中国区域1961～2010年降水集中指数（PCI）的变化及月分配特征

段亚雯 朱克云 马柱国 杨庆

1 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候—环境重点实验室，北京100029

2 中国科学院大学，北京100049

3 成都信息工程学院大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，成都610225

1 引言

降水是水循环过程的重要环节，也是气候变化研究的主要对象之一。上世纪70年代末以来，全球地表气温和对流层低层温度显著升高，导致大气可承载的最大水汽量增大，从而使得降水的时空分布特征也随之发生变化，存在着很大的区域差异（Pachauri and Reisinger，2007；Chou and Lan，2012）。北半球中高纬度降水增加，中国、澳大利亚、太平洋岛国等地区降水减少，赤道地区降水变率增大（Dore，2005）。丁一汇等（2007）指出，中国区域的降水以年代际变化为主，西北西部的降水从上世纪 80年代中开始明显增多，而东部地区降水则由上世纪 70年代末以前的“北涝南旱”型转为之后的“南涝北旱”型。赵宗慈等（2008）的研究也表明，20世纪全球陆地年降水量的长期变化趋势不显著，但存在多年代际振荡特征，而中国降水的多年代际变化特征尤为明显，并有较强的区域性。

以往的研究大多采用月降水量、年降水总量来分析降水的时空分布及其变化特征（左洪超等，2004；Frieler et al.，2011）。虽然这些变量在气候及水文过程的研究中不可或缺，且一定程度上能够反映出降水的基本气候态及其长期变化特点，但在描述降水量的月分配特征及其集中程度上却存在很大的局限。考虑到降水月分配特征和变化趋势对农作物生长、土壤侵蚀度、水资源利用和管理的影响，及其对我们认识增暖背景下区域水循环发生与变化机理的关键作用，有必要对其进行深入的分析。

过去许多研究试图通过定义新的降水指数对上述问题进行探讨。在国内，大部分学者使用Zhang and Qian（2003）定义的降水集中程度（Precipitation Concentration Degree，PCD）和降水集中期（Precipitation Concentration Period，PCP）来分析降水的年内集中程度。这两个指数被应用于长江流域（张录军和钱永甫，2004）、华北（张天宇等，2007）及东北（张运福等，2009；唐亚平等，2010）等地区降水变率的分析中。国际上，使用较为广泛的是降水集中指数PCI（Precipitation Concentration Index）（Oliver, 1980；Michiels et al., 1992），它能较好的表征降水在年内的集中程度及其季节性（Cannarozzo et al., 2006；Luis et al., 2011；Coscarelli and Caloiero, 2012）。De Luis et al.（2001，2009）应用PCI研究了降水集中程度对地中海气候带土壤侵蚀度的影响，发现年总降水量的减少并不意味着土壤侵蚀危险的降低，降水的土壤侵蚀力更多的是与降水的季节性和集中程度相联系；Apaydin et al.（2006）比较了 PCI、MFI（Modified Fournier Index）等几个表征降水分布和集中程度的指数，指出PCI在给定年份能更好表征降水的集中程度；Fatichi et al.（2012）利用PCI等指数探讨了降水的年际变化与降水年内季节性的联系，进一步强调了研究降水季节变率的必要性。

综上所述，与其他研究降水集中程度的指数相比，PCI的优势是它的计算更简便，物理意义更直观，但其不足则是不能明确表征降水集中度的月际特征。考虑到目前尚无应用PCI系统研究中国降水集中程度的变化的工作，且相关研究中区域之间的对比研究仍然欠缺，为此，基于降水的观测数据，本文将通过研究 PCI在中国及其典型气候区的时空分布及变化趋势，探讨近几十年来中国降水集中程度的演变特征及其区域差异。同时针对PCI的不足，结合月降水量及其占全年降水总量比例的变化趋势，对典型区域降水月分配特征的变化进行研究，以期对中国降水的月尺度变率及年降水月分配的年际和年代际变化有更深入的理解和认识。

2 资料和方法

2.1 资料

（1）本文所使用的观测数据为中国气象局整编的全国范围756个基准站的逐月降水量数据。由于各观测站观测的起始时间不一，且部分台站缺测较多，为保障数据的完整性，本文剔除了缺测较多的站点，最终选取了1961年至2010年583个台站的降水资料（如图1）。同时，针对少数台站个别月份的缺测，采用该月降水的多年平均值进行插补。如某一台站在1966年1月的降水缺测，则将1961～2010年期间该台站所有非缺测的 1月份降水求平均，用这个平均值来插补1966年1月的降水。

