湖州市近50年降水变化特性分析

凌　燕，陈　光

(湖州市水文站，浙江　湖州　313000)



湖州市近50年降水变化特性分析

凌燕，陈光

(湖州市水文站，浙江湖州313000)

摘要：选取湖州市33个站点日降水资料(1964—2013年)，统计年、汛期、非汛期降水量及年强降水频数，采用Mann-Kendall和小波分析法，对各统计指标进行趋势和周期分析。分析结果表明，近50 a来湖州市年、汛期、非汛期降水量均存在不显著的上升趋势，而年强降水频数则呈现显著的上升趋势；年、汛期、非汛期降水量均存在明显的周期性。

关键词：Mann-Kendall；小波分析法；统计指标；年强降水频数

1问题的提出

近年来，随着气候变暖和人类活动的不断加剧，全球气候变化显著。气候变化势必引起降水模式、降水强度的改变[1]。降水作为水资源的一个重要方面，会影响到区域水资源的重新分配与自然生态环境的变化，严重时也会引发不同程度的自然灾害，对工农业生产和社会经济的可持续发展产生不利影响。湖州市位于浙江省北部，太湖南岸，属典型的亚热带季风气候区，气候湿润、雨量充沛；全市范围内地形起伏高差大，河流水系发达，既有源短流急的山区性河流，又有纵横交错的平原河网水系，同时还受太湖水位的影响，极易出现洪涝或旱情。因此，研究区域内的降水变化规律，揭示降水演变趋势，对合理利用水资源、防御旱涝灾害等具有重要现实意义[2]。

2资料和方法

2.1资料

湖州市代表性好，且具有近50 a来(1964—2013年)完整资料系列的33个站点逐日降水资料，对其进行统计分析。主要应用的统计指标有年降水量、汛期降水量、非汛期降水量，年强降水频数(站次)。根据浙江省防汛部门统一规定，湖州市汛期为4月15日至10月15日，非汛期为10月16日至次年4月14日。年强降水频数为一年中单站日降水量(当日8：00时至次日8：00时)有超过50.0 mm(单日n个资料站日降水量超过50.0 mm,计为nd)的33个站点天数总和。

2.2研究方法

2.2.1Mann-Kendall(MK)非参数趋势检验法

Mann-Kendall(MK)法，最初由H.B.Mann和M.G.Kendall[3-4]提出并发展，现已广泛使用于气温、降水、径流等水文气象时间序列资料长期变化趋势的检验[5-6]。其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，计算简便，并且检测范围宽，定量化程度高。

原假设H0为时间序列数据(x1，x2，…，xn)，是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H1是双边检验。对于所有的i,j≤n,且i≠j,xi和xj的分布是不相同的。定义检测统计量S如下：

(1)

(2)

式中：sgn( )为符号函数；S为正态分布，其均值为0，方差Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。

M-K统计量计算公式如下：

(3)

若Z为正，表明上升趋势；Z为负，表明下降趋势。在双边趋势检验中，对于给定的置信水平α，若|Z|≥Z1-α/2，则原假设H0是不可接受的，即在置信水平α上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。

2.2.2小波分析方法

小波分析由法国地质学家Morlet提出，因其具有时域和频域多分辨功能，对分辨时间序列在不同尺度上的演变特征非常有效，目前已在大气科学、水文学等诸多科技领域得到广泛应用。由于水文气候资料序列中包含多种时间尺度的周期变化，而复数形式的Morlet小波因其实部和虚部的位相差为π/2，当用复值小波变化系数的模判别序列中包含的各个尺度周期性的大小、这些周期在时域中的分布时，就能消除用实型小波变化系数作为判据产生的虚假振荡，所以本文采用连续的Morlet小波作为基函数进行小波变换。

Morlet小波函数公式如下：

φ(t)=eiω0te-t2/2

(4)

式中：φ(t)为高斯包络下的复指数函数；i表示虚数；ω0为常数[6-8]；t为时间(可为s，d等)。

3降水趋势分析

3.1年降水量

统计33个站点降水资料可知，湖州市近50 a(1964—2013年)的平均年降水量约1 412.1 mm(包括 丰、平、枯年组)，年降水量最小值888.2 mm发生在1978年，最大值1 950.5 mm发生在1999年，最大值约为最小值的2.2倍，年际间差异较大。经过计算，湖州市年降水量(MK)趋势检验值Z=0.50，大于0，但绝对值小于1.28(置信度90%)，说明湖州市年降水量虽呈上升趋势，但不显著，线性上升幅度约为18.5 mm/10 a(见图1)。

3.2汛期、非汛期降水量

经计算，湖州市汛期降水量(MK)趋势检验值Z=0.42,大于0，绝对值小于1.28，呈不显著的上升趋势，线性上升幅度略低于年降水量，约为10.6 mm/10 a(见图2)；非汛期降水量(MK)趋势检验值Z=0.31,大于0，绝对值小于1.28，呈不显著的上升趋势，与年、汛期降水量趋势走向一致，线性上升幅度约为8.9 mm/10a(图3)。

