干旱变异性与地方备灾能力的关联：基于SPI和干旱周期管理的坦桑尼亚实证研究

《Sustainable Environment》：Linking drought variability to local preparedness: An SPI and drought cycle management analysis in Tanzania

　　

干旱仍然是半干旱地区农业生计的主要威胁。大多数评估分别分析干旱严重程度和备灾能力，限制了对响应能力的全面理解。本研究采用一种整合标准化降水指数（SPI）、干旱周期管理（DCM）和社区干旱备灾指数（CDPI）的综合方法来考察干旱动态。研究人员利用1985年至2024年的月降雨量数据，通过SPI-3和SPI-12表征短期和长期干旱。对406户家庭的调查提供了数据，通过聚合DCM的主要组成部分来计算CDPI。SPI-3结果显示出更高的短期干旱变异性，而SPI-12识别出频率较低但持续时间更长、更严重的干旱。平均CDPI得分为44.12，表明社区备灾能力处于中等水平，其中培训和获取预警信息是关键备灾因素。研究结果强调了采取综合干旱管理策略以增强半干旱社区干旱韧性的必要性。

研究背景与现存问题

干旱是全球气候变化背景下最具复杂性和破坏性的自然灾害之一，其发生缓慢、难以预测，并对社会系统和自然系统产生广泛影响。在半干旱地区，特别是撒哈拉以南非洲（SSA），由于当地生计高度依赖雨养农业，干旱正变得更加频繁和严重，对粮食安全、水资源和生态系统构成重大威胁。然而，现有的大多数评估通常将干旱严重程度分析与社区备灾能力分开进行，这限制了对响应能力的全面理解。坦桑尼亚的辛吉达（Singida）等半干旱地区尤其脆弱，面临降雨变率大、土地退化和自然资源压力增加等多重挑战。因此，迫切需要一种能够结合干旱条件证据与社区层面备灾及响应能力的综合方法，以加强脆弱性评估、早期预警、备灾、灾害响应和长期韧性建设。

研究内容与结论

本研究旨在填补这一空白，通过整合标准化降水指数（SPI）、干旱周期管理（DCM）框架和社区干旱备灾指数（CDPI），对坦桑尼亚辛吉达区三个选区（Makuro、Mtinko和Mudida）的干旱动态与社区备灾能力进行了综合分析。研究使用了1985至2024年共40年的月降雨量数据，并通过一项覆盖406户家庭的问卷调查收集了社区层面的数据。研究得出以下核心结论：首先，SPI-3显示出较高的短期干旱变异性，而SPI-12则识别出频率较低但持续时间更长、强度更大的干旱事件，如2003年、2005年和2017年的极端或严重干旱；其次，基于DCM框架构建的CDPI总体得分为44.12（满分100），表明社区备灾能力处于中等水平，其中缓解（MIT）维度得分最高（60.99），而恢复（REC）维度得分最低（26.75），显示出备灾能力在各阶段分布不均；最后，逻辑回归和多元线性回归分析结果表明，培训（OR=1.68）、获取预警信息（OR=1.61）以及家庭层面的缓解措施（如采用抗旱作物和水收集技术）是提升备灾水平的关键决定因素。这项研究的重要意义在于，它首次将气象干旱指标与社区备灾能力纳入统一的分析框架，揭示了短期和长期干旱条件下社区备灾能力的差异，为制定更具针对性的干旱风险管理策略提供了科学依据，有助于增强半干旱地区的可持续发展韧性。

关键技术方法

研究人员采用了以下主要技术方法：

1. 1.
   标准化降水指数（SPI）计算：利用1985-2024年月降雨量数据，拟合伽马概率分布后转换为标准正态分布，分别在3个月（SPI-3）和12个月（SPI-12）时间尺度上量化短期和长期气象干旱。
2. 2.
   社区干旱备灾指数（CDPI）构建：基于干旱周期管理（DCM）框架的五阶段（监测与早期预警、缓解、备灾、响应、恢复），从406户家庭调查问卷中选取对应指标，经最小-最大归一化处理后，采用等权重法（各阶段权重0.20）加权平均得到CDPI，并进行敏感性分析验证其稳健性。
3. 3.
   统计回归分析：采用二元逻辑回归模型（以家庭是否具备备灾能力为因变量）和多元线性回归模型（以连续型CDPI得分为因变量），识别影响备灾能力的社会经济和制度决定因素，并将系数转化为优势比（OR）以便于解释。

