标准化方法在干旱损失预估中的应用——以华北地区为例

赵 晶，姜 彤，苏布达，3，黄金龙

(1.内蒙古自治区兴安盟气象局，内蒙古兴安盟137400;2.国家气候中心，北京100081;3.中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室，新疆乌鲁木齐830011;4.中国科学院大学，北京100049)

20世纪60年代以来，世界各地频繁发生的自然灾害对人类生命和财产安全造成了严重影响［1－2］。干旱因其发生频率高、持续时间长、波及范围广，给国民经济尤其是农业生产活动带来严重损失，受到社会各界的普遍关注［3－5］。在我国，干旱发生频次占所有自然灾害的22%，影响人口占全部受灾人口的33%，造成的损失占总自然灾害的15%以上，位居各类灾害前列［6］。预计，未来气候将进一步变暖，干旱灾害仍将持续［7－9］。不同年份间的干旱损失数据不能直接进行逐年对比分析，须进行标准化后才能进行比较，因而对于干旱，特别是对经标准化处理后的未来干旱损失的研究在减缓干旱影响等方面意义重大。

灾害损失是气候和社会经济因素共同作用的结果。除气候因素以外，社会变化和经济发展对灾害损失的增加起关键的作用［10］。标准化方法是将影响灾害损失的非气候因素考虑进来，将不同年份间的灾害损失统一到同一个“可比水平”。许多学者为更好地分析灾害损失的变化特征及可能影响因子，已经采用不同方法开展了对灾害损失的标准化研究，以获取具有一致性和可比性的灾害损失数据。Pielke等对美国洪水和飓风造成的损失均进行了经考虑人口和财富因子的标准化处理，结果发现，洪水损失呈递减趋势，标准化前飓风损失呈微弱的增加趋势，标准化后飓风损失没有明显的增加或递减趋势［11－13］;Changnon等对美国的极端天气事件造成的灾害损失进行标准化后提出，对于不同的灾害类型可考虑不同影响因子的标准化方法［14－15］;Raghavan 等对 1971—2000年发生在印度的热带气旋造成的损失进行了经考虑人口和社会经济因子的标准化处理，发现标准化后的损失序列变化趋势并不明显［16］。国内学者对洪水和热带气旋带来的灾害损失进行了标准化方面的相关探索，发现标准化方法对这2种灾害类型造成的损失影响很大［17－19］，但对干旱等其他灾害的研究仍然不足。

对于干旱变化特征的研究，国内外学者已经提出了多种干旱指标，如标准化降水指数(SPI)、综合气象干旱指数、土壤含水率、Palmer干旱指数等，其中标准化降水指数对干湿状况反应灵敏，计算相对简单，广泛应用于不同时间尺度的干旱监测中［20－23］。随着气候的不断变化，未来干旱及干旱灾害损失的发展趋势越来越受到各研究领域的广泛关注。目前在气候变化背景下研究干旱演变的有效途径之一就是利用气候模式的输出结果并结合干旱指标对未来不同时期的干旱情况进行分析［24－25］。同时，许多学者对于干旱造成的经济损失也进行了相关研究，沈佩君等采用对比法、缺水损失法、灾情法、减产系数法计算了干旱对农业造成的损失［26］;周进生采用社会评估法计算了1989年旱灾造成的农作物种植业的直接经济损失［27］;李文亮等通过对黑龙江省干旱灾害风险的定性研究，发现黑龙江省干旱灾害风险存在明显的空间差异［28］。以上均是在实测期开展的研究，对基于未来干旱指标下的损失预估研究不足，尤其结合标准化方案的研究更没有人涉及，本研究将为推算未来干旱损失提供一个新思路。

华北地区是我国重要的粮、棉、油生产基地，也是干旱灾害发生频率最高的地区之一，容易遭受连年干旱［29］，农业生产活动受到严重制约。2008—2009年发生在华北地区严重的冬春连旱，造成农作物受灾面积682.1万hm2，直接经济损失420.8亿元，占中国2009年干旱损失的近1/3［30－31］。许多学者对于华北地区干旱的研究主要集中在其气候特征和异常成因等方面［32－34］，对其所造成的经济损失尤其是未来损失定量化的研究不足［35］，因此，本研究对该地区干旱和干旱灾害经济损失的未来演变进行分析，对正确认识华北地区干旱规律并合理有效地规划农业未来发展方向有着重要的指导意义。

