杨家伟, 陈华^,, 侯雨坤, 赵英, 陈启会, 许崇育, 陈杰武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉 430072

A method to identify the drought-flood transition based on the meteorological drought index

YANG Jiawei, CHEN Hua^,, HOU Yukun, ZHAO Ying, CHEN Qihui, XU Chongyu, CHEN JieState Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China

通讯作者: 陈华(1977-), 男, 福建建瓯人, 教授, 博导, 主要从事流域水文模拟等研究。E-mail: chua@whu.edu.cn

收稿日期:2018-12-17修回日期:2019-08-10网络出版日期:2019-11-25

基金资助:

国家重点研发计划.2017YFA0603702 国家自然科学基金项目.51339004

Received:2018-12-17Revised:2019-08-10Online:2019-11-25

Fund supported:

National Key R&D Program.2017YFA0603702 National Natural Science Foundation of China.51339004

作者简介 About authors
杨家伟(1994-),男,河南周口人,硕士生,主要从事旱涝灾害研究E-mail:yang_jiawei@whu.edu.cn。









摘要
基于长江流域212个气象站点1961-2017年的日降水资料,借助标准化加权平均降水指数（SWAP）,结合多门槛游程理论,提出一种识别旱涝急转事件的新方法。方法应用于旱涝急转事件高发的长江流域,分别从典型站点旱涝事件分析、区域典型旱涝急转事件分析、旱涝急转事件时空分布规律分析等角度,探讨了长江流域1961-2017年旱涝急转事件规律。结论显示：①SWAP指数对于旱涝事件具有良好的识别能力。②聚类方法可聚合相似旱涝急转事件,2011年长江中下游旱涝急转事件中干旱事件占主导地位,持续时间远长于洪涝事件。③ 长江流域旱涝急转事件呈现明显的区域规律：上游发生频率较低,中下游偏高;此外,长江流域多数分区近期旱涝急转事件发生频率呈现上升趋势。研究结果表明,基于SWAP指数并结合多门槛游程理论的方法能够比较准确地识别旱涝急转事件,可进一步应用于旱涝急转事件的预测及评估中。
关键词： 旱涝急转;平均降水指数（SWAP）;多门槛游程理论;聚类

Abstract
A new method was proposed to identify drought-flood transition events by combining a drought-flood index (Standard Weighted Average Precipitation, SWAP) with the multi-threshold theory. This method was tested in the Yangtze River Basin using daily precipitation data from 212 stations for the 1961-2017 period. With this method, the meteorological drought and rainstorm flood in the representative station were identified, and representative regional drought-flood transition events and spatiotemporal patterns of drought-flood transition were analyzed. The results show that: SWAP is an effective index to identify the meteorological drought and rainstorm flood. K-means clustering can classify similar drought-flood transition events into one cluster. The drought event plays a dominate role in drought-flood transition events for the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin in 2011, and the drought lasts for a much longer duration than the flood during the drought-flood transition event. Drought-flood transition events show an obvious regional pattern for the Yangtze River Basin with low frequency for the upper reaches and high frequency for the middle and lower reaches. In addition, the drought-flood transition frequency presents an increasing trend recently for most parts of the Yangtze River Basin. Overall, the results imply that the proposed method combining meteorological drought index with multi-threshold theory is capable of identifying drought-flood transition events, and can be further used for predicting drought-flood transition events.
Keywords：drought-flood transition;Standard Weighted Average Precipitation;multi-threshold theory;clustering


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本文引用格式
杨家伟, 陈华, 侯雨坤, 赵英, 陈启会, 许崇育, 陈杰. 基于气象旱涝指数的旱涝急转事件识别方法. 地理学报[J], 2019, 74(11): 2358-2370 doi:10.11821/dlxb201911012
YANG Jiawei. A method to identify the drought-flood transition based on the meteorological drought index. Acta Geographica Sinice[J], 2019, 74(11): 2358-2370 doi:10.11821/dlxb201911012

