基于站点降雨量最优拟合函数的SPI指数计算

标准化降水指数(SPI)能较好地反映不同时间尺度和区域的旱涝状况,时空适应性较强,成为科学研究和实际应用最广泛的描述多时间尺度的气象干旱指标,采用不同的概率分布函数拟合降雨量系列,将会得到不同的SPI值.利用淮河流域30个气象站点1951-2013年间约60 a的逐月降雨资料,分别采用7种不同分布函数(Gamma分布、皮尔逊Ⅲ型分布、正态分布、对数正态分布、广义Pareto分布、广义Logistic分布和Weibull分布)对各站点不同时间尺度(1、3、6、12和24mon)各月份降雨系列进行拟合,以K-S方法检验了各分布函数的拟合效果,并以均方根误差(RMSE)最小为准则选取的站点各月份最优分布函数OPT作为参考,分析比较上述7种分布函数模拟的不同时间尺度下的SPI时间序列.结果表明:在各不同时间尺度上,采用皮尔逊Ⅲ型分布作为计算SPI指数的分布函数误差最小,其模拟的SPI值各站点总偏差平均值均在5％以下,Weibull分布和对数正态分布计算得到的SPI时间系列结果次之,它们模拟的SPI值各站点总偏差平均值介于5％～10％之间;当前我国气象部门统一采用的Gamma分布函数,并非计算SPI指数的最佳选择,各不同时间尺度下,采用Gamma分布计算的SPI值各站点总偏差平均值均在10％左右.其他函数,如正态分布、广义Pareto分布和广义Logistic分布,其误差介于10％～ 30％之间,均超过采用Gamma分布计算的结果.