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user: 3. 结果与分析 3.1. SPEI数据集在研究区的适用性 交叉小波变化重点突出SPEI值与乌鞘岭气象站气象资料在时频域中的相关关系，即通过小波相干关系探讨全球SPEI数据集在研究区的适用性。图2为SPEI1与各气象因子的交叉小波凝聚谱。图中黑色细实线为小波边界效应影响锥，粗黑线表示通过显著性水平为0.05的红噪声检验。箭头表示两者之间的位相关系，→表示二者为同相位，即为正相关关系。←表示二者为反相位，即为负相关关系。↓表示相位提前90˚，↑表示相位落后90˚ [ 17 ] 。 结果显示：年SPEI1与降水量在1960s和1980s的2~4年周期上呈现显著的正相关关系，在1960s~1980s的8~12年周期上也呈现显著的正相关关系(图2(a))。夏季降水量占年降水量比例最高，夏季SPEI1与降水量在整个时频空间呈现稳定、显著的正相关关系，具体表现为：1960s~1980s的年际周期(2~6年)的正相关，1960s~2000s 图1. 石羊河流域及SPEI格点和气象站点 图2. 研究区SPEI与乌鞘岭气象资料的交叉小波凝聚谱 的年代际周期(10~16年)的正相关(图2(b))。以6月份SPEI1与平均最高温度的交叉小波分析为例，结果表明：二者在1950s~1970s年的准2年周期上呈现负相关关系，但基本上未达到显著性水平；在1960s~1980s的2~5年周期上呈现显著的负相关关系，在1960s~1990s的6~10年周期上也呈现显著的负相关关系(图2(c))。年SPEI1与日照时数在1960s~1980s的准2~3年周期上呈现显著的负相关关系，在1980s、1990s的4~6年周期上呈现显著的负相关关系，在1960s~2000s的准12年周期上也呈现负相关关系，高值区在1970s和1980s (图2(d))。 研究区SPEI值与临近气象站的气象资料具有较好的、稳定的小波相干关系，并且SPEI与降水量的关系较其他气象因子更显著，以降水量对研究区SPEI的正向作用为主。此外，SPEI与降水量正相关均为同期的相关关系，SPEI与最高温度和日照时数的负相关大概为滞后3~4月的相关关系。较多的降水量使得同期SPEI值增大，较高的最高温度和日照时数可能促使蒸发量增大，从而对SPEI值产生滞后的负向影响。因此，我们认为全球SPEI数据集在研究区有较好的适应性，可用于随后的分析。 3.2. 干湿趋势和周期分析 从图3(a) 12月尺度的SPEI曲线可知，研究区呈现“湿–干–湿”的变化趋势，1950s前研究区由干旱逐渐湿润，1950s后直到20世纪末呈现长达半个世纪的干旱化过程，21世纪以后干旱化得的缓解。48月尺度的SPEI曲线呈现一致的趋势变化，但干旱化趋势更为显著(图3(b))。梁丹等 [ 26 ] 基于河西地区12个气象站点观测数据计算SPEI指数，同样表明河西走廊地区以不同的速率变干。SPEI低通滤波曲线显示，1930s、1960s、1970s和1990s较干旱，1940s、1950s、1980s和2000s较湿润，其中在1930s后期和1960s中期为极端干旱时期(图3(a))。48月尺度的滤波曲线显示相似的干旱期，且1930s后期和1960s中期更加干旱。 不同尺度SPEI在不同时域中，表现不同显著性水平的振荡周期。SPEI12在1960s和1990s显示出2~3年尺度显著的主振荡周期，在1940~1980年表现出准10年振荡周期，但未达到显著水平(图4(a))。SPEI48在高频频段上，小波功率谱能量较小，几乎无通过显著性检验。但在1940~2005年表现出极强的8~11年尺度平稳、显著的主振荡周期。 3.3. SPEI与太阳活动的多尺度分析 图5为各时间尺度SPEI与太阳黑子数的交叉小波功率谱。在高频段，各尺度SPEI与太阳黑子数几乎无通过显著性检验的交叉小波能量区，但在整个研究期内，二者具有极显著的8~12年主共振周期，且随着SPEI时间尺度的增大，共振周期的显著性也在增大。位相差表明在不同时间尺度上太阳活动对研究区SPEI的影响在1957年前后发生突变，此前太阳活动对SPEI的影响表现为负相关，此后太阳活动对SPEI的影响表现为正相关。