变化环境背景下连州市降雨变化特征分析

2019-09-23谢军1魏炜1莫崇勋2

广西大学学报（自然科学版） 2019年4期

谢军1，魏炜1，莫崇勋2

(1.广西交通职业技术学院，广西南宁530023； 2.广西大学土木建筑工程学院，广西南宁530004)

0 引言

降雨是径流的主要来源，它与洪水灾害、干旱灾害及城市内涝等有着密切的联系，因此研究降雨变化特征，是及其必要和迫切的。

张平等[1]利用1956～2010 年淮河蚌埠以上流域逐日降水资料，采用Mann-Kendall和小波分析方法分析了蚌埠以上流域三级水资源分区近50年降水的时空分布特征，发现整个研究区域降雨变化特征受分区影响；2016年，吴宇婧等人基于大同水文气象观测站近55年降水资料,运用线性趋势分析法和M-K趋势检验法等研究了该流域降水趋势变化。研究结果显示，近55年来降水量变化不稳定,出现短时间的降水上升和下降波动变化趋势，且夏季降水量减少幅度显著[2]；为分析新疆额尔齐斯河流域降水量变化特征及其变化趋势，鞠彬等[3]依据流域内富蕴、阿勒泰、哈巴河3个气象站1962～2013年实测月降水资料，采用Mann-Kendall 检验法、Morlet 小波分析法及相关水文统计方法进行研究，结果表明未来额尔齐斯河流域年降水量总体上继续保持上升趋势；林凯荣等[4]依据1960～2009年深圳市9个雨量站逐月降雨量资料，应用Mann-Kendall趋势检验方法分析了深圳市降雨量变化特征，结果显示降雨量呈不显著增加趋势；万晓凌等[5]以江苏太湖流域降雨为基础，研究该流域降雨径流的年际年内变化及两者的变化关系；张伯宇等[6-7]则分别关注近60 年汉江流域侵蚀性降雨的时空变化特征及近50年台湾东部台风强降雨事件的强度与频率变化特征；而国外有些学者开始关注引起降雨变化的因素，如HIROYUKI[8]研究了日本地区降水的变化特征及其与水汽变化和地形关系；LONGBARDI等[9]根据意大利南部坎帕尼亚地区35个水文站近41年来收集的水文数据，采用M-K趋势检验法等对流域内降雨量变化的趋势及其与海拔高度的关系进行了研究,研究结果显示，降雨量随海拔高度的增加而增加。

上述研究获得了许多有意义的成果，但仍有几个问题尚待进一步探讨：①以上对降雨变化特征的研究多针对降雨量而言，而单凭对降雨量这一指标的分析还不能完全反映区域的降雨变化特征，有必要综合分析区域降雨量和降雨次数(如年降雨日数)的变化特征。②由于受到气候变化和人类活动的影响，区域降雨量及降雨日数等极大可能已经发生突变，而目前对降雨演变规律的分析大多数仅是针对降雨量全序列进行的，这就忽略了变化环境下降雨特有的演变特征，如变化环境下的降雨趋势和周期特征。

本文基于广东连州市1966～2015年降雨资料，首先采用数理统计方法获取年降雨量和年降雨日数时间序列，通过M-K突变检验法、滑动F、滑动秩和等识别并综合确定出降雨全序列突变时间，并将其作为分界点提取变化环境下的年降雨量及年降雨日数序列，然后运用气候倾向率和Morlet小波等分析其趋势及周期规律，以期为连州市区域水利及水资源相关工程管理及生态资源保护提供参考。

