中国西南地区未来干旱格局的多指标CMIP6集成分析与农业风险评估

本研究针对中国西南湿润区频发干旱的矛盾现象，基于20个CMIP6模型数据降尺度分析，创新性集成SPI、CZI、SPEI和NSPEI四种干旱指标，揭示不同SSP情景下干旱时空分异规律，首次量化评估主要农作物干旱暴露风险，为气候变化敏感区防灾减灾提供科学依据。

　　

中国西南地区作为典型的湿润气候区，近年来却频繁遭遇极端干旱事件，这种"湿区旱化"现象对"天府之国"的农业生产构成严峻挑战。更令人担忧的是，现有研究对气候变化背景下该区域干旱演变规律的认识存在显著分歧——传统降水指标与考虑蒸散发的新型指标往往得出矛盾结论。这种认知鸿沟使得农业防灾减灾决策缺乏可靠依据，特别是在水稻、玉米等主粮作物的干旱风险量化评估方面存在明显空白。

成都信息工程大学环境与资源学院的研究团队在《Journal of Hydrology》发表的最新研究，通过创新性地整合多源气候模型与干旱评估体系，首次系统揭示了中国西南地区未来干旱的时空分异规律。该研究采用20个CMIP6模型的降尺度数据，结合高分辨率中国气象强迫数据集(CMFD)，构建了包含标准化降水指数(SPI)、中国-Z指数(CZI)、标准化降水蒸散指数(SPEI)和非平稳SPEI(NSPEI)的四维评估框架，在SSP1-2.6至SSP5-8.5不同情景下，定量解析了干旱频率、持续时间和强度的演变特征，并首次绘制了主要农作物的干旱暴露风险图谱。

关键技术方法包括：(1)基于CMFD对CMIP6多模型集合的统计降尺度处理；(2)四类干旱指标(SPI/CZI/SPEI/NSPEI)的并行计算与验证；(3)采用非平稳性检验方法改进传统SPEI算法；(4)耦合农作物分布数据与干旱指标的空间叠加分析。

研究结果显示：

【Study region】

聚焦地理单元明确为包含四川盆地在内的中国西南典型湿润区，该区域占全国水稻产量的15%且生态脆弱性显著。

【Study focus】

创新发现传统SPI/CZI与新型SPEI/NSPEI指标呈现截然相反的预测趋势：前者显示所有SSP情景下湿润化趋势，后者则预警SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下干旱风险加剧。特别值得注意的是，NSPEI指标捕捉到被常规方法忽略的极端干旱事件增加信号。

【New hydrological insights for the region】

量化分析表明：单季稻种植区面临最大干旱威胁(29,446 km²)，四川盆地作为持续热点区域，水稻干旱暴露面积达17,755 km²。SPI指标显示的干旱频率呈"先增后减"型变化，而SPEI则呈现"先减后增"的V型转折，这种分歧在2040年后尤为显著。

该研究突破性地指出：仅依赖降水类指标(如SPI)会严重低估中国西南地区未来干旱风险，必须整合蒸散发效应的SPEI/NSPEI体系才能准确预警。研究构建的"农作物-干旱指数"暴露评估模型，为制定差别化抗旱策略提供了科学工具，特别是对四川盆地水稻种植带的适应性管理具有直接指导价值。这些发现不仅修正了传统认知偏差，更为全球湿润区气候变化响应研究提供了方法论范式。