1 引言

《中国水旱灾害公报2017》统计结果显示：21世纪以来,中国因旱涝灾害年均受灾人口近亿人次,经济损失上千亿元^[1],研究旱涝事件规律具有重要的社会经济价值。作为影响旱涝事件的决定性因素,降水受到研究者们广泛关注。然而,以往的研究多围绕降水异常引起的季节内洪涝事件,却很少探讨季节间的旱涝交替现象^[2]。近年来随着旱涝灾害及极端降水发生频率的增加^[3,4,5],短时间内的旱涝交替也愈加频繁。对于前期处于干旱状态的区域,极端降水的发生可能使得该区域迅速由干旱转变为洪涝,这种短期内由干旱转为洪涝的自然现象,称为“旱涝急转”。旱涝急转是典型的因季节间降雨异常引起的旱涝交替现象^[6],由于旱涝并存且转变快速,旱涝急转往往比单独的干旱或洪涝事件的危害更大^[7]。

旱涝急转现象在中国时有发生,典型事件如1994年夏初珠江流域以及2011年夏初长江中下游的旱涝急转事件^[8,9],造成了巨大的工农业损失及人员伤亡。国内外****针对旱涝急转事件的筛选做了一系列研究,Wu等^[10]根据夏季降水量和无雨日定义了旱涝急转指数（Droughts-Floods Coexistence Index, DFCI）,首次定量筛选了季尺度的旱涝急转事件;Zong等^[11]采用扩展经验正交函数（Extended Empirical Orthogonal Function, EEOF）对长江流域2011年旱涝急转事件进行分析;闪丽洁等^[12]将DFCI指数加以改进,定义了日尺度旱涝急转指数（Dry-Wet Abrupt Alternation Index, DWAAI）。综合以往旱涝急转的研究,其不足之处有二：首先,多从月尺度甚至季尺度上筛选旱涝急转事件,较大的时间尺度容易造成旱涝中和,导致旱涝急转事件筛选不准确,而从日尺度上筛选旱涝急转事件的研究较少^[12]。此外,已有研究普遍缺乏对旱涝急转事件期间的降水量、无雨日等特征分析,这些特征对于事件的分析与预测至关重要。

基于此,本文在计算日尺度气象旱涝指数（Standard Weighted Average Precipitation, SWAP）基础上（该指数在旱涝监测方面被证明具有良好的适用性,可以从较短时间尺度上,实现对旱涝情景的动态识别^[13,14,15]）,结合多门槛游程理论^[16,17],提出了一种定量筛选旱涝急转事件的新方法。鉴于长江流域旱涝急转事件较为频发,且相关研究较少,故本文选取长江流域为研究对象。

2 研究区域与数据

长江流域水量充沛,流域面积约180万 km²,干流全长6300 km,是年径流量仅次于亚马逊河和刚果河的世界第三大河^[18,19]。流域内工农业发达、人口密集。然而,受季风气候影响,长江流域降水时空分布不均,旱涝灾害频发,旱涝急转现象时有发生,对流域内工农业发展造成重大影响。

资料来源于国家气象信息中心产品“中国地面气候资料日值数据集（V3.0）”,选用1961-2017年长江流域内气象站点的日降水资料,其中缺失值大于15%的站点被弃用,所选站点的缺失值采用历史同日均值插补,最终筛选得到长江流域212个气象站点1961-2017年完整的日降水数据。本文按照水资源二级分区,将长江流域自上游而下划分为12个二级子流域,各子流域的地理位置、面积和对应的气象站点如图1、表1所示。

图1

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图1长江二级子流域及气象站点分布

Fig. 1Spatial distribution of sub-basins and meteorological stations in the Yangtze River Basin



