近50 a三峡库区汛期极端降水事件的时空变化*

刘晓冉，程炳岩，杨 茜，郭 渠，张天宇

(1:重庆市气候中心，重庆401147)

(2:中国科学院大气物理研究所，北京100029)

(3:重庆市气象科学研究所，重庆401147)

近50 a三峡库区汛期极端降水事件的时空变化*

刘晓冉1，2，程炳岩1，杨 茜3，郭 渠1，张天宇1

(1:重庆市气候中心，重庆401147)

(2:中国科学院大气物理研究所，北京100029)

(3:重庆市气象科学研究所，重庆401147)

利用三峡库区35个台站1961－2010年汛期(5－9月)的逐日降水量资料，首先定义不同台站的极端降水量阈值，统计各站近50 a逐年汛期极端降水事件的发生频次，进而分析其时空变化特征.结果表明:三峡库区汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态是主体一致性，同时存在东西和南北相反变化的差异.三峡库区汛期极端降水事件发生频次具有较大的空间差异，可分为具有不同变化特点的5个主要异常区.滑动t检验表明，三峡库区西南部区代表站巴南的极端降水事件在1974年后发生了一次由偏多转为偏少的突变，北部区代表站北碚在1981年后和1993年后分别发生了由偏少转为偏多和由偏多到偏少的突变，中部区代表站武隆在1984年后发生了一次由偏多转为偏少的突变.结合最大熵谱和功率谱分析表明，近50 a来各分区汛期极端降水事件发生频次的周期振荡不太一致，三峡库区东北部区代表站宜昌、北部区代表站北碚和中部区代表站武隆分别存在5、2.4和8.3 a的显著周期.

三峡库区;极端降水事件;时空变化;旋转主成分

近年来，高温、干旱、洪涝、台风、暴雪等极端气候事件对社会经济和生态环境造成影响和危害越来越大，全球变暖背景引发的极端气候事件增多增强趋势已成为各国政府和社会各界关注的焦点.尤其是极端降水事件，其频率和强度的变化是导致洪涝灾害的主要因素，往往造成严重的经济损失和社会危害，受到专家学者和社会的普遍关注［1-3］.有研究表明强降水事件在欧洲［4］、美国［5］、印度［6］等国家和地区有所增加.Gao等［7］对东亚地区的气候模拟表明在二氧化碳倍增的情况下，暴雨雨日将增加［7］.

许多学者对近50 a中国的极端降水变化进行分析研究，认为中国的极端降水变化态势与全球的态势基本一致，但表现出明显的区域性［8-10］和季节变化［11］特点.在全球变暖背景下中国的微量雨日普遍减少，但大暴雨日事件增多［12-14］.鲍名等［15］对中国暴雨年代际变化的研究发现，长江流域暴雨有增多的趋势，华北地区暴雨则有减少的趋势.翟盘茂等［16］提出了定义极端值和极端阈值的方法，研究中国北方近50年温度和降水极端事件的变化.翟盘茂等［17-18］还指出中国降水强度普遍趋于增强，长江流域及以南地区、西北地区的极端强降水事件增多趋势明显，华北地区虽然极端降水事件频数明显减少，但极端降水量占总降水量的比例仍有所增加.Tang等［19］研究了中国持续强降水事件的气候特征，对其频数、强度和雨带等进行归类.闵屾等［20］分析了中国极端降水事件区域性和持续性特征，发现长江以南地区夏季极端降水的区域性与持续性均较好，容易导致区域性洪涝灾害发生.王志福等［21］分析了中国不同持续时间的极端降水事件的变化特征，指出持续2 d以上极端降水事件在长江中下游流域、江南地区和高原东部有显著增多和增强的趋势，而在华北和西南地区有减少和减弱趋势.还有很多学者着重研究了我国各流域的极端降水事件的变化特征［22-26］.

