《Atmosphere》：Multi-Index Assessment of Meteorological Drought Variability and Trends in Tuzluca District (I?d?r, Türkiye)
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本研究利用四种互补的干旱指数——标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation–Evapotranspiration Index，SPEI）、
本研究利用四种互补的干旱指数——标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation–Evapotranspiration Index，SPEI）、距平百分率指数（Percent of Normal Index，PNI）和降水归一化指数（Rainfall Normalized Index，RNI），在1、3、6和12个月时间尺度上评估了土耳其伊迪尔省图兹卢卡地区1960–2024年期间的气象干旱状况。研究人员从土耳其国家气象局（MGM）第16区域管理局获取了日降水量、气温和蒸发数据，经质量控制后用于指数计算。研究结果揭示了短期、中期和长期累积时段内干旱与湿润状况的显著时间变率。短期指数（1个月和3个月）有效捕捉了快速的月度和季节波动，而较长累积时段（6个月和12个月）则凸显了持续干旱和湿润事件的持续性。较长累积尺度揭示了1999–2003年前后显著的负异常，以及2020年代初期部分时段的再度干旱状况。采用修正Mann–Kendall检验进行的趋势分析显示，年际平均SPI-12、PNI-12和RNI-12序列呈统计学显著上升趋势，Z统计量分别为2.0191、1.9997和2.0299（p < 0.05）。相比之下，SPEI-12呈下降趋势但未达统计显著（Z = ?1.1451，p = 0.2522）。相应的Sen斜率估计值分别为SPI-12每年0.0147个指数单位、SPEI-12每年?0.0063个指数单位、PNI-12每年0.3527个指数单位、RNI-12每年0.0142个指数单位。这些发现表明，不同指数所检测到的趋势方向和统计显著性存在差异。总体而言，本研究强调了在多个累积时段上结合基于降水和基于水量平衡的干旱指数，以刻画时间干旱变率并支持半干旱地区区域水资源管理、农业规划和气象干旱早期预警系统的重要性。
一、研究背景与问题
气候变化是全球面临的最紧迫环境问题之一，对生态系统、水循环、作物生产和人类社会产生深远影响。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）报告指出，全球平均地表温度较1850–1900年时期已上升约1.1 °C，伴随降水格局、土壤湿度和大气水可用性的显著变化，这些变化通过改变降水和大气蒸发需求影响干旱事件的频率、持续时间和强度。气象干旱主要以相对于气候参考期的降水亏缺为特征，是干旱评估与监测的重要组成部分。土耳其因其地理位置和气候特征，水文气候变率和干旱状况尤为值得关注。伊迪尔省气候相对干燥且呈半干旱特征，年降水量低，季节性水分亏缺显著，同时该省农业特征突出，伊迪尔平原的农业活动与区域环境和社会经济结构密切相关。尽管土耳其已有全国尺度的多指数干旱研究，但针对伊迪尔省特别是图兹卢卡地区的区级尺度综合评估仍较缺乏。干旱信号可能因所用指标和时间尺度不同而存在差异，因此有必要在区级尺度上整合多种互补干旱指数和累积时段进行系统评估。
二、研究目的与意义
本研究旨在填补上述研究空白，通过应用SPI、SPEI、PNI和RNI四种互补干旱指数，在1、3、6和12个月累积时段上对图兹卢卡地区1960–2024年的气象干旱状况进行综合评估。具体目标包括：量化该地区的气象干旱与湿润状况；刻画1960–2024年期间干湿阶段的时序演变与持续性；利用Mann–Kendall检验和Sen斜率估计器评估时间趋势的方向、统计显著性和幅度。研究结果预期为图兹卢卡地区及更广泛的伊迪尔区域的水资源管理和干旱监测提供局地化的科学依据。
三、主要技术方法
研究人员采用以下关键技术方法开展研究：一是数据来源方面，气象数据取自土耳其国家气象局（MGM）第16区域管理局，覆盖1960年1月至2024年12月，包括月降水量、气温及基于Thornthwaite方法估算的月潜在蒸散量（PET）；二是四种干旱指数的计算，SPI基于两参数Gamma分布拟合累积降水序列并转化为标准正态变量，SPEI基于三参数log-logistic分布拟合降水与PET之差的水量平衡序列，PNI表示观测降水相对于长期均值的百分比，RNI量化降水相对于长期均值和标准差的归一化异常；三是缺失数据敏感性分析，采用线性插值、月均值和月中位数三种填补方案并辅以重复留出交叉验证；四是趋势分析，采用修正Mann–Kendall检验和Sen斜率估计器评估年际平均12个月指数序列的趋势方向、显著性和幅度；五是补充性WorldClim栅格数据分析，基于CRU TS 4.09数据集提取月降水、最低和最高气温，采用Hargreaves方法估算PET并计算四种指数，与MGM观测数据进行对比验证。
