1 引 言
干旱是一种复杂的气象灾害， 其发生与降水量、 气温、 蒸发、 径流、 土壤含水量等密切相关。中国受东亚季风影响， 是世界上干旱灾害影响最严重的国家之一， 在全球气候变暖和人类活动的影响下， 近半个世纪以来中国西南地区和云南的干旱都呈现出增强的趋势（马柱国和任小波， 2007； 李韵婕等， 2014； 赵平伟等， 2017； 张强等， 2018）， 云南发生重旱以上的干旱灾害频率呈现增加趋势（倪深海等， 2019）， 连续严重的干旱不仅威胁着粮食安全和生态安全， 未来受气候变化影响将进一步加剧农业干旱风险（Huang et al， 2018）也影响着地区经济社会的可持续发展。因此， 利用可靠的观测资料开展干旱监测评估， 准确实时地反映干旱发生、 发展及其对行业的影响， 可为干旱灾害防御和风险管理提供决策支持。
长期以来， 国内外学者利用气象或水文因子， 发展了一系列的干旱指数， 进行了大量的研究， 许多国家也开展了干旱业务监测和实验工作（WMO and GWP， 2016）。干旱指数包括仅考虑降水量的单因子干旱指数， 如降水量距平百分率、 降水量分位数、 标准化降水指数（SPI）； 或是考虑降水量和蒸散发的干旱指数， 如相对湿润度指数（MI）、 标准化降水蒸散指数（SPEI）、 基于土壤水分平衡的帕尔默指数（PDSI）等； 还包括基于卫星监测反演资料而研制的指数， 如植被指数（NDVI）； 还有一些考虑多种干旱因子的综合干旱指数或模式输出的干旱指数等等（张强等， 2011； 任福民等， 2015； 吴志勇等， 2020）。对于任何的干旱分析研究来说， 时间尺度是最重要的考虑因子之一（McKee et al， 1993； 熊光洁等， 2014； 徐一丹等， 2017； 王怡璇等， 2020）。时间尺度的选择对干旱监测指数非常重要， 如果时间尺度太短， 指数对降水反映过于敏感， 变化跳跃大， 难以反映干旱的累积效应； 而时间尺度太长， 则对当前的有效降水反映不够灵敏。SPI指数是一个标准化的指数， 是由不同时间尺度降水量异常定义得到的， 由于计算简单而得到广泛应用。其优点是可应用于不同的时间尺度， 这对于反映干旱的复杂影响来说非常重要， 可以用于分析干旱现象对不同区域以及不同类型的水资源需求的影响。但是由于SPI只利用了降水量这一单一因子， 而没有考虑直接影响水分平衡的蒸散发， 有时监测结果与实际干旱状况颇有出入（陈家宁等， 2020）。为了解决单一时间尺度表征干旱的不足， 更好的反映不同时间尺度降水对干旱的综合影响， 国家气候中心在多年干旱监测业务实践的基础上， 考虑反映短时间尺度（近30天）影响作物水分亏缺情况的相对湿润度指数， 及反映短时间尺度（近30天）和长时间尺度（近90天）降水气候异常情况的标准化降水指数， 通过对上面三个指数权重综合构建了综合气象干旱指数CI（张强等， 1998； 王有民等.2007）， 并首次编制发布了《气象干旱等级》国家标准（张强等， 2006）。然而， CI在实时逐日干旱监测中， 对降水过程的反应过于敏感， 干旱程度往往会出现不连续加重现象， 对持续时间长的重大旱事件的旱情描述偏轻（赵海燕等， 2011； 杨丽慧等， 2012）。其主要原因是CI考虑的三个尺度的干旱指数， 其中2个是相同的尺度（近30天）， 难以反映干旱发生的多时空尺度特点（张强等， 2011）， 并对不同地区的降水特征考虑不足。针对这一现象国家气候中心引入了标准化权重降水指数SPIW60， 增加150天标准化降水指数SPI150， 对综合气象干旱指数CI做了进一步的改进， 形成气象干旱综合指数MCI， 并修订了《气象干旱等级》国家标准GB/T20481-2017（张存杰等， 2017）， 因MCI综合考虑了不同时间尺度、 不同时段降水权重等因素， 其适用性较SPI、 SPEI和MI指数等单尺度指数明显提高（谢五三等， 2021）。