Tab. 1
表1
表1长江流域二级子流域分区表
Tab. 1Sub-basins of the Yangtze River Basin

区域	编号	二级子流域分区	面积(万km2)	气象站点数（个）
长江上游	a	金沙江石鼓上游	20.83	7
	b	金沙江石鼓下游	23.71	20
	c	岷沱江	16.48	14
	d	嘉陵江	15.88	13
	e	乌江	8.7	11
	f	上游干流区	12.02	15
长江中游	g	洞庭湖	26.23	42
	h	汉江	15.55	23
	i	鄱阳湖	16.23	25
	j	中游干流区	9.67	19
长江下游	k	三角洲平原区	3.75	9
	l	下游干流区	9.25	14

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3 方法

3.1 标准化加权平均降水指数SWAP

Lu等^[13]假设当日旱涝状态受前期旱涝状态和当日降水的影响,提出了加权平均降水指数（Weighted Average Precipitation, WAP）,来衡量当前的气象旱涝状态。WAP的计算公式为：

（1）WAP=∑n=0NwnPn
（2）wn=(1-α)αn
式中：P_n表示前n天当天的降水;w_n表示P_n的权重;α是表征权重随时间衰减参数;N是前期影响天数。按经验α取0.9,N取44。采用Gamma分布拟合WAP多年同日序列,经正态标准化得到标准化加权平均降水指数SWAP^[14]。值得注意的是,Gamma分布拟合时需对0值数据进行处理,以往多采用式（3）处理0值序列^[20,21]：

（3）p(x)=p0+(1-p0)F(xp>0,λ),x>0p0,x=0
式中： p(x)为累计降水的概率分布;p₀表示序列中0值对应概率。但季风区冬春季干燥少雨,WAP值可能出现多日0值,极端情况下（p₀ > 50%）,会使得标准化SWAP值均大于等于0,结果就会偏“洪涝”^[21]。为避免出现这种不合理现象,本文采用Soláková等^[22]提出的一种0值处理方式处理WAP序列：

（4）p(x)=p0+(1-p0)F(xp>0,λ),x>0p?0=np=0+12(n+1),x=0
式中：n_p=0表示0值的个数;n为序列总数。

3.2 基于游程理论的旱涝事件以及旱涝急转事件识别

游程理论是一种时间序列分析方法,广泛应用于量化筛选旱涝事件^[16,17]。采用日尺度旱涝指数筛选旱涝事件时,游程理论的应用更加广泛^[23,24]。本文将SWAP指数与多门槛游程理论相结合,对1961-2017年间长江流域的旱涝事件与旱涝急转事件进行筛选。

3.2.1 旱涝事件识别 本文首先由各气象站的日降水资料计算对应的日尺度SWAP值,随后参考旱涝强度等级划分（表2）,得到每日旱涝状况,最后根据每日的旱涝状况结合多门槛游程理论定量筛选旱涝事件。因SWAP指数与综合干旱指数（Compound Index, CI）的旱涝等级对应的概率相近,且两者同为日尺度旱涝指标,本文借鉴CI的游程设置^{[23, 25-26]},以干旱事件为例,采用以下步骤识别事件：

Tab. 2
表2
表2基于SWAP指数的旱涝强度等级
Tab. 2SWAP categories based on the initial classification of SAWP values

旱涝等级	SWAP	概率(%)
特涝	2.0 ≤ SWAP	2.3
重涝	1.5 ≤ SWAP < 2.0	4.4
中涝	1.0 ≤ SWAP < 1.5	9.2
轻涝	0.5 ≤ SWAP < 1.0	15
正常	-0.5 < SWAP < 0.5	38.2
轻旱	-1.0 < SWAP ≤ -0.5	15
中旱	-1.5 < SWAP ≤ -1.0	9.2
重旱	-2.0 < SWAP ≤ -1.5	4.4
特旱	SWAP≤-2.0	2.3