本研究以华北地区1984—2014年的干旱直接经济损失数据为基础，结合该地区91个气象观测站月降水数据和区域气候模式COSMO－CLM(CCLM)输出的逐月降水预估数据，采用分别考虑了物价水平、人口、财富和国内生产总值因子的标准化方法，首先分析华北地区过去(1984—2014年)原始和经不同标准化处理的直接经济损失序列变化趋势的异同，然后利用标准化降水指数(SPI)，分析标准化方案下灾害损失与干旱强度间的关系，最后探讨干旱和其造成的灾害直接经济损失在未来(2017—2050年)3种排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下的演变，为干旱灾害损失的定量化评估、防灾减灾措施的制定以及对华北地区农业合理规划提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

华北地区(34°～53°N，97°～126°E)包括北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区，总面积约155.7万km2，降水呈由南向北随纬度递减的格局，地区、季节、年际间差异较大，冬春季少雨干旱。

1.2 数据资料

本研究所用数据资料包括华北地区1984—2014年干旱直接经济损失数据、社会经济数据、气象测站数据以及模式数据。其中，1984—2014年干旱直接经济损失数据来源于《中国气象灾害年鉴》。社会经济数据来源于我国全国及各省(市、区)1984—2014年的统计年鉴，包括各省(市、区)的CPI、乡村人均可支配收入及乡村人口。气象观测资料为华北地区91个气象站1984—2014年逐月降水数据，由国家气象信息中心提供并进行数据质量控制，这些资料经由气候场和距平场分别插值并叠加，生成分辨率为0.5°×0.5°的网格化数据。华北地区气象站分布见图1。

模式数据采用德国波茨坦气候影响研究所(PIK)区域气候模式COSMO－CLM(CCLM)输出数据。区域气候模式CCLM是世界气候研究计划发起的国际区域气候模式降尺度试验(CORDEX)的模式之一，是基于德国气象局Local Model(LM)模型，以ECHAM6的输出为边界条件的动力降尺度模型，空间分辨率为0.5°×0.5°。本研究选取 CCLM 模式输出的华北地区759个格点3种排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)的月降水资料，时间跨度为1986—2050年。其中1986—2005年为基准期，2017—2050年为预估期。区域气候模式CCLM对中国区域气候的模拟效果已在前人研究中得到验证［36－41］。

RCPs是指世界气候研究计划(WCRP)中耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)框架下的一套新情景［42－43］，是用单位面积的辐射强迫来表示未来100年温室气体稳定浓度的情景。目前应用较多的4种情景分别为低排放情景(RCP2.6)、中低排放情景(RCP4.5)、中排放情景(RCP6)、高排放情景(RCP8.5)，分别指 2100 年辐射强迫稳定在 2.6、4.5、6、8.5 W/m2。

1.3 研究方法

1.3.1 标准化降水指数(standardized precipitation index，SPI) 标准化降水指数(SPI)是McKee等在1993年提出的一个相对简单的干旱指数，表示某段时间内降水出现概率的大小，适合相对当地气候状况的月尺度以上的干旱监测与评估［44］。SPI计算简单、资料可收集性和适应性强，具有较好的计算稳定性，在各区域和各时段均能有效地反映旱涝状况［21］。根据《气象干旱等级》划分不同干旱程度的评价指标［45］，SPI小于－1为旱。不同时间尺度的SPI的侧重点不同，SPI－12反映长时间水分盈亏的变化。本研究基于1984—2014年逐月降水数据，采用SPI－12指数对华北地区干旱直接经济损失序列进行验证。

1.3.2 居民消费物价指数标准化(consumer price index normalization，CPIN) CPI的波动反映经济发展过程中物价水平的变动，是衡量通货膨胀程度的重要指标之一。考虑到区域差异，本研究采用每个省(市、区)逐年的CPI开展标准化处理。经CPI标准化的直接经济损失计算公式为

式中:EL为当年直接经济损失，CPI为居民消费者物价指数，s表示基准年，t表示灾害发生的当年。本研究统一以2014年为基准年进行灾害损失的标准化。

1.3.3 传统标准化(conventional normalization，CN) CN 由Pielke等在美国的飓风分析中首先加以应用［46］。该方法综合考虑了人口和财富(包括通货膨胀)的时空差异，将灾害发生当年的人口和人均财富换算到基准年条件。计算公式如下:

飓风经过区域的房屋、道路、居民财产均可能遭受严重损失。由于居民财富遭受的影响较大，因此可用其作为对飓风灾害经济损失标准化的主要影响因子。干旱灾害与飓风灾害属于不同的灾害类型，主要对农业生产活动造成严重损失。本研究在应用CN法时，将Wealth考虑为乡村人均财富，POP为乡村总人口，计算公式如下:

式中:Income表示乡村人均可支配收入指数。

1.3.4 替代标准化(alternative normalization，AN) AN 由Neumayer等于2011年提出［47］，已用于全球自然灾害的标准化处理分析。AN考虑了财富积累对经济损失的影响，但未充分考虑各地区财富的变化，而是综合考虑了居民总财富，计算公式如下:

式中:Wealth'表示影响地区居民的总财富值，计算公式为:

式中:i代表受影响地区，n为受影响地区的总个数，本研究中n取5。

1.3.5 国内生产总值标准化(gross domestic product normalization，GDPN) GDPN由Barredo在2009年运用于欧洲洪水损失的计算［48］。该方法考虑了社会经济的发展对灾害损失的影响，选取国内生产总值作为衡量社会经济发展的指标，将其换算到基准年条件。计算公式如下:

式中:GDP表示国内生产总值。

1.3.6 Mann－Kendall(M －K)非参数检验方法 M－K检验方法是一种常用的对于时间序列趋势的非参数检验方法，在水文、气象等方面有着广泛的应用。本研究中在分析1984—2014年和2017—2050年华北地区干湿变化趋势时用M－K方法进行检验。

2 结果与分析

2.1 1984—2014年干湿时空变化特征

1984—2014年华北地区标准化降水指数(SPI)序列变化情况如图2所示。根据华北地区区域平均年降水量计算的标准化降水指数在20世纪80年代后期、20世纪90年代初期及21世纪中后期SPI介于－1与1之间，属于正常年景;1990年、1998年、2003年、2012年及2013年SPI大于1，表明这些年份相对湿润;1997年、1999年、2000年、2001年、2005年及2007年SPI小于－1，表明这些年份相对干旱;其中20世纪90年代后期至21世纪初期SPI年际波动较大，表明该时期干湿变化明显。

1984—2014年华北地区标准化降水指数的 Mann－Kendall检验结果如图3所示。华北大部分地区都呈现干旱化态势，包括内蒙古自治区呼伦贝尔、兴安盟、通辽、赤峰和锡林郭勒盟的大部分地区，河北省承德、秦皇岛、唐山、张家口、保定及石家庄等地区和北京、天津部分地区，其中，内蒙古自治区锡林郭勒盟的部分地区的干旱化趋势明显;内蒙古自治区阿拉善盟、巴彦淖尔，河北省邢台及其以南地区和山西省大部分地区相对湿润，其中，内蒙古自治区阿拉善盟北部的部分地区湿润化趋势明显。

2.2 1984—2014年干旱经济损失最优标准化选择及其与干旱强度的关系

2.2.1 各种标准化损失序列与标准化降水指数的变化比较1984—2014年华北地区干旱直接经济损失原始及各标准化序列与标准化降水指数(SPI)序列变化情况如图4所示。其中，图4－a为原始损失序列，图4－b至图4－e为标准化到2014年的损失序列。可见，原始损失序列以5.57亿元/年的速率上升，其多年均值为58.47亿元。损失较高的年份集中在2000年以后，2000—2014年干旱直接经济损失年均为107.28亿元，是1984—1999年均值12.71亿元的8.4倍。损失最高年份为2009年的301.2亿元，其次是2007年的216.5亿元和2014年的202.7亿元(图4－a)。