近几十年在气候变暖背景下， 降水异常偏少并伴随极端高温的复合型干旱事件在一些地区显著增多（Hao et al， 2018； Yu and Zhai， 2020； Wang et al， 2020）。考虑降水量和潜在蒸散量平衡的多时间尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI）被发展起来并得到了较为广泛的应用（Vicente-Serrano et al， 2010； 刘珂和姜大膀， 2015； Yang et al， 2016； 张立杰和李健， 2018； 王素萍等， 2020）。 值得注意的是， 近半个多世纪以来， 云南气温呈现出明显的升温趋势（孟宪红等， 2020）， 发生大范围严重干旱的2009年、 2011年和2012年期间， 往往除长时间降水偏少外还伴随着高温天气、 干旱发展快的特点。SPEI指数对我国西南地区的干旱有较好的表征能力（熊光洁等， 2013， 2015）。与气温异常偏高密切相关的蒸散发在云南干旱事件的发展演变中， 对农作物的影响往往更加严重（郑建萌等， 2017）。在实际应用中发现气象干旱综合指数MCI在监测“复合型干旱事件”方面， 因MCI考虑蒸散发对干旱影响较少， 长时段降水考虑权重较多， 对“骤发性”干旱的监测反映迟缓（张强等， 2020）， 存在对实际干旱灾害反映相关不高， 以及对有效降水不敏感， 甚至出现较大降水干旱等级不能缓解等问题（谢五三等， 2021）。本研究以云南地区为研究区域，通过对业务常用的不同气象干旱指数（MI， SPI， SPEI， MCI）， 特别是业务使用的MCI干旱指数反映干旱灾害的结果进行比较， 分析其优缺点， 再综合考虑干旱指数的时间尺度、 敏感性， 以及干旱的发展进程受降水异常、 高温引起蒸散发增大影响的基础上， 选出能合理反映云南地区干旱特点的短时间尺度（近30天）相对湿润度指数（MI30）， 中时间尺度（近60天）标准化权重降水指数（SPIW60）和长时间尺度（近120天）标准化降水蒸散指数（SPEI120）， 来构建新的综合气象干旱指数（DI）， 并基于EID理论方法（Lu et al， 2011）确定了年干旱过程综合强度指标， 从而能更客观准确地反映当地的农作物干旱灾害， 同时能较好地实时监测区域干旱过程发生发展。
2 研究区域和资料选取
本文利用近年来干旱发生严重的西南地区的云南地区（李韵婕等， 2014； 郑建萌等， 2017）为例， 来开展新构建的综合气象干旱指数与常用干旱指数的比较试验。所采用的资料是由国家气象信息中心提供的云南省125个国家气象观测站1961 -2018年的逐日降水量和平均气温的观测资料（图1 ， 其中昆明和景洪为2个土壤湿度代表站）， 这些站点的观测资料经过了严格的质量控制， 质量较好、 时间序列长（李庆祥， 2011； 杨溯和李庆祥， 2014）。另外， 为了验证干旱指数的监测效果， 还选取了昆明和景洪2个代表站典型干旱年份的10 cm逐旬土壤湿度资料。1972 -2018年云南省农作物干旱受灾面积数据来自国家统计局网站。
3 方法介绍
3.1 常用干旱指数
选用了可以计算多时间尺度的标准化降水SPI， 标准化降水蒸散指数SPEI， 湿润度指数MI、 以及气象干旱综合指数MCI 等， 上述干旱指数的计算方法参见国家标准《气象干旱等级（GB/T20481-2017）》（张存杰等， 2017）。
3.2 新的综合气象干旱指数DI的构建
本研究构建新的综合气象干旱指数DI是基于气象干旱综合指数MCI的基础上， 保留了能较好反映短时间尺度降水蒸散的盈亏平衡的近30天相对湿润度指数（MI30）和在实时干旱监测能较好反映对强降水的敏感性的60天标准化权重降水指数（SPIW60）， 另外根据不同时间尺度标准化降水蒸散指数（SPEI）与干旱受灾面积的相关性比较（详细结果见3.4节）， 选取相关较好的120天尺度的SPEI指数， 它代替了MCI中的90天和150天尺度SPI指数， 这样既保留了长时间降水对干旱的影响， 又增加了高温引起的蒸散对干旱的影响， 构建了一种新的综合气象干旱指数DI， 从而更适合由于降雨亏缺和高温热浪导致在短时间内快速发展使作物耕作层土壤水分出现异常偏低的骤发性干旱事件的监测（张强等， 2020； Mo et al， 2015； Otkin et al， 2018）， 其计算方法如下。
式中： 为近30天相对湿润度指数； 为近60天标准化权重降水指数； 为近120天标准化降水蒸散指数； 、 、 均为各单指数的权重系数， 可以由同时段DI指数的干旱强度（详见3.3节）与干旱受灾面积的相关性来确定， 选取相关系数最高所对应的权重系数， 以云南省为例， 可得a=0.3， b=0.4， c=0.5（图2 ）。