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① 干旱事件起始：轻旱等级以上持续10 d（一旬）常作为干旱事件的发生标准^[25,26],因此本文取干旱事件发生的截取水平R₀为-1（轻旱等级上界）,当SWAP值连续10 d小于R₀时,定义为一次干旱事件开始,干旱起始日为这10 d 中的第一天。② 干旱事件终止：连续7~10 d出现较多自然降水,使得土壤水分达到适宜或者偏湿润状态时,常作为干旱解除的标志^{[23, 25-26]},因此本文取干旱事件结束的截取水平R₁为0.5（正常等级上界）;同时,鉴于SWAP指数已考虑前N天降水的贡献,取SWAP值连续7 d大于R₁时（而不是更长的10 d）,为干旱事件结束标志,防止筛选得到的事件持续时间过长,干旱结束日为这7 d中的最后一天。③ 干旱持续时间：从干旱起始日期到干旱结束日期的时间间隔。④ 干旱强度：干旱持续时间内所有小于等于R₀的SWAP值的均值。⑤ 时段干旱评价：时段内至少发生一次干旱事件,则认为该时段发生干旱事件;时段内干旱强度为干旱事件期间内SWAP值的均值。

类似地,洪涝事件的开始和结束截取水平分别选为1（轻涝水平上界）、-0.5（正常等级下界）,洪涝事件识别与干旱事件类似,在此不再赘述。另外,由于长江流域11月-次年3月为非汛期,几乎不发生洪涝事件^[18],故本文仅考虑汛期（4-10月）的暴雨洪涝事件。

3.2.2 旱涝急转事件识别 若某时期先后发生一次干旱事件和一次洪涝事件,且干旱事件结束与洪涝事件开始的时间间隔小于5 d（一候）,则定义为一次旱涝急转事件发生。其中,旱涝急转事件的起讫时间分别为干旱事件的起始时间与洪涝事件的结束时间。

定义以下统计指标,用来刻画急转事件的特征：

（1）急转点：一次旱涝急转事件中干旱事件的结束日期。

（2）急转事件次数N：某时段内发生旱涝急转事件的总次数。

（3）急转事件强度K：表征事件的急转程度,按如下公式定义：

（5）K=∑DSWAP后-∑DSWAP前D
式中： ∑DSWAP前、 ∑DSWAP后分别表示急转点前、后的某D天SWAP值累加,本文中D取5,即旱涝急转事件中旱涝事件的最大间隔期,旱涝急转强度等级划分如表3所示。值得注意的是,由于本文基于气象站点实测数据,可通过邻近站点加权等方法拓展到区域旱涝急转事件的定义。

Tab. 3
表3
表3旱涝急转强度等级划分
Tab. 3Categories of drought-flood transition severity

旱涝急转强度	K
轻度	1.0 ≤ K < 2.0
中度	2.0 ≤ K < 3.0
重度	3.0 ≤ K

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（4）时段总无雨日距平、总降水量距平：

Wu等^[10]认为时段内降水总量与同期相近,而无雨日较同期增多时,则该时段降水相对集中、分配不均匀,并将此作为判断旱涝急转事件特征的依据。本文引入时段总无雨日距平D_un、时段总降水量距平P_un这两个指标,分析筛选得到的旱涝急转事件的降水特征,两指标定义为：

（6）Dun=D0-D?D?
（7）Pun=P0-P?P?
式中：D₀、 Dˉ分别表示时段总无雨日、时段总无雨日均值;P₀、 Pˉ分别为时段总降水量、时段总降水量均值。

3.3 K-means聚类

K-means聚类是一种无监督机器学习算法^[27],该算法可自动聚合相似样本数据为一个聚类,被广泛应用于旱涝事件的特征提取与分析^[28]。本文采用K-means聚类来聚合相似的旱涝急转事件,并分析聚类事件的共同特征。

