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user: 3. 结果分析 经计算，第六、七特征根之间并不存在显著性差别，故选用前六特征向量进行分析。前6个特征向量的累计方差贡献率为67.1%，方差贡献率具体见表1。为直观显示特征向量的空间分布情况，利用ArcGIS 10.0软件将特征向量值作为属性数据与空间数据链接后进行符号化，得到特征向量值的空间分布。 3.1. 干湿变化的空间分型特征 第1特征向量空间分布如图2(a)所示，它的贡献率达28.9%，远高于其它场的贡献率，是干湿变化的主要空间分布形式。特征向量的数值大小能反映干湿变化的程度，第一特征向量值的空间分布揭示干湿变化主要空间格局，其余特征向量值的空间分布则表示其他不同尺度变化的平均状态。从图2(a)中可以看出，第1特征向量分为两个板块，反映了西北地区干湿变化的第一典型场，这种分布类型大致以105˚E为界，以西为负值区，以东为正值区，表现为干湿分布场的东西相反性。特征向量极值中心表示干湿差异最大的区域，105˚E以东的陕西及甘南地区极值中心在陕西省最南端的中间部位，反映出该区与其他区相比干湿变化最为显著，但整个陕南的干湿变化程度的波动程度也要比其他地区小。第2特征向量(图2(b))的贡献率达12.3%，也是一种比较典型的干湿变化的空间分布形式。第二典型场以宁夏为核心，辐射其周边地区形成了正的干湿场；负值则以格尔木站点为中心。第3特征向量(图2(c))贡献率为7.2%，其空间场基本与第二空间场类似，宁夏及其周边地区形成的正值降水场略有扩大。第4特征向量(图2(d))贡献率为6.6%，其空间场的正值主要分布在陕西关中及陕北地区，负值则分布在张掖和玉树站点周边的较小空间范围内。第5特征向量(图2(e))贡献率为6.2%，其空间场的正值主要在青海东部的刚察、兴海以及玉树等区，负值则分布在103˚E以东的陕西、宁夏及甘肃部分地区。第6特征向量(图2(f))贡献率为5.9%，其空间场正值中心分布于格尔木和张掖，而负值则分布在玉树站点及其周边。总体而言，西北地区干湿变化分布场的大致以105˚E为界呈现东湿西干的格局特征，湿极出现在陕南，而玉树则是旱极。 3.2. 干湿变化的阶段特征及原因探讨 前6特征向量对应的时间系数表明了基于前6特征向量的时间系数，构建区域干湿指数(RDWI)，表征区域干湿变化的程度及差异。对比前述干湿指数(DWI)，区域干湿指数的正值可表示偏湿状态，负值为偏干状态，其绝对值越大表示相对干湿程度越大：绝对值0~1为正常、1~2为偏湿(干)及大于等于2为湿(干)。RDWI计算公式为：RDWI = (3.252*PCA1 + 2.676*PCA2 + 2.41*PCA3 + 1.822*PCA4 + 1.364*PCA5 + 1.225*PCA6)/12.749，各主成分的系数即其对应特征值(表1)。区域干湿指数计算结果如表2和表3所示。结果表明，西北地区整体干湿分布呈正态分布，干湿年数及占比具体见表2。极端干旱年份有1484， 图2. 中国西北地区1470~2008年干湿变化REOF分解的前6特征向量空间分布图 Table 1 Variance contributions and their accumulations of the six eigenvector 特征向量 1 2 3 4 5 6 特征值 3.252 2.676 2.41 1.822 1.364 1.225 方差贡献率/% 28.9 12.3 7.2 6.6 6.2 5.9 累计方差贡献率/% 28.9 41.2 48.4 55 61.2 67.1 表1. 前6项特征向量方差贡献率及累积方差贡献率 Table 2 Dry/wet year and percentage distribution from 1470 to 2008 in the northwest Chin 干旱 偏干 正常 偏湿 湿润 年数 41 79 285 95 39 占比(%) 7.61 14，66 52.88 17.63 7.24 表2. 西北地区1470~2008年干湿年数分布与占比情况 Table 3 Extreme dry/wet year and continuous drought events from 1470 to 2008 in the northwest Chin 事件 年份/时间段 极端干旱年 1484， 1528， 1586， 1640， 1720， 1759， 1877， 1878， 1878， 1900， 1915， 1928， 1929 极端湿润年 1570， 1613， 1662， 1735， 1745， 1753， 1756， 1819， 1884， 1887， 1958， 1964 年代尺度连续干旱事件 1481~1497， 1527~1531， 1583~1588， 1628~1642， 1713~1722， 1874~1879， 1915~1931 严重干旱事件 1876~1878， 1927~1929 表3. 