王涛等 [ 27 ] 对天山中西部降水与太阳黑子变化交叉小波分析显示二者在1770~2000年在准10年尺度上关联性显著，并且太阳活动对天山中西部降水变化的影响同样是随着时间变化的，在不同时段影响各异。 3.4. SPEI与环流因子的多尺度分析 图6为各时间尺度SPEI与NAO和PDO指数的交叉小波功率谱。SPEI1与NAO在高频段的交叉小波能量谱时有通过显著性检验，但维持时间较短且无稳定的相关关系(图6(a))。SPEI48与NAO在高频段上，几乎无通过显 图3. 不同尺度SPEI及其低通滤波曲线 图4. 连续小波转换功率谱：(a) SPEI12，(b) SPEI48 图5. 研究区不同尺度SPEI与太阳黑子数的交叉小波功率谱 图6. 研究区不同尺度SPEI与NAO和PDO的交叉小波功率谱 著性检验的交叉小波能量区；但在1940s和1970s~1990s二者具有显著的准8年主共振周期，其中在1940s二者维持时间较短的显著正相关关系，而在1970s~1990s二者显著负相关；此外在1950s、1960s二者具有准14年共振周期，但未达到显著水平(图6(b))。苏宏新等 [ 17 ] 通过计算北京地区SPEI发现其与NAO存在通过显著性检验的80~100个月共振周期。 SPEI1与PDO在高频段的交叉小波能量谱有一些通过显著性检验，但维持时间短，未形成稳定的相关关系(图6(c))。SPEI48与PDO在高频段上无通过显著性检验的交叉小波能量区，但几乎在整个研究期内，二者表现出显著的8~10年共振周期，高能量区在1960~1980年和1990~2005年的准10年主共振周期。此外，在1980s末期之前SPEI48与PDO显著负相关，此后二者显著正相关(图6(d))。北京地区SPEI 与PDO在1965~1995年同样表现出年际共振周期(100~120个月) [ 17 ] 。综上，短时间尺度SPEI与NAO和PDO的相关作用较弱，几乎无通过显著性检验的交叉小波能量区。较长时间尺度SPEI与NAO和PDO的关联性更强，主要表现准10年共振周期的显著相关(1970s~1990s)，同北京地区SPEI与环流因子的分析结果相似 [ 17 ] 。 图7展示了不同时间尺度年均SPEI与Nino3.4和SOI指数的交叉小波能量谱和交叉小波凝聚谱。交叉小波能量谱显示SPEI1与Nino3.4存在3个共振周期，分别为：准3年显著的震荡周期(1960s)；4~6年显著的主共振周期(1985~2000年)，高能量区主要集中在1980s后期，位相差表明在这两个共振周期内二者表现为负相关；准14年周期，但未达到显著性水平(图7(a))。交叉小波凝聚谱显示SPEI1与Nino3.4在准3 a周期上呈现负相关(1970s和1980s)，高能量区主要集中在1980s后期(图7(b))。 交叉小波能量谱显示SPEI12与SOI存在2个显著共振周期，分别为：准3年显著的震荡周期(1960s)；4~6年显著的主共振周期(1985~1995年)，高能量区集中在1980s后期，位相差表明在这两个共振周期内二者表现为正相关(图7(c))。交叉小波凝聚谱显示SPEI12与SOI在准3年周期上呈现显著正相关(1980s和1990s)，高能量区主要集中在1980s后期；在准6年周期上呈现显著正相关(1950s)；但在准12年周期上呈现显著负相关关系(1945~1955年，图7(d))。 李耀辉和李栋梁 [ 28 ] 指出青海东部、甘肃中部、宁夏和陕北的降水和温度是夏季我国西北地区对ENSO影响反映最强烈的区域。ENSO事件对甘肃季风区的降水量的影响明显，厄尔尼诺事件使这些地区的降水量明显减少 [ 29 ] 。蓝永超等 [ 30 ] 研究表明在El Nino现象发生年，整个祁连山区均出现气温偏高、降水减少及径流偏枯的现象，尤以东段和中段地区受到ENSO的影响最为明显。同样，ENSO对本研究区的干旱产生影响，并且这 图7. 不同尺度SPEI与Nino3.4和SOI指数的交叉小波功率谱(a)， (c)和小波凝聚谱(b)， (d) 种影响主要表现在短时间尺度SPEI的高频段上，对长时间尺度SPEI的低频段上作用较弱。在华北的北京地区，其干旱序列的年际短周期同样主要受ENSO的影响 [ 17 ] 。