（2）文中计算冬夏季节温差时，使用的是与（1）相同的资料集，但为逐月气温数据。冬夏季节温差为夏季（6、7、8月）平均温减去冬季（前一年12月和当年1、2月）平均温得到的差值。

2.2 方法

（1）文中选取了中国八个典型区域（图1）进行 PCI与降水月分配的区域对比分析。参考马柱国和邵丽娟（2006）研究中国北方地区干湿变化采用的区划方法，选取东北 [分区 1：（42.5°～50°N，120°～130°E）]、华北 [分区 2：（35°～42.5°N，110°～117.5°E）]、西北东部 [分区 3：（32.5°～40°N，100°～107.5°E）]、西北西部 [分区 4：（40°～47.5°N，82°～95°E）] 四个区域；同时，将青藏高原（分区5）加入了文章的分析中；西南地区 [分区 6：（21°～30°N，95°～108°E）]则参考了黄荣辉等（2012）对西南严重干旱进行分析时选取的区域；并选取了长江中下游地区 [分区 7：（26°～33°N ，108°～122°E）]及华南地区 [分区 8：（18°～26°N，108°～122°E）]（王遵娅等，2004）。

（2）PCI的计算方法。

文中采用的 PCI计算方法是 De Luis et al.（1997）提出来的，是对Oliver（1980）所定义PCI的改进，其定义如下：

其中pi为第i月的降水量。

由（1）式可知，若年降水量都集中在一个月内，则PCI的值为100，达到最高；若年降水量均匀的分配在12个月，则PCI值达到最小，约为0.08。在实际应用中，国际上多定义当PCI≤10时，表示其年降水量的月分配较为均匀；当 11≤PCI＜20时，表示其年降水具有季节性，即年内降水具有一定集中性；而当PCI≥20时，则可认为该地区年降水在年内的分布具有异常集中性，降水的月变化很大。

利用公式（1），通过给定年份逐月降水量便可得出该年的 PCI值。文中所计算的 PCI时间平均值，是所选时段各年PCI的算术平均值。而某区域的PCI，为该区域中各站点年PCI值的区域平均。

考虑到9年滑动能剔除时间序列9年及其以下的高频信号且保留 10年以上年代尺度的信号，文中对PCI和年降水进行了9年滑动。滑动t检验是气候突变均值检验的有效方法，但由于滑动窗口选取的主观性，常造成突变点的漂移；Mann-Kendall方法能大体上确定时间序列中趋势突变发生的起始位置，但多需配合其他突变检测方法使用以避免错误的产生（符淙斌和王强，1992）。故本文同时采用滑动t检验与Mann-Kendall方法对PCI的突变进行对比检测，以期客观确定突变发生的特征。另外，文中使用的插值方法为克里金插值法（何红艳等，2005）。

3 中国区域 PCI的时空特征及变化趋势

3.1 PCI多年平均分布特征及变化趋势

中国区域年降水自东南沿海向西北内陆逐级递减，年降水量等值线大致呈西南—东北走向（姚惠明等，2013）。那么，降水年内集中程度是否也呈现出相似的空间分布格局? 为此，根据中国区域1961～2010年的逐月降水量数据，计算了 1961～1990年 PCI的平均值，以此来分析中国区域 PCI气候平均值的空间分布（如图2a）。由图2a可以看出，长江中下游及其以南地区PCI小于17，年降水的月分配相对均匀；而华北与东北地区PCI大于20，降水年内集中程度相对较高；在100°E以西地区，降水的年内分布更为集中，PCI多大于30，但北疆地区却有所不同，尽管其年降水量小于200 mm但其降水的年内集中程度较小（PCI小于17）。

图1 全国降水/温度观测站点（583个）分布及区域划分Fig. 1 Locations of the selected 583 meteorological stations and sub-regional division