三峡库区位于四川盆地与长江中下游平原的结合部，西起重庆江津，东至湖北宜昌，全长600 km，为跨长江两岸数公里的狭长区域.长江三峡水利枢纽工程举世瞩目，三峡库区是长江中下游地区的生态环境屏障和西部生态环境建设的重点，三峡库区的区域气候变化及其影响成为人们日益关注的科学问题［27］.近些年在全球变暖背景下，三峡库区的气候变化规律方面研究取得了一些进展，学者们对三峡库区的基本气候特征［28-29］、气象灾害变化趋势［30］以及未来21世纪库区的气候变化预估［31-32］等方面进行了研究，这对开展三峡库区的气候变化适应措施具有重要的借鉴意义.但目前对三峡库区极端降水事件的变化规律还缺乏深入认识，本文利用百分位阈值定义三峡库区极端降水事件，并分析其发生频次的时空变化特征，这对于三峡库区防灾减灾和应对气候变化具有参考意义.

1 资料与方法

在我国通常把日降水量超过50 mm的降水事件称为暴雨，日降水量超过25 mm的降水事件称为大雨.事实上，不同地区气候的地域差异明显，这类绝对阈值在各个地区之间缺乏可比性.目前，国际上气候极值变化研究通常选择某个百分位作为阈值定义极端气候事件［2-6］.

本文利用三峡库区35个台站1961－2010年的逐日降水量资料，首先把各站逐年汛期5－9月的日降水量序列第95个百分位值的平均值定义为该站极端降水事件的阈值，当该站某日降水量超过这一阈值时，称该站发生极端降水事件［16］.降水量第95个百分位值的计算方法采用Bonsal概率法［3］，即把降水量序列按升序排列为:

某个值小于或等于xm的概率为:

式中，m为xm的序号，n为降水量序列(含无降水日)的长度，第95个百分位值就是指P=95%所对应xm的值.

在确定各站极端降水事件阈值的基础上，计算三峡库区各站1961－2010年逐年的汛期极端降水事件发生频次，并采用主成分分析(PCA)和旋转主成分分析(RPCA)［33］法分析三峡库区汛期极端降水事件的整体异常空间分布和局地异常敏感区.利用滑动t检验、最大熵谱和功率谱等方法［33］分析各异常区极端降水事件的变化特征.

2 极端降水事件的空间分布特征

2.1 基本分布特征

三峡库区东、西部地区极端降水量阈值分布存在明显差异，库区东部地区的阈值相对较大，大部分地区在32.5 mm以上，最大值位于湖北的鹤峰，达40.7 mm;库区西部阈值相对较小，均在30 mm以下，最小值位于重庆的丰都，仅26.6 mm(图1a).三峡库区各站极端降水量阈值均小于暴雨的标准阈值50 mm/d.

三峡库区近50 a平均极端降水事件发生频次的空间分布表明，发生频次自西北向东增加，大体呈东多西少的分布特征，库区西北部极端降水事件发生频次在7.0 d/a以下，最少为重庆的梁平，为6.8 d/a.库区东部极端降水事件发生频次较高在7.2 d/a以上，最多为湖北的秭归，达8.0 d/a(图1b).

图1 1961－2010年三峡库区汛期极端降水量阈值(a)和发生频次(b)分布Fig.1 Spatial distribution of the mean extreme precipitation threshold(a)and frequency(b)in flood season over the Three Gorges Reservoir area from 1961 to 2010

2.2 异常分布特征

通过对三峡库区35个台站1961－2010年的汛期极端降水事件发生频次进行主成分和旋转主成分分析，得到的载荷向量(LV)和旋转载荷向量(RLV)能够较好地反映三峡库区极端降水事件的空间异常分布特征.旋转前后主成分和旋转主成分的方差贡献率表明，旋转后各分量的方差贡献比旋转前要均匀分散，除第1个分量的方差贡献减小外，其它分量旋转后均增加，同时某些分量方差贡献大小的顺序也发生了变化，这是因为旋转后各分量的物理意义着重表现空间的相关性分布特征，相应的方差贡献只集中在某一较小的区域，使其它区域的方差贡献尽量减小，着重把整个计算范围的方差贡献集中到前几个主成分上(表1).