1 研究区域及数据处理

连州市位于广东省清远市西北部，小北江的上游，全市总面积2 663.33 km2，约占广东省面积的1.26 %。连州市气候属中亚热带季风气候，全年受季风影响，具有明显的“春暖迟、秋寒早”的山区气候特征。境内降雨量丰富，但时空分布不均，年际变化较大，平均年总雨量为1 609.3 mm。受气候变化及人类活动的影响，连州市气候模式与下垫面特征都已发生显著的改变，如气温日渐上升、城区扩张导致不透水面积持续扩大以及水利工程的建设等，因此研究连州市在变化环境下的降雨特征问题对区域防洪抗旱和水资源规划管理等具有重要现实意义。论文研究数据来源于连州市内10个雨量站(朝天桥站、顺头岭站、潭岭站、田心站、星子站、云雾站、洛阳站、九陂站、蓝管站、连县站)1966～2015年的降雨资料，然后采用泰森多边形法计算研究区域面雨量序列。此外，由于时间序列自相关性的存在会影响分析结果的可靠性，因此论文先识别与剔除连州市原年降雨量序列和年降雨日数序列的自相关[10]，在此基础上，采用Mann-Kendall、Morlet小波等进行分析。

2 研究方法

2.1 突变分析方法

利用Hurst系数法分析降雨时间序列突变的程度，通过Mann-Kendall突变检验法初步识别降雨序列突变年份，并通过滑动F法等方法进行突变点的综合检测。论文仅简要介绍Mann-Kendall突变检验法的原理及主要计算步骤[11]，其他方法的原理及步骤详见文献[12]。设时间序列为y1,y2,…,yn，mi表示第i个样本yi大于yj(1≤j≤i)的累积数，定义统计量：

(1)

在序列随机独立前提下，dk的均值和方差分别为：

(2)

将dk标准化，得：

(3)

UFk点绘成一条UF曲线，变化趋势是否显著可通过置信度检验得知。将原序列进行倒序，重复前述计算步骤可获得曲线UB，两条曲线的交点即为可能突变点。假定显著性水平α=0.05，则统计量UF和UB的临界值为±1.96。

2.2 趋势分析方法

本次研究采用Mann-Kendall趋势分析法研究降雨序列的趋势特征。对于序列X1,X2,…,Xn，设Xi,Xj(j>i))中Xi

(4)

2.3 周期分析方法

Morlet小波分析基本原理和步骤为[14]：

①小波函数。

小波函数ψ(t)∈L2(R)且满足：

(5)

式中，ψ(t)是小波基函数。其作用是算出子小波：

(6)

式中，ψa,b(t)称作子小波，a代表小波的周期长度，b则表示时间平移因子。

②小波变换。

本次研究考虑到自然状态下降雨序列并非是连续的而是离散的，设函数f(kΔt)(k=1,2,…,N)，Δt表示时间间隔。则其小波变化为：

(7)

式中:Wf(a,b)代表小波变化系数。

3 结果与分析

3.1 突变结果分析

首先，采用Hurst系数法对降雨序列变异程度进行分析，年降雨量序列Hurst系数值为0.82，年降雨日数序列Hurst系数值为0.89，说明连州市年降雨量时间序列和年降雨日数时间序列的变异程度为中度变异，且后者较前者显著。然后通过Mann-Kendall突变检验法对其进行突变初步检验，检验结果分别见图1(a)、(b)。由图1(a)可知，UF和UB曲线于1992年前后出现交点，则1992年可能是年降雨量序列的突变年。从图1(b)可以看出，UF和UB先后相交于1968年和1998年，但是考虑到1968年过于靠近序列的前端，若将1968年看作连州市年降雨日数序列突变年则可靠性不强，因此可初步认为年降雨日数序列可能在1998年左右发生突变。此外，本次研究利用有序聚类法等多种突变检验法对突变检验结果进行验证分析及综合检测，将获得的可能变异点中出现频率最高的年份作为最终突变时间。突变时间的综合检测结果如表1、表2所示。由表1、表2可知连州市年降雨量序列于1992年发生突变，而年降雨日数序列则于1984年发生突变。由此分别以1992年和1984年为分界点，将年降雨量序列划

(a) 年降雨量

(b) 年降雨日数

图1 突变初步检验结果
Fig.1 Preliminary identification of mutation

表1 年降雨量突变综合检测结果
Tab.1 Comprehensive detection of yearly rainfall

表2 年降雨日数突变综合检测结果Tab.2 Comprehensive detection of yearly rainfall days

分为环境变化前序列(1966年～1991年)和环境变化后序列(1992年～2015年)，将年降雨日数序列划分为环境变化前序列(1966年～1983年)和环境变化后序列(1984年～2015年)从而分离出环境变化后的年降雨量和年降雨日数序列。论文仅对环境变化后的年降雨量及年降雨日数趋势和周期特征进行分析。