图2 （a）1961～1990年平均PCI（Precipitation Concentration Index）的空间分布；（b）1961～2010年9年滑动平均的PCI趋势系数（线性，单位: a-1）的空间分布（斜线区为通过95%的显著性检验）Fig. 2 (a) Spatial distribution of the mean values of PCI (Precipitation Concentration Index) from 1961 to 1990; (b) linear trends of PCI (9-year moving average) in China from 1961 to 2010 (units: a-1). Shaded areas: 95% confidence level

由图2b可知，除两广及四川盆地的小部分区域外，全国大部分地区PCI在1961～2010年间均呈现出显著的减小趋势，即这 50年间我国大部分地区降水的年内分配趋于均匀。但PCI的减小速率具有较大的区域差异：100°E以西、东北和华北地区 PCI的下降速率较大，其值大于 2/10a；而两广及四川盆地PCI呈上升趋势的区域，其大部分地区趋势不显著（趋势系数不能通过95%的信度检验）。

3.2 中国区域PCI的年代际分布特征

研究表明，近 50年中国降水的长期趋势不明显，但存在较大的年代际波动（丁一汇等，2007；赵宗慈等，2008）。由上述分析可知，1961～2010年中国区域PCI基本呈现显著的减小趋势，而其在年代际尺度上是否也存在明显的变化特征是本节所要回答的问题。为此，我们对这50年的PCI值每10年计算其平均值，并计算其与多年平均值（1961～1990年）的差值（图3）。

由图3可知，上世纪60与70年代PCI的分布基本一致，而从上世纪80年代开始，100°E以西地区PCI均值相对上世纪60、70年代明显减小，PCI小于 20的区域向北、向西大幅扩张，东北北部及东部PCI小于20的区域明显增大。而近10年，华北地区PCI小于20的区域大幅增加，但东南部湿润地区PCI小于15的区域却向长江中下游以南流域收缩明显。同时，北疆地区PCI在上世纪80、90年代及近10年的均值都较上世纪60和70年代小。

由各年代PCI距平的变化可知，PCI的空间分

布存在明显的年代际转型。相对于多年平均值，上世纪80年代以前，我国大部分地区PCI都为正距平，降水年内集中程度较高，降水量的年内分配不均匀性大。但上世纪 80年代以后，我国绝大部分地区 PCI都为负距平，降水年内集中程度趋于变小，年降水量的月分配趋于均匀。其中在100°E以西及东北与华北地区，PCI在上世纪 80年代以后大幅降低，其距平的绝对值多大于 2。而与上世纪80年代相比，近20年（1991～2010年）PCI为正距平的区域有所增加，这些转为正距平的地区主要分布于两广地区及四川盆地。

图3 1961～2010年各年代的PCI平均值（左）及PCI距平值（右）Fig. 3 Mean values of PCI (left) and PCI anomalies (right) in different decades in China from 1961 to 2010

4 典型区域 PCI的变化及降水月分配特征

4.1 典型区域PCI的变化特征及差异

研究指出，相对于全球持续性的变暖，降水量的变化格局及其区域差异具有更大的不确定性（王英等，2006）。尽管近50年的中国区域平均降水量没有明显的变化趋势，但却存在着显著的区域差异（翟盘茂和邹旭恺，2005; 王澄海等，2012），这种差异往往体现在周期性和长期趋势的不同（王澄海和崔洋，2006）。以往对中国降水集中程度的研究仅限于某一特定区域，缺乏针对整个中国的系统分析和区域之间的比较。为此，这里将对中国各典型区域PCI的时间变化进行对比分析，旨在揭示我国降水年内集中程度的时间演变特征及其区域之间的差异。对典型区域PCI及年降水量滑动9年平均，可得如图4的时间序列。为了更清楚的认识其线性趋势的大小、突变产生的时间，表1系统的统计了不同区域PCI的趋势系数及突变点出现的时间。

表1 典型区域PCI线性趋势及突变时间点Table 1 Linear trend and the abrupt change points of PCI

对比图4和表1可以看出，东北、华北、西北东部、西北西部及青藏高原等地区，PCI呈明显的波动式下降。上个世纪70年代末80年代初以前，这些地区的滑动平均的PCI主要在21至29之间变动，在1980年前后经历一个明显的减小后，其PCI则主要在18至22之间变动，降水集中程度明显变小。而西南、长江中下游、华南等湿润地区，PCI值则在12到17之间变化，其年内降水相对前几个地区较为均匀。但西南地区年内降水较长江中下游及华南地区更为集中，特别是在西南西北部地区，其PCI的多年平均值可达20及以上。

