基于聚类分析与Box-Cox转换的跨项目缺陷预测方法

戴晓峰 王莉萍

摘   要：文章基于江苏省1981—2014年逐日降水资料，根据极端降水的时间趋势、空间分布特征，从年际变化和季节变化两个尺度研究极端降水特征。结果表明：（1）时间趋势上，在研究的近30年（1981—2014年）里，极端降水频率呈下降趋势，而极端降水量明显增多。（2）时间突变上，1991年为一个时间突变点。（3）空间分布上，苏南地区受极端降水影响的程度比苏北地区大。（4）四季变化上，夏季是受极端降水影响最大的季节，春季和冬季极端降水较有规律。

关键词：极端降水;时空变化;江苏省;地理信息系统

近20年来，全球乃至区域极端气候事件，尤其是极端降水事件，发生的频率不断增加，强度不断增强，给人们的生命安全乃至整个社会的经济造成严重的影响。极端降水事件主要受人类活动和全球气候变暖影响，具有时空变异特性，是衡量气候变化的一个重要指标。通常降水偏多会导致地表径流增多，进而引起洪涝和泥石流等灾害;降水偏少会导致土壤和地下水的减少，引起干旱[1]。极端降水对人类社会和自然环境造成严重危害，引起了全世界的关注，并成为各国学者研究的热点。

江苏省近年来气候变化频繁，主要包括如下几个方面：（1）气候灾害发生的频率明显增加。（2）气候持续变暖。（3）气候灾害对人们生活的影响越来越大。进一步了解降水特征及极端降水事件的时空变化规律，对江苏省农业生产规划与针对气候变化的适应性对策制定均有重要意义。本文根据极端降水的时间趋势、空间分布特征，从年际变化和季节变化两个尺度研究极端降水特征。

1    研究资料与方法

1.1  资料来源

由“中国气象科学数据共享服务网”提供的“江苏地区气象观测站1981—2014的逐日降水量”作为数据源，选取26个观测站点，其数据经过质量控制，各要素数据的质量及完整性得以明显提高。

1.2  研究方法

1.2.1  反距离加权插值

反距离加权插值法是相似相近的原理，即距离越相近的两个物体，性质就越相近;反之，距离相远，则相似性越小。它以插值点和样本点的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重就越大[1]。

1.2.2  气候倾向率

气象的倾向率用线性趋势法来表示，线性趋势法用于以图形方式显示数据趋势，有助于分析预测问题，这种分析称为回归分析。通过回归分析法，可以扩展趋势线图来预测实际数据的未来价值。线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成类似于直线的形状，则说明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少。

1.2.3  Mann-kendall检验

Mann-Kendall突变分析（简称M-K检验法）是世界气象组织（World Meteorological Organization，WMO）推荐的，基于Kendall秩相关的非参数统计检验方法，具有检测范围广、定量高的优点，不需要样本，且服从一定的分布，已广泛应用于气候序列突变分析中[2]。

2    研究结果与分析

2.1  极端降水的时间变化特征

（1）极端降水年际变化特征：通过计算江苏省26个气象站逐年极端降水的指数，并建立极端降水时间序列，分析极端降水指数年际变化特征。江苏省近30年极端降水阈值总体波动不大，较为平稳，年际倾向率为﹣0.032 mm/a，呈轻微下降趋势。极端降水量呈明显的增长趋势，年际倾向率达到2.350 4 mm/a。极端降水日数的变化趋势可以直接反映极端降水频率的变化趋势，江苏省地区极端降水日数在近30年呈微弱下降趋势，年际倾向率为﹣0.050 7 d/a。近30年间，日最大降水量的线性趋势与极端降水阈值相似，都呈微弱上升趋势，年际倾向率为0.224 7 mm/a。1981—2014年江苏地区5日最大降水的变化以增长为主，增长幅度没有极端降水量明显，年际倾向率为0.112 4 m/a。极端降水強度呈现大幅度增长趋势，年际倾向率为0.339 7 mm/a。总得来说，极端降水量与极端降水强度呈明显而稳定的增长趋势，极端降水日数与极端降水阈值呈轻微的下降趋势，日最大降水量与5日最大降水量呈微弱的上升趋势。可以看出，在本研究的近30年里，江苏省极端降水量、极端降水强度呈增长趋势，而由极端降水日数可以看出，极端降水频率呈小幅度下降趋势。