研究结果

4.1 研究区的干旱变异性与严重程度

通过SPI-3和SPI-12分析发现，SPI-12在1985-2024年间表现出明显的年际波动，值域范围为-2.19至2.01。研究识别出多个显著干旱事件，分别发生在1991、1993、2001、2003、2005和2017年。其中，2003年（SPI=-2.19）为极端干旱，2017年（SPI=-1.97）和2005年（SPI=-1.92）为严重干旱。SPI-3则表现出更高的短期变异性，其主要干旱年份的值域范围为-1.529（2017年）至-1.863（2005年）。在分布上，21.0%的SPI-3观测值处于干旱状态（含11.75%中度干旱和9.25%严重干旱）；对于按年评估的SPI-12，约15.0%的年份经历了干旱（含5.0%中度、7.5%严重和2.5%极端干旱）。曼-肯德尔（Mann-Kendall）趋势检验和森氏斜率（Sen’s slope）分析显示，SPI-3（Kendall’s τ=0.123, p=0.268）和SPI-12（Kendall’s τ=0.062, p=0.584）均呈现不显著的微弱上升趋势，表明干旱主要表现为周期性波动而非单向趋势。

4.2 跨关键干旱管理阶段的社区备灾能力

基于DCM框架的CDPI总体得分为44.12。五个维度得分差异显著：缓解（MIT）得分最高（60.99），其次是备灾（PREP）（50.16）和监测与早期预警（MEW）（42.57），而响应（RES）（40.13）和恢复（REC）（26.75）得分最低。这表明家庭具备一定的预期和适应能力，但在应对干旱冲击和灾后恢复方面能力有限。敏感性分析显示，在不同权重方案下，CDPI得分变化幅度约为3%，所有方案均维持“中等备灾”的分类，表明结果稳健。逻辑回归结果显示，培训（OR=1.68, p<0.001）是最具影响力的因素，使接受培训的家庭备灾可能性提高68%；获取预警信息（OR=1.61, p<0.001）、家庭缓解措施（OR=1.58, p=0.001）、采用抗旱作物（OR=1.49, p=0.002）和水收集实践（OR=1.42, p=0.004）也显著提升了备灾几率。多元线性回归进一步证实，培训（B=0.124, p<0.001）和预警信息获取（B=0.118, p<0.001）对CDPI得分的正向影响最大。

4.3 SPI与CDPI的整合分析

散点图显示，在长期干旱条件（SPI-12 ≤ -2.0）下，CDPI得分普遍较低，这与研究中发现的响应和恢复能力较弱相一致。在短期干旱条件（SPI-3 ≤ -1.5）下，CDPI得分范围通常在38-44之间，表明季节性干旱胁迫下的备灾能力为中等水平。这种模式揭示了长期持续干旱与社区较低备灾水平之间的对应关系。

讨论与结论总结

讨论部分指出，SPI-3与SPI-12的差异反映了不同时间尺度干旱对雨养农业和地下水资源的差异化影响，强调需结合多时间尺度进行评估。社区备灾能力的不均衡（缓解强、恢复弱）表明，尽管家庭采取了实用措施，但缺乏有效的响应和恢复系统支撑，一位受访者的话佐证了这一困境：“尽管我们努力采取各种策略，但产量依然低下，生计受到频繁干旱的严重影响”。回归结果凸显了知识、信息和家庭层面适应措施在提升备灾中的关键作用。SPI与CDPI的整合提供了一个更全面的干旱风险视角，即短期干旱可能被现有策略部分应对，而长期干旱则对家庭应对和恢复能力构成更大挑战。

研究结论部分翻译如下：本研究提供了研究区干旱与社区备灾能力的综合评估。研究结果显示了干旱条件的实质性时间变异性，其特征是频繁的短期波动和偶发的严重长期干旱事件。CDPI表明备灾能力处于中等水平且在干旱管理各组成部分间分布不均。研究表明，家庭拥有相对较强的缓解和备灾能力，但响应和恢复能力较弱，这突显了其在管理和从干旱影响中恢复方面的显著差距。回归结果表明，培训、获取预警信息、家庭缓解努力、采用抗旱作物和水收集方法是家庭备灾的关键因素。SPI和CDPI的互补评估为气候干旱条件和社区备灾能力提供了额外的描述性见解。总体而言，研究结果强调了在维持当前缓解和备灾活动的同时，加强响应和恢复能力的必要性。优先事项应侧重于扩大与干旱相关的培训、改善及时预警信息的获取、鼓励家庭缓解措施以及加强灾后恢复支持。将干旱监测与社区备灾评估相结合，为干旱规划提供了宝贵见解，并使半干旱地区的干旱管理行动更具针对性。