考虑CPI的变化，21世纪10年代的物价水平相当于20世纪80年代后期的4倍左右。CPIN损失序列以5.84亿元/年的速率呈上升趋势，多年平均干旱直接经济损失为75亿元。与原始值相比，2000年前后的年均损失差距变大。2000—2014年干旱直接经济损失多年均值为128.54亿元，是1984—1999年均值(24.85亿元)的5倍。损失最高年份(2009年)较原始值增加了约52.63亿元(图4－b)。2000—2014年华北地区乡村人均财富年均为2 540.25元/人，是1984—1999年均值(623.13元/人)的4.1倍。CN 损失序列以5.74亿元/年的速率呈上升趋势，多年均值达156.55亿元，是原始序列多年均值的2.68倍。2000—2014年干旱直接经济损失多年均值为217.68亿元，是1984—1999年均值(99.24亿元)的 2.2倍，损失最高值为 2009年的547.6亿元。与原始值相比，CN处理后的损失值在20世纪80年代和20世纪90年代明显增加，2000年后的年均损失差距进一步变大(图4－c)。AN损失序列同样呈上升趋势，多年平均直接经济损失为134.35亿元。1995年以后上升趋势明显，到2009年达到最大值(498.33亿元)。2000—2014年年均直接经济损失为194.25亿元，是1984—1999年年均损失(71.27亿元)的2.7倍(图4－d)。2000—2014年华北地区国内生产总值年均为9 519.80亿元，是1984—1999年均值(954.75亿元)的10倍左右。经GDPN处理，1984—2014年干旱直接经济损失多年均值为299.78亿元，是原始序列多年均值的5倍，并以4.22亿元/年的速率呈下降趋势。高损失的年份出现在20世纪80年代，最高值为1985年的667.78亿元，GDPN处理后的损失值在20世纪80年代和20世纪90年代明显增加，1984—1999年均值(304.42亿元)是2000—2014年均值(294.82亿元)的1.03倍(图4－e)。

由图4－a至图4－e可以看出，各标准化的损失序列中，经GDPN处理的序列与SPI序列表现出较好的相似性，尤其在20世纪90年代后期以来逐年变化基本一致。原始序列与SPI序列的相关系数为－0.35，其余经标准化处理后的序列与SPI序列的相关性均高于原始序列，经 CPIN、CN、AN、GDPN处理后的序列与SPI序列的相关系数分别为－0.41、－0.53、－0.52、－0.62。

2.2.2 损失标准化与干旱强度关系 将1984—2014年华北地区标准化降水指数(SPI)与干旱原始及各标准化后的损失序列对比发现，经GDPN处理后的序列与华北地区标准化降水指数的相关性明显高于其他损失序列，表明该序列能较好地反映华北地区逐年的干湿变化。将1984—2014年标准化降水指数序列与经GDPN处理后的损失序列进行指数模型建立，构建干旱经济损失与干旱强度之间的定量关系，拟合结果如图5所示。从图5中可以看出，散点较为均匀地分布在关系曲线的两侧，该曲线可以较好地反映经济损失与标准化降水指数(SPI)间的变化关系。

2.3 未来干湿变化特征及灾害损失

2.3.1 未来干湿变化 根据区域气候模式COSMO－CLM(CCLM)输出的逐年降水模拟数据计算的2017—2050年华北地区RCPs情景下标准化降水指数(SPI)序列变化情况如图6－a至图6－c所示。RCP2.6情景下华北地区标准化降水指数在21世纪10年代后期、21世纪20年代中期、21世纪30年代中期及后期和21世纪40年代后期SPI小于0，表明该时期较1961—2005年趋于干旱化，其中2024年、2033年SPI小于－1，表明这些年份相对干旱化明显;在21世纪20年代初期及中后期、21世纪30年代初期和21世纪40年代初期及中期SPI大于0，表明该时期较1961—2005年趋于湿润化，其中2022年、2027—2029年及2041年SPI大于1，表明这些年份相对湿润化明显;21世纪20年代后期至21世纪30年代初期SPI年际波动较大，表明该时期干湿变化明显。

RCP4.5情景下华北地区标准化降水指数(图6－b)在21世纪20年代后期、21世纪30年代中期和21世纪40年代中期SPI小于0，表明该时期较1961—2005年趋于干旱化，其中2027年、2029年和2033年SPI小于－1，表明这些年份相对干旱化明显;在21世纪10年代后期、21世纪20年代初期、21世纪30年代初期及后期和21世纪40年代初期及后期SPI大于0，表明该时期较1961—2005年趋于湿润化，其中2030年、2032年、2039年、2044年及2049年SPI大于1，表明这些年份相对湿润化明显;20世纪20年代后期至20世纪30年代初期SPI年际波动较大，表明该时期干湿变化明显。