从长期趋势来看，绝大多数区域PCI呈显著的下降趋势。其中西北西部地区与青藏高原PCI的减小速率大，分别为-2.47 (10 a)-1和-1.89(10 a)-1；东北、华北、西北东部地区PCI减小趋势显著，分别为-1.11(10 a)-1、-1.31(10 a)-1和-1.00(10 a)-1；西南及长江中下游地区PCI减小速率则相对较小，分别为-0.19(10 a)-1和-0.31(10 a)-1；与其他地区不同，华南地区PCI在1961～2010年间呈不显著的减小趋势。进一步分析发现，华南地区PCI的变化具有明显的阶段性特征：在 1961～2000年间，该地区PCI呈现弱的显著性减小趋势，但从2003年开始PCI显著增大，这种增大趋势是否持续值得关注。

结合年降水量变化的分析发现，东北、西北东部、西北西部及青藏高原年降水量在这 50年显著上升，同时PCI均显著下降，即降水在年内的分布趋于均匀的同时降水量也有所增大，这有利于西北西部等干旱半干旱区土壤水分的维持及农作物生长；在西南及华北地区，虽然其PCI下降趋势显著，降水集中程度明显减小，但其年降水量呈不显著的下降趋势；而在PCI不显著下降的华南地区，其年降水量微弱上升，但近十年PCI持续上升而降水量明显下降，其发生旱涝灾害的可能性有所增加。

由上述分析可知，在上世纪70年代末80年代初大部分区域的 PCI明显减小，那么这些区域的PCI是否在这个时间段发生了突变，1961～2010年不同地区PCI的突变情况又有何异同？我们利用滑动t检验及Mann-Kendall方法，对这一问题进行了具体分析（表1）。发现大多数区域的 PCI均在1980年前后发生了程度不一的突变，降水集中程度显著变小，其中西北西部及青藏高原PCI的减幅最大，西北西部地区1982年与1978年PCI的差值达9.7。由3.2节分析可知，中国部分区域PCI在上世纪90年代的均值较上世纪80年代大，但由突变检验可知，只有西北东部PCI的增加显著。青藏高原及华南的PCI也分别在2002及2003年发生了一次显著的突变，其中华南地区PCI值显著增大，降水集中程度大幅增大；而青藏高原 PCI值则明显降低，降水集中程度进一步减小。

图4 典型区域9年滑动平均的PCI（黑色虚线）及年降水（灰色虚线）变化，实线为对应变量的原始序列。（a）东北；（b）华北；（c）西北东部；（d）西北西部；（e）青藏高原；（f）西南；（g）长江中下游；（h）华南Fig. 4 9-year moving averaged time series of PCI (black dashed line) and annual precipitation (gray dashed line) for typical regions, solid lines are corresponding original time series. (a) Northeast China; (b) the central part of northern China; (c) the eastern part of Northwest China; (d) the western part of Northwest China; (e) Tibetan Plateau; (f) Southwest China; (g) middle and lower reaches of the Yangtze River; (h) South China

4.2 典型区域降水月分配的变化

虽然PCI可以较好的表征出降水量在年内的集中程度，但无法明确的指出降水在各月分配的具体变化（Michiels et al., 1992），也不能给出降水集中程度的月变化特征，即相同PCI的年降水其月分配特征未必相同。然而降水的月分配特征恰恰是一个与季节性干旱及洪涝、农业生产及生态环境变化密切相关的重要指标，因此，有必要在认识PCI变化的基础上对降水的月分配变化特征进行分析。本节将通过进一步分析中国区域各季节降水的变化趋势及各典型区域月降水的时间变化认识其月降水分配的变化特征。