西北地区1470~2008年极端干湿年份及连续干旱事件表 1528，1586，1640，1720，1759，1877，1878，1878，1900，1915，1928和1929；两次严重干旱事件发生在1876~1878和1927~1929年。极端湿润年份有1570，1613，1662，1735，1745，1753，1756，1819，1884，1887，1958，1964。低通滤波可过滤掉序列的高频随机信号，有利于识别序列中的年代尺度的干湿波动信号。采用11点滑动对RDWI数据序列进行滤波，如图3所示，可见西北地区1470~2008年干湿年代际波动变化特征极为复杂，主要存在8个干湿变化旋回，偏干年份有63年，偏湿年份有55年。其中1481~1497，1527~1531，1583~1588，1628~1642，1713~1722，1874~1879，1915~1931年为连续干旱时段。 从不同特征向量空间分布特征及对应PCA序列的对比，可以推测受西风影响地区和季风地区的多年代际变化往往存在相反的变化趋势。关于干湿波动的原因，Trouet等 [ 29 ] 认为当北大西洋涛动(NAO)负异常时，位于中纬度的亚速尔地区海温偏高，进人欧洲南部的气团水汽充足。陈发虎等在Trouet等研究的基础上，提出由于小冰期时西风带强度相对较大，可以将欧洲南部充足的水汽气团带人亚洲内陆，使得在频繁的冷空气南下时在亚洲内陆干旱地区形成较丰富的降水 [ 31 ] 。而杨保等 [ 15 ] 则认为，在过去300年里的大部分时间里，太平洋年代际涛动(PDO)、厄尔尼诺–南方涛动(ENSO)和大西洋年代际涛动(AMO)可能共同作用于亚洲夏季风北部地区，一起影响与导致了西北地区的干湿波动。 3.3. 干湿序列的周期特征分析 小波分析是一种信号时间—尺度分析方法，具有多分辨率分析和对信号的自适应性特点，可以很好地解释研究要素动态变化的内在规律及其特征 [ 28 ] 。采用Morlet小波变换和功率谱分析西北地区RDWI序列的周期特征。结果显示(图4)，西北地区1470~2008年间存在着64~90年、32~48和11~22年左右的3类周期变化规律。其中，64~90世纪尺度的周期主要分布在1590~1970年间；32~48左右年代尺度的周期变化则1570~1760年间；11~22年左右的准周期表现的较不稳定，多出现在1590，1760和1890前后。与前人在陕西及周边地区 [ 32 ] 、青海树轮宽度指数 [ 33 ] 和古里雅冰芯积累量 [ 34 ] 的研究中的出的11年、22年、35年的高频周期波动证据，具有较好的一致性，如表4所总结。但在柴达木东部的降水变化 [ 35 ] 及 图3. 西北地区1470~2008年干湿变化的前六特征向量对应时间系数及区域干湿指数序列 图4. 西北地西北地区1470~2008年干湿变化小波和功率谱周期分析 青海湖水位 [ 36 ] 、黑河出山口流量 [ 37 ] 等多个降水变化代用序列中都得到了证实的西北干旱区的降水变化的百年际的波动，本文的检测结果却没有通过5%的显著性检验，同时也检测出了前人未提出的64年的周期(图4)。为此，又运用连续功率谱分析了该序列的周期，同样检测出了检测出了64年的周期，却未检测出200年的周期。 Table 4 Historical dry/wet cycle and precipitation change indifferent scale in the northwest regio 地区及代用指标 长度/a 代用资料 200a 80a~100a 64a 35a 22a 11a 资料来源 陕西及周边地区初夏干燥指数 500 树木年轮 √ 刘洪滨等，2002 柴达木东部降水变化 1437 树木年轮 √ √ 邵雪梅等，2006 青海湖水位 600 湖泊沉积 √ 冯松等，2000 古里雅冰芯积累量 2000 冰芯 √ √ 姚檀栋等，1996 青海树轮宽度指数 513 树木年轮 √ √ 王振宇等，2005 黑河出山口流量 1300 树木年轮 √ √ √ √ 康兴成等，2002 西北地区区域干湿指数 539 旱涝史料 √ √ √ √ √ 本文 表4. 西北地区历史时期干湿与降水变化的世纪–年代尺度周期比对 *√表示该周期被该作者检测到。