RCP8.5情景下华北地区标准化降水指数(图6－c)在21世纪10年代后期、21世纪20年代后期、21世纪30年代中期和21世纪40年代中期SPI小于0，表明该时期较1961—2005年趋于干旱化，其中2029年、2032年、2033年、2036年、2037年、2044年和2045年SPI小于－1，表明这些年份相对干旱化明显;在21世纪20年代初期、21世纪30年代初期及后期和21世纪40年代初期及后期，SPI大于0，表明该时期较1961—2005年趋于湿润化，其中2023年、2043年、2048年及2049年SPI大于1，表明这些年份相对湿润化明显;21世纪20年代初期至21世纪40年代后期SPI年际波动较大，表明该时期干湿变化明显。

RCPs情景下，2017—2050年相对于基准期(1986—2005年)华北地区标准化降水指数(SPI)序列变化情况如图7所示。RCP2.6情景下，华北地区2017—2050年相较于基准期大部分年份SPI值变大，且大部分为正值，表明其变湿，其最干旱年份与最湿润年份的干湿程度较基准期均有所减弱;RCP4.5情景下，华北地区2017—2050年相较于基准期湿润，其最湿润年份的湿润程度较基准期减弱，最干旱年份的干旱程度较基准期增强，其干湿程度均略大于同期RCP2.6情景;RCP8.5情景下，华北地区2017—2050年相较于基准期大部分年份SPI值变小，且大部分为负值，表明其变干，其最干旱年份的干旱程度较基准期增强，最湿润年份的湿润程度较基准期变化不明显，其干湿程度较RCP2.6情景和RCP4.5情景均有所增强。

RCPs情景下，2017—2050年华北地区标准化降水指数的Mann－Kendall检验结果如图8所示。RCP 2.6情景下华北地区(包括内蒙古自治区呼伦贝尔、兴安盟、通辽、赤峰等地，河北省、山西省、北京市、天津市大部分地区)呈现干旱化态势;其中，内蒙古自治区呼伦贝尔和兴安盟部分地区的干旱化趋势明显;内蒙古自治区阿拉善盟、巴彦淖尔、鄂尔多斯及锡林郭勒盟中部及其以西地区，山西省北部部分地区相对湿润(图8－a)。RCP4.5情景下华北地区(包括内蒙古自治区通辽、阿拉善盟的部分地区，山西省、河北省、北京和天津地区)呈现干旱化态势;其中，山西省临汾和河北省沧州等地区的干旱化趋势明显;内蒙古自治区呼伦贝尔、锡林郭勒盟部分地区的湿润化趋势明显(图8－b)。RCP8.5情景下华北地区(包括内蒙古自治区呼伦贝尔、兴安盟、锡林郭勒盟、乌兰察布大部分地区，以及山西大同、河北沧州以南地区)呈现干旱化态势;其中，内蒙古自治区锡林郭勒盟部分地区的干旱化趋势明显;内蒙古自治区阿拉善盟、山西省太原及河北省石家庄以南部分地区相对湿润。2.3.2 灾害损失预估 根据已建立的干旱灾害损失与干旱强度之间的关系曲线，结合未来华北地区标准化降水指数的预估结果，保持2014年的经济发展水平不变，RCPs情景下，2017—2050年华北地区干旱灾害损失结果如图9所示。RCP2.6情景下华北地区干旱直接经济损失在2017—2050年多年均值为244亿元，高损失的年份出现在21世纪10年代后期、21世纪20年代中期、21世纪30年代中期及后期和21世纪40年代后期(图9－a);RCP4.5情景下华北地区干旱直接经济损失在2017—2050年多年均值为236亿元，高损失的年份出现在21世纪20年代后期、21世纪30年代中期和21世纪40年代中期(图9－b);RCP8.5情景下华北地区干旱直接经济损失在2017—2050年多年均值为307亿元，高损失的年份出现在21世纪10年代后期、21世纪20年代后期、21世纪30年代中期和21世纪40年代中期(图9－c)。

2017—2050年不同RCPs情景下华北地区年均干旱灾害经济损失增量变化情况如图10所示。华北地区1986—2005年干旱灾害直接经济损失多年平均为247亿元(以2014年为基准年折算，下同)，RCP2.6情景下，华北地区2017—2050年干旱灾害经济损失多年平均为244亿元，较基准期略微减少1%左右;RCP4.5情景下，华北地区2017—2050年干旱灾害经济损失多年平均为236亿元，较基准期减少4%左右;RCP8.5情景下，华北地区2017—2050年干旱灾害经济损失多年平均为307亿元，较基准期增加，增幅在24%左右。