图5给出了1961～2010年各典型区域月降水量占年降水比例（Monthly rainfall accounts for theproportion of annual precipitation，以下简称MPAP）及各月降水量的线性趋势。在东北、华北、西北东部及青藏高原，其 1961～2010年降水集中度的降低主要源于 7、8月份 MPAP的减少而其他月份MPAP的增加，且其各月降水量变化的线性趋势与MPAP一致。7、8月MPAP及降水量的减少表明这些地区发生夏旱的可能性增大。在青藏高原和西北西部，虽然年降水和逐月降水在分析时段均呈现增加趋势，但各月MPAP的趋势变化却存在明显差异。西北西部地区主要表现为6至9月MPAP的减小而11、12月及1～3月MPAP增大，干旱区是农业和生态系统极其脆弱的地区，年降水分配在生长季的减少将严重影响该地区农业生产和生态系统的维持。而在年降水量超过800 mm的湿润地区，降水月分配的变化却存在明显差异。其中西南地区PCI的下降主要源于 8～12月 MPAP的减小及上半年MPAP的增大，这为该地区冬旱的缓解提供了有利背景但却加大了秋旱的可能性；长江中下游及华南

地区则为春、秋季 MPAP的减小而冬、夏季月份MPAP的增大，因此这两个地区发生春、秋旱和夏涝的几率增大。不同的是长江中下游地区降水集中度显著降低，而华南地区年内降水集中度的长期趋势则不明显。

图5 典型区域9年滑动平均的MPAP（月降水量占年降水比例，黑色）及月降水量（灰色）的趋势系数。单位: a-1。其他说明如图4Fig. 5 Linear trends of 9-year moving averaged MPAP (Monthlyrainfall accounts for the proportion of annual precipitation, black bars) and monthly precipitation (gray bars) for typical regions. Units: a-1; others are the same as Fig. 4

图6 各季节9年滑动平均的MPAP（Monthly rainfall accounts for the proportion of annual precipitation）及降水量线性趋势空间分布，其中（a），（c），（e），（g）分别为春季、夏季、秋季、冬季季节降水量的趋势；（b），（d），（f），（h）分别为对应季节 MPAP的趋势。单位：a-1，斜线区通过 95%的显著性检验Fig. 6 Linear trends of 9-year moving averages of seasonal MPAP (Monthly rainfall accounts for the proportion of annual precipitation) and precipitation(units: a-1). Precipitation: (a) Spring, (c) summer, (e) autumn, (g) winter; MPAP: (b) Spring, (d) summer, (f) autumn, (h) winter. Shaded areas: 95% confidence level

为了更清楚地认识不同地区季节降水变化的差异，这里进一步对中国区域各季节MPAP、降水量的变化趋势及两者的关系进行了分析。图6给出了中国区域不同季节降水量和 MPAP的空间分布，发现春、秋、冬三个季节我国大部分地区季节降水量的变化趋势与 MPAP的变化趋势一致。春季，100°E以东、黄河流域以南地区，二者一致降低，趋于变干，而除新疆西部外，100°E以西及中国东部的北方地区，二者一致性增大，趋于变湿；秋季与春季类似，但二者均变小的区域向北扩张，同时东北与新疆中部地区MPAP与月降水量均趋于减小。冬季，除西南少数地区外，全国绝大多数地区的MPAP与降水量均增大，特别是长江中下游地区，二者增加的速率较大。夏季二者变化趋势的一致性具有明显的区域差异，其中东南部地区二者的变化为一致的显著上升趋势；西部和北部地区夏季MPAP均显著下降，但除西北部分地区、华北及东北东南部地区其降水量也呈下降趋势外，其他地区夏季降水量多显著增加。

进一步对8个典型地区不同年代降水的逐月变化进行比较（图7）发现，东北和华北近10年的降水月分配与其他年代相比最为均匀，近10年的PCI值也最小，其 7～9月份降水基本呈逐年代递减的趋势。在西北东部地区，虽然上世纪 80年代和近10年的PCI值都较小，分别为18.4和18.7，但与上世纪80年代相比，近10年夏季（6～8月份）降水明显减少。在西北西部地区与青藏高原，降水月分配的年代际特征更为明显，上世纪 60、70年代降水年内分布最集中，而近 10年则最均匀。西南地区各年代降水月分配差异较小，仅 7、8月份降水有较大变化。长江中下游降水月分配的年代际变化则较为复杂，上世纪70和90年代月降水峰值在6月，而近10年则为7月，且其6月降水量相比上世纪90年代减少了49.5 mm。华南地区年内降水分布呈双峰型，降水集中在6月与8月，各年代降水月分配的差别也较大，近 10年降水的年内分布集中度增大。

