辽宁东南部山区极端降水指数时空变化特征及其与大气环流的相关性分析

2020-03-10张群

水利规划与设计 2020年2期

张群

(辽宁省本溪水文局，辽宁本溪 117000)

受气候变化影响，区域极端降雨频发，造成的损失也越来越大[1]，极端降水引发的山区洪涝灾害已经成为社会公众关注的热点和焦点[2]。为此，国际气象组织针对气候变化引起的极端气候构建27个指数进行分析[3]，其中10个为极端降水指数。近些年来，区域极端降水指数研究逐步得到国内学者的广泛关注[4- 9]，各成果通过对极端降水指数时空变化分析来指导区域防洪减灾规划[10]。当前，极端降水事件频发的原因逐步得到国内外气象水文学者的关注，通过建立大气环流指数和极端降水指数之间的相关性，从而分析影响极端降水指数的大气环流影响因子[11- 14]。辽宁东南部山区属于极端降水易发区域，受气候变化影响，其极端降水引发的洪涝灾害损失已经成为其主要的灾害之一[15]，为科学指导辽宁东南部山区防洪减灾规划，需要对区域极端降水指数时空变化进行重点分析，并对其主要影响的大气环流因子进行研究。为此本文结合10项极端降水指数，分别应用趋势检验以及Pearson相关系数对辽宁东南部山区极端降水指数及其余大气环流的相关性进行重点分析，成果可用于防洪减灾规划。

1 研究方法

1.1 极端降水指数选取

在国际气象组织推荐的27个极端气候指数中选取10个极端降水指数，选取结果见表1。结合泰森多边形法对其面降水极端指数进行计算。

表1 10项选取的极端降水指数

1.2 趋势检验的方法

该方法通过设定检验的数据变量序列(x1，x2，…，xn)为独立且来自同一个样本总体的数据，应用变量统计方法进行检验，其变量统计方程为：

(1)

xi>xj(1≤j≤i)

(2)

(3)

(4)

式(1)—(4)中，S—检验的统计变量；xi、xj—分别为来自同一个样本总体的不同样本数据系列；σs—样本检验的方差值；sign—计算符号；n—总体样本的个数；Z—样本检验的水平，Z>0，表示为检验样本数据系列呈现递增变化，Z<0，则表示为检验样本数据系列呈现递减变化，但检验水平的绝对值分别大于或者等于2.32、1.64、1.28，表示其检验水平分别达到99%、95%、90%。

2 研究结果

2.1 区域概况

本文以本溪地区为研究区域，区域属于典型的温带大陆季风性气候，多年平均降水量主要为800～1000mm，50%以上的降水主要集中6—8月，降水年际变化差异性较大，年降水呈现递减变化趋势，但趋势显著性较弱。区域内降水站点分布较为广泛，布设降水站点35个，各降水站点分布如图1所示。

图1 研究区域降水站点分布

2.2 极端降水指数时间变化特征

结合辽宁东南部山区35个站点1955—2016年降水数据，统计分析了区域近64年各极端降水指数的时间变化特征，结果如图2所示。结合非线性趋势检验方法对各指数的趋势变化进行分析，分析结果见表2。

表2 各极端降水指数非线性显著性检验结果

从表2中可看出，最大1日、5日、雨强及极强降水4项指数呈现显著上升趋势，其余各指数呈现递减变化。各指数变化具有相似性，其中最大1日以及极强降水指数的趋势显著性达到90%。从图2中可看出，近64年，辽宁东南部山区中雨和大雨日数有所下降，下降倾斜率均值分别为-1.45d/10a和-0.41d/10a。强降水和极强降水呈现递增变化，其中极强降水的变化最为显著，其非线性显著性水平达到90%。而从其持续干旱变化可看出，持续干期递减明显，主要辽东南部区域属于降水量较为充沛的地区，而持续湿期变化显著性较低，主要是其降水持续天数较短。最大1日和极强降水变化较为相似，均通过90%的显著性检验，递增变化趋势十分明显。受到持续干期和湿期影响，区域年降水总量呈现一定的递减变化，但递减显著性较弱。从降水强度变化特征可看出，受气候变化影响，区域降水强度呈现较为明显的上升变化，其强度有所加剧。

2.3 极端降水指数空间变化特征

对各区域极端降水指数倾斜率空间变化进行了分析，分析结果如图3所示。

从图3可看出，空间上，除干湿变化特征外，其余8项极端降水指数在空间上呈现由南到北逐步递减变化规律，从其各极端降水指数空间分布可看出，其空间变化存在一定的差异性。R10mm呈现递减变化的降水站点的数目比重为60%，主要分布在区域南部和中部，而80%的R20mm呈现较为明显的递减变化，主要分布在中部区域，和R20mm空间变化较为相似，45%的R95p站点数递减显著性变化可达到90%的检验水平。43%的R99p站点数呈现上升变化趋势，但空间变化趋势性较低。CDD递减变化显著的站点比例达到65%，且递减显著性明显高于其他指标。CWD指数中有35%的站点呈现上升趋势，但总体趋势显著性变化不强。RX1day和RX5day变化具有相似性，分别有75%和73%的站点呈现显著上升的变化，52%的PRCPTOT站点呈现一定的下降变化，而62%的SDII站点通过显著性为90%的递增变化检验。

图2 辽宁东南部山区1955—2018年各极端降水指数时间变化特征

图3 1955—2018年辽宁东南部山区极端降水指数倾斜率空间分布特征

2.4 极端降水指数与大气环流的相关性分析

在各极端降水指数时空分布特征分析的基础上，结合5种模式下的大气环境因子，分析极端降水指数与大气环流的相关性，分析结果见表3—7。

表3 极端降水指数与大气环流因子MEI的相关性分析结果

注：*和**分别表示显著水平达0.05和0.01。

表4 极端降水指数与大气环流因子AO的相关性分析结果

注：*表示显著水平达0.01。

表5 极端降水指数与大气环流因子NAO的相关性分析结果

注：*表示显著水平达0.05。

表6 极端降水指数与大气环流因子PDO的相关性分析结果

注：*表示显著水平达0.05。

表7 极端降水指数与大气环流因子SOI的相关性分析结果

注：*和**分别表示显著水平达0.05和0.01。

从各降水指数和大气环流的相关性分析结果可看出，各极端降水指数均与北极涛动(AO)相关程度最高，其相关系数大都可达到0.05的显著性变化水平。而RX1day和RX5day与北极涛动(AO)也具有较好的相关性，可见北极涛动(AO)是影响辽宁东南部山区极端降水指数变化的最为明显的因素。CWD与AO、NAO的相关性可达到0.05的显著性变化水平，说明这两项指标也是区域持续湿期变化的主要影响因素。PDO指数与R99p、RX1day以及SDII的相关性水平也可达到0.01的检验水平，也可表明太平洋年代际振荡对辽宁东部山区的降水极端指数也呈现一定程度的影响。