4 结果与分析

4.1 基于SWAP指数的旱涝事件筛选

为评估SWAP指数对于旱涝事件的筛选能力,本文以武汉气象站为例进行分析。根据多来源灾情文献记载^{[29,30,31,32]},选取湖北省1961-2017年间农作物成灾面积在1000万亩以上的10个典型干旱事件（包含武汉站所在区域）（表4）。基于武汉站1961-2017年日降水数据计算日尺度SWAP值,结合3.2.1节旱涝事件识别方法推求武汉站的旱涝事件,选出与文献灾情记载同期的干旱事件（表4）。由表4可知,方法筛选得到的武汉站干旱事件与同期历史记载吻合良好,如1966年春夏秋连旱,筛选得到的同期事件从当年3月持续到11月;2011年春夏连旱,筛选的事件区间在2010年底到2011年6月初,这些事件与文献记载均大致相符。值得注意的是,由于文献记载的干旱事件是大致日期范围,本研究方法筛选得到的事件起止时间与记载不完全相同,如历史记载的1992年严重伏秋连旱（8-11月）,筛选得到的事件为8月11日至次年1月3日,包含记载的干旱时段,虽干旱结束时间比记载时段略延迟一个月,仍可认为两者吻合良好。由以上分析可知,SWAP指数结合多门槛游程理论的方法对干旱事件的筛选效果良好。

Tab. 4
表4
表4基于SWAP指数的武汉站干旱事件筛选
Tab. 4Identification of droughts at Wuhan station based on SWAP

干旱起始	干旱结束	持续天数(d)	历史记载	来源
1961/7/12	1961/9/2	52	严重伏秋连旱	1、2
1966/3/22	1966/11/13	236	轻度春旱,严重伏秋连旱	1、2
1972/6/8	1972/9/12	96	严重伏秋连旱	1、2
1976/7/23	1976/10/22	91	严重伏秋连旱	1、2
1978/7/7	1978/10/26	111	特大伏秋连旱	1、2
1981/5/1	1981/6/27	57	严重春夏连旱	1
1992/8/11	1993/1/3	145	严重伏秋连旱	1
1994/5/2	1994/7/13	72	严重夏旱	1
2001/5/15	2001/11/29	198	严重春夏秋连旱	3
2010/11/29	2011/6/14	197	严重春夏连旱	4

注：历史记载来源：1《中国气象灾害大典: 湖北卷》;2《湖北省气候志》;3《2001年湖北省天气气候特点及主要气象灾害》;4《中国水旱灾害公报2011》。

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为验证该方法对暴雨洪涝事件的筛选能力,选取武汉站1961-2017年实测单日最大降水的前10位对应的暴雨洪涝事件,表5展示了这10个典型暴雨日及筛选得到的同期暴雨洪涝事件起止日期。10个典型暴雨日中,有5个暴雨日与暴雨洪涝事件起始日重合,剩余的5个暴雨日均在筛选得到的暴雨洪涝事件区间内。图2展示了1998年与2016年武汉站夏季暴雨洪涝事件中降水与SWAP值的变化关系,由图2可见,1998年7月21日武汉站单日降水达285.7 mm,当日SWAP值随之增大,由于考虑了前期降水的影响,SWAP值在21日后的一段时间内保持偏涝水平;2016年6月19日,7月1日、2日、6日武汉站单日降水分别为180 mm、162.8 mm、153.1 mm、241.5 mm,SWAP指数自6月19日开始随着降水变化而变化,至7月6日达到峰值。可见该方法能捕捉降水的变化情况,准确地刻画暴雨洪涝事件发生过程。

Tab.5
表5
表5基于SWAP的武汉站暴雨洪涝事件筛选
Tab.5Identification of rainstorm floods at Wuhan station based on SWAP

日期	单日降水(mm)	暴雨洪涝起始	暴雨洪涝结束
1982/6/20	298.5	1982/6/20	1982/10/7
1998/7/21	285.7	1998/7/21	1998/9/5
1969/8/23	261.7	1969/7/7	1969/10/10
2016/7/6	241.5	2016/6/19	2016/9/2
1961/6/8	214.5	1961/6/8	1961/6/25
1991/7/9	209.8	1991/5/21	1991/8/22
1962/7/4	198.0	1962/7/4	1962/10/20
2011/6/18	197.9	2011/6/14	2011/7/13
1962/8/23	180.9	1962/7/4	1962/10/14
2016/6/19	180.0	2016/6/19	2016/9/2