3.3 干旱综合强度
如何评价干旱事件的综合强度， 如干旱事件的过程强度、 年的干旱强度等， 对于研究干旱强度的变化、 不同干旱的比较和干旱的影响都非常重要。以往的研究往往是将干旱指数值做简单的累计或平均， 如干旱累计强度定义为某段时间内轻旱以上干旱指数值的累计， 平均强度则为该段时间内达到轻旱以上的干旱指数值的平均。本文参考了极端事件强度与持续时间（EID）理论关系（Lu et al， 2011）， 构建了某时段的干旱综合强度指标， 该指标综合考虑了干旱的持续时间和强度， 即通过不断滑动该时段内干旱天数进行组合找到时段内相当干旱强度最强（大）值（ ）， 作为干旱综合强度， 其值按如下公式计算：
式中： m为某时段干旱总天数； n 为某时段内持续干旱天数（ ）； 表示通过不断滑动比较寻找出m时段内不同组合（即k=1、 2、 …m （1≤k≤m）， n=1、 2、 …k）的最大相当干旱强度； S（m， n）表示n天相当干旱强度， 按下面公式计算。
式中： 为相当干旱强度； 当权重系数a=1时， 则为累计干旱强度； 当权重系数a=0时， 则为平均干旱强度； 为平均干旱强度； 为干旱持续时间， 单位为天； a为时间指数权重系数， 本文取0.5； I i 为第i天干旱指数的绝对值， 1≤i≤ ， 轻旱以下干旱指数记为0。
通过极端事件强度与持续时间（EID）理论关系， 构建的某时间内的相当干旱强度， 反映了干旱事件的逐日强度与持续时间的综合关系， 其干旱过程时段内的最大相当干旱强度值， 则反映了干旱事件的极端值， 即干旱综合强度， 其最能反映气象干旱的致灾性。如表1 所示， MCI和DI干旱指数的不同年干旱强度与干旱受灾面积的相关系数， 两种干旱指数的干旱综合强度与干旱受灾面积的相关性均较好。
表1 1961-2018年MCI和DI的不同年干旱强度指标与干旱受灾面积的相关系数Table 1 The correlation coefficients between the drought intensities of drought indexes（MCI&DI） and drought affected area of crops from 1961 to 2018 |
| 干旱指数 | 年干旱综合强度 | 累计干旱强度 | 平均干旱强度 | 轻旱以上日数 | 中旱以上日数 | 重旱以上日数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MCI | 0.59 | 0.55 | 0.34 | 0.46 | 0.54 | 0.41 |
| DI | 0.63 | 0.62 | 0.35 | 0.52 | 0.58 | 0.45 |
3.4 SPEI指数适宜时间尺度的确定
时间尺度的选择在干旱指数的设计中作用非常重要。在干旱指数的时间尺度选择中， 如果时间尺度太短， 难以反映干旱的累积效应， 而时间尺度太长， 则对当前的有效降水反映不灵敏。图3 展示了云南大理站2009年8 -11月不同时间尺度SPEI的变化与降水量的逐日演变。2009年9月15日和16日分别出现了1.1 mm和25.1 mm的降水， 30天尺度的SPEI30指数反应非常敏感， 出现了突变似的大幅度跳跃增长， 指数值从9月13日的-2.2（极旱）迅速增长到17日的-1.1（中旱）； 而在无降水持续数日后， 指数从10月24日的0.5（正常）迅速减少到11月3日的-2.2（极端干旱）， 这种直上直下的突然变化， 不能很好地反映干旱的持续性特征。随着SPEI干旱指数时间尺度增加到90天以上（SPEI90、 SPEI120）， 这种跳跃逐渐被平滑掉， 更多展示出降水和干旱的累积效应； 但当时间尺度过长时， 如150天尺度的SPEI150， 指数变化又过于平缓， 有效降水对干旱的缓和作用体现不够。因此选择适宜的时间尺度的干旱指数对精准干旱监测起着非常重要的作用。
