涝急转累计强度和发生范围显著增加,高风险地区集中在东部地区,主要位于鄂东的黄冈地区、武汉地区以及鄂西北的襄阳地区。整体来看,1970—1979年湖北省棉花旱涝急转的累计强度最大且范围最广,而从1990—1999年至今,湖北省棉花旱涝急转有总体风险增强、发生范围变广且自西部向东部转移的趋势。

1961—2019年湖北省棉花旱转涝和涝转旱累计强度的空间分布如图4 所示。由图4(a)可知,湖北省棉花旱转涝累计强度值空间分布不均匀,鄂西北、江汉平原、以及鄂东的黄冈地区是旱转涝的高风险区,其中鄂东的黄冈地区风险最大,鄂西南则是旱转涝低风险区。总体上,旱转涝的高风险区呈现分布范围广的特点,广泛分布于湖北省的东部、中部和西北部。1961—2019年湖北省棉花涝转旱累计强度的空间分布如图4(b)所示。由图4(b)可知,鄂西北的十堰地区、鄂西南的恩施地区以及鄂东南的洪湖地区是涝转旱的高风险区。总体上涝转旱高风险区的分布比较集中,主要位于鄂西北和鄂东南,其中,鄂西北的棉花涝转旱事件不仅风险高,而且影响范围广。通过图4 的对比可以发现,湖北省棉花旱转涝与涝转旱的高、低风险区有所交错。鄂西北和鄂东南的洪湖地区同时是旱转涝和涝转旱的高值区,此外,该地区还与周悦等[35]发现的湖北省旱涝急转最强值点地理位置相一致,因此这2 个区域的旱涝情势复杂,应加强防范。江汉平原和鄂东的黄冈地区虽然旱转涝风险较高,但是涝转旱的风险较低;鄂西南的恩施地区虽然涝转旱风险偏高,但是旱转涝风险较低。

为进一步分析湖北省旱涝急转事件逐年的变化,对2000—2019年湖北省逐年不同形式的旱涝急转站次数和单次平均强度进行了统计(图5)。由图5(a)可知,湖北省旱涝急转站次数并未呈现持续上升或下降的趋势。2000年的旱涝急转发生站次数最多(12次/a),随后各年份的站次数一直波动,并在2011年再次超过10 次/a,次数的增加主要是因为全省内发生旱涝急转的站点更多,受旱涝急转波及范围更大。此外,在旱涝急转平均强度方面,各年旱涝急转强度也处于波动状态,但表现出与次数不同的规律,峰值分别出现在2006—2007年以及2016—2017年。部分年份出现了高强度旱涝急转,主要是由于旱、涝事件的持续性较强,而2007、2016、2017年强度达到峰值的主要原因都是部分地区降水量偏多而且持续时间长,说明了近年来湖北省高强度旱涝急转事件的影响因素主要是持续性降水。对于不同形式的旱涝急转,旱转涝占主导地位,因此旱转涝的次数与强度的变化规律与旱涝急转基本相同。相较之下,涝转旱的站次数较少(0~2 次/a),平均强度也较低,但在2018年旱涝急转强度出现了高值,这主要是因为该次涝转旱事件后期旱情异常严重且持续时间长,自7月9日至棉花生育期结束,长时间无有效降水。

图3 湖北省棉花旱涝急转累计旱涝急转强度年代际分布Fig.3 Temporaldistribution of the accumulative intensity of drought and flood abrupt alternationfor cottonin Hubei province during different decades

图4 湖北省棉花旱涝急转累计强度分布Fig.4 Spatial distribution of the accumulative intensity of drought andflood abrupt alternationfor cotton in Hubei province

图5 2000―2019年湖北省棉花旱涝急转站次数及单次平均强度Fig.5 Frequency and the intensity of per event of drought and flood abrupt alternation for cottonin Hubei province during 2000―2019