表1 前5个主成分和旋转主成分对总方差的贡献率Tab.1 The contribution percentages of the first five principal components and rotated principal components to the total variance

下面给出前3个载荷向量场，它们对应主成分的累积方差贡献率为53.40%，以揭示三峡库区汛期极端降水事件的整体空间异常结构.第一载荷向量场(图2a)在整个三峡库区为同一符号的正值区，而且这一空间异常分布对应的主成分对总体方差的贡献达35.48%，库区东南部为载荷向量的高值区，其中心最大值位于湖北的宣恩，达0.76，而库区西南部为低值区，其中心最小值位于重庆的南川，仅为0.35.这表明尽管三峡库区地形复杂，但汛期极端降水事件变化的空间分布还是具有较好的一致性，最主要的空间模态是主体一致性.

第二载荷向量场(图2b)揭示了三峡库区极端降水事件在库区东、西部反位相变化的分布特征，108°30'E以东的库区东部为载荷向量正值区，中心位于湖北的长阳，为0.48;库区西部为负值区，中心位于重庆的巴南，为－0.65.这种分布突出反映了三峡库区东部极端降水事件偏多(少)，则西部极端降水事件偏少(多)的特点.

第三载荷向量场(图2c)反映了三峡库区的极端降水事件变化的南北差异.库区南部为正值区，中心位于重庆的黔江，为0.51;库区北部为负值区，中心位于重庆的云阳，为－0.43.这种分布突出反映了三峡库区的南部极端降水事件偏多(少)，则北部极端降水事件偏少(多)的特点.

从三峡库区极端降水事件发生频次的总体空间异常结构可以看出，库区极端降水变化比较复杂，存在着明显的东西或南北差异.为了进一步研究库区各地域极端降水事件的局地特点，在上述主成分分析的基础上，取前5个主成分(其累积方差贡献率达到63.21%)及对应的载荷向量进行旋转，按旋转载荷向量(RLV)绝对值＞0.5的高载荷区基本布满全区来考虑，得到三峡库区极端降水事件的5个主要空间异常区.

三峡库区东北部区，主要包括湖北的西北部，旋转载荷向量RLV1的中心在湖北的宜昌，为0.77(图3a);三峡库区西南部区，主要包括重庆的西南部，旋转载荷向量RLV2的中心在重庆的巴南，达－0.81(图3b);三峡库区东南部区，主要包括重庆的东南部和湖北的西南部，旋转载荷向量RLV3的中心在湖北的来凤，达0.83(图3c);三峡库区北部区，主要包括重庆的中北部和东北部，旋转载荷向量RLV4的中心在重庆的北碚，为－0.66(图3d);三峡库区中部区主要包括重庆的中南部，旋转载荷向量RLV5的中心在重庆的武隆，为0.74(图3e).

旋转载荷大值区基本没有重叠之处，它们将三峡库区汛期极端降水发生频次基本分为5个区域(图3).这5个区是三峡库区极端降水事件异常最敏感的区域，做好上述几个类型区域极端降水事件的分析，就抓住了三峡库区极端降水事件长期变化的关键.

图2 三峡库区汛期极端降水事件频次的第一(a)、二(b)、三(c)载荷向量场Fig.2 The first(a)，second(b)，third(c)loading vector fields of the extreme precipitation event frequency in flood season over Three Gorges Reservoir area

3 极端降水事件的时间变化特征

某空间点的旋转载荷向量RLV值实际上表示对应的旋转主成分与该点要素之间的相关程度，同属于某一高载荷区内点具有较高的相关，而属于不同类型区的点之间的相关性则较差，因此可以取各异常区RLV值最大的站为代表站分析该异常型的时间变化特征.