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图2

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图2暴雨洪涝事件中SWAP指数与降水的关系

Fig. 2The relationship of SWAP and precipitation during the rainstorm flood

4.2 2011年长江流域典型旱涝急转事件评估

在旱涝事件筛选的基础上,为评估SWAP指数对旱涝急转事件的刻画能力,本小节针对2011年长江中下游区域典型旱涝急转事件^{[9, 12, 32]},取2011年5月、6月6个旬时段,采用3.2.1节中时段旱涝事件筛选方法,得到长江流域212个气象站点2011年5-6月各旬对应的旱涝事件,采用反距离权重法插值得到旱涝事件强度的空间分布（图3）。由图3可知,2011年5月上旬,长江中下游地区已经出现大面积旱情,重旱区域集中在湖北东部及西北部、江苏南部、江西北部、贵州北部等地;到5月中旬,重旱区域明显增多,从重庆中部、贵州北部向东延伸;到5月下旬,重旱区域明显减少,旱情初步缓解;6月上旬,湖北东部、湖南北部、江西北部等地的旱情得到明显缓解;6月中旬长江中下游由旱转而向涝发展,其中湖北东南部、江西北部、湖南中部、安徽东南部及江苏南部出现重涝,这些区域的旱涝情势短时间内发生明显转变;至6月下旬,长江流域的旱涝事件基本结束。

图3

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图32011年5-6月长江流域各旬旱涝事件强度

Fig. 3The severity of droughts and floods in the Yangtze River Basin from May 2011 to June 2011



根据3.2.2节旱涝急转事件的筛选方法,筛选得到长江流域212个气象站点1961-2017年旱涝急转事件,选取急转点在2011年6月的事件,对应51个气象站点事件。图4展示了这些站点事件强度的空间分布,其中圆点标记区域发生了旱涝急转,圆点半径越大表示事件强度越强。由图4可知,2011年6月旱涝急转事件发生区域集中在长江中下游的湖北大部、湖南北部、江西北部、安徽南部及江苏南部区域,与图3中短时间内由旱转涝的区域吻合,也和文献记载的旱涝急转区域相符^[32]。

图4

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图42011年6月长江流域旱涝急转强度分布

Fig. 4Spatial distribution of the severity of drought-flood transition events in June 2011 in the Yangtze River Basin



为进一步分析旱涝急转事件的特征,选用3.2.2节定义的总无雨日距平与总降水量距平两个指标进行分析。首先,根据上文计算结果得到的2011年6月长江流域51个旱涝急转站点事件,选取这51个急转事件的时段作为计算时段,计算各时段对应的总无雨日距平与总降水量距平两个指标;随后,采用K-means聚类分析上述各事件时段对应的两个指标的特征,聚类步骤如下：

（1）计算样本选取51个急转事件对应的总无雨日距平和总降水量距平,样本记为X_51×2;选择聚类个数为2（K = 2）;初始聚类中心点（2个）从样本点中随机选取,记为 μ_2×2。

（2）计算样本点 X1×2i(i=1,2,…,51)距离各聚类中心点 μ1×2j(j=1,2)之间的欧式距离,取欧式距离最近的中心点作为该点所属中心点,每个中心点和其从属的点构成聚类。

（3）计算每个聚类的均值,作为新的中心点。

（4）循环（2）~（3）,直到中心点位置不再发生变化。

经优化迭代得到A（-0.19, 0.18）、B（0.16, 0.06）两个聚类中心,对应的两聚类分别占总数的78%、22%（图5）。51个旱涝急转事件中,有50个事件对应的时段无雨日距平为正,表明多数事件期间无雨日呈增加状态。B聚类总降水量较多年同期均值有所增加,同时无雨日也明显增多,降水时长短但雨量多,表明了B聚类的旱涝急转事件期间降水分配不均匀的状态;A聚类对应的事件期间总降水量较多年同期均值明显减少,总无雨日较多年同期也明显增加,因此,A聚类事件期间两个统计指标并不能体现降水分布不均匀的状态。进一步计算上述各旱涝急转事件期间干旱事件持续天数与洪涝事件持续天数,并分别计算A聚类与B聚类平均旱涝持续时长比,对比分析发现：A聚类平均旱、涝持续时长比为3.91,旱期持续时间远长于涝期;而B聚类平均旱、涝时长比为1.17,旱、涝持续时间基本持平。

