黔西南近30 a 降水时空变化特征分析

李腹广，杨 玲

(1.贵州省黔西南自治州气象局，贵州 兴义 562400;2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

1 引言

降水对国防和社会经济建设有重要的意义，适量降水可对经济发展提供有利条件，而反常降水则会带来灾害［1］。近年来，国内外许多气象工作者针对降水开展了一系列的研究工作，一方面集中在区域性典型暴雨个例场诊断分析及数值模拟上，另一方面集中在对区域性降水的气候变化规律研究上。例如:乔林等［2］对黔西南一次中尺度暴雨进行了数值模拟诊断研究;窦庆荣等［3］对龙滩电站水库黔西南淹没区降水特征及其年际变化进行了分析;李腹广等［4］利用多普勒天气雷达资料也对降水进行了估算;蒋海明等［5］对贵州47a 降水变化特征进行了小波分析，认为贵州省降水存在多时间尺度特征，周期振荡明显，但是利用M－K 检验、Morlet 小波对地处低纬高原南侧的黔西南进行降水时空特征的研究尚缺乏。

黔西南地处云贵高原南侧，黔、滇、桂三省交界，地形复杂，高差悬殊，构成了明显的“立体气候”，既有南亚热带气候特征，也有北亚热带气候、中亚热带气候特征，主属山区中亚热带季风湿润气候，地理环境的复杂及大气环流的异常使得境内自然灾害较多［6］，极端天气(气候)事件频发，旱涝灾害严重，因此对黔西南降水的研究十分必要。本文在参考以往研究成果的基础上，选用黔西南1982—2011年的逐月降水资料，采用一元线性回归、Mann—KendaII 突变检验和Morlet 小波对黔西南近30a 降水量的变化特征进行分析，以了解降水量的时空变化特点及规律。

2 资料与方法

2.1 资料来源及处理

本文使用的气象数据由贵州省气象局整编，研究的对象为贵州省黔西南州地面气候降水资料数据集，选取贵州省黔西南区域资料完整的8 个气象台站1982—2011年30 a的逐月降水资料，个别缺测资料由邻近观测数据进行相关插补。图1 用十字标示出了8 个台站的站点位置。

2.2 方法［7－11］

采用一元线性回归、Maun－kendaII 和Morlet 小波分析方法。

3 结果

3.1 降水的年际及年内变化

为了解黔西南年降水量的空间分布特征，图2给出了黔西南州1982—2011年降水随时间的分布情况。

图1 黔西南8 个台站位置分布示意图

图2 1982—2011年黔西南州年降水量年际变化及回归分析

经过计算，得到黔西南30 a年降水量的平均值为1 304 mm，降水量最大值出现在1997年，为1 656 mm，最小值出现在2011年，为776 mm，最大值与最小值相差2.13 倍，降水量年际变化较为剧烈。30 a降水量总体呈下降趋势，气候倾向率为－71.06 mm/10 a，通过了0.05的信度检验。

图3 为30 a 平均逐月降水量变化及各月占年平均降水总量的比例。从图中可看出每年6月前降水量呈增大趋势，且增幅逐月增大，至6月达到年内最大值274 mm，该月占全年降水量的比例高达21%，之后月降水量呈下降变化，且变幅逐月减缓。7、8月的降水量之和达446 mm，占全年总量的34%，汛期5—9月降水量达1 001 mm，占全年降水量的77%，降水量最少的为12月，仅为21 mm，占全年降水量的1.5%，其次为1月，为24 mm，占全年降水量的2%。

图3 30 a 平均各月降水量(a)及各月所占比例(b)

黔西南降水具有明显的季节变化特点:春、夏、秋、冬四季的多年降水量平均值分别为263 mm、721 mm、252 mm、72 mm，夏季降水量最多，占全年降水的55%，春季和秋季降水量接近，所占比例分别为20%及19%，冬季降水量最少，仅占全年降水量的5%。回归分析可知(图4)，春、夏、秋、冬四季30 a平均降水量均为线性减少，其气候倾向率分别为－12 mm/10 a、－18 mm/10 a、－26 mm/10 a、－9 mm/10 a，其中秋季降水量气候倾向率减少趋势最为显著。

3.2 降水的空间分布特征

从图5 可以看出，黔西南30a 降水的空间分布呈“西多东少”的特征，降水量的大值区在黔西南西部及西北部，年平均降水量最大值出现在晴隆站，为1 471 mm，降水量的小值区主要集中在东部一带，主要在安龙、望谟、册亨一带，最小值出现在安龙站，为1 165 mm。