（2）极端降水季节变化特征：从季节上看，夏季的日最大降水量最大，秋季其次，然后是春季，日最大降水量最小的是冬季。极端降水量的季节变化与日最大降水量相似，在夏季达到最大，在冬季最小。由此可以看出，夏季的极端降水最严重。

（3）极端降水突变分析：对江苏地区极端降水量进行突变分析，绘制MK曲线图，发现极端降水总趋势是上升的，特别是1995年以后，上升趋势明显。1991年，在0.05置信度水平下，极端降水量发生了突变。

2.2  极端降水的空间变化特征

2.2.1  年极端降水空间分布特征

江苏地区的阈值空间分布基本呈现由西北向东南逐渐递增趋势，具有一定的规律性。江苏省极端降水量的分布规律为：江苏南部地区的极端降水量基本大于江苏北部地区，与阈值分布规律相似。日最大降水的值与极端降水量的规律相反，江苏西北部的日最大降水量普遍高于江苏东南部的日最大降水量，但是日最大降水量的分布规律性不明显。5日最大降水量的规律为：江苏西南部的5日最大降水量的值基本大于江苏东北部的值。极端降水的日数一定程度上可以代表极端降水的频率，极端降水日数规律是江苏西北地区基本小于东南地区，位于江苏南半边的市降水日数基本比较高。江苏省极端降水强度的规律为：江苏省西南地区的极端降水强度普遍高于江苏东北地区。可见，南京市及周边市区受极端降水的影响较大，徐州市与盐城市受极端降水的影响小。

2.2.2  极端降水季节空间分布特征

研究极端降水的季节变化能更好地了解一年内不同地区的极端降水变化特征。极端降水量总体夏季最多，取值范围为254.03～426.7 mm。冬季最少，取值范围为6.01～ 46.26 mm。春季和秋季极端降水量值相当，春季的取值范围为26.85～116.66 mm，秋季的取值范围为40.51～133 mm。其中，冬季极端降水量的空间分布是最具有规律的，由西北向东南呈阶梯式增加，冬季受极端降水影响最大的是江苏东南部地区，主要是苏州市、无锡市、常州市和南通市。春季的极端降水量的空间分布基本呈北部向南部阶梯式增加，但分布规律不明显，春季受极端降水影响最大的是江苏南部及西南部地区，主要是南京市、无锡市、苏州市、镇江市和常州市。夏季的极端降水空间分布各个地区基本相差不大，中部和北部降水量相对较多，主要是连云港市、南京市、泰州市和扬州市。秋季的极端降水量东部地区普遍大于西部地区，秋季受极端降水影响最大的是江苏中部及北部部分地区，主要是南通市、盐城市、苏州市和泰州市。

3    结语

江苏地区的极端降水总体呈上升趋势，各个站点都有不同程度的上升，且夏季是受极端降水影响最大的季节。在江苏这个区域中，江苏中部及东南部是受极端降水影响最大的地区。本文对江苏地区极端降水的时空分布及季节性分布进行了研究，对江苏地区的极端降水特征有一定的认识，但极端降水形成的气候因素、人为活动因素有待进一步的研究。

[参考文献]

[1]赵丽，杨青，韩雪云，等.1961—2009年新疆极端降水事件时空差异特征[J].中国沙漠，2014（2）：550-557.

[2]贺振，贺俊平.1960年至2012年黄河流域极端降水时空变化[J].资源科学，2014（3）：490-501.

[3]符淙斌，王强.气候突变的定义和检测方法[J].大气科学，1992（4）：482-493.