图5

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图52011年6月长江流域旱涝急转事件统计特征聚类

Fig. 5Characteristics clustering of drought-flood transition events in June 2011 in the Yangtze River Basin



综上可知,2011年长江中下游流域旱涝急转事件按降水特征可分为两类：旱涝时长相近的事件和旱期远长于涝期的事件,其中占主体的是旱期远长于涝期的事件（A聚类）,该类急转事件期间干旱持续时间远长于洪涝事件,事件期间总无雨日增多的同时总降水量减少,总降水量、总无雨日这两个指标不能表现出降水不均匀的状态;另一类急转事件期间旱、涝事件持续时长相近,事件期间总降水量变化不大、总无雨日明显增多,这两个指标可体现出降水分配不均匀的状态。

以武汉站为例对站点旱涝急转事件进行分析,图6展示了武汉站2011年旱涝急转事件中日尺度SWAP与日降水的变化。2010年底-2011年5月底,武汉站持续干旱少雨,而从6月中上旬开始出现系列强降水,短时间内旱涝形势急转。由表2知,筛选得到的干旱事件区间为2010年11月29日-2011年6月14日,筛选得到的暴雨洪涝事件开始于2011年6月15日,当日降水达77 mm（距干旱事件结束仅1 d,被筛选为旱涝急转事件）,随后,SWAP指数随降水的增减而变化,使得洪涝事件持续到7月中旬才结束。若采用常用的Wu等^[10]定义的长周期旱涝急转指数,则会将5-6月降水进行加和,从而导致旱涝中和,遗漏此次典型旱涝急转事件。以上分析直观地表明了日尺度上筛选旱涝急转事件的优越性。

图6

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图62011年武汉站旱涝急转事件中SWAP指数与降水的关系

Fig. 6The relationship of SWAP and precipitation during the drought-flood transition event at Wuhan station in 2011

4.3 1961-2017年长江流域旱涝急转事件时空分布规律分析

图7展示了长江流域212个气象站点1961-2017年每年发生旱涝急转事件的站次数。1961-2017年长江流域旱涝急转事件平均每年发生40站次,21世纪以来,旱涝急转事件年发生站次明显增加,2011年达到峰值（76站次）,与前人研究结论一致^{[2, 12]}。

图7

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图71961-2017年长江流域旱涝急转事件发生站次统计

Fig.7Statistics of stations where drought-flood transition events occurred in the Yangtze River Basin during 1961-2017



图8展示了长江流域1961-2017年旱涝急转事件发生频率及平均强度的空间分布。大部分区域过去57年旱涝急转事件的发生次数为8~14次,对应的频率为0.15~0.25。而上游嘉陵江流域东部、长江上游干流区西南部,中游洞庭湖流域中南部、鄱阳湖流域北部,以及下游的三角洲平原区和干流区为旱涝急转事件多发区,对应的事件频率为0.25~0.4;旱涝急转事件低发区主要集中在长江上游及中游的部分区域,包括金沙江流域大部分地区、嘉陵江流域西北部,以及长江上游干流区和中游干流区的交界区域,事件的发生频率小于0.15。长江流域过去57年旱涝急转事件强度的区域规律显著（图8b）：长江中下游广大地区以及上游岷沱江流域东部、嘉陵江、乌江、上游干流区等区域事件强度较高;而上游岷沱江流域西北部、金沙江流域以及中游鄱阳湖流域东部等区域事件强度较弱。

图8

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图81961-2017年长江流域旱涝急转事件频率(a)与强度(b)的空间分布

Fig. 8Spatial distribution of drought-flood transition characteristics in the Yangtze River Basin during 1961-2017: (a) frequency, (b) severity