为了比较分析不同时间尺度的SPEI指数对云南干旱监测结果的优劣， 本文分别计算了10， 30， 60， 90， 120， 150， 180， 200， 210， 240， 270， 300和365天共计13个时间尺度的SPEI指数。利用不同时间尺度计算出来的逐日SPEI值分别统计云南省历年区域性干旱过程， 并计算出每次过程的起讫时间、 持续时间、 平均强度、 累计强度和综合强度。将反映干旱强度的三个指标， 综合强度、 平均强度和累计强度与1972 -2018年云南省历年干旱实际受灾面积的相关程度进行比较， 可以确定最能反映干旱影响程度的指标。图4 是不同时间尺度SPEI统计的历年干旱综合强度、 平均强度、 累计强度与干旱受灾面积的相关系数， 结果表明基于不同时间尺度SPEI统计出的各指数结果均与干旱受灾面积有良好的相关关系， 120天以上尺度三种强度指数都通过了显著性水平0.001的检验， 说明SPEI120可以较好地反映云南的干旱灾害变化。从图4 中还可以看出， 三个指标中， 综合强度与干旱灾情的相关最好， 在60天以上的时间尺度上相关系数稳定维持在0.62~0.69。另外， 随着时间尺度的增长， SPEI与干旱受灾面积的相关系数也在提高， 说明干旱的累积效应对干旱灾害的发生起来非常明显的作用， 但随着时间尺度增加到120天以上， 其相关性趋缓。然而， 指数时间尺度越长对近期的降水反映不敏感， 即出现较大降水时干旱不易缓解。综合考虑不同时间尺度的SPEI对干旱灾害累积的识别能力和有效降水的敏感性的反应（该问题在4.1节还将进一步检验讨论）， 选取SPEI120干旱指数用于云南干旱监测较为适宜。
为了进一步验证选定的SPEI120指数监测的干旱是否能反映实际旱情， 本文选择了部分代表站2009 -2010年120天时间尺度计算的逐日SPEI120值与实际测得的10 cm土壤湿度进行比较。图5 是昆明与景洪两个观测站的比较， 这里以逐旬的土壤湿度代表逐日的土壤湿度观测值。从图5 中可以看到， 两者的对应关系相当好， 特别是在土壤湿度出现明显下降的阶段， SPEI120都有非常明显的准确对应。其他代表站也同样表现出较好的相关关系。
4 干旱指数在云南干旱监测中的适用性检验
4.1 干旱指数的相关性、 敏感性和稳定性比较分析
各种干旱指数都有其优越性和不足， 在云南干旱的监测中也表现出优缺点。干旱指数在实际干旱监测应用中主要考虑三个方面的适用性： 一是看该干旱指数所反映的干旱强度指标与干旱灾情（受灾面积）的相关性， 其指数强弱是否能较好反映干旱灾情的轻重， 这是指标优劣的重要因素； 二是干旱指数在实时监测中对较强降水敏感性的表现， 也就是当出现较强降水（如近5天降水量超过25 mm）时， 干旱指数的等级能否出现明显减弱。本研究规定若出现较强降水时干旱等级没有减轻一个等级或以上， 则认为不敏感， 如果出现不敏感的比例较多， 说明干旱指数在实时监测中敏感性差； 三是干旱指数在实时监测中表现比较稳定， 不出现不合理跳跃的现象， 由于干旱的影响具有累积效应， 干旱的发生发展应是一个循序渐进的过程， 在对干旱事件进行滚动监测时， 出现干旱指数等级明显增强， 即干旱等级增强达两个等级或以上的现象， 出现不合理跳跃的比例越小， 则干旱指数的稳定性越好， 理论上符合干旱发生发展的客观规律。
表2 1961 -2018年各干旱指数综合强度与干旱受灾面积的相关系数、 对较强降水的敏感性及出现不合理跳跃的比例Table 2 The correlation coefficients between the comprehensive drought intensities of various drought indexes and drought affected area of crops， the sensitivity to severe precipitation and the proportion of unreasonable jump occurred from 1961 to 2018 |
| 干旱指数 | 相关系数 | 对降水不敏感比例 /% | 出现跳跃比例 /% | 各干旱等级以上占的比例/% | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 轻旱 | 中旱 | 重旱 | 特旱 | ||||
