基于帕尔默旱度模式的干旱识别及其特征值频率分析

干旱过程识别及干旱特征值频率分析是旱灾风险管理的重要基础性工作。目前干旱频率分析中存在的主要问题有:水文干旱指标易受人类活动影响,其序列的一致性条件常难满足;基于阈值的干旱过程识别法中存在着阈值无明确物理意义;干旱历时定义为干旱过程中的时段数,会使过程中有较多旱情缓解期但烈度并不大的干旱因干旱历时较长而被识别为严重干旱;干旱烈度常不具有时间可比性。采用受人类活动影响较小的气象因子为输入,基于帕尔默旱度模式计算了研究区逐时段的干、湿状态及帕尔默干旱指数,根据其干、湿状态及帕尔默干旱指数识别了干旱过程,以干旱过程中处于干期状态的时段数为干旱历时并以干旱过程中具有时间可比性的帕尔默水分距平指数的累积值为干旱烈度。在采用适线法确定干旱历时、干旱烈度分布的基础上,利用GH Copula函数构建了两者的联合分布,计算了昆明站1951-2011年干旱事件的重现期,其中2009-2010年干旱为61 a资料中最严重干旱,重现期达64.7 a一遇。经与昆明实际旱情及由降水、径流指标识别的干旱过程比较,表明基于帕尔默旱度模式识别的干旱过程能较好地反映实际旱情,与由径流指标识别的干旱过程具有较高一致性,而与未涉及地表水文过程的降水指标识别的干旱过程有所差异。研究结果为旱灾危险性评估提供参考。