3.3年强降水频数

湖州市年强降水频数多年平均为112站次，最多年份1999年为298站次，最少年份1972年为32站次，一般情况下年降水较多的年份， 强降水频数也相对较大。对湖州市近50 a年强降水频数进行(MK)趋势检验，检验值Z=1.57，大于0，且绝对值大于1.28，呈显著增加趋势，线性上升幅度约为8站次/10 a(见图4)，即每10年33个资料站中日降水量有超过50.0 mm(单日n个资料站日降水量超过50.0 mm,计为nd)天数会增加8 d，说明湖州市局地性强降水事件发生的频率在逐渐增大。

4降水周期分析

4.1年降水量

根据Morlet小波原理及小波变化方法，绘制出湖州市年降水量小波实部时频分布图(见图5)和方差图(见图6)。图5中实线表示小波系数实部值为正，降水量比常年偏多；虚线表示小波系数实部值为负，降水量比常年偏少。由图5可知，湖州市年降水存在时间尺度上的复杂嵌套结构，小尺度嵌套在较大尺度的变化中。从图6可知，小波方差序列出现了3个明显峰值，说明湖州市年降水量序列存在3个不同时间尺度的周期变化，分别为27，9，3 a；其中后2个振幅比较小，27 a振幅较大，为主周期，其次为9，3 a。从主周期上看，湖州市目前正处于振荡的增多变幅范围内，且尚未达到峰值，因此，在未来(2013年以后)的7～8 a内仍处于降水偏多阶段。

4.2汛期、非汛期降水量

对湖州市近50 a来汛期、非汛期降水量进行小波分析，分别得出其Morlet小波方差图(见图7～8)。由图7可知，汛期降水量存在27 a、3 a两个不同时间尺度的周期变化，27 a振幅很大，为主周期；与年降水量相比，少了9 a的周期振荡。由图8可知，非汛期降水量存在3个明显周期27 a、3 a、9 a，以27 a周期振幅最大，其次为3 a、9 a；其周期特性与年降水量相似但又略有不同，不同在于年降水量的第二周期为9 a，第三周期为3 a，而非汛期正好相反。总体上，湖州市年、汛期、非汛期降水的周期性存在一定的相似性而又各不相同。

5结论

本文利用Mann-Kendall(MK)非参数趋势检验法和Morlet小波分析法对湖州市近50 a来年、汛期、非汛期降水量以及年强降水频数进行趋势和周期分析，得出以下结论：

(1)年降水量呈现不显著的上升趋势。在时间尺度上存在27 a、9 a、3 a三个振荡周期，主振荡周期为27 a，其次为9 a、3 a，从主周期上看，湖州市在未来(2013年以后)的7～8 a内仍将处于降水偏多阶段。

(2)汛期降水量呈现不显著的上升趋势。在时间尺度上存在27 a、3 a两个振荡周期，主振荡周期为27 a，比年降水量少了1个9 a的振荡周期。

(3)非汛期降水量也呈现微弱的上升趋势。在时间尺度上存在27 a、3 a、9 a三个振荡周期，主振荡周期为27 a，其次为3 a、9 a；与年降水量相比，3 a、9 a周期的排序正好相反。

(4)年强降水频数呈现明显的逐年增多趋势，说明区域内单点出现强降水的频数在增大，湖州市局地性强降水事件的发生频率有逐渐增大的趋向。

参考文献：

[1]宋晓猛，张建云，占车生，等.气候变化和人类活动对水文循环影响研究进展[J].水利学报,2013,44(7):779-790.

[2]王英，曹明奎，陶波,等.全球气候变化背景下中国降水量空间格局的变化特征[J].地理研究,2006,25(6):1031-1040.

[3]MANN H B.Non-parametric Test Against Trend [J].Econometrica,1945,13(3):245-259.

[4]KENDALL M G.Rank Correlation Methods [M].London:Charles Griffin,1975.

[5]王翠柏，楼章华，曹飞凤，等.永康市近50年降雨量时序变化特征分析[J].人民珠江,2013,34(2):48-51.

[6]简虹，骆云中，谢德体,等.基于Mann-Kendall法和小波分析的降水变化特性研究[J].西南师范大学学报,2011,36(4):217-222.

[7]胡昌华，张军波，夏军,等.基于MATLAB的系统分析与设计—小波分析[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999:210-217.

[8]王文圣，丁晶，李跃清.水文小波分析[M].北京:化学工业出版社,2005.

(责任编辑张书花)

收稿日期：2015-06-23

作者简介：凌燕(1984-)，女,工程师,硕士，主要从事水文情报预报工作。E-mail:lingy0808@163.com

中图分类号：TV125

文献标识码：B

文章编号：1008-701X(2016)02-0075-03

DOI：10.13641/j.cnki.33-1162/tv.2016.02.021