3.2 趋势结果分析

采用线性趋势分析法和5点滑动平均法研究变化环境下年降雨量和年降雨日数序列的变化趋势，结果分别见图2和图3。由图2(a)知，受环境变化影响，连州市年降雨量总体呈现上升趋势，上升速率达54.96 mm/10 a。其中，1997、2002、2006和2015年的降雨量较大，最大降雨量出现于2002年，达2 304.6 mm。绘制年降雨5年滑动平均过程线，如图2(b)所示，从图上可以看出仅在1993～1996年之间，降雨滑动平均过程线呈短暂下降趋势，除此之外，降雨滑动平均过程线均呈上升趋势，由此进一步证明变化环境背景下连州市年降雨量变化趋势以上升为主。通过Mann-Kendall 趋势分析法对连州市降雨序列进行分析，在显著性水平α=0.05下，分析得到U=2.35，说明连州市降雨呈上升趋势，且上升趋势显著。由图3(a)可以看出，连州市年降雨日数过程线呈随机波动状态，无明显上升或下降趋势，一次线性趋势分析结果表明趋势性不明显，斜率仅为0.0062。由图3(b)可知，年降雨日数五年滑动过程线在145 d附近呈正弦(余弦)运动，表明年降雨日数无趋势特征。采用Mann-Kendall 趋势分析法对年降雨日数序列进行分析，在显著性水平α=0.05下，分析得到U=0.36，同样说明连州市年降雨日数序列无明显上升或下降趋势。

(a) 气候倾向率

(b) 5年滑动平均

图2 连州市年降雨量序列趋势分析结果图
Fig.2 Trend results of yearly rainfall series in Lianzhou

(a) 气候倾向率

(b) 5年滑动平均

图3 连州市年降雨日数序列趋势结果
Fig.3 Trend results of yearly rainfall days series in Lianzhou

3.3 周期结果分析

计算连州市变化环境下的降雨序列小波系数实部时频分布与小波方差，结果如图4、图5所示。由图4(a)可知年降雨量序列存在4～9 a周期变化规律。其次，通过小波方差进一步分析连州市变化环境下降雨存在的主周期，如图4(b)所示，小波方差在6 a 时峰值最大，说明6 a周期震荡最强，为连州市变化环境下年降雨量序列主周期。同理，由图5(a)可知，年降雨日数序列存在多种尺度周期相互嵌套的特征，其中较为显著的周期为6～8 a,、13～17 a和30 a左右周期。通过图5(b)可知，年降雨日数序列存在几个较为明显的小波方差峰值，对应的周期为6 a、16 a和30 a，其中30 a对应的峰值最大，为连州市变化环境下年降雨日数序列第一主周期。

(a) 小波系数实部时频分布图

(b) 小波方差变化过程图

图4 年降雨量周期分析结果图
Fig.4 period analysis results for yearly rainfall

(a) 小波系数实部时频分布图

(b) 小波方差变化过程图

图5 年降雨日数周期分析结果
Fig.5 period analysis results for yearly rainfall days

4 讨论

本次研究表明连州市年降雨量和年降雨日数序列均于20世纪80至90年代发生突变，这与中国地区受全球气候变化影响最显著的时期相一致[15]；变化环境下连州市年降雨量总体呈现上升趋势，这可能与当地气溶胶含量有关。前人研究表明[16]，珠江流域上空气候胶含量呈现增多的趋势。气溶胶在降雨形成过程中起着很大的作用，气溶胶含量越多，降雨所需的凝结核条件就越容易满足，这将有利于降雨的形成。此外，广东省连州市属于中国南部受台风影响典型区域，因此连州市年降雨量的增加还可能与台风降雨有关，具体研究还有待后续展开。