潮白河流域气象水文干旱特征及其响应关系

利用潮白河流域7个气象站1960-2011年逐月降水以及密云水库同时期入库流量数据，分别以SPI和SDI两个干旱指标表征气象、水文干旱，采用游程理论、M-K检验、滑动t-检验、Spearman秩相关检验等方法研究了该流域气象水文干旱特征，并探求水文、气象干旱的响应关系。结果表明：研究期内潮白河流域气象干旱多以短历时干旱事件为主，历时1-2个月的干旱事件达研究期内气象干旱事件总次数的67.18%；但是气象干旱的年干旱烈度及其历时未通过MK趋势显著性检验，其线性斜率值仅为-0.025和-0.005，变化趋势不明显。而水文干旱存在极长历时重烈度干旱事件，历时达4个月以上的干旱事件达研究期内水文干旱事件总次数的46.54%，最长干旱历时达45个月；且研究期内水文干旱的年干旱烈度及其历时均通过显著性检验，线性斜率值达-0.419和0.228，变化显著；二者均在1980年和1998年出现突变现象。自20世纪90年代末以来，潮白河流域水文干旱频繁发生，且多为长历时连续干旱。研究期内水文干旱滞后气象干旱约1个月。     

基于Copula函数的湘江流域气象干旱向水文干旱传播特性

水文干旱的发生往往与气象干旱的发生密切相关，因此揭示两者间的响应关系对干旱预警及水资源管理具有极其重要意义。该研究以湘江流域为研究对象，采用标准化降水指数（standard precipitation index，SPI）和标准化径流指数（standard runoff index，SRI）分别表征气象干旱和水文干旱，采用皮尔逊相关系数确定干旱响应时间，并结合游程理论识别、融合和剔除干旱事件，分析湘江流域上、中、下游不同季节干旱的趋势性及周期性，最后建立基于Copula函数耦合贝叶斯网络模型的气象-水文干旱特征响应概率曲线。结果表明：湘江流域气象干旱到水文干旱的传播时间为2个月，阈值组合[0.5、0、−0.5]相较于组合[0、−0.3、−0.5]识别得到的干旱事件更优；下游发生水文干旱的情况最为严重，中游气象干旱最为严重，整体上水文干旱发生历时和烈度的最大值均大于气象干旱；流域整体有湿润化趋势，但是在夏季和秋季，存在干旱化的趋势；干湿变化存在几个较为明显的震荡周期，分别为3～5、6～10和18～21 a；对于联合分布函数，除了上游和下游气象-水文干旱烈度的最优联合分布为Gumbel Copula函数，其余干旱特征变量的最优联合分布均为Frank Copula函数；水文干旱历时、烈度的响应概率随气象干旱特征变量的增加而增加，但当气象干旱历时超出特定阈值时，水文干旱历时对其响应概率将趋于稳定，即当气象干旱历时超过特定阈值后，将不会进一步延长水文干旱的发生时长。