3.1 变化趋势

各代表站汛期极端降水事件发生频次的逐年变化表明(图4)，三峡库区东北部区代表站宜昌的极端降水事件发生频次的年际波动明显，在1970s前期、1970s后期至1980s前期、1990s中期至2010s处于相对偏多期，其它时段整体处于相对偏少期，1990s以来有增加趋势.近50 a，宜昌汛期极端降水事件最多发生在1973 年达 14 d，1966、1977、1981、1991、2001 年相对较少，均为 2 d.

三峡库区西南部区代表站巴南的极端降水事件在1970s前期、1980s中期和1990s中期处于相对偏多期，其他时段整体处于相对偏少期，尤其是1990s后期以来呈减少趋势，极端降水事件最多发生在1998年，达16 d，2006 年最少，为2 d.

三峡库区东南部区代表站来凤的极端降水事件在1960s前期、1960s后期到1980s中期和1990s后期处于相对偏多期，其他时段整体处于相对偏少期，1990s后期以来呈减少趋势，极端降水事件最多发生在1983年达20 d，1961和1985年最少，均为2 d.

图3 三峡库存区汛期极端降水事件频次的第一(a)、二(b)、三(c)、四(d)、五(e)旋转载荷向量场Fig.3 The first(a)，second(b)，third(c)，forth(d)，fifth(e)rotated loading vector fields of the extreme precipitation event frequency in flood season over Three Gorges Reservoir area

图4 各代表站汛期极端降水事件频次的时间变化曲线Fig.4 Change curves of the extreme precipitation event frequency of the representative stations in flood season

三峡库区北部区代表站北碚的极端降水事件在1960s中期、1980s到1990s前期和2010s中期处于相对偏多期，其他时段整体处于相对偏少期，极端降水事件最多发生在1985年，为13 d，1961和1975年最少，均为2 d.

三峡库区中部区代表站武隆的极端降水事件具有明显的年代际变化，1960s中期到1980s中期以及2010s中期处于相对偏多期，1980s后期以及2010s前期处于相对偏少期，极端降水事件最多发生在1975年，达16 d，1986、1993 和2002 年最少，均为2 d.

为了进一步了解近50 a各分区代表站极端降水事件发生频次的长期变化趋势，分别计算其气候倾向率和趋势系数(表2).宜昌和北碚表现为增多趋势，增多的气候倾向率分别为0.32 d/10 a和0.23 d/10 a;巴南和来凤均表现为很弱的减少趋势，减少率分别为 －0.08 d/10 a和 －0.06 d/10 a，武隆减小趋势比较明显，减少率为0.41 d/10 a.

由此可见，尽管各异常区极端降水事件发生频次的年际变化特征不太一致，从长期变化趋势来看，三峡库区东北部区代表站宜昌和北部区代表站北碚表现为很弱的增加趋势，三峡库区西南部区代表站巴南和东南部区代表站来凤表现为很弱的减少趋势，三峡库区中部区代表站武隆则表现为相对较大的减少趋势.

表2 各代表站汛期极端降水事件频次的气候倾向率和趋势系数*Tab.2 Climate trend and trend coefficient of the extreme precipitation event frequency of the representative stations in flood season

3.2 突变检验

利用滑动t检验法(子序列长度n1=n2=10 a)对各代表站汛期极端降水事件频次进行突变检验(图5)，宜昌与来凤没有检测出突变点(图略)，巴南极端降水事件t统计量在1974年的正值达到0.05显著性水平，说明1974年以前极端降水事件偏多，1974年以后偏少，在1974年后发生了一次由偏多转为偏少的突变.北碚极端降水事件t统计量在1981年的负值和1993年的正值达到了0.05显著性水平，说明1981年后发生了由偏少转为偏多的突变，在1993年后又发生了由偏多到偏少的突变.武隆极端降水事件t统计量在1984年的正值远超过0.05显著性水平，说明1984年后发生了一次由偏多转为偏少的突变.