| SPIW60 | 0.46 | 2.5 | 0.40 | 33.7 | 15.1 | 5.1 | 1.3 |
| MI30 | 0.38 | 30.0 | 0.50 | 44.6 | 33.5 | 21.2 | 5.5 |
| SPI90 | 0.60 | 84.0 | 0.25 | 31.7 | 17.1 | 7.9 | 3.0 |
| SPI150 | 0.66 | 88.0 | 0.10 | 31.8 | 17.0 | 7.7 | 3.0 |
| SPEI30 | 0.49 | 28.0 | 0.60 | 32.0 | 16.7 | 6.7 | 2.2 |
| SPEI60 | 0.55 | 56.0 | 0.40 | 31.9 | 16.9 | 7.3 | 2.6 |
| SPEI90 | 0.65 | 89.0 | 0.1 | 34.5 | 19.2 | 7.7 | 1.8 |
| SPEI120 | 0.68 | 92.0 | 0.07 | 34.4 | 19.1 | 7.7 | 1.9 |
| SPEI150 | 0.68 | 92.0 | 0.07 | 34.3 | 18．9 | 7.7 | 1.9 |
| MCI | 0.59 | 2.5 | 0.01 | 33.7 | 16.5 | 5.5 | 1.4 |
| DI | 0.63 | 0.5 | 0.01 | 31.8 | 16.8 | 6.1 | 1.3 |
4.2 新干旱指数DI与MCI的比较分析
MCI指数的构成中包含了30天尺度的湿润度指数MI30、 60天尺度的标准化权重降水指数SPIW60、 90天和150天尺度的标准化降水指数SPI， 目的就是尽可能考虑到不同时间尺度的干旱累积效应和不同时间尺度的降水对干旱缓和或缓解的作用。虽然从多年业务监测的整体上看效果不错， 但也出现过对某些地区典型干旱的监测结果与实际有出入的情况。下文挑选了2005年春的骤旱、 2019年的严重春夏旱、 2009/2010年秋冬春严重持续干旱等云南历史重大干旱个例进行分析比较， 都发现存在对有效降水不敏感以及指数不合理跳跃等现象。2005年春末夏初， 由于降水偏少气温偏高发生的短时骤发性干旱， 持续时间不长， 但影响严重， 特别是滇西的大理、 楚雄、 丽江、 怒江、 迪庆， 滇中的昆明、 玉溪、 楚雄， 滇东的曲靖、 文山等干旱较为严重。图7 为澜沧站和大理站2005年3月16日至6月30日降水量和干旱指数的逐日变化。从图7 中可以看出， 5月中下旬， 澜沧和大理出现中旱和重旱后几天内迅速又加强为特旱级别， 说明基于降水亏欠的MCI在干旱的发展上基本能反映出事件的过程。大理站6月15日当天出现近30 mm降水， 6月26日再次出现25 mm降水， 29日和30日再次出现10 mm和5 mm的明显降水， 但干旱指数变化不大， 仍持续为中旱。灾情调查显示， 此次干旱事件中大理连续79天（2005年3月28日至6月14日）无明显降水， 出现了有记录以来大理州初夏旱最为严重的年份。6月下旬大理多次出现降水天气过程， 大理州内多地出现洪灾。因此6月中旬大理州的干旱灾情较为严重， 但6月下旬已明显缓解或解除。现有的MCI指数由于SPI90天和SPI150指数的影响， 使得6月15 -30日期间虽出现明显降水但依旧显现出较重等级的气象干旱。王素萍等（2015）在对西南和华南地区干旱监测的研究也表明MCI在干旱缓解阶段存在监测偏重的情况。
因此， MCI指数虽然可以总体上反映出云南省气象干旱的发生、 发展和演变， 但在干旱开始和结束时间的确定上还存在不足， 主要表现在： （1）考虑蒸发（高温）对干旱发生的影响权重偏小， 而降水对干旱的影响权重偏大， 故对高温引起的骤发性干旱反应迟缓。（2）由于考虑长期降水（90天、 150天）对干旱的影响权重偏大， 对出现有效降水后在反映干旱缓解或解除时迟缓。（3）云南气候有明显的干湿特点， 冬半年降水总量相对偏少容易干旱发生， 夏半年降水总量相对偏多容易洪涝发生， MCI指数的ka系数却正好相反， 是旱季小， 湿季大， 使得干旱指数在云南表现出旱季偏轻， 湿季偏重的现象， 与实际灾情有出入。
