通过整合降雨数据和基于GRACE技术的陆地水资源存储数据来评估非响应性干旱

《Journal of Hydrology》：Non-stationary drought assessment through integration of rainfall and GRACE-based terrestrial water storage data

　　**Sachin Bhere | Manne Janga Reddy**
**印度孟买印度理工学院土木工程系**

**摘要**
干旱被定义为持续异常低降雨量和水资源 availability 的时期，会导致严重的农业损失、水资源短缺和生态退化，加剧经济和社会的脆弱性。然而，大多数评估依赖于静态干旱指数，这些指数强调降雨不足，而忽视了关键的水文因素。本研究提出了一种新的方法，将印度气象部门（IMD）的降雨数据与GRACE卫星提供的陆地水储量（TWS）数据相结合，开发出标准化结合TWS-降雨指数（SCTRI）和标准化降水指数（SPI），适用于静态和非静态两种框架。与静态指数不同，非静态指数能够纳入不断变化的气候和水文动态，从而实现更可靠和准确的干旱评估。这些指数在印度34个气象分区进行了验证，并针对四次重大干旱事件（2009年、2012年、2014-2016年和2019年）进行了测试。结果表明，SCTRI能够可靠地捕捉从气象干旱（由SPI早期检测到）到水文干旱和地下水干旱的演变过程，在干旱高峰期常常显示出更大的严重性。根据标准统计标准，SCTRI和SPI的非静态形式优于其静态形式，特别是在印度西南部、西部和中部部分地区，非静态形式揭示了更长的干旱持续时间和更强的干旱强度。回归期分析进一步表明，非静态特性加剧了多个气象区域的干旱持续性和严重性。总体而言，这些发现验证了SCTRI在历史事件分析中的适用性，并强调了区域针对性、主动型干旱管理的必要性。

**引言**
干旱是指特定地区长期降雨不足的现象，它会导致水资源短缺，对农业、生态系统和人类活动产生负面影响（Jain等人，2010年；Madadgar等人，2017年；Nath等人，2017年；Azevedo等人，2018年）。干旱的严重程度、持续时间和地理范围各不相同，对环境、经济和社会有着重大影响，表现为农作物歉收、水资源短缺、野火风险增加以及依赖水资源的行业（如农业和能源生产）受到干扰（Dracup等人，1980年；Bhuiyan等人，2006年；Van Loon等人，2016年；Silva和Kawasaki，2018年；Sutanto和Van Lanen，2021年）。由于水文气象变量、社会经济条件和水资源需求的波动，精确定义干旱存在挑战，不同定义观点阻碍了干旱研究（Singh等人，2003年；Singh等人，2003年；Quiring，2009年；Sohrabi等人，2015年；Dayal等人，2018年；Mukherjee等人，2018年）。干旱通常分为四种类型：气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱，每种类型根据不同的特征进行定义。尽管已有明确的分类，但将地下水干旱作为独立类型加以讨论是值得的，因为地下水在农业和家庭用途中广泛使用，而关于其发生和传播的研究相对较少，这表明需要进一步探索。此外，总体上的干旱指数研究可能过于简化了干旱的复杂性，因为它们可能无法完全反映干旱事件的多方面特性（Thomas等人，2017年；Li等人，2019年；Wang等人，2020a年；Han等人，2021年）。
由于需要专门的设备和专业知识，获取地下水数据以开发地下水干旱指数颇具挑战性，某些地区的监测网络稀疏限制了数据可用性，不同机构之间的数据分散导致数据碎片化和不一致性。数据质量和可靠性的变化进一步复杂化了关于地下水状况的准确结论（Strassberg等人，2007年；Sharma，2014年）。这些挑战凸显了获取可靠地下水数据用于干旱评估的复杂性，例如利用重力恢复和气候实验（GRACE）的数据。GRACE任务产生的一个重要数据集是陆地水储量（TWS）数据（Troch等人，2007年；Syed等人，2008年；Reager和Famiglietti，2009年；Cui等人，2019年）。GRACE卫星通过测量地球重力场随时间的变化来估计全球和地区的水储量变化，从而为水资源可用性、分布和动态提供了关键见解（Chen等人，2005年；Cui等人，2021年；Bhere和Reddy，2022年）。GRACE TWS数据在水文学、气候科学、地球物理学和水资源管理等领域发挥了重要作用，已被用于研究干旱（Thomas等人，2014年；Satish Kumar等人，2021年；Foroumandi等人，2023年；Kumar等人，2023年）、地下水枯竭（Rodell等人，2007年；Nair和Indu，2018年；Vissa等人，2019年）、洪水和地球水循环动态（Xiong等人，2021年；Bhere和Reddy，2024年）、土壤湿度和植被（Geruo等人，2017年；Tian等人，2019年；Sadeghi等人，2020年）等。许多研究利用GRACE的陆地水储量数据分析区域性和全球性干旱，开发了基于GRACE的干旱指数（Yirdaw等人，2008年；Long等人，2013年；Sun等人，2018年；Cammalleri等人，2019年；Hosseini-Moghari等人，2019年；Liu等人，2020年）。然而，这些研究通常忽略了降雨这一影响TWS消耗或补充的主要因素，从而简化了干旱分析。通过将降雨数据与TWS相结合，可以全面考虑影响干旱条件的所有水文循环组成部分。为解决这一差距，本研究提出了标准化结合TWS-降雨指数（SCTRI）。
此外，现有的干旱指数大多基于静态假设，即假设分布参数随时间不变（Cunderlik和Burn，2003年；Sugahara等人，2009年；Rust等人，2021年）。这一假设与降雨变化、气候变化和人为影响相矛盾（Cai和Cowan，2009年；Turco等人，2018年；Bhere和Janga Reddy，2025年）。相比之下，非静态干旱指数可以考虑气候变化和水文条件的变化，结合气候数据的变化趋势和变异性，提供更准确的干旱状况评估（Wang等人，2020b年；Wang等人，2022年）。近年来，多项研究强调了将非静态框架纳入干旱指数构建的重要性，以便更好地理解和应对变化中的气候条件（Das等人，2020年；Sajeev和Kundapura，2024年）。这类指数对于在变化气候中更好地理解和管理干旱至关重要。

