上砂河流域降水特征及变化趋势分析

刘志伟

摘 要：该文选取上砂河流域新岭、上砂、吉龙、富口4个代表站1959—2015年实测逐月降水资料，利用距平分析法、5年滑动平均法、sen+Man-Kendall 法及其他水文统计方法对流域内降水特征及变化趋势进行了分析。结果表明：上砂河流域各站点多年平均降水量在1900～2300mm，主要集中于3—9月份，年降水量在1959—2015年期间整体呈下降趋势，但下降趋势不明显。

关键词：上砂河流域；降水；距平分析法；5年滑动平均法；sen +Man-Kendall

中图分类号 P333 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）11-0160-03

Variation Characteristics and Trend of Precipitation over the Shangsha River Basin

Liu Zhiwei

（Shantou Hydrological Bureau of Guangdong，Shantou 505041，China）

Abstract：Using an anomaly analytical method，a five-year moving average method，the sen+Man-Kendall test method and a hydrological statistical method，this paper analyzed monthly precipitation data from 4 station，Xinling，Shangsha，Jilong and Fukou，from 1959 to 2015，in order to identify variation characteristics and trend of precipitation over the shangsha river basin. The results indicate that the average yearly precipitation in this basin is between 1900～2300mm；yearly precipitation period shows a downward trend during the study period，but the downward trend is not obvious.

Key words：Shangsha river basin；Precipitation；Anomaly analysis；Five-year moving average method；Sen +Man-Kendall method

上砂河发源于五华县笼衣圈，自西北流向东南，于五云镇下圩汇入榕江。属山区性河流，流域面积134km2，河流长32km，河床平均比降8.06‰，多年平均流量6.4m3/s。上游多崇山峻岭，植被良好，是暴雨高区[1]。本研究选取上砂河、新岭、上砂、吉龙、富口4个代表站1959—2015年的逐月降水数据，采用距平分析法[2]、5a年滑动平均法[3]、sen+Man-Kendall法[4]以及其他相关水文统计方法，对上砂河流域的降水变化特征和变化趋势进行了分析。

1 降水量的变化特征分析

1.1 降水量的年内分配 从表1可以看出，上砂水流域降水量年内分配不均匀，降水主要集中在3—9月份，该时段的降雨量约占全年降雨量的90%，最大月降水量占全年的18.0%～19.6%，最小月降水量仅占全年的1.4%～1.7%，最大月降水是最小月降水的13倍左右。

1.2 降水量的年际变化 由表2可知，上砂河流域各站點多年均降水量在1900～2300mm，年降水量的CV值在0.18～0.20，年降水量的极值比在2.0～2.4；各站降水量的年际变化基本接近，富口站稍大于其他各站。

1.3 不同时段降水量变化 采用距平分析法对上砂河流域4个代表站不同时段降水量的变化进行分析，分析结果见结果见表3。从表3可知：20世纪60年代，4个站降水量与多年均值相比均偏少，新岭站偏少较多达到11.7%；20世纪70年代均偏多，偏差在2.5%和8.2%之间；20世纪80年代基本偏少，20世纪90年代总体上偏多；21世纪前10年总体偏少，近5年均偏少，偏差在-2.9%～-12.9%。

1.4 降水量丰、平、枯频次分析 根据国家标准在国家标准《水文基本术语和符号标准》GB/T50095-98）中，将河川径流丰、平、枯划分为：丰水年、偏丰水年、平水年、偏枯水年和枯水年五大类别。在对上砂河流域年降水量的频次分析中，将年降水量按照经验频率也分为以上5种年型，划分标准见表4[5]。从表5可以看出：统计的时段内，上砂河流域4个代表站的丰水年占比在10.7%～17.0%，偏丰年份占比在16.1%～32.1%，平水年占比在22.6%～30.4%，偏枯年占比在19.6%～32.1%，枯水年占比在8.9%～14.3%。

2 降水量的变化趋势分析

针对上砂河流域降水量的变化趋势，采用以下3种方法对进行分析：一是5年滑动平均法，绘制年降水量-5年滑动平均过程线图；二是降水量变化倾向率法[6]；三是Sen斜率和Mann Kendall法。

2.1 5年滑动平均法 对4个代表站绘制时间与年降水量5年滑动平均过程线（见图1）。从图1可以看出：各站在不同的时段内降水变化趋势不一，以吉龙站为例，该站在20世纪60年代初期降水量呈下降趋势，20世纪60年代中期到20世纪70年代末呈上升趋势，20世纪80年代先降后升，整个20世纪90年代明显上升，新世纪前10年先下降后上升，近5年降水量先下降后企稳。

