Page 169 - 《高原气象》2023年第1期

1 期 吴 浩等：近60年中国区域干湿转换早期预警信号 165

图1 589个台站分布
红色圆点为选中的代表站
Fig. 1 Distribution map of 589 stations. The red dot are the selected representative stations
滑动计算方差： 以 K 干旱指数序列为例， K 干 fer et al， 2009）。详细描述可见参考文献（吴浩，
旱指数序列总长度为 L； 从 K 干旱指数序列中选取 2014）。本文通过计算表征临界慢化特征的方差和
子序列， 称之为滑动窗口， 以 ML 表示； 然后滑动 自相关系数来寻找复杂动力系统趋于临界点（干湿
截取相同长度的 K 干旱指数子序列， 滑动长度称为 转换）的早期预警信号。
滑动步长， 以 MT 表示； 选定 ML 和 MT 后， 通过滑 2. 2. 3 滑动t检验法
动得到多条长度相同的子序列 L1， L2， L3， ··· 滑动 t 检验法（MTT）是通过考察两组样本平均
Ln···， 计算 L1， L2， L3， ···Ln···序列的均方差， 值的差异是否显著来检验突变的（魏凤英， 1999）。
得到一条方差序列 S1， S2， S3， ···Sn···。本文在 需要注意的是 MTT 方法子序列时段的选择带有人
滑动计算方差时， 将 ML 选为 120 个月（10 年）， MT 为性， 本文利用该方法并且多次变动子序列长度来
选为3个月。 检测不同干旱分区代表站的 K 干旱指数序列的干
滑动计算自相关系数： 同样， 以 K 干旱指数序 湿转换时间。
列为例， 将子序列 L1， L2， L3， ···Ln···往后滑动 3 计算结果与讨论
一 个 LT（滞 后 时 间）长 度 得 到 新 的 子 序 列 L12，
L22， L32， ···Ln2···， 分别计算 L1 与 L12、 L2 与 3. 1 不同干旱分区的确定
L22、 L3 与 L32、 ···Ln···与···Ln2···的相关系 研究表明， 区域干旱化是全球变化的主要特
数， 得到一条相关系数序列 α1， α2， α3， ···αn···， 征， 是全球变化区域研究的重要内容。干旱往往表
因为相关系数计算的子序列都来自 K 干旱指数总 现出明显的区域性特征， 而 REOF 方法的主要优点
序列， 因此称之为自相关系数。本文在滑动计算自 在于能更好地反映要素场变率的局地特征， 因此刘
相关系数时， 将 ML 选为 120个月（10年）， MT 选为 晓云等（2012）基于 REOF方法选取通过 99%显著性
3个月， LT选为1个月。 检验的值作为分区临界值， 从而保证了各分区之间
2. 2. 2 临界慢化现象与自相关增大、 方差增大的 相互重叠或遗漏的部分尽可能地少， 进而将我国划
关系 分为 16 个干旱异常区域。使用该方法能很好地反
当系统趋近于临界状态、 系统控制参数趋近于 映出干旱的区域性特征。本文考虑到其中的 12
临界阈值时， 临界慢化现象表现为序列的自相关和 区 、 14 区 和 15 区 为 常 年 干 旱 区（中 国 气 象 局 ，
方差系数增大（Carpenter and Brook， 2006； Schef‐ 2007）， 因此剔除了这 3 个区域， 将文献中的 13 区