四、研究结果
SPI结果：SPI序列在所有累积尺度上均表现出显著的时间变率，短期波动随累积期增加逐渐平滑。SPI-1频繁围绕零参考线变换符号，反映高短期降水变率；SPI-6突出中期持续性，1999–2001年前后出现显著干旱事件；SPI-12显示最强的时序持续性，1999–2002年前后出现显著负异常，2000年代部分时期、2010年代初中期及研究期末段出现持续正异常。WorldClim衍生SPI序列呈现大致相似的时间格局。
SPEI结果：SPEI序列同样表现出显著时间变率。SPEI-3在1970–1972年、1999–2002年和2021–2023年前后出现显著干旱事件；SPEI-6在1999–2003年及2020年代初期出现显著负异常；SPEI-12显示最强持续性，1999–2003年及2021–2023年前后出现显著负异常。WorldClim衍生SPEI-12在2020–2024年期间出现低于?2.0的显著负值，表明持续的水量平衡亏缺。
PNI结果：PNI序列围绕100%正常参考线波动。PNI-1显示最高变率，正异常超过300%甚至500%；PNI-12显示最强时序持续性，1998–2002年前后值频繁低于80%，2005–2018年多个时期出现高于正常的降水，2024年转向高于正常水平。
RNI结果：RNI序列表现出与PNI相似的时间格局。RNI-1极端正值超过+4；RNI-12在1998–2002年前后出现显著负异常，2005–2018年间正异常突出，2018年后在正负之间波动，2020年代初期出现若干负事件，记录末段转向正值。
趋势分析结果：修正Mann–Kendall检验显示，SPI-12（Z = 2.0191，p = 0.0435）、PNI-12（Z = 1.9997，p = 0.0455）和RNI-12（Z = 2.0299，p = 0.0424）呈统计学显著上升趋势，而SPEI-12呈下降趋势但未达统计显著（Z = ?1.1451，p = 0.2522）。Sen斜率估计分别为SPI-12每年0.0147个指数单位、SPEI-12每年?0.0063个指数单位、PNI-12每年0.3527个百分点、RNI-12每年0.0142个指数单位。滞后1自相关系数介于0.3131至0.3374之间，Ljung–Box检验p值均高于0.05，未提供滞后5阶联合自相关的显著证据。
缺失数据插补敏感性分析结果：相对于线性插值基线，月均值方案在全部八个指数上产生比月中位数方案更低的均方根误差（RMSE）。分类变化有限，月均值方案改变1–9个观测（0.13–1.16%），月中位数方案改变1–11个观测（0.13–1.43%）。干旱事件数量和持续时间在三种方案间总体相似。重复留出交叉验证显示，月中位数方法MAE最低（10.22 mm），月均值方法RMSE最低（14.13 mm）且平均误差最接近零（0.20 mm），线性插值误差最大。
SPI与SPEI相关性结果：Pearson相关系数介于0.378至0.434之间，Spearman秩相关系数介于0.713至0.815之间，表明SPI与SPEI在全部时间尺度上均呈显著正相关，但二者不可互换。
MGM与WorldClim降水对比结果：775对配对观测的Pearson相关系数为0.870（p < 0.001），但WorldClim平均月降水量（38.20 mm）显著高于MGM（22.55 mm），平均偏差为15.65 mm，RMSE为19.48 mm，表明两数据集在绝对降水量上不可直接互换。
五、讨论与结论
讨论部分指出，四种指数在1960–2024年期间揭示了不同累积时段上的显著时间变率，1999–2003年前后及2020年代初期出现显著负异常。SPEI因纳入PET而提供了降水之外的大气蒸发需求信息，其持续负值表明存在持续的水量平衡亏缺而非仅短期降水异常。SPI与SPEI虽呈正相关但不可互换。修正Mann–Kendall分析识别出SPI-12、PNI-12和RNI-12的显著上升趋势，但SPEI-12的下降趋势不显著，且指数值上升不应自动解读为干旱严重程度增加。均一性检验显示降水序列存在不确定性但PET变化证据更强，SPEI结果需谨慎解读。WorldClim补充评估显示大致可比的时间格局，但因数据源和PET方法同时不同，无法分离各自贡献。
研究结论表明，图兹卢卡地区1960–2024年气象干旱状况在不同时间尺度上呈现显著变率，较长累积尺度揭示了1999–2003年前后及2020年代初期的重要干旱阶段。SPI-12、PNI-12和RNI-12呈显著上升趋势，SPEI-12呈不显著下降趋势。统计趋势与个别干旱事件提供互补信息，多指数多尺度综合应用有助于区分短期降水异常与持续降水亏缺及负水量平衡状况。研究为图兹卢卡地区及更广泛伊迪尔区域的干旱监测、农业规划和水资源管理提供了局地化科学依据。未来研究应延长观测记录，纳入NDVI和VCI等遥感和植被响应指标，应用变点检测方法，并开展基于事件的干旱持续时间、强度和累积严重程度比较，以强化多时间尺度干旱指数在区域水资源管理中的应用。