从黔西南四季降水量的空间分布来看(图6)，春季的空间分布具有“东多西少”的分布特征，降水量的大值中心集中在望谟、贞丰北部和晴隆东部，位于黔西南西部的兴义、普安降水相对偏少;而夏季降水量的空间分布与春季分布相反，为“西多东少”，大值中心集中在兴义、晴隆，而望谟、册亨一带为降水量偏少区;秋季及冬季的降水量空间分布与夏季接近，大值区及小值区位置较一致，只是量级上有所不同。

图4 1982—2011年黔西南四季降水量年际变化及回归分析

图5 1982—2011年黔西南年降水量空间分布图

3.3 M—K 检验

Mann—KendaII 法是一种非参数统计检验方法，用于检测序列的变化趋势，不仅可以明确突变开始的时间，也能指出突变区域。

从图7 可以看出，UF 及UB 统计量多为负值，表明近30 a 黔西南州降水量偏少，20 世纪80年代后期这种趋势最为显著;比较明显的突变点是1989年，表明1989年以后降水量增多，即降水量从相对偏少期转入相对偏多期。另外，在临界区值域内，UF 和UB 两条曲线还存在其它多个交叉点，但UF统计量多围绕0 线波动，因此，不能确定这些交叉点是否是突变点。

图6 1982—2011年黔西南州四季降水量空间分布图

图7 1982—2011年黔西南州年降水量的M－K 检验

分析图8(a)可知春季UF 及UB 基本为负值，说明近30 a 降水偏少，1984、1993年为突变点，表明1984年以后降水量减少，即降水量从相对偏多期转入相对偏少期，而1993年以后降水量增多，即降水量从相对偏少期转入相对偏多期;夏季的突变点为1989年，表明1989年以后降水量增加，即降水量从相对偏少期进入相对偏多期，只是趋势不明显;秋季突变点为1993、1998年，表明1993年降水量从相对偏少期转入相对偏多期，而1998年的突变趋势与1993年相反;冬季与春季的M－K 检验结果较接近，其UF 及UB 统计量基本为负值，较明显的突变点为1984、1990、2007年。

图8 1982—2011年黔西南州四季降水量M－K 检验

3.4 降水变化的周期性分析

小波分析方法能够反映时间序列的局部变化特征，可以看到每一时刻在各周期中所处的位置，能够更好地分析序列随时间的变化情况。小波分析不仅可以对信号进行多尺度细化分析，而且还具有数学意义上严格的突变点诊断能力。为了解黔西南州年降水量的周期变化规律，对30a年降水量数据进行Morlet 小波变换(图9)，粗实线为通过信度为0.05的白噪声检验区域，细实线为连续小波变换的数据边缘效应影响较大的区域。

分析图9 可知，黔西南州近30 a 降水量在年际尺度上存在6 a、4 a、2 a的周期振荡，其中2004—2011年存在2 a 周期振荡，1982—2000年存在4 a周期振荡，2000—2011年存在6 a 周期振荡，但是所有波段的谱能量都没有通过0.05的显著性水平检验。

图9 1982—2011年黔西南州年降水量小波变换图

图10 1982—2011年黔西南州四季降水量小波变换图

Morlet 小波分析结果表明黔西南州季节降水具有明显的周期变化规律，分析图10 可知，春季存在6 a的周期振荡，且在2005年之后通过了0.05的显著性检验;夏季具有明显的2 a、6 a 周期振荡信号，其中6 a 周期振荡明显，且在1985—1993年通过了0.05的显著性检验;秋季周期振荡不明显;冬季降水存在2 a、10 a 振荡，且在部分时间段内通过了0.05的显著性检验。

4 结语

①黔西南州年降水存在多时间尺度特征，30a时间尺度周期振荡较明显，时间上表现为线性减少，空间分布为州西部及北部多，东部少。

②降水的年内分配极不均匀，每年6月份前降水量呈逐月增大趋势，至6月份达到年内最大值，之后月降水量呈下降趋势。另外，季节上变化特点也较明显:夏季降水最多，占全年降水量的55%上，冬季最少为5%。

③近30 a 黔西南州降水量基本呈偏少趋势，比较明显的突变点出现在1989年。

④Morlet 小波分析结果表明黔西南州降水具有明显的周期变化规律，30 a 降水量在年际尺度上存在6 a、4 a、2 a的周期振荡。春季存在6 a的周期振荡;夏季存在2 a、6 a 周期振荡，且6 a 周期振荡明显;秋季周期振荡不明显;冬季存在2 a、10 a 振荡，且在部分时间段内通过了0.05的显著性检验。

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