5 讨论

由上述分析可知，1961～2010年间全国绝大多数地区的 PCI值显著减小，降水的年内分配趋于均匀，说明我国降水的季节性在这50年有所减弱，这种减弱与气温的季节差异有何联系？这里我们尝试用冬季和夏季平均温度的差值来表征我国气温的季节性，并通过计算冬夏温差与 PCI的相关性，对这个问题做进一步的探讨（图8）。

对 1961～2010年夏季和冬季的平均气温差值进行9年滑动平均后，计算出其50年的趋势（如图8a）。可以看出，我国绝大部分地区冬夏温差在近50年呈显著的下降趋势，这与PCI的变化情况基本一致，因而从气温上也说明我国气候的季节性在减弱。另外，对 PCI与冬夏温差求相关（如图8b），发现在东北北部、华北、黄淮平原、黄土高原以及新疆等地区二者在年代际尺度（9年滑动）上具有显著的正相关，仅在广西盆地零星地区出现显著的负相关。这说明我国降水的年内分配趋于均匀的原因可能与增暖背景下季节性差异减小有关，但对于二者的关联性及其发生原因还需进一步研究。

6 结论

利用 1961～2010年的月降水和气温数据，通过分析全国范围降水集中指数（PCI）的分布和降水的月分配特征，发现中国PCI的气候态呈由东南向西北递增的分布格局。结合对我国干湿区域的划分可知，湿润区的 PCI在11～17之间，年内降水较为均匀；半湿润区的PCI为17～24；半干旱区的PCI在24～27之间；而干旱区的PCI则由27至47不等，降水集中程度较高。1961～2010年间我国绝大多数地区（除华南沿海少数地区）PCI呈显著的波动式下降趋势，说明我国降水的月分配趋于均匀，这可能与季节性差异的减小有关。

通过选取中国八个典型区域对上述事实进行区域对比分析发现，1980年前后大多数区域 PCI均发生了一次转折性变化，降水集中程度变低。其中东北、华北、西北东部、西北西部地区及青藏高原 PCI减幅较大，最大可达 9.7，而长江中下游等地区PCI减幅相对较小，这说明降水月分配的趋于均匀具有明显的区域差异。干旱和半干旱区PCI在1961～2010年的下降速率较大，降水集中程度的降低主要体现为 7、8月降水占年降水比例的减少，其中西北西部地区则是整个生长季降水量占年降水比例均变小。湿润区PCI及降水月分配的区域性差异较大，西南地区降水集中程度的显著降低主要为8～12月降水占年降水比例变小，长江中下游和华南地区虽然均为冬、夏季降水占年降水比例增加，春、秋季减少，但不同的是长江中下游地区这50年PCI为显著下降趋势，而华南地区PCI的变化趋势具有明显的阶段性。1961～2000年，华南地区 PCI呈现弱的显著性下降趋势，但由于自 2003年开始PCI的显著上升，该地区1961～2010年PCI呈现不显著的下降趋势。虽然降水量本身的变化与干旱密切相关（翟盘茂和章国材，2004），但 PCI和MPAP的显著变化也将是表征旱涝特征的重要指标之一。

图7 典型区域各年代逐月降水曲线（其他说明如图4）Fig. 7 Monthly precipitation variations in different decades for typical regions (others are the same as Fig. 4 )

图8 （a）9年滑动平均的冬、夏温差（夏季平均温度-冬季平均温度）的线性趋势（单位: °C a–1）；（b）PCI与冬、夏温差相关系数的空间分布。斜线区通过95%的显著性检验Fig. 8 (a) Linear trends of 9-year moving average temperature difference between summer and winter, units: °C a–1; (b) correlation coefficients between 9-year moving average PCIs and seasonal temperature difference (summer minus winter). Shaded areas: 95% confidence level

我国降水集中程度及降水月分配在 1961～2010年间均发生了较为显著的变化，对上述事实的认识和分析对今后研究农作物种植、水资源利用及气候变化具有重要的参考价值，同时也为近年来频发的自然灾害如西南秋、冬、春连旱的频繁发生提供了事实依据。但本文仅围绕观测事实进行了讨论，为了更好的将研究成果应用于实际工作，未来将着重对相关事实的发生机理进行深入的研究。

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