3 讨论

年内不同时段旱涝急转事件的计算结果表明,湖北省棉花在夏季7—8月(即花铃期内)最容易遭受旱涝急转灾害,与前人[16]采用的基于降水因素的DFAAI指标所得的结果(5—6月为高风险期)存在差异。比较2 种方法可知,本文额外考虑了作物种类以及作物在不同生育期的需水量差异。例如7—8月正值棉花花铃期,棉花对水分的需求量要高于其他生育期,这可能导致各生育期旱涝程度受作物水分消耗的影响而发生偏差,从而导致了2 种方法筛选得到的旱涝急转的年内分布有所差异。本文的结果表明花铃期是湖北省棉花遭受旱涝急转风险最大的生育期,该时期内旱涝急转事件频次高且强度大(表2);前人试验结果已表明,棉花在花铃期内对农田涝渍和干旱胁迫非常敏感[36-37],因此棉花花铃期的外部环境条件和自身承灾能力都具有较高的旱涝急转风险,需要加强对棉花花铃期内旱涝急转的预防措施,改善棉田灌溉排水管理,为减灾保产做好准备。

就湖北省棉花遭遇的旱涝急转事件的年代趋势而言,结果表明,20 世纪70年代是湖北省旱涝急转风险最大的年代(图3(b)),该结论与杨家伟等[19]的结论相类似。本文还发现近20年来湖北省棉花旱转涝发生次数最多的年份是2000年和2011年(图5(a)),这与闪丽洁等[16]在长江中下游流域所得到的结果一致。在旱涝急转事件的空间分布方面,发现鄂西北和鄂东南的洪湖地区的旱转涝和涝转旱强度都较高(如图4 所示),该区域与周悦等[35]发现的湖北省旱涝急转最强值点所在地理位置相吻合。此外,就不同形式的旱涝急转事件而言,湖北省棉花旱涝急转事件中旱转涝事件占绝对主导地位(约占80%,表2,图5),这与熊威[23]和闪丽洁等[38]关于湖北地区旱涝急转的研究结果均相符。以上结果表明,虽然本文采用了农业旱涝指标来判定旱涝急转事件,但对于旱涝急转年代趋势、空间分布和主要表现形式的判断与前人成果基本吻合。

SAPEI在建立农田水分收支量时,采用降水量代表降雨入渗量,没有考虑地表径流和地下径流的影响,这可能导致暴雨时SAPEI反映的涝渍程度过重。因此未来可通过引入由降雨量计算入渗量的转化公式来改进SAPEI,从而更加准确地反映农田水分状况。

4 结论

1)SAPEI指标适用于反映湖北省棉花的每日水分盈亏状况,可逐日进行旱涝条件判断,从而有效识别旱涝急转点,为旱涝急转事件的判断提供参考依据。

2)湖北省棉花的旱涝急转灾害以旱转涝形式为主。花铃期旱涝急转发生频率高且强度大;蕾期旱涝急转次数少但单次强度较大;吐絮期旱涝急转单次强度低而次数偏多,苗期旱涝急转次数少且单次强度较低。因此棉花旱涝急转风险最大的生育期是花铃期。

3)旱转涝的高风险区广泛分布于湖北省的东部、中部和西北部,而涝转旱高风险区的分布主要集中于鄂西北和鄂东南。鄂西北和鄂东南的洪湖地区同时是旱转涝和涝转旱的高值区,旱涝情势复杂。

4)湖北省20 世纪70年代棉花旱涝急转的风险最高、分布范围最广;20 世纪70年代至今,旱涝急转具有次数减少但是单次强度增加的趋势;从20 世纪90年代至今,湖北省棉花旱涝急转有总体风险增强、发生范围变广、自西部向东部转移的趋势。2000—2019年,湖北省棉花旱涝急转平均强度、站次数呈波动式变化,并在2000年、2011年次数达到峰值,在2016年、2017年平均强度达到峰值。

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