图5 各代表站汛期极端事件频次的滑动t统计量曲线 (┈ ┈为0.05显著性水平临界值)Fig.5 The moving t-statistic curves of the extreme precipitation event frequency of the representative stations in flood season

3.3 周期分析

最大熵谱分析方法对时间序列的周期信号具有分辨率高的优点，尤其适用于短时间序列.下面采用最大熵谱结合功率谱分析的方法分析三峡库区各分区汛期极端降水事件发生频次的变化周期，当最大熵谱分析提取出的周期与功率谱方法分析的周期一致时，则认为该周期是其主要周期且是可信的.各代表站汛期极端降水事件的最大熵谱和功率谱密度变化曲线表明(图6)，宜昌极端降水事件最大熵谱存在5.0 a的主峰值和2.1 a的次峰值，功率谱的主周期为5 a且超过了0.05显著性水平的白噪声标准谱，这表明宜昌极端降水事件存在显著的5 a周期的变化，而功率谱的2.1 a的次周期没有通过显著性水平检验.巴南汛期极端降水事件最大熵谱存在2 a的峰值，但功率谱没有通过显著性水平检验，说明周期不明显.来凤极端降水事件最大熵谱存在3.8 a的峰值，但也不显著.北碚极端降水事件最大熵谱存在5 a的主峰值和2.4 a的次峰值，而功率谱分析表明5 a的周期不显著，2.4 a的周期通过了0.05的显著性水平检验.武隆极端降水事件最大熵谱存在8.3 a的主峰值，以及4.2 a和2.4 a的次峰值，功率谱分析表明8.3 a周期通过了0.05显著性水平检验，其他周期不显著.

因此，近50 a来各异常区极端降水事件发生频次的周期振荡不太一致，宜昌、北碚和武隆分别存在5、2.4和 8.3 a的显著周期.

图6 各代表站汛期极端降水事件频次的最大熵谱和功率谱分析Fig.6 Maximum Entropy Spectral and Power Spectral analysis of the extreme precipitation event frequency of the representative stations in flood season

4 结论

在全球变暖的大背景下，近50 a三峡库区极端降水事件的增减趋势不如长江中下游地区明显，但因其特殊的地理位置和复杂的地形特征，极端强降水事件的变化存在明显的区域差异.因此，今后仍需要探讨库区极端降水事件变化与气候变化的关联，研究流域极端降水变化的成因机制.

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Temporal and spatial variation of extreme precipitation events in flood season over Three Gorges Reservoir area in recent 50 a

LIU Xiaoran1，2，CHENG Bingyan1，YANG Qian3，GUO Qu1＆ ZHANG Tianyu1
(1:Chongqing Climate Center，Chongqing 401147，P.R.China)
(2:Institute of Atmospheric Physics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100029，P.R.China)
(3:Chongqing Institute of Meteorological Sciences，Chongqing 401147，P.R.China)

Based on the daily precipitation data in flood season(from May to September)in 1961－2010 from 35 stations over Three Gorges Reservoir area，the extreme precipitation threshold value for all stations are determined firstly，then the frequency of extreme precipitation event in the flood season are counted and their temporal and spatial characteristics are analyzed.Consistent anomaly distribution is the main spatial model of extreme precipitation event frequency in flood season over Three Gorges Reservoir area.The spatial distribution of extreme precipitation event frequency is complex with anomaly difference between in the south and west，and in the east and west of Three Gorges Reservoir area，which can be divided into five main regions.The moving t-test analysis shows that there are abrupt changes of Banan in 1974，Beibei in 1981 and 1993，and Wulong in 1984 for the extreme precipitation event frequency.The Maximum Entropy Spectral and Estimation Power Spectral analysis shows that the periodic oscillations of these regions are not consistent in recent 50 a.The distinct periodic oscillation of the extreme precipitation event frequency of Yichang，Beibei and Wulong is 5，2.4 and 8.3 a，respectively.

Three Gorges Reservoir area;extreme precipitation event;temporal and spatial variation;rotated principal component

* 重庆市气象局重点业务建设项目(2010)“气候变化对三峡库区水资源的影响评估研究”资助.2011－10－15收稿;2011－12－18收修改稿.刘晓冉，男，1982年生，博士研究生，工程师;E-mail:liuxiaoran8283@126.com.