**方法论**
为了开发提出的标准化结合TWS-降雨指数（SCTRI），首先使用基于GRACE的TWS数据计算有效TWS，然后将其与月度降雨数据结合。通过将结合的TWS和降雨数据拟合Gamma分布，计算出适用于静态和非静态条件的12个月指数，然后在印度34个气象分区进行分析。

**研究区域**
干旱分析以印度为案例研究对象。图2展示了研究区域的地理位置及其气象分区详情。印度的地理和气候特征使其成为世界上最易受干旱影响的国家之一，近三分之二的陆地面积容易遭受干旱。这种脆弱性源于多种因素的综合作用，包括地理位置、季风降雨的变化以及干旱强度的加剧。

**结果**
该研究方法应用于印度案例研究，空间分辨率为0.25°×0.25°，覆盖约5000个网格点，并对印度34个气象分区进行了干旱分析。首先准备了12个月时间尺度的SPI和SCTRI干旱指数数据系列，然后分别使用Gamma分布对降雨和结合TWS-降雨（CTR）数据集进行拟合，以模拟静态和非静态条件。

**讨论**
本研究的结果显著推进了干旱评估方法，表明非静态框架和基于GRACE总水储量的综合指数在捕捉气候变化条件下的干旱动态方面起着关键作用。NS-SCTRI优于传统指数（如SPI），这符合强调考虑变化中的气候和水文基线的新兴研究（Mishra和Singh，2011年；Van Loon和Laaha，2015年；Wanders，2015年）。

**总结与结论**
本研究提出了一种结合IMD降雨数据和基于GRACE的陆地水储量（TWS）的方法，用于在静态和非静态条件下开发SCTRI指数。这些指数在气象区域内进行了平均，以评估全国范围内的干旱状况。研究还考察了这些指数在重大干旱事件中的应用。通过SCTRI和SPI及其非静态版本分析干旱，研究发现干旱类型发生了变化。

**未引用的参考文献**
Adarsh和Janga Reddy，2019年；Andersen等人，2005年；Chen等人，2004年；Chen等人，2017年；Ciracì等人，2020年；Davis等人，2004年；Dutta等人，2013年；Ganguli和Reddy，2014年；Hayes等人，2011年；Morid等人，2006年；Raju等人，2024年；Rodell等人，2004年；Schrama等人，2014年；Seka等人，2022年；Sruthi和Aslam，2015年；Tian等人，2018年；Vicente-Serrano等人，2012年；White，2010年；Zhu等人，2004年。

**作者贡献声明**
Sachin Bhere：撰写——审稿与编辑、原始草稿编写、可视化、验证、软件开发、方法论设计、数据分析、概念化。
Manne Janga Reddy：撰写——审稿与编辑、监督。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

**致谢**
作者感谢印度理工学院的土木工程系为本研究提供资源，同时感谢所有数据平台、IMD、GRACE和NOAA为研究工作提供数据。第二作者感谢印度科技部DST-GISE中心（项目代码RD/0123-GISIR00-007）对干旱研究的支持。