为进一步揭示长江流域旱涝急转事件的时空分布规律,选取1968-1977年、1978-1987年、1988-1997年、1998-2007年、2008-2017年5个时期,进行不同分区事件发生频率的对比分析（图9）。各二级流域分区每10年发生的旱涝急转事件次数在0.5~3次之间,且呈现明显的时空规律：长江中上游大部分二级流域（图9a~9j）在1968-1977年旱涝急转事件发生频率较高,随后进入相对低发期,2008-2017年又呈高发态势;长江下游二级流域（图9k~9l）在1978-1987年旱涝急转事件发生频率较高,随后进入相对低发期,1998-2017年又呈高发态势。总体上看,除中上游部分二级流域（图9a、9e~9g）外,长江流域1998-2017年旱涝急转事件发生频率呈现上升态势,需重点做好防范工作。

图9

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图91968-2017年长江流域各分区时段平均旱涝急转事件发生频率

Fig. 9Decadal variation of the regional average drought-flood transition events at each sub-basin in the Yangtze River Basin during 1968-2017

5 结论

本文基于气象旱涝指数SWAP,结合多门槛游程理论,在识别旱涝事件的基础上提出了一种识别旱涝急转事件的新方法,并将之应用于长江流域。研究首先筛选了长江流域的旱涝事件,并对武汉站的典型旱涝事件进行分析;接着选取了长江流域典型旱涝急转事件,并结合聚类方法对事件的特征进行了分析;最后对1961-2017年长江流域旱涝急转事件的时空分布规律进行了探讨,得出的结论如下：

（1）SWAP指数对于气象干旱以及暴雨洪涝事件具有良好的识别性,能够准确识别典型旱涝事件的起止时间,为从旱涝事件角度筛选旱涝急转事件提供基础。

（2）K-means聚类能聚合相似的旱涝急转事件,借助聚类分析提取出2011年夏初长江中下游地区的两类旱涝急转事件：旱涝时长相近的事件和旱期远长于涝期的事件,其中占主体的是旱期远长于涝期的事件,该类事件表现出降水量显著减少和无雨日明显增加的状态。

（3）长江流域旱涝急转事件发生次数呈现明显区域规律：长江上游大部分区域发生频率相对较低,而中下游地区相对高发;长江流域旱涝急转事件强度则无明显区域差异。从时间上看,长江流域多数分区近期旱涝急转发生频率呈现上升的趋势,需做好防范工作。

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选用NCEP/NCAR、NOAA、国家气候中心 (NCC) 提供的各要素资料及NOAA-Hysplit模型,对2011年春末夏初发生在中国长江中下游地区旱涝急转的降水异常事件及其影响机制进行初步分析,并建立天气学概念模型.结果表明: (1) 长江中下游地区,尤其是 (27°N～32°N,110°E～120°E) 区域在6月第1候 (6月3日左右) 发生了1951年以来最严重的一次旱涝急转事件; (2) 海温距平及SVD分析表明,此次事件属于方差贡献较小的异常模态,其前期信号存在于赤道中东太平洋及赤道印度洋; (3) 涡度低频振荡分析表明太平洋上空动力机制对6月长江中下游降水有重要的作用,在10～30天稳定分量分析中发现中高纬环流形势持续稳定为此次事件提供大尺度环流背景场; (4) 前期赤道中东太平洋为较强的拉尼娜事件,赤道印度洋为大范围的异常冷海温控制,受其影响,副热带高压异常偏东、Walker环流偏强、印度洋Hadley环流偏弱,中国西南、东南水汽输送不足,致使长江中下游地区急转前发生持续严重干旱.随着赤道中东太平洋及印度洋冷海温异常的减弱,副热带高压的突然异常西伸 (6月第1候) 且持续、Walker环流减弱、印度洋Hadley环流增强,匹配中高纬度大尺度稳定维持的气候背景,使冷暖空气在长江中下游地区持续交绥,该地区降水异常偏多并持续,导致6月长江中下游持续性洪涝,最终造成此次“旱涝急转”事件的发生.
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