新构建的综合干旱指数DI的分项组成将原来MCI指数中仅考虑降水的90天尺度和150天尺度的两个长时间SPI， 换成了考虑蒸散发的120天尺度SPEI120， 有效地缓解了MCI的不足。由图7 可知， 与MCI相比， 4月干旱开始前期， 由于温高雨少突发干旱时， DI反映的干旱程度普遍开始重于MCI， 而6月中旬出现有效降水时， DI值较MCI对降水更敏感， 快速地反映了干旱的缓和现象。
再从云南省全区域的干旱事例来看。2019年3 -6月， 云南降水量异常偏少， 同期气温普遍偏高， 极端高温天气多， 元江（43.1 ℃）、 景洪（41.3 ℃）等站出现超过40 ℃的高温天气， 温高雨少致使云南出现严重春旱并发展迅速。4月， MCI和DI的区域干旱指数均表现出干旱等级逐渐加重， 5月均为中至重旱级别； 进入6月后， 降水开始逐渐增多， 至6月底云南大部地区已经连续出现降水， DI显示干旱等级缓和为中旱至轻旱， 但MCI仍长时间维持在重旱至中旱级别， 干旱级别偏重， 与实际情况有差异（图8 ）。从区域空间分布情况看， 6月底至7月初， 云南大部地区出现明显降水， DI表现出对有效降水的迅速响应， 大部地区干旱明显缓和或缓解， 但MCI在大部地区却仍然维持着重旱到特旱级别， 与实际情况不符（图9 ）。统计该干旱过程中， DI与同期平均气温、 特别是最高气温的相关系数（0.75和0.65）明显高于MCI（0.71和0.41）， 说明其对与气温密切相关的蒸散发的考虑权重要大于MCI， 在由于高温引起的干旱加剧发展的情况下， DI比MCI更为敏感。
图8 云南2019年3月21日至7月10日降水量、 MCI和DI指数逐日变化Fig.8 Daily variation of precipitation， MCI and DI in Yunnan Province from 21 March to 10 July 2019 |
5 结论和讨论
干旱的复杂性使得干旱指数在不同区域的适用性存在明显差别， 本研究从时间尺度及对蒸散发的考虑出发， 对比了不同的干旱指数在云南的适用性， 得到的主要结论如下：
（1） 大部分常用的干旱指数在反映的云南干旱气候的长期变化上均表现出相似的年代际变化特征， 利用各指数统计的综合干旱强度与云南干旱受灾面积的相关性分析， 结果长时尺度干旱指数SPI和SPEI较短时间尺度的高， 这表明长时间的干旱累积效应是造成农作物干旱灾害的主要原因。
（2） 各指数在实时干旱监测干旱过程的发生、 发展和结束的识别和监测能力上， 对有效强降水的敏感性短时间尺度的SPI和SPEI， 及MI更有优势， 而长时间尺度的SPI和SPEI指数较短时间尺度指数更具有稳定性， 不易出现不合理跳跃的现象， 这些对于实时干旱监测业务具有非常重要的意义。
（3） 时间尺度在干旱指数构建中起着非常重要的作用。通过多尺度多指数的比较发现， 包含多种时间尺度的综合干旱指数（DI、 MCI）比单一时间尺度的干旱指数在监测识别和反映干旱灾害方面， 可以两者兼顾； 以及综合指数MCI和DI对有效降水的敏感性及指数稳定性等方面， 都更具有优越性。
（4） 新构建的综合干旱指数DI在与旱灾的相关性， 实时监测的敏感性和稳定性方面较气象综合干旱指数MCI较好或相当。由于SPEI包含蒸散对干旱的影响， 弥补了因高温加剧水分蒸发引起的“骤发性”干旱事件的反映迟缓。另外， MCI干旱指数各分项指数的权重系数多， 难以定量估算， 基本靠经验确定； DI各分项指数的权重系数少， 且是根据与干旱灾害面积的相关性确定， 更具科学性。
干旱的发生发展以及引发干旱灾害的过程致灾机理十分复杂， 干旱与降水、 气温、 蒸散、 土壤类型、 下垫面状况等多方面因素相关， 选取或构建什么样的干旱指数来适合相应地域气候特点、 下垫面承载体类型的都值得深入研究， 本文构建的新干旱指数DI适用于云南干旱监测， 并较MCI更好， 其他地区是否有同样的效果也需要进一步研究。因为我国气候复杂多样， Wang et al（2020）研究表明蒸散和降水对干燥/湿度的贡献区域差异很大， 南方湿润地区降水对干湿的贡献大， 而在半干旱/半湿润地区， 蒸散的影响明显大于降水， 新干旱指数DI用于其他地区需要根据当地气候特点和干旱发生情况， 研究调整各分指数的权重系数， 甚至时间尺度。