2.2 降水量变化倾向率法 为了进一步说明上砂河流域各代表站年降水量的变化趋势，对各代表站的年降水量变化倾向率进行了统计分析，以时间t为自变量，年降水量P为应变量，建立一元回归方程进行分析，也就是以回归方程的斜率来表明年降水量的变化趋势；当倾向率即方程的斜率为正值事，表明年降水量呈上升趋势，当倾向率即方程的斜率为负值时，表明年降水量呈下降趋势，斜率的绝对值越大，变化趋势越明显。计算结果如下：吉龙站y=-0.21t+2668.9，富口站y=-5.30t+12624，上砂站y=-1.89t+5725.9，新岭站y=-1.31t+4558.5，计算结果表明上砂河流域年降水量变化倾向率在-5.30～-0.21mm，各站年降水量呈下降趋势。

2.3 基于sen+Man-Kendall法分析

2.3.1 SEN趋势度分析简介 SEN趋势度分析方法是由Sen等人1968年提出的研究长时序变化的方法（Sen，1968），计算公式如下：

[β=Median（xj-xii-i），j>i，i=1，2，3，…，N]

其中，Xj和Xi属于待分析趋势的时间序列的元素，依据时间顺序排列。Median为中位数函数。当计算结果β大于0时表示待分析的时间序列呈现上升趋势，当计算结果β小于0时表示待分析的时间序列呈現下降趋势[7]。

2.3.2 Mann-Kendall趋势检验方法简介 在Mann-Kendall趋势检验中，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。定义检验统计量S：

[S=i=2nj=1i-1sign（Xi-Xj）]

其中，sign（）为符号函数。当xi和xj小于、等于或大于零时，sign（Xi-Xj）分别为-1、0或1。S为正态分布，其均值为0，

方差Var（S）=n（n-1）（2n+5）/18。

M-K统计量公式S大于、等于、小于0时分别为：

Z=（s-1）/[（n（n-1）（2n+5）/18）] s>0

Z=0 s=0

Z=（s+1）/[（n（n-1）（2n+5）/18] s>0

在双边趋势检验中，对于给定的置信水平α，若| Z|>Z1/2，Z1/2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。Z为正值表示增加趋势，负值表示减少趋势。Z的绝对值在大于等于1.28、1.64、2.32时表示分别通过了信度90%、95%、99%显著性检验[8]。

2.3.3 分析计算结果 运用sen+Man-Kendall法对上砂河新岭、上砂、吉龙、富口4个代表站1959—2015年的逐年降水数据进行分析，分析结果见表6。由表6可知，上砂河流域4个代表站年降水均呈下降趋势，但四站计均未通过0.1的显著性检验，说明上砂河流域的年降水量下降趋势并不明显。这与降水量变化倾向率法分析所得结果是一致的。

3 结论

（1）上砂河流域各站点多年均降水量在1900～2300mm，年降水量的CV值在0.18～0.20，年降水量的极值比在2.0～2.4；各站降水量的年际变化基本接近，下游富口站大于上游各站。

（2）上砂河流域各站点年降水自1959年以来均呈下降趋势，但下降趋势不明显。

参考文献

[1]揭西县史志编纂委员会.揭西县志[M].广州：广东人民出版社，1984.

[2]谭徐明.近500年我国特大旱灾的研究[J].防灾减灾工程学报，2003.23（2）：77-83.

[3]丁晶，刘权授.随机水文学[M].北京：中国水利水电出版社，1997.

[4]王佃来，刘文萍，黄心渊，基于Sen+Mann-Kendall的北京植被变化趋势分析[J].自然灾害学报，计算机工程与应用，2012，11.

[5]GB/T 50095-2014水文基本术语和符号标准[S].

[6]于成龙，胡海清，刘丹.近43年来小兴安岭及周边地区的气候变化特征[J].自然灾害学报，2005，14（5）：55-60.

[7]汪攀，刘毅敏.sens斜率估计与Mann-Kendall在设备运行趋势分析中的应用[J].武汉科技大学学报，2014，12.

[8]张盛霖，邓高燕，黄勇奇.Mann-Kendall检验法在Excel中的实现与应用[J].中国科技论文在线，2014，06. （责编：张宏民）