3 结论与讨论

本研究以华北地区为研究对象，基于历史数据和CCLM模式数据，运用 CPIN、CN、AN和 GDPN 4种方法对1984—2014年干旱直接经济损失分别进行标准化处理并分析其与标准化降水指数(SPI)的变化关系，构建最优标准化损失方案与SPI的关系模型，结合2017—2050年华北地区RCPs情景下SPI，预估干旱灾害直接经济损失的逐年变化。研究的主要结论如下:(1)CPIN考虑通货膨胀的影响，且该标准化方法计算简单，国际上也得到了广泛应用，比较容易对其进行推广使用;CN考虑人口和财富因子的共同影响，AN对研究区的财富进行整体计算，这2种方法对于财富变化快速的地区较为适用;若探究社会经济的发展对灾害损失的影响可采用GDPN进行标准化研究。结合1984—2014年华北地区标准化降水指数的变化序列，经GDPN处理后的序列与该地区干湿变化趋势较为一致，更能反映干旱灾害本身的逐年变化。从自然灾害的直接经济损失中并不能轻易地探测出潜在的气候变化的信号，进行相关研究时须要将其他影响要素考虑在内，标准化方法是获取具有可比性数据并分析气候变化对灾害损失影响的重要手段［14－19］。(2)1984—2014年华北地区干旱灾害较为严重的年份主要集中在20世纪90年代后期至21世纪初期，主要位于华北地区的北部和东部，包括内蒙古自治区北部、中部大部分地区，南部部分地区，河北省北部、中部地区和北京、天津部分地区。在灾害损失方面，原始序列与经CPIN、CN、AN处理后的序列总体呈增加趋势，损失较高的年份集中在2000年以后;经GDPN处理的序列呈下降趋势，损失较高的年份集中在20世纪80年代中后期及20世纪90年代后期至21世纪初期。以往采用考虑财富因子的方法多集中于洪水、飓风、热带气旋等灾害类型［11－13］，这类灾害发生迅速，持续时间短，但短时影响剧烈，对于房屋、道路及农作物等有损毁性影响，给居民财富带来严重损失。干旱不同于上述灾害，其持续时间长、影响面积大，财富对其影响有限。社会经济发展越快，暴露于干旱灾害下的承灾体可能会遭受更为严重的损失，因而干旱灾害损失与社会经济的发展关系密切，将其作为评估干旱损失的最优标准化方案，并用于干旱损失的预估中具有很强的现实意义。(3)2017—2050年，华北地区在3种情景下的干湿变化趋势有所差异，RCP2.6和RCP4.5情景下较基准期(1986—2005年)偏湿，RCP8.5情景下较基准期偏干，3种情景下均有可能发生与基准期同等强度的干旱灾害。RCP2.6情景下发生的频次最低，强度最弱;RCP8.5情景下发生的频次最高，强度最强。RCP4.5和RCP8.5情景下，均可能发生比基准期强度更大的干旱灾害。空间尺度上，RCP2.6情景下华北地区除西部地区均呈现干旱化态势，RCP4.5情景下东部和南部干旱化态势明显，RCP8.5情景下干旱主要集中在北部、中部和东部。华北地区未来3种情景下干湿变化的时空差异，会使其造成的灾害损失的时空分布不同，研究华北地区未来干旱的演变对制定有关减缓干旱造成的影响等政策方面具有很强的参考价值。(4)华北地区1986—2005年干旱灾害直接经济损失多年平均为247亿元(以2014年为基准年折算，下同)，2017—2050年，华北地区在RCP2.6情景下，由气候变化造成的干旱灾害经济损失较基准期(1986—2005年)略微减少1%左右，高损失的年份主要集中在21世纪30年代中期及后期;RCP4.5情景下，较基准期减少4%左右，RCP8.5情景下增加24%左右，这2种情景下高损失的年份均主要集中在21世纪20年代后期和21世纪30年代中期。但是随着社会经济的不断发展，未来的灾害损失可能会进一步增加［10］，如若增加则社会经济的发展在未来干旱灾害损失中起到不可忽视的作用，反之则还受其他因素的影响。对该项研究如果能进行更深层次的探索，有利于分析气候变化和社会经济的发展对灾害损失的相应贡献程度，对未来防灾减灾的科学决策以及华北地区农业的可持续发展具有重要的指导意义。